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연구 논문

적혈구 분포 폭 대 알부민 비율과 편두통: 인구 기반 연구에서 유병률 및 전원인 사망률과의 연관성

247 조회수

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DOI:

10.3791/70638

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2026년 3월 31일

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1Department of Pain Medicine, Nanjing Jinling Hospital, Affiliated Hospital of Medical School, Nanjing University, 2Suzhou Science & Technology Town Hospital, Affiliated Hospital of Medical School, Nanjing University, 3Xiangya Stomatological Hospital and Xiangya School of Stomatology, Central South University

이 논문에서

요약

본회의 연구에서는 NHANES 1999–2004 데이터를 활용하여 편두통 환자 중 편두통 유병률 및 전인 사망률과 적혈구 분포 폭 대 알부민 비율의 연관성을 평가하였습니다. 우리는 높은 RAR 수치가 편두통 참가자 중 편두통 발생 가능성 증가와 모든 원인에 의한 사망 위험 증가와 유의한 관련이 있음을 발견했습니다.

초록

편두통은 상당한 이환율과 전신 염증 변화와 관련된 흔한 원발성 신경혈관 질환입니다. 적혈구 분포 폭-알부민 비율(RDW-대 알부민 비율, RAR)은 전신 염증과 영양 상태를 나타내는 새로운 지표입니다; 그러나 대규모 인구 집단에서 편두통 결과와의 연관성을 평가하는 표준화된 접근법은 제한적입니다. 이 연구는 1999년부터 2004년까지 진행된 국가건강영양검사조사(NHANES) 데이터를 활용하여 RAR과 편두통 유병률 및 편두통 환자들의 모든 원인 사망률 간의 관계를 평가했습니다. 횡단면 분석에는 총 8,781명의 참가자가 포함되었고, 사망률 결과에 대해서는 편두통 환자 1,762명이 추적 관찰되었습니다. 연관성을 평가하기 위해 다변수 로지스틱 모델과 콕스 회귀 모델이 사용되었습니다. 잠재적 교란 요인을 보정한 결과, 높은 RAR 수치는 편두통 발생 가능성 증가와 유의하게 연관되어 있었습니다. 편두통 환자 중 RAR 상승은 모든 원인 사망률 증가와 독립적으로 연관되어 있었습니다. 이러한 발견은 RAR이 편두통 및 부작용 위험이 높은 개인을 식별하는 간단하고 접근 가능한 바이오마커 역할을 할 수 있음을 시사하며, 위험 계층화 및 임상 관리에서 그 잠재적 가치를 강조합니다.

서론

편두통은 일반적으로 일측성 맥박성 두통과 함께 메스꺼움, 구토, 광공포증, 음영공포증 등의 동반 증상을 동반하는 흔한 원발성 신경혈관 질환입니다. 전 세계적으로 장애와 질병 부담의 주요 원인 중 하나로 평가받으며, 삶의 질과 사회경제적 생산성에 부정적인 영향을 미친다. 편두통 발작은 반복적이며 여러 요인에 의해 유발되며, 심혈관 질환, 불안, 우울증 등 동반 질환의 위험을 높인다 3,4. 시간이 지남에 따라 반복적인 공격은 중추신경계의 구조적 또는 기능적 변화를 유발할 수 있으며, 이는 조기 식별과 위험 계층화의 임상적 중요성을 강조합니다. 새로운 증거는 전신 염증이 편두통 병태생리에서 핵심적인 역할을 하며, 신경혈관 기능 장애가 질병의 시작 및 진행과 연관되어 있음을 시사합니다5.

적혈구 분포 폭(RDW)은 일상적인 혈액학적 매개변수로, 적혈구 크기의 변동성을 반영하며, 전신 염증, 산화 스트레스, 다양한 질병에서 부작용과 연관되어 있습니다 6,7,8. 혈청 알부민은 가장 풍부한 혈장 단백질로, 콜로이드 삼투압 유지, 항염증 및 항산화 효과를 발휘하며 혈소판 응집 조절에 필수적인 역할을 합니다. 알부민 수치는 영양 상태와 염증 활동 모두에 의해 영향을 받아 전신 건강과 예후를 나타내는 널리 사용되는 지표입니다11.

