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문제 정의
- 그러나 질병 발생과 지역 특성 요인 간 존재하는 관계는 지역에 따라 차이가 있으며[6,13,14], 이는 당뇨병과 지역 특성 요인 간 관련성의 크기 및 방향 또한 지역에 따라 차이가 있을 수 있음을 시사하고 있다. 따라서 본 연구는 지역 간 특성의 차이를 반영할 수 있는 지리적 가중회귀분석(geographically weighted regression, GWR)을 이용하여 당뇨병 유병률과 지역 특성 변수 간 관계를 명확히 분석하고자 한다.
- 본 연구의 목적은 지역별 당뇨병 유병률의 현황을 파악하고 지역 특성 요인과 당뇨병 유병률 수준 간 관련성을 분석하는 것이다. 구체적으로는 첫째, 2012년 우리나라 시·군· 구 지역별 당뇨병 유병률의 분포를 분석하고 둘째, 당뇨병 유병률과 지역 단위의 변인들 간 관련성을 공간적으로 차이가 없다는 가정하의 전역적 모델(global model)인 OLS와 공간적 위치에 따른 차이를 고려하는 국지적 모델(local model)인 GWR을 이용하여 분석하고자 한다.
- 하지만 지역 단위 연구를 할 때 공간들이 일정한 패턴을 보이며 인근 지역끼리 유사성을 갖는 공간적 자기상관성이 있거나 지역과 위치가 다르기 때문에 생기는 공간적 이질성(spatial heterogeneity) 이 있을 경우 다중선형회귀분석으로 분석을 하게 되면 과소추정이나 과대추정 문제가 발생할 수 있다[37]. 따라서 이 연구에서는 지역별 특성에 따른 차이를 고려하는 GWR을 이용하여 분석하였다. GWR은 Brunsdon 등[38]이 제안한 공간분석 방법으로 지역별로 회귀계수를 산출되기 때문에 지역 특성 요인들 간 관계를 쉽게 파악할 수 있다는 장점이 있다.
- 만성질환 중 당뇨병의 공간적인 분포를 파악함과 동시에 지역 요인들의 특성이 지역적으로 서로 자기상관성이 있음을 밝혀낸 Moran’s I의 결과를 기반으로 GWR을 활용하였다는 점에서 의의가 있는 것이다. 그리고 실무적인 측면에서는 당뇨병의 유병률 차이를 설명할 수 있는 지역적 요인을 제시하였고, 향후 당뇨병 관련 프로그램의 개발과 수행에 필요한 예산 편성 및 분배 결정에 활용할 수 있는 기초자료를 제공하였다는 데 의의가 있다.
- 본 연구는 2차 데이터를 활용하여 만성질환 중 급속히 증가하고 있는 당뇨병의 지역별 유병률의 현황을 파악하고 지역 특성 요인들과의 관련성을 분석하였다. 분석결과 65세 이상 인구 수 비율이 높을수록, 지역의 재정자립도가 낮을수록, 당뇨병 유병률과 유의한 관계가 있었고, 그리고 지역에 따라 회귀계수 값에 차이가 있었다.
제안 방법
- 구체적으로는 첫째, 2012년 우리나라 시·군· 구 지역별 당뇨병 유병률의 분포를 분석하고 둘째, 당뇨병 유병률과 지역 단위의 변인들 간 관련성을 공간적으로 차이가 없다는 가정하의 전역적 모델(global model)인 OLS와 공간적 위치에 따른 차이를 고려하는 국지적 모델(local model)인 GWR을 이용하여 분석하고자 한다.
- 따라서 본 연구는 지역사회의 사회·경제학적 요인의 지표가 될 수 있는 1인당 건강보험료, 재정자립도, 1인당 자동차 등록 대수를 변수로 선정하였다.
- 2012년 국민건강보험공단의 지역별 의료이용통계에서 30세 이상 중 당뇨로 진료받은 실인원 수를 연령· 성별·지역별로 산출한 후, 지역의 성별과 연령별 인구 수를 이용하여 표준화하였다.
