이 연구는 체계적 문헌고찰을 통해 국내 보건의료분야 다수준 분석의 동향을 파악하고 논문의 질적 평가를 목적으로 비뚤림 위험 평가를 시행하여 향후 보건의료 분야 다수준 분석기법의 유용성을 높이는 목적으로 연구를 수행하였다. 2000년 1월 1일 부터 2014년 12월 31일까지 국내외 웹 기반 학술 데이터베이스에 출판된 59편의 논문을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 통계적 유의성을 보인 지역 변인은 전체의 20.9%로 다소 낮았다. 둘째, 가장 많이 사용된 지역 변인은 사회문화적 특성이었으며, 지역에 대한 평판 관련 변인 중 40.7%가 통계적 유의성을 보였다. 셋째, 건강행태･지식･신념 관련 요인 연구가 전체의 34.4%로 다수를 차지하였다. 넷째, 4편의 연구가 개인변인에 의한 연구 결과의 비뚤림 위험 가능성이 나타났다. 지역변인 측면에서는 급내 상관계수 관련정보 미제공(28편, 47.4%), 30개 이하 지역표본 사용(29편, 49.2%), 지역변인 간 상관관계분석 미실시(36편, 69.2%), 지역변인 기초 정보 제공 미흡(15편, 25.4%)으로 인하여 비뚤림 위험 가능성이 확인되었다. 신뢰성 높은 자료의 이용, 다양한 지역변수의 활용, 변인 간 상관관계를 포함한 비뚤림 위험 방지를 위한 사전 점검, 지역 특성이 건강에 영향을 미치는 기전의 구체화 등의 작업이 이루어진다면 다수준 분석은 질병에 대한 이해와 효과적인 개입수단을 발견하는데 보다 유용한 수단으로 활용될 수 있을 것이다.;This study was conducted to identify the status of studies on multilevel analysis concerning Koreans’ health, validate the assessment of risk of bias to assess the quality of journals, and provide a basis for practicing multilevel analysis for future public health. We analyzed a total of 59 studies published from January 1, 2000 to December 31, 2014 in domestic and international journal databases. The findings include the following. First, only 20.9% of total had statistical significance. Second, the regional reputation was the most frequently used variable with a statistical significance on health. Third, 34.4% were on health behaviour, knowledge or attitude. Fourth, 4 studies (6.7%) were identified with a potential risk of bias caused by individual variables. There were journals with missing in ICC (28, 47.4%), the use of regional sample under 30 (29, 49.2%), missing in a correlation analysis between regional variables (36, 69.2%), and missing in basic information on region data (15, 25.4%). These would cause the risk of bias. It will be a useful analytical tool to understand the causes of health when executing reliable data, using diverse regional variables, doing pretest to prevent risk of bias such as correlation analysis between regional variables and specifying mechanisms of health affected by regional characteristics.
본 연구는 한국에서 차별경험과 건강의 관계에 대한 기존 연구들을 체계적으로 분석하고 향후 필요한 연구방향을 제시한다. 이를 위해 국내외 웹 기반 학술데이터베이스를 활용하여 2014년 8월 31일까지 출판된, 차별경험과 건강과의 관계를 연구한 학술논문 52편을 분석하였다. 체계적 문헌분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 관련 연구들은 2003년에 시작되어 2010년 이후 활발히 진행되었다. 둘째, 연구방법에서 양적 연구(N=46)가 가장 많았고 질적 연구(N=5)는 상대적으로 적었다. 양적 연구는 1편을 제외하고 모두 단면연구(N=45)였다. 셋째, 한국의 차별과 건강에 대한 연구들은 정신건강(N=42)에 집중되어 있으며, 넷째, 인구집단 별로 살펴보았을 때 이주민(N=21), 노인(N=12), 장애인(N=7), 그리고 노동자(N=7) 순으로 연구가 이루어졌다. 체계적인 문헌고찰에 기반하여, 향후 한국에서는 다음과 같은 연구가 필요하다. 첫째, 한국사회에 존재하는 학력, 계급, 고용형태 등에 따른 차별에 대한 심층적인 연구가 필요하다. 둘째, 차별측정도구의 정확성과 타당성에 대한 비판적 논의가 요청된다. 셋째, 정신건강뿐만 아니라 다양한 건강관련변수를 고려해야 한다. 넷째, 종단데이터를 이용한 양적 연구가 요구된다. 마지막으로, 다중차별에 대한 보다 많은 연구가 필요하다.;Although the association between perceived discrimination and health has been a main issue in public health, there has been little systematic discussion in a South Korean context. This study sought to systematically review the existing literature on discrimination and health in South Korea and present several suggestions for future research. Selected through online academic databases in English and Korean, 52 empirical journal articles are reviewed for this study. A systemic review identifies four main characteristics among the studies on perceived discrimination and health in South Korea. First, the studies have been published since 2003 and dramatically increased since 2010. Second, most studies have utilized quantitative methods (N=46) with most of them analyzed cross-sectional data (N=45), while five qualitative methods (N=5). Third, the majority of studies focused on mental health (N=42). Forth, the studies dealt with a variety of population groups including foreigners/immigrants (N=21), the elderly (N=12), and the disabled (N=7). Our critical review suggests several recommendations for future research. First, the overlooked forms of discrimination, for instance, based on education, employment status, and appearance, need to be examined in South Korea. Second, a more critical approach toward perceived discrimination scales is required for future research. Third, researchers need to explore other health outcomes beyond mental health outcomes. Forth, more studies with longitudinal dataset are required given that there was only one cohort study. Fifth, future studies should explore an intersectional nature of discrimination and its impact on health.