[논문]직업, 교육수준 그리고 물질적 결핍이 사망률에 미치는 영향

손미아

직업, 교육수준 그리고 물질적 결핍이 사망률에 미치는 영향
The Relationships of Occupational Class Educational Level and Deprivation with Mortality in Korea 원문보기

예방의학회지 = Korean journal of preventive medicine, v.35 no.1, 2002년, pp.76 - 82

손미아 (한림대학교 한강성심병원 산업의학센터)

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Objective : To investigate the relationships of occupational class, educational level and deprivation with mortality in Korea Methods : This study used existing South Korean national data on occupation, educational level, and deprivation and death. Mortality was investigated using registered death data from 1993 to 1997 obtained from the Korean National Statistics Office (NSO) with denominators drawn from the 1995 Census. Statistical analysis consisted of poisson regression modeling and multilevel analysis. Results : The lower occupational class (manual workers) group had a higher mortality rate than the higher occupational class (non-manual workers) group Educational level, and deprivation were both inversely related withand mortality. Occupation was strongly associated with education. Area-based deprivation indicators and individual indices for social class made an independent contribution to the mortality risk. Conclusions : The findings of this study suggests that the relationships of occupational class, educational level and deprivation with mortality appears to be stronger in Korea than in European countries.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이 연구는 기존의 개인적인 사회계급변수들인 직업계급과 교육수준이 상호작용하여 사망률에 미치는 영향을 파악하는 것에 더하여 지역을 배경으로 한 물질적인 변수들을 부가적으로 추가함으로써 직업변수, 교육수준, 물질적 결핍이 어떻게 상호작용을 하면서 사망률에 영향을 미치고 있는지를 파악하고자 한다.
또한 이 직업계급과 교육변수는 상호 매우 밀접하게 연관되어 있었다. 이 연구는 한국에서 건강에의 불평등은 계급적인 차이와 매우 밀접한 관련이 있다는 것을 제안하고 있다
특히 사망률 계산에 있어서 이러한 분류오류를 가지고 있는 분모와 분자 자료원의 불일치는 분모-분자 치우침을 초래할 수 있다. 직업계급과 교육변수의 정확도를 측정하기 위해서 산업재해로 사망한 사망자와 이 연구에서 사용한 통계청의 사망자들을 주민등록번호로 연결하여 동일 사망인의 직업과 교육이 이 두 자료원에서 얼마나 일치하는가를 보았다. 직업변수 (두 분류: 육체적/비육체적 노동자) 에 대한 Kappa index는 0.

가설 설정

그는 이렇게 제안한다 "..…계급과의 연관성은 여러 변수들의 상호연관성 속에서 그 근원을 구조적으로 설명하는 것이어야 한다..

