도시 및 농어촌 지역의 건강수준 개선을 위한 현재흡연율 관리 시뮬레이션 모형 개발 - 전라남도 진도군 중심으로 -
The Development of a Simulation Model for Managing the Current Smoking Rate to Improve the Health Levels of Urban and Rural Areas in Jindo-gun, Jeollanam-do
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초록
본 연구는 생태학적 방법론에 지리적 가중회귀분석(GWR) 및 대화식 의사결정나무를 접목하여 대안적 분석을 제시하기 위해 흡연을 중심으로 도시 및 농어촌 지역의 건강행태 수준 개선을 위한 지역 간 변이 관련 요인을 파악하고, 도시 및 농어촌 지역의 효율적인 흡연 관리를 위한 맞춤형 사업방안의 기초자료를 제시하기 위해 시뮬레이션 알고리즘을 개발하고자 수행되었다. 본 연구를 위해 2019년 보건복지부의 지역사회건강조사 자료, 통계청 자료, 국민건강보험공단 자료 등을 수집하여 우리나라 지역에 거주하는 성인의 흡연을 중심으로 건강행태 수준 개선을 위한 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 지역사회 건강행태 수준 개선에 대한 시뮬레이션 모형 개발 시 지역 간 변이 수준을 파악하는 방법은 EQ(Extremal Quotient)와 CV(Coefficient of Variations)를 이용하였으며, 대안적 분석 기법으로는 지리적 가중회귀분석을 통한 지역별 시뮬레이션, 대화식 의사결정나무를 통한 개선할 수 있는 변수 중심의 시뮬레이션 알고리즘을 개발하고 평가하였다. 지리적 가중회귀분석을 이용한 현재흡연율의 지역 간 변이와 관련 요인을 분석한 결과 고위험음주율, 1인 평균 건강보험료, 기초생활보장 수급자 비율, 인당 상업지역면적, 건강생활 실천율, 비만율 변수로 구성된 총 228개의 지역별 회귀모형이 산출되었다. 산출된 지리적 가중회귀모형의 전반적인 설명력은 37.4%였으며, 지역별로는 26.0%에서 35.5%까지 분포하는 것으로 나타났다. 대화식 의사결정나무(Decision Tree)를 이용한 전체 현재흡연율의 평균은 20.3%이며 현재흡연율에 대한 집단 분류에서 유형 1에 해당하는 그룹일 경우, 총 228개 지역의 현재흡연율에 비해 1.2배 정도 흡연할 확률이 높은 것으로 나타났다. 지역의 보건사업 담당자들이 손쉽게 활용할 수 있도록 엑셀을 이용하여 지리적 가중회귀분석(GWR)결과를 기반으로 개선이 필요한 지역사회 요인을 포함한 시뮬레이션 모형을 개발하여 도시 및 농어촌 지역에 영향을 미치는 요인이 1%, 3%, 5%, 10% 개선했을 때 현재흡연이 감소되는 것으로 지역사회의 효율적인 관리를 위한 시뮬레이션 모형을 제시하였다. 본 연구의 결과는 도시 및 농어촌 지역 관리를 통해 건강수준이 개선됨과 동시에 사업 효과를 증대시킬 수 있으며, 추후 도시 및 농어촌 지역의 건강증진사업 수립에 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
This study was conducted to develop a simulation algorithm to identify regional variation -related factors to improve health behavior levels in urban and rural areas and to present basic data for efficient smoking management in urban and rural areas. For this study, the Korea Centers for Disease Control and Prevention's community health survey data, Statistics Korea data, and National Health Insurance Service data were collected in 2019 to develop a simulation model to improve health behavior, focusing on smoking in adults living in Korea. When developing a simulation model for improving the level of community health behavior, EQ (Extremal Quotient) and Coefficient of Variations (CV) were used to develop and evaluate variable-oriented simulation algorithms that can be improved through geographic weighted regression and interactive decision trees. As a result of analyzing regional variations and related factors in the current smoking rate using geographic weighted regression analysis, a total of 228 regional regression models consisting of high-risk drinking rates, average health insurance premiums, basic living security recipients, per capita commercial areas, health life practice rates, and obesity rate variables were calculated. The overall explanatory power of the calculated geographic weighted regression model was 37.4%, and it was found to be distributed from 26.0% to 35.5% by region. The average current smoking rate using interactive decision trees is 20.3%, and in the group classification of the current smoking rate, the group corresponding to type 1 is 1.2 times more likely to smoke than the current smoking rate in a total of 228 regions. Based on the results of the Geographic Weighted Regression Analysis (GWR) using Excel for easy use by local health project managers, a simulation model for the efficient management of the local community was presented when the factors affecting urban and rural areas were improved by 1%, 3%, 5%, and 10% respectively. The results of this study are expected to be used to establish health promotion projects in the future while improving its effectiveness and health through the management of urban and rural areas.
