본 연구는 수정된 심대사 지수(MCMI)와 자궁내막증 위험 간의 연관성을 조사하며, MCMI가 비침습적 표지자로서 잠재력을 평가하는 것을 목표로 합니다.
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본 연구는 수정된 심대사 지수(MCMI)와 자궁내막증 위험 간의 연관성을 조사하며, MCMI가 비침습적 표지자로서 잠재력을 평가하는 것을 목표로 합니다.
수정된 심장대사 지수(MCMI)는 내장 지방과 지질 대사를 통합한 측정법으로, 대사 질환 연구에 널리 적용되어 왔습니다. 하지만 자궁내막증과의 관계는 철저히 조사되지 않았습니다. 데이터는 1999년부터 2006년까지 진행된 NHANES 조사에서 수집되었습니다. 자궁내막증은 자기보고적 진단을 통해 확인되었습니다. MCMI는 ln(TG × 포도당 / HDL-C) × 허리 / 키로 계산되었습니다. 가중 다변수 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 MCMI와 자궁내막증 간의 연관성을 조사하였다. 제한된 입방 스플라인(RCS) 모델을 적용하여 잠재적인 비선형 관계를 평가하였습니다. 하위 그룹 분석은 인구 하위 그룹 간 연관성 여부를 평가하기 위해 수행되었습니다. 성향 점수 매칭(PSM)을 이용한 민감도 분석도 수행하여 결과의 견고성을 평가하였습니다. 모든 공변량에 대한 조정 후, MCMI 수치가 높으면 자궁내막증 존재와 유의한 관련이 있었습니다(OR = 1.58, 95% 신뢰구간: 1.16-2.15; P = 0.004). 가장 높은 MCMI 후세 분위 참가자들은 가장 낮은 후세 분위에 있는 참가자들에 비해 자궁내막증 확률이 99% 높았습니다 (OR = 1.99, 95% 신뢰구간: 1.10-3.62; P = 0.02). 3세에서 유의미하게 증가하는 추세가 관찰되었습니다(P는 추세 = 0.03). RCS 분석에서 양성의 선형 연관성이 확인되었습니다(전체 효과 P = 0.004; P는 비선형성 = 0.20). 하위 그룹 분석에서는 유의미한 상호작용이 없었으며, 민감도 분석 결과는 연관성의 견고성을 확인했다. 높은 MCMI는 자궁내막증과 유의미하게 연관되어 있어 단순하고 비침습적인 바이오마커로서의 잠재적 유용성을 뒷받침했습니다. 이 연관성을 명확히 하기 위해서는 임상적으로 확정된 진단과 종단적 설계를 활용한 추가 연구가 필요합니다.
자궁내막증은 전 세계 가임기 여성의 약 10%에 영향을 미치며, 자궁 외부에 자궁내막과 유사한 조직이 존재하는 것이 특징입니다. 이 질환은 만성 염증, 골반 통증, 불임을 유발하며, 삶의 질에 상당한 영향을 미칩니다. 복강경은 여전히 진단의 금본위로 남아 있지만, 그 침습적 특성 때문에 특히 무증상자에서 조기 발견이 제한됩니다. 위험군 여성을 식별하거나 계층화하는 신뢰할 만한 비침습적 바이오마커는 여전히 6,7,8이 부족합니다.
최근 증거는 지질과 포도당 경로와 관련된 대사 장애가 자궁내막증과 관련이 있을 수 있음을 시사합니다. 역학 연구들은 자궁내막증과 체질량지수(BMI)를 연관시키고, 허리-엉덩이 비율(WHR) 보정 BMI와 관련된 유전적 좌위가 자궁내막증 유전자좌와 겹치는 것으로 나타났으며, 이는지방 분포와 관련된 공유 경로를 나타낸다. 9. 미국과 영국의 대규모 인구 연구에서도 자궁내막증 여성에서 중성지방(TG) 수치가 더 높다는 보고가 있습니다10,11. 또한, 고지방 식습관은 복막 염증 증가와 더 심한 복통과 연관되어 있습니다12. 내장 지방 축적은 만성 저등급 염증 상태를 촉진하여 자궁외 자궁내막 조직의 유착, 침투 및 생존을 촉진할 수 있는 미세환경을 만듭니다13,14.
포도당 대사도 영향을 줄 수 있습니다. 근거에 따르면 자궁내막증 여성은 혈당 조절 장애의 징후를 보인다15. 멘델 무작위화 분석 결과, 유전적으로 예측된 공복 인슐린 증가가 자궁내막증 위험 증가와 연관됨을 보여줍니다16. 트리글리세리드-포도당(TyG) 지수와 같이 TG와 포도당을 통합하는 복합 대사 지표들도 자궁내막증과 양상관을 보였습니다17. 이 결과들을 종합해 보면, 대사 불균형의 더 넓은 패턴을 시사합니다. 지질과 포도당 대사의 복합 장애가 지질 이상만으로는 자궁내막증과 관련된 대사 환경을 더 잘 특성화할 수 있습니다.
