고혈압은 심혈관계 질환의 중요한 위험인자로 전 세계적으로 사망률 및 질병 부담을 증가시키는 주요 원인 중 하나이다.¹⁾ 고혈압의 병태생리로는 교감신경계 및 레닌-안지오텐신-알도스테론계(renin-angiotensin-aldosterone system, RAAS)의 활성이 포함되는데 이는 혈류역학적 스트레스를 통한 혈관 변성을 유도한다.²⁾

혈관 변성으로 인해 생기는 표적장기 손상의 대표적인 예시로는 관상동맥질환과 만성 콩팥병이 있다.³⁾ 높은 혈압은 혈관에 물리적 부담으로 작용하여 동맥 경화를 일으키는 주요한 이유가 되며, 이는 관상동맥질환으로 이어진다.⁴⁾ 또한 고혈압 상황이 지속되면서 콩팥 동맥 역시 두껍고 좁아지게 되며, 이는 섬유화를 통한 콩팥기능 저하로 이어진다.⁵⁾ 당뇨는 고혈압과 함께 병발하는 경향이 있는 질환인데 높은 혈당은 고인슐린혈증으로 인한 RAAS 및 교감신경계의 과활성을 유발하게 되며 이는 말초 혈관저항의 증가를 통한 고혈압의 유발인자로 작용하게 된다.⁶⁾ 또한 고혈압 환자의 약물치료에 대한 메타분석 연구에서 안지오텐신 전환효소 억제제 및 안지오텐신 수용체 차단제만이 2형 당뇨병 위험을 감소시키는 결과가 나타났던 것은 고혈압에서 RAAS가 2형 당뇨병의 유발요인으로 기여하고 있음을 시사한다.⁷⁾

동맥 경직도의 증가는 고혈압으로 인한 혈관 변성의 원인이자 결과이다.⁸⁾ 높은 동맥 경직도는 증가된 좌심실의 후부하를 반영한다는 점에서 심혈관계 질환의 예후에 중요한 의미가 있다.⁹⁾ 맥압은 수축기 혈압과 이완기 혈압의 차이로 정의되며 맥파전도속도(pulse wave velocity)와 함께 전통적으로 동맥 경직도를 반영하는 지표로 사용되었다.¹⁰⁾ 일회박출량이 동일할 때 맥압이 높은 것은 동맥 경직도가 높은 것을 의미한다. 그러나 맥압은 수축기 혈압의 절대값에 영향을 받는 수치이므로 표준화된 비교가 어렵다는 문제가 있다.

이러한 한계를 극복하기 위해 Peng-Lin과 Yue-Chun¹¹⁾은 맥압과 수축기 혈압의 비율로 정의된 맥압지수라는 새로운 지표를 제시하였다. 그러나 이 지표가 심부전 상황에서 심장박출지수(cardiac index)를 반영할 수 있다는 가설¹²⁾과 관련된 연구를 제외하고는, 타 질환과의 관련성을 평가한 연구는 2023년 현재 확인되지 않고 있다.

본 연구에서는 2019–2021년간 시행된 제8차 국민건강영양조사 원시자료를 활용하여 고혈압 환자의 10년간 관상동맥질환 발생 위험도를 계산하고, 맥압지수와 심혈관계 질환과의 관련성을 파악하고자 하였다. 또한, 고혈압 환자에서 맥압지수와 만성질환으로 흔히 일컬어지는 당뇨 및 만성 콩팥병의 유병 여부 사이의 상관관계를 파악하여 임상적 유용성을 평가하고자 하였다.

1. 연구 대상

본 연구는 국민건강영양조사 제8기 1, 2, 3차년도(2019–2021)의 자료를 가중치 비율 1:1:1로 통합하여 사용하였다.

분석 대상은 만 30세 이상 80세 미만의 성인 고혈압 환자를 대상으로 하였고, 이 중 임산부이거나 혈액검사 당일 8시간 미만 공복자인 경우를 제외하였다. 최초 대상자 22,559명 중 만 30세 이상 80세 미만의 고혈압 환자는 5,135명이었으며, 이 중 임산부 및 8시간 미만 금식자를 제외하여 최종적으로 주요 연구변수에 결측값이 없는 3,604명을 대상으로 분석을 진행하였다.

