[논문]한국 성인 남녀의 폭음 예측요인 -국민건강영양조사 제7기 3차년도(2018)-

홍지연; 박진아

doi:10.22156/cs4smb.2020.10.09.088

[국내논문] 한국 성인 남녀의 폭음 예측요인 -국민건강영양조사 제7기 3차년도(2018)-
Predictors of Binge Drinking in Korean Men and Women: The Seventh Korea National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES VII-3), 2018 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.10 no.9, 2020년, pp.88 - 101

초록
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본 연구는 제7기 3차년도 국민건강영양조사 결과를 토대로 우리나라 성인 남녀의 폭음을 예측하는 요인을 확인하기 위해 시도되었다. 연구자료는 국민건강영양조사의 인구사회학적 및 건강관련 특성, 음주 특성을 이용하였으며, 복합표본설계 교차분석과 로지스틱 회귀분석 방법으로 분석되었다. 연구결과 연령(남:p=.003, 여:p<.001), 1년간 음주빈도(남:p<.001, 여:p<.001), 한번에 마시는 음주량(남:p<.001, 여:p<.001), 가족/의사의 절주권고 여부(남:p<.001, 여:p<.001), 스트레스(남:p=.025, 여:p<.001), 흡연(남:p<.001, 여:p<.001)은 남녀 모두에서 폭음 예측요인으로 나타났다. 추가적으로 남자는 교육수준(p=.030)과 경제활동 상태(p=.018), 여자는 소득수준(p<.001)과 결혼상태(p=.020)가 폭음 예측요인으로 확인되었으며, 변수들은 성인 남녀의 폭음을 각각 72.4%(p < .001), 74.5%(p < .001) 설명하였다. 본 연구는 한국 성인의 폭음 위험요인이 남녀별로 다르다는 것을 규명하여 성별로 특화된 폭음예방 정책 마련과 음주문화 재조성의 기초자료를 제공하였다는 데에 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted to identify the factors predicting binge drinking in men and women in Korea based on the results of the 7th year 3rd National Health and Nutrition Survey. The study data used the demographic and health-related characteristics and drinking characteristics of the National Health and Nutrition Survey, and were analyzed by cross-sample analysis and logistic regression analysis. As a result of the study, age (M:p=.003, F:p<.001), drinking frequency for one year (M:p<.001, F:p<.001), amount of alcohol consumed at a time (M:p<.001) 001, F:p<.001), family/doctor's recommendation for moderation (M:p<.001, F:p<.001), stress (M:p=.025, F:p<.001), Smoking (M:p<.001, F:p<.001) were predictors for binge drinking in both men and women. In addition, education level(p=.030) and economic activity status(p=.018) for men, income level(p<.001) and marital status(p=.020) for women were identified as predictors of binge drinking, and variables explained 72.4%(p < .001) and 74.5%(p < .001) of adult male and female binge drinking. This study is meaningful in that it provided basic data on the establishment of a gender-specific binge drinking prevention policy and the restructuring of drinking culture by clarifying that the risk factors of binge drinking in Korean adults differ by gender.

Keyword

표/그림 (5)

표 Table 1. Demographics, Disease-related and Health-related Characteristics by Gender (N=3322)
표 Table 2. Differences in Variables according to the Binge Drinking by Gender (N=3322)
표 Table 3. Risk factor for Binge Drinking by Gender (N=3322)
표 Table 2. (Continued) Differences in Variables according to the Binge Drinking by Gender (N=3322)
표 Table 3. (Continued) Risk factor for Binge Drinking by Gender (N=3322)

