측량기록법에 의한 영양소섭취량의 개인간변이와 개인내변이에 관한 연구

Abstract

본 연구에서는 식이조사에 의한 영양상태 판정시 영양소섭취량의 개인간변이 및 개인내변이를 분석하고 이것이 조사결과의 신뢰도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 여대생 157명을 대상으로 연속 7일 간의 식품섭취실태를 측량기록법에 의해 조사하고 에너지 등 13가지 영양소의 매일의 섭취량을 산출하였으며, serum protein등 13가지 혈액성분의 수준을 분석하였다. 이를 이용하여 영양소섭취량의 개인간변이와 개인내변이의 크기를 구하고, 조사목적에 따라 일상섭취량을 추정하는데 요구되는 조사일수와 표본의 크기를 산출하였다. 영양소섭취량과 혈액성분 수준과의 상관계수를 구하고, 상관관계 연구에서 섭취량의 개인내변이가 두 변수 간의 상관관계에 미치는 정도를 분석하였다. 영양소섭취를 식품의 차원에서 설명하기 위하여 영양소별로 해당 영양소를 가장 많이 공급하는 식품의 종류를 파악하였고, 이들 식품이 해당 영양소의 개인간 섭취량의 차이를 설명하는 정도를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 영양소섭취량의 개인간 변이계수는 영양소에 따라 0.17-0.46이었고 개인내 변이계수는 0.31-1.00으로, 조사된 모든 영양소에서 개인간 섭취량의 차이보다 개인에서 날에 따른 섭취량의 차이가 더 컸다. 개인간변이가 큰 영양소가 개인내변이 역시 큰 경향을 보였는데, 영양소별로 에너지, vitamin B₁, 단백질, 당류 등 대량 영양소나 에너지대사 관련 영양소들이 두 가지 변이 모두 작은 경향을 보였으며, vitamin A와 vitamin C등이 두 변이 모두 큰 경향을 보였다. 개인간변이에 비해 개인내변이가 상대적으로 적은 영양소는 칼슘이었고, 반대로 개인간변이에 비해 개인내변이가 큰 영양소는 vitamin B₁이었다. 2. 본 연구에서 얻어진 개인간변이와 개인내변이의 크기를 이용하여, 집단이나 개인의 일상섭취량 추정에 또는 섭취량에 따라 개인순위를 결정학자 할 때 필요한 조사일수와 표본의 크기를 각각 산출하였다. 하루 동안의 조사로, 집단의 일상섭취량의 ±20%이내로 추정하기 위해 필요한 표본의 크기는 영양소에 따라 13명(에너지)부터 122명(vitamin A)으로 다양하였다. 개인의 일상섭취량을 ±20%내로 추정하기 위해서는, 섭취량의 개인내변이가 적은 에너지의 경우 10일이 필요하였으나, 개인내변이가 큰 vitamin A의 경우 100일로 가장 오랜동안의 조사가 필요하였다. 집단내에서 섭취량에 따라 개인을 3군으로 분류시 옳게 분류되는 정도가 80%, 그르게 분류되는 정도가 1%미만이 되는데 필요한 조사일 수는 영양소에 따라 11일(칼슘)부터 36일(vitamin B₁)까지 였다. VitaminA의 경우 개인내변이가 크지만 개인간변이 역시 컸으므로, 개인순위 결정을 위한 식이조사시에는 필요한 조사일 수가 다른 영양소에 비해 특별히 더 길지 않았다. 표본의 크기가 157명인 본 연구에서, 하루만 조사하더라도 집단의 일상섭취량은 대부분의 영양소에서 ±10%내로 정확하게 추정할 수 있었으나, 개인의 일상섭취량 추정을 위해서는 7일 간의 조사로도 가장 개인내변이가 적은 에너지도 일상섭취량의 ±24% 정도로 밖에 추정하지 못하였다. 섭취량에 따른 개인순위 결정 역시 신뢰도가 낮았다. 따라서 157명을 대상으로 한 7일 간의 조사로는, 개인의 일상섭취량이나 개인의 섭취순위를 정확히 평가할 수 없었다. 3. 영양소섭취량과 혈액성분 수준과의 상관성은 매우 낮았다. 이와 같은 결과는 본 조사대상자가 외관상 정상인이고, 섭취량의 개인내변이로 인하여 실제상관계수보다 낮게 평가되었기 때문이다. 철분의 섭취량과 hematocrit치와의 관찰된 상관계수는 0.24였으며, 이 때 섭취량의 개인내분산으로 인한 상관관계의 약화를 보정한 보정계수를 적용했을 때 실제 상관계수는 0.30으로 증가하였으나 여전히 낮은 값이었다. 따라서 본 조사대상자와 같이 외관상 정상인 사람들을 대상으로 조사할 경우에는, 본 연구에서 분석된 단백질, 지방, 철분의 섭취량이 관련 혈액성분 수준에 반영되는 정도는 매우 낮다고 할 수 있다. 4. 영양소별로 주요 급원식품을 분석한 결과, Vitamin A, Vitamin C, 지방등은 급원식품이 뚜렷이 구분되었으나, 철분, 인, 단백질 등은 상대적으로 급원식품이 뚜렷하지 않아 여러 가지 식품으로부터 조금씩 공급받음을 알 수 있었다. 주요 변이식품 역시 vitamin A, vitamin C, 칼슘 등에서 뚜렷하였으나, 인, 철분, 에너지, 단백질 등은 상위 식품들도 개인간분산을 설명하는 정도가 낮았다. 영양소별 주요 급원식품과 주요 변이식품은 일치하지 않았으며, 일정한 수 의 식품으로 특정 영양소섭취량의 개인간분산을 설명하는 정도는 vitamin A가 큰 반면, 철분, 인, 에너지, 단백질 등에서 적었다. 이상의 결과로 볼 때 우리가 식이조사시에 흔히 이용하는 하루 또는 이틀 정도의 짧은 동안의 조사로는, 조사목적이 집단의 영양평가가 아니면 그 결과의 신뢰성은 매우 낮았다. 영양소에 따라 개인변이와 개인내변이가 다르게 나타났으므로, 식이조사에 이한 영양상태 판정 시에는 관심 영양소의 변이를 고려하여 조사일수와 표본의 크기가 결정되어야 할 것이며, 이 때 개인내/개인간변이가 미치는 효과는 연구 목적이 무엇인가에 따라 다르게 나타난다. 연구목적이 개인의 일상섭취량 추정이나 섭취량에 의한 개인의 순위결정이라면, 매우 오랜동안의 조사가 요구되었으므로, vitamin A나 vitamin C와 같이 섭취량의 개인내변이가 크고, 주요 변이식품이 뚜렷이 구분되는 영양소의 경우에는 식품섭취 빈도조사나 식사력조사법이 측량기록법보다 유용하게 이용될 수 있을 것이다. ; This study aims at estimating between-and within-person variability of daily nutrient intakes and assessing their effects on the measurement of nutritional status. Dietary intakes of 157 college women have been measured by 7-day weighed food records, along with blood concentration of 13 constituents as biomarker of nutritional status, especially