Background Abdominal obesity, a major public health concern, is related to many health problems. In addition, it is influenced by individual characteristics. We investigated sleep quality and physical activity (PA) as risk factors for abdominal obesity, according to the Sasang constitutional medicine. Methods In this cross-sectional study, we analyzed data from 5,221 community-based participants. Sleep quality and PA were measured using structured questionnaires, and abdominal obesity was classified according to waist circumference. Sasang constitution (SC) was classified as Taeeumin (TE), Soeumin (SE), or Soyangin (SY) type, using an established SC questionnaire. Chi-square test and logistic regression analysis were performed to access the association of sleep quality and PA with abdominal obesity in individuals stratified according to the SC types. Results The percentage of poor sleep quality and inactive PA was the highest in the SE type, and the higher prevalence of abdominal obesity was found in the TE type. After adjusting for variables, inactive PA was associated with abdominal obesity in the TE type (OR=1.694, 95% CI=1.42-2.021), and in the SE type, abdominal obesity was associated with poor sleep quality (OR=1.688, 95% CI=1.091-2.611) and low PA (OR=2.127, 95% CI=1.163-3.89). Moreover, the combination of these two factors were also significantly associated with abdominal obesity in the TE and SE types. Conclusion Abdominal obesity was associated with sleep quality and PA, and these results were different in each SC type. Taking various associated lifestyles and individual characteristics in consideration may contribute to better management of abdominal obesity in clinical practice.
현업에서 사용하고 있는 정형 데이터는 데이터모델링에 대한 이해부족 및 적용의 미흡으로 정규화되지 않은 채로 테이블 형태로 관리되고 있는 현실이다. 데이터베이스 설계의 균형이 파괴되면 데이터 질의에 대한 응답속도에 영향을 미치며, 데이터 비만도가 높아지게 된다. 본 논문에서는 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터베이스 설계를 통하여 데이터 비만도가 어떻게 개선되었는지를 연구하였다. 데이터 비만도가 과다하게 나타나는 방사형 및 업무 중심의 고립형 설계에서 객체(데이터)와 객체간의 관계 중심의 데이터모델링을 통한 정방형 설계를 함으로 데이터 질의 경로가 선명하게 가시화되었다. 데이터비만도 면에서도 기존의 연구지원 데이터베이스의 비만도는 57.2%였으나, 새로운 연구지원 데이터베이스에서는 16.2%로 나타나 데이터 비만도가 40.5%가 개선되었으며, 데이터의 중복을 최소화함으로써 데이터의 정확성과 무결성이 보장되는 데이터베이스로 개선되었다.
Pediatric obesity has rapidly increased globally over the past few decades, including in Korea. We aimed to discuss trends in the prevalence of pediatric obesity and effective prevention strategies. Its prevalence has markedly increased in most high-income nations. According to recent reports, this increase has slowed in developed countries, but the levels remain alarmingly high. In Korea, the rate of pediatric obesity has surged notably since the 1990s; however, since the 2000s, this increase has become more gradual. According to recently published 2017 growth charts, the prevalence of pediatric obesity in Korea varies slightly depending on the data source. The National School Health Examination data showed that pediatric obesity gradually increase from 11.5% in 2014 to 15.1% in 2019, and after the coronavirus disease 2019 pandemic, it sharply increased to 19% in 2021. Based on data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, the prevalence of pediatric obesity gradually increased from 10.8% in 2017 to 13.6% in 2019. This trend, which accelerated sharply to 15.9% in 2020 and 19.3% in 2021, was especially severe in boys and older children. Pediatric obesity not only affects health during childhood but also increases the risk of developing obesity and associated health conditions in adulthood. Despite ongoing research on treatment options, obesity prevention and control remain challenging. Hence, prioritizing early intervention and prevention of pediatric obesity through healthy eating habits and lifestyles is crucial. This requires intervention at the individual, family, school, and community levels.
