대사증후군은 복부비만, 높은 혈압과 혈당 및 혈중지질 이상 등의 심혈관계질환 위험요인이 복합적으로 존재하는 상태를 의미하며, 심혈관질환 및 뇌혈관질환의 발병 및 사망 위험과 관련이 있다1-3. 전 세계적으로 대사증후군 유병률은 지속적으로 상승하는 추세로4, 한국의 경우에도 유병률은 약 30%에 달하며, 이는 지속적으로 유지되거나 높아지고 있다5. 세계보건기구(World Health Organization, WHO)에서는 신체활동 부족을 대사증후군 발병 위험을 높이는 주요 요인 중 하나로 꼽고 있으며, 대사증후군 예방을 위해 규칙적인 신체활동에 참여하기를 권고하고 있다6. 실제로 규칙적인 신체활동은 허리둘레, 혈압, 혈당, 지질 등 대사증후군 관련 요인들을 개선하며, 대사증후군 발병 위험을 감소시키는 것으로 나타난다7.
보행은 직업, 여가 활동 등 건강한 개인의 일상생활 중 가장 일반적으로 수행되는 신체활동의 형태로8,9, 개인의 신체활동량을 나타내는 대표적인 지표로 사용되고 있다. 여러 연구에서 보행량과 다양한 질환의 발병 위험 간 유의한 관련성을 보고하였으며10-12, 대사증후군 위험과도 높은 연관성이 있는 것으로 나타났다13-15. 보행량이 많은 사람은 적은 사람에 비해 대사질환 관련 위험이 적으며, 대사증후군 발병 위험 또한 낮은 것으로 나타났다16.
그러나 2018년도 미국 신체활동 지침 자문위원회의 보고서에서는 보행량과 심혈관질환 및 당뇨병 간 관련성에 관한 근거는 아직 제한적이며, 이러한 관련성이 인종 또는 민족에 따라 차이가 있는지 판단할 수 있는 근거가 불충분하다고 보고하였다7. 우리가 아는 한 최근까지의 연구는 대부분 미국 혹은 유럽인을 대상으로 수행되었으며, 한국인을 대상으로 가속도계를 이용하여 객관적으로 측정한 보행량과 대사증후군 간의 관련성을 확인한 연구는 없다. 따라서 본 연구에서는 최초로 한국인의 객관적인 보행량과 대사증후군 간의 관련성을 조사하여 추가적인 근거를 제시하고자 한다.
WHO에서는 성인을 위한 신체활동 지침으로 중∙고강도 신체활동에 주당 최소 150–300분 참여하기를 권고하고 있다6. 이는 건강을 위한 신체활동 참여 시 양뿐 아니라 강도 또한 중요하게 고려해야 한다는 것을 시사한다. 그러나, 보행량 값은 활동의 강도를 구분하지 않는다. 1일 총보행량에는 중∙고강도 보행 활동뿐만 아니라 저강도의 보행 활동 또한 포함되어 있다. 따라서, 보행 활동을 통한 신체활동의 지침을 제시하기 위해서는 보행량과 보행 강도를 복합적으로 고려한 근거를 마련하는 것이 필요하다.
보행의 강도는 주로 분당 보행 수를 의미하는 케이던스(cadence) 값을 사용하여 나타내는데, 이는 신체활동 강도의 대표적 지표인 대사당량과 높은 상관관계를 보인다17. 특히 하루 중 관찰된 케이던스 중 비연속적인 상위 30개의 케이던스 값의 평균으로 정의하는 “최대 30분 케이던스(peak 30-min cadence)”는 일상생활 중 나타나는 보행 활동의 최대 강도를 의미하며18, 일부 연구에서 사망위험, 대사질환 요인과의 유의미한 관련성을 보고하였다19-21.
최근 일부 연구에서 보행량 및 보행 강도와 질환 간의 복합적인 관련성을 확인하고자 하였으며, 많은 보행량에 더하여 더 높은 강도에서의 보행은 더 낮은 사망 및 심혈관질환 발병 위험과 관련이 있다는 결과를 보고하여22,23 대사증후군과도 유의한 관련성이 있을 것으로 예상되나, 아직 충분한 연구가 이루어지지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 가속도계로 측정한 한국 성인 보행량, 보행 강도와 대사증후군 간의 개별적인 관련성을 확인하고, 보행량과 보행 강도를 복합적으로 고려하였을 때 대사증후군과의 관련성이 어떻게 나타나는지 확인하고자 한다.
