[국내논문]데이터마이닝을 이용한 여성 관절염 유병률 소지역 간 변이의 융복합 요인분석 Convergence analysis of determinants affecting on geographic variations in the prevalence of arthritis in Korean women using data mining원문보기
본 연구의 목적은 데이터마이닝을 이용하여 여성 관절염의 지역 간 변이요인을 확인하는 것이다. 이를 위해 2012년 지역사회건강조사 자료의 249개 시 군 구를 기준으로 하여 여성 관절염의 지역 간 유병률의 변이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 인구사회환경, 건강행태 및 건강수준, 유병상태 등의 주요 지표를 전통적인 선형회귀분석과 융복합적 분석을 위한 의사결정나무를 이용하여 변이모형을 도출하였다. 지역 간 여성 관절염 유병률의 변이요인으로 농림어업 종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율이 도출되었으며, 의사결정 나무 모형은 249개 시군구를 10개 지역으로 분류하였다. 관절염의 사회적 질병 부담을 줄이기 위해서는 국가 전체적 접근 방식 또는 환자 개별적 접근 방식을 전환하여 소규모 지역 단위로 특성을 파악하여 위험 요인을 분석하고 환경을 개선해 나가야 한다.
본 연구의 목적은 데이터마이닝을 이용하여 여성 관절염의 지역 간 변이요인을 확인하는 것이다. 이를 위해 2012년 지역사회건강조사 자료의 249개 시 군 구를 기준으로 하여 여성 관절염의 지역 간 유병률의 변이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 인구사회환경, 건강행태 및 건강수준, 유병상태 등의 주요 지표를 전통적인 선형회귀분석과 융복합적 분석을 위한 의사결정나무를 이용하여 변이모형을 도출하였다. 지역 간 여성 관절염 유병률의 변이요인으로 농림어업 종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율이 도출되었으며, 의사결정 나무 모형은 249개 시군구를 10개 지역으로 분류하였다. 관절염의 사회적 질병 부담을 줄이기 위해서는 국가 전체적 접근 방식 또는 환자 개별적 접근 방식을 전환하여 소규모 지역 단위로 특성을 파악하여 위험 요인을 분석하고 환경을 개선해 나가야 한다.
This study aims to identify determinants affecting on geographic variations in the prevalence of arthritis in Korean women using data mining. Data from Korean Community Health Survey 2012 with 249 small districts were analyzed. Socio-demographic, health behavior and status, and morbidity status meas...
This study aims to identify determinants affecting on geographic variations in the prevalence of arthritis in Korean women using data mining. Data from Korean Community Health Survey 2012 with 249 small districts were analyzed. Socio-demographic, health behavior and status, and morbidity status measures were analyzed using conventional regression model and convergence analysis method such as decision tree for convergence analysis. Rate of workers in agriculture, forestry, and fishing, salaried workers, persons higher than high school graduates, non-treatment of needing care, non-treatment of care because of economic reason, obesity, heavy drunkers, complaining persons of chewing difficulty, persons with experiencing depression, persons with perceiving stress, and persons with diagnosing hypertension and angina pectoris were variation determinants of prevalence of arthritis in 249 small districts and these districts were classified 10 area groups by decision tree model. Our finding suggest that the approach based characteristics by small area groups rather than national wide or individual level would be effective to reduce in variations of prevalence of arthritis.
This study aims to identify determinants affecting on geographic variations in the prevalence of arthritis in Korean women using data mining. Data from Korean Community Health Survey 2012 with 249 small districts were analyzed. Socio-demographic, health behavior and status, and morbidity status measures were analyzed using conventional regression model and convergence analysis method such as decision tree for convergence analysis. Rate of workers in agriculture, forestry, and fishing, salaried workers, persons higher than high school graduates, non-treatment of needing care, non-treatment of care because of economic reason, obesity, heavy drunkers, complaining persons of chewing difficulty, persons with experiencing depression, persons with perceiving stress, and persons with diagnosing hypertension and angina pectoris were variation determinants of prevalence of arthritis in 249 small districts and these districts were classified 10 area groups by decision tree model. Our finding suggest that the approach based characteristics by small area groups rather than national wide or individual level would be effective to reduce in variations of prevalence of arthritis.
