경제적 불평등과 상대적 박탈의 심화가 개인의 정신건강에 미치는 부정적 영향이 심각함에도, 기존의 빈곤과 정신건강 간의 관계에 대한 연구는 주로 사회경제적 지위(SES)만을 빈곤의 지표로 삼아 진행되어 왔다. 본 연구는 보다 포괄적인 빈곤 개념인 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향을 살펴보고, 이에 대한 연령의 조절효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국복지패널 9차년도(2014년)에서 전국 20세 이상 성인 총 13,005명의 자료를 활용하였다. 사회경제적 박탈은 한국복지패널 문항 중 식생활, 주거, 교육, 사회보장, 직업 및 경제상태, 사회적 요건, 건강 및 의료 등 7가지 영역에 대한 22개 문항을 선별한 후 각각에 대한 박탈여부를 측정?합산하여 지수화하였고, 우울은 CESD-11 척도를 사용하였으며 연령은 연속변수로 처리하였다. 사회경제적 박탈과 우울의 관계 및 연령의 조절효과를 검증하기 위해 중다선형회귀분석을 사용하였다. 분석결과, 사회경제적 박탈과 우울 간 정적으로 유의미한 관계가 발견되었고, 이 관계에 대한 연령의 조절효과 역시 정적으로 유의미하게 나타나, 연령이 높을수록 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향이 증가되는 것으로 파악되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 사회경제적 박탈을 완화할 수 있는 다차원적인 빈곤 정책의 수립과 함께, 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향에 있어서 연령 변화를 고려한 정책적 및 실천적 개입이 필요함을 제언하였다.;Despite the serious negative effect of deepened economic inequality and relative deprivation on individuals’ mental health, most of the previous studies on poverty and mental health have used socioeconomic status as an indicator of poverty. The purpose of this study is to examine the effect of socioeconomic deprivation, more comprehensive concept of poverty, on depression, and to analyze the moderating effect of age. For this purpose, we used data of 13,005 individuals aged over 20 from the Korean Welfare Panel 9th Wave (2014). Socioeconomic deprivation was indexed by measuring and adding up 22 items regarding 7 areas of nutrition, housing, education, social security, employment and economic status, social requirements, and health and medical care among the KWP questionnaire items; depression was measured by CESD-11, and age was used as a continuous variable. Multiple linear regression analysis was used to examine the relationship between socioeconomic deprivation and depression, and the moderating effect of age. Analysis results show that, there is a significant positive relationship between socioeconomic deprivation and depressive mood, and a statistically significant moderating effect of age between two variables, that is, the effect of socioeconomic deprivation on depressive mood is increasing as the age increases. Based on these findings, it is suggested that policy and practice intervention should be planned considering the age factor, along with developing comprehensive poverty policies to alleviate socioeconomic deprivation.
Socioeconomic deprivation and health are known to be highly related to one another, but relatively little research has been conducted on the relationship among the elderly. This study aimed to examine the effects of socioeconomic deprivation on health status in the elderly and to verify the mediating effects of depression on the relationship socioeconomic deprivation and health status. The Study utilized data on 4,994 elderly people aged 65 years or older, using the 11th Korea Welfare Panel Study (2016). In order to test the mediating effect, multiple regression analysis was conducted following the procedures suggested by Baron & Kenny (1986), and Sobel test was conducted to test the significance of the mediating effect. The results of this study are as follows. First, there was a significant relationship between socioeconomic deprivation and health status in the elderly. Second, it was found that the relationship between socioeconomic deprivation and health status was significantly mediated by depression. Based on these results, this study discussed further suggestions to improve the health status in the elderly people by relieving socioeconomic deprivation and depression.
사회경제적 박탈과 건강 간의 관련성이 높은 것으로 알려져 있으나, 상대적으로 노인 대상의 관련 연구는 드물게 진행되어 왔다. 본 연구는 노인을 대상으로 사회경제적 박탈이 건강상태에 미치는 영향을 살펴보고, 이 관계를 우울이 매개하는지 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국복지패널 11차년도(2016년) 자료를 통해 만65세 이상 노인 4,994명을 대상으로 수집한 자료를 활용하였다. 매개효과 검증을 위해 Baron과 Kenny(1986)의 절차에 따라 다중회귀분석을 실시하였으며, 매개효과의 유의성을 검증하기 위해 Sobel test를 실시하였다. 분석결과, 노인의 사회경제적 박탈 경험은 건강상태에 직접적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 또한 우울이 노인의 사회경제적 박탈과 건강상태 간의 관계를 유의하게 매개하는 것으로 검증되었다. 본 연구결과를 바탕으로 노인의 사회경제적 박탈을 완화하고, 우울감 감소를 통해 노인의 건강상태를 향상시킬 수 있는 방안을 제언하였다.
