1. 조사 대상자들의 평균 키와 체중은 각각 161.00$\pm$4.15cm, 50.45$\pm$8.15kg이었으며 BMI는 19.81$\pm$3.98, 체지방율은 26.12$\pm$4.12, skinfold thickness는 40.40$\pm$12.56mm로 나타났다. 2. 조사 대상자들의 혈액성상은 적혈구 수, 헤모글로빈, 헤마토크리트치, albumin, globulin, 총 콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 총 중성지방을 측정하였으며 헤마토크리트치를 제외한 나머지 성상들은 모두 정상 범위에 속하였다. 헤마토크리트치는 정상범주에 미달되는 것으로 나타나 이로 말미암아 철분 결핍성 빈형에 노출될 확률이 아주 많음을 보였다. 3. 용돈별로 체지방율을 분류하여 분석한 결과 한달 용돈이 평균 20~30만원을 쓰는 group의 체지방율이 22.00%로서 정상 수준 이었으며, 30만원 이상 사용하는 group은 비만으로 나타났다.(p<0.05) 한편, 그 외의 group들은 체내 체지방율 수준도 정상 수준인 20~25%를 넘어 체중으로 나타났다. 또한 30만원 이상 사용하는 group은 다른 group보다 RBC(million/㎣), Hb(g/이), Hct(%) 모두가 낮게 나타났으며, 빈혈로 판정될 수 있는 수준이었다. 4. 다이어트 빈도별 각 요인들간의 상관관계를 살펴보면 다이어트 시도를 자주 한다고 답변한 group이 거의 실시하지 않는다., 실시해 본 적이 없다라고 대답한 group보다 체중과 BMI가 유의적으로 낮았다.(p<0.05) 그러나 skinfold thickness(mm)와 체지방율은 유의차가 나타나지 않았다. 따라서 비록 다이어트 실시를 자주할 경우 절대적인 체중감량은 감소되지만 체내 지방량이 감소되는 것은 아니라고 판단된다. 5. 다이어트 실시기간에 따라 혈액 성상을 분석한 결과, 4개월 미만 다이어트를 실시하였으나, 1개월 전부터 현재(설문지에 응답한 시점)까지 기간 중에는 다이어트를 실시한 적이 없다고 대답한 group의 Alb(g/dl)과 Glo(g/dl)의 수치가 다이어트를 실시한 적이 없다고 대답한 group에 비해 유의적으로 높게 나타났다.(p<0.05) 6. 체중은 BMI와 양의 상관관계를 나타내었으며, BMI는 견갑골과도 높은 양의 상관관계를 가졌다. 상완부는 견갑골, skinfold thickness(mm), 체지방율과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 반면 Hb(g/dl), Hct(%)와는 음의 상관관계를 나타내었다. 견갑골은 BMI 뿐 아니라 skinfold thickness(mm), 체지방율과 양의 상관관계를 나타내었으며, skinfold thickness(mm)는 체지방율과 유의적인 양의 상관관계가 있음이 나타났다. 7. RBC(million/㎣)는 Hb(g/dl) 및 Hct(%)와 유의적인 양의 상관관계를 나타내었으며, Hb(g/dl)도 Hct(%)와 유의적인 양의 상관관계를 나타내었다. Alb(g/dl)은 Glo(g/dl) 및 TCH(mg/dl), HDL(mg/dl)과도 양의 상관관계를 가졌다. Glo(g/dl)은 TCH(mg/dl)과 양의 상관관계를 보였으며, TCH(mg/dl)은 Alb(g/dl), Glo(g/dl)이에도 TTG(mg/dl), LDL-cho(mg/dl) HDL-cho과도 양의 상관관계를 나타내었다. TTG(mg/dl)은 LDL-cho(mg/dl)과는 양의 상관관계를 HDL-cho(mg/dl)과는 음의 상관관계를 나타내었다.
