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문제 정의
- 본 연구는 15,146명의 65세 이상의 노인을 대상으로 실시한 2008년도 노인실태조사 자료(MHW, 2009)를 바탕으로 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무 분석법을 활용해 우울 노인의 특성을 파악하고자 시도되었다. 연구 결과 최종 분석 대상 14,970명 중 4,423명(29.
- 본 연구는 우리나라 노인을 대표할 수 있는 대용량 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무 분석모형을 활용하여 우울 노인의 특성을 파악할 수 있는 예측 모델을 개발하고 관련 규칙을 도출하여 간호학적 측면에서 데이터마이닝의 지식관리(knowledge management)방법으로서의 유용성을 검증하고자 시도되었다.
- 본 연구는 지역사회에 거주하는 우울 노인의 특성을 분석하기 위해 2008년도 노인실태조사 자료를 활용한 이차자료분석 연구이다.
- 본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무(Decision tree) 분석법을 활용해 우울 노인의 특성을 파악하는 것으로 구체적인 목적은 다음과 같다.
- 이에 본 연구는 보건복지부에서 전국 16개 시·도 노인을 대상으로 실시한 2008년도 노인 실태조사 자료를 바탕으로 우울 노인의 특성을 설명할 수 있는 변인을 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무 분석기법을 사용하여 우울 노인의 특성을 파악할 수 있는 예측 모델을 개발하고 관련 규칙을 도출함으로써 대용량 자료의 지식관리(knowledge management)를 통해 의미있는 지식을 발견하고자 하였다.
제안 방법
- C&RT 모형의 최대 트리 깊이 뿌리마디 아래 수준은 5이고, 범주형 목표필드에 대한 불순도 측정은 지니(Gini) 지수를 사용하였으며, 트리 중지 기준은 부모마디 최소 레코드수 2%, 자식마디 최소 레코드수 1%로 설정하였다.
- C5.0 모형은 분석용 데이터에 대한 예측 정확도는 높지만 검증용 데이터에서는 정확도가 낮아지므로, 분석용 데이터와 검증용 데이터의 정확도 차이가 크지 않고 검증용 데이터에서 정분류율이 가장 높게 나타난 C&RT 모형을 선택하였다(Table 1).
- 2008년도 노인실태조사 자료에서 우울유무를 목표변수로 선정하고 우울과 관련된 53개의 변수를 예측변수로 선택하였다. 데이터 처리 과정에서 이상적인 모형을 만들기 위해 파티션 노드(partition node)를 이용해 전체 데이터를 분석용 데이터와 검증용 데이터로 분할하였고, 특징선택(feature selection) 노드를 이용해 중요 변수를 추출하였다. 의사결정나무모형으로 분석 가능한 C5.
- 둘째, 우울 노인의 특성을 파악할 수 있는 나무구조모형(tree-structured model)을 개발한다.
- 데이터마이닝을 활용하여 이상적인 모형을 만들기 위해서는 하나의 자료 세트로부터 여러 개의 예측 모형을 만들고 이를 비교 분석하는 것이 바람직하다(Jeong, 2004). 따라서 전체 데이터를 분석용 데이터(training data)와 검증용 데이터(test data)로 분할한 뒤 분석용 데이터로 모형을 만들고 검증용 데이터를 모형에 적용하여 모형의 성능을 비교하는 과정을 거치므로 본 연구에서는 분석용 데이터와 검증용 데이터의 비율은 6 : 4로 나누었다.
- , 2004), 루트노드(root node)부터 마지막 노드(end node)까지 가지치기를 용이하게 하기 위해 일반적으로 이분위로 범주화하게 된다. 본 연구에서 목표변수(종속변수, 뿌리마디)로는 우울을 선정하였다. 2008년 노인실태조사에서 우울상태는 Yesavage 등(1982)이 개발한 노인우울척도(Geriatric Depression Scale)의 한국판 단축형 노인우울척도(The Short Form of Geriatric Depression Scale [SGDS])로 측정하였다.
