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고령화 연구

평창 농촌 지역의 고령화 연구(ASPRA) : 인간의 노화, 노쇠, 장애에 대한 발견과 전망

장일영 , 이창기

목 차

  • 소 개
  • ASPRA 디자인 및 인구
  • 측정 및 데이터 구조
  • 발견 및 시사점
  • 노쇠 평가 및 선별 테스트
  • 노쇠 및 노인성 매개변수
  • 인간 노화 표현형의 핵심 척도로서의 신체적 성능
  • 노쇠의 또 다른 표현형으로서의 근육감소증
  •  다성분 중재
  • 웨어러블 디바이스 및 홈 IoT 적용
  • 강점과 한계
  • 결 론
  • 감사의 말

평창 농촌 지역의 고령화 연구(ASPRA)는 한국 평창의 노인을 대상으로 한 인구 기반 전향적 코호트 연구입니다.

382명의 참가자가 처음 등록된 이후로 ASPRAS는 유지 되어 왔으며 매년 포괄적인 노인 진단을 실시하여 점차 인구와 적용 범위를 확장했습니다. 고령화 관련 상태와 그 기능적 결과에 대한 코호트 연구로서 ASPRA는 평창의 상대적으로 낮은 연구 인구 이동율과 지역사회 보건소에서 주로 유지하는 의료 전달 시스템을 활용했습니다.

ASPRA는 설립 이후 기능 저하, 노인 증후군 및 허약에 대한 수많은 관찰 및 다성분 중재 연구를 보고했습니다. 여기에서 우리는 ASPRA 연구의 결과와 관점에 대해 논의합니다.

소개

나이가 들면서 질병과 기능적 결함이 누적되면서 개인마다 다를 수 있는 의료 및 복지 문제를 해결하기 위해 고령화 인구를 위한 케어 모델이 개발되었습니다. 인구 기반 종단 연구는 노쇠 및 근감소증과 같은 노화 관련 상태의 자연 경과 및 건강 관리 영향을 연구하기 위한 초석입니다. 이러한 연령 관련 상태를 연구하려면 인간 건강의 여러 측면을 기준 매개변수 및 결과 측정값으로 다루는 기능적 측정값의 가용성과 같은 뚜렷한 특징이 필요합니다. 그러나 이러한 기능적 매개변수는 전통적인 인구 기반 연구 또는 젊은 성인 인구의 만성 질환을 표적으로 하는 약물 개발 연구에서 질병 또는 장기 관련 요인보다 덜 중요한 것으로 간주되었습니다.

한국은 증가하는 고령화 인구의 돌봄 수요를 충족시키기 위해 정책을 개발했습니다. 이러한 정책에는 2009년부터 시작된 개호보험이 포함됩니다. 노인 인구가 증가함에 따라 이러한 인구에 대한 돌봄 수요가 한국인을 압도할 위험이 있습니다. 건강 시스템, 연구자들은 지역 사회에 거주하는 노인의 기능 감소, 방지하기 위해 노인 의학에서 개념을 사용하여 효과적인 관리 전략에 대한 충족되지 않은 요구에 언급한 초기 한국학의 결과가 연약함 미래의 건강에 악영향과 관련된 일반적인 노인 조건 제안대로 결과. 그러나 평창 농촌 지역의 고령화 연구(ASPRA)가 2014년에 개념화되었을 때 우리가 알고 있는 바에 따르면 한국에서는 노쇠와 신체 능력을 포함한 노인 기능 및 의학적 매개변수를 종합적으로 기록한 종단적 인구 기반 연구는 없었습니다.


노인 매개변수에 따른 종단적 기능적 결과에 대한 증거를 제공하려면 코호트가 다음 특성을 충족해야 합니다.

1)코호트의 참가자는 대상 인구를 대표해야 합니다. 2)결과 측정에는 기능적 매개변수, 사망률, 요양원이나 요양원을 포함한 시설에 수용된 상태가 포함되어야 합니다. 그리고 (3) 장기적인 결과를 위해서는 이직률이 가능한 한 낮아야 합니다. 평창군은 산으로 둘러싸인 농촌지역으로 대부분의 인구가 보건복지부에서 운영하는 공공의료네트워크의 보건소(CHP)에서 연간 예방접종을 포함한 의료 서비스에 의존하고 있습니다. 인플루엔자 및 건강 검진을 위해 이 지역의 주요 산업은 농업이기 때문에 평창군은 연간 인구 이동률이 선천적으로 낮고 연간 이민 또는 이민 비율이 전체 인구의 5% 미만입니다.

