우리나라 40세 이상 성인의 생활습관 특성, 영양소 섭취 수준, 동반질환에 따른 관상동맥질환 유병: 제7기(2016–2018) 국민건강영양조사 자료를 이용한 횡단연구

Areum Song; Sook-Bae Kim

doi:10.5720/kjcn.2025.00346

Articles

Page Path: HOME > Korean J Community Nutr > Volume 30(6); 2025 > Article

Research Article 우리나라 40세 이상 성인의 생활습관 특성, 영양소 섭취 수준, 동반질환에 따른 관상동맥질환 유병: 제7기(2016–2018) 국민건강영양조사 자료를 이용한 횡단연구: 송아름¹⁾, 김숙배^2),†
Prevalence of coronary artery disease according to lifestyle characteristics, nutrient intake level, and comorbidities among Koreans aged 40 years and older: a cross-sectional study using data from the 7th (2016–2018) Korea National Health and Nutrition Examination Survey: Areum Song¹⁾, Sook-Bae Kim^2),†; Korean Journal of Community Nutrition 2025;30(6):457-470.
DOI: https://doi.org/10.5720/kjcn.2025.00346
Published online: December 31, 2025

¹⁾임상영양사, 여수전남병원 영양팀

²⁾교수, 전북대학교 식품영양학과

¹⁾Clinical Dietitian, Department of Nutrition, Yeosu Chonnam Hospital, Yeosu, Korea

²⁾Professor, Department of Food Science & Human Nutrition, Jeonbuk National University, Jeonju, Korea

†Corresponding author: Sook-Bae Kim Department of Food Science & Human Nutrition, Jeonbuk National University, 567 Baekje-daero, Deokjin-gu, Jeonju 54896, Korea Tel: +82-63-270-3823 Fax: +82-63-270-3854 Email: sbkim@jbnu.ac.kr

• Received: November 11, 2025 • Revised: December 4, 2025 • Accepted: December 16, 2025

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.

44 Views
7 Download

prev next

Full Article

Download PDF

Abstract
INTRODUCTION
METHODS
RESULTS
DISCUSSION
NOTES
REFERENCES

Abstract

Objectives
To examine the prevalence of coronary artery disease (CAD) according to lifestyle characteristics, nutrient intake level, and comorbidities among Koreans aged ≥ 40 years.
Methods
Data were derived from 11,025 participants aged ≥ 40 years in the 7th Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Participants were assigned to a CAD group (n = 470) or a non-CAD group (n = 10,555). Socio-demographic characteristics (age, sex, residence, income, marital status, education level, and employment status), lifestyle characteristics (smoking, drinking, walking, strength training, sleep duration, stress level, and subjective health perception), energy and nutrient intakes, and comorbidities, including obesity, hypertension, dyslipidemia, diabetes mellitus, stroke, cancer, depression, renal failure, cataract, asthma, chronic obstructive pulmonary disease, osteoarthritis, and osteoporosis were analyzed.
Results
The prevalence of CAD was higher in older participants and in male. Participants with CAD had higher rates of smoking, engaged in less strength training, experienced higher stress, and had poorer perceived health. They had lower intakes of energy, fiber, folate and iron. The prevalence of obesity, hypertension, dyslipidemia, diabetes mellitus, stroke, depression, renal failure, cataract, asthma, allergic rhinitis, osteoarthritis, or osteoporosis was significantly higher in the CAD group. The likelihood of having CAD was significantly higher among participants with renal failure (odds ratio [OR], 4.25; 95% confidence interval [CI], 2.24–8.08), depression (OR, 2.14; 95% CI, 1.55–2.95), asthma (OR, 2.07; 95% CI 1.48–2.91), and dyslipidemia (OR, 2.03; 95% CI, 1.69–2.44).
Conclusion
In Koreans aged ≥ 40 years, CAD was associated with unhealthy lifestyle habits, low nutrient intake, and increased comorbidities such as renal failure, depression, asthma, and dyslipidemia. These findings suggest the need for lifestyle management and intensive chronic disease management to reduce the risk of CAD.
Keywords: coronary artery disease; life style; nutritional status; comorbidity; Korea National Health and Nutrition Examination Survey

INTRODUCTION

세계는 지속적인 인구 증가, 생활환경의 변화, 고령화 등의 영향으로 암, 심혈관질환, 당뇨병, 만성호흡기질환 등 만성질환의 유병률과 사망률이 증가하고 있다[1]. 우리나라도 고혈압, 당뇨병, 심혈관계 질환 등 만성질환의 유병률이 크게 증가하고 있다[2]. 특히 주요 사망원인인 순환계 질환 중 대표적인 관상동맥질환(coronary artery disease, CAD)으로 인해 2020년에 인구 10만 명당 27.4명이 사망하였으며, 연령대별로 40대 6.0명, 50대 15.1명, 60대 29.9명, 70대 87.1명으로 연령이 증가함에 따라 증가 폭이 큰 것으로 보고되었다[3]. 관상동맥질환의 진료 인원 또한 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 사회경제적 부담 또한 크게 증가하고 있다. 2019년 관상동맥질환의 건강보험 진료비가 1조 6,511억 원으로, 2015년 대비 49.2% 증가한 것으로 보고되었다[4]. 우리나라는, 고령 인구의 급속한 증가로 관상동맥질환 유병률 증가와 함께, 사회경제적 부담이 지속적으로 확대될 것으로 예상된다.

관상동맥질환의 예방을 위하여, 유병률을 높이는 관련 요인을 파악하고 관리하는 것이 중요하다. 관련 요인으로는 연령, 성별, 흡연, 과도한 음주, 만성질환의 유병 등이 지목되어 왔다. 연령이 증가함에 따라 혈관의 탄성이 감소하고 혈관 경직이 진행되어 관상동맥질환의 유병률이 증가하며[5], 남성이 여성보다 더 높은 유병률을 보이는 것으로 보고되었다[6]. 흡연은 직접적으로 관상동맥의 손상을 초래하여 동맥경화를 일으키며[7], 과도한 음주는 부정맥, 뇌졸중, 심근경색 등을 일으키는 관련 요인으로 지목되어 왔다[8]. 아울러 비만, 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증 등의 만성질환이 관상동맥질환의 유병을 높이는 것으로 보고되었다[9]. 또한 신체 활동과 영양 섭취도 관상동맥질환 유병과의 관련 요인으로 지목되어 왔다. 신체 비활동은 혈관의 내피 기능장애를 유발하여 동맥경화, 심근경색 등의 위험을 높이는 것으로 보고되었다[10]. 지방의 과잉섭취는 혈관 건강을 악화시키며[11], 나트륨의 과잉섭취는 고혈압 위험을 증가시켜, 관상동맥질환의 유병 위험 높이는 것으로 나타났다[12]. 또한 식이섬유의 섭취 부족[13], 니아신, 엽산 등의 섭취 부족이 관상동맥질환 유병과 관련이 있는 것으로 보고되었다[14-16].

우리나라 성인의 건강행태를 2020년 국민건강통계를 통해 살펴보면[2], 남성 흡연율은 감소하였으나, 여성 흡연율은 증가하는 추세를 보이고 있으며, 음주 행태에서는 남성의 월간 폭음률 50% 이상으로 높고, 신체 활동 부족 문제도 관찰되었다. 또한 식생활의 서구화, 1인 가구의 증가 등 식환경 변화로 편의성이 높은 가공식품, 패스트푸드의 소비가 급증하였다[17]. 이러한 사회적 식환경 변화는 인구의 고령화와 함께, 관상동맥질환의 유병을 더욱 가속화시키고 있다. 관상동맥질환은 전 생애를 걸쳐 유병 관련 요인이 축적되면서 발병되므로, 관련 요인의 축적을 줄이도록 건강한 생활 습관 실천을 도모하는 환경 조성 정책뿐만 아니라, 국가 차원의 공공의료 정책 마련이 필요하다[18].

국내 관상동맥질환 관련 선행 연구를 살펴보면, Nam [18]은 관상동맥질환자의 성별에 따른 신체계측치, 혈액성상, 영양소 섭취 등을 분석하였으며, Park 등[19]은 관상동맥질환자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 국가 단위의 대표성이 확보된 국민건강영양조사 자료를 활용한 연구로는, Park 등[20]이 3기(2005) 자료를 이용하여 알코올 섭취와 관상동맥질환과의 관련성을 분석하였고, Kang & Sohn [21]은 5기(2010–2011) 자료를 기반으로 만 40세 이상 성인의 과일•채소 섭취와 10년 후 심혈관질환 유병의 관련성을 살펴보았다. 또한 Kim [22]은 6기(2013–2015) 자료를 활용하여 생활습관 및 건강 관련 요인과 관상동맥질환 유병과의 관련성을 분석하였다. 그러나 기존 연구들은 특정 생활습관 또는 개별 영양소, 혹은 일부 건강 요인에 국한되어 있어 생활습관•영양소 섭취•동반질환을 통합적으로 고려한 분석이 부족한 실정이다. 특히, 근래의 국민건강영양조사 자료를 활용하여 이들 요인을 다차원적으로 분석한 연구는 제한적이다.

이에 본 연구는 최근 국민건강영양조사 자료를 기반으로 만 40세 이상 성인을 대상으로 인구사회학적 특성, 생활습관 특성, 영양소 섭취 수준, 동반질환을 동시에 고려하여 각 요인별 관상동맥질환 유병률을 종합적으로 분석하고자 한다. 본 연구는 다양한 건강 요인을 통합적으로 검토함으로써, 관상동맥질환 예방 및 효과적인 관리 전략 마련을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

METHODS

Ethics statement

Informed written consent was obtained from each participant. The study protocol was approved by the Institutional Review Board (IRB) of the Korea Disease Control and Prevention Agency (approval number: 2018-01-03-P-A) and was exempted from IRB review based on the Bioethics and Safety Act in 2016 and 2017.

1. 연구설계

본 연구는 횡단연구로 설계되었으며, STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) 보고 지침을 참고하여 기술하였다(https://www.strobe-statement.org/).