본 연구에서는 한국인의 건강과 영양 상태를 조사하고자 질병관리청에서 1998년부터 시행하고 있는 국민건강영양조사 자료를 사용하였다. 국민건강영양조사에서는 한국인의 신체활동을 분석하기 위해 2014년도부터 국민건강영양조사 참가자 중 일부를 대상으로 가속도계를 이용한 신체활동 데이터를 수집하고 있다. 본 연구에서는 가속도계를 통해 수집한 신체활동 데이터를 제공하는 제6기 2, 3차년도(2014–2015)와 제7기 1, 2차년도(2016–2017) 원시자료를 활용하였다. 제6기 2, 3차년도와 제7기 1차년도 조사에서는 64세 미만의 성인을 대상으로 가속도계 데이터를 수집하였으며, 각각 977명, 791명, 575명이 연구에 참여하였다. 제7기 2차년도 조사에서는 65세 이상의 노인 474명을 대상으로 가속도계 데이터를 수집하였다.
본 연구에서는 가속도계 착용에 동의한 2,927명 중 가속도계 분실, 미착용, 고장, 데이터 오류 등의 사유로 데이터를 제공하지 못한 110명을 제외한 2,817명의 자료를 온라인을 통해 제공받았다. 이 중 추가적인 분석 과정에서 가속도계 데이터에 오류가 나타난 3명과 가속도계를 하루 10시간 이상 착용한 날이 4일 미만인 377명을 분석에서 제외하였다. 또한, 암, 심장질환, 뇌혈관질환 병력이 있는 213명과 종속변인 및 공변인에 결측이 있는 186명을 제외하고 최종적으로 2,038명을 분석에 포함하였다. 본 연구는 서울대학교 생명윤리심의위원회의 심의 면제 승인을 받았으며(IRB No. E2105/001-005), 후향적 자료 분석으로 연구참여자의 서면 동의는 면제되었다.
가속도계를 활용한 신체활동 측정은 건강설문조사를 완료한 대상자 중 가속도계 착용에 동의한 사람을 대상으로 모집하여 실시하였다. 연구 참여자는 가속도계 착용에 동의한 다음 날부터 7일간 좌측(또는 우측) 허리에 가속도계(ActiGraph GT3X＋, ActiGraph)를 착용하였으며, 수영이나 샤워 시간을 제외하고 기상 직후부터 취침 전까지 가속도계를 착용하도록 하였다. 참가자의 활동에 따른 가속도계 측정 데이터는 1분 단위로 수집하여 요약하였다(1/60 Hz).
자료 분석을 위해 국민건강영양조사에서 제공하는 SAS 분석 코드를 사용하였으며, 선행연구를 참고하여 가속도계 착용 및 미착용 시간을 분류하였다24,25. 연구 참여자 개인의 7일간 측정 데이터 중 하루 가속도계 착용 시간이 10시간 미만인 날의 데이터는 유효하지 않은 값으로 분류하여 분석에서 제외하였으며, 최소 4일 이상의 가속도계 측정 데이터가 있는 대상자만 포함하였다. 가속도계 착용 여부는 가속도계에서 측정된 분당 신체활동 횟수(counts per minute, CPM)를 기준으로 판단하였으며, CPM이 60분 이상 연속적으로 0일 경우 착용하지 않은 시간으로 분류하였다. 또한, 미착용 시간 중에 나타난 단시간의 저강도 신체활동(2분 미만 동안 100 미만의 CPM)은 착용한 것으로 분류하지 않았다.
보행량은 하루 10시간 이상 착용한 날의 분당 보행 수 값을 합한 뒤 착용일 수로 나누어 하루 평균 보행량을 계산하였다. 보행량은 연구 참여자 개인별 하루 평균 보행량을 크기에 따라 3분위로 범주화하여 사용하였다.
보행 강도는 하루 중 1분간 보행 수가 가장 높은 비연속적인 상위 30분간의 분당 보행 수를 나타내는 최고 30분 케이던스를 사용하였으며, 착용일 간의 최고 30분 케이던스의 평균값을 사용하였다. 최고 30분 케이던스를 크기에 따라 3분위로 분류하여 분석에 사용하였다.
