This study investigates the impact of the COVID-19 pandemic on adolescent obesity in Korea. In particular, we focus on whether there is a heterogeneous effect of COVID-19 on weight status between students living in metropolitan areas and students living in non-metropolitan areas. Using data from the Korea Youth Risk Behavior Survey (KYRBS), we find that students living in non-metropolitan areas are more likely to be overweight or obese than students in the metropolitan area. This impact is particularly evident among female students. To understand the underlying mechanism behind these results, we examine how physical and eating activities differ among female students by metropolitan resident status. We find that female students living in non-metropolitan areas show a higher frequency of eating activities that could negatively affect their weight status. These results suggest that there has been a gap in the health status of adolescents between the metropolitan area and non-metropolitan areas after the COVID-19 pandemic. Thus, the policy implications of this paper should be aimed at mitigating the gap through dietary support policies for adolescents living in non-metropolitan areas.
본 연구는 코로나19 사태가 청소년들의 비만에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 특히 지역을 수도권과 비수도권으로 구분하여 거주지역에 따라 코로나19 사태 이후 과체중 및 비만 발생 확률에 차이가 발생하였는지에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 청소년건강행태조사를 이용하여 분석한 결과 코로나19 사태 이후 수도권에 거주하는 학생들에 비해 비수도권에 거주하는 학생들이 상대적으로 더 높은 과체중 및 비만 발생 확률을 보였고, 이러한 차이는 여학생의 몸무게 증가로 인해 발생한 것으로 나타났다. 이와 같은 결과에 대한 잠재적인 원인을 파악하기 위해 청소년들의 몸무게 증가에 영향을 미칠 수 있는 행위들이 코로나19 사태 이후 어떠한 변화를 보였는지에 대해서 살펴보았다. 분석 결과 음식 섭취 관련 행위에 있어서 비수도권에 거주하는 여학생들이 수도권에 거주하는 여학생들에 비해 몸무게에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 행위를 상대적으로 더 증가시킨 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나19 사태로 인해 수도권과 비수도권 간 청소년들의 건강 상태에 격차가 존재하고 있고 이러한 격차를 완화하기 위해서는 비수도권에 거주하는 청소년들의 음식 섭취 행위와 관련된 지원 정책이 필요함을 시사한다.
This study aims to analyze the relationship between the frequency of meals, protein intake, and falls among elderly individuals. The Seoul Aging Survey (2020) was utilized for this purpose, and a total of 2,382 elderly participants were selected as the final research subjects. A binary logistic regression analysis was conducted to examine the predictive factors influencing falls and the relationship between them. Falls were found to occur differently based on gender, and thus the analysis was conducted with models separated by gender. The results revealed that among elderly men, those who lived alone and had a poorer perception of their health were more likely to experience falls. On the other hand, elderly women were more likely to experience falls if they had lower income levels, a greater number of chronic diseases, a lower perception of their health, and a lower level of protein intake. This study confirmed that falls among elderly women were influenced by low levels of protein intake. There is a need to establish fall prevention education and strategies that consider gender differences.
본 연구는 노인의 식사 빈도와 단백질 섭취 그리고 낙상 간 관계를 분석하는 데 목적을 가진다. 연구 목적을 위해 서울시 노인실태조사(2020)를 활용하였고, 조사에 참여한 노인 중 2,382명을 최종 연구 대상으로 선정했다. 이분형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 낙상에 영향을 주는 예측요인과 낙상 간 관계를 분석하였다. 낙상은 성별에 따라서 다르게 발생하므로 이를 고려해 성별을 구분하여 모형을 분석하였다. 연구 결과 남성은 독거노인일수록, 주관적 건강 인식이 나쁠수록 낙상을 경험할 가능성이 컸다. 반면, 여성은 소득 수준이 낮을수록, 만성질환 개수가 많을수록, 주관적 건강인식이 낮을수록, 단백질 섭취 정도가 낮을수록 낙상을 경험할 가능성이 컸다. 본 연구는 여성의 낙상 발생이 낮은 수준의 단백질 섭취 정도와 관련이 있음을 확인했다. 성별에 따른 차이를 고려한 낙상 예방 교육과 전략을 구축할 필요가 있다.
The purpose of this study was to analyze big data related to the “COVID-19 blues” to explore major issues and public response. The data were collected using web crawling from January 2020 through March 2021 and analyzed using text mining analysis. The results indicated that the main keywords related to Corona blues were ‘overcoming,’ ‘anxiety,’ ‘person,’ ‘mind,’ ‘prolonged,’ ‘symptom,’ ‘stress,’ and ‘sequela.’ The main N-gram keywords in the data were depression-anxiety, depression-overcoming, and corona-sequela. In relation to COVID-19 blues, words with high co-occurrence frequencies were anxiety, blue, and depression. Our keyword correlation analysis found that the words most related to ‘corona’ were ‘blue’, ‘symptoms’, and ‘restoration’, and the words most related to ‘blues’ were ‘depression’, ‘friend’, and ‘thought’. Topic modeling indicated that 10 topics were ‘confusion due to working from home’, ‘nearby mental health services’, ‘symptoms of COVID-19 blues’, ‘transition to depression’, ‘withdrawal in interpersonal relationships’, ‘youth academic turmoil’, ‘psychological difficulties of youth’, ‘the aftereffects of COVID-19’, ‘birthday blues’, and ‘weight gain’. Big data analysis revealed the need for more inclusive strategies of mental support for COVID-19 blues. Implications for intervention and recommendations for further research are provided.
본 연구는 빅데이터를 활용하여 ‘코로나 우울’과 관련된 전반적인 이슈와 사회적 반응들을 탐색하기 위해 시도되었다. 이를 위해 ‘코로나’와 ‘우울’의 키워드를 사용하여 2020년 1월 19일부터 2021년 3월까지 국내 포털사이트와 SNS에 게시된 글을 통해 데이터를 수집하였고, 텍스톰 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나 우울과 관련하여 상위순위로 나타나는 핵심 키워드는 ‘극복’, ‘불안’, ‘사람’, ‘마음’, ‘장기’, ‘증상’, ‘스트레스’, ‘후유증’ 등 이었다. 둘째, N-gram 분석 결과, 의미 있는 상위 키워드는 ‘우울-불안’, ‘우울-극복’, ‘코로나-후유증’ 등이었다. 셋째, 매트릭스 분석 결과, 코로나 우울 관련 검색을 통해 동시 출현빈도가 높은 단어는 불안, 블루, 우울증 등으로 나타났다. 넷째, 주요 키워드들의 상관계수를 분석한 결과 ‘코로나’와 가장 연관성이 높은 단어는 ‘블루’, ‘증상’, ‘극복’이었고, ‘우울’과 가장 연관성이 높은 단어는 ‘우울증’, ‘친구’, ‘생각’이었다. 넷째, 토픽모델링 결과 코로나 우울과 관련된 상위 주요 주제는 ‘재택근무로 인한 혼란’, ‘인근 심리치료서비스 요구’, ‘코로나 우울의 증상’, ‘우울증으로 악화’, ‘대인관계의 위축’, ‘학업 혼란’, ‘청소년 정신건강 문제’, ‘코로나 후유증’, ‘생일 우울증’, ‘체중 증가’로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 주요 결과를 바탕으로 코로나 우울 극복 및 추후 신종 감염병 발생 시 사람들의 정신건강 문제 예방을 위한 시사점과 연구의 의의에 대해 논의하였다.