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 한국 초고령 노인에서 폭염한파와 오존이 사망에 미치는 단기적 영향

◈ 목차

◾︎ Abstract

◾︎ 서론

◾︎ 방법

   1. 연구자료

   2. 통계분석
◾︎ 결과

   1. 극한기온 건강영향

   2. 오존 노츨에 따른 건강영향

◾︎ 논의

◈본문

Abstract

최근 해외 연구에서 노령인구(65세 이상)는 비노령인구(65세 미만)에 비해 극한기온으로 인한 건강영향이 큰 것으로 보고되고 있다. 국내 연구에서도 노년층에서 대기오염물질과 오존이 증가함에 따라 외래 및 응급실 이용이 증가하는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 기존연구보다 연령군을 세분화하여 기후변화로 인한 노령인구의 건강영향을 분석하였다. 연구분석을 위한 일별, 원인별 사망자 수는 집계 자료인 통계청 사망원인자료를 이용하였다. 분석 결과 고온 및 저온에서 총사망, 심뇌혈관질환 사망 증가를 확인하였다. 또한 대기 중 오존에 대한 단기노출과 노령인구의 사망 관련성을 분석하였다. 연구 결과 오존 노출로 인한 비사고사망 증가는 80세 이상 집단에서만 관찰됨을 확인하였다.이러한 경향은 전체 심뇌혈관 질환에서도 80세 이상 집단에서만 관련성을 보였다. 본 연구는 노령인구에서 연령대별로 위험이 동일하지 않고 그 중 최고령층에서 위험이 급격히 증가한다는 것을 확인했다는 점에서 의의를 가진다

서 론

노령인구는 생리적 예비 능력 부족, 환경유해인자를 회피하기 위한 자원‧기능 부족, 동반질환 등을 이유로 환경보건 측면에서 취약한 집단으로 보고되고 있다[1]. 최근 해외 연구에서 노령인구(65세 이상)는 비노령인구(65세 미만)에 비해 극한기온으로 인한 건강영향이 큰 것으로 보고되고 있다. 국내 연구에서도 노년층에서 대기오염물질과 오존이 증가함에 따라 외래 및 응급실 이용이 증가하는 것으로 보고되고 있다[2]. 그러나 기존 국내‧외 연구는 대부분 전체 연령층 또는 전체 성인 연령층을 대상으로 연구를 수행하고 이후 고령자에 대해서 하위 그룹분석을 수행하였다. 각 연령대에서 기후변화의 건강영향이 어떻게 차이가 나는지 확인할 수 있는 연구 방법이긴 하나 고령자 특이적인 노출및 결과가 확인되지 않는 단점이 있다. 또한 고령사회에서 60세 또는 65세 이상을 모두 하나의 고령자로 분류하기 보다 좀 더 세부적인 연령 범주화로 고령 초기(young-old), 중기(old-old), 후기(oldest old)의 건강 영향을 확인하는 것도 필요하다. 노출(exposure) 측면에서도 많은 연구가 고온 및 저온의 영향을 연구하였으며[3-5] 대기오염물질에 대한 영향을 분석한 연구는 드물다. 대기오염물질 중 오존은 기온이 상승할수록 농도가 높아진다. 이런 특성으로 오존은 기후변화로 인해 농도가 상승할 것으로생각되고 있다[6]. 이에 본 연구는 기존 연구보다세분화된 연령을 대상으로 집계 자료원인 통계청 사망원인 자료을 이용하여 기후변화로 인한 노령인구의 건강영향을 분석하였다.

방 법

1. 연구자료

1) 기상자료

기상청에서 제공한 전국 종관기상관측소(http://data.kma.go.kr/cmmn/main.do)가 위치한 지역의 일평균 값을 16개 시도별 일평균으로 계산하여 이용하였다. 16개 시도별 기상변수(일평균 기온, 습도, 체감기온 등)의 평균값을 산출하였다.

2) 일별 오존 농도 자료 

한국환경공단 에어코리아 웹사이트(https://www.airkorea.or.kr)에서 제공하는 대기오염측정망에서 2006년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 측정된 일별 시간별 오존 농도를 구득하였다. 오존의 경우 고온 및 자외선에 의해 발생하는 물질로 일중 변동이 커서 통상 시간별 오존 농도로부터 일별 8시간 최고 농도를 계산하였다. 각 도시에서 운영되고 있는 대기오염 측정망의 측정소 농도를 7개 시도별로 평균하였다. 분석 대상 지역을 7개 대도시(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산)로 한정한 것은 노출을 측정하는 대기오염측정소가 대도시 지역을 벗어난 곳에서는 충분하지 않기 때문이다.

3) 통계청 사망원인 자료

통계청 사망원인 통계로부터 2006년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 지역별 일별 사망자 수를 이용하였다. 표준질병분류 기준(International Classification of Diseases [ICD]-10)으로 각 원인에 따라 사망자 수를 추출하였다. 노령 인구에서의 관련성을 분석하고 전체 인구집단과 비노령인구집단 과 비교하기 위해 연령군을 전체, 65세 미만, 65–79세, 80세 이상으로 구분하여 일별 사망자 수를 추출하였다.

4) 연계자료

본 연구에서는 기상 자료, 일별 오존 농도 자료와 통계청 사망원인 자료를 시도별, 일자별로 연계하여 구축하였다.

2. 통계 분석

1) 극한기온 건강영향

분배시차 비선형모형(distributed lag non-linear model)을 이용하여 7일간의 노출로 인한 총효과를 분석하였다. 각 모형은 상대습도, 요일, 지역, 장기추세를 보정하였으며 분석결과는 건강결과 별로 최소사망온도를 기준(reference)으로 고온과 저온 시 상대위험을 제시하였다. 연중 기온 중 90퍼센타일인 위험도가 가장 낮은 최소사망온도를 25℃로 설정하여저온(–12℃) 및 고온(33℃)일 때의 상대위험도(relative risk)를 산출하였다. 본 연구 분석은 R software (version 4.2.0; R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) 프로그램을 이용하여 분석하였다.

2) 오존 노출에 따른 건강영향

시계열분석을 위해 오존농도를 독립변수로 하고 일별 각 사망자 수를 종속변수로 하는 일반화부가혼합모형(generalized additive mixed model)을 구축하였다. 이 모형은 7개 대도시의 관련성을 통합적으로 분석하기 위해 7개 대도시를 무작위효과로 포함하였다. 모형에는 기상요인과 요일, 장기 추세가 공변수로 포함되었다. 기상요인은 기상청 자료에서 각 도시의 2006년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지의 기상기록으로부터 추출하여 당일 평균 기온, 이전 7일 평균 기온,평균 습도를 포함하였다. 각 사망원인별 개별 모형을 구축하여 회귀계수(β)와 상대위험도를 정리하였다. 이 모형에서 도출되는 회귀계수에 지수함수(exponential)를 적용하여 상대위험도를 구하였다. 또한 연령군에 따른 개별 모형을 구축하였다. 본 연구 분석은 R software (version 4.2.0; R Foundation for Statistical Computing) 프로그램을 이용하여 분석하였다.

...................(계속)

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