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문제 정의
임금근로자의 비율이 낮고 비만율이 높은 도시 지역 중 우울증과 저작 불편 인구가 높은 지역의 여성 관절염 유병률도 높은 수준이었다. 본 연구는 개인수준의 자료가 아닌 지역수준의 지표를 이용하여 지역 수준에서의 관절염 위험요인을 규명하고자 하였다. 이를 통해 관절염과 같은 만성질환 관리 방식을 환자 개인의 수준을 넘어서 지역사회의 역할을 모색할 수 있도록 기초자료를 제공하였다는데 의의가 있다.
본 연구는 전국 249개 시군구 지역사회건강 지표를 이용하여 여성 관절염의 지역 간 변이를 살펴보고, 변이의 특성과 요인을 분석하였다. 여성 관절염의 유병률은 12.
본 연구는 지역사회건강조사 지표를 이용하여 여성 관절염 유병률의 지역간 변이를 살펴보고, 변이의 요인을 확인함으로써 사회역학적 관점에서 위험 요인을 규명하고 관절염 관리에 있어 지역사회의 역할을 조명하는데에 목적이 있다. 즉 관절염 발생의 원인 규명보다는 지역별로 인구사회적 특성, 지역주민의 건강행태, 건강수준 등이 관절염 유병율의 변이에 영향을 미치는 특성을 파악하는 것이 목적이다.
따라서 골관절염의 정의는 방사선적, 임상적, 주관적 소견을 모두 포함하기도 한다. 본 연구에서 관절염 유병률은 의사에게 골관절염 또는 류마티스성 관절염 진단을 받은 적이 있는지에 대한 설문결과를 바탕으로 한다. 또한 본 연구에서는 관절염 진단 경험률을 관절염 유병률로 정의하였다.
본 연구는 관절염 위험요인으로 이미 잘 확립된 비만, 직업, 손상 외에도 교육수준, 의료 접근도, 경제수준 등 지역 수준에서의 위험요인을 도출하였을 뿐만 아니라 이러한 요인이 어떻게 심리적, 건강행태 요인들과 상호 작용하는지를 확인할 수 있었다. 본 연구의 해석에서 유의할 것은 인과관계를 밝혀내는 개인 수준의 임상연구가 아니라 지역사회의 환경과 현상을 진단함으로써 관절염 유병률에 영향을 미치는 지역사회의 환경을 개선할 수 있는 시사점을 도출하는 것이 연구의 목적이다. 즉 관절염의 사회적 질병 부담을 줄이기 위해서는 지금까지의 국가 전체적 접근 방식 또는 환자 개별적 접근 방식을 전환하여 소규모 지역 단위로 특성을 파악하여 위험 요인을 비교하고 환경을 개선해 나가야 한다.
본 연구는 지역사회건강조사 지표를 이용하여 여성 관절염 유병률의 지역간 변이를 살펴보고, 변이의 요인을 확인함으로써 사회역학적 관점에서 위험 요인을 규명하고 관절염 관리에 있어 지역사회의 역할을 조명하는데에 목적이 있다. 즉 관절염 발생의 원인 규명보다는 지역별로 인구사회적 특성, 지역주민의 건강행태, 건강수준 등이 관절염 유병율의 변이에 영향을 미치는 특성을 파악하는 것이 목적이다. 이를 기반으로 지역별 맞춤형 관절염 관리 사업을 수립할 수 있는 기초정보를 제공할 필요가 있다.
