지리가중회귀모형을 이용한 지역사회 특성과 우울증의 관계 분석

Abstract

국민의 건강을 보호하고 증진시키기 위해 국가는 1995년 국민건강증진법을 제정하고 이를 근거로 2011년 제3차 국민건강증진종학계획인 Health Plan 2020을 발표하였다. Health Plan 2020은 「온 국민이 함께 만들고 누리는 건강세상」을 비전으로 삼고 건강수명의 연장과 건강형평성 확보를 총괄 목표로 하고 있다. 건강형평성의 확보는 건강불균등을 해소하여 건강수준을 상향평준화하는 것이며 불균등은 지역에 따라 흔하게 나타나고 있다. 이는 각 지역마다 서로 다른 개인들이 모여 살기 때문에 지역 간 차이가 발생한다는 구성적 요인과 지역마다 개인의 건강 수준에 영향을 미치는 사회적, 물리적 환경의 특성이 다르기 때문에 개인의 건강 수준에 차이를 발생시킨다는 맥락적 요인으로 설명할 수 있다 실제로 많은 건강지표 및 건강결정요인이 지역별 차이를 보이고 있다. 그럼에도 불구하고 여러 건강수준에 대한 지역별 요인 분석에 관한 연구사례는 드문 실정이며 국내 지역간 변이 요인에 대한 연구는 만성질환을 주로 다루고 있다. 오늘날 건강을 위협하는 비감염성질환 중 만성질환은 현재, 많은 사람들이 관심을 가지고 국가차원에서 꾸준히 관리하는 단계에 이르렀다. 이에 비해 정신질환은 개인 수준에서 뿐만 아니라 사회적 문제로 대두되고 있음에도 불구하고 그 심각성에 대한 인지율 및 관리율이 낮은 실정이다. 특별히 정신질환 중 가장 흔한 우울증의 경우 집단의 특성간 발생 현황에 차이를 보이고 있어 지역별 접근을 통한 연구가 요구된다. 이의 필요성에 따라 본 연구에서는 우울증의 지역적 변이요인을 분석하여 지역별 중재가 필요한 건강결정요인을 파악하고, 나아가 우울증 사례뿐만 아니라 보건영역에서 지역적 차이를 고려하여야 하는 다른 건강수준 사례에도 적용이 가능하도록 연구방법론 및 연구결과제시 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 2011년, 2013년 지역사회건강조사 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 통해 지역별 건강행태, 이환, 사회․물리적 환경과 우울증의 연관성을 분석하였다. 변수선정은 1단계로 지역사회건강조사 자료 중 기존 연구에서 우울증과 관련 있는 것으로 판단된 지표를 우선적으로 선별 하였으며 2단계에서 상관분석을 통해 우울증과 상관성이 있는 변수를 분석대상에 포함시켰다. 이의 변수들에 대해 Moran의 I 지수를 산출하여 공간적 자기 상관성을 확인하였고 공간적 지리가중회귀분석의 타당성을 판단하여 ArcGIS 10.1을 사용하여 지리가중회귀분석을 시행하였다. 지리가중회귀분석은 다중공선성에 대한 엄격한 기준이 적용되므로 모형에 포함되는 변수에 영역별 편향이 없도록 변수들을 건강행태, 이환, 사회․물리적 환경 영역으로 분류하여 각각 지리가중회귀분석을 실시한 후 영역별 영향력이 큰 변수들을 선별하여 최종모형을 구성하였다. 1단계 변수 선정을 통해 선별한 지역사회건강조사 지표 중 50개 지표의 상관분석 결과 5% 유의수준에서 통계적으로 유의하게 연관성을 보인 변수는 흡연영역 2개, 음주영역 3개, 신체활동 및 운동 영역 4개, 식생활 영역 2개, 정신건강 영역 3개, 이환영역 8개, 의료서비스 영역 1개, 사회․물리적 환경 10개로 총 33개 변수를 인과분석의 대상 변수로 선정하였다. 종속변수 외 33개의 변수는 대부분 통계적으로 유의하게 공간적 양의 자기상관관계를 보였으며 종속변수로 사용되는 우울감 경험률의 경우 Moran의 I 지수가 0.34로 군집성이 있음을 확인하였다. 변수들을 건강행태, 이환, 사회․물리적 환경 영역으로 분류하여 각각 지리가중회귀분석을 실시한 결과, 건강행태 영역에서는 모든 지역에서 아침식사 빈도 주 1~2회 변수가 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났으며 그 다음으로는 지역에 따라 간접흡연 노출률 또는 스트레스 인지율이 영향을 미치는 것으로 보였다. 이환영역에서 우울증에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 심근경색증이었으며 다른 지역에 비해 서울특별시, 경기도, 강원도 지역이 상대적으로 높게 나타났으며 남부 지역에서 낮게 나타났다. 사회․물리적 환경 영역에서는 지역사회 신뢰 환경이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 신뢰가 낮을수록 우울증이 높아진다는 결과가 도출되었다. 영역별 영향이 높은 변수들로 최종 모형을 구성하여 분석한 결과, 우울증에 영향을 미치는 순위에 따라 ① 심근경색 평생 의사진단 경험률 > 알레르기성비염 평생 의사진단 경험률 > 아침식사 빈도 주 1~2회 > 스트레스인지율 > 대중교통 환경 ② 심근경색 평생 의사진단 경험률 > 아침식사 빈도 주 1~2 >, 알레르기성비염 평생 의사진단 경험률 > 스트레스인지율 > 대중교통 환경과 같이 2개 그룹으로 분류할 수 있었다. 분류 결과, 경상북도와 경상남도의 동부 지역을 제외한 전 지역이 그룹 ①에 해당하였다. 모든 분석은 지리가중회귀분석의 타당성확인 및 변수별 유의성 검정을 위해 OLS 회귀분석값과 비교하였으며 R2와 AIC를 통해 OLS회귀분석 모형의 사용보다 지리가중회귀모형의 사용이 적합함을 확인하였다. 본 연구에서 지역별 특성을 고려하여 시군구 단위의 생태학적 연구 자료를 분석한 결과 우울증을 비롯한 지역단위보건관련지표는 지역별 군집 특성이 있었으며 지역별 건강행태, 이환, 사회․물리적 환경은 지역의 우울증 발생과 유의미한 연관성이 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 우울증과 연관성이 있는 지표의 우선순위는 지역별 차이가 있음이 밝혀졌다. 또한 연구에서 통계적으로 유의하게 우울증과 연관이 있다고 밝혀진 여러 변수들은 기존의 연구 사례와 동일한 방향의 해석이 가능하였으며 이들의 지역적 특성에 따른 우선순위를 제시했다는 점에서 연구의 의의가 있다. 나아가 공중 보건 영역의 의미 있는 다른 사례에 동일한 연구방법론 및 연구결과 제시 방안을 적용함에 따라 지역의 건강수준향상 프로그램 개발에 유용한 기초자료의 제공을 기대할 수 있다.