Kim, Yang-Hyun;Han, Kyungdo;Son, Jang-Won;Lee, Seong-Su;Oh, Sang Woo;Kwon, Hyuk-Sang;Shin, Soon-Ae;Kim, Yeon-Yong;Lee, Won-Young;Yoo, Soon Jib;Taskforce Team of the Obesity Fact Sheet of the Korean Society for the Study of Obesity
Journal of Obesity & Metabolic Syndrome
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제26권1호
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pp.23-27
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2017
Background: In Korea, the prevalence of obesity has steadily increased, and the socioeconomic burden of obesity has increased along with it. In 2015, the National Health Insurance Service (NHIS) signed a memorandum of understanding with the Korean Society for the Study of Obesity (KSSO), providing limited open access to its databases so that the status of obesity and obesity management could be investigated. Methods: Using NHIS databases, we analyzed nationwide population-based studies for obesity using the definition of obesity (body mass index ${\geq}25kg/m^2$) in subjects over the age of 20. Age and sex standardization were used for all data. Results: The KSSO released the 'Obesity Fact Sheet 2016' using the 2006-2015 NHIS Health Checkup database. The prevalence of obesity steadily increased from 28.7% in 2006 to 32.4% in 2015, and the prevalence of abdominal obesity also steadily increased from 18.4% in 2009 to 20.8% in 2015. The prevalence of class II obesity steadily increased from 2006 to 2015, such that the total prevalence was 4.8% in 2015 (5.6% in men and 4.0% in women). The highest prevalence of obesity was found in Jeju Island, while the lowest prevalence was found in Daegu City. The highest prevalence of abdominal obesity was also found in Jeju Island, while the lowest prevalence was found in Gwangju City. Conclusion: Based on the Obesity Fact Sheet 2016, a strategy for reducing the prevalence of obesity is needed, especially in Korean men.
Objectives: The objective of this study was to identify factors associated with adolescent obesity, as well as any new factors that correlated with a change in the rate of obesity over time. Methods: The study used 5-yearly data collected by the Korea Youth Risk Behavior Survey starting from the year 2006 up until 2021 (data from 2nd, 7th, 11th, and 17th surveys were analyzed). Factors such as demographics, dietary factors, health behavioral factors, and mental health factors were studied. All data were analyzed using IBM SPSS 27.0, employing chi-square tests and multiple logistic regression analysis. Results: This study included data from a total of 255,200 participants. Factors contributing to obesity varied with time. Over the survey duration of 15 years, low academic achievement, parents with low levels of education, low frequency of fruit consumption, low frequency of fast food intake, long periods of being seated, and high levels of stress were significantly associated with a high rate of obesity. Factors that showed a new correlation with an increase in obesity rates included living with single parents, low frequency of muscle strengthening exercises, and experiencing intense sadness and despair in the past year. Factors that were correlated with a change in obesity rates over time included household economic status, frequency of carbonated beverage consumption, frequency of intense physical activity, and frequency of alcohol consumption. Breakfast intake and smoking were not significantly associated with obesity rates in the 15-year period. Conclusions: While several factors associated with obesity remained consistent over time, several new factors have emerged in response to social, economic, and environmental changes contributed to a change in obesity rate over time. Therefore, to prevent and manage adolescent obesity, continuous research into the new emergent factors contributing to obesity is needed.
Objective: The purpose of this study is to investigate how to use the Quality of Life(QoL) of obesity and to study the report cases which measure QoL on obesity. Method: This study investigate the definition of Health-related Quality of Life(HRQoL), the measurement of Health-related Quality of Life, and the papers of Health-related Quality of Life on obesity through the books and medicine journals of HRQoL and obesity. Conclusions: 1. The QoL includes role functional ability, the degree and quality of social and community interaction, psychological state, somatic feeling, and life satisfaction than personal health and social well-being. 2. The investigator needs to evaluate the reliability, validity and sensitivity of the scale, and the appropriateness of the instrument for the target population When he decides measurement. 3. The investigator have the well-drilled supporter or himself managed the data and study population to prevent missing data. 4. The investigator should decide which is needed on obesity a obesity-specific or broad-ranging instrument, or both.