제안 방법
지역별 인구 사회환경에 대한 지표는 교육수준(고졸이상 비율), 직업 형태(농림어업 종사자 비율), 고용형태(임금근로자 비율), 결혼상태(유배우자 비율), 경제상태(민간의료보험 가입률, 경제적 이유 미치료율), 의료접근도(필요의료 미치료율), 손상수준(사고중독 경험률)에 대한 지표를 사용 하였다. 건강행태 및 상태 지표는 흡연(현재 흡연율), 음주(고위험 음주율), 운동(중등도 이상 신체활동 실천율), 비만(자기기입 비만율), 정신건강(스트레스 인지율, 우울증 경험률), 건강관리(건강검진 수검률), 건강수준(양호한 주관적 건강수준 인지율, 저작불편 호소율(65세 이상))에 관한 지표를 이용하였다. 유병상태에 대한 지표는 의사에 진단받은 경험이 있는 30세 이상의 여성으로 고혈압, 당뇨병, 고지혈증, 뇌졸중, 심근경색증, 협심증 의사진단 경험률 지표를 사용하였고, 고혈압과 당뇨병의 경우 치료율 지표를 함께 사용하였다.
먼저 기술통계를 이용하여 주요 지표의 분포를 살펴보고, GIS(geographic information system) 도구로 여성 관절염 유병률의 지역별 변이 정도를 파악하였다. 여성 관절염 유병률의 지역 간 변이 요인을 분석하기 상관관계분석, 다중회귀분석, 의사결정나무(decision tree) 분석을 실시하였다.
본 연구는 지역의 2012년 지역사회건강조사 자료의 249개 시·군·구를 기준으로 하여 여성 대상자의 관절염(골관절염 및 류마티스성 관절염) 평생 의사진단 경험률과 이에 관련된 위험요인이 될 수 있는 인구사회환경, 건강행태 및 건강수준, 유병상태 등의 주요 지표를 추출하였다.
여성 관절염 유병률을 목표 변수로 하여 사용된 설명 변수는 지역사회건강조사의 인구사회환경, 건강행태 및 상태, 유병상태의 주요 지표를 사용하였다. 지역별 인구 사회환경에 대한 지표는 교육수준(고졸이상 비율), 직업 형태(농림어업 종사자 비율), 고용형태(임금근로자 비율), 결혼상태(유배우자 비율), 경제상태(민간의료보험 가입률, 경제적 이유 미치료율), 의료접근도(필요의료 미치료율), 손상수준(사고중독 경험률)에 대한 지표를 사용 하였다.
건강행태 및 상태 지표는 흡연(현재 흡연율), 음주(고위험 음주율), 운동(중등도 이상 신체활동 실천율), 비만(자기기입 비만율), 정신건강(스트레스 인지율, 우울증 경험률), 건강관리(건강검진 수검률), 건강수준(양호한 주관적 건강수준 인지율, 저작불편 호소율(65세 이상))에 관한 지표를 이용하였다. 유병상태에 대한 지표는 의사에 진단받은 경험이 있는 30세 이상의 여성으로 고혈압, 당뇨병, 고지혈증, 뇌졸중, 심근경색증, 협심증 의사진단 경험률 지표를 사용하였고, 고혈압과 당뇨병의 경우 치료율 지표를 함께 사용하였다.
여성 관절염 유병률을 목표 변수로 하여 사용된 설명 변수는 지역사회건강조사의 인구사회환경, 건강행태 및 상태, 유병상태의 주요 지표를 사용하였다. 지역별 인구 사회환경에 대한 지표는 교육수준(고졸이상 비율), 직업 형태(농림어업 종사자 비율), 고용형태(임금근로자 비율), 결혼상태(유배우자 비율), 경제상태(민간의료보험 가입률, 경제적 이유 미치료율), 의료접근도(필요의료 미치료율), 손상수준(사고중독 경험률)에 대한 지표를 사용 하였다. 건강행태 및 상태 지표는 흡연(현재 흡연율), 음주(고위험 음주율), 운동(중등도 이상 신체활동 실천율), 비만(자기기입 비만율), 정신건강(스트레스 인지율, 우울증 경험률), 건강관리(건강검진 수검률), 건강수준(양호한 주관적 건강수준 인지율, 저작불편 호소율(65세 이상))에 관한 지표를 이용하였다.
249개 시군구 지역의 주요 지표 현황은 [Table 1]과 같다. 지표는 지역의 인구사회환경, 지역주민의 건강행태 및 건강수준, 지역주민의 유병상태로 구분하였다. 지역의 인구사회환경 지표 중 교육수준을 나타내는 여성의 고졸이상 비율의 평균은 64.
