아토피 피부염 환자 발병률의 지역적 특성 분석 - 모란지수 방법을 활용하여 - An Analysis on Characteristics of Spatial Distribution of the Atopic Dermatitis Patients : With an Application of the Moran Indices원문보기
산업화 이후 환경성 질환의 증가가 사회적인 문제로 대두되면서 이들의 지역적 차이와 특성에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 국민건강보험공단 자료를 이용하여 환경성 질환의 지역분포와 지역적 특성을 알아보는 것이다. 본 연구에서는 환경성 질환 중 아토피 피부염을 대상으로 국지모란지수를 이용하여 아토피 피부염 환자의 지역별 군집성 정도와 유형을 분석하였다. 이에 따라 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 아토피 피부염 환자의 분포는 지역적으로 차이를 나타내고 있었으며, 일반적 예상과 달리 서울시가 비교적 청정한 지역으로 분류되었다. 둘째, 수도권 지역 중 인천 서구 등 42곳은 아토피 피부염의 핫스팟 지역으로 나타났다. 셋째, 지방 중 단양군 등 39곳은 아토피 피부염의 콜드스팟이 도출되었고, 환경과의 연관성을 추론할 근거가 나타났다. 넷째, 제주시와 서귀포시가 독특하게 아토피 핫스팟 지역으로 나타났다. 이와 같은 아토피 피부염 환자의 지역분포 특성에 대한 분석을 바탕으로 차후 보건지리학 연구가 지속적으로 진행될 필요가 있다고 사료된다.
산업화 이후 환경성 질환의 증가가 사회적인 문제로 대두되면서 이들의 지역적 차이와 특성에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 국민건강보험공단 자료를 이용하여 환경성 질환의 지역분포와 지역적 특성을 알아보는 것이다. 본 연구에서는 환경성 질환 중 아토피 피부염을 대상으로 국지모란지수를 이용하여 아토피 피부염 환자의 지역별 군집성 정도와 유형을 분석하였다. 이에 따라 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 아토피 피부염 환자의 분포는 지역적으로 차이를 나타내고 있었으며, 일반적 예상과 달리 서울시가 비교적 청정한 지역으로 분류되었다. 둘째, 수도권 지역 중 인천 서구 등 42곳은 아토피 피부염의 핫스팟 지역으로 나타났다. 셋째, 지방 중 단양군 등 39곳은 아토피 피부염의 콜드스팟이 도출되었고, 환경과의 연관성을 추론할 근거가 나타났다. 넷째, 제주시와 서귀포시가 독특하게 아토피 핫스팟 지역으로 나타났다. 이와 같은 아토피 피부염 환자의 지역분포 특성에 대한 분석을 바탕으로 차후 보건지리학 연구가 지속적으로 진행될 필요가 있다고 사료된다.
As the increase of an environmental disease has become a social problem after industrialization, academic interest in a spatial difference and characteristics of an environmental disease is on rise. The purpose of this study is to analyze the spatial distribution and characteristics of an environmen...
As the increase of an environmental disease has become a social problem after industrialization, academic interest in a spatial difference and characteristics of an environmental disease is on rise. The purpose of this study is to analyze the spatial distribution and characteristics of an environmental disease using the data provided by National Health Insurance Corporation in 2009. This research is focusing on atopic dermatitis among a variety of environmental diseases and shows the map that atopic dermatitis patients are distributed. Also, The Local Moran's I show how spatial autocorrelation of atopic dermatitis patients are distributed. First, the distribution of atopic dermatitis patients show the spatial difference. Second, 42 places including the western part of Incheon are hot spots of atopic dermatitis. Third, 39 places including Danyang are cold spot of atopic dermatitis. Forth, Jeju-si and Seogwipo-si are unusually hot spot of atopic dermatitis. These results have important implications that further research need to be done in public health geography.
