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62 / 인슐린저항성관련식사요인 증상이 동시에 복합적으로 나타나는 질병으로 이는 제 형 당뇨나 심혈관질환의 위험을 높이는 것으로 밝혀졌다 인슐린 저항성 은 인슐린의 체내 작용 정도가 감소한 상태로 예전에는 제 형 당뇨의 원인으로만 여겨졌으나 최근에는 대사증후군을 포함하여 고혈압 심혈관질환 등 각종 만성질환의 기저 증상으로 알려져 있다 인슐린 저항성을 평가하기 위해 사용되는 임상적 지표로 편리성과 경제성을 고려한 - - 이 많이 활용되고 있다 - 은 시간과 비용의 한계로 인해 임상 영역에서 널리 사용되지 못하는 표준적인 검사법인 정상 혈당 클램프 검사와 비교적 높은 일치도를 보이는 것으로 보고되었다 - 과 대사증후군의 관련성은 여러 연구에서 보고되고 있는데 등 은 미국의 프래밍엄 자손 코호트 연구에서 성인 명을 - 지수에 따라 분위로 나누었을 때 분위에서의 대사증후군 유병률이 였으나 분위에서의 유병률은 로 현저하게 증가한 것을 보고하였다 등 은 우리나라 건강관리협회의 건강 검진 대상자 세 명을 - 지수에 따라 분위로 나누었을 때 분위에서의 대사증후군 유병률이 인 것에 비해 분위에서의 유병률은 로 증가함을 보고하여 - 이 대사증후군의 중요한 위험 인자임을 보고하였다 그러므로 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인을 파악하기 위해서는 대사증후군 증상을 함께 고려하는 것이 필요하다 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인에 대한 연구 결과를 살펴보면 세의 건강한 덴마크 성인 명을 대상으로 한 연구에서는 - 지수와 총 탄수화물 포도당 과당 유당 식사혈당부하지수 가 유의적인 관계를 보였고 미국의 프래밍엄 자손 코호트 연구에서는 총 탄수화물 섭취량은 관련이 없었으나 식이섬유소 식사혈당지수 식사혈당부하지수 전곡류의 섭취가 - 지수와 유의적인 관계를 보였다 또한 세의 호주 여성 명을 대상으로 한 연구에서 - 지수 를 기준으로 인슐린 저항성을 가진 집단과 그렇지 않은 집단으로 나누었을 때 인슐린 저항성을 가진 집단에서 식사혈당부하지수가 유의적으로 높았다 그러나 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인에 대한 여러 연구가 아직까지 뚜렷하게 일치된 결과를 보이고 있지 않으며 이에 대한 대사적 기전 역시 명확하게 밝혀내지 못하고 있다 대사증후군은 당뇨와 심혈관질환의 발병 위험을 높이는 이상지혈증 내당능장애 고혈압 복부 비만 등의 증상이 함께 나타남으로 만성질환과 관련한 중요한 증상이기는 하지만 최 근 등 은 아직까지 일치된 진단 기준이나 정확한 대 사 기전이 밝혀지지 않았다는 제한점을 지적하며 대사증후 군은 당뇨나 심혈관질환을 이미 갖고 있는 사람들을 제외하고 질병이 발생하기 이전 상태에 있는 사람들을 대상으로 여러 대사적 위험 요소들이 모여 있는 복잡하고 다원적인 건강 문 제로 접근하는 것이 바람직하다고 권고하였다 또한 우리나라 사람들을 대상으로 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인을 살펴 본 연구는 거의 없는 실정이고 우리나라 사람들이 서구 나라 사람들과는 다르게 쌀밥을 포함한 다양한 곡류를 위주로 하 는 고탄수화물 식사를 하고 있는 점을 고려한다면 우리나라 사람들의 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인에 대한 연구가 반 드시 필요하다 이에 따라 본 연구에서는 제 기 국민건강영양조사 자료를 활용하여 세의 우리나라 중년 성인 중 당뇨 고지혈증 고혈압의 질환이 없는 대상자를 선정하여 대사증후군 증상에 따라 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인을 살펴보았다 연구방법 연구대상자본 연구의 대상자를 선정하기 위해 제 기 년 국민건강영양조사의 검진 및 영양 조사에 모두 참여한 만 세 이상부터 세 이하의 성인 총 명 중 우선 고혈압 고 지혈증 당뇨에 대해 이전에 의사로부터 진단을 받은 적이 있거 나 치료를 위해 약물을 복용하는 사람 명을 제외하였다 또한 인구사회학적 변수 신체 계측 자료 시간 이상 공복 시 혈액 검사 자료 건강 관련 변수에 대해 결측치를 갖고 있는 사람 명을 제외하였고 일일 에너지 섭취량이 미 만 또는 초과의 범위에 해당하는 사람 명을 제 외하였다 최종적으로 명 남자 명 여자 명 이 연구 대상자로 선정되었다 인슐린 저항성은 대사증후군 위험 인자로 알려져 있으므로 대사증후군을 진단하는 증상의 개수에 따라 집단을 나누어 각 집단에서 인슐린 저항성 유무에 따른 식사 요인의 차이를 살펴보았다 본 연구에서 선정된 총 명의 대상자 중 대 사증후군 증상을 하나도 갖고 있지 않은 사람들을 정상 집단 명 으로 대사증후군 증상을 개 갖 고 있는 사람들을 위험 집단 명 으로 대사 증후군 증상을 개 이상 갖고 있어 대사증후군으로 판정할 수 있는 사람들을 대사증후군 집단 명 으로 분류하였다 연구 대상자의 선정 과정과 각 집단별 대상자 분 류는 에 제시하였다

한국영양학회지 (Korean J Nutr) 2013; 46(1): 61 ~ 71 / 63 Subjects aged 30-65 years with biochemical and dietary data from 2007-2009 KNHANES (n = 10,618) Subjects who had no diagnoses or no treatment on diabetes, hypertension, or dyslipidemia (n = 8,361) Excluded subjects with incomplete information on socio-demographic, anthropometry, biochemical, or health-related variables and with blood samples of less than 8 hours of fasting (n = 1,346) Excluded subjects with implausible energy intakes (< 500 or > 5,000 kcal) (n = 71) Total subjects included in the final analyses (n = 6,944) Fig. 1. Flow chart of subjects selection. Nomal group (Subjects without any symptoms of metabolic syndrome) (n = 2,085) Risk group (Subjects with 1 or 2 symptoms of metabolic syndrome) (n = 3,699) MetS group (Subjects with 3 or more symptoms of metabolic syndrome) (n = 1,160) 기본변수본 연구에서 사용한 기본 변수는 연령 성별 교육수준 소득 수준과 같은 인구사회학적 변수와 흡연 여부 음주 여부 신체 활동 실천 여부와 같은 건강 관련 변수 그리고 신장 체중 허 리둘레와 같은 신체 계측 변수이다 