search for




 

Impact of Weight Change on Decline of Cognitive Function Among Korean Adults
Korean J Clin Pharm 2019;29(4):238-246
Published online December 31, 2019
© 2019 Korean College of Clinical Pharmacy.

Seungyeon Kim1, Sangyoon Shin1, Hyejin Yoo1, Gi Hyue Park1, Jee-Young Lee2, Jeong Sang Lee3,4*, and Euni Lee1*

1College of Pharmacy & Research Institute of Pharmaceutical Sciences, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea
2Department of Neurology, SNU-SMG Boramae Medical Center, Seoul 07061, Republic of Korea
3Department of Thoracic & Cardiovascular Surgery, SNU-SMG Boramae Medical Center, Seoul 07061, Republic of Korea
4Department of Thoracic & Cardiovascular Surgery, College of Medicine, Seoul National University, Seoul 07061, Republic of Korea
Correspondence to: Euni Lee, Seoul National University College of Pharmacy, Gwanak-ro 1, Gwanak-gu, Seoul 08826, Republic of Korea
Tel.: +82-2-740-8588, Fax: +82-2-880-9122
E-mail: eunilee@snu.ac.kr
Jeong Sang Lee, Department of Thoracic & Cardiovascular Surgery, SNU-SMG Boramae Hospital, College of Medicine, Seoul National University, 20 Boramae-ro 5-gil, Dongjak-gu, Seoul 07061, Republic of Korea
Tel: +82-2-870-2291, Fax: +82-31-787-4050
E-mail: jeongsl@snu.ac.kr
Received October 21, 2019; Revised October 31, 2019; Accepted November 4, 2019.
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 noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Abstract

Background:

In South Korea, as an aged society, an understanding of dementia and its risk factors is important from clinical and healthcare policy perspectives. Relationship between cognitive impairment and body weight or weight changes have been reported, but these were contradictory. We have evaluated the association between weight changes and cognitive decline using national level longitudinal data.

Methods:

Data from the Korean Longitudinal Study of Ageing from 2006 to 2012 were used. Association between weight changes and decline in cognitive function as measured by K-MMSE (the Korean version of the Mini- mental state examination) score was assessed by multivariate logistic regression. Weight changes were calculated from 1st wave and 3rd wave survey data, and classified into five groups as stable, increases, decreases of >10%, or 5%-10%.

Results:

About 37% of the total participants (n=4,512) were 65 years or older. These participants made up the largest proportion of the groups with weight change exceeding 10%. Multivariate logistic regression analyses revealed that weight changes exceeding 10% (10% increase vs stable, adjusted OR [aOR] 1.47, 95% confidence interval (CI) 1.11-1.95; 10% decrease vs stable, aOR 1.44, 95% CI 1.11-1.88) were significant predictive factors for decline in cognitive function. In subgroup analyses, the association between weight changes and cognitive decline was significant in males aged over 65 years and in normal BMI groups.

Conclusion:

Weight changes, both increases and decreases exceeding 10% of baseline, were significantly associated with declines in cognitive function among older adults in South Korea.

Keywords : Body weight change, cognitive dysfunction, dementia, ageing
서 론

세계보건기구(World Health Organization)의 발표에 따르면 전 세계 인구 중 4천 700만명 이상이 치매 환자이며, 매 해 9백 9십만명의 치매 환자가 늘어나 2050년에는 치매환자 숫자가 약 1억 3천 5백만명으로 늘어날 것으로 보고된다.1) 우리나라 는 고령인구의 급속한 증가로 2017년에 “고령사회”로 진입하 였고 2025년에는 65세 이상의 비율이 20%를 초과할 것으로 보고되며,2) 노인인구가 증가함에 따라 노인에게 발생할 수 있 는 대표적 질환인 인지기능 저하 및 치매 또한 함께 늘어날 것 으로 예측된다. 국내 치매 유병률은 2016년 기준 10.0%에서 2020년에는 10.4%로 증가할 것으로 추산되고 있다.E) 더불어 치매로 인한 질병부담비용은 2015년 기준 14조원, 2050년에 는 약 100조원에 다다를 것으로 예상되어4) 질병에 대한 사회 적 관심과 정책적 지원이 필요하다.

치매 진행 전 단계로 간주되는 경도 인지기능 저하(mild cognitive impairments)는 기억력 및 기타 인지기능이 객관적 인 검사를 통해 확연히 저하된 것이 확인 되었지만 일상생활 수행 능력은 보존되어 있는 상태를 일컫는다.5) 매년 10~15% 의 경도 인지기능 장애 환자가 치매로 진행되고 있는 것으로 보고되었으며, 치매와 마찬가지로 진단 받은 후 인지기능 회 복을 위한 치료법이 없는 상황이다. 따라서 치매로 진행되는 것을 막기 위하여 관련 위험 요인을 사전에 조절하여 인지기 능의 손상을 예방하고 진행 속도를 늦추는 것이 중요하다.6-8) 관련 위험 요인으로는 성별, 가족력, 당뇨 등 질환, 흡연, 노화 등이 있으며 인지기능 저하를 유발할 수 있는 다양한 위험 요 인 중에서도 체중 및 비만이 뇌 조직 손상으로 인한 뇌 기능 변 화와 관련 있다고 보고되고 있다.9-10) 환자의 비만이 치매 발 병에 영향을 주는 기전을 밝히기 위한 기초 연구들이 진행되 고 있으며, 현재까지 발표된 논문에 의하면 체내 축적된 지방 조직에서 분비되는 염증 인자 등이 인지기능 저하를 유발하는 것으로 알려졌다.11)

