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Effect of Social Engagement on Self-rated Health Trajectory among Korean Older Adults
보건사회연구 , Vol.33, No.4, pp.105-123
Abstract
초록
노인인구의 증가와 더불어 늘어난 노년기에 어떻게 대응할 것인가에 대한 사회적 관심이 증가함에 따라 활동적 노년, 그리고 성공적 노화와 같은 담론을 중심으로 노년기 활발한 사회참여가 건강에 미치는 긍정적 효과가 주목되어 왔다. 그러나 사회참여와 건강은 상호간에 서로 영향을 미칠 수 있는 원인이자 결과 요인이 될 수 있다. 본 연구는 다양한 형태의 사회참여와 주관적 건강과의 인과관계를 밝히기 위해 2006, 2008, 2010의 고령화 연구 패널조사를 이용, 60세 이상인 참여자를 대상으로 잠재성장모형 분석을 실시하였다. 그 결과 첫째, 사회참여와 주관적 건강의 초기값과의 상관은 사회참여의 종류에 따라 달라짐을 확인하였다. 둘째, 주요 사회인구학적 특성의 영향을 통제한 경우, 직업참여를 제외한 다른 종류의 사회참여가 6년간의 주관적 건강의 변화에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 이는 비록 짧은 기간의 변화이긴 하나, 노인의 다양한 종류의 사회참여가 주관적 건강의 향상과 유의한 관련이 없었음을 보여준다. 따라서 사회참여가 노인의 주관적건강의 향상에 미치는 긍정적 효과를 선 가정하기 보다는, 노인이 처한 다양한 사회경제적 맥락과, 사회참여의 다양성을 고려한 사회참여 관련 정책을 고려할 필요성을 제안한다.;Social engagement has been known to be associated with better health outcomes. However, previous research has examined the association using cross-sectional data; thus the causal relationship is unclear. The objective of this study was to examine whether social engagement predicted change in self-rated health using a nationally representative sample of Korean older adults. Using three waves of the Korea Longitudinal Study of Aging, growth curve modeling was performed to examine change of self-rated health over time among 4,250 older adults age 60 and older. Older adults reported significant decrease of self-rated health within 6 years. The study found a strong correlation between health and social engagement, but social engagement did not predict change in self-rated health. Results suggest good health status is important for social engagement but social engagement is not necessarily a leading factor to maintain better health outcomes.
A Case Study: Malaria Modeling Based on Climate Variables in Korea
보건사회연구 , Vol.33, No.4, pp.547-569
Abstract
초록
말라리아는 기후에 크게 영향을 받는 법정전염병 3군으로서 1993년 휴전선에서 재발생한 이후에 매년 환자가 발생하고 있다. 본 연구의 목적은 말라리아 발생에 있어서 기후 인자에 따른 말라리아의 발생자수 예측 모형을 구축하는데 있다. 이를 위하여 2001년부터 2011년까지의 국내의 월별 말라리아 발생사례와 평균 기온, 습도, 강우량 등의 기후인자를 수집하였다. 수집된 자료에 대하여 스펙트럼 분석을 통하여 시간지연 효과를 고찰하고, 자료 간 다중공선성을 고려한 주성분 회귀분석을 통하여 회귀모형을 구축하였다. 2009년부터 2011년 사이의 말라리아 감염병 발생자료를 통하여 검증한 결과, 구축된 회귀 모형이 말라리아 발생자료에 대한 설명력이 있는 것으로 나타났다.;Malaria is influenced by climate variable and is the third grade infectious disease of Korea Government which has been slowly increasing patient in every year since its reocurrence in the Military Demarcation Line in Korea in 1993. This study is focused on the influence analysis with climate variable and malaria occurrence and construct the model for malaria prediction based on climate factor. To do so, data of monthly malaria infection,mean temperature, relative humidity and total precipitation will be collected. To observe time lag effect, auto and cross spectral density analysis will be applied. To consider multicollinearity of each climate variable, model of malaria infection will be structed based on principal components regression method. Result shows that model explains and verifies malaria"s infectivity using infection data from 2009 to 2011.