2. 연구 방법

국민건강영양조사의 항목 중 건강 설문조사를 바탕으로 분석하였다. 연구 대상자들의 특성인 성별, 연령, 흡연력, 음주력, 신체활동, 과거 및 현재 질병력을 참고하였다. 혈압, 신장, 몸무게 및 혈액 검사는 검진 조사 항목을 참고하였다. 본 데이터는 생명윤리법에 따라 국가가 직접 공공복리를 위해 수행하는 연구에 해당하여 연구윤리심의위원회 심의를 받지 않고 수행하였다.

1) 고혈압 및 맥압지수

혈압은 환자가 앉은 자세로 표준화된 측정 방법을 사용하여 5분 간격을 두고 3회 측정하였으며, 2번째와 3번째 측정한 혈압의 평균값을 사용하였다. 2013년 미나마타 협약에 의해 2020년부터 수은혈압계에서 비수은혈압계로 혈압계가 변경된 관계로, 2021년에는 수축기 및 이완기 혈압에 비수은 진동형혈압계는 사용에 따른 전환식을 적용하였다.

수축기 혈압(Greenlight)=10.773+0.771×SBP of Microlife (변수 HE_sbp)+0.039×age+0.374×Pulse Pressure (변수HE_sbp-HE_dbp)

이완기 혈압(Greenlight)=13.480+0.952×DBP of Microlife (변수 HE_dbp)-0.051×age-0.098×Pulse Pressure (변수HE_sbp-HE_dbp)

2020년에 사용된 비수은 청진형혈압계는 수은혈압계와의 수축기 및 이완기 혈압의 차이가 오차범위 내이므로 전환식을 사용하지 않았다.

고혈압 환자는 수축기 혈압 140 mmHg 이상이거나 이완기 혈압 90 mmHg 이상인 경우, 혹은 고혈압 약물을 복용하는 사람으로 정의하였으며, 맥압은 수축기 혈압에서 이완기 혈압을 뺀 값으로, 맥압지수는 맥압을 수축기 혈압으로 나눈 값에 100을 곱한 값으로 산출하였으며, 30 미만, 30 이상 40 미만, 40 이상 50 미만, 50 이상인 4개 군으로 나누었다.

2) 체질량지수(body mass index, kg/m²)

체질량지수는 체중(kg)을 신장의 제곱(m²)으로 나누어 계산하였고, 세계보건기구(World Health Organization)와 대한 비만학회에서 제시한 기준에 따라 체질량지수가 25 이상인 군은 비만, 나머지는 정상으로 분류하였다.

3) 건강행동 측정

담배를 매일 피우거나 가끔 피운다고 대답한 경우를 현재흡연자로, 과거흡연자라 답하거나 흡연 경험이 없는 경우에는 비흡연자로 정의하였다. 음주는 최근 1년간 주 1회 이상 음주한 경우를 음주군으로 분류하였다. 신체활동은 주 150분 이상의 중강도 유산소 신체활동을 수행하고 있거나, 주 75분 이상의 고강도 유산소 신체활동을 수행하고 있는 경우, 혹은 중강도, 고강도 신체활동을 복합하여 상기 기준에 준하는 수준의 신체활동을 만족하는 경우를 운동군으로 정의하였다.

4) 심혈관계 사고 위험도 계산

심혈관계 위험의 예측을 위한 여러 모델 중 관습적으로 사용되는 모델로는 Framingham risk score, QRISK, ACC/AHA ASCVD risk estimate등이 있다.¹³⁾ 이 중 Framingham risk score는 성별에 따라 개인의 나이, 총 콜레스테롤, 고밀도지단백콜레스테롤, 흡연 여부, 수축기 혈압, 고혈압 치료 여부, 당뇨 유병 여부를 바탕으로 심혈관 질환이 발병할 수 있는 10년 위험도를 추정하는 알고리즘으로 고혈압 환자의 심혈관계 건강상태를 파악하는 데에 활용되고 있다.¹⁴⁾ 본 연구에서는 D’Agostino 등¹⁴⁾의 논문에 나온 방법에 따라 Framingham risk score를 계산한 후, 이를 통하여 10년 위험도를 계산하였다. 또한 10년 위험도가 30%를 넘을 경우, 30%의 위험도를 가지는 것으로 처리하였다.

