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Association between Normal Weight Central Obesity and Cardiovascular Disease Risk Factors in Middle-Aged Men
Korean J Clin Geri 2022 Jun;23(1):59-66
Published online June 30, 2022;  https://doi.org/10.15656/kjcg.2022.23.1.59
Copyright © 2022 The Korean Academy of Clinical Geriatrics.

Hyun Joe1 , Jung-Eun Oh2

1Department of Family Medicine, Soonchunhyang University Seoul Hospital, Soonchunhyang University College of Medicine, Seoul; 2Department of Family Medicine, Soonchunhyang University Cheonan Hospital, Soonchunhyang University College of Medicine, Cheonan, Korea
Correspondence to: Jung-Eun Oh, Department of Family Medicine, Soonchunhyang University Cheonan Hospital, Soonchunhyang University College of Medicine, 31 Suncheonhyang 6-gil, Dongnam-gu, Cheonan 31151, Korea. E-mail: fmoh@schmc.ac.kr
Received March 29, 2022; Revised May 4, 2022; Accepted May 6, 2022.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
 Abstract
Background: Obesity and Central obesity increases the risk of cardiovascular disease (CVD). Recent studies have shown that normal weight central obesity (NWCO) is associated with CVD risk factors and suggested that the waist-to-height ratio (WHtR) is effective predictive index for CVD. The purpose of this study was to examine the association between NWCO, classified using body mass index (BMI) and WHtR, and CVD risk factors in middle-aged Korean men.
Methods: The subjects for this cross-sectional study included 11,917 males aged 40-64 years who visited the hospital for a health check-up. Anthropometric measurements and biochemical studies were conducted. The subjects were categorized into the following four groups using BMI and WHtR: normal weight (BMI 18.5-24.9 kg/m2) and no central obesity (WHtR <0.5) (NW), normal weight and central obesity (WHtR ≥0.5) (NWCO), obesity (BMI ≥25 kg/m2) and no central obesity (OB), and obesity and central obesity (OBCO). A logistic regression model was used to calculate the odds ratio and 95% confidence intervals (CI) for CVD risk factors such as hypertension, dyslipidemia, and diabetes.
Results: With reference to NW, the adjusted odds ratios for hypertension 1.461 (95% CI, 1.268-1.683, P<0.001), dyslipidemia 1.802 (95% CI, 1.543-2.103, P<0.001), and diabetes 1.475 (95% CI, 1.205-1.804, P<0.001) were significantly higher in NWCO.
Conclusion: NWCO was associated with CVD risk factors, such as hypertension, dyslipidemia, and diabetes, compared with NW. It is important to focus on NWCO for the prevention of CVD in Korean middle-aged men.
Keywords : Cardiovascular disease, Normal weight central obesity, Waist-to-height ratio
서 론

비만은 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증 등의 성인병 빈도를 증가시켜 관상 동맥 및 뇌혈관질환 발생률을 증가시킨다[1]. 복부 비만은 인슐린 저항성을 증가시키고 대사증후군의 위험을 높이며 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증 등의 중요한 위험인자로 알려져 있다[2]. 최근 연구들에서 체질량 지수(body mass index, BMI) 기준으로 정상 체중이지만 복부 비만이 있는 경우 인슐린 저항성, 대사증후군과 심혈관 질환 발생의 높은 위험과 관련이 있었다[3,4]. 따라서 심혈관 질환 위험 예측을 위해 비만과 복부 비만을 함께 평가 하는 것이 효과적일 것이다.

비만의 정의는 적용하는 진단 기준이나 평가 방법에 따라 달라질 수 있기 때문에 비만과 관련된 질환의 예방과 조기 진단을 위해서는 간편하고 측정이 용이하면서 효율적인 지표의 활용이 필요하다. 일반적으로 비만을 평가하는 지표로는 BMI가 있고 복부 비만을 평가하는 지표로는 허리둘레(waist circumference, WC), 허리-엉덩이둘레 비(waist-to-hip ratio, WHR), 허리둘레-신장 비(waist-to-height ratio, WHtR) 등이 있다.