따라서 CHP 네트워크에 등록된 이 지역의 고령 인구를 대상으로 함으로써 집단은 장기적 결과에 관한 정보를 제공하기 위한 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있습니다.따라서 ASPRA는 종단 연구에서 이러한 심층적인 노인 특징을 포착하도록 설계되었습니다.연구원들은 노쇠가 인간 노화의 역동적 표현형이며, 이동성, 영양, 약물 및 사회적 요구에서 사람 중심의 문제를 목표로 하는 노인 원칙으로 설계된 다성분 중재로 해결되는 수정 가능한 상태라고 가정했습니다.

현재 연구에서 우리는 (1) 기능적 변화의 자연적 과정에 대한 기준선 노인 특징의 영향을 평가하고, (2) 노쇠를 포함한 노인 질환에 대한 적절한 선별 도구를 개발하고 검증하는 것을 목표로 하고 있습니다. (3) 자원이 제한된 농촌 지역에서도 효과적이고 실현 가능한 개인 중심의 건강증진 계획을 수립하고, 노쇠로 인한 장애의 발생을 늦추기 위해. 이 검토는 ASPRA의 관찰 및 중재 연구 결과를 요약하여 연령 관련 조건을 대상으로 하는 지역사회 기반 공중 보건 전략을 설계하는 데 있어 미래의 관점을 얻습니다.

ASPRA 디자인 및 인구

ASPRA는 한국 강원도 평창군에 거주하는 노인(총 인구 43,592명, 2017년 65세 이상 24%에 대한 인구 기반, 전향적, 농촌 코호트 연구입니다. 이 연구는 처음에 특정 자금 출처 없이 설계 및 설정되었으며 연구 지역에서 CHP의 의료 직원을 자원하여 정기적인 연례 인플루엔자 예방 접종을 위해 적격한 참가자를 인터뷰할 기회를 활용할 계획이었습니다. 이후 본 연구는 평창군보건의료원, 아산생명과학연구원, 서울아산병원 노년내과의 지원을 주로 받았다. 여러 국가 보조금과 자선 개인 기부금도 부분적으로 기금에 기여했습니다.

ASPRA의 적격 참가자는 65세 이상이고 NHS(국민건강관리 서비스)에 등록되어 있으며 보조장치가 있거나 없이 걸을 수 있고 집에 거주하며 스스로 또는 대리인을 통해 정보에 입각한 동의를 제공할 수 있습니다. 요양원, 병원에 거주했거나 자택에서 요양원 수준의 요양을 받은 참가자는 제외되었습니다. 잠재적 자격이 있는 참가자는 NHS 회원 레지스트리를 사용하여 선별되었으며 연례 검진 또는 예방 접종을 위해 CHP를 방문하기 위해 이메일이나 전화를 받았습니다. 연구는 서울아산병원 기관심의위원회(No. 2015-0673)의 승인을 받았으며 1964년 헬싱키 선언 및 이후 개정된 윤리 기준에 따라 수행되었습니다.

평창 인구의 90% 이상이 ASPRA에 참여했습니다. 그들의 사회인구학적 특성은 정규 교육을 받지 않은 개인(44% 대 22.6%)과 현재 일하고 있는(대부분 농업에 종사하는) 개인(60.7% 대 39%)의 높은 비율을 제외하고는 농촌 인구의 국가 표본과 유사했습니다. 연구 첫 해에 관찰되었습니다.

코호트는 평창군에서 점차 그 발자취를 확장했습니다. 2014년에 3개의 작은 마을에서 382명의 참가자를 대상으로 시작한 연구에는 2018년 12월에 최소 1회의 검사를 받은 1,529명이 포함되었습니다. 2018. 나머지 인구 중 2018년 12월까지 다른 지역으로 이동(N=102), 추적 감소(N=110), 접촉 불가(N=19)로 인해 241명이 검열되었습니다.

