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KCI등재 학술저널

유전적 요인을 갖는 질병의 개인 및 가구요인에 대한 다수준분석의 의의

천식을 중심으로

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천식은 알레르기 질환으로 유전적인 요인, 환경적인 요인, 면역학적 요인 등이 복합적으로 작용하여 발생하는 질환이다. 국민건강영양조사는 각 표본 조사구 안에 가구들이 포함되어 있고 가구 안에 개인들이 내재되어 있는 형태의 자료이다. 본 연구는 국민건강영양조사 제5기(2010-2012), 제6기(2013-2015) 자료를 대상으로 개인-가구 2수준을 고려한 다수준모형을 이용한 분석결과와 복합표본설계와 가중치를 반영한 로지스틱회귀분석(복합표본-로지스틱회귀분석, complex sample-logistic regression) 결과를 비교·분석하였다. 다수준모형은 가구 구분을 랜덤효과(random effect)로 하고, 개인-가구 수준의 설명변수를 고정효과(fixed effect)로 반영하였다. 다수준분석에서는 나이, 성별, 교육수준, 불안 또는 우울경험, 가구원수 등의 변수가 천식과 관련이 있었고, 복합표본-로지스틱회귀분석에서는 나이, 불안 또는 우울경험, 가구원수가 천식과 관련이 있었다. 유전적 경향으로 가구내 구성원의 상관성이 있는 천식에서 다수준분석은 복합표본-로지스틱회귀분석만큼 유의한 변수를 찾아내는데 적합한 분석 방법으로 볼 수 있으며, 추후 가중치가 반영된 다수준분석 방법을 적용할 수 있다면 좀 더 정확한 분석 결과를 도출해 낼 수 있을 것이다.

Asthma is an allergic disease caused by a combination of genetic, environmental, and immunological factors. Previous studies did not reflect the correlation between the members of the family, although the patients were not at all independent in the family. A multilevel analysis model considering households was constructed and compared with the logistic regression analysis considering complex sample design and weights (complex sample-logistic regression) used in the previous studies. Data from the Korea national health and nutrition examination survey V and VI was analyzed. The models were compared with model 1 considering only the random effect of the household, model 2 considering the individual level variable additionally and model 3 considering the household level variable additionally. The estimates significant variables were compared between the optimal model of the multilevel analysis and the complex sample logistic regression. In multilevel analysis, age, sex, education level, anxiety or depression experience and family size were associated with asthma. In complex sample logistic regression analysis, age, anxiety or depression, and family size were associated with asthma with the same trends in multilevel analysis. Multilevel analysis in asthma, which has a genetic predisposition to correlate with family members, is considered to be a suitable model for finding more significant variables as much as complex sample - logistic regression.

1. 서론

2. 연구방법

3. 분석 결과

4. 고찰

5. 결론 및 제언

References