본 연구는 노쇠 수준이 건강상태 및 건강행태에 미치는 연관성을 파악하고, 노쇠가 의료 이용에 미치는 영향을 탐색하고자 수행되었다. 연구를 위해 일개 지역사회(대전광역시)에 거주하는 65~84세의 노인 516명을 대상으로 노쇠, 건강상태 및 행태, 의료서비스 이용에 대해 일대일 면접 설문조사를 시행하였고, 노쇠 수준은 K-frail 도구를 활용하여 측정한 후 노쇠, 전노쇠, 비노쇠 그룹으로 분류하였다. 노쇠 수준과 건강상태 및 행태, 의료서비스 이용 경험과의 관련성을 확인하기 위해 카이제곱검정을 시행하였고, 노쇠 수준이 응급과 입원 서비스 이용 여부에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 로지스틱 회귀분석을, 외래서비스 이용 경험 중 외래방문 횟수에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 음이항 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 비노쇠군에 비해 노쇠군에 속한 노인들에서 주관적 건강상태를 부정적으로 평가하는 비율이 높았고, 만성질환을 2개 또는 3개 이상 진단받은 비율이 높았으며, 낙상위험성, 일상생활 수행 어려움의 비율이 높았다. 또한, 노쇠는 인구사회학적 특성, 주관적 건강상태, 만성질환의 수를 통제한 후에도 응급 서비스 및 외래서비스 이용의 증가와 통계적으로 유의한 관련성을 보였다. 본 연구 결과는 지역사회에서 노쇠를 조기에 발견하여 적극적으로 대처하기 위한 체계와 전략 마련이 중요함을 시사하며, 향후 노쇠에 대한 종적 자료 구축을 통해 노쇠와 건강상태 및 행태, 의료 이용 사이의 인과관계 규명을 위한 심층적인 연구의 필요성을 제안한다.
본 연구는 우리나라 노인의 성공적 노화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 시도된 이차자료분석 연구이다. 2018년 제7차 고령화연구패널 조사 자료를 이용하여 65세 이상의 노인 중 비동거 자녀가 1인 이상이고 연구 변수에 결측치가 없는 4,106명을 대상으로 하였다. 자료는 빈도분석, 교차분석, 독립표본 t검정, 이항 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다. 연구 결과 노인의 성공적인 노화에 영향을 미치는 요인은 연령, 배우자 유무, 교육 수준, 주거 형태, 주관적 건강, 운동, 음주, 비동거 자녀와의 비대면 접촉 빈도로 나타났으며 설명력은 24.1%였다. 자녀 결속을 중심으로 노인이 성공적 노화를 영위하기 위해서는 자녀가 가까이 살고 자주 만나는 것보다 노인의 삶의 위로가 되고 관계의 연속으로 삶의 만족도를 높일 수 있는 비대면 연락 빈도가 중요하게 나타났다. 본 연구를 바탕으로 코로나19(COVID-19) 감염 우려로 인해 사회적으로 고립되어 있는 노인들의 성공적인 노화를 위한 다양한 전략이 필요하다.
초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간('3년~'22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.
사고예측모형은 장래 계획 노선이나 다른 노선에 적용되어 사고를 예측하거나 안전개선사업 및 교통정책의 평가 등에 활용된다. 본 연구에서는 고속도로 본선에 대해 이러한 용도로 활용될 수 있는 사고예측모형을 구축하고자 한다. 또한 자료 구축이 용이한 변수를 선정하여 모형을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 기본 목표로 하였다. 모형은 종속변수를 사고건수와 사상자발생사고건수로 하여 사고모형과 사상자발생사고모형을 각각 구축하였다. 모형에 적용된 확률구조는 음이항 분포와 포아송 분포이며, 추정에 의해 적합한 모형을 선별하였다. 국내 고속도로중 주요한 9개 노선을 선정하였고, 시간적으로는 2003~2007년까지 5개년도 자료를 활용하였다. 모형의 설명변수는 교통류 특성을 나타내는 교통량 등의 예측 가능한 변수와 기하구조 요인 등을 적용하였다. 최우추정법에 의한 추정 결과 사고모형의 경우 구간길이, 일교통량, 버스비율, 곡선구간수가 유의한 변수로 추정되었으며 사상자발생사고모형에서는 구간 길이와 일교통량, 버스비율이 유의한 변수로 추정되었다. 모형의 공간적 시간적 전이 가능성을 확인하기 위해 우도비 검정을 수행한 결과, 사고모형은 6차로 이상이나 4차로의 교통류 및 기하구조 특성을 가지는 도로로의 전이가 가능하였다, 반면 사상자발생 사고모형은 모든 도로와 시간대로의 전이가 가능하여, 모형의 활용도가 높게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서 구축된 모형은 다른 노선과 장래 계획, 정책 평가 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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