대기오염이 조산에 미치는 영향에 관한 통계적 모형 비교

Abstract

지금까지 대기오염이 조산에 미치는 영향에 관한 여러 연구결과들이 있었다. 그동안 적용되어온 통계적인 방법에는 일반화부가로지스틱회귀모형(Generalized Additive logistic regression Model)과 다중로지스틱회귀모형(multiple logistic regression model), 시계열분석(time-series analysis) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 통계적 방법들이 이론적 내용에 근거하여 사용되고 있는지 확인하고 조산에 관한 자료의 특성이 잘 반영된 통계적 모형을 살펴보아 대기오염과 조산의 관련성을 평가하기에 가장 적합한 모형을 찾고자 하였다. 출생아 자료는 통계청으로부터 수집하여 출생결과와 혼란 요인들을 확인하였고, 연구기간 동안의 노출평가는 오염물질의 시간측정자료를 환경부로부터 확보하여 일일평균값을 구하였다. 출산일을 기준으로 하여 PM_(10) 노출이 조산에 미치는 영향을 급성과 만성으로 나누어 대기오염과 조산에 관한 연구에 가장 많이 적용되어 온 다중로지스틱회귀모형, 비선형적인 관계와 계절성, 장기추세 등을 보정하기에 효과적인 모형이라고 생각되어지는 일반화부가로지스틱회귀모형, 개인간의 공변량 효과를 고려해주지 않아도 되는 시계열분석을 통해 각 통계적 모형별로 결과를 살펴보았다. 일반화부가로지스틱회귀모형과 다중로지스틱회귀모형은 PM_(10)과 조산의 급성영향에 대한 결과가 거의 일치하였고, 만성영향에 대해서는 다소 차이가 있지만 시기적으로 비슷하게 나타났다. 조산의 단기영향을 평가하기 위해서는 전체 인구 집단에서 계속 발생하던 조산의 비율이 대기오염 노출로 인해 높아졌는지를 평가하는 것이 의미가 있으므로 개인간의 다양한 공변량 효과를 고려해주지 않아도 되고 인구집단에 대한 노출을 평가할 수 있게 해주는 시계열분석이 적합하고, 장기영향을 평가하기 위해서는 개개인의 조산발생 여부를 평가하는 것이 의미가 있으므로 개인의 위험요인과 대기오염 물질에 영향을 줄 수 있는 기온과 습도 및 계절성과 장기추세 등을 보정해주는 것이 필요하다. 그러기 위해서는 일반화부가로지스틱회귀모형이 가장 적합하다고 생각된다. 본 연구의 결과는 대기오염 노출이 조산에 영향을 줄 수 있다는 것을 제시할 뿐만이 아니라 대기오염 노출과 조산의 연관성에 관한 분석에서 연구의 목적에 따라 어떠한 통계적 모형을 적용하는 것이 적합한지에 대해서도 제시한다. 나아가 좀 더 객관적이고 적합한 통계적 모형을 적용함으로써 대기오염 노출이 조산에 미치는 영향에 대한 정확한 결과를 통해 조산을 감소시키기 위해서는 대기오염을 감소시키려는 우리 모두의 노력이 필요하다는 것을 인식시키는데 효과적으로 기여할 것으로 사료된다.;Prenatal exposure to PM_(10) has reported to result in adverse pregnancy outcome such as preterm birth. To analyze those effects, previous studies have applied the various statistical models such as the generalized additive logistic regression model, the multiple logistic regression model, and the time-series analysis. We used these statistical models to evaluate the effect of PM_(10) on preterm birth based on a statistical theory. We obtained birth data in Seoul between January 1, 1998 and December 31, 2000 from the Korean National Birth Register. We gotten the PM_(10) data from the Department of the Environment. We applied three different models to evaluate the acute effect and the chronic effect of PM_(10) on preterm birth based on birthday; the generalized additive logistic regression model, the multiple logistic regression model, and the time-series analysis. We had consistent results for the acute effect of PM_(10) on preterm birth when we applied the generalized additive logistic regression model and the multiple logistic regression model. We also found the similar results for the chronic effect of PM_(10) on preterm birth using the generalized additive logistic regression model and the multiple logistic regression model. We regard the time-series model as appropriate to evaluate the short-term effect of air pollution exposure on preterm rate. We regard the generalized additive logistic regression model as appropriate to evaluate the long-term effect of air pollution exposure on individual preterm occurrence. Air pollution is associated with preterm birth during pregnancy when we analyzed using statistical methods by statistics methodology. This study suggests that importance to approach the most suitable model from applying statistical methods of PM_(10) during pregnancy associates with preterm birth.