현대영양학의 역사 Lavoisier(1743-1794) 산화이론 식품(C,H) +인체(O2)→ 에너지 +CO₂+H₂O
Renault(1810-1878) 호흡이론 (RQ)∞ 식품속의 영양소 종류
Liebig ↓ Voit(1813-1908)
Voit의 두제자 Rubner(1854-1932) Atwater(1844-1933) ↓ Calorimeter ↓ (4.1/9.3/4.1) Atwater(1844-1933) ↓ Atwater지수 (4/9/4) “Chemistry and Economy of Food”
무기질과 비타민의 연구
단백질과 아미노산의 연구 Osborne(1859-1929) Mendel(1872-1935)
쿠바사태 미국인의 삶의질 쿠바인의 삶의질
미국정부의 노력 1969년: Whitehouse conference on Food, Nutrition and Health (3,500전문가 초청 )
1975 년 연구결과 (6대 사망원인) Heart disease Stroke and hypertention Cancer Diabetes Arteriosclerosis Cirrhosis of liver
각질환의 위험요인 1위 2위 3위 4위 5위 6위
Hypertention의 위험요인 1위 family history 2위 obesity 3위 salt intake 4위 lack of exercise 5위 alcohol consumption 6위 smoking
Diabetes의 위험요인 1위 age(> 45) 2위 obesity 3위 family history 4위 history of glucose intolerance 5위 hypertention 6위 hyperlipidemia(cholesterol)
cancer의 위험요인 1위 2위 3위 4위 5위 6위
모든질환의 (공통)위험요인 1위 2위 3위 4위 5위 6위
모든 질환의 공통 원인 (위험요인)
I. 영양학 연구의 역사적 변화 A. 연구주제의 변화 B. 연구대상의 변화 C. 연구방법의 변화 ( 영양결핍문제 →영양과잉의 문제 ) B. 연구대상의 변화 ( 개인 → 인구집단) C. 연구방법의 변화 ( 실험적 방법 → 관찰적 방법 ) D. 의학의 연구 방법에서 이용할 수 있는 내용 (역학 → 영양역학) Ⅰ. 영양학 연구의 역사적 변화 A. 연구주제의 변화 (영양결핍문제 →영양과잉의 문제) B. 연구대상의 변화 (개인 → 인구집단) C. 연구방법의 변화 (실험적 방법 → 관찰적 방법) D. 의학의 연구 방법에서 이용할 수 있는 내용 (역학 → 영양역학) 1/37
II. 역학의 소개 A. 정의 “ 인구집단에서 발생하는 질병의 분포에 대한 관찰을 통하여 질병의 원인을 규명하고 이에 대한 예방책을 강구하는 학문 ” 2/37
B. 역학의 목적 인간(숙주)과 환경간의 복잡한 상호로 발생하는 질병의 많은 요인 중 어느 요인이 더욱 직접적으로 인과 관계가 있는가를 규명하는 것 3/37
John Snow(1813-1858)의 Cholera 연구 b. 시기 : 1853년 c. 접근방법 : ⅰ. 모든 대상자에게서 사실 수집 ⅱ. 시간별 발생 분포 ⅲ. 지역별 발생 분포 4/37
Goldberger의 Pellagra 연구 치명율 40% b. 시기 : 1914년 Pellagra에 관한 연구책임. c. 접근방법 : ⅰ. 그간 발생한 모든 사건에 대한 사실 수집 ⅱ. 발생 분포상 나타난 지역적 발생 분포 ⅲ. 인구특성을 중심으로 한 발생분포 - 시골 5/37
발생요인에 대한 역학적 개념 2. 다요인설 – Web of Causation 6/37 병원체 (Agent) 1. 3요인간의 개념 병원체 (Agent) 숙주(Host) 환경(Environment) D. 질병 발생 원인의 역학적 개념 2. 다요인설 – Web of Causation 6/37
원인에 대한 역학적 개념: 관련성(Association) 1. 우연한 관련성 (Not statistically associated) 2. 통계적 관련성 (Statistically associated) a. 비인과 관련 (non causal association) b. 인과 관련 (Causal association) ⅰ. 간접적 인과 관련 (Indirect causal association) ⅱ. 직접적 인과관련 (Direct causal association) A B A ∞ B A : B A ↔ B A→C→B A → B 7/37