교육수준은 초등학교 졸업 이하 중학교 졸업 고등학교 졸 업 대학교 졸업 이상으로 소득수준은 가구 소득의 사분위에 따라 하 중하 중상 상으로 분류하였다 비만 정도는 를 활용하여 미만 이 상으로 분류하였다 현재 흡연 여부 월간 음주 여부 신체 활 동 실천 여부는 예 와 아니오 로 분류하며 월간 음주 여부는 최근 년 동안 월 잔 이상 음주한 경우를 신체 활동 실천 여 부는 격렬한 신체 활동을 회 분 이상씩 주 일 이상 실천한 경우를 예 라고 하였다 식사변수본 연구에서는 국민건강영양조사의 영양 조사 중 일의 시간 회상법을 통해 얻어진 개인별 영양소 및 식품 섭취량 자 료를 이용하였다 이를 통해 에너지 및 다량 영양소의 섭취량 을 얻었으며 에너지 섭취량에 대한 각 다량 영양소로부터 얻는 에너지 섭취 비율을 계산하였다 또한 본 연구자가 이전 연구 에서 설정한 한국인 상용 식품에 대한 혈당지수 - 값을 이용하여 개인별 식사혈당지수 - 와 식사혈당부하지수 를 계산하였다 식사혈당지수는 각 식품의 값과 각 식품으로부터 섭취하는 탄수화물의 양을 곱한 후 이를 모두 합하여 하루 총 섭취하는 탄수화물의 양으로 나누어서 산출 하였다 식사혈당부하지수는 각 식품의 값과 각 식품으로 부터 섭취하는 탄수화물의 양을 곱한 후 이를 모두 합하여 으로 나누어서 산출하였다 식품군 섭취를 평가하기 위해 국민건강영양조사에서 사용 한 차 식품코드에 대하여 각 식품을 곡류 고기 생선 계란 콩류 채소류 과일류 우유 유제품류 유지 당류 이렇게 개 의 식품군으로 분류한 뒤 인 회 분량을 설정하였다 식품군 분류와 인 회 분량 설정을 위해 한국인 영양섭취기준 의 식사구성안을 우선적으로 참고하고 그 외에 소비자가 알기 쉬운 식품영양가표 사진으로 보는 음식의 눈대중량 가공 식품의 영양성분표를 참고하였다 개인이 하루 동안 섭취한 식품들에 대하여 각 식품의 섭취량을 그 식품의 인 회 분량으로 나누어 섭취 횟수로 환산한 뒤 식품군별로 섭취 횟수를 합하여 개인별 개의 식품군에 대한 섭취 횟수를 구하였다 인슐린저항성및대사증후군진단 시간 이상 공복 시의 혈액 검사를 통해 얻은 생화학 지표들 을 이용하여 인슐린 저항성 및 대사증후군을 진단하였다

64 / 인슐린저항성관련식사요인 인슐린 저항성 진단을 위해 인슐린 저항성 항상성 모델 - 인 - - 지수를 이용하였다 공복 시 혈당 및 인슐린 농도를 이 용하여 - 을 계산하며 등 이 제시한 계산 식은 다음과 같다 - µ 다른 연구들 에서 제시한 기준을 참고하여 - 이 초과인 경우 를 인슐린 저항성으로 진단하였다 대사증후군 진단을 위해 미국의 국립 콜레스테롤 교육 프 로그램 의 기준을 이용하였다 대사 증후군은 다음의 가지 증상 중 가지 이상을 갖고 있는 경우 로 진단하였으며 복부 비만에 대한 정의는 대한비만학회에 서 제시한 한국인에 적합한 허리둘레 기준을 적용하였다 각 증상에 대한 기준은 다음과 같다 허리둘레가 남자의 경우 이상 여자의 경우 이상 혈청 중성지방이 이상 혈청 - 콜레스테롤이 남자의 경우 미만 여자의 경우 미만 수축기 혈압이 이상 또는 이완기 혈압이 이상 공복 혈 당이 이상 통계분석모든 통계 분석은 를 이용하였다 정상 집단 위험 집단 대사증후군 집단에서 의 인슐린 저항성 유무에 따른 인구사회학적 변수 및 건강 관 련 변수의 분포 와 생화학 지표 영양소 및 식품군 섭취량 의 평균 및 표준 오차를 제시하였다 각 집단에서 인슐린 저항 성 유무에 따른 범주형 변수 인구사회학적 변수 및 건강 관련 변수 의 분포의 차이를 검정하기 위해 - 를 이용 하였고 연속형 변수 생화학 지표 영양소 및 식품군 섭취량 의 평균의 차이를 검정하기 위해 일반선형모델 을 이용하였다 이때 생화학 지표 영양소 및 식 품군 섭취량에 영향을 줄 수 있는 공변량 을 분석 모델에 포함함으로써 그 영향을 보정하고자 생화학 지표는 성 별 연령 로 보정한 값을 영양소와 식품군 섭취량은 연령 일일 에너지 섭취량으로 보정한 값을 제시하였다 - 가 미만인 경우를 유의적인 차이가 있다고 판단하였다 결 정상집단, 위험집단, 대사증후군집단에서의인슐린저항성유무에따른대상자특성정상 집단 위험 집단 대사증후군 집단에서 - 에 과 Percent (%) of subjects 100 80 60 40 20 0 Total subjects Normal group 2) (n = 6,944) Non-IR (HOMA-IR 2.0) IR 1) (HOMA-IR > 2.0) (n = 2,085) Risk group 3) (n = 3,699) Fig. 2. Prevalence of insulin resistance (IR) by symptoms of metabolic syndrome. 1) Insulin resistance (IR) was defined as HOMA- IR > 2.0. Homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA IR), a surrogate measure of IR, was calculated by the following formula; [fasting plasma glucose (mmol/l) fasting plasma insulin (µiu/ml)]/22.5. 2) Subjects without any symptoms of metabolic syndrome were defined as the normal group. 3) Subjects with 1 or 2 symptoms of metabolic syndrome were defined as the risk group. 4) Subjects with 3 or more symptoms of metabolic syndrome were defined as the MetS group. 따른 인슐린 저항성 유병률을 에 제시하였다 정상 집단 에서 인슐린 저항성의 유병률은 위험 집단에서의 유병 률은 대사증후군 집단에서의 유병률은 였다 정상 위험 대사증후군 집단에서의 인슐린 저항성 유무에 따른 대상자 특성을 비교하여 에 제시하였다 세 집단 모두에서 인슐린 저항성을 가진 대상자의 연령이 인슐린 저항 성을 갖고 있지 않은 대상자에 비해 유의적으로 낮았다 정상 집단에서 인슐린 저항성을 갖고 있는 대상자의 경우 인슐린 저항성을 갖고 있지 않은 대상자 보다 소득 수준이 높은 편이 고 신체 활동 실천률이 낮았다 위험 집단에서는 인슐린 저항 성을 가진 대상자에서 흡연과 음주를 하는 비율 및 신체 활동 실천률이 낮았다 대사증후군 집단의 인슐린 저항성을 가진 대상자는 인슐린 저항성을 갖고 있지 않은 대상자에 비해 유 의적으로 남자의 비율이 낮고 교육수준이 높은 편이며 흡연 과 음주를 하는 비율이 유의적으로 낮았다 MetS group 4) (n = 1,160) 또한 정상 위험 대사증후군 집단에서 인슐린 저항성과 관 련이 높은 특성은 체질량지수 였다 정상 집단에서 가 이상인 대상자의 비율은 인슐린 저항성을 가진 경우 로 인슐린 저항성이 없는 경우의 보다 높았고 위험 집단에서는 인슐린 저항성을 가진 경우 로 인슐린 저항성이 없는 경우의 보다 높았으며 대사증후군 집 단에서는 인슐린 저항성을 가진 경우 로 인슐린 저항성 이 없는 경우의 보다 높았다 정상 집단에서 인슐린 저항 성을 가진 대상자의 평균 허리둘레가 로 인슐린 저항 성이 없는 대상자의 보다 유의적으로 높았으나 위험

