Factors Influencing Depression in Naju-Si Using Multi-Year Data: Comparison Focusing on Urban and Rural Areas

다년도 자료를 이용한 나주시의 지역 내 우울증 영향요인: 도시와 농촌 지역을 중심으로 비교

Abstract

In this study, we distinguished urban and rural areas in Naju-si, Jeollanam-do, grasped the characteristics of those areas, and investigated the depression-related factors in Naju-si based on this. This study used Community Health Survey data from 2017 to 2019. To investigate the factors affecting the depression in Naju-si local residents, the odds ratio was calculated using a complex sample logistic regression model. As a result of confirming the factors affecting the prevalence of depression in Naju-si residents, the risk of depression was significantly higher at 1.59 (95% confidence interval [CI], 1.02-2.50) for women, 2.14 (95% CI, 1.20-3.83) for recipients of basic livelihoods, 2.35 (95% CI, 1.46-3.79) for those who did not practice walking, and 2.00 (95% CI, 1.23-3.26) for those who slept less than 5 hours. It is necessary to select high-risk groups as a regional-specific project to resolve the mental health disparities in Naju-si and to intervene in early depression prevention through support for mental health support services.

서 론

건강격차란 인구 집단 사이에서 인구사회학적, 환경적, 지리적 특성 등에 따라 발생하는 건강결과 및 결정요인의 차이를 말하며, 지역 보건법에 따라 국가와 지방자치단체는 “지역 주민의 건강상태에 격차가 발생하지 않도록 필요한 방안을 마련해야 한다”라고 규정되어 있다[1]. 궁극적인 목표는 전반적인 지역 주민의 건강수준 향상을 위 하여 지역 간의 건강격차를 야기하는 원인을 찾고 이를 해소하기 위한 노력이 매우 중요하다.
  질병관리청은 2008년부터 254개의 지자체를 중심으로 지역사회 건강조사를 시행하고 있으며, 매년 보건지표를 생산 및 지역 간 건강 격차를 모니터링하고 있다. 2016년부터는 지역사회건강조사 자료에 기반하여 시·군·구 단위의 건강행태별 지역격차를 산출하여 발표하고 있다[2]. 2017년에는 지역 격차가 심한 8개 지역(광역/기초지방자 치단체)을 시범지역으로 선정하였고, 지역 간의 건강격차의 원인 규명 및 해결방안 개발 과제를 추진하였다[3]. 건강불평등 해소를 위해 지역 간의 격차를 확인하고 격차 발생 원인을 규명하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있는 상황이다.
  지역사회건강조사를 활용한 건강불평등 관련 연구는 주로 지자체나 광역 간의 격차를 확인한 연구가 주로 보고되었다[3-6]. Son 등[3]의 연구에서는 지역 간의 걷기 실천 영향요인을 확인하기 위해 강원도 내에서 도시와 농촌 지역을 구분하여 걷기 실천 격차에 영향을 미치는 요인을 규명하였고, Lee 등[4]은 우리나라의 시·군·구 단위 지역 을 기준으로 흡연 및 간접흡연과 심혈관계 질환의 연관성을 확인하였다. 대다수의 연구에서 지자체 단위의 건강지표나 건강 결정요인의 지역 간 격차를 확인한 연구들이 보고되고 있으며, 지역사회의 건강 증진을 위하여 지역 내 소지역 단위의 건강격차 요인을 규명하는 것이 우선적으로 필요할 것으로 보인다.
  최근 의료기술이나 과학의 발전으로 평균 수명은 연장되고 있지만, 우울증과 같은 정신건강은 취약한 상태이다. 성인 4명 중 1명은 평생 한 번 이상 정신건강 문제를 경험하고 있으며[7], 전 세계적으로 3억 명 이상은 우울증을 경험할 정도로 흔한 질환이다[8]. 또한 우울증에 장기간 노출될 경우 삶의 질을 떨어뜨릴 수 있고, 만성질환 등을 증가 시킬 수도 있다[8]. 나아가 자살과 같은 극단적인 선택으로도 이어질 수 있으므로 우울증 예방하기 위한 선제적인 관리가 매우 시급하다[9].
  2019년 지역건강통계에서 전국의 시도별 추이를 확인한 결과 전남 지역의 경우 다른 지역에 비해 우울증상 유병률이 비교적 낮은 수준인 것으로 나타났으나, 시군구별 지역 간의 차이를 확인한 결과 지역 간의 격차를 확인할 수 있었다[2]. 특히 나주시의 경우 우울증상 유병률은 5.7%로 전국에 비해 약 2배 정도 높은 수준으로 나타나며, 표면적으로 보이는 결과와 다르게 지역 내의 격차가 발생할 수 있음을 알 수 있었다[10].
  나주시의 경우 도 · 농 통합지역으로 혁신도시 개발로 인해 일부 지역의 도시화와 인구 집중현상이 나타나고 있는 지역이다. 시내 중심 가의 경우 급격한 발전으로 도시적인 면모를 갖추고 있지만, 그 외의 지역은 전형적인 농촌의 특성을 유지하고 있어 지역 내의 격차 발생 가능성이 높은 지역으로 지역적인 특성을 고려하여 원인을 규명하고 해소하기 위한 접근전략이 필요하다. 또한 2020년에 발표된 지역사회건강조사의 소지역 통계결과에서는 나주시 내의 읍면동 단위의 주요 건강지표 결과에서 소지역 간의 격차가 있음을 확인하여[11], 지역 주민의 우울증 건강격차를 조사하는 것이 필요할 것으로 보인다.
  따라서 본 연구는 전라남도 나주시 지역 주민의 우울증에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 나주시 내에서 도시와 농촌 지역을 구분하고 해당 지역들이 가지는 인구사회학적 요인, 건강행태, 정신건 강수준의 특성을 파악하고, 이에 기반하여 나주시의 우울증 관련 요인을 파악하고 규명하여 향후 지역사회 정신건강사업 수립 시 기초자 료로 활용되고자 한다.

