Korean Journal of Health Education and Promotion
[ Original Articles ]
Korean Journal of Health Education and Promotion - Vol. 36, No. 2, pp.11-21
ISSN: 1229-4128 (Print) 2635-5302 (Online)
Print publication date 30 Jun 2019
Received 15 Mar 2019 Revised 29 Apr 2019 Accepted 06 May 2019
DOI: https://doi.org/10.14367/kjhep.2019.36.2.11

한국 성인의 주관적 건강상태와 폭음, 우울 간의 종단적 관계

조혜정* ; 이은숙**,
*경남과학기술대학교 사회복지학과 조교수
**경남과학기술대학교 간호학과 부교수
The longitudinal associations between self-rated health, binge drinking, and depression among Korean adults
Hye Chung Cho* ; Eun Sook Lee**,
*Assistant professor, Department of Social Welfare, Gyeongnam National University of Science and Technology
**Associate professor, Department of Nursing, Gyeongnam National University of Science and Technology

Correspondence to: Eun Sook LeeDepartment of Nursing, Gyeongnam National University of Science and Technology, 33, Dongjin-ro, Jinju-si, Gyeongsangnam-do, 52725, Republic of Korea주소: (52725) 경상남도 진주시 동진로 33 경남과학기술대학교Tel: +82-55-751-3655, Fax: +82-55-751-3659, E-mail: eslee5335@gntech.ac.kr

Abstract

Objectives

The purpose of this study is to examine longitudinal associations between self-rated health, binge drinking, and depression among Korean adults.

Methods

Latent Growth Curve Modeling was performed with four waves(2014-2017) of data from the Korea Welfare Panel. The study subjects were adults from 19 to 64 years in 2014.

Results

The results were as follows. First, self-rated health and depression were decreased, while binge drinking were increased over time. Second, self-rated health were associated with baseline and trajectory of binge drinking and depression. Third, binge drinking was also proved to have significant mediating effects on the longitudinal relationship between self-rated health and depression.

Conclusions

Results from the present analyses emphasize that the need to reinforce binge drinking prevention and education to improve objective health perceptions.

Keywords:

adults, self-rated health, binge drinking, depression, latent growth curve modeling

Ⅰ. 서론

최근 10여 년 동안 한국 성인 중 건강하다고 응답한 비율은 매년 감소경향을 보이고 있다(Ministry of Health and Welfare[MOHW]& Korea Centers for Disease Control and Prevention [KCDC], 2019). 취약한 건강상태는 만성질환이나 장애로 이환될 가능성을 높이고, 삶의 질을 떨어뜨린다. 주관적 건강상태가 좋지 않다고 응답한 사람일수록 더 우울한 것으로 나타나(Kim & Lee, 2016; Park & Heo, 2016), 신체 및 정신건강에 대한 통합적인 접근과 함께 국민의 건강권 향상을 위한 보건환경 개선이 요구되는 상황이다.

건강을 위협하는 요소로 영양부족, 운동부족, 음주, 흡연 등은 질병률 및 사망률을 증가시키는데(Murrary & Lopez, 1996), 특히 여러 개의 건강위험행동이 병합할수록 주관적 건강상태는 더 나빠졌다(Park, Jun, & Kim, 2015). 이중 우리나라 성인의 폭음률은 큰 변화가 없는 상황이다(MOHW & KCDC, 2019). 월간 폭음률이 2005년 36.2%, 2009년 40%, 2016년 39.3%였다. 성별 및 연령을 비교해볼 때, 남성의 폭음률은 여성에 비해 2배 이상 높았고, 20~50대의 폭음률이 음주자의 50% 이상을 차지하였다(MOHW & KCDC, 2019). 폭음은 비음주자에 비해 간암, 위암, 심혈관질환, 당뇨, 간질환, 췌장질환 등의 발생위험과 사망률을 증가시켜 사회적 부담을 가중시킨다(Chung et al., 2015; Naimi et al., 2003). 2016년 음주 관련 사망률은 인구 10만명 당 9.4명이었으며, 연령별로 비교했을 때 사망률이 30대 이후 급증하여 50대에서 가장 많은 수가 사망하였다(Statistics Korea, 2018: p.28). 한편 음주는 신체건강 이외에도 우울에 직접적인 영향을 미친다. Kessler & Price (1993)는 에탄올의 약물학적 효과에 의해 알코올중독이 우울증을 일으킨다는 독성가설을 주장한 바 있다. 국내 성인을 대상으로 음주와 우울 간의 종단 관계를 비교한 Kwon (2010)의 연구에서도 우울이 음주에 영향을 미치는 영향력보다 음주가 우울에 영향을 미치는 영향력이 더 컸다. 즉 음주수준이 높을수록 우울이 빠르게 증가 하였다. 또한 우울과 물질사용 간의 종단분석을 한 Needham(2007)의 연구에서는 남녀 모두 폭음 초기값이 높을수록 우울 초기값이 높았다. 하지만 국내 연구를 살펴보면 연구대상이 노인에 국한되거나(Park & Heo, 2016), 폭음과 우울의 종단적 관계는 다루고 있지 않아 성인의 주관적 건강상태, 폭음, 우울 간의 종단적 관계를 살펴보는 데 한계가 있었다.

