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문제 정의
- 본 연구는 KEAT-26이 식사문제를 지닌 사람을 잘 변별해주는 지 알아보고, 아울러 이 검사도구의 진단적 효율성을 ROC 곡선 (Receiver Operating Characteristic Curve)을 이용하여 알아보자 한다. 먼저 식사 장애 환자뿐만 아니라 식사장애에 취약한 고위험 집단들을 대상으로 이 검사 총점수, 하위요인 그리고 문항별 차이를 비교분석하고 절단점 T=65(원점수 22)로 집단을 분류할 때의 분류의 효율성을 살펴보고, 한국판 식사 태도검사의 ROC 곡선을 비교 검토함으로써 이 검사의 전반적인 진단적 효율성을 알아보고자 한다.
- 본 연구는 식사장애 환자 108명, 체형 관리 센터에서 체형관리프로그램에 참여하고 있는 여성 179명, 체대 운동여학생 120명, 일반여자대학생 227명, 그리고 일반 여자 183명(총 817명)을 대상으로 KEAT-26 변별 타당도를 알아보고, ROC 곡선 분석으로 이 척도의 진단적(분류적) 효율성을 알아보았다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다.
- 본 연구에서는 ROC 곡선분석을 통하여 이 척도의 분류적인 효율성과 최대의 효율성을 가질 때의 절단점수를 알아보았다. 먼저 이 척도의 분류적인 효율성을 살펴보면, 식사장애 환자군과 일반 정상 여자군을 분류할 때 평균 약 80% 이상의 효율성이 있으나 식사장애 고위험도 군을 변별할 때는 평균 약 69%의 효율성을 보였다.
- 본 연구에서는 변별 타당화 전략으로 KEAT-26의 타당도를 검증하였다. 이를 위해 먼저 각 군의 신뢰도를 내적 일관성계수 Cronbach's a 와 반분신뢰도로 산출하였다.
- 이 연구에서 전국에서 표집된 만 18세 이상인 사람을 대상으로 한국판 식사태도 검사(KEAT-26) 에 대한 신뢰도와 구성 타당도를 검증하여 실제적이고 표준화된 KEAT-26의 규준을 제시하였다. 또한 성별 연령에 따른 식사문제의 절단점 (cutoff score) 을 설정하였으며, 식사문제의 심각도를 나타내는 기준을 제시하였다.
제안 방법
- ROC 곡선을 사용하여 이 척도의 진단적 효율성을 검증하였다. 식사장애 환자군과 다른 군을 분류할 때의 진단적 효율성을 전체척도와 하위요인을 비교 검증하였다.
- 내적 일관성 계수(internal consistency coefficient: Cronbach's a)와 Spearman-Brown의 교정 반분 계수를 산출하여 각 집단의 신뢰도를 알아보았다.
- 이민규 등6)의 연구에 따르면 이 척도의 요인구조가 성별에 따라 다소 불일치하였다. 따라서 본 연구에서는 여자집단의 하위 요인구조를 사용하여 이 척도의 하위요인별 차이 분석을 하였다. 구체적으로 하위요인을 살펴보면 4개의 요인이 추출되었으며 요인 I 은 문항 19, 17, 26, 10, 18, 23, 21, 20, 9, 24, 25로 '식사에 대한 자기 통제와 신경성 대식증적증상(self-control of eating and bulimic symptoms), 에 대한 내용으로 구성되어 있고, 요인 Ⅱ는 '날씬함에 대한 집착(preoccupation with being thinner)'에 대한 내용으로 문항 11, 14, 1, 22, 12가 이에 해당되었다.
- 이 연구에서 전국에서 표집된 만 18세 이상인 사람을 대상으로 한국판 식사태도 검사(KEAT-26) 에 대한 신뢰도와 구성 타당도를 검증하여 실제적이고 표준화된 KEAT-26의 규준을 제시하였다. 또한 성별 연령에 따른 식사문제의 절단점 (cutoff score) 을 설정하였으며, 식사문제의 심각도를 나타내는 기준을 제시하였다. 이외에 KEAT-26에 대한 자료를 요인 분석하여, 식사문제를 기초하고 있는 기본적인 차원을 제안한바 있다.
