The Journal of Korean Society for School & Community Health Education (한국학교ㆍ지역보건교육학회지)

The Korean Society for School & Community Health Education (한국학교ㆍ지역보건교육학회)
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Risk factors of alcohol use disorder in Korean adults based on the decision tree analysis

의사결정나무분석을 이용한 성인의 알코올사용장애 위험요인

  • Mi Young Kwon (College of Nursing, Ewha Womans University) ;
  • Ji In Kim (Department of Nursing, Sunchon National University)
  • 권미영 (이화여자대학교 간호학과) ;
  • 김지인 (국립순천대학교 간호학과)
  • Received : 2022.12.12
  • Accepted : 2023.02.25
  • Published : 2023.02.28
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Abstract

Objectives: The aim of this study was to identify risk factors of alcohol use disorder among Korean adults. Methods: Cross-sectional exploratory study based on data collected from Data from the 6th Korea National Health and Nutrition Examination Survey in 2015 were performed in this study. There were 3,248 participants who were 2,558 normal drinkers while 690 had alcohol use disorder. Decision tree analysis were used to exam socio-demographic and health-related factors to predict alcohol use disorder. Results: As a result of decision tree analysis, the predictive model for factors related to alcohol use disorder in Korean adults presented with 8 pathways. The significant predictors of alcohol use disorder were age, gender, smoking, marital status, and house income. Male smokers whose household income is 'high' or 'low' are most vulnerable to alcohol use disorders. Conclusions: This study indicates that need to consider health behavior and house income when we practice prevention policies and health education of alcohol use disorder.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2021년도 순천대학교 학술연구비(과제번호: 2021-0307) 공모과제로 연구되었음.