5) 당뇨, 이상지질혈증 및 만성 콩팥병

검사 당일 공복혈당이 126 mg/dL 이상이거나, 의사 진단을 받았거나, 혈당강하제 복용 또는 인슐린 주사를 사용하거나, 당화혈색소 6.5% 이상인 사람을 당뇨 유병자로 정의하였으며, 총 콜레스테롤이 240 mg/dL 이상이거나 콜레스테롤강하제를 복용하고 있는 사람, 혹은 12시간 이상 공복자 중 중성지방이 200 mg/dL 이상인 경우는 이상지질혈증 유병자로 정의하였다. 만성 콩팥병 유병 여부를 확인하기 위해 혈중 크레아티닌 농도를 측정하였으며, 사구체 여과율(estimated glomerular filtration rate, eGFR)을 계산하기 위해 Modification of Diet in Renal Disease를 사용하였다.

eGFR (mL/min/1.73²)=175×(혈중 크레아티닌)^-1.154×연령^-0.203×0.742 (if female)

이후, 신기능의 평가는 KDOQI guidelines에 의거, eGFR≥60 (단위)인 경우 정상, eGFR<60인 경우 만성 콩팥병으로 분류하였다.

6) 통계 분석

첫째, 연구 대상자의 특성을 파악하기 위해 맥압지수에 따른 범주형 변수의 빈도를 제시하고 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였으며, 연속형 변수의 평균과 표준오차를 제시하고 등분산성 만족 여부를 확인 후 Welch 검정을 시행하였다. 카이제곱 검정의 기대 빈도 가정을 충족시키지 못할 때는 Fisher-Freeman-Halton Test를 시행하였다.

둘째, 맥압지수가 심혈관계 질환에 대한 10년 위험도에 대해 어떤 영향을 미치는지 분석하기 위해 Framingham risk score에 따른 위험도를 종속변수로 하여 선형 회귀분석을 실시하였다. 심혈관계 질환 예측에 사용된 회귀모형에 포함된 변수는 성별, 나이, 음주 여부, 흡연 여부, 체질량지수에 따른 비만 여부, 당뇨 유병 여부, 고지혈증 유병 여부이며 맥압지수를 변수에 포함시켰을 때의 -2 로그우도비 및 유사 R-제곱을 통하여 설명력이 유지되는지 파악하였다. 이후 B 추정값 및 95% 신뢰구간을 제시하였으며, 상대 위험도로 오즈비를 제시하였다.

셋째, 맥압지수가 당뇨병, 고콜레스테롤혈증 및 만성 콩팥병 유병 여부에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 이분형 로지스틱 회귀모형(binary logistic regression model)을 구축하였으며, 모형에 포함시킬 변수는 이전 연구들을 참조하였다. 단변수 분석을 실시하여 각 변수들과 만성질환 사이의 관계를 확인한 후, 모든 변수를 투입하는 다변수 분석을 실시하였다. 또한 맥압지수가 만성질환 발생 위험에 미치는 영향력을 산출하기 위해 상대 위험도로 오즈비 및 95% 신뢰구간을 산출하였다.

분석 프로그램은 IBM SPSS Statistics for Windows, Version 27.0 (IBM Co., Armonk, NY, USA), Microsoft Excel 2019 (Microsoft, Redmond, WA, USA)을 이용하였고 α=0.05로 검정하였다.

1. 연구 대상자들의 일반적 특성

맥압지수에 따라 연구대상 3,604명을 4개 군으로 나누었다. 맥압지수가 30 미만인 군 559명, 30 이상 40 미만인 군 1,465명, 40 이상 50 미만인 군 1,262명, 50 이상인 군 318명이었으며, 각 군의 일반적인 특성은 Table 1과 같다. 네 군 간의 차이가 있는 변수들은 나이, 성별, 체질량지수, 음주력, 흡연력, 규칙적인 운동 여부, Framingham risk score, 당뇨 유병 여부, 이상지질혈증 유병 여부였다.

