Korean Journal of Health Education and Promotion
[ Original Article ]
Korean Journal of Health Education and Promotion - Vol. 41, No. 5, pp.1-19
ISSN: 1229-4128 (Print) 2635-5302 (Online)
Print publication date 31 Dec 2024
Received 04 Dec 2024 Revised 15 Dec 2024 Accepted 20 Dec 2024
DOI: https://doi.org/10.14367/kjhep.2024.41.5.1

도시 청년 우울에 대한 국내 연구 동향과 주요 요인의 조망: 주제범위 문헌고찰

이다영* ; 김민서* ; 박지후* ; 황수연* ; 김동하**,
*대진대학교 보건경영학과 학부생
**대진대학교 보건경영학과 조교수
A scoping review of research trends and key factors influencing depression in urban young adults in South Korea
Dayoung Lee* ; Minseo Kim* ; Jihoo Park* ; Suyeon Hwang* ; Dong Ha Kim**,
*Undergraduate Student, Department of Health Administration, Daejin University
**Assistant Professor, Department of Health Administration, Daejin University

Correspondence to: Dong Ha KimDepartment of Health Administration, Daejin University, 1007 Hoguk-ro, Pocheon-si, Gyeonggi-do 11159, Republic of Korea주소: (11159) 경기도 포천시 호국로 1007 대진대학교 보건경영학과Tel: +82-031-539-1882, Fax: +82-031-539-1115, E-mail: dhkim@daejin.ac.kr

Abstract

Objectives

This study aims to examine research trends and key factors influencing depression in urban young adults in South Korea.

Methods

A scoping review was conducted following Arksey and O'Malley's framework. Literature published between 2020 and 2023 was systematically searched using keywords such as “urban,” “young adults,” and “depression” in databases including DBpia, KISS, and RISS. Of the 3,659 articles initially identified, 75 studies focusing on urban young adults and depression were selected based on predefined inclusion criteria. Data extraction focused on study design, sample characteristics, depression measures, and significant risk and protective factors.

Results

The results revealed a notable increase in studies on urban young adults’ depression post-COVID-19, with 85% being university students. The CES-D was the most frequently used depression measure, appearing in 72% of studies, although variations in its adaptation potentially limited comparability across studies. Key personal factors, such as self-esteem and resilience, mitigated depressive symptoms, while social factors, including isolation and support, significantly influenced depression severity. Environmental factors, such as housing insecurity and economic burden, were major contributors to depression.

Conclusion

Effective interventions to address urban young adults’ depression require psychological support, community engagement, and policies addressing housing and economic challenges. Additionally, the post-pandemic increase in research highlights the need for continued exploration of dynamic risk factors and evolving mental health needs among young adults.

Keywords:

mental health, youth, risk factors, urban environment, evidence synthesis

Ⅰ. 서론

1. 연구배경 및 필요성

청년(靑年)은 ‘푸른 나이’를 뜻하는 한자어에서 유래한 표현으로, 국어사전에서는 신체적ㆍ정신적으로 한창 성장하거나 무르익은 시기에 있는 사람을 의미한다. 청년의 연령 범위는 국가마다 다르며, 한국 내에서도 법률, 정책, 통계 등의 분야에 따라 차이가 있지만 법적으로는 만 19세에서 34세 사이를 청년으로 규정하고 있다(Framework Act on Youth, 2020). 그러나 현대 한국 사회에서 ‘푸르름’을 상징하던 청년이라는 단어는 점차 자조적인 용어들로 대체되며, 본래의 긍정적인 의미를 잃어가고 있다. 청년들은 3포 세대, 5포 세대, 7포 세대를 넘어 ‘포기해야 할 것이 너무 많아졌다’며 ‘N포 세대’라는 말까지 사용한다. 이러한 N포 세대 청년들은 자신들의 나라를 ‘헬조선’이라 부르기도 한다(Lee, 2018). ‘헬조선’은 ‘지옥’을 의미하는 ‘hell’과 조선시대를 결합한 말로, 한국 사회에서 살아가는 어려움을 풍자적으로 표현한 단어이다. 이 외에도 청년들 사이에서는 ‘이생망(이번 생은 망했다)’, ‘이태백(20대 태반이 백수)’, ‘청년실신(졸업 후 실업 및 신용불량자가 된 청년)’과 같은 자조적인 표현이 등장하고 있다(Park & Han, 2023). 이러한 용어들은 현대 한국 사회를 살아가는 많은 청년들이 정신적 고통을 겪고 있음을 보여준다.

정신건강의 대표 지표인 우울은 학자마다 다양하게 정의되고 있다. 대표적으로 American Psychiatric Association (2015)은 우울을 ‘슬픈 감정, 희망 없음, 죄책감, 활동에 대한 흥미 감소 등을 보이는 주관적인 기분’으로 정의하고, 이를 진단하기 위한 세부 내용으로 ‘하루 종일 우울함, 대부분의 활동에서 흥미가 없음, 체중과 식욕 감소 혹은 증가, 불면 또는 과수면’ 등을 제시하고 있다. 우울 증상이 심해질 경우 자살 생각이나 자살 시도로 이어질 수 있어(Kim, 2008), 공중보건에서는 인구집단 차원의 우울 현상에 대해 항상 예의주시해야 한다.

현대 사회에서 한국 청년들의 우울은 심각한 사회 문제로 부각되고 있다. 특히, 코로나19 팬데믹은 청년들의 우울과 불안 증상을 심화시키며 이를 사회적 문제로 대두시켰다(Ministry of Health and Welfare [MOHW], 2022). 팬데믹 기간 동안 시행된 사회적 거리두기, 고용 불안정, 장기간의 고립은 청년들에게 심각한 정신적 스트레스를 초래했다. 실제로, 2022년 재단법인 청년재단이 실시한 ‘2030 청년세대의 불안과 우울감, 번아웃’ 설문조사에 따르면 조사에 응답한 5,425명 중 50.6%가 우울감을 느낀 적이 있다고 답했다(Park, 2022). 이는 많은 청년이 일상 속에서 상당한 우울과 스트레스를 경험하고 있음을 보여준다. 특히, 우울감은 정신건강에 큰 부정적 영향을 미치며, 심각한 경우 자살 등의 극단적 선택으로 이어질 수 있어 그 심각성이 더욱 강조된다. 전국에 거주하는 청년 1,012명을 대상으로 한 Kang 등 (2023) 연구에 따르면, 청년 세대의 자살생각과 시도에 우울감이 주요 요인으로 작용하며, 이를 예방하기 위해 조기 스크리닝 강화와 고위험 대상자 관리를 위한 인력과 시설 확충이 필요하다고 주장한 바 있다.