- 본 연구에서 사용한 노인실태조사 자료는 15,146명의 노인을 대상으로 한 대용량 자료로 데이터 마이닝을 통해 의미 있는 패턴 혹은 규칙을 발견하기에 적합한 자료로써 본 연구에서는 문헌고찰 결과 선행 연구에서 노인의 우울과 관련된 또는 영향 변수들로 밝혀진 변수들의 다양한 조합을 통해 우울 노인의 특성을 파악할 수 있는 나무구조모형을 구축하였다. 본 연구의 중요한 시사점은 이러한 변수들이 우울 노인에게 동일한 수준으로 적용되는 것이 아니라, 각각의 조건마다 다르게 적용된다는 것이다.
- 예측변수(독립변수)는 문헌고찰을 통해 전체 변수 중 노인의 우울과 관련된 변수들을 선별하였다. 선별된 변수는 일반적 특성 관련 변수 6개, 가족 및 사회적 관계 관련 변수 4개, 경제 상태 관련 변수 3개, 건강상태 관련 변수 9개, 건강행태 관련 변수 12개, 기능상태 관련 변수 9개, 여가 및 사회활동 관련 변수 3개, 노후생활 및 삶의 질 관련 변수 3개, 생활환경 관련 변수 4개로 총 53개의 변수가 초기 입력변수(initial input variables)로 선택되었다(Figure 2).
- 의사결정나무모형으로 분석 가능한 C5.0, CHAID, QUEST, C&RT 노드를 이용해 모형을 개발한 후 분석 노드(analysis node)를 이용해 모형의 예측율(정분류율)을 검증하였고 예측력이 가장 높은 모형을 선택하였다(Table 1).
- 특징선택을 이용해 49개의 중요변수를 입력변수로 선택했으며 전체 14,970명의 대상자 중 8,528 명의 분석용 데이터를 이용해 만든 C&RT 모형결과에 제시된 최종 입력변수는 Figure 2와 같이 나이, 총 형제자매수, 주관적 경제상태, 평소 건강상태, 장애 수, 의사진단 질병 수, 질병관련 일상생활 어려움, 통증부위 수, 통증관련 일상생활 어려움, 약물복용여부, 영양상태, 기능 제한, 시력정도, 청력정도, 가구형태 만족도, 삶의 만족도, 학대 경험, 현거주주택 편리성, 외출 시 교통수단으로 총 19개의 변수였다.
대상 데이터
- 본 연구의 진행 절차는 Figure 1과 같다. 2008년도 노인실태조사 자료에서 우울유무를 목표변수로 선정하고 우울과 관련된 53개의 변수를 예측변수로 선택하였다. 데이터 처리 과정에서 이상적인 모형을 만들기 위해 파티션 노드(partition node)를 이용해 전체 데이터를 분석용 데이터와 검증용 데이터로 분할하였고, 특징선택(feature selection) 노드를 이용해 중요 변수를 추출하였다.
- 2008년도 노인실태조사는 2008년 8월 11일부터 2009년 1월 10일까지 실시되었으며, 표본은 7개 특별·광역시와 9개 도 지역의 전국 일반조사구에 대해 층화 2단 집락추출을 하여 총 2,858개의 표본조사구에서 조사대상자를 표집하였다. 2008년도 노인실태조사 자료의 총 응답자는 전국 기준 12,567가구의 만 60세 이상 노인 15,146명이었다.
- 2008년도 노인실태조사는 2008년 8월 11일부터 2009년 1월 10일까지 실시되었으며, 표본은 7개 특별·광역시와 9개 도 지역의 전국 일반조사구에 대해 층화 2단 집락추출을 하여 총 2,858개의 표본조사구에서 조사대상자를 표집하였다.
- 본 연구에서는 보건복지부(Ministry of Health & Welfare [MHW], 2009)의 2008년도 노인실태조사 자료를 활용하였다.
- 본 연구에서의 분석 대상 자료는 일반적 특성, 가족 및 친구·이웃과의 관계 및 지원, 경제상태 및 경제활동, 건강상태 및 건강행태, 의료서비스 이용, 일상생활수행능력, 인지기능, 신체기능, 여가 및 사회활동, 노인복지서비스, 노후생활 및 삶의 질, 생활환경에 관한 문항 1,345개로 구성되어 있다.
