기후변화에 대한 관심이 고조되고 있고 기후변화에 대응한 적응정책의 수립은 각 분야가 당면한 주요과제이다. 식중독 및 수인성 전염병의 경우 미생물 유기체와 독성이 있는 식품의 섭취 및 오염된 식수원에 의해 감염될 위험이 있으며 이러한 질병매개체의 활동은 기상 및 기후변화에 영향을 받는다. 본 연구의 목적은 기후변화와 식중독 발생과의 관계를 조명하고 미래 기후변화 시나리오에 입각하여 식중독 발생 예측을 수행하는 것이다. 본 연구의 예측모형은 기온상승, 상대습도변화에 따른 주간 식중독 발생 건수 및 환자 수의 변화에 주목하여 분석을 수행하였다. 분석은 임의효과 Poisson 시계열 분석과 식중독 발생의 계절성과 기온 및 상대습도의 시간지연효과를 고려한 분석 분배시차모형(Distributed Lag Model) 두 가지를 사용하였다. 식중독 발생 감시자료는 우리나라 16개 광역단위별 주간 식중독 발생보고 자료 중 2003년 이후 자료를 이용하였고 기상자료는 기상대와 관측소 관측 지점의 기온과 상대습도 값을 사용하였다. 분석결과 상대위험률(Relative Risk Rate, IRR)은 단위기온 상승 당 5.27%(시간지연효과 포함) ~ 5.99%의 식중독 발생 건수가 증가하는 것으로 예측되었다. 상대습도 계수는 음의 값을 보이나 통계학적으로 유의하지 않아 발생 건수에 영향을 미치지 못하는 것으로 보인다. 주간 환자 수의 경우 기온이 평균 1도 상승하면 6.18%(시간지연효과 포함) ~ 7.01%의 환자수가 증가하는 것으로 예측되었다. 주간최고 상대습도는 주간 발생 건수의 경우와 달리 식중독 발생 환자 수에 통계적으로 유의한 영향을 미쳐 상대습도가 1% 증가할수록 환자수는 1.7% 감소하는 것으로 예측되었다. 기준연도인 2003년과 비교하여 식중독 발생 건수는 연도별에 따라 높고 낮음의 차이가 있고 분석방법에 따라서도 약간의 차이를 보여 일정한 경향을 보이지 않았다. 식중독 발생에 대한 기온 효과는 지구 온난화에 따른 일반적 경향과 예측 불가능한 기후변화를 동시에 고려하여 판단하여야 한다. 이 같은 현상을 반영할 경우 식중독 발생은 경시적 변화에 따른 발생증가보다 훨씬 큰 폭으로 나타날 수 있다. 본 연구의 결과 수입식품에 대한 안전관리, 식중독에 대한 예방법과 교육 홍보활동의 강화, 공공부문 관련자, 식품생산자, 식품소비자간 의사소통 개선 등 잠재적 식품 위해 발생 분야와 요인을 분석하여 효과적인 대응전략을 마련하며 향후 식중독 증가 등 식품안전사고에 의한 사회 경제적 피해를 최소화할 필요가 있다.;There is enormous public interest in measuring the impacts of climate change. Food borne diseases may be one of the most significant contemporary public health problems. The purpose of this study was to estimate the prevalence of food borne diseases due to the climate change and to predict their future impact. The analytical approach used generalized linear Poisson regression models adapted for timeseries data. To account for seasonal patterns of food-borne disease not directly due to weather factors, Fourier terms with annual periodicity were introduced into the model. To allow autocorrelation due to biological process of pathogen development and host reaction and the longterm trend, we considered time lags and year variable. The data we used was a panel data for the years between 2003 and 2007. The food-borne disease patients increased 5.27~5.99%(relative risk rate) per a Celsius degree. Moreover, the weekly food-borne disease patients increased 6.18~7.01%(relative risk rate) per a Celsius degree. In the case of the weekly patients, the relative humidity was significant, so the weekly patient decreased 1.7% when the relative humidity increased 1%. Compared to reference year, 2003, there was no a certain trend in the food borne disease patients due to differences as per year and analysis methods. Climate change will not result in a uniform warming over the globe. With the oceanic and atmospheric circulations, large scale change will adjust smaller scale weather features including the frequency of extreme events, and in turn the prevalence of food-borne diseases. Disease surveillance, proper case management, environmental monitoring and international communication systems were the keys for curbing the spread of contamination and the outbreak of food-borne diseases.