체중 및 체질량 지수(Body mass index, BMI)와 인지기능과 의 상관성을 평가하는 다양한 역학 연구들이 지속적으로 발표 되고 있으나, 일부 연구에서는 노년기, 중년기의 BMI가 낮을 수록 치매 위험이 증가한다고 보고한 반면12-13) 다른 연구에 서는 반대로 노년기의 BMI가 높거나 중년기 비만일 경우 치 매 위험이 감소하는 것으로14) 보고하는 등 결과가 일관되지 않아 확정된 결론을 내리기 어려운 상황이다. 특히, 체중의 변 화, 예를 들면 체중의 증가 또는 감소가 인지기능의 저하에 영 향을 준다는 결과가 발표되면서15) 특정 시점에 환자가 갖고있 는 체중, BMI 및 비만 상태보다 시간에 따른 체중의 변화에 초 점을 둔 연구가 최근 들어 많이 실시되고 있다.16-17) 따라서 본 연구는 우리나라 국민을 대상으로 수집된 자료를 활용하여 정 상 및 경도의 인지기능 저하 상태의 중년기 및 노년기 인구에 서 체중 변화와 인지기능과의 상관성을 평가하고자 한다.

연구방법

연구자료원 및 연구대상

본 연구는 고령화연구패널조사(Korean longitudinal study of ageing, KLoSA) 중 제 1차 기본조사 자료(2006년)부터 제 4 차 자료(2012년)를 활용하였다. KLoSA 자료는 한국고용정보 원에서 조사한 자료로, 2006년 당시 제주도를 제외한 지역에 거주하는 45세 이상(1961년 이전 출생자) 일반 가구 거주자 대 상 10,254명을 임의표집하여 격년마다 컴퓨터 지원형 개인 면 담의 형식으로 수행된 기본조사를 통해 수집된 자료이며, 사 회· 경제적 상태, 신체적·정신적 건강상태 및 의료서비스 이용 실태 등에 대한 내용을 포함하고 있다.10)

본 연구는 만 45세 이상 성인 중 1차 조사에서 K-MMSE (the Korean version of the Mini-mental state examination)가 18점 이상인 정상 및 경도의 인지기능 저하 상태이며, 4차 조사까지 모두 완료한 참여자를 대상으로 하였다. 각 차수의 조사에서 체중, 키, K-MMSE 점수 및 소득수준, 보험 종류, 공존 질환 여 부 등의 결측 값이 있거나 사망한 사람의 경우 연구 대상에서 제외하였다.

연구자료 수집

환자의 체중 변화에 따른 인지기능 변화 여부를 확인하기 위해 1차 조사에서의 체중을 기저 체중으로 하며, 3차 조사에 서의 체중과의 차이를 계산하고 이를 기저 체중으로 나눠 계 산한 체중 변화율(%)을 노출 변수로 정의하였다. 연구 대상자 는 체중 변화율에 따라 10% 초과 감소한 군, 5% 이상 10% 이 하로 감소한 군, 5% 내외로 증가 또는 감소한 비교적 체중이 일정하게 유지된 체중 안정군, 5% 이상 10% 이하로 증가한 군, 10% 초과 증가한 군의 5군으로 분류되었다.16-17) 결과 변 수는 인지기능 저하의 발생 여부로, K-MMSE를 기준으로 하 여 인지기능을 정상 인지기능(K-MMSE ≥24), 경도 인지기능 저하(24>K-MMSE ≥18), 중증 인지기능 저하(17>K-MMSE) 의 3군으로 분류하였다.10) 4차 조사에서의 인지기능의 분류가 1차 조사에서의 인지기능의 분류보다 저하되는 경우(예. 정상 에서 경도 인지기능 저하 또는 중증 인지기능 저하, 경도 인지 기능 저하에서 중증 인지기능 저하)를 인지기능 저하가 발생 한 것으로 정의하였다.

인지기능 저하 및 체중 변화에 영향을 줄 수 있는 요인으로 성별, 연령, 기저 BMI, 소득 수준, 학력 수준, 혼인 상태, 보험 종류, 거주 지역, 흡연 및 음주 여부, 공존 질환(고혈압, 당뇨, 심 장질환, 뇌혈관질환, 정신과적 질환, 우울증) 유무, 일주일 당 1 회 이상 운동 여부, 일상생활수행능력(Activities of Daily Living, ADL), 경제 활동 여부를 조사하였으며, 모두 1차 조사 에서의 값을 기준으로 수집하였다. 기저 BMI는 값에 따라 저 체중(BMI<18.5), 정상 체중(18.5≤ BMI <23), 과체중(23≤ BMI <25), 비만(BMI ≥25)의 4군으로 분류하였으며, 거주 지역의 경우 대도시와 중소도시 및 읍면부로 분류하였다. 우울증의 경우, 한국판 CES-D10 (The Center for Epidemiologic Studies Depression Scale) 점수를 활용하여 4점 이상을 우울증으로 정 의하였으며, ADL의 경우 한가지 이상의 활동영역에 도움이 필요한 경우(1점 이상)와 전혀 도움이 필요 없는 군(0점)으로 나 누었다.10) 보험 종류는 국민건강보험과 의료급여로 나누어지 며, 소득 수준은 2005년도 총 소득을 기준으로 5개의 군으로 분류하였다. 흡연과 음주의 경우 현재 흡연 및 음주군, 과거 흡 연 및 음주군, 흡연 및 음주를 한번도 해보지 않은 군으로 분류 하였으며, 학력 수준은 초등학교 졸업 이하, 중학교 졸업, 고등 학교 졸업, 대학교 졸업 이상의 4개의 군으로 분류하였다.