최근에는 복합 염증-영양 바이오마커가 임상적으로 큰 주목을 받고 있습니다. 그중 적혈구 분포 폭-알부민 비율(RAR)은 전신 염증과 영양 상태를 통합하는 새로운 지표로 등장했습니다12. 이전 연구들이 RDW 또는 알부민을 개별적으로 광범위하게 조사했지만, RDW는 주로 염증 부담을 반영하는 반면, 저알부민혈증은 일반적으로 염증 증가나 영양실조를 나타냅니다 8,9. 이 두 차원을 통합함으로써 RAR은 전신 건강에 대한 보다 안정적이고 포괄적인 평가를 제공하며, RDW나 알부민만을 비교할 수 있는 잠재적 이점을 제공합니다. 실제로 최근 증거는 RAR과 헤모글로빈-적혈구 분포 폭 비율(HRR)과 같은 복합 지수가 심낭염, 심근염과 같은 염증성 심장 질환에서 상당한 임상적 관련성을 가지며, 예후 염증 지표로서 강력한 생물학적 타당성을 강조합니다13,14. 더 나아가, 증가하는 문헌들은 RAR 상승이 심혈관 질환, 신장 질환, 위장관 천공, 우울증 등 다양한 전신 질환의 유병률과 연관되어 있음을 시사합니다. RAR은 또한 다양한 임상 환경에서 예후가 좋지 않은 예측 변수로 작용하는 것으로 입증되었으며, 고혈압 전단계 및 고혈압 인구에서 사망 위험 증가와 연관되어있습니다. 이러한 발견은 RAR이 전신 질환뿐만 아니라 부정적 임상 결과 예측에도 활용되는 다목적 바이오마커로서의 잠재력을 강조하며, 편두통과 관련하여 RAR의 연구를 정당화합니다. 이들 질환과 편두통 사이에 전신 염증의 병태생리학적 기전이 공유되어 있을 때, 우리는 RAR이 편두통 유병률과 관련된 모든 원인 사망률을 평가하는 데 유용하고 포괄적인 바이오마커가 될 수 있다고 가설을 세웠습니다.

국가 건강 및 영양 검사 조사(NHANES) 데이터를 사용하여 이 연구는 대규모 전국 대표 코호트에서 RAR과 편두통 유병률의 연관성을 체계적으로 조사하였습니다. 우리는 편두통 환자 중 RAR과 전원인 사망률 간의 관계를 추가로 평가하고, 비선형적 용량-반응 패턴을 탐색하며, 장기 결과에 대한 RAR의 예측 가치를 평가하였습니다. 우리는 높은 RAR 수치가 편두통 유병률 증가와 모든 원인 사망률 증가와 유의한 연관이 있다고 가설을 세웠습니다. 궁극적으로 본 연구는 RAR이 임상의의 위험 계층화, 조기 개입 전략 안내, 일상 편두통 치료에서의 예후 평가 개선을 돕는 간단하고 접근 가능한 바이오마커 역할을 할 수 있는지 확인하는 것을 목표로 합니다.

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프로토콜

NHANES 데이터 수집 프로토콜은 미국 국립보건통계센터(NCHS) 연구 윤리 심사 위원회(ERB)에서 승인받았습니다. NHANES 데이터셋이 공개되어 있기 때문에, 연구자들은 자체 기관 검토 위원회(IRB)의 추가 승인이 필요하지 않습니다.

연구 대상 집단 및 자격 기준
NHANES는 다단계 층별 확률 표본추출 설계를 사용하며, 가정 면담, 표준화된 신체검사, 이동 진료 센터(MEC)에서의 실험실 평가를 통해 포괄적인 건강 및 영양 정보를 수집합니다. 1999년부터 2004년까지의 공개 자료를 분석하였습니다. 데이터가 완전히 익명화되고 공개적으로 접근 가능했기 때문에, 이 회고적 연구는 추가적인 윤리적 승인이 필요하지 않았습니다. 이 연구는 두 가지 요소로 구성되었습니다: (1) RAR과 편두통 발생 간의 연관성을 조사한 횡단면 분석, (2) 편두통 환자의 RAR 수치와 모든 원인 사망률 간의 관계를 평가하여 예후적 가치를 평가하는 전향적 코호트 분석. 그림 1 은 JoVE 지침에 따라 전체 연구 설계와 참가자 선발 워크플로우를 보여줍니다. 간단히 말해, 20세 ≥ 15,332명의 참가자가 처음에 고려되었습니다. 제외 기준을 적용하고 누락된 데이터를 고려한 결과, 8,781명의 참가자가 횡단면 분석에 포함되었습니다. 누락된 데이터는 완전 사례 분석을 통해 처리되었으며, 주요 변수(RAR, 편두통 상태, 공변량)에 대한 결핍 값을 가진 참가자는 재현성을 보장하기 위해 제외하였습니다. 코호트 분석에서는 편두통이 확인된 참가자들(n = 1,762)을 종단적으로 추적하여 RAR과 사망 위험 간의 연관성을 조사하였습니다.