대상 데이터
본 연구는 질병관리본부의 2012년 지역사회건강조사 자료를 이용하였다. 지역사회건강조사의 목표 모집단은 매년 7월을 기준으로 시군구에 거주하는 만 19세 이상의 성인이다.
데이터처리
기술통계 및 상관분석, 다중회귀분석, 의사결정나무 분석은 SAS 9.2(SAS Institute, North Carolina, USA)를 사용하였고, GIS 분석은 ArcGIS 10.2를 이용하였으며, 통계적 유의성의 판단 기준은 α=0.05로 하였다.
먼저 기술통계를 이용하여 주요 지표의 분포를 살펴보고, GIS(geographic information system) 도구로 여성 관절염 유병률의 지역별 변이 정도를 파악하였다. 여성 관절염 유병률의 지역 간 변이 요인을 분석하기 상관관계분석, 다중회귀분석, 의사결정나무(decision tree) 분석을 실시하였다. 의사결정나무 모형은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 계량적 분석 방법이다[29].
이론/모형
즉 관절염 유병률이 낮은 지역과 높은 지역의 변이 요인을 세분화하여 일정한 특성별로 지역을 분류할 수 있다. 다중회귀분석의 변수 입력방법은 단계별 선택방법(stepwise method)을 이용하였다.
성능/효과
[Fig. 1]과 같이 조사대상 249개 시군구 지역의 여성 관절염 유병률의 지역별 분포를 살펴본 결과, 전반적으로는 전라도와 서해안, 강원도, 충청북도, 경상북도 일부 지역이 관절염 유병률이 높은 지역으로 나타났다. 광역시도 지역의 관절염 유병률은 낮은 수준이나, 서울특별시의 중랑구, 노원구, 부산광역시 중구, 대구광역시 동구, 인천광역시 동구 등 일부 지역의 경우는 여성의 관절염 유병률이 14.
[Table 2] 와 같이 지역별 여성의 관절염 유병률과 지역의 인구사회환경 지표와 단순 상관관계 분석 결과, 교육수준, 직종 및 고용형태, 의료접근도, 경제상태 각각 유의한 상관관계가 나타난 반면, 결혼상태, 민간의료보험 가입비율, 사고중독 경험률은 통계적으로 유의한 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 즉 고졸이상 비율(-0.
3%였다. 건강행태 및 상태 지표 중 중등도 이상 신체활동 실천율(52.5%), 현재 흡연율(47.5%), 우울증 경험률(42.4%), 고위험 음주율 (41.8%) 순으로 변동계수가 높아 여성의 음주 및 흡연, 고강도 운동과 우울증 수준의 지역 간 편차가 큰 것을 알 수 있다.
4%였다. 고지혈증 진단경험율은 9.6% 였으며, 뇌심혈관질환인 뇌졸중, 심근경색증, 협심증 진단경험율은 각각 1.2%, 0.8%, 1.4%였으며 여성의 뇌심혈관질환의 지역 간 변동계수가 커 지역 간 편차가 큼을 알 수 있었다. 중증질환인 뇌심혈관질환을 제외하면, 고지혈증, 관절염, 당뇨병, 고혈압 순으로 변동계수가 높았다.
482)이 높은 지역일수록 여성 관절염의 유병률도 높았다. 그러나 현재 흡연, 고위험 음주, 스트레스 인지율, 우울증 경험률, 건강검진 수검률, 양호한 주관적 건강수준 인지율과는 유의한 상관관계가 없는 것으로 나타났다.
7%로 10개 그룹 중 가장 낮았다. 또 농림 어업 종사자의 비율이 10.3% 미만이나, 비만율이 15.8%이상으로 높고, 우울증 경험률이 5.8% 이상이며, 저작불편 호소율이 12.5% 이상, 임금근로자 비율이 63.8% 미만으로 낮은 지역의 관절염 유병률은 16.3%로 10개 그룹 중 두 번째로 높았다. 의사결정나무 모형의 평균제곱오차는 3.
0%였다. 또 정신건강 수준인 스트레스 인지율은 27.6%, 우울증 경험률은 6.4%였다. 건강관리 상태 지표인 건강검진 수검률은 6.