한편 주관적 건강상태와 폭음 간의 관계를 직접 다룬 연구보다도 음주유형(예: 금주, 현재음주, 문제음주, 폭음/과음, 알코올남용 또는 의존)과 주관적 건강상태 인식률 간의 관계를 검증한 연구들이 있어, 그 결과를 살펴보고자 한다. 먼저 두 변인 간의 관계는 J곡선 형태로, 정상음주자는 비음주자에 비해 불건강 인식 응답률이 낮지만 과음 및 문제음주 수준이 높아 질수록 불건강 인식 위험도가 높았다(Grønbæk et al., 1999; Oksun et al., 2005). 특히 문제음주와 불건강 인식과의 관계는 시간이 지나도 유의미하였다(Assari, 2014). 다음으로 두 변인 간의 관계는 U곡선 형태로, 금주자에 비해 현재음주자 및 폭음자의 불건강 인식률은 더 낮은 반면에 알코올의존군의 불건강 인식률은 더 높거나(San José, van de Mheen, van Oers, Mackenbach, & Garretsen, 1999; Poikolainen, Vartiainen, & Korhonen, 1996; Guallar-Castillón et al., 2001; Van Dijk, Toet, & Verdurmen, 2004; Stranges et al., 2006; Valencia-Martín, Galán, & Rodríguez-Artalejo, 2009), 정상음주군보다 문제음주군에서 오히려 불건강 인식률이 더 낮았다(Chung & Joung, 2012). 이외에도 건강하다고 인식한 집단이 불건강하다고 인식한 집단에 비해 음주 또는 폭음 가능성이 더 높았다(Jeon & Lee, 2010; Kim, 2005; Kim & Cho, 2010; Yoon, 2006).

선행연구를 종합해보면 알코올 사용의 결과로 불건강 인식이 얼마나 증가하는지를 살펴보았고 대다수 횡단연구로 수행되었다. 연구마다 음주행위에 관한 변인이 상이하나, 비음주자 및 금주자에 비해 정상음주군 또는 문제음주군/폭음군의 불건강 인식률이 더 낮다는 결과가 많았다. 특히 문제음주 집단에서 비만, 간질환, 심혈관질환 등의 비율이 높음에도 불구하고 금주 집단에 비해 문제음주 집단의 불건강 인식률이 낮은 현상(Chung & Joung, 2012)은 음주자의 잘못된 건강인식과 관련되어 있는 것은 아닌지 좀 더 살펴볼 필요가 있다. 주관적 건강상태와 객관적 건강상태가 완전히 일치하지 않은 현상은 왜곡된 건강관념에 기인하며, 이는 개인의 건강에 부정적인 영향을 미친다(Kim & Cho, 2010). 폭음을 하거나 문제음주자임에도 불구하고 금주자에 비해 건강하다고 인식 하는 사람의 경우 적정음주량에 대한 의학적 충고보다 허용 적인 음주습관을 가질 가능성이 있다(Kim & Cho, 2010). 또한 성인 초기에 형성된 폭음 습관은 30-50대까지 지속될 가능성이 높으며(Jeon & Lee, 2010), 문제음주로 이미 진행된 사람의 경우 절주의 중요성을 인식하더라도 건강행동을 실천하는 비율은 낮기 때문에(Chung et al., 2007), 폭음으로 인한 질병가능성과 위험성에 관한 보건교육이 필요하다. 특히 주관적 건강상태는 건강행동과 밀접한 관련성을 가진다. 건강신념모형(Health Believe Model)에 따르면 주관적 판단에 따른 질병에 대한 감수성 및 심각성, 위협감이 낮을수록 건강행동을 실천할 가능성이 낮다고 보고하고 있다(Yoon, 2006: p.10). 이러한 측면에서 볼 때, 건강하다고 자신하거나 왜곡된 주관적 건강인식은 폭음으로 인한 질병 가능성과 위험을 간과하게 하거나 폭음 행위를 줄이고자 하는 노력을 약화시킬 수 있으며, 폭음으로 인한 알코올 과다사용은 우울을 증가시키는 위험요인으로 작용할 수 있다.

본 연구는 주관적 건강상태가 우울에 미치는 과정에서 폭음의 매개효과에 주목하고자 한다. 즉 한국 성인들이 주관적 건강상태가 좋다고 인식할수록 폭음수준도 시간에 흐름에 따라 증가하는지, 그리고 주관적 건강상태가 폭음을 매개로 우울에 종단적으로 영향을 미치는지에 대해 검증하고자 한다. 각 변인 간의 관계를 횡단적으로 살펴본 선행연구와 달리, 본 연구는 변인 간의 관계가 시간의 흐름에 따라 지속되는지를 살피기 위해 종단분석을 실시하였다. 특히 폭음률이 60대 이후에 감소하는 현상(MOHW, 2016)을 고려하여 65세 이상 노인을 제외한 19-64세 성인을 대상으로 하였다. 이를 토대로 한국 성인의 올바른 건강인식을 통한 건강위험행동 감소와 정신건강 향상을 위한 방안에 대해 논의하였다.