대사증후군 및 관련 위험요인은 미국 국립콜레스테롤교육프로그램(National Cholesterol Education Program)과 대한비만학회 비만 진료지침의 대사증후군 진단 기준을 사용하여 정의하였다. 다음의 5가지 기준에 따라 대사증후군 위험요인인 복부비만, 고혈압, 고혈당, 고중성지방혈증, 저 고밀도지단백(high-density lipoprotein, HDL) 혈증을 각각 분류하였고, 이 중 3개 이상의 위험요인을 가진 대상자는 대사증후군 유병자로 분류하였다26,27: (1) 복부비만: 허리둘레가 남성은 90 cm 이상, 여성은 85 cm 이상인 경우, (2) 고혈압: 수축기 혈압이 130 mm Hg 이상이거나 이완기 혈압이 85 mm Hg 이상이거나 고혈압 치료제를 사용 중인 경우, (3) 고혈당: 공복 혈당이 100 mg/dL 이상이거나 당뇨병 치료제를 사용 중인 경우, (4) 고중성지방혈증: 중성지방이 150 mg/dL 이상이거나 이상지질혈증 치료제를 사용 중인 경우, (5) 저HDL혈증: HDL 콜레스테롤이 남성은 40 mg/dL 미만, 여성은 50 mg/dL 미만이거나 이상지질혈증 치료제를 사용 중인 경우.
본 연구에서는 보행과 대사증후군의 관련성에 영향을 미칠 수 있는 연령, 성별, 체질량지수(body mass index, BMI), 음주 빈도, 흡연 여부, 교육 수준, 소득 수준, 에너지 섭취량을 잠재적인 공변인으로 선정하여 분석에 포함하였다5,28. 연령, BMI, 에너지 섭취량은 연속 변인으로 사용하였다. 음주 빈도는 “지금까지 살아오면서 1잔 이상의 술을 마신 적이 있습니까?”와 “최근 1년 동안 술을 얼마나 자주 마십니까?”라는 설문 문항에 대한 응답을 기준으로 술을 마셔본 적 없음, 한 달에 2–4회 이하, 일주일에 2회 이상으로 범주화하였다. 흡연 여부는 “지금까지 살아오는 동안 피운 담배의 양은 총 얼마나 됩니까?”, “현재 담배를 피우십니까?”라는 설문 문항에 대한 응답을 기준으로 미흡연자, 과거 흡연자, 현재 흡연자로 분류하였다. 교육 수준은 최종 학력에 따라 초등학교 졸업 이하, 중학교 졸업, 고등학교 졸업, 대학교 졸업 이상으로 분류하였다. 소득 수준은 연간 가구 총 소득을 4분위로 나누어 하, 중하, 중상, 상으로 분류하였다. 에너지 섭취량은 식품섭취빈도조사를 통해 산출된 1일 총 에너지 섭취량을 사용하였다.
연구 대상자의 특성은 대사증후군 유무로 분류하여 나타내었으며, 연속 변인은 평균과 표준편차, 범주 변인은 빈도와 비율을 통해 기술하였다. 보행 수 및 보행 강도의 수준과 대사증후군 간의 관련성을 확인하기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 보행 수 또는 보행 강도가 가장 낮은 집단(tertile 1)을 기준으로 하여 다른 집단의 승산비와 95% 신뢰구간을 산출하였다. 이에 더하여 연속 변인 형태의 보행 수 및 보행 강도와 대사증후군 간 관련성을 확인하고자 표준편차 단위당 대사증후군 유병률에 대한 승산비와 95% 신뢰구간을 산출하였다.
또한 대사증후군에 대한 보행 수와 보행 강도의 복합적인 관련성을 확인하고자 보행 수와 보행 강도의 수준에 따라 9개 집단으로 분류하여, 보행 수와 보행 강도가 가장 낮은 집단을 기준으로 대사증후군 유병에 대한 승산비와 95% 신뢰구간을 산출하였다.
최종적으로 분석에 포함된 2,038명의 한국 성인 남녀 중 478명이 대사증후군 유병자였으며, 이는 약 23.5%에 해당하였다. Table 1과 2에서는 전체 연구 참여자와 하루 평균 보행 수 또는 하루 최고 30분 케이던스 수준에 따라 3분위로 분류한 집단별 인구통계적 특성을 나타내었다. 전체 연구 참여자의 평균 연령은 47.7세(±15.3세)였으며, 전체 인원 중 약 62.8%가 여성이었다. 평균 BMI는 23.7 kg/m2 (±3.4 kg/m2)였으며, 연구 참여자의 약 67.9%는 흡연 경험이 없었다. 연구 참여자 중 약 81.5%가 주당 1회 미만의 음주를 하였으며, 약 77.0%가 고등학교 졸업 이상의 학력을 보유하였다. 하루 총 에너지 섭취량의 전체 평균은 2,065.7 kcal (±919.1 kcal)였으며, 하루 평균 보행량은 약 7,654.6보(±3,517.4보), 하루 평균 최고 30분 케이던스는 80.9 (±24.5)에 해당하였다.