Table 1

Basal characteristics of study population (n=3,604)

Basal characteristic	Pulse pressure index				P-value
	<30 (n=559)	30–40 (n=1,465)	40–50 (n=1,262)	≥50 (n=318)
Age (y)					<0.001*
30–40	110 (61.8)	57 (32.0)	11 (6.2)	0 (0.0)
40–50	203 (44.8)	227 (50.1)	21 (4.6)	2 (0.4)
50–60	172 (20.3)	489 (57.7)	174 (20.5)	13 (1.5)
60–70	59 (4.8)	513 (42.1)	554 (45.4)	93 (7.6)
70–80	15 (1.7)	179 (19.8)	502 (55.4)	210 (23.2)
Sex					<0.001
Male	381 (21.7)	746 (42.5)	514 (29.3)	113 (6.4)
Female	178 (9.6)	719 (38.9)	748 (40.4)	205 (11.1)
BMI (kg/m2)					<0.001
<25	238 (13.5)	660 (37.5)	655 (37.3)	205 (11.7)
≥25	321 (17.4)	805 (43.6)	607 (32.9)	113 (6.1)
Alcohol consumption					<0.001
No	379 (13.8)	1,069 (39.0)	1,027 (37.5)	263 (9.6)
Yes	180 (20.8)	396 (45.7)	235 (27.1)	55 (6.4)
Smoking					<0.001
No	428 (14.0)	1,207 (39.5)	1,126 (36.9)	293 (9.6)
Yes	180 (20.8)	396 (45.7)	235 (27.1)	55 (6.4)
Regular physical activity					0.004
No	334 (14.9)	872 (38.9)	825 (36.8)	210 (9.4)
Yes	225 (16.5)	593 (43.5)	437 (32.1)	108 (7.9)
Chronic kidney disease					<0.001
No	542 (16.2)	1,392 (41.7)	1,140 (34.2)	263 (7.9)
Yes	17 (6.4)	73 (27.3)	122 (45.7)	55 (20.6)
Diabetes					<0.001
No	465 (18.1)	1,086 (42.3)	840 (32.7)	176 (6.9)
Yes	94 (9.1)	379 (36.5)	422 (40.7)	142 (13.7)
Family history of diabetes					0.235
No	535 (15.3)	1,418 (40.6)	1,225 (35.1)	312 (8.9)
Yes	24 (21.1)	47 (41.2)	37 (32.5)	6 (5.3)
Dyslipidemia					0.002
No	505 (15.1)	1,344 (40.3)	1,182 (35.4)	307 (9.2)
Yes	54 (20.3)	121 (45.5)	80 (30.1)	11 (4.1)
10-year-cardiovascular disease riska	10.66±7.46	15.77±8.81	20.32±8.25	23.73±6.76	<0.001**

Values are presented as number (%) or mean±standard deviation.

BMI, body mass index.

P-values are determined by Rao-scott χ² test.

^*P-value is determined by Fisher-Freeman-Halton’s exact test.

^**P-value is determined by Welch’s t-test.

^a10-year-cardiovascular disease risk was estimated by framingham risk score.

2. 맥압지수의 심혈관계 10년 위험도 분류와의 관계

맥압지수가 Framingham risk score에 따른 10년 심혈관계 질환 위험도에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중 선형 회귀분석을 시행하였다(Table 2). 맥압지수를 포함한 모형의 R제곱 값은 0.732, 수정된 R제곱 값은 0.731로 맥압지수를 포함하지 않은 모형의 R제곱 값인 0.709, 수정된 R제곱 값 0.708 보다 높게 나타났다. 맥압지수를 포함한 모형의 F검정 값은 1226.266 (P<0.001), 맥압지수를 포함하지 않은 모형의 F검정 값은 1,251.820 (P<0.001)으로 나타났다. 이는 두 모형 모두 통계적으로 유의하다는 것을 의미한다.

