Journal List > Korean J Sports Med > v.42(3) > 1516088236

TOOLS
좌식시간 변화와 고혈압 발생 위험과의 연관성: 8년 추적 코호트 자료 분석 종단 연구
Clinical Article

Korean J Sports Med 2024;42(3):193-201.

Published online: 1 September 2024

DOI: https://doi.org/10.5763/kjsm.2024.42.3.193

좌식시간 변화와 고혈압 발생 위험과의 연관성: 8년 추적 코호트 자료 분석 종단 연구

박두용

서울대학교 사범대학 체육교육과

Association between Change in Sitting Time and Risk of Developing Hypertension: An 8-Year Longitudinal Follow-up Study with Cohort Data Analysis in Korea

DooYong Park

Department of Physical Education, College of Education, Seoul National University, Seoul, Korea

Correspondence: DooYong Park Department of Physical Education, College of Education, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 08826, Korea, Tel: +82-2-880-7490, Fax: +82-2-866-9144, E-mail: pdy0114@snu.ac.kr

Received 27 March 2024       Revised 7 May 2024       Accepted 23 May 2024

Copyright ©2024 The Korean Society of Sports Medicine

(open-access):

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

Purpose

This study aims to investigate the association between changes in sitting time based on sex and levels of physical activity participation and the risk of hypertension.

Methods

Conducted as a follow-up to the 2011–2012 baseline survey in the Korean Genome and Epidemiology Study community-based cohort study, the 4th tracking took place from 2019 to 2020 in Korea, involving adults aged 49 to 79 years. Hypertension status was determined based on systolic blood pressure ≥140 mm Hg, diastolic blood pressure ≥90 mm Hg, self-reported diagnosis, or medication usage. Change in sitting time was measured using a physical activity questionnaire. The study utilized multivariate extended Cox regression models to calculate independent risk ratios and 95% confidence intervals (CIs) for risk of developing hypertension based on change in sitting time, with a significance level set at p<0.05.

Results

Despite adjusting for various factors affecting sitting time and hypertension, total sitting time (hazard ratio [HR], 1.37; 95% CI, 1.05–1.78) and weekday sitting time (HR, 1.34; 95% CI, 1.03–1.76) in the newly ST group showed increased risk of developing hypertension. It was observed that increased total and weekday sitting time in males could elevate hypertension risk (total newly ST: HR, 1.52; 95% CI, 1.05–2.21; weekday newly ST: HR, 1.57; 95% CI, 1.08–2.28). Additionally, the association between changes in sitting time and risk of developing hypertension varied based on leisure-related physical activity levels.

Conclusion

The study confirms that increased sitting time raises the risk of hypertension and that reducing sitting time in physically inactive adults can lower the risk of developing hypertension.

Keywords: Sedentary behavior, Hypertension, Epidemiology, Longitudinal studies, Aging, Aged

서 론

고혈압은 뇌심혈관 질환의 발생 위험을 증가시키는 의료적 상태를 의미하며, 전 세계의 1/4이 고혈압을 앓고 있기 때문에 고혈압의 일차적 예방이 중요한 국가적 과제임을 시사하고 있다1. 2021년에 진행된 국민건강영양조사에 따르면, 30세 이상 고혈압 유병률은 33.2%였으나 65세 이상 고혈압 유병률은 63.3%로 절반 이상의 노인이 고혈압을 앓고 있고, 노인일수록 고혈압 위험에 더 쉽게 노출되어 있음을 알 수 있었다2. 현재까지 고혈압을 관리하는 방법 중 신체활동 참여 증가에 관심을 가져왔으나3, 최근 연구 결과들은 신체적으로 활동적인 라이프 스타일의 이점이 심혈관 건강에 이득을 제공하고 있기는 하나 대부분의 사람은 신체적으로 비활동적이기 때문에, 좌식행동의 빈도를 줄이고 긍정적으로 변화시키는 전략이 고혈압 발생률을 낮추고 고혈압 관련 약물 사용을 최소화할 수 있는 잠재력이 있음을 시사하였다4.
좌식행동과 고혈압 발생 위험의 연관성에 대한 선행연구에 따르면, 좌식행동의 증가는 여가 관련 신체활동 참여와 독립적으로 고혈압 발생 위험을 크게 늘리고5, 수축기 혈압과 이완기 혈압을 증가시키는 요인임을 확인할 수 있었다6. 또한 다수의 실험 연구에서 지속된 좌식시간을 서기나 걷기로 대체했을 때 수축기 혈압이나 이완기 혈압이 감소하는 것을 확인할 수 있었으며7,8, 특히 고혈압 전 단계에 있는 성인의 경우에서도 같은 결과를 확인할 수 있었다8. 하지만 대부분의 연구는 신체활동과 고혈압 발생에 대한 연구였으며9, 좌식행동과 고혈압 관련 소수의 연구들은 주로 횡단 분석으로 진행되어 왔다6. 또한 좌식행동과 고혈압 발생 위험에 대한 연구 결과가 존재하였으나, 질병 발생에 있어 생활 습관과 생물학적 요인에 큰 영향을 끼치는 성별 차이를 확인할 수 없었고, 특히 좌식시간의 변화에 대한 고혈압 발생 위험을 확인할 수는 없었다5. 추가로 현재까지 고혈압 관리 및 치료 지침에서는 좌식행동의 감소를 권고하지 않고 있는데, 이는 좌식행동의 변화와 고혈압의 질환 발생에 대한 연구 결과가 아직 부족함을 시사한다10.
따라서 본 연구에서는 성별, 신체활동 참여 수준별 좌식시간의 변화와 고혈압 발생 위험의 연관성을 확인하고, 좌식시간의 변화를 총 좌식시간, 주중 좌식시간, 주말 좌식시간의 변화로 구분하여 좌식시간 패턴에 따라 고혈압 발생 위험에 어떠한 연관성을 보이는지 확인하고자 하였다.