통계분석방법

연구 대상자의 성별, 소득 수준, 교육 수준, 혼인 상태, 보험 종류, 거주 지역, 흡연 및 음주 여부, 공존 질환 유무, 운동, ADL, 경제 활동 여부와 같은 범주형 변수 및 연령, 체중변화, 기저 BMI 및 K-MMSE 점수와 같은 연속형 변수는 기술통계 방법을 통해 제시하였다. 체중 변화율을 기준으로 한 노출군 별 범주형 변수의 비교는 카이제곱검정을, 연속형 변수의 비 교는 분산 분석을 활용하였다. 체중 변화와 인지기능 변화의 상관성을 평가하기 위해 단변수 및 다변수 로지스틱 회귀분석 을 실시하였으며, 모든 공변량을 고려한 모델과 단계적 선택 법 모델의 두 가지 분석 방법을 사용하였다. 연구 결과는 오즈 비(Odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(Confidence interval, CI) 로 제시하였다. 이 때 단계적 선택법 모델에서 인지기능 저하 에 유의한 영향인자로 나타난 공변량을 보정하여 성별, 연령 군, 기저 BMI군 및 기저 인지기능군에 따른 체중 변화와 인지 기능 저하와의 상관성 평가를 위한 하위집단 분석을 시행하였 다. 본 연구의 자료 분석은 SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)를 활용하였으며, 유의수준은 p-value 0.05로 설정 하였다.

연구의 윤리적 측면

본 연구는 서울특별시보라매병원 임상연구윤리센터 의학 연구윤리심의위원회의 승인을 받아 수행하였다(IRB No. 07- 2019-30).

연구 결과

2006년 1차 조사에서 기저 체중 및 키, K-MMSE 점수가 결 측되었거나 기저 K-MMSE 점수가 17점 이하인 사람을 제외 한 8,993명의 연구 대상자 중 각 조사 차수에서 사망, 무응답, 체중, K-MMSE, 공변량 결측을 보인 사람을 제외하여 총 4,512명의 대상자가 연구에 포함되었다(Fig. 1). 총 4,512명의 연구 대상자 중 50.4%가 남자였으며, 체중 변화율군에 따른 성별의 차이는 없었다(p=0.09)(Table 1). 전체 대상자 중 65세 이상이 약 37% 였으며, 체중 변화율이 10% 초과인 군에서 65 세 이상 노인 연구 대상자 비율이 약 40%였다. 체중이 5% 이 상 감소한 군은 과체중 및 비만이 전체의 50% 이상을 차지한 반면, 체중이 5% 이상 증가한 군에서는 저체중 및 정상 BMI를 가진 연구 대상자가 50% 이상이었다. 체중 감소를 나타낸 군 이 체중 증가를 나타낸 군에 비하여 주 1회 운동을 하는 사람 의 비율이 더 높게 나타났으며(5-10% 감소군 39.6% vs 5-10% 증가군 36.7%), 기저 K-MMSE 경우 체중 변화가 10% 초과하 여 감소하거나 증가한 군에서 10% 이내로 변화한 군과 비교 했을 때 평균 점수가 낮게 나타났다. 체중 변화가 10% 이상 증 가하거나 감소한 군에서 우울증의 비율이 더 높게 나타났으며 (p=0.001), 체중이 5% 이상 감소한 군들에서 비고용자의 비율 이 더 높았다(p=0.007).

Fig. 1.

Flow chart of study population selection process.


Demographic characteristics of study populationa

Weight changes

Decrease >10%Decrease 5% to 10%StableIncrease 5% to 10%Increase >10%p-value
Number of people4115962,685466354

Age, years, mean (SD)62.8 (10.1)61.9 (9.4)60.1 (9.3)59.8 (9.8)61.2 (10.0)<0.001
45-54111144877165109<0.001
55-64108203880148100
≥65192249928153145

Gender, Male (%)187 (45.5%)291 (48.8%)1,393 (51.9%)233 (50.0%)168 (47.5%)0.09

Weight change (kg), mean (SD)-10.1 (3.3)-4.6 (1.1)-0.1 (1.6)4.3 (0.9)9.3 (3.1)<0.001

Baseline BMI (kg/m), mean (SD)24.5 (2.7)23.8 (3.1)24.0 (10.1)22.9 (6.5)21.3 (2.4)<0.001
Underweight49602043<0.001
Normal1042211072257225
Overweight14820687912068
Obese1551606746918

Household income quintile1st (lowest)83133516104630.10
2nd951305189666
3rd7512152710080
4th751165247668
5th (highest)83966009077

EducationElementary2112791,120203186<0.001
Middle school621225008652
High school10614076813785
College or higher32552974031

Marital statusMarried3244932,2603992880.24
Separated841004136564
Never married331222

Health insuranceNational health insurance3835522,5504443280.061
Medicaid28441352226

Residential areaUrban1552551,1561961390.24
Rural2563411,529270215

Smoking statusNever smoker2894231,7763002470.01
Past smoker39683364335
Current smoker8310557312372

Alcohol drinking statusNever drinker1612521,2181911290.004
Past drinker26331853718
Current drinker2243111,282238207

Psychiatric diseaseYes6543450.53
No4055912,642462349

DepressionYes1391597091171200.001
No2724371,976349234

HypertensionYes124185719104830.006
No2874111,966362271

Diabetes mellitusYes678428153350.002
No3445122,404413319

Heart diseaseYes263414118190.56
No3855622,544448335

Cerebral diseaseYes910641660.37
No4025862,621450348

Physical activityYes1322361,20617187<0.001
No2793601479295267

Activities of daily living0 (normal)3995882,6514553450.04
1 +12834119

Baseline K-MMSE, mean (SD)26.1 (3.6)26.8 (3.0)26.9 (3.0)26.7 (3.2)26.3 (3.4)<0.001

Employment statusEmployed1792721,3702301890.007
Unemployed2323241,315236165

aPearson’s Chi-squared and ANOVA were used for comparing the categorical and continuous variables between weight change groups, respectively. Continuous variables in this table were the mean age, baseline BMI, and baseline K-MMSE.

