백내장은 고령층에서 가장 흔한 안과 질환으로, 현재 시력저하와 실명의 주 원인으로 알려져 있다[
1,
2]. 백내장수술은 전 세계적으로 고령층에서 가장 많이 시행되고 있는 수술 중 하나이며, 우리나라 또한 2011년에는 1,000명 중 8.54명, 2015년에는 1,000명 중 9.67명이 백내장수술을 받을 만큼 그 수술 빈도가 높고, 인구의 고령화로 인해 그 빈도는 더욱 더 늘어날 것으로 예측되고 있다[
3,
4].
그러나 높은 백내장수술의 성공률에도 불구하고, 수술 건수가 많기 때문에 필연적으로 합병증이 생기는 환자 또한 증가한다. 백내장수술 후에는 후낭혼탁, 낭포황반부종의 합병증 이외에도 안내염, 맥락막상강 출혈, 망막박리와 같은 심각한 합병증이 생길 수 있다[
5]. 그중 백내장수술 후 급성 안내염은 심각한 시력소실을 일으키는 대표적인 백내장 수술 후 합병증으로, 최근 보고에 따르면 백내장수술 후 발생한 급성 안내염의 비율은 0.04%에서 0.26%로 보고되고 있다[
6,
7]. 수술 기법의 발전에 따라 전 세계적으로 발생률은 점차 줄어드는 추세이나, 이환된 환자의 34%는 법적 실명 상태인 20/200 이하의 불량한 시력예후를 보이고 있다[
5-
10].
하지만, 백내장수술 후 급성 안내염의 발생은 매우 드물게 일어나기 때문에, 정확한 발생률과 위험인자를 구하기 위해서는 대단위의 연구가 필요하다. 한국에서는, 의무적으로 국민건강보험에 등록되어 있으며, 이는 국민건강보험공단의 자료를 통한 연구는 국내에서 발생하는 백내장수술 후 급성 안내염의 발생률을 대변하기에 충분하다. 따라서 본 연구는 국민건강보험공단 자료를 토대로 국내 전 국민 대상으로 2011년부터 2015년까지 5개년간의 백내장수술 후 급성 안내염의 발생률과 사회경제적 인자를 포함한 위험인자를 분석하고자 하였다.
대상과 방법
본 연구는 국민건강보험공단 자료를 이용하여 분석하였으며, 헬싱키선언(Declaration of Helsinki) 준수 및 인증된 연구윤리심의위원회(Institutional Review Board, IRB)의 심의 면제 승인을 받았다(IRB 번호: 2018-01-004-001). 2011년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 국민건강보험공단 청구자료를 이용하여 백내장으로 수정체제거술 및 일차 인공수정체삽입술(Korean Electronic Data Interchange [KEDI] code S5111, S5119 + S5117)을 시행 받은 환자군의 보험청구자료를 분석하였다. 백내장수술 청구일 후 42일(6주) 이내에 급성 안내염(Korean Classification of Disease [KCD] H44.0, H44.1)으로 안내항생제 주사(KEDI code S5070) 또는 유리체절제술(S5121)을 시행받은 청구 발생률을 술 후 급성 안내염으로 정의하였다[
7]. 이 중 위험인자 분석을 위해 보험청구자료를 기반으로 사회인구학적 요인(i.e. 나이, 성별, 거주지, 가계소득)과 기저질환(i.e. hypertension [I10-15], diabetic mellitus [E10-14], prostate hypertrophy [N40], vascular disease [I20-25, I61, I63-66, I67.2, I67.8, I69, I70, I73, I74], myopia [H52.1], eye trauma [S05], 그리고 수술 중 후 낭파열(partial vitrectomy [S5112]) 여부를 분석하였다.