방 법

1. 연구자료 및 대상

  본 연구는 질병관리청에서 주관하는 2017년부터 2019년까지 지역 사회건강조사 자료를 사용하였다. 전국에 거주하는 만 19세 이상 성인을 모집단으로 하여 확률비례 계통추출법을 적용하여 표본지점을 선정하고, 선정된 표본지점에서 계통추출법에 의해 가구를 선정한다. 표본자료를 수집하기 위해 추출된 표본가구에 훈련된 조사원이 방문하여 노트북을 이용한 1:1 면접 조사로 진행되었다. 본 연구를 위해 지역사회건강조사(www.chs.cdc.go.kr) 홈페이지에서 3년간의 자료를 요청하였고, 전국에서 나주시에 거주하는 만 19세 이상 성인 2,676명을 연구대상으로 하였다. 지역사회건강조사의 경우 2017년 이후의 자료에 대해서는 “생명윤리 및 안전에 관한 법률 시행규칙 제 2조 2항에 근거하여 인간대상 연구에 해당되지 않음으로 심의대상에서 제외”되어 생략되었다.

2. 변수선정

1) 종속변수

  종속변수는 우울증 유무를 선정하였고, 우울증선별도구(Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9)의 “지난 2주 동안 아래 나열되는 증상들에 얼마나 자주 시달렸습니까?”에서 9개 문항의 점수 총합이 10 점 이상인 경우를 우울증으로 정의하였다.

2) 설명변수

  지역 구분은 행정구역에서 동 단위에 거주하는 경우 ‘도시,’ 읍 · 면 단위에 거주하는 경우 ‘농촌’으로 구분하였다.
  인구사회학적 요인은 성별, 연령, 학력, 배우자 유무, 주택 유형, 기 초생활수급자 여부를 사용하였다. 성별은 남자, 여자로 구분하였다. 연령은 20–29세, 30–39세, 40–49세, 50–59세, 60–69세, 70세 이상으로 구분하였다. 직업은 전문행정직, 사무직, 판매서비스직, 농림어업, 기능단순노무직, 기타로 구분하였다. 학력은 최종적으로 다닌 학교와 졸업 여부에 따라 무학, 초등학교, 중학교, 고등학교, 대학교 이상으로 분류하였다. 배우자 유무는 배우자 있음에 해당되는 경우는 “있다” 로, 이혼, 사별, 별거, 미혼인 경우는 “없다”로 분류하였다. 주택 유형은 주택과 아파트로 구분하였고, 기초생활수급자 여부는 예, 아니오로 분류하였다.
  건강행태는 흡연, 음주, 걷기 실천, 수면시간을 사용하였다. 흡연은 현재 흡연 여부에 따라 예, 아니오로 구분하였고, 음주는 연간 음주 여부에 따라 예, 아니오로 구분하였다. 걷기 실천은 실천 일수에 따라 0일, 1–2일, 3일 이상으로 구분하였고, 수면시간은 6시간 미만, 9시간 이상, 6–8시간으로 구분하였다. 만성질환은 고혈압과 당뇨병을 사용 하였고, 현재 치료 여부에 따라 예, 아니오로 구분하였다.
  정신건강은 주관적 스트레스, 스트레스로 인한 정신상담, 우울감 경험, 우울증상으로 인한 정신상담으로 구분하였다. 주관적 스트레스는 대단히 많이 느낀다, 많이 느끼는 편이다, 조금 느끼는 편이다, 거의 느끼지 않는다로 구분하였고, 스트레스로 인한 정신상담, 우울감 경험 및 우울 증상으로 인한 정신상담 여부는 예, 아니오로 구분하였다(Table 1).