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구는 전국 규모로 시행된 국민건강영양조사 자료를 이용하여 인구사회적 특성 및 건강관련 특성, 음주 특성을 중심으로 우리나라 성인 남녀의 폭음을 예측하는 요인을 확인하고 폭음예방을 위한 전략 개발의 기초자료를 제공하고자 실시되었다.
본 연구는 질병관리본부에서 수행하는 국민건강영양조사의 제7기 3차 년도(2018년) 원시자료를 이용하여 한국 성인 남녀의 폭음 예측요인을 확인하는 이차자료 분석 연구이다.
국민건강영양조사의 표본 추출틀은 표본설계 시점에서 가용한 가장 최근 시점의 인구주택 총 조사 자료를 기본 추출틀로 사용하였고, 현재 모집단 특성을 반영할 수 있는 최신 정보사용을 위해 공동주택공시가격 자료를 추가하여 기본 추출틀을 보완하고 모집단 포함률을 향상시켰다. 이를 통해 목표 모집단인 대한민국에 거주하는 만 1세 이상 국민에 대하여 대표성 있는 표본을 추출할 수 있도록 하였다. 제7기 1차년도(2016)부터 조사구는 192개로 표본 조사구 내에서 양로원, 군대, 교도소 등의 시설 및 외국인 가구 등을 제외한 적절가구 중 계통추출법을 이용하여 23개 표본가구를 선정하였다.
본 연구에서는 제7기 국민건강영양조사 3차 년도(2018년) 자료 중 월간 음주경험이 있는 19세 이상 성인 응답자를 대상으로 복합표본분석을 통해 폭음에 영향을 주는 인구사회학적 특성, 건강관련 특성 및 음주 특성의 성별 차이를 확인하였다. 연구 결과를 중심으로 다음과 같이 논의하고자 한다.
본 연구는 표본의 대표성을 가진 제7기 국민건강영양조사 3차년도(2018) 자료를 활용하여 우리나라 성인남녀의 성별 폭음 예측요인을 파악하여 폭음 예방을 위한 프로그램 및 제도적 장치 마련과 음주문화 재조성의 기초자료를 제공하였다는 데에 의의가 있을 것으로 판단된다. 추후 연구에서 성별로 다양한 사회심리적 변수를 포함하여 확인하고 특화된 중재전략을 개발 및 적용하여 효과를 평가할 것을 제언한다.

