LDL-콜레스테롤의 추정: Friedewald 공식과 Martin 방법의 비교 · 2015. 11. 2. ·...

통계연구(2015), 제20권 제2호, 160-178

LDL-콜레스테롤의 추정:

Friedewald 공식과 Martin 방법의 비교

장성옥1) ‧ 손희정2) ‧ 이종석3)

요약

LDL-콜레스테롤은 심근경색이나 뇌졸중 같은 심뇌혈관질환의 주된 위험인자로서, 그 정확한 측

정값을 임상에 적용하는 것이 중요하다. 하지만 이의 측정은 실측값이 아닌 Friedewald 공식에

의한 추정값이 널리 이용되고 있다. Friedewald 공식은 비용-효과적인 장점을 가지지만, 중성지

방이 높은 수준에서 LDL-콜레스테롤을 과소평가한다는 문제점이 제기되어 왔다. 본 연구의 목적

은 Friedewald 공식의 대안으로서 최근에 제시된 Martin 방법의 성과를 평가하는 것이다. 이를

위해 국민건강영양조사 3개년(2009-2011) 자료를 이용하여 20세 이상의 성인 5,665명을 대상으

로, 중성지방 농도 400 mg/dL 미만에서 두 가지 추정 방법의 정확도를 비교하였다. Friedewald

공식은 중성지방 농도 100 mg/dL 이상과 HDL-콜레스테롤 농도 50 mg/dL 미만에서 LDL-콜레스

테롤을 과소평가하는 경향이 있었다. Friedewald 추정값과 비교했을 때, Martin 추정값들은 LDL-

콜레스테롤 실측값에 더 근접했다(p < 0.001). Friedewald 추정값의 LDL-콜레스테롤 위험수준 분

류 일치도는 82.9%인 반면, Martin 추정값들의 일치도는 85.5% 수준이었다(p < 0.001). 특히 중

성지방 농도가 200-399 mg/dL일 때 일치도를 크게 향상시켰는데, Friedewald 추정값은 70.4%인

반면 Martin 추정값들은 80% 수준이었다. 이러한 결과는 Friedewald 공식과 비교했을 때,

Martin 방법이 LDL-콜레스테롤 추정을 유의하게 개선한다는 것을 제시한다. 우리나라 국가건강

검진에서 중성지방 농도 400 mg/dL 미만인 사람들에 대해서 Friedewald 추정값을 사용하는데,

이는 전체 수검자의 98% 정도에 해당한다. 향후 Friedewald 공식을 대체할 만큼 Martin 방법이

탁월한지에 대한 다양한 표본을 이용한 타당성 평가를 통해, 국가건강검진의 LDL-콜레스테롤 추

정에 있어 새로운 방법의 채택을 고려해볼 필요가 있다.

주요용어 : LDL-콜레스테롤, Friedewald 공식, Martin 방법, 국민건강영양조사

1. 서론

심근경색이나 뇌졸중 같은 심뇌혈관질환(cardio-cerebrovascular disease)은 우리나

라 사람의 대표적인 사망원인 질환이다. 통계청의 2013년 사망원인 통계에 따르면, 사

망원인 1위인 암(28.3%)에 이어 뇌혈관질환(9.6%)과 심장질환(9.5%)은 각각 2위와 3

위이다(통계청, 2014). LDL-콜레스테롤(low-density lipoprotein cholesterol)은 심뇌혈

관질환의 주된 위험인자로서(Gaziano and Gaziano 2013; Steinberg, 2005), 그 정확한

측정값을 임상에 적용하는 것이 중요하다. 하지만 LDL-콜레스테롤의 측정은 직접 측

정이 아닌 Friedewald 공식에 의한 계산방법이 널리 이용되고 있다(Stein, 2014). 우리

1) 제1저자: 한국건강관리협회 진단검사과 연구원. 한림대학교 경영학부 박사과정.2) 공동저자: 강원대학교 의학전문대학원 부교수.3) 교신저자: 한림대학교 경영학부 교수. 한림경영연구소 소장. E-mail: [email protected]

LDL-콜레스테롤의 추정: Friedewald 공식과 Martin 방법의 비교 161

나라 국가건강검진에서 중성지방(triglyceride) 수준이 400 mg/dL 이상인 사람들에 대

해서는 LDL-콜레스테롤을 직접 측정하지만, 나머지 중성지방 400 mg/dL 미만인 사

람들에 대해서는 Friedewald 공식을 이용한 계산값을 사용하도록 되어 있다(국민건강

보험, 2015). 2013년 건강검진통계연보에 따르면, 국가건강검진에서 중성지방을 측정한

11,380,246명 중 중성지방 농도가 400 mg/dL 이상인 사람은 236,436명으로 2%에 불과

하였다(국민건강보험, 2014). 이는 수검자의 98%에 대하여 실측값이 아닌 계산값을 이

용하였다는 것을 의미한다.

Friedewald 공식의 사용에는 여러 제한점들이 있다. 공복 상태의 검체가 아니거나

중성지방의 농도가 400 mg/dL 이상인 경우(Friedewald et al, 1972), 당뇨병, 신장질

환, 간질환이 있는 환자집단에서(Kazi-Aoul and Benmiloud, 1987; Matas et al, 1994;

Hirany et al, 1997; Branchi et al., 1998), Friedewald 추정값을 신뢰할 수 없다고 알

려져 있다. 하지만 최근 연구들은 중성지방 수준 400 mg/dL 미만에서도, Friedewald

공식이 LDL-콜레스테롤을 과소추정하여 심뇌혈관질환 위험을 낮게 평가할 수 있다고

지적한다. 특히 중성지방 수준이 높은 사람(Lindsey et al., 2004; Kulkarni, 2006;

Jeong et al., 2007)과 LDL-콜레스테롤 계산값이 낮은 경우(Scharnagl et al., 2001;

Jun et al., 2008; Sibal et al., 2010)에서의 과소평가 문제점이 제기되어 왔다.

이에 따라 Friedewald 공식의 정확도를 재평가하고 이를 개선하려는 연구들이 있

어왔다(DeLong et al., 1986; NcNamara et al, 1990; de Cordova and de Cordova,

2013). 최근 Martin 등(2013)은 Friedewald 공식의 대안으로서, LDL-콜레스테롤 추정

값의 정확도를 개선하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. Friedewald 공식과 Martin

방법은 모두 총 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 중성지방의 실측값을 이용하여 LDL-

콜레스테롤을 추정한다. 하지만 Friedewald 공식은 VLDL-콜레스테롤에 대한 중성지

방(TG:VLDL-C)의 비율로 고정된 5를 적용하는 반면, Martin 방법은 중성지방과 비

-HDL-콜레스테롤의 수준에 따라 분류된 하위 집단 각각에 최적의 TG:VLDL-C 비

율을 적용하고자 한다. Martin 등(2013)은 Friedewald 공식에 비해 자신들의 방법이

LDL-콜레스테롤 위험수준 분류 일치도를 유의적으로 개선하였다고 보고하였다.

본 연구의 목적은 LDL-콜레스테롤 추정을 위한 Friedewald 공식과 Martin 방법

의 정확도를 비교하고 새로운 방법의 성과를 평가하는 것이다. 이를 위해 국민건강영

양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey, KNHANES)의 자

료를 이용하여, Friedewald 추정값과 Martin 추정값의 LDL-콜레스테롤 실측값과의

차이를 비교하고, 두 가지 추정값의 LDL-콜레스테롤 위험수준 분류 일치도를 평가하

였다. LDL-콜레스테롤 위험수준 분류는 ‘미국 콜레스테롤 교육프로그램 성인치료 패

널 III(National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III, NCEP-

ATP III)’의 지침을 수용한 국내 국민건강보험 급여기준을 따랐다.4) 이는 실제적으로

4) 현행 국내 건강보험 급여기준의 LDL-콜레스테롤 위험수준 분류는 2001년에 발표된 NECP- ATP III 지침에 따른 것이다. LDL 콜레스테롤 위험수준을 4 범주(< 100, 100-129, 130-159, 그리고 ≥ 160 mg/dL)로 구분한다. 2004년에 NECP-ATP III 지침이 일부 수정되어, 6 범주(< 70, 70-99, 100-129, 130-159, 160-189 그리고 ≥ 190 mg/dL)로 확대되었으나 이를 반영하지는 않았다.

