본 연구에서는 질병관리본부에서 수집한 2009년 심정지 조사 자료 및 지역사회건강 조사 자료에 생태학적 방법론 및 지리적 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 지역단위의 심정지 발생 위험요인을 규명함은 물론, 지역별 심정지 예방관리 사업에 GWR 모형 적용의 유용성도 함께 검토하고자 하였다. 그 결과, 지역별 심정지 발생의 주요 요인으로 중등도 신체활동 실천율, 비만율, 고혈압 평생 의사 진단 경험률 및 당뇨병 평생의사 진단 경험률이 도출되었고, 지역별로 일부 차이가 존재하나 대체로 이들이 높을수록 심정지 발생률이 높게 나타났다. 모형개발에 사용된 자료의 한계로 인해 본 연구에서 도출된 GWR 모형의 설명력은 낮으나, 모형 부합도를 비교한 결과 전통적인 OLS 모형보다는 우수한 모형인 것으로 나타났다. 개인별 자료 확보 대비 지역사회 단위 자료확보의 용이성 및 GWR 모형이 가지는 특성 등을 고려해볼 때, 향후 이와 관련된 후속연구가 지속적으로 진행된다면 각 지역별 심정지 발생 예방관리를 위한 우선 사업 순위선정에 본 연구에서 접근한 방법이 매우 유용할 것으로 판단된다.;This study sought to use the ecological study design and geographically weighted regression(GWR) to identify regional factors regarding the occurrence of cardiac arrest and to investigate the utility of GWR. Our data came from two main sources: 2009 Out-of-Hospital Cardiac Arrest Surveillance and Community Health Survey. As the result, risk factors on cardiac arrest are moderate-intensity physical activity, obesity rate, diagnosis rates of hypertension and diabetes mellitus which generally increase incidences of cardiac arrest. Our finding showed that GWR increased goodness-of-fit of model in comparison with traditional OLS regression. Considering the usefulness of ecological studies and GWR, methods of this study will help policymakers in terms of planning health programs and identifying priority regions for prevention of cardiac arrest.
본 연구는 당뇨병 유병률의 지역 간 변이 요인을 규명하여 지역별 특성에 맞는 당뇨병 관리 사업을 지원하기 위한 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 질병관리 본부의 2011년도 시군구 지역사회건강조사 230건 자료를 지역별 사회경제학 지표 등과 연계하여 생태학적 연구를 위한 자료를 구축한 후 단계적 회귀분석, 의사결정나무 등의 기법으로 분석하였다. 단계적 회귀분석 결과 인지된 고혈압 유병률과 경제활동 비율이 높고, 비만율이 낮을수록 당뇨병 유병률이 높아지는 것으로 나타났다. 지역 간에 상이한 변이 요인을 보다 구체적으로 알아보고자 의사결정나무 모형을 이용하여 지역 간 변이 요인을 규명한 결과 인지된 고혈압 유병률, 비만율, 고위험 음주율, 유배우자 비율, 인구밀도 등이 당뇨병 유병률의 주요 변이 요인으로 나타났다. 당뇨병 유병률의 지역 간변이 요인은 세부 지역별로 다양한 양상으로 나타났는데, 본 연구 결과는 지역별 맞춤형 당뇨병 관리 사업 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있겠다.;We investigate how the regional prevalence of diabetes is affected by health-related and socioeconomic factors with a special emphasis on geographic variations. We focus on the likelihood of diabetes as function of various region-specific attributes. We construct a unique set of data at the level of 230 small administrative district collected from 2011 Annual Community Health Survey by Korea Centers for Disease Control and Prevention and other government agencies. To estimate, we use several methods including correlation analysis, multiple regression and decision tree model. We find that diabetes prevalence is more likely to be associated with hypertension prevalence, obesity and economic activity rate. Further findings using decision tree model suggest that hypertension prevalence, obesity, the rate of drinking and the density of population are more likely to affect the prevalence of diabetes than other regional attributes considered. More importantly, we find significant geographic variations in factors affecting diabetes prevalence across administrative districts. This topic are not just of academic interest, but have practical implications by helping policy makers to understand and identify important regional factors relating to the prevalence of diabetes by which they can implement more effective planning for promotion of health.