Journal Search Engine

Volume/Issue :

Year(s) : to

Search :

Title :

Author :

Keyword :

Abstract :

Figure :

Table :

Reference :

Search Advanced Search

Adode Reader(link)

View PDF Download PDF Export Citation Metrics Korean Bibliography PMC Previewer

ISSN : 1225-7060(Print)
ISSN : 2288-7148(Online)

Journal of The Korean Society of Food Culture Vol.41 No.3 pp.272-281
DOI : https://doi.org/10.7318/KJFC/2026.41.3.272

Association between Food Choice Behavior and Blood Pressure in Hypertensive Patients Aged 50 Years or Older: A Cross-sectional Study using Data from the 2019–2020 Korea National Health and Nutrition Examination Survey

Mun-Kyoung Kim

, Mi-Kyung Choi*

Department of Food Science and Nutrition, Keimyung University, Daegu, Korea

†

본 논문은 석사학위 논문의 일부를 수정⋅보완하여 작성하였음.

^* Mi-Kyung Choi, Department of Food Science and Nutrition, Keimyung University, 1095 Dalgubeol-daero, Dalseo-gu, Daegu, Korea Tel: +82-53-580-5872 Fax: +82-53-580-5885 E-mail: mkchoi@kmu.ac.kr

Received April 28, 2026 Review June 17, 2026 Accepted June 18, 2026

Abstract

This study examined the association between the food choice behavior and blood pressure among hypertensive adults aged 50 years or older and identified subgroup differences by individual characteristics. Data were obtained from the 2019-2020 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. A total of 1,954 hypertensive adults aged 50 years or older were included. The food choice behavior was assessed using nutrition label use in food choice and dietary restriction. Differences in the systolic and diastolic blood pressure were examined using descriptive statistics, univariate analyses, and decision tree analysis. The proportion of nutrition label use in food choice was higher in females than in males. Among the non-smokers aged under 68 years, the systolic blood pressure was significantly lower in the nutrition label use group (p<0.05). Among the participants aged 79 years or older, the diastolic blood pressure was significantly lower in the dietary restriction group (p<0.05). Decision tree analysis showed that the association between food choice behavior and blood pressure differed according to age and smoking status. These findings highlight the need for subgroup-specific nutrition education strategies to support blood pressure management in older hypertensive patients.

Key Words : Nutrition labeling , dietary restriction , hypertension , blood pressure , decision trees

만 50세 이상 고혈압 환자의 식품선택 행동과 혈압의 연관성: 국민건강영양조사 2019-2020년도 자료 활용

김 문경, 최 미경*

계명대학교 식품영양학과

초록

키워드 :

This article has been cited by 0 article in crossref

Cited-By

Funding:

I. 서 론

2024년 국민건강통계(Korea Disease Control and Prevention Agency 2025)에 따르면 고혈압 유병률이 남성 26.3%, 여성 17.7%로 전년 대비 남녀 모두 증가한 것으로 나타났고, 2024년 사망원인통계(Ministry of Data and Statistics 2024)에서도 고혈압성 질환, 뇌혈관 질환, 심장 질환의 사망률이 모두 전년 대비 증가한 것으로 보고되었다. Kim & Son (2012)의 2010년 국민건강영양조사 활용 연구에서는 우리나라 65세 이상 노인 중 의사로부터 고혈압을 진단받고 고혈압 약물을 복용 중인 노인이 47.7%로 나타나 노인의 절반 정도가 고혈압 진단을 받은 것으로 나타났다. 여러 선행연구(Kim & Son 2012;Lee 2015)에서도 연령대가 높을수록 고혈압 유병률이 증가하는 것으로 보고되었다. 고혈압과 같은 만성질환은 오래된 식습관 및 태도의 영향을 받기에 고혈압 관리와 관련된 영양교육에서는 영양지식 습득뿐만 아니라 바람직한 방향으로 식행동이 변화되는 것이 중요하며(Yim 2008;Park et al. 2018), Rhie et al. (2007)의 연구에서 영양교육을 통해 식행동이 양호한 방향으로 변화된 것으로 보고되었다. 일부 선행연구에서는 저염식 실천이나 식행동 개선이 포함된 프로그램을 통해 식품선택 행동과 관련된 식행동 변화가 나타나고, 이에 따라 혈압 조절에도 긍정적인 변화가 보고되었다. Yim (2008)의 연구에서는 저염식 조리실습이 포함된 프로그램 후 고염섭취군의 소금 섭취량과 식행동이 유의하게 개선되었고, 이완기 혈압에서만 유의적인 감소가 확인되었다. 한편 저염식 실천이 포함된 프로그램을 적용한 선행연구(Jung et al. 2012;Jung et al. 2013)에서는 수축기와 이완기 혈압 모두 유의하게 감소한 것으로 보고되었고, 참여도가 높은 집단에서 혈압 감소 효과가 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 식품선택 행동이 고혈압 환자의 혈압 관리와 관련된 중요한 행동 요인임을 보여준다.

식품선택 행동 중 영양표시 이용 여부와 식품 섭취 간의 관련성을 분석한 연구들이 보고되고 있다. Chung & Kim (2007)은 비만 클리닉을 포함한 내과 병원 세 곳을 내원하는 성인 여성을 대상으로 영양표시 이용 여부에 따른 식생활을 비교한 결과 영양표시 이용군에서 과일 섭취 빈도가 높았고, 튀김이나 기름에 볶는 요리 및 아이스크림, 케이크 등의 간식 섭취 횟수는 유의적으로 낮게 나타나 영양표시를 이용하는 군이 이용하지 않는 군보다 바람직한 식습관을 가지고 있는 것으로 확인되었다. Lee & Kim (2008)은 영양표시 이용 여부에 따른 식사의 질을 비교한 결과, 영양표시 사용군이 비사용군에 비해 식사의 질 점수가 약 2배 높았으며, 과일류, 채소류, 육류, 콩류 등 다양한 식품군 섭취에서도 유의적으로 높은 점수를 보였다고 보고되었다. 또한, Rimpeekool et al. (2017)의 연구에서는 영양표시를 활용하지 않는 집단이 활용하는 집단에 비해 고혈압 유병 가능성이 1.33배 높은 것으로 나타나 영양표시 이용과 같은 식품선택 행동이 혈압 관련 지표와 연관될 수 있음을 제시하였다. 최근 국민건강영양조사 자료를 이용한 연구에서도 영양표시 인식과 활용 수준이 식생활 및 생활습관 요인과 관련된 것으로 보고되어 영양표시 활용과 같은 식품선택 행동의 중요성이 지속적으로 강조되고 있다(Kim 2025). 이와 더불어 식사요법 실천과 혈압 간의 관련성을 살펴본 연구도 보고되고 있다. Chang (2010)의 연구에서는 여자 대학생을 대상으로 6개월간 저염식을 실시한 집단에서 수축기 혈압이 111 mmHg에서 106 mmHg로 유의하게 감소한 것으로 나타났다. 또한, Appel et al. (1997)의 연구에서는 DASH 식사요법을 적용한 결과 수축기 혈압이 5.5 mmHg, 이완기 혈압이 3.0 mmHg 감소하였다고 보고하였다. Sacks et al. (1999)의 연구에서도 DASH 식사요법 적용 후 수축기 및 이완기 혈압이 유의하게 감소한 것으로 나타났고, 나트륨 섭취 제한을 병행한 DASH 식사요법에서는 고혈압군에서 수축기 혈압이 11.5 mmHg 감소한 것으로 나타났다(Sacks et al. 2001). 이러한 결과는 식사 패턴 조절이 혈압 관리와 관련이 있음을 보여준다. 최근에도 저나트륨 식이와 고칼륨 식이를 포함한 DASH 식사요법이 고혈압 환자의 혈압 조절에 효과적인 것으로 보고되어 식사조절의 중요성이 지속적으로 제시되고 있다(Lee & Shin 2022).