Abbreviation: BMI- body mass index, K-MMSE – the Korean version of the Mini-mental state examination, SD-standard deviation.


Table 2에서 인지기능 저하와 관련 인자의 상관성을 로지스 틱 회귀분석으로 평가한 결과를 제시하였다. 연령이 증가할 록(55-64세 adjusted OR (aOR)=1.61; 95% CI=1.24-2.10, 65세 이상 aOR=3.60; 95% CI=2.77-4.67), 남성보다 여성(Aor =1.22; 95% CI=1.02-1.45)에서 인지기능 저하의 위험 이 높게 나타났다. 체중 변화율의 경우, 5% 내외로 체중이 증가 또는 감소한 안정군을 기준으로 하였을 때, 체중이 10% 초과하여 증가하거나 감소한 군에서 인지기능 저하의 위험이 높게 나타 났다(체중 감소군 aOR=1.44; 95% CI=1.11-1.88, 체중 증가군 aOR=1.47; 95% CI=1.11-1.95). 대학 졸업 이상의 학력군과 비교했을 때 저학력군일수록 인지기능 저하의 위험이 증가하 는 것으로 나타났으며(고등학교 졸업군 aOR=1.63; 95% CI= 1.06-2.50, 중학교 졸업군 aOR=1.93; 95% CI=1.25-2.99, 초 등학교 졸업 이하군 aOR=3.36; 95% CI=2.25-5.08), 중소도 시 및 읍면부에 사는 연구 대상자가 인지기능 저하의 위험이 높게 나타났다(aOR=1.27; 95% CI=1.07-1.50). 공존질환으로 우울증, 당뇨병, 뇌혈관 질환이 인지기능 저하에 유의한 영향 인자로 나타났으며, 주 1회 운동을 하지 않거나 비고용 상태 또한 인지기능 저하의 위험이 높게 나타났다. 기저 K-MMSE 점수의 경우 정상군에 비해 경도의 인지기능 저하를 나타낸 대상자에서 오히려 인지기능 저하의 위험이 낮게 나타났다 (aOR=0.41; 95% CI=0.33-0.51).

Predictive factors for declined cognitive function in Korean adults 45 years and over

Unadjusted OR (95% CI)Full modelaStepwise selection modelb
Age45-54RefRefRef
55-642.28 (1.79-2.92)***1.58 (1.21-2.06)***1.61 (1.24-2.10)***
≥656.04 (4.83-7.55)***3.31 (2.52-4.36)***3.60 (2.77-4.67)***

GenderMaleRefRefRef
Female1.64 (1.41-1.91)***1.10 (0.86-1.41)1.22 (1.02-1.45)*

Weight changesDecrease >10%1.72 (1.35-2.19)**1.48 (1.14-1.93)**1.44 (1.11-1.88)**
Decrease 5% to 10%1.16 (0.93-1.46)0.99 (0.78-1.26)0.99 (0.78-1.26)
StableRefRefRef
Increase 5% to 10%1.17 (0.91-1.50)1.16 (0.88-1.52)1.18 (0.90-1.55)
Increase >10%1.65 (1.27-2.13)*1.42 (1.06-1.91)*1.47 (1.11-1.95)**

Baseline BMI (kg/m)Underweight1.41 (0.95-2.10)0.95 (0.62-1.45)-
NormalRefRef
Overweight0.78 (0.65-0.93)**0.83 (0.68-1.00)
obese0.87 (0.72-1.06)0.86 (0.70-1.07)

Household income quintile1st (lowest)1.23 (0.99-1.53)0.96 (0.74-1.23)-
2nd1.52 (1.23-1.88)***1.10 (0.87-1.40)
3rdRefRef
4th0.60 (0.47-0.77)***0.97 (0.74-1.28)
5th (highest)0.34 (0.26-0.46)***0.84 (0.61-1.16)

EducationElementary6.06 (4.14-8.89)***3.22 (2.10-4.92)***3.36 (2.22-5.08)***
Middle school2.38 (1.56-3.61)***1.88 (1.21-2.94)**1.93 (1.25-2.99)**
High school1.64 (1.08-2.47)***1.62 (1.05-2.49)*1.63 (1.06-2.50)*
College or higherRefRefRef

MaritalMarriedRefRef-
Separated2.15 (1.80-2.57)*1.21 (0.98-1.49)
Never married1.07 (0.36-3.17)1.08 (0.33-3.49)

Health InsuranceNational health insuranceRefRef-
Medicaid1.33 (0.99-1.79)0.87 (0.63-1.21)

RegionUrbanRefRefRef
Rural1.41 (1.21-1.64)***1.27 (1.08-1.51)**1.27 (1.07-1.50)**

Smoking statusNever smokerRefRef-
Past smoker0.86 (0.66-1.06)0.96 (0.71-1.30)
Current smoker0.60 (0.49-0.73)***0.84 (0.65-1.10)

Alcohol drinking statusNever drinkerRefRef-
Past drinker0.59 (0.51-0.70)***1.03 (0.84-1.26)
Current drinker1.12 (0.85-1.49)1.18 (0.84-1.65)

Psychiatric diseaseYes2.43 (1.45-4.08)***1.25 (0.70-2.22)-
NoRefRef

Activities of daily living0 (normal)RefRef-
1 +2.15 (1.32-3.51)**1.16 (0.67-2.00)

DepressionYes2.27 (1.95-2.65)***1.48 (1.24-1.76)***1.52 (1.28-1.81)***
NoRefRefRef