Table 2

Association between 10-year-cardiovascular risk and other variables (n=3,604)

Subject	Unstandardized coefficients			Standardized coefficients	t	P-value
	B (95% CI)	SE		β
Age	4.075 (3.903–4.246)	0.087		0.509	46.578	<0.001
Sex	-8.261 (-8.612 to 7.911)	0.179		-0.454	-46.278	<0.001
Obesity	0.514 (0.199–0.828)	0.160		0.028	3.202	0.001
Alcohol consumption	-0.643(-1.039 to -0.246)	0.202		-0.030	-3.179	0.001
Smoking	5.239 (4.778–5.701)	0.236		0.207	22.245	<0.001
Diabetes mellitus	5.856 (5.505–6.206)	0.179		0.292	32.791	<0.001
Hyperlipidemia	2.086 (1.491–2.681)	0.303		0.060	6.877	<0.001
Pulse pressure index	2.034 (1.806–2.262)	0.116		0.190	17.478	<0.001

CI, confidence interval; SE, standard error.

P-values are determined by linear regression analysis.

R²=0.732 (adj.R²=0.731), F=1,226.266 (P-value<0.001).

맥압지수를 포함한 모형에서 맥압지수의 비표준화 계수는 2.034, 표준화 계수는 0.190, t검정 값은 17.478 (P<0.001)로 나타났다. 이는 맥압지수가 종속변수에 통계적으로 매우 유의한 양의 영향을 미친다는 것을 의미한다. 즉, 맥압지수가 30 미만에서 30 이상 40 미만, 40 이상 50 미만, 50 이상으로 증가할 때마다 위험도가 약 2만큼씩 증가한다고 할 수 있다. 맥압지수를 포함하지 않은 모형에서는 나이 범주가 가장 큰 영향력을 보였으며, 다른 설명변수들도 모두 종속변수에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 규칙적인 운동 여부를 제외한 다른 설명변수들도 모두 종속변수에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤으며, 특히 나이 범주와 성별이 가장 큰 영향력을 보였다.

따라서, 본 연구에서는 맥압지수가 Framingham risk score에 따른 10년 심혈관계 질환 위험도에 유의한 영향을 미친다고 결론지을 수 있으며, 이는 맥압지수가 심혈관계 질환 예측에 유용한 지표임을 시사한다.

3. 맥압지수와 만성 콩팥병과의 관계

맥압지수와 만성 콩팥병 유병률과의 관계를 확인하기 위해 이분형 로지스틱 회귀분석을 이용해 단변수 및 다변수 분석을 시행하였다(Table 3). 단변수 분석 결과 맥압지수가 높아질수록 만성 콩팥병 유병률이 높았으며 60세 이상에서 나이가 많아질 경우, 남자일 경우, 최근 1년 간 음주 경험이 없을 경우, 규칙적인 운동을 하지 않을 경우, 당뇨가 있을 경우 만성 콩팥병 유병률이 더 증가하였다. 나이, 성별, 체질량지수, 음주, 흡연, 운동, 당뇨, 이상지질혈증을 보정한 다변수 분석 결과 맥압지수가 50 이상일 경우 만성 콩팥병 유병률이 유의하게 증가하였다. 또한 60세 이상에서 나이가 많아질수록 유병률이 증가하였으며, 남자일 경우, 음주나 운동을 하지 않을 경우, 당뇨일 경우 만성 콩팥병 유병률이 증가하였다.

