Corresponding author: Hyunju Lee
Department of Nursing, Kkottongnae University, 133, Sangsam-gil, Hyeondo-myeon, Seowon-gu, Cheongju 28211, Korea.
Tel: +82-43-270-0135, Fax: +82-43-270-0614, E-mail: [email protected] - 이 논문은 2018년도 꽃동네대학교 교내연구비에 의해 수행되었음.
- This research was supported by Kkottongnae University Research Fund in 2018.
Received: Mar 14, 2019 / Revised: Apr 6, 2019 / Accepted: Apr 8, 2019
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우리나라 청소년의 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인:
청소년건강행태 온라인조사 자료(2018년) 활용
김 덕 진1 · 이 현 주2
중원대학교 간호학과1, 꽃동네대학교 간호학과2
Factors Influencing Addiction-related Behaviors among Korean Adolescents: Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey 2018
Duckjin Kim1 · Hyunju Lee2
1Department of Nursing, Jungwon University, 2Department of Nursing, Kkottongnae University
ABSTRACT
Purpose: The purpose of this study was to investigate the risk factors for addiction-related behaviors among Korean adolescents. Methods: The study’s subjects were 60,040 middle and high school students who partici- pated in the 14th (2018) Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey. Frequency analysis, x2 test, and multi- variate logistic regression were conducted using SPSS 21.0. Results: The risk factors for addiction-related behaviors were sex, school type, living area, academic performance, economic status, residence type, health status, depression, perceived stress and sleep satisfaction. Conclusion: Addiction-related behaviors are asso- ciated with mental health. Therefore, in order to prevent addictive-behaviors of adolescents, it is necessary to develop strategies to prevent addictive-behaviors by improving their mental health.
Key Words: Adolescent; Mental health; Addiction-related behavior; Risk factors
서 론
1. 연구의 필요성
청소년기는 급격한 신체와 인지 발달이 일어나는 시기일 뿐 아니라 자신의 정체성을 파악하는 성숙이 일어나는 시기로, 가족과 친구와의 관계, 학업 스트레스로 심리적 변화를 겪게 되며, 이러한 심리적 변화는 신체 변화의 발달속도에 비해 미 숙한 단계에 있기 때문에 생애주기 중 내적 갈등을 가장 많이
겪는 시기라고 할 수 있다[1]. 청소년들은 이러한 심리적 내적 갈등을 경감시키기 위하여 음주, 흡연과 같은 물질들에 의존 하고 다양한 부정적인 행위들을 추구하게 된다[2]. 이를 반영 하듯 최근 성인과는 반대로 청소년에서의 음주 및 흡연인구가 급증하고 있으며[3] 약물남용의 위험성도 증가되어, 십대 후 반에서 이십대 초반의 약물사용 가능성이 높은 것으로 알려져 있다[4]. 또한 2017년 우리나라의 십대 청소년의 하루 1회 이 상 인터넷 사용 빈도는 98.1%, 스마트폰 과의존 위험군의 비율 은 30.3%로 성인보다 높은 것으로 보고되고 있다[5].
중독이란 자신의 행위가 중대한 부정적 결과를 불러옴에도 불구하고 반복적으로 지속하는 행동으로[6], 습관 또는 행동 에 스스로 빠지거나 자신을 내맡기는 상태를 의미한다[7]. 중 독은 담배, 술, 마약 등에 의존하는 물질중독과 도박, 성, 인터 넷이나 게임, 강박적 쇼핑 등과 같은 특정행동이 중독적 패턴 을 보이는 행위중독으로 구분할 수 있다[8]. 과거 청소년은 물 질중독에 많이 노출되었으나, 최근 인터넷과 스마트 폰의 확산 으로 행위중독에 속하는 행위가 증가하고 있어[7] 사회적으로 도 다양한 중독현상에 대해 물질중독과 행위중독의 유사점에 주목하여 통합적으로 중독을 보고자 하는 경향이 증가하고 있 다[9].
이처럼 급속도로 증가 추세에 있는 중독행동은 개인에게 신 체적 ․ 정신적 문제를 가져올 뿐만 아니라, 가족과 사회, 나아가 국가적 문제를 초래할 수 있다. 특히 청소년기는 충동적 행동 을 조절하는 전-전두엽 피질과 세로토닌 체계의 미숙으로 인 해 다른 연령층에 비해 중독에 취약한 것으로 보고되고 있기 에, 다른 연령대보다 심각한 문제를 야기할 수 있으므로[10] 청 소년 개인뿐만 아니라 국가적 차원에서의 적극적인 관심과 개 입이 필요하다 하겠다.