MCMI는 이전의 심장대사 지수(CMI)를 확장한 버전으로 개발되었습니다. 이 성분은 TG, 공복 혈당(FBG), 고밀도 지단백 콜레스테롤(HDL-C), 허리 둘레(WC), 키까지 포함하여 CMI의 원래 지질 기반 성분에 혈당 상태를 추가합니다. 이 확장은 MCMI가 지질-포도당 대사와 내장 지방 비율을 보다 포괄적으로 반영할 수 있게 합니다18. MCMI의 모든 구성 요소는 일상적인 실험실 및 인체측정 측정에서 얻어져 임상 및 역학 환경 모두에서 실용적이고 비침습적인 지표입니다. 포도당 조절의 장애도 자궁내막증과 연관되어 있으므로, 혈당 상태를 포함하면 MCMI는 이 상태와 생물학적으로 관련된 대사 특성을 포착할 수 있습니다. CMI는 자궁내막증과 연관되어 있으며, 간 질환, 심혈관 질환, 모든 원인 사망과 같은 대사 결과와 관련이 있으나(20,21,22), MCMI와 자궁내막증 간의 관계는 아직 조사되지 않았습니다.
이 연구는 1999년부터 2006년까지 국립건강영양검사조사(NHANES) 데이터를 활용하여 미국 인구에서 MCMI와 자궁내막증 유병률 간의 연관성을 조사하는 것을 목표로 했습니다. MCMI가 자궁내막증의 존재와 관련이 있는지 평가함으로써, 본 연구는 MCMI가 비침습적 지표로서 잠재적 관련성을 명확히 하고, 임상적으로 확진된 진단을 포함하는 향후 연구의 기초를 마련하고자 합니다.
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데이터 출처
NHANES는 미국 내 개인들의 건강과 영양을 평가하는 전국 대표 감시 프로그램입니다. 이 조사는 국립보건통계센터(NCHS)에서 실시하며, 인구 기반 코호트를 모집하기 위해 계층화된 다단계 표본추출 프레임워크에 의존합니다. 정보는 구조화된 면담, 표준화된 신체검사, 실험실 평가를 통해 수집됩니다. 모든 설문 절차는 NCHS 윤리 심사 위원회의 승인을 받으며, 모든 참가자로부터 사전 동의를 받습니다. NHANES는 완전히 식별 해제된 공공 사용 파일을 공개하기 때문에, 본 연구와 같은 2차 분석에는 추가적인 기관 윤리 승인이 필요하지 않습니다.
연구 대상
데이터는 1999년부터 2006년까지 NHANES 주기에서 수집되었으며, 자궁내막증 정보는 이 조사 연도에만 수집되었습니다(그림 1). 초기 데이터셋에는 41,474명의 참가자가 포함되었습니다. 먼저 20,264명의 남성 참가자를 제외하고, 21,210명의 적격 참가자를 남겼습니다. 그 후 자궁내막증 데이터가 없는 15,653명, MCMI 데이터가 없는 3,088명, 체중 측정이 없는 156명을 제외하여 최종 분석 표본 2,313명을 만들었습니다.
자궁내막증 평가
자궁내막증은 자가 보고를 통해 평가되었습니다. 참가자들은 "의사에게 자궁내막증 진단을 받은 적이 있나요?"라는 질문을 받았습니다. "예"라고 답한 사람들은 자궁내막증으로 분류되었습니다.
MCMI 평가
이 연구에서 MCMI는 독립 변수였습니다. TG(mg/dL), FBG(mg/dL), HDL-C(mg/dL), WC(cm), 높이(cm)를 사용하여 다음 공식에 따라 계산되었습니다.

공변량
이전 문헌17을 따라, 이 분석은 연령(연도), 빈곤소득비율(PIR), 인종(백인, 흑인, 히스패닉 및 기타), BMI(kg/m²), 교육 수준(고등학교 미만, 고등학교 졸업, 고등학교 이상), 흡연 여부(예/아니오), 음주 여부(예/아니오), 당뇨병 병력(예/아니오), 고혈압 병력(예/아니오), 혼인 여부(결혼 여부, 결혼 적이지 않고 별거 중), 초경 나이(나이), 출산 기간(시간), 그리고 외부 호르몬 사용(예/아니오). BMI는 체중 kg을 키m2로 나눈 값으로 계산되었습니다. PIR은 연간 가구 소득과 연방 빈곤 기준의 비율을 나타냅니다. 흡연은 평생 ≥100개비를 피운 것으로 정의되었고, 음주는 ≥12잔의 알코올 음료를 마신 것으로 정의되었습니다. 당뇨병과 고혈압은 의사가 자기로 진단한 것에서 확인되었습니다. 외인성 호르몬 사용은 여성 호르몬 제제의 사용으로 정의되었습니다.
통계 분석
NHANES의 복합 표본추출 프레임워크를 고려하고, 조사 가중치를 적용하여 인구 대표성 추정치를 산출하였습니다. 누락된 공변량 값은 다중 보정을 통해 해결되었습니다. 연속 변수는 표준오차가 있는 평균으로 제시되었고, 범주별 변수는 카운트 및 백분율로 요약되었습니다. MCMI와 자궁내막증 간의 관계는 가중 다변수 로지스틱 회귀분석을 통해 조사되었으며, 결과는 95% 신뢰구간(CI)을 포함한 조정 오즈비(OR)로 표현되었습니다.