한국의 도시 코호트(한국의 건강 및 노화에 관한 종단적 연구[KLoSHA])와 비교하여, ASPRA인구는 CHS 노쇠 기준에 의해 측정된 더 높은 노쇠 상태(17.4% 대 10.3%)를 보였다. CHS 기준 구성요소 중 ASPRA에서 낮은 활동성이 가장 높은 판별력을 보였고, KLoSHA에서 체중 감량이 가장 높은 판별력을 보였다. 또한 ASPRA의 농촌 인구는 KLoSHA에 비해 질병 부담과 일상 생활 활동(ADL)/도구적 일상 생활 활동(IADL)장애를 가지고 있었습니다. 이러한 결과는 공중 보건 전문가가 노쇠 상태를 선별하거나 중재를 위해 노쇠의 대상 구성 요소를 지정할 때 지역적 불일치에 기반한 맞춤형 접근이 필요함을 시사합니다.

측정 및 데이터 구조

종합 노인 평가는 지역 CHP 또는 평창군 병원에서 훈련된 간호사에 의해 매년 수행되었습니다. 여기에는 노쇠 평가(Cardiovascular Health Study [SHS] 노쇠 기준, FRAIL 기준의 한국어판), 복합상병, 근감소증(근육량, 악력, 보행 속도). ADL/IADL 장애, 인지 기능 장애, 우울증, 낙상, 영양실조, 다약제. 또한, 예후(활력 상태, 입원 및 기능 저하로 인한 요양원 또는 요양 병원 입원), 낙상, 영양실조, 체질량 지수(BMI), 장애에 대한 정보를 3개월마다 수집했습니다. 응급실 및 외래 진료 방문을 포함한 병원 방문 기록은 기억 회상을 기반으로 수집되었습니다.

핵심 노인병 매개변수는 검사 내내 동일하게 유지되었지만, 물류 문제 및 연구 목적을 위해 일부 변수가 포함되었습니다. 예를 들어 SPPB(Short Physical Performance Battery)는 2015년 기준선과 결과 측정 모두에서 신체 수행의 핵심 척도로 도입되었으며 신체 활동을 평가하기 위한 독점 도구인 PASE(Physical Activity Scale for Elderly)가 도입되었습니다. 2015년 국제 신체 활동 설문지(IPAQ)로 대체되었습니다. 발기 부전, 변비, 구강 건강, 및 폐기능에 대한 설문지를 포함하여 일부 매개변수는 연구 목적으로 일시적으로 포함되었습니다.

종단 분석의 경우 핵심 노인병 매개변수의 연간 추적 조사는 연구의 데이터 구조를 불균형 패널 데이터로 만들어 궤적 분석 및 의미 있는 임상적 차이에 대한 연구를 포함하여 노인 특징에 대한 심층 종단 분석의 기회를 제공했습니다.

발견 및 시사점

2016년 3월 코호트 프로필에 대한 초기 기사를 시작으로 ASPRA는 Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle, Age and Ageing, The Journal of Gerontology, Series A: Medical Science, Journal of the Journal of the Journal of Cachexia를 포함한 여러 저널에 23개의 기사를 게재 했습니다.

America Geriatrics SocietyJournal of Medical Internet Researchet al. 현재까지(2021년 9월). 우리의 연구 협력은 아산의료원, 평창 CHP, 평창보건소 및 시골병원, 연세대학교 의과대학, 은평성모병원, 일산백병원, 분당서울대학교병원, 경희병원, Marcus 노화 연구 연구소, Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard TH Cahan 공중 보건 대학, 메릴랜드 대학 의과 대학, Dalhousis University & Nova Scotia Health, Dyphi 연구소. 우리의 협력 연구원들은 다양한 경력 상태를 가지고 있었습니다.

여기에는 레지던트 레지던트, 임상 펠로우, 교수, 가정의학, 호흡기내과, 소화기내과, 비뇨기과, 정신과, 공무원 및 그들의 전문 분야가 포함 되었습니다.

