Factors Influencing Depression in the Elderly Based on the ICF Model: A Longitudinal Analysis Using Data from the Korea Welfare Panel Study

ICF 모델에 기반한 노인의 우울에 영향을 미치는 요인: 한국복지패널 자료를 활용한 종단분석

Abstract

As the global elderly population rapidly increases, the mental health of the elderly, particularly depression, has emerged as a significant social issue. This study analyzes the various factors influencing depression in the elderly based on the ICF model. Utilizing data from the Korea Welfare Panel Study, the study identifies the types of changes in depression among individuals aged 65 and older and examines the factors influencing these changes. This longitudinal secondary data analysis research uses the most recent three years of data (2021-2023) from the Korea Welfare Panel. The study sample consisted of 965 elderly individuals, and a latent class growth model was applied to identify the types of depression changes, while a multinomial logistic regression analysis was conducted to analyze the influencing factors. The analysis revealed that elderly depression could be categorized into four types: high-level decrease, high-level maintenance, low-level increase, and low-level maintenance. Main influencing factors included gender, age, education, poverty, social trust, social relationships, participation in economic activities, participation in religious activities, and health status. Particularly, social relationships and health status were significant factors affecting the types of depression changes. To mitigate depression in the elderly, a multifaceted approach considering both individual characteristics and social relationships and health status is required. The study suggests the development of community-based programs and trust-building activities at the community level to maintain and strengthen the social relationships of the elderly. These findings can serve as important foundational data for policies and practices aimed at improving the mental health of the elderly.

1. 서론

1.1 연구의 필요성

노인 인구 증가는 현대 사회가 직면한 가장 큰 문제로 부각되고 있다. 세계보건기구(World Health Organization, WHO)에 따르면, 전 세계적으로 60세 이상의 노인 인구는 2015년 9억 명에서 2050년에는 약 21억 명으로 증가할 것으로 예상된다[1]. 이는 전체 인구의 12%에서 22%로 증가하는 수치이며 이러한 고령화 사회로의 전환은 의료비 증가, 연금제도 부담, 사회적 지원 요구 등 다양한 문제를 동반하고 있다[2]. 이러한 맥락에서 노인의 정신적 건강 문제, 특히 우울증은 심각한 사회적 문제로 부각되고 있다[3]. 노인의 우울은 단순한 심리적 문제가 아니라 신체적 건강, 사회적 기능, 전반적인 삶에 심각한 영향을 미치는 중대한 문제로 노인의 일상생활 수행 능력을 저하시킬 뿐만 아니라, 만성 질환의 악화, 인지 기능 저하, 사회적 고립, 그리고 조기 사망의 위험을 증가시킨다[4]. 노인의 우울은 신체적, 정신적, 사회적, 개인적 요인 등 복합적인 요인에 의해 이루어지고 있다[5].

노인의 건강 상태는 우울과 관련이 있어, 만성질환을 앓고 있거나 신체 기능이 저하된 노인은 일상생활에 많은 제약을 받게 되며 이는 우울로 이어진다[6]. 고혈압, 당뇨병, 심장 질환, 관절염 등 다양한 만성 질환은 신체적 불편과 통증을 초래하며, 우울증의 발생 위험을 높이고, 노년기에 신체 기능 저하로 활동량이 감소되어 우울이 발생된다[7]. 만성질환은 노인의 건강 상태를 저하시키고 노인의 일상생활 활동이 저하되며 기능적 손상과 함께 삶의 질 저하, 사회적 참여 제한이 나타나 우울을 악화시킨다[8, 9]

사회적 요인은 노인의 정신 건강에 큰 영향을 미친다[10]. 노인의 경우 가족이나 주변인과의 관계가 제한적일수록 우울을 경험한다[11]. 노인은 사회적 관계가 저하되면 고립감과 외로움이 증가하여 우울의 위험이 높아진다[12]. 사회적 고립과 외로움은 노인의 정서적 지지 체계를 약화시키고 스트레스 관리 능력을 저하시켜 우울을 일으킨다[11]. 따라서 사회적 고립과 관련하여 사회적 지지가 낮은 노인은 우울 위험이 증가된다[13]. 노인의 사회활동과 우울을 살펴보면 신체적 활동 저하, 사회적 관계의 부족으로 인한 사회 활동 참여의 제한은 노인으로 하여금 소속감과 정서적 지지 체계를 악화시켜 우울의 위험을 증가시킨다[14]. 경제활동의 어려움은 노인의 자아존중감을 저하시켜 정신 건강에도 부정적인 영향을 미친다[15]. 빈곤 여부는 노인의 생활 전반에 걸쳐 스트레스를 증가시키며, 이는 우울을 유발한다[16]. 빈곤한 노인은 기본적인 생활 유지에 어려움을 겪고, 이는 심리적 불안감을 초래하여 스트레스와 우울을 악화시킨다[17]. 또한 빈곤한 노인은 의료 서비스 접근성이 낮아 신체적 건강이 악화될 가능성이 높으며, 이는 다시 우울증을 악화시키는 악순환을 초래할 수 있다[18].