지금까지 청소년의 중독과 관련된 선행연구들을 살펴보면 스트레스와 알코올 중독[11], 우울 및 충동성과 흡연[12] 등 특 정 중독 한가지와 심리적 특성에 초점을 둔 연구와 흡연, 음주, 약물사용을 포함하는 일탈행동이 인터넷 사용에 영향을 미치 는 연구가 있었다[13]. 그러나 흡연이 다른 약물사용과 남용에 이르게 하는 관문(gateway)으로 작용하는 것처럼, 한 가지 중 독에 노출되면 다른 유형의 중독으로 이환되기 쉬운 특징이 있 다[9]. 그리고 각각의 중독에 따른 증상은 조금씩 다르지만, 모 든 중독행동은 신체적 ․ 심리적으로 동일한 일련의 과정을 거 치며 중독행동이 나타나기 전에 느끼는 감정의 변화와 성격적 요인이 서로 일관되는 특징을 보이고 있다[14]. 따라서 중독행 동은 특정 한 가지에 초점을 두는 것 보다 중독행동 간의 유사 한 심리구조와 특성을 고려하여 포괄적으로 접근하는 것이 효 율적이라 하겠다.
본 연구에서는 중독행동이 다른 중독행동으로 이환되기 쉬 운 특징에 초점을 맞추어 중독물질로 알려진 담배, 알코올, 약물 뿐만 아니라 인터넷 사용시간을 연구범위에 포함시켰다. 이는 최근 과도한 인터넷 사용의 심각성에 대한 사회적 관심이 높아 지고 있고, 세계보건기구(World Health Organization, WHO) 에서는 2019년 국제질병분류(the International statistical Clas- sification of Diseases and related health problems, ICD) 11 판에 인터넷 게임장애(Internet Gaming Disorder, IGD)를 채
택할 예정이며[15], 미국정신의학회 정신질환의 진단 및 통계 편람 5판(DSM-5)의 섹션 3에는 추가 연구가 필요한 잠정목록 으로 포함되어 있었기 때문이다[16]. 다만 청소년건강행태 온 라인자료는 흡연, 음주, 약물의 사용경험 여부와 인터넷 사용 시간으로 조사되었으므로 본 연구에서는 이를 중독행동으로 이환 될 수 있는 가능성이 있는 ‘중독 관련행동’으로 정의하여, 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인을 일반적 특성, 주관적 건강인지 및 정신건강 특성으로 나누어 살펴보고자 한다.
2. 연구목적
본 연구의 목적은 청소년의 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이며, 구체적인 목표는 다음과 같다.
청소년의 일반적 특성을 파악한다.
청소년의 일반적 특성에 따른 중독 관련행동의 관계를 파 악한다.
청소년의 정신건강특성에 따른 중독 관련행동의 관계를 파악한다.
청소년의 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인을 파악 한다.
연 구 방 법 1. 연구설계
본 연구는 제14차(2018년) 청소년건강행태 온라인조사의 원시자료를[17] 이용한 2차 분석연구이며, 청소년의 중독 관 련행동에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 서술적 조사연 구이다.
2. 연구대상 및 자료수집
본 연구는 제14차(2018년) 청소년건강행태 온라인조사의 원시자료를 분석한 것으로, 질병관리본부의 승인절차를 거친 후 활용하였다. 원시자료의 목표모집단은 2018년 4월 기준의 전국 중 ․ 고등학교 재학생이다. 표본설계를 위한 추출은 39개 지역군과 학교급(중학교, 일반계고, 특성화계고)을 층화변수 로 사용하여 모집단을 117개 층으로 나누어 조사되었다. 지역 군은 17개 시 ․ 도내의 시 ․ 군 ․ 구를 대도시, 중 ․ 소도시와 군 지 역으로 분류하였다. 표본배분은 표본크기를 중학교 400개교, 고등학교 400개교로 배분한 후, 17개 시 ․ 도별로 중 ․ 고등학교
각각 5개씩 우선 배분하였다. 층화변수별 모집단 구성비와 표 본 구성비가 일치하도록 비례배분법을 적용하여 표본학교를 선 정하였다. 표본추출은 층화집락추출법이 사용되었으며, 모든 자료는 자기기입식 온라인조사로 수집되었다. 제14차(2018년) 청소년건강행태 온라인조사의 모집단 전체의 수는 2,850,118명 이며, 표본수인 60,040명을 본 연구에서 사용하였다.
3. 연구도구
제14차(2018년) 청소년건강행태 온라인조사는 총 15개 영 역의 97개 지표로 된 자료이며, 본 연구에서는 ‘흡연, 음주, 정 신건강, 약물, 인터넷 중독, 건강형평성 및 기타(주관적 건강인 지)’ 영역에 해당하는 문항 중 일부를 활용하였다.
1) 일반적 특성
일반적 특성은 성별, 학교급, 거주 지역, 주관적 학업성적, 주관적 경제적 상태, 거주형태를 분석하였다. 성별은 남, 여, 학교급은 중학생, 고등학생, 거주 지역은 군 지역, 중 ․ 소도시, 대도시로 분류된 자료를 그대로 사용하였다. 주관적 학업성적 (최근 12개월 동안 학업성적은 어떻습니까?)과 주관적 경제적 상태에 대해 상, 중상, 중, 중하, 하로 조사된 자료를 본 연구에 서는 상(상, 중상), 중, 하(중하, 하)로 재분류하였다. 거주형태 는 ‘가족과 함께 살고 있다’는 ‘가족 동거’로, ‘친척, 자취 또는 하숙, 기숙사, 보육원 등에서 거주한다’는 응답은 ‘가족 비동 거’로 재분류하였다.
