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Journal of the East Asian Society of Dietary Life - Vol. 33 , No. 5

[ Article ]
Journal of the East Asian Society of Dietary Life - Vol. 33, No. 5, pp. 443-455
Abbreviation: J East Asian Soc Diet Life
ISSN: 1225-6781 (Print) 2288-8802 (Online)
Print publication date 31 Oct 2023
Received 19 Sep 2023 Revised 25 Oct 2023 Accepted 26 Oct 2023
DOI: https://doi.org/10.17495/easdl.2023.10.33.5.443

한국 성인의 초가공식품 섭취와 hs-CRP(고감도 C-반응단백질)의 관련성
신경원
원광대학교 한의학과 박사수료

Association between Ultra-processed Food Intake and hs-CRP (High-Sensitivity C-Reactive Protein) in Korean Adults
Gyoung-Won Shin
Ph.D. Candidate, Dept. of Korean Medicine, Wonkwang University, Iksan 54538, Republic of Korea
Correspondence to : Gyoung-Won Shin, Tel: +82-70-8019-3925, Fax: +82-504-261-1474, E-mail: skwmania@hanmail.net


Abstract

This study sought to evaluate the association between the intake of ultra-processed food and high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP). The data of a total of 3,025 Korean adults (aged≥19) from the 2015 and 2016 Korea Health and Nutrition Examination Survey (KHANES) were analyzed using SPSS Windows. The results were as follows: First, in men if the frequency of ice cream consumption was 1∼3 times per month (OR=1.64), the likelihood of belonging to the average risk group for cardiovascular disease (1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L) increased. Second, in women, if the frequency of fruit juice consumption was 1-3 times per month (OR=1.65), the likelihood of belonging to the average risk group for cardiovascular disease (1 mg/L <hs-CRP<3 mg/L) increased. Also, if women consumed carbonated drinks (OR=1.99) and soy milk (OR=2.52) 1∼6 times a week or 1∼3 times a day, the likelihood of being in the high-risk group for cardiovascular disease (hs-CRP>3 mg/L) increased.


Keywords: hs-CRP, ultra-processed food, UPF, cardiovascular diseases, Korean adults, sugar intake

서 론

19세 이상 한국인 총 당류 급원 식품에 가공식품이 높은 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 당류 급원 식품 상위 5개 식품군 중에서 음료 및 차류, 유제품류 및 빙과류, 빵 및 과자류의 비율이 약 50%에 해당한다(Jeong YS 등 2021). 또한 한국인 1인당 하루 설탕류 식품 공급량은 1982년∼1984년 33 g에서 2001년∼2003년 101 g, 2014∼2017년 106 g, 2018∼2020년 136 g으로 대폭 증가하였다(Hong YA & Yoon CM 2023).

NOVA 식품 분류 체계에 의하면 초가공식품(ultra processed food; UPF)은 광범위한 산업적 가공을 통해 정제된 재료와 첨가당, 합성 향료, 색소, 유화제, 안정제, 방부제 등 다양한 첨가물을 사용하여 제조된 식품이다. 이들 첨가물 중 초가공식품의 평균 첨가당 함량은 가공식품에 비해 8배 이상 높게 나타났다(Steele EM 등 2016).

NOVA 식품 분류 체계에 의하면 초가공식품(ultra processed food; UPF)은 광범위한 산업적 가공을 통해 정제된 재료와 첨가당, 합성 향료, 색소, 유화제, 안정제, 방부제 등 다양한 첨가물을 사용하여 제조된 식품이다. 이들 첨가물 중 초가공식품의 평균 첨가당 함량은 가공식품에 비해 8배 이상 높게 나타났다(Steele EM 등 2016).

첨가당 주요 급원 초가공식품에는 주로 시리얼·빵·케이크·파이, 가당 음료, 가당 우유 및 요구르트, 쿠키·칩·스낵, 과일 및 채소음료, 초콜릿, 아이스크림 등이 포함된다(Ha KH 등 2016; Steele EM 등 2016; Shim JS 등 2022). 이러한 식품들 중 국내 시리얼 시장 규모는 2015년 대비 2,087억 원 에서 2022년 3,432억 원 규모로 64.45% 급성장했다(Food Information Statistics System 2021b). 빵류는 2016년 3조 6,930억 원 대비 2021년 3조 9,100억 원 시장 규모로 5.8% 성장했는데, 케이크 40.1%, 빵 37.6% 순으로 시장 점유율이 높게 나타났다(Food Information Statistics System 2021a). 특히 간편식과 배달 음식 성장으로 탄산음료와 다양한 가공 음료 소비가 증가 추세에 있다(Korea Argo-Fisheries & Food Trade Corporation 2019). 한국인 하루 평균 음료류 섭취량은 2011년 119 g에서 2020년 230 g으로 나타나 최근 10년 동안 2배 수준으로 증가했다(Park SH 등 2022). 스낵 과자 소매점 매출 규모는 2011년 대비 2019년 3배 이상 증가했다(aT Food Industry Statistics [aTFIS] 2023). 이처럼 국내 초가공식품 시장 성장과 함께, 한국 성인의 하루 총당류 섭취량에서 초가공식품 비율이 43.2%로 나타나 거의 절반을 차지하고 있다(Shim JS 등 2022).

초가공식품은 가공되지 않거나 최소 가공식품에 비해 일반적으로 평균 열량 밀도, 당류, 지방 및 나트륨 함량이 더 높은 것으로 보고되고 있다(Park HJ 등 2022; Shim JS 등 2022). 초가공식품(UPF) 섭취 관련 20개 국외 역학 연구를 분석한 체계적 문헌 고찰 보고에 의하면 초가공식품 섭취는 심혈관계질환, 뇌혈관질환, 고혈압, 대사증후군, 과체중, 이상지질혈증, 비만, 우울증, 과민성대장증후군, 암 등 다양한 비전염성 질병 위험을 높이는 것으로 나타났다(Chen X 등 2020). 대체로 당류 과잉 섭취로 인한 질병 위험과 유사한 경향을 보이고 있다.