RMS 패키지에 적합된 가중 제한 입방 스플라인(RCS) 모델을 사용하여 잠재적 비선형 연관성을 조사하였다. 기본 매듭 배치 규칙에 따라 3개의 매듭이 MCMI 분포의 10백분위수, 50분위수, 90백분위수에 위치했습니다. 전체 연관성과 비선형성 검정 모두에서 P-값이 보고되었습니다. 사전에 정의된 공변량 전체에 걸쳐 하위 그룹 분석이 수행되었습니다.
민감도 분석에서는 MatchIt 패키지를 사용하여 1:3 최근접 이웃매칭 25,26을 사용하여 성향 점수 매칭(PSM)을 수행하였습니다. 성향 점수 모델에는 연령, PIR, 인종, BMI, 학력, 흡연 상태, 음주, 당뇨병, 고혈압, 혼인 여부, 초기, 출산 여부, 외인성 호르몬 사용 등이 포함되었습니다. 캘리퍼는 명시되어 있지 않았습니다. 매칭 품질은 매칭 후 공변량 균형을 기반으로 평가되었으며, 매칭된 코호트에서 가중 로지스틱 회귀를 반복하였습니다. 양측 P 값 < 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다. 분석에 사용된 R 패키지는 재료표에 나열되어 있습니다.
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참가자 특성
표 1은 참가자들의 기초 특성을 제시하며, 대조군(n = 2,139)과 자궁내막증 그룹(n = 174)으로 분류합니다. 분석 결과 대조군과 비교했을 때 자궁내막증 그룹은 MCMI와 평균 연령이 유의하게 높았습니다. 인종별로 뚜렷한 차이가 관찰되었는데, 자궁내막증 그룹에서 백인 비율이 더 높았습니다. 자궁내막증 그룹 참가자들은 고등학교 이후 교육을 마친 비율도 더 높았다. 혼인 여부와 관련해서는, 자궁내막증 그룹이 결혼 또는 별거 중인 비율이 더 높았으나 미혼 비율은 낮았습니다. 또한, 자궁내막증 그룹에서 흡연율이 더 높았습니다. 외인성 호르몬 사용도 자궁내막증 환자들 사이에서 더 흔했습니다. 그러나 BMI, PIR, 초기 연령, 고혈압, 당뇨병, 음주, 또는 임신 태도 측면에서 두 그룹 간에 유의미한 차이는 없었습니다.
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이 연구는 1999년부터 2006년까지 NHANES 데이터를 활용해 미국 여성의 MCMI와 자궁내막증 간의 관계를 처음으로 탐구한 연구입니다. 우리의 결과는 여러 교란 요인을 조정한 후에도 MCMI 수치가 높음과 자궁내막증 유병률 사이에 유의미한 양의 상관관계가 있음을 보여줍니다. 이 결과는 MCMI 수치가 높음과 자궁내막증 사이에 일관된 연관성이 있음을 시사하며, MCMI가 이 질환의 전형적인 대사 특성을 반영할 수 있음을 시사합니다.
우리 연구는 자궁내막증이 있는 여성과 없는 여성의 특성에서도 주목할 만한 차이를 밝혀냈습니다. 자궁내막증 여성은 고령이었으며, 이는 복강경 진단에 내재된 지연과 일치한다27,28. 백인 여성 중 자궁내막증 진단을 받은 비율이 더 높아, 인종별 감수성 차이가 있을 가능성을 시사합니다....
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저자들은 상충하는 이해관계가 없다고 선언한다.
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| Forestploter 패키지 (버전 1.1.2) | 크랜 | 해당 없음 | 숲 구획을 생성하는 데 사용되는 R 패키지입니다. |
| MatchIt 패키지 (버전 4.5.5) | 크랜 | 해당 없음 | R 패키지는 1:3 최근접 이웃 성향 점수 매칭에 사용됩니다. |
| MICE 패키지 (버전 3.16.0) | 크랜 | 해당 없음 | R 패키지는 누락된 공변량 데이터의 다중 보정에 사용됩니다. |
| NHANES 데이터셋 (1999– 2006) | 미국 질병통제예방센터(CDC) | 해당 없음 | 국가 건강 및 영양 검사 조사(NHANES)의 공개 데이터셋입니다. 접속: https://www.cdc.gov/nchs/nhanes |
| R 소프트웨어 (버전 4.5.1) | R 통계 컴퓨팅 재단 | 리드:SCR_001905 | 모든 분석에 사용되는 통계 컴퓨팅 환경. |
| RMS 패키지 (버전 6.8-1) | 크랜 | 해당 없음 | R 패키지는 제한된 큐빅 스플라인 모델링에 사용됩니다. |
| 설문 패키지 (버전 4.4-2) | 크랜 | 해당 없음 | NHANES 설문조사 가중 회귀분석에 사용되는 R 패키지입니다. |
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