162 장성옥 ‧ 손희정 ‧ 이종석

이상지질혈증에 대한 약물처방이 학회의 치료지침보다는 급여기준에 따라 이루어지게

되어(조영규 등, 2010), 보험급여 적용기준이 현실적인 의료행위에 영향을 미치는 중

요한 요소가 되기 때문이다.

2. 연구대상 및 방법

2.1 연구대상

본 연구는 국민건강영양조사(KNHANES) 제4기(2009)와 제5기(2010-2011)의 공개

된 자료를 활용하여 수행되었다. 국민건강영양조사는 보건복지부 질병관리본부에서

매년 주기로 시행하는 전국 규모의 단면 조사(cross-sectional survey)이다. 표본은 전

국민을 대표할 수 있도록 계층화하여 추출되는데, 특히 제4기와 제5기에는 순환표본

설계방식(rolling survey sampling)을 이용해 각 연도별로 유사한 표본이 뽑히도록 하

였다. 조사내용은 건강설문조사, 영양조사, 검진조사로 구성되며, LDL-콜레스테롤의

직접 측정이 도입된 것은 제4기 3차년도인 2009년부터이다. 대규모의 표본을 확보하

기 위해 3개년도(2009-2011)의 자료를 통합하여 분석하였다. 해당 기간 국민건강영양

조사에 참여한 20세 이상의 성인 중, 혈액검사에서 총 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤,

LDL-콜레스테롤, 그리고 중성지방에 대한 직접 측정값이 모두 있는 5,814명을 연구대

상으로 하였다. 국민건강영양조사의 수행년도와 중성지방 수준에 따른 표본의 분포는

<Table 2.1>과 같다. 2013년 국가건강검진(KNHSP) 수검자의 중성지방의 분포를 함

께 제시하였는데, 표본의 중성지방 분포와 상당히 유사했다.

<Table 2.1> Study population and KNHANES 2009-2011 by triglyceride groups

Triglycerides KNHANES

(mg/dL) 2009 2010 2011 Total 2013 KNHSP

< 50 181 ( 9.3) 146 ( 7.6) 173 ( 8.9) 500 ( 8.6) 809,023 ( 7.1)

50-99 681 (34.9) 736 (38.4) 696 (35.7) 2,113 (36.3) 4,309,872 (37.9)

100-149 506 (26.0) 471 (24.6) 514 (26.4) 1,491 (25.6) 2,985,651 (26.2)

150-199 242 (12.4) 268 (14.0) 241 (12.4) 751 (12.9) 1,524,637 (13.4)

200-399 278 (14.3) 252 (13.2) 280 (14.4) 810 (13.9) 1,514.627 (13.3)

≥ 400 61 ( 3.1) 43 ( 2.2) 45 ( 2.3) 149 ( 2.6) 236,436 ( 2.1)

Total 1,949 (100) 1,916 (100) 1,949 (100) 5,814 (100) 11,380,246 (100)

Note: Values are presented as the number of subjects with the percentage in parenthesis.

2.2 혈청지질검사와 LDL-콜레스테롤의 추정

대상자들에 대한 채혈은 최소 8시간 이상 금식 후 아침 공복 상태에서 이루어졌

고, 혈액은 검체 처리 후 냉장 보관하여 24시간 이내에 검사를 진행하였다. 총 콜레스


테롤, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, 그리고 중성지방 농도는 효소법으로 측정하

였으며, 시약은 각각 Pureauto S CHO-N, Cholestest N HDL, Cholestest-LDL, 그리

고 Pureauto S TG-N (Sekisui Medical, Tokyo, Japan)을 사용하였다. 측정 장비는

Hitachi 7600 (Hitachi, Tokyo, Japan) 자동화학분석기를 사용하였다. 비-HDL-콜레스

테롤은 총 콜레스테롤에서 HDL-콜레스테롤을 제외한 나머지 부분으로, 다음과 같이

계산하였다: [비-HDL-콜레스테롤 = 총 콜레스테롤 － HDL-콜레스테롤]. LDL-콜레

스테롤의 추정을 위해 Friedewald 공식과 Martin 방법이 사용되었다. Friedewald 공

식을 이용한 LDL-콜레스테롤 추정값을 LDL-CF라고 하고, N개 집단 분류에 기초한

Martin 방법의 LDL-콜레스테롤 추정값을 LDL-CN이라고 하면,

∙ LDL-CF = 총 콜레스테롤 － HDL-콜레스테롤 － [중성지방/5]

= 비-HDL-콜레스테롤 － [중성지방/5]

∙ LDL-CN = 비-HDL-콜레스테롤 － [중성지방/Ai], i = 1 to N

여기서 Ai는 i번째 집단 TG:VLDL-C 비율의 중위수.

Friedewald 공식의 마지막 항인 [중성지방/5]는 VLDL-콜레스테롤의 추정치로서,

VLDL-콜레스테롤에 대한 중성지방(TG:VLDL-C)의 비율이 5라고 가정한다.5) 반면

Martin 방법은 중성지방과 비-HDL-콜레스테롤의 수준에 따라 N개의 집단으로 분류

하고, 각 집단에 TG:VLDL-C 비율의 중위수(median)를 적용한다. Martin 방법을 이

용한 LDL-콜레스테롤 추정값(LDL-CN)은 집단 분류 개수를 의미하는 N을 기준으로,

다섯 가지의 추정값(LDL-C5, LDL-C10, LDL-C20, LDL-C25, 그리고 LDL-C50)을 도출

하였다. LDL-C5, LDL-C10, 그리고 LDL-C20은 각각 중성지방의 수준에 따른 5개, 10

개, 그리고 20개 집단 분류에 기초한 추정값이다. LDL-C25와 LDL-C50은 중성지방과

비-HDL-콜레스테롤 수준에 따른 25개와 50개 집단 분류에 기초한 추정값이다.

LDL-C5 추정을 위해 중성지방 수준을 5개 집단(< 50, 50-99, 100-149, 150-199, 그리

고, 200-399 mg/dL)으로 분류하였고, LDL-C10와 LDL-C20 추정을 위해 각각 중성지

방 백분위수를 이용하여 10개와 20개 집단으로 분류하였다. LDL-C25 추정을 위해 전

술한 중성지방 수준 5개 분류와 함께, 비-HDL-콜레스테롤 농도를 5개 집단(< 100,

100-129, 130-159, 160-189, 그리고, ≥ 190 mg/dL)으로 분류하였다. 마지막으로

LDL-C50 추정을 위해 전술한 중성지방 수준 10개 분류와 함께, 비-HDL-콜레스테롤

농도를 백분위수를 사용하여 5개 집단으로 분류하였다.

LDL-콜레스테롤의 실측값과 추정값들은 위험수준 분류 일치도를 평가하기 위해,

5) 총 콜레스테롤(total cholesterol)은 HDL-콜레스테롤(high-density lipoprotein cholesterol), LDL-콜레스테롤(low-density lipoprotein cholesterol), VLDL-콜레스테롤(very low-density lipoprotein cholesterol), IDL-콜레스테롤(intermediate-density cholesterol), 그리고 Lp(a)-콜레스테롤(lipoprotein(a) cholesterol)로 구성된다. 따라서 Friedewald 공식으로 계산된 LDL-콜레스테롤에는 사실 IDL-콜레스테롤과 Lp(a)-콜레스테롤이 포함되어있다. 하지만 IDL-콜레스테롤 역시 죽상동맥을 조장하므로 그 수치를 빼주지 않으며, Lp(a)-콜레스테롤은 매우 적은 수준이어서 무시하나 그 수치가 큰 경우 Friedewald 공식을 보정하기도 한다.