References

  1. 강성홍, 박종호, 김지혜. (2021). 지역사회 건강수준 개선을 위한 고위험음주율 관리 시뮬레이션 모형 개발. 한국산학기술학회논문지, 22(9), 575-587. https://doi.org/10.5762/KAIS.2021.22.1.575
  2. 건강보험심사평가원. (2018). Retrieved from https://www.hira.or.kr/bbsDummy.do?pgmid=HIRAA020041000100&brdScnBltNo=4&brdBltNo=9731
  3. 국립정신건강센터. (2021). 2021년 정신건강실태 조사 보고서. 서울: 보건복지부 국립정신건강센터.
  4. 김미영. (2017). 로지스틱 회귀분석을 이용한 문제 음주 예측요인 분석. 디지털융복합연구, 15(5), 487-494. https://doi.org/10.14400/JDC.2017.15.5.487
  5. 김용석, 이석호. (2020). 소득수준, 음주수준 및 음주폐해의 관계. 정신건강과 사회복지, 48(3), 35-56.
  6. 김은수, 정소현, 남해성. (2020). 포커스 그룹 인터뷰를 통한 지역사회 음주문화 특성과 대안: 금산군을 중심으로. 알코올과 건강행동연구, 21(2), 67-78.
  7. 김지인. (2019). 한국 여성의 알코올사용장애 영향 요인. 디지털융복합연구, 17(12), 367-374. https://doi.org/10.14400/JDC.2019.17.12.367
  8. 김형태, 윤미은, 천성수, 김미경. (2013). 인구사회학적 특성, 문제음주와 삶의 만족 여부에 따른 알코올 정책 선호도. 보건사회연구, 33(3), 86-103. https://doi.org/10.15709/HSWR.2013.33.3.86
  9. 대한간학회. (2013). 알코올 간질환 진료 가이드라인. 서울: 대한간학회.
  10. 박숙경, 김은경. (2017). 고위험 음주여성의 건강 행태, 질병이환 및 고위험 음주 위험요인 분석. 한국모자보건학회지, 21(1), 35-45. https://doi.org/10.21896/JKSMCH.2017.21.1.35
  11. 박은영. (2017). 대학생의 스트레스가 음주문제에 미치는 영향: 알코올기대의 매개효과와 대처 반응의 조절효과. 스트레스연구, 25(4), 265-217.
  12. 박일수, 한준태. (2017). 데이터마이닝 기법을 활용한 한국인의 고위험 음주 예측모형 개발 연구. 한국데이터정보과학회지, 28(6), 1337-1348.
  13. 변혜민, 윤은경, 최남희, 최지선, 김주희, 장애경, 정은숙. (2018). 청년 1인가구의 건강생태계 활성화를 위한 탐색적 연구. 한국시스템다이내믹스연구, 19(4), 83-98.
  14. 이광재, 이현준, 오경주. (2015). 퍼지신경망 모형을 이용한 헤지펀드의 생존여부 예측. 한국데이터정보과학회지, 26(6), 1189-1198.
  15. 이숙현, 문상호. (2018). 청년의 문제음주에 미치는 사회생태학적 결정요인에 관한 데이터 마이닝 분석. 사회복지연구, 49(4), 65-100. https://doi.org/10.16999/KASWS.2018.49.4.65
  16. 이대웅, 문상호, 이효주, 이소담. (2016). 데이터 마이닝 분석방법을 활용한 고령자의 자살위험 예측요인 분석. 한국정책학회보, 2016(3), 297-328.
  17. 이은숙, 조혜정. (2020). 성인 음주자의 음주 패턴에 따른 정신건강과 주관적 건강상태에 대한 융합적 연구. 한국융합학회논문지, 11(7), 319-328. https://doi.org/10.15207/JKCS.2020.11.7.319
  18. 이해국. (2019). 알코올 사용장애의 역학과 예방 정책. 신경정신의학, 58(3), 152-158.
  19. 장인순. (2008). 재가노인의 알코올 사용장애에 영향을 미치는 요인. 한국보건간호학회지, 22(2), 165-176.
  20. 전기숙. (2018). 마음챙김 인지치료를 활용한 알코올 치료 프로그램의 개발 및 효과검증. 인문사회21, 9(1), 831-844.
  21. 조근호. (2019). 정신건강의학과 외래에서 알코올사용장애 환자 치료. 신경정신의학, 58(3), 159-166.
  22. 통계청. (2022). 정신장애군별 정신건강서비스 이용 비율. Retrieved from https://kosis.kr
  23. 한국건강증진개발원. (2017). Retrieved from https://www.khealth.or.kr/board/view?linkId=24676&menuId=MENU01181
  24. Arnaud C, Vincent W, Christiane R, Fred P, Jacques C. (2006). Clustering of risk behaviors with cigarette consumption: A population-based survey. Preventive Medicine, 42(5), 348-353. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2006.01.011
  25. Arnedt JT, Cardoni ME, Conroy DA, Graham M, Amin S, Bohnert KM, Ilgen M A. (2022). Telemedicine-delivered cognitive-behavioral therapy for insomnia in alcohol use disorder (AUD): study protocol for a randomized controlled trial. Trials, 23(1), 1-14. https://doi.org/10.1186/s13063-021-05959-2
  26. Avery AR, Tsang S, Seto EY, Duncan GE. (2020). Stress, anxiety, and change in alcohol use during the Covid-19 pandemic: Findings among adult with pairs. Frontires in Psychiatry, 11, 1-12. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.571084
  27. Choi JH, Han ST, Kang HC, Kim YS. (1998). Data mining decision tree by using Answer Tree. Seoul: SPSS Korea.
  28. Delmater R, Hancock M. (2001). Data mining explained. Massachusetts. Digital Press.
  29. Jike M, Itani O, Watanabe N, Buysse DJ, Kaneita Y. (2018). Long sleep duration and health outcomes: a systematic review, meta-analysis and meta-regression. Sleep medicine reviews, 39, 25-36. https://doi.org/10.1016/j.smrv.2017.06.011
  30. Kass GV. (1980). An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data. Journal of the Royal Statistical Society, 29(2), 119-127.
  31. Wallhed Finn S, Bakshi AS, Andreasson S. (2014). Alcohol consumption, dependence, and treatment barriers: perceptions among nontreatment seekers with alcohol dependence. Substance Use & Misuse, 49(6), 762-769. https://doi.org/10.3109/10826084.2014.891616
  32. Park YJ, Yim HW, Park YM, Lee WC. (2007). The association between sleep and obesity in Korean adults. Journal of Preventive Medicine and Public Health, 40(6), 454-460. https://doi.org/10.3961/jpmph.2007.40.6.454
  33. World Health Organization. (2018). Global status report on alcohol and health. Geneva: World Health Organization.
  34. Steyerberg EW. (2009). Clinical prediction models: A practical approach to development, validation, and updating. (pp. 301-302). New York: Springer.