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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.
A Study on Multidimensional Predictors of Frailty in Community-Dwelling Older Adults: A Decision Tree-Based Approach
Han, Sangyoon(Semyung University) 보건사회연구 , Vol.45, No.2, pp.4-24 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2025.45.2.4
Abstract
This study aims to identify the key multidimensional predictors of frailty in community-dwelling older adults and propose strategies for frailty prevention and management at the community level. To achieve this, a decision tree analysis was conducted to explore the interactions among various frailty predictors based on a multidimensional frailty model and to identify key patterns that increase frailty risk. The study utilized data from the 2023 National Survey of Older Koreans, analyzing a total of 9,951 community-dwelling adults aged 65 and older. The results indicated that instrumental activities of daily living (IADL) were the most critical factor in distinguishing frailty status. Additionally, subjective health status, sleep quality, educational attainment, and nutritional status were identified as significant predictors of frailty among community-dwelling older adults. Based on these findings, this study proposes specific measures for frailty prevention in healthy older adults and early detection and intervention for pre-frail individuals. Furthermore, the findings can serve as foundational data for the development of a community-based integrated care system.
초록
본 연구는 지역사회에 거주하는 노인의 노쇠 여부를 예측하는 주요 요인을 다차원적으로 규명하고, 이를 바탕으로 지역사회 차원의 노쇠 예방 및 관리 전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 의사결정나무 분석을 수행하여 다차원적 노쇠 모델을 기반으로 다양한 노쇠 예측 요인들의 상호작용을 탐색하고, 노쇠 위험을 높이는 주요 패턴을 규명하였다. 본 연구는 2023년 노인실태조사 자료를 활용하여 만 65세 이상 지역사회 거주 노인 총 9,951명의 자료를 분석하였다. 연구 결과, 노쇠 여부를 구분하는 가장 중요한 요인은 수단적 일상생활수행능력으로 나타났으며, 주관적 건강 상태, 수면의 질, 교육 수준, 영양 상태 등이 주요 예측 요인으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 건강군의 노쇠 예방과 전노쇠군의 조기 발견 및 개입을 위한 구체적인 방안을 제시하였다. 또한, 2026년 돌봄통합지원법 시행과 맞물려 지역사회 중심의 통합돌봄 체계 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.