노쇠 평가 및 선별 테스트

역사적으로 노쇠를 정의하는 데에는 표현형과 누적 적자 모델의 두 가지 주요 모델이 우세했습니다. 간단히 말해서, CHS 노쇠 표현형은 피로, 저활동, 느림, 허약 및 체중 감소의 5가지 구성요로로 구성됩니다. 개 이상의 구성요소가 존재하면 개인의 노쇠 상태를 나타냅니다. 그렇지 않으면 누적 적자 모델은 총 평가 항목의 비율로 손상된 항목의 합계이며, 이는 노쇠 지수로 표시됩니다.

CHS 노쇠 표현형을 사용하여 노쇠 상태를 평가하려면 낮은 신체 활동을 정의하는 것이 필수적이었습니다. PASE는 신체 활동을 평가하기 위해 일반적으로 사용되는 도구입니다. 그러나 평가를 수행하는데 필요한 시간과 결과를 표준화된 양으로 변환할 수 없는 점, 주당 총 대사 등가 작업 시간(MET-min/wk)의 단점입니다. 이는 대규모 인구 기반 커뮤니티 연구에서 이 방법의 적용을 제한할 수 있습니다.

따라서 ASPRA에서는 더 간단하고 MET-min/wk로 변환할 수 있는 PASE와 IPAQ 약식 간의 CHS노쇠 기준의 신체 활동을 계산하는 일치를 비교 했습니다. 우리는 더 간단한 IPAQ 약식 간의 CHS 노쇠 기준의 신체 활동을 계산하는 일치를 비교했습니다. 우리는 더 간단한 IPAQ 짧은 형식이 한국 노인의 CHS 노쇠 기준에 기초한 노쇠 평가에서 PASE를 대체할 수 있음을 발견했습니다.

제한된 자원의 문제가 항상 있기 때문에 이 두 모델을 사용하여 개인의 노쇠 상태를 평가하는 것은 대규모 인구 환경에서 실현 가능성이 낮을 수 있습니다. 따라서 위험에 처한 노인, 특히 지역사회 및 병원 환경에 있는 노인을 식별하기 위한 간단하고 신속한 검사 도구가 필요합니다.

ASPRA는 한국판 피로, 저항, 보행, 질병 및 체중 감소(FRAIL 척도)를 적용하여 노쇠를 선별했습니다. 단순 FRAIL 설문은 기혼+지수보다 열등하지 않았으며, 노인 증후군 및 장애, 시설 수용 및 사망률과 같은 3년 건강 관련 결과와 관련이 있었습니다. 분석 결과 표현형 기반 설문지인 FRAIL 척도는 일반적으로 적자 축적 모델 기반 기혼+3 지수와 유사하게 행동하는 것으로 나타났다. 이러한 발견을 바탕으로 노쇠에 대한 광범위한 정의의 기초가 되는 핵심 노화 표현형을 식별하기 위한 후속 연구가 개념화 되었습니다.

노쇠 및 노인성 매개변수

노쇠는 스트레스 요인에 대한 취약성이 증가된 개인의 전반적인 건강 상태이며, 낙상, 장애, 독립성 상실, 시설 수용 및 사망을 포함하여 건강에 좋지 않은 결과를 초래합니다. 따라서 노쇠는 노인증후군, 근감소증, 신체능력을 포괄하는 포괄적인 개념이다. ASPRA에서 비뇨기과적 증상과 발기부전은 노인에서 흔했으며(각각 41.4% 및 52.4%의 유병률) 허약, 복합상병, 근육감소증, 다약제, SPPB 점수 및 ADL/IADL 장애와 관련이 있었습니다. 마찬가지로 만성 변비(유병률 10.7%)도 노쇠와 좋은 상관관계를 보였다.

ASPRA에서는 설문에 의해 평가된 사회적 노쇠율이 20.5%와 9.1%였으며 신체적 노쇠와 겹쳤다. 사회적 허약함은 ADL 장애 및 우울증의 위험 증가와 관련이 있었습니다.