Ⅱ. 연구방법

1. 연구모형 및 연구문제

본 연구는 주관적 건강상태의 변화궤적이 우울의 변화궤적에 미치는 영향과 폭음의 변화궤적이 주관적 건강상태와 우울의 종단적 관계를 매개하는지를 살펴보고자 한다. 선행 연구결과를 토대로 [Figure 1]과 같은 연구모형을 설정하였고, 이에 대한 연구문제는 다음과 같다. ‘주관적 건강상태, 폭음, 우울의 변화궤적은 어떠한가’이다. 다음으로 주관적 건강상태의 변화궤적 및 폭음의 변화궤적이 우울의 변화궤적에 미치는 영향은 어떠한가’이다. 마지막으로 ‘폭음의 변화궤적은 주관적 건강상태의 변화궤적과 우울의 변화궤적 간의 관계를 매개하는가’이다.

[Figure 1]

Research model

2. 연구대상 및 자료

본 연구는 한국복지패널자료(Korea Welfare Panel Study [KWPS])를 활용하여 연구모형을 분석하였다. 한국 복지패널은 전국을 대표하는 종단패널로 전국 7,072가구를 대상으로 2006년에 첫 조사를 시작한 이후 2017년 12차 년도까지의 자료가 공개되어 있으며 한국보건사회연구원의 IRB 심의를 통과한 자료이다(J2018-03호). 12차 조사 완료된 총 표본가구는 6,581가구이다. 본 연구는 한국 성인의 최근 추이를 반영하고자, 공개된 자료 중 2014년도에 만 19세에서 64세까지의 성인을 대상으로 2017년까지 조사된 자료를 추출하여 분석하였다. 최종 분석대상은 2014년(9차) 8,840명이었으며, 이후 응답자수는 2015년(10차) 8,358명, 2016년(11차) 7,807명, 2017년(12차) 7,444명이었다.

3. 측정 변수

1) 독립변수 : 주관적 건강상태

본 연구의 독립변수인 주관적 건강상태는 한국복지패널의 주관적 건강상태 변수를 사용하였다. 주관적 건강상태(self-rated health)는 스스로가 인지한 건강수준으로 사망률, 유병률, 건강서비스 이용, 건강불평등 등을 반영하는 지표로 보고되어 왔다(Kwon, 2011). 한국복지패널의 주관적 건강상태는 1문항이며, 5점 척도로 구성되어 있다. ‘1=아주 건강하지 않다, 2=건강하지 않은 편이다, 3=보통이다, 4=건강한 편이다, 5=아주 건강하다’이고, 점수가 높을수록 주관적 건강상태를 긍정적으로 인식한다는 것을 의미한다.

2) 매개변수 : 폭음

폭음에 대한 정의는 음주문화 및 적정음주 기준의 차이로 국가 간 상이하다. 미국 NIAAA(The National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism)에서는 2시간 안에 여성의 경우 4잔, 남성의 경우 5잔 이상을 마실 때 폭음으로 정의하고 있다. 세계보건기구(World Health Organization [WHO])의 경우 과음주자(heavy episodic drinkers)에 대해 최소 1주일 내에 60그램 이상의 알코올을 소비한 경우로 정의하고 있다. 본 연구에서의 폭음은 한국복지패널에서 조사한 AUDIT(Alcohol Use Disorder Identification Test) 척도 10문항 중 폭음횟수에 관한 문항(‘지난 1년 동안 한번에 6잔 이상 마시는 횟수’)을 사용하였다. AUDIT는 세계보건기구에서 개발한 척도로 음주에 관한 연구에서 자주 활용되는 알코올사용장애 선별척도이다. 5점 척도로, 점수가 높을수록 폭음횟수가 빈번하다는 것을 의미한다.

3) 종속변수 : 우울

우울은 CES-D(The Center for Epidemiologic Studies Depression Scale) 척도를 사용하였다. 이 척도는 일반인을 대상으로 우울 증상을 용이하게 측정하기 위해 개발된 것으로 국내외 많은 연구에서 활용되고 있으며(Shin, Lee & Yun, 2017), 총 11문항(4점 척도)으로 구성되어 있다. 역점문항(2문항)을 변환한 후 총합한 후 20/11로 곱하여 계산하였고, 점수가 높을수록 우울수준이 높음을 의미한다. 연도별 우울의 신뢰도는 9차 .828, 10차 .868, 11차 .868, 12차 .860이다.