당류 섭취는 분자 크기가 작아 소화 과정에서 빠르게 분해 흡수돼 과잉 섭취 시 혈당이 급격하게 상승하고, 인슐린저항성이 증가한다. 또한 혈중 지질 증가로 이어져 중성지방과 혈중 콜레스테롤 수치를 높인다(Welsh JA 등 2011; Bucher Della Torre S 등 2016; DiNicolantonio JJ & OKeefe JH 2017). 특히 가당 음료들은 과잉 섭취 시 체중이 증가하고, 대사증후군 및 제2형 당뇨병 발병 위험을 높이는 것으로 보고 되고 있다(Malik VS 등 2013, 2010).

고감도 C-반응성 단백질(high-sensitivity C-reactive protein, hs-CRP)은 간에서 생성되는 대표적인 전신 염증반응 지표이며 심혈관질환, 대사증후군, 인슐린 저항성 등의 위험도 예측인자로 알려져 있다(Ridker PM 등 2003, 2004). 2021년 기준 한국인 10대 사망원인 중 심장 질환이 2위로 나타났으며 사망률은 2011년 49.8%에서 2020년 63%로 증가하였다(Statistics Korea 2022). 국민건강통계 보고에 의하면 우리나라 만 19세 이상 성인의 심혈관계 주요 선행 질환 유병률은 2012년 대비 2021년에 비만은 23.4%에서 37.1%, 고콜레스테롤혈증은 11.9%에서 21.1%, 당뇨병은 8.6%에서 10.3%로 증가하였고, 고혈압은 23.4%에서 21.4%로 감소하였다(Centers for Disease Control and Prevention 2022).

한국인 대상 가공식품 섭취와 hs-CRP 연관성 관련 선행 연구에 탄산음료, 커피, 녹차, 알코올 섭취에 대한 일부 단면 조사 보고가 있다. 이들 가공식품 중 한국 성인이 탄산음료를 하루 1∼3회 섭취할 경우 hs-CRP가 3 mg/L를 초과할 가능성이 3배 증가한 것으로 나타났다(Cha JY 등 2021). 한국 성인 남녀의 커피 섭취량은 혈중 CRP 농도와 연관성이 없었고, 녹차를 섭취한 남성의 경우 섭취량 증가에 따라 혈중 CRP 농도가 감소하였다(Park JH 등 2019). 한국 여성이 1일 평균 알코올을 30 g 이상 섭취하는 경우 비음주군에 비해 hs-CRP 수준이 높았는데, 남성은 유의하지 않았다(Park JY 등 2019). 국외 선행 연구에서도 탄산음료, 인스턴트 커피, 쿠키와 케이크, 아이스크림, 초콜릿 우유, 면류 등과 같은 초가공식품 섭취는 성인 남녀의 hs-CRP 수준을 높이는 것으로 보고되고 있다(Oddo VM 등 2019; Bahrampour N 등 2022). 초가공식품과 건강과의 관계를 체계적 문헌 고찰을 통해 분석한 연구에서도 나트륨 함량이 높은 스넥, 설탕 제품, 음료 등으로 대표되는 초가공식품이 hs-CRP 수준을 높이는 것으로 나타났다(Elizabeth L 등 2020).

최근 국내 1인 가구 증가와 맞벌이 가구 비중이 높아지면서(Statistics Korea 2023), 앞으로 우리 국민의 초가공식품 섭취 비중은 더욱 증가할 것으로 사료된다. 그러나 한국인 대상 초가공식품 섭취와 hs-CRP 관계 연구는 주로 커피, 탄산 음료, 알코올 등 일부 가공 음료류에 편중돼 있어 한국인의 식생활과 밀접한 다양한 초가공식품 섭취에 대한 기초 연구는 부족한 실정이다. 또한 남녀 성별 특성에 따른 초가공식품 섭취 실태와 hs-CRP와의 관련성을 규명할 필요가 있다.

따라서 본 연구에서는 2015년∼2016년 국민건강영양조사의 식품섭취빈도조사와 검진자료를 이용하여 만 19세 이상 한국 성인 남녀가 섭취한 첨가당 함유 15종의 초가공식품 섭취와 hs-CRP 간의 관계를 살펴보았다(Korea Disease Control and Prevention Agency 2015, 2016). 이를 통해 hs-CRP 수준에 주요하게 영향을 주는 초가공식품을 파악하여 심혈관질환의 예방과 식생활 실천 지침 방안 마련을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.


연구방법
1. 조사 대상

국민건강영양조사에서 진행한 hs-CRP 검사는 제6기(2015년)부터 신설된 검진 조사 항목이다. 이와 관련된 식품섭취 빈도조사는 제7기(2016년)까지 진행되었다. 이에 따라 본 연구에서는 상기 2개년도 자료를 통합하여 19세 이상 성인 남녀 12,327명 중 초가공식품 섭취 질문과 hs-CRP 검사에 응답한 자를 초기 연구 대상으로 선정하였다. hs-CRP 수치가 상승할 수 있는 상태의 조사대상자는 다음과 같이 제외하였다. 백혈구 수 10.0 × 103/μL 초과인 자, hs-CRP 10 mg/L 이상인 자, 간질환(B형간염, C형간염, 간경변증), 심혈관질환(심근경색, 협심증), 뇌졸중, 신부전, 각종 암(위암, 간암, 대장암, 유방암, 자궁경부암, 폐암, 갑상선암, 기타 암), 고혈압, 당뇨, 류마티스 관절염, 골관절염, 골다공증, 폐결핵, 천식, 부비동염, 중이염 현재 유병자와 고위험 음주자(1회 평균 음주량이 남자의 경우 7잔 이상, 여자의 경우 5잔 이상이며 주 2회 이상 음주하는 사람)들이다. 이들 중 인구학적 특성과 건강 관련 특성 및 식품섭취빈도조사의 결측치를 제외한 3,025명을 최종 연구 대상으로 선정하였다.

2. 측정항목 및 방법
1) 종속변수: hs-CRP

hs-CRP는 미국심장학회(American Heart Association; AHA)와 미국 질병통제예방센터(Centers for Disease Control and Prevention; CDC)에서 제시한 범위를 바탕으로 절단점을 구성하였다. hs-CRP 1 mg/L 미만은 심혈관질환 ‘저위험군’, 1∼3 mg/L 사이는 ‘평균 위험군’, 3 mg/L 초과는 ‘고위험군’으로 측정하였다.