- 효율성의 검증은 Hanley와 McNeil28) 제안한 공식에 따라서 AUC 두 면적을 z 검증으로 하였다. 또한 이 척도의 효율성이 최대로 되는 절단점을 찾아서 민감도(sensitivity), 특이도(specificity), 정적 예언값(positive predictive value), 부적 예언값(negative predictive value) 을 비교하였다. 그리고 이 척도의 하위요인들의 상대적인 진단 효율성도 앞과 동일한 방법으로 검증하였다.
- Curve)을 이용하여 알아보자 한다. 먼저 식사 장애 환자뿐만 아니라 식사장애에 취약한 고위험 집단들을 대상으로 이 검사 총점수, 하위요인 그리고 문항별 차이를 비교분석하고 절단점 T=65(원점수 22)로 집단을 분류할 때의 분류의 효율성을 살펴보고, 한국판 식사 태도검사의 ROC 곡선을 비교 검토함으로써 이 검사의 전반적인 진단적 효율성을 알아보고자 한다.
- 식사장애 환자군과 다른 군을 분류할 때의 진단적 효율성을 전체척도와 하위요인을 비교 검증하였다.
- 식사장애 환자를 진단하는데 있어 이 척도의 효율성을 검증하기 위하여 식사장애 집단과 다른 각 집단 간에서 R0C곡선 및 이와 관련된 지수를 사용하였다. 이 곡선은 진단검사의 정확성을 평가하기 위한 도구로 검사의 참 양성비율(true positive rate, sensitivity) cfl 거짓 양성비율(false positive rate, 1.
- 이 척도의 총점, 하위요인 그리고 각 문항의 점수에서 식사장애 환자 군, 식사장애 고위험도군(여성 체형관리자, 체대운동여학생) 그리고 일반 정상 여자군(일반여자대학생, 일반여자)사이에 차이가 나는지 변량분석 (AN0VA) 을 사용해서 검증함으로써 이 척도의 변별타당 화를 시도하였다. 변량분석의 결과가 유의한 경우 Scheffe 방법을 사용하여 사후검증을 하였다.
- 검증하였다. 이를 위해 먼저 각 군의 신뢰도를 내적 일관성계수 Cronbach's a 와 반분신뢰도로 산출하였다. 각 군의 신뢰도 계수들의 범위는 Cronbach'sa가 .
- ROC곡선 아래의 면적 (Area Under Curve : AUC) 은 진단적 효율성을 나타내는 것으로 면적이 넓을수록 더 효율적임을 나타낸다. 효율성의 검증은 Hanley와 McNeil28) 제안한 공식에 따라서 AUC 두 면적을 z 검증으로 하였다. 또한 이 척도의 효율성이 최대로 되는 절단점을 찾아서 민감도(sensitivity), 특이도(specificity), 정적 예언값(positive predictive value), 부적 예언값(negative predictive value) 을 비교하였다.
대상 데이터
- 본 연구에 참여한 사람은 DSM-IV26)의 식사장애 진단기준에 부합하는 여성 식사장애 환자 108명(신경성식욕부진증 제한형 4명, 신경성 식욕부진증 폭식-제거형 20명, 신경성 대식중 제거형 44명, 신경성 대식증 비제거형 10명, 폭식장애 19명 및 다른 곳에서 분류되지 않는 식사장애 10명), 체형관리센터에서 체형관리프로그램에 참여하고 있는 여성 179명, 체대운동여학생 120명, 일반여자대학생 227명 그리고 일반여자 183명으로 총 817명이었다. 일반 여자군은 Lee 등$ 의 연구대상에 포함되었던 대상 중 서울지역에 거주하고 있는 여성 중 무작위로 추출하여 대상으로 삼았다.
- 총 817명이었다. 일반 여자군은 Lee 등$ 의 연구대상에 포함되었던 대상 중 서울지역에 거주하고 있는 여성 중 무작위로 추출하여 대상으로 삼았다. 평균 연령은 23.
