목적: 본 연구의 목적은 우리나라 자살 사망률의 지역 간 변이를 살펴보고 변이에 영향을 미치는 요인을 확인한다.
방법: 본 연구는 통계청에서 제공하는 2010-2014년 사망원인 통계와 질병관리본부에서 제공하는 2010년 지역사회 건강조사 자료, 통계청에서 제공하는 e-지방지표 자료를 이용하였다. ...
목적: 본 연구의 목적은 우리나라 자살 사망률의 지역 간 변이를 살펴보고 변이에 영향을 미치는 요인을 확인한다.
방법: 본 연구는 통계청에서 제공하는 2010-2014년 사망원인 통계와 질병관리본부에서 제공하는 2010년 지역사회 건강조사 자료, 통계청에서 제공하는 e-지방지표 자료를 이용하였다. 종속변수는 ICD-10의 의도적 자해(X60-84)의 사망률이다. 독립변수는 사회․경제적 요인, 건강관련 요인, 사회통제 요인으로 나누었으며 각각 요인에 관련된 변수를 추가하였다. 사회․경제적 요인에는 1인 가구비율, 재정자립도, 복지분야 지출수준이며, 건강관련 요인으로는 흡연율, 고위험 음주율, 우울감 경험률, 연간 사고중독 건수율, 주관적 건강수준 인지율이다. 사회통제 요인으로는 인구밀도와 이혼율로 구성하였다. 지역 간 변이를 확인하기 위해 EQ(Extremal Quotient)를 사용하였으며 관련요인을 확인하기 위해 상관분석과 다중 선형회귀분석을 실시하였다. 다중 선형회귀분석은 위계적 회귀분석을 실시하여 1단계는 사회․경제적 요인, 2단계는 사회․경제적 요인과 건강관련 요인 그리고 3단계에서는 사회․경제적 요인, 건강관련 요인에 사회통제 요인을 추가하여 분석을 실시하였다. 모든 통계분석은 SPSS를 사용하였으며 신뢰수준은 95%이다.
결과: 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 총 252개의 행정구역으로 구분하였으며 2010-2014년 자살 사망률은 인구 10만 명당 142.7명이며 최고로 높은 지역은 강원도 홍천군으로 217.8이며 가장 낮은 지역은 경기도 과천시로 75.5명이다. EQ는 최대값과 최소값으로 나눈 값으로 2.89로 EQ값이 1이상일 경우 변이가 있은 것으로 보아 자살의 지역 간 변이를 확인하였다. 관련요인을 확인하기 위해 상관분석을 수행한 결과 흡연(0.407), 고위험 음주율(0.153), 이혼율(0.178)은 지역 간 자살 사망률과 양의 상관관계를 보였고, 재정자립도(-0.435), 복지분야 지출수준(-0.385), 인구밀도(-0.434)는 음의 상관관계를 나타냈다. 다중 선형회귀 분석 결과 설명력은 44.3%이며 재정자립도(-0.151, p<0.001), 복지분야 지출수준(-0.553, p<0.001), 흡연율(2.417, p<0.001), 고위험 음주율(0.751, p=0.029), 인구밀도(-0.001, p=0.042), 이혼율(7.607, p=0.035)이 자살의 지역 간 변이와 연관이 있었다.
결론: 본 연구결과는 우리나라 자살의 지역 간 변이를 확인하고 관련 요인을 확인하였다. 자살은 개인적인 문제이기도 하지만 사회적으로 영향을 미치기 때문에 지역단위별로 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 지역마다 특성이 다르기 때문에 지역 특성에 맞게 정책 및 관련 사업을 시행하여야 한다. 이를 위해서는 지역단위 별로 분석하여 지역의 취약한 요인을 파악해야 하며, 이를 바탕으로 자살을 예방하는 것이 중요하다.
주제어: 지역 간 변이, 자살 사망률, 건강의 사회적 결정요인, 건강 불평등
목적: 본 연구의 목적은 우리나라 자살 사망률의 지역 간 변이를 살펴보고 변이에 영향을 미치는 요인을 확인한다.