현대 한국 사회에서 청년들이 대도시로 집중되는 상황 속에서, 도시에서 거주하는 청년들은 다양한 요인으로 인해 우울증과 같은 정신건강 문제의 위험에 더 많이 노출될 수 있다. 높은 생활비, 치열한 경쟁, 복잡한 인간관계, 불안정한 고용 상황 등은 주요 원인으로 작용하며(Collins et al., 2024), 주거 환경이 열악하거나 사회적 고립감을 느끼는 상황도 빈번하게 발생할 수 있다(Kim & Yoo, 2019). 또한, 도시는 다양한 문화적 자원과 기회를 제공하지만, 이러한 자원에 접근하는 과정에서 겪는 스트레스와 압박감이 청년들의 정신건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있다(Lim, 2021). 실제로, 서울시 청년을 대상으로 한 2022년 조사에 따르면, 응답자 중 우울(30.2%), 불안(22.0%), 외상 후 스트레스 증상(42.0%) 등의 유병률이 보고되었으며, 미취업 청년(우울 35.0%, 불안 23.6%)과 비정규직 청년(우울 33.5%, 불안 23.5%)에서 정신건강 문제가 두드러졌다(Kim & Kim, 2023). 이러한 결과는 청년층의 정신건강 문제가 단지 개인적 요인에 그치지 않고, 경제적 불안정성과 사회 구조적 문제의 영향을 받고 있음을 시사한다. 따라서 도시 청년들의 정신건강을 지원하기 위한 체계적 연구와 종합적 정책적 접근이 시급하다.

그동안 한국 청년들의 우울과 관련된 영향 요인을 밝히기 위한 다수의 연구가 수행되었다. Kang (2018)은 청년 가구주의 자산 수준과 우울감 간의 관계를 탐구하였으며, Kim, K. S. (2020)은 우리나라 20대를 대상으로 우울에 영향을 미치는 요인으로 스트레스, 성별, 소득, 사회적 활동 등을 확인하였다. Kim, J. (2021)은 19-34세 청년 3,018명을 대상으로 소득, 사회적 자본, 그리고 우울 간의 관계를 분석한 결과, 청년의 사회적 자본이 소득 불평등이 우울에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 연구들은 청년층의 우울과 관련된 다양한 요인들의 관계를 분석하고, 매개 요인과 조절 요인을 확인함으로써 위험 및 보호 요인과 청년 우울 사이의 기전을 밝혔다는 점에서 의의가 있다.

그러나 이러한 연구들은 특정 시점을 기준으로 한 단면연구로서, 시간의 흐름에 따라 관계가 어떻게 변화하는지를 확인하지 못했다는 한계가 있다(Yoo, 2022). 또한, 변수 간의 관계를 전체 모집단을 기준으로 분석했지만, 실제로 이러한 관계는 다양한 잠재집단으로 유형화될 수 있다(Bogat, 2009). 예를 들어, 최근 연구에 따르면 청년들의 우울 변화는 하나의 모집단으로 대표되기보다는 잠재 계층(대학생, 취업준비생, 사회초년생 등)에 따라 각 계층의 우울 변화 경로와 원인이 상이하게 나타났다(Yoo, 2022). 따라서, 한국 청년들이 직면한 우울의 다양한 원인과 그 영향 요인을 청년 인구집단의 이행기적 특성과 다양성을 반영하여 체계적으로 정리하고 종합하는 연구가 필요한 상황이다.

본 연구는 한국 도시 청년의 우울에 영향을 미치는 위험 요인과 보호 요인을 체계적으로 검토하고, 국내 연구 동향을 조망하여 도시 청년 우울 문제를 포괄적으로 이해하는 것을 목표로 한다. 이는 한국 도시 청년들의 우울 문제를 다각적으로 분석하고, 이에 대한 종합적 대응 방안을 제시함으로써 청년들의 정신건강 증진과 삶의 질 향상에 기여할 수 있다. 나아가, 사회 전반에 걸쳐 도시 청년 우울 문제에 대한 인식을 제고하며 정책적 개입의 필요성을 강조함으로써, 지속 가능한 사회 발전에도 이바지할 수 있다.

2. 연구설계

본 연구에서는 도시 청년의 우울이라는 주제를 과학적이고 종합적으로 논의하기 위해 주제범위 문헌고찰(Scoping review)을 활용하였다. 주제범위 문헌고찰은 “기존의 지식을 체계적으로 검색, 수집, 합성하여, 특정 영역이나 분야와 관련된 연구의 주요 개념, 근거의 유형, 지식의 간극을 매핑하는 것을 목표로 하는 탐색적 연구질문에 기반한 지식 합성 방법”이다(Colquhoun et al., 2014: 1291). 이 방법론은 연구 주제에 대한 전반적인 이해를 증진시키고, 미래 연구의 방향성을 제시하는 데 유용하다.

주제범위 문헌고찰을 연구방법론으로 정립한 Arksey와 O’Malley (2005)가 제시한 연구 수행 절차는 다음과 같은 단계로 구성된다. 첫째, 연구 질문 도출 단계에서는 연구의 목적과 범위를 명확히 정의하고, 이를 바탕으로 구체적인 연구 질문을 설정한다. 둘째, 연구 검색 단계에서는 설정된 연구 질문에 따라 관련 문헌을 체계적으로 검색하며, 다양한 데이터베이스와 검색어를 활용한다. 셋째, 문헌 선정 단계에서는 검색된 문헌을 검토하여 연구 질문에 부합하는 문헌을 최종 선정한다. 넷째, 자료 기입(Chart the data) 단계에서는 선정된 문헌에서 주요 정보를 추출하고 이를 체계적으로 정리한다. 다섯째, 결과 수집, 요약 및 보고 단계에서는 추출된 정보를 바탕으로 연구 결과를 종합적으로 분석하고, 이를 요약하여 보고서를 작성한다. 마지막으로, 전문가 및 이해관계자의 자문을 선택적 과정으로 제안한다. 본 연구에서는 Arksey와 O’Malley (2005)가 제시한 연구 수행 절차를 충실히 따르되, 선택적 과정인 전문가 및 이해관계자 자문은 제외하고 수행하였다.

3. 연구 수행

1) 연구 질문 도출

도시 청년의 우울을 주제로 국내 연구를 고찰하기 위해 연구진이 개발한 연구 질문은 아래와 같다. 연구 질문은 고찰대상 문헌에서 연구주제를 설명하는 정보를 도출하고 결과를 합성하는 로드맵 역할을 하였다.