 

3. 분석방법

  분석도구는 SAS ver. 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) 프로그램을 사용하였다. 통계분석 시 복합표본설계를 고려하였고, 모집단을 추정하기 위한 개인 가중치를 적용하여 분석하였다. 지역사회건 강조사의 2017년, 2018년, 2019년 자료를 결합하여 도시와 농촌 지역의 차이를 확인하기 위해 복합표본 교차분석 카이제곱 검정(chi-square test)을 실시하였고, 나주시 지역 주민의 우울증에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 복합표본 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression) 모델을 이용하여 교차비(odds ratio)를 산출하였다. 통계 검정을 위한 유의수준은 p<0.05으로 설정하였다.

결 과

1. 나주시의 지역 구분에 따른 대상자의 일반적인 특성

  나주시의 대상자는 전체 2,676명으로 농촌 지역이 1,462명, 도시 지역이 1,214명을 차지하였다. 성별의 경우 남자에서 도시 지역에 거주 하는 비율이 높았고, 여자에서도 동일하게 나타났다. 연령의 경우 도시에서 20대부터 40대의 거주비율이 유의하게 높았고, 농촌에서 50 대 이상의 거주비율이 유의하게 높았다. 직업의 경우 도시에서 전문 행정관리직, 사무직, 판매서비스직에 종사하는 비율이 유의하게 높았고, 농촌에서 농림어업, 기능단순노무직, 기타에 종사하는 비율이 유의하게 높았다. 교육수준의 경우 농촌에서 무학, 초졸, 중졸의 비율이 유의하게 높았고, 도시에서 고졸, 대졸 이상의 비율이 유의하게 높았다. 배우자 유무의 경우 도시 지역에서 배우자 있음과 없음이 모두 비율이 높았다. 주택 유형의 경우 농촌에서 주택의 비율이 유의하게 높았고, 도시에서 아파트의 비율이 유의하게 높았다. 기초생활수급 자인 경우는 농촌에서 비율이 높았으며, 흡연과 음주를 하는 경우는 도시에서 비율이 유의하게 높았다. 수면시간의 경우 도시에서 6–8시 간의 비율이 높았고, 농촌에서 5시간 이하와 9시간 이상의 비율이 높 았으며, 당뇨병 진단을 받은 경우는 농촌에서 비율이 유의하게 높게 나타났다(Table 2).

2. 나주시의 지역 구분에 따른 대상자의 정신건강 특성

  대상자의 정신건강 특성은 주관적 스트레스의 경우 농촌에서 거의 느끼지 않음과 대단히 많이 느낌의 비율이 유의하게 높았고, 도시에서 조금 느끼는 편, 많이 느끼는 편의 비율이 유의하게 높았다. 스트레스로 인한 정신상담을 받은 경우는 도시 지역의 비율이 높았다. 우울감 경험을 한 경우는 농촌에서 비율이 높았고, 우울증상으로 인한 정 신상담을 받은 경우는 도시 지역의 비율이 높았다. 우울증상 유병은 농촌에서 비율이 유의하게 높게 나타났다(Table 3).

3. 나주시 주민의 우울증에 영향을 미치는 요인

  로지스틱 회귀분석 결과 성별의 경우 여자가 남자에 비해 교차비가 1.59 (95% confidence interval [CI], 1.02–2.50)로 우울증 위험이 유의하게 높았다. 연령의 경우 60대에서 교차비가 가장 높게 나타났으며, 교육수준의 경우 초졸에서 교차비가 가장 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 직업의 경우 기타에서 교차비가 가장 높았고, 농림어업에서 교차비가 가장 낮았으나 통계적으로 유의하지 않았다. 지역 구분의 경우 도시에서 교차비가 높게 나타났고, 배우자 유무의 경우 배우자가 없을 때 교차비가 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 주택 유형의 경우 아파트에 거주할 때 교차비가 낮게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 기초생활수급자의 경우 교차비가 2.14 (95% CI, 1.20–3.83)로 우울증 위험이 유의하게 높았다. 흡연 과 음주를 하는 경우도 교차비가 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 걷기 실천은 0일과 1–2일이 3일 이상에 비해 교차비가 2.35 (95% CI, 1.46–3.79), 2.13 (95% CI, 1.07–4.22)로 우울증 위험이 유의하게 높았다. 수면시간에서도 5시간 이하가 6–8시간에 비해 교차비가 2.00 (95% CI, 1.23–3.26)으로 우울증 위험이 유의하게 높았다. 고혈압 과 당뇨병의 경우 질환이 있을 때 교차비가 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않게 나타났다(Table 4).

