1. 연구의 필요성

중년기는 성인초기에서 노년기로 넘어가는 전환점으로 약 40~64세를 의미하며, 특히 40~45세는 성인초기와 중년기를 연결하는 역할을 하는 중년전환기로 젊음이 끝났다는 것을 받아들이고 중년기에 적응해 가는 시기이다[1]. 우리나라의 평균 기대수명은 2018년 출생아 기준 남성 79.7세, 여성 85.7세이며, 건강수명은 남성 64.0세, 여성 64.9세로 여성은 남성에 비해 기대수명 중 건강하지 않은 상태로 보내는 노년기의 기간이 길어[2], 노년기 이전인 중년기부터 여성의 건강증진을 위한 관심이 필요한 상황이다. 중년기의 여성은 나이가 들어감에 따라 점차 신체적 노화와 폐경을 경험할 뿐만 아니라 심리 · 정서적, 사회적인 측면에서도 변화를 맞이하면서 중년기의 위기를 경험하기도 한다[1]. 건강관련 삶의 질은 신체적, 정서적 건강상태의 변화가 기능과 안녕에 미치는 영향에 대한 개인의 인식으로[3], 중년기에 있는 여성의 건강관련 삶의 질은 노년기까지도 영향을 미치게 된다[4]. 따라서 중년기를 맞이하는 중년전환기부터의 건강관련 삶의 질에 대해 이해하는 것은 중년기와 더불어 노년기의 건강관련 삶의 질 향상을 위해 중요하리라 생각한다.

Wilson과 Cleary [5]는 건강관련 삶의 질과 이에 영향을 미치는 요인들의 관계에 대해 명확한 이해를 가능하게 하며 건강평가의 중요한 척도로 활용 가능한 건강관련 삶의 질 모형을 제시하였다. 이 모형에서는 건강관련 삶의 질과 관련된 요인으로 개인적 요인, 환경적 요인, 생리적 요인, 증상상태, 기능상태 및 건강지각을 제시하고 있다[5]. 이에 중년기에 있는 여성의 건강관련 삶의 질을 이해하기 위해서는 건강관련 삶의 질 자체뿐만 아니라 이와 관련된 요인들도 함께 고려할 필요가 있다. 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 개인적 요인으로는 연령, 교육수준, 경제상태, 직업의 유무, 결혼상태, 흡연 및 음주, 규칙적인 신체활동 등이 보고되고 있으며[4, 6, 7], 환경적 요인으로는 결혼에 대한 만족도, 사회적 지지 및 사회활동 참여 등이 있다[7, 8]. 또한 생리적 요인으로는 폐경 여부, 동반질환의 수가 있으며[4, 7], 증상상태에는 우울 및 불안, 스트레스[4, 6, 7], 기능상태에는 신체적 기능 및 기능 제한[6], 건강지각으로는 주관적 건강상태 등이 보고되고 있다[7, 8].

중년여성이 인식하는 건강관련 삶의 질은 일정한 수준을 유지하는 것이 아니라 일반적으로 나이가 듦에 따라 감소한다[4]. 그러나 개인적 차이가 존재한다면 이를 고려한 개별적인 중재가 요구되므로 효율적인 중재를 위해 종단적 접근이 가능한 잠재계층성장분석(Latent Class Growth Analysis)을 적용할 필요가 있다[9]. 잠재계층성장분석을 이용하여 시간의 흐름에 따라 건강관련 삶의 질이 변하는 양상에서 이질적인 하위계층이 존재하는지 탐색하고 각 하위계층에 따른 변화양상을 파악하는 것은[9] 중년여성의 건강관련 삶의 질에 대한 이해와 효율적인 중재방안 모색을 위해 중요하리라 생각한다.

이에 본 연구는 Wilson과 Cleary [5]의 건강관련 삶의 질 모형을 기반으로 전국적 대표성을 갖는 여성가족패널조사(Korean Longitudinal Survey of Women & Families)의 자료를 이용하여 40세부터 45세의 중년전환기 여성을 대상으로 건강관련 삶의 질이 중년기로 진입함에 따라 변하는 양상을 파악하고, 변화양상 유형별 예측요인을 확인하고자 한다. 이를 통해 즉각적인 중재개입이 필요한 표적집단을 파악하고, 각 변화양상 유형별 특성에 맞는 중재방안을 개발하기 위한 근거 자료를 마련하고자 시도되었다.

