This study examined the relationship between Body mass index (BMI) classification and the occurrence of dyslipidemia using 3 years of health examination data from a university hospital in Changwon, and seeked to find other factors that affect dyslipidemia. Multivariate logistic regression analysis investigated the most common risk factors for developing dyslipidemia and used Kaplan-Meier survival curves to predict the probability of developing dyslipidemia according to BMI class. We then analyzed the effects of metabolic indicators such as smoking habits, alcohol consumption, blood pressure, glucose, hemoglobin A1c (HbA1c), and insulin. The Type I error rate was controlled through Bonferroni correction for multiple comparisons to extract reliable statistical data. in the present study, these results showed that the probability of developing dyslipidemia was high in the obese group, and confirmed that lifestyle habits such as smoking and drinking were highly correlated with the occurrence of dyslipidemia. Therefore, we suggest that dyslipidemia management and prevention strategies require public health policies that comprehensively manage lifestyle factors such as gender and weight management, smoking cessation, and drinking habits.

The purpose of this study was to investigate the eating patterns, nutrient intakes, blood levels, and health status of male college students in Seoul according to body mass index (BMI). In this study, we classified subjects into normal weight (n=240), under weight (n=11), and obese (n=46) groups according to BMI. The weight and BMI were significantly higher in the obese group compared to other groups (p<0.0001). The obesity was associated with overeating and frequent eating. The under weight group showed significantly higher consumption of fast food, snacks, and fried foods compared to the other groups (p<0.05). The intakes of milk, meat, fish, eggs, and fried food and preference ratios were higher in the obese group (p<0.05). The male college students in this study showed insufficient intakes of calories, vitamin C, folic acid, and calcium. The plasma LDL-cholesterol levels in the obese group were higher compared to the other groups. In conclusion, intake of nutrients among male college students is found to be insufficient and requires nutritional education. The under weight group showed regular eating habits and increased nutrient intake. The obese group was shown to need more exercise with higher intakes of vegetables and fruits.

비흡연자와 한국형 알코올 선별 검사법 (AUDIT-K)설문지 척도점수에 따라 적정음주군(10점 이하)을 연구대상으로 하여 뇌 백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하고 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 백질 부위의 신경섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 연령과 체질량지수(BMI)의 변인에 따른 뇌 백질 모든 영역에서 FA값은 통계적으로 유의하지 않았으며 본 연구의 결과 값으로 추측하자면 즉, 연령과 체질량지수(BMI)는 뇌 백질의 미세구조성 변화에 크게 영향을 미치지는 않는다고 할 수 있다.

일반적으로 중년여성의 골다공증은 저체중에서 발생률이 높은 것으로 보고되었으나 비만인 경우에도 발생할 수 있 다. 따라서 본 연구의 목적은 골밀도 검사에서 골다공증으로 진단받은 중년여성 120명을 대상으로 골다공증과 체질량 지수의 상관관계를 비교하고자 하였다. 체질량지수가 18.5 미만을 저체중, 18.5 ~ 22.9를 정상, 23.0 ~ 24.9를 과체 중, 25.0 ~ 29.9를 비만, 30.0 이상인 경우를 고도비만으로 하였다. 연구 결과 대상자의 체질량지수 분포는 저체중이 2명(1.7%), 정상이 18명(15.0%), 과체중이 19명(15.8%), 비만이 75명(62.5%), 고도비만이 6명(5.0%) 이었다. 또한 체질량지수와 골다공증의 상관관계는 체질량지수가 정상인 경우 18명 중 13명(72.2%)이 골다공증 이었으며 과체중 의 경우 19명 중 14명(73.7%), 비만의 경우 75명 중 63명(84%), 고도비만의 경우 6명 중 5명(83.3%)로 나타나 체 질량지수가 비만인 경우에서 골다공증 발생률이 높았다. 결론적으로 중년여성의 골다공증은 체질량지수가 비만일수록 골다공증 환자가 많다는 것을 알 수 있었으며 대부분 골감소증보다는 골다공증이 높게 나타남을 알 수 있었다.