Background: Suicide is one of important health problems in Korea. Previous studies showed factors associated with suicide in individual levels. However, suicide was influenced by society that individuals belong to, so it was required to analyze suicide in local levels. The purpose of this study was ...
Background: Suicide is one of important health problems in Korea. Previous studies showed factors associated with suicide in individual levels. However, suicide was influenced by society that individuals belong to, so it was required to analyze suicide in local levels. The purpose of this study was to analyze the regional disparities of suicide mortality by gender and the association between local characteristics and suicide mortality. Methods: This study included 229 city county district administrative districts in Korea. Age- and sex-standardized suicide mortality and age-standardized suicide mortality (male/female) were used as dependent variables. City county district types, socio-demographics (number of divorces per 1,000 population, number of marriages per 1,000 population, and single households), financial variable (financial independence), welfare variable (welfare budget), and health behavior/status (perceived health status scores and EuroQol-5 dimension [EQ-5D]) were used to represent the local characteristics. We used hot-spot analysis to identify the spatial patterns of suicide mortality and negative binomial regression analysis to examine factors affecting suicide mortality. Results: There were differences in distribution of suicide mortality and hot-spot regions of suicide mortality by gender. Negative binomial regression analysis provided that city county district types (city), number of divorces per 1,000 population, financial independence, and EQ-5D had significant influences on the age- and sex-standardized suicide mortality per 100,000. Factor influencing suicide mortality was the number of divorces per 1,000 population in both male and female. Conclusion: Study results provided evidences that suicide mortality among regions was differed by gender. Health policy makers will need to consider gender and local characteristics when making policies for suicides.
Background: Suicide is one of important health problems in Korea. Previous studies showed factors associated with suicide in individual levels. However, suicide was influenced by society that individuals belong to, so it was required to analyze suicide in local levels. The purpose of this study was to analyze the regional disparities of suicide mortality by gender and the association between local characteristics and suicide mortality. Methods: This study included 229 city county district administrative districts in Korea. Age- and sex-standardized suicide mortality and age-standardized suicide mortality (male/female) were used as dependent variables. City county district types, socio-demographics (number of divorces per 1,000 population, number of marriages per 1,000 population, and single households), financial variable (financial independence), welfare variable (welfare budget), and health behavior/status (perceived health status scores and EuroQol-5 dimension [EQ-5D]) were used to represent the local characteristics. We used hot-spot analysis to identify the spatial patterns of suicide mortality and negative binomial regression analysis to examine factors affecting suicide mortality. Results: There were differences in distribution of suicide mortality and hot-spot regions of suicide mortality by gender. Negative binomial regression analysis provided that city county district types (city), number of divorces per 1,000 population, financial independence, and EQ-5D had significant influences on the age- and sex-standardized suicide mortality per 100,000. Factor influencing suicide mortality was the number of divorces per 1,000 population in both male and female. Conclusion: Study results provided evidences that suicide mortality among regions was differed by gender. Health policy makers will need to consider gender and local characteristics when making policies for suicides.
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문제 정의
따라서 본 연구의 목적은 우리나라 시·군·구를 대상으로 성별에 따른 자살률의 공간적 분포를 확인하고 지역적 특성 요인과 자살률과의 관계를 분석하는 것이다. 구체적인 목적으로는 첫째, 우리 나라 지역 간 자살률을 분석하고, 둘째, 공간분석 방법인 핫스팟분석을 통해 자살률의 공간적 군집패턴을 알아보며, 셋째, 자살률에 영향을 미치는지역특성 요인을 알아보는 것이다.
따라서 본 연구의 목적은 우리나라 시·군·구를 대상으로 성별에 따른 자살률의 공간적 분포를 확인하고 지역적 특성 요인과 자살률과의 관계를 분석하는 것이다.
제안 방법
결론적으로, 본 연구는 2011년 229개 시·군·구 지역을 대상으로 성별에 따른 지역 간 자살률 차이 및 자살에 영향을 주는 지역 특성 요인을 분석하였다.