Table 3

Association of pulse pressure index and chronic kidney disease

Subject	Univariable			Multivariable
	OR (95% CI)	P-value		OR (95% CI)	P-value
Pulse pressure index
<30	1 (reference)			1 (reference)
30–40	1.672 (0.977–2.861)	0.061		1.005 (0.560–1.804)	0.986
40–50	3.412 (2.033–5.725)	<0.001		1.338 (0.730–2.452)	0.346
≥50	6.667 (3.795–11.713)	<0.001		2.255 (1.156–4.398)	0.017
Age (y)
30–40	1 (reference)			1 (reference)
40–50	1.986 (0.431–9.157)	0.379		1.879 (0.405–8.718)	0.421
50–60	3.005 (0.709–12.730)	0.135		2.893 (0.668–12.539)	0.156
60–70	7.353 (1.796–30.104)	0.006		6.307 (1.475–26.963)	0.013
70–80	15.141 (3.712–61.760)	<0.001		10.403 (2.414–44.822)	0.002
Sex
Male	1 (reference)			1 (reference)
Female	0.632 (0.491–0.815)	<0.001		0.410 (0.309–0.544)	<0.001
BMI (kg/m2)
<25	1 (reference)			1 (reference)
≥25	0.854 (0.665-1.096)	0.215		0.995 (0.764-1.296)	0.969
Alcohol consumption
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	0.604 (0.433–0.842)	0.003		0.496 (0.345–0.714)	<0.001
Smoking
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	0.827 (0.572–1.194)	0.310		0.927 (0.621–1.384)	0.712
Regular physical activity
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	0.659 (0.502–0.866)	0.003		0.692 (0.521–0.919)	0.011
Diabetes
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	2.154 (1.673–2.774	<0.001		1.617 (1.241–2.107)	<0.001
Dyslipidemia
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	1.200 (0.768–1.877)	0.424		1.514 (0.947–2.420)	0.083

Multivariable: adjusted for age, sex, body mass index, alcohol consumption, smoking, regular physical activity, diabetes, dyslipidemia, pulse pressure index.

OR and 95% CI were estimated using binary logistic regression analysis.

OR, odds ratio; CI, confidence interval; BMI, body mass index.

4. 맥압지수와 당뇨와의 관계

맥압지수와 당뇨 유병률과의 관계를 확인하기 위해 이분형 로지스틱 회귀분석을 이용해 단변수 및 다변수 분석을 시행하였다(Table 4). 단변수 분석 결과 맥압지수가 높아질수록 당뇨 유병률이 높았으며 50세 이상에서 나이가 많아질수록 유병률이 점차 높아지는 경향을 보였다. 또한 남자일 경우, 비만일 경우, 흡연을 할 경우, 당뇨 가족력이 있을 경우, 이상지질혈증이 있을 경우 당뇨 유병률이 증가하였다. 나이, 성별, 체질량지수, 음주, 흡연, 운동, 당뇨 가족력, 이상지질혈증을 보정한 다변수 분석 결과 맥압지수가 높을수록 당뇨 유병률이 높아지는 결과를 보였다. 또한 50세 이상에서 나이가 증가할 경우, 남자일 경우, 흡연자일 경우, 당뇨 가족력이 있을 경우, 이상지질혈증이 있을 경우 당뇨 유병률이 증가하였다.

Table 4

Association of pulse pressure index and diabetes

Subject	Univariable			Multivariable
	OR (95% CI)	P-value		OR (95% CI)	P-value
Pulse pressure index
<30	1 (reference)			1 (reference)
30–40	1.598 (1.224–2.086)	<0.001		1.535 (1.167–2.019)	0.002
40–50	2.404 (1.841–3.141)	<0.001		2.123 (1.571–2.867)	<0.001
≥50	4.056 (2.876–5.719)	<0.001		3.719 (2.565–5.390)	<0.001
Age (y)
30–40	1 (reference)			1 (reference)
40–50	1.439 (0.880–2.353)	0.146		1.439 (0.870–2.380)	0.157
50–60	2.289 (1.450–3.614)	<0.001		2.288 (1.418–3.691)	<0.001
60–70	2.929 (1.873–4.578)	<0.001		2.604 (1.608–4.217)	<0.001
70–80	3.589 (2.286–5.635)	<0.001		2.895 (17590–4.765)	<0.001
Sex
Male	1 (reference)			1 (reference)
Female	0.765 (0.662–0.884)	<0.001		0.637 (0.537–0.756)	<0.001
BMI (kg/m2)
<25	1 (reference)			1 (reference)
≥25	1.440 (1.245–1.665)	<0.001		1.630 (1.397–1.901)	<0.001
Alcohol consumption
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	0.913 (0.770–1.083)	0.294		0.816 (0.671–0.992)	0.041
Smoking
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	1.247 (1.026–1.515)	0.026		1.380 (1.108–1.719)	0.004
Regular physical activity
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	0.948 (0.817–1.101)	0.486		0.993 (0.849–1.161)	0.929
Family history of diabetes
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	2.656 (1.827–3.863)	<0.001		3.021 (2.041–4.471)	<0.001
Dyslipidemia
No	1 (reference)			1 (reference)
Yes	1.684 (1.302–2.177)	<0.001		1.762 (1.345–2.307)	<0.001

Multivariable: adjusted for age, sex, body mass index, alcohol consumption, smoking, regular physical activity, diabetes, family history of diabetes, dyslipidemia, pulse pressure index.