본 연구는 대구 지역 초등학교 5~6학년 학생을 대상으로 알레르기 질환 환자군과 대조군으로 분류한 후, 알레르기 유병과 관련이 있는 환경적 요인을 분석하고 알레르기 유병여부에 따른 대상자의 성장 수준 및 영양 섭취 상태를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면, 첫째, 대조군과 비교하여 환자군의 어머니 교육수준이 더 높았으며, 부모 및 형제의 알레르기 질환 유병 비율이 더 높은 경향을 보였다. 둘째, 환자군이 대조군보다 출생 순위가 더 낮은 경향을 보였고, 출생 당시 질병을 가지고 있는 경우와 이유식 섭취 후 부작용을 경험한 비율이 더 높았다. 셋째, 현재 대상자의 건강상태를 반영하는 최근 병원 진료 경험 빈도와 감기 및 소화질환 경험 빈도는 대조군과 비교하여 환자군에게서 더 높은 경향을 보였다. 넷째, 아동의 알레르기 질환 위험을 높이는 가장 강력한 요인은 부모 및 형제의 알레르기 질환력이었다. 전 세계적으로 알레르기 질환의 유병률이 증가하고 있는 가운데, 위와 같은 본 연구의 결과는 향후 알레르기 질환의 예방을 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 한미 성인여성복의 산업계에서 상호적용이 가능한 신체 치수 호환표의 작성에 필요한 기초연구로, 본 연구에 사용된 인체 치수는 모두 3차원 스캐너를 통해 수집된 것이다. 분석대상인 한국인의 인체 치수는 Size Korea사업에 의해 수집된 1,988명의 인체 치수 자료이고, 미국인의 인체 치수는 SizeUSA사업에 의해 확보된 6,306명의 성인여성 인체 치수 자료이다. 의류제작에 관련이 높다고 사료되는 34개 측정 항목이 분석에 사용되었으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 어깨경사각을 제외한 전체 측정항목에서 미국 여성이 한국 여성의 인체치수에 비해 그 값이 유의하게 큰 것으로 나타났다. 둘째, 연령집단간 각 측정항목의 평균치를 차이를 검증한 결과, 한국 여성의 경우 엉덩이둘레를 제외한 모든 측정항목에서 연령집단간 유의차가 검증되었으며, 미국 여성의 경우 팔 길이를 제외한 모든 측정 항목에서 연령집단간 유의차가 검증되었다. 셋째, 양국 여성의 연령집단간 차이를 비교 분석한 결과, 몇몇 측정치의 경우 연령집단에 따라 유의미한 차이를 보였으나, 대부분의 항목에서는 연령집단간 유의차를 나타내지 않았다. 넷째, 양국 성인여성의 동일 연령집단간 t-test결과, 샅앞뒤길이, 어깨경사각, 엉덩이둘레-젖가슴둘레, 엉덩이둘레-허리둘레를 제외한 모든 항목에서 미국 성인여성 측정치가 한국 성인여성 측정치보다 유의하게 큰 것으로 나타났다.
This research was peformed to investigate the anthropometric data, blood profiles, and nutrient intakes of elderly persons living in a rural area. The subjects were 67 undernourished people who participated in follow-up nutrition intervention programs for9 weeks. Anthropometric data showed that the mean heights and weights in the management group were 157.6 cm and 59.1 kg, respectively, for the males and 152.6 cm and 51.0 kg, respectively, for the females. The mean BMIs of the management group were 23.8 kg/m$^2$ in the males and 22.4 kg/m$^2$ in the females. The total cholesterol, HDL-cholesterol, and albumin levels of the subjects were 181.7-191.4mg/dL, 48.3-53.0mg/dL, and 3.85-4.00g/dL, respectively. Energy, ash, P, Na, vitamin B$_1$, vitamin B$_2$, vitamin B$_6$, and niacin increased significantly after intervention for the management group. The mINQ, however, did not significantly increase after intervention. Also after intervention, there was no significant difference in mINQ between the management group and the comparison group. MAR (14) in the management group was significantly increased from 0.62${\pm}$0.2 before intervention to 0.68${\pm}$0.2 after intervention (p=0.022), and it was significantly different between the management group and the comparison group (p=0.017). MAR (8) in the management group was not significantly different (p=0.915) before and after intervention. However, MAR (8) between the management group and the comparison group did show a significant difference (p=0.031). MAR (3) in the management group was significantly increased from 0.48${\pm}$0.2 before intervention to 0.55${\pm}$0.2 after intervention (p=0.045), however, MAR (3) was not significantly different between the management group and the comparison group (p=0.093). For the probability of nutrient insufficiency, in the management group the probability of nutrient values below the EAR (except for Fe) decreased after intervention compared to before intervention. On the other hand, the probabilities of values above the RI, or EAR${\sim}$RI, were increased
Height and weight are important indicators to calculate Body Mass Index (BMI); measuring height and weight directly is the most exact method to get this information. However, it is ineffective in terms of cost and time on large population samples. The aim of our study was to investigate the validity of self-reported height and weight data compared to our measured data in Korean children to predict obese status. Four hundred twenty-two fifth-grade (mean age $10.5{\pm}0.5$ years) children who had self-reported and measured height and weight data were final subjects for this study. Overweight/obese was defined as a BMI of or above the 85th percentile of the gender-specific BMI for age in the 2007 Korean National Growth Charts or a BMI of 25 or higher (underweight : < 5th, normal : ${\geq}5th$ to < 85th, overweight : ${\geq}85th$ to < 95th). The differences between self-reported and measured data were tested using paired t-test. Differences based on overweight/obese status were tested using analysis of variance (ANOVA) and linear trends. Pearson's