pISSN : 2383-6415   eISSN : 2383-6423


농촌지역 여성의 대사증후군 발생 위험요인 구조모형



서 론

연구의 필요성

1.

대사증후군은 심혈관 질환의 위험요소로 널리 알려져 있는 복 부비만과 고혈압, 고혈당, 이상지질혈증이 한 사람에게 복합적으로 동시에 나타나는 대사장애이다[1]. 대사증후군 유병률은 20세 이상 성인을 기준으로 보았을 때, 미국은 약 25% 이상으로 보고되었으며 [2] 한국의 경우도 성인 4명 중 1명 정도가 대사증후군을 가지고 있 는 것으로 나타났다[3].

대사증후군이 건강에 미치는 심각성은 이를 구성하는 위험요소 들이 단일 문제로 나타나는 것이 아니라 여러 개가 한꺼번에 나타 난다는 것에 있으며, 체계적인 관리가 되지 않을 시 심혈관 질환의 발생률이 증가하고 이로 인한 사망률을 높인다는 데 있다[1,4]. 심혈 관 질환은 우리나라의 주요 사망원인으로 널리 알려져 있어 심혈관 질환의 발생 위험을 줄이기 위해서는 대사증후군의 예방과 관리가 매우 중요하다.

대사증후군 유병률은 지역별 차이를 보이고 있는데 농촌지역이 도시지역보다 높은 것으로 나타났으며 특히 복부비만, 고혈당 및 고 혈압을 가지고 있는 농촌 주민의 비율이 높고[5,6] 성별 차이에서는 농촌 여성의 대사증후군 유병률이 남성에 비해 높은 것으로 나타났 다[7]. 농촌지역은 중년기 이후 여성인구가 상대적으로 많은 인구특 성을 보이고 있으며 특히 중년기 이후 여성은 폐경과 호르몬의 변화 로 인해 허리둘레의 증가, 혈압증가, 공복혈당의 증가와 같은 생리적 요인들을 경험하게 되고 이러한 변화는 대사증후군 구성인자에 부 정적인 영향을 주어 대사증후군의 발생 위험을 높이게 된다[8].

대사증후군의 발생은 개인의 생활습관 및 사회심리적인 요인과 관련이 있는 것으로 보고되고 있다. 먼저 생활습관 중 건강행태와 관련해서는 흡연, 알코올의 과다섭취, 신체활동이나 운동의 부족, 과체중, 수면시간의 부족이나 과다, 식습관 등이 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다[3,6,9-12]. 이상과 같이 여러 선행연구들이 개 인의 생활습관과 대사증후군과의 관련성을 보고해왔는데 대부분 의 건강행태는 연구자의 선택에 따라 일부 개별 변수들을 주로 다 루고 있다. 반면 Jeon과 Kim [13]은 지속적인 운동부족, 음주, 흡연의 세 가지 항목을 순위척도로 평가하여 건강행동점수를 산출해 건 강행태에 대한 포괄적인 고려를 시도하였다. 이에 본 연구에서는 미 국 대단위 종단연구인 ‘Alameda County Study’의 기반이 된 ‘Alameda Seven Health Habits’ 중 개인의 질병 이환률과 사망률에 영향을 미치는 유의한 독립요인으로 보고된[14,15] 5가지를 모두 포함하여 보다 통합적인 건강행태를 점수화하여 사회심리적인 요인과 대사 증후군 간의 영향을 살펴보고자 하였다.

사회심리적 요인으로는 우울과 스트레스, 사회적 지지를 들 수 있으며 우울과 스트레스는 개인을 둘러싸고 있는 사회 환경과 인체 병태생리적 반응을 나쁘게 유도하는 것으로 나타났다[16-18]. 특히 Rozanski 등[19]은 사회심리적 요인의 건강행태 및 대사증후군과의 관련성을 강조하였다. 먼저, 사회심리적 요인이 부정적인 건강행태 의 유도를 통해 병태생리적 변화와 심혈관 질환 발생에 영향을 미 치는 간접적 방법, 그리고 사회심리적 요인이 병태생리적 변화와 심 혈관 질환 발생에 직접 영향을 미치는 방법을 설명하였다. 사회심리 적 요인과 대사증후군 관련 국내연구를 살펴보면 먼저 스트레스와 우울은 고중성지방, 낮은 고밀도지단백 콜레스테롤, 고혈당, 고혈압 에 부정적인 영향을 미치며 대사증후군의 발생 위험을 증가시키는 것으로 나타났으나[13], 사회적 지지의 경우는 대사증후군 구성요 소를 개선하고 심혈관 질환의 예방에 긍정적인 효과를 주는 것으 로 나타났다[20].