연구 방법

1. 연구 대상

본 연구에서는 한국인을 대상으로 건강 및 생활 습관 정보 등을 조사하여 만성질환 발생을 예방하기 위한 대규모 코호트 조사인 한국인 유전체 역학조사(Korean Genome and Epidemiology Study, KoGES)에서 얻은 데이터를 토대로 분석에 활용하였다11. 본 연구는 KoGES 지역사회 기반 코호트 연구에 참여한 일반 성인들을 대상으로 2011–2012년 기반조사 이후 2019–2020년 2–4차 추적이 진행된 경기도 안산시에 거주하는 49세부터 79세의 일반 성인들을 선정하였다. 전화, 우편, 거주지 방문 등의 방법으로 총 3,052명을 모집하였고, 기반조사에서 고혈압(n=1,114), 심장질환(n=10)이 있는 1,124명을 제외한 1,928명을 대상으로 하였다. 이 중 2회 이상 추적 관찰을 진행하지 않았거나, 고혈압과 좌식시간의 변화에 영향을 끼치는 변수(나이, 성별, 수면 시간, 신체활동 참여 시간, 소득 수준, 흡연, 음주, 염증 수준, 신장 기능, 비만, 당뇨, 이상지질혈증)에 결측이 있는 대상자 247명을 제외한 1,681명을 최종 대상자로 하였다. 대상자의 평균 추적기간은 6.74년이었다.
본 연구 조사는 지역사회 기반조사 실시기관인 고려대학교 의과대학 안산병원과 서울대학교 생명윤리위원회의 승인을 거쳤으며(No. E2112/001-009), 연구 참여자는 연구 목적과 내용을 이해한 후 연구 참여 서면 동의서에 서명하였다.

2. 측정 변인

1) 고혈압 유병

고혈압 기준은 선행연구에 따라 수축기 혈압 ≥140 mm Hg, 이완기 혈압 ≥90 mm Hg이거나, 자가 설문지를 통해 고혈압을 진단받았거나, 고혈압 약을 복용하고 있는 사람으로 규정하였다12,13.

2) 좌식시간의 변화

총 좌식시간은 “지난 일주일간 주중 하루에 앉아서 보낸 시간은 보통 얼마나 됩니까?”와 “지난 일주일간 주말 하루에 앉아서 보낸 시간은 보통 얼마나 됩니까?”에 답변한 시간을 토대로 {(주중 좌식시간×5)＋(주말 좌식시간×2)}/7로 일일 총 좌식시간을 산출하였다. 추가로 좌식시간을 측정하기 위한 설문지 내용 중 직장, 집, 학업, 여가 활동 중에 앉아서 보낸 시간은 포함되었으나, 교통수단을 이용할 때 앉아 있던 시간은 포함되지 않았다.
주중, 주말, 총 좌식시간의 변화 정도는 선행연구에 따라 2011–2012년 기반조사에서 측정된 주중, 주말, 총 좌식시간과 2013–2014년 1차 추적조사에서 측정된 일일 총 좌식시간에 대해 총 4그룹으로 구성하였다. 좌식행동의 변화와 심혈관 질환 사망 발생의 연관성에 대한 선행연구에서 유의미한 연관성을 보인 좌식시간(7시간)을 기준으로, 기반조사와 1차 추적조사의 좌식시간이 모두 7시간 이상일 경우 “consistently ST”, 기반조사의 좌식시간이 7시간 미만이고 1차 추적조사의 좌식시간이 7시간 이상일 경우 “newly ST”, 기반조사의 좌식시간이 7시간 이상이고 1차 추적조사의 좌식시간이 7시간 미만일 경우 “formerly ST”, 기반조사와 1차 추적조사의 좌식시간이 모두 7시간 미만일 경우 “consistently non-ST”로 구분하여 분석에 활용하였다14.

3) 혈액 변인

모든 조사 참여자에게 8시간 이상 공복 상태를 유지하게 한 후 혈청을 채취하여 일반 혈액검사를 시행하였다. 검사 당일 채취된 혈액 샘플은 현장에서 원심분리기로 처리 후 서울의과학연구소(Seoul Clinical Laboratory)로 보내 ADVIA 1800 auto analyzer (Siemens)를 통해 분석하였다. 검사로부터 얻어진 결과 중 고혈압과 연관된 고감도 C-반응성 단백질(high sensitivity C-reactive protein, hs-CRP)과 혈중 크레아티닌을 연구 자료로 활용하였다. 검체 처리 및 저장은 검진을 통하여 채취된 혈액을 통하여 추출된 혈청은 질병관리청 유전체연구팀에서 일괄적으로 보관하였다. 추정 사구체여과율(estimated glomerular filtration ratio, eGFR)은 선행연구에 근거하여 혈중 크레아티닌을 이용한 MDRD (Modification of Diet in Renal Disease) study 공식(in mL/min per 1.73 m2=175×serum creatinine–1.154×age–0.203×[0.742 if female])으로 값을 산출하여 연속 변수로 분석에 이용하였다15.