제안 방법

본 연구는 질병관리본부에서 시행한 제7기 3차 년도(2018년)의 국민건강영양조사를 통해 얻어진 원시자료를 이용하였다. 국민건강영양조사의 표본 추출틀은 표본설계 시점에서 가용한 가장 최근 시점의 인구주택 총 조사 자료를 기본 추출틀로 사용하였고, 현재 모집단 특성을 반영할 수 있는 최신 정보사용을 위해 공동주택공시가격 자료를 추가하여 기본 추출틀을 보완하고 모집단 포함률을 향상시켰다. 이를 통해 목표 모집단인 대한민국에 거주하는 만 1세 이상 국민에 대하여 대표성 있는 표본을 추출할 수 있도록 하였다.
대상자의 인구사회학적 특성은 성별, 연령, 소득 4분위, 교육수준, 직업, 가구원 수, 결혼여부, 경제활동 상태를 조사하였다.
대상자의 건강관련 특성은 주관적 건강상태, 활동제한, 평소 스트레스 인지, 현재 흡연율, 중강도 신체활동 여부, 우울 의사진단 여부를 조사하였다. 주관적 건강상태는 ‘평소 건강이 어떻다고 생각하십니까?’라는 질문에 매우 좋음과 좋음은 좋음 1점으로, 보통은 보통 2점으로, 나쁨과 매우 나쁨은 나쁨 3점으로 구분하여 점수가 높을수록 주관적 건강상태가 나쁨을 의미하며, 활동 제한 여부는 예, 아니오로 구분하였다.
현재 흡연율은 과거 흡연 및 비흡연과 현재흡연으로 구분하였고 중강도 신체활동 여부는 ‘평소 최소 10분 이상 계속 숨이 약간 차거나 심장이 약간 빠르게 뛰는 중강도의 스포츠, 운동 및 여가활동을 하십니까?’라는 질문에 예, 아니오로 구분하였다. 대상자의 질병관련 특성은 우울증 의사진단 여부를 조사하였다. 우울은 대상자가 의사에게 진단여부를 ‘예’로 응답한 경우 질환이 있는 것으로, 진단여부를 ‘아니오’로 응답한 경우 질환이 없는 것으로 구분하였다.
1년간 음주 빈도, 폭음 여부, 한 번에 마시는 음주량, 가족/의사의 절주 권고 여부를 조사하였다. 1년간 음주빈도는 월1회 정도, 월 2∼4회, 주 2∼3회 정도, 주 4회 이상으로 구분하였다.
kr/)에서 국민건강영양조사 원시 자료 이용을 위한 ‘통계 자료 이용자 준수 사항 이행서약서’ 및 ‘보안서약서’의 서명하여 제출 후 해당 자료를 다운로드하여 사용하였다. 국민건강영양조사의 표본 추출 틀은 인구주택 총 조사 자료를 이용하여 목표 모집단인 대한민국에 거주하는 만 1세 이상 모든 국민에 대하여 대표성 있는 표본을 추출하였다. 건강설문조사와 검진조사는 이동검진센터에서 실시하였고 건강설문조사의 교육 및 경제활동, 이환, 의료이용 항목의 전체 항목은 면접방법으로 조사하였으며, 건강설문조사 항목 중 흡연, 음주 등 건강행태 영역은 자기기입식으로 조사하였다.
국민건강영양조사의 표본 추출 틀은 인구주택 총 조사 자료를 이용하여 목표 모집단인 대한민국에 거주하는 만 1세 이상 모든 국민에 대하여 대표성 있는 표본을 추출하였다. 건강설문조사와 검진조사는 이동검진센터에서 실시하였고 건강설문조사의 교육 및 경제활동, 이환, 의료이용 항목의 전체 항목은 면접방법으로 조사하였으며, 건강설문조사 항목 중 흡연, 음주 등 건강행태 영역은 자기기입식으로 조사하였다.
본 연구에서는 국민건강영양조사 통계 자료를 분석하기 위하여 원시 자료 특성을 고려한 복합표본설계(complex sampling) 방법을 사용하였다. 복합표본설계를 활용한 자료는 변수 추정치의 대표성 및 정확성을 높이기 위해 질병관리본부가 제공하는 층화, 집락 및 가중치를 고려하여 분석하였다. 수집된 자료는 IBMSPSS/WIN 22.
성별 폭음 예측요인을 확인한 결과는 Table 3과 같다. 성별에 따른 폭음 예측요인을 확인하기 위하여 부모집단에 성별을 설정하고 종속변수로는 폭음 1, 폭음이 아닌 경우 0으로 설정하였다. 독립변수는 차이검증에서 유의한 변수인 남자의 경우 나이, 교육수준, 결혼상태, 경제활동 상태, 1년간 음주 빈도, 한 번에 마시는 음주량, 가족/의사의 절주 권고 여부, 스트레스 인지, 현재 흡연율을 선택하였고 여자의 경우 나이, 소득수준, 교육수준, 결혼상태, 1년간 음주 빈도, 한 번에 마시는 음주량, 가족/의사의 절주 권고 여부, 스트레스 인지, 현재 흡연율을 선택하였다.
성별에 따른 폭음 예측요인을 확인하기 위하여 부모집단에 성별을 설정하고 종속변수로는 폭음 1, 폭음이 아닌 경우 0으로 설정하였다. 독립변수는 차이검증에서 유의한 변수인 남자의 경우 나이, 교육수준, 결혼상태, 경제활동 상태, 1년간 음주 빈도, 한 번에 마시는 음주량, 가족/의사의 절주 권고 여부, 스트레스 인지, 현재 흡연율을 선택하였고 여자의 경우 나이, 소득수준, 교육수준, 결혼상태, 1년간 음주 빈도, 한 번에 마시는 음주량, 가족/의사의 절주 권고 여부, 스트레스 인지, 현재 흡연율을 선택하였다. 성별에 따른 폭음에 대한 설명정도를 추정하기 위해 모형의 적합(p < .