As the increase of an environmental disease has become a social problem after industrialization, academic interest in a spatial difference and characteristics of an environmental disease is on rise. The purpose of this study is to analyze the spatial distribution and characteristics of an environmental disease using the data provided by National Health Insurance Corporation in 2009. This research is focusing on atopic dermatitis among a variety of environmental diseases and shows the map that atopic dermatitis patients are distributed. Also, The Local Moran's I show how spatial autocorrelation of atopic dermatitis patients are distributed. First, the distribution of atopic dermatitis patients show the spatial difference. Second, 42 places including the western part of Incheon are hot spots of atopic dermatitis. Third, 39 places including Danyang are cold spot of atopic dermatitis. Forth, Jeju-si and Seogwipo-si are unusually hot spot of atopic dermatitis. These results have important implications that further research need to be done in public health geography.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이러한 관점에서 특정 환경성 질환의 지역적 분포를 확인하는 것은 지역의 사회적, 공간적 특성이 건강에 미치는 영향을 규명하는데 있어 중요한 연결고리가 될 것이다. 따라서 본 연구는 시군구 단위 전국을 대상으로 환경성 질환인 아토피 피부염의 지역분포와 지역적 특성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 환경부 기준에 따른 아토피 피부염 질환 환자들의 자료를 분석하였다.
본 연구에서는 이와 같은 분석을 통해 환경성 질환들이 지리적인 영향을 받고 있을 개연성을 확인하였다. 환경성 질환인 아토피 피부염은 지역분포 특성이 매우 주요하며, 핫스팟으로 분류되어 있는 10개 지역이 타 지역에 비해 환자수가 많은 이유는 환경호르몬을 유발시키는 산업들이 다량위치하고 있기 때문인 것으로 보인다.
이 자료는 시군구별 알레르기성 비염, 천식, 아토피의 진료실 인원 및 1만 명당 환자 수를 수록하고 있다. 이 연구에서는 먼저 이 자료에 수록된 환경성 질환 자료 중 아토피 피부염 자료를 지도화하여 전국적인 지역적 분포를 분석하고 국지적 모란지수값을 제시하여 아토피 피부염의 지역적 상관성을 밝히고자 한다. 국지모란지수의 분석 방법을 사용한 이유는 거리기준을 적용해 핫스팟과 군집을 구별해내는 방법이 매우 유용하고, 인구센서스 데이터와 같이 행정구역별로 데이터가 집계되는 경우 국지모란지수가 대표적으로 사용되는 분석방법이기 때문이다.
이 연구는 응급의료 서비스의 수급 현황을 공간적 관점에서 분석하기 위해 서울시를 대상으로 하여 응급의료 서비스에 대한 잠재적 수요 표면도와 공급 표면도를 구축해 활용하였다. 이 연구에서는 보건지리 정보가 바람직한 응급의료 서비스를 제공하고 적정 수준의 진료권 범위를 설정하는데 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
이처럼 아토피에 대해서 많은 연구들이 진행되고 있지만, 지역과 아토피를 결부시킨 연구는 여전히 미흡하다. 지역과 아토피 피부염의 관련성을 다룬 대부분의 연구들은 아토피 피부염을 주로 국지적인 공간 범위에 국한시켜 다루고 있으나, 본 연구에서는 전국을 대상으로 군 단위로 연구를 진행하였으며, 아토피 피부염의 지역적 패턴에 착안하여 아토피 분포의 지역적 상관관계를 밝히고자 한다.
이 분야는 건강과 건강관리의 지리적 측면을 다루는 학문이자, 의학과 지리학 간의 보건 연구의 중요한 부분을 차지하고 있다. 한 예로, 이 분야의 연구는 지역과 기후가 건강에 미치는 영향에 대해 연구함으로써 인구와 개인의 건강에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대한 이해를 높이는 것을 목적으로 한다. 이는 인간의 건강에 영향을 미치는 요인으로 공간의 역할을 강조한다는 점에서 가치가 크다고 할 수 있다(Rainham et al.
제안 방법
셋째, 국지모란지수를 활용한 지역적 군집을 이루는 지역 핫스팟과 콜드스팟을 분석하였다. 넷째, 산업 지역이 많은 곳의 아토피 피부염 지역적 군집 여부를 분석한다. 다섯째, 전국적으로 특이한 지역 특성의 존재 여부를 분석하였다.