4) 통제변수

선행연구들을 검토한 결과 성별, 연령, 교육수준, 직업유무, 기혼유무 또는 결혼상태, 만성질환유무, 소득수준 또는 빈곤 등이 주관적 건강상태(Boo & Chang, 2007; Kim & Cho, 2010; Kwon, 2011; Park et al., 2015; Yoon, 2006), 폭음(Im & Lee, 2015), 우울(Kwon, 2012; Kim & Lee, 2016; Park et al., 2015)과 관련되어 있다고 보고하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 주관적 건강상태, 폭음, 우울과 관련된 인구사회학적 변인을 선정하여 통제하였다. 통제변수는 9차년도의 연령, 성별(1=남, 0=여), 교육수준(무학, 초졸이하, 중졸이하, 고졸이하, 대재이상), 빈곤유무(1=수급자, 0=비수급자), 직업유무(1=있음, 0=없음), 독거(1=독거, 0=비독거), 만성질환유무(1=유, 0=무)이다.

4. 분석 방법

본 연구는 연구대상자의 인구사회학적 특성과 주요 변수의 특성을 확인하기 위해 SPSS 24.0을 사용하여 기술통계분석을 실시하였다. 이를 통해 결측치와 이상치를 확인하고 자료의 다변량 정규성과 관련된 왜도 및 첨도를 살펴보았다. 다음으로 본 연구목적에 따른 연구모형 및 연구문제를 검증하고 자 AMOS 24.0을 활용하여 잠재성장모형(Latent Growth Curve Modeling, LGCM)으로 분석하였다. 첫번째 연구문제를 검증하기 위해 무조건 모형(Unconditional Model) 분석을 통해 주관적 건강상태, 폭음, 우울의 시간의 흐름에 따른 변화궤적을 분석하였다. 무조건모형과 선형모형을 비교하여 가장 적합한 변화궤적을 확인하였다. 두번째 연구문제와 관련하여 조건모형인 다변량 잠재성장모형에서 적합한 모형을 도출하기 위해 완전매개와 부분매개에 대한 모형비교를 하였다. 또한 연구모형의 주요 변인의 특성에 영향을 미칠 수 있는 인구사회학적 변인을 통제한 후 연구모형을 검증하였다. 마지막 연구문제를 검증하기 위해 매개변인의 통계적 유의도를 검증하기 위한 Sobel test를 하였다. 추정방법은 다른 결측치 처리방법에 비해 편의가 적은 추정방법으로 알려진 완전정보최대우도법(Full Information Maximum Likelihood : FIML)을 사용하였다(Bae, 2011). 모형적합도를 판단하기 위해 χ2, RMSEA, TLI, CFI 지수를 확인하였다. RMSEA는 .08미만일 때, TLI와 CFI는 0.9이상일 때 좋은 적합도로 판단한다(Bae, 2011).


Ⅲ. 연구결과

1. 연구대상자의 인구사회학적 특성 및 주요 변수의 기술통계

연구대상자의 인구사회학적 특성을 살펴보면 <Table 1>과 같다. 성별(9차년도)의 남자는 4,232명(47.9%), 여자는 4,608명(52.1%)으로 여성이 좀 더 많았다. 연령은 평균 42.94세였다. 교육수준은 고졸이하가 3,299명(52.7%)으로 가장 많았고, 대재이상(1,291명, 20.6%), 중졸이하(858명, 13.7%), 초졸이하(738명, 11.8%), 무학(74명, 1.2%) 순으로 나타났다. 빈곤유무에서 수급자에 해당하는 빈곤집단 대상자는 563명(6.4%)이었고, 대다수 비빈곤집단(8,277명, 93.6%)에 해당하였다. 직업이 있는 사람은 5,655명(64.0%)으로 무직자수(3,185명, 36.0%)보다 많았다. 만성질환이 없는 사람이 5,634명(63.7%)으로 만성질환이 있는 사람수(36.3%, 3,206명)보다 많았다. 독거여부를 살펴본 결과 비독거 비율(94.3%)이 독거 비율(5.7%)보다 훨씬 높았다.

Characteristics of the respondents

주요 변수의 평균 변화를 살펴보면, 주관적 건강상태의 경우 9차년도 3.81, 10차년도 3.84, 11차년도 3.81, 12차년도 3.76으로 증감이 반복되는 현상을 보였다. 폭음은 9차년도 .80, 10차년도 .84, 11차년도 .89, 12차년도 .87로 11차년도까지 증가하다가 12차년도에 감소하는 현상을 보였지만 전반적으로 증가추세를 보인다는 것을 알 수 있다. 이와 달리 우울의 경우 9차년도 5.56, 10차년도 4.57, 11차년도 4.49, 12차년도 4.52로 점차 감소하는 추세를 보였다. 각 변수의 다변량 정규성 검토를 위해 왜도와 첨도를 살펴본 결과, 왜도 절대값 3미만, 첨도의 경우 절대값 10미만으로 나타나 정규성 가정을 충족하였다.

