김동진 * ( 한국보건사회연구원 ) 신호성 ( 한국보건사회연구원 ) 채수미 ( 한국보건사회연구원 ) 2004~2008년 (5년) 기간의건강보험심사평가원전산청구자료와기상청의자동기상관측시스템에서측정된기후자료를활용하여온도등기후변화와설사병발생과의관계를모델링하였고, 구축된모델을활용하여향후기온상승에따른설사병발생양상변화를예측하였다. 기온과설사병발생의연관성분석결과, 기온상승에따라설사병발생도증가하다일정기온에서감소하고이후또다시증가하는옆으로누운 N 자형태의양상을보였다. 기후변화에따른설사병발생모델링결과, 단위온도증가시증가하는시군구별주별환자발생수는인구천명당 0.0051명인것으로나타났으며, 이를우리나라전체연간환자수발생으로환산하면, 단위온도 1 증가시우리나라전체의설사병환자수는인구천명당평균 68.35명 (6.84%) 증가하는것으로나타났다. 단위온도증가에따른연령그룹별설사병환자발생변화를추정한결과, 단위온도증가시 19세미만집단의경우인구천명당 64.45명 (6.45%), 19~64세집단의경우인구천명당 72.20 명 (7.2%), 65세이상집단의경우인구천명당 67.23명 (6.72%) 이증가하는것으로나타났다. 주요용어 : 기후변화, 기상요소, 설사병, 건강영향 본연구는환경부차세대에코이노베이션기술개발사업 (No.412-111-004) 의지원을받아수행되었음. * 교신저자 : 김동진, 한국보건사회연구원 (djkim@kihasa.re.kr) 투고일 : 2012.1.17 수정일 : 2012.2.23 게재확정일 : 2012.3.6 281
Ⅰ. 서론 전세계적으로기후변화는사회적변동, 인구이동, 경제적고난, 환경적퇴화등의심각한문제들을초래하고있으며, 인간의건강또한온도나강수패턴, 폭풍, 홍수, 가뭄, 해수면상승등의기후변화에의해영향을받고있다 (Kenneth et al., 2008). 2007년 IPCC 4차보고서에서는앞으로나타날기후변화에의한건강영향에대해예측하여기술하고있다. 보고서에의하면기후변화가인간건강에미치는영향은다양하며, 기후변화가때로는좋은영향을지역적으로가져올수도있지만대부분인간에게해로운영향을주는것으로분석되었다. 분석결과의신뢰성수준에서차이가있기는하지만설사, 대기질악화로인한질병및사망, 기후변화에의한재해관련질병및사망, 기아로인한질환, 말라리아의지역분포변화와감염등이증가되어인간의건강은크게위협을받는것으로나타났다. 또한수온의상승으로인하여콜레라가증가할것으로예측하고있으며감염성질환, 호흡기및피부질환이증가하고재해로인한피난민의증가와이로인한건강상의문제가본격적으로생길것이라고도예측하였다 (IPCC, 2007; 홍윤철, 2008 재인용 ). 실제로기후변화와관련된건강영향에대한보고가이어지고있는데, 대표적인사례로지난 2003년유럽에서의혹서로인해약 35,000여명이사망하였고 (Ciais et al., 2005), 미국에서는 1995년시카고지역의열파 (heat wave) 로인해 700명이초과사망하였으며 (Changnon et al., 1996), 그외세계곳곳에서이와유사한사례를보고한바있다. 이러한사례는우리나라에서도보고된바있는데, 1994년여름서울의혹서현상으로인하여전년도인 1993년같은기간과비교할때남자 464명 (19.3%), 여자 444명 (22.6%) 의초과사망이보고된바있다 ( 이경미 유혜진, 2007). 기후변화로인하여기온, 강수량등이변화하면물이나음식물매개질환이증가할가능성도높아진다. 기온이높아지면서설사로병원에입원하는아이들이늘어나고콜레라와기타설사질환등수인성질환이증가한다는연구결과들이보고되고있다. 또한기후변화와의관련성이낮은대부분이법정전염병들은감소추세를보이고있는반면, 기후변화와관련성이높은것으로알려진말라리아, 신증후군출혈열, 렙토스피라증, 뎅기열, 비브리오패혈증, 쯔쯔가무시증등은증가추세를보이고있다 ( 장재연, 2009). 질병관리본부의보고에의하면, 모기가바이러스를전파하여발생하는말라리아환자 282
