[Food] Food patterns and cardiovascular disease risk factors: The Swedish INTERGENE research program

식습관 패턴과 심혈관질환 위험요소: 스웨덴 유전자-환경 상호작용 연구 프로그램

**해외 논문을 소개하고 정리합니다. 무엇이든 피드백은 언제나 환영입니다 ^-^**

 

논문 출처 https://academic.oup.com/ajcn/article/88/2/289/4649898

Food patterns and cardiovascular disease risk factors: The Swedish INTERGENE research program

0. abstract

(1) background : 섭취 음식의 영향을 분석하는 것의 유용함

 ① 영양소 분석에 대한 지식 제공

 ② 대중에게 권장식단을 장려하는 걸 더 용이하게 해줌

 

(2) objective

 ① 스웨덴 인구의 식습관 패턴을 조사하는 것

 ② 식습관 패턴이 심혈관 질환의 대사적 위험요소와 어떻게 관련되어있는지 조사

 

(3) design

 ① 스웨덴의 25세-74세의 여성/남성 대상 (총 3452명)

 ② 93개 문항으로 이루어진 식습관 빈도 설문조사

 ③ 설문 결과를 바탕으로 군집분석(cluster analysis) 실시

 ④ 식습관과 대사증후군의 특징의 연관성을 분석

  

(4) results

 ① 5개의 식습관 패턴 확인

     : 건강한 음식(참조집단) / 단 음식 / 커피 / 전통 음식 / 고열량

 ② 참조집단의 특징

    - 많이(자주) 소비하는 식품 : 섬유질 ↑ / 지방 ↓

    - 적게(가끔) 소비하는 식품 : 당 ↑ / 지방 ↑

 ③ 심혈관 질환 및 대사증후군의 위험요소 측정 시, 참조집단과 나머지 4개 군집의 특징이 상당히 구분되었음 

    (예) BMI 및 WHR(waist-to-hip) 수치

         고열량 음료와 밀가루빵 많이, 과일과 채소 적게 먹는 군집에서 상당히 높았음

 

(5) conclusions

 ① 건강과 관련된 식습관 패턴 구분 (ⓐ 비만 / ⓑ 심혈관 질환)

 ② 권장식단(recommendations)의 타당성 입증

 

1. Introduction

(1) 연구의 기저 ① 영양소와 식품의 최적 섭취

                     ② 개인들 간에 음식섭취가 어떻게 다양한가

 

(2) 일반적인 통계적 분석법:  군집분석(cluster analysis) 또는 인자분석(factor analysis)

 

(3) 식습관 분석 기법으로서의 군집분석 특징

 ① 특정 식습관을 가진 피실험자들을 묶어 겹쳐지지 않도록 집단화 한다.

 ② 군집이 다른 변수와 어떤 관련이 있는지 해석해볼 수 있다.

 ③ 건강한 식습관 패턴이 특정 집단에 어떻게 퍼져있는지 알아낼 수 있다.

 

(4) 연구 내용 ① 피실험자들을 식습관 패턴이 비슷한 사람끼리 별도의 집단으로 군집화

                  ② 심혈관 질환과 관련된 식습관 패턴을 연구

                  ③ 이 패턴들이 신진대사와 인체특징과 어떤 관련이 있는지 조사

                  ④ 사회경제학적 특징, 생활습관, 건강 요소에 관해서 군집의 성격을 설명

 

2. subjects and methods

(1) population

 ① 2001.04 ~ 2004.12까지 조사

 ② 25-74세 여성/남성

 ③ 3610명 답변 (1908명 여성 / 1702명 남성)

 ④ 평균나이: 여자 51.2살 / 남자 51.6살

(2) data collection

 ① 임상실험 전 4시간 동안 금식함

 ② 신장(cm) / 체중(0.1kg단위) / 허리둘레 / 엉덩이둘레 / 혈압 / 혈액 샘플

 ③ 설문조사(섭취음식, 건강, 사회경제부문, 생활습관, 동적활동, 정적활동 등)

    - 일주일에 식사를 몇번 하는지도 입력변수(input variables)로 사용됨.