2) 독립변수: 초가공식품 섭취 빈도

본 연구에서는 국민건강영양조사 식품섭취빈도조사 대상 식품 중 첨가당이 포함된 초가공식품 식빵, 잼, 단팥빵·호빵·크림빵, 카스테라·케이크·초코파이, 시리얼, 설탕, 탄산음료, 과일주스, 스넥과자, 쿠키·크래커, 초콜릿, 아이스크림·빙과류, 두유, 액상요구르트, 미숫가루음료·식혜 등 총 15개 식품의 섭취 빈도를 독립 변수로 설정하였다. 최근 1년 간 섭취 빈도로 15개 개별 식품의 빈도를 측정하였다. ‘거의 먹지 않음’을 0, ‘월 1∼3회’를 1, ‘주 1∼6회+일 1∼3회’를 2로 코딩하여 측정하였다.

3) 통제변수: 인구학적 특성, 건강 관련 특성

통제변수는 hs-CRP에 영향을 미치는 주요 인구학적 특성과 검진 관련 특성을 중심으로 선정하였다. 인구학적 특성은 성별, 나이, 결혼 여부, 학력, 가구소득, 흡연 여부, 음주 여부, 유산소 신체활동 실천 항목을 설정하였다. 검진 관련 특성 항목은 체질량지수(body mass index; BMI), 허리둘레, 수축기 혈압(systolic blood pressure; SBP), 이완기 혈압(diastolic blood pressure; DBP), 공복 시 혈당(fasting blood sugar; FBS), 당화혈색소, HDL-콜레스테롤, 백혈구수(white blood cell; WBC), 아스파르테이트아미노전달효소(aspartate aminotransferase; AST), 알라닌아미노전이효소(alanine aminotransferse; ALT)가 있다. 영양소 섭취량은 에너지, 탄수화물, 단백질, 지방, 식이섬유, 나트륨, 칼슘, 비타민 항목을 설정하였다.

3. 통계 처리 방법

분석 자료의 통제 처리는 SPSS 25 프로그램을 사용하였다. 통계 방법은 조사대상자의 인구학적 특성과 건강 관련 특성에 따른 초가공식품 종류별 섭취 빈도의 차이를 검증하기 위해 카이스퀘어 검증과 일원배치분산분석(ANOVA)을 실시하여 빈도와 퍼센트, 평균과 표준편차를 제시하였다. 또한, 초가공식품의 종류별 섭취 빈도에 따른 hs-CRP의 위험비는 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하여 오즈비(odds ratio; OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval; CI)을 구하였다. 모든 분석은 남성과 여성을 구분하였으며, 통계량의 유의수준은 p<.0.05로 하였다. 다항 로지스틱 회귀분석은 비교의 대상이 되는 기준 집단(reference group)을 선택해야 한다. 일반적으로 종속변수 범주 가운데 관찰사례가 가장 많은 범주를 기준 집단으로 선택해야 하므로 본 연구에서도 종속변수 범주 중 가장 사례가 많은 hs-CRP 1 mg/L 미만 집단 심혈관질환 ‘저위험군’ 항목을 기본 범주로 택하여 ‘평균 위험군’(hs-CRP 1∼3 mg/L 사이)과 ‘고위험군’(3 mg/L) 항목에 영향을 미치는 초가공식품 종류를 추정하였다.


결과 및 고찰
1. 응답자의 일반적 특성과 건강 관련 특성
1) 일반적 특성

응답자의 일반적 특성은 Table 1과 같다. 전체 대상자 중에서 연령별 비율은 ‘40∼49세’가 28.5%로 가장 많았고, ‘30∼39세’(25.0%), ‘50∼59세’(22.2%), ‘19∼29세’(16.5%), ‘60세 이상’(7.7%) 순으로 나타났다. 성별에 따른 연령대의 차이를 살펴본 결과 남녀 모두 ‘40∼49세’가 다른 연령대에 비해 더 많았다(χ²=29.671, p<0.001). 결혼상태는 전체 응답자 중 78.9%가 ‘기혼’이었다. 성별에 따른 ‘결혼상태’의 차이를 살펴본 결과 ‘기혼’ 여성(82.8%)이 ‘기혼’ 남성(71.5%)보다 더 많았다(χ²=53.147, p<0.001). 교육 수준은 전체 응답자 중 ‘4년제 대학 졸업’이 34.9%로 가장 많았고, ‘고등학교 졸업’(27.9%), ‘2년/3년제 대학 졸업’(17.7%), ‘대학원 졸업’ (8.5%),‘중학교 졸업’(6.4%), ‘초졸 이하’(4.6%) 순으로 나타났다. 성별에 따른 ‘교육 수준’ 차이를 살펴본 결과에서도 남성과 여성 모두 ‘4년제 대학’ 졸업이 각각 38.7%와 32.9%로 ‘2년/3년제 대학 졸업’ 이하의 학력에 비해 더 많았으며, 남성이 여성에 비해 ‘4년제 대학’ 졸업자 비율이 더 많았다(χ²=55.404, p<0.001). 가구소득은 전체 응답자 중 ‘상’이라 응답한 비율이 37.9%로 가장 높게 나타났다. 성별에 따른 차이를 살펴보면, 남성과 여성 각각 소득 수준이 ‘상’으로 응답한 비율이 38.7%와 37.5%로 남성이 여성보다 더 소득 수준이 높게 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다(χ²=1.711, p>.05). 흡연 여부는 전체 응답자 중 ‘한 번도 담배를 피운 적없음’ 비율이 71.2%로 매우 높게 나타났지만, 성별에 따른 차이를 보면 남성의 경우 5개 미만∼5갑 이상 ‘담배를 피운적 있음’ 응답 비율이 66.8%로 매우 높았으나 여성은 8.3%로 통계적으로 유의한 차이를 보여서(χ²=1,146.433, p<0.001)남성이 여성에 비해 흡연자가 훨씬 더 많은 것을 알 수 있다. 음주 여부는 ‘해본 적 있음’ 비율이 91.5%로 매우 높게 나타났다. 성별에 따른 차이를 보면 남성 여성 모두 음주를 ‘해본적 있음’ 응답 비율이 각각 95.4%와 89.4%로 매우 높게 나타났으나 남성이 여성에 비해 음주를 ‘해본 적 있음’ 응답비율이 유의하게 더 높았다(χ²=31.917, p<0.001). 일주일에 ‘중강도 신체활동’을 2시간 30분 이상 또는 ‘고강도 신체활동’을 1시간 15분 이상 또는 ‘중강도와 고강도 신체활동을 섞어서 실천’하는 경우는 남성이 54.7%로 여성 47.4%에 비해 약간 높은 편으로 나타났고 통계적으로 유의한 차이를 보였다(χ²=14.625, p<0.001).