한편 혈압 관리를 위해서는 고혈압의 위험요인인 비만, 음주, 이상지질혈증 등 다양한 요인들의 관리도 필요하다고 보고되고 있다(Lee 2018;Park et al. 2018). Eom et al. (2008)은 남성, 50대 연령, 과거 흡연, 음주 빈도, 체질량지수, 허리둘레 등이 고혈압 전 단계와 고혈압의 위험요인으로 나타났고, 특히 50대부터 위험요인에 대한 주의가 필요하다고 보고하였다. 선행연구에서는 영양표시 이용 여부가 성별, 연령, 교육수준, 소득수준 등 다양한 요인의 영향을 받는 것으로 나타났고(Satia et al. 2005), 식품선택에 있어서도 성별, 인종, 연령, 소득수준 등 대상자 특성에 따라 유의적 차이들이 나타났다(Boek et al. 2012). Yun & Kim (2018)도 성별에 따라 식생활 태도와 식행동 점수에 차이가 있는 것으로 나타나 대상자 특성별 교육이 필요한 것을 보여주었다. 이처럼 고혈압 환자의 혈압 관리 및 식품선택 행동에는 성별, 연령, 생활습관, 건강 관련 요인 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하므로 고혈압 환자를 대상으로 한 연구에서는 이러한 요인들을 함께 고려한 분석이 요구된다. 이와 같이 고혈압 환자의 혈압 관리에 있어 식품선택 행동이 중요하고, 관련 변수들을 복합적으로 고려하여야 함에도 불구하고, 관련 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국민건강영양조사 자료를 이용하여 만 50세 이상 고혈압 환자들을 대상으로 식품선택 행동과 혈압 간 연관성을 규명하고, 대규모 표본을 이용한 세부집단별 차이를 분석함으로써 고혈압 환자의 특성별 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.

II. 연구 내용 및 방법

1. 연구대상

본 연구는 질병관리청에서 실시한 국민건강영양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey, KNHANES) 제8기 중 1차년도(2019)와 2차년도(2020) 자료 중 건강설문조사, 검진조사, 영양조사 자료를 이용하였다(Korea Disease Control and Prevention Agency 2019;Korea Disease Control and Prevention Agency 2020). 국민건강영양조사는 질병관리청 연구윤리심의위원회의 승인(승인번호: 2018-01-03-C-A, 2018-01-03-2C-A)을 받아 수행되었으며, 표본추출은 조사구, 가구를 1, 2차 추출단위로 하는 2단계 층화집락표본추출방법이 적용되었다(Korea Disease Control and Prevention Agency 2025). 2019-2020년 국민건강영양조사 참여자 총 15,469명 중 만 50세 이상 고혈압 환자를 분석 대상으로 하여 고혈압 의사 진단을 받고 고혈압 약을 복용 중인 대상자 2,691명을 선별하였다. 이 중 극단의 에너지 섭취량에 따른 오류를 피하기 위해 500 kcal 미만 혹은 5,000 kcal 초과인 대상자를 제외하였고(39명), 무응답자와 분석대상 변수에서 결측이 있는 경우를 제외하였다(698명). 최종적으로 총 1,954명의 자료를 분석에 이용하였다.

2. 연구내용 및 방법

1) 일반사항 변수

일반사항은 성별, 만 나이, 동읍면, 소득 4분위수(가구), 교육수준 재분류 코드, 가구원 수 변수를 이용하였다. 가구원 수는 ‘1인 가구’와 ‘2인 이상인 가구’로 2개의 집단으로 분류하여 분석하였다.

2) 비만 및 혈압 관련 변수

비만 여부는 검진조사의 체중, 신장을 이용하여 산출된 체질량지수를 이용하여 판정하였다. 체질량지수는 체중(kg)을 신장(m)의 제곱으로 나눈 값으로(kg/㎡), 18.5 미만은 ‘저체중’, 18.5 이상 23 미만은 ‘정상’, 23 이상 25 미만은 ‘비만 전 단계’, 25 이상은 ‘비만’으로 4개의 집단으로 분류하여 사용하였다.

혈압은 검진조사에서 총 3회 측정한 후 2차, 3차의 평균을 나타낸 최종 수축기 혈압과 최종 이완기 혈압을 이용하였다.

3) 식품선택 행동 변수

식품선택 행동 변수는 선행연구들(Yim 2008;Jung et al. 2012;Jung et al. 2013)을 참고하여 국민건강영양조사 영양조사 자료 중 활용할 수 있는 식품선택 행동 변수로서 영양표시 영향 여부 변수와 식사조절 여부 변수를 이용하였다.

영양표시 영향 여부는 식생활조사의 영양표시 영향 여부 변수를 이용하여, 영양표시 내용이 식품을 고르는데 영향을 미친다고 답한 경우 ‘예’, 미치지 않는다고 답한 경우 ‘아니오’로 구분되었다.

식사조절 여부는 식품섭취조사의 식사요법 여부 변수를 이용하여, 특별한 이유로 인해 식사 조절을 하는 경우 ‘예’, 아닌 경우 ‘아니오’로 구분되었다.

4) 에너지 섭취 변수

에너지 섭취는 영양조사의 식품섭취조사 가공자료에서 제공되는 1일 에너지 섭취량(kcal)을 이용하였다. 1,000 kcal 미만, 1,000-1,500 kcal 미만, 1,500-2,000 kcal 미만, 2,000-2,500 kcal 미만, 2,500 kcal 이상으로 분류하였다.

5) 생활 습관 변수

고혈압 관련 생활습관 변수로는 선행연구들을 참고해 음주 빈도(Kim 2013), 과도한 음주 여부(Lee 2022), 현재 흡연 여부(Kim 2013;Park et al. 2014), 유산소 신체활동(Lee 2022) 변수를 선정하였고, 원시자료의 건강설문조사의 1년간 음주 빈도, 폭음 빈도, 현재 일반담배 흡연 여부, 유산소 신체활동 실천율 변수를 이용하였다.

음주 빈도는 ‘최근 1년간 전혀 마시지 않았다’와 ‘비해당’을 ‘비음주군’으로, ‘월 1회 미만’과 ‘월 1회 정도’를 ‘월 1회 이하’로, ‘월 2-4회’는 ‘월 2-4회’로, ‘주 2-3회 정도’와 ‘주 4회 이상’은 ‘주 2회 이상’으로 총 4개의 집단으로 분류하였다.