또한, 미래 장애는 단일 노쇠 지수(신체적 노쇠 지수 C-통계 0.68)에 비해 신체적 노쇠와 사회적 노쇠(C-통계, 로지스틱 회귀 모델에 의한 결과 예측 확률이 우연보다 우수, 0.73)를 모두 사용하여 더 잘 예측되었습니다. 노쇠, 사회적 노쇠 0.71), 사회적 노쇠 선별의 중요성을 강조했습니다. 이러한 연구의 결과는 노쇠 스펙트럼이 개인의 연령 관련 조건의 부담을 반영하는 단일 글로벌 지표(생물학적 연령 스펙트럼)일 수 있음을 시사했으며, 이는 개별화된 중재를 제공하기 위한 지침 기준으로 작용할 수 있습니다.

노쇠함은 위험에 대한 동적 예측 변수였습니다. 종단적 분석의 결과는 표현형 모델 또는 결손 축적 모델에 의해 정의된 기준선 노쇠가 기능 저하 및 장애로 인한 사망 또는 시설 수용의 복합 결과를 포함한 불리한 건강 결과와 관련이 있음을 보여주었습니다.(C-통계 0.79;CHS 표현형 26개 항목의 노쇠 지수는 0.78, 34개 항목의 노쇠 지수는 0.79). 종적으로 노쇠 스펙트럼은 동적으로 변했고 우리는 노쇠 지수를 시간이 지남에 따라 개인 간의 가장 작은 변화를 포착하는 민감한 지표로 식별했습니다.

건강 결과를 예측하는 것의 중요성 외에도 우리는 노쇠 스펙트럼 자체가 노화 관련 조건을 대상으로 하는 중재 연구에서 임상 결과의 지표 역할을 할 수 있음을 인식했습니다.

인간 노화 표현형의 핵심 척도로서의 신체적 성능

노쇠의 두 가지 주요 모델(표현형 및 누적 결손 모델)이 다양한 맥락에서 잘 검증되었지만, 노쇠 평가에서 보다 객관적이고 임상적으로 실행 가능한 마커에 대한 충족되지 않은 요구가 남아 있습니다. 두 모델 모두 응답자의 신체적, 기능성, 기분 상태에 대한 주관적인 질문을 포함하기 때문에 인구의 문화적 차이에 의해 영향을 받을 수 있습니다.

더욱이, 동반 질환 및 실험실 이상은 누적 적자 모델 점수에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 유사한 방향을 가리키는 일부 기능(예:고혈압성 심장 질환과 관련된 혈압 매개변수 및 실험실 이상)을 과대평가하여 노쇠 지수는 특정 임상 특징(예:혈관 노화 스펙트럼)을 추적하는 편향된 특성을 가질 수 있습니다.

ASPRA 데이터에서 보행 속도는 연령, 성별 및 허약함과 관련이 있으며 사망률 및 시설 수용을 포함한 복합 결과의 좋은 예측변수였습니다.

이어서, 우리는 세 가지 SPPB 매개변수(서 있는 균형, 보행 속도 및 의자 상승 테스트)를 사용하여 기능적 연령을 계산하는 것이 노쇠 지수와 상관관계가 있으며 연대순 연령에 비해 노쇠 상태를 평가하는 데 더 많은 판별력을 가졌다고 보고했습니다.

이러한 관찰에서 우리는 신체적 성능 스펙트럼이 생물학적 연령의 척도이자 다양한 노쇠 정의 사이의 잠재적 링커 역할을 하는 인간 노화의 세계적인 부담을 반영하는 핵심 기능일 수 있다는 가설을 세웠습니다. 최근 보고서에서 우리는 SPPB가 두 개의 노쇠 모델과 좋은 상관관계를 보일 뿐만 아니라 복합 결과를 예측할 때 비교 가능성을 보여 우리의 가설을 뒷받침하기 때문에 SPPB가 두 가지 주요 노쇠 모델 사이의 횡단보도가 될 수 있음을 보여주었습니다.

또한, ADL과 IADL의 총 장애 영역 수로 측정한 장애 궤적군에 따라 SPPB 점수에서 유의미한 차이가 관찰되었다. 상대적으로 안정적인 장애군의 SPPB 평균 점수는 10.2인 반면 급격히 악화된 그룹의 평균 SPPB 점수는 3.1점으로 향후 장애의 정도와 노화 표현형의 부담을 평가하는 데 SPPB가 중요한 역할을 함을 시사한다.