가 1990년 6명에서 2006년 2,051명으로, 뎅기열환자도 2001년 6명에서 2006년에는 35명으로증가하였고, 진드기전염병인쯔쯔가무시증은 1994년첫환자가발생한이래 2007년에는 6,480명으로크게증가한것으로나타났다. 이러한증가는모두지구온난화에의한질병매개곤충의산란, 발육, 질병의전파와더불어생태를변화시켜곤충매개전염병을증가시킨결과에의한것으로추정되고있다 ( 정석찬, 2009; 김동진, 2009 재인용 ). 기후변화와관련된또다른건강영향으로서설사병을다루고있는논문또한국내외에서다수보고되고있다 ( 신호성외, 2009; McMichael et al., 2003; Bentham, 2001; Checkley et al., 2000; Singh, 2001; Hashizume et al., 2007; Baird-Parker, 1994; Kovats, 2005; D Souza, 2003; Kovats, 2004; 박윤형외, 2006; Madico, 1997; Madico, 1997; 김정선외, 2007). 박윤형외 (2006) 는기온에따른세균성이질발생양상을분석한결과월별기온상승에따라세균성이질추가발생률이높은경향을보이는데다른기상요소들의값이모두동일할경우그달의평균기온이 0.5 증가하면세균성이질발생률은 3%(95% CI: 3~4%) 증가하는것으로보고하였다. Checkly(2000) 는 1977~1998년페루에서는엘리뇨기간동안평균이상기온에의한설사로병원에입원한어린이수가 2배증가한것으로보고하였으며, Madico(1997) 는높은기온은설사병의원인이되는사이클로스포라 (Cyclospora cayetanensis) 라는기생성원충의성숙을촉진할수있다고하였다. 또한, 기온과장출혈성대장균발생건수와의상관관계를검토한결과기온이 1 상승하면장출혈성대장균의발생위험은 4.6% 상승하는것으로나타났으며 (Madico, 1997; 신호성외, 2009), 설사병의경우미생물유기체와독성이있는식품의섭취및오염된식수원에의해감염될위험이있으며이러한질병매개체의활동은기상및기후변화에영향을받는것으로나타난바있다 ( 김정선외, 2007). 세계보건기구 (WHO) 는 2002년 World Health Report를통해기후변화로인한질병부담을제시한바있는데, 전세계적으로발생하는설사병의 2.4% 가기후변화로인해발생한다고하였다. 또한식품의약품안전청에서는식중독으로인한의료비등사회경제적비용의경우미국에서는연 6조 5천억원, 한국 1조 3천억원에달하는것으로발표하는등관련질환으로인한질병부담이적지않은것으로생각된다. 이에본연구는기후변화로인한잠재적위해파악이라는측면에서우리생활에서밀 283
접하게연관되어있는식품및수인성질환인설사병의발생양상변화를예측해보고자하였다. 본연구결과는기후변화로인한설사병발생과의연관성을분석함으로써기후변화에대비하여건강분야에서도선제적으로적응대책이마련되어야할당위성을제시할것으로기대된다. Ⅱ. 연구방법 1. 분석자료 기후변화와설사병발생과의연관성을분석하기위해본연구에서는 2004~2008년사이에청구된건강보험심사평가원의설사병관련전산청구자료와동기간동안의기상청자동기상관측시스템 (Automatic Wether System, AWS) 에서측정된기후자료를이용하였다. 이중건강보험심사평가원전산청구자료의경우설사병으로분류될수있는 ICD 질병코드를지정하여자료를입수하였는데, 이과정에서관련전문가의자문을받아질병코드가누락되지않도록유의하였다. 본연구에서다루고있는설사병에포함된질병코드는 < 표 1> 과같다. 또한, 본연구에서는설사병발생양상을시군구단위로분석하고자하였는데, 기상관측자료로서가장많이알려진기상청기상대자료는전국 76개자료에불과하여시군구단위분석에적합하지않은측면이있었다. 이를보완하기위하여본연구에서는기상청에서운영하는자동기상관측시스템 (Automatic Weather System, AWS) 에서측정된기상관측자료를이용하였다. 본연구에서사용한 AWS 지점분포는총 194개소로, 이중지역별로는서울이 25 개소로가장많고, 다음으로경북 23개, 경기 22개, 전남 21개, 경남 20개, 강원 16개, 충남 15개, 충북및전북각 12개, 부산 9개, 인천 5개, 울산 4개, 광주및대전각 3 개, 대구및제주각 2개의순이다. AWS 기상관측자료에는최근 5년간 (2004~2008 년 ) 의일최고기온, 일최저기온, 일평균기온, 일강수량및일평균풍속자료가포함되어있다. 284