Table 1 . Characteristics of study participants by tertiles of steps per day
| Characteristic | Total | Tertiles of steps per day | ||
|---|---|---|---|---|
| Tertile 1 (lowest) | Tertile 2 | Tertile 3 (highest) | ||
| No. of subjects | 2,038 | 674 | 681 | 683 |
| Age (yr) | 47.7±15.3 | 48.2±16.2 | 46.5±14.7 | 48.5±14.8 |
| Female sex | 1,279 (62.8) | 456 (67.7) | 433 (63.6) | 390 (57.1) |
| Body mass index (kg/m2) | 23.7±3.4 | 23.7±3.7 | 23.9±3.4 | 23.6±2.9 |
| Smoking status | ||||
| Never | 1,384 (67.9) | 466 (69.1) | 469 (68.9) | 449 (65.7) |
| Past smoker | 401 (19.7) | 118 (17.5) | 133 (19.5) | 150 (22.0) |
| Current smoker | 253 (12.4) | 90 (13.4) | 79 (11.6) | 84 (12.3) |
| Alcohol drinking | ||||
| Never | 222 (10.9) | 82 (12.2) | 72 (10.6) | 68 (10.0) |
| ≤Once a week | 1,438 (70.6) | 471 (69.9) | 481 (70.6) | 486 (71.2) |
| >Once a week | 378 (18.5) | 121 (18.0) | 128 (18.8) | 129 (18.9) |
| Education level | ||||
| ≤Elementary school | 270 (10.2) | 93 (13.8) | 81 (11.9) | 96 (14.1) |
| Middle school | 199 (9.8) | 61 (9.1) | 67 (9.8) | 71 (10.4) |
| High school | 765 (37.5) | 224 (33.2) | 260 (38.2) | 281 (41.1) |
| >High school | 804 (39.5) | 296 (43.9) | 273 (40.1) | 235 (34.4) |
| Household income | ||||
| Quartile 1 (lowest) | 244 (12.0) | 105 (15.6) | 76 (11.2) | 63 (9.2) |
| Quartile 2 | 553 (27.1) | 190 (28.2) | 187 (27.5) | 176 (25.8) |
| Quartile 3 | 632 (31.0) | 198 (29.4) | 215 (31.6) | 219 (32.1) |
| Quartile 4 (highest) | 609 (29.9) | 181 (26.9) | 203 (29.8) | 225 (32.9) |
| Energy intake (kcal/day) | 2,065.7±919.1 | 1,910.9±783.4 | 2,065.7±930.1 | 2,218.4±1,004.1 |
| Steps per day (steps/day) | 7,654.6±3,517.4 | 4,294.5±1,194.3 | 7,172.3±791.2 | 11,451.2±3,015.9 |
| Peak 30-min cadence (steps/min) | 80.9±24.5 | 57.9±18.6 | 83.6±15.5 | 100.9±16.8 |
Values are presented as number only, mean±standard deviation, or number (%).
Table 2 . Characteristics of study participants by tertiles of peak 30-min cadence
| Characteristic | Total | Tertiles of peak 30-min cadence | ||
|---|---|---|---|---|
| Tertile 1 (lowest) | Tertile 2 | Tertile 3 (highest) | ||
| No. of subjects | 2,038 | 680 | 671 | 687 |
| Age (yr) | 47.7±15.3 | 48.8±15.2 | 47.5±14.4 | 46.9±16.2 |
| Female | 1,279 (62.8) | 442 (65.0) | 397 (59.2) | 440 (64.0) |
| Body mass index (kg/m2) | 23.7±3.4 | 24.1±3.8 | 23.8±3.2 | 23.3±3.1 |
| Smoking status | ||||
| Never | 1,384 (67.9) | 442 (65.0) | 443 (66.0) | 499 (72.6) |
| Past smoker | 401 (19.7) | 139 (20.4) | 136 (20.3) | 126 (18.3) |
| Current smoker | 253 (12.4) | 99 (14.6) | 92 (13.7) | 62 (9.0) |
| Alcohol drinking | ||||
| Never | 222 (10.9) | 88 (12.9) | 69 (10.3) | 65 (9.5) |
| ≤Once a week | 1,438 (70.6) | 450 (66.2) | 479 (71.4) | 509 (74.1) |