III. 질병 및 사망빈도의 측정 8/37
1.질병율(Morbidity):이환율 1)발생율(Incidence rate) = 2)유병율(Prevalence rate) = 같은지역의 일정기간동안 질병발생수 ×인구수 일정지역의 평균 인구수 2)유병율(Prevalence rate) = 같은지역의 같은시점의 특정질병환자수 × K(1000) 일정지역의 일정시점의 인구수 9/37
2.사망율(Mortality) : Death rate(시점), Mortality rate(기간) 1)양적크기 그해의 총사망자수 ×1000 (1)보통사망율(Crude death rate) = 년중앙인구 그해의 0세 총사망자수 (2)영아사망율(Infant death rate) = ×1000 어느해의 총출생아수 임신,분만,산욕의 합병증에 의한 사망수 (3)모성사망율(Maternal = death rate) ×10,000 어느해의 총출생아수 10/37
2)질적내용 : 특수사망율(Specific death Rate) 1)연령별 특수사망율(Age specific daeth rate) = 일정한 기간동안 해당연령의 인구중 사망자수 ×1,000 일정기간동안 해당연령의 평균인구수 2)질병 특수사망율(Disease specific daeth rate) = 일정기간동안 한인구집단 내에서 특정 질환으로 인한 사망자수 ×100,000 일정기간 동안 한인구집단의 평균인구수 특정원인으로 인한 사망자수 3)원인별 특수사망율 = ×1,000 한해의 총 사망자수 4)치명율(Case fatality rate) = 일정기간동안 한인구집단에서 측정질환으로 인한 사망자수 ×100 일정기간동안 한인구집단에서 특정질환에 이환된 사람수 11/37
III .역학적 연구자료 수집및 분석방법 12/37
단면조사연구 환자-대조군연구 Cohort연구 역학적 연구방법의 분류 역학적연구 기술역학 분석역학 관찰적연구 실험적연구 단면조사연구 환자-대조군연구 Cohort연구 13/37
기술역학 (Descriptive Epidemiology) a. 목적 인구 집단에서 질병발생의 분포로부터 원인에 대한 가정 도출 b. 기술 역학의 주요 변수 ⅰ.인구학적 특성 ( 성별, 연령별, 결혼상태, 사회경제수준에 따른 분포) ⅱ. 지역적 특성 (지대적, 국제적, 국소적, 도시/농촌) ⅲ. 시간적 특성 (토착성/유행성, 장기적 변동, 주기적 변동, 계절적 변동) E. 역학의 분류 및 목적 14/37
분석역학(Analytical Epidemiology) 질병발생 양상에 대한 관찰을 통해 인과관계를 규명하는 것. b. 분석역학적 연구설계 종류: ⅰ. Cross-sectional Study (단면적 연구, 상관관계 연구, 이환율 연구) ⅱ. Case Control Study (환자 대조군 연구, 후향적 연구) ⅲ. Cohort Study (발생율 연구, 전향적 연구) ⅳ. Intervention Study (실험적, 임상적용 연구) 15/37
과학적인 연구의 틀 16/37 가설을 증명하기 위한 연구설계와 방법을 포함하는 연구방법의 설계 연구에서 얻은 증거들로 귀납적 여러 현상들 사이의 관계에 대한 연역적 추정에 의한 이론의 유도 변수들 사이의 관계를 예측하는 가설의 설정 가설을 증명하기 위한 연구설계와 방법을 포함하는 연구방법의 설계 연구에서 얻은 증거들로 귀납적 해석이 가능한 자료의 수집과 분석 특정조건 하에서는 현상이 일정하게 발생한다고 일반화하는 법칙의 확정 확정된 법칙의 응용 F. 과학적 연구에서 분석역학의 역할 16/37
2. 역학적 가설의 요소들 a. 모집단 (population) b. 관심 되는 요인 (cause) c. 기대되는 효과 (effect) d. dose-response 관계 e. time–response 관계 17/37
A. 연구 방법의 종류 3. 1. Cross-sectional Case-control Cohort study Study 2. Case-control Study 18/37
Cross-sectional Study 역학적 연구방법과 시간과의 관계 Cross-sectional Study (요인 ↔결과) Cohort Study (요인) → (결과) Case Control Study (요인) ← (결과) (과거) (현재) (미래) 19/37