BMI는 측정하기 간편하고 객관적인 비만 평가 지표로 가장 널리 이용되지만 체내 지방 분포의 차이를 구분하는데 한계가 있다[5]. 또한 최근의 연구들에서 WC, WHR, WHtR 와 같은 복부 비만 지표들이 BMI보다 심혈관 질환 발생 위험에 대한 연관성이 더 높게 나타나는 것으로 밝혀지고 있다[6,7]. 현재 WC는 복부 지방과 대사증후군의 위험인자로서 가장 좋은 신체 계측 지표로 인식되어 널리 사용되고 있지만, 성별과 인종 및 나라별로 기준치가 다르다[8]. 최근 연구에서는 WHtR가 심혈관 질환 위험 인자인 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증을 예측하는 데 BMI와 WC보다 더 유용하다는 보고가 있었다[7]. 특히 아시아인들을 대상으로 한 연구에서 WHtR가 다른 비만지표들보다 심혈관 대사 질환과 더 밀접한 연관성이 있다는 결과들이 많이 나왔다[9,10]. 따라서 BMI와 WHtR를 사용하여 비만과 복부 비만을 평가하는 것이 심혈관 질환 위험 예측에 보다 효과적일 것이다.

하지만 BMI와 WHtR을 이용하여 비만과 복부 비만을 정의한 정상 체중-복부 비만과 심혈관 질환 위험인자들과의 관련성에 대한 연구는 많지 않고, 한국 중년 남성을 대상으로 하는 연구는 매우 제한적이다. 우리나라 노인의 경우 미국이나 유럽에 비해 높은 비만, 복부 비만의 유병률을 가진다[11]. 노화에 의해 근육량은 감소하고 체지방은 증가하는 저근육형 비만을 동반하게 되는데 이러한 변화는 BMI에는 영향을 미치지 않지만 대사성 질환이나 심혈관 질환의 위험을 증가시킨다[12-14]. 노인 비만은 대개 노인이 된 후 생애 처음으로 발생하지 않고 평생 지속된 식사와 운동 습관의 결과로 발생하기 때문에 비만이 시작하는 초기에 생활습관의 교정이 이루어져야 심혈관 질환의 예방에 큰 효과를 기대할 수 있을 것이다. 특히 BMI 기준으로 비만이 아니지만 복부 비만인 정상 체중-복부 비만인 경우에 대한 평가와 관리가 중요하다.

따라서 본 연구에서는 40-64세 남성을 대상으로 비만의 평가 지표로 BMI를 이용하고, 복부 비만의 평가 지표로 WHtR를 사용하여 정의한 정상 체중-복부 비만과 심혈관 질환 위험인자인 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병과의 관련성과 위험비에 대해 알아보고자 하였다.

대상 및 방법

1. 연구 대상 및 기간

2018년 1월부터 2019년 12월까지 충남 지역의 한 대학병원 건강증진센터를 방문하여 건강검진을 시행한 40-64세 남성을 대상으로 하였다.

자기 기입식 건강 설문 조사를 통해 나이, 성별, 흡연 상태, 알코올 섭취, 병력, 복용 약물에 대해 확인하였다. 신체 계측 결과, 혈액 검사 결과, 흡연에 대한 조사 결과가 누락된 수검자를 제외하였고, BMI가 18.5 kg/m2 미만인 저체중에 해당하는 수검자를 제외하여 최종 연구 대상자는 11,917명이었다. 이 연구는 연구윤리심의위원회(institutional review board, IRB)의 심의를 받아 승인을 얻은 후 연구를 수행하였다(IRB No: 2022-04-033).

2. 연구방법

1) 신체 계측 및 혈액 검사

신장과 체중은 자동 신체 계측기를 이용하여 측정하였고, WC는 수검자가 양 발을 25-30 cm 정도 벌리고 서서 숨을 내쉰 상태에서 늑골 최하단 부위와 장골 능 최상단 부위의 중간 지점에서 줄자로 측정하였다. 혈압은 5분 이상 안정된 상태를 유지한 후 자동 혈압계로 양측 상완에서 측정하여 더 높은 쪽 혈압을 채택하였다.

10시간 이상 금식한 후 전주 정맥(ante-cubital vein)에서 채혈을 한 후 총콜레스테롤(total cholesterol, TC), 중성지방(triglyceride, TG), 고밀도지단백콜레스테롤(high density lipoprotein cholesterol, HDL-C), 저밀도지단백콜레스테롤(low density liporoptein cholesterol, LDL-C), 공복 혈당(fasting blood sugar, FBS), 당화혈색소(HbA1c)를 측정하였다.

2) 흡연 상태 및 음주 습관 조사

설문지를 이용하여 연구 대상자의 흡연 상태와 음주 습관에 대하여 조사하였다. 흡연 상태는 평생 담배 한 개비도 피우지 않은 비흡연자(never smoker), 과거 흡연자(ex-smoker), 현재 흡연자(current smoker)로 분류하였다. 음주 습관은 1주일 동안 140 g 이하의 알코올 섭취를 적절 음주로 1주일 동안 140 g 초과의 알코올 섭취를 문제 음주로 분류하였다.