표 1. 설사병관련분석대상질병코드 (ICD-10) ICD-10 질병군 A02 A02.0, A02.8, A02.9 Other salmonella infections A03 A04 A05 A03.0, A03.1, A03.2, A03.3, A03.8, A03.9 A04.0, A04.1, A04.2, A04.3, A04.4, A04.5, A04.6 A05.0, A05.1, A05.2, A05.3, A05.4, A05.8, A05.9 Shigellosis Other bacterial intestinal infections Other bacterial foodborne intoxications A06 A06.0 Amoebiasis A07 A07.1, A07.2 Other protozoal intestinal diseases A08 A08.0, A08.1, A08.2, A08.3, A08.4, A08.5 Viral and other specified intestinal infections A09 A09.0, A09.9 Diarrhoea and gastroenteritis of presumed infectious origin K52 K52.1, K52.2, K52.8, K52.9 Other noninfective gastroenteritis and colitis 분석을위한데이터셋을구축하기위하여, 이상과같이각각수집된질병자료와기상관측자료를공간 ( 시군구 ) 및시간 (week) 을기준으로병합하였다. 2. 분석방법및모형 본연구에서최종적으로다루고있는분석단위는인구천명당지역별, 단위시간별설사병발생자수이며, 이에영향을미치는기후변화관련변수로시군구별주간평균일최고온도, 시군구별주간평균강수량을고려하였다. 그러나기후변화요소로서중요하게취급되어지고있는습도의경우 AWS 자료에서는측정되지않아모델에포함시킬수없었다. 기후변화와설사병발생과의연관성을분석하기위하여본연구에서는일반부가모형 (Generalized Additive Model, GAM) 을사용하였으며, 아울러설사병발생의시간지연효과 (time lag effect), 그리고계절성 (seasonality) 효과등을고려하였다. 계절성 285
효과란, 설사병발생과직접관련이없는계절적요인을통제하기위해모델에반영된것으로서, Stolwijk 외 (1999) 와 Hashizume 외 (2007) 가사용한방법을본연구에서도이용하였다 1). 또한, 온도변수의시간지연효과를반영하기위하여 Hashizume 외 (2007), Checkley 등 (2000), Bentham과 Langford(2001), Kovats 외 (2004) 가사용한방법에따라 4주동안의온도영향을모델에반영하였다 (Hashizume et al., 2007). 기후변화와질병발생과의연관성분석의경우질병발생에있어서시간경과에따른변이성과지역적분포의차이문제를적절히통제할필요가있는데, 특히노출인구집단의크기가작은경우작은차이가큰변이를가져오기때문에주의를기울여야한다. 때문에본연구에서는질병발생의시 공간적변이성을반영하기위해준모수적방법인스플라인회귀 (spline regression) 분석방법을사용하였는데, 이는기존의 Gaussian이나 Poisson 회귀분석방법에서보다발전된분석법으로사용되고있다 (McNap, 2003). 한편, 기온과식품관련질병발생의회귀방정식에서추정된예측값과의관계를도식화하면특정온도를전후하여분포가바뀌어 V 또는 N 형태의분포를보인다. 본연구에서는이러한점을고려하여온도의계수값이음에서양으로바뀌는변곡점 (change point) 혹은역치 (threshold) 이후의영향을중심으로온도변화에따른설사병발생의영향을살펴보았다 (Muggeo, 2003). 이상에서제시한분석방법들을고려한최종모델을다음과같다. 기온을포함한기후요소의영향은 3차원스플라인을적용하여추정하였으며, 196개시군구를 16개광역시도로구분하여전염병발생의공간적변이성을고려하였다. (1) 여기에서 은온도함수의임의효과스플라인함수영향을나 1) 설사병발생의계절성은기후변화에의한것이아니라계절에따른사람들의활동양식이나환경적인문제가설사병발생에줄수있는영향을통제하기위한것이다 (Hashizume et al., 2007). 286
