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문제 정의
- 본 연구는 2009∼2013년 한국의료패널 데이터를 이용하여 체질량지수(BMI)와 자살생각의 관계를 분석하여 자살에 대한 위험요인을 확인하고자 하는 목적으로 진행되었다.
- 본 연구는 2009∼2013년 한국의료패널 데이터를 이용하여 체질량지수(BMI)와 자살생각의 관계를 분석하는 것으로 연구의 구체적 목적은 다음과 같다.
- 따라서 자살생각에 영향을 주는 변인을 확인하는 것이 중요한데, 그 중 본 연구에서는 BMI와의 관련성에 주목하고자 한다. 국내에서는 그동안 BMI와 우울, 소득 등의 변수와의 관련성을 확인하는 연구가 이루어져 왔다[13][14].
- 이러한 BMI가 정상범위에서 벗어낫다는 것은 선천적이거나 질병요인 외에 기본적인 관리능력이 부족하다는 것을 보여줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국의료패널의 원자료를 활용하여 BMI와 자살생각과의 관련성을 분석하고, 이러한 결과를 기초로 자살예방과 개입을 위한 사회적 함의를 모색하고자 한다.
제안 방법
- 2) 성인의 체질량지수(BMI)와 자살생각의 관계를 분석한다.
- 한국의료패널조사는 통계법 제18조 및 동법시행령 제26조에 의한 정부승인통계조사(92012호)로서, 국민의 보건의료서비스 이용과 이에 따른 비용지출 그리고 재원에 관한 국가 및 시도 단위의 대표성 있는 통계 산출에 주안점을 두고, 보건의료서비스 이용과 의료비 지출 및 재원에 직. 간접적으로 영향을 미치는 요인의 규명과 아울러 그 추이에 대하여 지속적으로 관찰함으로써, 국가보건의료체계의 대응성. 접근성 향상과 효율화를 위한 정책 수행의 기초정보를 제공한다[32].
- 체질량 지수(Body Mass Index, BMI)는 한국의료패널의 체중과 신장 변수를 추출하여 체중(kg)을 신장의 제곱(m2 )으로 나누어 산출한 값을 사용하였다. BMI의 기준은 저체중 18.
- 만성질환은 질병대분류에 대응하는 KHPS(한국의료 패널)와 KCD-6(제6판 한국사망원인질병분류) 코드를 통해 지난 1년간 의사가 만성질환이라고 진단한 질환의 수를 분석하였다. 2008-2011년 질병코드는 KHPS 자체 코드를 사용한 반면, 2012-2013년은 KCD-6 코드로 입력되어 있다.
- 통제변인은 성별, 연령, 교육수준, 소득수준 등이다. 성별은 남자는 “0”, 여자는 “1”로 측정하였다.
- 따라서 신체의 체형을 나타내는 척도로 더 유효한 측정도구를 찾아 연구를 계속 진행 한다면 더 정확한 추정 결과를 얻을 수 있을 것이다. 둘째, 국내에서는 지금까지 BMI와 자살생각과의 관계에 대한 연구로 국민영양조사, 의료패널자료 등 일부의 자료만을 사용하여 분석하였다. 하지만 표본의 성격에 따라 결과가 다르게 나올 수 있기 때문에 앞서 제시한 것처럼 후속연구에서는 보다 다양한 연령, 집단 등 대상의 특성에 따른 연구가 이루어져야 하겠다.
- ”라는 질문에 있음 “1”, 없음 “2”로 응답하게 되어있으나, 없음을 “0”으로 변환하여 분석하였다.
- 질문에 없었음 “0”, 있었음 “1”로 응답한 것을 분석하였다.
- 은 독립변수에 만성질환수, 우울감을 넣은 모델이고, 는 만성질환수, BMI를 투입했고, 은 만성질환수, 우울감, BMI를 모두 투입한 모델이다.
대상 데이터
- 본 연구의 대상자는 한국보건사회연구원과 국민건강 보험공단이 공동으로 주관하는 한국의료패널 2008년∼ 2013년 연간데이터(Version 1.2) 자료를 사용하였다.
- 한국의료패널 표본추출 방식은 확률비례 2단계 층화집락 추출로서 표본 추출 틀은 2005 년 인구주택총조사 90% 전수 자료를 이용하였고, 층화 변수로는 지역(16개 시·도), 동부 및 읍면부 (2개)를 사용하였다.
