Purposes: The industry has specialized and fragmented than in the past. As a factor of economic growth and industrialization, the number of people employed in primary industry decreased and the number of people employed in secondary and third industry continuously increased. In modern times, inciden...
Purposes: The industry has specialized and fragmented than in the past. As a factor of economic growth and industrialization, the number of people employed in primary industry decreased and the number of people employed in secondary and third industry continuously increased. In modern times, incidence of chronic disease is increasing according to industrial development. So, the purpose of this study was to analyze the chronic disease according to Clark's industrial classification. Methodology: Data were derived from the 2012 Korea Health Panel. The sample was made up of 7,132 adult participants aged 20 or over selected Korea Health Panel by probability sampling from Korea. Binary logistic regression analysis was conducted to examine the main factors associated with chronic disease. Findings: The significant factors associated with chronic disease were gender, age, marital status, household member, education level, insurance type, disability, BMI, and industrial classification. Female, elderly, divorced(including bereavement, missing and separation), one-person households, less than high school graduation, medical aid, disability, obese and primary industry were confirmed chronic disease increases. Practical Implications: The study finds that primary industry's prevalence of chronic disease was higher than secondary and third industry. Therefore, this study aims to management and effort of the worker who engaged in the primary industry. Policy development is required to address inequality or popularization of the differences in these factors by conducting a study to define the working conditions and socio-economic factors between industry.
Purposes: The industry has specialized and fragmented than in the past. As a factor of economic growth and industrialization, the number of people employed in primary industry decreased and the number of people employed in secondary and third industry continuously increased. In modern times, incidence of chronic disease is increasing according to industrial development. So, the purpose of this study was to analyze the chronic disease according to Clark's industrial classification. Methodology: Data were derived from the 2012 Korea Health Panel. The sample was made up of 7,132 adult participants aged 20 or over selected Korea Health Panel by probability sampling from Korea. Binary logistic regression analysis was conducted to examine the main factors associated with chronic disease. Findings: The significant factors associated with chronic disease were gender, age, marital status, household member, education level, insurance type, disability, BMI, and industrial classification. Female, elderly, divorced(including bereavement, missing and separation), one-person households, less than high school graduation, medical aid, disability, obese and primary industry were confirmed chronic disease increases. Practical Implications: The study finds that primary industry's prevalence of chronic disease was higher than secondary and third industry. Therefore, this study aims to management and effort of the worker who engaged in the primary industry. Policy development is required to address inequality or popularization of the differences in these factors by conducting a study to define the working conditions and socio-economic factors between industry.
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문제 정의
기존에 직업이나 노동형태에 따른 만성질환과의 관련성을 조사한 연구는 많이 시도되었으나[7], 산업분류에 따른 만성질환에 대한 선행 연구는 다소 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 Clark의 산업분류를 이용하여 1차, 2차, 3차 산업 종사자들과 만성질환 유무와의 관련성을 파악하고 산업 이외에도 만성질환의 유무에 영향을 미치는 요인들을 알아보고자 한다. 이를 바탕으로 각 산업의 특성에 맞는 적절한 만성질환 관리체계 수립과 정책개발을 위한 기초자료로 제공하고자 한다.
본 연구의 주요 목적은 산업분류에 따른 만성질환 유무 관계를 파악하고 그 외에 만성질환에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 함이다. 연구 결과, 1차 산업 종사자가 2차, 3차 산업의 종사자보다 만성질환 유병률이 더 높았으며, 이에 따라 산업분류와 만성질환의 유무에 상관관계가 있음을 알 수 있다.
따라서 본 연구에서는 Clark의 산업분류를 이용하여 1차, 2차, 3차 산업 종사자들과 만성질환 유무와의 관련성을 파악하고 산업 이외에도 만성질환의 유무에 영향을 미치는 요인들을 알아보고자 한다. 이를 바탕으로 각 산업의 특성에 맞는 적절한 만성질환 관리체계 수립과 정책개발을 위한 기초자료로 제공하고자 한다.
해당 자료원은 의료분야에 특화된 패널 조사로서 의료이용 및 의료비 지출뿐만 아니라 조사 대상 가구와 가구원의 특성에 따른 만성질환 유병률과 관리사항을 파악하기 위한 자료로 활용되고 있다. 특히, 만성질환의 유병에 영향을 미칠 수 있는 변수의 특성들이 비교적 안정적으로 통제가 가능하여 본 연구를 수행하는 데 있어 용이한 장점이 있다.