국내 건강보험 급여기준에 따라 LDL-콜레스테롤을 네 가지 범주(< 100, 100-129,

130-159, 그리고, ≥ 160 mg/dL)로 구분하였다. 그리고 중성지방과 HDL-콜레스테롤

수준에 따른 일치도의 변화를 파악하기 위해, NCEP-ATP III 지침을 활용하여 각각

네 가지 범주로 분류하였다. 즉 중성지방 농도는 100 mg/dL 미만, 100-149 mg/dL,

150-199 mg/dL, 그리고, 200-399 mg/dL로 구분하였다. 그리고 HDL-콜레스테롤 농도

는 40 mg/dL 미만, 40-49 mg/dL, 50-59 mg/dL, 그리고 60 mg/dL 이상으로 구분하

였다. 중성지방 농도가 200 mg/dL 이상인 경우 고중성지방혈증(hypertriglyceridemia)

으로, HDL-콜레스테롤 농도가 40 mg/dL 미만인 경우 저HDL콜레스테롤혈증(hypo-

HDL-cholesterolemia)으로 진단하게 된다.

2.3 통계분석

통계분석은 SPSS 프로그램 (version 21.0; SPSS Inc., Chicago, IL, USA)을 이용

하였고, 통계적 유의성에 대한 판단은 유의수준 0.05를 기준으로 하였다. 구체적인 분

석방법은 다음과 같다. 1) 성별에 따라 연령과 지질변수(총 콜레스테롤, HDL-콜레스

테롤, 비-HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, VLDL-콜레스테롤, 중성지방)의 평균에

차이가 있는지 파악하기 위해, 독립표본 t-검정(t-test for two independent samples)

을 수행하였다. 2) 중성지방 수준에 따른 Friedewald 추정값과 실측값의 선형관계를

파악하기 위해, 피어슨 상관관계(Pearson correlation)와 회귀분석(regression analysis)

을 실시하였다. 3) 중성지방 혹은 HDL-콜레스테롤 수준에 따라 Friedewald 추정값과

실측값의 평균의 차이를 분석하기 위해, 대응표본 t-검정(t-test for two paired

samples)을 실시하였다. 4) LDL-콜레스테롤의 Friedewald 추정값과 Martin 추정값의

정확도를 비교하기 위해서, 두 추정값 오차 절대값(|추정값 － 실측값|) 차이의 평균에

대한 대응표본 t-검정을 실시하였다. 5) 중성지방 혹은 HDL-콜레스테롤 수준에 따라

LDL-콜레스테롤 추정값과 실측값의 위험수준 분류 일치도(concordance)를 평가하기

위해, LDL-콜레스테롤 수준을 범주화하여 교차분석을 수행하였다. 6) LDL-콜레스테

롤 추정값들의 분류 일치도 차이를 비교하기 위해, 관련 비율에 대한 맥나마 정확한

검정(McNemar exact test for correlated proportions)을 수행하였다.

3. 결과

3.1 연구대상의 특성과 성별 지질 농도의 차이

연구대상 전체와 성별 구분(남성과 여성)에 따른 주요변수의 평균과 표준편차는

<Table 3.1>과 같다. 연구대상 5,814명의 평균 연령은 45.4세 이었고, 남성과 여성의

비율은 비슷한 수준이었다(남성 49.2%). 남성 집단과 여성 집단 사이에 연령, 총 콜레

스테롤, LDL-콜레스테롤을 제외한 나머지 변수들의 평균은 통계적으로 유의한 차이

가 있었다. 남성은 여성에 비해 HDL-콜레스테롤의 평균은 낮은 반면, 비-HDL-콜레


스테롤, VLDL-콜레스테롤, 그리고 중성지방의 평균은 높았다. TG:VLDL-C 비율의

전체 평균은 5.2이었고, 남성 평균은 5.7로서 여성 평균 4.8보다 높았다.

<Table 3.1> Characteristics of the subjects, overall and by gender

Gender

Overall (n = 5,814)

Male(n = 2,859)

Female(n = 2,955)

Mean (SD) Mean (SD) Mean (SD) p-value1)

Age (years) 45.4 (14.8) 45.5 (14.8) 45.3 (14.9) 0.550Cholesterol (mg/dL) Total 188.0 (36.5) 188.1 (36.3) 188.0 (36.7) 0.898

HDL-C 48.5 (11.2) 45.9 (10.7) 51.1 (11.1) < 0.001

Non-HDL-C 139.5 (36.7) 142.2 (36.7) 136.8 (36.6) < 0.001

Direct LDL-C 113.1 (32.0) 113.5 (31.7) 112.6 (32.3) 0.329

VLDL-C 26.4 (16.4) 28.7 (19.2) 24.2 (12.9) < 0.001

Triglycerides (mg/dL) 135.9 (108.5) 160.6(129.7)

112.0 (75.6) < 0.001

TG:VLDL-C ratio 5.2 (2.5) 5.7 (2.4) 4.8 (2.6) < 0.001

Abbreviations: SD, standard deviation; HDL-C, high-density lipoprotein cholesterol; LDL-C,

low-density lipoprotein cholesterol; VLDL-C, very low-density lipoprotein cholesterol; TG,

triglycerides; TG:VLDL-C ratio, ratio of TG to VLDL-C.

1) Statistical significances were tested by t-test for two independent samples.

3.2 TG:VLDL-C 비율의 분포와 중위수

<Figure 3.1>은 중성지방 농도가 400 mg/dL 미만일 때, TG:VLDL-C 비율의 분

포를 각 지질변수(중성지방, HDL-콜레스테롤, 비-HDL-콜레스테롤, 그리고 LDL-콜

레스테롤) 수준과 함께 도식화한 것이다. 검은 선은 Friedewald 공식의 TG:VLDL-C

비율인 5를 표현한 것이다. 실제 TG:VLDL-C 비율이 5보다 크면(검은 선의 위쪽 점

들), Friedewald 공식이 VLDL-콜레스테롤을 과대평가하여 LDL-콜레스테롤을 과소평

가하게 된다. 반대로 실제 TG:VLDL-C 비율이 5보다 작으면(검은 선의 아래쪽 점들),

Friedewald 공식이 LDL-콜레스테롤을 과대평가하게 된다.

N개 집단 분류에 기초한 Martin 방법의 LDL-콜레스테롤 추정값(LDL-CN)을 도출

하기 위하여, 먼저 중성지방과 비-HDL-콜레스테롤의 수준에 따라 집단을 분류(5개,

10개, 20개, 25개, 그리고 50개)하였다. <Table 3.2>는 5개와 25개 집단 분류의 기준과

각 집단의 TG:VLDL-C 비율의 중위수(median)를 제시하고 있다. 5개 집단 분류는 중

성지방의 수준만을 기준으로 이루어졌고, 중성지방 수준이 높아질수록 TG:VLDL-C

비율의 중위수가 커졌다. 25개 집단 분류는 중성지방과 비-HDL-콜레스테롤의 수준을

기준으로 이루어졌는데, 같은 중성지방 집단일 때 비-HDL-콜레스테롤의 수준이 높아

질수록 TG:VLDL-C 비율의 중위수가 대체로 작아졌다.


