This study verified how young adults’ mental health is affected by personal and social factors. To this end, data were collected through a structured survey of individuals aged 20 to 39, and hierarchical regression analysis was conducted. The main findings were as follows. Among personal factors, economic level, life satisfaction, positive emotions, and negative emotions had significant effects on mental health. Among social factors, social participation, social isolation, and social deprivation had significant effects. These results suggest that economic status is an important external factor, life satisfaction and positive/negative emotions are key internal factors, and social participation and social isolation are critical social factors affecting young adults’ mental health. Based on these findings, practical and policy recommendations were proposed to improve young adults’ mental health.
본 연구는 청년의 정신건강에 미치는 다양한 요인 중 개인적 요인과 사회적 요인을 중심으로 그들의 정신건강에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 이를 위해 구조화된 설문지를 통해 20~39세 청년들을 중심으로 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였고 수집된 자료를 활용하여 위계적 회귀분석을 적용하여 결과를 도출하였다. 주요 연구 결과는 첫째, 개인적 요인 중 경제 수준, 삶의 만족도, 긍정적 정서, 부정적 정서는 정신건강에 유의미한 영향을 보였다. 둘째, 사회적 요인 중 사회참여, 사회적 고립은 정신건강에 유의미한 영향을 보였다. 이러한 결과를 통해 개인 외적 요인은 경제 수준, 개인 내적 요인은 삶의 만족도, 긍·부정 정서, 사회적 요인은 사회참여, 사회적 고립은 청년의 정신건강에 영향을 미치는 중요한 요인임을 밝혔다. 이를 바탕으로 청년들의 정신건강 증진을 위해 실천적, 정책적 제언을 제시하였다.
This study aims to identify potential types of social exclusion experienced by young adults living alone and the factors that determine them. We analyzed data from 5,355 young adults aged 19-34 living alone, using the 2022 Youth Life Survey. Employing latent class analysis (LCA), we categorized social exclusion among these young adult households into three types: (1) employment, housing, and economic exclusion, (2) multiple exclusion, and (3) partial health and housing exclusion. For each type, the key determinants identified were gender, education level, region of residence, disposable income, and personal debt. These findings suggest that the social exclusion among young adults living alone is multidimensional, with interrelated effects including employment and economic insecurity, housing vulnerability, poor health, and social isolation. This study aims to provide policy and practical implications for addressing the multidimensional nature of social exclusion among young adults living alone.
본 연구는 청년 1인가구의 사회적 배제의 잠재유형을 도출하고, 도출된 유형을 결정하는 요인은 무엇인지 규명하고자 하였다. 이를 위해 Stata/MP 17.0과 Mplus 8.0을 활용하여 분석하였으며, 2022년 청년 삶 실태조사 데이터를 활용하여 만 19~34세 청년 1인가구 5,355명을 분석하였다. 잠재계층분석(LCA)을 통해 청년 1인가구의 사회적 배제는 ‘고용주거경제 배제형’, ‘다중배제형’, ‘건강주거 부분배제형’의 세 유형으로 분류되었다. 또한 각 유형별로 성별, 교육 수준, 거주 지역, 가처분소득, 개인 부채 등의 사회적 배제 유형 결정요인이 확인되었다. 청년 1인가구의 사회적 배제는 다차원적 특성을 띠며, 특히 고용 및 경제적 불안정, 주거 취약성, 건강 악화와 사회적 고립이 상호 연쇄적으로 영향을 미침을 시사한다. 이에 청년 1인가구의 사회적 배제 문제를 다차원으로 포괄하고 대응할 수 있는 정책적𐄁실천적 함의를 제시하고자 하였다.
This paper presents a systematic literature review on factors influencing medication adherence in patients with hypertension. It categorizes these factors into five groups―patient factors, condition factors, therapy factors, socioeconomic factors, and health system factors―based on the WHO multidimensional adherence model. The review included studies retrieved from RISS, KISS, DBpia, and PubMed, and the search, conducted in April 2024, was restricted to papers published after 2010. The key search terms included ‘hypertension’, ‘medication’, and ‘adherence’. Following quality assessment, 22 papers were selected for review. Most of these studies used logistic regression analysis to explore the relevant factors. Common factors influencing medication adherence identified in the selected studies included: old age, health behavior, and self-efficacy (patient factors); comorbidities (condition factors); drug satisfaction (therapy factors); medication cost burden and city residency (socioeconomic factors); chronic disease management programs and patient-provider communication (health system factors). Notably, health system factors were shown to enhance medication adherence by reinforcing patients' health beliefs about the factors mentioned above through consistent instructions and education. Based on these findings, this study suggests that improving medication adherence in patients with hypertension requires strengthening patients’ beliefs about medication adherence and enhancing existing disease management programs.