본 연구는 연구대상을 여성에 한정시키기는 하였으나 흡연과 관절염과의 상관성에 대한 선행 연구도 일관성 있는 결과가 도출되지 않았다[41,42,43]. 또한 단변량 분석에서 유의한 관계가 있는 것으로 나타났던 중등도 신체활동 비율은 의사결정나무 모형에서는 유의한 요인으로 도출되지 않았다. Litwic et al.
농림어업 종사자는 사무직에 비해 육체적인 강도가 높고, 반복적이고 지속적이기 때문에, 농림어업 종사자의 비율이 높은 지역일수록 관절염 유병률이 높을 것으로 예상할 수 있다. 또한 의료접근성이 떨어지는 지역일수록, 저작에 문제가 있는 사람이 많은 지역일수록, 고지혈증을 앓는 사람이 많은 지역일수록 관절염 유병률이 높은 것으로 나타났다. 회귀 모형의 설명력은 37.
김민영(2010)은 초기 관절염 환자의 의료이용이 중요한 요인이며, 관절염은 노화의 자연스런 현상이라는 인식으로 관리를 소홀하게 되는 것이 문제라고 설명하였다[40]. 반면 결혼상태나 손상수준과 지역의 관절염 유병률은 상관관계가 없는 것으로 나타났다.
즉 사회환경 맥락적 요소 등 질병의 원인을 바라보는 관점을 생리학적, 임상적 수준에서 지역사회와 관련된 요인 등으로 확장할 필요가 있다[50,51,52]. 본 연구는 관절염 위험요인으로 이미 잘 확립된 비만, 직업, 손상 외에도 교육수준, 의료 접근도, 경제수준 등 지역 수준에서의 위험요인을 도출하였을 뿐만 아니라 이러한 요인이 어떻게 심리적, 건강행태 요인들과 상호 작용하는지를 확인할 수 있었다. 본 연구의 해석에서 유의할 것은 인과관계를 밝혀내는 개인 수준의 임상연구가 아니라 지역사회의 환경과 현상을 진단함으로써 관절염 유병률에 영향을 미치는 지역사회의 환경을 개선할 수 있는 시사점을 도출하는 것이 연구의 목적이다.
경제수준과 건강결과의 관련성은 일반적으로 사회경제적으로 취약한 집단이 관절염 유병률이 높은 것으로 보고되고 있으며[33,34,35], 관절염과 소득과의 관계도 유사한 결과가 보고되고 있다[15, 36,37,38,39]. 본 연구에서는 필요의료의 미치료 사유가 경제적 이유인 인구의 비율을 이용하여 경제수준으로 간접적으로 유추하였는데, 낮은 경제수준이 높은 관절염 유병률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 허남욱(2008)도 교육수준, 소득 등 낮은 사회경제적 수준과 관절염 유병률이 양의 관계가 있는 것으로 보고하였다[21].
관절염은 통증 및 관절의 강직과 변형으로 인한 기능성 장애로 뿐만 아니라 이로 인한 일상 활동 장애와 우울, 소외감, 무력감 등 사회심리적 문제를 초래하는 것으로 알려져 있다[12]. 본 연구에서도 우울증 경험률 및 스트레스 인지율이 높은 지역일수록 여성 관절염 유병률이 높은 것으로 나타났다. 관절염 환자의 우울과 삶의 질에 대한 선행 연구는 다수 있으며[1,46,47], 국외 연구에서도 심리사회적 요인과 관절염과의 유의한 관련성을 밝힌 바 있다[48,49].
8%)에 속하였다. 의사결정 나무를 이용하여 변이 결정요인을 살펴본 결과 농림어업종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율 등으로 249개 시군구를 10개 지역으로 분류할 수 있었다. 회귀모형의 경우 농림어업 종사자 비율, 필요의료 미치료율, 저작불편율, 고지혈증 진단율이 지역 간 관절염 유병률 변이요인으로 나타났는데, 선형 회귀모형에 비해 비선형 의사결정나무의 예측력이 더 좋은 것으로 나타났다.