A. TG:VLDL-C ratio by triglycerides B. TG:VLDL-C ratio by HDL-Cholesterol

C. TG:VLDL-C ratio by non-HDL-cholesterol D. TG:VLDL-C ratio by LDL-Cholesterol

<Figure 3.1> Ratio of triglycerides to very low-density lipoprotein choelsterol (TG:VLDL-C)

when triglyceride levels are lower than 400 mg/dL

<Table 3.2> Median for the ratio of triglycerides to very low-density lipoprotein cholesterol

by triglyceride and non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) strata

Triglyceride levels (mg/dL)

Strata Non-HDL-C < 50 50 to 99 100 to 149 150 to 199 200 to 399

5-Cell Overall 2.7 4.1 5.2 5.7 6.2

25-Cell < 100 2.8 4.2 5.5 6.3 7.1

100 to 129 2.7 4.2 5.5 6.1 6.7

130 to 159 2.5 4.0 5.2 5.9 6.4

160 to 189 2.7 3.9 4.9 5.5 6.2

≥ 190 2.1 3.8 4.5 4.9 5.4

3.3 LDL-콜레스테롤 Friedewald 추정값과 Martin 추정값의 비교

중성지방 수준에 따른 LDL-콜레스테롤 Friedewald 계산값(LDL-CF)과 실측값

(LDL-CD)의 선형관계의 변화를 파악하기 위해, 피어슨 상관관계와 회귀분석을 수행

한 결과는 <Table 3.3>과 같다. 중성지방 400 mg/dL 미만에서 LDL-CF와 LDL-CD의


상관계수는 0.961이었고, LDL-CF가 LDL-CD의 변동을 설명하는 정도인 R2는 92.3%

이었다. 중성지방 농도에 따라 네 집단(< 150, 150-199, 200-399, 그리고 ≥ 400

mg/dL)으로 구분하였을 때, 상관계수는 중성지방 수준이 높아짐에 따라 각각 0.975,

0.969, 0.953, 그리고 0.822로 낮아졌다. 이에 따라 R2도 각각 95.0%, 93.9%, 90.9%, 그

리고 67.6%로 낮아졌다.

<Table 3.3> Relationship between LDL-CF and LDL-CD

TG levels Simple regression2)

(mg/dL) n R p1) a (95% CI) b (95% CI) R2

< 400 5,665 0.961 < 0.001 5.42 (4.58, 6.26) 0.95 (0.95, 0.96) 0.923

< 150 4,104 0.975 < 0.001 -0.04 (0.85, 0.76) 0.98 (0.97, 0.99) 0.950

150-199 751 0.969 < 0.001 12.18 (10.08, 14.29) 0.93 (0.91, 0.95) 0.939

200-299 810 0.953 < 0.001 22.87 (20.62, 25.12) 0.88 (0.86, 0.89) 0.909

≥ 400 149 0.822 < 0.001 57.78 (52.07, 63.50) 0.60 (0.53, 0.67) 0.676

Abbreviations: LDL-C, low-density lipoprotein cholesterol; LDL-CF, Friedewald-estimated

LDL-C; LDL-CD, directly measured LDL-C; CI, confidence interval; TG, triglycerides.

1) Statistical significance was tested by Pearson correlation analysis.

2) Regression model: LDL-CD = a + b × LDL-CF

A. Difference by triglycerides B. Difference by HDL-Cholesterol

<Figure 3.2> Difference in Friedewald-estimated and direct LDL-Cholesterol


<Figure 3.2>는 중성지방 농도 400 mg/dL 미만에서 Friedewald 계산값과 실측값

의 차이(LDL-CF － LDL-CD)의 변화를 도식화한 것이다. 두 값의 차이가 양수(+)이면

Friedewald 계산값이 LDL-콜레스테롤을 과대평가한 것이고, 음수(－)이면 과소평가한

것이다. Friedewald-계산값은 중성지방 수준이 높을수록 LDL-콜레스테롤을 과소평가

하는 경향이 있는 반면(그림 A 참조), HDL-콜레스테롤 수준이 높을수록 과대평가하

는 경향이 있었다(그림 B 참조).


<Table 3.4>는 LDL-콜레스테롤 Friedewald 계산값과 실측값의 차이(LDL-CF －

LDL-CD)의 평균에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과이다. 중성지방 농도에 따라

네 집단(<100, 100-149, 150-199, 그리고, 200-400 mg/dL)으로 구분하였을 때, 중성지

방 수준이 100 mg/dL 미만일 때는 차이의 평균이 통계적으로 유의하게 0보다 컸지

만, 나머지 중성지방 집단들에서는 차이의 평균이 유의하게 0보다 작았다. 이는 중성

지방 수준이 100 mg/dL 미만에서는 Friedewald 계산값이 LDL-콜레스테롤을 과대평

가하는 경향이 있는 반면, 중성지방 수준이 100-399 mg/dL에서는 과소평가하는 경향

이 있다는 것을 의미한다. HDL-콜레스테롤 농도에 따라 네 집단(<40, 40-49, 50-59,

그리고, ≥ 60 mg/dL)으로 구분하였을 때, HDL-콜레스테롤 수준이 50 mg/dL 미만인

집단들에서 차이의 평균이 유의하게 0보다 작았지만, 나머지 HDL-콜레스테롤 집단들

에서는 차이의 평균이 유의하게 0보다 컸다. 이는 HDL-콜레스테롤 수준이 50 mg/dL

미만에서는 Friedewald 계산값이 LDL-콜레스테롤을 과소평가하는 경향이 있는 반면,

HDL-콜레스테롤 수준이 50 mg/dL 이상에서는 과대평가하는 경향이 있다는 것을 의

미한다.

<Table 3.4> Mean comparison of Friedewald-estimated and direct LDL-Cholesterol


LDL-CF LDL-CD LDL-CF － LDL-CD

n Mean (SD) Mean (SD) Mean (SD) (95% CI) p-value1)

TG (mg/dL)

< 100 2,613 109.2 (28.5) 105.0 (28.5) 4.2 (6.3) (4.0, 4.5) < 0.001

100-149 1,491 119.1 (32.2) 119.6 (31.3) -0.6 (6.7) (-1.0, -0.2) 0.001

150-199 751 120.0 (33.1) 123.6 (31.7) -3.6 (8.2) (-4.1, -3.0) < 0.001

200-399 810 111.2 (38.1) 120.2 (35.0) -9.0 (11.6) (-9.8, -8.2) < 0.001

HDL-C (mg/dL)

< 40 1,353 111.0 (33.2) 114.9 (31.3) -3.8 (8.5) (-4.3, -3.4) < 0.001

40-49 1,958 115.1 (31.3) 116.7 (31.0) -1.6 (8.0) (-2.0, -1.2) < 0.001

50-59 1,447 114.6 (31.5) 112.6 (31.2) 2.0 (8.2) (1.6, 2.4) < 0.001

≥ 60 907 112.1 (32.1) 105.8 (33.1) 6.3 (8.3) (5.8, 6.9) < 0.001

Abbreviations: LDL-C, low-density lipoprotein cholesterol; LDL-CF, Friedewald-estimated

LDL-C; LDL-CD, directly measured LDL-C; TG, triglycerides; HDL-C, high-density lipoprotein

cholesterol.

1) Statistical significances were tested by t-test for two paired samples.

<Table 3.5>는 LDL-콜레스테롤의 Friedewald 추정값(LDL-CF)과 Martin 추정값

(LDL-C5)의 정확도를 비교하기 위해서, 두 추정값의 오차 절대값(|추정값 － 실측값|)

의 평균에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과이다. 즉 두 추정값의 실측값에 대한

오차 절대값 차이(|LDL-CF － LDL-CD| － |LDL-C5 － LDL-CD|)의 평균을 비교하였

다. 절대값을 사용한 것은 오차가 음수인 경우, 실제 오차가 큰데도 작은 것으로 왜곡


할 수 있기 때문이다. 중성지방 수준 400 mg/dL 미만에서(overall), Friedewald 추정

값보다 Martin 추정값의 오차가 통계적으로 유의하게 작았다. 이는 중성지방과 HDL-

콜레스테롤의 수준에 따라 분류한 집단들에서도 마찬가지였는데, 특히 중성지방 농도

200-399 mg/dL에서 두 추정값의 오차 차이가 가장 컸다. Friedewald 추정값의 오차

평균은 11.77인데 반해, Martin 추정값의 오차 평균은 7.67이었다.

