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검색결과 2개 논문이 있습니다
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제39권 제2호

고온이 사망에 미치는 영향에 대한 메타분석
High Temperature-Related Mortality in Korea: A Meta-Analysis of the Empirical Evidence
우경숙(한양대학교) ; 김대은(노스캐롤라이나대학교) ; 채수미(한국보건사회연구원)
Woo, Kyung-Sook(Hanyang University) ; Kim, Dae Eun(University of North Carolina at Chapel Hill) ; Chae, Su Mi(Korea Institute for Health and Social Affairs) 보건사회연구 , Vol.39, No.2, pp.10-36 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2019.39.2.10
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Abstract

In Korea, climate change and high temperatures have a significant impact on health and society as a whole. We aimed to provide a meta-analysis of epidemiologic evidence regarding high temperature-related mortality in Korea. The pooled results suggest that for a change in temperature condition, the risk of total mortality increased 5% (95% CI: 3-6%) for 1℃ increase, 8% (95% CI: 2-14%) for heatwave exposure. However, it was difficult to identify differences in risk of mortality by gender, age, region and cause of death due to high temperatures and to assess the impact of heatwave on mortality under different heatwave definitions. Nevertheless, it was possible to ensure that the risk of mortality over 75 was higher than that under 75 for heatwave exposure. High temperatures were also associated with increased risk of death for cardiovascular disease and respiratory diseases. It is necessary to define groups that are sensitive to high temperatures and to identify the magnitude of their impact in the future, and to provide in-depth studies of the temperature threshold that the country and the community should respond to.

초록

우리나라에서는 최근 기후변화와 여름철 이상 고온 현상이 건강을 비롯한 사회 전반에 중대한 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 우리나라를 배경으로 고온 노출에 따른 사망의 위험을 평가한 기존의 연구들을 메타 분석하여, 현재까지 확인된 근거의 실태를 파악하고자 했다. 분석 결과, 기온이 1℃ 증가할 때 사망의 위험이 5%(95% CI: 3-6%) 증가했으며, 비폭염 기간에 비해 폭염 기간에 사망의 위험이 8% 증가(95% CI: 2-14%)했다. 그러나 국내 연구 수가 제한적이어서 각기 다른 폭염의 정의별로 사망의 위험을 평가하지 못했으며, 하위집단별 분석에서 취약인구집단의 위험을 충분히 규명하기 어려웠다. 그럼에도 75세 이상 고령 인구집단에서는 고온의 분석단위와 관계없이 사망의 위험이 통계적으로 유의하게 증가했음을 확인했다. 또한 고온은 심뇌혈관질환, 호흡기 질환으로 인한 사망 위험의 증가와 관련이 있었다. 향후 고온의 건강영향에 대한 인식을 제고할 필요가 있으며, 이를 위해 우리나라에 적용 가능한 폭염의 기준을 마련하고, 고온 노출에 민감한 집단에 대한 건강영향을 평가하고 지원할 필요가 있다.

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Abstract

초록

이 연구는 체계적 문헌고찰을 통해 국내 보건의료분야 다수준 분석의 동향을 파악하고 논문의 질적 평가를 목적으로 비뚤림 위험 평가를 시행하여 향후 보건의료 분야 다수준 분석기법의 유용성을 높이는 목적으로 연구를 수행하였다. 2000년 1월 1일 부터 2014년 12월 31일까지 국내외 웹 기반 학술 데이터베이스에 출판된 59편의 논문을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 통계적 유의성을 보인 지역 변인은 전체의 20.9%로 다소 낮았다. 둘째, 가장 많이 사용된 지역 변인은 사회문화적 특성이었으며, 지역에 대한 평판 관련 변인 중 40.7%가 통계적 유의성을 보였다. 셋째, 건강행태・지식・신념 관련 요인 연구가 전체의 34.4%로 다수를 차지하였다. 넷째, 4편의 연구가 개인변인에 의한 연구 결과의 비뚤림 위험 가능성이 나타났다. 지역변인 측면에서는 급내 상관계수 관련정보 미제공(28편, 47.4%), 30개 이하 지역표본 사용(29편, 49.2%), 지역변인 간 상관관계분석 미실시(36편, 69.2%), 지역변인 기초 정보 제공 미흡(15편, 25.4%)으로 인하여 비뚤림 위험 가능성이 확인되었다. 신뢰성 높은 자료의 이용, 다양한 지역변수의 활용, 변인 간 상관관계를 포함한 비뚤림 위험 방지를 위한 사전 점검, 지역 특성이 건강에 영향을 미치는 기전의 구체화 등의 작업이 이루어진다면 다수준 분석은 질병에 대한 이해와 효과적인 개입수단을 발견하는데 보다 유용한 수단으로 활용될 수 있을 것이다.;This study was conducted to identify the status of studies on multilevel analysis concerning Koreans’ health, validate the assessment of risk of bias to assess the quality of journals, and provide a basis for practicing multilevel analysis for future public health. We analyzed a total of 59 studies published from January 1, 2000 to December 31, 2014 in domestic and international journal databases. The findings include the following. First, only 20.9% of total had statistical significance. Second, the regional reputation was the most frequently used variable with a statistical significance on health. Third, 34.4% were on health behaviour, knowledge or attitude. Fourth, 4 studies (6.7%) were identified with a potential risk of bias caused by individual variables. There were journals with missing in ICC (28, 47.4%), the use of regional sample under 30 (29, 49.2%), missing in a correlation analysis between regional variables (36, 69.2%), and missing in basic information on region data (15, 25.4%). These would cause the risk of bias. It will be a useful analytical tool to understand the causes of health when executing reliable data, using diverse regional variables, doing pretest to prevent risk of bias such as correlation analysis between regional variables and specifying mechanisms of health affected by regional characteristics.

Health and
Social Welfare Review