3) 심혈관 질환 위험인자의 유병 유무

비만으로 인한 심혈관 질환 위험 인자를 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병으로 분류하였다.

고혈압은 수축기 혈압 ≥140 mmHg이거나 이완기 혈압 ≥90 mmHg인 경우 또는 고혈압 약물 치료를 하는 경우로 정의하였다.

이상지질혈증은 총콜레스테롤 ≥240 mg/dL이거나 저밀도지단백콜레스테롤 ≥160 mg/dL이거나 고밀도지단백콜레스테롤 <40 mg/dL이거나 중성지방 ≥200 mg/dL인 경우 또는 이상지질혈증 약물 치료를 하는 경우로 정의하였다[15].

당뇨병은 공복혈당 ≥126 mg/dL이거나 당화혈색소 ≥6.5%인 경우 또는 당뇨병 약물을 복용하는 경우로 정의하였다.

4) 비만과 복부 비만의 기준

비만은 아시아-태평양 비만 치료 지침에 따라 BMI 18.5 kg/m2 미만을 저체중(under weight), 18.5-24.9 kg/m2을 정상 체중(normal weight), 25.0 kg/m2 이상을 비만(obesity)으로 분류하였다. 본 연구에서는 BMI가 18.5 kg/m2 미만의 저체중에 해당되는 대상자는 제외하였다.

WHtR는 허리 둘레를 키로 나눈 값으로 계산하였고 이전 연구 결과들에 따라 WHtR 0.5를 심혈관 대사 질환의 발생 위험이 높은 위험군을 선별하는 효과적인 기준점으로 잡았다[16,17]. 이에 따라 WHtR가 0.5 미만인 복부 비만이 없는 경우(no central obesity)와 0.5 이상인 복부 비만(central obesity)이 있는 경우로 나누었다. 비만과 복부 비만 여부에 따라 연구 대상자를 정상 체중이고 복부 비만이 없는 그룹(normal weight and no central obesity, NW), 정상 체중이고 복부 비만이 있는 그룹(normal weight and central obesity, NWCO), 비만이고 복부 비만이 없는 그룹(obesity and no central obesity, OB), 비만이고 복부 비만이 있는 그룹(obesity and central obesity, OBCO)으로 분류하였다.

3. 통계 분석

연구 대상자를 비만 여부와 복부 비만 여부에 따라 복부 비만이 없는 정상 체중, 정상 체중-복부 비만, 복부 비만이 없는 비만, 비만-복부 비만으로 나누고, 집단 간의 연령, BMI, WC, WHtR, 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병 등 일반적인 특성의 차이를 확인하기 위해 연속형 자료는 Kruskal- Wallis test를 사용하였고, 범주형 자료는 Chi-squared test을 시행하였다.

비만과 복부 비만에 여부에 따라 나눈 네 그룹과 심혈관 질환 위험 인자들과의 관련성을 알아보기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였고 심혈관 질환 위험 인자인 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병에 대한 위험비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)을 기술통계량으로 계산하였다. 최종적으로 비만과 복부 비만 여부에 따라 나눈 네 그룹 변수는 고정 변수로 사용하였고 연령, 체중, 음주, 흡연 상태를 stepwise selection 방법을 이용해서 변수 선택을 수행하였다.

본 연구의 모든 통계 분석은 엑셀 기반의 통계분석 프로그램인 Rex (Version 3.6.0, RexSoft Inc., Seoul, Korea)을 이용하였고 P값이 0.05 미만일 때 통계적으로 유의한 것으로 판정하였다.

결 과

1. 연구 대상자의 일반적 특성

전체 연구 대상자는 12,928명이었고 신체 계측 결과가 누락된 196명, 흡연에 대한 조사 결과가 누락된 75명, 혈액 검사 결과가 누락된 627명을 제외하여 최종 연구 대상자는 12,030명 이었다. 여기에서 BMI가 18.5 kg/m2 미만인 저체중군에 해당하는 113명을 제외하여 11,917명이었다.

연구 대상자의 평균연령은 47.0세였으며, 현재 흡연자 4,095명(34.36%)이었고, 문제 음주의 비율은 4,232명(35.51%)이었다.

심혈관계 질환 위험인자의 유병률은 고혈압 4,425명(37.13%), 이상지질혈증 8,717명(73.15%), 당뇨병 1,500명(12.59%)이었다. 비만 여부와 복부 비만 여부에 따라 네 그룹으로 나눴을 때 정상 체중 군은 43.9%, 정상 체중-복부 비만 군은 8.85%, 복부 비만이 없는 비만 군은 8.42%, 비만-복부 비만 군은 38.83% 였다(Table 1).

Table 1 . General characteristics of subjects.