<Table 3.5> Mean comparison of ㅣLDL-CF － LDL-CDㅣ and ㅣLDL-C5 － LDL-CDㅣ


ㅣLDL-CF － LDL-CDㅣ

ㅣLDL-C5 － LDL-CDㅣ

ㅣLDL-CF － LDL-CDㅣ－ ㅣLDL-C5 － LDL-CDㅣ

n Mean (SD) Mean (SD) Mean (SD) (95% CI) p-value1)

Overall 5,665 6.69 (5.88) 5.50 (5.20) 1.19 (4.43) (1.08, 1.31) < 0.001

TG (mg/dL)

< 100 2,613 5.82 (4.82) 4.82 (4.05) 1.00 (3.57) (0.87, 1.14) < 0.001

100-149 1,491 5.22 (4.22) 5.15 (4.26) 0.07 (0.93) (0.02, 0.12) 0.003

150-199 751 7.15 (5.28) 6.20 (5.28) 0.95 (3.82) (0.68, 1.23) < 0.001

200-399 810 11.77 (8.73) 7.67 (8.39) 4.10 (8.36) (3.53, 4.68) < 0.001

HDL-C (mg/dL)

< 40 1,353 7.21 (5.94) 5.88 (5.00) 1.34 (5.66) (1.04, 1.64) < 0.001

40-49 1,958 6.05 (5.50) 5.33 (4.80) 0.72 (4.29) (0.53, 0.91) < 0.001

50-59 1,447 5.94 (5.94) 4.83 (5.72) 1.12 (3.65) (0.93, 1.30) < 0.001

≥ 60 907 8.50 (6.07) 6.40 (5.30) 2.13 (3.50) (1.90, 2.36) < 0.001

Abbreviations: LDL-C, low-density lipoprotein cholesterol; LDL-CD, directly measured LDL-C; LDL-CF, Friedewald-estimated LDL-C; LDL-C5, Martin-estimated LDL-C by 5-cell method; TG, triglycerides, HDL-C, high-density lipoprotein cholesterol.1) Statistical significances were tested by t-test for two paired samples.

3.4 LDL-콜레스테롤 추정값들의 위험수준 분류 일치도

LDL-콜레스테롤 추정값과 실측값(LDL-CD)의 위험수준 분류 일치도를 평가하기

위해, 각 추정값과 실측값을 네 가지 위험수준(<100, 100-129, 130-159, 그리고, ≥

160 mg/dL)으로 구분하였다. <Table 3.6>은 중성지방 농도 400 mg/dL 미만에서 두

가지 LDL-콜레스테롤 추정값(LDL-CF과 LDL-C5) 각각과 LDL-CD를 위험수준 범주

에 따라 교차분석한 결과이다. 우하향 대각선 방향에 위치한 셀들은 추정값과 실측값

의 위험수준 분류가 일치한 경우이며, 이 셀들을 기준으로 오른쪽 위에 위치한 셀들

은 추정값의 위험수준 분류가 과소평가된 것이다. 예를 들어, Friedewald 추정값

(LDL-CF)이 100 mg/dL 미만으로 분류된 2,023명 중, 1,804명은 LDL-콜레스테롤 실

측값이 100 mg/dL 미만으로 일치하였으나, 나머지 219명은 실측값이 100-129 mg/dL

로서 추정값의 위험분류가 과소평가되었다. 반면에 대각선 방향에 위치한 셀들을 기

준으로 왼쪽 아래에 위치한 셀들은 추정값의 위험수준 분류가 과대평가된 것이다.


<Table 3.6> Concordance in the NCEP-ATP III guideline classification between LDL-C

estimates and LDL-CD values when triglyceride levels are lower than 400 mg/dL

LDL-CD (mg/dL)

< 100 100 to 129 130 to 159 ≥ 160

n n (%) n (%) n (%) n (%)

Total 5,665 2,034 (35.9) 2,007 (35.4) 1,164 (20.5) 460 ( 8.1)

LDL-CF (mg/dL)

< 100 2,023 1,804 (89.2) 219 (10.8) 0 0

100 to 129 2,053 229 (11.2) 1.616 (78.7) 208 (10.1) 0

130 to 159 1,140 1 ( 0.1) 172 (15.1) 893 (78.3) 74 ( 6.5)

≥ 160 449 0 0 63 (14.0) 386 (86.0)

LDL-C5 (mg/dL)

< 100 2,066 1,859 (90.0) 207 (10.0) 0 0

100 to 129 1,952 175 ( 9.0) 1.638 (83.9) 139 ( 7.1) 0

130 to 159 1,163 0 161 (13.8) 944 (81.1) 59 ( 5.1)

≥ 160 483 0 1 ( 0.2) 81 (16.8) 401 (83.0)

Abbreviations: LDL-C, low-density lipoprotein cholesterol; LDL-CD, directly measured LDL-C; LDL-CF, Friedewald-estimated LDL-C; LDL-C5, Martin-estimated LDL-C by 5-cell method.

<Table 3.7>은 Friedewald 추정값과 Martin 추정값들의 LDL-콜레스테롤 위험수

준 분류 일치도와 함께, 각 추정치의 과소평가와 과대평가 비중을 제시하고 있다. 전

술한 바와 같이, Martin 추정값(LDL-CN)으로서 LDL-C5, LDL-C10, 그리고 LDL-C20

은 각각 중성지방의 수준에 따른 5개, 10개, 그리고 20개 집단 분류를 이용한 추정값

이다. 그리고 LDL-C25와 LDL-C50은 중성지방과 비-HDL-콜레스테롤 수준에 따른 25

개와 50개 집단 분류를 이용한 추정값이다. Friedewald 추정값(LDL-CF)에 비해, 각

Martin 추정값(LDL-CN)의 중성지방 400 mg/dL 미만에서 전반적인 일치도(overall

concordance)는 유의적으로 높다. 구체적으로 LDL-CF의 일치도가 82.9%인 반면,

LDL-C5 85.5%, LDL-C10 85.5%, LDL-C20 85.7%, LDL-C25 85.8%, 그리고 LDL-C50

85.6%이었다. 전반적인 일치도에서 있어서, LDL-C5와 나머지 Martin 추정값(LDL-

CN)들의 유의적인 차이는 없었다. Friedewald 추정값과 비교했을 때, Martin 추정값의

LDL-콜레스테롤 추정의 개선은 중성지방 200-399 mg/dL에서 발생했다. 즉 LDL-CF

의 일치도가 70.4%인 반면, Martin 추정값(LDL-CN)들의 일치도는 79∼80% 수준이었

다(각각의 비교에서 p < 0.001). LDL-콜레스테롤 위험수준 분류 불일치를 과소평가와

과대평가로 구분하여 보면, Friedewald 추정값에 비해 Martin 추정값들은 모두 과소

평가와 과대평가 비중이 낮았다. 과소평가 비중은 LDL-C20이 6.8%로 가장 낮았으며,

과대평가 비중은 LDL-C50이 7.0%로 가장 낮았다.