범주형 변수는 빈도(%), 연속형 변수는 평균 ± 표준편차 또는 중위수로 나타냈으며, chi-square test 및 independent two-sample t-test를 통해 인구학적 분포를 안내염 발생군을 발생하지 않은 환자군과 비교하였다. 안내염 발생률은 백내장수술 후 6주 이내 급성 안내염으로 정의한 발생 건을 백내장수술 건수로 나누어 계산하였다. 안내염 발생의 위험인자를 분석하기 위해 poisson 회귀분석을 이용하여 incidence rate ratio를 추산하였다. 통계학적 유의 수준은 p<0.05로 정의하였으며, 자료의 분석은 SAS 9.2 (SAS Institute Inc., South San Francisco, CA, USA)를 사용하였다.
결 과
백내장수술 후 급성 안내염의 발생률
2011년부터 2015년까지 백내장수술 건수는 총 2,236,107안, 수술받은 환자 수는 총 1,591,176명이었다. 이 중 2,041안에서 급성 안내염이 발생하였으며, 발병 당시의 나이는 평균적으로 69.25 ± 10.20세에 발생하였고, 65세 이상에서의 발생이 1,625,139안(72.82%)을 차지했다. 총 안내염 발생 환자들 중 여성이 1,044안(51.23%)을 차지하였다.
백내장수술 후 6주 이내 급성 안내염이 발생한 환자군의 수술 전 임상 특징은
Table 1과 같다. 40세 미만의 나이(
p<0.0001), 남성(
p<0.0001), 당뇨(
p=0.0007), 전립선 비대증(
p=0.0034), 안구의 수상력(
p<0.0001), 수술 중 후낭파열(
p<0.0001)이 급성 안내염 환자에서 의미 있게 더 많았다. (
Table 1). 또한, 사회인구학적 요인들 중에서는 도심 외 주거(
p<0.0001), 가계소득(
p=0.0097) 및 수술받은 의료기관(
p<0.0001)에 따라 급성 안내염 발생에 유의미한 차이를 보였다(
Table 1).
5년 동안 백내장수술 후 급성 안내염의 발생 건수는 총 2,041안이며, 2011년부터 2015년의 총 발생률은 0.09%이다. 2011년도 발생률을 기준으로 연간 발생률을 univariate poisson regression 분석을 통하여 비교하였을 때에도 0.09-0.10%로 비교적 일정한 값을 보였다(
Table 2). 나이 및 성별에 따른 안내염 발생 분포를 비교하면, 5년 동안 발생한 2,041안의 안내염 중 51.23%는 여성에서 발생하였으며, 60세 이상에서의 발생은 총 1,611안으로 78.93%를 차지하였다(
Table 1). 백내장수술 후 안내염 발생 시기를 확인하였다. 2,041안 중 1,331안의 안내염이 백내장수술 후 1주 이내에 발생하였으며(65.21%), 2주 이후부터 안내염의 발생이 급격히 감소하였다(
Table 3).
백내장수술 후 급성 안내염 발생의 위험인자
백내장수술 후 급성 안내염 발생의 위험인자의 단변량 및 다변량 분석 결과, 수술 중 후낭파열(hazard ratio [HR] 5.564, 95% confidence interval [CI] 4.392-7.05;
p<0.0001), 남성(HR 1.402, 95% CI 1.278-1.538;
p<0.0001), 수술 전 당뇨(HR 1.235, 95% CI 1.118-1.363;
p<0.0001)가 유의미한 결과를 보였다(
Table 4). 사회경제학적 요인들 중에서는 서울 이외의 거주자, 낮은 소득 수준, 그리고 3차의료기관에서의 수술이 유의미한 결과를 보였다(
Table 4).
고 찰
본 연구는 국민건강보험공단 표본 자료를 이용하여 2011년부터 2015년까지 총 5년간 백내장수술을 받은 2,236,107안을 분석하였다. 결과에 따르면, 5년 평균 백내장수술 후 급성 안내염의 발생률은 0.09%였으며, 2011년부터 2015년까지 연간 발생률 또한 큰 변화 없이 유지되었다. 위험인자로는 수술 중 후낭파열, 남성, 수술 전 당뇨가 유의미한 결과를 보였으며, 사회경제학적 요인들 중에서는 서울 이외의 거주자, 낮은 소득 수준, 그리고 3차의료기관에서의 수술이 유의미한 결과를 보였다.