2) 주관적 건강인지
주관적 건강인지는 평상시 자신의 건강상태가 어떻다고 생 각하는지에 대해 ‘매우 건강, 건강, 보통, 건강하지 못함, 매우 건강하지 못함’으로 조사된 것을 본 연구에서는 ‘보통 이상(매 우 건강, 건강, 보통)’과 ‘불건강(건강하지 못함, 매우 건강하지 못함)’으로 재분류하였다.
3) 정신건강 특성
정신건강 특성은 우울, 스트레스인지, 주관적 수면충족으 로 구성하였다. 우울은 ‘최근 12개월 동안, 2주 내내 일상생활 을 중단할 정도로 슬프거나 절망감을 느낀 적이 있는가’의 유 무로 분류하였다. 스트레스인지는 ‘평상시에 느끼는 스트레스 정도’에 대해 ‘대단히 많이 느낀다, 많이 느낀다, 조금 느낀다, 별로 느끼지 않는다, 전혀 느끼지 않는다’로 구분된 자료를 본 연구에서는 ‘느낀다(대단히 많이 느낀다, 많이 느낀다, 조금 느
낀다)’와 ‘느끼지 않는다(별로 느끼지 않는다, 전혀 느끼지 않 는다)’로 재분류하였다. 주관적 수면충족은 ‘최근 7일 동안, 잠 을 잔 시간이 피로회복에 충분하다고 생각하는지’에 대해 원 시자료에서는 ‘매우 충분하다, 충분하다, 그저 그렇다, 충분하 지 않다, 전혀 충분하지 않다’로 조사된 것을 본 연구에서는
‘보통 이상(매우 충분하다, 충분하다, 그저 그렇다)’과 ‘불충분 (충분하지 않다, 전혀 충분하지 않다)’으로 재분류하였다.
4) 중독 관련행동
중독 관련행동은 흡연, 음주, 약물경험, 인터넷 사용을 포함 하였다. 흡연과 음주는 원시자료와 같이 ‘지금까지 담배를 한 두 모금이라도 피워본 적이 있는지’의 유무와 ‘지금까지 1잔 이상 술을 마셔본 적이 있는지’에 대한 유무로 구분하였다. 약 물경험은 ‘기분의 변화나 환각 등의 경험, 과도한 살빼기 등을 목적으로 부탄가스, 본드를 비롯하여 각성제, 히로뽕, 암페타 민, 마약, 많은 양의 기침 가래약, 신경안정제 등을 먹거나 마신 적이 있는지’에 대한 유무로 구분하였다. 인터넷 사용시간은
‘최근 30일 동안 학습목적 이외로 인터넷을 사용하는 하루 평 균 시간’을 주중(월~금)과 주말(토~일)로 구분하여 분단위로 측정된 자료를 사용하였다. 과학기술정보통신부와 한국정보 화진흥원의 2017년 스마트폰 과의존 실태조사에서 과의존 위 험군의 1일 평균 사용시간은 주중 242분, 주말 429분으로 조사 되어[18], 이를 기준으로 주중 242분/일 이상, 주말 429분/일 이상은 과의존 위험군, 주중 242분/일 미만, 주말 429분/일 미 만은 일반 사용군으로 분류하였다.
4. 자료분석
수집된 자료는 층화변수(strata), 집락변수(cluster), 가중치 (weight) 및 유한모집단 수정계수(FPC)를 고려한 복합표본 설계분석을 하였으며, SPSS/WIN 21.0 프로그램을 사용하였 다. 청소년의 일반적 특성, 주관적 건강인지 및 정신건강 특성 을 파악하기 위해 빈도와 가중치가 적용된 백분율을 구하였다 고, 청소년의 일반적 특성, 주관적 건강인지 및 정신건강 특성 에 따른 중독 관련행동의 차이는 Rao-Scott x2 test 로 분석하였 다. 청소년의 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 일반적 특성, 주관적 건강인지 및 정신건강 특성을 독립 변수로 하고, 중독 관련행동을 종속변수로 하여 다변량 로지스 틱 회귀분석(multivariate logistic regression)을 실시하였고, 통계학적 유의수준은 양측검정 p<.05로 하였다.
연 구 결 과
1. 대상자의 일반적 특성, 주관적 건강인지 및 정신건강 특성
연구대상자의 일반적 특성은 다음과 같다. 성별은 남성 50.7
%, 여성 49.3%로, 학교급은 중학생 50.3%, 고등학생 49.7%로 나타났다. 거주 지역은 대도시가 51.4%로 주관적 학업성적은
‘상’ 39.0%, 주관적 경제상태는 ‘중’이 46.3%, 거주형태는 ‘가 족 동거’가 94.4%로 가장 많았다(Table 1).
주관적 건강인지는 건강하다고 생각하는 대상자가 93.4%
로 많았다(Table 2).
정신건강 특성에서 우울은 ‘없음’이 73.0%, 지각된 스트 레스는 ‘느낀다’가 81.6%, 주관적 수면충족은 ‘보통 이상’이 57.2%로 각각 더 높게 나타났다(Table 2).