  • 연구질문 1. 도시 청년의 우울은 누구를 대상으로, 어떤 연구방법을 통해 논의되었는가?
  • 연구질문 2. 도시 청년의 우울은 어떤 도구를 사용해 측정되었는가?
  • 연구질문 3. 도시 청년의 우울에 영향을 미치는 위험 요인과 보호 요인은 무엇인가?
2) 연구 검색

고찰 대상 문헌은 도시 청년 우울의 영향 요인을 다룬 국내 실증연구이다. 문헌 검색은 누리미디어(DBpia), 한국학술정보(KISS), 한국교육학술정보원(Riss4U)를 활용하여 수행하였다. 검색 기간은 코로나19 팬데믹 이후부터 현재까지를 포함하기 위해 2020년부터 2023년 12월까지로 설정하였다. 검색어는 (‘도시’) AND (‘청년’ OR ‘20-30대’) AND (‘우울’ OR ‘정신적 어려움’ OR ‘정신건강’)을 조합하여 검색하였다.

3) 문헌 선정

도시 청년 우울의 영향 요인을 다룬 고찰 대상 문헌의 선정 및 배제 기준은 다음과 같다.

(1) 선정기준

  • ① 청년(만 19세~34세)을 대상으로 한 연구
  • ② 인구 5만 명 이상의 도시적 환경을 배경으로 한 연구
  • ③ 도시 청년 우울의 영향 요인을 계량적으로 분석한 연구
  • ④ 동료 평가(Peer-review)를 거쳐 국내 학술지에 게재된 연구
  • ⑤ KCI 등재 또는 KCI 우수 등재지에 게재된 연구

(2) 배제기준

  • ① 청년 우울 측정 도구 또는 지표 개발 연구
  • ② 청년 우울을 주제로 한 질적 연구
  • ③ 한국 거주 유학생 청년을 대상으로 한 연구
  • ④ 종설(Review paper) 또는 논평(Commentary paper)
  • ⑤ 청년 대상 우울증 중재 프로그램 개발 연구
  • ⑥ 우울이 아닌 불안이나 스트레스를 종속변수로 다룬 연구
  • ⑦ 기술 통계분석만 수행한 연구

연구진 4인은 문헌검색 엔진을 통해 수집된 국내 문헌을 연구 질문과 선정·배제 기준에 따라 단계별로 선별하였다. 이 과정은 PRISMA for Scoping Reviews (PRISMA-ScR)의 문헌 선정 흐름도를 활용하여 정리하였다(Tricco et al., 2018). 문헌 선별 과정에서는 잠재적 비뚤림(Bias)을 최소화하기 위해 4인의 연구자가 교차 검토를 진행하였다.

초기 검색 단계에서 수집된 문헌은 총 3,659편으로, KISS에서 1,985편, DBpia에서 1,674편이 포함되었다. 일차적으로 중복 문헌 504편을 제거한 뒤, 나머지 3,155편의 제목과 초록을 검토하여 연구 주제, 목적, 대상자가 고찰 범위와 관련 없는 2,544편을 제외하였다. 적합성 검토를 통해 남은 611편의 전문을 검토한 결과, 선정 기준에 부합하지 않는 536편을 제외하고 최종적으로 75편의 문헌을 선정하였다[Figure 1]. 최종 선정된 75편의 문헌은 연도와 제1저자 한글 이름순으로 번호를 매겨 정리하였으며, 본문에서 이를 활용하였다<Table 1>.

[Figure 1]

PRISMA-ScR flowchart of study selection

General characteristics of the reviewed literature

4) 자료기입 및 분석

자료기입 양식(Data charting form)을 활용하여 최종 선정된 문헌에서 핵심 결과와 주제 관련 정보를 추출하였다. 먼저, 고찰 대상 문헌의 발표 연도, 자료 수집 지역, 연구 대상자, 표본 수, 표집 방법, 자료 수집 및 분석 방법 등을 중심으로 일반적 특성을 파악하였으며, 청년 우울 측정 도구에 대해서는 도구 개발자, 번역자, 척도 종류, 신뢰도, 타당도를 검토하였다. 또한, p-value <.05를 기준으로 통계적 유의성을 판단하여 도시 청년 우울에 영향을 미치는 요인을 확인하였으나, 이러한 결과를 해석할 때 통계적 유의성이 과학적 중요성을 반드시 의미하지는 않는 점을 고려하여 해석하였다.

결과 분석에서는 고찰 대상 문헌의 일반적 특성과 우울 측정 도구를 빈도와 백분율로 정리하였고, 도시 청년 우울의 영향 요인을 위험 요인과 보호 요인으로 구분한 뒤 개인적, 사회적, 환경적 특성으로 범주화하여 종합하였다.


Ⅱ. 본론

1. 고찰 대상 문헌의 일반적 특성

주제범위 문헌고찰을 통해 확인된 도시 청년 우울의 영향 요인에 관한 국내 연구는 총 75편이었다<Table 1>. 2020년 발표된 문헌은 18편(24.0%), 2021년 26편(34.7%), 2022년 21편(28.0%), 2023년 10편(13.3%)으로 나타나, 최근 몇 년간 도시 청년 우울 연구가 꾸준히 이루어졌음을 보여준다. 특히, 코로나19 팬데믹이 심각했던 2021년에 연구 발표가 두드러지게 증가했다. 고찰 대상 문헌 중 72편(96.0%)은 단면연구로 설계되었고, 3편(4.0%)은 시간의 경과에 따른 우울 변화 경향을 추적한 종단연구였다.

표본추출 방법으로는 편의표본추출이 가장 많이 사용되었으며(70편, 93.3%), 층화표본추출을 활용한 연구는 5편(6.7%)에 불과했다. 연구대상은 주로 대학생으로, 전체 문헌의 약 85%(64편)가 대학생을 연구대상으로 삼았다. 연구 수행 지역은 수도권(서울, 경기, 인천) 단독 연구가 15편(20.0%), 비수도권 단독 연구가 29편(38.7%), 수도권과 비수도권을 동시에 조사한 연구가 10편(13.3%)이었다. 지역을 명시하지 않은 연구는 21편(28.0%)으로 분류되었다. 표본 크기는 최소 88명에서 최대 3,018명까지 다양하게 분포했다.

자료수집 방법으로는 설문조사나 면접을 통한 1차 자료 활용 연구가 70편(93.3%)으로 대부분을 차지했으며, 2차 자료를 활용한 연구는 5편(6.7%)에 불과했다. 자료 분석 방법에서는 회귀분석이 54편(72.0%)으로 가장 널리 사용되었고, 구조방정식(16편, 21.3%), 상관분석(2편, 2.7%), 패널분석, 군집분석, 시계열 분석은 각각 1편(1.3%)에서 적용되었다.

