다수준 모델 적합도 분석결과

초미세먼지가 노인의 우울증에 미치는 영향을 확인하기 위해 다수준 모형 을 사용해 4개의 모델을 구축하였다. 먼저 기초모델(Null model)에서 개인 수 준과 지역 수준의 변수를 제외한 상태에서 우울증이 미치는 지역 간의 차이 를 확인하였다. 기초모델의 ICC는 종속변수인 노인의 우울증 변수가 차지하 는 변이 중 지역 수준의 변이가 차지하는 분율이 17%를 차지했다. 모델1에서 는 개인 수준의 요인을 포함하여 지역 간의 차이를 확인하였고, 모델1의 ICC 는 24%를 차지하였다. 모델2에서는 지역 수준의 요인을 포함하여 지역 간의 차이를 확인하였고, 모델2의 ICC는 15%를 차지하였다. 모델3에서는 개인 수 준과 지역 수준의 요인을 포함하여 지역 간의 차이를 확인하였고, ICC가 22%를 차지하였다. 모든 모델에서 ICC가 10% 이상으로 지역 간의 차이가 크게 나타나 다수준 모형이 적합한 것으로 확인하였다. 또한, 3개의 모델 중 최종 모형을 선정하기 위해 -2Res Log Pseudo-likelihood와 AIC 수치를 고 려하였고, 모델3을 최종 선정하였다(Table 5).

모델1: 개인 수준 변수(성별, 연령, 학력, 결혼상태, 가구 월 소득, 지역 구분, 기 초생활수급, 흡연, 음주, 걷기실천, 비만, 주관적 건강 수준, 수면시간, 고혈압, 당 뇨병, 이상지질혈증, 관절염, 이웃 간의 신뢰); 모델2: 지역 수준 변수(지역박탈 지수, 녹지면적, 도시면적, 복지예산 비중, 보건복지 사업체 비율); 모델3: 개인 수준 변수+지역 수준 변수

Variable Null model Model 1 Model 2 Model 3

ICC 17% 24% 15% 22%

-2Res Log

Pseudo-likelihood 3,062,589 2,129,788 3,062,559 2,129,758 AIC 3,062,593 2,129,848 3,062,595 2,129,850 Table 5. 모델별 적합도 평가

2. 다수준 로지스틱 회귀분석 결과(모델3)

최종 결과 초미세먼지에서 Q3지역이 1.66(95%CI 1.09-2.52), Q4지역이 1.50(95%CI 1.04-2.18)으로 통계적으로 유의하게 증가하는 결과를 확인하였 다. 또한, 신체활동 요인을 고려하기 위한 걷기실천에서는 교차비가 0.66(95%CI 0.59-0.60)으로 유의하게 낮았고, 사회적 관계요인을 고려하기 위 한 이웃 간의 신뢰에서는 교차비가 1.76(95%CI 1.75-1.78)로 유의하게 높았 다.

지역 수준의 변수인 지역 박탈지수는 교차비가 1.01(95%CI 1.00-1.03)로 유 의하게 증가하였다. 녹지면적은 Q3이 교차비가 0.64(95%CI 0.37-1.09)로 가장 낮았으나 유의하지 않았고, 도시면적에서도 Q4로 갈수록 교차비가 증가하는 추세를 보였지만 통계적으로 유의하지는 않았다. 복지예산 비중은 유의한 경 향성을 보이지 않았으나, 보건복지사업체비율은 Q4로 갈수록 교차비가 유의 하게 증가하는 추세를 보였다.

보정변수에서 성별은 여자가 남자에 비해 교차비가 0.98(95%CI 0.97-0.99) 로 유의하게 낮았고, 연령은 80-84세에서 교차비가 1.26(95%CI 1.25-1.28)로 가장 높았다. 학력은 높을수록 교차비가 유의하게 감소하였고, 대졸이상일 때 교차비가 0.48(95%CI 0.47-0.49)로 가장 낮았다. 결혼상태는 미혼에서 1.06(95%CI 1.05-1.07)로 교차비가 유의하게 높았다. 가구 월 소득은 301만원 이상일때 교차비가 0.66(95%CI 1.28-1.40)로 가장 낮았다. 지역 구분은 도시 에서 교차비가 1.18(95%CI 1.16-1.19)로 높았고, 기초생활수급자의 경우 교차 비가 1.77(95%CI 1.75-1.79)로 유의하게 높았다. 흡연은 흡연자일때 교차비가 1.41(95%CI 1.39-1.43)로 높았고, 음주는 음주자일때 1.06(95%CI 1.04-1.09)으 로 유의하게 높게 나타났다. 비만은 비만 상태일 때 0.79(95%CI 0.78-0.80)로 낮았으며, 주관적 건강 수준은 나쁨일 때 교차비가 11.71(95%CI 11.47-11.97) 로 유의하게 높았다. 수면시간은 6시간 미만일 때 교차비가 2.62(95%CI 2.70-2.88)로 유의하게 더 높았다. 고혈압은 진단자에서 교차비가 0.92(95%CI 0.92-0.93), 당뇨병은 0.95(95%CI 0.94-0.95)로 유의하게 낮았고, 이상지질혈증 은 진단자에서 1.17(95%CI 1.17-1.18), 관절염은 1.31(95%CI 1.29-1.32)로 유 의하게 높게 나타났다(Table 6).