2. 연구대상 및 자료수집

제7기(2016–2018) 국민건강영양조사의 원시자료 중 건강설문 조사, 건강검진 조사, 영양조사 자료를 활용하였다. 이들 조사 중 1개 이상 참여한 만 40세 이상 11,727명 중 ‘심근경색 또는 협심증 의사 진단 여부’에 응답하지 않은 자 507명, 1일 총 섭취 에너지가 500 kcal 미만이거나 5,000 kcal 초과인 자 188명, 임산부•수유부 7명을 제외한 총 11,025명을 최종 대상으로 하였다. ‘심근경색 및 협심증의 의사 진단 여부’에 대한 자가보고 응답을 바탕으로 관상동맥질환 유병군(CAD 470명)과 비유병군(Non-CAD, NCAD 10,555명)으로 나누어 분석하였다.

3. 연구내용 및 방법

1) 인구사회학적 특성

연령, 성별, 거주지역, 개인소득, 결혼여부, 교육수준, 경제활동여부를 살펴보았다[21, 23]. 연령은 40–49세, 50–59세, 60–69세, 70세 이상으로 구분하였고, 거주지역은 동에 거주하면 ‘도시’, 읍•면 거주는 ‘농촌’으로 하였다. 개인소득은 표본인구의 소득 4분위 기준액에 따라 ‘상’, ‘중상’, ‘중하’, ‘하’로 구분하였고, 결혼 여부는 ‘기혼’, ‘미혼’으로 구분하였다. 교육수준은 초졸 이하, 중졸, 고졸, 대졸 이상으로 구분하였고, 경제활동여부는 취업자와 실업자(비경제활동인구)로 구분하였다.

2) 생활습관 특성

흡연, 음주, 걷기운동, 근력운동, 수면시간, 스트레스, 주관적 건강인식을 살펴보았다. 흡연은 현재 흡연, 과거 흡연, 비흡연으로 구분하였다. 음주는 0회/월, 1회/월 이하, 2–4회/월, 5회 이상/월로 분류하였다. 걷기운동과 근력운동은 각각 0일/주, 1–2일/주, 3–4일/주, 5일 이상/주로 분류하였다. 수면시간은 한국인 대상으로 수면시간과 심뇌혈관질환 발생에 관한 지역사회 기반 코호트 연구[24]에 근거하여, 5시간 미만, 5–7시간 미만, 7–9시간 미만, 9시간 이상으로 분류하였다. 스트레스는 평소 스트레스 인지 정도에 따라 낮음(느끼지 않음), 보통(조금 느낌), 높음(많이 느낌, 매우 많이 느낌)으로 분류하였다. 주관적 건강 인식은 평소 본인의 건강에 대한 주관적 인식 정도에 따라 좋음(매우 좋음 포함), 보통, 나쁨(매우 나쁨 포함)으로 분류하였다[21].

3) 에너지 및 영양소 섭취

에너지 및 다량영양소(탄수화물, 단백질, 식이섬유), 비타민(비타민A, 티아민, 리보플라빈, 니아신, 비타민C, 엽산), 무기질(칼슘, 인, 철, 칼륨, 나트륨)의 양적 섭취를 평가하였다. 2020 한국인 영양섭취기준[15]에 따라, 에너지 필요추정량(estimated energy requirement, EER), 평균필요량(estimated average requirement, EAR), 권장섭취량(recommended nutrition intake, RNI), 충분섭취량(adequate intake, AI), 만성질환위험감소섭취량(chronic disease risk reduction intake, CDRR) 기준에 따른 구간별 백분율로 나타냈다[25].

4) 동반질환 유병 여부

비만, 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병, 뇌졸중, 암, 우울증, 신부전, 백내장, 천식, 알레르기 비염, 만성폐쇄성 폐질환, 골관절염, 골다공증 유병 여부를 살펴보았다[8, 22]. 비만은 체질량지수(body mass index, BMI) ≥ 25 kg/m²을 기준으로[22], 나머지 질환은 원시자료의 의사 진단 여부 변수를 사용하여 유, 무로 표시하였다.

5) 관상동맥질환 유병률 오즈비

관상동맥질환 유병률 오즈비를 살펴보았다. 인구사회학적 특성별 오즈비는 40대, 남자, 도시거주, 개인소득 하, 기혼, 초졸 이하, 취업자를 기준으로 하였다. 생활습관 특성별 오즈비는 비흡연, 음주 0회/월, 걷기운동 0일/주, 근력운동 0일/주, 수면 5시간 미만, 스트레스 낮음, 주관적 건강인식 좋음을 기준으로 하였다. 에너지 및 영양소 섭취 수준별 오즈비는, 영양소에 따라 EER 이상 섭취(에너지), AI 이상 섭취(식이섬유, 칼륨), AI 미만 섭취(나트륨), RNI 이상 섭취(그 외 영양소)를 기준으로 하였다. 동반질환별 오즈비는 비유병을 기준으로 하였다.

4. 자료 분석

SPSS Statistics 28 (IBM Corp.)을 이용하였으며 가중치, 층화변수, 집락변수를 고려한 복합표본 분석방법을 사용하였다. 인구사회학적 특성, 생활습관 특성, 에너지 및 영양소 섭취, 동반질환 유병여부를 가중 백분율로 나타내었으며, CAD와 NCAD군 간 비교는 카이제곱 검정을 실시하였다. 인구사회학적 특성별, 생활습관 특성별, 에너지 및 영양소 섭취 수준별, 동반질환별 관상동맥질환 유병률 오즈비는 연령, 성별, 경제활동 여부, 교육수준, 흡연, 음주, 걷기운동, 근력운동을 보정하여, 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 오즈비와 95% 신뢰구간(confidence interval)으로 제시하였다. 모든 결과의 유의수준은 P < 0.05로 하였다.

RESULTS

1. 인구사회학적 특성 및 관상동맥질환 유병률

조사대상자의 인구사회학적 특성 및 관상동맥질환 유병률은 Table 1과 같다. 연령, 성별, 경제활동 여부에서 CAD와 NCAD군 간 유의적 차이를 보였다. CAD는 70대 이상(49.8%)이 가장 많았고, NCAD는 40대(32.2%)가 가장 많았다. CAD는 남성(62.0%)이 여성(38.0%)보다 많았으며, NCAD는 여성(52.6%)이 남성(47.4%)보다 많았다. CAD는 비취업자(58.4%), NCAD은 취업자(63.2%)가 많았다. 관상동맥질환 유병률은 40대에 비해, 50대 3.88배, 60대 10.28배, 70대 이상은 15.81배 높았다. 남성에 비해 여성은 0.53배 낮았다. 취업자에 비해 비취업자가 1.52배 높았다.

2. 생활습관 특성 및 관상동맥질환 유병률

조사대상자의 생활습관 특성 및 관상동맥질환 유병률은 Table 2와 같다. 흡연, 근력운동, 스트레스, 주관적 건강인식에서 CAD와 NCAD군 간 유의적 차이를 보였다. ‘현재흡연’ CAD 16.7%, NCAD 18.1%, ‘과거흡연’ CAD 39.8%, NCAD 25.0%였다. 근력운동은 ‘주 0일’ CAD 78.4%, NCAD 76.5%였다. 주관적 건강 인식은 ‘나쁨’이 CAD 45.7%, NCAD 19.3%였다. 관상동맥질환 유병률은 흡연에서, 비흡연에 비해 ‘현재 흡연’ 1.41배, ‘과거 흡연’ 1.31배 높았다. 근력운동에서 ‘주 0일’에 비해 ‘주 3–4일’ 0.55배, ‘주 5일 이상’ 0.95배 낮았다. 스트레스에서 ‘낮음’에 비해 ‘보통’이 0.89배 낮았고, ‘높음’은 1.29배 높았다. 주관적 건강인식에서 ‘좋음’에 비해 ‘보통’이 1.71배 높았고, ‘나쁨’이 3.98배 높았다.

3. 에너지•영양소 섭취 및 관상동맥질환 유병률

조사대상자의 에너지•영양소 섭취 및 관상동맥질환 유병률은 Table 3과 같다. 에너지, 식이섬유, 엽산, 철 섭취에서 CAD와 NCAD군 간 유의적 차이를 보였다. 에너지는 EER 미만 섭취가 CAD 64.0%, NCAD 57.9%였다. 식이섬유는 AI 미만 섭취가 CAD 56.3%, NCAD 49.3%였다. 엽산은 EAR 미만 섭취가 CAD 58.9%, NCAD 51.6%였다. 철은 EAR 미만 섭취가 CAD 20.1%, NCAD 22.5%였다. 섭취수준별 관상동맥질환 유병률은 에너지에서 ‘EER 이상’에 비해 ‘EER 미만’이 1.26배 높았으며, 식이섬유는 ‘AI 이상’에 비해 ‘AI 미만’이 1.26배, 엽산은 ‘RNI 이상’에 비해 ‘EAR 미만’이 1.28배, 철은 ‘RNI 이상’에 비해, ‘EAR 미만’이 1.50배 높았다.

4. 동반질환 및 관상동맥질환 유병률

조사대상자의 동반질환 유병여부 및 관상동맥질환 유병률은 Table 4와 같다. 비만, 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병, 뇌졸중, 우울증, 신부전, 백내장, 천식, 알레르기 비염, 골관절염, 골다공증에서 군 간 유의적 차이를 보였다. CAD가 NCAD보다 이들 질환의 유병이 더 높았다. 동반질환별 관상동맥질환 유병률은 비만일 때 1.31배, 고혈압 1.73배, 이상지질혈증 2.03배, 당뇨병 1.60배, 뇌졸중 1.95배, 우울증 2.14배, 신부전 4.25배, 백내장 1.37배, 천식 2.07배, 알레르기 비염 1.76배, 골관절염 1.55배, 골다공증 1.44배 높았다.

DISCUSSION

본 연구는 제7기 국민건강영양조사 자료를 이용하여 만 40세 이상 성인을 대상으로, 관상동맥질환 유병군과 비유병군의 인구사회학적 특성, 생활습관 특성, 에너지 및 영양소 섭취, 동반질환 유병 여부를 비교하고, 인구사회학적 특성별, 생활습관 특성별, 에너지 및 영양소 섭취수준별, 동반질환별 관상동맥질환의 유병률을 살펴보았다.

