체질량지수가 신체 활동과 발생한 만성 신장 질환의 보호적 연관성을 수정함: 전향적 코호트 연구

요약

11,000명 이상의 성인을 대상으로 한 이 전향적 코호트 연구는 신체 활동량이 높을수록 CKD 위험이 낮아지고, BMI가 높을수록 더 강한 영향을 보여준다는 것을 보여줍니다. 주당 1000 MET분 증가는 과체중 환자보다 비만 위험 감소(HR = 0.72)와 연관이 있었습니다(HR = 0.84).

초록

만성 신장 질환(CKD) 위험에 미치는 신체 활동(PA)과 체질량지수(BMI) 간의 상호작용은 명확하지 않습니다. 본 연구는 공중보건 맥락에서 PA와 BMI가 CKD 발생률에 미치는 독립적이고 공동적인 영향을 조사하는 것을 목표로 했습니다. 이 전향적 코호트 분석에는 상하이 교외 성인 코호트 및 바이오뱅크(SSACB)에서 정상적인 신장 기능을 가진 11,597명의 성인이 포함되었습니다. PA(MET-분/주)와 BMI(kg/^{m 2})는 기저 시 평가되었으며 추적 관찰 중에는 업데이트되지 않았습니다. 발병 CKD는 추적 관찰 시 추정 사구체 여과율(eGFR) <60 mL/분/1.73 m^² ) 및/또는 소변 알부민-크레아티닌 비율(ACR) ≥30 mg/g)으로 정의되었으며, 이는 KDIGO 기준에 부합합니다. Cox 회귀 모델을 사용하여 주요 효과와 PA×BMI 상호작용을 평가하였습니다. 중앙 추적 관찰 기간이 3.0년인 동안 485건의 CKD 사례가 발생했습니다. PA가 높을수록 CKD 위험도 낮았다(주당 1000 MET-분: HR = 0.91, 95% 신뢰구간: 0.84–0.98). 유의미한 상호작용(P = 0.031)이 관찰되어 PA의 보호 효과가 BMI 수치가 높을수록 더 두드러진다는 것을 나타냈습니다. 구체적으로, PA 1000 MET-분당 주당 증가할수록 비만인은 CKD 위험이 더 크게 감소하는 것으로 나타났습니다(HR = 0.72), 과체중 환자보다 더 큰 감소가 ≈ 0.84였습니다. PA가 CKD 위험에 미치는 보호 효과는 BMI에 의해 조절되며, 과체중 또는 비만이 있는 개인에서 더 큰 이점이 관찰됩니다. 이 결과는 고위험군에 대해 PA와 체중 관리 전략을 결합한 우선순위를 제시합니다.

서론

만성 신장 질환(CKD)은 심혈관 이환율, 사망률, 삶의 질 저하와 높은 유병률과 강한 연관성을 특징으로 하는 주요 공중보건 문제입니다^. 특히 중국²에서는 급격한 인구 고령화와 비만, 신체 활동 부족 등 대사 장애 유병률 증가가 CKD 인구가 많아진 상황에서 부담이 큽니다. 이러한 추세는 의료 시스템에 상당한 압박을 가하며, 조정 가능한 위험 요인을 겨냥한 효과적이고 확장 가능한 예방 전략의 필요성을 강조합니다. 이러한 우선순위는 비만 및 관련 만성 질환 해결을 위한 통합 생활 습관 개입을 강조하는 국가 이니셔티브에 반영되어 있습니다^.

CKD의 위험 요인 중 두 가지 상호 연관되고 수정 가능한 생활 습관 요소가 높은 유병률과 깊은 영향을 미친 것으로 두드러집니다: 신체 활동 부족과 비^{만입니다.} 상당한 역학적 증거는 독립적으로 더 높은 수준의 습관적 신체 활동(PA)이 CKD 발생 위험 감소와 신장 기능 저하 속도 느린 연관성을 보여주었습니다^. 보호 기전은 혈압 조절, 인슐린 감수성, 지질 대사, 전신 염증 개선을 포함하는 다요인적입니다. 동시에 체질량지수(BMI) 상승과 비만은 주로 사구체 과여과, 지방 조직 기능 장애, 염증성 및 섬유화 촉진 경로를 통해 신장 질환의 강력한 원인으로 입증되었으며, 종단 연구에서 평생 BMI 증가가 심신장 대사 위험에 미치는 영향을 확인했습니다⁶. 임상 실무와 공중보건 지침에서는 PA와 체중 관리를 병행하여 심신장 건강의 초석으로 권장되는 경우가 많습니다.