Variable Model 3

OR 95% Cl

초미세먼지 Q1 1.00

Q2 1.28 0.87-1.88

Q3 1.66 1.09-2.52

Q4 1.50 1.04-2.18

걷기실천 아니오 1.00

예 0.60 0.59-0.60

이웃 간의 신뢰 예 1.00

아니오 1.76 1.75-1.78

성별 남자 1.00

여자 0.98 0.97-0.99

연령(세) 65-69 1.00

70-74 0.93 0.92-0.94

75-79 1.01 1.00-1.02

80-84 1.26 1.25-1.28

>85 1.22 1.21-1.24

학력 무학

초졸 0.74 0.73-0.75

중졸 0.69 0.69-0.70

고졸 0.50 0.50-0.51

대졸이상 0.48 0.47-0.49

결혼상태 기혼 1.00

미혼 1.06 1.05-1.07

가구 월 소득(만원) <100 1.00

100-200 0.73 0.72-0.74

200-300 0.76 0.75-0.77

>300 0.66 0.65-0.66

지역 구분 농촌 1.00

도시 1.18 1.16-1.19

기초생활수급 아니오 1.00

예 1.77 1.75-1.79

흡연 아니오 1.00

예 1.41 1.39-1.43

음주 아니오 1.00

예 1.06 1.04-1.09

비만 아니오 1.00

예 0.79 0.78-0.80

Table 6. 초미세먼지가 노인 우울증에 미치는 영향; 다수준 로지스틱 회귀분석 결 과

OR: Odds ratio; CI: Confidence interval

주관적 건강 수준 좋음 1.00

보통 2.73 2.67-2.79

나쁨 11.71 11.47-11.97

수면시간 6-8시간 1.00

≤5 2.62 2.60-2.65

≥9 1.73 1.71-1.76

고혈압 아니오 1.00

예 0.92 0.92-0.93

당뇨병 아니오 1.00

예 0.95 0.94-0.95

이상지질혈증 아니오 1.00

예 1.17 1.16-1.18

관절염 아니오 1.00

예 1.31 1.29-1.32

지역박탈지수 1.01 1.00-1.03

녹지면적 Q1 1.00

Q2 1.07 0.69-1.65

Q3 0.64 0.37-1.09

Q4 0.70 0.40-1.24

도시면적 Q1 1.00

Q2 1.35 0.94-1.92

Q3 1.25 0.83-1.89

Q4 1.22 0.76-1.94

복지예산 비중 Q1 1.00

Q2 1.14 0.75-1.72

Q3 0.84 0.50-1.42

Q4 1.08 0.62-1.89

보건복지사업체비율 Q1 1.00

Q2 1.29 0.90-1.85

Q3 1.46 1.02-2.08

Q4 1.49 1.06-2.11

Ⅳ. 고 찰

본 연구는 초미세먼지가 노인 우울증에 미치는 영향을 파악하기 위해 다수 준 로지스틱 회귀분석을 시행하였고, 초미세먼지가 우울증에 영향을 미치는 과정에서 신체활동이나 사회적 관계요인의 영향을 함께 고려하여 분석하였 다.

다수준 분석을 활용하여 모형의 적합 여부를 판단하기 위해 4개의 모델을 비교한 결과 모든 모델에서 ICC가 10%이상을 차지하여 우울증 여부에 따라 지역 간의 변이가 있음을 확인하였다. 이와 같은 결과는 종속변수 내의 총 분산 가운데 집단 간 차이에 의해 설명되는 분산량이 큰 것으로 볼 수 있으 므로 본 연구에서 다수준 분석을 사용하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 또 한, -2Res Log Pseudo-likelihood가 모델 3에서 값이 가장 작게 나타나 가장 적합한 모델로 판단하여 최종 모델로 선정하였다.