correlation and Cohen's kappa were tested to examine agreements between the self-reported and measured data. Although measured and self-reported height, weight and BMI were significantly different and children tended to overreport their height and underreport their weight, the correlation between the two methods of height, weight and BMI were high (r = 0.956, 0.969, 0.932, respectively; all P < 0.001), and both genders reported their overweight/non-overweight status accurately (Cohen's kappa = 0.792, P < 0.001). Although there were differences between the self-reported and our measured methods, the self-reported weight and height was valid enough to classify overweight/obesity status correctly, especially in non-overweight/obese children. Due to bigger underestimation of weight and overestimation of height in obese children, however, we need to be aware that the self-reported anthropometric data were less accurate in overweight/obese children than in non-overweight/obese children.
Objectives: Self-reported anthropometric values, such as height and weight, are used to calculate body mass index (BMI) and assess the prevalence of obesity among adolescents. The aim of this study was to evaluate the validity of selfreported height, weight, and BMI of the Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey questionnaire. Methods: A convenience sample of 137 middle school students and 242 high school students completed a selfadministered questionnaire in 2008. Body height and weight were directly measured after self-reported values were obtained from the questionnaire survey. Sensitivity, specificity, and kappa statistics were computed in order to evaluate the validity of the prevalence of obesity (BMI $\geq$ 95th percentile or $\geq$$25;kg/$m^2$) based on self-reported data. Results: Self-reported weight and BMI tended to be underestimated. Self-reported height tended to be overestimated among middle school females and high school males. Obese adolescents tended to underestimate their weight and BMI and overestimate their height more than non-obese adolescents. The prevalence estimate of obesity based on selfreported data (10.6%) was lower than that based on directly measured data (15.3%). The estimated sensitivity of obesity based on self-reported data was 69.0% and the specificity was 100.0%. The value of kappa was 0.79 (95% confidence interval, 0.70 - 0.88). Conclusions: This study demonstrated that self-reported height and weight may lead to the underestimation of BMI and consequently the prevalence of obesity. These biases should be taken into account when self-reported data are used for monitoring the prevalence and trends of obesity among adolescents nationwide.
Objectives: The purpose of this study was to determine which factors influence the bone mineral density (BMD) of total femur (TF), femoral neck (FN) and lumbar spine (LS) of the adult men by analyzing nationally representative Korean survey data. Methods: This study was conducted based on the data of 1,770 men aged 19-64 years from the Fifth Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES V), 2010~2011. The BMD was analyzed by various factors (general characteristics, anthropometric data, health habits, chronic diseases, nutrient intake status). SPSS statistics for complex samples was used to analyze the data. Results: We observed that the BMD decreased significantly with aging. The BMD in each of the second lowest quartile of waist circumference (in TF & FN) and body mass index (in TF & LS) was lower than the respective BMD in the highest quartile group. The BMD in FN was higher in the group who reported the weight training. The BMD in LS was lower in hypercholesterolemia group than in the normal group. The BMD in TF, FN and LS was lower in hypertriglyceridemia group and in diabetes group than in the normal group. The BMD in TF, FN and LS was higher in the group with < Estimated Average Requirement iron intake. But there was no evidence to suggest that the BMD was related with educational level, income level, smoking, alcohol intake, anemia and nutrient intake status (except for iron). Conclusions: This study suggested that aging, waist circumference, body mass index, weight training, hypercholesterolemia, hypertriglycemia, diabetes were site-specifically associated with the BMD in TF, FN and LS in the adult men. These bone site-specific factors need to be considered for the prevention of osteoporosis.