데이터처리
- 시도하였다. 변량분석의 결과가 유의한 경우 Scheffe 방법을 사용하여 사후검증을 하였다.
- 변별 타당화 전략은 2가지 방법으로 이루어졌는데, 첫째 식사장애 환자군이 얻은 KEAT-26의 총점과 하위요인 점수들을 다른 군들의 점수들과 비교 검증하였고, 둘째 ROC 곡선 분석을 사용하였다. KEAT-26의 총점을 차이 검중했을 때, 식사장애 환자군이 식사 장애 고위험도군(체형관리자군, 체대운동여학생군)과 일반정상 여자군(일반여자대학생군, 일반여자군)보다 통계적으로 유의하게 더 높았다.
이론/모형
- 이민규 등%이 표준화한 KEAT-26을 사용하였다. 이 척도는 각 문항에 대해 '항상 그렇다' '거의 그렇다' '자주 그렇다' '가끔 그렇다' '거의 그렇지 않다, '전혀 그렇지 않다'중에서 하나로 응답하는 Likert 척도로 채점은 각 문항에 대하여 '항상 그렇다' 에 3점, '거의 그렇다'에 2점, '자주 그렇다'에 1점 그리고 '가끔 그렇다' 에서 '전혀 그렇지 않다' 에는 0점을 부여하여 총점을 산출한다.
성능/효과
- 1) 각 군의 신뢰도 계수들의 범위는 Cronbach's a 가 .75-.90 있었으며, 반분신뢰도 계수는 .81~, 90로 만족스러운 수준이었다.
- 2) 각 군에 따른 KEAT-26 총점수의 차이 검증 결과 군간에 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, 사후 검증에서 식사장애 환자군이 다른 모든 군보다 KEAT- 26 점수가 유의하게 높았다.
- 3) 각 군에 따른 KEAT-26의 4개 하위 요인점수의 차이 검증에서 모든 하위요인들에서 군의 주 효과가 유의하였으나, 사후검증에서 요인 IV의 변별력이 떨어졌다.
- 4) ROC 곡선 분석을 통하여 이 척도의 분류적인 효율성과 최대의 효율성을 가질 때의 절단점수를 알아본 결과 이 척도의 분류적인 효율성을 살펴보면, 식사 장애 환자군과 일반여자군을 분류할 때 평균 약 80%의 효율성이 있으나 식사장애 고위험도군을 변별할 때는 평균 약 69%의 효율성을 보였다. 특호], 최고의 효율성을 보일 때의 절단점수를 보면, 식사장애 환자군과 체형관리자 군을 분류할 때 절단점이 25점, 식사장애 환자군과 일반여자군을 분류할 때 절단점은 19점, 식사 장애 환자군과 체대운동여학생군의 절단점은 23점, 식사 장애 환자군과 일반여자대학생군의 절단점은 21점이었다.
- 5) 이민규 등&이 제안한 T점수 65에 해당하는 KE- AT-26의 총점 22점을 절단점수로 했을 때 이 척도의 민감도 54%, 특이도 84%, 효율성은 평균 80%이었다.
- KEAT-26의 총점을 차이 검중했을 때, 식사장애 환자군이 식사 장애 고위험도군(체형관리자군, 체대운동여학생군)과 일반정상 여자군(일반여자대학생군, 일반여자군)보다 통계적으로 유의하게 더 높았다. 또한 고위험도군 가운데 체형관리자 군이 일반 정상 여자군(일반여자대학생군, 일반여자군)보다 통계적으로 유의하게 더 높은 점수를 보였으나 체대운동여학생군은 일반 정상 여자군 가운데 일반 여자 군보다 점수가 더 높았고 일반여자대학생 군보다는 유의하게 높지 않았다 이런 결과는 KEAT-26 이 식사장애 환자군을 일반 정상 여자군 뿐만 아니라 식사장애 고위험도 군과 변별할 때도 유용하게 사용될 수 있음을 시사하고 일반 정상군 여자군과 식사장애 고위험도 군을 변별하는데도 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다.