2. 청소년의 일반적 특성에 따른 중독 관련행동
연구대상자의 일반적 특성과 중독 관련행동의 차이를 분석 한 결과, 성별, 학교급, 주관적 학업성적, 주관적 경제적 상태 에 따라 중독가능 행동의 모든 변수에서 차이가 나타났다. 거 주 지역은 음주와 주말 인터넷 사용 정도에서 차이가 나타났 다. 거주형태는 주말 인터넷 사용을 제외한 모든 변수에서 차 이가 나타났다(Table 1).
3. 청소년의 주관적 건강인지 및 정신건강 특성에 따른 중독 관련행동
연구대상자의 주관적 건강인지 및 정신건강 특성에 따른 중 독 관련행동의 차이를 분석한 결과 스트레스 인지에 따른 흡연 과 약물사용에서 통계적으로 유의한 차이가 없었고, 그 외 주 관적 건강인지, 우울 및 주관적 수면충족에 따라 흡연, 음주, 약 물경험, 주중 및 주말 인터넷 사용에서 차이가 나타났으며, 스 트레스 인지에 따른 음주, 주중 및 주말 인터넷 사용에서도 통 계적으로 유의한 차이가 있었다(Table 2).
4. 청소년의 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인
연구대상자의 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인에 대한 결과는 Table 3과 같다.
흡연은 남학생인 경우 여학생에 비해 3.65배(p<.001), 고등
학생이 중학생에 비해 2.38배(p<.001), 주관적 학업성적 ‘상’
에 비해 ‘중’은 1.27배(p<.001), ‘하’는 2.18배(p<.001), 주관 적 경제상태 ‘상’에 비해 ‘중’은 0.88배(p<.001), ‘하’의 경우 1.12배(p<.01), 가족 동거에 비해 가족 비동거 청소년의 경우 1.30배(p<.001)높게 나타났다. 우울경험이 있는 청소년이 그렇 지 않은 청소년보다 1.77배(p<.001), 주관적 수면충족이 불충 분한 경우 보통 이상인 청소년에 비해 1.34배(p<.001) 높았다.
음주는 남학생인 경우 여학생에 비해 1.69배(p<.001), 고등 학생이 중학생에 비해 2.72배(p<.001)배, 대도시 청소년에 비해 중 ․ 소도시 청소년은 1.20배(p<.001), 군 지역 청소년은 1.33배(p<.001)높았다. 학업성적 ‘상’에 비해 ‘중’은 1.18배 (p<.001), ‘하’는 1.60배(p<.001), 주관적 경제상태 ‘상’에 비 해 ‘중’0.95배(p<.05), ‘하’의 경우 1.14배(p<.01)높았다. 우 울경험이 있는 청소년은 그렇지 않은 청소년보다 1.73배(p<
.001), 스트레스를 느끼는 청소년이 그렇지 않은 청소년에 비 해 1.10배(p<.001), 주관적 수면충족이 불충분한 경우 보통 이 상인 청소년에 비해 1.39배(p<.001) 높았다.
약물사용은 남학생인 경우 여학생에 비해 1.71배(p<.001), 학업성적 ‘상’에 비해 ‘중’은 0.69배(p<.01), 주관적 경제상태
‘상’에 비해 ‘중’은 0.69배(p<.001), ‘하’의 경우 1.40배(p<.01), 가족 동거에 비해 가족 비동거 청소년의 경우 6.89배(p<.001) 높게 나타났다. 주관적 건강상태가 평균 이상이라고 인지하는 청소년에 비해 불건강한 청소년이 2.38배(p<.001) 높았다. 정 신건강 특성에서는 우울경험이 있는 청소년이 그렇지 않은 청 소년보다 3.16배(p<.001)높았다.
학습목적 이외의 주중 인터넷 과의존 위험은 남학생인 경 우 여학생에 비해 0.80배(p<.001), 고등학생이 중학생에 비해 0.62배(p<.001), 학업성적 ‘상’에 비해 ‘중’은 1.22배(p<.001),
‘하’는 1.74배(p<.001), 주관적 경제상태 ‘상’에 비해 ‘중’은 1.14배(p<.001), ‘하’의 경우 1.43배(p<.01), 가족 동거에 비 해 가족 비동거 청소년의 경우 0.75배(p<.001) 높게 나타났다.
주관적 건강상태가 평균 이상이라고 인지하는 청소년에 비해 불건강한 청소년이 1.46배(p<.001) 높았다. 우울경험이 있는 청소년이 그렇지 않은 청소년보다 1.24배(p<.001), 스트레스 를 느끼는 청소년이 그렇지 않은 청소년에 비해 1.11배(p<
.01), 주관적 수면충족이 불충분한 경우 보통 이상인 청소년에 비해 1.14배(p<.001) 높았다.