OR and 95% CI were estimated using binary logistic regression analysis.

OR, odds ratio; CI, confidence interval; BMI, body mass index.

본 연구에서는 고혈압 환자에서 맥압지수가 Framingham risk score와 양의 상관관계가 있음을 보였다. 이는 맥압지수가 고혈압 환자에서 심혈관계 질환 10년 위험도를 예측하는 데 주요한 지표로 활용될 수 있음을 시사한다. 또한, 로지스틱 회귀분석 결과, 맥압지수는 당뇨병 유병 여부와 연관되어 있으며, 맥압지수가 50 이상일 경우 만성 콩팥병과 연관됨을 확인하였다. 이러한 결과는 맥압지수가 고혈압 환자에서 당뇨병 및 만성 콩팥병의 위험요인으로 간주될 수 있음을 시사한다.

혈류역학에서 맥압은 1회 심박출량에 비례하고 동맥의 유연성(혈관 유순도, vascular compliance)과는 반비례의 관계에 있기에¹⁰⁾ 동맥 경직도를 간접적으로 측정할 수 있는 유용한 지표로 활용된다. 하지만 맥압은 수축기 혈압에 비례하며 수축기 혈압은 개개인별로 다르므로 개인 간 비교가 쉽지 않다. 동맥 경직도를 측정하는 다른 방법으로는 맥파 속도, 내막-중막 두께(intima-media thickness) 등의 방법이 있다.¹⁵⁾ 이는 좀 더 정량적으로 동맥 경직도를 평가할 수 있는 방법이지만 일차 진료 현장에서 간편하게 사용하기에는 쉽지 않다는 단점이 있다. 맥압지수는 맥압에서 수축기 혈압을 나눈 값인 만큼 간편하게 산출할 수 있으면서도 심장 박동에 따른 혈압 변동 수준을 비율로 나타낸 값이므로 환자 간 비교에 용이하다는 장점이 있다.

높은 맥압이 심근 비대 및 허혈을 통한 심혈관 사건의 위험도 증가와 관련이 있음은 잘 알려져 있는 사실이다.¹⁶⁾ 이전의 연구들은 60–70 mmHg 이상의 맥압은 심혈관계 사고의 독립적인 예측인자로 작용함을 보고한 바 있다.¹⁷⁾ 또한, 낮은 이완기 혈압과 동맥경화의 연관성 역시 내막-중막두께의 측정을 통해 보고된 바 있다.¹⁸⁾ 이는 수축기 혈압이 동일할 때 낮은 이완기 혈압을 가진 환자, 즉 맥압이 높은 환자는 그만큼 전신 혈관의 변성이 진행되었을 위험이 높음을 시사하는 증거가 될 수 있다. 이 점은 맥압지수가 높은 것이 심혈관계질환 10년 위험도와 연관을 가지는 이유에 대한 하나의 가설이 될 수 있다.

본 연구에서는 추가적으로 높은 맥압지수가 당뇨 유병 여부와 양의 상관관계를 지님을 확인하였다. 이전 연구에서는 높은 맥압이 당뇨병 합병증과 관련이 있음을 보고한 바 있으며,¹⁹⁾ McEniery 등²⁰⁾ 및 Horton과 Barrett²¹⁾은 동맥 경직도가 2형 당뇨병과 직접적인 연관이 있음을 보고한 바 있다. 고혈압 환자에서 맥압 지수가 50 이상일 경우 만성 콩팥병과의 관련성이 있다는 점 역시 이전 연구에 의해 뒷받침될 수 있는 사실이다. 고혈압이 있는 환자군 중 만성 콩팥병이 있는 경우와 없는 경우로 나눠서 동맥 경화의 수준을 반영하는 맥파 속도 및 내막-중막 두께를 비교해 본 결과, 만성 콩팥병이 있는 경우 두 지표의 값이 높은 경향이 있었다.²²⁾

맥압지수가 당뇨 및 만성 콩팥병과 연관되는 이유에 대한 한 가지 가설은 동맥 경직도의 증가에 따른 혈류역학적 스트레스 및 내피세포 기능 장애에서 생각할 수 있다.