노인의 개인적 특성은 우울에 영향을 미치는 요인으로 성별은 노인의 우울에 중요한 영향을 미친다[19]. 여성 노인의 경우 남성 노인보다 우울 발병률이 높으며 이는 사회적 역할, 기대, 가족 및 친구와의 관계, 스트레스 관리 방식 등에서 성별에 따른 차이를 나타내기 때문이다[20]. 특히 노년에 이를수록 여성이 남성보다 더 많은 신체적, 사회적 스트레스를 경험하며 이는 우울의 증가와 관련이 있다[20]. 노화 과정에서 발생하는 신체적, 인지적, 사회적 변화와 관련한 연령의 증가는 우울의 위험을 증가시키며 노인의 연령이 증가할수록 신체기능 저하, 사회적 고립, 경제적 어려움 등이 증가하여 우울을 유발한다[21]. 교육 수준은 노인의 우울과 관련되어 있는데 낮은 교육 수준은 건강관리 저하, 올바른 생활 태도, 사회 참여 감소와 관련하여 우울을 유발하며, 교육 수준이 높은 노인일수록 우울이 낮고 건강한 노화에 이른다[18].

노인의 우울에 대한 선행 연구를 살펴보면 노인의 신체적 건강 상태에 따른 우울에 미치는 영향[22, 23]. 사회적 요인에 따른 영향 요인을 보는 연구[24, 25]로, 노인의 우울에 영향을 미치는 요인들을 단편적으로 살펴본 연구들이 대부분이나 노인의 우울은 복합적인 요인을 살펴볼 필요가 있다. 또한, 노인의 우울은 신체적, 정신적, 사회적, 개인적 요인이 시간이 지남에 따라 우울에 어떠한 영향을 미치는지 관련 요인에 대한 과정을 추적함으로써 우울에 미치는 영향 요인을 보다 정확하게 확인할 필요가 있다. 그러나 대부분의 연구들은 노인의 우울에 영향을 미치는 신체적, 정신적, 사회적, 개인적 요인을 단편적으로 확인하였을 뿐, 종단적 추적을 통하여 다양하게 살펴본 연구는 부족한 실정이다[26].

노인의 우울에 대한 문제는 신체적, 정신적, 사회적, 개인적 요인에 의해 발생되므로 복합적 접근이 필요한데 WHO에서 제시한 한국제기능장애 건강분류모델(International Classification of Functioning, Disability and Health, ICF)은 개인의 건강 및 건강 관련 상태를 기능 및 장애 측면과 개인 및 환경요인 측면으로 나누어 설명하였으며 개인의 건강 상태를 다각적으로 설명하기에 적합한 개념 틀로 사용되고 있다[27].

이에 본 연구는 한국복지패널 자료를 활용하여 노인의 우울에 영향을 미치는 다양한 요인들을 ICF 모델에 근거하여 확인하고자 한다.

1.2 연구의 목적

본 연구의 목적은 한국복지패널자료(Korea Welfare Panel Study)를 이용하여 만 65세 이상 노인의 우울에 따른 영향 요인을 파악하기 위함이며, 구체적인 목적은 다음과 같다

⦁ 노인의 우울 변화 유형은 어떻게 구분되는가?

⦁ 노인의 우울 변화 유형에 영향을 미치는 요인은 무엇인가?

2. 연구방법

2.1 연구설계

본 연구는 한국복지패널 자료를 이용하여 우리나라 만 65세 이상 노인의 우울 변화 유형을 확인하고 우울 변화 유형에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 2차 자료 분석연구이다.

2.2 연구 대상 및 자료수집방법

본 연구는 최근 추이를 반영하여 2021년, 2022년, 2023년 자료를 활용하였고, 해당 자료에서 만 65세 이상 노인에 해당하고, 종속변수인 우울 3개년도 및 독립변수들에 결측값을 가지고 있지 않은 대상으로 총 965명을 분석 대상으로 하였다.