학습목적 이외의 주말 인터넷 과의존 위험은 고등학생이 중학생에 비해 0.66배(p<.001), 대도시 청소년에 비해 중 ․ 소도시 청소년은 1.15배(p<.001), 군 지역 청소년은 1.36배 (p<.001), 학업성적 ‘상’에 비해 ‘중’은 1.10배(p<.05), ‘하’는
Table 1. Addictive Behavior by General Characteristics (N=60,040) VariablesTotalSmokingAlcohol useDrug useInternet use overdependence (weekdays)Internet use overdependence (weekends) NoYes x2 (p)NoYes x2 (p)NoYes x2 (p)NoYes x2 (p)NoYes x2 (p) n(%)n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)* Sex Male Female30,463(50.7) 29,577(49.3)24,317(78.9) 27,183(91.9)6,146(21.1) 2,394(8.1)20,89.62 (＜.001)16,779(53.6) 18,564(62.2)13,684(46.4) 11,013(37.8)453.60 (＜.001)30,081(98.7) 29,331(99.1)382(1.3) 246(0.9)27.32 (＜.001)27,798(91.3) 26,109(88.5)2,665(8.7) 3,468(11.5)129.65 (＜.001)27,670(91.0) 26,487(90.0)2,793(9.0) 3,090(10.0)16.54 (＜.01) School type High Middle29,811(49.7) 30,229(50.3)23,820(79.7) 27,670(91.3)5,981(20.3) 2,559(8.7)1,629.89 (＜.001)13,657(45.7) 21,686(71.6)16,154(54.3) 8,543(28.4)4,158.81 (＜.001)29,464(98.8) 29,948(99.0)347(1.2) 281(1.0)7.76 (＜.05)27,289(91.4) 26,618(88.2)2,522(8.6) 3,611(11.8)170.94 (＜.001)27,264(91.5) 26,893(89.4)2,547(8.5) 3,336(10.6)80.26 (＜.001) Living area Country area Middle & small city Big city 3,461(5.8) 25,733(42.9) 30,846(51.4) 2,947(83.2) 21,968(84.6) 26,585(85.7) 514(16.8) 3,765(15.4) 4,261(14.3)20.38 (.109) 1,884(52.9) 14,732(55.8) 18,727(59.8) 1,577(47.1) 11,001(44.2) 12,119(40.2)119.83 (＜.001) 3,427(98.7) 25,497(99.1) 30,488(98.8) 34(1.3) 236(0.9) 358(1.2)11.18 (.052) 3,109(90.3) 23,077(89.8) 27,721(90.0) 352(9.7) 2,656(10.2) 3,125(10.0)1.44 (.632) 3,037(88.1) 23,076(90.0) 28,044(91.3)
424(11.9) 2,657(10.0) 2,802(8.7)49.34 (＜.001) Academic performance High Middle Low
23,420(39.0) 17,526(29.2) 19,094(31.8) 21,025(89.3) 15,378(86.9) 15,097(78.3) 2,395(10.7) 2,148(13.1) 3,997(21.7)1,028.58 (＜.001) 15,191(64.0) 10,520(58.8) 9,632(49.1) 8,229(36.0) 7,006(41.2) 9,462(50.9)966.65 (＜.001) 23,152(98.8) 17,401(99.3) 18,859(98.8) 268(1.2) 125(0.7) 235(1.2)29.12 (＜.001) 21,570(92.2) 15,857(90.6) 16,480(86.6) 1,850(7.8) 1,669(9.4) 2,614(13.4)367.42 (＜.001) 21,533(92.3) 15,984(91.5) 16,640(87.5)
1,887(7.7) 1,542(8.5) 2,454(12.5)294.72 (＜.001) Perceived economic status High Middle Low
24,207(40.3) 27,808(46.3) 8,025(13.4) 21,031(86.3) 24,086(85.8) 6,383(79.1) 3,176(13.7) 3,722(14.2) 1,642(20.9)242.15 (＜.001) 15,001(60.8) 16,387(57.8) 3,955(47.9) 9,206(39.2) 11,421(42.2) 4,070(52.1)404.12 (＜.001) 23,935(98.9) 27,621(99.3) 7,856(97.8) 272(1.1) 187(0.7) 169(2.2)104.18 (＜.001) 22,101(91.5) 24,908(89.6) 6,898(86.4) 2,106(8.5) 2,900(10.4) 1,127(13.6)170.57 (＜.001) 22,333(92.6) 24,979(90.1) 6,845(85.5)
1,874(7.4) 2,829(9.9) 1,180(14.5)342.49 (＜.001) Residence type With family Without family56,654(94.4) 3,386(5.6)48,818 (85.5) 2,682(76.7)7,836(14.5) 704(23.3)149.89 (＜.001)33,765(58.4) 1,578(44.9)22,889(41.6) 1,808(55.1)203.51 (＜.001)56,190(99.2) 3,222(93.7)464(0.8) 164(6.3)384.60 (＜.001)50,767(89.8) 3,140(92.9)5,887(10.2) 246(7.1)32.83 (＜.001)51,123(90.6) 3,034(89.8)5,531(9.4) 352(10.2)2.23 (.197) *Weighted %.
1.52배(p<.001), 주관적 경제상태 ‘상’에 비해 ‘중’ 1.28배(p<
.001), ‘하’의 경우 1.80배(p<.01) 높게 나타났다. 주관적 건강 상태가 평균 이상이라고 인지하는 청소년에 비해 불건강한 청 소년이 1.85배(p<.001) 높았다. 우울경험이 있는 청소년이 그 렇지 않은 청소년보다 1.12배(p<.001), 스트레스를 느끼는 청 소년이 그렇지 않은 청소년에 비해 1.12배(p<.01), 주관적 수 면충족이 불충분한 경우 보통 이상인 청소년에 비해 1.15배 (p<.001) 높았다.