Table 1. 
General characteristics of subjects
Variable Total
(n=3,025)
Male
(n=1,060)
Female
(n=1,965)
χ2
n % n % n %
Age
  19∼29 500 16.5 219 20.7 281 14.3 29.267***
  30∼39 757 25.0 231 21.8 526 26.8
  40∼49 861 28.5 278 26.2 583 29.7
  50∼59 673 22.2 238 22.5 435 22.1
  ≥60 234 7.7 94 8.9 140 7.1
Marriage status
  Married 2,386 78.9 758 71.5 1,628 82.8 53.147***
  Unmarried 639 21.1 302 28.5 337 17.2
Education
  ≤Elementary school 139 4.6 41 3.9 98 5.0 55.404***
  Middle school 194 6.4 52 4.9 142 7.2
  High school 844 27.9 256 24.2 588 29.9
  College 535 17.7 169 15.9 366 18.6
  University 1,056 34.9 410 38.7 646 32.9
  Graduate school 257 8.5 132 12.5 125 6.4
Household income/month
  Low 184 6.1 70 6.6 114 5.8 1.711
  Middle-low 682 22.5 229 21.6 453 23.1
  Middle-high 1,013 33.5 351 33.1 662 33.7
  High 1,146 37.9 410 38.7 736 37.5
Smoking
  No 2,153 71.2 352 33.2 1,801 91.7 1,146.433***
  Yes 872 28.8 708 66.8 164 8.3
Alcohol intake
  No 258 8.5 49 4.6 209 10.6 31.917***
  Yes 2,767 91.5 1,011 95.4 1,756 89.4
Physical activity
  No 1,513 50.0 480 45.3 1,033 52.6 14.625***
  Yes 1,512 50.0 580 54.7 932 47.4
*** p<0.001.

2) 건강 관련 특성

응답자의 건강 관련 특성은 Table 2와 같다. 전체 응답자 가운데 심혈관질환 ‘저위험군’(hs-CRP<1 mg/L)의 비율이 78.9%로 대부분을 차지하였다. 성별에 따른 차이를 살펴보면 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속하는 비율이 남성(19.0%)이 여성(13.9%)에 비해 약간 더 높은 것으로 나타났다(χ²=13.291, p<0.01). ‘BMI’ 수치는 전체 응답자 가운데 ‘비만’(BMI≥25)에 속하는 비율이 26.7%로 성인 남여 10명 중 약 3명이 비만인 것으로 나타났다. 성별로 보면 남성(36.9%)이 여성(21.2%)에 비해 ‘비만’(BMI≥25)에 속하는 비율이 더 높았다(χ²=86.318, p<0.001). ‘허리 둘레’는 남성 84.99 cm, 여성 76.76 cm로 나타났다(χ²=24.370, p< 0.001). ‘수축기 혈압(SBP)’, ‘이완기 혈압(DBP)’, ‘공복혈당(FBS)’ 모두 남성이 여성보다 더 높게 나타났다. ‘당화혈색소(HbA1c)’는 여성이 남성보다 조금 더 높은 수준이었으며(χ²=2.791, p<0.01), ‘콜레스테롤’ 수치도 여성이 남성보다 더 높게 나타났다(χ²=—19.100, p<0.001). ‘백혈구 수치’(χ²=11.171, p<0.001)를 비롯한 ‘AST’(χ²=10.488, p<0.001), ‘ALT’(χ²=13.874, p<0.001), ‘에너지’(χ²=18.068, p<0.001), ‘탄수화물’(χ²=15.981, p<0.001), ‘단백질’(χ²=10.757, p<0.001), ‘지방’(χ²=9.769, p<0.001), ‘식이섬유’(χ²=6.616, p<0.001), ‘나트륨’(χ²=8.505, p<0.001), ‘칼슘’(χ²=8.297, p<0.001) 섭취량 모두 남성이 여성보다 더 높게 나타났다. ‘비타민 C 섭취량’은 여성이 남성보다 더 높게 나타났으나 통계적으로 유의미하진 않았다(χ²=—1.610, p>0.05).

Table 2. 
Health-related characteristics of subjects
Variable Total
(n=3,025)
Male
(n=1,060)
Female
(n=1,965)
χ2/t
n/M %/SD n/M %/SD n/M %/SD
hs-CRP(mg/L)
  <1 2,388 78.9 807 76.1 1,581 80.5 13.291**
  1∼3 475 15.7 201 19.0 274 13.9
  >3 162 5.4 52 4.9 110 5.6
BMI
  ≤24 2,217 73.3 669 63.1 1,548 78.8 86.318***
  ≥25 808 26.7 391 36.9 417 21.2
Waist circumference (cm) 79.65 9.689 84.99 8.858 76.76 8.861 24.370***
SBP (mmHg) 112.34 13.979 116.42 12.579 110.14 14.203 12.510***
DBP (mmHg) 74.29 9.354 77.86 9.191 72.37 8.865 15.884***
FBS (mg/dL) 95.06 17.495 97.95 19.180 93.50 16.308 6.409***
HbA1c (%) 5.48 0.565 5.52 0.636 5.46 0.522 2.791**
HDL-cholesterol 52.56 12.543 47.22 10.526 55.44 12.601 —19.100***
WBC (103/uL) 6.15 1.473 6.55 1.441 5.94 1.446 11.171***
AST (IU/L) 20.89 10.343 23.82 12.474 19.31 8.586 10.488***
ALT (IU/L) 20.73 20.020 28.45 25.786 16.57 14.460 13.874***
Energy intake (kcal/d) 2,048.00 937.981 2,491.49 1,108.189 1,808.76 727.356 18.068***
Carbohydrate (g/d) 312.81 130.449 364.85 139.053 284.74 116.300 15.981***
Protein (g/d) 74.38 55.650 92.35 80.353 64.69 31.918 10.757***
Fat (g/d) 49.58 38.832 60.05 48.721 43.93 30.833 9.769***
Dietary fiber (g/d) 25.83 14.130 28.18 14.757 24.56 13.616 6.616***
Sodium (mg/d) 3,738.94 3,786.165 4,732.88 5,675.587 3,202.77 1,970.279 8.505***
Calcium (mg/d) 531.55 320.611 598.36 334.865 495.51 306.753 8.297***
Vitamin C (mg/d) 91.27 105.375 87.24 96.455 93.45 109.849 —1.610
hs-CRP: high-sensitivity C-reactive protein, BMI: body mass index, SBP: systolic blood pressure, DBP: diastolic blood pressure, FBS: fasting blood sugar, HbA1c: hemoglobin A1c, HDL-cholesterol: high density lipoprotein-cholesterol, WBC: white blood cell, AST: aspartate aminotransferase, ALT, alanine aminotransferse.
** p<0.01, *** p<0.001.