과도한 음주 여부는 한 번의 술자리에서 7잔(여자 5잔) 이상일 때가 ‘월 1회 정도’, ‘주 1회 정도’, ‘거의 매일’인 경우 ‘예’로, ‘전혀 없음’, ‘월 1회 미만’, ‘비해당’일 경우 ‘아니오’로 분류하였다.

현재 흡연 여부는 ‘비해당’일 경우 ‘비흡연자’, ‘과거에는 피웠으나, 현재 피우지 않음’을 ‘과거 흡연자’, ‘매일 피움’과 ‘가끔 피움’을 ‘현재 흡연자’로 분류하였다.

유산소 신체활동은 일주일에 중강도 신체활동을 2시간 30분 이상 또는 고강도 신체활동을 1시간 15분 이상 또는 중강도와 고강도 신체활동을 섞어서(고강도 1분은 중강도 2분) 각 활동에 상당하는 시간을 실천했을 경우 ‘예’, 실천하지 않았을 경우 ‘아니오’로 분류하였다.

3. 통계분석

통계분석은 SPSS 27.0 통계프로그램(Statistical Package for Social Sciences, SPSS Inc, Armonk, NY, USA)을 이용하였다. 각 집단 간의 비교는 복합표본설계 분석(층화변수: kstrata, 집락변수: psu, 가중치: wt_tot)을 적용하여 독립표본 t-검정과 일원배치분산분석(one-way ANOVA), 교차분석을 실시하였고, 식품선택 행동이 혈압에 미치는 연관성을 분석하기 위해 CHAID 알고리즘을 이용한 의사결정나무분석(decision tree analysis using the CHAID algorithm)을 이용하였다. 모든 통계적 유의성 검정은 α=0.05를 기준으로 하였다.

의사결정나무분석은 분류나무분석이라고도 하며, 분류분석(classification analysis)의 한 방법으로 의사결정규칙을 도표화해 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하고 예측하는데 이용되는 데이터 마이닝 분석기법으로 두 개 이상의 변수가 결합하여 종속변수에 어떻게 영향을 주는지를 찾아내는 알고리즘이다(Choi et al. 1998;Choi & Seo 1999). 나무구조에 의해 모형이 표현되기에 해석이 용이하며, 나무구조로부터 어떤 독립변수가 종속변수를 설명하기 위해 더 중요한지 쉽게 파악할 수 있다. 의사결정분석 방법 중 CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection)(Kass 1980) 방법은 카이제곱 통계량과 F-검정을 이용해 다지 분리로 수행(Choi & Seo 1999)하기에 양적변수와 질적변수를 동시에 분석할 수 있는 방법이다.

III. 결과 및 고찰

1. 일반사항과 비만 여부, 에너지 섭취와 식품선택 행동

Table 1은 일반사항과 비만 여부, 에너지 섭취와 식품선택 행동 간 교차분석 결과를 나타낸 것이다. 식품선택 시 영양표시 영향을 받는 대상자는 남성 74명(11.1%), 여성 125명(13.2%)으로 나타났다. 남성 대상자에서는 연령층이 낮은 집단, 가구소득 수준이 높은 집단, 교육수준이 높은 집단에서 식품선택 시 영양표시 영향을 받는 비율이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05). 여성 대상자에서는 연령층이 낮은 집단, 가구소득 수준이 높은 집단, 교육수준이 대졸 이상인 집단, 2인 이상 가구에 속한 집단에서 식품선택 시 영양표시 영향을 받는 비율이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.01).

특별한 이유로 식사조절을 하는 대상자는 남성 248명(30.8%), 여성 330명(29.6%)으로 나타났다. 남성 대상자에서는 상대적으로 연령이 낮은 집단, 도시에 거주하는 집단, 교육수준이 높은 집단, 비만인 집단에서 식사조절을 하는 비율이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05). 여성 대상자의 경우 연령층이 낮은 집단, 가구소득 수준이 높은 집단, 저체중인 집단, 2,000-2,500 kcal 미만 섭취하는 집단에서 식사조절 비율이 유의적으로 높은 것으로 나타났다(p<0.05).

2. 일반사항과 비만 여부, 생활 습관, 식품선택 행동에 따른 혈압

Table 2는 일반사항과 비만 여부, 생활 습관, 식품선택 행동에 따른 혈압 차이에 대한 분석 결과를 나타낸 것이다. 남성 대상자의 경우 농촌에 거주하는 집단, 가구소득 수준이 낮은 집단, 1인 가구, 비흡연자 집단에서 최종 수축기 혈압 평균이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.01). 여성 대상자의 경우 연령층이 높은 집단, 과거 흡연자 및 비흡연자 집단, 식품선택 시 영양표시 영향을 받지 않는 집단에서 최종 수축기 혈압 평균이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05).

최종 이완기 혈압 평균의 경우 남성 대상자에서는 연령층이 낮은 집단, 가구소득 수준이 중상과 상인 집단, 대졸 이상 집단, 저체중인 집단, 월 2-4회 음주하는 집단, 식품선택 시 영양표시 영향을 받는 집단에서 최종 이완기 혈압 평균이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05). 여성 대상자에서도 연령층이 낮은 집단, 가구소득 수준이 높은 집단, 고졸인 집단, 2인 이상 가구, 주 2회 음주하는 집단, 과도한 음주를 하는 집단, 유산소 신체활동을 실천하는 집단, 식품선택 시 영양표시 영향을 받는 집단에서 최종 이완기 혈압 평균이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05).

3. 최종 수축기 혈압 연관 요인에 대한 의사결정나무분석

Fig. 1은 식품선택 행동에 따른 최종 수축기 혈압에 대한 의사결정나무분석 결과를 나타낸 것이다. 최종 수축기 혈압 평균은 연령에 따라 유의적인 차이가 있었고(p<0.001), 만 68세 이하에서 현재 흡연 여부에 따라서 최종 수축기 혈압에 차이가 있었는데 그 중 비흡연자 집단에서 식품선택 시 영양표시 영향을 받는 집단의 최종 수축기 혈압(125.79 ± 13.20 mmHg) 평균이 식품선택 시 영양표시 영향을 받지 않는 집단의 최종 수축기 혈압(129.76 ± 15.83 mmHg) 평균보다 유의적으로 낮게 나타났다(p<0.05). Fig. 1에 나타난 모든 집단에서 주의 혈압 또는 고혈압 전 단계 범위에 포함된다. 또한, 만 68세 초과 집단 중 여성 집단의 최종 수축기 혈압 평균이 133.46 ± 15.45 mmHg, 136.17 ± 17.30 mmHg로 가장 높게 나타났다.