4) 설문조사 및 기타 변수

조사요원에 의한 일대일 면접 설문으로 실시하였고 당일 조사 후 설문을 검토하여 수정 보완 작업을 통하여 설문지의 완성도를 높였다. 신체 계측은 신장(cm), 체중(kg)을 측정하였다. 신장과 체중은 한 번씩 측정하였으며, 비만 수준을 결정하기 위해 체질량지수(body mass index, BMI; 체중[kg]/신장의 제곱[m2])를 분석에 이용하였다. 혈압과 심박수는 혈압계를 통해 측정하였으며, 수축기 혈압과 이완기 혈압은 오른쪽과 왼쪽에 대한 평균값을 산출하여 각각 분석에 활용하였다. 음주 여부는 “귀하는 원래 술을 못 마시거나 또는 처음부터 술을 안 마십니까?”의 질문에 ‘예’로 답할 경우 ‘음주 경험 없음,’ ‘아니오’로 답할 경우 “지금도 마십니까?”라는 추가 질문을 하여 ‘아니오’로 답할 경우 ‘과거 음주,’ ‘예’로 답할 경우 ‘현재 음주’로 분류 후 분석에 포함하였다. 현재 흡연 여부는 “귀하는 지금까지 담배를 통틀어 5갑(100개비) 이상 피웠습니까?”의 질문에 ‘예’로 답할 경우 ‘흡연 경험 없음,’ ‘아니오’로 답할 경우 “지금도 피우십니까?”라는 추가 질문을 하여 ‘아니오’로 답할 경우 ’과거 흡연,’ ‘예’로 답할 경우 ‘현재 흡연’으로 구분하여 분석에 이용하였다. 수면 시간(sleep duration)은 “귀하가 실제로 주중에 밤에 잠을 잔 시간은 평균 몇 시간이었습니까?”와 “귀하는 지난 한 달 동안 주말에 평소에 대략 몇 시에 잠자리에 들었습니까?”에 답변한 시간을 토대로 {(주중 수면 시간×5)＋(주말 수면 시간×2)}/7로 일일 수면 시간을 계산한 후, 연속 변수로 이용하였다. 신체활동 관련 변인은 International Physical Activity Questionnaire-long form을 통해 수집하였으며, 최소 기준은 선행연구에 따라 주당 150분으로 설정하였다16. 기반조사의 여가 관련 신체활동 수준은 선행연구에 따라 지난 7일 동안 참여한 여가 관련 고강도, 중강도 신체활동 및 걷기 시간에 대해 입력한 값을 합산한 뒤, 주당 여가 관련 총 신체활동 참여 시간이 150분 미만일 경우 “<150분/주”, 150분 이상일 경우 “≥150분/주”으로 구성하였다16. 가족 소득 수준은 “귀하 가정의 월 평균 수입은 어느 정도 되십니까?”라는 질문에 ‘50만 원 미만’과 ’50만–100만 원 미만’이라고 응답한 경우 ‘100만 원 미만’으로, ‘100만–150만 원 미만’과 ‘150만–200만 원 미만’이라고 응답한 경우 ‘100만–200만 원’으로, ‘200만–300만 원 미만’이라고 응답한 경우 ‘200만–300만 원’으로, ‘300만–400만 원 미만’이라고 응답한 경우 ‘300만–400만 원’으로, ‘400만–600만 원 미만’과 ‘600만 원 이상’으로 응답한 경우 ‘400만 원 이상’으로 구분하여 분석에 이용하였다.

3. 통계 처리

본 연구에서는 자료 분석을 위해 STATA/IC version 14.1 (STATA Corp.)을 사용하였으며, 연구 대상의 인구학적 특성을 확인하기 위해 카이제곱 검정(chi-square test)을 통한 빈도 분석과 평균값 산출을 통한 기술 분석을 실시하였고, 각 변수는 백분율 또는 평균과 표준편차로 표기하였다(Table 1). 또한 추적 관찰한 대상자의 고혈압 발생 밀도(incidence density)를 확인하기 위해 전체 추적 기간 동안 발생한 인년(person-year)으로 표기하였다(Table 2).
좌식시간의 변화와 고혈압 발생 위험의 연관성 확인을 위한 분석모형을 찾기 위해 로그 순위 검정(log-rank test)을 실시하였다. 그 결과, 좌식시간의 변화의 경우 고혈압 위험비율이 시간이 증가함에 따라 일정하지 않고 평행한 곡선을 보이지 않았기 때문에 비례위험 가정이 충족되지 않음을 확인하였고, 로그 순위 검정 시 유의 수준 또한 같은 결과가 도출되었다. 만약 본 연구에서 고혈압 발생 위험을 확인하기 위해 Cox 비례위험 회귀모형을 사용하고자 한다면 모든 독립변수가 고혈압 발생에 대한 비례위험 가정을 충족해야 되기 때문에, 본 연구의 분석모형으로 적합하지 않는 것으로 판단하였다. 따라서 비례위험 가정이 충족되지 않았을 때 시간 고정 공변량(성별, 수면 시간, 총 신체활동 변화)과 시간 종속 공변량(나이, 수입 수준, 흡연 여부, 음주 여부, hs-CRP, eGFR, BMI, 당뇨 유무, 이상지질혈증 유무)을 모두 고려함으로써 자료 추정 시 왜곡된 결과를 최소화할 수 있는 다변량 확장 Cox 회귀모형(extended cox regression model)을 선택하였다17.
좌식시간의 변화와 고혈압 발생의 독립적인 연관성을 확인하기 위해 다변량 확장 Cox 회귀모형을 이용하여 좌식시간의 변화에 따른 고혈압의 독립적인 위험비(hazard ratio, HR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)을 산출하였다. 또한 성별, 여가 관련 신체활동 수준별 좌식시간의 변화와 고혈압 발생 위험의 연관성을 확인하기 위해 다변량 확장 Cox 회귀 모형을 이용하여 고혈압 발생의 HR과 95% CI를 산출하였다. 다변량 확장 Cox 회귀 모형 분석 시 좌식시간의 변화와 고혈압 발생에 영향을 끼치는 혼란 변인을 보정하여 분석하였으며 모든 유의수준은 p<0.05로 설정하였다.