서양에서의 연구 결과에 따르면 백내장수술 후 급성 안내염의 발생률은 0.04%에서 0.26%로, 연구 대상 또는 연구 방법에 따라 그 결과의 차이가 크다(
Table 5). 한 단일기관에서 발생한 2000년부터 2004년까지 백내장수술 후 안내염은 15,920안 중 7안(0.04%)으로 나타났으며[
6], Keay et al [
8]은 미국 Medicare 자료를 이용하여 2003년부터 2004년까지 백내장수술 받은 3,280,996안 중 4,006안(0.12%)에서 급성 안내염의 발생을 확인하였다. Creuzot-Garcher et al [
7]은 French hospital discharge database 자료를 이용하여 2005년부터 2014년까지 6,371,242안 중 6,668안(0.105%)의 급성 안내염 발생률을 확인하였다. 국내에서도 전수 자료를 이용한 백내장수술 후 급성 안내염의 발생률을 분석하였으며, Kim et al [
11]은 본 연구와 마찬가지로 국민건강보험 공단의 청구자료를 이용하여, 2014년부터 2017년까지의 백내장수술을 받은 1,505,103안 중 953안(0.063%)의 급성 안내염 발생을 보고하였다. 본 논문에서는 청구된 모든 백내장수술을 분석한 반면, Kim et al [
11]의 연구에서는 안내 이물 과거력, 동반된 녹내장수술 또는 유리체절제술을 제외한 백내장수술을 분석하였기 때문에 수술의 난이도가 높고 안내염의 위험성이 높은 백내장수술을 모두 제외하여 안내염의 발생률이 본 논문의 0.09%보다 낮게 보고된 것으로 생각할 수 있다.
백내장수술을 받은 환자들의 임상적 특징에 따른 수술 후 안내염 발생을 비교하였을 때에, 40세 미만의 나이, 남성, 당뇨, 전립선 비대증, 안구의 수상력, 수술 중 후낭파열 환자에서 그 발생 빈도가 통계적으로 유의미한 차이를 보였으나, 포함된 전체 수가 많고 발생률이 낮아 임상적으로는 그 의미가 적을 수 있다.
위험인자 확인을 위해 단변량, 다변량 분석 방법을 사용하였으며, 수술 중 후낭파열, 당뇨, 남성, 도심 외 주거, 저소득, 3차의료기관에서의 수술이 단변량과 다변량 분석에서 동일하게 수술 후 급성 안내염 발생과 연관이 있었으며, 이는 각각이 독립적인 위험인자임을 뜻한다. 수술 중 후낭파열과 당뇨는 여러 연구에서 급성 안내염 발생과의 연관성이 입증되었다[
12]. 수술 중 후낭파열의 경우는 수술 시간이 길어짐에 따라 수술 중 안내로 균이 유입될 확률이 증가되는 것이 원인으로 보고되며[
12], 수술 전 당뇨는 전반적인 면역 저하로 인하여 기회감염의 가능성을 높이는 것으로 알려져 있다[
13]. 남성의 경우에는 여러 가지 가설이 제시되 었는데, 수술 후 항생제 안약 사용의 낮은 순응도, 전립선 비대증으로 인한 높은 수술적 난이도가 원인으로 생각되고 있다[
14]. 도심 외 주거 및 저소득의 경우에는 수술받는 병원의 수술 기구 또는 무균적 수술이 가능한 수술실 및 상황 등과 연관성 있을 것으로 생각된다. 본 연구에서 3차의료기관에서 급성 안내염의 발생이 1차, 2차의료기관에 비해 높은 것으로 나타났는데, 이는 난이도가 높은 백내장 또는 녹내장이나 망막수술을 병행하는 백내장 증례들이 3차의료기관으로 의뢰된다는 점을 고려해 볼 수 있으며, 이는 앞서 언급되었던 논문에서 녹내장과 망막수술을 동반한 백내장을 제외한 자료를 분석하였을 때에 1차, 2차의료기관에서 급성 안내염의 발생률이 3차의료기관에 비해 높았던 것과도 같은 맥락으로 볼 수 있다[
11].