한국영양학회지 (Korean J Nutr) 2013; 46(1): 61 ~ 71 / 65 집단과 대사증후군 집단에서는 인슐린 저항성 유무에 따른 평균 허리둘레가 유의적인 차이를 보이지 않았다 각 집단에서 인슐린 저항성 유무에 따라 생화학 지표의 평균값의 차이를 살펴보았을 때 모든 집단에서 인슐린 저항성을 가진 대상자의 -콜레스테롤 평균값이 인슐린 저항성 을 갖고 있지 않은 대상자에 비해 유의적으로 낮았고 중성지방의 평균값은 정상 집단과 위험 집단의 인슐린 저항성을 가진 대상자에서 유의적으로 높았다 또한 정상 집단에서는 인슐린 저항성 유무에 따라 공복 시 혈당 및 혈압도 유의적인 차이를 보였다 Table 1. Comparison of general characteristics between Non-IR and IR 1) subjects in the normal, risk, and MetS group Sex (%) Normal group 2) (n = 2,085) Risk group 3) (n = 3,699) MetS group 4) (n = 1,160) Non-IR (n = 1,529) IR (n = 556) p-value 5) Non-IR (n = 1,968) IR (n = 1,731) p-value 5) Non-IR (n = 267) IR (n = 893) p-value 5) Men 34.9 31.8 0.1974 35.6 34.5 0.4720 59.6 50.5 0.0094 Education (%) Elementary 09.7 08.1 0.0700 17.0 15.8 0.2394 30.0 22.5 0.0245 Lower secondary 10.6 09.2 14.1 13.1 15.7 15.3 Upper secondary 42.4 41.7 39.3 40.8 32.2 38.2 College or more 37.3 41.0 29.6 30.3 22.1 24.0 Income (%) Lowest 08.5 06.3 0.0304 11.3 10.3 0.5092 18.0 12.7 0.3997 Medium-low 21.2 20.9 23.2 25.8 24.0 28.2 Medium-high 33.4 30.4 33.1 33.2 30.7 32.3 Highest 37.0 42.5 32.3 30.7 27.3 26.9 BMI (%) < 18.5 kg/m 2 09.9 02.9 < 0.0001 04.2 01.6 < 0.0001 00.8 00.1 < 0.0001 18.5-25.0 kg/m 2 83.4 84.4 77.8 61.9 45.7 29.5 25.0 kg/m 2 06.7 12.8 18.0 36.5 53.6 70.4 Current smoking (%) Yes 20.5 16.7 0.0562 20.6 17.2 0.0081 34.8 26.8 0.0105 Current alcohol use 6) (%) Yes 56.9 55.2 0.4928 55.6 52.1 0.0341 65.5 57.9 0.0254 Physical activity 7) (%) Yes 19.0 15.1 0.0423 19.3 15.5 0.0026 16.5 17.3 0.7704 Age (year) 043.0 ± 0.2 8) 040.8 ± 0.4 < 0.0001 045.7 ± 0.2 044.5 ± 0.2 0.0002 049.2 ± 0.6 047.1 ± 0.3 0.0009 Waist circumference (cm) Fasting blood glucose (mg/dl) Serum triglycerides (mg/dl) Serum HDL-Cholesterol (mg/dl) Systolic blood pressure (mmhg) Diastolic blood pressure (mmhg) 075.3 ± 0.1 075.9 ± 0.2 0.0031 080.8 ± 0.1 081.1 ± 0.1 0.0870 089.0 ± 0.3 089.4 ± 0.2 0.2324 087.5 ± 0.2 091.0 ± 0.3 < 0.0001 090.2 ± 0.2 096.5 ± 0.2 < 0.0001 096.5 ± 1.5 108.1 ± 0.8 < 0.0001 076.7 ± 0.7 084.4 ± 1.2 < 0.0001 122.2 ± 1.7 132.2 ± 1.9 < 0.0001 213.5 ± 8.8 225.7 ± 4.7 0.2269 055.6 ± 0.2 054.4 ± 0.3 0.0026 046.6 ± 0.2 046.0 ± 0.2 0.0395 041.8 ± 0.5 040.4 ± 0.2 0.0095 105.9 ± 0.2 107.0 ± 0.4 0.0200 112.8 ± 0.3 113.1 ± 0.3 0.4904 123.9 ± 1.0 123.6 ± 0.5 0.7217 070.1 ± 0.2 070.9 ± 0.3 0.0183 074.9 ± 0.2 075.3 ± 0.2 0.2078 082.9 ± 0.6 082.1 ± 0.3 0.2942 1) Insulin resistance (IR) was defined as HOMA-IR > 2.0. Homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA IR), a surrogate measure of IR, was calculated by the following formula; [fasting plasma glucose (mmol/l) fasting plasma insulin (µiu/ml)]/22.5 2) Subjects without any symptoms of metabolic syndrome were defined as the normal group 3) Subjects with 1 or 2 symptoms of metabolic syndrome were defined as the risk group 4) Subjects with 3 or more symptoms of metabolic syndrome were defined as the metabolic syndrome (MetS) group 5) p-values were obtained from chi-square tests for categorical variables and from general linear model (GLM) for continuous variables after adjustment for sex (men or women), age (continuous), and BMI (continuous) 6) Current alcohol use was assigned yes if a subject drank a glass of alcohol or more per month over the previous year 7) Physical activity was assigned yes if a subject engaged in physical activity at high intensity more than 20 minutes at least 3 days or more per week over the previous week 8) Mean ± Standard error (all such values) were obtained from general linear model (GLM) after adjustment for sex (men or women), age (continuous), and BMI (continuous)