3]과 같이 의사결정나무(decision tree) 모형에서 여성의 지역 간 관절염 유병률의 변이를 구성하는 결정 요인은 농림어업 종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸 이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미 치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율 등으로 나타났다. 의사결정나무 모형은 전국 249개의 시군구를 10개 그룹으로 분류하였는데 관절염 유병률이 가장 높은 그룹 (17.7%)은 가장 낮은 그룹(8.7%)에 비해 유병률이 약 2배 높았다. 농림어업 종사자 비율이 23.
본 연구에서는 의사결정나무와 회귀모형에서 지역간 관절염 유병률의 변이 정도를 구분하는 가장 중요한 특성이 농림어업 종사자 비율로 나타났는데, 농림어업과 같은 직종은 신체의 일정 부위에 반복적이고 지속적인 기계적 부하를 가하며 이러한 특성은 관절염 발생과 관련이 있는 것으로 보고되고 있다[11,19,30,31]. 이 외에 임금근로자의 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율이 관절염 유병률의 변이 요인으로 나타났다. 선행연구에서도 교육수준과 직업은 사회경제적 요인 중 관절염에 영향을 미치는 중요한 변수로 잘 밝혀진 바 있다[32,33].
2%인 것으로 나타났다. 인구사회환경 지표 중 농림어업 종사자 비율(103.4%), 필요의료 미치료율(33.2%), 경제적 이유 미치료율(44.6%), 사고중독 경험률(39.6%)은 변동 계수가 커 지역 간 편차가 큰 것을 알 수 있다.
또 의료접근도가 낮은 농어촌 지역의 여성 관절염 유병률은 가장 높은 수준이었다. 임금근로자의 비율이 낮고 비만율이 높은 도시 지역 중 우울증과 저작 불편 인구가 높은 지역의 여성 관절염 유병률도 높은 수준이었다. 본 연구는 개인수준의 자료가 아닌 지역수준의 지표를 이용하여 지역 수준에서의 관절염 위험요인을 규명하고자 하였다.
4%였으며 여성의 뇌심혈관질환의 지역 간 변동계수가 커 지역 간 편차가 큼을 알 수 있었다. 중증질환인 뇌심혈관질환을 제외하면, 고지혈증, 관절염, 당뇨병, 고혈압 순으로 변동계수가 높았다.
[Table 2] 와 같이 지역별 여성의 관절염 유병률과 지역의 인구사회환경 지표와 단순 상관관계 분석 결과, 교육수준, 직종 및 고용형태, 의료접근도, 경제상태 각각 유의한 상관관계가 나타난 반면, 결혼상태, 민간의료보험 가입비율, 사고중독 경험률은 통계적으로 유의한 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 즉 고졸이상 비율(-0.481), 임금근로자 비율(-0.382), 경제적 사유로 인한 필요의료 미치료율(-0.168)이 높은 지역일수록 관절염 유병률은 낮았다. 농림어업 종사자의 비율(0.
그러나 본 연구에서 밝혀진 요인들을 독립적으로 설명하기 보다는 상호 작용하는 요인으로 이해하는 것이 타당하다. 즉 현재 고위험 음주와 여성 관절염과의 임상의학적 근거는 명확히 밝혀진 바 없지만 본 연구에서는 도시 지역에서 비만율과 고혈압 유병률이 낮고 고위험음주율이 낮을 때 지역의 관절염 유병률은 가장 낮은 수준이었다. 또 의료접근도가 낮은 농어촌 지역의 여성 관절염 유병률은 가장 높은 수준이었다.
지역 여성의 만성질환 유병상태인 고혈압 진단경험률과 치료율은 각각 18.0%, 61.5%였고, 당뇨병 진단경험률 및 치료율은 각각 6.4%, 58.4%였다. 고지혈증 진단경험율은 9.
지역의 유병상태 지표 중 본 연구의 목표변수가 되는 여성의 관절염 진단경험률은 12.8%였다. 이는 19세 이상을 주민을 대상으로 한 점, 의사에게 진단받은 경험을 설문한 점, 골관절염과 류마티스성 관절염을 함께 포함한 점 등을 고려할 때, 국민건강영양조사 결과인 50세 이상 여성의 골관절염 유병률 16.