본 결과는 식품선택 행동이 혈압 관련 지표와 연관성을 보일 수 있음을 보여준다. 선행연구에서도 영양표시를 읽고 활용한 집단에서 고혈압 위험이 유의하게 낮게 나타났으며, 이러한 효과는 연령 및 생활습관 특성에 따라 차이를 보이는 것으로 보고되었다(Rimpeekool et al. 2017). 선행연구 결과를 고려할 때 연령이 증가할수록 식품 구매 시 영양표시 정보를 확인하는 데 어려움이 있다는 점은 본 연구에서 상대적으로 연령이 낮은 집단에서만 영양표시 영향 여부에 따른 최종 수축기 혈압 평균 차이가 관찰된 결과를 설명하는 요인으로 판단된다. 더불어 Table 1에서 확인한 바와 같이 만 75세 이상 집단에서는 식품선택 시 영양표시 영향을 받는다고 응답한 비율 자체가 낮아 고령층에서는 영양표시 영향 여부에 따른 혈압 차이를 확인하는 데 한계가 있었을 것으로 생각된다. 한편 Fig. 1에 나타난 바와 같이 모든 집단에서 주의 혈압 또는 고혈압 전 단계 범위에 포함되므로 정상범위 유지를 위한 지속적인 관리가 필요함을 보여준다. 특히 만 68세 초과 집단에서는 고혈압 전 단계에 속하는 130 mmHg 이상이며, 이 중 여성 집단의 최종 수축기 혈압 평균이 유의적으로 높게 나타나 고연령층 여성 집단을 대상으로 식품선택 행동의 관리 및 개선이 필요할 것으로 판단된다.

한편 선행연구(Shin et al. 2013)에서 흡연은 혈압을 높이는 요소로 확인된 바 있으나, 본 연구에서는 비흡연자 집단에서 최종 수축기 혈압 평균이 상대적으로 높게 나타나 일부 선행연구 결과와는 다른 양상을 보였다. 이는 조사 대상자에 따른 차이로 판단되며, 이러한 차이에 대한 원인 분석을 위해 일반사항에 따른 현재 흡연 여부에 대해 추가적인 의사결정나무분석을 실시하였다. 그 결과 성별에 따라 유의적인 차이가 나타났고(p<0.001), 남성 비흡연자 집단 비율이 20.3%, 여성 비흡연자 집단 비율이 93.5%로 남성 집단보다 여성 집단의 비흡연자 비율이 높은 것을 확인하였다. 본 연구의 Table 2에서 여성이 남성에 비해 유의적으로 높은 최종 수축기 혈압을 보였음을 고려할 때, 흡연 여부에 따른 혈압 차이는 성별의 영향을 일부 받은 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서 확인된 영양표시 영향 여부에 따른 집단 간 차이는 선행연구에서 보고된 영양표시 활용 특성과 유사한 경향을 보였다. Jin et al. (2023)의 연구에서는 고혈압 또는 당뇨병을 진단받은 대상자에서 남성과 여성 모두 연령이 낮고, 소득수준과 교육수준이 높은 경우 영양표시 활용률이 유의적으로 높게 나타났다. 또한 비만한 남성에서는 영양표시 활용이 높았으나 여성에서는 비만 여부에 따른 차이가 나타나지 않아 성별에 따른 특성이 확인되었다. Park et al.(2014)의 연구에서도 만성질환자 중 영양표시를 확인하는 남성과 여성 모두 연령이 낮고 교육수준이 높은 특성을 보여 본 연구 결과와 유사한 양상을 보였다.

또한 선행연구에서는 영양표시 활용 경험이 식습관 개선 및 고혈압 등 심혈관계 위험 감소와 관련되는 것으로 보고되었다(Campos et al. 2011;Rimpeekool et al. 2017). 그러나 본 연구의 단일요인 분석 결과에서는 남성과 여성 모두 식품선택 시 영양표시의 영향을 받는 집단에서 최종 이완기 혈압이 상대적으로 높게 나타나 이들 연구와 상반된 결과가 관찰되었다. 하지만 이러한 경향은 고혈압 또는 당뇨병 진단자에서 영양표시 활용률이 상대적으로 높게 나타났다는 선행연구(Park et al. 2014;Jin et al. 2023)의 결과와 유사한 양상을 보였다. 이는 혈압 관리의 필요성이 높은 집단에서 식품선택 과정에서 영양표시 이용이 증가했을 가능성을 고려할 수 있다. 한편 선행연구에서는 영양표시 이용 양상이 대상자의 건강 상태뿐 아니라 연령 특성에 따라 다르게 나타나는 것으로 보고되어 왔다. 고혈압, 당뇨병, 고지혈증 또는 비만과 같은 만성질환을 가진 집단에서 정상 성인에 비해 영양표시 이용률이 높은 경향을 보였으며, 이는 질환 관리 과정에서 영양정보에 대한 관심이 증가한 결과로 해석된다(Lewis et al. 2009;Post et al. 2010). 반면 만성질환자 집단에서 영양표시 이용률이 낮게 나타난 결과도 보고되었는데 이는 만성질환자 중 고령자의 비율이 높고, 고령자에서 영양표시에 대한 인지 수준이 전반적으로 낮기 때문인 것으로 확인되었다(Kim & Lee 2009;Kim et al. 2012). 실제로 연령이 증가할수록 영양표시에 대한 인식 부족과 활용의 어려움이 보고된 바 있다(Kim & Lee 2009).

본 연구에서 다룬 식품선택 행동과 관련된 식행동 변화를 적용한 선행연구에서도 혈압 개선 효과가 보고된 바 있다. Yim (2008)의 연구에서는 16주간 저염 조리 실습을 포함한 교육 프로그램을 진행한 결과 교육 후 이완기 혈압이 유의하게 감소하였다. Jung et al. (2012)의 연구에서도 저나트륨식 조리실습이 포함된 8주의 영양교육 이후 수축기 혈압이 사전 조사보다 유의하게 감소한 것으로 확인되었다. Jung et al. (2013)은 6회의 영양교육과 2회의 조리실습으로 구성된 프로그램을 실시한 결과 4회 이상 참여한 고혈압 집단에서 수축기와 이완기 혈압이 모두 유의하게 감소하였다. 이처럼 선행연구에서도 식행동 변화 또는 조리 실습을 포함한 영양교육 이후 혈압이 감소한 결과가 나타났으며, 이는 식품선택 행동이 혈압 수준과 관련될 가능성을 뒷받침하는 결과로 볼 수 있다. 다만 대부분의 선행연구에서는 영양교육이 함께 이루어졌기 때문에 이러한 혈압 변화가 교육을 통해 식품선택 행동이 변화한 결과일 것으로 추정된다.

4. 최종 이완기 혈압 연관 요인에 대한 의사결정나무분석

Fig. 2는 식품선택 행동에 따른 최종 이완기 혈압에 대한 의사결정나무분석 결과를 나타낸 것이다. 최종 이완기 혈압 평균은 연령에 따라 유의적인 차이가 나타났고(p<0.001), 만 79세 초과 집단 중 식사조절을 하는 집단에서 식사조절을 하지 않는 집단보다 최종 이완기 혈압 평균이 유의적으로 낮게 나타났다(p<0.05). 또한, 연령이 낮은 층에서 최종 이완기 혈압 평균이 80 mmHg 이상으로 주의 혈압 범위에 속하였고, 만 56세 이하 집단에서 남성의 최종 이완기 혈압 평균이 85.10 ± 10.22 mmHg로 가장 높게 나타났다.