2. 주관적 건강상태, 폭음, 우울의 변화궤적

주관적 건강상태, 폭음, 우울의 변화궤적을 알아보기 위해 무조건 모형 분석을 실시한 결과는 <Table 2>와 같다. 변화율을 가정하지 않은 무변화모형과 선형으로 변화를 가정한 선형모형의 적합도를 살펴본 결과, 주관적 건강상태, 폭음, 우울 모두 선형모형 적합도가 더 양호한 것으로 나타났다. 각 변수의 선형모형 적합도를 살펴보면, 주관적 건강상태 적합도는 χ2=86.096(df=5), TLI=.977, CFI=.988, RMSEA=.043, 폭음 적합도는 χ2=96.879(df=5), TLI=.988, CFI=.994, RMSEA=.046, 우울 적합도는 χ2=102.164(df=5), TLI=.958, CFI=.979, RMSEA=.047로 χ2를 제외한 다른 모형적합도가 좋은 적합도를 보였다.

Unconditional model

각 변수의 변화궤적을 살펴보면, 주관적 건강상태 변화율의 평균이 부적으로 유의함(-.015, p<.001)에 따라 주관적 건강상태의 평균이 매년 .015씩 감소하였다. 초기값과 변화율의 분산이 유의한 것으로 나타나 주관적 건강상태 초기값과 변화율에서 개인차가 있다는 것을 보여준다. 초기값과 변화율의 공분산은 -.016(p<.001)으로, 9차년도의 주관적 건강상태의 초기값이 높은 사람들이 시간이 지남에 따라 상대적으로 빨리 주관적 건강상태가 감소한다는 것을 보여준다. 폭음 변화율의 평균은 정적으로 유의(.025, p<.001)함에 따라 폭음의 평균이 매년 0.25씩 증가하였다. 초기값과 변화율의 분산이 유의한 것으로 나타나 폭음의 초기값과 변화율에서 개인차가 있다는 것을 의미한다. 초기값과 변화율의 공분산은 .014이며 정적으로 유의한 것으로 나타나, 9차년도의 폭음 횟수가 빈번한 사람들일수록 시간이 지남에 따라 상대적으로 폭음 횟수가 빠르게 증가한다는 것을 보여준다. 마지막으로 우울 변화율의 평균이 부적으로 유의함(-.308, p<.001)에 따라 우울의 평균이 매년 .308씩 감소하였다. 초기값과 변화율의 분산이 유의한 것으로 나타나 우울의 초기값과 변화율에서 개인차가 있음을 보여준다. 초기값과 변화율의 공분산은 -.672(p<.05)로, 9차년도에 우울 수준이 높을수록 시간이 지남에 따라 상대적으로 빨리 우울 수준이 감소한다는 것을 보여준다.

3. 다변량 잠재성장모형

1) 모형비교

폭음이 주관적 건강상태와 우울 간의 관계에서 어떠한 매개효과를 보이는지 모형비교를 하였다. 두 모형의 적합도를 비교하면 부분매개모형의 경우 χ2=568.855(df=54), TLI=.975, CFI=.983, RMSEA=.033이었고, 완전매개모형의 경우 χ2=2016.029(df=57), TLI=.909, CFI=.934, RMSEA=.062이었다. 부분매개모형의 적합도가 더 양호하여, 최종 연구모형은 부분매개모형으로 분석하였다.

2) 모형검증

인구사회학적 변인(연령, 성별, 교육수준, 빈곤유무, 직업 유무, 독거유무, 만성질환)을 통제변인으로 투입한 후 부분매개모형을 분석한 결과 χ2=680.250(df=96), TLI=.973, CFI=.987, RMSEA=.026로, χ2를 제외하고 모든 적합도지수가 좋은 것으로 나타났다.

<Table 3>의 각 경로를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 주관적 건강상태 초기값이 높을수록 폭음의 초기값이 높았다. 9차 년도에 주관적 건강상태가 좋다고 인식할수록 9차년도의 폭음횟수가 빈번하다는 것을 의미한다. 또한 주관적 건강상태 초기값이 높을수록 폭음의 변화율이 높았다. 9차년도에 주관적 건강상태가 좋다고 인식하는 사람일수록 폭음 횟수가 빠르게 증가하는 반면에 주관적 건강상태가 낮다고 응답한 사람일수록 폭음횟수가 천천히 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 주관적 건강상태의 변화율은 폭음의 변화율에 유의하지 않았다.

Conditional model

[Figure 2]

Conditional model

다음으로 폭음 초기값이 높을수록 우울 초기값이 높았다. 9차년도의 폭음횟수가 번번할수록 우울수준이 높다는 것을 의미한다. 또한 폭음 변화율은 우울 변화율에 정적으로 영향을 미치는 것으로 나타나, 폭음 수준의 증가속도가 빠를수록 우울수준이 느리게 감소하고, 폭음횟수가 느리게 증가할수록 우울 수준이 더 빠르게 감소함을 의미한다. 그러나 폭음의 초기값은 우울의 변화율에 영향을 미치지 않았다.