VariablesTotal (N=11,917)
Median (IQR) or N (%)
Age (years)47.0 (43.0, 52.0)
Anthropometric measurement
Height (cm)171.8 (168.1, 175.7)
Weight (kg)73.0 (66.9, 79.8)
BMI (kg/m2)24.8 (23.0, 26.7)
WC (cm)85.5 (80.7, 90.5)
WHtR0.5 (0.47, 0.53)
Four groups classified by BMI and WHtR
NW5,232 (43.9)
NWCO1,055 (8.85)
OB1,003 (8.42)
OBCO4,627 (38.83)
CVD risk factors
Hypertension4,425 (37.13)
Dyslipidemia8,717 (73.15)
Diabetes1,500 (12.59)
Smoking status
Non-smoker2,546 (21.36)
Ex-smoker5,276 (44.27)
Current smoker4,095 (34.36)
Problem drinker, n (%)4,232 (35.51)

IQR, interquartile range; BMI, body mass index; WC, waist circumference; WHtR, waist-to-height ratio; CVD, cardiovascular disease; NW, normal weight no central obesity; NWCO, normal weight central obesity; OB, obesity no central obesity; OBCO, obesity central obesity..



2. BMI와 WHtR로 분류한 비만 형태에 따른 연구 대상자의 임상적 특성

심혈관 질환 위험인자인 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병의 유병률은 정상 체중-복부 비만 군에서 40.76%, 76.37%, 14.88%였고(P<0.001), 복부 비만이 없는 비만인 군에서 36.29%, 76.27%, 8.18%였고(P<0.001), 비만-복부 비만인 군에서 47.91%, 82.15%, 17.92%였다(P<0.001). 이는 통계적으로 유의하게 그룹간의 차이가 있었다(Table 2). 복부 비만이 있는 군에서 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병의 높은 유병률을 보였고, 비만이고 복부 비만인 군에서 가장 높은 유병율을 보였다(Figure. 1).

Table 2 . Characterisitics of the four groups classified by BMI and WHtR.

VariablesNW (N=5,232)NWCO (N=1,055)OB (N=1,003)OBCO (N=4,627)P-value*
Median (IQR) or N (%)
Age (years)47 (43, 52)51 (45, 56)46 (42, 49)47 (43, 52)<0.001
Height (cm)172.3 (168.5, 176.1)169.1 (165.6, 172.8)173.7 (169.7, 177.5)171.5 (167.8, 175.4)<0.001
Weight (kg)67.25 (63, 71.6)69 (65.35, 72.3)77.7 (74.1, 81.4)80.6 (75.5, 86.5)<0.001
BMI (kg/m2)22.8 (21.67, 23.8)24.2 (23.6, 24.6)25.6 (25.2, 26.2)27.2 (26.1, 28.7)<0.001
WC (cm)80 (76.5, 83)87 (85, 89)84.5 (82.4, 86.5)92 (88.8, 96)<0.001
WHtR0.47 (0.45, 0.48)0.51 (0.5, 0.52)0.49 (0.48, 0.49)0.53 (0.52, 0.56)<0.001
Hypertension1,414 (27.03)430 (40.76)364 (36.29)2,217 (47.91)<0.001
Dyslipidemia3,340 (63.84)811 (76.87)765 (76.27)3,801 (82.15)<0.001
Diabetes432 (8.26)157 (14.88)82 (8.18)829 (17.92)<0.001
Smoking status
Current smoker1,842 (35.21)346 (32.8)338 (33.7)1,569 (33.91)<0.001
Ex-smoker2,146 (41.02)497 (47.11)455 (45.36)2,178 (47.07)
Non-smoker1,244 (23.78)212 (20.09)210 (20.94)880 (19.02)
Problem drink1,703 (32.55)379 (35.92)338 (33.7)1,812 (39.16)<0.001

BMI, body mass index; WC, waist circumference; WHtR, waist-to-height ratio; NW, normal weight no central obesity; NWCO, normal weight central obesity; OB, obesity no central obesity; OBCO, obesity central obesity..

*P-value by Kruskal-Wallis test. P-value by Chi-squared test..


Figure 1. The relation between waist-to-height ratio (WHtR) and prevalence of cardiovascular disease risk factors.

