생활습관 중재의 역학적 근거

Epidemiologic Evidence for Lifestyle Interventions

학습목표(Learning Objectives)

1. 관찰자료 기반 근거 구축 예시를 소개한다.

2. 인과적 추론 방법의 실제 데이터 적용 예시를 설명한다.

3. 생활습관 관련 복합노출 분석 결과를 제시한다.

1. Introduce applied examples of building evidence using observational data.

2. Describe examples of applying causal inference to real-world data.

3. Present results from mixture analyses of lifestyle exposures.

초록(Abstract) 

공중보건 중재 수립은 강건한 과학적 근거를 기반으로 해야 하지만, 장기간 대규모

연구대상자를 추적하는 무작위 임상시험은 현실·윤리적 제약으로 어렵다. 본 발표에서는 관찰역학 자료를 활용하여 최신 인과추정 및 혼합노출 분석 방법을 적용해 강건한 근거를 생산한 사례를 소개하고자 한다. 첫째, 전국민 검진 및 진료 자료에Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE) 방법을 적용하여 음주가 10년 이내 위암 발생에 미치는 인과적 효과를 추정하였다. 위암 위험은 알코올 섭취량과 용량-반응 관계를 보였고, 저용량 음주도 유의하게 위암 위험을 높이는 것으로 관찰되었다. 성별 층화 분석에서 남성에서는 알코올 섭취 용량과 관계없이 일관되게 음주와 위암 간의 연관성이 관찰되었고, 여성에서는 저용량에서는 유의한 영향이 없었고 중등도 이상의 음주에서 유의한 위험 증가가 나타났다. 또한 동일한 총량을 섭취하더라도 한 번에 4잔 이상의 폭음을 하는 것이 소량씩 자주 섭취하는 경우보다 위험이 더 높았다. 둘째, 흡연, 음주, 식생활, 신체활동, 좌식 시간을 포함한 여러 생활습관을 동시에 고려하기 위해 복합노출 분석 방법 중 하나인 Bayesian Kernel Machine Regression(BKMR)을 적용하여 여러 생활습관 요인이 대사 건강에 미치는 혼합효과와 조건부 효과를 추정하였다. 전국민을 대표하는 국민건강영양조사 자료를 이용하여 분석한 결과 다양한 건강한 생활습관을 함께 실천할수록 metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease (MASLD) 위험이 낮았고, 특히 근력 운동 증가와 좌식 시간 감소가 MASLD 위험 감소에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 이러한 사례들은 RCT를 수행하기가 어려운 상황에서도 관찰자료에 기반한 최신 분석을 통해 생활습관 중재 가이드라인 수립에 필요한 강건한 근거를 제시할 수 있음을 보여준다.

Designing public health interventions requires robust scientific evidence, yet long-term randomized controlled trials that follow large populations are often infeasible due to practical and ethical constraints. This presentation introduces two case studies showing how modern causal-inference and mixture-exposure analyses applied to observational epidemiology can generate policy-relevant evidence. First, using nationwide screening and claims data from Korea, we applied Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE) to estimate—under

standard identifiability assumptions—the 10-year causal effect of alcohol consumption on incident gastric cancer. Risk increased with alcohol dose in a clear dose–response pattern, and even low intake was associated with higher risk. In sex-stratified analyses, men showed consistently elevated risks, whereas among women no significant increase was observed at low intake but significant elevations appeared at moderate-to-high intake. For the same cumulative intake, episodic heavy drinking (≥4 drinks per occasion) entailed greater risk than

frequent light drinking. Second, to jointly consider multiple lifestyle factors—smoking, alcohol, diet quality, aerobic and resistance activity, and sedentary time—we used Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR) to estimate mixture and conditional effects on metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease (MASLD) in the nationally

representative Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Progressively healthier lifestyle profiles were associated with lower MASLD risk, with increases in resistance training and reductions in sedentary time showing comparatively large protective effects. Collectively, these examples demonstrate that, even when RCTs are impractical, rigorously analyzed observational data can provide actionable evidence for developing lifestyle intervention guidelines.