66 / 인슐린저항성관련식사요인 Table 2. Comparison of adjusted 1) mean intake of nutrient and food groups between Non-IR and IR subjects in the normal group 2) (n = 2,085) Nutrient Men (n = 710) Women (n = 1,375) Non-IR (n = 533) IR 3) (n = 177) p-value 4) Non-IR (n = 996) IR 3) (n = 379) Mean (SE) Mean (SE) Mean (SE) Mean (SE) p-value 4) Total energy (kcal) 2,310.2 (32.1) 2,181.3 (56.7) 0.0510 1,657.4 (19.4) 1,694.2 (31.8) 0.3282 Carbohydrate (g) 360.8 (03.5) 355.5 (06.2) 0.4639 282.4 (01.6) 290.2 (02.7) 0.0146 Fat (g) 45.7 (00.9) 47.6 (01.6) 0.2971 33.9 (00.5) 31.7 (00.9) 0.0316 Protein (g) 81.8 (00.9) 84.0 (01.6) 0.2310 59.7 (00.5) 58.7 (00.9) 0.3249 % Energy from carbohydrate 66.5 (00.4) 66.0 (00.7) 0.5699 67.8 (00.3) 69.1 (00.5) 0.0317 % Energy from fat 18.5 (00.3) 18.7 (00.6) 0.7039 17.8 (00.3) 16.7 (00.4) 0.0270 % Energy from protein 15.0 (00.2) 15.3 (00.3) 0.5479 14.3 (00.1) 14.1 (00.2) 0.3287 Dietary glycemic index 5) 58.4 (00.3) 57.8 (00.5) 0.3243 57.9 (00.2) 58.8 (00.4) 0.0312 Dietary glycemic load 5) 211.8 (02.6) 206.4 (04.6) 0.3081 164.5 (01.3) 171.4 (02.1) 0.0064 Food groups (servings) Grains 3.7 (00.0) 3.5 (00.1) 0.0610 2.8 (00.0) 2.9 (00.0) 0.2217 Meat, fish, eggs, and beans 4.6 (00.1) 4.8 (00.2) 0.5179 3.1 (00.1) 2.9 (00.1) 0.1371 Vegetables 10.5 (00.2) 10.1 (00.4) 0.3346 7.7 (00.1) 7.7 (00.2) 0.8633 Fruits 1.5 (00.1) 1.9 (00.2) 0.1310 2.1 (00.1) 2.4 (00.2) 0.1506 Milk and dairy products 0.4 (00.0) 0.4 (00.1) 0.9956 0.5 (00.0) 0.5 (00.0) 0.9610 Oils and sugars 6.5 (00.2) 7.7 (00.4) 0.0075 4.5 (00.1) 4.6 (00.2) 0.5481 1) All values were adjusted for age (continuous), BMI (continuous), and energy intake (continuous) 2) Subjects without any symptoms of metabolic syndrome were defined as the normal group 3) IR was defined as HOMA-IR > 2.0. Homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA IR), a surrogate measure of IR, was calculated by the following formula; [fasting plasma glucose (mmol/l) fasting plasma insulin (µiu/ml)]/22.5 4) p-values were obtained from general linear model (GLM) after adjustment for age (continuous), BMI (continuous), and energy intake (continuous) 5) Dietary glycemic index and dietary glycemic load were calculated using glucose as the reference food 정상집단의성별및인슐린저항성유무에따른영양소와식품군섭취량정상 집단의 인슐린 저항성을 갖고 있는 남자는 인슐린 저 항성을 갖고 있지 않은 남자에 비해 유지 당류의 섭취가 유의 적으로 높았다 - 인슐린 저항성을 갖고 있 지 않은 남자가 회 섭취한 것에 비해 인슐린 저항성을 갖고 있는 남자는 회 섭취하였다 정상 집단의 인슐린 저항성을 갖고 있는 여자는 인슐린 저항 성을 갖고 있지 않은 여자에 비해 총 탄수화물 섭취량과 탄수 화물로부터 얻는 에너지 비율이 유의적으로 높은 반면 지방 의 섭취량과 섭취 비율은 낮았다 또한 식사혈당지수 및 식사 혈당부하지수 수준도 유의적으로 높았다 인슐린 저항성을 가 진 여자의 경우 식사혈당지수가 로 인슐린 저항성이 없는 여자의 보다 높았고 - 인슐린 저항성을 가진 여자의 식사혈당부하지수는 로 인슐린 저항성이 없 는 여자의 보다 높았다 - 위험집단의성별및인슐린저항성유무에따른영양소와식품군섭취량위험 집단의 남자에서는 인슐린 저항성 유무에 따른 영양소 및 식품군 섭취량이 유의적인 차이를 보이지 않았다 위험 집단에서 인슐린 저항성을 갖고 있는 여자는 인슐린 저 항성을 갖고 있지 않은 여자에 비해 에너지 섭취량은 낮은 반 면 유지 당류의 섭취가 유의적으로 높았다 - 인슐린 저항성을 갖고 있지 않은 여자가 유지 당류를 회 섭 취한 것에 비해 인슐린 저항성을 갖고 있는 여자는 회 섭취 하였다 대사증후군집단의성별및인슐린저항성유무에따른영양소와식품군섭취량대사증후군 집단에서는 인슐린 저항성을 가진 남녀 모두에 서 인슐린 저항성을 갖고 있지 않은 경우 보다 과일류 섭취가 높은 경향을 보였고 여자의 경우는 그 차이가 유의적으로 나 타났다 그 외에 다른 영양소 및 식품군 섭취량은 인슐린 저항 성 유무에 따른 유의적인 차이를 보이지 않았다 고 본 연구에서는 년 국민건강영양조사 자료를 활 용하여 우리나라 중년 성인 세 의 인슐린 저항성 유무 찰