대상 데이터

본 연구는 질병관리본부에서 시행한 제7기 3차 년도(2018년)의 국민건강영양조사를 통해 얻어진 원시자료를 이용하였다. 국민건강영양조사의 표본 추출틀은 표본설계 시점에서 가용한 가장 최근 시점의 인구주택 총 조사 자료를 기본 추출틀로 사용하였고, 현재 모집단 특성을 반영할 수 있는 최신 정보사용을 위해 공동주택공시가격 자료를 추가하여 기본 추출틀을 보완하고 모집단 포함률을 향상시켰다.
제7기 1차년도(2016)부터 조사구는 192개로 표본 조사구 내에서 양로원, 군대, 교도소 등의 시설 및 외국인 가구 등을 제외한 적절가구 중 계통추출법을 이용하여 23개 표본가구를 선정하였다. 표본가구 내에서는 적정가구원 요건을 만족하는 만1세 이상의 모든 가구원을 조사대상자로 선정하였다.
5%였다. 원시자료는 국민건강영양조사 홈페이지에서 자료이용 요청을 하고 승인을 거쳐 제공받았으며, 월간 음주 경험이 있는 19세 이상 성인 응답자 중 평생 음주경험이 없는 자, 월간 음주율에서 평생 비음주 및 최근 1년간 월 1잔 미만 음주인 경우를 제외한 3322명(남 1881명, 여 1441명)을 대상으로 분석하였다.
본 연구의 자료는 국민건강영양조사 홈페이지(http://knhanes.cdc.go.kr/)에서 국민건강영양조사 원시 자료 이용을 위한 ‘통계 자료 이용자 준수 사항 이행서약서’ 및 ‘보안서약서’의 서명하여 제출 후 해당 자료를 다운로드하여 사용하였다.

데이터처리

• 남녀 대상자의 폭음 예측요인은 복합표본설계 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석하였다.
• 남녀 대상자의 인구사회학적 특성, 건강관련 특성 및 음주 특성에 따른 폭음의 차이는 복합표본설계 교차분석으로 분석하였다.
• 남녀 대상자의 인구사회학적 특성, 건강관련 특성 및 음주 특성은 빈도와 백분율로 분석하였다.
성별에 따른 폭음에 대한 설명정도를 추정하기 위해 모형의 적합(p < .001)을 확인한 후 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

이론/모형

본 연구에서는 국민건강영양조사 통계 자료를 분석하기 위하여 원시 자료 특성을 고려한 복합표본설계(complex sampling) 방법을 사용하였다. 복합표본설계를 활용한 자료는 변수 추정치의 대표성 및 정확성을 높이기 위해 질병관리본부가 제공하는 층화, 집락 및 가중치를 고려하여 분석하였다.