본 고찰 결과, 도시 청년 우울 연구는 특정 집단(대학생), 자료수집 방식(1차 자료), 분석 방법(회귀분석)에 집중되는 경향이 있었다. 또한, 연구 설계와 표본추출 방법이 단면연구와 편의표본추출에 치우쳐 있어 연구 결과의 일반화 가능성에는 한계가 있을 수 있다.

2. 고찰 대상 문헌에서 확인된 청년 우울 측정 도구

본 연구에서 고찰한 문헌에서는 청년 우울을 측정하기 위해 다양한 도구가 사용되었다<Table 2>. 이 중 Radloff의 우울척도(Center for Epidemiological Studies Depression Scale, CES-D)가 75편 중 54편(72.0%)에서 활용되어 가장 널리 사용된 도구로 나타났다. CES-D는 20문항으로 구성된 자기보고식 척도로, 각 문항은 0점(거의 없다)에서 3점(대부분 그렇다)까지의 4점 척도로 응답하도록 설계되었다. 특히, 국내에서는 Chon, Choi와 Yang (2001)이 번안한 CES-D 버전이 41편(54.7%)에서 사용되었다. 다양한 번안 과정은 도구의 활용성을 높였으나, 연구 결과 간 비교 가능성을 저해할 수 있는 요인으로 작용할 수 있다.

Depression measurement for young adults identified in the reviewed literature

Center for Epidemiological Studies Depression Scale for Children (CES-DC)는 7편(9.3%)에서 사용되었다. CES-DC는 CES-D를 기반으로 개발된 도구로, 아동과 청소년의 우울 증상을 평가하기 위해 설계된 11문항으로 구성되어 있다. 간단하면서도 신뢰성 있게 청소년 및 청년의 우울을 평가할 수 있어 다양한 연구에서 활용되었다.

벡 우울척도(Beck Depression Inventory, BDI)는 5편(6.7%)에서 사용되었다. BDI는 21문항으로 구성된 자가보고식 도구로, 우울 증상의 심각성을 측정하며 성인을 대상으로 개발되었으나 청년층 연구에서도 널리 활용되었다. 각 문항은 0점에서 3점까지의 4점 척도로 점수가 높을수록 우울 증상이 심각함을 나타낸다.

Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)는 2편(2.7%)에서 사용되었다. PHQ-9는 간단하고 신뢰성 높은 도구로, 우울증 진단 기준 충족 여부를 평가하며 주로 임상 환경에서 사용된다.

그 외에도 Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), SCL-90-R, Children’s Depression Scale (CDS), The Korean Dysfunctional Depression Scale 등 다양한 도구가 각각 1~2편의 연구에서 활용되었다. 이러한 도구들은 특정 환경이나 연구 목적에 따라 선택적으로 사용되었다.

고찰 대상 문헌에서 사용된 도구 대부분은 신뢰도(Cronbach’s α)가 .70 이상으로 보고되어 도구의 일관성과 신뢰성을 뒷받침했다. 그러나 일부 도구는 타당도 검증이 충분하지 않아 연구 결과 간 비교와 해석에 한계가 있었다. 특히 CES-D와 CES-DC와 같은 널리 사용된 도구조차 타당도 논의 없이 사용된 사례가 많아, 연구 설계 단계에서 도구 선택과 검증에 더욱 신중한 접근이 필요하다.

3. 고찰 대상 문헌에서 나타난 도시 청년 우울에 대한 영향 요인

고찰 대상 문헌에서는 도시 청년 우울에 영향을 미치는 요인을 개인적 특성, 사회적 특성, 환경적 특성으로 구분하여 분석하였다<Table 3>. 개인적 특성과 관련하여, 75편 중 34편(45.3%)이 성격적 및 기질적 요인을 우울과 밀접하게 연결 지었다. 이는 선행연구가 도시 청년 우울에 개인적으로 타고난 요인에 주목했음을 보여준다.

Key factors influencing depression among urban young adults

주요 위험 요인으로는 불안정 애착([6], [57]), 위험 회피 기질([49]), 자기 몰입([6]), 정서 표현 양가성([20], [49]) 등이 확인되었으며, 내현적 자기애([4], [51]), 상향 비교 성향([71]), 거부 민감성([32]) 또한 우울과 양의 상관관계를 보였다.

반면, 보호 요인으로는 그릿([36]), 정서 지능([9]), 고통 감내력([23], [57]), 자아존중감([16], [30], [48], [55], [68]), 자아 탄력성([45]) 등이 우울을 완화하는 데 기여하며, 도시 청년의 정신건강에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

개인적 경험 또한 도시 청년 우울에 중요한 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 34편의 논문 중 약 30% 이상이 과거 경험을 주요 요인으로 다루었으며, 이는 과거 경험이 도시 청년 우울에 있어 중요한 역할을 함을 보여준다. 과거 따돌림 경험([50]), 정서적 외상([24]), 상실 경험([35]), 부모화 경험([46]) 등은 모두 우울을 악화시키는 요인으로 보고되었다.

사고방식과 관련해서는 강박관념이 지속되는 상태를 의미하는 반추([2], [7], [10], [40]), 자기냉담([24]), 자기연민([60]), 자기낙담([63]), 내면화된 수치심([23]), 자기비난([2]) 등 부정적 사고방식이 우울을 증대시키는 주요 요인으로 나타났다. 반면, 자기자비([15], [24], [52]), 자기격려([59], [63]), 마음챙김([4], [44], [51], [61]) 등 긍정적 사고방식은 우울을 완화하는 요인으로 분석되었다.

사회적 특성과 관련된 연구는 22편(29.3%)에서 다루어졌으며, 이 특성은 도시 청년 우울에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 고립([60], [64], [67], [75]), 온라인에서의 사회적 지지 부족([3]), 대인관계 문제([3], [13], [25], [34])는 우울의 주요 사회적 위험 요인으로 분석되었으며, 이는 사회적 관계의 질이 청년 우울에 큰 영향을 미친다는 점을 시사한다. 특히, 사회적 고립은 관련 논문 중 절반 이상에서 언급되며 도시 청년 우울의 핵심 요인으로 확인되었다.

반면, 오프라인에서의 사회적 지지([33], [39], [67]), 사회 연결망의 수준([19]), 가족 응집성([55], [60]) 등은 우울을 예방하거나 완화하는 데 중요한 사회적 보호 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.