종속변수를 산출하기 위해 통계청에서 제공하는 2011년 통계청 사망원인통계 자료를 이용하였으며, 상병코드 중 ‘고의적 자해(X60-X84)’로 사망한 사람을 추출하였다. 다만 사망원인통계 자료에서 제공하는 자살 사망자 수는 성별과 연령이 보정되지 않은 원(raw) 자료이며 인구구조(성, 연령 등)가 서로 다른 지역들의 자살률을 비교해야 하기 때문에 성별과 연령을 보정하여 자살률을 산출하였다. 산출공식은 다음과 같으며, nij의 인구수는 2011년 주민등록 인구수를, 표준인구수는 2011년 주민등록연앙인구를사용하였다.
둘째, 본 연구에서는 우리나라에서 가장 작은 행정단위인 읍·면·동이 아닌 시·군·구를 분석단위로 하였다.
즉 지역단위로 자살률과 그 영향요인을 분석함으로써 지역단위의 정책방안을 제시할 수 있을 것이다. 둘째, 핫스팟분석을 통해 자살률의 핫스팟지역이라는 특정 지역을 산출하였다. 자살률의 핫스팟지역은 해당 지역과 주변 지역 모두 자살률이 높은 지역을 말하며, 이를 통해 자살 관련 관리체계를 좀 더 강화하거나 보완할 필요가 있는 지역을 구체적으로 알 수 있기 때문에 유용한 자료라고 할 수 있다.
7976으로, 세 가지 경우 모두 scale 값이 1보다 크게 나타났다. 따라서 포아송 회귀모형에서는 과대산포가 존재한다고 판단하였으며, 이 과대산포 문제를 해결하기 위해 포아송 회귀모형과 유사한 형태면서 랜덤성분을 음이항 분포로 가지는 음이항 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석의 독립변수는 시·군·구 유형, 인구 1,000명당 이혼 건수, 인구 1,000명당 결혼 건수, 1인 가구 수, 재정자립도, 복지예산규모, 주관적 건강상태, EQ5D index로 선정하였고, 통계분석은 IBM SPSS ver.
본 연구는 2011년 229개 시·군·구 지역을 대상으로 성별에 따른 지역 간 자살률 차이 및 영향요인을 분석하였으며, 자살률의 공간적 군집패턴을 알아보기 위해 핫스팟분석을 실시하였다.
본 연구에서는 p<0.05 값을 가진 지역 중 Z-score 값이 큰 지역을 자살률의 핫스팟지역으로 정의하였다.
종속변수는 229개 시·군·구 지역에 대하여 첫째, 성별과 연령을 보정한 인구 10만 명당 자살률, 둘째, 연령을 보정한 인구 10만 명당 남/여 자살률로 선정하였다.
지역 특성 변수는 (1) 시·군·구 유형, (2) 인구사회학적 요인, (3) 경제적 요인, (4) 복지요인, (5) 건강수준·행태요인으로 구성하였다.
본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 우리나라의 심각한 사회문제라고 할 수 있는 자살문제를 지역 단위로 분석하였다. 개인단위로 자살 관련 요인을 분석하게 되면 실제로 지역단위로 이루어지는 정책에 반영할 때 한계가 있을 수 있다.
대상 데이터
이혼과 결혼은 사회통합과 해체를 나타내는 대표적인 변수로, Park과 Lee [14]에 따르면 높은 이혼율은 자살률을 증가시키며 반대로 인구 1,000명당 결혼 건수가 증가할수록 자살률과 음의 관계를 나타냈다. 각 지역의 이혼 건수와 결혼 건수를 총 인구수로 나눈 후 1,000을 곱하여 산출하였으며, 통계청에서 제공하는 2011년 인구 동향조사 자료를 이용하였다. 1인 가구는 1인이 독립적으로 취사, 취침 등 생계를 유지하고 있는 가구로 정의할 수 있으며[20], 1인 가구수 역시 사회 해체와 관련된 변수이다.