2.3 연구 변수

본 연구는 WHO가 제시한 국제기능장애건강분류 모델(International Classification of Functioning, Disability and Health, ICF)을 토대로 우울에 영향을 미치는 요인을 구성하였다. 건강 상태로는 우울를, 신체기능 및 구조에 건강 상태, 만성질환 유무를, 활동에 장애 유무를, 참여에 경제활동 참여, 여가생활 만족도, 종교활동 참여 그리고 환경 요인에 사회적 신뢰, 사회적 관계를, 개인적 요인에 연령, 성별, 교육, 흡연 여부, 음주 여부, 빈곤을 변인으로 하였다(Fig. 1).

Fig. 1 Study framework

2.4 분석방법

본 연구는 한국복지패널 자료를 활용하여 우울 변화유형을 파악하고, 변화유형에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 이에 본 연구는 SPSS 26프로그램과 M-plus 8.0프로그램을 통해 다음의 분석을 실시하였다. 첫째, 척도의 신뢰도를 파악하기 위해 Cronbach’s alpha값을 도출하였다. 둘째, 인구통계학적 특성을 파악하기 위해 빈도분석을 실시하였다. 셋째, 주요 연속형 변수의 특성을 파악하기 위해 기술 통계분석을 실시하였다. 넷째, 잠재계층성장모형 분석을 통해 우울 변화유형 집단을 구분하였다. 잠재계층성장모형은 종단연구방법론으로서, 전체 응답자를 하나의 평균적인 변화 유형을 파악하는 잠재성장모형과 달리, 증가, 유지, 감소 등 다양한 변화패턴을 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 노인의 경우 상대적으로 우울이 높다고 하지만, 개인의 특성, 사회환경적 요인에 따라 우울이 감소하거나 증가하는 대상자들이 존재할 수 있기 때문에 그 영향요인을 검증하는 것은 노인 정신건강 증진을 위한 시사점을 파악하는 데 많은 도움을 줄 것이라 판단하였다. 다섯째, 우울 변화유형에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 상기 분석은 종단연구 방법 적용으로 인과관계 파악이 상대적으로 엄밀하다는 점에서 유의확률은 0.1을 기준으로 유의성을 판단하였다.

3. 연구결과

3.1 대상자의 일반적 특성

인구학적 요인으로 남성은 89명(9.2%), 여성은 876명(90.8%)으로 여성의 비중이 높았다. 연령은 65세 이상 ~ 74세 이하가 261명(27.0%), 75세 이상은 704명(73.0%)이었다. 학력은 중학교 이하가 853명(88.4%), 고졸 이상 112명(11.6%)이었다. 동거 형태는 동거가구 204명(21.1%), 독거가구 761명(78.9%)이고, 흡연의 경우 34명(3.5%)가 흡연을 하였다. 빈곤 여부는 708명(73.4%)가 빈곤하다고 하였고, 사회적 신뢰는 474명(49.1%)가 신뢰한다고 답하였다. 경제활동은 293명(30.4%)가 참여하고 있고, 종교활동은 559명(57.9%)가 참여하고 있었다. 장애 여부는 154명(16.0%)가 장애를 가지고 있었고 건강 상태는 나쁨이 768명(79.6%), 보통 이상이 197명(20.4%)이었다. 만성질환 유무는 917명(95.0%)이 만성질환을 가지고 있었다(Table 1).

Table 1. Demographic characteristics of participants

음주량은 평균 0.44(SD=1.7)이고, 사회적 관계 3.56(SD=0.7), 여가생활 만족도3.15(SD=0.7), 건강 상태는 2.68(SD=0.9) 이였다. 우울 1차는 0.60(SD=0.5), 우울 2차 0.58(SD=0.5), 우울 3차 0.55(SD=0.5) 이였다(Table 2).

