체질량지수(BMI)와 의료이용과의 관련성 분석

Abstract

[한글]이 연구는 2007년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 체질량지수(BMI)를 기준으로 비만과 의료이용과의 관련성을 파악하여 이를 바탕으로 비만을 효과적으로 관리하기 위한 보건정책의 기초자료를 제공하고자 시행하였다. 비만 판단 기준변수로는 대한비만학회의 비만기준을 사용하여 체질량지수 18.5㎏/㎡ 미만을 저체중, 18.5-22.9㎏/㎡을 정상체중, 23.0-24.9㎏/㎡을 과체중, 25.0㎏/㎡이상을 비만으로 분류하였다. 인구사회학적 요인으로는 성별, 연령, 교육수준, 결혼여부, 주택보유여부와 소득수준을 포함하였으며, 건강행태 요인으로는 음주, 흡연여부를 포함하여 측정하였다. 통계분석방법으로는 Chi-square 검정을 이용하여 의료이용에 대한 유의성 검증을 하였으며, 체질량지수(BMI)와 의료이용과의 관련성의 정도는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression analysis)을 실시하여 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 체질량지수(BMI)와 의료이용과의 관계를 파악한 단변량 분석(univariate analysis)에 있어서 체질량지수(BMI)가 증가할수록 외래이용이 증가하는 것으로 나타났으나 입원이용에서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 인구사회학적 요인 및 건강행태 요인을 추가하여 분석한 로지스틱 회귀분석의 결과에서도 체질량지수(BMI)가 증가할수록 외래이용을 많이 하는 것으로 나타났으나 입원이용은 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 인구사회학적 요인에 있어서 남자보다 여자가 외래이용을 더 많이 하는 것으로 나타났으며 연령에서는 연령이 증가함에 따라 외래, 입원이용이 모두 증가하였으며, 60세 이상에서 의료이용을 가장 많이 하는 것으로 나타났다. 결혼에 있어서는 사별, 이혼인 경우가 외래이용을 많이 하는 것으로 나타났으며, 교육수준과 외래이용과의 관계에서는 교육수준이 낮을수록 외래이용을 많이 하였다. 건강행태 요인에 있어서는 비음주군과 비흡연군이 그렇지 않은 군에 비해 의료이용을 많이 하는 것으로 나타났다. 이는 선행연구와 일치하는 결과를 보였다. 이상의 결과를 종합해 볼 때, 체질량지수(BMI)에 따른 외래이용의 차이가 있었으며, 체질량지수(BMI)와 외래이용과의 상호관련성을 확인할 수 있었다. 또한 외래이용은 인구사회학적 요인 및 건강행태 요인과도 관련이 있는 것을 확인할 수 있었다. 향후 국민건강수준향상을 위한 보건정책 수립시 비만을 기준으로 한 정책 입안이 필요하며 비만관련 프로그램의 개발은 성별, 연령과 건강행위와의 연관성 속에서 접근하는 것이 필요하다.

[영문]This research is to effectively manage and provide the basic

materials for health policies by analyzing the relation sh ip between

obesity and medical services use, based on body mass index(BMI) data from the 2007 National Health and Nutrition Examination Survey.

As for obesity assessment standard variables, using the obesity

standards of Korean Society for the Study of Obesity, we have classified body mass index(BMI) below 18.5kg/㎡ as low weight, 18.5-22.9㎏/㎡ as normal weight, 23.0-24.9㎏/㎡ as over weight and above 25.0㎏/㎡ as obesity.

As for socio-demographic factors, we have included gender, age,

educational level, marital status, house ownership and income level, and as for health behavior, included drinking and smoke to measure.

As for statistical analysis, this research used the Chi-square test to verify the statistical significance of medical services use, and as for the re la tionsh ip between body mass index(BMI) and medical services use, we used Logistic regression analysis to analyze it.

The result of this research is as following:

As for univariate analysis that explains the relationship between

body mass index(BMI) and medical services use, as BMI increases, it showed that outpatient visits also increases, but it showed there is no difference in hospitalization use.

Even from the result of the logistic regression analysis where

socio-demographic factors and health behavioral factors were added, as body mass index(BMI) increases, it showed there were more outpatient visits, but hospitalization data was found not to be statistically significant.

As for the socio-demographic factors, it showed that men use

outpatient visits more han women, and as for age, as age went up,

outpatient visits and hospitalization both increased, and it showed above 60 year old group used medical services the most.

As for marital status, it showed widowed and divorced people used

medical services a lot and as for the relationship between education level and outpatient visits, the lower the education level, the more it was to use medical services. This is consistent with previous research results.

As for health behavioral factors, it showed that no drinking and

non-smoking groups had higher medical services use compared to the another group.

By looking at the results above, there were differences in outpatient visits for different body mass index(BMI), and we can confirm that there is a re la tionsh ip between the body mass index(BMI) and medical services use.

Additionally outpatient visits is confirmed to be related to

socio-demographic factors and health behavioral factors.

When developing health policies for improving the health level of

citizens in the future, obesity based policies are needed and as for developing obesity related programs, we need to approach it in relation to gender, age and health behaviors.