성능/효과

가족/의사의 절주 권고가 없었던 경우보다 과거에는 있었지만 최근 1년 동안 없었던 경우 1.905배(95% CI:1.324∼2.740), 최근 1년 동안 있었던 경우 5.819배(95% CI: 4.102∼8.254) 폭음의 위험이 증가하였고 스트레스 인지의 경우 거의 느끼지 않는 경우보다 매우 많이 느끼는 경우 1.626배(95% CI: 0.813∼3.251), 많이 느끼는 경우 1.596배(95% CI: 1.121∼2.274), 조금 느끼는 경우 1.494배(95% CI: 1.120∼1.992) 폭음의 위험이 증가하였으며, 현재 흡연율에서 비흡연자와 과거흡연자에 비해 현재 흡연자의 경우 2.225배(95% CI:1.682∼2.944) 폭음의 위험이 증가하였다.
연령별 차이에서 남자는 70세 이상을 제외하고 모든 연령군에서 폭음자의 비율이 비폭음자보다 높았고 회귀분석 결과 30∼59세 남자의 고위험 음주 예측률이 가장 높았던 연구[5]와 유사하게 본 연구에서는 30∼39세,40∼49세 집단이 19∼29세보다 각각 1.41배, 4.67배 높은 것으로 나타났다.
가족/의사의 절주 권고가 없었던 경우보다 과거에는 있었지만 최근 1년 동안 없었던 경우 2.715배(95% CI: 1.764∼4.179), 최근 1년 동안 있었던 경우 6.928배(95% CI: 4.625∼10.378) 폭음의 위험이 증가하였고 스트레스 인지의 경우 거의 느끼지 않는 경우보다 매우 많이 느끼는 경우 4.306배(95% CI: 2.336∼7.937), 많이 느끼는 경우 2.836배(95% CI: 1.746∼4.608), 조금 느끼는 경우 2.382배(95% CI: 1.501∼3.779) 폭음의 위험이 증가하였으며, 현재 흡연율에서 비흡연자와 과거흡연자에 비해 현재 흡연자의 경우 4.905배(95% CI: 3.279∼7.338) 폭음의 위험이 증가하였다.
결혼유무에 있어 폭음 차이를 살펴보면 남자는 미혼과 기혼 모두에서 폭음자 비율이 높았고 여자는 미혼의 경우 폭음자 비율이, 기혼의 경우 비폭음자 비율이 높게 나타났으며, 여성 미혼자는 기혼자에 비해 폭음 위험이 4.11배 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 여자는 배우자가 없는 경우 음주행위가 증가하는 경향이 있고[19] 성역할 구분에 따라 음주행위가 민감하게 영향을 받기 때문에[20] 결혼과 임신, 자녀양육을 이유로 음주빈도가 낮아지는 현상이[21] 반영된 것으로 생각된다.
본 연구에서 남자의 경우 경제활동을 하는 취업자는 그렇지 않은 경우에 비해 폭음 위험이 1.5배 높게 나타났다. 집단별 차이에서는 경제활동을 하지 않는 집단과 취업자 모두 폭음자 비율이 유의하게 높았으나 취업자의 폭음 비율이 비경제활동 집단보다 4배 이상 높았다.
5배 높게 나타났다. 집단별 차이에서는 경제활동을 하지 않는 집단과 취업자 모두 폭음자 비율이 유의하게 높았으나 취업자의 폭음 비율이 비경제활동 집단보다 4배 이상 높았다. 이는 청년을 대상으로 한 연구[4]에서 남성이면서 경제활동에 참여하는 경우 문제성 음주수준이 높았고 성인 남자 근로자를 대상으로 한 연구[17]에서 위험음주 비율이 65% 이상으로 높게 나타난 것과 유사한 맥락으로 보여지는 결과이다.
교육수준에 있어 남자는 모든 학력에서 폭음자 비율이 높았고 로지스틱 회귀분석 결과 남자는 초졸 이하에 비해 고졸의 경우 폭음 위험이 1.57배, 대졸 이상이 1.13배 높았다. 이는 고졸 이하 집단의 문제음주 가능성이 높았거나[11] 학력수준이 높을수록 알코올 섭취량이 낮았던[25] 선행연구들과는 상이한 결과이다.
남녀 모두 스트레스, 흡연, 가족이나 의사의 절주 권고여부는 폭음을 예측하는 요인으로 확인되었다. 스트레스 정도가 증가할수록 폭음위험은 증가하였으며, 특히 성별에서 스트레스의 정도가 차이가 있었는데 남자는 스트레스를 거의 느끼지 않는 사람에 비해 매우 많이 느낀다고 응답한 사람의 폭음 위험이 1.
남녀 모두 스트레스, 흡연, 가족이나 의사의 절주 권고여부는 폭음을 예측하는 요인으로 확인되었다. 스트레스 정도가 증가할수록 폭음위험은 증가하였으며, 특히 성별에서 스트레스의 정도가 차이가 있었는데 남자는 스트레스를 거의 느끼지 않는 사람에 비해 매우 많이 느낀다고 응답한 사람의 폭음 위험이 1.63배 높은 것에 비해 여자는 4.30배 높은 것으로 나타났다. 음주자는 업무나 생활 스트레스를 극복하기 위해 술을 찾는 경우가 많고 이러한 동기는 음주량 증가로 이어지게 되는데[25] 남자보다 여자에게 있어 스트레스는 좀 더 강력한 폭음 유발요인이 될 수 있음을 뒷받침하는 결과라고 생각된다.