- 본 연구의 종속변수는 연령과 성별을 표준화한 당뇨병 유병률이며 상병코드 E11–E14로 정의하였다.
- 모형에서의 지역 특성 요인으로는 인구·사회·경제학적 요인, 보건·의료요인, 물리적 환경요인을 선정하였다.
- 본 연구는 Schultz 등[8]의 만성질환을 대상으로 한 지역결정요인 모형과 Dever [15]의 건강모형 중 환경요인 모형에 기초하여 연구모형을 구축하였으며 이를 도식화한 것이 Figure 1이다. 모형에서의 지역 특성 요인으로는 인구·사회·경제학적 요인, 보건·의료요인, 물리적 환경요인을 선정하였다.
- 연령이 높아짐에 따라 당뇨 발생이 높아진다고 밝힌 Green 등 [5], Bocquier 등[17], Connolly 등[18], Geraghty 등[19]의 연구를 근거로 65세 이상 인구 수 비율을 독립변수로 선정하였다. 65세 이상 인구 수 비율은 통계청 주민등록 현황 중 65세 이상 인구 수를 지역의 총 인구 수로 나눈 값이다.
- 걷기를 위한 환경은 신체적인 활동을 향상시키고 건강에 대한 부담을 줄여준다는 Kim과 Kang [25], Barker 등[26], Frank 등[27], Grubesic 등[6], Owen 등[28], Sallis 등 [29], Sundquist 등[30]의 연구결과에 따라, 본 연구는 물리적 환경 요인을 나타내는 지표로 1인당 공원면적을 선정하였다. 1인당 공원 면적은 한국토지주택공사에서 제공하는 국립공원관리공단 자료중 지역의 공원면적(m2)을 지역 인구 수로 나누어 산출하였다.
- 둘째, 변수 간 상관관계를 파악하기 위해 상관관계 분석(Pearson’s correlation analysis)을 실시하였다. 셋째, 종속변수인 당뇨병 유병률과 지역 특성 요인 간 관계를 OLS와 GWR을 통하여 분석하였다. 수집된 자료는 통계 프로그램 IBM SPSS ver.
- 첫째, 자료수집의 한계로 분석 단위를 시·군·구로 한정하였다.
- 향후 자료를 확보하여 읍·면·동 단위로 세부적인 분석을 시행한다면 더욱더 세밀한 지역 연구가 가능할 것이다. 둘째, 지역 특성을 나타내는 변수들 중 일부 변수만을 포함하여 분석하였다. 예를 들어 당뇨병을 예방하고 관리하는 데 있어 교육수준은 중요한 변인으로 알려져 있는데 연구에서 고려하지 못하였다.
- 의원의 거리가 당뇨와 관계가 있다고 가정한 Geraghty 등[19]과 지역의 병원 수와 당뇨의 상관관계를 파악한 Dijkstra 등[22]의 연구를 기반으로, 본 연구는 10만 명당 보건의료기관 수와 10만 명당 의사 수를 보건·의료요인으로 선정하였다.
- 001)으로 양의 자기상관성인 것으로 밝혀졌다. 이는 제시된 공간적 변이의 특징이 지역 요인에 따라 공간적으로 군집화되어있음을 의미하며, OLS로 분석할 경우 과소 혹은 과대추정의 문제가 발생할 수 있기 때문에 공간적 특성을 반영할 수 있는 GWR을 실시하였다.
대상 데이터
- 분석을 위해 국민건강보험공단에서 제공하는 지역별 의료이용통계, 한국토지주택공사에서 제공하는 국립공원관리공단의 공원 면적, 통계청에서 제공하는 인구 총 조사의 속성 자료를 이용하였으며, 통계지리정보서비스에서 제공하는 2012년 시·군·구 지도를 지적 자료로 이용하였다.
- 연구대상은 2012년 기준 시·군·구 229개 지역이다.