- 본 연구에서의 분석 대상 자료는 일반적 특성, 가족 및 친구·이웃과의 관계 및 지원, 경제상태 및 경제활동, 건강상태 및 건강행태, 의료서비스 이용, 일상생활수행능력, 인지기능, 신체기능, 여가 및 사회활동, 노인복지서비스, 노후생활 및 삶의 질, 생활환경에 관한 문항 1,345개로 구성되어 있다. 우울과 관련된 문항의 결측치가 있는 176명의 자료를 제외한 14,970명의 데이터를 최종 분석에 이용하였다.
데이터처리
- 1) SPSS Window 19.0 프로그램을 이용하여 대상자의 일반적 특성은 빈도와 백분율로 나타내었다.
- 2) 우울과 관련된 중요변수를 추출하기 위해 SPSS Clementine 12.0 프로그램의 특징선택(Feature selection) 노드를 이용하였고, 중요도를 산출하기 위해 Pearson, Likelihood ratio, Cramer’s V, Lambda 중 데이터의 특정지표와 정확도 향상률의 상관관계를 보여주는 Pearson 상관관계 분석을 실시하였다.
이론/모형
- 본 연구에서 목표변수(종속변수, 뿌리마디)로는 우울을 선정하였다. 2008년 노인실태조사에서 우울상태는 Yesavage 등(1982)이 개발한 노인우울척도(Geriatric Depression Scale)의 한국판 단축형 노인우울척도(The Short Form of Geriatric Depression Scale [SGDS])로 측정하였다. 총 15문항으로 구성되었으며 각 문항은 예, 아니오로 응답하도록 되어 있으며, 우울증상의 절단점으로 8점을 사용하여 총점이 0 -7점인 경우는 정상군으로, 8-15점은 우울군으로 구분하였다(Bae & Cho, 2004).
- 3) 우울이 있는 노인의 특성을 분석하기 위해 의사결정나무형 분류 모형인 C5.0, C&RT (Classification & Regression Tree), QUEST (Quick, Unbiased, Efficient, Statistical Tree), CHAID (CHi-squared Automatic Interaction Detection)를 이용하였다.
성능/효과
- 4) C5.0, C&RT, QUEST, CHAID로 구축된 모형의 평가를 위해 분석노드를 이용 하여 모형의 예측력을 평가하고 예측력이 가장 높은 모형을 선택하였다.
- C&RT 모델링 결과 삶의 만족도, 영양상태, 통증관련 일상생활 어려움, 일상수행능력에 대한 기능제한, 의사진단 만성질환 수, 질병관련 일상생활 어려움이 우울군과 정상군을 구별하는 최종 변수였다.
- 26점 이하이며 일상생활수행능력에 대한 기능 제한이 있으면 우울 이 있다. 넷째, 삶의 만족도 점수가 2.97점보다 높고 3.26점 이하이며 일상생활수행능력에 대한 기 능 제한이 없고 영양상태 고위험의 경우 우울이 있다. 다섯째, 삶의 만족도 점수가 3.
- 26점 이하이며 일상생활수행능력에 대한 기 능 제한이 없고 영양상태 고위험의 경우 우울이 있다. 다섯째, 삶의 만족도 점수가 3.26점보다 높고 영양상태 고위험의 경우 삶의 만족도 점수가 3.72점 이하로 질병관련 일상생활 어려움이 많으면 우울이 있다.
- 97점 이하이고 통증관련 일상생활 어려움이 많으면 우울이 있다. 둘째, 삶의 만족도 점수가 2.97점 이하이고 통증관련 일상생활 어려움 이 약간 있거나 전혀 없고 의사진단 만성질환 수가 1개보다 많으면 우울이 있다. 셋째, 삶의 만 족도 점수가 2.
- 또한 이들 변수들의 우울과의 관련성은 삶의 만족도 점수를 5점 만점으로 환산하였을 때 문항 평균 점수의 중간점수에 해당하는 3.26점을 절단점으로 다르게 나타났다. 즉, 삶의 만족도 점수가 3.