대사증후군 발생 위험에 영향을 미치는 건강행태와 사회심리적 인 문제들은 매우 다차원적인 특성을 가지고 있어[21] 사회심리적 요인, 건강행태 등 대사증후군 변인들에 대한 통합적인 이해를 위 해서는 직접 및 간접 효과와 구조적인 관계를 포괄적으로 분석하 는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 농촌지역 인구의 많은 비율을 차지하며, 대사증후군 유병률이 높은 인구집단으로 보고 된 농촌지역 여성들에 대한 대단위 자료를 활용하여 선행연구에서 보고된 단편적인 대사증후군 관련 요인들을 통합하고 구조방정식 모형을 구축하여 이들에 대한 인과관계를 포괄적으로 검증해 보 고자 한다. 이를 통해 농촌지역 여성의 대사증후군 발생 특성을 이 해하고 경로를 예측함으로써 농촌지역 여성의 대사증후군 예방과 관리를 위한 간호중재 전략 방안에 기초자료를 제공하고자 한다.

연구 목적

2.

본 연구의 목적은 농촌지역 여성의 대사증후군 발생 위험과 관련 요인들에 대한 가설적 구조모형을 구축하고, 가설적 구조모형과 실 제 자료 간의 적합성 검증을 통해 농촌지역 여성의 대사증후군 발생 과 관련 요인들 간의 직접 및 간접 경로를 파악하기 위함이다.

연구의 개념적 기틀 및 가설적 모형

3.

본 연구는 Rozanski 등[19]의 ‘clinical event (e.g., angina, myocardial infarction)’ 연구모형과 문헌고찰을 기반으로 농촌지역 여성의 대사 증후군 발생과 관련 요인 간의 관계를 설명하는 가설적 구조방정식 모형을 구축하였다(Figure 1). Rozanski 등[19]은 사회심리적 위험요 인이 병태생리적 변화와 심혈관 질환 발생에 미치는 영향을 2가지 경로 ‘clinical event (e.g. angina, myocardial infarction)’로 설명하였다. 이는 첫째, 사회심리적 요인이 부정적인 건강행태를 유도하여 이를 매개로 병태생리적 변화와 심혈관 질환 발생에 영향을 미치는 간접 적인 방법, 둘째, 사회심리적 요인이 직접적으로 병태생리적 변화와 심혈관 질환 발생에 영향을 미치는 방법이다.

Figure 1.

Path diagram for the hypothetical structural model.

JKBNS-20-84_F1.jpg

연구 가설

4.

H1. 우울은 건강행태에 영향을 미칠 것이다.

H2. 스트레스는 건강행태에 영향을 미칠 것이다.

H3. 사회적 지지는 건강행태에 영향을 미칠 것이다.

H4. 우울은 대사증후군에 영향을 미칠 것이다.

H5. 스트레스는 대사증후군에 영향을 미칠 것이다.

H6. 사회적 지지는 대사증후군에 영향을 미칠 것이다.

H7. 건강행태는 대사증후군에 영향을 미칠 것이다.

연구 방법

연구 설계

1.

본 연구는 농촌지역 여성의 대사증후군 발생과 관련 요인에 대 한 가설적 구조방정식 모형을 구축하고, 모형과 실제 자료 간의 적 합성 및 모형에서 제시된 가설적 인과관계를 검증하기 위한 연구이 다.

연구 대상

2.

본 연구는 질병관리본부에서 주관한 한국인 유전체역학조사사 업의 원시 자료를 활용하여 분석하였다. 한국인 유전체역학조사사 업은 국내 여러 대학 및 의료기관과 협력하여 수행하는 국가연구사 업으로 해당 지역 보건소를 통해 사업 참여에 희망하는 지역 주민 들이 자발적으로 방문하여 질병 연구목적을 위한 참여에 동의한 후 이루어졌다. 분석에 사용된 자료는 경기도 Y, 전라북도 N, 경상북 도 G의 세 개 농촌지역에 거주하는 40세 이상 여성을 대상으로 수 행된 설문조사와 이학적 검사 자료이며 연구에 적합한 1,125명의 자 료를 최종 분석에 활용하였다.