한국영양학회지 (Korean J Nutr) 2013; 46(1): 61 ~ 71 / 67 Table 3. Comparison of adjusted 1) mean intake of nutrient and food groups between Non-IR and IR subjects in the risk group 2) (n = 3,699) Nutrient Men (n = 1,298) Women (n = 2,401) Non-IR (n = 701) IR 3) (n = 597) p-value 4) Non-IR (n = 1,267) IR 3) (n = 1,134) Mean (SE) Mean (SE) Mean (SE) Mean (SE) p-value 4) Total energy (kcal) 2,319.6 (29.6) 2,258.1 (32.2) 0.1687 1,691.4 (16.8) 1,641.4 (17.7) 0.0441 Carbohydrate (g) 355.9 (03.1) 356.2 (03.3) 0.9456 290.4 (01.4) 290.3 (01.5) 0.9805 Fat (g) 43.2 (00.8) 45.4 (00.8) 0.0595 30.6 (00.5) 30.9 (00.5) 0.7004 Protein (g) 82.4 (00.9) 82.9 (01.0) 0.7123 59.6 (00.5) 59.0 (00.5) 0.3460 % Energy from carbohydrate 67.1 (00.4) 66.7 (00.4) 0.5151 69.8 (00.3) 69.7 (00.3) 0.7699 % Energy from fat 17.5 (00.3) 18.0 (00.3) 0.2283 16.0 (00.2) 16.2 (00.2) 0.5069 % Energy from protein 15.4 (00.2) 15.3 (00.2) 0.5342 14.2 (00.1) 14.1 (00.1) 0.5824 Dietary glycemic index 5) 59.0 (00.3) 58.6 (00.3) 0.3027 58.9 (00.2) 59.0 (00.2) 0.5925 Dietary glycemic load 5) 210.7 (02.3) 209.2 (02.5) 0.6651 171.8 (01.1) 171.7 (01.2) 0.9331 Food groups (servings) Grains 3.7 (00.0) 3.6 (00.0) 0.4276 3.0 (00.0) 2.9 (00.0) 0.0923 Meat, fish, eggs, and beans 4.7 (00.1) 4.8 (00.1) 0.4724 3.0 (00.1) 3.0 (00.1) 0.9773 Vegetables 10.7 (00.2) 10.7 (00.2) 0.9553 8.0 (00.1) 8.0 (00.1) 0.8265 Fruits 1.5 (00.1) 1.7 (00.1) 0.1271 2.2 (00.1) 2.4 (00.1) 0.0789 Milk and dairy products 0.3 (00.0) 0.4 (00.0) 0.1272 0.4 (00.0) 0.4 (00.0) 0.6374 Oils and sugars 6.2 (00.2) 6.2 (00.2) 0.9869 3.9 (00.1) 4.2 (00.1) 0.0394 1) All values were adjusted for age (continuous), BMI (continuous), and energy intake (continuous) 2) Subjects with 1 or 2 symptoms of metabolic syndrome were defined as the risk group 3) Insulin resistance (IR) was defined as HOMA-IR > 2.0. Homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA IR), a surrogate measure of IR, was calculated by the following formula; [fasting plasma glucose (mmol/l) fasting plasma insulin (µiu/ml)]/22.5 4) p-values were obtained from general linear model (GLM) after adjustment for age (continuous), BMI (continuous), and energy intake (continuous) 5) Dietary glycemic index and dietary glycemic load were calculated using glucose as the reference food 에 따른 영양소 및 식품군 섭취의 차이를 살펴보았다 또한 인슐린 저항성은 대사증후군의 중요한 위험 인자로 밀접히 연관되어 있으므로 대사증후군 증상의 개수에 따라 증상이 전혀 없는 정상 집단 개 있는 위험 집단 개 이상 있는 대사증후군 집단의 세 집단으로 나누어 각 집단에서의 인슐린 저항성 유무에 따른 식사 요인의 차이를 살펴보았다 정상 집단의 경우 인슐린 저항성 유무에 따라 체질량지수 허리둘레 혈당 혈청 지질 혈압이 모두 유의적인 차이를 보였으며 특히 여자의 경우 인슐린 저항성 유무에 따라 탄수화물 관련 식사 요인이 유의적인 차이를 보였다 인슐린 저항성 유병률은 정상 집단에서 위험 집단에서 대사증후군 집단에서 로 대사증후군 증상의 개수가 증가함에 따라 인슐린 저항성 유병률이 현저하게 증가함을 알 수 있었다 또한 정상 집단에서 인슐린 저항성을 가진 대상자는 인슐린 저항성을 갖고 있지 않은 대상자 보다 허리둘레 혈당 혈청 중성지방 혈압이 모두 유의적으로 높았고 - 콜레스테롤은 유의적으로 낮았다 이는 아직 대사증후군을 갖고 있지 않지만 - 이 높으면 앞으로 대사증후군 발병으로 이어질 위험이 높다는 것을 의미한다 세 집단 모두 인슐린 저항성을 가진 대상자에서 인슐린 저 항성을 갖고 있지 않은 대상자에 비해 체질량지수에 따른 비만인 사람의 비율이 유의적으로 높은 것을 확인할 수 있었다 복부 비만을 평가하는 허리둘레의 경우 정상 집단에서 인슐린 저항성 유무에 따라 유의적인 차이를 보였고 신체 활동 실천률 또한 정상 집단과 위험 집단에서 인슐린 저항성을 가진 경우에 낮게 나타났다 이러한 결과는 이전의 연구들에서 밝혀진 바와 같이 체중 증가와 낮은 신체 활동 정도가 인슐린 저항성 및 대사증후군의 중요한 위험 요인임을 보여주었다 본 연구에서 나타난 인슐린 저항성 유무에 따른 식사 요인의 차이 중 가장 특징적인 결과는 정상 집단에서 인슐린 저항성을 갖고 있는 여자의 탄수화물의 섭취량과 섭취 비율 식사혈당지수 와 식사혈당부하지수 수준이 유의적으로 높았다는 것이다 최근 고탄수화물 식사 특히 나 이 높은 식사가 인슐린 저항성에 의한 혈당 조절 및 혈중 지질이나 지단백질의 농도 조절에 영향을 주어 대사증후군 위험을 높이는 것으로 밝혀졌다 고탄수화물 식사는 혈당이 높은 수준을 유지하도록 하여 인슐린의 분비를 촉진하는데 이 때 탄수화물이 혈당을 증가시키는 속도를 반영하는 값인 와 이 높은