본 연구의 목적은 보수적인 시각에서 2020년까지의 적정 치과의사 인력 수급을 추계하는 것이다. 치과의사 인력을 추계하기 위해서 미국의 BHPr(Bureau of Health Professional model) 방법을 사용하였다. 인력추계에 사용된 자료는 모두 이차자료로서 이중 일부는 전수조사 자료이며 일부는 설문조사를 통해 수집된 것이다. 국민건강보험공단과 보건복지부 공식 통계와 통계청 인구추계 및 사망자료, 교육부 대학정원 및 치과의사 합격률, 해외이주 치과의사 수에 대한 대한치과의사협회 내부 자료 등은 전수자료이며 연령대별, 성별 치과의료이용량, 연간 진료시간 등은 샘플 조사자료이다. 미국의 BHPr 방법은 기준연도(2002년)의 의료수요(의료이용량)를 기준으로 치과의사 인력 수요를 산정하고 목표연도 활동치과의사수와 비교하여 치과의사 인력의 과불급을 비교하는 것으로 일반적인 접근방법과 함께 치과의료서비스의 특수한 상황과 활용가능자료의 수준을 고려하여 적용하였다. 치과의사 공급현황을 파악하기 위하여 치과의사 취업률을 85.9%, 은퇴연령을 65세, 1970년 초반까지 진행된 치과의사 집단 이주를 고려한 해외이주자 현황 등을 반영하였다. 치과의료수요는 2002년 환자조사자료를 기반으로 치과의료 이용형태가 특별히 변하지 않을 것으로 고정하였고 치과의사의 연간 노동시간은 1906시간, 비진료부문 치과의사 비율은 평균 9% 정도인 것으로 추정하여 치과의사 인력 수요정도를 추계하였다. 2005년을 기준으로 시간이 흐를수록 면허인력이나 가용치과의사 수의 증가에 비해 활동치과의사 수의 증가율이 상대적으로 높았다. 2020년 활동치과의사 수는 2005년에 비해 44% 상승한 24,856명으로 추계되었으나 면허인력은 50% 정도 상승한 33,795명으로 추계되었다. 수요추계에 따르면 2010년도를 기점으로 치과의사 공급과 수요가 거의 일치하게 되고, 2020년이 되면 치과의사의 과잉공급이 큰 문제가 될 것으로 예측되었다. 본 추계의 결과 2020년의 치과의사 공급 과잉에 대비하기 위하여 향후 5년 이내에 치과대학 입학생을 줄이는 등 적극적인 치과의사 공급 조절 정책이 필요할 것으로 보인다.;The aim of study is to forecast dentist workforce by 2020 using the Bureau of Health Professional model (BHPr) in the conservative perspective. The use of this models helps to ensure some consistency with prior work and facilitates comparisons of the new forecasts with prior forecasts. The future dentist manpower balance was appraised by comparing the working dentist supply with demand (need) based on dental utilization pattern of reference year, 2002. Future dentist supply was forecasted by assessing the number of new entrants, dentist activity rate (85.9%), retire age (65 years old), dentist emigrant, and death based on rational inference of dental professional community. In order to calculate dentist needs, the pattern of dental utilization by patients was assumed as same as the results of 2002 Patients Survey. Annul working hour of a full time equivalent dentist was 1906 and non-practising dentist rate was 9%. For dentist supply, the increasing rate of practicing dentists was higher than that of registered dentists and maximum available dentists. The number of practicing dentists in 2020 was forecasted as 24,856, which was increased by 44% compared with 2005 and the number of registered dentists was 33795, which was as high as 50%. Dentists shortage would disappeared by 2010 and after that, the supply would exceed demand and needs, and oversupply of dentists would be hugh in 2020. The results of analysis indicated that dentist supply policy immediately needed to be revised within near 5 year to prevent the future overcrowding of dental professionals.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.
This study aims to develop a severity-adjusted length of stay predictive model according to comorbidity index by using machine learning and propose a algorithm of severity-adjusted length of stay (LOS) predictive model. The dataset was taken from Korea Centers for Disease Control and Prevention database of the hospital discharge survey from 2006 to 2015 and the severity-adjusted length of stay predictive model was developed for the nervous system patients to need a urgent management for length of stay. when it comes to the severity-adjusted length of stay predictive model about nervous system discharging patients, three tools were used for the severity-adjustment of comorbidity: the CCI, the ECI, and the CCS. The models using Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Regression, Neural Network as a Machine learning analysis methods were developed and then evaluate. As a result, Severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and Neural Network method has the highest R-square and has the most excellent prediction capability. In conclusion, there is a need to develop a severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and make use of severity-adjusted predictive model to has high prediction capability by using various machine-learning analytics.