연구 도구

3.

우울

1)

우울은 1971년 미국 정신보건연구원(National Institute of Mental Health, NIMH)의 분과인 Center for Epidemiologic Studies에 의해 지 역사회 역학 조사용으로 개발된 20개 문항의 자기 보고형 우울척 도를 Cho와 Kim [22]이 번역 표준화한 the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D) 한국어판 20문항으로 조사되었다. 4점 리커트 척도로 최근 일주일 동안의 우울 경험 정도를 표시하게 되었고, 점수가 높을수록 우울 정도가 심한 것을 의미한다. 본 연구 의 구조모형 분석을 위한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석 결과 우울(CES-D) 문항 16, 19는 depression1, 문항 5, 10, 15는 depression2, 문항 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 12, 13, 14, 18은 depression3으로 그룹핑한 관측 변수가 구성되었다. 도구의 신뢰도는 개발 당시 Cronbach’s α =.85였 으며, 본 연구에서 Cronbach’s α =.90으로 나타났다.

스트레스

2)

스트레스는 사회심리적 건강 측정도구 단축형 Psychosocial Wellbeing Index - Short Form (PWI-SF)을 사용하였다. 이는 Goldberg의 General Health Questionnaires (GHQ-60)을 Lee와 Lee [23]가 우리나 라에 맞게 18문항으로 단축한 측정도구이다. PWI-SF는 정상인의 스트레스 수준을 측정하기 위해서 고안되었으며 4점 리커트 척도 로 점수가 높을수록 스트레스 정도가 높은 것을 의미한다. 본 연구 의 구조모형 분석을 위한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석 결과 스트레스(PWI-SF) 문항 8, 9, 10, 11, 12, 14, 17, 18은 stress1, 문항 3, 4, 7, 13, 15, 16은 stress2, 문항 1, 5, 6은 stress3으로 그룹핑한 관측변수가 구성되었다. 도구의 신뢰도는 개발 당시 Cronbach’s α =.94였으며, 본 연구에서 Cronbach’s α =.87로 나타났다.

사회적 지지

3)

사회적 지지는 Sherbourne과 Stewart [24]에 의해 개발된 the Medical Outcomes Study-Social Support Survey (MOS-SSS)를 Lim [25]이 번 역한 19문항을 사용하였다. MOS-SSS는 5점 리커트 척도이며 점수 가 높을수록 사회적 지지 정도가 높은 것을 의미한다. 본 연구의 구 조모형 분석을 위한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석 결과 사회 적 지지(MOS-SSS) 문항 2, 5, 12, 15는 social support1, 문항 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 16, 17, 18, 19, 20은 social support 2로 그룹핑한 관측변수 가 구성되었다. 도구의 신뢰도는 개발 당시 Cronbach’s α =.98이었으 며, 본 연구에서 Cronbach’s α =.96으로 나타났다.

건강행태

4)

건강행태는 한국인 유전체역학조사사업에서 조사된 설문자료 (흡연, 음주, 운동, 수면시간)와 신체계측 자료(신장, 체중)를 활용하 였으며, 미국 대단위 종단연구 ‘Alameda County Study’의 기반이 된 ‘Alameda Seven Health Habits’ 중 개인의 질병 이환률과 사망률에 영 향을 미치는 유의한 독립요인으로 보고된 ‘흡연, 음주, 규칙적인 운 동을 하지 않음, 적절한 체중을 유지하지 않음, 하루 7-8시간의 적절 한 수면을 하지 않음’ 5가지를 세부항목으로 선정하였다[14,15]. 이상 5개 항목을 기준으로 ‘건강행태 점수(health behaviors score)’를 산출 하였으며[13,26] 부정적인 건강행태가 없으면 0점, 1개가 있으면 1점, 2개가 있으면 2점, 3개가 있으면 3점, 4개가 있으면 4점, 5개가 있으면 5점으로 분류하여 점수가 높을수록 부정적인 건강행태가 많은 것 을 의미한다.