HypertensionYes1.59 (1.36-1.87)***1.02 (0.85-1.23)-
NoRefRef

Diabetes MellitusYes1.63 (1.32-2.01)***1.33 (1.05-1.68)*1.32 (1.06-1.66)*
NoRefRefRef

Heart diseaseYes1.50 (1.11-2.02)**0.99 (0.71-1.37)-
NoRefRef

Cerebral diseaseYes3.10 (2.09-4.61)***1.99 (1.28-3.09)**2.08 (1.35-3.20)***
NoRefRefRef

Physical activityYesRefRefRef
No1.53 (1.31-1.79)***1.29 (1.08-1.55)**1.29 (1.08-1.54)**

Baseline K-MMSEMild cognitive impairments1.15 (0.95-1.40)0.41 (0.32-0.51)***0.41 (0.33-0.51)***
NormalRefRefRef

Employment statusEmployedRefRefRef
Unemployed2.72 (2.32-3.18)***1.55 (1.26-1.92)***1.61 (1.34-1.95)***

*p< 0.05.

**p<0.01.

***p<0.001.

aAdjusted for all covariates presented in Table 2 .

bStepwise selection, a method of fitting regression models in which the choice of predictive variables is carried out by an automatic procedure by SAS program.

BMI, body mass index; CI, confidence interval; K-MMSE, the Korean version of the Mini-mental state examination; OR, odds ratio; Ref, reference.


성별, 연령군, 기저 BMI군 내 체중변화가 인지기능감소에 미치는 영향을 살펴본 하위집단 분석 결과, 남성(체중 감소군 aOR=1.55; 95% CI=1.03-2.32, 체중 증가군 aOR=1.70; 95% CI=1.10-2.64), 65세 이상(체중 감소군 aOR=1.45; 95% CI= 1.04-2.03, 체중 증가군 aOR=1.48; 95% CI=1.01-2.16), 정상 기저 BMI군(체중 감소군 aOR=1.95; 95% CI=1.22-3.12, 체중 증가군 aOR=1.47; 95% CI=1.01-2.13) 에서만 10% 초과의 체 중 증가 또는 감소가 인지기능 저하에 유의한 영향인자로 나 타났다(Table 3).

Stratified subgroup analysis evaluating the effect of weight changes on declined cognitive functiona

aOR (95% CI)

SubgroupDecrease >10%Decrease 5% to 10%StableIncrease 5% to 10%Increase >10%
GenderMale1.55 (1.03-2.32)*0.81 (0.55-1.19)Ref1.46 (0.99-2.16)1.70 (1.10-2.64)*
Female1.39 (0.98-1.96)1.12 (0.82-1.53)Ref0.99 (0.68-1.44)1.32 (0.91-1.91)

Age groupAge 45-541.64 (0.83-3.25)0.88 (0.42-1.86)Ref1.35 (0.72-2.52)1.81 (0.92-3.56)
Age 55-641.32 (0.76-2.26)1.11 (0.71-1.71)Ref1.32 (0.82-2.12)1.33 (0.76-2.33)
Age ≥651.45 (1.04-2.03)*0.95 (0.70-1.31)Ref1.08 (0.73-1.58)1.48 (1.01-2.16)*

Baseline BMI groupNormal1.95 (1.22-3.12)***1.29 (0.90-1.86)Ref1.24 (0.85-1.80)1.47 (1.01-2.13)*
Overweight1.43 (0.90-2.27)1.00 (0.65-1.55)Ref1.15 (0.66-2.00)1.47 (0.77-2.81)
Obese1.09 (0.68-1.73)0.64 (0.38-1.06)Ref0.70 (0.34-1.44)1.55 (0.50-4.84)

*p<0.05.

**p<0.01.

***p<0.001.

aAdjusted ORs (95% confidence intervals) were calculated with a multivariate logistic regression model for cognitive decline with all significant

covariates from stepwise selection model presented in Table 2. aOR, adjusted odds ratio; BMI, body mass index; CI, confidence interval; Ref, reference.


고 찰

본 연구는 45세 이상의 중년 및 노인 인구를 대상으로 체중 변화와 인지기능 저하 간 상관성을 국가차원의 데이터인 KLoSA를 활용하여 평가하였으며, 그 결과 과도한 체중 변화 는 인지기능 저하의 위험과 유의한 상관성이 있음을 제시하였 다. 본 연구에서 사용한 K-MMSE 점수는 피험자의 연령, 성별, 학력 등에 영향을 받는 것으로 알려져 있어18) 위와 같은 다양 한 영향 인자들을 함께 분석한 결과, 연령, 성별, 학력 수준, 거 주지역, 우울증, 당뇨, 뇌혈관질환, 운동 유무 등 또한 인지기능 저하의 유의한 영향 인자로 평가되었다. 체중 변화와 인지기 능 저하와의 상관성은 남성에서, 65세 이상에서, 기저 BMI 정 상군에서 두드러지게 나타나며, 위와 같은 연구 결과는 고령 사회에 진입하였고 초고령사회를 앞둔 국내 현황에 활용될 수 있는 기초자료로써 의의가 있다.