방법: 본 연구는 통계청에서 제공하는 2010-2014년 사망원인 통계와 질병관리본부에서 제공하는 2010년 지역사회 건강조사 자료, 통계청에서 제공하는 e-지방지표 자료를 이용하였다. 종속변수는 ICD-10의 의도적 자해(X60-84)의 사망률이다. 독립변수는 사회․경제적 요인, 건강관련 요인, 사회통제 요인으로 나누었으며 각각 요인에 관련된 변수를 추가하였다. 사회․경제적 요인에는 1인 가구비율, 재정자립도, 복지분야 지출수준이며, 건강관련 요인으로는 흡연율, 고위험 음주율, 우울감 경험률, 연간 사고중독 건수율, 주관적 건강수준 인지율이다. 사회통제 요인으로는 인구밀도와 이혼율로 구성하였다. 지역 간 변이를 확인하기 위해 EQ(Extremal Quotient)를 사용하였으며 관련요인을 확인하기 위해 상관분석과 다중 선형회귀분석을 실시하였다. 다중 선형회귀분석은 위계적 회귀분석을 실시하여 1단계는 사회․경제적 요인, 2단계는 사회․경제적 요인과 건강관련 요인 그리고 3단계에서는 사회․경제적 요인, 건강관련 요인에 사회통제 요인을 추가하여 분석을 실시하였다. 모든 통계분석은 SPSS를 사용하였으며 신뢰수준은 95%이다.
결과: 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 총 252개의 행정구역으로 구분하였으며 2010-2014년 자살 사망률은 인구 10만 명당 142.7명이며 최고로 높은 지역은 강원도 홍천군으로 217.8이며 가장 낮은 지역은 경기도 과천시로 75.5명이다. EQ는 최대값과 최소값으로 나눈 값으로 2.89로 EQ값이 1이상일 경우 변이가 있은 것으로 보아 자살의 지역 간 변이를 확인하였다. 관련요인을 확인하기 위해 상관분석을 수행한 결과 흡연(0.407), 고위험 음주율(0.153), 이혼율(0.178)은 지역 간 자살 사망률과 양의 상관관계를 보였고, 재정자립도(-0.435), 복지분야 지출수준(-0.385), 인구밀도(-0.434)는 음의 상관관계를 나타냈다. 다중 선형회귀 분석 결과 설명력은 44.3%이며 재정자립도(-0.151, p<0.001), 복지분야 지출수준(-0.553, p<0.001), 흡연율(2.417, p<0.001), 고위험 음주율(0.751, p=0.029), 인구밀도(-0.001, p=0.042), 이혼율(7.607, p=0.035)이 자살의 지역 간 변이와 연관이 있었다.
결론: 본 연구결과는 우리나라 자살의 지역 간 변이를 확인하고 관련 요인을 확인하였다. 자살은 개인적인 문제이기도 하지만 사회적으로 영향을 미치기 때문에 지역단위별로 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 지역마다 특성이 다르기 때문에 지역 특성에 맞게 정책 및 관련 사업을 시행하여야 한다. 이를 위해서는 지역단위 별로 분석하여 지역의 취약한 요인을 파악해야 하며, 이를 바탕으로 자살을 예방하는 것이 중요하다.
Objective: It is well known that suicide rates vary with geographic regions due to sociological and environmental differences. South Korea’s suicide rate has been the highest among the members of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) in 2013. This study is to verify region...
Objective: It is well known that suicide rates vary with geographic regions due to sociological and environmental differences. South Korea’s suicide rate has been the highest among the members of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) in 2013. This study is to verify regional variation in suicide rates in South Korea and to identify the correlating factors for regional variation in suicide rates.