3. 정상 체중-복부비만과 심혈관 질환 위험 인자와의 위험비

고혈압의 발병 가능성은 보정하지 않은 경우 정상 체중 군의 위험비를 1로 보았을 때 정상 체중-복부 비만 군의 위험비는 1.858 (95% CI, 1.620-2.131, P<0.001)였고, 비만-복부 비만 군의 위험비는 2.484 (95% CI, 2.284-2.702, P<0.001) 였다. 이에 반해 복부 비만이 없는 비만인 군의 위험비는 1.538 (95% CI, 1.334-1.774, P<0.001)였다. 연령, 체중, 흡연상태, 음주를 보정한 후 정상 체중 군과 비교하여 정상 체중-복부 비만 군의 위험비는 1.461 (95% CI, 1.268-1.683, P<0.001)였고, 비만-복부 비만 군의 위험비는 1.412 (95% CI, 1.259-1.583, P<0.001)였고, 복부 비만이 없는 비만인 군의 위험비는 1.14 (95% CI, 0.977-1.331, P=0.096)였고 통계적 유의성이 없어졌다.

이상지질혈증의 발병 가능성은 보정하지 않은 경우 정상 체중-복부 비만 군의 위험비는 1.883 (95% CI, 1.614-2.196, P<0.001)였고, 비만-복부 비만 군의 위험비는 2.607 (95% CI, 2.373-2.864, P<0.001)였고, 복부 비만이 없는 비만인 군의 위험비는 1.821 (95% CI, 1.558-2.128, P<0.001)였다. 연령, 체중, 흡연상태, 음주를 보정한 후 정상 체중 군과 비교하여 정상 체중-복부 비만 군의 위험비는 1.802 (95% CI, 1.543-2.103, P<0.001)였고, 비만-복부 비만 군의 위험비는 1.819 (95% CI, 1.606-2.061, P<0.001)였고, 복부 비만이 없는 비만인 군의 위험비는 1.388 (95% CI, 1.172-1.644, P<0.001)였다. 보정 전후 모두 복부 비만인 있는 군에서 위험비가 높았다.

당뇨병의 발병 가능성은 보정하지 않은 경우 정상 체중-복부 비만 군의 위험비는 1.943 (95% CI, 1.597-2.363, P<0.001)였고, 비만-복부 비만 군의 위험비는 2.425 (95% CI, 2.143- 2.745, P<0.001)였고, 복부 비만이 없는 비만인 군의 위험비는 0.989 (95% CI, 0.773-1.266, P=0.931)였다. 연령, 체중, 흡연상태, 음주를 보정한 후 정상 체중 군과 비교하여 정상 체중-복부 비만 군의 위험비는 1.475 (95% CI, 1.205-1.804, P<0.001)였고, 비만-복부 비만 군의 위험비는 1.803 (95% CI, 1.530-2.125, P<0.001)였고, 복부 비만이 없는 비만인 군의 위험비는 0.935 (95% CI, 0.721-1.212, P=0.612)였다. 보정 전후 복부 비만이 없는 비만인 군의 위험비는 통계적으로 유의하지 않았다(Table 3).

Table 3 . Odds ratios for hypertension, dyslipidemia, and diabetes.

n (%)Unadjusted (95% CI)P-valueAdjusted (95% CI)P-value*
Hypertension
NW1,414 (27.03)1.0001.000
NWCO430 (40.76)1.858 (1.620-2.131)<0.0011.461 (1.268-1.683)<0.001
OB364 (36.29)1.538 (1.334-1.774)<0.0011.14 (0.977-1.331)0.096
OBCO2,217 (47.91)2.484 (2.284-2.702)<0.0011.412 (1.259-1.583)<0.001
Dyslipidemia
NW3,340 (63.84)1.0001.000
NWCO811 (76.87)1.883 (1.614-2.196)<0.0011.802 (1.543-2.103)<0.001
OB765 (73.27)1.821 (1.558-2.128)<0.0011.388 (1.172-1.644)<0.001
OBCO3,801 (82.15)2.607 (2.373-2.864)<0.0011.819 (1.606-2.061)<0.001
Diabetes
NW432 (8.26)1.0001.000
NWCO157 (14.88)1.943 (1.597-2.363)<0.0011.475 (1.205-1.804)<0.001
OB82 (8.18)0.989 (0.773-1.266)0.9310.935 (0.721-1.212)0.612
OBCO829 (17.92)2.425 (2.143-2.745)<0.0011.803 (1.530-2.125)<0.001

NW, normal weight no central obesity; NWCO, normal weight central obesity; OB, obesity no central obesity; OBCO, obesity central obesity..

*P-value by adjusted for age, alcohol, smoking status, weight..


고 찰

이번 연구에서는 BMI를 비만 평가의 지표로 사용하여 비만을 정의하고 WHtR을 복부 비만 평가의 지표로 사용하여 복부 비만을 정의한 후 복부 비만이 없는 정상 체중, 정상 체중-복부 비만, 복부 비만이 없는 비만, 비만-복부 비만 네 그룹으로 나누고 정상 체중-복부 비만인 군과 심혈관 질환 위험인자들과의 관련성을 알아보고자 하였다.