| >Once a week | 378 (18.5) | 142 (20.9) | 123 (18.3) | 113 (16.4) |
| Education level | ||||
| ≤Elementary school | 270 (10.2) | 108 (15.9) | 83 (12.4) | 79 (11.5) |
| Middle school | 199 (9.8) | 72 (10.6) | 65 (9.7) | 62 (9.0) |
| High school | 765 (37.5) | 245 (36.0) | 249 (37.1) | 271 (39.4) |
| >High school | 804 (39.5) | 255 (37.5) | 274 (40.8) | 275 (40.0) |
| Household income | ||||
| Quartile 1 (lowest) | 244 (12.0) | 103 (15.1) | 74 (11.0) | 67 (9.8) |
| Quartile 2 | 553 (27.1) | 212 (31.2) | 169 (25.2) | 172 (25.0) |
| Quartile 3 | 632 (31.0) | 194 (28.5) | 213 (31.7) | 225 (32.8) |
| Quartile 4 (highest) | 609 (29.9) | 171 (25.1) | 215 (32.0) | 223 (32.5) |
| Energy intake (kcal/day) | 2,065.7±919.1 | 2,005.9±899.4 | 2,048.9±890.0 | 2,141.3±961.6 |
| Steps per day (steps/day) | 7,654.6±3,517.4 | 4,877.5±1,930.6 | 7,592.2±2,548.7 | 10,464.3±3,339.1 |
| Peak 30-min cadence (steps/min) | 80.9±24.5 | 53.3±13.9 | 82.1±6.5 | 107.1±10.3 |
Values are presented as number only, mean±standard deviation, or number (%).
Table 3에서는 보행 수의 3분위 집단 중 가장 적은 집단을 기준으로 보행 수가 더 많은 집단의 대사증후군 유병률에 대한 승산비와 95% 신뢰구간을 산출하여 나타내었다. 잠재적 공변인을 보정하지 않고 분석한 결과, 하루 평균 보행 수가 가장 적은 집단(tertile 1)에 비해 중간 수준의 집단과 보행 수가 가장 많은 집단의 승산비(95% 신뢰구간)는 각각 0.99 (0.77–1.26), 0.64 (0.49–0.83)로 나타났다. 분석 모델 2와 3에서는 공변인을 보정하여 분석하였음에도 승산비는 분석 모델 1과 유사하게 나타났다. 추가로 모든 잠재적 공변인을 보정하였을 때, 보행 수의 1 표준편차 단위당 대사증후군 유병에 대한 승산비는 0.80 (0.79–0.91)으로 나타났다.
Table 3 . ORs and 95% CIs of metabolic syndrome by tertiles of steps per day
| Variable | No. of subjects | No. of cases | OR (95% CI) | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Model 1 | Model 2 | Model 3 | |||
| Steps per day | 2,038 | 478 | |||
| Tertile 1 (lowest) | 674 | 176 | 1 (Reference) | 1 (Reference) | 1 (Reference) |
| Tertile 2 | 681 | 176 | 0.99 (0.77−1.26) | 1.09 (0.84−1.40) | 1.06 (0.79−1.42) |
| Tertile 3 (highest) | 683 | 126 | 0.64 (0.49−0.83) | 0.61 (0.47−0.80) | 0.64 (0.47−0.88) |
| p-value for trend | <0.001 | <0.001 | 0.005 | ||
| Per SD in steps per day | 0.79 (0.70−0.88) | 0.77 (0.69−0.87) | 0.80 (0.70−0.91) | ||
Model 1 was unadjusted. Model 2 was adjusted for sex and age. Model 3 was adjusted for Model 2 plus body mass index, smoking status, alcohol drinking status, education level, household income level, and energy intake.
OR: odds ratio, CI: confidence interval, SD: standard deviation.
A 1 SD in steps per day is equivalent to 3,517.4 steps/day.
Table 4에서는 최고 30분 케이던스의 3분위 집단 중 가장 낮은 집단을 기준으로 최고 30분 케이던스가 더 높은 집단의 대사증후군 유병률에 대한 승산비와 95% 신뢰구간을 나타내었다. 분석 결과, 공변인을 보정하지 않았거나 성별 및 연령만 보정한 분석 모델 1과 2에서는 최고 30분 케이던스가 가장 낮은 집단에 비해 가장 높은 집단의 대사증후군 유병의 승산비가 유의하게 낮았다. 그러나, 잠재적 공변인을 보정한 분석 모델 3에서는 유의한 관련성이 나타나지 않았다. 반면 모든 잠재적 공변인을 보정하였을 때, 최고 30분 케이던스의 1 표준편차 단위당 대사증후군 유병에 대한 승산비는 0.86 (0.76–0.97)으로 나타났다.
