새로운 비만 평가 지표를 만들기 위해서 (1)

sim et al.(2006)에서는

 

단순비만지표로는 허리둘레(waist circumference, WC), 허리 엉덩이 둘레 (waist-hip ratio, WHR), 허리둘레 신장 비 (waist-stature ratio, WSR), 그리고 가장 대표적인 체질량지수(BMI)등이  있다. 

 

그러나 연구자료에 따라 비만도 측정방법과 비만기 , 준의 차이가 있으므로 한국인의 비만 유병률이 상 이하게 보고되고 있으며, 특히 단순비만지표는 대부분 한국인 체형과는 다른 서구인을 근거로 하여 측정되었다 그러나 한국인은 신장과 엉덩이둘 . 레가 서양인보다 유의하게 작아 서구의 비만기준을 그대로 적용하기에 많은 문제점이 나타나고 있으며 , 동양인은 서양인보다 동일 체질량지수에서 내장지방이 더 많으며, 제지방량은 적어 비만관련질환에 대한 감수성이 높다고 보고되었다.

 

결정적으로 예를 들어 근육 함량이 높은 사람들의 경우 체중 때문에 BMI가 더 높아 보일 수 있지만, 지방 함량이 과다하다는 의미는 아니라고 볼 수 있다. 이러한 까닭에 새로운 비만 평가지표를 만드는 것은 중요하다.

 

- 비만치료에 유용한 단순비만지표의 선별 (대한한방비만학회지)

 

따라서 새로운 평가지표를 만들어보기 위해 아래 선행연구를 참고할 계획이다. 

Lim et al.(2023)에서는 머신러닝 분석을 통한 학생들의 비만도 예측에 대해 이야기하고 있다. 건강 관련 설문 자료를 바탕으로 Least square와 Ridge, Lasso, ElasticNet Regression분석을 통해 비만을 추정하고 예측하였다.

 

선택변수로서 월령, 성별, 태어난 해, 라면~채소 등 식사품목, 아침식사 유무, 다이어트경험, 하루 수면량, 자아신체상, 손 씻기, 양치질, 안전벨트 착용, 주 3회이상 운동, 하루 tv, 게임 시간, 괴롭힘/따돌림, 가족지지, 가족 흡연, 무기력감, 사립/국립학교 여부, 시/군/구/읍 지역여부, 나이, 도시규모 등 매우 다양한 요인으로 설정하고 있다.

 

이를 바탕으로 회귀분석을 진행하면 되고 다만 사용하는 데이터를 선택한 이후, 변수를 어떻게 설정할지가 중요하다.

다음은 데이터셋을 찾고 이를 분석하는 과정에 대해서 이야기 해볼 계획이다.