본 연구에서 정상 체중-복부 비만의 유병률은 8.85%였으며, 정상 체중이지만 복부 비만이 있는 경우 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병과 같은 심혈관 질환 위험인자들과 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한 복부 비만이 없는 정상 체중 군과 비교하여 비만-복부 비만인 군 뿐만 아니라 정상 체중-복부 비만 군에서도 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병에 대한 위험도가 유의하게 증가하였다. 이는 이전의 연구들과 결과가 일치한다[7,18]. 이러한 결과는 비만의 지표와 복부 비만의 지표에 대한 측정과 평가가 함께 이뤄져야 더 적절하게 심혈관 질환의 위험을 예측할 수 있음을 시사한다.

현재 비만을 측정하는 가장 보편적이고 간단한 방법으로 BMI가 이용되고 있으며, 세계 보건기구에서는 BMI를 기준으로 비만을 분류하여 제시하고 있다. 하지만 비슷한 BMI를 가지는 사람도 복부 지방량은 다양할 수 있으며, 동양인들은 BMI가 낮더라도 체지방 비율은 더 크다고 알려져 있다[19]. 최근 연구들에서 BMI가 정상이지만 복부 비만이 있는 경우에 심혈관 질환 발생의 위험뿐만 아니라 높은 사망률과도 관련이 있는 것으로 보고되었다[3,4]. 따라서 BMI를 이용한 비만 평가만이 아니라 복부 비만을 함께 평가하는 것이 중요하다.

현재 복부 비만 평가에 WC를 사용한 진단 기준이 주로 이용되고 있고, 우리나라의 경우는 대한비만학회에서 기존의 여러 국내 역학 자료들을 근거로 남자의 경우 WC가 90 cm 이상, 여자의 경우 85 cm 이상을 복부 비만으로 정의하고 있다[20]. 하지만 WC는 인종이나 성별에 따라 기준치가 각각 다르다. 반면 WHtR는 연령, 성별, 인종에 관계없이 같은 기준점을 사용할 수 있다는 장점이 있어 실용적인 새로운 비만 지표로서 꾸준히 연구되어 왔다[21]. 또한 WC만으로 비만을 평가할 경우 비슷한 WC를 가졌더라도 키가 작은 사람이 키가 큰 사람에 비해 많은 심혈관 대사 질환 위험요인을 가지고 있으나 WHtR로 평가할 경우 이러한 차이가 발견되지 않음이 보고되었다[22]. 또한 WHtR가 다른 비만 지표들보다 심혈관 질환 위험 인자들과 더 밀접한 연관성이 있다는 결과들도 많이 제시되었다[9,10]. 따라서 WHtR를 사용하여 복부 비만을 평가하는 것이 심혈관 질환 위험 예측에 효과적일 것이다.

이전 연구에서 WHtR가 0.5 이상인 경우 심혈관 대사 질환의 발생 위험이 높아지는 것으로 보고 되었다[23]. 본 연구에서도 WHtR 0.5를 기준으로 한 결과 WHtR 0.5 이상인 복부 비만이 있는 군에서 복부 비만이 없는 군에 비해 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증과 같은 심혈관 질환 위험 인자들의 위험이 높았다. 따라서 BMI 기준으로 비만을 평가할 때 정상에 해당하지만 WHtR 기준으로 0.5 이상인 복부 비만에 해당되는 정상 체중-복부 비만인 경우에도 비만이거나 비만이면서 복부 비만인 경우와 같이 적극적으로 심혈관 질환 위험을 평가할 필요가 있다.

특히 정상 체중-복부 비만인 경우는 BMI를 기준으로 했을 때 정상으로 간주되기 때문에 일반적으로 심혈관 질환 위험에 대해 적절한 건강 교육이나 적극적인 중재를 받지 않는 경우가 많다. 실제로 BMI가 25 kg/m2 미만인 군은 그 이상인 군에 비해서 자신의 건강상태가 좋거나 나쁘지 않다고 생각하는 경향이 있다[24]. 이로 인해 질병의 진단이 늦어지는 경우를 고려할 때 BMI가 정상이더라도 WHtR가 0.5 이상인 경우에는 심혈관 질환 위험인자들에 대한 평가를 하고 식습관, 운동, 흡연, 음주 등과 같은 생활 습관 교정을 포함한 적극적인 중재가 필요하다. 이 경우 일반인들이나 환자들이 쉽게 이해할 수 있도록 본인 키의 절반 미만으로 허리 둘레를 유지하도록 하는 것이 중요하다라는 단순하면서도 명확한 메시지를 전달해 줄 수 있다[9].