넷째, 산업 지역이 많은 곳의 아토피 피부염 지역적 군집 여부를 분석한다. 다섯째, 전국적으로 특이한 지역 특성의 존재 여부를 분석하였다.
첫째, 전국적 단위의 지역분포를 지도화하였다. 둘째, 전역적 모란지수를 활용하여 아토피 피부염의 클러스터 지수를 분석하였다. 셋째, 국지모란지수를 활용한 지역적 군집을 이루는 지역 핫스팟과 콜드스팟을 분석하였다.
본 연구에서는 보건지리학적 관점에서 전국을 군 단위로 구분하여 아토피 피부염 환자의 분포와 공간적 특성을 도출하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다.
공간가중치행렬은 서로 다른 두 지역의 인접 여부를 나타내는 인접성행렬(contiguity matrix)을 가공하여 얻을 수 있고, 이는 공간적 영향을 모형화하는데 중요한 변수가 된다. 본 연구에서는 전국 단위 데이터를 이용하고 있기 때문에 공간적 영향도를 거리의 역수의 제곱으로 설정하였다.
둘째, 전역적 모란지수를 활용하여 아토피 피부염의 클러스터 지수를 분석하였다. 셋째, 국지모란지수를 활용한 지역적 군집을 이루는 지역 핫스팟과 콜드스팟을 분석하였다. 넷째, 산업 지역이 많은 곳의 아토피 피부염 지역적 군집 여부를 분석한다.
국지모란지수의 분석 방법을 사용한 이유는 거리기준을 적용해 핫스팟과 군집을 구별해내는 방법이 매우 유용하고, 인구센서스 데이터와 같이 행정구역별로 데이터가 집계되는 경우 국지모란지수가 대표적으로 사용되는 분석방법이기 때문이다. 연구결과 정리를 위해 Arc GIS 9.0 프로그램을 사용하였으며, 2009년 기준 행정구역 지역데이터를 사용하되 통계표에서 사용하는 지역 단위에 맞도록 일부 지역의 자료를 병합 및 수정하였다.
아토피 피부염이 세계적으로 급격히 증가하는 추세를 보이고 있으며 우리나라에서도 발병률이 높은 것으로 보고되고 있다. 이 연구는 보건지리학이라는 개념에 착안하여 환경성 질환의 공간분포 특성을 연구하였으며, 기존의 아토피에 관한 연구들이 특정 지역 내의 지역적 특성에만 주목한 것과 달리, 대한민국 전체 지역의 아토피 환자 분 포의 군집성을 모란지수를 활용하여 분석하였다.
한편, 응급의료 서비스의 수급을 지역적 관점에서 분석한 연구도 보건지리 연구로 분류될 수 있다(이희연, 2004). 이 연구는 응급의료 서비스의 수급 현황을 공간적 관점에서 분석하기 위해 서울시를 대상으로 하여 응급의료 서비스에 대한 잠재적 수요 표면도와 공급 표면도를 구축해 활용하였다. 이 연구에서는 보건지리 정보가 바람직한 응급의료 서비스를 제공하고 적정 수준의 진료권 범위를 설정하는데 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
이러한 분석 과정을 통해 각 지역을 핫스팟과 콜드스팟으로 분류하였다. 여기서 핫스팟은 지역적 군집성이 높음-높음으로 나타나는 지역을 의미하고, 콜드스팟은 지역적 군집성이 낮음-낮음으로 나타나는 지역을 의미한다.
정종현 등(2010)은 환경오염물질인 납(Pb), 카드뮴(Cd), 크롬(Cr6+), 구리(Cu), 니켈(Ni) 등의 특성조사 및 위해성 평가 기초연구의 일환으로 경주, 울산 및 포항지역 환경성 질환 및 호흡기계 질환에 영향을 미치는 대기오염물질에 포함된 중금속을 조사하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 보건환경적인 위해성을 평가하였으며, 경주, 울산 및 포항 지역 주민들의 건강관리 및 보건학적 기초 자료를 확보하기 위하여 보건 및 환경 영향에 대한 설문조사와 통계분석도 실시하였다. 이와 같은 연구들은 지역을 대상으로 한다는 점에서 보건지리학의 성격을 가진다고 할 수 있다.