2011년 기초자치단체 수는 기초자치단체인 시의 ‘구’ 단위까지 포함하여 251개이나, 자료의 한계로 이 연구에서는 기초자치단체인 시의 ‘구’를 관할 ‘시’로 통합하여 하나의 단위로 하였고 제주특별자치도는 제주시와 서귀포시를 통합하여 ‘제주시’라는 하나의 단위로 사용하였다. 따라서 최종적으로 분석에 사용된 기초 자치단체수는 시 74개, 군 86개, 구 69개였다.
본 연구는 2011년 기초자치단체인 시∙군∙구 229개 지역을 대상으로 하였다. 2011년 기초자치단체 수는 기초자치단체인 시의 ‘구’ 단위까지 포함하여 251개이나, 자료의 한계로 이 연구에서는 기초자치단체인 시의 ‘구’를 관할 ‘시’로 통합하여 하나의 단위로 하였고 제주특별자치도는 제주시와 서귀포시를 통합하여 ‘제주시’라는 하나의 단위로 사용하였다.
사회 해체가 만연한 곳에서는 사회적 고립이 더 많이 존재하게 되고, 사회적 지지를 받을 수 있는 타인으로부터의 고립은 자살위험을 높이는 요인이 되기 때문이다[12]. 자료는 통계청에서 제공하는 2010년 인구 총 조사자료를 이용하였다.
종속변수를 산출하기 위해 통계청에서 제공하는 2011년 통계청 사망원인통계 자료를 이용하였으며, 상병코드 중 ‘고의적 자해(X60-X84)’로 사망한 사람을 추출하였다.
Koo 등[4]에 따르면 삶의 질이 낮을수록 자살생각이 높게 나타났다. 주관적 건강 수준과 EQ-5D index 변수는 모두 통계청에서 제공하는 2011년 지역사회 건강조사자료를 이용하였다.
데이터처리
본 연구는 자살률의 공간적 군집패턴을 분석하기 위해 핫스팟분석(hot-spot analysis)을 실시하였고, 핫스팟분석을 통해 도출된 자살률의 핫스팟지역(hot-spot)과 그 외 지역을 대상으로 지역 특성 변수들의 차이가 있는지를 알아보기 위해 chi-square분석과 t-test를 실시하였다. 그리고 자살률에 영향을 미치는 요인과 그 영향 정도를 알아보기 위해 일반화 선형모형 중 음이항 회귀분석(negative binomial regression analysis)을 시행하였다.
본 연구는 자살률의 공간적 군집패턴을 분석하기 위해 핫스팟분석(hot-spot analysis)을 실시하였고, 핫스팟분석을 통해 도출된 자살률의 핫스팟지역(hot-spot)과 그 외 지역을 대상으로 지역 특성 변수들의 차이가 있는지를 알아보기 위해 chi-square분석과 t-test를 실시하였다. 그리고 자살률에 영향을 미치는 요인과 그 영향 정도를 알아보기 위해 일반화 선형모형 중 음이항 회귀분석(negative binomial regression analysis)을 시행하였다.
지역별 자살률에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 음이항 회귀분석을 실시하였다. 종속변수인 성별과 연령을 보정한 인구 10만 명당 자살률과 연령을 보정한 인구 10만 명당 남/여 자살률은 음의 값을 가지지 않는 비음정수(non-negative integer)이고 이산적(discrete)이며 한쪽으로 치우쳐진 비대칭 분포를 따르기 때문에 정규분포를 가정하는 최소자승법(ordinary least squres)에 근거한 회귀분석은 적합하지 않다.
회귀분석의 독립변수는 시·군·구 유형, 인구 1,000명당 이혼 건수, 인구 1,000명당 결혼 건수, 1인 가구 수, 재정자립도, 복지예산규모, 주관적 건강상태, EQ5D index로 선정하였고, 통계분석은 IBM SPSS ver. 21.0 (IBM Co., Armonk, NY, USA)과 SAS ver. 9.3 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)을, 공간분석은 ArcGIS ver. 10.3 (ESRI, Redlands, CA, USA)을 이용하였다.
이론/모형
건강수준·행태요인으로는 주관적 건강상태[4,6,12,18,22], EuroQol-5 dimension (EQ-5D) index [4,18]를 선정하였다.
복지요인으로는 복지예산규모[14,16,18]를 선정하였다. 선행연구에 따르면[14,16], 사회복지 지출 수준은 노인 자살률과 음의 관계가 있다.