본 연구 결과에 따르면, 4년 동안 체중이 10%를 초과하여 감 소하거나 증가한 경우, 5% 내외로 체중 변화가 안정적인 군에 비해서 인지기능 저하의 위험이 유의하게 높게 나타났다. 국 외의 여러 선행연구에서도 비슷하게 체중이 3년 동안 10% 초 과 감소한 경우나, BMI가 1 단위 이상 감소한 경우 치매 위험 이 높게 나타났으나 체중이 증가한 경우에서는 치매 위험이 유의하지 않았다.15,19)그러나 건강보험공단자료를 활용하여 노인 및 제 2형 당뇨병 환자에서 체중 변화와 치매 발생 위험 을 분석한 국내 선행연구에서는 2년 내 체중이 10%를 초과하 여 급격하게 증가하거나 감소한 경우 치매 발생 위험이 유의 하게 높게 나타나는 유사한 결과를 보였다.16,17)특정 시기의 BMI, 허리 둘레, 체중과 치매 발생 또는 인지기능 저하의 위험에 대한 연구는 지난 20년동안 비교적 많이 진행되어 왔으나,10,12-14) 단순히 BMI 수치만으로는 지방세포의 양에 대하여 정확하게 예측하기 어려우며,20) 이러한 연구들 중 본 연구와 같이 BMI 와 체중 변화를 함께 평가한 연구는 드물다. 또한 본 연구에서 사용한 자료원인 KLoSA 자료는 시간에 따른 K-MMSE 수치 변화를 파악하게 하여 가벼운 인지기능 변화 상태에서 중등도 및 심각한 인지장애로의 진전과정에서 환자의 체중변화와의 연관성을 살펴볼 수 있는 장점이 있다.

체중 변화 또는 BMI가 인지기능 변화를 유발하는 병태생리 학적 기전은 아직 분명하게 밝혀진 것이 없으나, 체중 증가가 인지기능 저하에 영향을 미치는 기본 메커니즘으로 뇌 염증의 발생과 인슐린 저항성이 제시되고 있다.21,22)지방조직이 분비 하는 다양한 생체활성 대사산물 중 종양괴사인자(tumor necrosis factor) α, 인터루킨(interleukin, IL)-1β 및 IL-6와 같은 전 염증 성 사이토카인은 뇌-혈관 장벽을 통과하여 뇌 건강과 그에 따 른 인지기능저하에 영향을 줄 수 있다고 보고된다.23) 또한 인 슐린은 기억, 행동, 보상 등과 관련된 뇌 활동을 조절하며, 실제 로 인슐린 저항성이 인지기능 저하와 관련이 있다는 연구 결 과도 있다.24) 반면에 지방세포에서 분비되는 아디포넥틴은 항 염효과 및 항산화효과 뿐만 아니라 간 및 근육과 같은 표적기 관의 인슐린 감수성을 증가시키는 대사조절 기능이 있으며, 해마 시냅스의 기능과 가소성을 조절하여 학습 및 기억력을 향상시킨다는 긍정적인 연구결과도 있다.11,25)체중 증가와 달 리 체중 감소와 인지기능과의 상관성에 대해서는 구체적인 생 리 기전이 알려져 있지 않으며, 인지기능 저하의 원인이 체중 감소 때문이라는 것 보다는 인지기능 저하 및 치매의 특징으 로서 식욕 저하와 노화로 인한 노쇠에 의해 체중이 감소한 것 이라는 해석이 있다.26)

기존의 인지기능 관련 선행 연구들에 따르면 성별과 BMI는 인지기능 저하 및 치매 발생에 유의한 영향 인자로 제시되며,15,17-19) 본 연구의 로지스틱 회귀분석 결과에서 성별은 인지기능 저하 와 유의한 상관성을 보였다. 그에 따라 각각의 성별 및 기저 BMI군에 따른 하위집단 분석 결과, 남성 그리고 정상 BMI군 에서만 체중 변화와 인지기능 저하와의 상관성이 유의하게 나 타났다. 국내 노인 인구를 대상으로 한 연구에 따르면 남성 및 여성 모두에서 체중 변화로 인한 치매 발생 위험이 높아졌으 나,17) 또 다른 국내 연구 두개에 의하면 체중 변화와 치매 위험 과의 연관성은 남성에서 더 강하게 나타났으며 남성에서 체중 변화 또는 비만으로 인한 인지기능 저하의 발병률이 더 높게 나타나는 등16,27)성별에 따른 연구 결과에 일관성이 없었다. 일부 연구에서 남성 및 여성 호르몬의 β-아밀로이드의 생산 및 제거 기능이 차이가 있고, 성별에 따른 지방 분포 차이에 의 해서 인지기능에 영향을 미친다는 가설이 제시되고 있으나28-30) 아직 분명한 기전은 밝혀지지 않았다. 따라서 성별이 인지기 능 저하에 미치는 영향에는 아직 논쟁의 여지가 있기 때문에 타당도 높은 디자인의 연구와 더불어 생리 기전을 파악할 기 초 연구들이 더 수행되어야 한다.

노인의 체중 감소는 노화로 인한 생리 기능 저하 외에 암, 정 신적 질환 또는 심혈관 질환 같은 기저질환이 가장 큰 원인이 며 약물 부작용은 흔하지만 종종 간과되는 원인이다.31) 노인 환자는 젊은 연령층보다 복용하는 약물의 개수가 많고, 치매 에 사용되는 약물을 포함하여 일부 약물들은 위장장애 부작용 으로 구역 및 구토, 연하곤란, 식욕 부진 등을 일으켜 체중 감소 를 야기시킬 수 있다.32) 본 연구의 하위집단 분석 결과에 따르 면 65세 이상의 노인에서만 과도한 체중 변화로 인한 인지기 능 저하 위험이 높게 나타났기 때문에, 노인 환자의 경우 영양 상태 및 체중 변화를 면밀하게 관찰하며 인지기능 변화가 일 어나는 지 확인해야 한다. 또한 노인에서의 체중 변화는 이환 율 및 사망률과 관련이 있는 중요한 위험 요소로, 일상생활 활 동의 기능 저하, 병원 내 이환율 증가, 고관절 골절 위험 증가 등으로 전반적인 사망률을 증가시킬 수 있다.33) 실제로 Garcia- Ptacek et al.34) 연구에 따르면 치매 진단 당시의 BMI가 사망 률에도 연관성이 있다고 보고되었기 때문에, 체중 변화가 인 지기능에 미치는 영향에서 더 나아가 사망률에까지 어떤 상관 성을 나타내는 지에 대한 후속 연구가 필요함이 시사된다.