Table 4 . ORs and 95% CIs of metabolic syndrome by tertiles of peak 30-min cadence
| Variable | No. of subjects | No. of cases | OR (95% CI) | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Model 1 | Model 2 | Model3 | |||
| Peak 30-min cadence | 2,038 | 478 | |||
| Tertile 1 (lowest) | 680 | 193 | 1 (Reference) | 1 (Reference) | 1 (Reference) |
| Tertile 2 | 671 | 160 | 0.79 (0.62−1.01) | 0.83 (0.64−1.07) | 1.02 (0.76−1.36) |
| Tertile 3 (highest) | 687 | 125 | 0.56 (0.43−0.72) | 0.57 (0.43−0.74) | 0.74 (0.55−1.01) |
| p-value for trend | <0.001 | <0.001 | 0.061 | ||
| Per SD in peak 30-min cadence | 0.76 (0.69−0.84) | 0.77 (0.69−0.85) | 0.86 (0.76−0.97) | ||
Model 1 was unadjusted. Model 2 was adjusted for sex and age. Model 3 was adjusted for Model 2 plus body mass index, smoking status, alcohol drinking status, education level, household income level, and energy intake.
OR: odds ratio, CI: confidence interval, SD: standard deviation.
A 1 SD in peak 30-min cadence is equivalent to 24.5 steps/min.
보행량, 보행 강도와 대사증후군 간의 복합적인 관련성을 확인하고자 보행 수에 따라 나눈 3분위 집단과 최고 30분 케이던스의 크기에 따라 나눈 3분위 집단을 조합하여 9개의 집단으로 분류한 뒤, 보행량이 가장 적거나 보행 강도가 가장 낮은 집단을 기준으로 다른 집단의 승산비와 95% 신뢰구간을 산출하였다(Fig. 1). 그 결과, 보행량과 보행 강도가 모두 낮은 집단과 비교하여 보행량이 많은 집단 중 보행 강도가 낮은 집단을 제외한 두 집단에서 유의하게 낮은 승산비가 나타났다. 보행량이 많으며 보행 강도가 중간 수준인 집단의 승산비(95% 신뢰구간)는 0.58 (0.36–0.94)이었으며, 보행량이 많으며 보행 강도 또한 높은 집단은 0.66 (0.49–0.94)으로 나타났다.
Fig. 1. Joint associations between step volume and intensity with the prevalence of metabolic syndrome in Korean adults. OR: odds ratio, CI: confedince interval.
보행량이 3분위에 해당하며 보행 강도가 1분위인 집단의 승산비(95% 신뢰구간)는 0.40 (0.14–1.02), 보행 강도가 2분위인 집단은 0.58 (0.36–0.94), 그리고 보행 강도가 3분위인 집단은 0.66 (0.46–0.94)으로 나타나, 하루 평균 보행 수가 많으며 최고 30분 케이던스는 중간 수준이거나 높을 경우에 기준 집단에 비해 대사증후군 유병에 대한 승산비가 유의하게 낮게 나타났다. 보행량이 낮거나 중간 수준인 집단은 보행 강도와 무관하게 모든 집단의 승산비는 기준 집단과 유의한 차이가 나타나지 않았다.
본 연구에서는 가속도계를 활용하여 객관적으로 수집한 한국 성인 남녀의 보행량 및 보행 강도와 대사증후군 간의 관련성을 확인하였다. 이를 위해 보행량, 보행 강도와 대사증후군의 개별적인 관련성을 확인하였고, 보행량, 보행 강도와 대사증후군 간의 복합적인 관련성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 더 많은 보행량은 낮은 대사증후군 유병률과 유의한 관련이 있었다. 둘째, 보행 강도는 대사증후군 유병률과 유의한 관련이 나타나지 않았다. 마지막으로, 많은 보행량은 낮은 대사증후군 유병률과 관련이 있었으나, 낮은 보행 강도에서는 유의한 관련성이 나타나지 않았다.
보행량과 대사증후군 유병률 간의 부적 관련성에 대해서는 이전에 수행된 다른 연구들도 동일한 결과를 보고하였다16,29-31. 미국 성인 1,500여 명을 대상으로 가속도계를 이용하여 1일 보행량을 측정한 결과, 1일 보행량이 1,000보씩 많을수록 대사증후군의 승산비가 10%씩 낮았으며16, 만보계를 사용하여 미국인과 일본인 성인 남성의 보행량을 분석한 연구에서도 더 많은 보행량은 더 낮은 대사증후군 유병과 관련이 있다는 결과를 보고하였다31. 이러한 연구 결과를 종합한 최근의 체계적 문헌고찰 결과, 모든 관찰 연구에서 일관된 부적 관련성을 보고하여 우리의 연구 결과를 뒷받침한다29.