후속연구

더불어 우리나라 성인 중 다량 음주군의 비율이 20대가 가장 높다는 점을 볼 때[12] 본 연구에서 확인된 19∼29세 여자 집단의 폭음의 원인을 면밀히 파악하고 예방책을 마련해야 할 것이다.
남자 근로자는 사람들과 어울리거나 친해지는 것을 목적으로 음주를 하는 경우가 많고[24] 직무로 인한 스트레스와 같은 부정적인 감정을 해소하거나 회피하기 위한 동기로 인해 시작된 음주가 위험한 수준에 이르기도 한다[17]. 이와 함께 성인 남자의 직업이 정규직일수록 다량 음주군에 속할 확률이 크다는 것[12]을 감안하여 볼 때 조직차원에서 직장생활을 하는 정규직 남자 근로자의 폭음 가능성에 초점을 맞춘 위험음주 예방교육을 실시하고 이들을 대상으로 직무스트레스를 유발하는 요인을 다각적으로 파악하여 스트레스 감소 방안을 마련한다면 사회 전체의 폭음률 감소에 크게 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
이는 고졸 이하 집단의 문제음주 가능성이 높았거나[11] 학력수준이 높을수록 알코올 섭취량이 낮았던[25] 선행연구들과는 상이한 결과이다. 고졸자와 대졸 이상 집단은 초졸 이하나 중졸자보다 정규직으로 일할 기회가 상대적으로 많아 직업과 관련된 다양한 이유로 인해 폭음 위험이 높아지는 것으로 유추할 수 있으며, 추후 학력이 높은 남자의 폭음 유발요인을 확인하는 연구를 통해 차별화된 폭음예방 전략을 마련해야 할 것이다. 여자의 경우에는 유일하게 고졸 집단에서 폭음자 비율이 높았으며, 고졸 이하의 성년기 여성이 위험음주 가능성이 높았던 것[22]과는 다른 결과이다.
여자의 경우에는 유일하게 고졸 집단에서 폭음자 비율이 높았으며, 고졸 이하의 성년기 여성이 위험음주 가능성이 높았던 것[22]과는 다른 결과이다. 이처럼 학력과 음주수준은 연구마다 상이한 결과를 나타내고 있으므로 남녀 성인의 학력별로 개인내적, 사회경제적 환경 등 다양한 측면에서 폭음 요인을 확인하는 추가적인 연구가 필요하다.
네덜란드 청년 대상의 연구[30]에 따르면 고위험 음주는 주말 저녁 8∼9시부터 시작되는 음주와 관련이 깊었으며, 이후 시간이 지나면서 급속하게 시간당 음주량이 증가하는 경향이 있는 것으로 확인되었다. 또한 알코올 사용의 용이성이 모든 연령의 고위험 음주를 증가시키는 요인이 될 수는 없지만 1㎢당 주점 수, 소매점 수, 전체 알코올가용성 수가 높은 지역에 거주하는 사람들이 음주할 가능성이 높아지는 만큼[31] 음주를 조장할 수 있는 환경을 제도적으로 규제하고 감시하는 것이 좀 더 효과적인 알코올 억제 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 표본의 대표성을 가진 제7기 국민건강영양조사 3차년도(2018) 자료를 활용하여 우리나라 성인남녀의 성별 폭음 예측요인을 파악하여 폭음 예방을 위한 프로그램 및 제도적 장치 마련과 음주문화 재조성의 기초자료를 제공하였다는 데에 의의가 있을 것으로 판단된다. 추후 연구에서 성별로 다양한 사회심리적 변수를 포함하여 확인하고 특화된 중재전략을 개발 및 적용하여 효과를 평가할 것을 제언한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	폭음 예측과 예방적 접근에 있어 남녀 간의 차이를 고려해야 한다는 것을 뒷받침 해주는 것은 무엇인가?	일부 연구에서는 활동제한이나 신체활동에 따라 폭음상태가 성별, 연령별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 성인 남자의 경우 40∼49세는 일상생활이나 사회생활에 제한을 느끼는 사람이, 50∼64세는 걷기 실천을 하는 사람이 폭음율이 높았던 것에 비해 여자의 경우에는 50∼59세의 경우 격렬한 신체활동과 중등도 신체활동을 실천하는 사람이 폭음률이 높았다[10]. 이러한 결과 또한 폭음 예측과 예방적 접근에 있어 남녀 간 차이를 고려해야 한다는 것을 어느 정도 뒷받침하고 있다고 볼 수 있다.
	우리나라 19세 이상 성인 남녀의 월간 음주율은 몇%인가?	2018국민건강통계(국민건강영양조사: KNHANES, 2019)[1]에 따르면 우리나라 19세 이상 성인 남녀의 월간 음주율은 남자 70.5%, 여자 51.2%로 남자는 2017년에 비해 3.5% 감소하였지만 여자는 2012년 이후 꾸준하게 증가하고 있는 추세이다.
	음주와 관련이 있는 건강관련 특성을 확인한 연구에서는 무엇을 변수로 다루고 있는가?	음주와 관련이 있는 건강관련 특성을 확인한 연구들에서는 우울이나 스트레스, 주관적 건강상태, 활동제한,신체활동 실천정도 등을 변수로 다루고 있었다. 19∼59세 성인 대상 연구에서 남녀 모두 스트레스를 받거나 기분이 울적할 때 술을 마시는 것으로 조사되었고[8] 스트레스뿐만 아니라 우울감을 경험하는 사람일수록 고위험음주 위험도가 높아지며[5], 주관적 건강상태가 좋다고 인식할수록 폭음 횟수는 증가하였다[9].