제안 방법

각 직업계급, 교육수준, 물질적 결핍변수의 상호연관성이 분석되었다. 각 223개 지역별 변이에 따른 사망률의 변이를 고려하면서 직업계급, 교육수준, 물질적 결핍이 사망률에 미치는 영향을 분석하고자 MLwiN을 사용한 multilevel poisson regression 방법을 이용하였다. 다 수준 모델(multilevel model)에서는 성, 연령, 직업, 교육수준이 일차적 수준(level one)으로 고려되었고, 223개의 지역변수들을 이차적 수준(level two)으로 정의하였다.
직업계급, 교육수준, 물질적 결핍 이 서로 어떤 관련을 맺으면서 연령보정 사망률에 영향을 주는가를 분석하기 위해 poisson regression 을 이용하였다. 각 직업계급, 교육수준, 물질적 결핍변수의 상호연관성이 분석되었다. 각 223개 지역별 변이에 따른 사망률의 변이를 고려하면서 직업계급, 교육수준, 물질적 결핍이 사망률에 미치는 영향을 분석하고자 MLwiN을 사용한 multilevel poisson regression 방법을 이용하였다.
구분하였다. 교육수준에 대한변수는 센서스에서는 7개의 범주로, 사망통계에서는 5개의 범주로 있었는더), 이를 초등학교 이하, 중학교, 고등학교, 대학 이상의 4개의 범주로 나누었다. 이들 범주는 6년 이하, 7-9년, 10-12년, 13년 이상의 교육년수에 해당된다.
물질적 결핍변수는 센서스자료에서 가구별 정보를 이용하여 최종적으로 5개의 물질적 박탈지표를 선정하였다. 과잉밀집도, 남자 실업률, 낮은 사회계급의 가장(家長)은 Carstairs deprivation index[11] 에서 사용한 것과 같은 개념을 이용하였고, Carstairs index 에서 사용했던 자동차 소유는 우리나라의 센서스에는 없기 때문에 이 연구에서는 이것 대신 Townsend 등 [12] 이 제안한 무가옥 소유와 거주시설의 부재(不在)를 추가하였다.
사망자료의 사망자수와 센서스의 총인원 수가 성, 연령, 직업, 교육, 223개의 지역변수에 따라서 연결되어졌고, 각 지역별로 물질적 결핍변수를 부여하였다. 직업계급, 교육수준, 물질적 결핍 이 서로 어떤 관련을 맺으면서 연령보정 사망률에 영향을 주는가를 분석하기 위해 poisson regression 을 이용하였다.
거주시설의 부족은 물질적인 자원의 부족을 반영해 줄 수 있다. 이들 물질적 결핍변수를 범주화하기 위해서 각각의 점수를 모두 더한 후에 z-score방법을 이용해서 표준화한 후 각 223개의 지 역 (인구의 범위: 2874명~101, 045명)에 이들 변수들의 표준화된 점수를 부여했다. 이 방법은 Carstairs and Morris [11] 가 사용하던 방법을 그대로 이용한 것으로 이 5 개 각각의 점수를 모두 더하여 이 점수를 가지고 평균0, 표준편차 1인 z-score를 계산하여 이 z-score를 균등하게 5등분하여 가장 심한 곳에서 가장 덜한 곳까지의 범주로 각 지역별로 물질적 결핍 지표를 부여하였다.
직 업 변수는 센서 스에 서 는 표준직 업 분류의 3자리로, 사망자료에서는 표준직업분류의 9개의 대분류로 구분되어 있었는데, 분모-분자 치우침 (numerator- denominator bias)을 줄이 기 위해서, 그리고 직업계급에 대한 범주화를 위해서, 광범위하게 육체적 노동자와 비육체적노동자로 구분하였다. 교육수준에 대한변수는 센서스에서는 7개의 범주로, 사망통계에서는 5개의 범주로 있었는더), 이를 초등학교 이하, 중학교, 고등학교, 대학 이상의 4개의 범주로 나누었다.
부여하였다. 직업계급, 교육수준, 물질적 결핍 이 서로 어떤 관련을 맺으면서 연령보정 사망률에 영향을 주는가를 분석하기 위해 poisson regression 을 이용하였다. 각 직업계급, 교육수준, 물질적 결핍변수의 상호연관성이 분석되었다.

대상 데이터

여기에는 연령, 성, 직업, 교육, 거주지 등에 대한 개인적인 차원의 변수들과 각 가구별의 물질적인 생활조건에 대한 변수가 포함되어있다. 분모와 분자는 모두 20-64세의 경제활동인구로 한정하였다. 1993-1997년까지의 전체 사.
여기에는 각 사망자에 대흐N서 연령, 성, 직업, 거주지역, 교육, 사망원인변수가 포함되어 있다.분모자료로는 1995년 총인구조사에서 10% 표본조사 결과를 전체인구로 추정해 놓은 원시 자료를 통계청에서 구하였다. 여기에는 연령, 성, 직업, 교육, 거주지 등에 대한 개인적인 차원의 변수들과 각 가구별의 물질적인 생활조건에 대한 변수가 포함되어있다.
사망률을 계산하기 위해서 통계청으로부터 1993년에서 1997년 사이의 사망자료를 구하였다. 여기에는 각 사망자에 대흐N서 연령, 성, 직업, 거주지역, 교육, 사망원인변수가 포함되어 있다.