He et al. (2013)의 연구에서 염분 제한을 포함한 식이 중재가 이완기 혈압 감소에 유의한 효과를 보인 것으로 보고된 바 있다. 선행연구에서도 고령층에서는 영양지식보다 식사요법 실천 여부가 혈압 및 건강 지표와 보다 밀접한 관련을 보이는 것으로 보고되어(Kang & Yim 2011;Kim 2019), 본 연구에서 만 79세 초과 집단에서 식사조절 실천 여부에 따라 최종 이완기 혈압 평균 차이가 관찰된 결과를 뒷받침한다. 반면 만 79세 이하 집단에서는 식사조절 여부에 따른 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 본 연구에서 적용한 의사결정나무분석의 특성상 연령에 따른 분지 이후 다른 요인으로 집단이 세분화되면서 각 집단의 표본 수가 감소하였고, 이로 인해 식사조절 효과를 통계적으로 검출하는 데 한계가 있었을 가능성을 고려할 수 있다. 최종 이완기 혈압 평균은 연령이 증가할수록 낮아지는 경향을 보였으나 만 60세 이하 집단에서는 적정범위보다 높게 나타나 50대 고혈압 환자에서 혈압 관리의 필요성이 확인되었다. 연령이 비교적 낮은 집단에서는 이완기 혈압이, 반대로 고령층에서는 최종 수축기 혈압 평균이 상대적으로 높아지는 경향을 보였으며, 이는 연령별 특성을 고려한 차별화된 혈압 관리 전략이 필요할 것으로 생각된다.

본 연구에서 식품선택 행동이 혈압과 연관이 있는 것으로 나타난 것은 식품선택 행동에 따라 고혈압 관련 영양소 섭취량에 차이가 있었기 때문으로 판단된다. 선행연구들에 따르면 나트륨과 포화지방산의 과다 섭취는 혈압 상승을 유발해 고혈압 위험을 높이는 반면 칼륨과 단백질 등 특정 영양소의 충분한 섭취는 혈압 조절에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(Hajjar et al. 2001;Appel et al. 2005). 특히 나트륨 칼륨비(Perez & Chang 2014)는 혈압과의 관련성이 높았으며, 나트륨 섭취를 줄이고 칼륨 섭취를 늘릴수록 혈압 조절에 유리하다는 결과가 꾸준히 보고되고 있다. 이처럼 영양소 섭취는 고혈압 환자의 혈압 조절과 연관이 있기에 식품선택 행동과 함께 고려해야 할 중요한 요소로 볼 수 있다. 이에 향후 연구에서는 식품선택 행동이 고혈압 관련 영양소 섭취와의 연관성을 분석하여 보다 구체적인 관리 전략을 제시할 필요가 있다.

IV. 요약 및 결론

본 연구는 국민건강영양조사 제8기 1, 2차년도 자료를 이용하여 만 50세 이상 고혈압 환자를 대상으로 식품선택 시 영양표시 영향 여부와 식사조절 여부 변수를 이용하여 식품선택 행동과 혈압 간 연관성을 분석하고, 대규모 표본을 이용한 세부집단별 차이를 확인하고자 하였다. 연구 결과 최종 수축기 혈압 평균은 만 68세 이하 비흡연자 집단 중 식품선택 시 영양표시 영향을 받는 집단에서 유의적으로 낮게 나타났으며, 최종 이완기 혈압 평균은 만 79세 초과 집단 중 식사조절을 하는 집단에서 유의적으로 낮게 나타났다. 또한 의사결정나무분석 결과 연령, 성별, 흡연 여부 등에 따라 혈압 차이가 나타났으며, 고연령층 여성 집단에서는 최종 수축기 혈압 평균이 상대적으로 높게 나타났다.

본 연구 결과, 식품선택 행동은 일부 세부집단에서 혈압 관리와 관련된 것으로 나타났으며, 선행연구에서 보고된 영양표시 활용, 저염식 실천 및 영양교육과 혈압 관리 간의 관련성과 유사한 경향을 보였다. 또한 영양표시 활용 특성은 연령 및 건강 상태에 따라 차이를 보였으며, 고령층에서는 영양표시에 대한 인식 및 활용의 어려움이 있는 것으로 나타났다. 이와 함께 나트륨과 칼륨 등 고혈압 관련 영양소 섭취 역시 혈압 조절과 관련되는 것으로 확인되어 식품선택 행동과 함께 고려해야 할 중요한 요소로 판단된다.

본 연구는 국민건강영양조사 자료를 활용한 단면연구로 수행되었기 때문에 식품선택 행동과 혈압 간의 연관성을 확인할 수 있었으나 인과관계를 규명하는 데에는 한계가 있다. 또한 본 연구에서 혈압과 식품선택 행동 간의 연관성을 일부 세부집단에서만 확인할 수 있었는데 이는 대상자 특성에 따른 집단 세분화 과정에서 혈압과 관련된 요인들이 다수인 관계로 대규모 표본임에도 불구하고 세부집단별 표본 수가 충분하지 못해 나타난 결과로 판단된다. 향후 연구에서 표본을 확대하여 분석한다면 더 많은 집단에서 유의적 연관성을 확인할 수 있을 것으로 보인다. 또한 세부집단별 식품선택 행동, 영양소 섭취, 그리고 혈압의 관련성을 규명한다면 고혈압 환자 특성에 따른 맞춤형 영양교육 전략 제안에 도움이 될 것으로 판단된다.

저자 정보

김문경(계명대학교 일반대학원 식품영양학과, 석사, 0009-0005-4028-7493)

최미경(계명대학교 식품영양학과, 교수, 0000-0001-6026-1374)

Conflict of Interest

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

Figure

<Fig. 1>.A decision tree model for systolic blood pressure.

¹⁾SBP: systolic blood pressure.

²⁾Mean ± SD.

³⁾N (%).

<Fig. 2>.A decision tree model for diastolic blood pressure.

¹⁾DBP: diastolic blood pressure.

²⁾Mean ± SD.

³⁾N (%).

Table

<Table 1>.Food choice behavior by general characteristics, obesity status and energy intake

¹⁾n (weighted %).

