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논문KCI 등재

소아 비만에서 대사증후군의 고찰

The Metabolic Syndrome in Obese Children

이현주|조수진|박소은|신지선|서정완|염혜원
대한소아소화기영양학회 (The Korean Society of Pediatric Gastroenterology, Hepatology and Nutrition)|2004.09|Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition|제7권 제2호|pp. 228-238

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주제분류소아과학

초록

목 적: 소아 비만클리닉에서 시행하는 선별검사로 대사증후군의 위험인자를 미리 인지하여 비만아가 치료를 지속적으로 할 수 있도록 지도하는데 도움을 주고자 하였다. 대 상: 2000년 2월부터 2004년 6월까지 이대 목동병원 소아 비만클리닉을 방문한 비만아에서 의무기록이 충실하고 체질량지수(BMI)가 95 백분위수 이상인 88명(남 52명, 여 36명)을 대상으로 하였다. 방 법: 비만아에서 BMI를 계산하고 혈압은 안정 상태에서 두 번 측정하여 평균을 구하였다. 12시간 공복 후에 혈청 지질(중성지방, 총콜레스테롤, 고밀도 콜레스테롤, 저밀도 콜레스테롤), 혈당과 혈중 인슐린 농도를 측정하였다. 인슐린 저항성 지표로 fasting insulin to glucose ratio (FIGR), homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI)를 이용하였다. 결 과: 비만아 88명 중 53명(60.2%)에서 하나 이상의 대사증후군의 위험 인자를 보였다. 고혈압은 13명(14.8%), 중성지방 ≥150 mg/dL 13명(14.8%), 총콜레스테롤 ≥200 mg/dL 23명(26.1%), 고밀도 콜레스테롤 ≤40 mg/dL 13명(14.8%), 저밀도 콜레스테롤 ≥130 mg/dL 11명(12.5%)이었으며 고인슐린혈증은 11명(12.5%)이었다. BMI는 수축기 혈압(r= 0.535), 고밀도 콜레스테롤(r=-0.214), 인슐린 농도(r=0.342), HOMA-IR (r=0.346), FIGR (r=0.329), QUICKI (r=-0.22)와 유의한 상관 관계를 보였다. 인슐린 농도(r=0.233), HOMA-IR (r=0.234)은 수축기 혈압과, FIGR은 수축기 혈압(r=0.227) 및 저밀도 콜레스테롤(r=0.223)과, QUICKI는 혈당(r=-0.308)과 각각 유의한 상관관계를 보였다. 선별검사에서 대사증후군의 위험 인자가 많을수록 인슐린 저항성(HOMA-IR, FIGR)이 유의하게 증가하였다. 한편 인슐린 저항성을 가장 잘 설명하는 인자로는 BMI, 중성지방, 총콜레스테롤이었다. 결 론: 소아 비만클리닉을 방문하는 비만아에서 이미 대사증후군이 시작되고 있으므로 행동 수정, 식사조절 및 운동 처방뿐 아니라 혈압, 지질, 혈당, 인슐린 농도 등을 정기적으로 검사하여 적극적으로 관리해야 한다.

Abstract

Purpose: Obesity is rapidly increasing in Korean children. Obesity is a risk factor for cardiovascular morbidity and is frequently associated with hypertension, diabetes mellitus and coronary artery disease. This study was designed to evaluate risk factors of the metabolic syndrome in obese children. Methods: From February 2000 to June 2004, eighty eight obese (body mass index ≥95th percentile) children aged 4 to 15 years were included. We measured serum lipid levels (total cholesterol, triglyceride, HDL cholesterol, LDL cholesterol), fasting sugar levels and insulin levels. Insulin resistance was determined by homeostasis model assessment, fasting insulin/glucose ratio and quantitative insulin sensitivity check index. Results: Clustering of risk factors for the metabolic syndrome in obese children demonstrated that 60.2% had more than one risk factors. Hypertension (14.8%), hypertriglyceridemia (14.8%), HDL- hypocholesterolemia (14.8%), LDL-hypercholesterolemia (12.5%) and hyperinsulinemia (12.5%) were observed. As BMI increased, there was statistically significant increase in systolic blood pressure, insulin and insulin resistance values. Insulin resistance was correlated to systolic blood pressure, serum lipid and insulin levels. The more risk factors for the metabolic syndrome obese children had, the higher was their insulin resistance. Conclusion: The increase in insulin resistance and clustering of risk factors for the metabolic syndrome are already apparent in obese children. Monitoring these risk factors for the metabolic syndrome should become a part of routine medical care for obese children.

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