연령을 보정한 인구 10만 명당 남/여 자살률은 2011년 통계청에서 발표한 연령표준화 자살사망률을 사용하였다.
성능/효과
핫스팟지역에서 인구 1,000명당 결혼 건수는 그 외 지역보다 적었고 재정자립도, 복지예산규모, 주관적 건강상태, EQ-5D index는 더 낮았다. 1인 가구 수는 핫스팟지역이 더 많았으며 모든 지역 특성 변수가 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 그리고 핫스팟지역의 자살률은 44.
EQ-5D index는 삶의 질을 나타내는 지표로 본 연구에서는 EQ5D index가 낮을수록 자살률이 높게 나타나 기존 연구[13,46,47] 와 동일한 결과를 보여주었다. 특히 최근 연구[47]에 따르면 EQ-5D index는 자살생각과 자살행동에 유의한 영향을 미쳤다.
결혼 건수는 핫스팟지역이 더 적었고 재정자립도, 복지예산 규모, 주관적 건강상태, EQ-5D index는 더 낮았으며 1인 가구 수는 많았다.
시보다는 군 지역일수록, 이혼 건수가 많을수록, 재정자립도와 EQ-5D index가 낮을수록, 자살률이 높았다. 남성과 여성으로 나누어 분석한 결과, 남성과 여성 모두 이혼 건수 변수가 통계적으로 유의하였으며 이혼 건수가 많을수록자살률이 높았다.
이 또한 시·군·구 단위로 자료가 제공되지 않기 때문이며, 이용할 수 있는 변수들이 늘어난다면 좀 더 의미 있는 연구가 될 것이다. 넷째, 생태학적 오류를 주의해야 한다. 이 연구는 개인이 아닌 지역을 분석단위를 하였기 때문에 개인이 가지는 속성 간 관계를 추론할 때 유의해야 한다.
본 연구에서 먼저 포아송 회귀분석을 실시한 결과, 인구 10만 명당 성·연령 표준화 자살률의 경우 scale 값이 1.5889, 연령을 표준화한 남성 자살률의 경우 1.6659, 연령을 보정한 여성 자살률의 경우 1.7976으로, 세 가지 경우 모두 scale 값이 1보다 크게 나타났다.
핫스팟분석은 Getis-Ord Gi* 통곗값을 계산하여 객체의 군집정도를 보여주게 되며, Getis-Ord Gi* 통곗값은 각 지점별로 Z-score와 p-value를 산출한다[24,25]. 본 연구에서는 Z-score 값이 클수록 특정 지역과 그 주변 지역의 자살률이 높은 것으로, 높은 자살률의 군집 정도가 높은 지역(hot-spot)을 나타낸다. 반대로 Z-score 값이 작을수록 특정 지역과 그 주변 지역의 자살률이 낮은것으로, 낮은 자살률의 군집정도가 높은지역(coldspot)을 의미한다.
전체 인구를 대상으로 분석한 결과 시·군·구 유형(시)와 인구 1,000명당 이혼 건수, 재정자립도, EQ-5D index 변수가 통계적으로 유의하였다. 시보다는 군 지역일수록, 이혼 건수가 많을수록, 재정자립도와 EQ-5D index가 낮을수록, 자살률이 높았다. 남성과 여성으로 나누어 분석한 결과, 남성과 여성 모두 이혼 건수 변수가 통계적으로 유의하였으며 이혼 건수가 많을수록자살률이 높았다.
자살률 핫스팟지역의 지역적인 분포를 보면 전체 인구의 자살률 핫스팟지역은 강원도와 경상북도, 전라북도에 걸쳐 큰 하나의 군집 형태로 나타났고, 남성의 자살률 핫스팟지역은 두 개의 군집으로 강원도, 경상북도, 전라북도를 포함하는 지역과 경기 남부, 충청북도, 강원 서부 일부 지역을 포함하는 지역으로 나타났다. 여성의 자살률 핫스팟지역으로는 강원도와 경상북도 일부 지역이었으며, 전체 인구와 남성의 자살률 핫스팟지역과는 다르게 분산된 군집 분포를 보였다. 핫스팟분석은 통계적으로 의미 있는 분포를 나타내는 지역을 구체적으로 알려주므로 공간적인 문제에 대한 잠재적인 해결방법을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다[34,35].