본 연구의 제한점은 의무기록 기반이 아닌 건강보험청구 자료를 기반으로 연구를 진행하였기에 진단 분류 오류 또는 청구 누락으로 인한 오류가 있었을 수 있다. 다만, 안내염 진단의 경우 낮은 발생 및 추후 분쟁의 가능성으로 인해 진단 코드 입력에서 오류의 정도가 크지는 않을 것으로 생각된다. 또한, 백내장수술과 타 수술을 동반한 증례들을 배제하지 않았기에, 일반적인 백내장수술만 진행한 경우에서의 급성 안내염 발생률과는 차이가 있을 수 있으며, 백내장 외 안과적 요인들이 급성 안내염의 발생에 미치는 영향에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다. 마지막으로, 다른 논문에서 확인된 급성 안내염 발생의 여러 위험인자에 대한 분석이 본 연구에서 포함되지 못한 부분이 있어, 추후 이에 대한 추가적인 분석이 필요하다. 결론적으로 5년간 건강보험 전수 자료를 연구한 본 연구 결과, 국내 백내장수술 후 급성 안내염의 발생률은 0.09%이며, 위험인자로는 수술 중 후낭파열, 당뇨, 남성이 있으며, 사회인구학적 요인들 중에서는 도심 외 거주, 저소득 및 3차의료기관에서의 수술이 연관성 있는 것으로 나타났다.
Notes
This work was supported by a National Health Insurance Ilsan Hospital grant (NHIMC 2018-20-016). This study used data from the NHIS-NCS 2002-2016, which was released by the KNHIS. The authors alone are responsible for the content and writing of this article.
Table 1.
Baseline characteristics of the study population
Baseline characteristic |
Total (n = 2,236,107) |
POE (n = 2,041) |
No POE (n = 2,234,066) |
p-value*
|
Age (years) |
69.25 ± 10.20 |
67.84 ± 11.99 |
69.25 ± 10.20 |
<0.0001 |
<40 |
18,991 (0.85) |
51 (2.5) |
18,940 (0.85) |
<0.0001 |
40-54 |
179,560 (8.05) |
221 (10.84) |
179,339 (8.04) |
|
55-64 |
407,808 (18.28) |
365 (17.91) |
407,443 (18.28) |
|
65-74 |
900,263 (40.34) |
739 (36.26) |
899,524 (40.35) |
|
≥75 |
724,876 (32.48) |
662 (32.48) |
724,214 (32.48) |
|
Sex |
|
|
|
<0.0001 |
Male |
889,178 (39.84) |
994 (48.77) |
888,184 (39.84) |
|
Female |
1,342,465 (60.16) |
1,044 (51.23) |
1,341,421 (60.16) |
|
Preoperative comorbidity |
|
|
|
|
DM |
784,750 (35.09) |
789 (38.66) |
783,961 (35.09) |
0.0007 |
HTN |
1,377,463 (61.60) |
1,277 (62.57) |
1,376,186 (61.60) |
0.3691 |
Prostate hypertrophy |
308,306 (13.79) |
327 (16.02) |
307,979 (13.79) |
0.0034 |
Vascular disease |
960,337 (42.95) |
867 (42.48) |
959,470 (42.95) |
0.6694 |
Residential area |
|
|
|
<0.0001 |
Seoul (metropolitan) |
393,916 (17.67) |
276 (13.61) |
393,640 (17.68) |
|
Large city |
542,229 (24.33) |
502 (24.75) |
541,727 (24.33) |
|
Small city |
974,509 (43.72) |
926 (45.66) |
973,583 (43.72) |