제안 방법
독립변수의 인구통계학적 특성 중 성별은 ʻ남자ʼ와 ʻ여자ʼ로 구분하고, 연령은 만 20세 이상의 인구를 ʻ20-29세ʼ, ʻ30-39세ʼ, ʻ40-49세ʼ, ʻ50-59세ʼ, ʻ60-69세ʼ, ʻ70세 이상ʼ, 지역은 서울시와 인천광역시, 경기도를 포함한 ʻ수도권ʼ과 그 외 모든 지역을 통합하여 ʻ비수도권ʼ으로 나누어 구분하였다. 또한 혼인여부는 ʻ미혼ʼ, ʻ기혼ʼ, 사별, 실종, 별거를 포함한 ʻ이혼ʼ, 총 가구원 수는 ʻ1인 가구ʼ, ʻ2인 가구ʼ, ʻ3인 가구 이상ʼ으로 구분하였다.
종속변수는 한국의료패널 설문지 문항에 따라 만성질환의 개수와 상관없이 3개월 이상 지속되고 의사의 진단을 받은 경우에는 ʻ유ʼ, 그렇지 않은 경우는 ʻ무ʼ로 구분하였다. 만성질환은 보건복지부가 고시한 질환으로써 KCD-7분류를 기준으로 하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 국민건강보험공단과 한국보건사회연구원이 공동 주관하는 2008년~2012년 한국의료패널 데이터를 사용신청에 따른 승인을 받고 자료를 제공 받아 사용하였으며, 이 중 5차년도인 2012년도 자료를 활용하였다. 2012년도 조사에 참여한 인원은 총 15,872명이며, 그 중 산업분류가 가능한 경제활동을 하는 만 20세 이상 성인을 추출하였다. 추출한 인원 중 모름 또는 무응답, 의료보장형태에서 건강보험 미가입 또는 보험료 체납으로 인한 급여정지와 산업분류를 할 수 없는 분류가 불가능한 직을 제외한 7,132명을 연구 대상으로 선정하였다.
본 연구에서는 국민건강보험공단과 한국보건사회연구원이 공동 주관하는 2008년~2012년 한국의료패널 데이터를 사용신청에 따른 승인을 받고 자료를 제공 받아 사용하였으며, 이 중 5차년도인 2012년도 자료를 활용하였다. 2012년도 조사에 참여한 인원은 총 15,872명이며, 그 중 산업분류가 가능한 경제활동을 하는 만 20세 이상 성인을 추출하였다.
2012년도 조사에 참여한 인원은 총 15,872명이며, 그 중 산업분류가 가능한 경제활동을 하는 만 20세 이상 성인을 추출하였다. 추출한 인원 중 모름 또는 무응답, 의료보장형태에서 건강보험 미가입 또는 보험료 체납으로 인한 급여정지와 산업분류를 할 수 없는 분류가 불가능한 직을 제외한 7,132명을 연구 대상으로 선정하였다.
데이터처리
연구대상자의 일반적인 특성과 산업, 만성질환유무의 분포를 파악하기 위해 기술통계를 실시하였으며, 통계량으로 빈도 및 백분율을 제시하였다. 또한 요인별로 차이를 보기 위해 카이제곱 분석을 사용하였다. 만성질환 유무를 종속변수로 두고 일반적인 특성과 산업을 독립변수로 설정하여 변수들과 만성질환과의 관계를 파악하기 위해 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression analysis)을 실시하였다.
또한 요인별로 차이를 보기 위해 카이제곱 분석을 사용하였다. 만성질환 유무를 종속변수로 두고 일반적인 특성과 산업을 독립변수로 설정하여 변수들과 만성질환과의 관계를 파악하기 위해 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression analysis)을 실시하였다. 이상 모든 통계적인 처리는 IBM SPSS 18.
연구대상자의 일반적인 특성과 산업, 만성질환유무의 분포를 파악하기 위해 기술통계를 실시하였으며, 통계량으로 빈도 및 백분율을 제시하였다. 또한 요인별로 차이를 보기 위해 카이제곱 분석을 사용하였다.
연구대상자의 특성과 만성질환 유무에 미치는 요인을 알아보기 위하여 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다<;표 2>. 분석결과, 만성질환이 있을 확률이 여자가 남자에 비해 1.
이론/모형
종속변수는 한국의료패널 설문지 문항에 따라 만성질환의 개수와 상관없이 3개월 이상 지속되고 의사의 진단을 받은 경우에는 ʻ유ʼ, 그렇지 않은 경우는 ʻ무ʼ로 구분하였다. 만성질환은 보건복지부가 고시한 질환으로써 KCD-7분류를 기준으로 하였다.
산업이란 경제 내에 물적 재화의 생산과 더불어 서비스 생산을 포함하는 전반적인 생산 활동을 지칭한다. 이러한 산업은 Clark(1940), Hoffman(1958), Chenery(1979)에서 분류한 바와 같이 그 형태에 따라 다양하게 분류될 수 있으며, 본 연구에서는 Clark(1940)의 산업분류를 활용하였다[1]. Clark는 인간의 경제활동이 궁극적으로 자연환경으로부터 필요한 자원을 얻고, 이를 가공·제조한 후 판매·소비가 이루어진다는 판단에 기초하여 채취활동 및 제조, 가공활동 등 경제활동에 따라 산업을 1차, 2차, 3차 산업으로 분류하였다.