참고문헌 (31)

Ministry of Health and Welfare, & Korea Centers for Disease Control and Prevention (2019). Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VII-3). Sejong: Ministry of Health and Welfare. Retrieved April, 21, 2020, from http://knhanes.cdc.go.kr
D. Kanny, T. S. Naimi, Y. Liu, & R. D. Brewer. (2020). Trends in total binge drinks per adult who reported binge drinking - United States, 2011-2017. MMWR: Morbidity & Mortality Weekly Report, 69(2), 30-34. DOI : 10.15585/mmwr.mm6902a2

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B. F. Grant, S. P. Chou, T. D. Saha, R. P. Pickering, & D. S. Hasin. (2017). Prevalence of 12-month alcohol use, high-risk drinking, and DSM-IV alcohol use disorder in the United States, 2001-2002 to 2012-2013: results from the national epidemiologic survey on alcohol and related conditions. JAMA Psychiatry, 74(9), 911-923. DOI : 10.1001/jamapsychiatry.2017.2161

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S. H. Lee & S. H. Moon. (2018). Data mining Analysis of determinants of alcohol problems of youth from an ecological perspective. Korean Journal of Social Welfare Studies, 49(4), 65-100.
I. S. Park & J. T Han. (2017). Developing the high-risk drinking predictive model in Korea using the data mining technique. Journal of the Korean Data And Information Science Society, 28(6), 1337-1348. DOI : 10.7465/jkdi.2017.28.6.1337
R. J. Martin, M. Robinson, J. Cremeens-Matthews, B. H. Chaney, K. Wynn, & J. Lee. (2018). Examining differences in breath alcohol concentration (BrAC) levels and hazardous drinking by smoking status among a sample of college student bar patrons. Journal of Community Health, 43(6), 1119-1123. DOI : 10.1007/s10900-018-0529-6

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K. B. Kim & S. J. Eun. (2019). Classification of clusters, characteristics and related factors according to drinking, smoking, exercising and nutrition among korean adults. Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, 20(5), 252-266. DOI : 10.5762/KAIS.2019.20.5.252
K. Jin, A. R. Sohn, S. M. Kim, Y. B. Kim & Y. S. Hong. (2018). Gender difference in drinking norms and motives in South Korea. Korean Journal of Health Education and Promotion, 35(1), 13-24. DOI : 10.14367/kjhep.2018.35.1.13
H. C. Cho & E. S. Lee. (2019). The longitudinal associations between self-rated health, binge drinking, and depression among Korean Adults. Korean Journal of Health Education and Promotion, 36(2), 11-21. DOI : 10.14367/kjhep.2019.36.2.11

상세보기
M. Y. Im & S. Y. Lee. (2015). Risk factors for heavy episodic Ddrinking among Korean adults: differences by gender and age. Journal of Korean Academic Society of Home Health Care Nursing, 22(2), 265-279.
M. Y. Kim. (2017). Analysis for factors of predicting problem drinking by logistic regression analysis. Journal of Digital Convergence, 15(5), 487-494. DOI : 10.14400/JDC.2017.15.5.487
Y. H. Kim & C. W. Shon. (2018). Determinants analysis on alcohol consumption behaviors focused on age effects among Korean men. Korean Public Health Research, 44(1), 31-47.
R. W. Wilsnack, S. C. Wilsnack, G. Gmel & L. W. Kantor. (2018). Gender differences in binge drinking: prevalence, predictors, and consequences. Alcohol Research: Current Reviews, 39(1), 57-76.