2. 성별에 따른 초가공식품 섭취 빈도의 차이

국외 선행연구에 의하면 성인 남녀 성별에 따라 초가공식품 섭취 빈도에 차이를 보이는 것으로 보고되고 있다(Juul F 등 2018; Zhong GC 등 2021). 이에 따라 본 연구에서도 우리나라 성인 남녀에 따른 초가공식품 섭취 빈도에 유의한 차이를 보이는지 살펴보았다.

결과는 Table 3과 같다. 15개 초가공식품 가운데 ‘쨈’, ‘시리얼’, ‘스넥 과자’, ‘미숫가루음료·식혜’ 등을 제외한 나머지 식품 섭취 빈도에서 성별 집단 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다. ‘식빵’은 ‘월 1∼3회 섭취’ 비율이 여성은 35.0%, 남성은 27.9%로 여성이 조금 더 높았다(χ²=39.551, p<0.001). ‘단팥빵·호빵·크림빵’은 ‘월 1∼3회 섭취’ 응답 비율이 남성 38.3%, 여성 35.6%로 남성이 여성보다 더 높은 섭취 비율을 보였다(χ²=11.074, p<0.05). ‘케이크’는 ‘월 1∼3회’ 섭취 빈도 응답 비율이 여성 36.5%, 남성 33.3%로 여성이 남성에 비해 더 높은 섭취 비율을 보였다(χ²=8.114, p<.05). ‘설탕’은 남성과 여성 모두 높은 응답 비율을 보였으나‘주 1∼6회+일 1∼3회’ 섭취 응답 비율은 남성 62.9%, 여성 50.5%로 우리나라 성인 남성의 설탕 섭취 비율이 여성에 비해 더 높음을 알 수 있다(χ²=43.166, p<0.001). ‘탄산음료’는 ‘주 1∼6회+일 1∼3회’ 섭취한다고 응답한 비율이 남성 36.9%, 여성 18.1%로 나타나 남성의 섭취 빈도가 통계적으로 유의하게 더 높았다(χ²=145.236, p<0.001). ‘과일주스’를 ‘주 1∼6회+일 1∼3회’ 섭취한다고 응답한 비율은 남성 22.7%, 여성 12.6%로 남성의 섭취 빈도가 약 2배 가량 더 높게 나타났다(χ²=73.501, p<0.001). ‘쿠키류’는 ‘주 1∼6회+일 1∼3회’ 섭취 응답 비율이 여성 22.2%, 남성 17.5%로 여성이 근소하게 더 높은 비율을 보였다(χ²=10.258, p<0.05). ‘초콜릿’은 ‘주 1∼6회+일 1∼3회’ 섭취 응답 비율이 여성 18.3%, 남성 14.7%로 여성이 약 4%가량 더 높은 섭취 비율을 보였다(χ²=7.144, p<0.05). ‘아이스크림·빙과류’(χ²=24.416, p<0.001), ‘두유’(χ²=21.238, p<0.001), ‘액상요구르트’(χ²=11.671, p<0.05)는 모두 남성이 여성보다 더 높은 섭취 비율을 보였다.

Table 3. 
Difference in intake frequency of ultra-processed food according to sex
Variable Total
(n=3,025)
Male
(n=1,060)
Female
(n=1,965)
χ2
n % n % n %
Bread
None 1,641 54.2 656 61.9 985 50.1 39.551***
  1~3  times/mo 984 32.5 296 27.9 688 35.0
  1~6  times/wk+1∼3 400 13.2 108 10.2 292 14.9
Jam
None 2,179 72.0 781 73.7 1,398 71.1 4.907
  1~3  times/mo 615 20.3 213 20.1 402 20.5
  1~6  times/wk+1∼3 231 7.6 66 6.2 165 8.4
Red  bean  bread
None 1,663 55.0 542 51.1 1,121 57.0 11.074**
  1~3  times/mo 1,117 36.9 417 39.3 700 35.6
  1~6  times/wk+1∼3 245 8.1 101 9.5 144 7.3
Cake
None 1,681 55.6 612 57.7 1,069 54.4 8.114*
  1~3  times/mo 1,104 36.5 353 33.3 1,104 36.5
  1~6  times/wk+1∼3 240 7.9 95 9.0 240 7.9
Cereal
None 2,355 77.9 845 79.7 1,510 76.8 3.392
  1~3  times/mo 418 13.8 136 12.8 282 14.4
  1~6  times/wk+1∼3 252 8.3 79 7.5 173 8.8
Sugar
None 1,097 36.3 311 29.3 786 40.0 43.166***
  1~3  times/mo 268 8.9 82 7.7 186 9.5
  1~6  times/wk+1∼3 1,660 54.9 667 62.9 993 50.5
Carbonated  drinks
None 1,536 50.8 411 38.8 1,125 57.3 145.236***
  1~3  times/mo 743 24.6 258 24.3 485 24.7
  1~6  times/wk+1∼3 746 24.7 391 36.9 355 18.1
Juice
None 1,814 60.0 536 50.6 1,278 65.0 73.501***
  1~3  times/mo 723 23.9 283 26.7 440 22.4
  1~6  times/wk+1∼3 488 16.1 241 22.7 247 12.6
Snack
None 1,128 37.3 403 38.0 725 36.9 0.372
  1~3  times/mo 962 31.8 333 31.4 629 32.0
  1~6  times/wk+1∼3 935 30.9 324 30.6 611 31.1
Cookie
None 1,522 50.3 565 53.3 957 48.7 10.258**
  1~3  times/mo 880 29.1 309 29.2 571 29.1
  1~6  times/wk+1∼3 623 20.6 186 17.5 437 22.2
Chocolate
None 1,595 52.7 563 53.1 1,032 52.5 7.144*
  1~3  times/mo 915 30.2 341 32.2 574 29.2
  1~6  times/wk+1∼3 515 17.0 156 14.7 359 18.3
Ice  cream
None 917 30.3 262 24.7 655 33.3 24.416***
  1~3  times/mo 1,439 47.6 540 50.9 899 45.8
  1~6  times/wk+1∼3 669 22.1 258 24.3 411 20.9
Soy  milk
None 2,200 72.7 724 68.3 1,476 75.1 21.238***
  1~3  times/mo 493 16.3 216 20.4 277 14.1
  1~6  times/wk+1∼3  times/d 332 11.0 120 11.3 212 10.8
Yogurt
None 1,566 51.8 504 47.5 1,062 54.0 11.671**
  1~3  times/mo 749 24.8 284 26.8 465 23.7
  1~6  times/wk+1∼3  times/d 710 23.5 272 25.7 438 22.3
Misutgaru  drink·Sikhye
None 2,184 72.2 738 69.6 1,446 73.6 5.408
  1~3  times/mo 638 21.1 245 23.1 393 20.0
  1~6  times/wk+1∼3  times/d 203 6.7 77 7.3 126 6.4
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001.