- 따라서 본 연구는 지역사회의 사회·경제학적 요인의 지표가 될 수 있는 1인당 건강보험료, 재정자립도, 1인당 자동차 등록 대수를 변수로 선정하였다. 1인당 건강보험료는 국민건강보험공단의 지역별 의료이용통계에서 제시된 지역 전체 건강보험료를 지역의 총 인구 수로 나누어 1인당 건강보험료로 환산하였으며 천 원 단위로 절삭하여 사용하였다. 재정자립도는 지역의 경제적 자립 수준을 나타내는 대리지표로 통계청 자료를 이용하였으며 수식은 {(지방세+세외수입)/자치단체예산규모}×100이다.
- 본 연구는 2012년 229개 시·군·구를 대상으로 지속적으로 증가하고 있는 우리나라 당뇨병 유병률과 지역 특성 요인 간 관계를 분석하였다.
데이터처리
- 당뇨병과 관련한 기존 국내 연구들[4,9-12]은 대부분 개인적 특성에 초점을 두어 당뇨병 관련 요인을 분석하였다. 또한 당뇨병의 지역적 차이를 규명하고자 한 연구도 있었으나 이는 일부 지역에만 국한 되어 분석하였으며 지역 특성 요인과 당뇨병 발생 간 관계의 크기 및 방향이 모든 지역마다 동일하다고 가정하는 전통적인 최소자승법(ordinary least square, OLS)에 기반을 둔 회귀분석을 이용하였다.
- 둘째, 변수 간 상관관계를 파악하기 위해 상관관계 분석(Pearson’s correlation analysis)을 실시하였다.
- 이 연구의 분석순서는 다음과 같다. 첫째, 연구변수들의 일반적인 특성을 파악하기 위해 기술통계분석을 실시하였다. 둘째, 변수 간 상관관계를 파악하기 위해 상관관계 분석(Pearson’s correlation analysis)을 실시하였다.
- 셋째, 종속변수인 당뇨병 유병률과 지역 특성 요인 간 관계를 OLS와 GWR을 통하여 분석하였다. 수집된 자료는 통계 프로그램 IBM SPSS ver. 21.0 (IBM Co., Armonk, NY, USA)과 ArcGIS ver. 10.2.2 (ESRI, Redlands, CA, USA)를 이용하여 분석하였다.
- 65으로 높았다. 모든 변수의 상관계수 크기가 0.8을 넘지 않았기 때문에 다중공선성으로 인한 문제는 높지 않을 것으로 판단하였고 따라서 모든 변수를 회귀분석에서 사용하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 전역적(global) 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)을 측정하는 Moran’s I 분석방법을 이용하였다.
- 거주 장소(place)가 이전까지 단지 생활의 터전으로 정의되었다면 현재는 비유전적인 요소 중 수정 가능한 생활습관이나 물리적 환경으로 정의되고 있다[24]. 걷기를 위한 환경은 신체적인 활동을 향상시키고 건강에 대한 부담을 줄여준다는 Kim과 Kang [25], Barker 등[26], Frank 등[27], Grubesic 등[6], Owen 등[28], Sallis 등 [29], Sundquist 등[30]의 연구결과에 따라, 본 연구는 물리적 환경 요인을 나타내는 지표로 1인당 공원면적을 선정하였다. 1인당 공원 면적은 한국토지주택공사에서 제공하는 국립공원관리공단 자료중 지역의 공원면적(m2)을 지역 인구 수로 나누어 산출하였다.
성능/효과
- 당뇨병 유병률의 지역적인 분포를 보면 ‘시·구’ 지역보다는 ‘군’ 지역에서 유병률이 높았고, 특히, 강원도, 충청북도 인접지역 및 전라남북도 지역이 높은 유병률을 보였다.
- 둘째, 속성정보와 함께 공간정보를 결합하여 질병의 분포를 보고자 할 때 표나 그래프 보다 지도를 통해 지역별 빈도를 제시하는 것이 보다 효과적일 수 있다[37,39]. 셋째, OLS와 비교하여 GWR은 잔차의 변량을 감소시키고 모형의 설명력을 개선하는 것으로 평가된다. 다만 회귀계수의 유의수준이 제시되지 않기 때문에 이에 대한 개선이 필요하다고 지적되었다[41].