- 26점 이하인 집단은 일상생활 수행능력과 영양상태가 중요한 변수였다. 반면 삶의 만족도 점수가 3.26점 보다 높은 집단에서는 영양상태와 질병관련 일상생활 어려움이 매우 중요한 변수로 나타났다. 이러한 결과는 기존의 연구 방법에서처럼 몇 가지 변수들의 횡적 관계만을 나타낸 것이 아니라, 총 53개의 노인의 특성을 나타내는 다양한 변수들 간의 상호작용으로 그 중에서 우울 노인의 특성을 가장 효율적으로 설명 하는 조합관계로 나타난 것으로 그 의미가 크다고 할 수 있다.
- 본 연구에서 사용된 의사결정나무 분석모형은 표본집단을 특정 기준값에 의해 유사한 집단으로 분류하고, 분류된 하위집단을 다시 특정 기준을 찾아 분류하는 과정을 반복함으로써 종속변수와 독립변수들 간혹은 목표변수와 입력변수들 간의 패턴이나 관계를 찾아내는데 유용하다. 또한 분류 혹은 예측의 과정이 나무구조에 의해서 표현되기 때문에 분석자가 그 과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있으며, 변수들 간의 상호작용효과(interaction effects)를 파악할 수 있다는 장점이 있다(Jeon, 2003).
- 본 연구에서 삶의 만족도 점수가 2.97점 이하인 집단에서 통증관련 일상생활 어려움이 중요한 변수로 나타난 것은 통증과 일상생활 어려움 정도를 합산한 점수인 기능장애가 우울과 양의 상관관계가 있으며 기존 연구(Lee & Oh)에서 제시한 바와 같이 통증으로 인한 활동장애가 우울에 영향을 미치는 변수임을 알 수 있었다.
- 본 연구에서 우울군과 정상군의 일반적 특성에 있어서는 성별, 연령, 교육수준, 결혼상태, 가구 형태, 월수입, 취업상태, 종교에 있어서 차이가 있었고, 특징선택 결과에서도 우울군은 초기 입력변수인 일반적 특성 및 거주실태, 가족 및 사회적 관계, 경제상태, 건강상태, 건강행태, 기능상태, 여가 및 사회활동, 노후생활 및 삶의 질, 생활환경과 관련된 총 53개의 변수 중 현재 흡연여부, 과거 흡연여부, 고강도 신체활동 실천, 독감예방접종 경험 을 제외한 49개의 변수가 선택되었다. 이러한 본 연구의 결과를 선행 연구와 비교해 볼 때, Kim과 Sohn (2005)의 연구에서 성별, 연령, 교육수준, 주관적 경제수준, 인지된 신체건강, 질병 수, 일 상생활수행능력, 삶의 만족도, 가족지지, 사회적지지 등으로 나타난 결과와 일치하는 것으로 노인의 우울은 어떤 특정 요소만 관련된 것이 아니라 인구학적, 신체적, 심리적, 사회경제적 변인 등의 다양한 변수들과 관련 되는 것으로 생각된다.
- 본 연구에서 우울에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 삶의 만족도로 나타났는데, 삶의 만족도 점수를 5점 만점으로 환산하였을 때 문항 평균 점수는 3.26점을 절단점으로 나뉘어졌다. 아무런 예 측변수들을 설정하지 않은 상황에서 우울군이 전체 노인의 29.
- 이는 본 연구의 C&RT 모형에서 나이, 총 형제 자매 수, 주관적 경제 형편, 평소 건강상태, 장애 수, 의사진단 만성질환 수, 질병관련 일상생활 어려움, 통증부위 수, 통증관련 일상생활 어려움, 약물복용 여부, 영양상태, 기본적 또는 도구적 일상 수행능력에 대한 기능제한, 삶의 만족도 등이 중요 변수로 나온 것과 유사한 결과라 할 수 있다. 본 연구에서 의사결정나무 분석을 통해 나타난 우울 노인의 특성을 나타내는 변수는 삶의 만족도, 통증관련 일상생활 어려움, 기본적 또는 도구적 일상생활수행능력에 대한 기능제한, 의사진단 만성질환 수, 영양관리상태 및 질병관련 일상생활 어려움이었다. 이들 변수 중 삶의 만족도가 노인의 우울 상태에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났는데, 이는 노인의 삶의 만족도가 우울과 관련이 있다는 연구 결과들(Kim & Sohn; Koivumaa-Honkanen, Kaprio, Honkanen, Viinamäki, & Koskenvuo, 2004; Moon, 2010)과 일치하는 결과이다.