3. 성별에 따른 초가공식품 섭취 빈도와 hs-CRP의 관련성

다항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 남성과 여성 두 집단 각각의 hs-CRP에 영향을 미치는 초가공식품 종류를 분석한 결과는 Table 4와 같다. Model 1에서는 성별 구분 없이 일반적 특성과 건강 관련 특성을 모두 통제 후 분석하였다. ‘과일주스’ 섭취 빈도 ‘전혀 없음’을 기준으로 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=1.542, CI=1.122∼2.119) 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CR<3 mg/L)에 속할 승산(odds)이 54.2%씩 증가하였다. 반면에, ‘초콜릿’ 섭취 빈도 ‘전혀 없음’을 기준으로 ‘월 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=0.727, CI=.553∼.955) 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속할 승산은 27.3%씩 감소하는 것으로 나타났다. 선행 연구에서도 다크 초콜릿과 같은 초가공 식품 섭취는 hs-CRP를 오히려 낮추는 효과가 있는 것으로 나타났다(Eskandari M 등 2020). 탄산음료의 섭취 빈도의 경우 ‘전혀 없음’을 기준으로 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=1.726, CI=1.054∼2.826) 심혈관질환 ‘고 위험군’(hs-CRP>3 mg/L)에 속할 승산은 72.6%씩 증가하였다. 두유 섭취 빈도는 ‘전혀 없음’ 기준 대비 ‘일주일에 1∼6회’ 혹은 ‘하루에 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=1.667, CI=1.023∼2.751) 심혈관질환 ‘고 위험군’(hs-CRP>3 mg/L)에 속할 승산이 66.7%씩 증가하는 것으로 나타났다.