- KEAT-26의 총점을 차이 검중했을 때, 식사장애 환자군이 식사 장애 고위험도군(체형관리자군, 체대운동여학생군)과 일반정상 여자군(일반여자대학생군, 일반여자군)보다 통계적으로 유의하게 더 높았다. 또한 고위험도군 가운데 체형관리자 군이 일반 정상 여자군(일반여자대학생군, 일반여자군)보다 통계적으로 유의하게 더 높은 점수를 보였으나 체대운동여학생군은 일반 정상 여자군 가운데 일반 여자 군보다 점수가 더 높았고 일반여자대학생 군보다는 유의하게 높지 않았다 이런 결과는 KEAT-26 이 식사장애 환자군을 일반 정상 여자군 뿐만 아니라 식사장애 고위험도 군과 변별할 때도 유용하게 사용될 수 있음을 시사하고 일반 정상군 여자군과 식사장애 고위험도 군을 변별하는데도 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다.
- 000), 사후검증을 실한 결과 식사장애 환자군이 체형관리자군, 체대운동여학생군, 일반여자대학생군, 일반 여자 군보다 식사태도 점수가 유의하게 더 높았다. 또한 식사장애 고위험도군인 체형관리자군은 일반여자대학생 군과 일반여자군보다 점수가 유의하게 더 높았으며, 체대운동여학생군은 일반 여자군보다 유의하게 더 높은 점수를 보였다. 이런 결과는 KEAT-26이 식사 장애 환자를 일반인과 잘 변별해줄 뿐만 아니라 고위험도 군과도 잘 변별해주고 식사장애 고위험도군과 일반인 군도 잘 변별해 줌을 나타내 주는 결과이다.
- 알아보았다. 먼저 이 척도의 분류적인 효율성을 살펴보면, 식사장애 환자군과 일반 정상 여자군을 분류할 때 평균 약 80% 이상의 효율성이 있으나 식사장애 고위험도 군을 변별할 때는 평균 약 69%의 효율성을 보였다. 특히, 최고의 효율성을 보일 때의 절단점수를 보면, 식사장애환자군과 체형관리자군을 분류할 때 절단 점이 25점(효율성 67.
- Table 3, Table 4에 제시하였다. 변량분석 결과군 간 주효과가 통계적으로 유의하여 C&.8i2=43.972, P=.000), 사후검증을 실한 결과 식사장애 환자군이 체형관리자군, 체대운동여학생군, 일반여자대학생군, 일반 여자 군보다 식사태도 점수가 유의하게 더 높았다. 또한 식사장애 고위험도군인 체형관리자군은 일반여자대학생 군과 일반여자군보다 점수가 유의하게 더 높았으며, 체대운동여학생군은 일반 여자군보다 유의하게 더 높은 점수를 보였다.
- Table 에서 보는 바와 같이, 군간에 4개 하위요인 점수들이 통계적으로 유의하였다. 사후 검증 결과 요인 I '식사에 대한 자기 통제와 신경성 대식증적 증상', 요인 n '날씬함에 대한 집착', 요인 m '음식에 대한 집착' 은 식사장애 환자군이 다른 군에 비해서 점수가 유의하게 높았다. 그러나 요인 IV '다이어트'는 식사장애 환자군과 일반여자대학생군 사이에서만 유의하였다.
- 식사장애 환자군과 일반여자군을 분류할 때 이 척도의 진단적 효율성을 보면, 척도전체의 AUC가 .807 (Std error=.028 p=.000) 이고, 요인 I 이 AUC=.833(Std error=.027 p=.000)이며, 요인 Ⅱ의 AUC=.783(Std error=.028 p=.000), 요인 HI의 AUC=.815(Std er- ror=.027 p=.000), 그리고 요인 IV의 AUC=.587(Std error=.035 p=.O13)로 모두 유의하였다. 그러나 식사 장애 환자군과 일반여자군을 분류할 때 가장 분류적효율성이 높은 하위척도는 요인 I 이고 그 다음이 요인 HI이었다.
