성인의 우울증 유무에 영향을 미치는 건강행태 및 사회인구학적 요인 분석
Analysis of Health Behaviors and Sociodemographic Factors Influencing Depression among Adults
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초록
본 연구는 성인의 우울증 유무에 영향을 미치는 건강행태 및 사회인구학적 요인을 확인하기 위한 것으로, 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단의 2019-2020년 한국의료패널조사 자료를 분석한 이차분석연구이다. 연구 결과 우울증 유무와 통계적으로 유의한 관련이 있는 것은 연령(χ²=74.31, p<.001), 교육수준(χ²=53.64, p<.001), 가족동거(χ ²=78.93, p<.001), 수입(χ²=21.60, p<.001), 규칙적 운동(χ²=5.66, p=0.017), 만성질환(χ²=122.97, p<0.001), 주관적건강상태(χ²=254.99, p<.001), 장애(χ²=96.40, p<.001), 스트레스 수준(χ²=411.46, p<.001), 정신건강문제 전문가 상담(χ²=619.22, p<.001), 정신과약물복용(χ²=860.50, p<.001) 등으로 조사되었다. 우울증 유무에 영향을 미치는 요인을 다변량 로지스틱 회귀분석한 결과로, 여성은 남성에 비해 우울의 발생 가능성이 통계적으로 유의하게 높았으며(Adjusted OR=1.60, 95% CI=1.04–2.44, p=0.029), 연령은 20–39세 대비 40–64세(OR=0.14, 95% CI=0.03–0.60, p=0.009)와 65세 이상(OR=0.07, 95% CI=0.01–0.32, p&0.001)에서 우울 가능성이 낮았다. 가족동거에서는 가족과동거하지 않는 경우가 우울의 가능성이 높았다(OR=1.58, 95% CI=1.07–2.33, p=0.019). 스트레스 인지는 매우 많이느끼는 경우 대비 조금 느끼는 경우에 우울의 가능성이 낮았다(OR=0.48, 95% CI=0.26–0.90, p=0.023). 약물복용은없음에서 우울 가능성이 낮았다(OR=0.05, 95% CI=0.01–0.20, p=0.001). 본 연구는 우울증을 예측하고 이해하는 관점을 건강행태 및 사회인구학적 요인으로 검증한 점에서 의의가 있지만 단일 시점의 횡단적 자료를 이용하여 분석했다는 점과 한국의료패널데이터 중 질환 분류가 아닌 우울증 유무에 응답한 자료를 사용하였으므로 그 해석에 유의하여야한다.
Abstract
This study aimed to identify health behaviors and sociodemographic factors associated with depression among adults. Using data from the Korea Health Panel, depression was found to be significantly associated with age(χ²=74.31, p<.001), educational(χ²=53.64, p<.001), family living together (χ²=78.93, p<.001), employment income(χ²=21.60, p<.001), regular exercise(χ²=5.66, p=0.017), chronic disease status(χ²=122.97, p<0.001), subjective health status(χ²=254.99, p<.001), disability(χ²=96.40, p<.001), stress level(χ²=411.46, p<.001), professional counseling(χ²=619.22, p<.001), and medication use(χ ²=860.50, p<.001). The results of the multivariate logistic regression analysis showed that females were significantly more likely to experience depression compared to males (Adjusted OR = 1.60, 95% CI = 1.04–2.44, p = 0.029). Compared with those aged 20–39 years, individuals aged 40–64 years (OR = 0.14, 95% CI = 0.03–0.60, p = 0.009) and those aged 65 years or older (OR = 0.07, 95% CI = 0.01–0.32, p < 0.001) had a significantly lower likelihood of depression. Participants who were not living with family members were more likely to experience depression (OR = 1.58, 95% CI = 1.07–2.33, p = 0.019). Those who perceived “a little” stress had a lower likelihood of depression than those who perceived “a lot” of stress (OR = 0.48, 95% CI = 0.26–0.90, p = 0.023). Participants who were not taking medication also showed a lower likelihood of depression (OR = 0.05, 95% CI = 0.01–0.20, p = 0.001). These findings highlight the importance of considering both health-related behaviors and sociodemographic characteristics in predicting and understanding adult depression. However, the interpretation of the results should be made with caution, as the study was based on cross-sectional data, limiting causal inference. In addition, the analysis relied on self-reported responses regarding depression status rather than clinically diagnosed classifications, which may restrict the generalizability of the findings.