<Table 3.7> Concordance and Discordance in the NCEP-ATP III guideline classification by Friedewald vs. Martin estimates of

low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) in relation to direct LDL-C when triglyceride levels are lower than 400 mg/dL

Concordant or DiscordantLDL-CF LDL-C5 LDL-C10 LDL-C20 LDL-C25 LDL-C50

n n (%) n (%) n (%) n (%) n (%) n (%)

Concordant 5,665 4.699 (82.9) 4,842 (85.5) 4,845 (85.5) 4,853 (85.7) 4,859 (85.8) 4,849 (85.6) p-value1)

LDL-CF < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 LDL-C5 0.882 0.447 0.145 0.716TG (mg/dL) < 100 2,613 2,231 (85.4) 2,274 (87.0) 2,276 (87.1) 2.287 (87.5) 2,284 (87.4) 2,279 (87.2) 100 to 149 1,491 1,290 (86.5) 1,298 (87.1) 1,300 (87.2) 1,297 (87.0) 1,301 (87.3) 1,305 (87.5) 150 to 199 751 608 (81.0) 622 (82.8) 626 (83.4) 620 (82.6) 627 (83.5) 623 (83.0) 200 to 399 810 570 (70.4) 648 (80.0) 643 (79.4) 649 (80.1) 647 (79.9) 642 (79.3)HDL-C (mg/dL) < 40 1,353 1,097 (81.1) 1,126 (83.2) 1,128 (83.4) 1,133 (83.7) 1,138 (84.1) 1,139 (84.2) 40 to 49 1,958 1,653 (84.4) 1,691 (86.4) 1,692 (86.4) 1,690 (86.3) 1,695 (86.6) 1,692 (86.4) 50 to 59 1,447 1,223 (84.5) 1,251 (86.5) 1,240 (85.7) 1,247 (86.2) 1,254 (86.7) 1,237 (85.5) ≥ 60 907 726 (80.0) 774 (85.3) 785 (86.5) 783 (86.3) 772 (85.1) 781 (86.1)Discordant Underestimated 5,665 501 (8.8) 405 (7.1) 396 (7.0) 386 (6.8) 402 (7.1) 422 (7.4) Overestimated 5,665 465 (8.2) 418 (7.4) 424 (7.5) 426 (7.5) 404 (7.1) 394 (7.0)

Abbreviations: LDL-C, low-density lipoprotein cholesterol; LDL-CF, Friedewald-estimated LDL-C; LDL-CN, Martin-estimated LDL-C by N-cell method; TG, triglycerides, HDL-C, high-density lipoprotein cholesterol.1) P-values for the comparison of overall concordance between LDL-C estimates were calculated by McNemar’s exact test for correlated proportions.


<Figure 3.3>은 중성지방과 HDL-콜레스테롤 수준에 따라, Friedewald 추정값과

Martin 추정값(LDL-C5)의 LDL-콜레스테롤 위험수준 분류에 있어서 과소평가와 과대

평가 비중을 비교한 것이다. Friedewald 추정값은 중성지방 수준이 증가할수록, 과소

평가 비중이 증가하는 반면 과대평가 비중은 감소했다; 반대로 HDL-콜레스테롤 수준

이 증가할수록, 과소평가 비중이 감소하고 과대평가 비중은 증가했다. Friedewald 추

정값과 비교했을 때, Martin 추정값인 LDL-C5는 높은 중성지방과 낮은 HDL-콜레스

테롤 수준에서 과소평가 비중을 낮추고 과대평가 비중을 증가시켰다. 특히 중성지방

200-399 mg/dL에서 과소평가 비중은 Friedewald 추정값이 26.0%인 반면, LDL-C5는

8.1%에 불과했다.

A. Friedewald-estimated LDL-C (LDL-CF)

B. Martin-estimated LDL-C by 5-cell method (LDL-C5)

<Figure 3.3> Underestimation and Overestimation in the NECP-ATP III guideline

classification by triglyceride and HDL-cholesterol levels

4. 고찰 및 결론

본 연구는 일반 한국인을 대표하는 국민영양조사 자료를 이용하여, LDL-콜레스테

롤 추정을 위한 Friedewald 공식과 Martin 방법의 정확도를 비교하였다. 이를 위해

중성지방 농도 400 mg/dL 미만인 5,665명을 대상으로 두 가지 방법에 의한 추정값과

실측값의 차이를 분석하였고, LDL-콜레스테롤 위험수준 분류 일치도를 평가하였다.

Friedewald 공식에 비해 Martin 방법은 LDL-콜레스테롤 추정값을 유의하게 개선하

였는데, LDL-C5를 중심으로 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 추정오차를


ㅣ실측값 － 추정값ㅣ으로 정의할 때, Martin 추정값은 Friedewald 추정값보다 오차가

유의하게 작았다. (2) Friedewald 추정값에 비해 Martin 추정값은 위험수준 분류 일치

도가 유의하게 높았다(82.9% vs. 85.5%). 특히 중성지방 농도 200-399 mg/dL에서

Martin 방법은 일치도를 크게 개선했다(70.4% vs. 80.0%). 그리고 (3) 위험수준 불일

치에 따른 오류를 과소평가와 과대평가로 구분했을 때, Martin 추정값은 Friedewald

추정값보다 과소평가와 과대평가의 오류가 모두 작았다(각각 8.8% vs. 7.1%. 그리고

8.2% vs. 7.4%). 특히 중성지방 농도 200-399 mg/dL에서 Friedewald 추정값에 비해

Martin 추정값은 과소평가 오류를 현저하게 감소시켰다(26.0% vs. 8.1%).

중성지방 수준이 400 mg/dL 이상일 때, Friedewald 추정값을 신뢰할 수 없다는

것은 잘 알려진 사실이다. 본 연구에서 Friedewald 공식에 의한 LDL-콜레스테롤의

추정값과 실측값의 상관계수는 중성지방 농도 400 mg/dL 미만에서 0.961로 매우 높

은 반면, 중성지방 400 mg/dL 이상에서는 0.822로 낮아졌다. 최근 연구들은 중성지방

400 mg/dL 미만에서도 Friedewald 추정값과 실측값에 유의한 차이가 있음을 제시한

다. 특히 중성지방 수준이 높은 경우 Friedewald 공식이 LDL-콜레스테롤을 과소평가

하는 문제점을 지적한다(Bachorik and Ross, 1995; Lindsey et al., 2004; Kulkarni,

2006). Jeong 등(2007)은 한국인 33,792명을 대상으로 한 연구에서, 중성지방의 농도가

높을수록 Friedewald 추정값의 과소평가 오류가 증가한다고 보고했다. 본 연구에서도

중성지방 수준이 높을수록 Friedewald 추정값의 과소평가 오류가 증가하여, 중성지방

농도 200-399 mg/dL에서 과소평가 비율은 26.0%에 달했다. 또한 중성지방 외에도 총

콜레스테롤, LDL-콜레스테롤 등의 수준에 따라 Friedewald 추정값의 오차가 달라진

다는 연구들도 있다(Scharnagl et al., 2001; Jun et al, 2008; Sibal et al., 2010). 한국

인 38,243명을 대상으로 한 Jun 등(2008)의 연구에서, 총 콜레스테롤이 낮은 집단에서

Friedewald 계산값의 과소평가 오류가 높았다. 본 연구에서 HDL-콜레스테롤의 수준

이 낮을수록 Friedewald 추정값의 과소평가 오류가 증가하여, HDL-콜레스테롤 농도

40 mg/dL 미만에서 과소평가 오류는 14.4%에 달했다. 이는 고중성지방혈증이나 저

HDL-콜레스테롤혈증 환자와 같은 고위험군에서, Friedewald 공식이 LDL-콜레스테롤

을 과소평가하는 오류가 증가한다는 것을 제시한다.

Friedewald 공식은 VLDL-콜레스테롤에 대한 중성지방(TG:VLDL-C)의 비율이 5

라고 가정한다. 하지만 DeLong 등(1986)은 10,483명의 대규모 표본을 사용하여, LDL-

콜레스테롤 추정에 있어 최선의 TG:VLDL-C 비율은 5가 아니라 6이라고 제시했다.