68 / 인슐린저항성관련식사요인 Table 4. Comparison of adjusted 1) mean intake of nutrient and food groups between Non-IR and IR subjects in the MetS group 2) (n = 1,160) Nutrient Men (n = 610) Women (n = 550) Non-IR (n = 159) IR 3) (n = 451) p-value 4) Non-IR (n = 108) IR 3) (n = 442) Mean (SE) Mean (SE) Mean (SE) Mean (SE) p-value 4) Total energy (kcal) 2,372.7 (60.0) 2,223.8 (35.2) 0.0344 1,647.5 (58.5) 1,585.6 (28.5) 0.3455 Carbohydrate (g) 352.0 (06.6) 355.5 (03.9) 0.6470 279.2 (04.7) 280.7 (02.3) 0.7683 Fat (g) 41.3 (01.5) 42.2 (00.9) 0.6011 25.7 (01.4) 27.2 (00.7) 0.3471 Protein (g) 77.4 (01.8) 80.3 (01.1) 0.1704 53.3 (01.6) 55.7 (00.8) 0.1860 % Energy from carbohydrate 67.7 (00.8) 67.7 (00.4) 0.9880 72.3 (00.9) 71.1 (00.4) 0.2207 % Energy from fat 17.6 (00.6) 17.2 (00.4) 0.6192 14.2 (00.7) 14.9 (00.3) 0.3968 % Energy from protein 14.8 (00.3) 15.1 (00.2) 0.3836 13.4 (00.4) 14.0 (00.2) 0.1991 Dietary glycemic index 5) 59.6 (00.6) 58.7 (00.3) 0.2262 60.4 (00.7) 59.8 (00.4) 0.4192 Dietary glycemic load 5) 211.1 (04.9) 209.1 (02.9) 0.7240 169.4 (03.9) 168.6 (01.9) 0.8512 Food groups (servings) Grains 3.6 (00.1) 3.6 (00.1) 0.7650 3.0 (00.1) 2.9 (00.0) 0.0695 Meat, fish, eggs, and beans 4.3 (00.2) 4.4 (00.1) 0.5827 2.5 (00.2) 2.8 (00.1) 0.1975 Vegetables 10.6 (00.5) 10.6 (00.3) 0.8826 7.0 (00.5) 8.0 (00.2) 0.0607 Fruits 1.2 (00.2) 1.7 (00.1) 0.0502 1.3 (00.3) 1.9 (00.1) 0.0358 Milk and dairy products 0.3 (00.1) 0.3 (00.0) 0.9856 0.3 (00.1) 0.3 (00.0) 0.6225 Oils and sugars 6.0 (00.4) 6.0 (00.2) 0.9771 3.1 (00.3) 3.5 (00.2) 0.2919 1) All values were adjusted for age (continuous), BMI (continuous), and energy intake (continuous) 2) Subjects with 3 or more symptoms of metabolic syndrome were defined as the MetS group 3) Insulin resistance (IR) was defined as HOMA-IR > 2.0. Homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA IR), a surrogate measure of IR, was calculated by the following formula; [fasting plasma glucose (mmol/l) fasting plasma insulin (µiu/ml)]/22.5 4) p-values were obtained from general linear model (GLM) after adjustment for age (continuous), BMI (continuous), and energy intake (continuous) 5) Dietary glycemic index and dietary glycemic load were calculated using glucose as the reference food 식사는 이러한 식후 혈당 반응을 더욱 빠른 속도로 진행시키게 된다 인슐린 농도가 높은 수준으로 유지되는 고인슐린혈증이 지속되면 분비되는 인슐린 농도가 높아도 각 기관에서의 인슐린 작용이 감소하는 인슐린 저항성이 나타나게 된다 인슐린 저항성은 각 기관이 포도당을 에너지원으로 사용하지 못하고 지속적으로 혈당이 높은 수준을 유지하도록 하며 이와 함께 중성지방 합성을 증가시킨다 이로 인해 지질 및 지단백질의 농도 조절에 영향을 주어 여러 가지 대사 장애 증상이 동시에 나타나는 대사증후군으로 발전하게 된다 우리나라 성인의 경우 탄수화물의 섭취 비율이 높은 편으로 등 의 연구에서는 남자에서 이 증가할수록 저 - 콜레스테롤혈증의 위험이 증가하는 것으로 나타났고 여자에서 탄수화물 섭취량 이 증가함에 따라 저 - 콜레스테롤혈증의 위험과 대사증후군의 위험이 유의적으로 증가한다고 보고하였으나 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인에 대한 연구는 전혀 없는 실정이다 본 연구에서는 대사증후군 증상이 전혀 없는 정상 집단의 여자에서만 탄수화물 섭취와 인슐린 저항성이 관련성이 있는 것으로 나타났으며 이는 이전의 연구들과 일치하는 결과이다 우리나라 성인을 대상으로 한 등 의 연구에서도 탄수화 물 섭취 비율이 초과일 때 여자에서만 당뇨와 저 - 콜레스테롤혈증의 위험이 높아지는 것으로 나타났다 이러한 결과를 통해 여자의 경우 탄수화물 섭취량 자체는 남자보다 높지 않으나 식사 내 탄수화물의 비율이 높은 것이 인슐린 저항성과 더 높은 관련성을 보이는 것으로 사료되며 본 연구에서도 정상 집단의 여자는 남자보다 총 탄수화물 섭취량은 낮았지만 탄수화물 섭취 비율은 더 높게 나타났다 또한 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인으로 또한 차이를 보인 점을 감안한다면 탄수화물의 총 섭취량뿐만 아니라 섭취 비율이나 식사혈당지수 등의 질적 섭취 또한 인슐린 저항성과 관련이 깊은 것을 알 수 있다 미국 성인을 대상으로 한 연구에서도 및 이 증가함에 따라 - 이 유의적으로 증가하였으며 호주의 성인 여성을 대상으로 한 연구에서도 인슐린 저항성을 갖고 있는 집단 - > 에서 인슐린 저항성이 없는 집단보다 이 유의적으로 높은 것으로 보고되어 본 연구 결과와 비슷한 경향을 나타냈다 정상 집단의 남자와 위험 집단의 여자에서는 인슐린 저항성을 가진 경우 유지 당류의 섭취가 유의적으로 높았다 정상 집단에서 인슐린 저항성을 가진 남자의 유지 당류 섭취는