본 연구는 45세 이상의 성인과 노인을 대상으로 다년간 추 적을 통해 취합된 국내의 대표적 표본자료를 활용했다는 장점 이 있으나 연구목적으로 구축된 자료가 아닌 2차 자료원을 사 용하여 수행된 연구의 한계점을 갖고 있다. 첫번째로 본 연구 에서 사용된 KLoSA 자료는 패널조사에 참가하는 대상자의 자가 보고로 구축되었으므로 본 연구 분석에 포함된 체중, 키, 소득수준, 교육, 흡연, 음주 등과 같은 정보의 정확성을 보장하 기 어렵다는 제약점이 있다. 두번째로, KLoSA 자료가 제공하 는 인지기능 정보는 1970년대 이후부터 현재까지 임상환경이 나 연구목적으로 빈번히 사용되는 MMSE 평가도구35)의 한국 형 도구를 사용하여 산출되었다. 이 평가도구는 종합적이며 확정적인 인지기능을 측정하고 제시하기에 다소 부족하다는 의견이 있다.36,37)그러나 비교적 빠르고 수월하게 인지기능을 측정할 수 있는 편의성과 다양한 언어로 번역되어 연구에 활 용되고 있으므로, 한국 성인 및 노인환자의 인지기능 관련 연 구와 국외 다양한 연구 결과를 비교 평가할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 세번째로, 연구 대상자 선정에 비뚤림이 발생했 을 가능성이 있다. 본 연구의 연구대상자는 1차 조사에서 정상 및 경도의 인지기능 저하 상태인 45세 이상의 성인으로 4차 조 사까지 모두 완료한 사람을 대상으로 하였으므로, 사망, 대상 자 추적 누락, 해당 정보 누락으로 인한 편향된 연차별 선택비 뚤림이 발생할 수 있다.10) 마지막으로, 본 연구결과는 인지기 능 저하와 체중 변화 사이에 유의한 연관성을 시사하지만 인 과성을 제시하지는 않는다. 특히 KLoSA 자료에는 환자의 체 중 변화와 인지기능 변화에 영향을 줄 수 있는 질환 정보가 충 분하지 않고, 복용 약물에 대한 정보는 포함되어 있지 않아 인 과성에 근거한 결론을 도출하지 못한다는 한계점이 있어 본 연구의 결과 해석 시 주의가 필요하다.

결 론

본 연구는 국가차원 데이터인 KLoSA를 활용하여 45세 이 상의 중년 및 노인 인구에서 10% 초과의 과도한 체중의 증가 또는 감소가 인지기능 저하의 위험과 상관관계가 있음을 확인 하였다. 체중의 증가 또는 감소로 인한 인지기능 저하는 남성, 65세 이상의 노인, 그리고 정상 BMI 군에서 유의하게 나타났 으며, 인지기능 저하는 치매로 발전할 가능성이 높으므로 과 도한 체중의 변화와 또는 그와 연관된 인지기능의 변화 발생 에 대한 보건의료인의 모니터링이 고려된다.

이해상충

저자들은 본 논문의 내용과 관련하여 그 어떠한 이해상충도 없다.