결 과

본 연구에서의 인구통계적 특성은 Table 1에 제시하였다. 남성의 경우 일일 총 좌식시간이 7시간 이상인 그룹이 7시간 미만인 그룹보다 고지혈증 유병률, 일일 총 좌식시간, 일일 주중 좌식시간, 일일 주말 좌식시간이 높았으며, 주당 총 신체활동 참여 시간이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 여성의 경우 일일 총 좌식시간이 7시간 이상인 그룹은 7시간 미만인 그룹보다 수축기 혈압, BMI, 일일 총 좌식시간, 일일 주중 좌식시간, 일일 주말 좌식시간이 높았으며, 주당 총 신체활동 참여 시간이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 남성과 여성의 경우 나이, BMI, hs-CRP를 제외한 모든 변인에서 유의미한 차이를 확인할 수 있었다.
좌식시간의 변화와 고혈압 발생의 연관성 결과는 Table 2에 제시하였다. 총 좌식시간의 변화에 대한 1,000명당 발생률은 consistently non-ST 그룹은 39.53명, newly ST 그룹은 51.35명으로 큰 차이를 확인할 수 있었으며, 연령과 성별 등 다양한 혼란 변인을 보정한 model 1에서 newly ST 그룹은 consistently non-ST 그룹보다 고혈압 발생 HR이 1.36배(HR, 1.36; 95% CI, 1.05–1.77) 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 model 2에 총 신체활동 변화량을 보정한 model 1에서도 같은 결과를 확인할 수 있었다(HR, 1.37; 95% CI, 1.05–1.78). 주중 좌식시간의 변화에 대한 1,000명당 발생률은 consistently non-ST 그룹은 39.57명, newly ST 그룹은 51.35명으로 큰 차이를 확인할 수 있었으며, 연령과 성별 등 다양한 혼란 변인을 보정한 model 1에서 newly ST 그룹은 consistently non-ST 그룹보다 고혈압 발생 HR이 1.34배(HR, 1.34; 95% CI, 1.02–1.74) 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 model 1에 총 신체활동 변화량을 보정한 model 2에서도 같은 결과를 확인할 수 있었다(HR, 1.34; 95% CI, 1.02–1.75). 그 외 주중 좌식시간의 변화에서는 고혈압 발생 위험과 통계적으로 유의한 연관성을 확인할 수 없었다.
성별 좌식시간의 변화와 고혈압 발생의 연관성 결과는 Table 3에 제시하였다. 남성의 경우 총 좌식시간, 주중 좌식시간의 변화에서 newly ST 그룹이 consistently non-ST 그룹보다 고혈압 발생 HR이 각각 1.52배(HR, 1.52; 95% CI, 1.05–2.21), 1.57배(HR, 1.08; 95% CI, 1.08–2.28) 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 주말 좌식시간의 변화와 고혈압 발생 HR은 통계적으로 유의한 연관성을 확인할 수 없었다. 여성의 경우 모든 좌식시간의 변화와 고혈압 발생 위험의 통계적으로 유의한 연관성을 확인할 수 없었다.
기반조사의 여가 관련 신체활동 참여 수준별 좌식시간의 변화와 고혈압 발생의 연관성 결과는 Table 4에 제시하였다. 주당 150분 미만의 여가 관련 신체활동에 참여하는 그룹의 경우, 총 좌식시간의 변화에서 newly ST 그룹은 consistently non-ST 그룹보다 고혈압 발생 HR이 1.74배(HR, 1.74; 95% CI, 1.23–2.48) 증가하였으나, formerly ST 그룹은 consistently non-ST 그룹보다 39% (HR, 0.61; 95% CI, 0.39–0.96) 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 유사하게 주중 좌식시간의 변화 또한 newly ST그룹은 consistently non-ST 그룹보다 1.55배(HR, 1.07; 95% CI, 1.08–2.23) 증가하였으나, formerly ST 그룹은 consistently non-ST 그룹보다 37% (HR, 0.63; 95% CI, 0.41–0.97) 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 모든 여가 관련 신체활동 참여수준별 주말 좌식시간의 변화와 고혈압 발생 HR은 통계적으로 유의한 연관성을 확인할 수 없었다.

