본 연구는 고혈압 이환율의 지역 간 변이수준을 파악하고 변이요인을 규명하여 지역별 맞춤형 고혈압 사업의 방향을 제기하기 위해 수행되었다. 이를 위해 지역사회건강조사 자료, 통계청 자료, 국민건강보험공단 자료를 수집하였다. 변이계수 EQ(Extremal Quotient)를 이용하여 고혈압 이환율의 변이수준을 파악한 결과 EQ가 2.0으로 나타나고 혈압 이환율의 지역 간 변이가 존재함을 알 수 있었다. 지리적 가중 회귀분석 기법을 이용하여 고혈압 이환율의 지역 간 변이요인을 규명한 결과 고혈압 이환율에 영향을 미치는 요인은 고위험 음주율, 중증도 이상 신체활동 실천율, 비만율, 스트레스 인지율로 나타났다. 지리적 가중 회귀모형에 따라 고혈압 이환율에 영향을 미치는 주요 변수로 구성된 총 230개의 지역별 회귀모형이 각각 산출되었으며, 이를 통해 지역별 맞춤형 고혈압 사업 계획을 수립할 수 있는 기초자료를 마련하였다. 본 연구를 기반으로 하여 당뇨병관리, 흡연, 음주 등 지역사회 건강증진 사업 등에 활용영역을 확대할 필요가 있다.;The purpose of this study was to investigate the level of regional hypertension prevalence and to suggest the direction of health promotion program for hypertension management which is customized by region. To achieve this, we collected data from community health survey, National Statistics Office and National Health Insurance Corporation. As the result of investigating the hypertension prevalence variation level by using the EQ(Extremal Quotient), the variation had occurred. The interregional variation factor of hypertension prevalence was investigated using the geographically weighted regression. The result was shown that the factors which affected the hypertension prevalence were high-risk drinking rate, practice rate of physical activity over moderate level, obesity rate and stress recognition rate. According to the geographically weighted regression, the total of 230 regional regression model composed of major variable which affected the hypertension prevalence was respectively calculated. And this made base-data to be able to customize the hypertension business by region. There are need to enlarge application field to national health promotion such as diabetes management, smoking, drinking and etc. based on this study.
The purpose of this study is to examine the spatial diversity of the effect of the childbirth subsidies on regional fertility. For an empirical analysis, multiscale Geographically Weighted Regression model was applied to spatially examine the effect of the per capita childbirth subsidy in Korea on various regional fertility variables. Main results are as follows. It was found that the per capita childbirth subsidy had a positive(+) effect on the region’s crude birth rate, total fertility rate, and fertility rate by maternal age, but this correlation was found to be different across regions. The results of this analysis suggest the need to build a feedback system that tracks and manages the results of the childbirth subsidy policy in a substantial way, particularly by region.
본 연구의 목적은 지역 출산력에 미치는 출산지원금 규모의 영향에 대한 공간적 다양성을 심층적으로 살펴보는 데 있다. 이를 위하여, 한국의 시군구 1인당 출산지원금 수혜금액이 지역의 다양한 출산 집계 변인에 미치는 영향을 공간적으로 살펴보기 위하여 다중범위지리가중회귀모형(Multiscale Geographically Weighted Regression model, MGWR)을 적용하였다. 주요 분석 결과, 1인당 출산지원금 평균 수혜금액은 지역의 조출생률, 합계출산율, 모의 연령별 출산율에 대체적으로 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 이러한 연관성은 지역별로 상이한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 지역 출산지원금이 지역 출산력에 미치는 영향을 국지적 측면에서 보다 심도 있게 탐색할 필요성과 더불어 출산지원금 지원 정책의 결과에 대하여 특히 지역별로 추적, 관리하는 소위 환류 체계를 내실 있게 구축할 필요성을 시사하고 있다.
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.