본 연구의 주요한 결과로 초미세먼지와 노인 우울증과의 관련성을 확인하 였다. 초미세먼지가 높은 Q3, Q4지역에서 우울증 위험이 유의하게 증가하였 다. 다수의 연구에서도 초미세먼지가 증가할수록 우울증의 위험이 증가한다 고 보고된다(Yin et al, 2018; Zhang et al, 2018). 미세먼지는 입자의 크기가 작을수록 인체 기관으로 이동이 수월하여 PM10에 비해 ^PM2.5의 위해성이 크 게 작용할 수 있다(Schraufnagel et al, 2019). 또한, 노인의 경우 신체의 생리 적인 기능이 감퇴한 상태로 미세먼지가 체내에 흡입되었을 때 몸 밖으로 배 출시키고 독성을 제거하는 기능이 떨어지며(Sacks et al, 2011), 이미 기저질 환을 가지고 있는 경우가 많아 미세먼지의 독성에 대한 저항력이 약하므로 더욱 취약할 수 있다(Bell et al, 2013). 임상학적으로 미세먼지가 인체에 흡인 되어 뇌로 전달되는 경로는 크게 세 가지가 있다. 첫째, 미세먼지가 후각망울 을 통해 뇌 조직으로 이동하여 염증반응을 일으킨다(Ajmani et al, 2016). 둘 째, 비강에서 비강상피세포로 침범하여 염증을 일으키고 뇌 조직을 손상시킨 다. 셋째, 점액세포청소에 의해 제거되지 않은 미세먼지가 폐포까지 도달하여 염증을 일으키고 사이토카인을 분비하여 염증을 촉진 시켜 노인의 신경계에

영향을 미칠 수 있다(Underwood, 2017). 다수의 연구에서 초미세먼지와 우울 증의 관련성에 대해 보고하고 있으나(Yin et al, 2018; Zhang et al, 2018), 본 연구는 2017년 지역사회건강조사를 이용하여 2017년 초미세먼지 연평균 농도 의 수준에 따라 지역을 구분하여 우울증과의 관련성을 확인한 연구로 임상적 인 발생 기전에 대해 설명하기에는 어려움이 있다. 따라서 추후 임상적 부분 을 밝힐 수 있는 관련 자료를 추가 확보하여 연구가 필요할 것으로 사료된 다.

신체활동과 사회적 관계요인에서도 노인 우울증과 유의한 결과를 확인하였 다. 먼저 신체활동인 걷기실천에서 노인 우울증과 유의한 관련성을 확인하였 고, 걷기실천을 하는 경우 우울증이 감소하였다. 걷기 활동은 세로토닌 분비 에 영향을 주고, 엔돌핀과 같은 두뇌 물질이 분비되어 부정적인 생각을 줄어 들게 하며 개인의 정신건강을 향상시키고 우울 증상을 완화시키는데 도움이 될 수 있다(Teychenne et al, 2008). 본 연구에서 확인하고자 했던 미세먼지 로 인한 신체활동이 우울증에 미치는 영향은 확인할 수 없었고, 걷기실천이 우울증에 미치는 긍정적인 영향이 더 큰 것을 확인할 수 있었다.

다음으로 사회적 관계요인에서는 이웃 간의 신뢰가 없는 노인에서 우울증 위험이 증가하였다. 개인에서 이웃과의 관계는 직접적으로 우울증에 대한 보 호 효과를 가지고 있으며, 스트레스와 관련된 것들을 완충시켜주는 역할을 한다(Liu et al, 2017). 사회적인 커뮤니티를 가지는 개인의 경우 주변인으로 부터 정서적, 사회적 도움을 받을 수 있는 가능성이 높아 우울증 위험이 감 소할 수 있을 것으로 생각된다. 사회적으로 지속해서 상호작용하는 관계(가 족, 친구, 이웃 등)를 사회적 연결망이라고 하며(Lin et al, 2015), 특히 노인의 경우 나이가 들수록 사회적 연결망의 크기가 줄어들며, 사회적 고립과 외로 움이 커지게 되어 우울증 수준이 높아지는 것으로 나타난다(Wrzus et al, 2013). 이와 같은 결과는 본 연구에서 확인하고자 했던 미세먼지로 인해 이웃 과의 교류가 줄어들고 신뢰가 낮아지게 되어 우울증 위험이 증가했다고 말하 기에는 어려움이 있을 것으로 생각된다. 따라서 사회적인 관계를 더 명확하 게 설명할 수 있는 변수를 추가하고 미세먼지 노출로 인한 우울증 위험에 사 회적 관계 요인의 매개효과를 밝히는 것에 중점을 둔 추가 분석이 필요할 것

으로 생각된다.