환경적 특성과 관련된 연구는 19편(25.3%)에서 다루어졌으며, 외부 스트레스, 경제적 조건, 생활 환경 등의 요인이 도시 청년 우울에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 진로 및 취업 스트레스([36], [53], [61]), 학업 스트레스([45], [69], [71]), 대학 생활 부적응([1], [21], [36], [46], [53], [56]), COVID-19 스트레스([62])는 우울을 악화시키는 주요 환경적 요인으로 확인되었다. 특히, 외부 스트레스는 관련 논문 중 약 70%에서 중요하게 언급되며, 청년 우울에 미치는 외부 요인의 영향을 강하게 시사한다.

또한, 경제적 부담([21]), 소득 불평등에 대한 인식([26]), 주거빈곤([72]) 등 경제적 요인도 우울을 심화시키는 데 중요한 역할을 했다. 특히, 최저주거기준 미달 거주 또는 월 소득 대비 주택임대료 비율이 20%를 초과하는 경우를 의미하는 주거빈곤은 도시 청년 우울에 있어 주거 환경의 중요한 영향을 보여준다.

종합적으로, 도시 청년 우울에 영향을 미치는 요인 중 개인적 특성이 가장 높은 비율로 다루어졌다. 특히, 성격적 및 기질적 요인과 과거 경험이 두드러졌으며, 불안정 애착이 주요 위험 요인으로, 자아존중감이 주요 보호 요인으로 빈번히 연구되었다. 또한, 반추와 같은 부정적 사고방식도 우울을 심화시키는 중요한 요인으로 나타났다. 사회적 특성에서는 사회적 고립과 대인관계 문제가 주요 위험 요인으로, 가족 응집성이 보호 요인으로 두드러졌다. 환경적 특성에서는 외부 스트레스와 주거빈곤이 주요 요인으로 확인되었으며, 이는 도시 청년의 정신건강을 개선하기 위해 각 특성별 요인을 균형 있게 고려한 다각적 접근이 필요함을 시사한다.


Ⅲ. 결론

본 연구는 한국 도시 청년 우울에 대한 실증연구들을 주제범위 문헌고찰 방법으로 고찰하고, 관련 영향 요인을 분석하였다. 이를 바탕으로 도시 청년 우울 연구를 방법론적 및 연구 결과 측면에서 다음과 같이 논의할 수 있다.

첫째, 고찰된 문헌의 일반적 특성을 분석한 결과, 2020년부터 2023년까지 도시 청년 우울 연구가 전반적으로 증가하는 추세를 보였다. 이는 2022년 보건복지부 발표(MOHW, 2022)에서 코로나19 팬데믹 기간 동안 청년층의 우울 위험군 비율이 다른 연령대보다 크게 증가한 결과와 일치하며, 팬데믹이 청년층 정신건강에 미친 부정적 영향을 반영한다.

대부분의 문헌(96.0%)은 단면연구로 설계되었으며, 종단연구는 4.0%에 불과해 시간 경과에 따른 우울 변화에 대한 연구가 부족함을 나타냈다. 또한, 표본추출 방법으로 편의표본추출이 93.3%로 가장 많이 사용되었으며, 이는 특정 집단에 국한된 결과를 초래할 가능성이 있다. 연구 대상은 주로 대학생에 집중되었고, 수도권과 비수도권을 포함한 다양한 지역에서 수행되었으나, 표본 크기는 최소 88명에서 최대 3,018명까지 큰 차이를 보였다. 이는 대표성과 신뢰도를 확보하기 위한 표본 설계 개선이 필요함을 시사한다. 자료 분석 방법으로는 회귀분석이 가장 널리 사용되어 청년 우울과 변수 간 관계를 설명하는 데 유용했으나, 다변량 분석을 통한 복합적 관계 규명이 추가적으로 요구된다.

결론적으로, 본 연구는 도시 청년 우울 연구의 경향을 이해하는 데 중요한 기초 자료를 제공했으나, 단면연구 중심의 설계와 편의 표본추출 방식 등 몇 가지 한계를 드러냈다. 향후 연구에서는 종단연구를 통해 우울 변화와 원인을 장기적으로 추적하고, 대표성 있는 표본추출 방법을 채택해야 한다. 또한, 대학생뿐만 아니라 다양한 청년 집단을 포함하여 연구 대상을 확대하는 것이 필요하다. 이러한 고찰은 도시 청년 우울에 대한 이해를 심화하고, 향후 연구 방향성을 제시하는 데 기여할 것이다.

둘째, 고찰된 연구에서 사용된 청년 우울 측정 도구들은 대부분 1990년대에서 2000년대 초반에 개발된 것으로, 현대 사회적 맥락에 적합한지 재검토가 필요하다. CES-D와 같은 도구는 다양한 연구에서 활용되었으나, 번안 과정에서 발생한 차이가 연구 간 비교 가능성을 제한했다. 일부 연구는 측정 도구를 임의로 수정해 사용했지만, 이러한 수정이 도구의 타당성과 신뢰성에 미치는 영향을 충분히 평가하지 못한 경우가 많았다. 현재 사용되는 도구들은 개발된 지 오랜 시간이 지나, 현대 한국 청년의 사회경제적 환경과 삶의 질 격차를 충분히 반영하지 못할 가능성이 있다(Byun & Kim, 2019).

국민 건강영양조사와 지역사회 건강조사에서 PHQ-9를 표준화된 도구로 활용되고 있으나, 이 역시 청년 우울의 다양한 양상을 완전히 반영하기에는 한계가 있다. 기존 도구들은 우울의 일반적 증상을 평가하는 데 중점을 두어, 변화하는 사회적 환경과 새로운 스트레스 요인을 충분히 반영하지 못하고 있다.

이러한 배경에서, 사회적 연결성, 경제적 불안정성, 환경적 스트레스 요인 등을 포함하는 다차원적 척도의 개발이 요구된다. 또한, 우울의 강도, 빈도, 지속시간과 같은 세부 요소를 평가할 수 있는 현실적이고 정교한 도구가 필요하다. 이러한 도구는 한국 청년의 정신건강 문제를 보다 체계적으로 평가할 수 있는 기반을 제공하며, 학계와 정책 분야에서 표준화된 도구로 자리 잡는 데 기여할 것이다.

셋째, 개인적 특성은 도시 청년 우울의 가장 중요한 요인으로 나타났다. 불안정 애착, 위험회피 기질, 과거의 정서적 외상 경험 등이 우울을 심화시키는 주요 위험 요인으로 확인되었으며, 자아존중감과 자아탄력성은 우울을 완화하는 보호 요인으로 작용했다. 특히, 불안정 애착은 청년기 우울증과 깊은 연관이 있으며, 이는 청년들이 겪는 불안정한 사회적 위치와 미래에 대한 불확실성이 이러한 애착 스타일을 악화시키는 요인임을 시사한다. 이는 Bowlby (1992)의 애착 이론과 밀접하게 연관되며, 유년기에 형성된 애착이 성인기의 대인관계와 정서적 안정성에 중요한 영향을 미친다는 점을 뒷받침한다.