|
Rural |
318,175 (14.28) |
324 (15.98) |
317,851 (14.27) |
|
Household income relative to the median (%) |
|
|
|
0.0097 |
0-25 |
359,398 (17.75) |
351 (19.29) |
359,047 (17.75) |
|
25-50 |
322,461 (15.93) |
309 (16.98) |
322,152 (15.93) |
|
50-75 |
468,391 (23.14) |
445 (24.45) |
467,946 (23.14) |
|
75-100 |
874,024 (43.18) |
715 (39.29) |
873,309 (43.18) |
|
Type of healthcare |
|
|
|
<0.0001 |
Tertiary |
179,027 (8.01) |
289 (14.16) |
178,738 (8.00) |
|
Secondary |
341,352 (15.27) |
336 (16.46) |
341,116 (15.27) |
|
Primary |
1,714,019 (76.65) |
1,415 (69.33) |
1,712,604 (76.66) |
|
Others |
1,609 (0.07) |
1 (0.05) |
1,608 (0.07) |
|
Eye characteristics |
|
|
|
|
Myopia |
327,513 (14.65) |
325 (15.92) |
327,188 (14.65) |
0.1026 |
Eye trauma |
33,070 (1.48) |
67 (3.28) |
33,003 (1.48) |
<0.0001 |
Intraoperative finding |
|
|
|
|
Anterior vitrectomy |
16,011 (0.72) |
92 (4.51) |
15,919 (0.71) |
<0.0001 |
Table 2.
Incidence and unadjusted incidence rate ratios of acute postoperative endophthalmitis after cataract surgery of in Korea from 2011 to 2015
Year |
Number of cataract surgeries |
Number of acute POE cases |
Incidence of acute POE (%) |
Univariate poisson regression
|
IRR (95% CI) |
p-value |
2011 |
427,729 |
379 |
0.09 |
Reference |
|
2012 |
416,640 |
385 |
0.09 |
1.043 (0.882-1.233) |
0.6232 |
2013 |
436,093 |
377 |
0.09 |
0.976 (0.825-1.153) |
0.7729 |
2014 |
462,945 |
394 |
0.09 |
0.961 (0.813-1.135) |
0.6359 |
2015 |
492,700 |
506 |
0.10 |
1.159 (0.988-1.359) |
0.0692 |
Total |
2,236,107 |
2,041 |
0.09 |
1.025 (0.988-1.064) |
0.1932 |
Table 3.
Duration from cataract surgery to diagnosis of endophthalmitis
|
Number of cataract surgery |
1st week POE |
2nd week POE |
3rd week POE |
4th week POE |
5th week POE |
6th week POE |
Total |
2,236,107 |
1,331 (0.060) |
295 (0.013) |
146 (0.007) |
114 (0.005) |
98 (0.004) |
57 (0.003) |
Sex |
|
|
|
|
|
|
|
Male |
889,178 |
634 (0.071) |
140 (0.016) |
80 (0.009) |
66 (0.007) |
46 (0.005) |
28 (0.003) |
Female |
1,342,465 |
696 (0.052) |
153 (0.011) |
66 (0.005) |
48 (0.004) |
52 (0.004) |
29 (0.002) |
Table 4.