대사증후군

5)

대사증후군은 modified National Cholesterol Educational Program-Ault Treatment Panel III (2004) 기준과 International Diabetes Federation (2005)의 아시아 지역 복부비만 진단 기준을 기반으로[27,28] 대 상자의 신체계측 자료와 혈액검사 자료를 이용하여 5개 진단기준 항목(허리둘레, 혈압, 공복혈당, 중성지방, 고밀도지단백 콜레스테 롤)에 해당되는 개수를 합산하여 대사증후군 점수(metabolic syndrome score)를 산출하였다[9,29]. 대사증후군 5개 진단기준 중 어느 것도 없으면 0점, 1개가 있으면 1점, 2개가 있으면 2점, 3개가 있으면 3 점, 4개가 있으면 4점, 5개가 있으면 5점으로 분류하여 점수가 높을 수록 대사증후군 발생 위험이 높은 것을 의미한다.

분석 방법

4.

수집된 자료는 SPSS 18.0과 AMOS 18.0 통계 프로그램을 이용하 여 분석하였으며, 대상자의 일반적인 특성은 빈도와 퍼센트, 주요 측정변수의 특성은 평균, 표준편차, 왜도, 첨도, 공차한계와 분산팽 창지수를 산출하였다. 가설적 모형에 대한 구조방정식 모형의 적합 도는 표본의 크기에 거의 영향을 받지 않으면서 주어진 모형이 전 체 자료를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 절대적합지수인 χ2, df, χ2/df, p, goodness of fit Index (GFI), adjusted goodness of fit index (AGFI), root mean square residual (RMR), standardized RMR (SRMR), root mean square error of approximation (RMSEA)과 기초모델에 비 해 제안모델이 어느 정도 향상되었는가를 평가하는 증분적합지수 로서는 normed fit index (NFI), comparative fit index (CFI), Turker- Lewis index (TLI)를 이용하여 평가하였다. 그리고 구조방정식 모형 의 경로에 대한 회귀계수 및 표준오차를 기술하였으며, 유의성 검 증은 critical ratio(C.R.)의 t-값, p값으로 확인하였다. 가설 모형의 직 접효과, 간접효과 및 총효과의 통계적 유의성 검정은 부트스트레핑 (bootstrapping)을 이용하여 분석하였다.

윤리적 고려

5.

한국인 유전체역학조사사업은 모든 대상자들로부터 연구 참여 에 대한 동의서를 받았으며, 지역별 협력 대학인 H대학교, J대학교, K대학교의 의학연구윤리심의위원회(Institutional Review Board)의 승인을 받은 후 조사되었다.

연구 결과

대상자의 일반적 특성

1.

본 연구 대상자의 평균 연령은 58.44세이며, 50대가 34.4%로 많았 다(Table 1). 결혼상태는 기혼/동거가 76.3%였고, 직업은 농업에 종사 하는 경우가 32.5%로 가장 많았다. 교육 정도는 초등학교 졸업이 42.7%였으며, 종교를 가지고 있는 경우가 73.2%이며, 동거가족이 있 는 경우가 82.6%였다. 사회모임은 76.4%가 참여하는 것으로 나타났 으며, 주관적 건강지각에 대해서는 39.1%가 나쁘다고 응답하였다. 당뇨에 대한 가족력은 80.9%가 없었으며, 고혈압 가족력은 73.8%가 없는 것으로 나타났다.

Table 1.

General Characteristics of Subjects (N=1,125)

Characteristics Categories n or mean±SD %

Age (year) 58.44±0.98
40-49 238 21.2
50-59 387 34.4
60-69 315 28.0
≥70s 185 16.4
Marital status Married 158 76.3
Others 267 23.7
Occupation Housewife 348 30.9
Farming 366 32.5
Others 411 36.5
Education None 181 16.1
≤Elementary school 480 42.7
Middle school 174 15.5
High school 234 20.8
≥College 56 5.0
Religion Yes 823 73.2
No 302 26.8
Living with Family 929 82.6
Alone 196 17.4
Community participation Yes 859 76.4
No 266 23.6
Perceived health Good 315 28.0
Moderate 370 32.9
Bad 440 39.1
Family history of DM Yes 215 19.1
No 910 80.9
Family history of HTN Yes 295 26.2
No 830 73.8

[i] DM=Diabetes mellitus; HTN=Hypertension.