따라서 본 연구는 시군구 단위 전국을 대상으로 환경성 질환인 아토피 피부염의 지역분포와 지역적 특성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 환경부 기준에 따른 아토피 피부염 질환 환자들의 자료를 분석하였다. 본 연구의 세부 목적은 다음과 같다.
본 연구의 세부 목적은 다음과 같다. 첫째, 전국적 단위의 지역분포를 지도화하였다. 둘째, 전역적 모란지수를 활용하여 아토피 피부염의 클러스터 지수를 분석하였다.
대상 데이터
연구 자료는 국민건강보험공단에서 2008년부터 분석해오고 있는 아토피 피부염 환자 데이터를 사용하였다. 2002년부터 2009년까지 거주지역별로 구분하여 진료환자를 대상으로 세부적인 분석을 하였다. 2002∼2009년 환경성질환으로 진료를 받은 자, 아토피 피부염 주상병 기준이며, 입원과 외래 모두를 포함한 자료를 사용하였다.
아토피 피부염이 발병하는 양상에 대한 지역적 패턴을 분석하기 위하여 국민건강보험공단 건강보험정책연구원의 2010년 자료에 수록된 2009년 시군구별 주요 환경성질환 진료 환자 현황 자료를 이용하였다(건강보험정책연구원, 2010). 이 자료는 시군구별 알레르기성 비염, 천식, 아토피의 진료실 인원 및 1만 명당 환자 수를 수록하고 있다.
연구 자료는 국민건강보험공단에서 2008년부터 분석해오고 있는 아토피 피부염 환자 데이터를 사용하였다. 2002년부터 2009년까지 거주지역별로 구분하여 진료환자를 대상으로 세부적인 분석을 하였다.
아토피 피부염이 발병하는 양상에 대한 지역적 패턴을 분석하기 위하여 국민건강보험공단 건강보험정책연구원의 2010년 자료에 수록된 2009년 시군구별 주요 환경성질환 진료 환자 현황 자료를 이용하였다(건강보험정책연구원, 2010). 이 자료는 시군구별 알레르기성 비염, 천식, 아토피의 진료실 인원 및 1만 명당 환자 수를 수록하고 있다. 이 연구에서는 먼저 이 자료에 수록된 환경성 질환 자료 중 아토피 피부염 자료를 지도화하여 전국적인 지역적 분포를 분석하고 국지적 모란지수값을 제시하여 아토피 피부염의 지역적 상관성을 밝히고자 한다.
이론/모형
앞의 분석으로부터 전역적 차원에서 공간적 군집이 나타나는 것으로 파악되었으므로, 구체적으로 공간적 군집이 나타나는 양상을 분석하기 위하여 국지공간자기상관지수(LISA)의 일종인 국지모란지수를 이용하였다(Anselin, 1995). 국지모란지수는 전역모란지수를 각 지역별로 이용할 수 있도록 수정한 형태로, 속성 자료의 범위 및 크기에 따라 군집 유형을 분리할 수 있으며, 분석 결과를 시각적으로 확인하기에도 용이하다.
환자들의 실 거주지역은 전국 시군구 단위로 분류되었으며, 연구 자료에 대한 초기 연구이기 때문에 연령이나 성별에 따른 효과는 고려하지 않았다. <표 1>의 단계별 급간은 구유성 등(2013)의 연구를 참고하여 밀도에 따라 아래와 같이 자연분류법(natural break)을 사용하였다.
질환에 대한 지역적 자기상관이 존재하는가에 대한 확인을 위하여 전역모란지수(Global Moran's I)를 이용하였다.