인구사회학적 특성을 살펴보면, 연령이 증가할수록 관상동맥질환의 유병률이 높아지는 경향을 보였으며, 남성이 여성보다 더 높은 유병률을 나타냈다. 이는 제6기 국민건강영양조사 자료를 활용하여, 우리나라 성인 관상동맥질환의 관련 요인을 살펴본 Kim [22]과 관상동맥질환자의 건강행태, 혈액성상, 주요 영양소 섭취량을 비교한 Nam [18]에서도 관상동맥질환 유병률과 발병위험이 고연령층, 남성에서 높게 나타나, 본 연구 결과와 유사하였다. 우리나라의 고령화가 가속화되고 있는 점을 고려할 때, 40대 이전, 특히 남성에 있어, 관상동맥질환의 관련 요인을 관리하여 예방하는 것이 더욱 중요할 것으로 보인다. 거주지역에서, CAD의 20.4%는 농촌지역에 거주하고 있었으며, 농촌지역의 관상동맥질환 유병률이 유의미하지는 않았지만 다소 높았다. 도시와 농촌지역 노인의 건강생활 습관 및 만성질환 관리의 차이를 살펴본 Lee & Lee [26]의 연구에서, 도시보다 농촌 거주 노인의 영양 섭취가 낮았고, 건강검진, 처방 약물복용, 질병 관리 교육에 있어 이행도가 낮다고 보고하였다. 따라서 도시보다 건강서비스 접근 기회가 부족한 농촌 거주자에 대한 관상동맥질환 예방 및 관리 방안 마련이 필요하다고 사료된다. 교육수준은 CAD에서 초졸 이하가 가장 많았고, 대졸 이상이 가장 낮았다. 관상동맥질환 유병률은 유의미하지는 않았지만, 교육수준이 높을수록 낮았다. 30세 이상 성인의 심혈관계 질환 관련 요인을 살펴본 Bae & Lee [23] 연구에서 심혈관질환자에서 낮은 교육수준의 비율이 높았으며, 교육수준이 낮을수록 심혈관계 질환의 유병 위험이 높다고 보고하였다. 관상동맥질환 예방 및 관리가 더욱 필요한 교육수준이 낮은 대상에 대한 교육방안 모색이 절실하다. 경제활동 여부는 관상동맥질환자의 절반 이상이 경제활동을 하지 않는 것으로 나타났다. 이는 60대 이상의 고령층이 관상동맥질환자의 대부분을 차지하고 있어 질환으로 인한 경제활동이 불가한 상황에 따른 것으로도 보아진다. 경제활동과 관상동맥질환 유병은 연령, 성별뿐 아니라 교육수준, 스트레스 등과의 관련도 있을 것으로 보아진다. 경제활동 여부와의 관련성은 관련 요인을 고려한 추후 연구가 필요하다고 보아진다.

생활습관 특성을 살펴보면, CAD 절반 이상이 흡연 경험이 있었으며, 현재 흡연자는 16.7%인 것으로 나타났다. 이는 관상동맥질환 진단 이후 금연을 실천한 대상자가 상당수 존재할 가능성을 시사한다. 관상동맥질환 유병률에 있어, 비흡연에 비해 과거흡연이 1.31배 높았으며, 이는 현재흡연 1.41배와 유사하게 높았다. 비흡연, 과거흡연, 현재 흡연을 비교한 Oshunbade 등[27]의 연구에서는 과거 흡연자가 비흡연자에 비해 관상동맥질환의 유병률이 1.37배 높은 것으로 보고되어, 본 연구 결과와 유사하였다. Kim 등[28]은 현재 흡연자가 아니더라도, 흡연 경험이 없는 비흡연자에 비해 과거 흡연자이거나, 누적 흡연량이 많을수록 관상동맥질환 유병에 영향을 미치는 대사증후군 및 동맥경화증의 위험이 증가한다고 보고하였다. 이러한 결과를 고려할 때, 관상동맥질환 예방을 위해서는 흡연 시작 자체를 예방하기 위한 교육이 중요하다고 판단된다. 음주에서는 CAD 64.8%가 비음주자 혹은 ‘한 달에 1회 이하’ 음주를 하여, 관상동맥질환자의 대부분은 알코올 섭취에 있어 심혈관건강에 위협이 되는 수준의 음주를 하지 않는 것으로 보아진다. 관상동맥질환 발병 위험에 있어, 유의미하지는 않았으나, 월 2–4회, 월 5회 이상의 음주는 관상동맥질환 유병률을 각각 0.82배, 0.75배 낮추는 경향을 보였다. 한국인의 알코올 섭취에 따른 관상동맥질환 위험요인과의 관련성을 살펴본 Park 등[20]은 음주 빈도가 높아짐에 따라, 남성은 고혈압과 고중성지방혈증의 유병위험이 증가하고, 여성은 고혈압, 당뇨병, 고콜레스테롤혈증의 위험이 증가한다고 보고하였다. 반면, 적정량의 알코올 섭취는 남성, 여성 모두에 있어서, 저 고밀도(high-density lipoprotein, HDL)콜레스테롤혈증의 유병 위험을 낮춘다고 보고하였다. 따라서 음주가 혈중 지질 개선을 통해 관상동맥질환의 위험을 낮추는 것과 다소 관련이 있을 것으로 생각된다. 한편, 유럽심장학회[29]에서는 심혈관질환에 대한 적정 수준의 알코올 섭취의 유익성에 대해 불확실성을 제기하였으며, 이에 대한 추가적인 후속 연구가 필요함을 시사하였다. 또한 관상동맥질환 예방을 위해서는 높은 음주 빈도, 과음 또는 폭음에 대해 경계할 필요가 있을 것으로 사료된다. 운동에 있어서, CAD 38.4%는 주 5일 이상 걷기운동을 실천한 반면, 근력운동은 전혀 하지 않는 비율이 78.4%에 이르는 것으로 나타났다. 주 3–4일, 5일 이상의 걷기운동은 관상동맥질환 유병률을 유의미하지는 않지만, 각각 0.83배, 0.81배 낮추는 경향을 보였으며, 주 3–4일의 근력운동은 관상동맥질환 유병률을 유의미하게 0.55배 낮추는 것으로 나타났다. 이는 유산소 및 근력운동이 심혈관질환 발생에 영향을 주는 대사증후군, 제2형 당뇨, 비만을 개선하는 효과가 있다고 보고한 Carbone 등[30]의 연구결과와 유사하였다. Winzer 등[9]에 따르면, 운동이 내피기능 개선을 통해 관상동맥협착증의 진행을 늦출 수 있고, 심혈관질환 발생과 사망률을 감소시킬 수 있다고 보고하였다. 또한 유럽심장학회[29]에서는 심혈관질환 예방을 위해, 주당 150–300분의 중강도 유산소운동과 주 2회 이상의 근력운동을 병행할 것을 권장하고 있다. 신체는 노화에 따라 근력 및 근육량 감소가 나타나는 특성이 있으므로, 관상동맥질환 예방을 위해 본격적으로 진행되기 이전부터 규칙적인 걷기 및 근력운동을 실천하여 적절한 근육량과 근력을 유지하는 것이 중요하다고 사료된다. 수면시간에 있어서는 CAD와 NCAD군간 유의적 차이를 보이지 않았다. Cappuccio 등[31]은 수면부족이 그렐린, 렙틴의 분비에 영향을 미쳐 에너지 섭취를 증가시키고, 혈당조절 이상을 유발하며, 코티솔 분비 증가와 성장호르몬 생성의 변화를 초래함으로써, 심혈관질환, 당뇨병 및 비만의 위험을 증가시킨다고 보고하였다. 본 연구와는 달리 Kwon 등[24]에서는 5–7시간 수면에서 관상동맥질환의 위험이 가장 낮으며, 특히 9시간 이상의 수면이 관상동맥질환 위험을 높이는 것으로 보고하였다. 그러나 Kim [22]에서는 관상동맥질환과 수면시간 사이 연관성이 나타내지 않았다고 보고하여, 본 연구 결과와 유사하였다. 심혈관질환, 뇌혈관질환, 관상동맥질환의 위험을 낮추는 적정 수면 시간에 있어서, 연구 간 결과가 다양한 바, 추후 연구가 필요할 것으로 사료된다. 스트레스에 있어 관상동맥질환자는 ‘보통’이 가장 많았다. 관상동맥질환 유병률이 ‘낮음’ 대비 ‘보통’이 0.89배 낮았으며, ‘높음’은 1.29배 높았다. Malakar 등[8]은 스트레스를 관상동맥질환의 위험인자로 제시하였으며, 스트레스와 심근경색의 관련성에 대해 Vaccarino 등[32]에서 심근경색 환자는 스트레스로 인한 심근허혈이 나타날 가능성이 높다고 보고하였다. 이들 연구에서는 혈압과 심박수 측정을 통해 스트레스 정도를 파악하였으나, 본 연구에서는 스트레스에 대한 조사대상자의 주관적인 응답으로 분석하였기에, 추후 연구를 통해 스트레스와 관상동맥질환 유병 위험과의 정확한 관련성을 파악할 필요가 있다. 주관적 건강인식에 있어 CAD 45.7%는 자신의 건강상태를 ‘나쁨’으로 인지하고 있었으며, 12.0%만이 ‘좋음’으로 인지하고 있었다. 관상동맥질환 유병률이 ‘좋음’에 비해 ‘보통’ 1.71배, ‘나쁨’ 3.98배 더 높았다. Ha & Park [33]은 ‘주관적 건강인식’은 사망률, 입원가능성 등에 대한 예측 변수로, 건강을 예측하는 주요 변수라고 보고하였다. 주관적 건강인식이 관상동맥 질환의 유병률과 높은 관련이 있는 것으로 보아져, 관상동맥 질환 예방 및 관리를 위해 ‘주관적 건강인식’을 높이는 다각적인 방안이 절실히 필요하다고 사료된다.

