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Unmet Healthcare Needs of People with Disabilities During the COVID-19 Pandemic: Policy Implications for Improving Healthcare Accessibility
Lee, Seunghui(Inje University) ; Shon, Changwoo(Yonsei university) 보건사회연구 , Vol.45, No.1, pp.310-331 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2025.45.1.310
Abstract
This study compares unmet healthcare experiences between people with and without disabilities before and during the COVID-19 pandemic and analyzes the impact of disability status on these experiences. Data from the 2017 and 2020 National Survey on Persons with Disabilities and the Community Health Survey were utilized. Individuals with common disability types (physical, brain lesion, visual, auditory, and mental disabilities, including intellectual, psychiatric, and autism spectrum disorders) were extracted from the disability survey. Based on Andersen’s healthcare utilization model, a 1:3 propensity score matching (PSM) approach was applied to construct a dataset comprising people with and without disabilities. Differences between the two groups were analyzed using chi-square tests, while the effect of disability status was examined using conditional logistic regression analysis. The results showed that during the pandemic, unmet healthcare experiences among people with disabilities more than doubled compared to the pre-pandemic period, whereas they decreased among those without disabilities. Furthermore, the odds ratio (OR) for unmet healthcare experiences among people with disabilities increased more than fourfold in the pandemic compared to the pre-pandemic period, relative to those without disabilities. These findings highlight the urgent need for policy interventions to address healthcare accessibility issues for people with disabilities during public health crises.
초록
본 연구는 코로나19 팬데믹 전후 장애인과 비장애인의 미충족 의료경험을 비교하고, 장애 여부가 이에 미치는 영향을 분석하였다. 2017년, 2020년 장애인 실태조사와 지역사회건강조사 원자료를 활용하여, 장애인 실태조사에서 다빈도 장애 유형(지체, 뇌병변, 시각, 청각, 정신 장애(지적, 정신, 자폐성))을 가진 대상을 추출하고, 1:3 성향점수매칭을 통해 장애인과 비장애인으로 구성된 자료원을 구축하였다. 두 그룹 간 차이는 카이제곱검정으로, 장애 여부의 영향을 확인하기 위하여, 앤더슨의 의료이용 모형을 바탕으로 조건부 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 팬데믹 동안 장애인의 미충족 의료경험은 팬데믹 이전보다 2배 이상 증가한 반면, 비장애인의 미충족의료 경험은 감소했고, 장애인이 비장애인에 비해 팬데믹 상황에서 이전보다 미충족 의료를 경험할 위험이 4배 이상 증가했다. 이를 통해, 팬데믹과 같은 공중보건위기 상황 시 건강취약계층인 장애인의 의료접근성 문제를 해결하기 위하여, 장애인들을 위한 돌봄 서비스의 지속, 이동 지원, 비대면 진료와 디지털 리터러시 강화 등의 정책적 함의를 도출하였다.
Ethical Issues and Social Acceptance of AI-Based Health Risk Prediction Tools
Lim, Jae Kang(Former Professor of Kyungwoon University) 보건사회연구 , Vol.45, No.3, pp.43-67 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2025.45.3.43
Abstract
This study conducts a comparative analysis of the ethical issues and social acceptance of artificial intelligence (AI)-based health risk prediction tools in the United States, the European Union (EU), South Korea, and China. While such tools offer transformative potential for early disease detection, personalized treatment, and healthcare resource optimization, they also pose significant ethical challenges, including concerns over data governance (privacy, security, consent), algorithmic integrity (bias, fairness), transparency and explainability, accountability, and the risk of discrimination. The findings indicate that while these regions share common concerns, they differ in their normative priorities: the EU emphasizes fundamental rights protection, the US focuses on health equity, China prioritizes social stability, and South Korea seeks a balance between innovation and regulation. Social acceptance also varies widely: China shows high optimism for medical AI, while the West expresses concerns, and South Korea remains cautious. Regulatory approaches reflect these differences, with the EU adopting comprehensive ex-ante regulation, the US favoring a sector-specific approach, China pursuing goal-oriented control, and South Korea implementing a risk-based framework. These variations are shaped by cultural norms, political structures, economic priorities, and technological readiness, offering key insights for global AI governance, international cooperation, and cross-border policy alignment.