References
  1. World Health Organization. Global action plan on the public health response to dementia 2017–2025. Available from https://apps.who. int/iris/bitstream/handle/10665/259615/9789241513487-eng.pdf Accessed October 18 2019
  2. Ministry of Statistics of Republic of Korea. 2018 Statistics on the Aged Availabe from http://kostat.go.kr/portal/korea/kor_nw/1/1/ index.board?bmode=read&aSeq=370779 Accessed October 18 2019.
  3. National Institute of Dementia. 2016 National Institute of Dementia Annual Report Available from https://www.nid.or.kr/notification/ notice_view.aspx?board_seq= 1299 Accessed September 18 2019.
  4. National institue of dementia. Global trends of dementia policy 2017 Available from https://www.nid.or.kr/info/dataroom_view. aspx?bid=170 Accessed September 18 2019.
  5. Sanford AM. Mild Cognitive Impairment. Clin Geriatr Med 2017;33(3):325-37.
    Pubmed CrossRef
  6. Eshkoor SA, Hamid TA, Mun CY, et al. Mild cognitive impairment and its management in older people. Clin Interv Aging 2015;10:687-93.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  7. Langa KM, Levine DA. The diagnosis and management of mild cognitive impairment:a clinical review. JAMA 2014;312(23):2551-61.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  8. Pedditizi E, Peters R, Beckett N. The risk of overweight/obesity in mid-life and late life for the development of dementia:a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. Age Ageing 2016;45(1):14-21.
    Pubmed CrossRef
  9. Llewellyn D, Alzheimer's Society. Risk factors and prevention. Available from https://www.alzheimers.org.uk/about-dementia/risk- factors-and-prevention Accessed September 18 2019
  10. Kim S, Kim Y, Park SM. Body mass index and decline of cognitive function. PloS One 2016;11(2):e0148908.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  11. Forny-Germano L, De Felice FG, Vieira M. The role of leptin and adiponectin in obesity-associated cognitive decline and Alzheimer's disease. Front Neurosci 2018;12:1027.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  12. Nourhashemi F, Deschamps V, Larrieu S, Letenneur L, Dartigues J- F, Barberger-Gateau P. Body mass index and incidence of dementia:the PAQUID study. Neurology 2003;60(1):117-9.
    Pubmed CrossRef
  13. Fitzpatrick AL, Kuller LH, Lopez OL, et al. Midlife and late-life obesity and the risk of dementia:cardiovascular health study. Arch Neurol 2009;66(3):336-42.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  14. Qizilbash N, Gregson J, Johnson ME, et al. BMI and risk of dementia in two million people over two decades:a retrospective cohort study. Lancet Diabetes Endocrinol 2015;3(6):431-6.
    Pubmed CrossRef
  15. Buchman AS, Wilson RS, Bienias JL, Shah RC, Evans DA, Bennett DA. Change in body mass index and risk of incident Alzheimer disease. Neurology 2005;65(6):892-7.
    Pubmed CrossRef
  16. Nam GE, Park YG, Han K, et al. BMI, weight change, and dementia risk in patients with new-onset type 2 diabetes:a nationwide cohort study. Diabetes Care 2019;42(7):1217-24.
    Pubmed CrossRef
  17. Park S, Jeon SM, Jung SY, Hwang J, Kwon JW. Effect of late-life weight change on dementia incidence:a 10-year cohort study using claim data in Korea. BMJ open 2019;9(5):e021739.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  18. Escobar JI, Burnam A, Karno M, Forsythe A, Landsverk J, Golding JM. Use of the Mini-Mental State Examination (MMSE) in a community population of mixed ethnicity. Cultural and linguistic artifacts. J Nerv Ment Dis 1986;174(10):607-14.
    Pubmed CrossRef
  19. Atti AR, Palmer K, Volpato S, Winblad B, De Ronchi D, Fratiglioni L. Late-life body mass index and dementia incidence:nine-year follow-up data from the Kungsholmen Project. J Am Geriatr Soc 2008;56(1):111-6.
    Pubmed CrossRef
  20. Pischon T, Boeing H, Hoffmann K, et al. General and abdominal adiposity and risk of death in Europe. N Engl J Med 2008;359(20):2105-20.
    Pubmed CrossRef
  21. Nguyen JCD, Killcross AS, Jenkins TA. Obesity and cognitive decline:role of inflammation and vascular changes. Front Neurosci 2014;8:375.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  22. Greenwood CE, Winocur G. High-fat diets, insulin resistance and declining cognitive function. Neurobiol Aging 2005;26 Suppl 1:42-5.
    Pubmed CrossRef
  23. Lathe R. Hormones and the hippocampus. J Endocrinol 2001;169(2):205-31.
    Pubmed CrossRef
  24. Willette AA, Bendlin BB, Starks EJ, et al. Association of insulin resistance with cerebral glucose uptake in late middle-aged adults at risk for alzheimer disease. JAMA Neurol 2015;72(9):1013-20.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  25. Liu Y, Palanivel R, Rai E, et al. Adiponectin stimulates autophagy and reduces oxidative stress to enhance insulin sensitivity during high-fat diet feeding in mice. Diabetes 2015;64(1):36-48.
    Pubmed CrossRef
  26. Fadel JR, Jolivalt CG, Reagan LP. Food for thought:the role of appetitive peptides in age-related cognitive decline. Ageing research reviews 2013;12(3):764-76.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  27. Noh HM, Han J, Kim YJ, Jung JH, Roh YK, Song HJ. Sex differences in the relationship between cognitive impairment and overweight or obesity in late life:A 3-year prospective study. Medicine 2019;98(9):e14736.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  28. Karastergiou K, Smith SR, Greenberg AS, Fried SK. Sex differences in human adipose tissues - the biology of pear shape. Biol Sex Differ 2012;3(1):13.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  29. Galea LA, Wainwright SR, Roes MM, Duarte-Guterman P, Chow C, Hamson DK. Sex, hormones and neurogenesis in the hippocampus:Hormonal modulation of neurogenesis and potential functional implications. J Neuroendocrinol 2013;25(11):1039-61.
    Pubmed CrossRef
  30. Gustafson D. Adiposity indices and dementia. Lancet. Neurol 2006;5(8):713-20.
    Pubmed CrossRef
  31. Gaddey HL, Holder K. Unintentional weight loss in older adults. Am Fam Physician 2014;89(9):718-22.
    Pubmed
  32. Soysal P, Isik AT, Stubbs B, et al. Acetylcholinesterase inhibitors are associated with weight loss in older people with dementia:a Systematic review and meta-analysis. J Neurol Neurosur Ps 2016;87(12):1368-74.
    Pubmed CrossRef
  33. Alibhai SM, Greenwood C, Payette H. An approach to the management of unintentional weight loss in elderly people. Can Med Assoc J 2005;172(6):773-80.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  34. García-Ptacek S, Kåreholt I, Farahmand B, Cuadrado ML, Religa D, Eriksdotter M. Body-mass index and mortality in incident dementia:a cohort study on 11,398 patients from SveDem, the Swedish Dementia Registry. J Am Med Dir Assoc 2014;15(6):Array-447. e7
    Pubmed CrossRef
  35. Devenney E, Hodges JR. The Mini-Mental State Examination:pitfalls and limitations. Pract Neurol 2017;17(1):79-80.
    Pubmed CrossRef
  36. Spencer RJ, Wendell CR, Giggey PP, et al. Psychometric limitations of the mini-mental state examination among nondemented older adults:an Evaluation of neurocognitive and magnetic resonance imaging correlates. Exp Aging Res 2013;39(4):382-97.
    Pubmed CrossRef
  37. Franco-Marina F, Garcia-Gonzalez JJ, Wagner-Echeagaray F, et al. The Mini-mental State Examination revisited:ceiling and floor effects after score adjustment for educational level in an aging Mexican population. Int Psychogeriatr 2010;22(1):72-81.
    Pubmed CrossRef


December 2019, 29 (4)
Full Text(PDF) Free

Social Network Service
Services

Cited By Articles
  • CrossRef (0)