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[논문리뷰] 평발, 병무청마다 판정률 7배 차이
56만명 대한민국 19세 남자 데이터로 본 지역별 평발 유병률 차이
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Mar 01. 2025
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Ryu, Seung Min, et al. "Prevalence of flatfoot among young Korean males and the correlation among flatfoot angles measured in weight-bearing lateral radiographs." Medicine 101.30 (2022).
원문: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35905246/
0. 개인적 평가
0.1. 연구배경 및 주요 발견
- 대한민국 병무청 신체검사 결과 병무청마다 평발 판정률이 지역별로 최대 7배까지 차이가 나는 놀라운 결과 발견
- 서울 내에서도 한강을 기준으로 이남과 이북에 간 평발 판정률 차이가 뚜렷하게 나타남
- 같은 질환에 다른 판정 - 지역별 판정의 형평성 문제 제기
- 56만 명이라는 대규모 코호트를 통해 평발 유병률의 객관적 데이터 처음 확보
- 기존에 알려진 평발 유병률보다 낮은 실제 유병률(2.9%) 확인
- BMI와 평발 간의 상관관계 입증으로 예방 전략 수립 가능
0.2. 연구의 의의 및 한계
- 평발 진단의 지역별 편차 문제를 과학적으로 증명한 첫 연구
- 군 징병 과정에서 해당기간 족부변형으로 보충역 판정받는 0.68%의 청년들에게 직접적 영향
- 이 연구는 인공지능 연구는 아니지만, 병무청 병역판정 전담의사로 복무하면서
관찰자 간 일치도와 관찰자 내 일치도의 문제를 발견하고 전체 유병률을 조사해 보고자
정부에 정보공개를 신청하여 획득한 자료로 논문을 작성함
(관련 글: https://brunch.co.kr/@smryuphd/47)
0.3. 비하인드 스토리
- 병무청 수검자들은 기본적으로 실제 통증보다 과장되게 표현하는 경향이 있어서,
이 점이 오히려 통계수치 반영에는 더 정확하게 작용했다고 생각함.
- 병무청 판정의사 출신 3인이 자료를 모아서 이 논문을 작성하였습니다.
- 본 연구가 이후 X-ray 영상에서 인공지능을 활용한 평발 각도 자동 측정 연구의 기초가 됨
- 현재 구글 스칼라 (Google scholar) 기준 13회 인용되었습니다.
- 통계자료 분석 중심이라 증상 유무에 따른 평발 구분이 이루어지지 않은 점이 명확한 한계점으로, 이 한계점 때문에 임상저널에서 11번의 투고 후 reject 이후에 12번째 투고만에 accept 됨 (아래 그림)
- 구글에 영어로 한국의 평발 유병률이 얼마인지를 물어보면 제 연구를 참조하여 수치를 제시해 줍니다.
- 공익적인 의미가 있다고 판단되어 기사가 나기도 하였습니다.