노인의 경우 BMI가 정상이지만 복부 비만의 빈도와 심혈관 질환 이환률이 높게 나타나는 것으로 보고된다[25,26]. 60세 이상의 고령의 건강 상태는 심혈과 질환 위험 인자들의 유무로 평가 할 수 있다. 비만은 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병 및 심혈관 질환의 원인이면서 교정 가능한 위험 요인이기도 하다. 따라서 중년부터 비만에 대한 평가와 함께 적극적인 복부 비만에 대한 평가가 중요하고 심혈관 질환 예방을 위해 생활 습관의 교정과 적극적인 중재가 이루어질 필요가 있다. 특히 BMI 기준으로 정상 체중이지만 복부 비만이 있는 정상 체중-복부 비만인 경우에도 적극적으로 심혈관 질환 예방을 위해 비만인 경우와 마찬가지로 관리를 해야 할 필요가 있다.

본 연구는 몇 가지 제한점을 갖고 있다. 첫째, 이 연구는 단면 연구로 정상 체중-복부 비만과 심혈관 질환 위험 인자와의 관련성을 원인-결과의 관계로 추정하기 어려워 향후 전향적인 연구가 더 진행되어야 할 것이다. 둘째, 일개 대학병원 건강 검진 센터 수검자 중 40-64세 남성만을 대상으로 한 연구이므로 일반 인구 집단을 대표할 수 없고, 건강검진을 받은 수검자를 대상으로 하였기 때문에 질환이 있는 사람과 정상인의 건강 형태가 다를 가능성도 생각해 볼 수 있다. 셋째, 일상적인 신체활동 및 식사의 질 평가, 사회 경제적 지위와 같은 혼란 변수에 대한 평가가 이루어지지 못했다.

결론적으로 이번 연구 결과 BMI와 WHtR를 이용하여 비만과 복부 비만을 정의한 정상 체중-복부 비만인 경우 복부 비만이 없는 정상 체중인 경우에 비해 심혈관 질환 위험 인자들인 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병의 발생과 유의한 상관 관계를 보였고 높은 위험도를 보였다. 이는 BMI와 WHtR를 함께 사용해서 비만과 복부 비만을 평가하고 정상 체중-복부 비만인 경우에도 심혈관 질환 예방에 초점을 맞추는 것이 중요함을 의미한다.

향후 노인을 포함한 우리나라 성인을 대상으로 WHtR가 한국인의 특성에 맞는 측정법인지 확인하고 WHtR 이외에 심혈관 질환 위험을 더 잘 예측할 수 있는 복부 비만 지표들에 대한 추가적인 연구가 필요할 것이다.

ACKNOWLEDGEMENT

본 연구는 순천향대학교 학술연구비 지원으로 수행하였음.