본 연구에서 중성지방 농도 400 mg/dL 미만인 한국인 5,665명의 TG:VLDL-C 비율의

중위수는 4.9로서, DeLong 등의 6보다는 Friedewald 공식의 5에 가까웠다. 하지만 실

제 TG:VLDL-C 비율은 중성지방이나 콜레스테롤 수준에 따라 달랐는데, 이러한 맥락

에서 McNamara 등(1990)은 최적의 TG:VLDL-C 비율은 중성지방 수준에 따라 다르

다고 보고했다. 또한 Martin 등(2013)은 중성지방뿐만 아니라 비-HDL-콜레스테롤 수

준에 따라 다른 TG:VLDL-C 비율을 사용할 것을 제안하였고, 900,605명의 미국인 표

본을 사용하여 180개 하위집단으로 구분하고 각 집단의 TG:VLDL-C 중위수를 제시

하였다. 그들은 이렇게 도출된 TG:VLDL-C 비율의 중위수를 적용한 LDL-콜레스테

롤 추정값(LDL-C180)이 Friedewald 추정값에 비해 위험수준 분류 일치도가 유의적으


로 높았으며, 특히 LDL-콜레스테롤 70 mg/dL 미만에서 가장 큰 일치도의 개선이 있

었다고 보고했다. Meeusen 등(2014)은 23,055명을 대상으로 한 그들의 분석 결과에

근거하여, Martin 방법이 LDL-콜레스테롤 추정값을 유의적으로 개선하였지만 그 성

과가 Friedewald 공식을 대체할 만큼 탁월한지는 불분명하다고 결론지었다. 본 연구

에서 Martin 방법은 Friedewald 공식에 비해 위험수준 분류 일치도가 유의적으로 개

선한다는 것을 확인하였고, 특히 중성지방 농도 200-399 mg/dL과 HDL-콜레스테롤

농도 40 mg/dL 미만에서 과소평가 오류를 크게 낮추었다.

본 연구에서 중성지방 농도 400 mg/dL 미만에서, Martin 추정값은 Friedewald 추

정값에 비해 과소평가와 과대평가 오류는 모두 감소했다. 하지만 높은 중성지방 수준

과 낮은 HDL-콜레스테롤 수준에서, Martin 추정값은 Friedewald 추정값에 비해 과소

평가 오류는 감소했지만 과대평가 오류가 증가했다. 중성지방 농도 200-399 mg/dL에

서 Martin 추정값은 Friedewald 추정값에 비해 과소평가 오류가 17.9% 감소한 반면,

과대평가 오류는 8.3% 증가했다. 그리고 HDL-콜레스테롤 농도 40 mg/dL 미만에서

Martin 추정값은 Friedewald 추정값에 비해 과소평가 오류가 5.8% 감소한 반면, 과대

평가 오류는 3.6% 증가했다. 과소평가는 질병에 걸린 사람을 음성 판정하는 음성오류

(false negative)를 만드는 반면, 과대평가는 질병에 걸리지 않은 사람을 양성 판정하

는 양성오류(false positive)를 발생시킨다. 고위험군에서 과대평가하는 것보다 과소평

가하는 것이 더 심각한 오류라는 측면에서, Friedewald 공식에 비해 Martin 방법이

과소평가 오류가 적다는 것은 큰 장점이 된다. 특히 국가건강검진과 같은 일반인을

대상으로 한 선별검사(screening test)에서 과대평가 오류보다 과소평가 오류가 더 위

험하다. 왜냐하면 과대평가 오류는 추가검진이나 치료목적의 실측을 통해 제거될 가

능성이 높지만, 과소평가 오류는 특별한 증세가 나타날 때까지 치료를 지연시킬 위험

이 있기 때문이다.

LDL-콜레스테롤 추정값의 오류를 제거하는 가장 좋은 방법은 실측하는 것이겠지

만, 이는 국민건강보험 재정부담의 증대라는 문제를 발생시킨다. 2015년 국가건강검진

(일반건강검진, 생애전환기 건강진단) 대상자는 21,993,435명이다(국민건강보험, 2015).

1차 수검률을 예년 수준인 70% 그리고 중성지방 400 mg/dL 미만인 비중을 98%로

가정하면, 1차 수검자 중 Friedewald 계산값으로 LDL-콜레스테롤을 측정할 사람은

15,087,496명으로 추정된다. 만약 이들의 LDL-콜레스테롤을 직접 측정한다면, 1인당

검사비용이 6,590원(2015년 기준)이므로 약 일천억 원의 비용이 추가로 소요될 것이

다. 2013년 암 검진을 포함한 국가건강검진 총 비용이 일조 원 수준이라는 것을 고려

할 때(국민건강보험, 2014), 모든 국가건강검진 참여자들에 대하여 LDL-콜레스테롤을

직접 측정한다는 것은 현실적으로 실행하기 어려운 안으로 판단된다. 따라서 Martin

방법이 Friedewald 공식보다 LDL-콜레스테롤 추정의 정확도를 개선한다면, 국가건강

검진에서 새로운 방법의 채택을 고려해 볼 필요가 있다.

이제까지 한국인을 대상으로 Martin 방법의 타당성에 관한 연구는 이루어지지 않

았다. 본 연구는 일반 한국인을 대표하는 대규모 표본을 사용하여, Friedewald 공식과

Martin 방법의 정확도를 비교함으로써 새로운 방법의 성과를 평가하였다는 의의를 갖

는다. Friedewald 공식에 비해 Martin 방법은 LDL-콜레스테롤 위험수준 분류 일치도


가 유의적으로 높았고, 특히 고중성지방혈증이나 저HDL콜레스테롤혈증 환자와 같은

고위험군에서 과소평가 오류를 크게 낮추었다. 그리고 미국인을 대상으로 한 Martin

등(2013)의 연구에서 제시한 TG:VLDL-C 비율의 중위수들과 비교할 때, 본 연구에서

한국인을 대상으로 도출한 중위수들이 상당히 다르다는 것을 확인하였다. 이는 한국

인의 LDL-콜레스테롤 추정을 위한 Martin 방법의 적용에 있어, Martin 등(2013)이

제시한 TG:VLDL-C 비율의 중위수들을 그대로 사용할 수 없다는 것을 의미한다.

본 연구의 한계는 다음과 같다. 첫째, Martin 추정값은 집단분류를 위한 변수들의

선택과 각 변수의 수준분류에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 연구에서 사용된

Martin 방법이 LDL-콜레스테롤에 대한 최선의 Martin 추정값을 얻기 위한 방법이라

는 보장은 없다. 둘째, 실측값과 추정값의 정확도 차이는 LDL-콜레스테롤의 실측 방

법에 따라 달라질 수 있다. 본 연구의 결과는 LDL-콜레스테롤 실측에 있어 균질법

(homogeneous assay)을 사용한 경우로서, 베타 정량법과 같은 다른 측정 방법이 사

용된 경우에는 상이한 결과가 제시될 수도 있다. 셋째, 실측값과 추정값의 정확도 차

이에 영향을 미칠 수 있는 지질강하제 투여 여부, 고혈압이나 당뇨병 등의 심뇌혈관

질환의 선행질환의 유병 여부 등을 고려하지 못했다. 추후 과제로는 Martin 추정값의

정확도를 개선하기 위한 TG:VLDL-C 비율에 영향을 미치는 다양한 변인에 관한 연

구와 함께, 건강보험심사평가원 등의 대규모 자료를 활용한 Martin 방법에 대한 타당

성 평가가 필요하다.

(2015년 8월 5일 접수, 2015년 9월 7일 수정, 2015년 9월 30일 채택)


참고문헌

국민건강보험 (2014). <2013 건강검진통계연보>, 국민건강보험공단.

국민건강보험 (2015). <2015 건강검진실시안내>, 국민건강보험공단.

조영규, 송홍지, 박병주, NECA-9 지질저하제 연구팀 (2010). 국내외 이상지질혈증 치

료지침의 비교 및 한국인에서의 지료지침의 적절성, <가정의학회지>,

31(3), 171-181.