한국영양학회지 (Korean J Nutr) 2013; 46(1): 61 ~ 71 / 69 회로 다른 집단의 섭취 횟수보다 높으며 이는 한국인 영양섭취기준의 식사구성안 에서 제시하는 유지 당류의 권장 섭취 횟수인 회를 초과하는 수준이다 그러나 위험 집단이나 대사증후군 집단에서도 인슐린 저항성 유무와 상관없이 유지 당류의 섭취 횟수는 권장 섭취 횟수보다 높은 수준이므로 우리나라 중년 남성의 유지 당류 섭취의 조절이 필요한 것으로 파악된다 유지류에는 식용유 마요네즈 샐러드드레싱 등과 같은 소스류와 치킨과 같은 튀긴 음식이 포함되며 당류에는 설탕 사탕 초콜릿 잼 젤리 등의 식품이 포함된다 또한 탄산음료나 설탕이 함유된 음료를 섭취한 경우에도 설탕의 함량을 고려하여 당류의 섭취 횟수에 추가하였다 이러한 유지 당류에 해당하는 식품들은 대체로 영양소 함량은 적고 에너지 함량이 높은 식품들이며 끼니보다는 주로 간식으로 섭취하는 경우가 많아 유지 당류의 섭취가 많은 것은 추가적인 에너지 섭취가 많음을 의미한다 본 연구에서 현재 이들 집단의 에너지 섭취량이 높은 결과를 보이지는 않았으나 부적절한 식생활로 인해 향후 비만을 통한 대사증후군 및 만성질환의 위험이 높아질 가능성이 있음을 예측해 볼 수 있다 국내외 다른 연구에서도 유지 당류에 해당하는 식품들 예를 들면 튀긴 음식 탄산음료 과일 주스와 같이 설탕이 함유된 음료의 섭취가 대사증후군 및 그 증상들과 관련이 있는 것으로 나타났으며 이를 통해 본 연구의 결과와 함께 유지 당류에 해당하는 식품의 섭취가 인슐린 저항성 및 대사증후군의 발병과 관련이 있음을 확인할 수 있었다 본 연구에서 대사증후군 집단의 남녀 모두에서 인슐린 저항성을 가진 경우에 인슐린 저항성을 갖고 있지 않은 경우보다 과일류 섭취가 유의적으로 높았다 그러나 인슐린 저항성 유병 여부와 관계없이 대사증후군 집단의 과일류 섭취는 정상 집단이나 위험 집단에 비해 낮은 수준으로 식사구성안 에서 제시하는 권장 섭취 횟수를 만족시키지 못하는 결과를 보였다 본 연구는 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인을 대사증후군 증상에 따라 정상 위험 대사증후군 집단으로 나누어 살펴보았는데 대사증후군 증상에 따라 인슐린 저항성과 관련된 식사 요인이 다르게 나타났다 또한 집단별로 인슐린 저항성 유병률이 증가하는 경향을 보였으나 대사증후군 집단에서도 인슐린 저항성을 갖고 있는 대상자는 전체의 로 나머지 는 인슐린 저항성을 갖고 있지 않았다 이는 대사증후군은 복부 비만 높은 혈중 지질 고혈압 높은 혈당 등의 증상들이 함께 나타나고 인슐린 저항성이 이의 기저 증상이라고 추측될 뿐 그 이상의 정확한 기전이 아직 밝혀지지 않았기 때문이다 은 아시아인의 체질량지수가 서구 사람들에 비해 낮음에도 불구하고 대사증후군 유병률이 서구와 비슷한 수준으로 증가하는 것은 고지방 식사가 아닌 에너지 소비 수준보다 높은 고탄수화물 식사에 의한 것임을 제안하였다 이는 아시아인이 서구 사람들과는 다른 고탄수화물 식사에 의한 대사적 기전의 차이가 나타날 수 있음을 시사하는 것으로 앞으로 우리나라 사람을 대상으로 한 많은 연구가 관련 기전을 밝혀내는데 필수적이라 하겠다 또한 본 연구에서 정상 집단에서만 고탄수화물 식사와 인슐린 저항성과의 관련성이 나타났고 대사증후군 집단의 경우는 인슐린 저항성과 높은 과일류 섭취의 관련성이 보고되었다 이에 대한 명확한 이유를 설명하기는 어려우나 정상 위험 대사증후군 집단으로 갈수록 연령과 체질량지수에 의한 비만 인구의 비율이 증가하는 점을 고려한다면 대상자들이 체중 증가와 대사증후군 증상이 나타남에 따라 건강에 대한 관심이 높아지고 이러한 질병 상태에 대한 인지가 식생활에 변화를 주어 오히려 대사증후군 집단의 인슐린 저항성을 가진 대상자들이 과일류를 더 많이 섭취했을 것으로 여겨진다 그러나 본 연구의 제한점으로 국민건강영양조사에서는 대사증후군의 진단이나 치료 여부에 대해 대상자에게 물어보고 있지 않으므로 본 연구에서 대사증후군이라고 판정되었으나 본인이 질병에 대해 인지하고 있는지 정확히 알 수 없고 또한 대사증후군에 의해 식습관이 변화했는지에 대해서도 파악할 수 없다는 점을 들 수 있다 또한 본 연구에서 사용한 식품 섭취 자료는 시간 회상법에 의한 일 식사 조사 자료이므로 개인의 일상 섭취량을 반영했다고 보기 어렵고 횡단적 연구라는 제한점으로 인해 식사 요인과 인슐린 저항성과의 인과관계를 밝히지 못하였다 추후 연구를 위해 국민건강영양조사에서 대사증후군에 대한 판정 치료 인지 여부와 같은 항목을 조사하는 것이 필요할 것이며 우리나라 사람들의 식사 요인과 인슐린 저항성과의 인과관계를 파악하기 위해서는 장기간의 추적 조사가 반드시 필요하다고 사료된다 본 연구의 장점은 국민건강영양조사 자료를 활용하여 명에 가까운 많은 수의 우리나라 중년 성인을 대상으로 인슐린 저항성과 식사 요인의 관계를 살펴보았으며 특히 대사증후군 증상에 따라 집단을 나누어 인슐린 저항성 관련 특성 및 식생활 요인의 차이를 파악하고자 했다는 점이다 또한 당뇨 고혈압 고지혈증을 과거에 진단받은 적이 있거나 이들의 치료를 위해 약물 복용 및 치료를 받는 대상자를 제외함으로써 정상 집단에서 식생활과 질병 사이의 관련성을 파악하는데 있어 이들 질병이나 약물에 의한 영향을 받지 않았다는 점이다 결론적으로 본 연구를 통해서 인슐린 저항성이 비만 및 대사증후군 진단 지표들과 관련이 높고 대사증후군의 증상이 전혀 없는 정상 집단 여자의 경우에 인슐린 저항성과 높은 탄수화물 섭취가 관련이 있는 것으로 나타나 앞으로 종단적 연구를 통해 관련 기전에 대한 연구가 추가적으로 수행되어

70 / 인슐린저항성관련식사요인 야 할 것으로 사료된다 시할 수 있을 것으로 사료된다 요약및결론 Literature cited 본 연구에서는 년 국민건강영양조사에 참여한 세의 우리나라 중년 성인을 대상으로 대사증후군 증상의 개수에 따라 정상 집단 위험 집단 대사증후군 집단으로 나눈 뒤 각 집단에서의 인슐린 저항성 유무에 따른 식사 요인의 차이를 파악하고자 하였다 연구 결과를 요약하면 다음과 같다 대사증후군 증상의 개수에 따라 하나도 갖고 있지 않은 경우 정상 집단 개 또는 개를 갖고 있는 경우 위험 집단 개 이상 갖고 있는 경우 대사증후군 집단으로 나누었을 때 정상 집단의 인슐린 저항성 유병률은 위험 집단은 대사증후군 집단은 였다 세 집단 모두에서 인슐린 저항성을 갖고 있는 경우 이상인 대상자의 비율이 유의적으로 높았다 또한 정상 집단과 위험 집단에서는 인슐린 저항성을 갖고 있는 대상자의 경우 낮은 신체 활동 실천률을 보였다 위험 집단과 대사증후군 집단에서는 인슐린 저항성을 갖고 있는 경우 흡연과 음주를 하는 대상자의 비율이 유의적으로 낮았다 세 집단 모두에서 인슐린 저항성을 갖고 있는 경우 혈중 -콜레스테롤의 농도가 유의적으로 낮게 나타났으며 정상 집단과 위험 집단에서는 혈중 중성지방의 농도가 유의적으로 높았다 정상 집단의 인슐린 저항성을 가진 경우는 그 외에도 허리둘레 혈당 혈압도 유의적으로 높게 나타났다 정상 집단의 인슐린 저항성을 갖고 있는 경우 남자는 유지 당류의 섭취가 높았고 여자는 탄수화물 섭취량과 섭취 비율 식사혈당지수 식사혈당부하지수가 높은 결과를 보였다 위험 집단에서는 남자의 경우 인슐린 저항성 유무에 따라 영양소 및 식품군 섭취가 유의적인 차이를 보이지 않은 반면 여자에서는 인슐린 저항성을 가진 경우 에너지 섭취량이 낮으면서 유지 당류의 섭취가 높았다 대사증후군 집단에서 인슐린 저항성을 갖고 있는 경우 남녀 모두에서 과일류 섭취가 높은 경향을 보였으며 여자에서는 그 차이가 유의적이었다 그 외에 다른 영양소 및 식품군 섭취량은 인슐린 저항성 유무에 따른 유의적인 차이를 보이지 않았다 우리나라 성인의 식사에서 탄수화물이 차지하는 비율이 높은 특성을 보임에 따라 대사증후군을 포함한 