도시 청년들은 가족과의 물리적 거리가 멀어지고 경제적 독립을 추구하면서 심리적 지지체계가 약화되는 경우가 많아 불안정 애착이 더욱 강화될 가능성이 있다. 이러한 상황은 청년기 우울증을 촉발하는 주요 요인으로 작용할 수 있으므로, 불안정 애착이 정신건강에 미치는 영향을 면밀히 검토할 필요가 있다.

자아존중감과 자아탄력성이 보호 요인으로 확인된 결과는 청년들이 자신에 대한 긍정적 평가와 어려움을 극복할 내적 힘을 개발하는 것이 우울증 예방에 중요한 요소임을 보여준다. 이는 Festinger (1954)의 사회적 비교 이론과도 관련이 있다. 이 이론은 사람들이 자신의 능력이나 의견을 평가하기 위해 타인과 비교하는 경향이 있으며, 이러한 비교가 정서적으로 긍정적 또는 부정적 영향을 미칠 수 있음을 설명한다. 도시에 거주하는 청년들은 끊임없는 경쟁과 비교 속에서 자아존중감이 저하될 가능성이 높으며, 이는 우울감을 심화시킬 수 있다. 그러나 자아탄력성이 높은 청년들은 이러한 부정적 영향을 효과적으로 극복할 수 있다(Kwak, 2021).

따라서, 청년들의 자아존중감과 자아탄력성을 강화하기 위해 자기효능감 훈련, 미디어 리터러시 교육, 긍정 심리학 기반 상담, 지역사회 연계 프로그램, 자아성찰 워크숍, 디지털 기반 심리지원 플랫폼과 같은 다양한 프로그램과 지원 체계가 필요하다. 이러한 접근은 청년들이 자신을 긍정적으로 평가하고, 사회적 비교와 어려움 속에서도 이를 극복할 수 있는 내적 힘을 기르는 데 중요한 역할을 할 것이다.

넷째, 사회적 특성은 도시 청년 우울에 중요한 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 특히, 사회적 고립과 대인관계 문제는 우울을 심화시키는 주요 요인으로 분석되었으며, 이는 현대 사회에서 청년들이 경험하는 고립감과 밀접한 관련이 있다. 도시화로 개인주의가 강화되고, 가족 중심의 전통적 지지체계가 약화되면서 청년들은 사회적 고립을 경험하기 쉬워졌으며, 이는 우울증을 촉발하는 중요한 요인으로 작용하고 있다(Noh, 2018). 이와 관련하여, 사회적 자본 이론(Putnam, 2001)은 개인 간 신뢰, 네트워크, 규범과 같은 사회적 관계가 정서적 안정과 행동에 중요한 영향을 미친다고 설명한다. 본 연구에서도 사회적 지지가 우울을 완화하는 보호 요인으로 확인되었으며, 이는 도시 청년들이 사회적 자본을 통해 정신적 안정을 찾을 수 있음을 보여준다.

이에 따라, 도시 청년의 요구와 삶의 방식에 맞는 사회적 네트워크를 구축하기 위한 정책적 개입이 필요하다(Kim, Lee, Kim, & Yoo, 2022). 특히, 디지털 기반 커뮤니티 플랫폼을 통해 청년들이 교류하고 지지받을 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요하다. 예를 들어, 지역사회 내 온라인 커뮤니티를 통해 정보와 자원을 공유하거나, 취미와 관심사를 기반으로 한 소규모 모임을 지원하는 플랫폼을 개발해 지속적인 사회적 연결망을 구축할 수 있다. 이러한 정책은 청년들이 사회적 고립에서 벗어나, 보다 안정적이고 적극적인 방식으로 정신적 안정을 찾는 데 실질적인 도움을 줄 것이다.

다섯째, 환경적 특성에서 외부 스트레스와 주거 환경은 도시 청년 우울의 주요 요인으로 나타났다. 학업 스트레스와 진로 스트레스는 청년 우울을 심화시키는 주요 요인으로 분석되었으며, 이는 도시화와 산업화로 인해 청년들이 직면하는 경쟁 압력이 크다는 점을 반영한다(Byun, 2015). 이러한 결과는 스트레스-취약성 모델(Zubin & Spring, 1977)과도 연관되며, 외부 스트레스 요인이 클수록 우울 위험이 높아짐을 시사한다.

주거빈곤도 중요한 환경적 요인으로 확인되었으며, 이는 경제적 자립이 어려운 현실을 반영한다(Kim et al., 2022). 주거빈곤은 물리적 환경의 열악함뿐 아니라 정신적 스트레스를 가중시키는 주요 요인으로 작용하며(Kim & Yoo, 2021), 이는 Maslow (1943)의 욕구 이론에서 제시한 안전 욕구와도 연결된다. 주거 환경이 불안정한 경우, 심리적 안정이 어렵고 이는 우울증 위험을 높이는 결과로 이어질 수 있다.

이러한 환경적 요인에 대응하기 위해 정책적 개입이 필수적이다. 학업과 진로 스트레스를 줄이기 위한 교육 시스템 개혁, 공공 주택 제공, 주거비 지원 정책 등이 필요하다. 이러한 정책적 지원은 청년들의 삶의 질을 향상시키고 우울증 예방에 크게 기여할 것이다.

한편, 경제적 조건을 환경적 특성으로 분류하였으나, 이를 사회적 특성으로 해석할 수도 있다는 점은 간과할 수 없다. 따라서, 청년 우울 문제의 복잡한 양상을 깊이 이해하기 위해 통합적이고 다차원적인 접근이 필요하다는 점을 제언한다.

본 연구는 한국 도시 청년 우울에 관한 실증 연구들을 주제범위 문헌고찰 방법으로 체계적으로 분석하였으나, 다음과 같은 한계점을 지닌다. 첫째, 본 연구는 동료 리뷰를 거쳐 학술지에 게재된 문헌만을 분석 대상으로 선정하였다. 이에 따라 보고서, 학위논문, 비공식 발표 자료 등 중요한 정보를 담고 있을 수 있는 연구들이 제외되었을 가능성이 있다.

둘째, 검색어, 검색 기준, 데이터베이스의 제한으로 일부 관련 문헌이 누락되었을 가능성이 있다. 특히, 국내 데이터베이스와 특정 검색어에 의존함으로써 국내 상황을 설명하는 국제 저널의 양질의 문헌이 포함되지 않았을 수 있다.