본 연구는 머신러닝을 이용하여 동반상병 보정 방법에 따른 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 평가하여 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발의 알고리즘을 제시하기 위해 수행되었다. 본 연구를 위해 2006년부터 2015년까지 10년간의 질병관리본부 퇴원손상심층조사 자료를 수집하였으며, 재원일수 관리가 시급한 신경계통의 질환을 대상으로 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하였다. 신경계통의 질환 퇴원환자의 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 동반상병 보정 방법은 CCI, ECI, CCS 진단군 분류 기준 등 3가지, 머신러닝 분석기법으로는 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 백터 회귀분석, 신경망 등 5가지를 적용하여 모형을 개발하고 개발된 모형을 평가하였다. 모형 평가 결과 CCS 진단군 분류 기준 동반상병 보정 방법 및 신경망을 이용하여 개발한 중증도 보정 예측 모형의 모형 설명력(R-square)이 가장 높았으며, 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 CCS 진단군 분류 변수를 이용한 동반상병 보정 방법을 이용하여 중증도 보정 예측 모형을 개발하는 것이 필요하며, 머신러닝의 다양한 분석 기법 등을 이용하여 예측력 높은 중증도 보정 예측 모형을 개발하여 재원일수 변이요인 파악 등 재원일수 관리를 위해 활용하는 것이 필요하다.
This study analyzed an online survey of 531 smokers aged 14-62 to examine the following: (1) their perceptions of low-tar cigarettes; (2) their choices of cigarettes among six popular low-tar and flavored cigarette brands in terms of perceptions and preferences; and (3) cigarette package elements that predicted their choices. Differences among these examinations were also compared across three age groups: adolescents (age 14-19), young adults (20-24), and adults (25+). Results are as follows. First, smokers across all three age groups perceived low-tar cigarettes to be smoother and milder. These perceptions were particularly high among the adult age group, whereas the perception that low-tar cigarettes are less harmful than regular cigarettes was highest among adolescents. Second, regardless of age group, the highest number of respondents selected the “ESSE Su (1mg)” brand as smoothest and least harmful. In addition, the highest number of respondents chose “Marlboro Ice Blast One (1mg)” as the brand that they want to smoke the most. A series of hierarchical logistic regression analyses showed the following: the significant predictor for choosing Esse Su as the mildest/smoothest and least harmful cigarette was package design (image); the significant predictors of choosing The One White (0.1mg) as the least harmful cigarette were tar amount descriptor and package color; and the significant predictor for choosing Marlboro as the cigarette that most respondents wanted to smoke was package color.
본 연구는 14~62세 흡연자 531명을 대상으로 실시한 온라인 설문 연구를 통해 저타르 담배에 대한 인식, 현재 시판되는 6가지의 저타르 및 가향 담배의 포장 이미지에 대한 위험 인식 및 선호도, 저타르 및 가향 담배 선택을 예측하는 담뱃갑 포장 요인을 살펴 보았다. 또한 연구문제 별로 청소년, 젊은 성인, 25세 이상의 성인 흡연자간의 차이를 비교하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 모든 연령대의 흡연자들은 저타르 담배가 더 순하고 더 부드럽다고 인식하고 있었다. 특히 이러한 인식은 25세 이상 성인 흡연자 사이에서 더 높게 나타난 반면, “몸에 덜 해롭다”는 인식은 청소년 흡연자 집단에서 더 높게 나타났다. 둘째, 연령대에 관계 없이 흡연자들은 가장 순하고 부드러운 담배 제품과 가장 덜 해로울 것 같은 담배 제품으로 타르 양이 가장 적은 더 원 화이트(0.1mg)가 아닌 에쎄 수(1mg)를 가장 많이 선택했고, 가장 피우고 싶은 담배 제품으로 말보로 아이스 블라스트 원(1mg)을 가장 많이 선택하였다. 셋째, 로지스틱 회귀분석 결과 에쎄 수의 선택을 예측한 주요 요인은 담뱃갑 디자인(이미지)인 반면, 더 원 화이트의 선택을 예측한 주요 요인은 담뱃갑 색깔과 타르양이었다. 또한 가장 피우고 싶은 담배로 말보로를 선택하는데 있어 통계적으로 유의미한 예측 요인은 담뱃갑 색깔이었다.