이와 반대로, 최고 30분 케이던스 값으로 나타낸 보행 강도는 대사증후군 유병률과 유의한 관련성이 나타나지 않았다. 이는 이전의 유사한 연구에서 보고한 결과들과는 상반된 결과이다. 60세 이상의 노인 집단을 대상으로 한 연구에서는 최대 30분 케이던스와 대사증후군 점수 간의 유의한 부적 관련성을 보고하였으며32, 최대 30분 케이던스는 허리둘레, 인슐린, HDL, 혈압 등 대사질환 위험요인과 유의한 관련이 있다고 나타나33,34, 높은 보행 강도가 대사질환 유병과 부적 관련성을 가진다는 결과를 보였다. 다만, 우리의 연구와 동일한 대사증후군 유병을 확인한 연구는 없어 직접적인 결과를 비교하기는 어렵다.
최근의 신체활동 지침에서는 중강도 이상의 유산소성 신체활동에 참여하기를 권고하는데6, 중강도 이상의 보행 활동은 분당 100보 이상의 케이던스에 해당한다35. 우리의 연구에서는 최대 30분 케이던스가 가장 높은 집단의 최대 30분 케이던스의 평균은 분당 약 107.1보에 해당하여, 평균적으로 중강도에 해당한다는 것을 알 수 있다. 따라서, 최대 30분 케이던스가 높은 집단은 평균적으로 하루 중 30분 이상을 중강도 이상의 신체활동에 참여한다고 볼 수 있으며, 이는 이전의 신체활동 지침의 기준을 충족하는 수치에 해당한다36. 게다가, 심장대사질환 위험에 대한 최고 30분 케이던스의 임계값을 조사한 연구에서는 분당 66–72보의 케이던스에서 심장대사질환 위험이 낮아진다는 결과를 보고하여19 최대 30분 케이던스가 높은 집단에서 유의하게 낮은 대사증후군 유병률이 나타날 것으로 예상하였으나, 본 연구에서는 유의한 관련성이 나타나지 않았다.
이러한 결과의 원인을 명확히 설명하기는 어렵다. 다만 Table 4에서 나타난 바와 같이, 최고 30분 케이던스가 1 표준편차 높아질 때마다 대사증후군 유병의 승산비는 0.14씩 유의하게 감소하는 것으로 나타나, 범주형 변수로 나타낸 결과와는 다른 결과를 보였다. 또한, 본 연구에서 별도의 결과를 제시하지는 않았으나, 최고 30분 케이던스를 3분위가 아닌 4분위, 5분위로 분류하여 분석했을 때 최고 30분 케이던스가 가장 높은 집단에서만 유의하게 낮은 승산비를 보여, 더 높은 보행 강도에서는 유의한 관련성이 나타날 것으로 예상된다. 이는 3분위로 나눈 보행 강도가 집단별 차이를 보이기에 충분하지 않았기 때문일 수 있으며, 향후 대사증후군 유병률이 유의하게 낮게 나타나는 적정 보행 강도에 대한 추가 연구를 통한 확인이 필요하다.
본 연구에서는 보행 활동으로 분석한 신체활동의 양과 강도의 대사증후군 간 복합적인 관련성을 확인하고자 하였으며, 보행량이 많은 집단에서 보행 강도가 중간 수준이거나 높은 집단에서 유의하게 낮은 대사증후군의 승산비를 확인하였다. 우리가 아는 한 아직까지 이 연구와 동일하게 보행량과 보행 강도를 모두 고려하여 대사증후군과의 복합적인 관련성을 확인한 연구는 없다. 그러나, 신체활동량이 많고 강도가 높을 경우에 더욱 많은 건강상의 이점을 얻을 수 있다는 것은 익히 알려진 사실이다7. 이에 따라 최근의 신체활동 지침에서는 중강도 이상의 신체활동에 일정 시간 이상 참가하기를 권고하고 있다6. Fig. 1에서 나타낸 바와 같이, 보행량이 많은 3개의 집단 중 보행 강도가 낮은 집단의 최고 30분 케이던스의 평균은 분당 64.0보로 나타났으며, 보행 강도가 중간인 집단은 분당 84.1보, 높은 집단은 분당 109.5보로 나타났다. 일반적으로 분당 100보 이상의 보행 속도가 중강도에 해당하므로, 분당 60보의 보행속도는 일시적인 움직임 혹은 매우 느린 보행에 해당한다18. 따라서, 보행량이 많으나 보행 강도가 낮은 집단은 하루 중 최고로 높은 강도 수행한 활동이 느린 보행에 해당하므로 일상생활 중 활동이 저강도로만 구성되어 있다는 것을 나타낸다. 반면, 보행 강도가 중간이거나 높은 집단은 많은 보행량과 함께 상대적으로 높은 강도의 활동들이 포함되어 있어서 낮은 대사증후군 유병률이 나타난 것으로 생각된다. 반면, 보행 강도는 높으나 보행량이 중간 수준이거나 낮은 집단에서는 유의한 관련성이 나타나지 않았다. 두 집단의 평균 보행 강도는 분당 100보 내외로 평균적으로 중강도에 해당하였으나, 하루 평균 보행량이 각각 5,266.9보, 7,572.3보로 나타나, 대사증후군 유병률을 낮추기 위해서는 보행량과 보행 강도를 모두 고려해야 함을 시사한다.