Table 4. 
Odds ratio of hs-CRP according to intake frequency of ultra-processed food
Variable Model 1: Total Model 2: Male Model 3: Female
1∼3 >3 1∼3 >3 1∼3 >3
Bread
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.0921)
(.787∼1.517)2)
1.193
(.711∼2.001)
.904
(.496∼1.646)
.888
(.273∼2.893)
1.235
(.817∼1.867)
1.162
(.622∼2.170)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d .625
(.349∼1.120)
1.088
(.504∼2.349)
.511
(.163∼1.597)
.890
(.153∼5.193)
.675
(.334∼1.364)
.946
(.385∼2.324)
Jam
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.071
(0.741∼1.549)
.892
(.498∼1.598)
1.094
(.554∼2.159)
1.835
(.513∼6.562)
1.142
(.722∼1.806)
.776
(.380∼1.588)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.265
(0.628∼2.551)
.884
(.338∼2.311)
1.405
(.373∼5.288)
2.912
(.408∼20.789)
1.185
(.502∼2.796)
.567
(.168∼1.914)
Red bean bread
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.048
(.822∼1.336)
1.021
(.699∼1.492)
1.034
(.696∼1.537)
1.178
(.569∼2.437)
1.088
(.788∼1.502)
1.000
(.619∼1.617)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d .903
(.577∼1.412)
.447
(.190∼1.053)
.828
(.420∼1.633)
.718
(.190∼2.713)
.990
(.529∼1.851)
.367
(.105∼1.290)
Cake
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.028
(.795∼1.329)
1.166
(.778∼1.748)
1.158
(.760∼1.764)
1.140
(.517∼2.510)
.909
(.645∼1.280)
1.128
(.676∼1.883)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.124
(.718∼1.760)
1.540
(.782∼3.033)
1.610
(.841∼3.080)
1.903
(.574∼6.310)
.795
(.404∼1.564)
1.556
(.634∼3.820)
Cereal
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo .900
(.643∼1.261)
.736
(.419∼1.295)
1.027
(.592∼1.781)
.595
(.209∼1.693)
.849
(.543∼1.328)
.709
(.347∼1.449)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.130
(.752∼1.698)
1.369
(.757∼2.476)
1.025
(.505∼2.082)
1.115
(.310∼4.012)
1.109
(.655∼1.878)
1.630
(.798∼3.330)
Sugar
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo .851
(.553∼1.309)
1.079
(.562∼2.071)
.895
(.416∼.1.923)
1.339
(.406∼.4.419)
.780
(.451∼1.349)
1.007
(.442∼2.291)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.063
(.835∼1.353)
1.069
(.728∼1.569)
1.289
(.852∼1.951)
.651
(.299∼1.420)
.996
(.730∼1.359)
1.200
(.749∼1.922)
Carbonated drinks
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.055
(.787∼1.414)
1.397
(.871∼2.239)
.698
(.415∼1.172)
1.016
(.398∼2.593)
1.301
(.897∼1.887)
1.521
(.854∼2.710)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d .997
(.722∼1.376)
1.726
(1.054∼2.826)
.943
(.574∼1.548)
1.616
(.642∼4.065)
1.009
(.641∼1.588)
1.999
(1.082∼3.693)
Juice
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.094
(.822∼1.457)
.988
(.627∼1.558)
.943
(.590∼1.507)
1.867
(.832∼.4.187)
1.262
(.864∼1.844)
.729
(.395∼1.345)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.542
(1.122∼2.119)
1.016
(.608∼1.699)
1.473
(.904∼2.398)
1.056
(.403∼2.766)
1.647
(1.057∼2.565)
1.056
(.549∼2.030)
Snack
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo .936
(.693∼1.264)
.758
(.467∼1.232)
.744
(.455∼1.215)
1.013
(.406∼2.524)
1.066
(.711∼1.598)
.681
(.363∼1.276)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d .755
(.540∼1.056)
.814
(.486∼1.364)
.602
(.350∼1.036)
.974
(.359∼2.648)
.868
(.554∼1.359)
.714
(.369∼1.380)
Cookie
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo .972
(.725∼1.303)
.714
(.444∼1.150)
1.265
(.794∼2.017)
1.383
(.591∼3.235)
.774
(.520∼1.150)
.525
(.279∼.986)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d .955
(.693∼1.428)
.809
(.460∼1.424)
1.331
(.734∼2.415)
1.010
(.324∼3.148)
.783
(.489∼1.255)
.736
(.365∼1.484)
Chocolate
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo .727
(.553∼.955)
1.143
(.748∼1.744)
.649
(.420∼1.001)
1.304
(.595∼.2.857)
.836
(.580∼1.205)
1.180
(.687∼2.024)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d .803
(.568∼1.134)
.965
(.558∼1.669)
.753
(.423∼1.343)
.996
(.332∼2.991)
.864
(.551∼1.354)
1.114
(.570∼2.179)
Ice cream
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.209
(.921∼1.588)
1.022
(.668∼1.563)
1.642
(1.028∼2.623)
1.048
(.441∼2.491)
.963
(.677∼1.372)
.954
(.566∼1.609)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.211
(.862∼1.701)
.784
(.453∼1.357)
1.088
(0.603∼1.961)
.889
(.308∼2.570)
1.280
(.827∼1.980)
.751
(.379∼1.486)
Soy milk
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.004
(.747∼1.350)
1.086
(.676∼1.746)
1.087
(.703∼1.682)
.730
(.321∼1.664)
.956
(.621∼1.471)
1.307
(.798∼2.447)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.054
(.741∼1.500)
1.677
(1.023∼2.751)
.936
(.521∼1.683)
.899
(.308∼2.627)
1.119
(.757∼1.900)
2.518
(1.191∼3.910)
Yogurt
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo .823
(.625∼1.082)
.670
(.420∼1.067)
1.146
(.745∼1.764)
.820
(.348∼1.934)
.639
(.439∼.932)
.576
(.315∼1.053)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d .918
(.697∼1.210)
1.255
(.833∼1.892)
1.047
(.672∼1.629)
1.835
(.850∼3.960)
.784
(.541∼1.136)
1.180
(.701∼1.987)
Misutgaru drink·Sikhye
None Reference Reference Reference Reference Reference Reference
  1~3 times/mo 1.155
(.885∼1.509)
1.098
(.717∼1.680)
1.043
(.675∼.1.611)
1.438
(.669∼3.089)
1.191
(.837∼1.694)
1.084
(.626∼1.880)
  1~6 times/wk+1∼3 times/d 1.029
(.670∼1.579)
.830
(.413∼1.670)
1.206
(.608∼2.392)
1.396
(.410∼4.761)
.840
(.469∼1.502)
.521
(.198∼1.371)
Control variable: Age, marriage status, education, household income, smoking, alchol intake, physical activity, BMI, waist cincumference, SBP, DBP, FBS, HbA1c, HDL-cholesterol, WBC, AST, ALT, energy intake, cabohydrate, protein, fat, dietary fiber, sodium, calcuim, vitamin C.
1) Odds ratio.
2) Confidence interval.

Model 2에서는 남성 집단 대상으로 일반적 특성과 건강 관련 특성을 모두 통제 후 분석한 ‘아이스크림’ 섭취 빈도는 ‘전혀 없음’ 기준 대비 ‘월 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=1.642, CI=1.028∼2.632) 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속할 승산이 64.2%씩 더 높아지는 것으로 나타났다. 이는 이전 선행 연구 결과들과 유사하였다. 24시간 회상법으로 미국 성인의 식품섭취빈도를 조사한 연구에 따르면, ‘아이스크림’ 섭취자의 경우 ‘요구르트’ 섭취자에 비해 주관적 건강 상태를 더 나쁘게 인식하고 당뇨 유병률이 더 높은 경향을 보였다(An R & Jiang N 2017). 영국 54세 남성대상 연구에서는 과도한 ‘아이스크림’ 섭취는 극심한 고지혈증을 유발하는 것으로 나타났다(Kilpatrick ES 등 1994). 이외의 초가공식품류는 통계적으로 유의미한 영향을 보이지 않았다.

Model 3는 여성 집단을 대상으로 일반적 특성과 건강 관련 특성을 모두 통제 후 분석하였다. ‘과일주스’ 섭취 빈도 ‘전혀 없음’을 기준으로 ‘일주일에 1∼6회 또는 하루에 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=1.647, CI=1.057∼2.565) 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속할 승산이 64.7%씩 증가하는 것으로 나타났다. 이와 관련해 지중해 지역 중년 및 노인 대상 코호트 연구에서 주 5회 이상 과일 주스를 섭취할 경우 대사증후군, 복부 비만 위험이 증가하는 것으로 나타났다(Ferreira-Pêgo C 등 2016). ‘요구르트’ 섭취 빈도는 ‘전혀 없음’ 기준 대비 ‘월 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=0.639, CI=.439∼.932) 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속할 승산이 36.1%씩 감소하는 것으로 나타났다. ‘탄산음료’(OR=1.999, CI=1.082∼3.693)와 ‘두유’(OR=2.518, CI=1.191∼3.910)를 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취할 경우 ‘전혀 없음’ 대비 심혈관질환 ‘고 위험군’(hs-CRP>3 mg/L)에 속할 승산이 증가하였다. ‘쿠키’는 ‘전혀 없음’을 기준으로 ‘월 1∼3회’ 섭취할 경우(OR=0.525, CI=.279∼.986) 심혈관질환 ‘고위험군’(hs-CRP>3 mg/L)에 속할 승산은 47.5%씩 감소하는 것으로 나타났다.