성능/효과
또한 기존의 건강생활실천사업에서 나아가 주기적인 건강검진을 통해 질병을 조기에 발견하고 지속적인 관리를 해야 한다. 둘째, 1차 산업 종사자의 만성질환 관리를 위해 중앙부처와 관련 기관 간의 연계를 위한 역할과 기능을 정립하고 환자중심의 모형을 통해 질병과 관련된 모든 시점에서 서비스가 제공될 수 있도록 해야 한다 셋째, 우리나라는 2000년대 초부터 국민 건강수준이 지속적으로 향상되었다[16]. 그러나 빠르게 진행되고 있는 고령화와 만성질환 유병률 증가 등 환경적 변화에 대응하기 위해 치료중심의 보건의료체계에서 질병이환 이전부터 치료 이후까지를 모두 아우르는 보건의료체계로의 전환이 요구된다.
첫째, 모집단과 변수의 제한성으로 일부의 근로자를 대상으로 한 연구로 전국의 근로자를 설명할 수 없으므로 해석에 주의가 필요하다는 점이다. 둘째, Clark의 산업분류[1]를 활용하였지만 이외에도 Hoffman, Chenery, 한국표준산업분류 등의 다양한 산업분류 기준이 존재한다는 것이고, 보다 분류를 세분화시키지 못하였다. 세번째로 본 연구에서는 만성질환의 개수와 상관없이 유무로만 구분하였다는 점이다.
미혼의 경우에는 연령대가 낮게 나타났고, 이혼의 범주에는 별거, 사별, 실종이 포함되어 연령대가 높게 나타났다. 따라서 혼인여부는 연령대가 높을수록 만성질환의 유병률이 높아지는 결과가 반영되어 기존의 연구와 다른 양상을 보였다. 총 가구원 수에서는 1인 가구가 2인, 3인 가구에 비해 더 높은 결과를 보였다.
001) 높게 나타났다. 마지막으로 주 독립변수인 산업의 경우에는 1차 산업을 기준으로 2차 산업이 0.731배(p=0.007), 3차 산업이 0.736배(p=0.005) 낮게 나타났다. 이는 1차 산업이 2차, 3차 산업보다 만성질환이 있을 확률이 더 높다는 것이다.
혼인여부는 미혼인 경우보다 기혼과 이혼의 경우가 더 높게 나타났다. 미혼의 경우에는 연령대가 낮게 나타났고, 이혼의 범주에는 별거, 사별, 실종이 포함되어 연령대가 높게 나타났다. 따라서 혼인여부는 연령대가 높을수록 만성질환의 유병률이 높아지는 결과가 반영되어 기존의 연구와 다른 양상을 보였다.
본 연구에 따르면 산업분류에 따른 만성질환은 인구통계학적, 사회경제학적 특성 간에 사회적 지표와 관련이 있었고, 장애유무, BMI와 상관관계가 있는 건강상의 문제로 파악되었다. 따라서 다른 산업에 비해 유병률이 높은 1차 산업 종사자들에 대한 인구통계학적 특성과 사회경제학적 특성 및 건강행태를 파악하여 이에 따른 지속적인 관리가 필요하다.
본 연구의 대상자에서는 성별, 연령, 결혼상태, 지역, 총 가구원 수, 교육수준, 의료보장형태, 장애유무, BMI,산업분류가 만성질환 유무에 유의한 관계를 나타냈다. 먼저, 성별에 따라 유의한 차이를 나타냈으며(χ2=58.
분석결과, 만성질환이 있을 확률이 여자가 남자에 비해 1.747배 높게 나타났고(p<.001), 연령의 경우 20-29세를 기준으로 30-39세는 유의하지 않았고(p=0.361), 40-49세는 1.707배(p<.001), 50-59세는 3.342배(p<.001), 60-69세는 8.507배(p<.001), 70세 이상은 16.990배(p<.001) 높은 결과를 보였다.
본 연구의 주요 목적은 산업분류에 따른 만성질환 유무 관계를 파악하고 그 외에 만성질환에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 함이다. 연구 결과, 1차 산업 종사자가 2차, 3차 산업의 종사자보다 만성질환 유병률이 더 높았으며, 이에 따라 산업분류와 만성질환의 유무에 상관관계가 있음을 알 수 있다. Ahn&Lim[8]의 연구에서는 1차 산업종사자가 2차 산업, 3차 산업 종사자보다 업무상 질병이 더 많이 발생하고, 산업화가 진행됨에 따라 의료시설과 인구의 이동으로 도·농간 보건의료 환경의 격차가 심화되고 있음을 보여준다[9].