1. 연구설계

본 연구는 중년여성의 건강관련 삶의 질의 변화양상에 따른 유형을 분류하고, 각 유형의 특성과 이에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 여성가족패널 자료를 이용한 이차자료분석연구이다.

2. 연구대상

본 연구는 한국여성정책연구원에서 수집한 여성가족패널조사 2차년도(2008년), 4~7차년도(2011~2017년) 자료를 이용하였다. 여성가족패널조사는 전국적 대표성을 갖춘 만 19세 이상에서 64세 이하의 여성 9,997명을 패널로 구축하였다. 2007년에 1차년도 조사를 실시하였으며, 2008년에 2차년도 조사를 실시하였다. 3차년도 조사부터는 2년 주기로 조사가 진행되었다. 2005년 인구주택조사의 일반조사구에서 확률비례계통추출법과 계통추출방법을 통해 조사가구를 선정하였다. 최종적으로 9,068가구 내 9,997명을 패널로 구축하였다[10]. 본 연구대상자는 건강관련 삶의 질 자료를 수집하기 시작한 4차년도 여성가족패널조사에 참여한 7,975명의 여성 중 40세에서 45세까지의 중년전환기 여성 1,451명에서, 5~7차년도 조사 중 최소 1개 이상의 시점에서 건강관련 삶의 질 조사에 참여한 여성을 대상으로 하였다. 본 연구의 최종 분석 대상자 수는 1,351명이었다.

3. 연구 변수

본 연구에서는 Wilson과 Cleary [5]의 건강관련 삶의 질 모형을 토대로 중년여성의 건강관련 삶의 질 변화양상 유형의 예측요인을 파악하기 위해 여성가족패널의 2차년도, 4~7차년도 자료를 이용하여 분석하였다. 예측요인은 중년전환기 여성의 생리적 요인(폐경 및 질환 여부), 증상상태(우울 및 스트레스), 건강지각(주관적인 건강상태)으로 구성하였다. 이와 더불어 Wilson과 Cleary [5]의 건강관련 삶의 질 모형에서 개인의 가치 및 선호도와 사회적, 심리적 지지가 건강관련 삶의 질에 영향을 미친다고 하였다. 본 연구에서는 중년여성의 건강관련 삶의 질과 관련 있는 것으로 보고되고 있는 연령, 교육수준, 경제상태, 직업 유무, 결혼상태, 흡연 및 음주문제 여부, 규칙적인 신체활동 여부를 개인적 요인으로, 결혼생활 만족도와 친교활동을 환경적 요인으로 구성하였다.

4. 자료수집 및 윤리적 고려

본 연구는 원광대학교 기관생명윤리위원회의 심의를 거쳐 승인을 받은 후 수행되었다(IRB No.: WKIRB-202107-SB-051). 본 연구에서는 여성가족패널의 자료를 다운로드(https://klowf.kwdi.re.kr)하여 이용하였다. 중년전환기 여성의 건강관련 삶의 질은 여성가족패널조사의 4~7차년도 자료를 사용하였으며, 건강관련 삶의 질 변화양상 유형의 예측요인을 파악하기 위해 건강관련 삶의 질의 초기치 자료가 수집된 4차년도 자료를 기본으로 사용하였다. 친교활동의 경우 2차년도까지만 조사가 진행되어 해당 변수는 2차년도의 자료를 사용하였다.

5. 자료분석

자료를 분석하기 위해 SPSS/WIN 26.0 프로그램과 R 4.1.1을 사용하였다. 구체적으로, 대상자의 일반적 특성과 주요 변수의 빈도 및 백분율, 평균 및 표준편차를 구하였다. 둘째, 건강관련 삶의 질의 변화양상에 따른 잠재계층을 분류하기 위해 잠재계층성장분석을 적용하였다. 셋째, 변화양상에 따른 잠재계층의 일반적 특성과 주요 변수 차이는 Independent t-test, χ² test로 분석하였다. 마지막으로, 변화양상에 따른 잠재계층의 예측요인을 검증하기 위해 중년전환기 여성의 개인적 요인, 환경적 요인, 생리적 요인, 증상상태, 건강지각에 해당하는 변수를 투입하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 결측값 처리를 위하여 연구변수의 변화 추적을 위해 잠재성장모형을 수립하고 결측값의 패턴이 같은 케이스들을 군집화 한 후 각 집단에 대한 성장모형을 통해 모수를 추정하여 결측값을 대체하는 PMM imputation (predictive mean matching imputation)을 이용하였다[15].