마지막으로 주관적 건강상태의 초기값이 높을수록 우울의 초기값이 낮았다. 9차년도에 주관적 건강상태가 좋다고 인식 할수록 9차년도의 우울수준이 낮았다. 또한 주관적 건강상태 초기값이 높을수록 우울의 변화율이 높았다. 9차년도의 주관적 건강상태가 좋다고 인식할수록 4년 동안의 우울 감소 속도가 빠르다는 것을 의미한다. 또한 주관적 건강상태 변화율은 우울 변화율에 부적으로 영향을 미치는 것으로 나타나, 주관적 건강상태의 감소속도가 느릴수록 우울이 빠르게 감소하는 반면에 주관적 건강상태 감소속도가 빠를수록 우울이 느리게 감소한다는 것을 보여준다.

3) 간접효과 검증

<Table 4>에서 보듯이 폭음의 간접효과를 검증을 위해 Sobel test로 분석한 결과, 매개모형에서 주관적 건강상태 초기값 → 폭음 초기값 → 우울 초기값 (z=2.88, p<.01)와 주관적 건강상태 초기값 → 폭음 변화율 → 우울 변화율(z=2.26, p<.05) 경로만 유의한 것으로 나타났다. 먼저, 9차년도의 주관적 건강상태를 좋다고 인식할수록 폭음 횟수의 초기값이 높으며, 폭음 횟수의 초기값이 높은 사람일수록 우울 초기값이 높다는 것을 의미한다. 또한, 주관적 건강상태의 초기값이 높을수록 시간이 경과함에 따라 폭음 횟수가 빠르게 증가하고, 폭음 횟수가 빠르게 증가할수록 우울 수준이 느리게 감소하는 것으로 나타났다.

Sobel test


Ⅳ. 논의

본 연구는 한국 성인의 주관적 건강상태가 폭음을 매개로 우울에 종단적으로 영향을 미치는지를 밝히기 위해 한국복지패널 9차 년도에 19-64세 성인을 선별한 후 12차 년도까지 4년 동안의 자료를 활용하여 잠재성장모형으로 분석하였다. 각 변인의 변화모형과 경로를 분석한 후, 폭음의 매개효과를 검증하였다. 주요 연구결과를 중심으로 논의하면 다음과 같다.

첫번째 연구문제에 대해 검증 결과, 종속변수인 우울과 독립변수인 주관적 건강상태는 4년 동안 감소추세를 보인 반면에 매개변인인 폭음은 4년 동안 증가추세를 보였다. 먼저 성인의 우울 변화궤적은 매년 우울 경험률이 감소경향을 보였던 국민건강영양조사(MOHW & KCDC, 2019) 및 다른 연구결과(Kwon, 2010; 2012)를 지지하는 결과이다. 이는 개인 내적으로 시간이 지날수록 평균적으로 감소한다는 것을 의미하나, 4년 동안의 짧은 추이를 살펴본 결과여서 한국 성인의 우울 수준이 개선된 것으로 해석하기는 어렵다. 최근 10여 년 동안 국민건강영양조사의 우울감 경험률 추이를 살펴보더라도 증감이 반복되는 경향을 보이고, 2017년의 우울감 경험률은 2007년과 비교해볼 때 크게 감소하지 않았다. 따라서 성인기 우울에 대한 사회적 관심과 정신건강서비스 지원이 지속적으로 필요한 상황이다. 다음으로 개인의 총체적인 건강에 관한 인식을 보여주는 주관적 건강상태의 경우 시간의 흐름에 따라 그 수준이 하락한 것으로 나타났다. 이는 국민건강영양조사 이외에도 시간 흐름에 따라 주관적 건강상태가 감소 추세를 보인 연구결과(Kwon, 2011; Kim, 2016)를 지지하는 것이다. 그러나 본 연구의 결과만으로는 주관적 건강상태가 감소하는 이유를 파악하기에 한계가 있으므로 향후 감소추세에 대한 원인을 추적할 필요가 있다. 특히 선행연구에 따르면 사회경제적 지위(Kwon, 2012) 및 의료보장성 수준(Kim, 2016)이 낮을수록 주관적 건강상태가 좋지 않았기 때문에 취약계층에 대한 관심이 요구된다. 마지막으로 폭음의 경우 시간 흐름에 따라 평균적으로 증가 추세를 보였다. 이는 국민건강영양조사에서 월별 폭음률이 매년 증가했던 연구결과를 지지한다(MOHW & KCDC, 2019). 폭음 횟수가 개인 내적으로 시간이 지날수록 증가한다는 것은 시간이 지나도 음주습관이 변화되지 않고 음주량이 증가할 가능성을 보여준다. 음주에 대한 긍정적인 기대가 높은 사람일수록 폭음 및 문제음주 가능성이 높다(Lee & Choi, 2010). 따라서 폭음 문화를 변화시키기 위해서는 술에 대한 긍정적 인식을 조장하는 음주문화 및 환경을 변화시켜 나가야 하며, 청소년 및 성인 초기에 보다 적극적인 알코올예방정책이 필요하다.