초록
이 연구는 인공지능(AI) 기반 건강위험 예측 도구의 윤리적 쟁점과 사회적 수용성 문제를 미국, 유럽 연합(EU), 한국, 중국을 중심으로 비교 분석한다. AI 예측 도구는 질병의 조기 발견, 맞춤 치료, 의료 자원 최적화 등 혁신적 잠재력을 지니지만, 데이터 거버넌스(프라이버시, 보안, 동의), 알고리즘 건전성(편향, 공정성), 투명성 및 설명가능성, 책임 소재 규명, 차별 가능성 등 복잡한 윤리적 과제를 동시에 제기한다. 분석 결과, 공통적으로 윤리적 우려를 공유하지만, 기본권 보호(EU), 건강 형평성(미국), 사회 안정(중국), 혁신-규제 균형(한국) 등 강조하는 가치에서 차이를 보였다. 사회적 수용성에서도 의료 AI에 대한 중국의 높은 낙관론과 미국과 EU의 우려와 한국의 신중론 등 차이를 나타냈다. 규제 방식에서도 EU의 포괄적 사전 규제, 미국의 분산적 접근, 중국의 목표 지향적 규제, 한국의 위험 기반 접근 등 서로 다른 특징을 보였다. 이러한 차이는 문화, 정치 시스템, 경제 전략, 기술 발전 속도 등 복합적 요인에 기인하며, 글로벌 AI 거버넌스, 국제 협력, 시장 통합에 중요한 함의를 지닌다.
The Relationship Between Adolescent Drug Use and Generalized Anxiety Disorder
Lee, HyunHee(Ewha Womans University) ; Chun, JongSerl(Ewha Womans University) 보건사회연구 , Vol.45, No.1, pp.176-196 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2025.45.1.176
Abstract
This study examines the relationship between adolescent drug use and generalized anxiety disorder (GAD) by employing Propensity Score Matching (PSM) to ensure homogeneity between drug-using and non-drug-using groups. The study compares the mean differences in GAD between these two groups. Data were sourced from the 19th Youth Health Behavior Online Survey (2023), with habitual drug use experiences as the treatment variable, and gender, grade level, academic performance, and economic status as matching variables. Generalized anxiety disorder served as the dependent variable. The results indicate that the mean GAD scores were significantly higher in the drug-using group compared to the non-drug-using group. Furthermore, gender, academic performance, and economic status were found to have significant associations with GAD. These findings suggest that adolescent drug use is closely linked to mental health issues and may act as a key risk factor for the development of anxiety disorders during adolescence. This study underscores the need to address adolescent drug use within an integrated framework that considers mental health concerns. It highlights the importance of developing comprehensive prevention programs, enhancing access to mental health services for adolescents, and addressing gaps in preventive education to mitigate the risks associated with drug use and promote mental health.
초록
본 연구는 청소년의 마약류 사용과 범불안장애의 관계를 확인하고자 성향점수매칭(Propensity Score Matching, PSM)을 활용하여 마약류 사용 집단과 비사용 집단 간 동질성을 확보한 후, 두 집단의 범불안장애 평균 차이를 비교하였다. 연구에 사용된 데이터는 제19차(2023년) 청소년 건강행태 온라인조사의 원시 자료로, 처치 변수로는 습관적 약물사용 경험을, 매칭 변수로는 성별, 학년, 학업성적, 경제 상태를 설정하였으며, 종속 변수로 범불안장애를 분석하였다. 연구 결과, 마약류 사용 집단은 비사용 집단에 비해 범불안장애 평균 점수가 유의미하게 높았으며, 성별, 학업성적, 경제 상태 또한 범불안장애와 유의미한 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 마약류 사용이 청소년의 정신건강 문제와 깊은 연관이 있음을 시사하며, 약물 사용이 청소년기 불안장애 발생의 주요 위험 요인으로 작용할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 청소년기의 약물 사용 문제를 정신건강 문제와 통합적으로 다룰 필요성을 강조하며, 약물 사용 예방과 정신건강 증진을 위한 통합적 프로그램의 개발, 청소년 정신건강 서비스의 접근성 강화, 그리고 예방 교육의 사각지대 해소를 위한 다각적인 노력이 필요하다는 사회적 함의를 제시한다.