건강관련 삶의 질의 변화양상을 확인하기 위해 무변화모형과 선형모형인 1차함수모형, 비선형모형인 2차함수모형의 적합도를 분석하여 적절한 모형을 확인하였다. 모형의 적합도에 대한 지표로 χ², CFI (Comparative Fit Index), RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)를 확인하였다[16]. χ²과 RMSEA는 모형과 모집단의 차이에 대한 지표로, χ²은 이 둘의 차이가 없다는 귀무가설을 검증하는 것이며, 통계적으로 유의하지 않은 경우 모형이 적합함을 의미한다. CFI는 기초모형에 대한 연구모형의 적합도 향상 정도를 의미하는 것으로 값이 클수록 적합도가 향상되었음을 의미하며, RMSEA는 값이 작을수록 모형이 모집단에 적합함을 의미한다. 건강관련 삶의 질 변화양상에 따른 잠재계층의 수를 선정하기 위하여 적합도 지수와 해석가능성을 고려하였다. 적합도 지수로 정보지수, 모형비교검증 및 엔트로피(Entropy) 값을 확인하였다. 정보지수로는 AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Baysian Information Criterion) 및 Adjusted BIC (Adjusted Baysian Information Criterion)을 확인하였다. 정보지수는 모형의 복잡성에 페널티를 부과하며, 값이 작을수록 좋은 적합도를 의미한다[16]. 모형비교검증을 위하여 LMR LRT (Lo-Mendell-Rubin adjusted Likelihood Ratio Test)를 확인하였으며, 검증 결과의 p값이 유의하지 않을 경우(k-1)개 잠재집단 모형을 선택하고, 유의할 경우 k개 잠재집단 모형을 선택한다[17]. 또한 분류의 정확도 확인을 위해 엔트로피 값을 이용하였다. 엔트로피 값은 분석의 결과로 나오는 사후 확률에 기초하여 분류의 정확도를 나타내는 지표로, 0부터 1까지의 표준화된 값을 가진다. 하나의 잠재집단에 속할 확률이 1에 가깝고 다른 잠재집단에 속할 확률이 0에 가까울수록 값이 증가하며, 일반적으로 .80 이상이면 적합한 모델이라 할 수 있다[18]. 이러한 분류 기준들과 함께 집단별 대상자 수의 비율과 해석가능성을 고려하였다. Jung과 Wickrama [19]은 모든 잠재집단이 대상자 수의 5% 이상일 경우에 집단 비교가 유의하다고 보고하였다.

1. 건강관련 삶의 질 변화양상에 따른 잠재계층

건강관련 삶의 질이 시간 흐름에 따라 변하는 양상을 분석하기 위해 잠재성장모형 분석을 시행한 결과, χ²은 2차함수모형에서 유의하지 않았으며, 무변화모형(χ²=144.51, p<.001, CFI=.87, RMSEA=.11) 및 선형모형(χ²=14.38, p=.013, CFI=.99, RMSEA=.04)과 비교하여 비선형모형에서 CFI 값이 가장 높았으며, RMSEA 값이 가장 낮았다(χ²=0.23, p=.631, CFI=.99, RMSEA=.01). 이는 비선형모형이 건강관련 삶의 질의 변화양상을 적절하게 설명하는 것을 의미하므로 건강관련 삶의 질은 초기의 수준이 시간 흐름에 따라 변함을 확인하였다.

건강관련 삶의 질 변화양상의 유형을 분석하기 위해 여성가족패널 4~7차년도 자료를 이용하여 잠재계층성장분석을 시행한 결과는 Table 1과 같다. 변화양상에 따른 최적의 잠재계층 수를 결정하기 위해 계층의 수를 증가시키며 적합도를 비교한 결과, 계층의 수가 증가할수록 AIC, BIC 및 Adjusted BIC의 값이 증가하였다. 모든 모형에서 엔트로피 값은 .80이었으며, LMR-LRT는 유의하게 나타났다. 계층별 대상자 수의 비율을 확인한 결과, 계층 수가 2개인 모형의 각 계층에 속하는 대상자의 비율은 5% 이상이었으나, 계층의 수가 3개 이상인 모형에서는 5% 미만의 계층이 존재하였다. 이에 적합도 지수 및 대상자 수의 비율 등을 고려하여 잠재계층의 수가 2개인 모형을 최종적으로 선정하였다.