- , 2010) 의사진단 만성질환 수와 우울증 발생이 관련이 있음을 확인할 수 있다. 본 연구에서 의사진단 만성질환 수를 1개 보다 많이 보유한 경우에 우울 비율이 상대적으로 높게 나온 점에 비추어 볼 때 본 연구 대상자들인 노인 집단은 평균적으로 2개의 만성질환을 가지고 있어 이를 통한 심리적 불편감 혹은 우울 위험이 높을 수 있음을 의미하며, 삶의 만족도가 낮고 통증관련 일상생활 어려움이 약간 있거나 전혀 없으며 의사진단 만성질환 수가 1개 보다 많을 경우 우울에 더 의미 있게 작용하는 것을 알 수 있었다. 따라서 우울과 같은 심리적인 문제를 개선하기 위해서는 삶의 만족도 증진과 만성질환 증상 관리를 병행한 프로그램의 개발이 필요할 것으로 생각된다.
- 분석노드를 이용한 나무형 분류 모형에 따른 예측 정확도를 파악하기 위해 트리가 얼마나 잘 분리되었는가에 대한 능력을 나타내는 정분류율로 비교분석한 결과 분석용 데이터의 정분류율은 C5.0 모형이 88.03%로 가장 높았지만, 검증용 데이터에 대해서는 C&RT 모형의 정분류율이 80.51%로 가장 높게 나타났다.
- 삶의 만족도 점수가 2.97점 보다 높고 3.26점 이하인 집단에서는 일상생활수행능력에 대한 기능 제한이 중요한 변수로 나타났는데, 삶의 만족도 점수가 낮지 않더라도 일상생활수행능력에 제한이 있는 노인의 경우 우울 가능성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 An과 Tak (2009)의 연구에서 고령자의 경우 일상생활수행능력에 대한 기능 제한이 있으면 우울감을 느끼고, Yim과 Lee (2003)의 연구에서도 일상수행능력이 낮을수록 우울정도가 심한 것으로 나타난 것과 일치한다.
- 삶의 만족도가 낮은 집단의 경우 노인의 정확한 통증 평가와 통증경감을 위한 중재노력을 통해 우울 증상을 향상시킬 수 있는 중재가 필요하다. 삶의 만족도 점수가 2.97점 이하이면서 통증관련 일상생활 어려움이 약간 있거나 전혀 없는 노인들에게는 의사진단 만성질환 수가 우울 발생에 중요한 특성으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 노인의 정신건강상태가 신체 질환과 밀접한 관련이 있고(Yoon et al.
- 예측변수(독립변수)는 문헌고찰을 통해 전체 변수 중 노인의 우울과 관련된 변수들을 선별하였다. 선별된 변수는 일반적 특성 관련 변수 6개, 가족 및 사회적 관계 관련 변수 4개, 경제 상태 관련 변수 3개, 건강상태 관련 변수 9개, 건강행태 관련 변수 12개, 기능상태 관련 변수 9개, 여가 및 사회활동 관련 변수 3개, 노후생활 및 삶의 질 관련 변수 3개, 생활환경 관련 변수 4개로 총 53개의 변수가 초기 입력변수(initial input variables)로 선택되었다(Figure 2).
- 97점 이하이고 통증관련 일상생활 어려움 이 약간 있거나 전혀 없고 의사진단 만성질환 수가 1개보다 많으면 우울이 있다. 셋째, 삶의 만 족도 점수가 2.97점보다 높고 3.26점 이하이며 일상생활수행능력에 대한 기능 제한이 있으면 우울 이 있다. 넷째, 삶의 만족도 점수가 2.