셋째, 본 연구는 청년 우울의 복잡성과 다면성을 충분히 반영할 수 있는 이론적 틀을 적용하지 못했다. 보다 포괄적이고 심층적인 이론적 접근이 필요하다.

넷째, 본 연구는 코로나19 팬데믹 시기의 문헌을 중심으로 고찰하였다. 이에 따라 연구 결과에 팬데믹 시기의 영향이 내재되어 있을 가능성이 있으며, 연구 결과를 해석할 때 주의가 요구된다. 향후 연구에서는 코로나19 이전과 이후를 모두 포함한 장기적 관점에서 청년 우울을 분석할 필요가 있다.

다섯째, 본 연구는 고찰대상 문헌에서 보고된 결과들을 주로 p-value <.05를 기준으로 통계적 유의성을 판단하여 우울의 영향 요인을 확인하였다. 그러나 통계적 유의성만으로는 효과 크기나 실제적 중요성을 충분히 설명하기 어렵다. 효과 크기와 신뢰구간을 함께 제시하는 것이 권장되지만, 본 연구의 방법론적 특성상 이러한 정보를 포함하지 못하였다. 따라서 연구 결과를 해석할 때, 통계적 유의성에만 집중하지 말고 요인의 실제적 중요성과 맥락적 의미를 함께 고려해야 한다.

이와 같은 한계점에도 불구하고, 본 연구는 2020년부터 2023년까지 도시 청년 우울에 관한 연구 동향을 체계적으로 고찰하고, 청년 우울의 위험 요인과 보호 요인, 우울 측정 도구의 사용 현황을 분석하여 향후 연구와 정책 수립에 중요한 시사점을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

향후 청년 우울을 다루는 문헌고찰 연구에서는 보다 광범위한 문헌을 포함하고, 청년 우울의 다차원적 요인을 반영한 이론적 틀을 활용하는 방법론적 개선이 필요하다. 또한, 체계적 문헌고찰 및 메타합성을 통해 개별 연구 결과를 통합함으로써 청년 우울에 대한 심층적이고 종합적인 이해를 제공할 필요가 있다. 이를 통해 청년 우울의 복잡성과 다양성을 반영한 근거 기반 연구와 정책 수립이 가능해질 것이다. 나아가, 한국 청년의 정신건강을 심층적으로 이해하고 실효성 있는 정책을 수립하는 데 기여할 수 있을 것이다.

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[Figure 1]

[Figure 1]
PRISMA-ScR flowchart of study selection

<Table 1>

General characteristics of the reviewed literature

First author (Year) Region Study population Study design Sampling Sample
size
Data
collection
Analysis
Notes. NR: Region not specified or conducted through online surveysMetropolitan: Seoul, Gyeonggi, and Incheon areasRegression Analysis: Hierarchical regression analysis, multiple regression analysis, process macroSEM: Structural Equation Modeling
[1] Kwon, M.-H. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 107 Primary Regression
[2] Kim, N. H. (2020) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 298 Primary Regression
[3] Kim, Y.-H. et al. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 264 Primary SEM
[4] Kim, Y. H. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 318 Primary Regression
[5] Kim, E.-Y. et al. (2020) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 190 Primary Regression
[6] Kim, E. Y. et al. (2020) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 283 Primary Regression
[7] Na, Y.-J. et al. (2020) NR University students Cross-sectional Convenience 326 Primary SEM
[8] Byun, H.-S. et al. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 209 Primary Regression
[9] Yu, A. et al. (2020) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 330 Primary Regression
[10] Yun, H. W. et al. (2020) NR University students Cross-sectional Convenience 427 Primary Regression
[11] Lee, D. M. et al. (2020) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 312 Primary SEM
[12] Lee, Y. J. et al. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 256 Primary Regression
[13] Jeong, S.-R. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 309 Primary SEM
[14] Jung, E. S. et al. (2020) NR University students Cross-sectional Convenience 436 Primary Regression
[15] Jin, J. et al. (2020) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 390 Primary SEM
[16] Choi, S.-K. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 311 Primary Regression
[17] Choi, J. et al. (2020) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 283 Primary Regression
[18] Ha, R. et al. (2020) NR Young adults Longitudinal Stratified 831 Secondary Panel
[19] Hong, J. et al. (2020) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 145 Primary Regression
[20] Kang, B. et al. (2021) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 314 Primary Regression
[21] Kim, D. H. et al. (2021) NR Graduate students Cross-sectional Convenience 150 Primary Regression
[22] Kim, M.-H. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 95 Primary Regression
[23] Kim, Y. et al. (2021) NR University students Cross-sectional Convenience 414 Primary SEM
[24] Kim, E.-S. (2021) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 280 Primary Regression
[25] Kim, E. Y. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 201 Primary SEM
[26] Kim, J. (2021) NR Young adults Cross-sectional Stratified 3,018 Secondary SEM
[27] Kim, H. J. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 225 Primary Regression
[28] Min, K. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 300 Primary Regression
[29] Moon, H. et al. (2021) Metropolitan University students Longitudinal Convenience 117 Primary Time series
[30] Park, D.-J. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 267 Primary Regression
[31] Park, S.-Y. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 560 Primary SEM
[32] Park, E. H. et al. (2021) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 360 Primary SEM
[33] Park, J.-H. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 340 Primary Regression
[34] Song, Y. J. et al. (2021) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 362 Primary SEM
[35] Shin, N. et al. (2021) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 360 Primary Regression
[36] Shin, D. G. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 282 Primary Regression
[37] Lee, I.-J. (2021) Metropolitan Young adults Cross-sectional Convenience 416 Primary Regression
[38] Jung, Y. J. et al. (2021) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 387 Primary SEM
[39] Cho, M. H. (2021) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 329 Primary Regression
[40] Cho, S.-Y. et al. (2021) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 285 Primary Regression
[41] Chon, J. et al. (2021) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 376 Primary Regression
[42] Cheon, H. et al. (2021) NR University students Cross-sectional Convenience 584 Primary Regression
[43] Choi, A. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 346 Primary SEM
[44] Choi, C. (2021) NR University students Cross-sectional Convenience 300 Primary Regression
[45] Choi, H. et al. (2021) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 191 Primary Regression
[46] Han, S.-A. et al. (2021) NR University students Cross-sectional Convenience 139 Primary Regression
[47] Kang, M. et al. (2022) Metropolitan, Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 341 Primary Regression
[48] Go, H. N. (2022) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 292 Primary Regression
[49] Gu, M. et al. (2022) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 403 Primary Regression
[50] Kim, K. (2022) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 330 Primary Regression
[51] Kim, K. et al. (2022) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 319 Primary SEM
[52] Kim, N. et al. (2022) NR Job seeker Cross-sectional Convenience 368 Primary Regression
[53] Kim, J.-I. (2022) NR University students Cross-sectional Convenience 216 Primary Regression
[54] Kim, T. et al. (2022) NR University students Cross-sectional Convenience 298 Primary Regression
[55] Kim, T. (2022) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 261 Primary Regression
[56] Kim, H.-S. (2022) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 493 Primary Regression
[57] Yang, G. et al. (2022) NR Young adults Cross-sectional Convenience 384 Primary SEM
[58] Lee, K.-I. et al. (2022) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 182 Primary Regression
[59] Lee, N. et al. (2022) NR University students Cross-sectional Convenience 396 Primary Regression
[60] Huh, B. Y. et al. (2022) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 368 Primary Regression
[61] Lee, H. (2023) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 88 Primary Regression
[62] Jeon, E .J. et al. (2022) NR Young adults Cross-sectional Convenience 280 Primary Regression
[63] Jeon, H. et al. (2022) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 394 Primary Regression
[64] Jang, C. et al. (2022) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 299 Primary Correlation
[65] Choi, Y.-A. et al. (2022) Metropolitan University students Cross-sectional Convenience 170 Primary Correlation
[66] Kwag, Y.-K. (2023) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 152 Primary Regression
[67] Kim, E.-Y. et al. (2023) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 282 Primary SEM
[68] Kim, J.-I. et al. (2023) NR University students Cross-sectional Convenience 269 Primary Regression
[69] Noh, N. I. (2023) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 210 Primary Regression
[70] Park, G. R. et al. (2023) Metropolitan, Non-metropolitan Young adults Cross-sectional Convenience 358 Primary Clustering
[71] Park, S. et al. (2023) Non-metropolitan University students Cross-sectional Convenience 196 Primary Regression
[72] Bae, J. et al. (2023) NR Young adults Cross-sectional Stratified 1,901 Secondary Regression
[73] Lee, S. J. et al. (2023) NR University students Cross-sectional Convenience 184 Primary Regression
[74] Lee, Y. et al. (2023) NR Employed young adult Longitudinal Stratified 1,783 Secondary Regression
[75] Choi, S.-S. et al. (2023) NR Young adults Cross-sectional Stratified 514 Secondary Regression