- OLS 분석결과 지역의 65세 이상 인구 수 비율과 재정자립도 요인이 당뇨병 유병률과 유의미한 관계가 있었고, GWR 분석결과 지역에 따라 회귀계수 값의 차이가 있었다. 이는 공간분석을 활용하여 지역 단위에서 고령화 정도 및 사회·경제적 수준과 당뇨병 간 관계를 분석한 기존 연구들과 유사한 결과를 나타내고 있다.
- Grubesic 등[6]은 장소(place)가 건강 및 불건강의 근거가 될 수 있음을 제시하였고, 시골(rural) 지역과 저소득 지역, 그리고 물리적 환경요인이 건강수준에 영향을 미친다고 주장하였다. 즉 이러한 연구결과들은 노령 인구 비율이 높을수록, 지역의 경제적 수준이 낮을수록, 당뇨병 유병률이 높아진다는 이번 연구결과를 뒷받침해 줄 수 있다.
- 즉 동일한 노인 인구 규모라도 강원도 지역보다는 전라남도 지역의 노인인구 집단이 당뇨병 유병률과 가지는 관계수준이 더 크다고 해석할 수 있다. 재정자립도의 경우에도 전라남도 지역이 강원도 지역보다 재정자립도와 당뇨병 유병률 간 관계의 수준이 더 크게 나타났다.
- 본 연구는 2차 데이터를 활용하여 만성질환 중 급속히 증가하고 있는 당뇨병의 지역별 유병률의 현황을 파악하고 지역 특성 요인들과의 관련성을 분석하였다. 분석결과 65세 이상 인구 수 비율이 높을수록, 지역의 재정자립도가 낮을수록, 당뇨병 유병률과 유의한 관계가 있었고, 그리고 지역에 따라 회귀계수 값에 차이가 있었다. 이 연구 결과는 당뇨병을 대상으로 한 보건의료 정책 수립과 적용 시에 지역 특성을 고려하는 것이 필요함을 제시하고 있다.
- 공간적으로 지역의 특성들이 서로 군집화(cluster)되어있는지를 확인하기 위해 공간적 자기상관을 분석하는 global Moran’s I를 실시한 결과, 당뇨병 유병률에 대한 Moran’s I 값은 0.20 (p < 0.001)으로 양의 자기상관성인 것으로 밝혀졌다.
- 32)이었다. 재정자립도의 평균은 27.53%였으며 229개의 지역 중 22개의 지역만이 재정자립도가 50%를 넘는 것으로 파악되었다. 경제적 요인의 대리변수인 1인당 자동차 등록대수는 평균 0.
- 53%였으며 229개의 지역 중 22개의 지역만이 재정자립도가 50%를 넘는 것으로 파악되었다. 경제적 요인의 대리변수인 1인당 자동차 등록대수는 평균 0.39대였으며 최소 0.22에서 최대 0.67까지의 분포 값을 보였다. 인구 10만 명당 보건의료기관 수와 의사 수는 각각 136.
- Table 3은 당뇨병 유병률을 종속변수로 한 OLS 분석결과이다. 분석결과 65세 이상 인구 수 비율(회귀계수 = 0.551)과 재정자립도 (회귀계수 = -0.268) 변수가 당뇨병 유병률과 통계적으로 유의미한 관계가 있었다. 즉 65세 이상 인구 수 비율은 제2형 당뇨병 유병률과 양의 관계를 가지며, 재정자립도는 음의 관계를 가지는 것이다.
- 61로 차이가 4보다 크게 나타났는데, AIC는 두 모형에서 제시되는 값의 차이를 반영한 상대적 척도로서 일반적으로 AIC 값의 차이가 4보다 클 때 모형의 개선이 있다고 평가할 수 있다[37,39]. 즉 GWR이 OLS보다 적합도가 개선된 더 적합한 모형이라고 할 수 있다.