This study was designed to propose a method to draft bodice block pattern from 3D body scan data. Subjects were ten elderly women in their 60's, who wear basic size(B: 94cm, W: 82cm) garment. Scanning was done using 3D whole body scanner(WB4, Cyberware). Measurements for 3D data and cross section were attained using Auto CAD, by which a upper bodice pattern for elderly women was drawn on the basis of short measured method. The results are as following: As for most items, no significant differences were shown between measurements from Martin's anthropometry and those from 3D scan data, suggesting measurement from 3D scan data could be used to draft a pattern. The drafting equations acquired were as follows; width of pattern=B/2+5.5, width of waist=W/2+3.5cm, dart amount=8cm. Dart distributions were 23%(B.P.) : 20%(front armpit) : 17%(side seam) : 18%(back armpit) : 15%(back protruded point) : 7% (center back line). Through wearing test using 5-point Likert scale, resultant pattern was evaluated as appropriate for elderly women's pattern to get over 4 point. As a result, it might be said that 3D scanning application is effective for elderly women in that it doesn't take time so much as Martin's anthropometry and that their body shape vary compared with those of young women.
Objectives: The clinical document forms, a format for collecting clinical data, is the most fundamental object of standardization. Doctors must have a mutual understanding of the clinical chart. Methods: Clinical document forms were developed by investigating existing conditions in hospitals and conducting demand surveys, doing literature research, and seeking expert advice for the improvement of version 1.0. In addition, an organization of a network of 19 Oriental medical doctors and nurses, 190 patients, and users of collected and assessed data was formed to come up with version 2.0. Results: The overall format was divided into different portions that the patient, nurse, and doctor must fill out, respectively. The patient's section consists of demographic data, lifestyle details, history, and symptoms. The data to be supplied by the nurse include the patient's vital signs and anthropometric parameters. As for the doctors, they are to supply data regarding the patient's palpitation, the detailed symptoms of the patient's head, ophthalmological and otorhinolaryngological symptoms (mouth), respiration, circulatory organ and chest conditions, digestive-organ conditions (thirst), neuropsychiatric conditions, reproductive system, musculoskeletal system, skin (depilation), etc. Conclusions: Common clinical chart development is the prior question to Traditional Korean Medicine standardization. A web-based clinical document format should be developed to support diagnosis and treatment, and furthermore EMR (electronic medical record system) and EHR (electronic health record) developed. Clinical information could be shared through a network of medical institutions and be useful Traditional Korean Medicine for evidence-based medicine.
The purpose of this study was to explore dietary patterns and compare dietary patterns using cluster and factor analysis in Korean adults. This study analyzed data of 4,182 adult populations who aged 30 and more and had all of socio-demographic, anthropometric, and dietary data from 2005 Korean Health and Nutrition Examination Survey. Socio-demographic data was assessed by questionnaire and dietary data from 24-hour recall method was used. For cluster analysis, the percent of energy intake from each food group was used and 4 patterns were identified: "traditional", "bread, fruit & vegetable, milk", "noodle & egg", and "meat, fish, alcohol". The "traditional" pattern group was more likely to be old, less educated, living in a rural area and had higher percentage of energy intake from carbohydrates than other pattern groups. "Meat, fish, alcohol" group was more likely to be male and higher percentage of energy intake from fat. For factor analysis, mean amount of each food group was used and also 4 patterns were identified; "traditional", "modified", "bread, fruit, milk", and "noodle, egg, mushroom". People who showed higher factor score of "traditional" pattern were more likely to be elderly, less educated, and living in a rural area and higher proportion of energy intake from carbohydrates. In conclusion, three dietary patterns defined by cluster and factor analysis separately were similar and all dietary patterns were affected by socio-demographic factors and nutrient profile.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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