본 연구의 목적은 연령집단에 따른 허약의 예측요인을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 위해 2014년 노인실태조사를 사용하여 총 4,123명을 분석의 대상으로 설정하였다. 허약을 예측하는데 있어 연령의 중요성을 고려하여, 본 연구는 대상자를 75세 이상 85세 미만의 중 고령노인집단(n=3,373명)과 85세 이상의 초 고령노인집단(n=750명)으로 분류하여 연구모형을 검증하였다. 중 고령노인집단에서 전 허약노인과 허약노인은 각각 1453명(약 43%), 1,268명(약 37%)으로 나타났으며, 초 고령노인 집단에서 전 허약과 허약노인은 304명(약 40%), 396명(약 52%)으로 나타났다. 회귀분석의 결과 건강단계에서 허약 전 단계로 진입하는 예측요인은 중 고령노인집단에서는 여성, 낮은 교육수준, 많은 만성질환, 낙상 유경험자, 높은 우울, 낮은 인지기능이 허약 전 단계를 예측하는 유의한 변인으로 밝혀졌으며 초 고령노인집단은 여성, 높은 우울, 낮은 사회활동이 유의한 예측요인으로 밝혀졌다. 허약 전 단계에서 허약 단계로의 진입을 예측하는 요인으로는 중 고령노인집단은 여성, 높은 연령, 미취업, 많은 만성질환, 낙상 유경험자, 높은 우울, 낮은 인지기능이 유의한 변인이었으며, 초 고령노인 집단은 높은 연령, 많은 만성질환, 높은 우울, 낮은 인지기능이 유의한 예측요인으로 밝혀졌다. 본 연구는 연령의 세분화와 다각적인 요인의 접근으로 허약의 예측요인을 밝히고자 하였다. 연구를 통해 밝혀진 예측요인은 추후 허약에 대한 다각적 연구의 기초자료로서 활용되리라 기대한다.;This study aims to investigate the predictors of frailty in different age groups. To address this purpose, this study used the 2014 Survey of the Living Conditions of the Elderly (SLCE). In the research model, 4,123 older adults aged 75 and older were included from the SLCE. All participants were subdivided into two age groups based on their age; the young old group (75-85) and the old-old group (85+). The young old group consisted of 1,453 (43%) pre-frail older adults and 1,268 (37%) frail older adults; the old-old group consisted of 304 (40%) pre-frail older adults and 396 (52%) frail older adults. Our regression analysis showed that in the young-old, being female, lower levels of education, having more chronic diseases, having fall experience, higher depression, lower cognitive functioning significantly predicted transition to pre-frailty from non-frail status. In the old-old, being female, higher depression, lower level of social activity were significant predictors. On the other hand, predictors of transition to frailty from pre-frail status in the young-old were being female, higher age, being unemployed, having more chronic diseases, having fall experience, higher depression, lower cognitive functioning. In the old-old, predictors of transition to frailty from pre-frail status were only higher age, having more chronic disease, higher depression, and lower cognitive functioning. The research findings can be used as a reference point in the making of strategies for preventing frailty.
본 연구는 한국복지패널 1~9차년도 가구 및 아동부가조사 자료를 사용하여 학년 증가에 따른 사교육 이용의 종단적 변화를 살펴보고 이에 영향을 미치는 예측요인을 아동, 부모, 가구의 특성으로 나누어 분석하였다. 1차년도 기준으로 초등학교 4, 5, 6학년생 758명이 이용하는 사교육 수와 그 비용이 학년이 증가하면서 어떻게 변화하는지 잠재성장모형을 통해 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 아동이 고학년이 되고 상위학교에 진학하면서 이용하는 사교육 수는 유의하게 감소하는 반면, 실질 사교육비의 증가량은 유의하게 나타나지 않았다. 변화하는 정도는 개인마다 유의하게 다른 것으로 나타났다. 둘째, 아동 특성 중 사교육 수와 비용에 영향을 미치는 변인은 출생순위, 학업 성적, 문제행동중 주의집중문제와 비행, 공격성이었다. 셋째, 부모 특성에서는 아버지의 학력이 사교육비용의 초기값을 정적으로 예측하였으나 변화율에는 영향을 미치지 않았다. 부모의 교육참여는 고등학생 시점일 때 사교육 이용의 변화에 종단적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 가구 특성으로는 아동가구원 수, 소득, 거주 지역이 모두 아동의 사교육이용 궤적에 영향을 미치는 것으로 나타났다.;The purpose of this study was to identify the effects of child, parental and household characteristics on the trajectories of extra-curricular education use in Korean students using Latent Growth Modeling. A sample of 758 elementary school students and data from the Korea Welfare Panel Study (KOWEPS) 2006-2014 were used for this analysis. First, the data showed a significant decline in the number of extra-curricular education use among students over time. The change rate of the expenses in extra-curricular education was not significant. There were individual differences in trajectories of extra-curricular education use during 9 years. Second, child characteristics affecting extra-curricular education use were birth order, academic achievement, attention problem, delinquency, and aggression. Third, father’s education level was a positive predictor of the use of extra-curricular education at the initial level. Parental participation was related with the rate of change in the use of extra-curricular education. Fourth, all household characteristics (the number of siblings, income, and residential districts) have significant influences on the trajectories of extra-curricular education use.