    - 일주일에 8회 이상 식사를 거르거나 일반적인 음식을 먹지 않는 것으로 보고하는 사람들은 제외함

    - 식사를 거의 거르지 않는 사람들 중에 결측데이터는 '음식 소비를 안 한 것'으로 간주함

 

(3) statistical analysis

 ① k 평균 알고리즘(K-means)과 유클리드 거리(Euclidean distance)로 분류함 - SAS 사용

 ② 여자남자 같이 분석함

 ③ 5개의 군집으로 분류

(2군집으로 시작했다가 군집수를 다양하게 나눠서 사이즈가 적합한지 검사함. 그리고 그 중 하나는 꼭 '건강'으로 두고 검사함. 결과적으로 5개가 가장 reasonable 하다고 새악했는지 5개로 정착)

 

3. results

(1) dietary patterns : 건강한 음식 / 단 음식 / 커피 / 전통 음식 / 고열량

각 군집의 섭취패턴의 특징 figure 1.

 

*까만선이 전체 평균, 회색부분이 상대적인 소비량

 

 ① healthy (참조집단)

    - 많이(자주) 소비하는 식품 : 섬유질 ↑, 지방 ↓, 과일, 채소, 생선, 차(tea)

    - 적게(가끔) 소비하는 식품 : 당 ↑, 지방 ↑, 밀가루 빵, 커피, 맥주, 술

 ② sweet

    - 많이(자주) 소비하는 식품 : 당, 음료수, 밀가루빵, 티, 사탕, 간식

 ③ coffee

    - 전체 인구의 식이패턴과 유사함

    - 그래도 커피, 술은 평균보다 많이 먹음

 ④ traditional

    - 많이(자주) 소비하는 식품 : medium-fat 우유, 잡고기, 커피, 감자

    - 적게(가끔) 소비하는 식품 : 저지방 식품, 술

 ⑤ fast energy

    - 많이(자주) 소비하는 식품 : 음료수, 밀가루 빵, 패스트푸드, full-fat 우유, 치즈, 맥주, 술, 사탕, 간식

    - 적게(가끔) 소비하는 식품 : 야채, 과일, 섬유질 ↑, 저지방 유제품

 

(2) background characteristic of the cluster

 ① healthy cluster 특징

 - 다른 cluster 보다 나이가 좀 있고 여성의 비율이 높았다

 - 높은 교육수준

 - 좀더 안정적인 재정적 위치

 - 규칙적인 운동/식이보충제 이용, 아침 정기적으로 먹음

 ② 심혈관 질환을 진단 받았고 및 치료 중이라고 자가보고 한 비율이 다른 집단 보다 healthy 집단에서 더 높았다

 ③ 집단과 이전 병력진단 상태와의 연관성은 나이와는 종속적인 관계였다

 

(3) dietary patterns in relation ot cardiovascular disease risk factors

 ① 대사증후군 위험성: 참조집단 < 고열량 집단

 ② 상당한 수준은 아니라 하더라도, 고열량 집단은 대사증후군의 모든 위험요소를 모두 높게 가지고 있었다

 ③ 참조집단은 BMI와 WHR(waist-to-hip ratio)가 모두 다른 집단에 비해 낮았다

 ④ 전통음식 집단과 고열량 집단에서 높은 BMI와 WHR가 관찰되었다

 ⑤ 혈압도 고열량 집단이 더 높게 나타남

☞ 고열량 집단에서 높게 나타난 것들: 대사증후군의 위험요소, BMI, WHR, 혈압

 

4. discussion

향후 연구에서 좀더 면밀한 고려가 이루어져야 하는 것

- 질병이나 위험을 진단 받았다는 것이 권장식이요법을 준수해야하는 중요한 동기로 작용하는가?

(이유) 의료적 치료를 받고 있다는 점, 편향된 보고(report)가 있을 가능성

      → 식습관 패턴과 건강 결과 사이의 연관성에 대해 잘못된 결론을 초래할 수 있음

 

 

 

**총평

▷ 설문조사결과를 어떻게 패턴화해서 5개의 집단으로 분류한 후 시각화 할 수 있었는지 그 방법이 궁금하다.

▷ [k-평균 알고리즘 / 유클리드 거리 / 인자분석 / 군집분석] 에 대해 알아보자

▷ 권장식단을 챙겨먹는 습관을 가져야겠다.

 

 

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data-analysis-expertise.tistory.com/16