References
  1. Byun JS, Kim MJ, Hwang YW, Kim MJ, Kim SY, Hwang IH. The usefulness of waist/height ratio as an obesity index. Korean J Fam Med 2004;25:307-13.
  2. Kopelman PG. Obesity as a medical problem. Nature 2000;404:635-43.
    Pubmed CrossRef
  3. Goh VHH, Hart WG. Excess fat in the abdomen but not general obesity is associated with poorer metabolic and cardiovascular health in premenopausal and postmenopausal Asian women. Maturitas 2018;107:33-8.
    Pubmed CrossRef
  4. Oliveros E, Somers VK, Sochor O, Goel K, Lopez-Jimenez F. The concept of normal weight obesity. Prog Cardiovasc Dis 2014;56:426-33.
    Pubmed CrossRef
  5. Nevill AM, Stewart AD, Olds T, Holder R. Relationship between adiposity and body size reveals limitations of BMI. Am J Phys Anthropol 2006;129:151-6.
    Pubmed CrossRef
  6. Zhu S, Wang Z, Heshka S, Heo M, Faith MS, Heymsfield SB. Waist circumference and obesity-associated risk factors among whites in the third National Health and Nutrition Examination Survey: clinical action thresholds. Am J Clin Nutr 2002;76:743-9.
    Pubmed CrossRef
  7. Ashwell M, Gunn P, Gibson S. Waist-to-height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta-analysis. Obes Rev 2012;13:275-86.
    Pubmed CrossRef
  8. Misra A, Wasir JS, Vikram NK. Waist circumference criteria for the diagnosis of abdominal obesity are not applicable uniformly to all populations and ethnic groups. Nutrition 2005;21:969-76.
    Pubmed CrossRef
  9. Ashwell M, Hsieh SD. Six reasons why the waist-to-height ratio is a rapid and effective global indicator for health risks of obesity and how its use could simplify the international public health message on obesity. Int J Food Sci Nutr 2005;56:303-7.
    Pubmed CrossRef
  10. Lee CM, Huxley RR, Wildman RP, Woodward M. Indices of abdominal obesity are better discriminators of cardiovascular risk factors than BMI: a meta-analysis. J Clin Epidemiol 2008;61:646-53.
    Pubmed CrossRef
  11. Lim J, Kim S, Ke S, Cho B. The prevalence of obesity, abdominal obesity and metabolic syndrome among elderly in general population. Korean J Fam Med 2011;32:128-34.
    CrossRef
  12. Poirier P, Giles TD, Bray GA, Hong Y, Stern JS, Pi-Sunyer FXPi-Sunyer FX, et al. ; American Heart Association; Obesity Committee of the Council on Nutrition, Physical Activity, and Metabolism. Obesity and cardiovascular disease: pathophysiology, evaluation, and effect of weight loss: an update of the 1997 American Heart Association Scientific Statement on Obesity and Heart Disease from the Obesity Committee of the Council on Nutrition, Physical Activity, and Metabolism. Circulation 2006;113:898-918.
    Pubmed CrossRef
  13. Aubertin-Leheudre M, Lord C, Goulet ED, Khalil A, Dionne IJ. Effect of sarcopenia on cardiovascular disease risk factors in obese postmenopausal women. Obesity (Silver Spring) 2006;14:2277-83.
    Pubmed CrossRef
  14. Baumgartner RN, Wayne SJ, Waters DL, Janssen I, Gallagher D, Morley JE. Sarcopenic obesity predicts instrumental activities of daily living disability in the elderly. Obes Res 2004;12:1995-2004.
    Pubmed CrossRef
  15. Committee for the Korean Guidelines for the Management of Dyslipidemia. 2015 Korean guidelines for the management of dyslipidemia: executive summary (English translation). Korean Circ J 2016;46:275-306.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  16. Hsieh SD, Yoshinaga H. Waist/height ratio as a simple and useful predictor of coronary heart disease risk factors in women. Intern Med 1995;34:1147-52.
    Pubmed CrossRef
  17. Browning LM, Hsieh SD, Ashwell M. A systematic review of waist-to-height ratio as a screening tool for the prediction of cardiovascular disease and diabetes: 0·5 could be a suitable global boundary value. Nutr Res Rev 2010;23:247-69.
    Pubmed CrossRef
  18. Lam BC, Koh GC, Chen C, Wong MT, Fallows SJ. Comparison of body mass index (BMI), body adiposity index (BAI), waist circumference (WC), waist-to-hip ratio (WHR) and waist-to-height ratio (WHtR) as predictors of cardiovascular disease risk factors in an adult population in Singapore. PLoS One 2015;10.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  19. Deurenberg-Yap M, Chew SK, Deurenberg P. Elevated body fat percentage and cardiovascular risks at low body mass index levels among Singaporean Chinese, Malays and Indians. Obes Rev 2002;3:209-15.
    Pubmed CrossRef
  20. Park H. Cut-off values of waist circumference for abdominal obesity among Koreans. J Korean Med Assoc 2005;48:1165-72.
    CrossRef
  21. Hsieh SD, Yoshinaga H, Muto T. Waist-to-height ratio, a simple and practical index for assessing central fat distribution and metabolic risk in Japanese men and women. Int J Obes Relat Metab Disord 2003;27:610-6.
    Pubmed CrossRef
  22. Schneider HJ, Klotsche J, Silber S, Stalla GK, Wittchen HU. Measuring abdominal obesity: effects of height on distribution of cardiometabolic risk factors risk using waist circumference and waist-to-height ratio. Diabetes Care 2011;34.
    Pubmed CrossRef
  23. Ashwell M, Gibson S. Waist-to-height ratio as an indicator of 'early health risk': simpler and more predictive than using a 'matrix' based on BMI and waist circumference. BMJ Open 2016;6.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  24. Kim JS, Cho B. Association between self-perceived health status and health related behavior in routine health examinees. Korean J Fam Med 2010;31:688-96.
    CrossRef
  25. Woo J, Ho SC, Yu AL, Sham A. Is waist circumference a useful measure in predicting health outcomes in the elderly? Int J Obes Relat Metab Disord 2002;26:1349-55.
    Pubmed CrossRef
  26. McKeigue PM, Shah B, Marmot MG. Relation of central obesity and insulin resistance with high diabetes prevalence and cardiovascular risk in South Asians. Lancet 1991;337:382-6.
    Pubmed CrossRef

 

June 2022, 23 (1)