에너지와 다량영양소(탄수화물, 단백질, 식이섬유) 섭취를 살펴보면, 에너지에서 ‘EER 미만’ 섭취가 NCAD보다 CAD에서 더 많았으며, ‘EER 미만’ 섭취는 ‘EER 이상’에 비해 관상동맥질환 유병률을 유의미하게 높였다. 탄수화물은 두군 모두 ‘RNI 이상’ 섭취가 96.0% 이상이었다. 유의미하지는 않았지만 ‘RNI 이상’에 비해 ‘EAR 미만’이 유병률이 다소 높고, ‘EAR 이상–RNI 미만’은 유병률이 다소 낮은 것으로 나타났다. 단백질에서도 유의미하지는 않았지만, ‘RNI 이상’에 비해 ‘EAR 미만’, ‘EAR 이상–RNI 미만’ 유병률이 다소 높았다. 관상동맥질환 예방을 위하여, 에너지는 ‘EER 이상’ 섭취를 강조해야 할 것이며, 탄수화물 ‘EAR 이상–RNI 미만’, 단백질은 ‘RNI 이상’ 섭취를 도모해야 할 것으로 보아진다. 한편, 단백질과 관상동맥질환의 관련성을 살펴본 Qi & Shen [12]는 단백질 중 높은 수준의 동물성 단백질 섭취는 심혈관질환의 위험을 증가시키는 반면, 높은 수준의 식물성 단백질 섭취는 심혈관질환의 위험을 유의하게 낮추는 것으로 보고하였다. 단백질은 동물성 또는 식물성 급원에 따라 심혈관 건강에 미치는 영향이 다르므로 추후 연구 시 단백질의 급원을 고려하여야 할 것으로 사료된다. 식이섬유의 섭취에 있어서, 유의미한 차이를 보였다. CAD가 NCAD보다 식이섬유 섭취가 낮았다. AI 이상 섭취에 비해 AI 미만 섭취는 관상동맥질환의 유병률이 1.26배 높았다. Threapleton 등[11]은 불용성 섬유소와 곡류, 채소, 과일을 통한 하루 7 g의 추가적인 식이섬유 섭취가 관상동맥질환의 위험을 9% 낮추는 것으로 보고하여, 관상동맥질환 예방에 있어 충분한 식이섬유 섭취의 중요성을 제시하였다. 더불어 식이섬유의 주요 급원인 과일과 채소 섭취에 따른 심혈관질환의 위험도를 살펴본 Kang & Sohn [21]은 남성은 하루 6.8회, 여성은 5.5회 섭취 시 심혈관질환 위험도가 유의적으로 감소하였다고 보고하였다. 이는 과일과 채소가 비타민, 파이토케미컬 같은 생리활성물질을 다양하게 함유하고 있으므로 섭취량과 함께 다양성을 고려하여 식이섬유의 급원인 곡류, 과일, 채소를 골고루 섭취하는 것 또한 심혈관질환 예방에 중요하다고 보아진다.

비타민 섭취를 살펴보면, 엽산에서 CAD가 NCAD에 비해 유의미하게 낮았다. 관상동맥질환의 유병률에 있어, 엽산의 ‘EAR 미만’은 ‘RNI 이상’에 비해 1.28배 높았다. 엽산과 관상동맥질환과의 관련성을 살펴본 Voutilainen 등[14]은 엽산 섭취량이 증가할수록 관상동맥질환의 유병 위험이 낮아진다고 보고하였다. 따라서 관상동맥질환 예방을 위하여, 엽산에 있어서, ‘RNI 이상’ 섭취가 바람직하며, 최소한 ‘EAR 이상’ 섭취를 강조하는 것이 필요하다.

무기질 섭취를 살펴보면, 철에서 유의미하게 관상동맥질환 유병률이 ‘RNI 이상’에 비해 ‘EAR 미만’이 1.50배, ‘EAR 이상–RNI 미만’은 1.37배 높은 것으로 나타났다. 최근 5년간(2013–2017) 국민건강영양조사자료를 분석한 결과에 의하면, 철 섭취에 있어서, EAR 미만 섭취자 분율이 30–49세에서 남자 6.7%, 여자 36.1%, 50–64세에서 남자 7.7%, 여자 4.9%, 65세–74세에서 남자 5.2%, 여자 8.1%로 보고되었다[15]. 따라서 관상동맥질환 예방 및 관리를 위해 최소 ‘EAR 이상’의 철 섭취를 강조해야 할 것으로 보인다. 특히 30세–49세 여자의 철 섭취를 높이는 방안이 마련되어야 할 것으로 보아진다. CAD가 NCAD에 비해 유의미적이지는 않지만 칼슘, 인, 칼륨 섭취가 더 낮고, 나트륨 섭취가 더 높은 경향을 보였다. 한편, 칼슘 섭취에 있어서, CAD와 NCAD의 ‘EAR 미만’이 각각 74.4%, 69.2%로 칼슘 섭취 부족이 심각하였다. Wang 등[34]은 하루 800 mg의 칼슘 섭취에서 심혈관질환으로 인한 사망위험이 가장 낮았으며, 이보다 적게 또는 많이 섭취하는 경우, 심혈관질환으로 인한 사망위험이 증가한다고 보고하여, 본 연구와 유사하였다. 2018년 국민건강통계[35]에서, 칼슘의 주요 급원식품인 우유류의 1일 섭취량이 10–18세 178.2 g, 19–29세 116.3 g, 40–49세 76.5 g, 65세 이상 54.6 g으로, 40대 이후 급격히 낮아지는 것으로 나타났다. 관상동맥질환 예방을 위해, 특히 40대 이후 우유 섭취를 통한 칼슘 보충이 매우 중요하다고 사료된다. 칼륨 섭취를 살펴보면, ‘AI 미만’이 CAD 77.8%, NCAD 72.3%로 섭취 부족을 보였다. 관상동맥질환 유병률은 유의미하지는 않지만, ‘AI 미만’ 섭취 시 ‘AI 이상’ 섭취에 비해 1.23배 높은 경향을 보였다. 2020년 국민건강통계[1]에 의하면, 우리나라 성인의 1일 평균 칼륨 섭취량 2,770.5 mg으로 AI에 미치지 못한 실정인 반면, 나트륨 섭취량은 3,412.6 mg으로 CDRR을 초과하였다. 본 연구에서 나트륨의 ‘CDRR 이상’ 섭취는 관상동맥질환 유병률을 높이는 경향을 보인 바, 고혈압, 고혈압, 뇌졸중, 관상동맥질환 유병과 관련된 나트륨과 나트륨의 배설을 돕는 칼륨의 균형 유지를 위해, ‘AI 이상’의 칼륨 섭취와 ‘AI 미만’의 나트륨 섭취를 도모하는 동반 교육이 필요할 것으로 사료된다.

동반질환 특성을 살펴보면, CAD에서 NCAD보다 만성질환 유병이 높았다. CAD 44.0%는 비만 유병을 보였으며, 비만 유병 시, 관상동맥질환의 유병률이 1.31배 높았다. Malakar 등[8]은 비만으로 인한 복부의 과도한 지방축적과 이들 지방세포의 내분비 조절 장애가 아테롬성 동맥경화증을 유발한다고 보고하였다. 관상동맥질환을 비롯한 만성질환으로의 이환을 예방하는 적정 체중을 유지하는 교육 방안이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구에서 CAD 60.1%가 고혈압 유병을 보였으며, 고혈압 유병 시, 관상동맥질환 유병률이 1.73배 높았다. Nguyen 등[36]은 고혈압 환자에서 BMI 증가는 10년 후 관상동맥질환 위험도와 양의 상관관계를 보인다고 하였다. 관상동맥질환의 예방을 위해, 성인 대상 적정수준의 체중과 혈압을 유지하도록 하는 적극적인 교육이 필요할 것으로 사료된다. 관상동맥질환 유병률이 이상지질혈증 유병 시, 2.03배, 당뇨병 유병 시 1.60배 높은 것으로 나타났다. Malakar 등[8]은 당뇨병 유병 시 관상동맥질환 유병 위험이 높고, 당뇨병 환자에서 중성지방 증가, HDL-콜레스테롤 감소를 보이는 고지혈증을, 관상동맥질환의 위험인자로 주목하였다. 2020년 통계청 보고에 의하면[1] 우리나라의 당뇨병 유병률은 2011년 9.4%에서 2020년 13.0%로 증가되었고, 이상지질혈증 중 고콜레스테롤혈증의 유병률 또한 2011년 12.0%에서 2020년 20.2%로 증가되었으나, 두 질환의 인지율과 치료율은 개선이 필요한 수준인 것으로 보고되었다[1]. 따라서 관상동맥질환을 예방하고, 재발 위험을 낮추기 위해 당뇨병, 고혈압, 이상지질혈증의 적극적인 관리를 위한 다각적인 방안 마련이 필요할 것으로 사료된다. 뇌졸중 유병 시 관상동맥질환 유병률이 1.95배 높았다. 뇌졸중은 뇌혈관질환으로 비만, 고혈압, 당뇨, 고지혈증, 흡연, 음주 등 관상동맥질환과 위험인자를 공유하므로[29], 뇌졸중과 관상동맥질환의 예방을 위해서는 나트륨과 콜레스테롤 섭취를 줄이는 등 식습관 개선과 함께 규칙적인 운동과 금연, 절주를 통한 건강한 생활습관을 유지하는 것이 중요하며 이에 대한 교육이 필요할 것으로 사료된다. 우울증 유병 시 관상동맥질환 유병률이 2.14배 높았다. Hare 등[37]은 유전, 자율신경계 등의 생리학적 요인과 흡연, 비만, 신체 비활동, 질 낮은 식사 등 행동학적 요인에 심리적 요인•사회적 요인이 더해져, 우울증과 심혈관질환의 유병과의 관련성이 보고되었으며, 이는 본 연구 결과와 유사하였다. 또한 심혈관질환자의 대부분은 우울증과 함께 불안이 동반되며, 삶의 질 저하와 사회적 고립이 함께 나타나는 것으로 보고되었다[37]. 따라서 관상동맥질환의 예방과 관리를 위해, 우울증을 포함한 심리적 요인 관리의 중요성을 강조할 필요가 있다. 신부전 유병 시 관상동맥질환 유병률이 4.25배 높았다. Kim 등[38]에서, 신부전의 진행에 따라 관상동맥질환의 유병률이 증가하는 것으로 나타나, 본 연구 결과와 유사하였다. 관상동맥질환의 유병 관련요인 중 당뇨병은 신장질환으로의 이환과 깊은 관련이 있으며, 신장질환의 진행에 따른 사구체여과율의 감소는 동맥경화, 좌심실비대 등 심혈관위험의 부담을 가중시키므로, 신부전 유병자는 심혈관건강에 대한 적극적인 관리가 필요할 것으로 사료된다. 백내장 유병 시 관상동맥질환 유병률이 1.37배 높았다. Nemet 등[39]은 free radical에 의한 지단백질의 산화적 손상이 죽상동맥경화증과 백내장 발생을 가속화하며, 백내장 수술을 받은 환자에서 관상동맥질환의 위험이 1.3배 높다고 보고하여, 본 연구 결과와 유사하였다. 백내장은 특히 고령층에서 많이 발생하는 질환이므로, 관상동맥질환의 예방에 백내장 등 안과적 질환을 관리하는 것이 중요할 것으로 사료된다. 또한 천식 유병 시 관상동맥질환 유병률이 각각 2.07배 높았다. Knoflach 등[40]은 천식이 전신 염증반응을 일으켜, 죽상동맥경화증의 주요 위험 요인으로 작용한다고 보고하여, 본 연구 결과와 유사하였다. 따라서 호흡기질환자 대상 혈관 건강의 중요성에 대해 인지시키고, 관상동맥질환 유병을 낮추는 노력이 필요할 것으로 보인다. 골관절염과 골다공증 유병 시 관상동맥질환 유병률이 각각 1.55배, 1.44배 높았다. 골질환과 심혈관질환의 연관성에 대해 분석한 Hall 등[41]의 연구에서는 낮은 골밀도와 심혈관질환은 연령, 고혈압, 낮은 신체활동 빈도 등을 포함한 다양한 위험 요소를 공유하며, 뼈의 칼슘 손실은 동맥의 석회화와 관련이 있다고 보고하였다. 연령증가에 따른 골밀도 감소는 불가피하며, 우리나라의 고령화 추이를 고려할 때, 골질환 예방과 관리에 대한 개인대상 교육뿐 아니라, 국가적 차원의 보건정책을 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.