지역주민의 건강행태 및 상태와 관절염 유병률의 상관관계에서는 비만율(0.254), 중등도 이상 신체활동 실천율(0.233), 저작불편 호소율(0.482)이 높은 지역일수록 여성 관절염의 유병률도 높았다. 그러나 현재 흡연, 고위험 음주, 스트레스 인지율, 우울증 경험률, 건강검진 수검률, 양호한 주관적 건강수준 인지율과는 유의한 상관관계가 없는 것으로 나타났다.
지역주민의 유병상태와 관절염 유병률과의 상관관계는 고혈압(0.221) 만이 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타나, 여성 고혈압 유병률이 높은 지역일수록 관절염 유병률도 높은 것으로 나타났다.
의사결정 나무를 이용하여 변이 결정요인을 살펴본 결과 농림어업종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율 등으로 249개 시군구를 10개 지역으로 분류할 수 있었다. 회귀모형의 경우 농림어업 종사자 비율, 필요의료 미치료율, 저작불편율, 고지혈증 진단율이 지역 간 관절염 유병률 변이요인으로 나타났는데, 선형 회귀모형에 비해 비선형 의사결정나무의 예측력이 더 좋은 것으로 나타났다.
후속연구
농어촌 지역 뿐만 아니라 도시 지역의 관절염 유병형태가 지역환경의 어떠한 요소에 노출되는지 확인할 필요가 있다. 그러나 본 연구는 지역사회의 자본, 사회적 유대관계, 사고 등의 위험환경 노출, 건강정보에 대한 이해능력(health literacy), 생애 주기 (life course) 등의 제반 사회 환경의 맥락적 요인(social context factors)을 포괄적으로 포함하지 못하였다. 후속 연구는 이러한 지역사회 요인 및 지표를 개발하여 지역사회의 환경과 관절염 등 만성질환과의 연관성을 연구하는 토대를 구축하는 연구부터 시작되어야 할 것이다.
그러나 본 연구는 지역사회의 자본, 사회적 유대관계, 사고 등의 위험환경 노출, 건강정보에 대한 이해능력(health literacy), 생애 주기 (life course) 등의 제반 사회 환경의 맥락적 요인(social context factors)을 포괄적으로 포함하지 못하였다. 후속 연구는 이러한 지역사회 요인 및 지표를 개발하여 지역사회의 환경과 관절염 등 만성질환과의 연관성을 연구하는 토대를 구축하는 연구부터 시작되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
의사결정나무 모형 분석 결과의 장점은 무엇인가?
, 2007). 분석결과는 뿌리마디(root node)에서 시작하여 일정한 규칙을 가지고 가지치기로 표현되므로 이해하기 쉽고, 활용이 용이하다는 장점이 있다. 의사결정나무는 목표변수가 연속형인 경우 각 분리마디별 목표 변수의 F-통계량 또는 분산의 감소량에 의해 마디를 분리한다.
의사결정나무 모형이란 무엇인가?
여성 관절염 유병률의 지역 간 변이 요인을 분석하기 상관관계분석, 다중회귀분석, 의사결정나무(decision tree) 분석을 실시하였다. 의사결정나무 모형은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 계량적 분석 방법이다[29]. (Liu et al.
현재까지 관절염의 치료의 실정은 어떠한가?
골관절염은 노화 및 여러 가지 원인에 의해 관절을 이루는 뼈와인대에 손상이 일어나고 염증이 생기는 질환이고, 류마티스 관절염은 자가면역질환으로 다발성 관절염을 특징으로 하는 만성 염증성 질환이다[1]. 현재까지 관절염의 치료는 보존적 통증 치료가 주를 이루고 질병을 완치하거나 진행을 막는 치료법이 없는 실정이다[2]. 더욱이 관절염은 환자를 통증과 기능 상실로 고통을 받게 된다는 측면에서 삶의 질의 문제가 동반되고 이에 따라 사회적 으로 질병부담이 높은 질환이다[2,3].
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