타내며 는고정효과스플라인함수를나타낸다. 는강 수량변화로인한효과, 는설사병발생에영향을미치는계절성의효과, 는노출변수의시간지연효과, 는설사병발생에영향을미치는연도의효과를나타낸다. Ⅲ. 연구결과 최근 5년 (2004~2008년) 동안의전산청구자료를기초로분석된설사병관련유병건수는 5년동안총 17백여만건으로나타났으며, 2004년 280여만건을시작으로연도별로증가하여 2008년도에는 430여만건으로나타났다. 이때유병건수를해당연도의인구로나누어유병률을산출하면 2004년 5.9% 이던유병률이점차증가하여 2008년 9.0% 였고, 2004~2008년기간동안의평균유병률은 7.1% 로나타났다. 표 2. 성별연령별설사병유병건수및유병률 남자 여자 구분 유병건수 ( 단위 : 천건, %) 전체 2004 년 2005 년 2006 년 2007 년 2008 년 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 19세미만 4,191 13.8 707 11.2 689 11.2 744 12.3 900 15.1 1,151 19.7 19~64세 3,220 3.9 546 3.4 590 3.6 644 3.9 704 4.3 737 4.5 65세이상 671 7.3 91 5.6 105 6.0 116 6.3 160 8.3 198 9.8 소계 8,082 6.7 1,345 5.6 1,383 5.7 1,504 6.2 1,764 7.2 2,086 8.5 19세미만 3,570 13.1 594 10.5 587 10.6 637 11.7 773 14.4 979 18.6 19~64세 4,359 5.5 745 4.7 791 5.0 854 5.4 959 6.0 1,010 6.3 65세이상 1,029 7.5 146 5.8 161 6.1 176 6.4 242 8.4 304 10.2 소계 8,958 7.5 1,485 6.2 1,539 6.4 1,667 6.9 1,974 8.2 2,293 9.5 계 17,039 7.1 2,830 5.9 2,922 6.1 3,171 6.6 3,738 7.7 4,379 9.0 유병률 분석기간 (2004~2008년) 동안의설사병발생양상을도식화한결과는 [ 그림 1] 과같다. 설사병발생은여름철에집중적으로발생하고이후감소하다겨울철에다시환자가 287
증가하는반복적형태를보였고, 연도별로는 2004~2006년에비해 2007년과 2008년에설사병발생이증가하였음을알수있었다. 그림 1. 5 년간설사병발생빈도 ( 예측값 ) 일반부가모형 (GAM) 을이용하여기후변화와설사병발생과의상관관계를분석한결과는 < 표 3> 과같다. 설사병발생에대한기온의영향은다른변수들의영향을통제한후온도 1 증가시시군구별주간설사병발생이인구천명당 0.0038명증가하는것으로나타났다. 설사병발생환자에대한온도의영향이예상보다적게나타난것은 [ 그림 2] 에서도나타나듯이설사병발생분포가특정온도대에따라서로상이하기때문인것으로생각되며, 온도대별로발생환자수를추정하게되면이보다는온도의영향이더크게나타날것으로생각되었다. 288
표 3. 설사병발생예측모형 : Generalized Additive Model(2004~2008) 변수 계수값 Std. Error p-value Intercept -1.099777 0.018599 0.000000 온도 0.003811 0.000405 0.000000 주간평균강수량 0.002027 0.000428 0.000002 W0 0.000636 0.000452 0.159050 W1-0.000051 0.000296 0.864637 W2-0.000016 0.000100 0.869031 W3 0.000006 0.000022 0.774202 sin 0.020745 0.005649 0.000240 cos 0.009033 0.005515 0.101398 factor(year2)2005 0.016275 0.013352 0.222877 factor(year2)2006 0.077554 0.013136 0.000000 factor(year2)2007 0.219631 0.012721 0.000000 factor(year2)2008 0.353393 0.012354 0.000000 본연구에서설사병발생모형을통해나타난기온변화와설사병환자발생수예측값 (predicted value) 의분포는 [ 그림 2] 와같이 5.7 와 20.7 를기준으로기울기의부호가변하여옆으로누운 N 자형태를보였다. 기온변화에따른설사병환자발생형태가이와같이나타난것은최근겨울철에발생이증가하고있는노로바이러스 (Norovirus) 등에의한환자발생증가와여름철기온증가에따른환자발생의증가를반영하고있는것이라생각할수있다. 여기에서한가지유의해서해석해야할점은, 첫번째변곡점이전구간에서기울기가양수로나타난것은그구간만을놓고볼때온도증가에따라설사병환자발생빈도가증가한다는의미이고, 변곡점이후구간에서기울기가음수로나타난것은그구간내에서온도가증가할수록설사병환자발생이일시적으로줄어들고있는것을의미한다. 이는첫번째변곡점이전구간이변곡점이후구간에비해설사병환자발생절대건수가높다는의미는아니며, 실제로설사병환자발생건수는첫번째변곡점이후구간에전체발생건수의 37% 가분포하고있었고, 변곡점이전구간에는전체발생건수의 13% 만분포하고있는것으로나타났다. 289