Limitations

본 연구는 국민건강영양조사자료를 활용한 단면연구로 수행되었기 때문에, 노출요인과 CAD 유병 간의 시간적 선후관계를 확정할 수 없으며, 인과관계를 규명하는 데 제한점이 있다. 또한 역 인과성의 가능성이 존재하여 CAD 진단 이후 생활습관이나 식이섭취가 변화했을 수 있으며, 이는 실제 관련성 해석에 영향을 미칠 수 있다. 더불어 중증 CAD 환자가 조사 이전에 사망하여 연구에 포함되지 못하는 생존자 편향도 완전히 배제하기 어렵다. 본 연구에서 사용된 자가보고 기반 질병 진단 정보는 일부 질병 오분류를 유발할 가능성이 있으며, 식이자료의 경우 24시간 회상법을 이용한 1일 식이섭취 자료는 개인의 일상적 섭취 변동성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이는 평소 식습관을 대표하기 어렵고, 기억 오류나 조사 당일의 특수한 상황에 따라 식이평가의 정확성이 저하될 위험이 있다. 아울러 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증 등 동반질환 간 상호 연관성이 높아, 본 연구에서 공변량을 조정하였음에도 불구하고 복합적 영향을 완전히 분리하기에는 한계가 있다. 이와 같은 이유로 인구사회학적 요인, 생활습관, 사회경제적 요인, 건강 관련 요인 등 잠재적 혼란변수를 보다 정교하게 통제하기 위해서는 장기추적 코호트 연구나 동반질환별 환자-대조군 연구 등 전향적 연구설계가 필요할 것으로 사료된다.

Conclusion

관상동맥질환 유병이 증가하는 현시점에서, 우리나라 중년 성인을 대상으로 관상동맥질환 예방 및 관리 교육과 정책 방안 마련이 절실하다고 사료된다. 특히 유병률이 급격히 증가하는 이전인 40대부터 남성을 대상으로 한 선제적이고 적극적인 대책이 절실하다. 이를 위해 현재 흡연 및 과거 흡연의 위험성, 주 3–4일의 근력운동 실천의 중요성을 강조하는 한편, 주관적 건강인식 향상을 도모할 수 있는 환경조성 방안이 마련되어야 할 것이다. 아울러 관상동맥질환 유병률 감소를 위해 EER 이상, 식이섬유는 AI 이상, 엽산 및 철은 EAR 이상 섭취하도록 하는 영양관리의 중요성을 강조할 필요가 있다. 동반질환 관리 측면에서는 관상동맥질환 유병률을 크게 증가시키는 신부전에 대한 예방 및 관리를 중점적으로 고려해야 하며, 이와 함께 비만, 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병, 뇌졸중 등의 만성질환뿐만 아니라, 백내장, 천식, 알레르기 비염, 골관절염, 골다공증 등과 더불어 우울증에 대하여도 포괄적이고 적극적인 예방 및 관리가 필요하다고 사료된다.

NOTES

CONFLICT OF INTEREST

There are no financial or other issues that might lead to conflict of interest.

FUNDING

None.

DATA AVAILABILITY

The data that support the findings of this study are openly available in the Korea National Health and Nutrition Examination Survey at http://knhanes.kdca.go.kr.

Table 1.

Socio-demographic characteristics and prevalence of CAD

Variables	CAD	NCAD	Total	OR [95% CI]	x²	P-value
Age (year)	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
40–49	4.1	32.2	31.2	1.00	25.852	< 0.001
50–59	16.5	31.5	31.0	3.88 [1.98–7.59]
60–69	29.6	18.5	18.9	10.28 [5.17–20.42]
≥ 70	49.8	17.8	18.9	15.81 [7.69–32.48]
Sex	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
Male	62.0	47.4	47.9	1.00	23.29	< 0.001
Female	38.0	52.6	52.1	0.53 [0.41–0.69]	23.29	< 0.001
Residence region	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
Urban	79.6	84.6	84.4	1.00	0.107	0.744
Rural	20.4	15.4	15.6	1.04 [0.84–1.27]	0.107	0.744
Personal income	(n = 470)	(n = 10,529)	(n = 10,999)
Low	24.9	23.8	23.9	1.00	0.368	0.776
Middle–low	25.0	24.5	24.5	1.13 [0.89–1.45]
Middle–high	23.8	25.4	25.3	1.06 [0.84–1.34]
High	26.2	26.3	26.3	1.08 [0.84–1.40]
Marital status	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
Married	98.0	95.9	96.0	1.00	0.113	0.737
Unmarried	2.0	4.1	4.0	1.11 [0.59–2.09]	0.113	0.737
Education level	(n = 465)	(n = 10,497)	(n = 10,962)
≤ Elementary school	44.0	21.5	22.3	1.00	1.500	0.216
Middle school	16.2	11.9	12.1	0.95 [0.69–1.30]
High school	23.8	32.8	32.5	0.87 [0.68–1.11]
≥ College	16.0	33.7	33.1	0.72 [0.52–0.99]
Employment status	(n = 465)	(n = 10,503)	(n = 10,968)
Employed	41.6	63.2	62.5	1.00	71.828	< 0.001
Unemployed	58.4	36.8	37.5	1.52 [1.31–1.75]	71.828	< 0.001

Weighted %, or OR [95% CI].

All the estimates were produced by the complex sample analysis, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

CAD, coronary artery disease; NCAD, non-coronary artery disease; OR, odds ratio; CI, confidence interval.

Table 2.

Lifestyle characteristics and prevalence of CAD

Variables	CAD	NCAD	Total	OR [95% CI]	x²	P-value
Cigarette smoking	(n = 468)	(n = 10,513)	(n = 10,981)
Never	43.5	56.8	56.4	1.00	3.569	0.030
Current	16.7	18.1	18.1	1.41 [1.09–1.83]
Former	39.8	25.0	25.5	1.31 [0.91–1.90]
Alcohol consumption (number/month)	(n = 468)	(n = 10,520)	(n = 10,988)
0	17.0	11.7	11.9	1.00	1.857	0.138
≤ 1	47.8	44.2	44.4	1.01 [0.78–1.30]
2–4	14.3	20.8	20.6	0.82 [0.60–1.12]
≥ 5	20.9	23.2	23.2	0.75 [0.53–1.07]
Walking (days/week)	(n = 465)	(n = 10,485)	(n = 10,950)
0	27.4	20.1	20.3	1.00	1.239	0.297
1–2	16.4	16.6	16.8	0.99 [0.72–1.36]
3–4	17.8	19.9	19.9	0.83 [0.59–1.19]
≥ 5	38.4	43.4	43.2	0.81 [0.65–1.01]
Strength training (days/week)	(n = 464)	(n = 10,509)	(n = 10,973)
0	78.4	76.5	76.5	1.00	3.242	0.023
1–2	7.2	7.5	7.5	1.38 [0.89–2.15]
3–4	3.6	8.0	7.8	0.55 [0.36–0.86]
≥ 5	10.8	8.1	8.2	0.95 [0.69–1.31]
Sleep (hrs)	(n = 470)	(n = 10,534)	(n = 11,004)
< 5	4.9	2.9	3.0	1.00	1.094	0.353
5 ≤ < 7	32.1	32.1	32.1	0.88 [0.62–1.25]
7 ≤ < 9	50.2	55.1	55.0	0.82 [0.59–1.14]
≥ 9	12.8	9.9	10.0	0.72 [0.50–1.05]
Stress	(n = 467)	(n = 10,508)	(n = 10,975)
Low	27.1	17.9	18.2	1.00	5.501	0.005
Moderate	48.1	59.0	58.6	0.89 [0.72–1.10]
High	24.7	23.1	23.2	1.29 [1.01–1.65]
Subjective health perception	(n = 470)	(n = 10,553)	(n = 11,023)
Good	12.0	27.2	26.7	1.00	52.066	< 0.001
Fair	42.3	53.5	53.1	1.71 [1.25–2.32]
Poor	45.7	19.3	20.2	3.98 [2.84–5.56]

Weighted %, or OR [95% CI].