본 연구의 목적은 첫째, 성학대 피해 아동을 대상으로 피해에 대한 알리는 발고 행위를 피해 후 즉각적으로 한 집단과 보름 이상 지연되어 발고한 집단의 인구학적 특성과 성학대 특성, 환경적 요인에서 어떤 차이가 있는지 확인하고, 발고지연 여부에 대해 어떤 요인이 유의미한 예측인인지 탐색하는 것이다. 두 번째 목적은 발고지연 여부에 따라 심리적 부적응의 정도에서 차이가 있는지 평가하고, 그러한 차이가 발고지연과 관련된 연령과 성학대 특성, 환경적 요인을 공변량으로 통제한 후에도 여전히 유의한지 확인하는 것이었다. 만 6-13세 성학대 피해 아동 410명을 대상으로 인구학적 특성, 성학대 특성, 환경적 특성을 조사하였으며, 더불어 행동문제를 평가하였다. 연구 결과, 즉각발고 집단과 발고지연 집단간에는 연령, 가족 가해자, 폭력동반여부, 가족형태, 월수입 등에서 유의한 차이가 있었다. 로지스틱 회귀분석 결과 두 집단을 구분하는 유의한 예측인은 연령, 가족가해자, 폭력동반여부와 가족형태였다. 그리고 발고지연 집단이 즉각발고 집단에 비해 내재화, 외현화, 총행동 문제에서 모두 높은 수준을 보였으나 연령과 성학대 특성, 환경적 요인을 통제한 후에는 외현화와 총행동문제만이 유의한 차이를 보였다. 연구결과의 시사점과 제한점을 논의하였다.;The present study examined the predictors that could differentiate children who immediately disclose from children whose disclosure was delayed in a sample of sexually abused children. In addition, the study investigated whether differences in behavioral problems existed between the two groups. With 410 sexually abused children (age 6-13), we assessed demographic characteristics (gender, age), abuse characteristics (type of abuse, duration of abuse, relationship with the perpetrator), environmental characteristics (family structure, family income), and behavior problems. Logistical regression analyses revealed that age, relationship with the perpetrator, type of abuse, and family structure were significant predictors of delayed disclosure. In addition, children in the delayed disclosure group manifested higher externalizing behavior and total problem behaviors when demographic variables, sexual abuse characteristics, and environmental factor were considered together. Implications and limitations of the study were discussed.
A low staffing ratio and poor shift work environment not only increase the turnover intention by increasing job stress in Korean nurses but also threaten patient safety by lowering the quality of nursing services. In this study, a predictable pattern shift schedule model was developed by reviewing previous researches, an analysis of nurses` shift schedules, and group discussions with nurses as well as experts in the field of nursing and related labor issues. Validity and feasibility of the model was evaluated using the Delphi survey technique with 16 panels from August 25 to October 8, 2021. Results indicated that the developed pattern shift schedule can be applicable to different hospital types and patients’ severity of symptoms. The content validity index (CVI) of the model ranged from 0.88-1.00 except for the item “equal number of night shift work” (CVI=0.69). Thus, appropriate staffing ratio level is a prerequisite for decent work and decent leaves.