 

 

 

고찰 및 결론

  본 연구는 도농복합지역에서 도시와 농촌의 특성을 파악하고 나주시 주민들의 우울증에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 지역사회 건강조사의 다년도(2017년, 2018년, 2019년) 자료를 결합하여 분석에 활용함으로써 연도별 자료에서 발생할 수 있는 변동성을 줄여주어 바이어스를 최소화할 수 있었으며, 나주시 지역 주민을 대상으로 표 본자료에 가중치를 적용하여 표본의 대표성을 확보하고자 하였다 [3]. 또한 지역 간의 격차 발생이 우려되는 나주시 지역을 선정하여 최근 3년간의 자료를 구축하였고, 향후 지역사회의 우울 격차 해소를 위한 심층조사의 시범연구로 활용되기 위해 나주시 지역의 도시와 농촌 지역의 일반적인 특성의 차이를 확인하고 심층조사 시 고려되어야 할 지역 주민의 우울증 관련 요인을 규명한 점에서 이전의 연구들과 차별성을 가진다.
  나주시 주민들의 우울증에 영향을 미치는 요인은 성별, 기초생활수급 여부, 걷기 실천 및 수면시간 요인이 유의한 관련성이 있음을 확인 하였다. 인구사회학적인 요인 중 성별에서 “여성”의 우울증 위험이 높게 나타났다. 국내외 다수의 연구에서 여성이 남성에 비해 우울증에 더 취약한 것으로 보고되어[12,13], 본 연구와 일치하는 결과를 확 인할 수 있었다. 성별에 따른 우울증 유병률의 차이는 사회문화적 요인들이 영향을 미칠 수가 있으며, 그 외에도 여성의 경우 피로감이나 수면과 같은 신체적인 증상들을 남성에 비해 자주 표현함으로써 우울증 진단 시에도 남성에 비해 상대적으로 높게 평가될 수도 있다[13].
  기초생활수급 여부의 경우 “현재 기초생활수급자”에서 우울증 위험이 눈에 띄게 증가하는 결과를 확인하였다. 기초생활수급자와 같은 취약계층의 경우 우울증 위험이 높다는 결과는 다수 연구에서 보고되고 있다[14,15]. 그러나 빈곤과 우울과의 관계에서 사회빈곤으로 인해 우울이 발생할 수도 있고, 우울의 문제로 인해 빈곤이 초래될 수 도 있으므로 상호 간의 영향의 방향성에 대한 부분은 추가적인 논의가 필요할 것으로 보인다[15].
  건강행태를 나타내는 걷기 실천의 경우 걷는 일수가 감소할수록 우울증 위험이 눈에 띄게 증가하는 결과를 확인하였다. 걷기 활동의 경우 세로토닌 분비에 영향을 주며, 엔돌핀과 같은 두뇌물질이 분비되므로 부정적인 생각을 줄어들게 하며 개인의 정신건강을 향상시킴으로써 우울증을 완화하는 데 도움이 될 수 있다[16].
  수면시간의 경우 일반적으로 6시간 미만 또는 8시간 초과일 경우 수면장애로 정의될 수 있으며[17], 수면장애는 신체적 건강기능뿐만 아니라 정신적인 건강수준에도 영향을 미칠 수 있다[18,19]. 본 연구의 경우 정상수면(6–8시간)에 비해 6시간 미만의 수면상태일 때 우울증 위험이 크게 나타났다. 일부 연구에서도 수면 부족일 경우 우울증 상이 더 많이 보고되며, 수면시간이 부족할 경우 그렇지 않은 사람에 비해 사망률도 높아질 수 있다고 보고된다[20,21].
  반면, 나주시 내에서 소지역 간의(도시/농촌) 정신건강 수준을 비교한 결과에서는 농촌 지역의 우울증이 비교적 취약한 편으로 나타났으나, 나주시 전체 주민의 우울증과 지역 요인의 위험수준을 확인한 결과에서는 통계적으로 유의한 결과를 확인할 수 없었다. 도시와 농촌 지역을 비교한 연구 중 Park 등[22]의 연구에서는 도시 지역에서 우울 정도가 높게 나타났으며, Park [23]의 연구에서는 농촌 지역에서 우울 정도가 높게 나타났다. 선행연구에 사용된 자료나 연구의 방법이 모두 상이하므로 이러한 부분들이 연구결과에 영향을 주었을 것으로 생각된다. 