대상자의 측정변수 특성

2.

본 연구 대상자의 우울1, 우울2, 우울3은 평균 0.13점, 0.59점, 0.38 점으로 나타났다(Table 2). 스트레스1, 스트레스2, 스트레스3은 평 균 1.54점, 2.39점, 1.89점으로 나타났다. 사회적 지지1, 사회적 지지2 는 평균 2.44점, 2.51점으로 나타났다. 건강행태는 평균 2.20점, 대사 증후군 발생은 평균 2.38점으로 나타났다. 제시된 모든 측정변수의 왜도와 첨도의 절대값은 3과 7을 넘지 않아 자료의 정규성이 확인 되었다. 대사증후군(metabolic syndrome score)을 종속변수로 설정 하여 측정변수 간의 다중공선성을 확인한 결과, 공차한계(tolerance limits)값은 모두 0.1 이상이고, 분산팽창인자(variance Inflation factor, VIF)는 모두 10 이하로 나타나 측정변수 간의 다중공선성은 존 재하지 않는 것으로 확인되었다.

Table 2.

Characteristics of Measured Variables (N=1,125)

Variables Mean±SD Skewness Kurtosis Tolerance limits VIF

Depression1 0.13±0.42 2.33 4.99 .67 1.05
Depression2 0.59±0.78 1.33 1.06 .91 1.10
Depression3 0.38±0.54 2.05 4.66 .45 2.21
Stress1 1.54±0.72 0.01 -0.55 .78 1.29
Stress2 2.39±0.59 1.24 1.45 .56 1.77
Stress3 1.89±0.65 0.57 0.06 .74 1.34
Social support1 2.44±0.70 -1.35 1.24 .47 2.11
Social support2 2.51±0.69 -1.73 2.47 .45 2.24
Health behavior score 2.20±0.97 0.07 -0.23 .98 1.02
Metabolic syndrome score 2.38±1.25 0.08 -0.73

[i] VIF=Variance inflation factor.

구조방정식 모형의 적합도 검정

3.

모형이 표본에서 추출한 공분산행렬에 얼마나 적합한지를 보기 위해 절대적합지수와 증분적합지수를 가지고 구조방정식 모형에 대한 적합도를 평가하였다. 절대적합지수 χ2 = 41.48, df =13, χ2/ df=3.19, p < .001로 나타났다. 표본의 크기에 거의 영향을 받지 않으 면서 주어진 모형이 전체 자료를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 다른 절대적합지수로 GFI는 .99, GFI를 확장시킨 AGFI는 .98로 나타 나 기준치(≥ .90)를 충족시켰으며 RMR은 .01로 나타나 기준치(≤ .05) 를 충족시켰으며, SRMR은 .02로 나타나 기준치(≤ .08)를 충족시켰 고, RMSEA는 .04로 나타나 기준치(≤ .08)를 충족하여 수용 가능한 것으로 판단되었다. 또한 기초모델에 비해 제안모델이 어느 정도 향 상되었는가를 평가하는 증분적합지수로서 NFI는 .98, CFI는 .99이 며, TLI는 .97로 나타나 모두 기준치(≥ .90)를 충족시켜 증분적합지 수 역시 수용 가능한 것으로 판단되었다.

구조방정식 모형의 모수 추정치

4.

구조방정식 모형의 경로에 대한 회귀계수의 통계적인 유의성을 검정한 결과 총 7개의 연구가설 중 5개(H3, H4, H5, H6, H7) 연구가 설의 경로는 통계적으로 유의하였고, 2개(H1, H2) 연구가설의 경로 는 유의하지 않는 것으로 나타났다(Table 3).

Table 3.

Standardized Estimation for Hypothetical Structural Model

Path NSE Standardized estimate (β) S.E. C.R. (t-value) p H

Endogenous variables Exogenous variables

Health behavior Depression .13 .08 .08 0.70 .089 R
Stress .02 .01 .09 0.23 .820 R
Social support -.11 -.09 .06 -2.00 .045 A
Metabolic syndrome Health behavior .22 .17 .06 3.91 <.001 A
Depression .27 .13 .10 2.79 .005 A
Stress .61 .28 .13 4.70 <.001 A
Social support -.24 -.15 .07 -3.26 .001 A

[i] NSE=Non-standardized estimate; S.E.=Standard error; C.R.=Critical ratio; H=Hypothesis; R=Reject; A=Accept.