결론적으로, 본 연구는 2011년 229개 시·군·구 지역을 대상으로 성별에 따른 지역 간 자살률 차이 및 자살에 영향을 주는 지역 특성 요인을 분석하였다. 연구결과 성별에 따라 지역별 자살률의 분포는 차이를 보였으며 자살률의 핫스팟지역 또한 성별에 따라 차이가 있었다. 지역별 자살률에 영향을 미치는 요인으로는 전체 인구의 경우 시·군·구 유형(시), 인구 1,000명당 이혼 건수, 재정자립도, EQ-5D index였으며, 남성과 여성의 경우에는 모두 이혼 건수가 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다.
00명)보다 더 높았으며, 시·군·구 유형에서는 남성과 여성 자살률 모두 군, 시, 구 순으로 높았다. 인구 1,000명당 이혼 건수와 결혼 건수, EQ-5D index는 상대적으로 표준편차가 작았고 재정자립도와 복지예산규모는 표준편차가 크게 나타났다.
인구 10만 명당 연령 표준화 남성 자살률은 45.52명으로 연령 표준화 여성 자살률(19.00명)보다 더 높았으며, 시·군·구 유형에서는 남성과 여성 자살률 모두 군, 시, 구 순으로 높았다.
자살률 핫스팟지역의 지역적인 분포를 보면 전체 인구의 자살률 핫스팟지역은 강원도와 경상북도, 전라북도에 걸쳐 큰 하나의 군집 형태로 나타났고, 남성의 자살률 핫스팟지역은 두 개의 군집으로 강원도, 경상북도, 전라북도를 포함하는 지역과 경기 남부, 충청북도, 강원 서부 일부 지역을 포함하는 지역으로 나타났다. 여성의 자살률 핫스팟지역으로는 강원도와 경상북도 일부 지역이었으며, 전체 인구와 남성의 자살률 핫스팟지역과는 다르게 분산된 군집 분포를 보였다.
자살률에 영향을 미치는 지역 특성 요인을 알아보기 위해 인구 10만 명당 성·연령 표준화 자살률과 연령 표준화 남/여 자살률을 종속변수로 하여 음이항 회귀분석을 실시한 결과, 인구 10만 명당 성·연령 표준화 자살률에 영향을 미치는 요인은 지역(시)와 인구 1,000명당 이혼 건수, 재정자립도, EQ-5D index였다.
자살률의 공간적 군집패턴을 알아보기 위해 핫스팟분석을 실시한 결과, 산출된 자살률의 핫스팟지역은 전체 인구를 대상으로 하였을 때 시·군·구 유형 중 군 지역이 가장 많았고, 그리고 남성과 여성으로 분류했을 때에는 시 지역이 가장 많았다.
재정자립도는 지역의 경제적 수준을 파악하기 위한 대리지표로 본 연구에서는 재정자립도가 낮을수록 자살률이 높아 경제적으로 취약한 지역에서 자살로 인한 사망률이 높음을 보여주었다. 이는 기존 연구[13,44,45]와 동일한 결과이며, Lee[13]는 재정자립도가 빈곤율, 소득세와 높은 상관관계가 있고 따라서 빈곤율이 높고 소득세가 낮아 재정자립도가 낮은 지역은 자살률이 높은 것으로 추론할 수 있다고 하였다.
전체 229개 지역 중 38개 지역이 성·연령 표준화 자살률의 핫스팟지역이었으며, 핫스팟지역 중에서는 군 지역이 55.3%로 가장 많은 부분을 차지하였다.
전체 인구를 대상으로 분석한 결과 시·군·구 유형(시)와 인구 1,000명당 이혼 건수, 재정자립도, EQ-5D index 변수가 통계적으로 유의하였다.