고 찰

본 연구에서는 좌식시간과 고혈압에 미치는 다양한 혼란 변수와 총 신체활동 변화량과 독립적으로 총 좌식시간, 주중 좌식시간의 경우 newly ST 그룹은 고혈압 발생 위험이 증가하였고, 남성의 총 좌식시간, 주중 좌식시간의 변화는 고혈압 발생 위험을 증가시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 여가 관련 신체활동에 주 150분 미만 참여했을 때 총 좌식시간, 주중 좌식시간의 경우 newly ST 그룹에서 고혈압 발생 위험을 증가시켰으나, formerly ST 그룹에서는 고혈압 발생 위험이 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
고혈압은 전 세계적으로 천만 명 이상의 사람에게 관상동맥질환, 뇌졸중, 신장질환을 일으키는 위험 요소로18, 고혈압의 관리 방법과 치료제가 발달하였으나 고혈압 환자의 사망 위험과 부담은 여전히 높은 상태이다10. 또한 고혈압 관리를 위해 생활 습관 관리와 같은 비 약리적 전략이 중요함을 강조하고 있다4. 비록 고혈압을 가진 사람의 중·고강도 신체활동 참여 증가가 혈압을 감소하고 심혈관 보호 효과를 제공한다고 보고하였으나, 좌식행동 또한 중·고강도 신체활동과 별개로 임상적으로 고혈압 발생을 포함한 질병 발생을 증가시킨다는 연구 결과가 계속 보고되고 있다10,19. 28개의 연구를 메타 분석한 연구 결과에 따르면, 좌식시간이 1시간 증가할 때마다 수축기 혈압이 0.06 mm Hg (95% CI, 0.01–0.11 mm Hg), 이완기 혈압이 0.20 mm Hg (95% CI, 0.10–0.29 mm Hg) 증가하는 것을 확인하였다. 특히 좌식시간이 1시간 증가할 때마다 고혈압 위험이 1.02배(95% CI, 1.00–1.03배) 증가하는 것으로 보고하였다6. 고혈압 전 단계에 있는 성인의 경우 2.5시간 서서 일하거나 저강도 신체활동에 참여한 사람은 직업 활동으로 8시간 좌식행동에만 참여한 사람보다 수축기 혈압은 3–4 mm Hg, 이완기 혈압은 2–13 mm Hg 감소하는 것을 확인할 수 있었다8. 비만한 성인의 경우 지속된 좌식행동을 저강도 혹은 중·고강도 신체활동으로 방해했을 때, 수축기, 이완기 혈압을 2–3 mm Hg 감소시킨 것을 확인할 수 있었다20. 또한 자기 보고식 설문지로 측정된 좌식행동에 가장 많이 참여하는 그룹이 가장 적게 참여하는 그룹보다 고혈압 발생 위험이 1.48배(HR, 1.48; 95% CI, 1.01–2.18) 증가하였다5.
Table 2에서 총 주중 좌식시간의 경우 newly ST 그룹의 고혈압 발생 위험 증가가 나타났으며, 이는 앉은 자세로 인한 혈압 상승이 원인이 될 수 있음을 시사하였다. 선행연구에 따르면 앉아 있는 자세는 근육 내 대사적 요구도가 감소하기 때문에, 혈관을 확장시키는 물질의 분비가 감소하게 되어 모세혈관 직경 감소가 혈류의 순환을 저하하게 된다21. 그 결과 혈관 내 전단력이 감소하여 산화질소와 같은 혈관 확장 물질이 적어지므로 혈관 수축을 촉진하게 되는 것으로 보고한바 있다19. 따라서 좌식시간이 증가하면 근육 내 낮은 대사적 요구로 인해21 총 말초 저항이 증가하게 되고, 이것이 혈압이 상승하는 원인이 되는 것으로 생각된다4.
추가로 Table 2에서 주말 좌식행동의 경우 고혈압 발생 위험과 유의한 연관성을 확인할 수 없었는데, 선행연구에 따르면 자기 보고식 설문으로 측정된 좌식시간의 경우 주말 좌식시간이 총, 주중 좌식시간보다 과소 평가되는 것으로 보고하였고22, 본 연구에서도 총 좌식시간이 7시간 이상인 그룹의 총 좌식시간(남성, 547.25분/일; 여성, 51.07분/일)과 주중 좌식시간(남성, 568.11분/일; 여성, 526.56분/일)은 크게 차이가 나지 않지만 주말 좌식시간(남성, 495.10분/일; 여성, 472.34분/일)의 경우 38.73–52.15분/일 더 적게 추정되는 것을 확인할 수 있었다. 선행연구에서 주말 좌식시간보다 주중 좌식시간을 확인하는 것이 직장 생활을 하는 성인의 총 일일 좌식시간을 파악하는 데에 더 적합함을 강조하였고23, 유사한 다른 연구에서도 실제 좌식생활과 질환 발생 위험을 예측하는 척도로 주말 좌식시간보다는 주중 좌식시간을 사용하는 것을 권고하였다24. 따라서 본 연구의 주중 좌식시간은 총 좌식시간과 같이 고혈압 발생 위험을 예측할 수 있는 척도로 활용할 수 있을 것으로 생각된다24.
Table 3에서 남성의 총, 주중 newly ST 그룹에서만 고혈압 발생 위험의 증가를 확인할 수 있었는데, Table 1에서 남성은 여성보다 고혈압에 영향을 미치는 현재 음주율이 2.63–3.11배, 현재 흡연율은 16.79–17.37배 유의미하게 높은 것을 확인하였고, 이러한 결과는 선행연구의 결과와 일치하였다25. 하지만 본 연구의 Table 1에서 고혈압 발생 위험을 감소시키는 여가 관련 신체활동에 주당 150분 이상 참여하는 비율이나 총 신체활동 참여시간 또한 남성이 여성보다 더 높은 결과를 확인할 수 있었다. 따라서 남성의 경우 여성보다 흡연, 음주와 같은 혈압 건강에 해로운 생활 습관에 더 쉽게 노출되어 있으나25, 좌식행동의 감소는 흡연, 음주의 감소, 신체활동 증가 등 건강 행동 생활 습관 개선에 도움을 제공하기 때문에 고혈압 발생 위험을 감소시킬 수 있을 것으로 생각된다26.
Table 4에서 여가 관련 신체활동 참여가 주당 150분 미만인 그룹의 경우 총, 주중 newly ST일 때 고혈압의 발생 위험이 증가하였으나, 여가 관련 신체활동 참여가 주당 150분 이상인 그룹에서는 총, 주중 newly ST에 대한 고혈압 발생 위험과 연관성이 없었다. 그 이유는 신체활동 권고량 충족 시 얻을 수 있는 건강상 이점이 좌식행동으로 인한 건강의 악영향보다 크기 때문으로 보고한 바 있다. 선행 연구에 따르면 일일 중·고강도 신체활동 시간을 10분 감소시키는 것은 건강 증진을 위한 신체활동 가이드라인에서 제시하는 중·고강도 운동량(주 150분)의 33.4%가 감소하는 것이며27, 일일 좌식시간을 10분 감소시키는 것은 총 좌식시간 권고량의 2%–5%가 감소하는 것이기 때문에, 신체활동 가이드라인 충족이 일일 좌식시간 감소보다 더 큰 건강 증진 효과를 보여주고 있음을 보고하였다28. 따라서 좌식시간 감소보다 신체활동 가이드라인 충족 시 건강상 이득에 더 큰 효과를 나타내기 때문에, 총 신체활동 참여의 증가가 좌식시간 감소보다 고혈압 발생 위험을 낮추는 데에 더욱 효과적일 것으로 생각된다28.
또한 Table 4에서 여가 관련 신체활동 참여가 주당 150분 미만인 총 좌식행동, 주중 좌식행동의 경우 formerly ST 그룹에서 고혈압 발생 위험이 증가한 이유는, 좌식행동에서 저강도 신체활동으로의 전환이 건강에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 선행연구에서 시사하고 있고20, 특히 이런 저강도 신체활동의 증가는 독립적으로 수축기 혈압과 이완기 혈압을 감소시킨 결과를 통해 설명할 수 있다29. 본 연구의 Table 1에서도 좌식행동이 7시간 미만인 그룹의 경우 7시간 이상인 그룹보다 총 신체활동 참여 시간이 남녀 모두 주당 195.20–294.50분 더 긴 결과를 확인하였고, 이는 좌식시간이 적은 그룹에서 총 신체활동 참여의 증가가 나타난다는 결과와 일치한다26. 따라서 좌식시간의 감소는 저강도 신체활동 참여 증가와 연관되어 있기 때문에26, 고혈압 발생 위험 감소에 긍정적인 영향을 제공하는 것으로 생각된다29.
본 연구는 현재까지 좌식행동과 고혈압 발생 위험의 연관성을 성별, 여가 관련 신체활동 수준별로 확인한 종단 연구로서 의미가 있으나 몇 가지 한계점이 존재한다. 첫 번째, 고혈압에 영향을 미치는 염분 섭취량, 가공식품 섭취량과 같은 식이 변수를 보정할 수 없었다. 하지만 고혈압에 영향을 미치는 생활 습관과 다양한 혈액 변수를 보정함으로써 본 연구의 신뢰성을 높이고자 하였다. 두 번째, 좌식행동의 변화를 설문지를 통해 측정하였기 때문에 회상에 의한 편향이 발생할 수 있다. 추후 연구에서는 가속도계로 측정한 좌식행동의 변화와 고혈압 발생 위험의 연관성을 확인할 필요가 있다. 세 번째, 좌식시간의 변화를 8년간의 추적 관찰이 아닌 기반조사와 2년 후 추적조사의 데이터만을 이용하여 확인하였기 때문에 총 연구기간의 신체활동 변화를 확인할 수 없었다. 추후 연구에서는 장기간의 연속적인 좌식시간 변화에 대한 고혈압 발생 위험을 확인하는 연구가 필요하다.
본 연구에서는 총 일일 좌식시간의 증가는 고혈압 발생 위험을 증가시켰으며, 주말 좌식시간보다 주중 좌식시간이 고혈압에 더 큰 연관성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 또한 성별, 여가 관련 신체활동 참여 수준별 총 일일 좌식시간, 주중 좌식시간의 변화가 고혈압과 각각 다른 연관성을 가지고 있음을 확인하였다. 신체활동 감소와 좌식시간의 증가는 고혈압 발생 증가에 밀접한 연관성을 가지고 있으며, 좌식시간의 변화가 고혈압 발생을 예측할 수 있는 척도로 유용한 가치를 보일 것으로 생각된다. 따라서 직장 및 여가 시간의 신체활동 부족으로 인한 고혈압 발생을 줄이기 위해 좌식행동 감소와 신체활동 촉진 프로그램을 국가 및 기업 차원에서 장려할 필요가 있다.