Table 2. Demographic characteristics of participants

3.2 우울변화 유형 집단수 결정

본 연구는 우울 변화유형을 탐색하고 IFC 모형을 적용하여 변화유형의 영향 요인을 탐색하는 데 목적을 두었다. 이에 M-plus 8.0 프로그램을 통해 우울 3개년도 변수를 활용하여 잠재계층성장모형을 분석하였고, 모형적합도를 비교한 결과는 (Table 3)과 같다. 잠재계층성장모형은 2집단, 3집단, 4집단 순으로 집단을 구분해가면서 모형적합도를 비교하여 최적의 집단 수를 결정하는 방법으로 진행되며, AIC, BIC, SSABIC는 그 점수가 낮을수록, Entropy는 1에 가까울수록, LMR-lrt, Blrt는 p값이 유의할 때 좋은 모형으로 간주할 수 있다. AIC, BIC, SSABIC, Entropy를 전반적으로 고려했을 때, 4집단과 5집단 구분이 적절한 수준이었으나, 5집단은 한 집단이 0%로 도출되어 적합하지 않았다. 반면 4집단은 AIC, BIC, SSABIC 수준이 상대적으로 낮고, Entropy도 0.8보다 높으며, LMR-lrt, Blrt 모두 유의확률 0.1 기준에서 유의하였기 때문에 본 연구는 최종적으로 4집단이 가장 적합한 것으로 판단하였다. 4집단의 변화유형 특성은 아래 (Fig. 2)과 같으며, 1집단은 고수준 감소집단, 2집단은 고수준 유지집단, 3집단은 저수준 증가집단, 4집단은 저수준 유지집단으로 확인되었다.

Table 3. Comparisons of model fit in latent profile analysis

Fig. 2 Characteristics of Depression Change Type Groups

3.3 우울변화유형 영향요인

우울 변화유형에 대한 영향 요인을 확인한 결과 사회적 관계(OR=0.630, p<.05), 건강상태(OR=0.630, p<.001) 수준이 높을수록 저수준 유지에 비해 고수준 감소에 속할 가능성이 유의하게 낮았다. 이는 사회적 관계가 좋을수록, 건강 상태가 좋을수록 고수준 감소에 속할 가능성이 낮음을 의미한다. 저수준 유지에 비해 고수준 유지에 속할 가능성을 낮추는 변수는 사회적 신뢰(OR=0.607, p<.1), 사회적 관계(OR=0.369, p<.001), 경제활동 참여 여부(OR=0.436, p<.1), 종교활동 참여(OR=0.610, p<.1), 건강상태(OR=0.493, p<.05)로 확인되었다. 이는 사회적 신뢰가 높을수록, 사회적 관계가 좋을수록, 경제활동을 참여할수록, 종교활동에 참여할수록, 건강 상태가 좋을수록 고수준유지에 속할 가능성이 낮음을 의미한다. 저수준 유지에 비해 고수준 유지에 속할 가능성을 높이는 변수로 성별(OR=14.241, p<.05), 연령(OR=2.241, p<.1), 학력(OR=2.916, p<.05), 빈곤(OR=3.265, p<.05)이였다. 이는 여성일수록, 연령이 높을수록, 학력이 높을수록, 빈곤할수록 고수준유지에 속할 가능성이 높음을 의미한다. 저수준유지에 비해 저수준 증가에 속할 가능성을 높이는 변수는 연령(OR=2.135, p<.05)이였다. 이는 연령이 높을수록 저수준 증가에 속할 가능성이 높음을 의미한다(Table 4).

Table 4. Factors influencing depressive change patterns (Ref. Maintaining Overall Low-Levels)

저수준증가에 비해 고수준감소에 속할 가능성을 낮추는 변수는 연령(OR=0.385, p<.05), 건강상태(OR=0.505, p<.05)였다. 이는 연령이 높을수록, 건강 상태가 좋을수록 고수준감소에 속할 가능성이 낮음을 의미한다. 저수준증가에 비해 고수준유지에 속할 가능성을 낮추는 변수는 사회적 관계(OR=0.433, p<.05), 건강상태(OR=0.595, p<.05) 였고, 저수준 증가에 비해 고수준유지에 속할 가능성을 높이는 변수는 성별(OR=7.442, p<.1), 학력(OR=4.075, p<.05)였다. 이는 사회적 관계가 좋을수록, 건강 상태가 좋을수록 고수준유지에 속할 가능성이 낮으며, 여성일수록, 학력이 높을수록 고수준 유지에 속할 가능성이 높음을 의미한다(Table 5).

Table 5. Factors influencing depressive change patterns (Ref. Increasing Overall Low-Levels)

고수준유지에 비해 고수준감소에 속할 가능성을 낮추는 변수는 성별(OR=0.083, p<.05), 연령(OR=0366, p<.05), 학력(OR=0.325, p<.1), 빈곤(OR=0.330, p<.1)이였다. 고수준유지에 비해 고수준감소에 속할 가능성을 높이는 변수는 사회적 관계(OR=1.706, p<.1)였다. 이는 여성일수록, 연령이 높을수록, 학력이 높을수록, 빈곤할수록 고수준감소에 속할 가능성이 낮으며, 사회적 관계가 높을수록 고수준감소에 속할 가능성이 높음을 의미한다(Table 6).

