한국 성인 남성의 심혈관질환 위험에 대한 예측 요인의 융복합적 탐색

박경옥

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박경옥

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제16권 제2호

발행연도: 2018.1

수록면: 251 - 259 (9page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구의 목적은 Framingham risk score (FRS)를 이용하여 연령군에 따른 심혈관질환의 위험요인을 규명하는 것이다. 본 연구는 국민건강영양조사 제 6기(2013-2015) 자료 중 30-74세 남성 5211명의 자료를 분석한 서술적 횡단연이다. 연령을 통제한 회귀분석 결과 심혈관질환은 정상군에 비해 비만군이 2.5배(OR=2.51, 95% CI=2.05-3.07), 신체활동을 하지 않는 군이 1.7배 (OR=1.71, 95% CI=1.39-2.10), 과음하는 군이 1.3배 (OR=1.33, 95% CI=1.09-1.62) 높게 나타났고 식이섬유 섭취량이 적을수록(OR=0.99, 95% CI=0.98-0.99) 심혈관질환 위험이 높은 것으로 나타났다. 특히 비만은 청년 및 중년 남성의 중요한 예측요인으로 분석되어 향후 본 연구결과는 심혈관질환의 잠재적 위험군인 청년 및 중년 남성을 대상으로 체중감소, 신체활동증가와 같은 생활습관을 변화시키는 교육 및 중재 프로그램 개발에 활용될 것이다.

#Obesity #Healthy lifestyle #Diet #Physical activity #Cardiovascular disease

참고문헌 (27)

참고문헌 신청

Korea National Statistical Office / ㅋThe statistical result about cause of death

Korea Centers for Disease Control and Prevention. / 2015 Statistics about health behavior and chronic disease

National Center for Health Statistics / Health, United States, 2016 with chartbook on long-term trends in health

Alan S. Go / 2014 / Heart Disease and Stroke Statistics—2014 Update / Circulation 129(3):e28~e292

N. Townsend / 2015 / Cardiovascular disease in Europe—epidemiological update 2015 / European Heart Journal 36:2696~2705

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박경옥

소속기관 한국디지털정책학회

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 3 이용수 92

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (27)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)