All the estimates were produced by the complex sample analysis, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

CAD, coronary artery disease; NCAD, non-coronary artery disease; OR, odds ratio; CI, confidence interval.

Table 3.

Energy and nutrient intakes and prevalence of CAD

Variables	CAD (n = 470)	NCAD (n = 10,555)	Total (n = 11,025)	OR [95% CI]	x²	P-value
Energy
< EER	64.0	57.9	58.1	1.26 [1.01–1.56]	4.302	0.039
≥ EER	36.0	42.1	41.9	1.00
Carbohydrate
< EAR	1.3	0.8	0.9	1.94 [0.72–5.27]	1.443	0.239
EAR ≤ < RNI	2.2	3.0	3.0	0.72 [0.43–1.20]
≥ RNI	96.5	96.2	96.2	1.00
Protein
< EAR	34.4	24.9	25.2	1.14 [0.91–1.43]	1.778	0.172
EAR ≤ < RNI	19.8	16.0	16.2	1.29 [0.99–1.69]
≥ RNI	45.8	59.1	58.6	1.00
Fiber
< AI	56.3	49.3	49.5	1.26 [1.05–1.51]	5.957	0.016
≥ AI	43.7	50.7	50.5	1.00
Vitamin A
< EAR	79.3	77.3	77.3	0.77 [0.57–1.05]	1.578	0.209
EAR ≤ < RNI	9.7	12.6	12.5	0.72 [0.48–1.08]
≥ RNI	11.0	10.2	10.2	1.00
Thiamin
< EAR	30.3	28.5	28.5	1.23 [1.00–1.51]	2.701	0.070
EAR ≤ < RNI	18.3	16.2	16.3	1.24 [0.98–1.57]
≥ RNI	51.4	55.3	55.2	1.00
Riboflavin
< EAR	45.2	34.8	35.2	1.16 [0.91–1.50]	2.089	0.127
EAR ≤ < RNI	14.3	11.2	11.3	1.35 [1.01–1.81]
≥ RNI	40.5	54.0	53.5	1.00
Niacin
< EAR	57.2	46.5	46.9	1.30 [1.02–1.65]	2.452	0.089
EAR ≤ < RNI	19.0	21.7	21.6	1.08 [0.82–1.44]
≥ RNI	23.8	31.8	31.5	1.00
Vitamin C
< EAR	76.8	73.0	73.1	1.13 [0.87–1.47]	0.748	0.475
EAR ≤ < RNI	10.2	10.4	10.4	1.27 [0.85–1.88]
≥ RNI	13.0	16.6	16.5	1.00
Folate
< EAR	58.9	51.6	51.9	1.28 [1.02–1.61]	3.968	0.020
EAR ≤ < RNI	15.0	17.9	17.8	0.97 [0.70–1.33]
≥ RNI	26.1	30.5	30.3	1.00
Ca
< EAR	74.4	69.2	69.4	0.90 [0.67–1.22]	1.287	0.279
EAR ≤ < RNI	9.2	14.1	13.9	0.71 [0.47–1.09]
≥ RNI	16.4	16.7	16.7	1.00
P
< EAR	18.6	13.6	13.8	1.13 [0.88–1.46]	1.669	0.191
EAR ≤ < RNI	13.1	9.8	10.0	1.30 [0.95–1.77]
≥ RNI	68.2	76.5	76.2	1.00
Fe
< EAR	20.1	22.5	22.4	1.50 [1.15–1.97]	5.846	0.003
EAR ≤ < RNI	18.9	16.0	16.1	1.37 [1.03–1.82]
≥ RNI	61.5	61.1	61.5	1.00
K
< AI	77.8	72.3	72.4	1.23 [0.98–1.55]	3.269	0.072
≥ AI	22.2	27.7	27.6	1.00
Na
< AI	14.7	12.4	12.4	1.31 [0.96–1.78]	2.419	0.092
AI ≤ < CDRR	20.6	18.2	18.3	1.24 [0.98–1.56]
≥ CDRR	64.7	69.4	69.3	1.00

Weighted %, or OR [95% CI].

All estimates were produced by the complex sample analyses, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

CAD, coronary artery disease; NCAD, non-coronary artery disease; OR, odds ratio; CI, confidence interval; EER, estimated energy requirement; EAR, estimated average requirement; RNI, recommend nutrition intake; AI, adequate intake; CDRR, chronic disease risk reduction intake.

Table 4.

Co-morbidity status and prevalence of CAD

Variables	CAD (n = 470)	NCAD (n = 10,555)	Total (n = 11,025)	OR [95% CI]	x²	P-value
Obesity¹⁾
No	56.0	64.0	63.8	1.00	8.063	0.005
Yes	44.0	36.0	36.2	1.31 [1.09–1.58]	8.063	0.005
Hypertension
No	39.9	71.6	70.5	1.00	20.913	< 0.001
Yes	60.1	28.4	29.5	1.73 [1.37–2.20]	20.913	< 0.001
Dyslipidemia
No	54.3	77.7	77.0	1.00	59.998	< 0.001
Yes	45.7	22.3	23.0	2.03 [1.69–2.44]	59.998	< 0.001
Diabetes mellitus
No	73.3	89.1	88.5	1.00	16.271	< 0.001
Yes	26.7	10.9	11.5	1.60 [1.27–2.02]	16.271	< 0.001
Stroke
No	90.0	97.4	97.1	1.00	14.441	< 0.001
Yes	10.0	2.6	2.9	1.95 [1.38–2.75]	14.441	< 0.001
Cancer
No	96.0	98.5	98.4	1.00	2.999	0.085
Yes	4.0	1.5	1.6	1.68 [0.93–3.04]	2.999	0.085
Depression
No	89.2	95.3	95.1	1.00	21.493	< 0.001
Yes	10.8	4.7	4.9	2.14 [1.55–2.95]	21.493	< 0.001
Renal failure
No	98.0	99.7	99.6	1.00	19.732	< 0.001
Yes	2.0	0.3	0.4	4.25 [2.24–8.08]	19.732	< 0.001
Cataract
No	61.6	84.5	83.7	1.00	9.436	0.002
Yes	38.4	15.5	16.3	1.37 [1.12–1.67]	9.436	0.002
Asthma
No	92.8	97.4	97.3	1.00	18.246	< 0.001
Yes	7.2	2.6	2.7	2.07 [1.48–2.91]	18.246	< 0.001
Allergic rhinitis
No	88.0	88.3	88.3	1.00	13.898	< 0.001
Yes	12	11.7	11.7	1.76 [1.31–2.38]	13.898	< 0.001
COPD
No	98.2	99.4	99.3	1.00	1.226	0.27
Yes	1.8	0.6	0.7	1,58 [0,70–3.55]	1.226	0.27
Osteoarthritis
No	73.0	86.9	86.5	1.00	19.152	< 0.001
Yes	27.0	13.1	13.5	1.55 [1.27–1.89]	19.152	< 0.001
Osteoporosis
No	81.9	90.8	90.5	1.00	9.844	0.002
Yes	18.1	9.2	9.5	1.44 [1.15–1.82]	9.844	0.002

Weighted %, or OR [95% CI].

All estimates were produced by the complex sample analyses, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

CAD, coronary artery disease; NCAD, non coronary artery disease; OR, odds ratio; CI, confidence interval; COPD, chronic obstructive pulmonary disease.

¹⁾Body mass index ≥ 25 kg/m².