우리나라 간호사의 낮은 인력 배치 수준과 열악한 교대근무 환경은 업무부담 및 직무스트레스를 높여 이직의도를 높일 뿐만 아니라 간호서비스의 질을 저하시켜 환자안전을 위협하고 있다. 본 연구는 임상간호사의 교대제 관련 선행연구, 근무일정표 분석, 간호사-전문가 그룹토론 및 패널 조사를 통하여 현장에서 적용 가능한 교대제 개선 모델을 개발하고 모델의 타당도를 평가하였다. 본 연구 결과, 교대제 개선을 위해 병원 종별, 환자의 중증도에 따른 상이한 ‘예측 가능한 패턴형 근무제’를 제시하였다. 모델의 타당도를 평가하기 위한 델파이조사는 2021년 8월 25일부터 10월 8일까지 간호사, 전문가 16명을 대상으로 시행하였고 모델에 대한 내용타당도를 조사한 결과 ‘동일야간근무일수’를 제외하고 0.88~1.00의 범위로 모두 타당한 것으로 나타났다. 따라서 임상 간호사 교대제 개선을 위한 모델이 예측 가능성을 갖기 위해서는 적정 인력을 전제로 적정 근무, 적정 휴가가 배치되어야 함을 확인하였다.
This study was conducted to identify the predictive factors of generalized anxiety levels in adolescents using data from 51,850 middle and high school students from the 18th (2022) Korea Youth Risk Behavior Survey (KYRBS) of the Korea Disease Control and Prevention Agency. The data was analyzed by a decision tree model using SPSS 26.0. Our analysis revealed several findings. First, the group with the highest prevalence of general anxiety exhibited the following characteristics: high stress levels, experiences of sadness and despair, negative subjective health perception, inadequate fatigue recovery after sleep, and regular consumption of high- caffeine beverages. Stress emerged as the most significant predictor of anxiety. Third, the experience of sadness and despair was the second most significant variable affecting the prevalence of anxiety in both groups with below-average or high stress. Furthermore, self-rated ‘ill health’ was found to correlate with an increased prevalence of high-level generalized anxiety. This correlation was further analyzed according to subjective health perception and fatigue recovery after sleep, with or without the experience of sadness and despair. In addition, within the group with poor subjective health and insufficient recovery from fatigue after sleep, high- level anxiety was more prevalent among those consuming high-caffeine beverages more than once a week. General anxiety in adolescents can be predicted by a combination of health cognitive, psycho-emotional, and health behavior factors, including stress, experiences of sadness and despair, subjective health perceptions, fatigue recovery from after sleep, and consumption of high-caffeine beverages. Therefore, these five predictors identified by the decision tree model are crucial considerations for managing high-level general anxiety in adolescents.
본 연구는 청소년의 범불안 수준의 예측요인을 인구사회학적 특성, 건강행위적 특성 및 건강인지/심리정서적 특성 측면에서 분석하기 위해, 2022년 질병관리청 제18차 청소년건강행태조사의 중·고등학생 대상 51,850명의 자료를 이용하여 수행되었다. 자료는 SPSS 26.0을 이용하여 의사결정나무모형을 통해 분석되었다. 분석 결과, 첫째, 범불안 수준이 가장 높은 집단은 스트레스가 많고, 슬픔과 절망감 경험이 있으며, 주관적 건강인지가 ‘불건강’하고, 수면 후 피로감 해소가 ‘불충분’하며, 고카페인 음료 섭취를 ‘주 1~6회 혹은 매일’ 하는 순의 분류였다. 둘째, 범불안 수준의 분류에 가장 중요한 영향을 주는 변인은 스트레스였다. 셋째, 스트레스가 보통 이하거나 많은 집단 모두 슬픔과 절망감 경험이 범불안 수준에 영향을 미치는 다음 변인이었다. 다음으로 주관적 건강인지가 ‘불건강’에 속하는 경우 고수준 범불안 집단이 증가하였으며, 다음은 슬픔과 절망감 경험에 따라 주관적 건강인지와 수면 후 피로감 해소로 분류되었다. 마지막으로, 주관적 건강인지가 ‘불건강’에 속하고, 수면 후 피로감 해소가 불충분한 집단에서 고카페인 음료를 일주일에 한 번 이상 섭취하는 경우 고수준 범불안이 증가하였다. 청소년의 범불안 수준은 주관적 건강인지, 스트레스와 슬픔과 절망감 경험과 같은 건강인지/심리정서적 특성 및 수면 후 피로감 해소와 고카페인 음료 섭취와 같은 건강행위적 측면의 요인을 통해 예측되었다. 그러므로 본 연구에서 도출된 의사결정나무모형의 예측요인을 고려한 청소년 불안의 관리 전략이 수립될 필요가 있다.