맥압은 심장에서 발생하는 전진파와 말단에서 심장으로 돌아가는 반사파의 총합으로 설명된다. 동맥 경직도의 증가는 전진파 속도의 증가 및 말단에서의 반사파를 모두 증가시킨다.¹⁴⁾ 이는 대혈관 및 미세혈관에 대한 비틀림 손상(shear stress)으로 작용하며 말초에서 내피세포 기능 장애를 유발한다.²²⁾

당뇨와 만성 콩팥병은 미세혈관의 손상이 병태생리에 관여한다는 공통점이 있다.^21,22) 먼저 내피세포 기능 장애는 당뇨의 원인이자 결과로 작용한다고 볼 수 있다. 고혈당 상태에선 후기 당화산물(advanced glycation end products)이 생성되기 쉽다.²³⁾ 이는 그 자체로 혈관 경화를 유발할 뿐만 아니라 receptor for AGEs를 통한 세포 내 신호 전달 과정을 통해 내피세포 기능을 손상시키고 인슐린에 의해 분비되는 산화질소(nitric oxide)의 감소를 유발하게 된다.²⁴⁾ 이는 더 좁아진 혈관에 의한 추가적인 미세혈관 손상의 원인이 된다. 만성 콩팥병 환자에선 지속된 염증 상태로 인한 혈관 중막의 칼슘 침착이 발병 초기부터 특징적으로 관찰되고 이는 동맥 경직도를 증가시키는 작용을 한다.²⁵⁾ 또한 동맥 경직도의 증가는 콩팥동맥 직경 감소에 의한 관류압 감소로 연결되며 이는 레닌-안지오텐신-알도스테론계를 활성화시켜 혈관 직경을 더욱 좁게 만든다. 그 외에도 동맥 경직도의 증가는 당뇨 및 혈압과 무관하게 만성 콩팥병의 증가와 밀접한 연관을 가지는 것으로 보고된 바 있는데,²⁶⁾ 이는 높은 맥압지수와 만성 콩팥병의 연관성을 설명하는 근거가 될 수 있다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 단면연구의 특성상 맥압지수가 질환의 발생과 연관성이 있음을 밝힐 수 있었으나 시간적 선후관계를 입증할 수는 없다. 둘째, 본 연구에서 심혈관계 10년 위험도 파악을 위해 산출한 Framingham risk score는 흡연 여부 및 나이, 당뇨 여부 등을 점수 산정에 사용하는데 이들 변수 중 상당수를 그대로 사용한 회귀모형은 과적합 문제에서 자유롭지 않다. 셋째, 특정 수치 이상의 맥압지수가 만성 질환들과 연관성이 존재함을 밝히면 임상적 유의성이 증대될 것이나 본 연구에서는 구체적 수치 제시에는 이르지 못했다. 따라서 향후 연구에서는 장기간의 추적연구를 통해 맥압지수가 심혈관계 질환 및 당뇨를 포함한 만성질환의 발생과 사망에 어떤 인과관계가 있는지 확인할 필요가 있다. 동시에, 임상적 해석의 용이성을 위해 맥압지수의 정상 범주에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

본 연구의 결과는 맥압지수가 고혈압 환자에서 심혈관계 질환을 예측하는 데 활용될 수 있고 특히 고혈압과 병발하기 쉬운 당뇨 및 만성 콩팥병과 독립적으로 연관되어 있음을 확인했다. 맥압지수는 노화 및 혈류역학적 스트레스에 의한 혈관 조성변화를 반영하는 지표로 사용될 수 있다. 또한, 일차 진료 환경에서 고혈압 환자를 추적관찰 시 혈압에서 맥압이 차지하는 비율이 높을 경우 만성질환의 선별검사가 필요할 수 있음을 시사한다.

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