REFERENCES

1. Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA). Korea Health Statistics 2020: Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES Ⅷ-2). KDCA; 2022 Jan. Report No. 11-1790387-000796-10.
2. Ministry of Data and Statistics (MODS). Annual report on the cause of death statistics 2020 [Internet]. MODS; 2021 [cited 2022 Jan 15]. Available from: https://www.kostat.go.kr/board.es?mid=a10301060100&bid=218&tag=&act=view&list_no=403046&ref_bid=218,219,220,10820,11815,11895,11816,208
3. Health Insurance Review & Assessment Service (HIRA); National Health Insurance Service (NHIS). 2020 National health insurance statistical yearbook. HIRA; NHIS; 2021. p. 22.
4. Wang JC, Bennett M. Aging and atherosclerosis: mechanisms, functional consequences, and potential therapeutics for cellular senescence. Circ Res 2012; 111(2): 245-259. PubMed
5. Bots SH, Peters SAE, Woodward M. Sex differences in coronary heart disease and stroke mortality: a global assessment of the effect of ageing between 1980 and 2010. BMJ Glob Health 2017; 2(2): e000298. Article PubMed PMC
6. Puig-Cotado F, Tursan d’Espaignet E, St Claire S, Bianco E, Bhatti L, Schotte K, et al. Tobacco and coronary heart disease: WHO tobacco knowledge summaries. World Health Organization; 2020.
7. Kalla A, Figueredo VM. Alcohol and cardiovascular disease in the geriatric population. Clin Cardiol 2017; 40(7): 444-449. Article PubMed PMC PDF
8. Malakar AK, Choudhury D, Halder B, Paul P, Uddin A, Chakraborty S. A review on coronary artery disease, its risk factors, and therapeutics. J Cell Physiol 2019; 234(10): 16812-16823. Article PubMed PDF
9. Winzer EB, Woitek F, Linke A. Physical activity in the prevention and treatment of coronary artery disease. J Am Heart Assoc 2018; 7(4): e007725. Article PubMed PMC
10. Mendis S, Puska P, Norrving B. Global atlas on cardiovascular disease prevention and control. World Health Organization; 2011. p. 3-18.
11. Threapleton DE, Greenwood DC, Evans CE, Cleghorn CL, Nykjaer C, Woodhead C, et al. Dietary fibre intake and risk of cardiovascular disease: systematic review and meta-analysis. BMJ 2013; 347: f6879.Article PubMed PMC
12. Qi XX, Shen P. Associations of dietary protein intake with all-cause, cardiovascular disease, and cancer mortality: a systematic review and meta-analysis of cohort studies. Nutr Metab Cardiovasc Dis 2020; 30(7): 1094-1105. Article PubMed
13. Lavigne PM, Karas RH. The current state of niacin in cardiovascular disease prevention: a systematic review and meta-regression. J Am Coll Cardiol 2013; 61(4): 440-446. PubMed
14. Voutilainen S, Rissanen TH, Virtanen J, Lakka TA, Salonen JT; Kuopio Ischemic Heart Disease Risk Factor Study. Low dietary folate intake is associated with an excess incidence of acute coronary events: the Kuopio Ischemic Heart Disease Risk Factor Study. Circulation 2001; 103(22): 2674-2680. Article PubMed
15. Ministry of Health and Welfare; The Korean Nutrition Society. Dietary reference intakes for Koreans 2020: energy and micronutrients. Ministry of Health and Welfare; 2020. p. 1-292.
16. Kim YJ, Park SY, Oh KW. Changes in health behavior and chronic diseases after the COVID-19 pandemic [Internet]. Korea Disease Control and Prevention Agency; 2021 [updated 2021 Dec 31; cited 2022 May 12]. Available from: https://www.korea.kr/common/download.do?fileId=196657028&tblKey=EDN
17. Gupta R, Wood DA. Primary prevention of ischaemic heart disease: populations, individuals, and health professionals. Lancet 2019; 394(10199): 685-696. Article PubMed
18. Nam SK. A comparative study of health risk behaviors, blood component and major nutrient intakes in patients with ischemic heart diseases. [master’s thesis]. Ulsan University; 2018.
19. Park IS, Song R, Ahn S, So HY, Kim HL, Joo KO. Factors explaining quality of life in individuals with coronary artery disease. J Korean Acad Nurs 2008; 38(6): 866-873. Article PubMed
20. Park SH, Kang YH, Park HY. Alcohol consumption and the coronary heart disease-related risk factors in Korean adults; the third Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES III), 2005. J Nutri and Health 2008; 41(3): 232-241.
21. Kang MJ, Sohn CM. Association of vegetable and fruit consumption with 10-year cardiovascular risk calculated using the pooled cohort equation : the 2010-2011 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Korean J Hum Ecol 2016; 25(4): 475-486. Article
22. Kim SY. Factors related to coronary artery disease in Korean adults: based on the Korean National Health and Nutrition Examination Survey 2013-2015. Korean J Rehabil Nurs 2018; 21(1): 33-42. Article
23. Bae Y, Lee K. Risk factors for cardiovascular disease in adults aged 30 years and older. J Korean Soc Integr Med 2016; 4(2): 97-107. Article
24. Kwon E, Kim B, Won C, Choi H, Kim S, Kim K, et al. The effect of sleep duration and regularity on cardio-cerebrovascular disease: community-based prospective study. Korean J Fam Pract 2018; 8(5): 729-734. Article
25. Lee HJ, Oh SW, Kim SB. Comparison of blood biochemical characteristics and dietary intake by sex in gastric cancer patients over 40 years in Korea based on 7th (2016-2018) Korea National Health and Nutrition Examination Survey: a cross-sectional study. Korean J Community Nutr 2023; 28(1): 48-60. Article PDF
26. Lee JA, Lee YN. Comparison of healthy life style and chronic disease management between urban and rural older adults. Korean J Rehabil Nurse 2012; 15(2): 100-108. Article
27. Oshunbade AA, Kassahun-Yimer W, Valle KA, Hamid A, Kipchumba RK, Kamimura D, et al. Cigarette smoking, incident coronary heart disease, and coronary artery calcification in black adults: the Jackson Heart Study. J Am Heart Assoc 2021; 10(7): e017320. Article PubMed PMC
28. Kim S, Nah EH, Cho HI. Association between smoking, metabolic syndrome, and arteriosclerosis in Korean men. J Health Info Stat 2016; 41(1): 18-26. Article PDF
29. Visseren FLJ, Mach F, Smulders YM, Carballo D, Koskinas KC, Bäck M, et al.; ESC National Cardiac Societies; ESC Scientific Document Group. National Cardiac Societies; ESC Scientific Document Group. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. Eur Heart J 2021; 42(34): 3227-3337. PubMed
30. Carbone S, Kirkman DL, Garten RS, Rodriguez-Miguelez P, Artero EG, Lee DC, et al. Muscular strength and cardiovascular disease: an updated state-of-the-art narrative review. J Cardiopulm Rehabil Prev 2020; 40(5): 302-309. PubMed
31. Cappuccio FP, D’Elia L, Strazzullo P, Miller MA. Sleep duration and all-cause mortality: a systematic review and meta-analysis of prospective studies. Sleep 2010; 33(5): 585-592. Article PubMed PMC
32. Vaccarino V, Sullivan S, Hammadah M, Wilmot K, Al Mheid I, Ramadan R, et al. Mental stress-induced-myocardial ischemia in young patients with recent myocardial infarction: sex differences and mechanisms. Circulation 2018; 137(8): 794-805. Article PubMed PMC
33. Ha Y, Park H. Association between obesity and self-rated health in Korean males and females. J Korean Biol Nurs Sci 2012; 14(3): 203-211. Article
34. Wang X, Chen H, Ouyang Y, Liu J, Zhao G, Bao W, et al. Dietary calcium intake and mortality risk from cardiovascular disease and all causes: a meta-analysis of prospective cohort studies. BMC Med 2014; 12: 158.Article PubMed PMC PDF
35. Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA). Korea Health Statistics 2018: Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VII-3). KDCA; 2019 Dec. Report No. 11-1351159-000027-10.
36. Nguyen NT, Nguyen XM, Wooldridge JB, Slone JA, Lane JS. Association of obesity with risk of coronary heart disease: findings from the National Health and Nutrition Examination Survey, 1999-2006. Surg Obes Relat Dis 2010; 6(5): 465-469. Article PubMed
37. Hare DL, Toukhsati SR, Johansson P, Jaarsma T. Depression and cardiovascular disease: a clinical review. Eur Heart J 2014; 35(21): 1365-1372. Article PubMed
38. Kim H, Yoo TH, Choi KH, Oh KH, Lee J, Kim SW, et al.; KNOW-CKD Group. Baseline cardiovascular characteristics of adult patients with chronic kidney disease from the KoreaN Cohort Study for Outcomes in Patients With Chronic Kidney Disease (KNOW-CKD). J Korean Med Sci 2017; 32(2): 231-239. Article PubMed PDF
39. Nemet AY, Vinker S, Levartovsky S, Kaiserman I. Is cataract associated with cardiovascular morbidity? Eye (Lond) 2010; 24(8): 1352-1358. Article PubMed PDF
40. Knoflach M, Kiechl S, Mayr A, Willeit J, Poewe W, Wick G. Allergic rhinitis, asthma, and atherosclerosis in the Bruneck and ARMY studies. Arch Intern Med 2005; 165(21): 2521-2526. Article PubMed
41. Hall AJ, Stubbs B, Mamas MA, Myint PK, Smith TO. Association between osteoarthritis and cardiovascular disease: systematic review and meta-analysis. Eur J Prev Cardiol 2016; 23(9): 938-946. Article PubMed PDF

Figure & Data

REFERENCES

Citations

Citations to this article as recorded by

Cite

CITE: export Copy Download Format; Close

Download Citation

Download a citation file in RIS format that can be imported by all major citation management software, including EndNote, ProCite, RefWorks, and Reference Manager.

Format:

RIS — For EndNote, ProCite, RefWorks, and most other reference management software
BibTeX — For JabRef, BibDesk, and other BibTeX-specific software

Include:

Citation for the content below
Citation and abstract for the content below

Prevalence of coronary artery disease according to lifestyle characteristics, nutrient intake level, and comorbidities among Koreans aged 40 years and older: a cross-sectional study using data from the 7th (2016–2018) Korea National Health and Nutrition Examination Survey

Korean J Community Nutr. 2025;30(6):457-470. Published online December 31, 2025

DOI: https://doi.org/10.5720/kjcn.2025.00346

XML Download

We recommend

Related articles

Variables	CAD	NCAD	Total	OR [95% CI]	x²	P-value
Age (year)	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
40–49	4.1	32.2	31.2	1.00	25.852	< 0.001
50–59	16.5	31.5	31.0	3.88 [1.98–7.59]
60–69	29.6	18.5	18.9	10.28 [5.17–20.42]
≥ 70	49.8	17.8	18.9	15.81 [7.69–32.48]
Sex	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
Male	62.0	47.4	47.9	1.00	23.29	< 0.001
Female	38.0	52.6	52.1	0.53 [0.41–0.69]	23.29	< 0.001
Residence region	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
Urban	79.6	84.6	84.4	1.00	0.107	0.744
Rural	20.4	15.4	15.6	1.04 [0.84–1.27]	0.107	0.744
Personal income	(n = 470)	(n = 10,529)	(n = 10,999)
Low	24.9	23.8	23.9	1.00	0.368	0.776
Middle–low	25.0	24.5	24.5	1.13 [0.89–1.45]
Middle–high	23.8	25.4	25.3	1.06 [0.84–1.34]
High	26.2	26.3	26.3	1.08 [0.84–1.40]
Marital status	(n = 470)	(n = 10,555)	(n = 11,025)
Married	98.0	95.9	96.0	1.00	0.113	0.737
Unmarried	2.0	4.1	4.0	1.11 [0.59–2.09]	0.113	0.737
Education level	(n = 465)	(n = 10,497)	(n = 10,962)
≤ Elementary school	44.0	21.5	22.3	1.00	1.500	0.216
Middle school	16.2	11.9	12.1	0.95 [0.69–1.30]
High school	23.8	32.8	32.5	0.87 [0.68–1.11]
≥ College	16.0	33.7	33.1	0.72 [0.52–0.99]
Employment status	(n = 465)	(n = 10,503)	(n = 10,968)
Employed	41.6	63.2	62.5	1.00	71.828	< 0.001
Unemployed	58.4	36.8	37.5	1.52 [1.31–1.75]	71.828	< 0.001