그림 2. 주간평균최고기온과설사병과의관계 한편, 변곡점에따라나눠지는세개의온도구간별환자수분포를가중치로이용하여전체기울기를구한결과, 온도 1 증가시시군구별주별환자발생수가인구천명당 0.0051명증가하는것으로나타났다 ( 표 4). 이결과는시군구별주별환자발생수이기때문에이를우리나라전체연간환자수발생으로환산하면, 단위온도증가시우리나라전체의설사병환자수는인구천명당평균 68.35명 (6.84%) 증가하는것으로나타났다. 이때시군구의개수는 2004~2008년간의시군구갯수평균인 258개시군구로가정하였고, 1년은 52주로계산하였다. 290
표 4. 단위온도증가에따른전체설사병환자발생변화 온도구간 ( ) 기울기 CI(95%) 하한 CI(95%) 상한 구간별환자분포 가중적용기울기 ~5.701 0.005991 0.005647 0.006334 0.13093 0.000784 5.701~20.700-0.005434-0.005546-0.005321 0.37367-0.002030 20.700~ 0.012800 0.012680 0.012920 0.49540 0.006341 계 1.00000 0.005095 온도증가에따른연령그룹별설사병환자발생변화를살펴보면다음과같다. 온도구간별환자분포의가중을적용한후온도 1 증가에따른시군구별환자수증가는 19세미만의경우인구천명당 0.0048명, 19~64세의경우 0.0054명, 65세이상의경우 0.0050명으로 19~64세인구집단에서가장영향이큰것으로나타났고, 다음으로 65세이상노인인구집단의영향이컸다. 이상의결과를우리나라전체의연간발생환자수로변환하여해석하면, 온도 1 증가시 19세미만집단의경우인구천명당 64.45명 (6.45%), 19~64세집단의경우인구천명당 72.20명 (7.2%), 65세이상집단의경우인구천명당 67.23명 (6.72%) 이증가하는것으로나타났다. 표 5. 단위온도증가에따른연령그룹별설사병환자발생변화 연령그룹 온도구간 ( ) 기울기 구간별환자분포 가중적용기울기 5.687 미만 0.006014 0.14197 0.000854 19세미만 5.687~20.700-0.005432 0.38575-0.002100 20.700 이상 0.012800 0.47228 0.006045 계 1.00000 0.004804 5.708 미만 0.005993 0.12492 0.000749 19~64세 5.708~20.700-0.005439 0.36011-0.001960 20.700 0.012800 0.51498 0.006592 계 1.00000 0.005382 5.709 0.005965 0.11875 0.000708 65세이상 5.709~20.700-0.005431 0.38272-0.002080 20.700 0.012800 0.49853 0.006381 계 1.00000 0.005011 291
Ⅳ. 고찰 본연구에서는 2004~2008년 5년간의건강보험심사평가원전산청구자료와기상청 AWS에서측정된기후자료를활용하여온도등기후변화와설사병발생과의관계를모델링하였고, 구축된모델을활용하여향후기온상승에따른설사병발생양상변화를예측하였다. 기온과설사병발생의연관성을도식화한결과, 기온이상승하다일정기온에서감소하고이후또다시증가하는옆으로누운 N 자형태의양상을보였다. 일반적으로설사병은여름철에발생하는질환으로알고있는경우가많은데, 본연구결과와같이여름뿐만아니라겨울철에도빈발하는질환중의하나이다. 이는계절에따라발생되는설사병의종류가다르기때문인데, 더운여름에는세균과기생충에의해발생하는경우가많고, 서늘한날씨에는바이러스에의한설사병발생이증가하는양상을보인다. 때문에본연구결과에서낮은기온대임에도설사병발생이높게나타난이유는최근들어겨울철에빈발하는노로바이러스 (Norovirus) 등에의한영향으로생각해볼수있다. 기후변화에따른설사병발생모델링결과, 단위온도 1 증가시우리나라전체의설사병환자수는인구천명당평균 68.35명 (6.84%) 증가하는것으로나타났다. 