- Figure 3은 GWR에서 계산된 독립변수별 회귀계수와 지역결정 계수의 분포를 나타내는데, (A)에서 (G)는 지역에 따라 회귀계수가 차이를 보이고 있다. 65세 이상 인구 수 비율(A)은 우리나라 북동부 지역에서 서남부 지역까지 회귀계수가 42.17에서 199.56의 분포를 보였고, 재정자립도(C)는 우리나라 북동부 지역에서 서남부 지역까지 회귀계수가 -52.70에서 -0.40의 분포를 보였다. 이는 지역 특성 요인들의 영향력이 공간에 따라 차이가 있음을 제시하고 있다.
- 75까지 분포하였으며, 이는 GWR 모형의 설명력 수준이 지역에 따라 차이가 있음을 제시하고 있다. 지역결정계수가 주로 동쪽 해안지역으로 갈수록 상대적으로 낮았으며, 서쪽 지역으로 갈수록 설명력은 증가하였다.
후속연구
- -1에 가까운 값을 보이면 자기상관성이 거의 없음을 의미하고 0에 가까운 값을 보이면 자기상관성이 무작위적인 패턴을 보인다고 할 수 있으며 +1에 가까운 값을 가지면 공간적 자기상관성이 매우 높다고 할 수 있다. 즉 자기상관성이 +1에 가까워지면 속성 값들이 유사성을 가지는 것이기 때문에 지역적 특성을 고려한 지리적 가중회귀분석을 이용하여 연구하는 것이 필요한 것이다.
- 이는 당뇨병 유병률을 관리하기 위한 사업 및 전략을 세울 때 단순히 그 지역의 인구 수가 아닌 노인 인구 수에 초점을 맞추어야 하며, 그 지역의 경제적 수준 역시 고려하여 효율적인 재원의 투입 및 분배를 해야 함을 시사할 수 있다. 즉 이러한 관계 특성을 고려하여 각 지역에 대한 당뇨병 관련 사업의 종류 및 규모를 조정한다면 정책 수행의 성공 가능성을 보다 높일 수 있을 것이다. 또한 지역별 만성질환 환자 수의 편차를 줄이기 위해서는 지역 주민들을 위한 양질의 보건사업이 제공되어야 한다.
- 이를 위해서는 충분한 예산이 배분되어야 하며 보건분야의 자원 배분 또한 제대로 이루어지는 것이 필요하다. 보건분야의 자원 배분이 합리적으로 이루어져 지역적 격차를 줄여나간다면 지역 주민의 건강증진 및 보건수준 향상에 기여할 수 있을 것이다.
- 향후 자료를 확보하여 읍·면·동 단위로 세부적인 분석을 시행한다면 더욱더 세밀한 지역 연구가 가능할 것이다.
- 예를 들어 당뇨병을 예방하고 관리하는 데 있어 교육수준은 중요한 변인으로 알려져 있는데 연구에서 고려하지 못하였다. 추후 연구에서 지역 특성을 반영할 수 있는 변수를 추가하여 분석하는 것이 필요할 것이다. 셋째, 지역을 분석단위로 하였기 때문에 결과 해석 시 생태학적 오류를 경계해야 한다.
- 분석결과 65세 이상 인구 수 비율이 높을수록, 지역의 재정자립도가 낮을수록, 당뇨병 유병률과 유의한 관계가 있었고, 그리고 지역에 따라 회귀계수 값에 차이가 있었다. 이 연구 결과는 당뇨병을 대상으로 한 보건의료 정책 수립과 적용 시에 지역 특성을 고려하는 것이 필요함을 제시하고 있다. 보건·의료분야에 투입되는 재원이 한정적인 상황에서 투입되는 재원의 효과적인 활용을 위해서는 모든 지역에 일률적으로 적용되기보다는 지역 특성을 반영하여 보건관련 프로그램을 수립하고 시행해야 할 것이다.
- 이 연구 결과는 당뇨병을 대상으로 한 보건의료 정책 수립과 적용 시에 지역 특성을 고려하는 것이 필요함을 제시하고 있다. 보건·의료분야에 투입되는 재원이 한정적인 상황에서 투입되는 재원의 효과적인 활용을 위해서는 모든 지역에 일률적으로 적용되기보다는 지역 특성을 반영하여 보건관련 프로그램을 수립하고 시행해야 할 것이다.
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