RAR의 측정 및 분류
NHANES의 RDW는 훈련된 인력이 수행하는 표준 실험실 완전 혈구 수치 절차의 일부로 측정되었습니다. RDW와 알부민을 포함한 모든 실험실 값은 각 참가자의 단일 기준선 측정에서 얻었습니다. 혈청 알부민 수치는 표준화된 pH 조건에서 브로모크레솔 퍼플(BCP) 방법을 사용하여 측정하였습니다. RAR은 RDW(%)를 혈청 알부민(g·dL-1)으로 나눈 값으로 계산되었으며, 이전 연구에서 염증과 영양 상태의 복합 마커로 널리 적용되어 왔습니다19. 횡단면 분석에서는 참가자들이 전체 연구 집단의 RAR 분포를 기준으로 4분위수(Q1–Q4)로 분류되었습니다: Q1(≤ 2.73), Q2(> 2.73–2.93), Q3(> 2.93–3.18), Q4(> 3.18). 편두통 환자만 포함된 코호트 분석에서는 RAR 분포가 달랐습니다. 이 하위 그룹 내에서 사분위수는 재계산되었습니다: Q1(≤ 2.74), Q2(> 2.74–2.95), Q3(> 2.95–3.23), Q4(> 3.23).

편두통 평가
NHANES에서 편두통(또는 심한 두통)은 설문지를 통해 평가되었으며, 참가자들에게 "지난 3개월 동안 심한 두통이나 편두통이 있었나요?"라는 질문을 받았습니다. 편두통 유병률 및 예방 연구와 여러 NHANES 기반 전국 조사를 포함한 이전 연구들은 자가 보고한 심한 두통과 임상적으로 진단된 편두통 사이에 좋은 일치를 보여주었습니다 20,21,22. 따라서 설문지 기반 식별은 인구 집단 연구에서 잠재적 편두통 환자를 식별하는 데 합리적이고 비교 가능한 접근법을 제공합니다.

사망률 평가
추적 관찰은 MEC 검사일에 시작되어 사망 또는 2019년 12월 31일까지 계속되었습니다. 사망 결과는 ICD-10 코드에 따라 분류되어 모든 원인 사망률을 평가하였습니다.

공변량 평가
잠재적 교란 요인은 이전 문헌과 임상 관련성을 바탕으로 선정되었습니다23, 24, 25. 인구통계학적 변수에는 연령, 성별, 인종/민족(멕시코계 미국인, 비히스패닉 백인, 비히스패닉 흑인, 기타), 교육(고등학교 <, 고등학교 >), 혼인 여부(결혼/파트너와 거주 vs 미혼), 가족 소득 대비 빈곤비(PIR: < 1, 1–3, > 3)가 포함되었습니다. 생활습관 요인으로는 흡연 상태(현재, 과거, 절대 피운 적없음)와 음주 여부(한 번뿐 vs 한 번도 안 한 것)가 포함되었습니다. 신체 상태는 BMI(< 25, 25–30, > 30)로 나타났으며, 의학적 상태에는 자가 보고된 당뇨병과 고혈압이 포함되었습니다.