만성질환의 기저 증상으로 밝혀진 인슐린 저항성과 고탄수화물 식사의 관계를 밝히는 것이 반드시 필요하며 이를 통해 인슐린 저항성 및 대사증후군의 예방 및 관리를 위한 적절한 식사 지침을 제 1) Lim S, Shin H, Song JH, Kwak SH, Kang SM, Yoon JW, Choi SH, Cho SI, Park KS, Lee HK, Jang HC, Koh KK. Increasing prevalence of metabolic syndrome in Korea: the Korean National Health and Nutrition Examination Survey for 1998-2007. Diabetes Care 2011; 34(6): 1323-1328 2) Grundy SM. Metabolic syndrome pandemic. Arterioscler Thromb Vasc Biol 2008; 28(4): 629-636 3) Alberti KG, Zimmet P, Shaw J. Metabolic syndrome-a new worldwide definition. A Consensus Statement from the International Diabetes Federation. Diabet Med 2006; 23(5): 469-480 4) Reaven GM. Banting lecture 1988. Role of insulin resistance in human disease. Diabetes 1988; 37(12): 1595-1607 5) Grundy SM. Hypertriglyceridemia, insulin resistance, and the metabolic syndrome. Am J Cardiol 1999; 83(9B): 25F-29F 6) Mikhail N. The metabolic syndrome: insulin resistance. Curr Hypertens Rep 2009; 11(2): 156-158 7) Bonora E, Targher G, Alberiche M, Bonadonna RC, Saggiani F, Zenere MB, Monauni T, Muggeo M. Homeostasis model assessment closely mirrors the glucose clamp technique in the assessment of insulin sensitivity: studies in subjects with various degrees of glucose tolerance and insulin sensitivity. Diabetes Care 2000; 23(1): 57-63 8) McKeown NM, Meigs JB, Liu S, Saltzman E, Wilson PW, Jacques PF. Carbohydrate nutrition, insulin resistance, and the prevalence of the metabolic syndrome in the Framingham Offspring Cohort. Diabetes Care 2004; 27(2): 538-546 9) Lee S, Kang ES, Lee KE, Jin H, Choi SH, Kim DJ, Ahn CW, Cha BS, Lim SK, Lee HC, Huh KB. Insulin resistance can predict the risk of metabolic syndrome. Korean J Med 2002; 63(1): 54-60 10) Lau C, Faerch K, Glümer C, Tetens I, Pedersen O, Carstensen B, Jørgensen T, Borch-Johnsen K; Inter99 study. Dietary glycemic index, glycemic load, fiber, simple sugars, and insulin resistance: the Inter99 study. Diabetes Care 2005; 28(6): 1397-1403 11) O Sullivan TA, Bremner AP, O Neill S, Lyons-Wall P. Glycaemic load is associated with insulin resistance in older Australian women. Eur J Clin Nutr 2010; 64(1): 80-87 12) Simmons RK, Alberti KG, Gale EA, Colagiuri S, Tuomilehto J, Qiao Q, Ramachandran A, Tajima N, Brajkovich Mirchov I, Ben- Nakhi A, Reaven G, Hama Sambo B, Mendis S, Roglic G. The metabolic syndrome: useful concept or clinical tool? Report of a WHO Expert Consultation. Diabetologia 2010; 53(4): 600-605 13) Song S, Choi H, Lee S, Park JM, Kim BR, Paik HY, Song Y. Establishing a table of glycemic index values for common Korean foods and an evaluation of the dietary glycemic index among the Korean adult population. Korean J Nutr 2012; 45(1): 80-93 14) Du H, van der A DL, van Bakel MM, van der Kallen CJ, Blaak EE, van Greevenbroek MM, Jansen EH, Nijpels G, Stehouwer CD, Dekker JM, Feskens EJ. Glycemic index and glycemic load in relation to food and nutrient intake and metabolic risk factors in a Dutch population. Am J Clin Nutr 2008; 87(3): 655-661 15) Murakami K, Sasaki S, Takahashi Y, Okubo H, Hirota N, Notsu A, Fukui M, Date C. Reproducibility and relative validity of dietary glycaemic index and load assessed with a self-administered diethistory questionnaire in Japanese adults. Br J Nutr 2008; 99(3): 639-648 16) The Korean Nutrition Society. Dietary reference intakes for Koreans, 1st revision. Seoul: The Korean Nutrition Society; 2010 17) The Rural Development Administration. Food nutrient data by

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