반면, 본 연구에서는 지역을 구분하기 위해 일반적으로 사용되는 기준에 따라 동 단위의 행정구역은 도시로, 읍면 단위의 행 정구역은 농촌으로 구분하였다. 그러나 읍면 단위의 행정구역 중 일부 지역의 경우 농촌보다는 도시적인 특성에 가까운 곳이 다소 포함 되어있어 우울증의 지역적인 차이를 확인한 결과에 일부 영향을 주었을 것으로 생각된다. 또한 우울증은 인구사회학적 요인, 질환 유무, 건강행태, 환경적 요인 등과 같이 다양한 요인들이 영향을 줄 수 있지만, 사용된 이차자료에서 3년간 공통으로 수집된 변수들을 추출하여 사용하였으므로 연구 진행 시 다소 제한적인 부분들도 영향이 있었을 것으로 판단된다. 따라서 향후 별도의 연구를 통해 다양한 요인들을 추가하여 해당 지역의 격차를 체계적으로 분석해 보는 것이 필요할 것으로 보인다[19].
  본 연구의 제한점으로는 지역사회건강조사의 단일 자료만을 활용하여 분석하였다는 것이다. 지역사회건강조사의 경우 매년 주기별로 측정하는 변수가 다르므로, 3년간의 자료를 결합하여 분석할 때 다양한 변수를 활용하는 데 어려움이 있었다. 따라서 지역의 특성을 반영 할 수 있는 관련 자료를 활용하고자 검토하였으나, 소지역 단위(읍/면 /동)로 가공된 활용 가능한 자료 확보에 어려움이 있어, 도 · 농 간의 격차를 확인하는 데 한계가 있었다. 그러므로 향후 나주 지역 대상의 우울 격차 해소를 위한 별도의 실측조사를 통한 심층연구가 필요할 것으로 보인다.
  현재 나주시의 경우 지자체 차원에서 정신질환의 조기발견 및 악화 방지를 위해 지속적인 상담서비스를 진행하고 있으며, 우울감 및 자살 예방교육과 다양한 정신건강프로그램을 운영 중에 있다. 이에 본 연구의 결과를 기반으로 한 제언은 다음과 같다. 첫째, 고위험 관리대상을 선정하고 체계적인 맞춤형 관리사업이 필요하다. 나주시 주민의 우울증 관련 특성으로 여자, 기초생활수급자, 걷기 실천 일수 감소, 수면 부족인 경우로 나타났다. 따라서 사회인구학적인 특성을 고려하여 우울증 관리대상을 선정하여, 지역사회 차원의 지속적인 관리 정책 마련과 체계적인 프로그램 제공 및 참여 독려가 필요하다. 둘째, 다양한 공공기관 및 민간기관과의 통합 네트워크 구축이 필요하다. 이를 통해 정신건강 문제를 조기발견하고 위기상황 발생 시 즉각적이고 적극적인 개입이 가능할 수 있다. 셋째, 우울증 위험요인을 조절하기 위한 관리사업 수행이 필요하다. 건강한 신체활동을 위해 주변환경의 안전성을 확보하고 접근성을 높이는 것이 필요하며, 정신건강과 신체활동의 관련성을 인식하기 위한 보건교육이 선행되어야 한다. 또한 동호회나 마을 내의 소모임을 개설하여 다양한 신체활동 프로그램 운영이 필요하다. 신체활동 향상은 수면에도 영향을 주어 수면의 질 향상에도 도움을 줄 수 있으며, 지속적인 모니터링을 통해 우울증 위험요인을 스스로 관리할 수 있는 역량을 만들어 가는 것이 중요할 것으로 생각된다. 이를 통해 지역 내의 정신건강의 격차를 해소하고 나아가 지역 주민의 건강수준 향상에 기여할 수 있다.

 

이해상충

  이 연구에 영향을 미칠 수 있는 기관이나 이해당사자로부터 재정적, 인적 지원을 포함한 일체의 지원을 받은 바 없으며, 연구윤리와 관련된 제반 이해상충이 없음을 선언한다.

감사의 글

  이 연구는 2021년 지역 간 건강격차 원인 규명과 해소를 위한 학술 활동 촉진 연구사업비 지원으로 수행되었다.

ORCID

Kyung-Hee Jo: https://orcid.org/0000-0003-4922-8973;
So Yeon Ryu: https://orcid.org/0000-0001-5006-1192