생물학적 관점에서 보면, PA와 BMI 간의 상호작용은 충분히 가능하다. BMI가 높은 사람은 대사 스트레스가 더 심해지고, 전신 염증이 심해지며, 내피 기능 장애가 나타나고, 신장에 가해지는 혈역학적 부담 증가를 경험하는 경우가 많으며, 이 모든 것이 CKD 발병에 기여합니다. 신체 활동은 인슐린 감수성을 높이고, 염증 신호를 줄이며, 혈관 및 대사 기능을 개선함으로써 이러한 부작용 경로를 개선하는 것으로 나타났습니다⁷. 과체중이나 비만을 가진 사람들은 일반적으로 더 큰 심신대사 부담을 가지고 시작하기 때문에, 신체 활동 증가와 관련된 생리학적 이점이 이 그룹에서 더 두드러질 수 있습니다. 이는 BMI가 신체 활동과 CKD 위험 간의 연관성을 조절하는지 여부를 조사하는 생물학적 근거를 제공합니다.

하지만 PA와 BMI가 CKD 위험에 어떻게 공동으로 영향을 미치는지에 대한 이해에는 중요한 공백이 남아 있습니다. 대부분의 연구는 이러한 요인들을 독립적 또는 가속적 기여자로 평가했으며^, 이들의 잠재적 상호작용은 덜 자주 평가되었습니다. 생리학적 관점에서 PA의 효과는 BMI 수준에 따라 다를 수 있으며, 특히 과체중이나 비만이 있는 사람들의 경우에 더욱 그렇습니다. 그러나 이러한 잠재적 상호작용에 관한 기존 증거는 제한적이고 일관성이 없으며, PA의 보호 효과가 체중 범주에 따라 다른지는 불분명합니다. 이러한 상호작용을 명확히 하는 것은 위험 계층화를 개선하고 보다 목표 지향적인 예방 전략을 수립하는 데 중요합니다. 이러한 고려를 바탕으로 BMI가 신체 활동과 CKD 발생 위험 간의 연관성을 조절한다고 가설을 세웠습니다. 목표는 (1) PA와 BMI가 CKD 발생 위험과 독립적으로 연관관계를 조사하는 것; (2) PA와 BMI 간의 상호작용 평가; 그리고 (3) 이 상호작용이 위험 계층화 및 개인 맞춤형 개입에 적용될 가능성을 평가한다.

프로토콜

연구에 참여한 모든 피험자로부터 사전 동의를 받았습니다. 이 논문을 출판하기 위해 환자(들)로부터 서면 동의서를 받았습니다.

연구 설계와 인구 집단

이 전향적 코호트 연구는 이전 출판물에서 자세히 설명된 진행 중인 지역사회 기반 연구인 상하이 교외 성인 코호트 및 바이오뱅크(SSACB)⁹를 기반으로 하였습니다. 간단히 말해, SSACB는 상하이 교외 지역의 20세에서 74세 성인을 다단계 층별 군집 표본 추출 방식을 사용하여 다단계 층별 군집 표본추출 방식을 사용했습니다. 기초 조사는 2016년 6월부터 2017년 12월까지 수행되었으며, 첫 번째 추적 평가는 2019년 6월부터 2020년 8월까지 이루어졌습니다. 본 분석에서는 완전한 기초 및 추적 관찰 데이터를 가진 참가자들을 포함하였습니다. 우리는 다음을 제외했습니다: (1) 기초 추정 사구체 여과율(eGFR) <60 mL/분/1.73 m², 소변 알부민-크레아티닌 비율(ACR) ≥30 mg/g, 또는 CKD 병력이 알려진 환자; (2) 중증 질환(예: 암, 뇌졸중, 간경변); 또는 (3) 신체 활동, BMI, 혈청 크레아티닌 또는 주요 공변량에 관한 누락된 데이터. 누락된 데이터가 있는 참가자는 분석 전에 제외하고, 완전 사례 접근법을 적용하였습니다. 누락된 데이터 때문에 제외된 참가자 비율은 낮았으며(<5%), 상당한 편향 가능성을 최소화했습니다. 제외 후, 정상 기저 신장 기능을 가진 11,597명의 참가자가 종단 분석에 포함되었습니다.

신체 활동 평가(1차 노출)

기초검사 시, 습관적 PA는 국제 신체활동 설문지(IPAQ^)를 기반으로 검증된 설문지를 사용하여 평가하였다. 참가자들은 지난 7일간 일, 교통, 집안일, 여가 운동 등 다양한 영역에서 활동의 빈도(주당 일)와 지속 시간(하루에 분)을 보고했습니다. 각 활동에 대한 대사 등가물(MET) 값은 2000년 Compendium of Physical Activities¹¹에 따라 부여되었습니다. 총 주간 PA 부피는 모든 영역에서 주간 MET-분(MET-min/week)의 합으로 계산되었습니다. 1차 분석에서는 PA를 연속 변수로 간주하여 1000 MET분/주 단위로 표현하였다.