질병관리본부 (2009-2011). 국민건강영양조사 제4기 3차년도 제5기 1-2차년도.

통계청 (2014). <2013년 사망원인통계>.

Bachorik, P. S. and Ross, J. W. (1995). National Cholesterol Education Program

recommendations for measurement of low-density lipoprotein cholesterol:

executive summary. The National Cholesterol Education Program

Working Group on Lipoprotein Measurement, Clinical Chemistry, 41(10),

1414-1420.

Branchi, A., Rovellini, A., Torri, A. and Sommariva, D. (1998). Accuracy of

calculated serum low-density lipoprotein cholesterol for the assessment

of coronary heart disease in NIDDM patients, Diabetes Care, 21(9),

1397-1402.

de Cordova, C. M. and de Cordova, M. M. (2013). A new accurate, simple formula

for LDL-cholesterol estimation based on directly measured blood lipids

from a large cohort, Annals of Clinical Biochemistry, 50(1), 13-19.

DeLong, D. M., DeLong, E. R., Wood, P. D., Lippel, K. and Rifkind, B. M., (1986).

A comparison of methods for the estimation of plasma low- and very

low-density lipoprotein cholesterol: the Lipid Research Clinics Prevalence

Study, The Journal of the American Medical Association, 256(10),

2372-2377.

Friedewald, W. T., Levy, R. I. and Fredrickson, D. S. (1972). Estimation of the

concentration of low-density lipoprotein cholesterol in plasma, without

use of the preparative ultracentrifuge, Clinical Chemistry, 18(6), 499-502.

Gaziano, J. M. and Gaziano, T. A. (2013). What’s new with measuring cholesterol?,

The Journal of the American Medical Association, 310(19), 2043-2044.

Hirany, S., Li, D. and Jialal, I. (1997). A more valid measurement of low-density

lipoprotein cholesterol in diabetic patients, The American Journal of Medicine, 102(1), 48-53.

Jeong, E., Cho, E. H., Bae, Y. J., Min, W. K., Koh, E. H., Kim, M. S., Park, J. Y.

and Lee, K. U. (2007). Comparison of direct measurement of LDL

cholesterol with calculation using Friedewald’s equation, Clinical Diabetes, 8(3), 253-260.

Jun, K. R., Park, H. I., Chun, S., Park, H. and Min, W. K. (2008). Effects of total


cholesterol and triglyceride on the percentage difference between the

LDL-C concentration measured directly and calculated using the

Friedewald formula, Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, 46(3),

371-375.

Kazi-Aoul, T. and Benmiloud, M. (1987). The Friedewald formula: another

restriction?, Clinical Chemistry, 33(7), 1301.

Kulkarni, K. R. (2006). Cholesterol profile measurement by VAP method, Clinics in Laboratory Medicine, 26, 787-802.

Lindsey, C. C., Graham, M. R., Johnston, T. P., Kiroff, G. G. and Freshley, A.

(2004). A clinical comparison of calculated versus direct measurement of

low-density lipoprotein cholesterol level, Pharmacotherapy, 24(2), 167-172.

Martin, S. S., Blaha, M. J., Elshazly, M. B., Toth, P. P., Kwiterovich, P. O.,

Blumenthal, R. S. and Jones, S. R. (2013). Comparison of a Novel

Method vs the Friedewald Equation for Estimating Low-Density

Lipoprotein Cholesterol Levels From the Standard Lipid Profile, The Journal of the American Medical Association, 310(19), 2061-2068.

Matas, C., Cabre, M., La Ville, A., Prats, E. Turner, P. R., Masana, L. and Camps,

J. (1994). Limitations of the Friedewald formula for estimation low-

density lipoprotein cholesterol in alcoholics with liver disease, Clinical Chemistry, 40(3), 404-406.

McNamara, J. R., Cohn, J. S., Wilson P. W. F. and Schaefer, E. J. (1990).

Calculated values for low-density lipoprotein cholesterol in the

assessment of lipid abnormalities and coronary disease risk, Clinical Chemistry, 36(1), 36-42.

Meeusen, J. W., Lueke, A. J., Jaffe, A. S. and Saenger, A. K. (2014). Validation of

a Proposed Novel Equation for Estimating LDL Cholesterol, Clinical Chemistry, 60(12), 1519-1523.

Scharnagl, H., Nauck, M., Wieland, H. and Mӓrz, W. (2001). The Friedewald

formula underestimates LDL cholesterol at low concentrations, Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, 39(5), 426-431.

Sibal, L., Neely, R. D., Jones, A. and Home, P. D. (2010). Friedewald equation

underestimates LDL-C at low concentrations in young people with and

without type 1 diabetes, Diabetic Medicine, 27(1), 37-45.

Stein, E. A. (2014). Measuring LDL Cholesterol: for Old and New Calculations, Is

There an Optimal Formula?, Clinical Chemistry, 60(12), 1466-1468.

Steinberg, D. (2005). Thematic review series; the pathogenesis of atherosclerosis;

an interpretive history of the cholesterol controversy, part III: mechanis-

tically defining the role of hyperlipidemia, Journal of Lipid Research, 46,

2037-2051.


Comparison of the Friedewald formula and the Martin

method for estimating LDL-cholesterol levels

Sungok Jang1) ․ Heejeong Son2) ․ Jeongseok Lee3)

Abstract

Low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is a major risk factor for cardio-cerebrovascular

disease such as myocardial infarction and stoke. While its accurate assessment is important,

It is typically calculated using the Friedewald formula as a cost-effective method. In the Korea

National Health Screening Program, LDL-C is calculated for subjects accounting for nearly

98% of its total participants when triglycerides are lower than 400 mg/dL. However, previous

studies have suggested that the formula underestimates LDL-C, particularly at high triglyceride

levels. In a recent study, the Martin Method as an alternative to the Friedewald formula was

proposed to improve estimation of LDL-C. The aim of this study was to compare the

performance of the Martin method and the Friedewald equation using a sample of 5,665

Korean adults with LDL-C measured by an enzymatic homogeneous assay (LDL-CD). The

Friedewald LDL-C (LDL-CF) tended to underestimate LDL-C for subjects with triglycerides of ≥

100 mg/dL and HDL-cholesterol levels of < 50 mg/dL. Based on the N strata of triglyceride

and non-HDL- cholesterol and triglyceride levels, we generated the Martin LDL-C (LDL-CN)

estimates including LDL-C5, LDL-C10, LDL-C20, LDL-C25, and LDL-C50. Compared with

LDL-CF, each of LDL-CN estimates more closely approximated LDL-CD and exhibited a

significantly higher overall concordance in the guideline risk classification with LDL-CD (p <

0.001 for each comparison). Overall concordance was 82.9% for LDL-CF, 85.5% for LDL-C5,

and 85.8% for LDL-C25. The Martin method achieved the greatest improvement in

concordance with LDL-CD at triglyceride levels of 200-399 mg/dL. In this triglyceride category,

concordance was 70.4% for LDL-CF versus 80.0% for LDL-C5. Our findings suggest that the

Martin method significantly improves LDL-C estimation when compared to the Friedewald

formula. However, the new method requires validation in various populations to evaluate

whether improvements over the Friedewald calculation are compelling enough to justify its

adoption.

Key words : LDL-cholesterol Estimation, Friedewald’s Formula, Martin’s Method,

The Korea National Health and Nutrition Examination Survey

1) Researcher, Department of Diagnostic Laboratory Medicine, Korea Association of Health Promotion. Graduate Student, School of Business Administration, Hallym University.

2) Associate Professor, School of Medicine, Kangwon National University.3) (Corresponding author) Professor, School of Business Administration, Hallym University.

E-mail: [email protected]

LDL-콜레스테롤의 추정: Friedewald 공식과 Martin 방법의 비교 · 2015. 11. 2. ·...

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