논 의
본 연구에서는 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인을 일반 적 특성, 주관적 건강인지 및 정신건강 특성으로 나누어 살펴 보았다.
본 연구결과 일반적 특성에 따른 중독 관련행동은 학교급, 주관적 학업성적과 약물경험과의 관계, 성별과 주말 인터넷 사용을 제외하고 모두 유의한 관계를 보였다. 이 중 흡연은 남 학생, 고등학생, 주관적 학업성적 ‘하’의 경우 각각 3.65배, 2.38배, 2.18배로 높았다. 그러므로 남학생을 대상으로 학교급 및 학업성적을 고려한 흡연예방 및 금연교육의 목표별 적절한 보건교육 안배가 필요하다 하겠다. 그런데 2016년 청소년건강 행태 온라인조사를 활용한 흡연 관련 연구에서 남학생이 4.77 배, 고등학생이 2.83배, 주관적 학업성적이 ‘하’인 경우 2.05배 높은 것과[19] 비교했을 때, 여학생과 중학생의 흡연경험이 증 가하고 있음을 알 수 있었다. 그러므로 청소년의 흡연시도 연 령이 낮아지고, 여학생의 흡연경험이 증가하고 있는 현재 추 세를 반영한 초등학생 대상의 흡연예방교육을 보다 확대할 필 요가 있겠다. 두 번째, 음주는 남학생, 고등학생, 중 ․ 소도시와 군 지역에 살수록, 주관적 학업성적이 ‘하’의 경우 음주경험이 높았고, 이 중 고등학생의 경우 2.72배로 가장 높았는데 이는 고등학생을 대상으로 한 기존연구와[20] 일치하는 결과이며, 신체적 발달이 성숙한 고등학생이 중학생보다 주류구입이 용 이한 것도 영향을 미쳤을 것이라 생각된다. 세 번째, 약물사용 은 남학생, 주관적 경제적 상태가 ‘하’인 경우 각각 1.71, 1.40 배로 나타났고, 특히 거주형태가 가족 비동거인 경우 6.89배로 가장 높게 나타나 이를 주목해 볼 필요가 있겠다. 이는 부모와 동거하지 않는 불안정한 가족형태가 흡연, 음주 및 약물남용 과 높은 관계를 보인 선행연구와[3] 일관된 결과이며, 청소년 약물중독에 관한 많은 연구에서 청소년의 약물중독에 영향을 미치는 가장 큰 요인은 가족이며, 그 중에서도 부모라고 한 것 이 이를 뒷받침해 준다[21]. 네 번째, 학습목적 이외의 주중, 주 Table 2. Addictive Behavior by Perceived Health Status and Psychological Characteristics (N=60,040) VariablesTotalSmokingAlcohol useDrug useInternet use overdependence (weekdays)Internet use overdependence (weekends) NoYes x2 (p)NoYes x2 (p)NoYes x2 (p)NoYes x2 (p)NoYes x2 (p) n(%)n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)*n(%)* Perceived health status More than average Unhealthy56,125(93.4) 3,915(6.6)48,270(85.3) 3,230(82.1)7,855(14.7) 685(17.9)30.04 (＜.001)33,414(58.4) 1,929(48.2)22,711(41.6) 1,986(51.8)158.66 (＜.001)55,610(99.0) 3,802(97.0)515(1.0) 113(3.0)103.19 (＜.001)50,602(90.3) 3,305(84.6)5,523(9.7) 610(15.4)119.92 (＜.001)50,947(91.1) 3,210(82.8)5,178(8.9) 705(17.2)257.07 (＜.001) Depression No Yes43,832(73.0) 16,208(27.0)38,394(86.9) 13,106(80.2)5,438(13.1) 3,102(19.8)395.83 (＜.001)27,504(61.6) 7,839(47.2)16,328(38.4) 8,369(52.8)1,001.34 (＜.001)43,536(99.3) 15,876(97.8)296(0.7) 332(2.2)209.93 (＜.001)39,796(90.9) 14,111(87.3)4,036(9.1) 2,097(12.7)160.92 (＜.001)39,866(91.3) 14,291(88.7)3,966(8.7) 1,917(11.3)89.54 (＜.001) Perceived stress Feeling Do not feel48,950(81.6) 11,090(18.4)41,932(85.0) 9,568(85.4)7,018(15.0) 1,522(14.6)0.99 (.345)28,130(56.3) 7,213(63.9)20,820(43.7) 3,877(36.1)210.79 (＜.001)48,448(98.9) 10,964(98.7)502(1.1) 126(1.3)3.14 (.100)43,722(89.5) 10,185(91.9)5,228(10.5) 905(8.1)58.92 (＜.001)43,948(90.2) 10,209(92.3)5,002(9.8) 881(7.7)50.37 (＜.001) Sleep satisfaction More than average Insufficient34,336(57.2) 25,704(42.8)30,161(87.1) 21,339(82.5)4,175(12.9) 4,365(17.5)251.99 (＜.001)22,134(63.3) 13,209(50.5)12,202(36.7) 12,495(49.5)985.52 (＜.001)34,040(99.1) 25,372(98.7)296(0.9) 332(1.3)21.30 (＜.001)31,057(90.6) 22,850(89.0)3,279(9.4) 2,854(11.0)41.85 (＜.001)31,254(91.3) 22,903(89.6)3082(8.7) 2,801(10.4)52.23 (＜.001) *Weighted %.