이론/모형

과잉밀집도, 남자 실업률, 낮은 사회계급의 가장(家長)은 Carstairs deprivation index[11] 에서 사용한 것과 같은 개념을 이용하였고, Carstairs index 에서 사용했던 자동차 소유는 우리나라의 센서스에는 없기 때문에 이 연구에서는 이것 대신 Townsend 등 [12] 이 제안한 무가옥 소유와 거주시설의 부재(不在)를 추가하였다. 무가옥 소유는 단순하게 가옥의 유무만으로 본다면 한국에서는 농촌과 도시의 가옥수준의 차이와 도시에서는 가옥의 전세화 현상이 일반화되고 있는 점을감안하여, 무가옥이면서 월세나 그 이하의 수준으로 살아 가는 층을 무가옥 소유로 한정하였다.
이들 물질적 결핍변수를 범주화하기 위해서 각각의 점수를 모두 더한 후에 z-score방법을 이용해서 표준화한 후 각 223개의 지 역 (인구의 범위: 2874명~101, 045명)에 이들 변수들의 표준화된 점수를 부여했다. 이 방법은 Carstairs and Morris [11] 가 사용하던 방법을 그대로 이용한 것으로 이 5 개 각각의 점수를 모두 더하여 이 점수를 가지고 평균0, 표준편차 1인 z-score를 계산하여 이 z-score를 균등하게 5등분하여 가장 심한 곳에서 가장 덜한 곳까지의 범주로 각 지역별로 물질적 결핍 지표를 부여하였다.

성능/효과

가장 물질적 결핍이 심한 집단이 덜한 집단보다 남자의 경우 2.44배, 여자의 경우 1.94배 높은 사망률을 보였다. 이 결과는 다른 연구자들의 결과와 비슷한 결과를 보이고 있다.
결론적으로 이렇게 주어진 복잡성과 교육과 직업계급, 그리고 물질적 결핍변수의 세대 사이의 관련성은 이들의 효과를 따로 떼어서 생각하기에는 매우 문제가 있어 보인다. Navairo [33]가 주장하듯이 건강에 관련된 서로 다른 설명변수들의 관계는 변증법처럼 보인다.
이 연구는 한국에서의 직업계급과 교육 수준 및 지역의 물질적 결핍이 사망률에 미치는 영향은 유럽의 여러 나라보다 더 크다는 것을 보여주고 있다. 또한 이 직업계급과 교육변수는 상호 매우 밀접하게 연관되어 있었다.
이 연구에서는 물질적 결핍변수와 사망률과는 강한 역의 상관성을 보이고 있었다. 가장 물질적 결핍이 심한 집단이 덜한 집단보다 남자의 경우 2.
한편 이 연구에서는 지역을 배경으로 한 물질적 결핍변수와 개인적인 특성에 기초한 직업계급과 교육수준의 변수들은 남 녀 모두 서로 독립적으로 작용하면서 사망률에 공헌하고 있는 것으로 나타났 다. 이러한 연구결과는 Townsend 등 [12]이 지역을 배경으로 한 물질적 결핍변수와 개인적인 수준의 사회경제적 요소들 (직업이나 교육)을 상호 독립적으로 사망률에 영향을 미친다는 연구결과와 유사하며, 또한 Davey Smith 등 [32] 이 개인적으로 할당된 사회경제적 지표와 지역적인 것을 배경으로 한 사회경제적 변수들은 서로 사망률의 위험도에 독립적으로 기 여 한다는 결과와 유사하다.

후속연구

사회계급의 더 정확한 측정을 위해서 더 이론적인 배경에 기초한 분류체계들이 Wright [42] 와 Erikson 과 Goldthorpe[44]에 의해 제안되고 있다. 향후, 현 자본주의 시대의 임노동과 고용관계에 대한 분석에 기초해서 사회계급의 개념과 범주화를 발전시켜나가는 것이 필요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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