체질량지수와 심방세동 발생 간의 연관성 : Parametric g-formula를 이용한 인과성 추론 분석

Abstract

Background: Atrial Fibrillation(AF) is an irregular heartbeat originating in the upper chambers of the heart, and its prevalence is increasing with the aging population. Various factors, including age, gender, and obesity, influence the incidence of AF, with rising obesity rates considered a significant factor. Most previous studies have been observational, limiting their ability to establish causality and adequately consider various time-varying factors. To address these limitations, international research has employed causal inference methods like the parametric g-formula, but such studies are scarce in South Korea. Therefore, this study aims to apply the parametric g-formula to longitudinal observational data to examine the impact of Body Mass Index(BMI) on the incidence of AF, considering time-varying factors and their relationships. Methods: This study utilized data from the Ansan and Ansung community-based cohorts of the Korean Genome and Epidemiology Study, spanning from the 1st follow-up survey(2003-2004) to the 8th follow-up survey(2017-2018). A total of 2,536 participants with no missing values for study variables were selected. To examine the association between BMI and the incidence of AF, time-fixed and time-dependent Cox proportional hazards models were used. Additionally, the parametric g-formula was employed to assess the risk of AF incidence based on changes in BMI for causal inference. Results: The study confirmed the association between BMI and the incidence of AF using the Cox proportional hazards model and the causal inference method, the parametric g-formula. While the time-fixed Cox proportional hazards model did not indicate a statistically significant effect of BMI on the incidence of AF, both the time-dependent Cox proportional hazards model and the parametric g-formula revealed a significant effect. The time-dependent Cox proportional hazards model indicated that the risk of AF incidence was approximately 2.46 times(95% CI 1.24-4.90) higher in the obese group compared to the normal weight group. The parametric g-formula analysis revealed that the risk of AF incidence was about 1.54 times(95% CI 1.08-2.17) higher when all participants were overweight and about 2.43 times(95% CI 1.16-4.55) higher when all participants were obese compared to when all participants had normal weight. Conclusion: BMI influences the incidence of AF, suggesting that maintaining a BMI below 25 kg/m² could help prevent AF. These findings provide additional evidence emphasizing the necessity and importance of weight management in preventing AF.

연구 배경: 심방세동은 심장의 상부에서 시작하는 불규칙한 심장 박동으로 고령화와 함께 점차 증가하고 있다. 연령, 성별, 비만 등 다양한 요인이 심방세동 발생에 영향을 미치며, 특히 비만율 상승이 중요한 요인으로 간주되고 있다. 대부분의 선행 연구는 관찰 연구로 인과관계를 확립하는 데 한계가 있으며, 시간에 따라 변하는 다양한 요인들을 충분히 고려하지 못했다. 이러한 제한점을 보완하기 위해 해외에서는 parametric g-formula와 같은 인과성 추론 방법을 사용한 연구들이 진행되고 있으나, 국내에서는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 종적 관찰 데이터에 parametric g-formula를 적용하여 시간에 따라 변하는 요인들과 그 요인들 간의 관계를 함께 고려하여 체질량지수가 심방세동 발생에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 연구 방법: 본 연구는 한국인유전체역학조사사업의 안산, 안성 지역사회 기반 코호트 자료를 사용하여 1차 추적조사(2003년-2004년)부터 8차 추적조사(2017년-2018년)까지의 자료를 사용하였다. 연구 대상자는 연구 변수에 결측이 없는 2,536명을 선정하였다. 체질량지수와 심방세동 발생 간의 연관성을 확인하기 위해 시간-고정 콕스 비례위험 모형과 시간 종속형 콕스 비례위험 모형을 사용했으며, 인과성 추론을 위해 parametric g-formula를 이용하여 체질량지수 변화에 따른 심방세동 발생 위험을 확인하였다. 연구 결과: 본 연구는 콕스 비례위험 모형과 인과성 추론 방법인 parametric g-formula를 사용하여 체질량지수와 심방세동 발생 간의 연관성을 확인하였다. 시간-고정 콕스 비례위험 모형에서는 체질량지수가 심방세동 발생에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았으나, 시간 종속형 콕스 비례위험 모형과 parametric g-formula에서는 체질량지수와 심방세동 발생 간의 유의미한 연관성이 확인되었다. 시간 종속형 콕스 비례위험 모형에서는 정상 대비 비만 군에서 심방세동 발생 위험이 약 2.46배(95% CI 1.24-4.90) 높은 것으로 확인되었다. Parametric g-formula를 통한 분석 결과에서는 모든 대상자가 정상 체중인 경우에 비해 모든 대상자가 과체중인 경우 심방세동 발생 위험이 약 1.54배(95% CI 1.08-2.17) 높았고, 모든 대상자가 비만인 경우 약 2.43배(95% CI 1.16-4.55)로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 체질량지수가 심방세동 발생에 영향을 미치며, 심방세동 발생을 예방하기 위해서는 체질량지수를 25 kg/m² 미만으로 유지하는 것이 도움이 될 수 있음을 확인하였다. 해당 연구 결과는 심방세동 예방에 체중 관리의 필요성과 중요성을 강조하는 데에 추가적인 근거를 제공한다.