데이터처리
- 본 연구의 자료 분석은 연구대상자의 인구사회학적 특성, 자살생각, BMI 등에 대하여 빈도분석을 실시하고, 연도별 자살생각 추이를 분석하였다. 또한, 자살생각에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 로지스틱회귀분석(Logistic Regression)을 실시하였다.
- 본 연구의 자료 분석은 연구대상자의 인구사회학적 특성, 자살생각, BMI 등에 대하여 빈도분석을 실시하고, 연도별 자살생각 추이를 분석하였다. 또한, 자살생각에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 로지스틱회귀분석(Logistic Regression)을 실시하였다. 이 연구의 통계분석은 R 통계패키지를 사용하였으며, 유의수준 5% 수준에서 통계적 유의성 검정을 하였다.
- 또한, 자살생각에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 로지스틱회귀분석(Logistic Regression)을 실시하였다. 이 연구의 통계분석은 R 통계패키지를 사용하였으며, 유의수준 5% 수준에서 통계적 유의성 검정을 하였다.
성능/효과
- 각 모델별로 유의미한 변수를 보면, 의 경우는 통제변수에서 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록 자살생각을 경험한 것으로 나타났고, 독립변수에서는 만성질환, 우울감, BMI가 높을수록 자살생각을 더 경험한 것으로 나타났다.
- 각 모델별로 유의미한 변수를 보면, 의 경우는 통제변수에서 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록, 소득수준이 낮을수록 자살생각을 경험한 것으로 나타났고, 독립변수에서는 우울감이 자살생각과 정적(+) 인 관계에 있는 것으로 나타났다.
- <모델2: 여성>의 경우, 통제변수에서 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록, 소득수준이 낮을수록 자살생각을 경험한 것으로 나타났고, 독립변수에서는 만성질환, 우울감, BMI가 높을수록 자살생각을 더 경험하는 것으로 나타났다. 즉, 남성과 여성의 두 집단 모두 만성질환, 우울감, BMI가 자살생각과 정적(+)인 관계임을 보여주는 것이다.
- 또한, , , 에서 공통적으로 의료비와 만성 질환은 유의미한 영향을 미치는 않는 것으로 나타났다.
- <모델2>의 경우, 통제변수에서 나이가 많을수록, 여성일수록, 교육수준이 낮을수록, 소득수준이 낮을수록 자살생각을 경험한 것으로 나타났고, 독립변수에서는 BMI가 높을수록 자살 생각을 경험한 것으로 나타났다. <모델3>의 경우, 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록, 소득수준이 낮을수록 자살생각을 경험한 것으로 나타났고, 독립변수에서는 우울할수록, BMI가 높을수록 자살생각을 경험하는 것으로 나타났다. BMI를 투입한 모델에서 모두 유의미한 변수로 정적(+)인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- <모델3>의 경우, 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록, 소득수준이 낮을수록 자살생각을 경험한 것으로 나타났고, 독립변수에서는 우울할수록, BMI가 높을수록 자살생각을 경험하는 것으로 나타났다. BMI를 투입한 모델에서 모두 유의미한 변수로 정적(+)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 선행연구에서 저체중 혹은 비만이상의 집단에서 자살생각과 관련이 있다는 것과는 차이가 있는 것이었다(박은옥, 최수정, 2013; 전형진 등, 2014).
- 본 연구의 결과로는 첫째, 인구사회학적 특성과 자살생각을 살펴본 결과에서 성별로 여성이 남성보다 약3배 정도 더 많이 한 것으로 나타났는데, 이는 선행연구와 유사한 결과를 나타낸 결과였다. [26].
- 둘째, 자살생각에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과 남성, 여성 공통적으로 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록 자살생각을 경험한 것으로 나타났고, 독립변수에서는 우울할수록, 자살생각을 경험하는 것으로 나타났고, 여성의 경우는 소득수준이 낮을수록, 만성질환이 많을수록 자살생각과 유의미한 관계를 나타내는 변수로 나타났다. 이는 선행연구와 유사한 결과로 나타났다 [26][28].
- 셋째, 체질량지수(BMI)와 자살생각의 관계는 로지스틱 회귀분석에서 남녀 각 집단과 전체집단 모두에서 정적(+)인 관계로 나타났고, BMI 수준별로는 비만 이상인 집단에서 4명 중 한명이 자살생각을 경험한 것으로 나타나, 과체중 20명 중 1명, 정상체중 10명 중 1명에 비해 두드러지게 높게 나타났다. 이는 전형진 등의 연구에서 여성은 BMI가 비만인 집단에서 자살생각이 유의미하지만 남성에서는 유의미하지 않았다는 것과는 차이를 보이는 것이었다[29].