We analyze the determinants of obesity and the chronic diseases using the Korea Health Panel data. Also we analyze the effect of obesity and the chronic diseases on the health care expenditures. Through this study, to reduce the health care expenditures, we suggest the policy implication that might curb the obesity and the chronic diseases. We estimate the determinants of obesity, the chronic diseases, and the health care expenditures using 2SLS (two stage least squares) estimation method under the simultaneous equations framework. Result says that obesity and chronic diseases significantly have positive effects on the health care expenditures. Also the determinants of the health care expenditures that have positive effects are age, income and health care utilization variables.
We used blood data to predict obesity by complementing the BMI risk, because some blood factors are significantly associated with obesity. For the sampling method, a two-step stratified colony sampling method was used based on sixteen blood factors collected by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES). We identify the number of effective blood data of obesity in the final model as 6 ~ 8 factors that differ somewhat depending on age and gender. Also, the coefficient of determination that represents the predictive power of obesity in the regression model is the highest for both men and women of aged 19 and in their 20s and 30s, and the predictive power decreases with increasing age.
Purpose: This study aimed to investigate the association between obesity and high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) levels in Korean adults without cardiovascular disease (CVD). Methods: The subjects were 3,634 adults, and data were extracted from the seventh Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VII-3). A complex sampling design analysis was applied to reflect the stratified and clustered weights. The data were analyzed using the complex sample Rao-Scott chi-square test and multiple logistic regression analysis (in SPSS for Windows version 26.0). Obesity, according to body mass index (BMI), was defined as obesity (BMI = 25-29.9 kg/m2), high obesity (BMI = 30-34.9 kg/m2), and super-high obesity (BMI ≥ 35 kg/m2), and abdominal obesity (AO) was defined as a waist circumference (WC) ≥ 90 cm in males and WC ≥ 85 cm in females. Results: The odds ratios for moderate CVD risk (hs-CRP; 1-3 mg/dL) were 2.21, 4.16, and 7.13 in the obesity, high obesity, and super-high obesity groups, respectively, compared to the normal BMI group. The odds ratio for moderate CVD risk was 2.18 in males with AO and 1.88 in females with AO. The odds ratios for high CVD risk (hs-CRP > 3 mg/L) were 4.40 and 17.55 in the high obesity and super-high obesity groups, respectively, compared to the normal BMI group. Conclusion: This study provides evidence that early detection and prevention programs for CVD should include obesity-related interventions aiming to modulate hs-CRP.
AIMS: Korean National Growth Chart was newly developed at 2007. Prevalence of obesity is expected to be changed according to reference data. This study was performed to compare the prevalence of obesity based on the newly developed growth curve with that of previous data. We also investigate the incidence of obesity, overweight, and normal criteria by two kinds of growth curves. Method: We obtained weight, height from 438 middle school students and 1786 high school students. We divided enrolled students into four groups (middle school boys, middle school girls, high school boys, high school girls). The obese, over weight group was defined as BMI(body mass index) more than 95th, 85th${\sim}$94th percentile respectively for age and sex. Obesity by relative weight was defined more than 20% of ideal body weight. We compare the prevalence of obesity in each group by the newly developed Korean National Growth Chart in 2007 and that in 1998. Result: Prevalence of obesity by BMI based on 2007 Korean National Growth Chart and that in 1998 were 8.2-12.9% and 9.0-20.4% respectively. The concordance rate were 99.0%-100% in obese group and 45.0%-91.9% in overweight group according to two kinds of reference data. Prevalence of obesity by relative weight was 11.7-23.0% that was same between 2007 Korean National Growth Chart and that in 1998 except middle school boys group. Conclusion: We found that there is a decrease in prevalence of Obesity by BMI based on 2007 Korean National Growth Chart. It is necessary to evaluate correlation between criteria for obesity and obesity related comorbid conditions for finding proper BMI or relative weight cut off value to prevent obesity and obesity related complications effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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