두번째 연구문제에 대해 검증 결과, 주관적 건강상태는 폭음과 우울에, 폭음은 우울에 직접적으로 종단적인 영향을 미쳤다. 주관적 건강상태의 초기값은 우울의 초기값과 변화율, 주관적 건강상태의 변화율은 우울의 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타나 선행연구 결과(Kim & Cho, 2010; Kim & Lee, 2016; Park & Heo, 2016)를 지지하였다. 좋은 건강상태를 유지하는 것은 정신건강의 중요한 요소라는 점을 다시 확인할 수 있었다. 또한, 주관적 건강상태 변화율은 폭음 변화율에 영향을 미치지 않았지만 주관적 건강상태의 초기값이 높을수록 폭음 횟수의 초기값이 높을 뿐만 아니라 빠르게 증가하여 주관적 건강상태의 초기수준이 중요하게 작용하고 있음을 알 수 있다. 이는 주관적 건강상태와 폭음 간의 상관성을 보고한 선행연구(Jeon & Lee, 2010; Kim, 2005; Kim & Cho, 2010; Yoon, 2006) 결과를 지지한다. 처음 건강검진을 받은 사람들 중에서 폭음자가 비음주자에 비해 주관적 건강인식이 높은 군에 속할 가능성이 2.34배 높았던 선행연구 결과(Kim & Cho, 2010)를 고려해볼 때, 스스로 건강하다고 자신감을 드러내는 사람의 경우 폭음을 지속할 가능성을 보여준다. 본 연구결과에서도 보여주듯이 주관적 건강상태의 초기 수준이 시간에 걸쳐 폭음 및 우울 등에 장기적으로 영향을 미치기 때문에, 자신의 건강상태를 올바르게 인식하고 건강관리를 해나갈 수 있도록 성인 대상 예방교육이 정기적으로 제공되어야 한다. 특히 간질환, 심혈관질환 등 객관적인 건강지표가 드러나기 전까지는 음주자가 주관적 건강상태를 왜곡하여 인지할 수 있으므로 일차 보건시스템부터 폭음 및 문제음주에 대한 조기선별과 함께 SBIRT를 적용한 단기개입이 보다 강화되어야 한다. 또한 폭음의 초기값과 변화율은 우울의 초기값과 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타나 종단적인 영향력을 확인할 수 있었다. 이는 음주 또는 폭음이 우울의 변화궤적에 영향을 미친다는 연구결과를 지지하는 것으로(Kwon, 2010; Needham, 2007), 폭음자의 정신건강에 대한 통합적인 개입이 필요함을 보여준다.

마지막 연구문제에 대해 검증 결과, 주관적 건강상태는 폭음을 매개로 우울에 영향을 미치는 것으로 나타나 부분매개 효과를 보였다. 4개의 경로 중에서 2개의 경로의 간접효과가 유의하였다. 즉 주관적 건강상태 초기값이 폭음의 초기값을 매개로 우울 초기값에 영향을 미쳤으며, 주관적 건강상태의 초기값이 폭음의 변화율을 매개로 우울의 변화율에 영향을 미쳤다. 이는 주관적으로 건강하다고 인식할수록 폭음 등의 건강위험행동을 할 가능성이 높으며, 이는 우울의 감소속도를 느리게 만드는 요인으로 작용하는 것을 보여준다. 선행연구에 따르면 고위험군의 경우 음주하는 친구들이 많고 허용적인 음주 규범을 가지고 있어서 음주에 대한 긍정적 효과는 과대하게 인식하는 반면에 음주로 인한 부정적 효과에 대해서는 과소하게 인식하는 경향이 높았고, 저위험군에 비해 상대적으로 건강 위해를 낮게 평가하는 경향을 보였다(Cho, Sohn, & Kim, 2018). 건강신념모델에서도 질병에 대해 주관적으로 지각한 민감성 및 심각성이 낮고 위협감이 적을수록 건강위험행동을 할 가능성이 높다고 가정하고 있다. 따라서 폭음에 대한 허용적인 태도나 음주문화를 변화시켜 나가는 노력이 지속적으로 필요하며, 청소년 음주예방과 더불어 폭음률이 높은 성인 초기에 폭음에 대한 잘못된 지식과 믿음, 가치, 태도 등을 변화시키기 위한 예방교육이 적극적으로 시행되어야 한다.

본 연구의 의의는 주관적 건강상태, 폭음, 우울 간의 관계를 종단적으로 검증하고, 건강 인식 왜곡과 관련된 폭음의 매개효과를 검증하였다는 점이다. 특히 긍정적인 주관적 건강상태가 오히려 폭음 등의 건강위험행동을 증가시킬 수 있다는 본 연구의 결과는 성인 초기에 폭음을 감소시키기 위한 적극적인 알코올예방정책과 더불어 건강검진 과정에서의 건강 관련 정보전달 및 예방교육의 필요성을 시사한다. 그럼에도 불구하고, 본 연구는 연구대상을 19-64세 성인으로 제한하여 분석한 결과이므로 노년층까지 일반화하기에는 한계가 있다. 또한 패널자료의 한계로 1문항으로 구성된 변수를 활용하였다는 점에서 한계가 있으며, 향후에는 변인의 특성을 잘 반영 할 수 있는 척도로 구성하여 반복 조사할 필요가 있다. 마지막으로 연령 및 성별에 따른 차이를 세분화하여 비교하지 못한 점과 패널자료의 한계로 폭음 등의 위험행동을 간과하게 하는 인지적 요인(예: 지각된 위험성 및 심각성 등)에 대해 검증하지 못한 점을 밝힌다. 향후에는 이러한 한계를 극복한 연구가 수행되길 기대한다.