Variables	CAD	NCAD	Total	OR [95% CI]	x²	P-value
Cigarette smoking	(n = 468)	(n = 10,513)	(n = 10,981)
Never	43.5	56.8	56.4	1.00	3.569	0.030
Current	16.7	18.1	18.1	1.41 [1.09–1.83]
Former	39.8	25.0	25.5	1.31 [0.91–1.90]
Alcohol consumption (number/month)	(n = 468)	(n = 10,520)	(n = 10,988)
0	17.0	11.7	11.9	1.00	1.857	0.138
≤ 1	47.8	44.2	44.4	1.01 [0.78–1.30]
2–4	14.3	20.8	20.6	0.82 [0.60–1.12]
≥ 5	20.9	23.2	23.2	0.75 [0.53–1.07]
Walking (days/week)	(n = 465)	(n = 10,485)	(n = 10,950)
0	27.4	20.1	20.3	1.00	1.239	0.297
1–2	16.4	16.6	16.8	0.99 [0.72–1.36]
3–4	17.8	19.9	19.9	0.83 [0.59–1.19]
≥ 5	38.4	43.4	43.2	0.81 [0.65–1.01]
Strength training (days/week)	(n = 464)	(n = 10,509)	(n = 10,973)
0	78.4	76.5	76.5	1.00	3.242	0.023
1–2	7.2	7.5	7.5	1.38 [0.89–2.15]
3–4	3.6	8.0	7.8	0.55 [0.36–0.86]
≥ 5	10.8	8.1	8.2	0.95 [0.69–1.31]
Sleep (hrs)	(n = 470)	(n = 10,534)	(n = 11,004)
< 5	4.9	2.9	3.0	1.00	1.094	0.353
5 ≤ < 7	32.1	32.1	32.1	0.88 [0.62–1.25]
7 ≤ < 9	50.2	55.1	55.0	0.82 [0.59–1.14]
≥ 9	12.8	9.9	10.0	0.72 [0.50–1.05]
Stress	(n = 467)	(n = 10,508)	(n = 10,975)
Low	27.1	17.9	18.2	1.00	5.501	0.005
Moderate	48.1	59.0	58.6	0.89 [0.72–1.10]
High	24.7	23.1	23.2	1.29 [1.01–1.65]
Subjective health perception	(n = 470)	(n = 10,553)	(n = 11,023)
Good	12.0	27.2	26.7	1.00	52.066	< 0.001
Fair	42.3	53.5	53.1	1.71 [1.25–2.32]
Poor	45.7	19.3	20.2	3.98 [2.84–5.56]

Variables	CAD (n = 470)	NCAD (n = 10,555)	Total (n = 11,025)	OR [95% CI]	x²	P-value
Energy
< EER	64.0	57.9	58.1	1.26 [1.01–1.56]	4.302	0.039
≥ EER	36.0	42.1	41.9	1.00
Carbohydrate
< EAR	1.3	0.8	0.9	1.94 [0.72–5.27]	1.443	0.239
EAR ≤ < RNI	2.2	3.0	3.0	0.72 [0.43–1.20]
≥ RNI	96.5	96.2	96.2	1.00
Protein
< EAR	34.4	24.9	25.2	1.14 [0.91–1.43]	1.778	0.172
EAR ≤ < RNI	19.8	16.0	16.2	1.29 [0.99–1.69]
≥ RNI	45.8	59.1	58.6	1.00
Fiber
< AI	56.3	49.3	49.5	1.26 [1.05–1.51]	5.957	0.016
≥ AI	43.7	50.7	50.5	1.00
Vitamin A
< EAR	79.3	77.3	77.3	0.77 [0.57–1.05]	1.578	0.209
EAR ≤ < RNI	9.7	12.6	12.5	0.72 [0.48–1.08]
≥ RNI	11.0	10.2	10.2	1.00
Thiamin
< EAR	30.3	28.5	28.5	1.23 [1.00–1.51]	2.701	0.070
EAR ≤ < RNI	18.3	16.2	16.3	1.24 [0.98–1.57]
≥ RNI	51.4	55.3	55.2	1.00
Riboflavin
< EAR	45.2	34.8	35.2	1.16 [0.91–1.50]	2.089	0.127
EAR ≤ < RNI	14.3	11.2	11.3	1.35 [1.01–1.81]
≥ RNI	40.5	54.0	53.5	1.00
Niacin
< EAR	57.2	46.5	46.9	1.30 [1.02–1.65]	2.452	0.089
EAR ≤ < RNI	19.0	21.7	21.6	1.08 [0.82–1.44]
≥ RNI	23.8	31.8	31.5	1.00
Vitamin C
< EAR	76.8	73.0	73.1	1.13 [0.87–1.47]	0.748	0.475
EAR ≤ < RNI	10.2	10.4	10.4	1.27 [0.85–1.88]
≥ RNI	13.0	16.6	16.5	1.00
Folate
< EAR	58.9	51.6	51.9	1.28 [1.02–1.61]	3.968	0.020
EAR ≤ < RNI	15.0	17.9	17.8	0.97 [0.70–1.33]
≥ RNI	26.1	30.5	30.3	1.00
Ca
< EAR	74.4	69.2	69.4	0.90 [0.67–1.22]	1.287	0.279
EAR ≤ < RNI	9.2	14.1	13.9	0.71 [0.47–1.09]
≥ RNI	16.4	16.7	16.7	1.00
P
< EAR	18.6	13.6	13.8	1.13 [0.88–1.46]	1.669	0.191
EAR ≤ < RNI	13.1	9.8	10.0	1.30 [0.95–1.77]
≥ RNI	68.2	76.5	76.2	1.00
Fe
< EAR	20.1	22.5	22.4	1.50 [1.15–1.97]	5.846	0.003
EAR ≤ < RNI	18.9	16.0	16.1	1.37 [1.03–1.82]
≥ RNI	61.5	61.1	61.5	1.00
K
< AI	77.8	72.3	72.4	1.23 [0.98–1.55]	3.269	0.072
≥ AI	22.2	27.7	27.6	1.00
Na
< AI	14.7	12.4	12.4	1.31 [0.96–1.78]	2.419	0.092
AI ≤ < CDRR	20.6	18.2	18.3	1.24 [0.98–1.56]
≥ CDRR	64.7	69.4	69.3	1.00

Variables	CAD (n = 470)	NCAD (n = 10,555)	Total (n = 11,025)	OR [95% CI]	x²	P-value
Obesity¹⁾
No	56.0	64.0	63.8	1.00	8.063	0.005
Yes	44.0	36.0	36.2	1.31 [1.09–1.58]	8.063	0.005
Hypertension
No	39.9	71.6	70.5	1.00	20.913	< 0.001
Yes	60.1	28.4	29.5	1.73 [1.37–2.20]	20.913	< 0.001
Dyslipidemia
No	54.3	77.7	77.0	1.00	59.998	< 0.001
Yes	45.7	22.3	23.0	2.03 [1.69–2.44]	59.998	< 0.001
Diabetes mellitus
No	73.3	89.1	88.5	1.00	16.271	< 0.001
Yes	26.7	10.9	11.5	1.60 [1.27–2.02]	16.271	< 0.001
Stroke
No	90.0	97.4	97.1	1.00	14.441	< 0.001
Yes	10.0	2.6	2.9	1.95 [1.38–2.75]	14.441	< 0.001
Cancer
No	96.0	98.5	98.4	1.00	2.999	0.085
Yes	4.0	1.5	1.6	1.68 [0.93–3.04]	2.999	0.085
Depression
No	89.2	95.3	95.1	1.00	21.493	< 0.001
Yes	10.8	4.7	4.9	2.14 [1.55–2.95]	21.493	< 0.001
Renal failure
No	98.0	99.7	99.6	1.00	19.732	< 0.001
Yes	2.0	0.3	0.4	4.25 [2.24–8.08]	19.732	< 0.001
Cataract
No	61.6	84.5	83.7	1.00	9.436	0.002
Yes	38.4	15.5	16.3	1.37 [1.12–1.67]	9.436	0.002
Asthma
No	92.8	97.4	97.3	1.00	18.246	< 0.001
Yes	7.2	2.6	2.7	2.07 [1.48–2.91]	18.246	< 0.001
Allergic rhinitis
No	88.0	88.3	88.3	1.00	13.898	< 0.001
Yes	12	11.7	11.7	1.76 [1.31–2.38]	13.898	< 0.001
COPD
No	98.2	99.4	99.3	1.00	1.226	0.27
Yes	1.8	0.6	0.7	1,58 [0,70–3.55]	1.226	0.27
Osteoarthritis
No	73.0	86.9	86.5	1.00	19.152	< 0.001
Yes	27.0	13.1	13.5	1.55 [1.27–1.89]	19.152	< 0.001
Osteoporosis
No	81.9	90.8	90.5	1.00	9.844	0.002
Yes	18.1	9.2	9.5	1.44 [1.15–1.82]	9.844	0.002

Table 1. Socio-demographic characteristics and prevalence of CAD

Weighted %, or OR [95% CI].

All the estimates were produced by the complex sample analysis, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

CAD, coronary artery disease; NCAD, non-coronary artery disease; OR, odds ratio; CI, confidence interval.

Table 2. Lifestyle characteristics and prevalence of CAD

Weighted %, or OR [95% CI].

All the estimates were produced by the complex sample analysis, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

CAD, coronary artery disease; NCAD, non-coronary artery disease; OR, odds ratio; CI, confidence interval.

Table 3. Energy and nutrient intakes and prevalence of CAD

Weighted %, or OR [95% CI].

All estimates were produced by the complex sample analyses, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

Table 4. Co-morbidity status and prevalence of CAD

Weighted %, or OR [95% CI].

All estimates were produced by the complex sample analyses, using integrated sample weight, to represent the Korean population.

Logistic regression analysis adjusted for age, sex, education level, employment status, cigarette smoking, alcohol consumption, walking, and strength training was used.

CAD, coronary artery disease; NCAD, non coronary artery disease; OR, odds ratio; CI, confidence interval; COPD, chronic obstructive pulmonary disease.