Table 3. Factors Affecting Addictive Behavior (N=60,040)
Variables Categories Smoking Alcohol use Drug use Internet use
overdependence (weekdays)
Internet use overdependence
(weekends)
AOR (95% CI) AOR (95% CI) AOR (95% CI) AOR (95% CI) AOR (95% CI)
Sex Female
Male
1 3.65 (3.38~3.95)***
1 1.69 (1.61~1.78)***
1 1.71 (1.43~2.03)***
1 0.80 (0.76~0.85)***
1 0.98 (0.92~1.05) School type Middle
High
1 2.38 (2.20~2.59)***
1 2.72 (2.58~2.87)***
1 0.83 (0.69~1.01)
1 0.62 (0.57~0.66)***
1 0.66 (0.61~0.71)***
Living area Big city
Middle & small city Country area
1 1.20 (1.14~1.27)***
1.33 (1.17~1.51)***
1 1.15 (1.07~1.23)***
1.36 (1.15~1.60)***
Academic performance
High Middle Low
1 1.27 (1.19~1.35)***
2.18 (2.05~2.32)***
1 1.18 (1.13~1.23)***
1.60 (1.53~1.67)***
1 0.69 (0.55~0.87)**
0.94 (0.76~1.15)
1 1.22 (1.13~1.31)***
1.74 (1.61~1.87)***
1 1.10 (1.02~1.18)*
1.52 (1.42~1.63)***
Perceived economic status
High Middle Low
1 0.88 (0.84~0.94)***
1.12 (1.03~1.21)**
1 0.95 (0.91~0.99)*
1.14 (1.07~1.21)***
1 0.69 (0.57~0.83)***
1.40 (1.15~1.72)**
1 1.14 (1.07~1.21)***
1.43 (1.30~1.57)***
1 1.28 (1.20~1.37)***
1.80 (1.66~1.96)***
Residence type With family Without family
1 1.30 (1.14~1.47)***
1 1.09 (0.98~1.21)
1 6.89 (5.58~8.52)***
1 0.75 (0.64~0.88)***
Perceived health status
More than average Unhealthy
1 0.95 (0.86~1.05)
1 1.01 (0.93~1.10)
1 2.38 (1.92~2.94)***
1 1.46 (1.33~1.61)***
1 1.85 (1.68~2.02)***
Depression No
Yes
1 1.77 (1.67~1.88)***
1 1.73 (1.66~1.80)***
1 3.16 (2.63~3.81)***
1 1.24 (1.17~1.32)***
1 1.12 (1.06~1.20)***
Perceived stress Do not feel Feeling
1 1.10 (1.05~1.15)***
1 1.11 (1.03~1.20)**
1 1.12 (1.04~1.21)**
Sleep satisfaction More than average Insufficient
1 1.34 (1.27~1.41)***
1 1.39 (1.34~1.44)***
1 1.08 (0.92~1.30)
1 1.14 (1.07~1.21)***
1 1.15 (1.07~1.23)***
*p＜.05, **p＜.01, ***p＜.001; AOR=Adjusted odds ratio; CI=Confidence intervals.
말 인터넷 과의존은 학업성적이 ‘중’, ‘하’인 경우, 주관적 경제 상태가 ‘중’, ‘하’인 경우 높았다. 그러나 성별에 있어서는 여학 생의 인터넷 과의존이 높았는데, 2018년 인터넷 스마트폰 이 용습관 진단조사에서[22] 중1 ․ 고1의 경우 남학생보다 여학생 에서 과의존 위험군이 높은 결과와 일부 일치한다. 그러나 남 학생이 인터넷 중독 고위험 비율이 높은 것으로 나타난 다수의 선행연구와는[23-25] 상반된 결과이다. 이것은 인터넷 사용에 대한 시간단위의 측정 또는 인터넷 중독 설문도구를 활용한 측 정 등 조사도구와 분석방법에 따라 결과가 상이했을 것으로 여 겨진다. 또한 여학생의 1인 미디어, 유튜브와 같은 영상 콘텐츠 소비 및 각종 SNS사용의 증가로 남학생의 인터넷 게임 사용에 비해 그 이용시간이 적지 않음을 시사하는 결과로 보인다.
주관적 건강인지는 약물경험과 인터넷 사용에 영향을 주는 것으로 나타났고 자신이 불건강하다고 생각하는 경우 약물경 험이 2.38배로 높았다. 이것은 자신의 건강이 좋지 않다고 생 각하는 청소년의 경우, 신체적 건강상태에 직접적으로 영향을 줄 것으로 여기는 음주나 흡연경험은 일반청소년과 차이가 나
타나지 않았으나 감기약 등 약물 복용에 대한 접근성이 높아, 각종 약물에 대한 오 ․ 남용을 할 가능성을 배제하기 어려울 것 으로 여겨진다[26].