Table 1 Latent Class Model Fit for Health-Related Quality of Life Trajectories (N=1,351) Click for larger image

계층 1는 초기에 높은 수준의 건강관련 삶의 질을 보였으며 5년차에 약간 감소한 후 그 수준을 유지하는 양상을 보였다. 그러나 건강관련 삶의 질 수준이 계층 2보다 높은 수준이었으므로 ‘높은 수준 유지형’ 집단으로 명명하였다(Table 2). 연구대상자의 89.6%(1,211명)가 속하였다. ‘높은 수준 유지형’ 집단의 4차년도에서 7차년도까지의 건강관련 삶의 질은 0.99±0.01점, 0.99±0.05점, 0.99±0.06점, 0.99±0.05점이었다(Figure 1).

Figure 1 Trajectories of health-related quality of life. Click for larger image

Table 2 Estimate of Health-Related Quality of Life Trajectories (N=1,351) Click for larger image

계층 2는 초기에 낮은 수준의 건강관련 삶의 질을 보였으나 5년차에 증가하고 그 수준을 지속적으로 유지하는 양상을 보여 ‘증가형’ 집단으로 명명하였다(Table 2). 연구대상자의 10.4%(140명)가 속하였다. ‘증가형’ 집단의 4차년도에서 7차년도까지의 건강관련 삶의 질은 0.87±0.09점, 0.97±0.12점, 0.97±0.11점, 0.98±0.11점이었다(Figure 1).

2. 건강관련 삶의 질 변화양상에 따른 잠재계층의 특성

건강관련 삶의 질 변화양상에 따른 일반적 특성과 주요 변수들의 차이는 Table 3과 같다. 개인적 요인의 차이를 살펴보면, 경제수준의 경우 ‘높은 수준 유지형’ 집단은 보통 상태의 비율이 가장 높았으며, ‘증가형’ 집단은 나쁜 상태의 비율이 가장 높았다(χ²=36.44, p<.001). 결혼상태는 ‘높은 수준 유지형’ 집단이 기혼의 비율이 높았다(χ²=12.07, p<.001). 흡연을 하는 비율은 ‘증가형’ 집단이 높았으며(χ²=16.08, p<.001), 음주문제의 비율은 ‘증가형’ 집단이 높았다(χ²=5.96, p=.015). 신체활동을 하는 비율은 ‘높은 수준 유지형’ 집단이 높았다(χ²=4.43, p=.035). 개인적 요인 중 연령, 교육수준, 직업 유무의 차이는 유의하지 않았다. 환경적 요인의 차이를 살펴보면, 결혼생활 만족도는 ‘높은 수준 유지형’ 집단에서 높게 나타났으며(t=5.09, p<.001), 친교활동을 하는 비율은 ‘높은 수준 유지형’ 집단이 높았다(χ²=12.48, p<.001). 생리적 요인의 차이를 살펴보면, 질환이 있는 비율(χ²=70.05, p<.001)은 ‘증가형’ 집단에서 높았으나, 폐경 여부의 차이는 유의하지 않았다. 증상상태의 차이를 살펴보면, 우울(t=-8.53, p<.001)과 스트레스(t=-7.88, p<.001)는 ‘증가형’ 집단에서 높게 나타났다. 건강지각의 차이를 살펴보면, 주관적인 건강상태의 경우 ‘높은 수준 유지형’ 집단과 ‘증가형’ 집단 모두 좋은 상태의 비율이 가장 높았으나 ‘높은 수준 유지형’ 집단의 비율이 더 높았다(χ²=131.15, p<.001).

Table 3 Characteristics of Latent Classes Health-Related Quality of Life Trajectories (N=1,351) Click for larger image

3. 건강관련 삶의 질 변화양상에 따른 잠재계층의 예측요인

중년여성의 건강관련 삶의 질 변화양상 유형의 예측요인을 파악하기 위해 중년전환기 여성의 개인적 요인, 환경적 요인, 생리적 요인, 증상상태, 건강지각 중 변화양상 유형에 따른 유의한 차이가 있었던 요인을 투입하고, 대상자가 많은 ‘높은 수준 유지형’ 집단을 준거집단으로 하여 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과는 Table 4와 같다.

Table 4 Logistic Regression for Predictors of Health-Related Quality of Life Trajectories in Increasing Group (N=1,351) Click for larger image

회귀모형은 유의하였고(χ²=164.97, df=13, p<.001), 설명력은 Cox와 Snell R² 11.5%, Nagelkerke R² 23.6%로 나타났다. 경제상태가 나쁜 경우, 우울 수준이 증가할수록, 주관적인 건강상태가 나쁜 경우에 ‘증가형’ 집단에 속할 가능성이 높게 나타났다.