성능/효과
결과값은 -1에서 1까지의 범위를 가지는데, -1에 가까워질수록 강한 공간적 분산이 있음을 의미하며, 1에 가까워질수록 강한 공간적 군집이 있음을 의미한다. 공간가중치행렬은 서로 다른 두 지역의 인접 여부를 나타내는 인접성행렬(contiguity matrix)을 가공하여 얻을 수 있고, 이는 공간적 영향을 모형화하는데 중요한 변수가 된다.
예를 들어 Mantaay(2007)는 인구조사 구획 그룹에 따른 1995~1999 기간 동안의 천식 입원율을 지도를 통해 보여준다. 구획의 중심으로부터 Kriging 보간법을 사용하였으며, 입원율은 5년간의 평균사례 수를 구획 그룹 당 민감성 인구로 나눠서 계산함으로써 보건현상을 공간적으로 관찰할 수 있다는 의의가 있다.
넷째, 전국적으로 아토피 피부염은 42개의 핫스팟 지역이 존재하는 것으로 나타났다. 전국적으로 아토피 피부염이 가장 많은 핫스팟 지역 10곳은 인천 서구, 양주시, 광주시, 화성시, 의왕시, 시흥시, 오산시, 평택시, 용인시, 안산시 등이다.
넷째, 제주시와 서귀포시가 독특하게 아토피 핫스팟 지역으로 나타났다. 이를 통해 청정 지역이라 하더라도 특정요인에 의해서 아토피 발병률이 높아 질 수 있다는 것을 알 수 있다.
다섯째, 부산의 경우, 아토피 콜드스팟 지역이 사상구 외 10개 구가 있음을 알 수 있었다. 특히 부산 대도시 지역에서 의외의 결과가 나타났는데, 이는 도시화는 반드시 환경성 질환에 영향을 주지만, 그 영향은 미시적으로 다양하게 나타난다는 점을 보여주고 있다.
둘째, 경기도 일부 지역은 아토피 피부염 환자비율이 높은 것으로 나타난다. 제주도는 국지적으로 독특한 분포가 나타나는 지역이 있다.
둘째, 수도권 지역 중 인천 서구, 양주시, 광주시, 화성시, 의왕시, 시흥시, 오산시, 평택시, 용인시, 안산시 10곳은 아토피 피부염 핫스팟 지역으로 나타났다. 이 지역은 공업단지가 다수 분포하고 지역개발이 활발한 지역으로 환경오염으로 인한 영향이 있었음을 추정할 수 있다.
둘째, 예상외로 서울이 청정지역으로 분류된 반면, 수도권 지역 중 독특한 지역에서도 핫스팟 지역들이 나타났다. 제주도 중 제주시와 서귀포시가 아토피 핫스팟 지역으로 나타났다.
제주도 중 제주시와 서귀포시가 아토피 핫스팟 지역으로 나타났다. 또한 전주와 완주 지역에서는 아토피 핫스팟 지역이 집중적으로 분포하는 것으로 나타났다.
셋째, 비 수도권 지역에서는 단양군, 정선군, 영월군, 영주시 4곳은 전국에서 환경성 질환 아토피피부염 콜드스팟이 나타났으며 산맥에 인접해 있고 비교적 저개발 청정지역임을 확인할 수 있다.
셋째, 일부 도시지역에서 콜드스팟이 발견된 것도 주목할 만하다. 부산의 경우 대도시임에도 불구하고 아토피 콜드스팟 지역으로 나타났다.
전역모란지수 검정에서 높은 공간적 군집성이 있는 것으로 나타났던 아토피 피부염의 경우, 에 제시된 국지모란지수 검정에서는 지역에 따라 군집의 유형이 다르게 나타남을 확인할 수 있다.
첫째, 아토피 피부염 환자의 분포는 공간적으로 지역적 편차를 보이고 있다. 전역모란지수 및 국지모란지수를 통해 아토피 피부염의 군집성이 강하게 나타남을 알 수 있었다.
아토피 피부염 환자의 지역분포에서 나타나는 특징은 다음과 같다. 첫째, 서울은 아토피 피부염 환자의 비율이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 서울 지역 가운데 강북구(180)와 금천구(175)는 1만 명당 아토피 환자의 숫자가 175∼180명으로 서울도심 중에서도 가장 아토피 피부염 환자의 비율이 낮은 곳에 속하는 것으로 나타났다.