Acknowledgments

Data in this study were from the Korean Genome and Epidemiology Study (6635-302), National Institute of Health, Korea Disease Control and Prevention Agency, Republic of Korea.

Notes

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

REFERENCES

1. Kearney PM, Whelton M, Reynolds K, Muntner P, Whelton PK, He J. 2005; Global burden of hypertension: analysis of worldwide data. Lancet. 365:217–23. DOI: 10.1016/S0140-6736(05)17741-1. PMID: 15652604.
2. National Health Insurance Service (NHIS), Korea. 2022. 2021 National Health Insurance statistical yearbook [Internet]. NHIS;Available from: https://www.hira.or.kr/bbsDummy.do?pgmid=HIRAJ030000007001&brdScnBltNo=4&brdBltNo=6&pageIndex=1&pageIndex2=1. cited 2024 Mar 20.
3. Brook RD, Appel LJ, Rubenfire M, et al. 2013; Beyond medications and diet: alternative approaches to lowering blood pressure: a scientific statement from the american heart association. Hypertension. 61:1360–83. DOI: 10.1161/HYP.0b013e318293645f. PMID: 23608661.
4. Dempsey PC, Larsen RN, Dunstan DW, Owen N, Kingwell BA. 2018; Sitting less and moving more: implications for hypertension. Hypertension. 72:1037–46. DOI: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.118.11190. PMID: 30354827. PMCID: PMC7343526.
5. Beunza JJ, Martínez-González MA, Ebrahim S, et al. 2007; Sedentary behaviors and the risk of incident hypertension: the SUN Cohort. Am J Hypertens. 20:1156–62. DOI: 10.1016/j.amjhyper.2007.06.007. PMID: 17954361.
6. Lee PH, Wong FK. 2015; The association between time spent in sedentary behaviors and blood pressure: a systematic review and meta-analysis. Sports Med. 45:867–80. DOI: 10.1007/s40279-015-0322-y. PMID: 25749843.
7. Dempsey PC, Sacre JW, Larsen RN, et al. 2016; Interrupting prolonged sitting with brief bouts of light walking or simple resistance activities reduces resting blood pressure and plasma noradrenaline in type 2 diabetes. J Hypertens. 34:2376–82. DOI: 10.1097/HJH.0000000000001101. PMID: 27512975.
8. Zeigler ZS, Mullane SL, Crespo NC, Buman MP, Gaesser GA. 2016; Effects of standing and light-intensity activity on ambulatory blood pressure. Med Sci Sports Exerc. 48:175–81. DOI: 10.1249/MSS.0000000000000754. PMID: 26285021.
9. Sternfeld B, Gabriel KP, Jiang SF, et al. 2019; Risk estimates for diabetes and hypertension with different physical activity methods. Med Sci Sports Exerc. 51:2498–505. DOI: 10.1249/MSS.0000000000002083. PMID: 31274682. PMCID: PMC7138450.
10. Boudreaux BD, Romero EK, Diaz KM. 2023; Sedentary behavior and risk of cardiovascular disease and all-cause mortality in United States adults with hypertension. J Hypertens. 41:1793–801. DOI: 10.1097/HJH.0000000000003540. PMID: 37605821.
11. National Institute of Health (NHI). Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA). Manual of Korean Genome and Epidemiology Study, 2011. 2011. NIH, KDCA.
12. Kim HC, Lee H, Lee HH, et al. Korea hypertension fact sheet 2022: analysis of nationwide population-based data with a special focus on hypertension in the elderly. Clin Hypertens. 2023; 29:22. DOI: 10.1186/s40885-023-00243-8. PMID: 37580841. PMCID: PMC10426053.
13. Chase NL, Sui X, Lee DC, Blair SN. 2009; The association of cardiorespiratory fitness and physical activity with incidence of hypertension in men. Am J Hypertens. 22:417–24. DOI: 10.1038/ajh.2009.6. PMID: 19197248.
14. Cabanas-Sánchez V, Guallar-Castillón P, Higueras-Fresnillo S, Rodríguez-Artalejo F, Martínez-Gómez D. 2018; Changes in sitting time and cardiovascular mortality in older adults. Am J Prev Med. 54:419–22. DOI: 10.1016/j.amepre.2017.10.010. PMID: 29305068.
15. Andrassy KM. 2013; Comments on 'KDIGO 2012 clinical practice guideline for the evaluation and management of chronic kidney disease'. Kidney Int. 84:622–3. DOI: 10.1038/ki.2013.243. PMID: 23989362.
16. Cho JH, Ko J, Lim ST. 2021; Relationship between metabolic syndrome and moderate-to-vigorous physical activity among adults 18 years old and over. PLoS One. 16:e0258097. DOI: 10.1371/journal.pone.0258097. PMID: 34644321. PMCID: PMC8513823.
17. Baik SH, Fung KW, McDonald CJ. 2022; The mortality risk of proton pump inhibitors in 1.9 million US seniors: an extended cox survival analysis. Clin Gastroenterol Hepatol. 20:e671–81. DOI: 10.1016/j.cgh.2021.01.014. PMID: 33453399.
18. Mills KT, Bundy JD, Kelly TN, et al. 2016; Global disparities of hypertension prevalence and control: a systematic analysis of population-based studies from 90 countries. Circulation. 134:441–50. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.018912. PMID: 27502908. PMCID: PMC4979614.
19. Bull FC, Al-Ansari SS, Biddle S, et al. 2020; World Health Organization 2020 guidelines on physical activity and sedentary behaviour. Br J Sports Med. 54:1451–62. DOI: 10.1136/bjsports-2020-102955. PMID: 33239350. PMCID: PMC7719906.
20. Larsen RN, Kingwell BA, Sethi P, Cerin E, Owen N, Dunstan DW. 2014; Breaking up prolonged sitting reduces resting blood pressure in overweight/obese adults. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 24:976–82. DOI: 10.1016/j.numecd.2014.04.011. PMID: 24875670.
21. Newton RL Jr, Han H, Zderic T, Hamilton MT. 2013; The energy expenditure of sedentary behavior: a whole room calorimeter study. PLoS One. 8:e63171. DOI: 10.1371/journal.pone.0063171. PMID: 23658805. PMCID: PMC3643905.
22. Marshall S, Kerr J, Carlson J, et al. 2015; Patterns of weekday and weekend sedentary behavior among older adults. J Aging Phys Act. 23:534–41. DOI: 10.1123/japa.2013-0208. PMID: 25415205. PMCID: PMC4447597.
23. van Uffelen JG, Watson MJ, Dobson AJ, Brown WJ. 2011; Comparison of self-reported week-day and weekend-day sitting time and weekly time-use: results from the Australian Longitudinal Study on Women's Health. Int J Behav Med. 18:221–8. DOI: 10.1007/s12529-010-9105-x. PMID: 20526827.
24. Craig CL, Marshall AL, Sjöström M, et al. 2003; International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Med Sci Sports Exerc. 35:1381–95. DOI: 10.1249/01.MSS.0000078924.61453.FB. PMID: 12900694.
25. Cui Y, Zhu Q, Lou C, et al. 2018; Gender differences in cigarette smoking and alcohol drinking among adolescents and young adults in Hanoi, Shanghai, and Taipei. J Int Med Res. 46:5257–68. DOI: 10.1177/0300060518807292. PMID: 30442048. PMCID: PMC6300939.
26. Grunseit AC, Chau JY, Rangul V, Holmen TL, Bauman A. 2017; Patterns of sitting and mortality in the Nord-Trøndelag health study (HUNT). Int J Behav Nutr Phys Act. 14:8. DOI: 10.1186/s12966-016-0457-8. PMID: 28122625. PMCID: PMC5267382.
27. Department of Health, Physical Activity, Health Improvement and Protection, UK. 2011. Start active, stay active: a report on physical activity from the four home countries' chief medical officers [Internet]. Department of Health and Social Care, UK;Available from: https://sportengland-production-files.s3.eu-west-2.amazonaws.com/s3fs-public/dh_128210.pdf. cited 2024 Mar 20.
28. Chastin SF, Palarea-Albaladejo J, Dontje ML, Skelton DA. 2015; Combined effects of time spent in physical activity, sedentary behaviors and sleep on obesity and cardio-metabolic health markers: a novel compositional data analysis approach. PLoS One. 10:e0139984. DOI: 10.1371/journal.pone.0139984. PMID: 26461112. PMCID: PMC4604082.
29. McGuire KA, Ross R. 2011; Sedentary behavior is not associated with cardiometabolic risk in adults with abdominal obesity. PLoS One. 6:e20503. DOI: 10.1371/journal.pone.0020503. PMID: 21695179. PMCID: PMC3113795.