- 식사장애 환자군과 일반여자대학생군을 분류할 때 이 척도의 진단적 효율성을 보면, 척도전체의 AUC가 .787 (Std error=.029 p=.000) 이고, 요인 I 이 AUC=.829 (Std error=.027 p=.000)이며, 요인 Ⅱ의 AUC=.714 (Std error=.030 p=.000), 요인 HI의 AUC=.797 (Std error=.028 p=.000), 그리고 요인 IV의 AUC =.609(Std error=.033 p=.001)로 모두 유의하였다. 그러나 식사장애 환자군과 일반여자대학생군을 분류할 때 가장 분류적 효율성이 높은 하위척도는 요인 I 이고 그 다음이 요인 ID이었다.
- 031)으로 모두 유의하였다. 식사장애 환자군과 체대운동여학생군을 분류할 때 가장 분류적 효율성이 높은 하위척도는 요인 I 이고 그 다음이 요인 HI이었다. 이 두 군을 분류할 때 이 척도의 효율성을 나타내는 ROC 곡선이 Fig.
- 식사장애 환자군과 체대운동여학생군을 분류할 때 이 척도의 진단적 효율성을 보면, 척도전체의 AUC가 .716 (Std error=.034 p=.000) 이고, 요인 I 이 AUC=.764 (Std error=, 032 p=.000) 이며, 요인 Ⅱ의 AUC=.65O(Std error=.036 p=.000), 요인 HI의 AUC=.76O (Std error=.032 p=.000), 그리고 요인 IV의 AUC =.583(Std error=.038 p=.031)으로 모두 유의하였다. 식사장애 환자군과 체대운동여학생군을 분류할 때 가장 분류적 효율성이 높은 하위척도는 요인 I 이고 그 다음이 요인 HI이었다.
- 식사장애 환자군과 체형관리자를 분류할 때 이 척도의 진단적 효율성을 보면, 척도전체의 AUCCArea Under Curve) 가 .643 (std error=.035 p=.000) 이고, 요인 I 이 AUC=.755(std error=.031 p=.000) 이며, 요인 Ⅱ의 AUC=.673(std error=, 032 p=.000), 요인 DI의 AUC=.768(std error=.030 p=.000), 그리고 요인 IV의 AUC=.599(std error=.034 p=.005) 로 모두 유의하였다. 식사장애 환자군과 체형관리자군을 분류할 때 가장 분류적 효율성이 높은 하위척도는 요인 HI이고 그 다음이 요인 I 이었다.
- 89%로 떨어진다는 문제점이 있다. 식사장애환자군과 일반 여자 군을 분류할 때 분류점수는 19점(효율성 78.69%)이며, 식사장애환자군 대 체대운동여학생군의 분류 점수는 23점(효율성 69.74%)이고 식사장애환자군 대 일반여자대학생 군의 절단점은 21점으로 효율성이 79.10%이다. ROC 곡선 분석에서 나타난 절단점수는 분류하려는 대상들에 따라서 절단점수가 다소 차이가 있음을 알 수 있다.
- 5에 제시하였다. 표에서 알 수 있듯이 KEAT-26은 일반여자군과 식사장애 환자군을 변별할 때가 다른 군을 분류할 때보다 효율성이 유의하게 가장 높았다
후속연구
- 또한 이 척도는 식사문제가 있는 사람을 선별하여 예방 및 치료 프로그램에 참여하게 하는데 사용될 수 있다. 더 나아가 예방이나 치료 효과를 측정하기 위한 도구로도 활용할 수 있을 것이다. 이 도구는 한국인의 식사장애에 대한 역학조사에도 이용될 수 있을 것이다.
- 진단의 정확률을 높이기 위해서는 Kendall 등31)이 지적했듯이, 이 척도를 일차 선별도구로 사용하고, 선별된 대상에 대하여 2차적으로 진단적 면담을 거치는 중다관문방법을 사용할 수 있다. 또한 K-EAT26과 다른 식사장애 척도를 함께 사용함으로써 분류의 정확률을 높일 수 있을 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.