구조방정식 모형의 효과 추정치

5.

우울, 스트레스, 사회적 지지의 외생변수가 부정적인 건강행태의 매개변수를 통해 최종 내생변수인 대사증후군 발생에 미치는 직접 효과, 간접효과와 총효과를 확인하였다(Table 4). 첫째, 부정적인 건 강행태에 영향을 미치는 요인 중 우울과 스트레스는 직접효과와 총 효과 모두 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 반면에 사회적 지 지는 직접효과(r= -.09, p =.046)와 총효과(r= -.09, p =.046)가 모두 통 계적으로 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 대사증후군 발생에 영향 을 미치는 요인 중 부정적인 건강행태는 직접효과(r= .17, p =.044)와 총효과(r= .17, p =.044)가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 우울 은 직접효과(r=.13, p =.046), 간접효과(r=.01, p =.009), 총효과(r= .14, p =.046)가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 스트레스는 직접 효과(r=.28, p =.047), 간접효과(r <.01, p =.009), 총효과(r=.28, p =.047)가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 사회적 지지는 직 접효과(r= -.15, p =.044), 간접효과(r= -.02, p =.009), 총효과(r= -.17, p =.044)가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다.

Table 4.

Effect of Hypothetical Structural Model

Path Direct effect (r) Indirect effect (r) Total effect (r)

Endogenous variables Exogenous variables

Health behavior Depression .08 - .08
Stress .01 - .01
Social support -.09* - -.09*
Metabolic syndrome Health behavior .17* - .17*
Depression .13* .01** .14*
Stress .28* <.01** .28*
Social support -.15* -.02** -.17*

* p<.05;

** p<.01.

논 의

본 연구는 농촌지역 여성의 사회심리적 요인, 건강행태 및 대사 증후군 발생 간의 구조방정식 모형을 구축하여 통합적인 인과관계 를 입증하였다는 데 그 의미가 있다. 연구결과 우울은 부정적인 건 강행태에 직접적인 영향은 미치지 않았으며, 대사증후군 발생에는 직접적인 영향을 주었다. 선행연구에서 우울, 건강행태 및 대사증 후군 발생 간의 인과관계를 살펴본 결과를 찾기 어려워 타 연구와 의 직접적인 비교에는 어려움이 있다. 우울의 대사증후군 발생 위험 에 대한 직접 영향은 Jeon과 Kim [13]의 연구에서 우울 점수가 높은 여성군에서 대사증후군의 구성요소에 해당하는 고중성지방혈증, 낮은 고밀도지단백 콜레스테롤혈증이 증가한다고 보고한 연구결 과와 일맥 상통하는 결과이다. 또한 Rozanski 등[19]의 사회심리적 요인이 인체 병태생리적인 기전에 변화를 초래한다는 결과를 지지 하는 것으로 보인다. 농촌지역 여성의 우울 정도는 CES-D 개발자들 이 제시한 임상적 우울 기준인 16점 보다 낮은 수준이었으나 어떤 절단점이 임상적인 우울증군을 감별해 내는데 최적점인가에 대해 서는 일치된 견해가 없으므로[22] 농촌지역에서 상대적으로 인구 비율이 높은 여성들의 우울을 정확하게 평가하고 예방과 관리를 위한 중재가 적절하게 이루어진다면, 우울로 인한 농촌지역 여성의 대사증후군 발생 위험을 낮추어 줄 수 있을 것으로 예측된다.