정신건강 특성 중 우울감을 경험할수록, 스트레스 인지가 높을수록, 주관적 수면충족이 낮을수록 흡연, 음주, 약물경험, 주중, 주말 인터넷 사용의 위험이 1.1~1.5배 높았다. 이것은 흡 연, 음주, 약물사용, 인터넷 사용과 같은 중독행동을 통합적으 로 연구한 선행연구가 없어 직접 비교에는 무리가 있으나, 각 각의 요인들로 나누어 살펴보면 다음과 같다. 우울과 중독과 의 관련성에 대한 청소년을 대상으로 수행된 선행연구에서 [24,25] 중등도의 우울 성향을 가진 대상자가 정상인보다 인터 넷 중독 위험군에 속할 확률이 높다는 결과를 보였고 이것은 본 연구와 일관된 결과이다. 청소년의 우울, 불안 등의 취약한 심리적인 상태는 음주, 흡연, 약물사용에 대한 접근성을 높이 고, 반대로 음주, 흡연, 약물사용 등은 신체적, 정서적으로 더 욱 취약하게 만드는 악순환이 될 수 있다[23]. 따라서 청소년의 중독예방 프로그램 개발 시 우울과 같은 정서적인 문제를 우선
적으로 고려해야 할 것으로 여겨진다. 스트레스와 중독의 관 련성에 대한 연구들을 살펴보면, 스트레스가 높은 청소년이 의존적으로 인터넷을 사용한 결과를 보였고[27], 스트레스가 알코올, 인터넷 및 도박에 영향을 미치는 것으로[28] 나타나 본 연구의 결과와 일치하였다. 즉 스트레스는 알코올과 인터넷 등 각종 중독에 영향을 미치는 것으로 볼 수 있으며[21], 청소 년의 중독예방을 위해 우울과 함께 다루어져야 할 정서적 문제 라고 볼 수 있다. 그러므로 청소년의 스트레스를 해소하기 위 한 바람직한 스트레스 대처 강화훈련, 적절한 여가를 통한 스 트레스 해소법 등을 강구해야 할 것이다.
한편, 주관적 수면 충족이 낮을수록 흡연, 음주, 주중, 주말 인터넷 사용시간이 높아졌는데, 이것은 주관적 수면 충족이 낮을수록 인터넷 중독 점수가 높게 나타난 청소년 대상의 연구 와 일치한다[29]. 또한 수면시간이 적을수록 공부 이외의 목적 으로 사용하는 인터넷 사용시간이 많아진다는 선행연구의 [25] 결과와 각종 중독행동은 개인의 수면의 질에 영향을 미치 는 것으로 볼 수 있다.
본 연구의 자료는 횡단적으로 수집된 자료 이므로 상관의 전후관계를 밝히는 것과 각각의 단일문항에 대한 응답 결과를 중독 관련행동으로 정의를 내린 한계가 있다. 하지만 2018년 최신의 국가조사 자료로 흡연, 음주, 약물 및 인터넷 사용을 모 두 포함하여 중독 관련행동에 영향을 미치는 다양한 요인을 탐 색한 것에 의의를 가진다.
청소년의 중독행동은 쉽게 이환 되어 복합중독으로 나아갈 수 있고, 조기에 관리하지 않으면 만성적으로 진행될 수 있기 때문에[30] 청소년의 중독행동 예방에 대한 중재 시, 음주, 흡 연, 약물사용, 인터넷 사용 등의 중독 관련행동은 정신건강 특 성과 연관성이 있으므로, 정신건강을 관리하고 중독행동을 감 소시킬 수 있는 통합적 교육과 중재 프로그램이 마련이 필요할 것이다.
결 론
본 연구는 제14차(2018) 청소년건강행태 온라인조사 자료 를 활용하여 일반적 특성, 주관적 건강인지 및 정신건강 특성 이 청소년의 중독 관련행동에 영향을 미치는 요인을 파악하였 다. 그 결과 흡연, 음주경험에 영향을 미치는 공통적인 요인으 로는 남학생, 고등학생, 주관적 학업성적이 ‘하’인 경우, 주관 적 경제적 상태가 ‘하’인 경우, 우울감을 경험한 경우, 주관적 수면이 불충분한 경우였으며, 약물경험에 영향을 미치는 요인 은 ‘가족 비동거’의 경우가 가장 높았다. 인터넷 사용에 영향을
미치는 요인은 우울한 경우, 스트레스를 인지한 경우, 주관적 수면이 부족한 경우, 가족 비동거의 경우였으며 이중 가족 비 동거인 경우가 주중 인터넷 사용에 가장 큰 영향을 미치는 것 으로 나타났다. 따라서 향후 청소년의 중독 관련행동을 예방 하기 위한 프로그램을 개발 및 적용 시, 이러한 결과를 고려한 통합적 접근방법이 필요하다 하겠다.
CONFLICTS OF INTEREST
The authors declared no conflict of interest.
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