참고문헌 (26)
- 강은정, "흡연, 음주, 신체활동을 사용한 한국 성인의 건강행태 군집의 분류", 보건사회연구, 27(2), pp.44~66 (2007), 한국보건사회연구원[DOI]
- 김영택, "지역사회건강조사의 조사 기획과 수행", 대한의사협회지, 55(1), pp.74~83 (2012), 대한의사협회
- 김혜련, "우리나라에서 흡연율의 사회계층별 불평등과 변화추이", 보건사회연구, 27(2), pp.25~43 (2007), 한국보건사회연구원[DOI]
- 박초롱, "담배가격 인상이 흡연율 감소에 미치는 효과: 인구사회학적 변인 및 건강행태를 중심으로", pp.2018
- 백달현, "농촌 지역 노인의 흡연상태와 관련요인", 농촌의학.지역보건, 33(2), pp.243~254 (2008), 한국농촌의학.지역보건학회
- 2014년 지역사회건강조사 건강행태 지표(흡연, 음주) 관련 영향요인 분석, "보건복지부", 1~117 (2014)
- 지역사회건강조사 결과의 시계열분석 방법론 개발 및 지역별 특성과 관련성 분석, "보건복지부", 407~415 (2016)
- 2008-2019 지역건강통계 한눈에 보기, "보건복지부", 1~752 (2019)
- 석향숙, "고혈압 이환율의 지역 간 변이 요인에 관한 연구", 보건사회연구, 33(3), pp.210~236 (2013), 한국보건사회연구원[DOI]
- 선미옥, "지리적 가중 회귀를 이용한대사증후군 유병률의 지역별 변이에 관한 연구 및 적용 방안", 한국산학기술학회논문지, 19(2), pp.561~574 (2018), 한국산학기술학회[DOI]
- 윤정현, "‘e-Smoking’의 미래", 경제인문사회연구회, 24(5), pp.2~ (2015), 과학기술정책연구원
- 한국의사회동향, 2017, "통계청", 86~ (2017)
- "국가통계포털" (2019)[URL]
- Castro FG, "Cigarette Smokersdo more than just Smoke Cigarettes", Health Psychology, 8(1), pp.107~129 (1989)
- Chiolero A, "Clustering of Riskbehaviors with Cigarette Consumption : a Population-Based Survey", PreventiveMedicine, 42(5), pp.348~353 (2006)
- DN Durrheim, "Making Sense of Statistics for the Family Practitioner: What are Ecological Studies?. South African Family Practice", South African Family Practice, 46(4), pp.48~ (2004)
- Doll R, "Mortality in Relation to Smoking: 50 Years' Observations on Male British Doctors", Journal of Epidemiology and Community Health, 58(11), pp.930~930 (2004)
- FG Castro, "Cigarette Smokers do more than Just Smoke Cigarettes", Health Psychology, 8(1), pp.107~129 (1989)
- "Predicts 2013:Information Innovation" (2012)[URL]
- Khot UN, "Prevalence of Conventional Risk Factors in Patients with Coronary Heart Disease", JAMA, 290(7), pp.898~904 (2003)
- LJ Fine, "Prevalence of Multiple Chronic Disease Risk Factors: 2001 National Health Interview Survey", American Journal of Preventive Medicine, 27(2), pp.18~24 (2004)
- Morris RW, "Geographic Variation in Incidence of Coronary Heart Disease in Britain: the Contribution of Established Risk Factors", Heart, 86(3), pp.277~283 (2001)
- Schuit AJ, "Clustering of Lifestyle Risk Factors in a General Adult Population", Journal of Preventive Medicine, 35(3), pp.219~224 (2002)
- Tobler, W. R, "A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region", Economic Geography, 46(2), pp.234~242 (1970)
- Yoon SJ, "Estimation of Attributable Burden due to Premature Death from Smoking in Korea", Korean Journal of Preventive Medicine, 34(3), pp.191~199 (2001)
- W Poortinga, "Prevalence and Clustering of Four Major Lifestyle Risk Factors in an English Adult", Journal of Preventive Medicine, 44(2), pp.124~128 (2007)