on protein, lipid, iron status. As a result, within-person variations are found to be greater than between-person variations in all nutrients. The between-person variation are lowest for energy, and highest for Vitamin A. The variance of the nutrients such as energy, vitamin B₁, protein, sugars, both within- and between person, tends to be small. Data on 7-day records have been used to calculate the number of subjects and sample size required to estimate usual intake on individual or group basis, and also to rank individuals according to their intakes with desired precision. To estimate within ±20% of the usual intake in group basis by 1-day record, at least 13 subjects are necessary for energy, and 122 for vitamin A. Ten days are required to estimate within ±20% of the usual intake in individual basis for energy, and 100 days for vitamin A. The number of days of measurement required to achieve a given reliability of classification into the extreme thirds of the distribution has been also estimated. The key is the ratio of the ‘between-person’ to the ‘within-person’ variance for the particular nutrient. For vitamin A, the length of survey days to not really matter because both within- and between-person variance are large. The results indicate that the number of days needed varies substantially among individuals for the same nutrient and within individuals for different nutrients. At present study done with 157 subjects by 7-day records, the 1-day record gave a reasonable estimate(within 10%) of the usual intake of the group. However, even 7-day records gave a meaningless estimate of an individual’s usual intake or to rank individuals. The study shows that the relationships between dietary and biochemical measures of nutritional status are very weak, and thus that the biochemical measures can hardly be used as a marker of the related nutrient intake. It is considered that the range of intake of these subjects is relatively narrow. A corrected correlation coefficient between two variables has been estimated after removing the effect of within-person variation. Contributions of specific foods to absolute intake and between-personvariance in consumption of 13 nutrients have been examined. The examination shows that some nutrients have only a few major sources and can be assessed relatively well by a small number of foods. A large fraction of the variance of these nutrients can be explained by a relatively small number of foods. To explain 80% of the variance in nutrient intake, for instance, only three foods are required for vitamin A and six fir vitamin C. In contrast, 20 foods accounted for only 55% of the variance for total phosphorus intake, 62% for iron. These facts indicate that the number of foods necessary to account for the variation in nutrient intake among persons differ considerably according to the nutrient. For some nutrients, such as vitamin A or C, alternative methods of assessment, based on dietary histories or frequencies may be more appropriate. These data may provide a basis for the selection of foods to be included in dietary assessment instruments. They may also be useful to health care planners or nutrition educators.