- 본 연구는 15,146명의 65세 이상의 노인을 대상으로 실시한 2008년도 노인실태조사 자료(MHW, 2009)를 바탕으로 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무 분석법을 활용해 우울 노인의 특성을 파악하고자 시도되었다. 연구 결과 최종 분석 대상 14,970명 중 4,423명(29.5%)이 우울군에 속하였으며, 노인의 우울상태는 일반적 특성 및 거주실태, 가족 및 사회적 관계, 경제 상태, 건강 상태, 건강행태, 기능 상태, 여가 및 사회활동, 노후생활 및 삶의 질, 생활환경 등의 여러 가지 요소들과 관련이 있지만 의사결정나무 분석법을 이 용한 모델링 결과 우울 노인은 삶의 만족도 점수가 2.97점 이하면서 통증관련 일상생활 어려움이 많은 특징과 삶의 만족도 점수가 2.97점 이하면서 통증관련 일상생활 어려움이 전혀 없거나 약간 있으며 의사진단 만성질환 수를 1개 보다 많이 보유한 특징이 있었다. 한편 삶의 만족도 점수가 2.
- 1%) 순으로 많았다. 우울군과 정상군은 성별, 연령, 교육수준, 결혼상태, 가구형태, 월수입, 취업상태, 종교에 있어서 유의한 차이가 있었다(Table 2).
- 의사결정나무 분석모형 중 본 연구에서 최종 선택한 C&RT 모형은 부모 노드로부터 자식 노드로 분리 할 때 항상 2개로만 분리를 하여 해석이 편하다는 장점을 가지고 있어(Huh, Jeong, Huh, & Choi, 2003), 본 연구에서는 C&RT 모형을 통해 우울 노인의 특성을 쉽게 파악할 수 있었다.
- 26점 보다 높은 집단에서는 영양상태와 질병관련 일상생활 어려움이 매우 중요한 변수로 나타났다. 이러한 결과는 기존의 연구 방법에서처럼 몇 가지 변수들의 횡적 관계만을 나타낸 것이 아니라, 총 53개의 노인의 특성을 나타내는 다양한 변수들 간의 상호작용으로 그 중에서 우울 노인의 특성을 가장 효율적으로 설명 하는 조합관계로 나타난 것으로 그 의미가 크다고 할 수 있다. 본 연구에서 삶의 만족도 점수가 2.
- 95 이상을 중요한 변수로 설정하였다. 중요도 순위 1위에서 49위까지는 중요도 값이 0.95 이상으로 나타났으며 이 가운데 삶의 만족도, 평소 건강상태, 영양관리상태, 주관적 경제상태, 가구형태 만족도, 질병관련 일상생활 어려움, 통증관련 일상생활 어려움, 기능제한, 숙면정도, 통증 부위 수 등이 중요도 순위가 가장 높은 변수였다. 과거흡연, 독감예방, 현재 흡연은 중요도 값이 절단점 이하였고, 고강도 신체활동은 수행하지 않은 대상자의 비율이 너무 높아 제외되었다(Figure 2).
- 26점을 절단점으로 다르게 나타났다. 즉, 삶의 만족도 점수가 3.26점 이하인 집단에서는 2.97점을 절단점으로 다시 나뉘어지면서 삶의 만족도 점수가 2.97점 이하 집단은 통증관련 일상생활 어려움과 의사진단 만성질환 수가 우울군과 정상군을 분류하는 매우 중요한 변수로 나타났고, 삶의 만족도 점수가 2.97점 보다 높고 3.26점 이하인 집단은 일상생활 수행능력과 영양상태가 중요한 변수였다. 반면 삶의 만족도 점수가 3.
- 우울군의 특성과 관련된 규칙은 총 5가지인 것으로 나타났다. 첫째, 삶의 만족도 점수가 2.97점 이하이고 통증관련 일상생활 어려움이 많으면 우울이 있다. 둘째, 삶의 만족도 점수가 2.
- 97점 이하면서 통증관련 일상생활 어려움이 전혀 없거나 약간 있으며 의사진단 만성질환 수를 1개 보다 많이 보유한 특징이 있었다. 한편 삶의 만족도 점수가 2.97점 보다 높고 3.26점 이하면서 일상생활수행능력 제한이 있는 경우와 기능 제한은 없지만 고 위험 영양상태의 특징이 있었으며, 삶의 만족도 점수가 3.26점 보다 높지만 고위험 영양상태이며 삶의 만족도 점수가 3.72점 이하일 때 질병관련 일상생활 어려움이 많은 경우 우울의 비율이 높음을 알 수 있었다.