상세보기
P. Horvat, D. Stefler, M. Murphy, L. King, M. McKee, & M. Bobak. (2018). Alcohol, pattern of drinking and allcause mortality in Russia, Belarus and Hungary: a retrospective indirect cohort study based on mortality of relatives. Addiction, 113(7), 1252-1263. DOI : 10.1111/add.14189

상세보기
C. Gunn, M. Mackus, C. Griffin, M. R.Munafo, & S. Adams. (2018). A systematic review of the nextday effects of heavy alcohol consumption on cognitive performance. Addiction, 113(12), 2182-2193. DOI : 10.1111/add.14404

상세보기
Harris, J. S. et al. (2017). Binge drinking despite consequences: the role of psychological dysregulation. Journal of Child & Adolescent Substance Abuse, 26(2), 103-110. DOI : 10.1080/1067828X.2016.1222979

상세보기
Y. M. Ha & M R. Jung. (2015). Factors associated with problem drinking in Korean male employees for drinking motivation, job stress, and drinking refusal self-efficacy. Korean Journal of Occupational Health Nursing, 24(1), 48-56. DOI : 10.5807/kjohn.2015.24.1.48

원문보기 상세보기
N. M. Kim & K. G. Kim. (2019). A study on positive psychological perspectives on adult women's drinking. Journal of Creative Information Culture, 5(2), 81-94. DOI : 10.32823/jcic.5.2.201908.81

상세보기
J. J. Lim & M. A. Lee. (2013). Living arrangement and drinking behaviors: analyzing the differential effects of living arrangement depending on gender and age. Health and Social Science, 33, 189-220.

상세보기
S. O. Jang. (2006). How to prevent drinking problems among college females? Alcohol & Health Behavior Research, 7(1), 53-66.
J. J. Lee et al. (2014). Factors affecting drinking behavior according to age and gender. Journal of the Korean Society of Biological Therapies in Psychiatry, 20(1), 54-62.

상세보기
S. Y. Park & S. N. Yang. (2018). Factors associated with risky drinking of adult women: focused on convergent implications. Journal of Digital Convergence, 16(7), 469-478.
S. M. Lee & K. S. Lee. (2020). The association of parental drinking levels and awareness with juvenile delinquency. Korean Journal of Health Education and Promotion, 37(1), 83-90. DOI : 10.14367/kjhep.2020.37.1.83

상세보기
E. K. Lee, O. S. Kim, & J. Y. Hong. (2015). Characteristics and factors associated with problem drinking in male workers. Asian Nursing Research, 9(2), 132-137. DOI : 10.1016/j.anr.2015.04.002

상세보기
B. H. Cho, A. R. Sohn, M. H. Kim, J. Y. Yang & S. K. Son. (2018). Determinants of drinking and harmful drinking experience among Korean adults. Alcohol & Health Behavior Research, 19(2), 1-14. DOI : 15524/KSAS.2018.19.2.001
E. Beard, R. West, S. Michie, & J. Brown. (2017). Association between smoking and alcohol-related behaviours: a time-series analysis of population trends in England. Addiction, 112(10), 1832-1841. DOI : 10.1111/add.13887

상세보기
F. Labhart, M. Livingston, R. Engels, & E. Kuntsche, (2018). After how many drinks does someone experience acute consequences-determining thresholds for binge drinking based on two eventlevel studies. Addiction, 113(12), 2235-2244. DOI : 10.1111/add.14370

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R. Room, J. Ferris, A. Laslett, M. Livingston, J. Mugavin, & C. Wilkinson. (2010). The drinker' effect on the social environment: a conceptual framework for studying alcohol' harm to others. International Journal of Environmental Research and Public Health, 7(4), 1855-1871. DOI : 10.3390/ijerph7041855

상세보기
P. Dietze et al. (2017). Correlates of alcohol consumption on heavy drinking occasions of young risky drinkers: event versus personal characteristics. Addiction, 112(8), 1369-1377. DOI : 10.1111/add.13829

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M. Groefsema & E. Kuntsche. (2019). Acceleration of drinking pace throughout the evening among Fequently drinking young adults in the Netherlands. Addiction, 114(7), 1295-1302. DOI : 10.1111/add.14588

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R. Kwon, S. S. Shin & Y. J. Shin. (2018). The effect of alcohol availability on drinking behavior: a multilevel analysis on urban regions. Korea Social Policy Review, 25(2), 125-163. DOI : 10.17000/kspr.25.2.201806.125

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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