지역별 자살률에 영향을 미치는 요인으로는 전체 인구의 경우 시·군·구 유형(시), 인구 1,000명당 이혼 건수, 재정자립도, EQ-5D index였으며, 남성과 여성의 경우에는 모두 이혼 건수가 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다.
Figure 2B는 인구 10만 명당 연령 표준화 남성 자살률의 핫스팟지역을 나타내며, 크게 두 개의 지역으로 나타났다. 첫 번째 핫스팟지역에는 강원 양양군, 강릉시, 동해시, 정선군, 삼척시, 태백시, 경북 울진군, 봉화군, 영양군, 영주시, 안동시, 예천군, 의성군, 상주시, 구미시, 김천시, 충북 옥천군, 영동군, 충남 금산군, 논산시, 전북 무주군, 완주군, 진안군, 익산시, 전주시, 군산시가 포함되었고, 두 번째 핫스팟지역에는 충남 천안시, 충북 진천군, 음성군, 충주시, 경기안성시, 이천시, 여주군, 강원 원주시가 포함되어, 이상 남성 자살률의 핫스팟지역은 총 34개 지역이었다. Figure 2C는 인구 10만 명당 연령 표준화 여성 자살률의 핫스팟지역을 나타낸다.
추가적인 분석결과 핫스팟지역에 속한 시 지역들의 재정자립도는 남성의 경우 26.66, 여성의 경우 21.42였으며, 이는 시·군·구 유형 중 시에 속하는 74개 지역들의 재정자립도(34.90)보다 낮은 수치였다.
한편 연령을 보정한 인구 10만 명당 남성 자살률이 여성 자살률 보다 시·군·구 유형 간 차이가 더 크게 나타났다.
3%로 가장 많은 부분을 차지하였다. 핫스팟지역에서 인구 1,000명당 결혼 건수는 그 외 지역보다 적었고 재정자립도, 복지예산규모, 주관적 건강상태, EQ-5D index는 더 낮았다. 1인 가구 수는 핫스팟지역이 더 많았으며 모든 지역 특성 변수가 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
후속연구
본 연구의 제한점으로는 첫째, 이 연구는 2011년 기초자치단체인 시·군·구를 대상으로 단일 연도의 자살률과 지역 특성 변수 간 관련성을 분석한 횡단적 연구이다. 따라서 결과를 일반화시키는 데 한계가 있으며 향후 종단적 연구가 요구된다. 둘째, 본 연구에서는 우리나라에서 가장 작은 행정단위인 읍·면·동이 아닌 시·군·구를 분석단위로 하였다.
특히 노인 자살률에 이혼율이 영향을 많이 주는 것으로 나타났다[3,42]. 따라서 사회해체로도 이어질 수 있는 이혼을 줄이기 위해 가정문제를 예방할 수 있는 지역시스템 차원의 교육프로그램을 개발해야 하며, 이를 통해 자살률 감소에 기여할 수 있을 것이다. 다만 이혼율과 자살률은 통계적으로 유의미한 관계가 없다고 나타난 연구[43]도 있었다.
본 논문에서 산출된 핫스팟지역은 해당 지역과 주변 지역들의 자살률이 높은 지역이기 때문에 핫스팟지역들 간 공동으로 자살 예방사업을 실시할 때 사업 수행의 이점이 기대된다. 즉 시·군·구 라는 행정구역단위에 국한시키지 않고 핫스팟지역들끼리 공동으로 예방사업을 수행하게 된다면 예산사용의 효율성도 증대되고 보다 효과적인 사업을 할 수 있을 것이다.
셋째, 자살률을 줄이기 위한 정책수립 시 성별과 지역적 특성을 함께 고려해야 할 필요성이 있다. 본 연구는 성별에 따라 그리고 각 지역의 특성을 반영하여 자살예방정책 및 프로그램 수립하는 데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구의 제한점으로는 첫째, 이 연구는 2011년 기초자치단체인 시·군·구를 대상으로 단일 연도의 자살률과 지역 특성 변수 간 관련성을 분석한 횡단적 연구이다.