통계 분석
모든 분석은 MEC 가중치, 1차 표본 단위(클러스터), 스트라타를 포함하여 NHANES의 복잡한 조사 설계를 반영하여 전국적으로 대표성 있고 재현 가능한 추정치를 보장했습니다. 연속 변수는 중중치 중앙값(중간분수)과 2분위 범위(IQR)로 표현되어 크루스칼–월리스 검정으로 비교되었고, 범주형 변수는 가중 백분율로 제시되어 라오–스콧 카이제곱 검정으로 비교되었습니다. 횡단면 분석에서는 가중 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 RAR과 편두통 간의 연관성을 평가했으며, 결과는 오즈비(OR)와 95% 신뢰구간(CI)으로 제시되었습니다. 코호트 분석에서는 Cox 비례 위험 모델을 적용하여 RAR 4분위수와 모든 원인 사망률 간의 연관성을 평가했으며, 결과는 위험비(HR)와 95% 신뢰구간으로 보고되었습니다. 세 가지 계층적 모델이 구성되었습니다: 모델 0은 조정되지 않았고; 모델 1은 인구통계학적 요인을 고려하여 조정되었고; 모델 2는 생활 습관 및 신체적 요인(흡연, 음주, BMI)을 추가로 조정했으며; 모델 3은 고혈압 및 당뇨병 등 의학적 상태에 대해 추가로 조정되었습니다. 제한 세브빅 스플라인(RCS) 회귀분석을 적용하여, RAR 분포의 10분, 50분위수, 90백분위에 3개의 매듭을 배치하여 RAR과 편두통 또는 사망률 간의 비선형 관계를 탐구하였습니다. Kaplan–Meier 생존 곡선을 생성하여 RAR 4분위수 간 생존을 비교하였고, 시간 의존적 수신자 운행특성(ROC) 곡선을 사용하여 RAR의 사망 결과에 대한 예측 성능을 평가하였습니다. 상호작용 항을 사용하여 하위 그룹 분석이 수행되었으며, 양측 P < 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다. 모든 분석은 R 소프트웨어(버전 4.2.2)를 사용하여 수행되었습니다.

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결과

횡단면 연구: 기초 특성
횡단면 분석에는 총 8,781명의 참가자가 포함되었으며, 이 중 편두통이 없는 7,019명과 편두통이 있는 1,762명으로 구성되었습니다. 참가자들은 RAR 수준에 따라 4분위수로 분류되었습니다. 전체 인구의 중간 연령은 44세(IQR: 33–56세)였으며, 1분기부터 4분기까지 RAR 4분위수별로 연령이 점진적으로 증가했습니다. 4분위수 간 성별, 인종/민족, 교육 수준, 혼인 상태, 가족 소득 분포에서 유의한 차이가 관찰되었습니다. Q1과 비교했을 때, Q4 참가자들은 여성, 비히스패닉 흑인, 낮은 교육 수준, 낮은 가구 소득, 미혼이거나 파트너와 함께 살지 않는 비율이 더 높았습니다. 생활 습관 및 건강 상태와 관련해, 높은 RAR은 비만(BMI > 30), 당뇨병, 고혈압 유병률과 관련이 있었으며, 알코올 소비는 4분위수 간 증가했고 흡연 상태는 유의미한 차이가 없었습니다. 특히, 편두통 유병률은 RAR 4분위수 전반에 걸쳐 점진적으로 증가하여 1분기 18...

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토론

미국 NHANES 데이터셋을 기반으로 한 이 전국 대표성 연구는 RAR과 편두통 및 모든 원인 사망 위험과의 연관성을 체계적으로 평가했습니다. 우리의 연구 결과는 인구통계학적 특성, 생활습관 요인, 임상 동반 질환을 조정한 후에도 높은 RAR 수치가 편두통 위험 증가와 유의한 관련이 있음을 보여주었습니다. 더불어, RAR은 편두통 환자의 전인인 사망률을 독립적으로 예측했으며, 높은 RAR 수치는 사망 위험을 현저히 높였다. 전신 염증과 영양 상태를 반영하는 복합 지표로서, 이 연구의 주요 기여는 RAR을 편두통 고위험군 식별과 사망 예후 평가를 위한 잠재적 바이오마커로 제안함으로써 위험 계층화 및 임상 평가에 실용적 가치를 강조하는 것입니다.

코호트 분석에서 RAR은 편두통 환자의 모든 원인 사망과 양의 상관관계를 유지했습니다. 인구통계학적 특성, 생활습관 요인, BMI, 고혈압, 당뇨병에 대한 순차적 조정 후에도 4분...

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공개 사항

저자들은 이해 상충이 없다고 선언한다.

감사의 글

개념 수립, 데이터 수집, 분석, 해석, 원고 준비 등 연구에 기여해 주신 모든 저자분들께 진심으로 감사드립니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
R 소프트웨어, 버전 4.2.2R 통계 컴퓨팅 재단해당되지 않음통계 분석 및 시각화
쿨터 자동 혈액학 분석기벡먼 쿨터해당되지 않음전혈구 수(CBC) 및 기타 혈액학 분석에 사용됩니다.

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