Table 1
Baseline characteristics of the subjects by total ST level
Characteristic Male Female p-value*
ST ＜7 hr/day
(n=520)		 ST ≥7 hr/day
(n=286)		 p-value ST ＜7 hr/day
(n=636)		 ST ≥7 hr/day
(n=239) 		p-value
Age (yr) 56.89±6.27 57.49±6.54 0.202 56.63±6.05 56.18±6.49 0.337 0.063
SBP (mm Hg) 113.15±10.34 112.57±10.24 0.390 108.62±12.01 106.87±12.44 0.030 <0.001
DBP (mm Hg) 75.19±7.44 75.45±7.32 0.735 71.04±7.90 70.45±8.26 0.127 <0.001
Resting heart rate (beat/min) 61.11±6.83 61.36±6.77 0.806 61.23±6.27 62.41±6.83 0.144 0.363
Sleep time (hr/day) 6.39±0.98 6.31±0.99 0.251 6.05±1.06 5.90±1.11 0.070 <0.001
Prevalence of DM (%) 8.65 10.49 0.391 5.66 5.44 0.899 0.003
Prevalence of hyperlipidemia (%) 57.50 64.69 0.046 68.55 63.60 0.164 0.003
Body mass index (kg/m2) 24.18±2.64 24.45±2.82 0.185 24.07±2.82 24.51±2.82 0.041 0.519
eGFR (mL/min/1.73 m2) 93.06±16.39 92.86±15.98 0.866 100.26±19.09 98.84±19.00 0.326 <0.001
hs-CRP (mg/dL) 1.40±3.64 1.38±2.94 0.941 1.17±3.04 1.35±2.43 0.434 0.253
Current drinking (%) 65.96 73.08 0.101 25.00 23.43 0.829 <0.001
Current smoking (%) 23.85 29.02 0.267 1.42 1.67 0.956 <0.001
Low income (%) 5.38 6.99 0.279 12.74 11.72 0.868 <0.001
Leisure time PA ≥150 min/wk (%) 54.23 56.29 0.573 49.37 48.95 0.912 0.018
Total PA (min/wk) 672.97±666.55 378.47±381.22 <0.001 555.36±517.88 360.16±351.32 <0.001 0.013
Total ST (min/day) 247.61±88.79 547.25±111.05 <0.001 264.68±81.56 511.07±89.64 <0.001 0.004
Weekday ST (min/day) 249.70±101.53 568.11±122.74 <0.001 268.34±91 526.56±106.88 <0.001 0.003
Weekend ST (min/day) 242.40±108.45 495.10±160.24 <0.001 255.51±99.92 472.34±127.00 <0.001 0.028

Values are presented as mean±standard deviation or percentage only.