말라리아는 우리나라에서는 1970년대 이후 사라졌지만, 1993년 휴전선 근처에서 재발생한 이후 매년 환자가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 말라리아 발생에 있어서 기후요소의 영향을 살펴보고 기온 증가에 따른 말라리아 발생자수를 예측하는 것이다. 건강보험심사평가원으로부터 제공받은 2005~2007년 건강보험심사완결 원시자료 중 말라리아 16,898건이 분석대상에 포함되었다. 말라리아 발생 자료는 행정단위로 시군구, 발생기간은 주(week)를 분석단위로 하여 해당기간 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기온자료는 전국 AWS(Automatic Weather Station)에서 3년간(2005~2007년) 최고기온, 최저기온, 평균기온, 일강수량 자료를 1일을 기준으로 작성된 자료를 이용하였다. 분석방법은 시계열 자료 분석방법인 Poisson 분포의 일반화추정방정식(Generalized Estimation Equation, GEE)을 기반으로 기온변수에 대한 3차원 스플라인, 다항 시간지연효과를 고려하였고 연간 주기성(Annual Periodicity)을 가지고 사인 함수와 코사인 함수로 표시되는 최대 6주기 조화함수인 Fourier Term을 회귀식 포함하였다. 말라리아 발생 회귀방정식에서 추정된 예측값과 기온과의 관계를 해석하는데 변곡점 영향을 살펴보았고 GIS(Geographic Information System) 상에 결과치를 표시하는 다양한 방법을 고려하였다. 분석기간 중 연도별 시군구 말라리아 발생자수는 계속 증가하였다. 2005년 평균 1.3명, 최대 262명이었으나 2006년 평균 1.6명 최대 240명, 2007년 평균 2.5명 최대 400명으로 증가하였다. 본 연구에서 제안된 기온상승에 따른 말라리아 발생예측 모형을 따라 분석을 수행한 결과 변곡점이 0.8℃, 20.2℃, 31.2℃인 영문글자 ‘M’자 모양을 나타내었다. 두 번째 변곡점(20.2℃) 이후의 경우, 기온이 1도 상승하면 주간 시군구단위 환자수가 0.212(95 CI, 0.201~0.224)명 증가할 것으로 예측되었다. 지역 결핍지수와 말라리아 발생과의 상관성을 살펴본 결과 말라리아 발생은 시군구 통합결핍지수가 낮은 지역에서 더 많이 발생하는 경향이 있었다. 말라리아 발생은 일부지역에 국한된 양상을 보였으나 해안가와 대도시의 경우 보다 세밀한 조사가 필요할 것으로 보인다.;Malaria has been eradicated since 1970’s, but has re-emerged near the DMZ in 1993. Malaria prevalence rates have tended to increase over time. The purpose of this study is to investigate the impact of weather factors on municipal malaria patient numbers, and to predict the future prevalence rate of malaria. The data came from 2005~2007 claim data from the National Health Insurance, which is calculated based on the municipal level in weekly time bands. Weather data were taken, including daily temperature and precipitation from 194 automatic weather station (AWS) managed by the Korea Meteorological Administration. The analytical approach that was used were a generalized estimation equation and a generalized linear model for a time-series of Poisson distribution. To account for the seasonal patterns of malaria not directly due to weather factors, Fourier terms with annual periodicity were introduced into the model. To allow autocorrelation due to the biological process of pathogen development and host reactions, we also considered time lags, cubic spline, and change point analysis. Malaria patients had continuously shown an increase during the study period. In 2007, for example, malaria patients were 2.5 on average and 400 in the maximum compared to those of the year 2005, which were 1.3 on average and 262 in the maximum. The distribution of the predicted model showed the shape of a character ‘M’, which had three change points in temperature 0.8℃, 20.2℃, and 31.2℃. In the prediction model of malaria, marginal temperature effects after the second change point temperature (20.2℃) was a 0.202 increase of the weekly municipal patients per 100,000 of population. While analyzing the effects of a regional socioeconomic status on malaria prevalence, we found the inverse relationship between estimated malaria patients and the deprivation index. In this study, malaria largely occurred near the DMZ, but we need more detailed investigations in specific regions such as costal areas and large cities.