후속연구
마지막으로 산업분류별로 집단을 구분하여 분석을 실시하지 않은 점이다. 따라서 추후 연구에서는 산업분류별로 집단을 구분하여 각 집단별로 만성질환 유무에 영향을 주는 요인들을 명확히 파악하고 그 결과를 토대로 산업분류별로 비교를 하는 연구가 수행되어야 할 것이다.
그러나 빠르게 진행되고 있는 고령화와 만성질환 유병률 증가 등 환경적 변화에 대응하기 위해 치료중심의 보건의료체계에서 질병이환 이전부터 치료 이후까지를 모두 아우르는 보건의료체계로의 전환이 요구된다. 또한 건강 형평성 제고, 의료의 질 향상 등 건강수준 향상 기조를 유지하기 위하여 여러 가지 노동조건을 고려한 사회경제적 요인들을 정의하여 연구를 수행함으로써 이들 요인들로 인한 양극화 현상을 해소하기 위한 정책 개발이 필요하다.
산업분류를 기준으로 만성질환의 유무에 대한 연구가국내에서는 제한적이며, 특히 의료산업이 속해있는 3차 산업과 1, 2차 산업을 함께 비교하였다는 점에서 본 연구는 학술적, 실무적으로 의의를 갖지만, 몇 가지 제한점이 있다. 첫째, 모집단과 변수의 제한성으로 일부의 근로자를 대상으로 한 연구로 전국의 근로자를 설명할 수 없으므로 해석에 주의가 필요하다는 점이다. 둘째, Clark의 산업분류[1]를 활용하였지만 이외에도 Hoffman, Chenery, 한국표준산업분류 등의 다양한 산업분류 기준이 존재한다는 것이고, 보다 분류를 세분화시키지 못하였다.
세번째로 본 연구에서는 만성질환의 개수와 상관없이 유무로만 구분하였다는 점이다. 후속연구에서는 Clark의 기준과는 다른 방법으로 분류하고 만성질환을 개수별로 구분하여 연구를 수행할 필요가 있다. 마지막으로 산업분류별로 집단을 구분하여 분석을 실시하지 않은 점이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Clark(1940)의 산업분류에 따르면 1차, 2차, 3차 산업은 각각 어떤 것들을 포함하는가?
Clark는 인간의 경제활동이 궁극적으로 자연환경으로부터 필요한 자원을 얻고, 이를 가공·제조한 후 판매·소비가 이루어진다는 판단에 기초하여 채취활동 및 제조, 가공활동 등 경제활동에 따라 산업을 1차, 2차, 3차 산업으로 분류하였다. 구체적으로 Clark의 산업분류에 따르면 1차 산업(Primary industry)은 생산 활동 중 자연으로부터 자원을 직접 채취하거나 생산 활동 과정이 자연 환경과 직접 연관된 산업으로서 농업, 임업, 어업을 포함한다. 2차 산업(Secondary industry)은 1차 산업에서 채취한 자원을 가공·제조하는 산업으로 제조업, 건설업, 광업 등이 이에 속한다. 마지막으로 3차 산업(Third industry)은 2차 산업에서 가공·제조된 제품을 소비자가 소비 할 수 있도록 하는데 필요한 모든 활동을 의미하며, 2차 산업에 포함되지 않는 운수업, 금융업, 서비스업 등을 모두 포함한다[1].
Clark는 산업을 어떻게 분류하였는가?
이러한 산업은 Clark(1940), Hoffman(1958), Chenery(1979)에서 분류한 바와 같이 그 형태에 따라 다양하게 분류될 수 있으며, 본 연구에서는 Clark(1940)의 산업분류를 활용하였다[1]. Clark는 인간의 경제활동이 궁극적으로 자연환경으로부터 필요한 자원을 얻고, 이를 가공·제조한 후 판매·소비가 이루어진다는 판단에 기초하여 채취활동 및 제조, 가공활동 등 경제활동에 따라 산업을 1차, 2차, 3차 산업으로 분류하였다. 구체적으로 Clark의 산업분류에 따르면 1차 산업(Primary industry)은 생산 활동 중 자연으로부터 자원을 직접 채취하거나 생산 활동 과정이 자연 환경과 직접 연관된 산업으로서 농업, 임업, 어업을 포함한다.
산업이란?
산업이란 경제 내에 물적 재화의 생산과 더불어 서비스 생산을 포함하는 전반적인 생산 활동을 지칭한다. 이러한 산업은 Clark(1940), Hoffman(1958), Chenery(1979)에서 분류한 바와 같이 그 형태에 따라 다양하게 분류될 수 있으며, 본 연구에서는 Clark(1940)의 산업분류를 활용하였다[1].
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