후속연구
- 하지만 이러한 선행 연구 대부분은 일부 지역사회 혹은 일부 병원의 노인을 대상으로 일부 변수를 중심으로 단편적으로 이루어져 있어서 노인의 우울상태 와 관련된 통합적이고 다양한 패턴이나 세분화된 특성을 파악하는데 있어 제한이 있다. 따라서 대규모 데이터를 통해 노인의 일반적 특성과 건강, 사회활동, 가족생활 등 전반적인 특성을 바탕으로 노인의 우울과 관련한 세분화된 특성 파악 및 새로운 지식을 얻을 수 있는 연구가 필요하다.
- 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 볼 때 우울 노인은 삶의 만족도, 통증관련 일상생활 어려움, 일상생활수행능력의 제한, 의사진단 만성질환 수, 영양상태, 질병관련 일상생활 어려움의 다양한 조건을 고려하여 대상자의 유형별로 우울관련 특성을 세분화하여 평가 및 접근하는 것이 필요하 다. 또한 삶의 만족도 증진이나 통증관리, 만성질환관리, 영양관리에 대한 간호중재를 포함한 개인별 맞춤형 우울중재 프로그램을 개발하고, 이러한 중재의 우울 노인 대상 효과 평가 연구가 병행 될 것을 제언한다.
- 이러한 연구 결과는 실무현장에서 수집된 자료를 통해 발견될 수 있는 지식 관리와 지식발견의 중요성을 시사하고 있다. 또한 본 연구결과는 노인의 우울을 예방하고, 우울중재가 필요한 노인을 조기발견하기 위한 검진(screening) 근거가 될 수 있을 것이며, 또한 노인의 우울중재 프로그램 개발에 필요한 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
- 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 볼 때 우울 노인은 삶의 만족도, 통증관련 일상생활 어려움, 일상생활수행능력의 제한, 의사진단 만성질환 수, 영양상태, 질병관련 일상생활 어려움의 다양한 조건을 고려하여 대상자의 유형별로 우울관련 특성을 세분화하여 평가 및 접근하는 것이 필요하 다. 또한 삶의 만족도 증진이나 통증관리, 만성질환관리, 영양관리에 대한 간호중재를 포함한 개인별 맞춤형 우울중재 프로그램을 개발하고, 이러한 중재의 우울 노인 대상 효과 평가 연구가 병행 될 것을 제언한다.
- 노인의 삶의 만족도란 노인에게 관련된 생리적, 심리적, 환경적 조건 속에서 노인 자신이 과거로부터 현재까지의 생활 전반에 대해 갖는 주관적인 개인의 만족감으로 한 개인이 늙어 가는 현실에 성공적으로 적응함으로써 얻을 수 있는 상태이다(Sok & Kim, 2007). 본 연구에서 나타난 결과와 같이 삶의 만족도는 노인의 우울을 설명하는 가장 중요한 변수로 신체적, 심리적, 사회적 및 환경적인 요인 등과도 관련되어 있으므로 노인의 노화 과정에의 적응을 도모하며 우울을 예방할 수 있는 구체적이고 다양한 측면에서의 삶의 만족도 증진 방안 마련이 필요할 것으로 생각된다.
- 노인의 영양상태는 노년기 이전부터의 영양적, 의학적 건강관리의 올바른 실천과 관리에서 얻어지는 결과이자 건강상태의 주요 요소로서, 균형잡힌 식사를 통해 충분한 영양을 섭취하는 노인은 신체적 건강뿐만 아니라 우울과 같은 심리적 증상을 개선하는데 근간을 이루게 된다(Kang & Chung). 이에 본 연구에서 삶의 만족도가 낮지 않고, 일상생활수행능력 제한이 없는 조건에서 영양상태가 더 의미 있게 작용하는 점을 고려할 때 노인들의 영양상태를 증진시킬 수 있는 우울 예방 및 중재프로그램을 개발, 적용하는 것이 효율적일 것으로 생각된다.
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