<Table 2>

Depression measurement for young adults identified in the reviewed literature

Measurement (Year) Adaptation & translation Items /scale Findings from reviewed literature
Cited references Cronbach’s α
Notes. NR: Not reported in the study
Radloff's CES-D (1977) Chon & Rhee (1992) 20/4 [10], [14], [17], [48] .88∼.94
Cho & Kim (1993) 20/4 [1], [16], [19], [49], [68] .89∼.97
Chon et al. (2001) 20/4 [2], [4], [6], [8], [11-13], [20], [21], [25-27], [32], [35], [36], [38], [40-42], [44-46], [50-56], [58], [59], [61-64], [66], [67], [69], [70], [72], [73] .73∼.95
Lee et al. (2016) 20/5 [7], [22], [28], [47] .91∼.98
Center for Epidemiological Studies Depression Scale Children (CES-DC) Hoe, Lee, & Kim (2017) 11/4 [18], [34], [37], [43], [71], [74], [75] .83∼.94
Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) Park, Choi, Choi, & Hong (2010) 9/4 [3] .88
An, Seo, Lim, Shin, & Kim (2013) 9/4 [24] .85
Kwon (2009) - 17/5 [5] .91
Beck Depression Inventory (1978) Lee & Song (1991) 21/4 [9], [23], [39], [57] .87∼.95
Sung et al. (2008) 21/4 [29] NR
Hospital Anxiety-Depression Scale (1983) Oh, Min, & Park (1999) NR [15] NR
SCL-90-R Kim & Kim (1984) 10/4 [30] .90
Choi (1992) NR/7 [33] .93
Children’s Depression Scale (1985) Jeon (1993) 25/5 [31], [60] .91∼.97
The Korean Dysfunctional Depression Scale - 20/5 [65] .81

<Table 3>

Key factors influencing depression among urban young adults

Characteristics Factors Findings from reviewed literature
Risk factors Protective factors
Notes. Statistically significant (p<.05)
Personal Personality Anxious attachment [6], [57]
Harm avoidance temperament [49]
Self-absorption [6]
Ambivalence of emotional expression [20], [49]
Covert narcissism [4], [51]
Upward social comparison [71]
Rejection sensitivity [32]
Grit [36]
Emotional intelligence [9]
Distress tolerance [23], [57]
Self-esteem [16], [30], [48], [55], [68]
Ego-resilience [45]
Past experience Bullying experience [50]
Emotional trauma [24]
Loss experience [35]
Parentification experience [46]
Mindset Rumination [2], [7], [10], [40]
Self-pity [60]
Self-coldness [24]
Self-discouragement [63]
Internalized shame [23]
Self-criticism [2]
Self-objectification [5], [51]
Self-focused attention [10], [38]
Self-discrepancy [41]
Socially prescribed perfectionism [2], [17], [20], [41], [44]
Anger suppression [8]
Anger expression [8]
Self-compassion [15], [24], [52]
Self-encouragement [59], [63]
Mindfulness [4], [44], [51], [61]
Emotional clarity [46]
Subjective well-being [75]
Meaning of life [50]
Self-efficacy [21], [39], [53], [65], [68]
Lifestyle habits Social media addiction [26], [64], [71]
Smartphone addiction [48]
Nicotine dependence [27]
Poor sleep quality [1], [27], [56]
Fatigue [58]
Personal Lifestyle habits Physical activity level [65]
Sleep duration [22]
Health problems Symptoms of bulimia nervosa [29]
Attention Deficit Hyperactivity Disorder tendency [25]
Neuroticism [34]
Social Interpersonal relationships Social isolation [60], [64], [67], [75]
Interpersonal conflicts [3], [13], [25], [34]
Social support Social support (digital) [3]
Social support (in-person) [3], [33], [39], [68]
Low level of social networks [19]
Family cohesion [55], [60]
Environmental External stress Career and employment stress [36], [53], [61]
Academic stress [45], [69], [71]
Maladjustment in college life [1], [21], [36], [46], [53], [56]
COVID-19 stress [62]
Economic conditions Level of economic burden [21]
Overburdened debt [18]
Perceived income inequality [26]
Parents’ net worth [18]
Living environment Housing poverty [72]