지역사회 건강수준 개선을 위한 고위험음주율 관리 시뮬레이션 모형 개발 (Development of a Simulation Model for Managing High-Risk Drinking Rates to Improve the Health Level of Local Communities)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 22권 / 9호 / 575 ~ 587페이지
· 저자명 : 강성홍, 박종호, 김지혜

초록

본 연구의 목적은 생태학적 방법론에 근거한 분석결과를 기반으로 다양한 대안의 효과를 예측할 수 있는 고위험음주율 관리 시뮬레이션 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 생태학적인 분석에 적합한 지표 데이터를 2019년 지역사회건강조사, 통계청 지표를 수집하였다. 고위험음주율의 지역 간 변이 및 관련 요인을 파악하기 위해 SPSS Statistics 23을 이용하여 기술통계, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였으며, 지역별 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 Arc GIS를 이용하여 지리적 가중회귀분석, SAS Enterprise Miner 9.4를 이용하여 대화식 의사결정나무를 실시하였다. 고위험음주율에 영향을 미치는 요인으로 현재흡연율, 인당 상업지역면적, 비만율, 우울감 경험률이 높을수록, 인당 공원면적, 중등도 이상 신체활동 실천율이 낮을수록 고위험음주율이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 기반으로 국가차원에서 시뮬레이션 하는 것을 지원하기 위해 다중회귀분석을 이용하여 모형을 개발하였고, 시‧군‧구 단위의 시뮬레이션을 지원하기 위해지리적 가중회귀분석을 이용하여 모형을 개발하였다. 또한, 실제 개선할 수 있는 요인을 중심으로 시뮬레이션이 가능하도록 대화식 의사결정나무 분석을 통해 모형을 개발하였고, 유형1 그룹이 총228개 지역의 고위험음주율에 비해 음주할 확률이 1.5배 정도 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지역사회 고위험음주율 관리를 통해 건강수준이 개선됨과 동시에 사업 효과를 증대시킬 수 있으며, 추후 지역사회 건강증진사업 수립에 손쉽게 활용될 것으로 기대된다.

영어초록

The purpose of this study was to develop a high-risk drinking rate management simulation model that can predict the effects of various alternatives based on the results of an ecological methodology analysis. For this purpose, data suitable for ecological analysis were collected from the 2019 Community Health Survey and Statistics Korea indicators. Descriptive statistics, correlation analysis, and multiple regression analysis were performed using the SPSS Statistics 23 to identify regional variations in high-risk drinking rates and related factors. To identify factors affecting each region, a geographic weighted regression analysis was performed using the Arc GIS. An interactive decision tree was implemented using the SAS Enterprise Miner 9.4. The analysis of factors influencing the high-risk drinking rate showed that the higher the current smoking rate, the commercial area per capita, the obesity rate, and the depression rate, the lower the park area per capita and the extent of moderate or higher physical activity, the higher the high-risk drinking rate. Based on these results, a model was developed using multiple regression analysis to support simulations at the national level and using geographic weighted regression analysis to support simulations at the city, county, and gu level. In addition, the model utilized interactive decision tree analysis to enable simulations focusing on factors that could actually be improved, and it was found that the type 1 group was 1.5 times more likely to drink than the high-risk drinking rate in a total of 228 regions. The results of this study can improve health levels and increase project effects through the management of the high-risk drinking rate in the local community. These results are expected to be easily utilized in the establishment of community health promotion projects in the future.

참고자료

· 없음