노쇠의 또 다른 표현형으로서의 근육감소증

근육량, 근력 및/또는 신체 능력이 감소하는 노화 관련 상태로 정의되는 근감소증의 임상적 구성 및 정의는 여전히 논란의 여지가 있습니다. 점점 더 질병으로 간주되는 근감소증에 대한 대부분의 임상 지침은 이 상태를 식별하기 위한 수술적 분류를 지원했습니다.

그러나 우리는 근감소증이 연령 관련 이동성 표현형이고 의사결정나무를 사용하여 근감소증을 정의할 때 잠재적인 주의 사항이 존재한다고 가정했습니다. 노쇠는 누적된 생리적 기능 장애의 상태를 반영하므로 우리는 근감소증에서 이 양적 특성을 검색했습니다. 우리는 새로운 근감소증 지수인 근감소성 표현형 점수(SPS)를 제안합니다.

SPS는 근감소 매개변수(근육량, 근력 및 신체 기능)의 손상된 영역의 총 수를 계산하며 범위는 0에서 3입니다. 또한 기존 및 수정된 EWGSOP 및 AWGS(Asian Working Group for Sarcopenia)를 포함한 다양한 기존 근감소증 정의 중 SPS만이 MMSE(Mini-Mental State Examination)에서 평가한 미래 인지 저하를 예측했습니다. 이러한 결과는 근감소증을 결정하는 수술적 이분법적 방식보다는 노쇠 지수에 사용된 것과 유사한 방식으로 점진적 근감소증 부담을 결합하는 방법에 의해 근감소증이 더 잘 포착될 수 있음을 시사합니다.

다성분 중재

노인의 노쇠를 대상으로 하는 여러 유형의 중재 연구가 수행되었지만 결과는 일관되지 않았습니다. 일부 다중 구성 요소 중재에서는 신체 기능의 중간 정도의 개선이 관찰 되었지만 단일 운동 중재 에서는 관찰 되지 않았습니다. 그러나 다성분 중재를 제공한 후에도 제한적인 개선이 관찰되었습니다. 이러한 불일치는 순응도, 대상 인구 및 개입 프로그램 구성의 차이로 인해 취약한 노인과 자원이 제한된 공중 보건 센터 모두를 만족시킬 수 있습니다.

이 전향적 비무작위 연구에는 383명의 노인이 등록되었으며 이 중 187명은 24주 동안 다성분 중재를 받았습니다. 개입 프로그램은 그룹 운동, 영양 지원, 우울증 관리, deprescribing, 가정의 위험 감소 구성(표2 생략). 특히 운동강도는 저강도부터 시작하여 최대 운동능력의 60~70%까지 인지된 운동량 척도에 따라 개인화하였다.

다중 구성 요소 개입 6개월 후 SPPB, 허약, 근감소증, 우울증 및 영양 상태로 측정한 신체 기능이 개선되었고 12개월 동안 지속되었습니다. 관찰 기간이 30개월로 연장됨에 따라 대조군과 중재군 간의 차이는 18개월에서 노쇠, 24개월에서 장애에서 감소하였다. 그러나 SPPB 개입과 무시설 생존기간의 이점은 30개월 동안 유지되었다.

웨어러블 디바이스 및 홈 IoT 적용

인구 고령화는 이제 세계적인 현상이며 필연적으로 허약한 노인의 증가와 관련이 있습니다. 이 성인들은 더 많은 도움이 필요하지만 대부분은 제자리에서 나이를 먹고 자율적으로 자신의 집에서 사는 것을 선호합니다. 따라서 재택 간호에 대한 수요는 계속 증가하고 있지만 제한된 자원과 현재 코로나바이러스감염증(COVID-19) 상황으로 인해 이러한 요구를 충족하기가 어렵습니다. 이러한 상황에서 기술 통합 의료가 해결책이 될 수 있습니다. 그러나 기술 기반 장치 및 서비스의 광범위한 채택은 적어도 부분적으로 취약한 노인 인구의 사용성 문제로 인해 지연됩니다.

헬스케어 기술 적용에 걸림돌이 될 수 있는 가능성을 확인하기 위해 2017년 웨어러블 만보계가 신체 건강에 미치는 영향을 먼저 관찰했습니다. 개선된 체력과 삶의 질을 보였다.