본 연구는 고혈압 환자의 복약순응도에 영향을 미치는 요인에 대해서 체계적 문헌고찰을 실시하고, 해당 요인을 WHO 다면적 순응 모형에 따라 환자요인, 상태요인, 치료요인, 사회경제적 요인, 보건의료체계 요인으로 구분하여 살펴보았다. 이를 위해, 본 연구는 한국 고혈압 환자의 복약순응도 관련 요인 연구를 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 누리미디어(DBpia), PubMed에서 검색하였다. 검색기간은 2010년 이후로 한정하였으며, 2024년 4월에 검색을 실시하였다. 검색어로는 ① 고혈압, ② 복약, 복용, 투약, 약물치료, ③ 순응, 이행을 설정하였다. 문헌선정 및 질 평가 후, 총 22개 문헌이 추출되었으며 이들은 대부분 로지스틱 회귀분석을 통해 관련 요인을 살핀 연구였다. 선정문헌의 공통적인 복약순응도 요인으로는 고령/건강행동/자기효능감(환자요인), 동반질환(상태요인), 약물만족도(치료요인), 약제비부담/도시거주(사회경제적 요인), 환자-의료공급자 커뮤니케이션/만성질환관리사업(보건의료체계 요인)이 나타났다. 이 가운데 보건의료체계 요인은 환자에게 교육과 지침을 제공함으로써, 위 요인들로부터 파생되는 건강신념을 전반적으로 강화하여 복약순응도를 높이는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 고혈압 환자의 복약순응도를 높이기 위해 환자의 개별적 신념을 강화하는 한편, 만성질환관리사업 등을 통해 이를 증대하는 정책적 방안을 제시한다.
The current study empirically examines the key factors affecting unmet medical demands among single-person households. The recent growth in single-person households in South Korea has raised concerns that they may be relatively disadvantaged in accessing medical services. To address this concern, this study utilizes the 2022 Community Health Survey dataset and conducts an in-depth analysis of the determinants of medical demands and unmet medical demands within this population. A two-stage model is employed to separately analyze the occurrence of medical demands and the subsequent unmet demands, distinguishing between the process of demand generation and the occurrence of unmet demands. Key independent variables include economic factors, health status, social networks, the availability of medical infrastructure in the region, and differences between urban and rural areas. The findings reveal that these variables significantly impact unmet medical demands, with systematic differences observed between urban and rural areas.
이 연구는 1인 가구의 미충족 의료수요에 영향을 미치는 주요 요인을 실증적으로 분석한다. 최근 1인 가구가 증가 추세에 있는 가운데 이들이 의료서비스 이용에서 상대적으로 취약하다는 문제가 제기되고 있다. 이에 본 연구는 2022년 지역사회건강조사 자료를 활용하여 1인 가구의 의료수요와 미충족 의료수요의 결정요인을 심층 분석하였다. 이 연구에서는 먼저 의료수요 발생 여부와 그 이후 미충족 의료가 발생하는지에 대한 2단계 모형을 적용하여, 의료수요 자체의 발생 과정과 그 이후 미충족 여부를 구분하여 분석하였다. 주요 독립변수로는 경제적 요인, 건강 상태, 지역 내 1인 가구 비율, 지역 내 의료 공급 수준, 그리고 도시와 농어촌 지역 간 차이 등을 포함하고 있다. 연구 결과, 경제적 요인과 1인 가구 비율, 지역 내 의료 공급 수준이 미충족 의료수요에 영향을 미치며, 도시와 농어촌 간에도 주목할 만한 차이가 있음을 확인하였다.
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.
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.
This study explores depression among young adults by investigating the relationship between future realization gaps and social networks. We define the future realization gap as the perceived discrepancy between one’s current status and desired future aspirations. Using data from 14,966 participants aged 19 to 34 from the 2022 Youth Life Survey, we employed generalized linear models (GLM) to analyze how this gap affects depression and whether social networks moderate this relationship. Analyses were conducted separately for metropolitan and non-metropolitan residents. Results demonstrate that larger future realization gaps are significantly associated with higher depression levels in both regions. Although social networks did not show a direct effect on depression, significant interaction effects emerged. In metropolitan areas, social networks moderated the relationship between parental educational achievement gaps and depression. In non-metropolitan areas, social networks buffered the effects of both parental economic status gaps and individual’s educational achievement gaps on depression. These findings suggest that social networks serve as protective factors that mitigate the adverse mental health consequences of perceived resource deficits. However, the mechanisms vary by regions, highlighting the need for location-specific interventions to support young adults’ mental health.
본 연구는 청년의 우울 문제를 미래 실현 조건 격차와 사회적 관계망의 관점에서 살펴보았다. 청년이 희망하는 미래 실현에 필요한 조건과 현재 수준 간의 격차 인식이 우울에 미치는 영향을 분석하고, 사회적 관계망의 조절효과를 검증하는 것이 주 연구 목적이다. 지역적 맥락을 반영하기 위해 거주지역이 수도권인 청년과 비수도권인 청년으로 구분하여 분석하였다. 자료는 「2022년 청년 삶 실태조사」 의 만 19세~34세 청년 14,966명 응답 데이터를 활용하였으며, 일반화선형모형(GLM)을 적용한 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 수도권과 비수도권 모두에서 미래 실현 조건 격차 인식이 클수록 우울 수준이 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다. 사회적 관계망은 우울에 직접적인 영향을 미치지 않았으나, 지역별로 상이한 조절효과를 보였다. 수도권에서는 사회적 관계망이 부모의 교육 수준 격차 인식과 우울 간의 관계를 조절하였고, 비수도권에서는 부모의 경제력 격차와 나의 교육 수준 격차 인식이 우울에 미치는 영향을 각각 완화하는 것으로 나타났다. 이는 사회적 관계망이 자원 결핍의 부정적 영향을 완화하는 보호 요인으로 작용함을 시사한다. 특히 수도권과 비수도권 간 차이는 청년 정신건강 증진을 위한 개입 방안을 모색하고 정책 수립 시 지역별 특성을 고려한 접근이 필요함을 보여준다.
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.
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.