단위온도증가에따른연령그룹별설사병환자발생변화를추정한결과, 단위온도증가시 19 세미만집단의경우인구천명당 64.45명 (6.45%), 19~64세집단의경우인구천명당 72.20명 (7.2%), 65세이상집단의경우인구천명당 67.23명 (6.72%) 이증가하는것으로나타났다. 본연구에서실제로나타난연령별설사병유병률은 19세미만집단에서가장높음에도불구하고 ( 표 2), 설사병발생환자추정결과에서 19세미만인구집단설사병환자증가율이가장낮게나타난이유는, 앞서연구방법에서설명한바와같이 N 형태의모형을고려하여온도의계수값이음에서양으로바뀌는변곡점이후의영향을중심으로온도변화에따른설사병발생의영향을추정하였기때문이다. 이와같은본연구의결과를선행연구결과와비교해보면다음과같다. 신호성외 (2009) 는최근 4년 (2004~2007년) 동안우리나라의식품의약품안전청식중독감시자료를이용하여기후변화와식중독환자발생수와의상관관계를분석하였는데, 기온 1 상승시식중독발생건수는 5.27~5.99% 증가, 발생환자수는 6.18~7.01% 증가한다고하였다. 292
기온증가에따른식중독발생증가는우리나라에서보다일찍이유럽을비롯한외국에서주요한보건학적관심사가되었는데 (McMichael et al., 2003), 영국및웨일즈지역을대상으로한식중독발생의연구에따르면월평균기온 1, 2, 3 상승시식중독발생건수는각각 4.5%, 9.5%, 14.8% 증가할것으로예측되었다 (Bentham, 2001). 페루에서는지난 1997~1998년당시평균기온이 1 상승함에따라설사병 (diarrheal disease) 환자입원이 8% 증가하였고 (Checkley et al., 2000), 피지에서는 1978~1998년기간동안의기온과설사병환자발생과의연관성을분석한결과기온 1 상승에따라설사병환자가약 3% 증가하였다 (Singh, 2001). 또한 Hashizume 외 (2007) 는방글라데시에서의기후와 non-cholera 설사발생과의관계연구결과설사발생에대한계절성효과, 연도효과, 강수량등을통제한모델에서 4주동안의시간지연효과를고려한뒤 1 상승시설사병환자수가평균 5.6% 증가한다고하였다. 식중독의중요원인균인 Salmonella 의경우 7 에서 37 범위내에서기온이세균증식에큰영향을미치는것으로보고되고있으나 (Baird-Parker, 1994), 또다른중요원인균인 Campylobacter균은일상적대기기온의범주보다높은 37 에서 42 사이의저산소환경에서균의증식이높아기후변화의영향이적을것으로예측되었다 (Kovats, 2005). 호주의 5개도시를대상으로월간 Salmonella에의한식중독발생건수와발생보고한달전월평균기온과의관계를조사한연구는전달의월평균기온이 1 상승할때 Salmonella 식중독발생건수는 4~10% 증가한다고보고하였다 (D Souza, 2003). 유럽 10개국의 Salmonella 식중독발생건수와월간평균기온과의관계를조사한 Kovats(2004) 는 6 를경계로단위기온상승시덴마크의 0.3% 에서부터 12.5% 의영국까지나라에따라기온상승에따른식중독발생영향이차이가있음을보고하였다 ( 신호성외, 2009). 이러한기존연구결과들은정도의차이는있으나대부분기온증가에따른환자발생증가의양상을공통적으로나타내고있다. 일부기후변화와식중독과의상관성을분석한결과들또한, 식품매개질환으로서설사병과식중독은유사성이있다는점에서본연구결과와비교가가능하리라고생각된다. 기존연구결과중특히, 우리나라의데이터를사용한신호성외 (2009) 의연구결과는본연구결과와매우유사하게나타났다는점에서특이성을가진다고할수있다. 293
다만, 본연구에대한결과해석시유의하여야할본연구의제한점은다음과같다. 첫째, 건강보험심사평가원에 5년동안청구된전산자료를기초로분석된설사병관련유병건수는 5년동안총 17백여만건으로나타났다. 그런데, 본연구는건강보험심사평가원원자료에입력되어있는 ICD 코드를기준으로하고있기때문에 ICD 코드가얼마나정확하게입력되어있는가에대한검증이불가능하였다. 둘째, 본연구는시군구단위에서의설사병발생환자수를종속변수로하고있기때문에여기에영향을미칠수있는독립변수들이통제될필요가있다. 그러나건강보험심사평가원및기상청 AWS자료의특성상질병정보나기후정보외에기타개인적, 지역적변수, 그리고환경적, 정책적변수등이적절히통제되지못한제한점이있다. 온실가스감축등기후온난화현상을완화 (mitigation) 하기위한국제적인노력에도불구하고, 21세기에는 20세기보다기후변화가더빠르게진행될것으로예측되고있기때문에 (IPCC, 2007) 기후변화에대한적응 (adaption) 전략이매우중요하다. 