첫째, 아토피 피부염 분석 결과 산지 지역 등에 콜드스팟이 나타났다. Low-Low 지역이 전국에서 단양군 등 39곳으로 분석되었는데, 이 지역은 산맥이 인접한 산지 지역이 대부분이다.
첫째, 아토피 피부염 환자의 분포는 공간적으로 지역적 편차를 보이고 있다. 전역모란지수 및 국지모란지수를 통해 아토피 피부염의 군집성이 강하게 나타남을 알 수 있었다.
후속연구
특히 아토피가 집중적으로 분포하는 수도권 지역의 산업 주요 업종은 가죽, 가방 신발제조업, 섬유제품 제조업, 코크스, 연탄 및 석유정제품제조업, 화학적 물질 및 화학제품제조업, 고무제품 및 플라스틱제조업 등 주류를 이루는 지역이다. 또한, 수도권에 입지한 산업 중 53.2%가 산업분류상의 광업 기반의 산업이며, 이 지역은 아토피 피부염 의 공간적 군집이 나타나 지역적 상관성에 대한 후속연구가 필요하다.
환경성 질환인 아토피 피부염은 지역분포 특성이 매우 주요하며, 핫스팟으로 분류되어 있는 10개 지역이 타 지역에 비해 환자수가 많은 이유는 환경호르몬을 유발시키는 산업들이 다량위치하고 있기 때문인 것으로 보인다. 본 연구의 결과는 보건지리학적 관점에서 중앙정부와 지방자치단체가 아토피 피부염 등 환경성 질환의 예방계획을 수립하고 지역의 대기를 관리하는데 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
2013년 시도(시, 군,구) 산업분류별 주요지표 자료를 기준으로 아토피 피부염 핫스팟으로 분류된 10개 지역을 대상으로 지역 업체 및 화학성분 사용 내용을 분석한 결과, 이 지역이 유독 환경오염이 심각하였고 특히 특정 대기 유해물질, 휘발성 유기 화합물 등의 사 용으로 인해 발생한 환경 호르몬이 아토피 피부염에 영향을 미친 것으로 판단된다. 이러한 연관성에 대해서는 추후 연구가 필요할 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전역모란지수의 결과값은 어떤 특징을 가지는가?
결과값은 -1에서 1까지의 범위를 가지는데, -1 에 가까워질수록 강한 공간적 분산이 있음을 의미하며, 1에 가까워질수록 강한 공간적 군집이 있음 을 의미한다. 공간가중치행렬은 서로 다른 두 지역의 인접 여부를 나타내는 인접성행렬(contiguity matrix)을 가공하여 얻을 수 있고, 이는 공간적 영 향을 모형화하는데 중요한 변수가 된다.
전역모란지수는 어떤 통계량인가?
질환에 대한 지역적 자기상관이 존재하는가에 대한 확인을 위하여 전역모란지수(Global Moran's I)를 이용하였다. 전역모란지수는 연구 대상지역에 서 속성자료와 지역적 인접성 간에 얼마나 유의한 상관관계가 있는지를 요약하여 주는 통계량이다. 전역모란지수는 다음 식으로 계산된다.
환경성 질환이란 무엇인가?
이와 같은 환경성 질환의 급격한 증가는 공간적 분포를 포함하는 만큼 지리학적으로도 중요한 이슈이다. 환경성 질환(Environmental Disease)이란 산업화로 인한 인구의 도시 집중과 각 사업장으로부터 배출되는 오염 물질 등으로 인하여 발생되는 질환을 말한다(정기혜, 2009). 국민건강보험공단에서 보고한 2009년 주요 환경성질환 진료환자 분석에 따르면 환경성 질환은 ‘알레르기 비염’, ‘아토피 피부염’, ‘천식’의 3개의 질환으로 분류할 수 있으며, 본 연구에서는 이 중 아토피 피부염의 공간 및 지역과의 상관성에 주목하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.