Predictive Modeling of Attitudes Toward a Good Death: A Machine Learning Approach
Oh, Jongmin(Ewha Womans University) ; Choi, Soyoung(Korea Institute for Health and Social Affairs) ; Shin, Jiyoung(Korea Institute for Health and Social Affairs) 보건사회연구 , Vol.45, No.4, pp.259-282 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2025.45.4.259
Abstract
Components of a “good death” may include not only hospice service and the withdrawal of life-sustaining treatment, but also a broad range of services such as long-term care and psychological support. South Korea is experiencing one of the fastest rates of population aging, with the number of annual deaths continuing to increase. However, research on public perceptions of a good death and related policies remains limited. To address this gap, this study conducted a survey of South Korean adults aged 19 and older to examine their awareness and attitudes toward a good death, and applied a machine learning-based predictive model to analyze their attitudes toward related systems and services. The results revealed that open conversations about end-of-life care with family were limited. Although awareness of end-of-life care systems was relatively high, willingness to use these services was hindered by economic burdens and fear of pain. Additionally, the desire to have one’s end-of-life wishes respected and to reduce the financial burden on family members during end-of-life period emerged as key components of a good death. The predictive model identified key variables associated with attitudes toward a good death, providing essential data for enhancing the effectiveness of end-of-life policies and systems. This study underscores the importance of open communication with both family members and healthcare providers, and highlights the need to dispel misconceptions about existing end-of-life policies in order to improve their effectiveness.
초록
‘좋은 죽음’, 웰다잉을 위한 제도적 요소에는 호스피스, 연명의료 이외에도, 포괄적인 생애 말기 돌봄, 요양, 환자와 가족들을 위한 심리적 지원, 상담 등 다양한 서비스가 포함될 수 있다. 본 연구는 국내 만 19세 이상 성인을 대상으로 좋은 죽음에 대한 인식과 태도에 대하여 설문조사를 수행하고, 관련 제도에 대한 수용성 및 태도를 머신러닝 기반 예측 모델을 통해 분석하였다. 연구 결과, 대부분의 응답자가 자신의 죽음에 대해 생각해 본 경험이 있었지만, 가족과 이러한 죽음에 대한 논의를 하는 경우는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 웰다잉 관련 제도에 대한 인식은 비교적 높았으나, 제도의 이용 의향에는 경제적 부담과 죽음에 대한 두려움 등이 장벽으로 작용하고 있었다. 특히, 신체적인 통증에 대한 걱정, 죽음에 대한 본인의 의사 존중, 생애 말기에 발생할 수 있는 가족의 경제적 부담이 좋은 죽음과 관련된 중요한 요소로 나타났다. 설문 결과 및 기계학습 기반 예측 모델을 통해 호스피스·완화의료 서비스 이용 의향 여부 및 연명의료 중단 의향 여부와 관련된 주요 변수들을 도출할 수 있었으며, 이는 향후 웰다잉 정책의 실효성을 높이는 데 중요한 기초 자료가 될 수 있다. 마지막으로 본 연구는 개인의 좋은 죽음에 대한 생각을 가족·의료진과 공유하는 과정의 중요성과 현재 마련되어 있는 생애 말기 관련 정책에 대한 오해를 해소할 필요가 있음을 강조한다.