이는 통계청에서 제공하는 자살률과 지역 특성 변수 자료의 단위가 시·군·구로 되어있기 때문이며, 추후 연구에서 읍·면·동의 자료를 이용하여 분석할 수 있다면 보다 자세한 지역 수준의 연구가 되어 본 연구와는 또 다른 측면에서 시사점을 제시할 수 있을 것이다. 셋째, 암과 같은 질환을 가지고 있는 환자들이 신체적, 정신적 고통을 함께 겪으며 자살을 많이 한다는 연구[48]가 있었음에도 본 연구는 지역별 암 발생률 같은 변수를 포함하지 못했다. 이 또한 시·군·구 단위로 자료가 제공되지 않기 때문이며, 이용할 수 있는 변수들이 늘어난다면 좀 더 의미 있는 연구가 될 것이다.
자살률의 핫스팟지역은 해당 지역과 주변 지역 모두 자살률이 높은 지역을 말하며, 이를 통해 자살 관련 관리체계를 좀 더 강화하거나 보완할 필요가 있는 지역을 구체적으로 알 수 있기 때문에 유용한 자료라고 할 수 있다. 셋째, 자살률을 줄이기 위한 정책수립 시 성별과 지역적 특성을 함께 고려해야 할 필요성이 있다. 본 연구는 성별에 따라 그리고 각 지역의 특성을 반영하여 자살예방정책 및 프로그램 수립하는 데 기여할 수 있을 것이다.
이 또한 시·군·구 단위로 자료가 제공되지 않기 때문이며, 이용할 수 있는 변수들이 늘어난다면 좀 더 의미 있는 연구가 될 것이다.
이는 통계청에서 제공하는 자살률과 지역 특성 변수 자료의 단위가 시·군·구로 되어있기 때문이며, 추후 연구에서 읍·면·동의 자료를 이용하여 분석할 수 있다면 보다 자세한 지역 수준의 연구가 되어 본 연구와는 또 다른 측면에서 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
즉 시·군·구 라는 행정구역단위에 국한시키지 않고 핫스팟지역들끼리 공동으로 예방사업을 수행하게 된다면 예산사용의 효율성도 증대되고 보다 효과적인 사업을 할 수 있을 것이다.
핫스팟분석은 통계적으로 의미 있는 분포를 나타내는 지역을 구체적으로 알려주므로 공간적인 문제에 대한 잠재적인 해결방법을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다[34,35]. 즉 자살률을 단순히 비교하여 특정 지역이 높거나 낮다라고 파악하는 데에서 더 나아가 자살률의 군집형태를 파악할 수 있으며 이를 통해 사업의 우선 적용 지역 선정 등과 같은 의사결정에 사용될 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라의 인구 10만 명 당 자살률은 몇 명인가?
자살은 우리나라뿐 아니라 세계적으로도 중요한 보건문제 중 하나이며, World Health Organization (WHO)에 따르면 전 세계적으로 매년 약 100만 명이 자살하고 있다. 우리나라의 인구 10만 명 당 자살률은 28.5명으로 Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) 최고 수준이며, 이는 OECD 국가 간 자살률(OECD 표준인구 10만 명당 자살률)과 비교했을 때 OECD 평균 자살률(12.1명)보다 훨씬 높은 수치이다.
전 세계적으로 매년 몇 명이 자살하고 있는가?
자살은 우리나라뿐 아니라 세계적으로도 중요한 보건문제 중 하나이며, World Health Organization (WHO)에 따르면 전 세계적으로 매년 약 100만 명이 자살하고 있다. 우리나라의 인구 10만 명 당 자살률은 28.
어떠한 맥락에서 자살을 지역 단위로 분석하는 연구가 이루어지고 있는가?
자살은 개인이 스스로 자신의 목숨을 끊는다는 점에서 개인적인 행위라고할수있지만, Durkheim의 이론에 따르면 자살은 사회적인 현상으로 이기적 자살과 아노미적 자살은 개인이 속한 사회집단의 통합 정도에 반비례한다[6]. 즉 자살은 개인이 속한 그 사회의 특성으로부터 영향을 받는 것이다. 이러한 맥락에서 자살을 지역 단위로 분석하는 연구가 이루어지고 있다.
참고문헌 (48)
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