우리가 아는 한, 본 연구는 한국 성인을 대상으로 가속도계로 측정한 보행량 및 보행 강도와 대사증후군 간의 관련성을 분석한 최초의 연구이며, 설문 자료를 주로 활용한 이전의 연구와 달리 객관적으로 수집한 보행 자료를 사용한 연구라는 점에서 강점을 가진다. 하지만 몇 가지 제한점도 가지고 있다. 먼저, 가속도계 고장 위험으로 인해 샤워 혹은 수중 활동 시에 착용을 제한하였기 때문에 일부 활동의 데이터는 본 연구 자료에서 누락되었다. 또한, 가속도계 자체의 오류로 인해 활동 데이터가 온전히 수집되지 못하고 누락되었을 가능성도 있다. 둘째로, 본 연구에서는 최소 4일 이상, 최대 7일 내 유효한 날의 가속도계 데이터를 분석하였으므로 개인의 평상시 실제 보행 습관이 정확히 반영되었다고 할 수 없으며, 선행연구를 근거로 10시간 이상 착용한 데이터를 유효한 값으로 분류하여 분석에 포함하였으나 개인별 착용 시간에 차이가 있으므로 데이터의 편향이 있을 수 있다는 제한점을 가진다. 셋째로, 가속도계를 착용할 것에 동의한 연구 참여자들의 자료를 분석하였으므로 본 연구의 결과가 한국 성인 전체를 대표한다고 보기 어렵다. 또한 자발적으로 가속도계를 착용한 대상자를 모집하였기 때문에 결과의 편향이 존재할 수 있다. 넷째로, 신체활동의 목적에 따라 대사증후군에 미치는 영향이 다를 수 있다. 직업적 활동에 비해 여가 활동이 건강상 더 이득을 야기하는 것으로 나타난다37. 본 연구에서 활용한 가속도계 데이터는 개인별 보행 활동의 목적을 분류할 수 없으므로, 이러한 차이를 연구 결과에 반영할 수 없었다. 마지막으로, 본 연구는 횡단연구이므로 보행량 및 강도와 대사증후군 간의 인과관계를 설명할 수 없어, 향후에는 코호트 연구를 통해 두 변인 간의 명확한 인과관계를 분석하는 것이 필요하다.
결론적으로, 본 연구에서는 가속도계를 사용하여 객관적으로 수집한 한국 성인의 보행량, 보행 강도와 대사증후군 간의 독립적, 복합적 관련성을 분석하였다. 그 결과, 많은 보행량은 낮은 대사증후군 유병과 관련이 있었으나, 보행 강도는 대사증후군 유병과 관련이 없었다. 보행량과 보행 강도를 복합적으로 분석한 결과, 보행량이 많은 집단에서 상대적으로 낮은 대사증후군 유병률을 보였으나, 보행 강도가 낮은 집단에서는 관련성이 나타나지 않았다. 이는 대사증후군 유병률을 낮추기 위해서는 보행량과 보행 강도가 모두 고려해야 함을 시사하지만, 향후 종단설계의 연구를 통해 인과관계를 확인할 필요가 있다.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
This work was supported by Seoul National University Research Grant in 2021.
Conceptualization, Formal analysis, Funding acquisition, Methodology: all authors. Data curation: YSK, GK, JKR. Inves-tigation: HS. Project administration, Supervision: YSK, SH. Resources: SH. Visualization: GK, HS. Writing–original draft: YSK, GK, HS. Writing–review & editing: YSK, HS, BCK, JKR, SH.