체질량지수 평가(효과 수정기)

체중과 키는 표준화된 프로토콜을 사용해 훈련된 직원에 의해 중복 측정되었습니다. BMI는 체중(kg)을 키의 제곱(m²)으로 나눈 값으로 계산되었습니다. 분석을 위해 BMI는 연속 변수(1 kg/m^증가분)와 중국 기준에 따른 범주 변수로 모두 분석되었습니다: 저체중(<18.5 kg/m²), 정상 체중(18.5–23.9 kg/^{m 2}), 과체중(24.0–27.9 kg/^{m 2}), 비만(≥28.0 kg/^{m 2})^12,13.

CKD 사건 확정 (주요 결과)

주요 결과는 발발성 만신성 신질환(CKD)으로, 정상 기초 신장 기능을 가진 참가자에서 eGFR < 60 mL/min/1.73 m^² 또는 추적 평가 시 소변 알부민-크레아티닌 비율(ACR)≥ 30 mg/g 중 하나가 발생한 것으로 정의되었습니다. 이 정의는 CKD 진단을 위한 신장 질환: 글로벌 결과 개선(KDIGO) 기준과^{일치합니다.} 기저 및 추적 관찰에서 공중 정맥혈과 점적 소변 샘플을 채취하였다. 혈청 크레아티닌은 로슈 코바스 C702 분석기에서 효소 기법을 사용해 측정하였습니다. 소변 알부민 농도는 면역투표법으로, 소변 크레아티닌 농도는 효소법으로 측정했으며, 두 방법 모두 Roche Cobas C501 분석기에서 측정하였습니다. ACR은 소변 알부민(mg/dL) / 소변 크레아티닌(mg/dL)으로 계산되었으며, mg/g 단위로 발현되었습니다. eGFR은 만성 신장 질환 역학 협력(CKD-EPI) 방정식을 중국 인구에 맞게 조정하여 계산되었습니다¹⁵. 기저 eGFR 60 mL/분/1.73 m^² , ACR < 30 mg/g ≥ 환자, 그리고 이전에 CKD 진단이 없는 참가자들은 위험군으로 간주되었습니다. 추적 관찰 시간은 기저선 조사 날짜부터 추적 평가일까지 계산되었습니다. 추적 관찰에서 eGFR 또는 ACR 기준을 충족한 참가자는 CKD 발생 사례로 분류되었습니다.

공변량 평가

잠재적 교란변수는 확립된 문헌을 바탕으로 선정되어 기저선 때 설문조사와 임상 측정을 통해 평가하였습니다. 이들은 다음과 같다:

인구 및 사회경제적 요인: 연령(연속), 성별(남녀), 교육 수준(문맹/학교 없음, 초등학교, 중학교, 고등학교 이상) ^{16, 17, 18}.

생활 습관¹⁹: 흡연 상태(예/아니오; ≥개월 동안 하루 >개비 1개비로 정의됨), 음주(예/아니오; 주 3회 음주>≥6개월간 됨).

병력: CKD 가족력이 자기보고(예/아니오), 의사 진단 고혈압(예/아니오; 또는 SBP/DBP ≥140/90 mmHg), 제2형 당뇨병(예/아니오; 또는 공복 혈당≥7.0 mmol/L 또는 HbA1c ≥6.5%)), 고지혈증(예/아니오; 또는 지질 기준 충족)^20,21. 고혈압, 당뇨병, 고지혈증은 의사의 자기보고적 진단 또는 기저 검사에서 얻은 임상 측정을 바탕으로 정의되었습니다.

통계 분석

CKD가 발생한 참가자와 그렇지 않은 참가자 간의 기초 특성이 비교되었습니다. 연속 변수들은 웰치 t-검정을 사용해 분석되었고, 범주 변수들은 피어슨의 카이제곱 검정으로 비교되었습니다. 데이터는 적절히 평균(SD) 또는 수(백분율)로 제시되었습니다. PA, BMI의 연관성과 이들이 발생한 CKD 위험과의 상호작용을 Cox 비례 위험 회귀 모델을 사용하여 평가하였다. 비례 위험 가정은 쇤펠드 잔차를 사용하여 평가하였다.

두 가지 모델이 구성되었습니다: 독립 변수로 PA(1000 MET-분당 PA)와 BMI(1 kg/^{m 2})를 포함하는 상호작용 모델, 그리고 주요 효과와 곱셈 상호작용 항(PA × BMI)을 포함하는 상호작용 모델입니다. 상호작용의 통계적 유의성은 상호작용 항이 있는 모델과 없는 모델을 비교한 가능도비율 검정을 사용하여 평가하였다.

