1. 연구제목

 - 사회적 결정모형에 기반한 고혈압 유병률의 공간적 분포와 관련요인 분석

2. 연구배경 및 목적

• 우리나라의 국가통계자료를 통해 읍·면·동을 연구단위로 하는 소지역의 고혈압 유병률의 차이를 분석하고,

• 연간 변화율(annual percent change)을 파악하고, 건강행위 변수나 지역특성과 관련된 변수들간의 상관분석과 공간분석을 하는 생태학적 분석(Ecological analysis)을 활용한 연구가 있었으나 개인적 수준 요인과 지역적 수준 요인이 갖는 특성을 계층화하여 구분하여 추정하는 연구는 부족하다.

• 본 연구는 고혈압 유병률이 높은 서울시와 6대 광역시(시·군·구)를 연구단위로 개인적 특성변수와 도시지역 특성변수를 중심으로 지리정보시스템(GIS)을 활용한 유병률의 공간적 분포를 시각화하고, Dahlgren & Whitehead의 건강의 사회적 결정 모형을 활용하여 다층요인을 고려하는 개인적 수준 요인과 지역적 수준 요인의 고혈압 유병률과의 관계를 규명하고자 한다.

3. 연구방법

• 연구설계: 생태학적 분석(Ecologic analysis)을 통해 고혈압 유병률에 관련을 미치는 개인적 요인과 지역적 요인을 탐색한 단면조사 연구(cross-sectional study)

• 연구자료 및 대상 : 지역사회건강조사, 시군구 통계청자료 / 개인별 자료: 만 19세 이상의 고혈압 진단을 받은 대상자

• 자료분석 방법: 

      -  74개 자치구별 고혈압  유병률의 빈도를 표와 함께 시각화(GeoDa & ArcGIS 활용)

      - 고혈압 유병률의 개인적 수준 요인과 지역적 수준 요인의 분포는 백분율, 평균등의 기술통계 분석을 실시 

     - 고혈압 유병률의 개인적 요인과 지역적 요인과의 관련성은 일원배치 분산분석(one-way ANOVA), 상관관계분석

          (Pearson correlation coefficient)

     - 지역주민의 고혈압 유병률에 관련을 미치는 개인적 수준요인과 지역적 수준 요인의 효과를 고려하기 위해

        다수준 분석(Multi-level analysis)

• 자료분석 모형: Multilevel mixed-effects logistic regression(random intercept model)

4. 결론 및 제언

• 고혈압 유병률에 연령과 월가구 소득, 일회 음주량, 평상시 소금섭취수준, 걷기실천일수 등의 개인적 요인과 인구 1만명당 의사수와 공원수, 패스트푸드점수, 자전거도로수 등의 지역적 요인이 중요한 관련을 미친다는 것을 확인하였다.
• 추후, 공간적인 이례 지역(spatial outlier)을 확인, 지역사회건강조사 자료와 시군구 통계자료의 집계(aggregated)의 어려움을 극복한  전국수준의 연구가 필요하다.