Univariate and multivariate incidence rate ratios of acute postoperative endophthalmitis after cataract surgery in Korea from 2011 to 2015, derived from poisson regression analysis
Gender |
Univariate poisson regression
|
Multivariate poisson regression
|
IRR (95% CI) |
p-value |
IRR (95% CI) |
p-value |
Anterior vitrectomy |
|
|
|
|
No |
1 |
|
1 |
|
Yes |
6.82 (5.533-8.406) |
<0.0001 |
5.564 (4.392-7.05) |
<0.0001 |
Gender |
|
|
|
|
Woman |
1 |
|
1 |
|
Man |
1.471 (1.348-1.604) |
<0.0001 |
1.402 (1.278-1.538) |
<0.0001 |
DM |
1.294 (1.184-1.415) |
<0.0001 |
1.235 (1.118-1.363) |
<0.0001 |
HTN |
1.110 (1.015-1.214) |
0.0224 |
1.098 (0.993-1.213) |
0.0681 |
Age (>75 years) |
0.975 (0.885-1.075) |
0.6128 |
1.033 (0.928-1.149) |
0.5554 |
Residential area |
|
|
|
|
Seoul (metropolitan) |
1 |
|
1 |
|
Large city |
1.334 (1.152-1.545) |
0.0001 |
1.383 (1.185-1.615) |
<0.0001 |
Small city |
1.353 (1.183-1.548) |
<0.0001 |
1.412 (1.227-1.626) |
<0.0001 |
Rural |
1.403 (1.195-1.647) |
<0.0001 |
1.489 (1.256-1.766) |
<0.0001 |
Household income relative to the median (%) |
|
|
|
|
0-25 |
1 |
|
1 |
|
25-50 |
0.978 (0.839-1.14) |
0.7756 |
0.971 (0.833-1.132) |
0.7037 |
50-75 |
0.964 (0.838-1.109) |
0.6076 |
0.955 (0.83-1.099) |
0.5199 |
75-100 |
0.826 (0.727-0.939) |
0.0034 |
0.810 (0.712-0.921) |
0.0013 |
Type of healthcare |
|
|
|
|
Tertiary |
1 |
|
1 |
|
Secondary |
0.614 (0.524-0.718) |
<0.0001 |
0.600 (0.507-0.71)) |
<0.0001 |
Primary |
0.506 (0.446-0.574) |
<0.0001 |
0.512 (0.446-0.586) |
<0.0001 |
Others |
0.322 (0.045-2.494) |
0.258 |
- |
0.9995 |
Table 5.
Reported incidence of POE after cataract surgery in the researches
First author |
Location |
Database |
POE/Cataract cases (n) |
Incidence (%) |
Comment |
Miller et al [6] |
USA |
Single institute |
7/15,920 |
0.04 |
- |
Keay et al [8] |
USA |
Nationwide |
4,006/3,280,996 |
0.12 |
- |
Creuzot-Garcher et al [7] |
France |
Nationwide |
6,668/6,371,242 |
0.11 |
- |
Kim et al [11] |
Korea |
Nationwide |
953/1,505,103 |
0.06 |
Exclude combined surgery |
Current |
Korea |
Nationwide |
2,041/2,236,107 |
0.09 |
- |
REFERENCES
1) Hyman L. Epidemiology of eye disease in the elderly. Eye (Lond) 1987;1(Pt 2):330-41.
2) Klein BEK, Klein R, Moss SE. Incident cataract surgery: the Beaver Dam eye study. Ophthalmology 1997;104(Pt 2):573-80.
3) Ryu SY, Kim J, Hong JH, Chung EJ. Incidence and characteristics of cataract surgery in South Korea from 2011 to 2015: a nationwide population-based study. Clin Exp Ophthalmol 2020;48:319-27.
4) Ryu SY, Kim J, Hong JH, Chung EJ. Estimated incidence and cost projections of cataract surgery in the Republic of Korea. J Korean Ophthalmol Soc 2019;60:829-34.
5) Greenberg PB, Tseng VL, Wu WC, et al. Prevalence and predictors of ocular complications associated with cataract surgery in United States veterans. Ophthalmology 2011;118:507-14.
6) Miller JJ, Scott IU, Flynn HW Jr, et al. Acute-onset endophthalmitis after cataract surgery (2000-2004): incidence, clinical settings, and visual acuity outcomes after treatment. Am J Ophthalmol 2005;139:983-7.
7) Creuzot-Garcher C, Benzenine E, Mariet AS, et al. Incidence of acute postoperative endophthalmitis after cataract surgery: a nationwide study in France from 2005 to 2014. Ophthalmology 2016;123:1414-20.
9) West ES, Behrens A, McDonnell PJ, et al. The incidence of endophthalmitis after cataract surgery among the U.S. Medicare population increased between 1994 and 2001. Ophthalmology 2005;112:1388-94.
12) Wong TY, Chee SP. The epidemiology of acute endophthalmitis after cataract surgery in an Asian population. Ophthalmology 2004;111:699-705.