모든 모델은 임상적 관련성과 이전 문헌을 바탕으로 미리 정의된 공변량에 대해 조정되었으며, 여기에는 나이, 성별, 교육 수준, 흡연 여부, 음주, 만성 신장 질환 가족력, 고혈압, 고지혈증, 당뇨병 등이 포함됩니다. 이 공변량들은 임상적 관련성과 생물학적 타당성에 따라 사전에 선정되었습니다. 결과는 위험비(HR)와 95% 신뢰구간(CI)으로 보고되었습니다.

BMI와 PA의 상호작용을 더 해석하기 위해, PA가 CKD 위험에 대한 조건부 효과를 추정하였으며, 이는 각각 정상 체중, 과체중, 비만 범주를 나타내는 21, 25, 30 kg/m² 기준입니다. 이 값들은 효과 수정을 조사하는 역학 연구에서 흔히 사용되는 기준점을 바탕으로 선택^{되었습니다.} 전면 조정 상호작용 모델을 사용해 다양한 PA 수준에서 예측 위험비(HR)를 계산하고 시각화하였습니다. BMI와 발발 CKD 간의 잠재적 비선형 연관성을 추가로 평가하기 위해, Cox 비례 위험 프레임워크 내에서 제한 세제곱 스플라인(RCS) 회귀분석을 수행하였습니다. BMI는 권장 백분위수에 배치된 3개에서 4개의 매듭을 사용하여 연속 변수로 모델링되었습니다. 전체적 연관성과 비선형 연관성은 Wald 검정을 사용하여 평가하였습니다.

임상 해석을 위해 참가자들은 WHO 신체활동 지침²⁴ 와 BMI 범주(저체중, 정상체중, 과체중, 비만)에 따라 PA 수준(<600, 600–3000, ≥3000 MET-분/주)에 따라 12개의 하위 그룹으로 분류되었습니다. 각 하위 그룹별로 CKD 발생률(100인년)을 계산하였습니다. 이 하위 그룹들은 관찰된 발생률 패턴에 따라 낮음, 중간, 높은 위험군의 세 가지 위험 등급으로 추가로 분류되었습니다.

절대 위험 감소(ARR)와 치료 필요 수(NNT)를 계산하여 PA를 불충분(<600 MET-min/주)에서 높은 활동 범주로 증가시키는 잠재적 영향을 추정하였다. 모든 통계 분석은 R 소프트웨어(버전 4.5.2, RRID:SCR_001905를 사용하여 수행되었으며; R 통계 컴퓨팅 재단). 양측 P값 < 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다.

결과

연구 집단의 기초 특성

이 연구는 최종적으로 정상 기초 신장 기능을 가진 11,597명의 참가자를 포함했으며, 중위 추적 관찰 기간은 3.0년이었습니다. 참가자 선발 과정은 그림 1에 나와 있습니다.

그림 1: 상하이 교외 성인 코호트 및 바이오뱅크(SSACB) 참가자 선발 흐름도.

토론

이 전향적 코호트 연구는 PA와 BMI 간의 통계적 상호작용이 CKD 예방에 있음을 입증합니다. PA가 높을수록 CKD 위험이 낮아졌으며, 유의미한 상호작용 결과는 BMI 수치가 높을수록 이 보호 연관성이 더 강하다는 것을 나타냈습니다. 정상 체중 개인에서 연관성이 명백히 약화된 현상은 신중하게 해석해야 하며, 이는 진정한 이익 부재보다는 낮은 기초 위험을 반영하는 것으로 보입니다. 이 상호작용을 위험층화 틀로 전환하면, 낮은 PA와 과체중 또는 비만 환자가 가장 높은 CKD 발생률을 보였으며, 이는 PA 증가가 이들 그룹에서 더 큰 상대적 이점을 가져올 수 있음을 시사한다²⁶. 방법론적 관점에서 보면, 시간 변화 노출 모델이나 반복 측정을 포함한 개입 연구와 같은 대안적 접근법이 이러한 관계를 더욱 명확히 할 수 있습니다. 관찰된 상호작용은 특히 BMI가 높은 사람들에서 대사 및 염증 경로의 개선을 포함한 근본적인 생물학적 ...

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
항목	제조사 / 출처	식별자
생화학 분석기	Roche Diagnostics	Cobas C702
생화학 분석기	Roche Diagnostics	Cobas C501
신체 활동 설문지	International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)	https://sites.google.com/site/theipaq/
통계 소프트웨어	R Foundation for Statistical Computing	RRID:SCR_001905