또한, 기후변화외에도음식물의안전을위협하는다른요인들로는식중독에민감한인구집단의증가와국제무역장벽완화로인한음식물수입증가, 음식물처리기술변화, 음식물소비형태의변화등을들수있다 (Joan, 2001; 신호성외, 2009). 이와같은환경의변화에적절히대처하지못한다면그결과는각종매개체변화로인한국민의건강악영향으로귀결될것임이자명하다. 본연구는기온등기후변화로인한설사병발생양상을미리예측해보고자하였으며, 본연구결과에따라향후기후변화에적절히대처하기위한효과적인대응전략마련을기대한다. 김동진은서울대학교에서보건학박사과정을수료하였으며, 현재한국보건사회연구원에서부연구위원으로재직중이다. 주요관심분야는기후변화로인한건강영향, 건강영향평가, 건강결정요인, 건강형평성등이다. (E-mail: djkim@kihasa.re.kr) 신호성은미국 Univ. of South Carolina 에서보건학박사학위를받았으며, 현재한국보건사회연구원에서연구위원으로재직중이다. 주요관심분야는의료형평성, 기후변화, 공간분석등이다. (E-mail: shin_hs@kihasa.re.kr) 채수미는고려대학교에서보건학박사과정을수료하였으며, 현재한국보건사회연구원에서전문연구원으로재직중이다. 주요관심분야는건강 의료이용의형평성, 기후변화의건강영향및적응전략, 사회적비용및질병부담, 의약품정책등이다. (E-mail: csm1030@kihasa.re.kr) 294
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Climate Change and Diarrheal Disease Prevalence in Korea Kim, Dongjin (Korea Institute for Health and Social Affairs) Shin, Hosung (Korea Institute for Health and Social Affairs) Chae, Sumi (Korea Institute for Health and Social Affairs) We analysed the outbreak of diarrheal disease due to climate change using 2004~2008 claim data from the National Health Insurance and Automatic Weather System data. Weather data were taken, including daily temperature and precipitation from 194 AWS managed by the Korea Meteorological Administration. We used a generalized estimation equation and a generalized linear model for a time-series of poisson distribution and considered the seasonal patterns of the disease and time lags to estimate the relationship between climate factor and the prevalence of diarrheal disease. The main results of the study were that mean prevalence rate of diarrheal disease was rising year by year during the study period and that there were positive associations between the prevalence of diarrheal disease reports and temperature. These results are consistent with the findings of previous research and suggest that climate change is likely to exacerbate diarrheal disease in Korea. Keywords: Climate Change, Weather Factor, Diarrheal Disease, Health Impact Assessment 297