Ⅴ. 결론

본 연구는 한국복지패널의 9차 년도부터 12차 년도까지 자료를 활용하여 19-64세 한국 성인의 주관적 건강상태가 폭음을 매개로 우울에 미치는 종단적 관계를 살펴보았다. 분석 결과 주관적 건강상태가 좋다고 인식할수록 우울수준이 낮아졌지만, 주관적 건강상태는 폭음횟수를 증가시키고 이는 우울의 감소 속도를 떨어뜨림에 따라 폭음 등의 건강위험행동 감소를 위한 개입의 필요성을 보여주었다. 건강하다는 인식은 폭음 등의 위험행동을 줄이고자 하는 노력을 약화시킬 수 있으므로 정기적인 건강검진을 통해 객관적인 건강상태에 대한 인식을 향상시키고, 폭음 행태와 허용적인 음주문화를 변화시키기 위한 알코올예방정책을 보다 강화해야 한다. 앞서 논의한 한계에도 불구하고, 본 연구는 대표성 있는 종단자료를 활용하여 주관적 건강상태와 폭음, 우울 간의 종단적 관계를 파악한 연구라는 점에서 의의가 있다.

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[Figure 1]

[Figure 1]
Research model

[Figure 2]

[Figure 2]
Conditional model

<Table 1>

Characteristics of the respondents

Demographic variables N(%) Demographic variables N(%)
Sex Male 4,232(47.9) Education Ineducation 74(1.2)
Female 4,608(52.1)
Poverty Yes 563(6.4) Elementary School 738(11.8)
No 8,277(93.6) Middle school 858(13.7)
Work Yes 5,655(64.0) High school 3,299(52.7)
No 3,185(36.0) College or beyond 1,291(20.6)
Chronic disease Yes 3,206(36.3) Solitude Yes 506(5.7)
No 5,634(63.7) No 8,316(94.3)
variables m sd min max skewness kurtosis
age (9w) 42.94 12.67
Self-rated health 9w 3.81 .83 1 5 -.85 .75
10w 3.84 .79 1 5 -.89 1.07
11w 3.81 .81 1 5 -.83 .86
12w 3.76 .80 1 5 -.81 .74
Binge drinking 9w .80 1.19 0 4 1.23 .19
10w .84 1.24 0 4 1.17 -.06
11w .89 1.27 0 4 1.97 -.26
12w .87 1.26 0 4 1.14 -.13
Depression 9w 5.56 7.27 0 54.55 2.03 5.23
10w 4.57 7.17 0 50.91 2.38 6.74
11w 4.49 7.08 0 47.27 2.35 6.58
12w 4.52 6.87 .0 52.73 2.30 6.62

<Table 2>

Unconditional model

χ2/df CFI TLI RMSEA intercept slop cov
mean variance mean variance
* p<.05, ** p<.01, *** p<.001
Self-rated health (SH)
non-linear 151.183/8 .979 .974 .045 3.810*** .287***
linear 86.096/5 .988 .977 .043 3.831** .310*** -.015*** .012*** -.016***
Binge drinking (BD)
non-linear 252.911/8 .984 .980 .059 .846*** 19.117***
linear 96.879/5 .994 .988 .046 .810*** .903*** .025*** .016*** .014*
Depression (Dep)
non-linear 218.326/8 .955 .944 .055 4.805*** 19.718***
linear 102.164/5 .979 .958 .047 5.265*** 20.088*** -.308*** .494*** -.672*

<Table 3>

Conditional model

Path B β S.E P
* p<.05, ** p<.01, *** p<.001
SH_intercept → BD_Intercept .182 .106 .043 .000
SH_Intercept → BD_slop .046 .199 .015 .003
SH_slop → BD_slop .112 .098 .076 .144
BD_Intercept → Dep_Intercept .400 .084 .102 .000
BD_Intercept → Dep_slop -.075 -.094 .054 .166
BD_slop → Dep_slop 2.161 .371 .644 .000
SH_Intercept → Dep_Intercept -7.067 -.868 .328 .000
SH_Intercept → Dep_slop .339 .249 .147 .021
SH_slop → Dep_slop -5.025 -.759 .633 .000

<Table 4>

Sobel test

Path Sobel test
* p<.05, ** p<.01, *** p<.001
SH_Intercept → BD_Intercept → Dep_Intercept 2.88**
SH_Intercept → BD_ Intercept → Dep_slop -1.32
SH_Intercept → BD_slop → Dep_slop 2.26*
SH_slop → BD_slop → Dep_slop 1.35