ST: sitting time: SBP: systolic blood pressure, DBP: diastolic blood pressure, DM: diabetes mellitus, eGFR: estimated glomerular filtration rate, hs-CRP: high sensitivity C-reactive protein, PA: physical activity.

*Difference between male and female.

Table 2
Incidence density and HR of hypertension according to change in ST
Change in ST Hypertension
(n=1,681)		 Person-year HR (95% CI)
Incidence density* Model 1 (n=1,681) Model 2 (n=1,681)
Total
Consistently non-ST 278 7,032.10 39.53 (35.14−44.46) 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 71 1,961.02 36.20 (28.69−45.68) 0.80 (0.61−1.04) 0.81 (0.62−1.05)
Newly ST 72 1,401.96 51.35 (40.76−64.70) 1.36† (1.05−1.77) 1.37† (1.05−1.78)
Consistently ST 37 947.94 39.03 (28.28−53.87) 0.97 (0.68−1.37) 0.98 (0.69−1.39)
Weekday
Consistently non-ST 275 6,948.80 39.57 (35.16−44.54) 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 75 2,034.30 36.86 (29.40−46.23) 0.81 (0.63−1.05) 0.82 (0.63−1.06)
Newly ST 69 1,343.50 51.35 (40.56−65.02) 1.34† (1.02−1.75) 1.34† (1.03−1.76)
Consistently ST 39 1,016.43 38.36 (28.03−52.51) 0.94 (0.67−1.32) 0.95 (0.68−1.35)
Weekend
Consistently non-ST 295 7,366.15 40.04 (35.72−44.88) 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 67 1,813.50 36.94 (29.07−46.94) 0.79 (0.60−1.03) 0.79 (0.60−1.04)
Newly ST 68 1,446.49 47.01 (37.06−59.62) 1.17 (0.90−1.53) 1.18 (0.90−1.54)
Consistently ST 28 716.88 39.05 (26.96−56.56) 0.92 (0.62−1.37) 0.93 (0.63−1.39)
Total 458 11,343.04 40.37 - -

HR: hazard ratio, ST: sitting time, CI: confidence interval.

Multivariable model 1 adjusted age, sex, income level, sleep duration, alcohol consumption, current smoking, high sensitivity C-reactive protein, body mass index, estimated glomerular filtration rate, resting heart rate, prevalence of diabetes mellitus, prevalence of hyperlipidemia. Model 2 adjusted model 1 plus change in total physical activity.

Consistently non-ST, <7 hr/day in 2011−2012 and 2013−2014; Formerly ST, ≥7 hr/day in 2011−2012 and <7 hr/day in 2013−2014; Newly ST, <7 hr/day in 2011−2012 and ≥7 hr/day in 2013−2014; Consistently ST, ≥7 hr/day in 2011−2012 and 2013−2014.

*Incidence density=case/person-year×1,000. †p<0.05.

Table 3
HR of hypertension according to change in ST by sex
Change in ST HR (95% CI)
Male (n=806) Female (n=875)
Total
Consistently non-ST 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 0.86 (0.62−1.20) 0.77 (0.49−1.22)
Newly ST 1.52* (1.05−2.21) 1.26 (0.86−1.84)
Consistently ST 1.07 (0.68−1.66) 0.92 (0.51−1.64)
Weekday
Consistently non-ST 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 0.95 (0.69−1.31) 0.69 (0.44−1.10)
Newly ST 1.57* (1.08−2.28) 1.16 (0.78−1.72)
Consistently ST 1.06 (0.68−1.65) 0.90 (0.51−1.58)
Weekend
Consistently non-ST 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 0.85 (0.61−1.19) 0.72 (0.44−1.15)
Newly ST 1.36 (0.93−1.98) 1.04 (0.71−1.54)
Consistently ST 1.02 (0.62−1.69) 0.88 (0.46−1.70)

HR: hazard ratio, ST: sitting time, CI: confidence interval.

Consistently non-ST, <7 hr/day in 2011−2012 and 2013−2014; Formerly ST, ≥7 hr/day in 2011−2012 and <7 hr/day in 2013−2014; Newly ST, <7 hr/day in 2011−2012 and ≥7 hr/day in 2013−2014; Consistently ST, ≥7 hr/day in 2011−2012 and 2013−2014.

*p<0.05.

Table 4
HR of hypertension according to change in ST by baseline LTPA level
Change in ST HR (95% CI)
LTPA <150 min/wk (n=807) LTPA ≥150 min/wk (n=874)
Total
Consistently non-ST 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 0.62* (0.39−0.97) 0.90 (0.65−1.26)
Newly ST 1.76** (1.24−2.50) 1.00 (0.67−1.50)
Consistently ST 1.35 (0.86−2.10) 0.66 (0.37−1.18)
Weekday
Consistently non-ST 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 0.63* (0.41−0.97) 0.93 (0.67−1.30)
Newly ST 1.57* (1.09−2.26) 1.09 (0.73−1.63)
Consistently ST 1.20 (0.77−1.87) 0.71 (0.40−1.24)
Weekend
Consistently non-ST 1.00 (reference) 1.00 (reference)
Formerly ST 0.70 (0.45−1.08) 0.83 (0.59−1.18)
Newly ST 1.40 (0.97−2.00) 0.93 (0.62−1.40)
Consistently ST 1.23 (0.75−2.02) 0.64 (0.32−1.26)

HR: hazard ratio, ST: sitting time, LTPA: leisure time physical activity, CI: confidence interval.

Consistently non-ST, <7 hr/day in 2011−2012 and 2013−2014; Formerly ST, ≥7 hr/day in 2011−2012 and <7 hr/day in 2013−2014; Newly ST, <7 hr/day in 2011−2012 and ≥7 hr/day in 2013−2014; Consistently ST, ≥7 hr/day in 2011−2012 and 2013−2014.

*p<0.05, **p<0.01.

TOOLS
Similar articles