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Impact of Social Support on Fear of Cancer Recurrence and Depressive Symptoms among Female Cancer Survivors: The Mediating Role of Resilience
Park, So-Young(Hwaseong Welfare Foundation) 보건사회연구 , Vol.46, No.1, pp.649-668 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.1.649
Abstract
The purpose of this study was to explore the levels of fear of cancer recurrence (FCR) and depressive symptoms among female cancer survivors, and to investigate the mediating role of resilience on the association between social support and these psycho-emotional difficulties. The study included 76 female cancer survivors who participated in an online survey conducted in 2022. Data were analyzed using descriptive statistics, correlation, and path analysis. The main findings are as follows. First, female cancer survivors reported moderate levels of FCR and mild depressive symptoms. Second, social support and resilience were not significantly correlated with FCR; however, they demonstrated a statistically significant negative correlation with depressive symptoms. Moreover, social support was positively correlated with resilience, whereas FCR and depressive symptoms exhibited a positive correlation. Third, resilience fully mediated the association between social support and depressive symptoms (β=-0.31, p<.01). However, no significant mediating effect of resilience was found in the association between social support and FCR. Based on these findings, this study highlights the importance of interventions aimed at reducing the mental health challenges faced by female cancer survivors.
초록
이 연구는 여성 암 생존자들을 대상으로 암 재발 두려움 및 우울 증상 정도를 파악하고, 사회적 지지와 이러한 심리정서적 어려움 간의 관계에서 회복탄력성의 매개효과를 조사하는 데 목적이 있다. 연구대상은 2022년 온라인 설문조사에 참여한 여성 암 생존자 76명이었고 기술통계분석, 상관관계분석, 경로분석 방법으로 자료 분석을 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 여성 암 생존자들은 중간 수준의 암 재발 두려움과 경미한 수준의 우울 증상을 경험하는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적 지지 및 회복탄력성은 암 재발 두려움과 뚜렷한 관련성을 보이지 않은 반면, 우울 증상과는 통계적으로 유의미한 부의 상관관계를 보였다. 사회적 지지는 회복탄력성과 정적 상관관계를 보였고 암 재발 두려움과 우울 증상은 정적 상관관계를 나타냈다. 셋째, 사회적 지지와 우울 증상의 관계에서는 회복탄력성에 의한 완전 매개효과(β=-0.31, p<.01)가 나타났다. 반면 사회적 지지와 암 재발 두려움 간의 관계에서 회복탄력성은 매개효과를 보이지 않았다. 본 연구 결과를 바탕으로 여성 암 생존자들이 경험하는 정신건강상 어려움 완화를 위한 개입의 중요성을 강조하였다.
Factors Associated with Happiness among Korean Ninth-Grade Students: A Comparative Machine Learning Analysis
Lee, Sangmi(Dongyang University) 보건사회연구 , Vol.46, No.3, pp.546-567 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.3.546
Abstract
This study aimed to identify factors related to happiness among Korean ninth-grade students using machine learning. Data were drawn from the 16th wave (2023) of the Panel Study on Korean Children (PSKC), conducted by the Korea Institute of Child Care and Education, and the final sample included 1,154 ninth-grade students. Happiness was used as the outcome variable, while sociodemographic, psychological, academic, relational, and lifestyle characteristics were included as predictors. Multiple linear regression, Elastic Net, Random Forest, and XGBoost models were compared. Feature importance, SHapley Additive exPlanations (SHAP), and Random Forest partial dependence plots (PDPs) were used to examine predictor importance, direction of predictive contribution, and nonlinear prediction patterns. Model performance rankings differed between cross-validation and final validation, with the models demonstrating broadly comparable predictive performance. In the tree-based machine learning models—Random Forest and XGBoost—self-esteem was the most important predictor, followed by depression, peer attachment, ego-resilience, academic stress, paternal and maternal attachment, self-regulated learning, smartphone overdependence, and subjective socioeconomic status. SHAP analyses showed broadly consistent directions of predictive contribution across the two models, while the Random Forest PDPs indicated nonlinear prediction patterns for several major variables. These findings demonstrate that happiness among Korean ninth-grade students is associated with diverse psychological, relational, and academic factors and provide foundational evidence for understanding adolescent happiness.
초록
본 연구는 중학교 3학년 청소년의 행복감 관련 요인을 머신러닝을 활용하여 파악하기 위해 육아정책연구소의 2023년 제16차 한국아동패널 Ⅱ 자료를 이용하였으며, 분석대상은 중학교 3학년 학생 1,154명이었다. 행복감을 결과변수로 하고, 청소년의 인구사회학적·심리적·학업적·관계적 및 생활습관 특성을 예측변수로 구성하였다. 분석에서는 평균예측모형을 기준으로 다중선형회귀, 엘라스틱넷, 랜덤포레스트 및 XGBoost의 예측 성능을 비교하였다. 또한 변수 중요도와 SHAP 분석을 통해 주요 변수의 상대적 중요도와 예측 기여 방향을 확인하고, 랜덤포레스트의 부분의존도 분석을 통해 비선형적 예측 양상을 탐색하였다. 분석 결과, 교차검증과 최종 검증에서 모형 간 성능 순위는 일관되지 않았으며 전반적으로 유사한 수준을 보였다. 트리 기반 머신러닝 모형(랜덤포레스트 및 XGBoost)에서 자아존중감이 가장 중요한 변수로 나타났으며, 우울, 또래애착, 자아탄력성, 학업스트레스, 부모애착, 자기조절학습, 스마트폰 과의존 및 주관적 사회경제적 지위도 주요 관련 요인으로 확인되었다. SHAP 분석에서 주요 변수의 기여 방향은 두 모형 간 대체로 일관되었으며, 부분의존도 분석에서는 일부 주요 변수와 행복감 간의 비선형적 관계 양상이 나타났다. 이러한 결과는 중학교 3학년 청소년의 행복감이 다양한 심리적·관계적·학업적 요인과 관련되어 있음을 보여주며, 청소년 행복감 이해를 위한 기초자료를 제공한다.