- 연구 결과를 토대로 다음과 같이 연구의 함의를 논의하고자 한다. 첫째, 자살률 1위의 오명을 가지고 있는 우리나라에서 자살생각에 BMI가 정적(+)인 영향을 준다는 결과는 개인 차원의 관리가 아니라 사회적 차원의 개인 관리가 되어야 함을 보여주는 것이다. 자살예방과 개입은 다차원적인 접근과 방법이 필요하다.
- 국외에서는 BMI로 신체의 비만도(Fatness)를 측정하는 것은 비만정도의 복합적인 부분 즉, 체지방률, 신체적 특성을 제대로 고려하지 못한 결과라는 선행연구가 있다[20]. 또한, BMI는 체지방정도를 과다추정(Overestimation)하여 BMI가 높더라도 체형이 정상수준으로 보일 수 있다. 따라서 신체의 체형을 나타내는 척도로 더 유효한 측정도구를 찾아 연구를 계속 진행 한다면 더 정확한 추정 결과를 얻을 수 있을 것이다.
후속연구
- Cawley는 여성의 경우, 체중이 높으면 그렇지 않은 여성보다 임금수준이 작다고 하였고[20], Timothy는 승진속도 혹은 임금수준에 신장이 정적인 상관관계를 보인다고 주장하였다[21]. 하지만 신장과 체중이 경제적인 수준에 영향을 미친다는 것은 종속변수와 원인변수를 바꾸어 모형을 추정해도 종속변수가 원인변수에 영향을 주는 역인과관계(reverse causation)에 있다고도 볼 수 있기 때문에, 이들 연구는 횡단연구로 살펴보는 데는 한계가 있고, 시간변수를 통해 종단연구가 이루어져야 관계를 확실히 증명할 수 있다.
- 즉, 본 연구는 의료 패널자료의 특성상 의료이용자를 대상으로 하였기 때문에 일반인을 대상으로 한 연구와 차이를 보인 것으로 추정해 볼 수 있다. 이는 후속연구에서 보다 다양한 데이터(연령별, 대상별, 특성별 등)를 분석하여 비교하는 연구가 필요함을 보여주는 것이다.
- 그렇기 때문에 공공보건정책으로 보건소, 국립 의료원 등의 역할을 적극적으로 확대하여 정신적, 신체적 관리를 지속적으로 할 수 있는 방안이 필요하다. 둘째, 건강보험에서 실시하는 생애주기별 검사에서 BMI 수준이 정상수준을 벗어난 사람에게 정신건강 스크린을 실시하여 자살위험수준에 있는지 확인하고 적극적인 지원을 모색하는 것이 필요하다. 사회적인 스트레스가 높은 사회에서 개인이 관리하지 못하는 부분을 제도적으로 개입하여 문제가 심각해지기 전에 예방하는 것이 사회적 비용이 덜 드는 방법이다.
- 사회적인 스트레스가 높은 사회에서 개인이 관리하지 못하는 부분을 제도적으로 개입하여 문제가 심각해지기 전에 예방하는 것이 사회적 비용이 덜 드는 방법이다. 셋째, 자살, 우울 등의 정신건강 문제의 도움을 주기 위해 보건의료의 접근성을 높이는 방안으로 지역주치의 제도를 확립하고 지역병원의 공공성을 높이는 것이 필요하다. 주치의의 역할 중 일상생활 건강관리의 부분이 중요한 질병예방을 해주는 보호요인이 될 수 있다.
- 또한, BMI는 체지방정도를 과다추정(Overestimation)하여 BMI가 높더라도 체형이 정상수준으로 보일 수 있다. 따라서 신체의 체형을 나타내는 척도로 더 유효한 측정도구를 찾아 연구를 계속 진행 한다면 더 정확한 추정 결과를 얻을 수 있을 것이다. 둘째, 국내에서는 지금까지 BMI와 자살생각과의 관계에 대한 연구로 국민영양조사, 의료패널자료 등 일부의 자료만을 사용하여 분석하였다.
- 둘째, 국내에서는 지금까지 BMI와 자살생각과의 관계에 대한 연구로 국민영양조사, 의료패널자료 등 일부의 자료만을 사용하여 분석하였다. 하지만 표본의 성격에 따라 결과가 다르게 나올 수 있기 때문에 앞서 제시한 것처럼 후속연구에서는 보다 다양한 연령, 집단 등 대상의 특성에 따른 연구가 이루어져야 하겠다.
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