https://n.news.naver.com/mnews/article/014/0004876255?sid=102
1. 연구 배경 및 목적
1.1. 임상적 문제점
- 평발은 걷는 동안 피로와 통증을 유발하며, 증상이 없어도 장거리 보행 시 중족골 골절 위험 증가
- 성인 평발은 보통 후경골건 기능장애로 발생하지만 소아기 유연성 평발에서 이어지는 경우도 많음
- 객관적인 평발 진단 방법으로 체중부하 측면 방사선 촬영이 가장 신뢰할 수 있음
1.2. 연구의 필요성
- 아시아 인구에서 특정 연령대 전체를 대상으로 한 평발 유병률 데이터 부족
- 거골-중족골 각도(TMA)와 종골 경사각(CPA) 간의 상관관계에 대한 이해 필요
- 국가적 대규모 코호트 연구를 통한 객관적 데이터 확보 필요
1.3. 연구 목적
- 19세 한국 남성의 체중부하 측면 방사선 촬영을 통한 평발 유병률 파악
- 평발 각도 간의 상관관계 분석
- BMI와 평발 간의 관계 규명
2. 연구 방법
2.1. 연구 설계
- 2018년 4월부터 2020년 4월까지 지방 병무청에서 시행된 징병검사 데이터 분석
- 대한민국 병역법에 따른 만 19세 남성 의무검사 자료 활용
- 전체 19세 남성 인구의 97.5% 포함(56만 명)
2.2. 연구 대상
- 총 560,141명의 19세 한국 남성
- 자가 설문에서 평발 증상이 있다고 응답한 20,989명(3.7%)에 대해 X선 검사 시행
2.3. 주요 변수
- 거골-중족골 각도(TMA): 정상 -6°~6°, 경도 평발 6°~15°, 중등도-중증 평발 15° 이상
- 종골 경사각(CPA): 정상 17°~25°, 경도 평발 10°~17°, 중등도-중증 평발 10° 미만
- 체질량지수(BMI)
그림 1. 거골-중족골 각도(A)와 종골경사각(B) 측정 예시2.4. 분석 방법
- 피어슨 상관계수와 산점도 매트릭스를 통한 평발 각도 간 상관관계 분석
- 평발 유무에 따른 BMI 차이 분석을 위한 일원배치분산분석(one-way ANOVA)
3. 연구 결과
3.1. 대상자 특성
- 자가 설문 후 X선 검사에서 16,102명(2.9%)이 평발로 최종 진단
- 이 중 5,265명(0.9%)이 중등도-중증 평발로 확인됨 -> 보충역 (4급) 판정
★3.2. 지역별 평발 유병률
- 10,000명 이상 검사 지역 중 부산이 가장 높은 유병률(5.2%)
- 서울 북부가 가장 낮은 유병률(1.2%)
- 주요 발견: 같은 서울 내에서도 한강 이남(서울 1)이 한강 이북(서울 2)보다 평발 보충역 판정률이 매년 높게 나타남 (중등도 이상 평발)
- 전체 평발 유병률 범위: 1.2%~5.7%
- 중등도-중증 평발 유병률 범위: 0.5%~1.7%
그림 2. 전체 평발(A)과 중등도 이상(B) 지역별 유병률 통계3.3. 각도 간 상관관계 분석
- TMA와 CPA 간 상관계수: 0.342~0.449(모든 P값 < 0.001)
- 양측 TMA 간 상관계수: 0.709(P < 0.001)
- 양측 CPA 간 상관계수: 0.746(P < 0.001)
- 예상보다 낮은 TMA와 CPA 간의 상관관계 확인
3.4. BMI와 평발의 관계
- 평발 그룹에서 BMI와 TMA 간 상관계수: -0.124(P < .001)
- 평발 그룹에서 BMI와 CPA 간 상관계수: 0.019(P < .05)
- 자가 보고된 발 변형이 있는 사람들이 발 변형이 없는 그룹보다 BMI가 유의하게 높음
4. 결론 및 의의
4.1. 주요 발견
- 한국 19세 남성의 평발 유병률은 2.9%, 중등도-중증 평발은 0.9%
- 지방 병무청마다 평발 판정률이 최대 7배까지 차이나는 심각한 문제 발견
- 평발 진단 각도 간 상관관계는 예상보다 낮음(상관계수 0.342~0.449)
- BMI가 높을수록 평발 발생 가능성 증가
4.2. 임상적 의의
- 객관적 방사선 측정에 기반한 첫 대규모 한국인 평발 유병률 제시
- 평발 치료 및 예방을 위한 BMI 관리의 중요성 확인
- 지역별 평발 판정 격차 문제 제기로 진단 기준 표준화 필요성 제시
- 군 병역 판정 시 평발 진단을 위한 객관적 기준 마련에 기여
4.3. 연구 한계
- 증상 유무에 따른 평발 구분이 이루어지지 않음
- 19세 남성으로 한정되어 여성과 다른 연령대 결과 확인 불가
- 다른 인종과의 직접적 비교 어려움