Variables		Male							Female
		Frequency	Nutrition label use in food choice		p-value	Dietary restriction		p-value	Frequency	Nutrition label use in food choice		p-value	Dietary restriction		p-value
		Frequency	No	Yes	p-value	No	Yes	p-value	Frequency	No	Yes	p-value	No	Yes	p-value

Age (years)	50-64	321 (47.5)1)	280 (83.9)	41 (16.1)	<0.001	228 (68.7)	93 (31.3)	<0.001	356 (38.0)	283 (76.6)	73 (23.4)	<0.001	224 (63.0)	132 (37.0)	<0.001
	65-74	325 (32.5)	298 (91.3)	27 (8.7)		223 (68.4)	102 (31.6)		418 (35.8)	375 (89.7)	43 (10.3)		296 (72.3)	122 (27.7)
	≥ 75	203 (20.0)	197 (96.5)	6 (3.5)		150 (71.9)	53 (28.1)		331 (26.2)	322 (97.5)	9 (2.5)		255 (78.6)	76 (21.4)

Place of residence	Urban	629 (79.7)	572 (88.2)	57 (11.8)	0.247	434 (67.5)	195 (32.5)	0.044	809 (78.3)	713 (86.1)	96 (13.9)	0.269	568 (70.1)	241 (29.9)	0.749
Place of residence	Rural	220 (20.3)	203 (91.5)	17 (8.5)	0.247	167 (76.2)	53 (23.8)	0.044	296 (21.7)	267 (89.3)	29 (10.7)	0.269	207 (71.4)	89 (28.6)	0.749

Income level of household	Low	259 (25.0)	242 (91.6)	17 (8.4)	0.027	190 (73.0)	69 (27.0)	0.490	459 (35.7)	433 (95.1)	26 (4.9)	<0.001	345 (76.6)	114 (23.4)	0.040
	Middle-low	242 (28.0)	224 (90.5)	18 (9.5)		174 (70.8)	68 (29.2)		296 (27.8)	268 (88.4)	28 (11.6)		203 (69.1)	93 (30.9)
	Middle-high	167 (20.2)	157 (92.0)	10 (8.0)		118 (67.4)	49 (32.6)		208 (21.8)	177 (83.7)	31 (16.3)		140 (66.6)	68 (33.4)
	High	181 (26.8)	152 (82.2)	29 (17.8)		119 (65.5)	62 (34.5)		142 (14.7)	102 (67.9)	40 (32.1)		87 (63.6)	55 (36.4)

Education	≤ Elementary school	238 (23.6)	230 (95.2)	8 (4.8)	0.005	191 (79.2)	47 (20.8)	0.011	645 (53.7)	618 (95.4)	27 (4.6)	<0.001	469 (72.8)	176 (27.2)	0.311
	Middle school	162 (17.6)	154 (92.2)	8 (7.8)		117 (70.0)	45 (30.0)		167 (14.5)	144 (84.9)	23 (15.1)		113 (69.2)	54 (30.8)
	High school	275 (34.0)	246 (88.1)	29 (11.9)		184 (66.8)	91 (33.2)		209 (22.1)	161 (77.1)	48 (22.9)		139 (68.9)	70 (31.1)
	≥ College	174 (24.8)	145 (81.5)	29 (18.5)		109 (62.5)	65 (37.5)		84 (9.7)	57 (63.8)	27 (36.2)		54 (62.5)	30 (37.5)

Number of family members	1	107 (10.2)	99 (91.6)	8 (8.4)	0.435	80 (75.4)	27 (24.6)	0.195	293 (20.8)	272 (92.1)	21 (7.9)	0.007	209 (70.6)	84 (29.4)	0.951
Number of family members	≥ 2	742 (89.8)	676 (88.5)	66 (11.5)	0.435	521 (68.5)	221 (31.5)	0.195	812 (79.2)	708 (85.4)	104 (14.6)	0.007	566 (70.4)	246 (29.6)	0.951

Obesity status	Underweight	7 (1.0)	7 (100.0)	0 (-)	0.485	5 (76.5)	2 (23.5)	0.013	11 (1.4)	11 (100.0)	0 (-)	0.196	8 (54.9)	3 (45.1)	0.011
	Normal	179 (19.7)	166 (89.3)	13 (10.7)		143 (80.2)	36 (19.8)		302 (26.5)	265 (87.0)	37 (13.0)		236 (80.3)	66 (19.7)
	Pre-obese	239 (27.9)	222 (91.3)	17 (8.7)		174 (69.7)	65 (30.3)		276 (26.7)	243 (82.6)	33 (17.4)		192 (67.9)	84 (32.1)
	Obese	424 (51.5)	380 (87.1)	44 (12.9)		279 (64.6)	145 (35.4)		516 (45.3)	461 (88.7)	55 (11.3)		339 (66.6)	177 (33.4)

Energy (kcal)	< 1,000	59 (6.4)	54 (89.8)	5 (10.2)	0.129	39 (69.0)	20 (31.0)	0.345	258 (24.3)	238 (90.5)	20 (9.5)	0.085	191 (76.3)	67 (23.7)	0.009
	≥ 1,000, < 1,500	183 (19.8)	173 (92.6)	10 (7.4)		128 (68.3)	55 (31.7)		462 (39.5)	413 (88.1)	49 (11.9)		331 (73.8)	131 (26.2)
	≥ 1,500, < 2,000	284 (33.6)	265 (91.7)	19 (8.3)		194 (65.3)	90 (34.7)		266 (24.4)	230 (83.4)	36 (16.6)		176 (62.4)	90 (37.6)
	≥ 2,000, < 2,500	169 (19.7)	146 (84.5)	23 (15.5)		128 (76.3)	41 (23.7)		88 (8.4)	75 (85.8)	13 (14.2)		56 (60.4)	32 (39.6)
	≥ 2,500	154 (20.5)	137 (84.5)	17 (15.5)		112 (69.8)	42 (30.2)		31 (3.4)	24 (71.7)	7 (28.3)		21 (71.7)	10 (28.3)

Total		849 (100.0)	775 (88.9)	74 (11.1)		601 (69.2)	248 (30.8)		1,105 (100.0)	980 (86.8)	125 (13.2)		775 (70.4)	330 (29.6)

<Table 2>.Blood pressure by general characteristics, obesity status, life style and food choice behavior

¹⁾SBP: systolic blood pressure.

²⁾DBP: diastolic blood pressure.

³⁾n (weighted %).

⁴⁾Mean ± SE.

⁵⁾Values with different alphabets are significantly different among groups at p<0.05 by Bonferroni test.

Variables		Male					Female
Variables		Frequency	SBP1) (mmHg)	p-value	DBP2) (mmHg)	p-value	Frequency	SBP (mmHg)	p-value	DBP (mmHg)	p-value

Age (years)	50-64	321 (47.5)3)	126.76 ± 0.854)	0.050	82.21 ± 0.64a	<0.001	356 (38.0)	127.77 ± 0.96c	<0.001	79.47 ± 0.51a	<0.001
	65-74	325 (32.5)	128.02 ± 0.82		73.05 ± 0.56b		418 (35.8)	132.30 ± 0.88b		74.91 ± 0.51b
	≥ 75	203 (20.0)	130.10 ± 1.27		69.54 ± 0.80c		331 (26.2)	136.70 ± 0.95a		70.76 ± 0.62c

Place of residence	Urban	629 (79.7)	127.12 ± 0.65	0.008	77.10 ± 0.52	0.061	809 (78.3)	131.70 ± 0.68	0.898	75.78 ± 0.42	0.160
Place of residence	Rural	220 (20.3)	130.67 ± 1.15	0.008	75.14 ± 0.88	0.061	296 (21.7)	131.84 ± 0.90	0.898	74.77 ± 0.58	0.160