연구결과, 스트레스는 부정적인 건강행태에는 직접적인 영향이 없었으나, 대사증후군 발생에는 직접적인 영향을 주었다. 본 연구와 같이 이들 변인 간 인과관계를 구조모형으로 분석한 선행연구가 거 의 없기 때문에 타 연구와의 직접적인 비교에는 제한이 따른다. Jeon 과 Kim [13]은 스트레스와 나쁜 건강행태 간의 관련성을 보고하여 본 결과와는 차이가 있었으나 이는 두 연구의 건강행태 구성 항목 간의 차이와 대상자의 특성 차이로 인한 결과가 아닌가 생각된다. 그러나 스트레스는 대사증후군 발생에는 직접적인 영향을 주는 것 으로 나타났는데 이는 Jeon과 Kim [13]의 연구에서 스트레스가 높 은 여성군이 고혈당, 고중성지방혈증 및 고혈압 비율이 높으며 스트 레스와 대사증후군 유병률 간의 관련성이 있다고 보고한 결과와 유사하였다. 또한 스트레스가 대사증후군 발생의 주요 위험요인이 라고 보고한 Bartoli 등[17]의 메타분석 연구 결과를 지지하였다. 본 연구 대상자인 농촌지역 여성들의 스트레스 점수는 PWI-SF 개발 자들이 제시한 27점보다 높은 스트레스 수준에 해당되는 것으로 나타났으며 스트레스는 대사증후군 발생 위험에 직접적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 인체에 스트레스가 발생되면 시상하부- 뇌하수체-부신 축 및 교감신경-부신 축이 활성화됨으로써 혈압상 승 및 공복혈당의 상승과 같은 인체 병태생리적인 변화들이 초래되 고[19] 이러한 인체 병리학적 기전은 결국 대사증후군 발생 위험을 촉진하게 되는 것으로 생각된다. 따라서 농촌지역 여성의 대사증후 군의 발생 위험을 낮추어 줄 수 있는 간호중재 마련을 위해서는 농 촌지역 여성의 스트레스 요인에 대한 파악과 이를 해소해줄 수 있 는 방안의 마련이 필요할 것이다.

본 연구에서 우울과 스트레스는 부정적인 건강행태에 직접 영향 은 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 본 연구에서와 같 이 건강행태를 흡연, 음주, 규칙적인 운동을 하지 않음, 적절한 체중 을 유지하지 않음, 하루 7-8시간의 적절한 수면을 하지 않음 5가지 구성요소로 측정한 연구가 없어 직접 비교는 어렵다. 그러나 우울 과 스트레스가 건강행동에 영향을 미쳤다고 한 Jeon과 Kim [13]의 결과와는 상반된다. 이러한 차이는 Jeon과 Kim [13]의 연구에서는 대상자가 도시지역의 병원 수검자였고 흡연, 음주 및 운동의 3가지 로 건강행태를 측정한 반면, 본 연구에서는 대상자가 농촌지역 거 주 여성이고, ‘Alameda Seven Health Habits’ 중 개인의 질병 이환률과 사망률에 영향을 미치는 유의한 독립요인으로 보고된 흡연, 음주, 규 칙적인 운동을 하지 않음, 적절한 체중을 유지하지 않음과 하루 7-8 시간의 적절한 수면을 하지 않음을 포함한 5가지 요소로 건강행태를 측정하였기 때문에 다르게 나타난 결과가 아닌가 생각된다. 그리고 통계적으로 유의하지는 않았으나 본 연구에서도 우울과 스트레스는 점수가 높아질수록 건강행태 점수도 나빠지는 경향을 보여 이에 대 해서는 추후 반복연구를 통한 검증이 필요할 것으로 사료된다.

사회적 지지는 부정적인 건강행태와 대사증후군 발생 위험에 모 두 직접적인 영향을 주었다. 이러한 연구결과는 사회적 지지가 규칙 적인 운동을 실천하도록 유도하고, 바람직한 식습관을 가지게 하 고, 금연을 하게 하는 등 건강한 생활습관의 실천을 촉진함으로써 건강증진에 기여하게 된다고 보고한 Eaker [30]의 결과와 일치하는 결과이다. 또한 본 연구의 가설적 구조방정식 모형 구축을 위한 토 대가 되었던 Rozanski 등[19]의 사회적 지지가 결핍되거나 사회적 고 립에 놓이게 되면 부정적인 건강행태를 더 많이 하게 된다고 한 결 과를 지지하였다. Rozanski 등[19]은 사회적 지지가 결핍될 경우 인 체 병태생리학적인 기전에 부정적인 영향을 주는 직접적인 방법으 로 건강문제의 발생 위험을 높인다고 보고하면서 적극적인 사회적 지지의 개입 필요성을 강조하였다. Kim 등[31]은 가족의 지지와 사 회적인 지지는 규칙적인 운동의 실천률을 높여 건강행태를 좋게 하 고 건강수준을 향상시킨다고 하여 본 연구결과와 맥을 같이 한다. 선행연구 결과 사회적 지지를 제공하는 중재 프로그램의 적용이 대 사증후군 개선에 유익한 효과를 주는 것으로 보고되고 있어[18] 농 촌지역 여성의 올바른 건강행태를 유도하고 대사증후군의 발생 위 험을 낮추기 위해서는 체계적이고 지속적인 사회적 지지의 제공이 절실하다고 생각된다.