반면 지역 요인은 지역박탈지수와 보건·복지 사업체비율 변수를 제외한 나 머지 변수에서 유의한 경향성을 나타내지 않았다. 지역박탈지수는 지수가 증 가할수록 교차비가 유의하게 증가하는 결과를 확인하였다. 지역박탈지수는 지역의 경제·소득·소비 영역, 고용 영역, 교육·기술·직업훈련 영역, 건강 및 장애 영역, 범죄 영역, 주택 및 서비스 영역, 기타 영역을 모두 반영한 지표 로 다수준 모형을 사용한 여러 연구에서 지역박탈지수를 추가하여 지역적인 수준을 고려하였고, 종속변수와의 유의한 결과를 확인하였다(Kim, 2015; Bae, 2014;). 또한, 보건복지사업체비율 변수는 전체 사업체 중 보건업 및 사회복지 서비스업 사업체가 차지하는 비율을 말하며, 보건복지사업체 비율이 높은 지 역의 경우 병·의원이나 복지시설들이 밀집된 지역으로 관련 질환자나 환자들 이 다수 거주할 가능성이 있으며 이외에도 복합적인 지역적 특성이 우울증에 영향을 주었을 것으로 생각된다.

본 연구의 제한점으로 첫째, 2017년 자료만을 사용한 단면연구로 변수 간 의 인과관계를 밝히기엔 어려움이 있었다. 둘째, 2017년 초미세먼지 자료의 경우 측정소가 수도권과 일부 대도시 지역에 집중되어 있어 측정망이 존재하 지 않는 지역은 해당 지역을 기준으로 지도상 가장 가까운 직선 거리에 위치 한 측정망의 값으로 대체하여 사용하였다. 셋째, 초미세먼지의 연평균 농도에 따라 사분위수를 기준으로 4개의 지역으로 구분하였고, 그 결과 초미세먼지 가 Q3, Q4지역에서 우울증 위험이 증가하였다. 이와 같은 결과는 초미세먼지 의 특정 임계치 이상에서 우울증 위험이 증가하였음을 보여주는 결과이긴 하 나, Q3지역에서 우울증 위험이 가장 높게 나타나 미세먼지 농도가 높아짐에 따른 경향성을 확인할 수는 없었다. 따라서 추후 다양한 지역적인 특성을 반 영한 지역 구분을 통한 후속 연구가 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하 고, 초미세먼지와 우울증에 미치는 영향을 다수준 측면에서 분석하였으며, 우 울증과 미세먼지의 관련성의 설명력을 높이기 위해 신체활동과 사회적인 관 계요인을 함께 고려하여 평가한 것에 본 연구의 큰 의의가 있었다.

Ⅴ. 요약 및 결론

본 연구는 지역사회기반 자료를 사용하여 초미세먼지가 65세 이상 노인에 서 우울감 경험에 미치는 영향을 확인하였다. 2017년 지역사회건강조사 자료 의 표본 67,417명에서 우울 선별 문항(PHQ-9)에 응답한 대상자를 기준으로 초미세먼지와 노인 우울증의 관련성을 평가하였다. 지역사회기반자료에서 개 인과 지역 수준의 영향을 함께 고려하기 위해 다수준 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 또한, 초미세먼지와 우울증의 관련성에서 개인의 신체활동과 사 회적 관계요인을 함께 고려하여 평가하였다.

먼저, 연구에 적합한 모델을 선정하기 위해 다수준 모형을 사용한 4개의 모 델을 구축하였고, 개인 수준과 지역 수준을 함께 고려한 모델을 최종적으로 선정하였다. 그 결과 초미세먼지 변수에서 Q3지역이 Q1지역에 비해 1.66(95%CI 1.09-2.52), Q4지역은 1.50(95%CI 1.04-2.18)로 우울증으로 인한 위험이 증가하였다. 신체활동 요인인 걷기실천에서는 걷기실천을 하는 경우 0.66(95%CI 0.59-0.60)으로 우울증 위험이 감소하였고, 사회적 관계요인인 이 웃 간의 신뢰에서는 이웃간의 신뢰가 없는 경우 1.76(95%CI 1.75-1.78)으로 우울증 위험이 유의하게 증가하였다.

본 연구는 초미세먼지가 높은 지역에 거주하는 노인에서 우울증 위험이 증 가할 수 있음을 시사한다. 또한, 초미세먼지와 우울증 사이의 연관성에 사회 적인 네트워크가 함께 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 미세먼 지가 노인 우울증에 미치는 영향을 평가하기 위해 다양한 요인들을 고려한 종합적인 이해가 필요하며, 그 결과를 토대로 미세먼지 노출 위험이 높은 지 역에 거주하는 노인을 대상으로 정신건강 관리를 위한 사회적 유대관계 증진 을 위한 보건사업이 필요할 것으로 생각된다.

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