Income level of household	Low	259 (25.0)	129.86 ± 0.955)a	0.003	73.67 ± 0.79b	<0.001	459 (35.7)	132.93 ± 0.99	0.079	72.86 ± 0.53b	<0.001
	Middle-low	242 (28.0)	129.18 ± 1.25a		75.79 ± 0.92b		296 (27.8)	131.21 ± 0.92		76.32 ± 0.61a
	Middle-high	167 (20.2)	127.60 ± 1.15ab		79.00 ± 0.90a		208 (21.8)	131.97 ± 1.57		77.60 ± 0.78a
	High	181 (26.8)	124.73 ± 1.26b		78.74 ± 0.90a		142 (14.7)	129.42 ± 1.23		77.66 ± 0.91a

Education	≤ Elementary school	238 (23.6)	126.78 ± 1.13	0.242	72.07 ± 0.69c	<0.001	645 (53.7)	132.40 ± 0.77	0.569	73.80 ± 0.43b	0.002
	Middle school	162 (17.6)	130.79 ± 1.34		76.41 ± 0.97b		167 (14.5)	131.29 ± 1.48		75.22 ± 1.03ab
	High school	275 (34.0)	127.12 ± 1.04		77.91 ± 0.85ab		209 (22.1)	131.45 ± 1.24		78.94 ± 0.72a
	≥ College	174 (24.8)	127.75 ± 1.10		79.66 ± 0.91a		84 (9.7)	129.30 ± 2.29		78.14 ± 1.17a

Number of family members	1	107 (10.2)	132.75 ± 1.65	0.002	77.03 ± 1.69	0.836	293 (20.8)	133.40 ± 0.98	0.073	73.61 ± 0.66	0.001
Number of family members	≥ 2	742 (89.8)	127.28 ± 0.60	0.002	76.66 ± 0.48	0.836	812 (79.2)	131.29 ± 0.67	0.073	76.07 ± 0.41	0.001

Obesity status	Underweight	7 (1.0)	133.30 ± 4.12	0.524	79.59 ± 5.11ab	<0.001	11 (1.4)	124.31 ± 7.92	0.151	71.51 ± 2.85	0.395
	Normal	179 (19.7)	128.59 ± 1.62		74.89 ± 1.02b		302 (26.5)	133.15 ± 1.24		74.15 ± 0.68
	Pre-obese	239 (27.9)	127.58 ± 1.15		74.58 ± 0.66b		276 (26.7)	132.98 ± 1.09		76.12 ± 0.63
	Obese	424 (51.5)	127.59 ± 0.68		78.48 ± 0.67a		516 (45.3)	130.39 ± 0.74		75.83 ± 0.48

Frequency of alcohol	None	236 (27.3)	127.93 ± 1.22	1.000	74.35 ± 0.93b	0.011	644 (54.8)	133.22 ± 0.81	0.123	74.29 ± 0.50b	0.007
	≤ 1 time/month	123 (13.2)	128.32 ± 1.40		76.00 ± 1.17ab		285 (28.8)	130.30 ± 1.03		76.62 ± 0.61a
	2-4 times/month	171 (21.6)	127.72 ± 1.26		78.31 ± 1.00a		106 (9.9)	129.58 ± 1.44		77.67 ± 0.89a
	≥ 2 times/week	319 (37.8)	127.67 ± 0.90		77.72 ± 0.68a		70 (6.6)	128.71 ± 1.98		78.35 ± 1.28a

Heavy drinking	No	849 (100.0)	127.84 ± 0.58	-	76.70 ± 0.45	-	1,026 (92.1)	131.98 ± 0.61	0.105	75.05 ± 0.37	<0.001
Heavy drinking	Yes	0 (-)	-	-	-	-	79 (7.9)	128.81 ± 1.80	0.105	81.41 ± 1.01	<0.001

Smoking status	Non-smoker	172 (20.3)	130.98 ± 1.08a	0.005	77.58 ± 0.99	0.570	1,033 (94.0)	131.92 ± 0.59a	0.021	75.51 ± 0.37	1.000
	Past smoker	473 (54.0)	127.29 ± 0.77b		76.11 ± 0.63		38 (3.1)	133.34 ± 3.16a		76.88 ± 1.39
	Current smoker	204 (25.6)	126.50 ± 1.06b		77.24 ± 0.83		34 (3.0)	123.92 ± 3.04b		75.61 ± 1.92

Aerobic physical activity	No	516 (60.5)	128.40 ± 0.74	0.231	76.72 ± 0.58	0.956	770 (68.5)	131.74 ± 0.68	0.975	75.07 ± 0.42	0.035
Aerobic physical activity	Yes	333 (39.5)	126.98 ± 0.92	0.231	76.67 ± 0.74	0.956	335 (31.5)	131.70 ± 0.96	0.975	76.62 ± 0.62	0.035

Nutrition label use in food choice	No	775 (88.9)	127.69 ± 0.60	0.479	76.30 ± 0.48	0.007	980 (86.8)	132.32 ± 0.61	0.006	75.27 ± 0.39	0.015
Nutrition label use in food choice	Yes	74 (11.1)	129.03 ± 1.81	0.479	79.86 ± 1.24	0.007	125 (13.2)	127.87 ± 1.48	0.006	77.46 ± 0.83	0.015

Dietary restriction	No	601 (69.2)	127.97 ± 0.68	0.745	76.86 ± 0.56	0.581	775 (70.4)	132.01 ± 0.70	0.431	75.41 ± 0.45	0.468
Dietary restriction	Yes	248 (30.8)	127.56 ± 1.08	0.745	76.33 ± 0.77	0.581	330 (29.6)	131.06 ± 0.99	0.431	75.91 ± 0.53	0.468

Total		849 (100.0)	127.84 ± 0.58		76.70 ± 0.45		1,105 (100.0)	131.73 ± 0.57		75.56 ± 0.36