Methods: This study used Cause of death database 2010 to 2014 from Statistics Korea to figure out age-adjusted suicide rates(ICD10, X60-X84) for 252 administrative districts. 2010 Community Health Survey, a national representative data, and other national representative data such as cencus were used to obtain information for socioeconomic variables, health related variables, social integration variables according to each administrative district such as the ratio of single family, financial independency, the percent of welfare budget in general accounting, smoking, drinking, depression, the number of poisoning accidents, subjective health status, population density and divorced rates as an independent variable. The regional variation in suicide rate was analyzed by using Extremal Quotient (EQ), which is the ratio of the highest rate of suicide rate to the lowest rate(significantly>1). Pearson correlation analysis and multiple linear regression analysis were used to investigate association between variation in suicide rates and regional socioeconomic/health related factors/social integration factors. For all statistical analyses, SPSS ver. 21 was used and all tested at 95% confidence level.
Results: The average suicide rates from 252 regions was 142.7 per 100,000 people. The highest region was Hongchun-gun(217.8) and the lowest was Gwachen-si(75.5). The EQ was 2.89, meaning that there is significant regional variation in suicide rates. In the Pearson correlation analysis, smoking(0.407), drinking(0.153) and divorced rates(0.178) variables were positively significant and financial independency(-0.435), the percent of welfare budget in general accounting(-0.385) and population density(-0.434) variables were negatively significant for suicide rates. The multiple linear regression showed financial independency(-0.151. p<0.001), the percent of welfare budget in general accounting(-0.553, p<0.001), smoking(2.417, p<0.001), drinking(0.751, p<0.001), population density(-0.001, p=0.042) and divorced rates(7.607, p=0.035) were significant with other adjusted variables.
Conclusion: South Korea’s regional variation in suicide rates was found and the correlating factors for regional variation in suicide rates were identified. The financial independency, the percent of welfare budget in general accounting, smoking, drinking, population density and divorced rate variables were associated with the suicide rates. This study suggests to consider these factors for preventing people from committing suicide in South Korea.
Key words: Regional variation, Suicide rates, Social determinant of health, Health inequality
Objective: It is well known that suicide rates vary with geographic regions due to sociological and environmental differences. South Korea’s suicide rate has been the highest among the members of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) in 2013. This study is to verify regional variation in suicide rates in South Korea and to identify the correlating factors for regional variation in suicide rates.
Methods: This study used Cause of death database 2010 to 2014 from Statistics Korea to figure out age-adjusted suicide rates(ICD10, X60-X84) for 252 administrative districts. 2010 Community Health Survey, a national representative data, and other national representative data such as cencus were used to obtain information for socioeconomic variables, health related variables, social integration variables according to each administrative district such as the ratio of single family, financial independency, the percent of welfare budget in general accounting, smoking, drinking, depression, the number of poisoning accidents, subjective health status, population density and divorced rates as an independent variable. The regional variation in suicide rate was analyzed by using Extremal Quotient (EQ), which is the ratio of the highest rate of suicide rate to the lowest rate(significantly>1). Pearson correlation analysis and multiple linear regression analysis were used to investigate association between variation in suicide rates and regional socioeconomic/health related factors/social integration factors. For all statistical analyses, SPSS ver. 21 was used and all tested at 95% confidence level.
Results: The average suicide rates from 252 regions was 142.7 per 100,000 people. The highest region was Hongchun-gun(217.8) and the lowest was Gwachen-si(75.5). The EQ was 2.89, meaning that there is significant regional variation in suicide rates. In the Pearson correlation analysis, smoking(0.407), drinking(0.153) and divorced rates(0.178) variables were positively significant and financial independency(-0.435), the percent of welfare budget in general accounting(-0.385) and population density(-0.434) variables were negatively significant for suicide rates. The multiple linear regression showed financial independency(-0.151. p<0.001), the percent of welfare budget in general accounting(-0.553, p<0.001), smoking(2.417, p<0.001), drinking(0.751, p<0.001), population density(-0.001, p=0.042) and divorced rates(7.607, p=0.035) were significant with other adjusted variables.
Conclusion: South Korea’s regional variation in suicide rates was found and the correlating factors for regional variation in suicide rates were identified. The financial independency, the percent of welfare budget in general accounting, smoking, drinking, population density and divorced rate variables were associated with the suicide rates. This study suggests to consider these factors for preventing people from committing suicide in South Korea.
Key words: Regional variation, Suicide rates, Social determinant of health, Health inequality
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