분석 연구 모형의 비교 20/37 Disease ⓞ Disease Ⓧ risk에 노출된 군 risk에 노출되지 않는 군 Cohort Study Disease ⓞ Case Ⓧ Control Present Absent Case- Control ⓞ Ⓧ Cross- Sectional 미래의 질병 연구대상인구의 구성 위험요인의 과거력 모집단 또는 표본 C. 분석역학 연구모형의 비교 모집단 또는 표본 20/37
Cross-sectional study correlation study/ prevalence study a. 일상적 목적: 연구계획 수립에 필요한 가설수립 자료확보 b.일반적 상황: 사전에 질병의 분포 또는 원인이라고 의심되는 요인을 연구자가 추측하고 있음 c. 일반적으로 포함되는 기본적인 특성 :연령, 성, 사회경제상태(교육, 수입, 직업, 종교 etc) d. 연구 순서 ⅰ. 연구대상 인구집단 (population) 규명 ⅱ. 전수조사 또는 표본조사 ⅲ. 진단방법을 이용: 질병 이환자 선별 ⅳ. 동시에 질병의 요인에 대한 속성 조사 ⅴ. 결과분석: 통계학적 검증이나 상관관계 분석 21/37
Cross-sectional Study의 설계모형 요인 있음, 질병 있음 지방과잉섭취(+), 유방암(+) 요인 있음, 질병 없음 지방과잉섭취(+), 유방암(-) 대상인구 표본인구 요인 없음, 질병 있음 지방과잉섭취(-), 유방암(+) 요인 없음, 질병 없음 지방과잉섭취(-), 유방암(-) 22/37
결과 interpretation의 주의점 결과분석 : 통계학적 검증이나 상관관계 (correlation coefficient) 결과 interpretation의 주의점 : 상관관계가 높거나 통계학적으로 유의한 차이가 있다고 인과관계가 있다고 결론지어서는 안됨 이용(도움) : 가설 수립 자료 확보 23/37
Cohort Studies a. 내용, 목적 :질병의 원인 규명에서 가장 결정적인 정보제공. b. 연구순서 ⅰ. 대상 인구 집단 선정 ⅱ. Follow up(추적관찰)-prospective cohort study 24/37
Cohort Study의 설계모형 a 대 상 인 구 b 표본인구 질병발생 질병발생 질병발생 c d 25/37 질병발생 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) a 요인 있음 지방과잉섭취(+) 대 상 인 구 질병발생 안함 유방암(-) 질병발생 안함 유방암(-) 질병발생 안함 유방암(-) 질병발생 안함 유방암(-) 질병발생 안함 유방암(-) b 표본인구 요인 없음 지방과잉섭취(-) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) 질병발생 유방암(+) c 질병발생 안함유방암(-) 질병발생 안함유방암(-) d 25/37
Cohort Study의 결과 분석 있음 a b a + b 없음 c d c + d a + c b + d 26/37 2 X2 table로 연구결과 요약 있음 없음 합계 있음 a b a + b 없음 c d c + d a + c b + d 질 병 요 인 26/37
비교위험도(Relative Risk)계산 요인을 가지고 있는 사람중 질병발생률(B) Relative risk = 요인을 갖고 있지 않는 사람중 질병발생률(A) a / a + b(B) a( c + d ) = = c / c + d(A) c( a + b ) 27/37
(Attributable Risk)계산 속성에 의한 위험도 (Attributable Risk)계산 Attributable risk 속성을 가지고 있는 – 속성을 갖지 않는 집단의 질병발생률(A) 집단의 질병발생률(B) = 속성을 가지고 있는 집단의 질병발생률(A) A - B = ⅹ 100 A
Cohort Study 연구결과 예 유방암 O X 합계 발생률 O 94 39,906 40,000 235/100,000 100 99,900 100,000 235 Relative risk = = 23.5 10 235 - 10 Attributable risk = x 100 = 0.96 고지방 식이
Case-Control Study 일단 기술역학에서 가설이 수립되면 조속히 시행 하기 위한 연구 case-control study 또는 retrospective study a. 목적 현재 이완되어 있는 환자군과 적당한 방법으로 선택된 대조군을 대상으로 이미 가설로 된 질병의 원인과 관계 있으리라고 생각되는 어떤 요소(factor, attribute) 에 차이가 있는지를 상호 비교, 분석하고자 할 때 30/37