Reference

Appel LJ, Moore TJ, Obarzanek E, Vollmer WM, Svetkey LP, Sacks FM, 1997. A clinical trial of the effects of dietary patterns on blood pressure. N. Engl. J. Med., 336(16):1117-1124
Appel LJ, Sacks FM, Carey VJ, Obarzanek E, Swain JF, Miller ER III, 2005. Effects of protein, monounsaturated fat, and carbohydrate intake on blood pressure and serum lipids: results of the OmniHeart randomized trial. JAMA, 294(19):2455-2464
Boek S, Bianco-Simeral S, Chan K, Goto K. 2012. Gender and race are significant determinants of students’ food choices on a college campus. J. Nutr. Educ. Behav., 44(4):372-378
Campos S, Doxey J, Hammond D. 2011. Nutrition labels on pre-packaged foods: a systematic review. Public Health Nutr., 14(8):1496-1506
Chang SO. 2010. Effect of a 6-month low sodium diet on the salt taste perception and pleasantness, blood pressure and the urinary sodium excretion in female college students. Korean J. Nutr., 43(5):433-442
Choi JH, Han ST, Kang HC, Kim ES. 1998. Data mining decision tree analysis using answer tree. SPSS Academy, pp 17-32
Choi JH, Seo DS. 1999. Applications of data mining decision trees. J. Korean Official Statistics, 4(1):61-83
Chung JY, Kim MJ. 2007. Using and understanding of nutrition labels and related factors among female adults in the Seoul area. Korean J. Community Nutr., 12(4):417-425
Eom JS, Lee TR, Park SJ, Ahn YJ, Chung YJ. 2008. The risk factors of pre-hypertension and hypertension of rural inhabitants in Chungnam-do. J. Nutr. Health, 41(8):742-753
Hajjar IM, Grim CE, George V, Kotchen TA. 2001. Impact of diet on blood pressure and age-related changes in blood pressure in the US population: analysis of NHANES III. Arch. Intern. Med., 161(4):589-593
He FJ, Li J, MacGregor GA. 2013. Effect of longer term modest salt reduction on blood pressure: Cochrane systematic review and meta-analysis of randomised trials. BMJ, 346:f1325
Jin MR, Kim JY, Yoon KH. 2023. The association between nutrition label utilization and disease management education among hypertension or diabetes diagnosed in Korea using 2018 Community Health Survey: a cross-sectional study. Korean J. Community Nutr., 28(1):38-47
Jung EJ, Kwon JS, Ahn SH, Son SM. 2013. Blood pressure, sodium intake and dietary behavior changes by session attendance on salt reduction education program for pre-hypertensive adults in a public health center. Korean J. Community Nutr., 18(6):626-643
Jung EJ, Son SM, Kwon JS. 2012. The effect of sodium reduction education program of a public health center on the blood pressure, blood biochemical profile and sodium intake of hypertensive adults. Korean J. Community Nutr., 17(6):752-771
Kang KH, Yim J. 2011. Predictors of participation in hypertension management education programs using data from the 2008 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Korean J. Health Policy Adm., 21(3):414-424
Kass GV. 1980. An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data. J. R. Stat. Soc. Ser. C Appl. Stat., 29(2):119-127
Kim HR, Son HG. 2012. Prevalence of hypertension and its risk factors among aged 65 and over in Korea. J. Korean Biol. Nurs. Sci., 14(4):282-290
Kim MH. 2013. Characteristics of nutrient intake according to metabolic syndrome in Korean elderly: using data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey 2010. Korean J. Food Nutr., 26(3):515-525
Kim MH. 2019. Metabolic risk and nutrient intake by nutrition education in Korean adult men: result from the 2016-2017 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Korean J. Food Nutr., 32(3):251-258
Kim MH. 2025. Analysis of dietary and lifestyle factors associated with prediabetes among middle-aged women: using data from the 9th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2022-2023). J. Korean Soc. Food Cult., 40(5):227-238
Kim MS, Kim JS, Yu JO. 2012. Factors relating to use of food labels among adults with metabolic syndrome. Korean J. Health Educ. Promot., 29(5):1-12
Kim NY, Lee JS. 2009. A study on perception and utilization of food-nutrition labeling by age in Busan residents. J. Korean Soc. Food Sci. Nutr., 38(12):1801-1810
Korea Disease Control and Prevention Agency 2019. The Eighth Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VIII-1). Korea Disease Control and Prevention Agency, Osong, Korea
Korea Disease Control and Prevention Agency 2020. The Eighth Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VIII-2). Korea Disease Control and Prevention Agency, Osong, Korea
Korea Disease Control and Prevention Agency 2025. Korea Health Statistics 2024: Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES IX-3). Korea Disease Control and Prevention Agency, Osong, Korea, pp 3-26
Lee CH, Shin JH. 2022. Effect of low sodium and high potassium diet on lowering blood pressure. J. Korean Med Assoc., 65(6):368-376
Lee ES. 2018. Effects of abdominal obesity and risk drinking on the hypertension risk in Korean adults. J. Korean Acad. Community Health Nurs., 29(3):349-358
Lee HS. 2022. Status of Korean healthy eating index and associated factors in elderly with a focus on health habits, mental health, and nutritional status: data from the 2016-2018 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. J. Korean Diet Assoc., 28(2):114-126
Lee HY, Kim MK. 2008. Dietary behavioral correlates of nutrition label use in Korean women. Korean J. Nutr., 41(8):839-850
Lee MS. 2015. The prevalence of hypertension and related nutritional risk factors of elderly living in a rural area. Korean J. Community Nutr., 20(4):291-300
Lewis JE, Arheart KL, LeBlanc WG, Fleming LE, Lee DJ, Davila EP, 2009. Food label use and awareness of nutritional information and recommendations among persons with chronic disease. Am. J. Clin. Nutr., 90(5):1351-1357
Park SG, Kim HJ, Kwon YM, Kong MH. 2014. Nutrition label use and its relation to dietary intake among chronic disease patients in Korea: results from the 2008-2009 fourth Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES-IV). Korean J. Health Promot., 14(4):131-140
Park SY, Kwon JS, Kim HK. 2018. Effect of a public health center-based nutrition education program for hypertension in women older than 50 years of age. J. Nutr. Health, 51(3):228-241
Perez V, Chang ET. 2014. Sodium-to-potassium ratio and blood pressure, hypertension, and related factors. Adv. Nutr., 5(6):712-741
Post RE, Mainous AG III, Diaz VA, Matheson EM, Everett CJ. 2010. Use of the nutrition facts label in chronic disease management: results from the National Health and Nutrition Examination Survey. J. Am. Diet Assoc., 110(4):628-632
Rhie SG, Park HA, Jung EH. 2007. The effects of nutrition education on dietary behavior, nutrition knowledge and weight control of middle school students. Korean J. Community Living Sci., 18(3):469-480
Rimpeekool W, Yiengprugsawan V, Kirk M, Banwell C, Seubsman SA, Sleigh A. 2017. Nutrition label experience, obesity, high blood pressure, and high blood lipids in a cohort of 42,750 Thai adults. PLoS One, 12(12):e0189574
Sacks FM, Appel LJ, Moore TJ, Obarzanek E, Vollmer WM, Svetkey LP, 1999. A dietary approach to prevent hypertension: a review of the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) Study. Clin. Cardiol., 22(7 Suppl III):III-6-III-10
Sacks FM, Svetkey LP, Vollmer WM, Appel LJ, Bray GA, Harsha D, 2001. Effects on blood pressure of reduced dietary sodium and the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) diet. N. Engl. J. Med., 344(1):3-10
Satia JA, Galanko JA, Neuhouser ML. 2005. Food nutrition label use is associated with demographic, behavioral, and psychosocial factors and dietary intake among African Americans in North Carolina. J. Am. Diet Assoc., 105(3):392-402
Shin ES, Kwon IS, Cho YC. 2013. Investigation of blood pressure, serum lipids, and obesity indices according to smoking status in middle-aged males. J. Korea Acad.-Ind. Coop. Soc., 14(3):1359-1366
Yim KS. 2008. The effects of a nutrition education program for hypertensive female elderly at the public health center. Korean J. Community Nutr., 13(5):640-652
Yun MJ, Kim YM. 2018. Relationship between sodium intake attitude, dietary behavior and metabolic syndrome among Koreans by gender. Korean Soc. Sci. Art, 36:183-197
Ministry of Data and Statistics. 2024. Annual report on the cause of death statistics 2024. Available from: https://mods.go.kr/board.es?mid=a10301060200&bid=218&act=view&list_no=438787, [accessed 2026.01.04.]