이러한 결과는 선행연구 결과와 유사한 점을 보인다. 한국의 19세 이상 성인 남녀를 대상으로 한 연구에서 ‘탄산음료’를 ‘하루에 1∼3회 섭취’하는 경우 hs-CRP가 3 mg/L 초과할 승산이 증가하였던 것처럼(Cha JY 등 2021) 본 연구에서도 전체 집단과 여성 집단 내에서 ‘탄산음료’가 hs-CRP를 증가시켰으므로 초가공식품 중 특히 ‘탄산음료’ 섭취를 줄이려는 노력이 필요한 것으로 사료된다. 한편, 본 연구에서는 ‘두유’섭취가 hs-CRP를 증가시키는 것으로 나타났는데 이러한 결과는 이전의 연구와는 다른 결과이다. 콩과 hs-CRP와의 관계를 밝힌 전 세계 36개의 논문을 메타 분석(meta-analysis)한 해외 연구에서 콩 제품(soya products) 식품 섭취는 오히려 hs-CRP 수준 감소 효과를 보이는 것으로 나타났다(Khodarahmi M 등 2019). 그러나 Khodarahmi M 등(2019)의 보고는 해외 연구 결과로 국내와는 다른 맥락이므로 후속 연구를 통해 콩류 가공식품인 두유와 hs-CRP와의 관계를 좀 더 세밀히 밝힐 필요가 있다.


요약 및 결론

결론적으로, 남성 집단과 여성 집단의 초가공식품 섭취 실태 및 심혈관질환 관련 요인에 의미 있는 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히, hs-CRP 수치를 높이는 요인으로 나타난 ‘탄산음료’, ‘과일주스’, ‘두유’ 및 ‘아이스크림’ 등 섭취에 있어 남성과 여성 모두 세심한 주의가 필요하다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.

1. 초가공식품 섭취 실태를 남녀 성별로 비교한 결과 ‘식빵’은 섭취 빈도가 ‘월 1∼3회’인 경우 여성(35.0%)이남성(27.9%)보다 더 높은 비율을 차지했다. ‘단팥빵·호빵·크림빵’과 ‘케이크’는 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취 응답 비율이 남성은 약 9%대로 여성보다 약 2%가량 더 높게 나타났다. 특히 남성 집단은 ‘설탕’ 섭취 빈도가 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’로 응답한 비율이 62.9%로 남성 집단 10명 중 6명은 거의 매일 설탕을 섭취하고 있는 것으로 나타났다. ‘탄산음료’와 ‘과일주스’도 남성 집단이 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취하는 것으로 응답한 비율이 36.9%와 22.7%로 여성보다 응답 비율이 더 높았다. 한편, ‘쿠기·크래커’와 ‘초콜릿’은 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취하는 여성 응답자 비율이 약 18% 대에서 20%대를 차지하여 남성의 10%대 응답 비율보다 더 높았다. ‘아이스크림’과 ‘두유’, ‘요구르트’ 등의 섭취 빈도는 남성이 여성보다 약간 더 높게 나타났다. ‘아이스크림’은 ‘월 1∼3회’ 섭취 빈도 응답 비율이 남성 50.9%, 여성 45.8%로 나타났다. ‘두유’는 ‘월 1∼3회’ 섭취 빈도의 응답 비율이 남성 20.4%, 여성 14.1%로 남성 응답 비율이 조금 더 높았다. ‘요구르트’는 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취 빈도 응답 비율이 남성 25.7%, 여성 22.3%로 남성의 비율이 여성보다 약간 더 높았다.
2. 남성과 여성 두 집단 각각의 hs-CRP에 영향을 미치는 초가공식품 종류를 분석한 결과, 남성의 ‘아이스크림’ 섭취 빈도는 ‘월 1∼3회’ 섭취한 경우 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속할 승산이 더 높아지는 것으로 나타났다. 여성은 ‘과일주스’ 섭취 빈도가 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회’ 섭취한 경우 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속할 승산이 더 높았다. ‘탄산음료’와 ‘두유’를 ‘일주일에 1∼6회 혹은 하루에 1∼3회 섭취’할 경우 심혈관질환 ‘고위험군’(hs-CRP>3 mg/L)에 속할 승산이 증가하였다. 여성이 ‘요구르트’를 ‘월 1∼3회’ 섭취한 경우 심혈관질환 ‘평균 위험군’(1 mg/L<hs-CRP<3 mg/L)에 속할 승산은 더 적은 것으로 나타났다. ‘쿠키’는 여성이 ‘월 1∼3회’ 섭취한 경우 심혈관질환 ‘고위험군’(hs-CRP>3 mg/L)에 속할 승산이 낮았다.

본 연구의 의의는 서구화된 한국인의 식생활에서 식사 대용으로 자주 섭취하는 빵 및 시리얼, 간식류 및 음료류 15가지에 대한 초가공식품 섭취 빈도와 hs-CRP와의 연관성 여부에 대한 기초 근거를 제시하였다는 점이다. 또한 한국 성인 남녀로 구분해 분석함으로써 개별 초가공식품 섭취와 hs-CRP와의 연관성에 대한 성별 차이를 확인하였다. 이는 성별 특성을 고려한 심혈관질환 예방 관리와 식생활 개선 지도를 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 단면 연구이므로 15종 개별 초가공식품 섭취와 hs-CRP와의 선후 관계 해석 시 유의가 필요하다. 앞으로 한국 성인 대상 식품섭취조사 종단코호트 자료를 이용하여 15개 개별 초가공식품과 hs-CRP 수준과의 관련성을 보다 정교하게 규명하는 추가 연구가 필요하다. 또한 초가공식품에 포함된 다양한 식품첨가물의 특성은 반영하지 못한 한계가 있었다. 성별에 따른 초가공식품 섭취 빈도에 따른 분석 결과이므로 향후 연령대별 초가공식품 섭취 빈도와 식품 섭취량을 반영한 전향적 연구가 많이 진행될 필요가 있다.

이러한 한계에도 본 연구는 초가공식품과 hs-CRP 수준과의 관계를 분석한 국내 연구가 부족한 상황에서 초가공식품 중 특히 아이스크림, 과일주스, 탄산음료, 두유 섭취 빈도가 hs-CRP와 연관이 있음을 시사한다. 이러한 대중적인 초가공식품 섭취에 보다 주의를 기울여 심혈관질환을 예방하도록 노력해야 할 것이다.


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