또한 코칭관리가 있는 경우 기기착용도가 높게 나타났다. 홈 사물인터넷(IoT) 연구에서 우리는 간병인, 간병인, 의료 제공자의 위치에 따라 홈 IoT 서비스에 대한 수요의 불일치를 확인했습니다. 또한 취약 노인층의 장애 정도에 따라 홈 IoT의 요구사항이 달랐다. 다음으로 취약한 노인을 대상으로 통합 홈 IoT 서비스의 실제 사용성을 조사했습니다.

12개월의 연구 기간 동안 사용성은 노쇠한 그룹보다 노쇠한 그룹에서 일관되게 더 높았다. 또한 서비스의 종류와 취약성 상태에 따라 사용성 패턴이 달랐다. 홈 IoT 서비스를 경험하기 전과 경험한 후 가장 만족스러운 서비스를 선택하는 데 불일치가 발생하여 홈 IoT, 즉 디지털 리터러시에 대한 인식이 없는 것으로 나타났습니다. 종합적으로 이러한 결과는 노인의 노쇠 상태와 장애를 평가하고 적절한 인간 상호 작용을 제공하며 기술에 대한 무지와 인식 격차를 줄이는 것이 기술 기반 의료 서비스의 채택을 촉진하는 열쇠가 될 수 있음을 시사합니다.

강점과 한계

ASPRA는 설립 초기 단계부터 잘 설계된 코호트로서의 강점을 활용하여 커뮤니티 환경과 같이 자원이 제한된 상황에서 관찰 및 다성분 중재 연구를 수행할 가능성을 보여주었습니다. ASPRA에서는 단기 추적 관찰 기간(1년)을 통해 노쇠와 이에 수반되는 노인 증후군의 미세 역학을 관찰할 수 있었습니다.

또한 인구이동이 적은 상대적으로 고립된 연구지역에서 추적 손실이 감소하여 장기적 효과를 평가할 수 있었다. 또한 ASPRA는 간단하고 실현 가능한 노쇠 측정과 의료 관련 기술 적용의 장애물 식별에 중점을 두어 학술 연구 분야와 커뮤니티를 연결했습니다.

그러나 ASPRA에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
첫째, 연구 과정에서 측정 방법이 변경되었습니다. 예를 들어, SPPB가 도입되었고 PASE는 신체 활동 평가를 위해 2015년에 IPAQ로 대체되었습니다. 그러나 SPPB를 채택한 후 본격적인 신체 성능을 분석했습니다. 또한 PASE를 IPAQ로 대체하기 전에 IPAQ가 노쇠 표현형 평가를 위해 PASE를 대체할 수 있음을 확인했습니다.

둘째, 초기 연구 기간 동안 재정적 지원이 부족하여 다양한 노인 측정을 위한 혈액 샘플을 수집하지 못했습니다.

셋째, “질병”영역에 대한 평가는 노쇠 및 기능저하 영역에 비해 상대적으로 미흡하였다.

마지막으로 2020년 연차 추진은 코로나19로 인해 제대로 평가받지 못했다.

결론

ASPRA는 지방자치단체와 보건소, 보건의료인들의 적극적인 지원에 힘입어 장기간에 걸쳐 많은 의미 있는 연구 결과를 만들어 냈습니다.

또한 ASPRA는 단순히 연구 결과를 제공하는 것을 넘어 지역 주민들의 실제 건강상태와 삶의 질을 실질적으로 향상시키는 것으로 평가 되었습니다. ASPRA의 향후 방향에는 기능 저하, 노인 증후군의 발생 및 노쇠의 시계열 변화에 대한 심층 단면 및 종단 조사가 포함됩니다. 이러한 노력은 기존 국내 코호트에서 흔하지 않은 다양한 연구 설계를 구현하고 해결되지 않은 가설을 검증할 것입니다.

감사의 말

연구의 설립과 유지를 위한 평창군립병원의 장기간의 다각적인 공헌에 진심으로 감사드립니다. 이러한 지원은 인구 고령화와 노쇠의 합의에 대한 평창군보건의료원의 미래 통찰력 덕분에 가능했습니다.

이해 상충

연구원들은 이해 상충이 없다고 주장합니다.

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