환자대조군의 interview에 의해서 수집된 자료의 오차 b. 연구순서 2. 대조군의 설정 비교성을 높이기 위한 대조군의 선택원칙: ① matching ⓐ individual matching ⓑ group matching ② random selection 1. 환자군의 선택 3. 자료수집 환자대조군의 interview에 의해서 수집된 자료의 오차 ① 환자/ 대조군 ② subject의 차이 ③ 실험자의 심리적 요인 31/37
Case Control Study의 설계모형 요인 있음 / 지방과잉섭취(+) a 환자군 요인 없음 / 지방과잉섭취(-) c 요인 있음 / 지방과잉섭취(+) 대조군 b 요인 없음 / 지방과잉섭취(-) d
Case- Control Study의 결과 분석 2ⅹ2 table로 연구결과를 요약한다. 있음 없음 합계 있음 없음 합계 있음 a b a + b 없음 c d c + d a+c b+d 질병 요인 d.결과분석 ⅰ. 2ⅹ2 table 로 연구결과 요약
비교위험도(Relative Risk)계산 요인을 가지고 있는 사람중 질병발생률(B) Relative risk = 요인을 갖고있지 않는 사람중 질병발생률(A) a/a + b (B) a(c + d) = = c/c + d (A) c(a + b) 실제로 a/a + b나 c/c + b의 관찰은 불가능 직접적인 relative risk계산은 불가능
Cohort Study 연구결과 예 유방암 O X 합계 발생률 O 94 39,906 40,000 235/100,000 100 99,900 100,000 235 Relative risk = = 23.5 10 235 - 10 Attributable risk = x 100 = 0.96 고지방 식이
비교위험도(Relative Risk)계산 요인을 가지고 있는 사람중 질병발생률(B) Relative risk = 요인을 갖고있지 않는 사람중 질병발생률(A) a/a + b (B) a(c + d) = = c/c + d (A) c(a + b) 실제로 a/a + b나 c/c + b의 관찰은 불가능 직접적인 relative risk 계산불가능 간접적인계산 가능 (단, incidence가 1% 미만의 경우) a(c + d) ad = = (odd ratio) c(a + b) bc
Case – Control Study 연구결과 예 유방암 고지방식이 55 19 74 저지방식이 145 181 326 유방암 환자 대조군 합계 고지방식이 55 19 74 저지방식이 145 181 326 200 200 400 ad 55 x 181 9955 Odd ratio = = = = 3.61 bc 19 x 145 2755 식이 ⅲ.Case – Control Study 연구결과 예 36/37
각 방법의 장단점 장점 종류 단점 Case Control Study Cohort Study Cross – sectional Study 1. 연구자가 대상인구나 방법 등을 쉽게 선정할 수 있다. 2. 동시에 여러 가지 변수에 대한 정보수집이 가능하다. 3. 시종일관 통일된 진단기준을 적용 할 수 있다. 1. 비교적 경비가 많이 든다. 2. 비교적 시간소요가 많이 든다. 3. 희귀한 질병연구에는 적당하지 않다. 4. 급성질환에는 적당치 않다. 5. 결과의 해석이 난해하다. 6. 질병발생률 추정이 불가능하다. Case Control Study 1. 경비가 적게 든다.(cheap) 2. 시간소요가 적게 든다.(quick) 3. 여러 요소를 광범위하게 검토할 수 있다. 4. 비싸거나 시간이 많이 소요되는 test 나 희귀한 질병에 적용 가능하다. 5. 시간이 지남에 따라 관찰수가 줄어드는 것을 방지할 수 있다. 6. 계속적으로 새로운 가정을 teat할 수 있다. 7. 통일된 측정방법을 유지할 수 있다. 1. 그릇된 대조군, 환자군의 선발 가능성. 2. 측정오차의 가능성 3. 기억력 상실로 인한 자료의 불완전 가능성 4. 질병발생률을 측정할 수 없다. Cohort Study 1. 질병의 발생률을 측정할 수 2. 장기관찰을 통해 질병의 심각도, 진행과정 등을 알 수 3. 위험 요인을 추출할 수 있다. 1. 비경제적 비용, 인력, 시설 2. 중도 탈락율이 높다. 3. 시종일관 통일된 측정방법 유지 곤란 4. 자료수집에 장기간 걸린다. 5. 가정이 구체화 되어야 한다. 6. 새로운 가설 검토가 불가능 7. 희귀한 질병에는 곤란 장점 Ⅳ. 분석역학 방법간의 장단점