부정적인 건강행태는 대사증후군 발생 위험에 직접적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구와 같은 5개 항목을 통합한 건강행태 점수를 활용하여 대사증후군과의 관련성이나 인과관계를 분석한 연구는 거의 없으므로 다른 연구들과의 직접비교에는 어려움이 있 다. 제한적이지만 본 연구결과는 흡연, 음주, 그리고 신체활동의 부 족이 대사증후군의 발생 위험을 높인다는 선행연구 결과들과 일맥 상통하였다[9-11]. 본 연구결과 농촌지역 여성들의 건강행태 실천 점수는 평균 2.2점으로 대상자의 63.3%가 2개 이상의 부정적인 건 강행태를 가지고 있었으며 대상자 중에서 부정적인 건강행태를 단 한 가지도 하지 않는 대상자는 4.1%로 매우 낮은 것으로 나타났다. 5 개 항목 중 세부사항으로 보았을 때는 대상자의 적절한 체중을 유 지하지 못하는 비율, 규칙적인 운동을 실천하지 않는 비율, 그리고 하루 7-8시간의 적정 수면을 취하지 않는 비율이 상대적으로 높은 분포를 나타냈다. 따라서 농촌지역 여성의 대사증후군 발생 위험을 예방하고 개선하기 위해서는 적절한 체중관리, 규칙적인 운동의 실 천, 하루 7-8시간의 적절한 수면습관을 유도하는 간호중재 전략의 필요성이 강조되어야 할 것이다.

이상과 같이 본 연구는 농촌지역 여성의 우울, 스트레스, 사회적 지지, 건강행태와 대사증후군 발생 간의 직접 및 간접적인 영향과 인과관계를 구조방정식 모형의 구축과 검증을 통해 살펴보았다. 연 구결과 가설적 구조모형에서 설정된 총 7개의 연구가설 중 5개의 경 로가 직접효과와 총효과가 있는 것으로 나타났으며, 2개의 경로는 직접효과는 없는 것으로 나타났으나 매개변수를 통한 최종 내생변 수에 대해 간접효과가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 Rozanski 등 [19]의 모형은 심혈관 질환의 선행 질환으로 밝혀진 대사증후군 발 생 예측모형으로 적용이 가능할 것으로 사료되는 바이다. 향후 농촌 지역 여성의 대사증후군 발생의 예방과 관리를 위해서는 우울과 스 트레스의 감소, 사회적 지지 제공의 증가, 그리고 바람직한 건강행태 의 실천 증가를 목표로 하는 간호중재 전략이 필요할 것이다.

결론 및 제언

본 연구의 기반이 된 Rozanski등[19]의 모형은 농촌지역 여성의 대사증후군 발생과 관련 요인들 간의 인과관계를 설명하는 데 적 합한 모형으로서 농촌지역 여성의 사회심리적 요인, 건강행태 및 대 사증후군 발생 간의 통합적인 인과관계를 확인할 수 있었다. 대상 자의 우울, 스트레스, 건강행태는 대사증후군 발생에 직접 영향을 미쳤으며 사회적 지지는 건강행태와 대사증후군 발생 모두에 직접 영향을 주었다. 본 연구는 농촌지역 여성의 우울, 스트레스, 사회적 지지, 건강행태 및 대사증후군 발생 위험에 대한 인과관계를 종합 적으로 살펴본 구조모형 분석으로서 의의가 있다. 향후 농촌지역 여성을 위한 우울과 스트레스의 감소, 사회적 지지의 제공, 바람직 한 건강행태를 촉진하는 간호중재를 적극 활용한다면 농촌지역 여 성의 대사증후군 발생 위험을 예방하고 개선하는 데 도움이 될 것 으로 생각된다. 추후 다양한 대상자들을 대상으로 대사증후군 발 생과 관련 요인에 대한 반복연구의 필요성을 제언하고자 한다.

CONFLICT OF INTEREST

The authors declared no conflict of interest.

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