Table 6. Factors influencing depressive change patterns (Ref. Maintaining Overall High-Levels)

4. 논의

본 연구는 한국복지패널 자료를 활용하여 한국 노인의 우울 수준을 파악하고 그 영향 요인을 검증하는 데 목적을 두었다. 구체적으로 ICF 모형을 적용하여 다양한 차원의 특성들을 독립변수로 투입하고, 종속변수인 우울은 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화를 갖는지를 파악할 수 있는 잠재계층 성장모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 한국 노인의 우울 특성은 1집단은 고수준 감소집단, 2집단은 고수준 유지집단, 3집단은 저수준 증가집단, 4집단은 저수준 유지집단으로 구분되었다.

둘째, 해당 집단 변수를 종속변수로 하여 다항로지스틱 회귀분석을 분석한 결과, 사회적 관계와 건강 상태 수준이 높을수록 저수준 유지에 비해 고수준 감소에 속할 가능성이 유의하게 낮았다. 이는 노인의 주관적 건강상태 및 사회적 관계와 우울의 긍정적인 관계를 밝힌 선행 연구[28,29]와 일치한다. 성별, 연령, 학력, 빈곤은 저수준 유지 보다 고수준 유지에 속할 가능성을 높였으며, 사회적 신뢰, 사회적 관계, 경제활동 참여 여부, 종교활동 참여, 건강 상태는 고수준 유지에 비해 저수준 유지에 속할 가능성을 높였다. 그리고 저수준유지에 비해 저수준 증가에 속할 가능성을 높이는 변수는 연령이었다. 이는 성별, 연령 등 개인 특성이 우울에 미치는 영향을 검증한 선행 연구[19]와 일치하는 결과이며, 사회적 요인, 그리고 사회적 활동 참여와 우울의 관계를 검증한 선행연구[14]를 지지하는 결과이다. 다만 학력의 경우 고졸 이상일 때 고수준 유지에 속할 가능성이 높게 나타나 선행연구와는 반대의 경향을 보였다. 이는 인구통계학적 특성에서 볼 수 있듯이 노인의 경우 중졸 이하의 비율이 현저히 높아 본 연구 데이터에서 저학력이 우울 취약 요인으로 작용하지 않는 것으로 볼 수 있다. 이에 대해서는 후속 연구의 심층적 분석이 요구된다.

저수준증가에 비해 고수준감소에 속할 가능성을 낮추는 변수는 연령, 건강상태였고, 저수준증가에 비해 고수준유지에 속할 가능성을 높이는 변수는 성별, 학력, 그리고 저수준증가에 비해 고수준유지에 속할 가능성을 낮추는 변수는 사회적 관계, 건강상태였다. 이 역시 전술한 우울 영향요인 검증 연구와 유사한 결과이지만, 사회적 관계가 높을수록 저수준 증가에 속할 가능성을 높인 결과는, 독립변수가 2021년도 변수로 투입되었기 때문에 초기 변수끼리의 인과관계가 나타난 것으로 유추해 볼 수 있다. 후속연구를 통해 독립변수 역시 종단적 변화를 볼 수 있는 심층 분석이 요구된다.

마지막으로 고수준유지에 비해 고수준감소에 속할 가능성을 낮추는 변수는 성별, 연령, 학력, 빈곤이었고, 고수준감소에 속할 가능성을 높이는 변수는 사회적 관계였다. 같은 고수준의 초기값을 가지지만 시간의 흐름에 따라 감소하게끔 만드는 변수가 사회적 관계라는 점에서 노인 우울에 대한 사회적 요인이 매우 중요함을 시사하는 결과이다.

5. 결론 및 제언

본 연구는 가장 최근에 발표된 한국복지패널 자료를 활용하여 노인 우울의 종단적 변화와 그 영향 요인을 검증함으로써 노인 정신건강 증진을 위한 시사점을 논의하였다는 점에서 의의가 있다. 연구 결과를 기반으로 시사점을 논의하면 다음과 같다.

첫째, 저수준 유지 수준을 갖는 노인의 비율이 상당히 높았으나, 고수준 유지, 저수준 증가, 고수준 감소 등 불안정한 우울 변화 특성을 갖는 노인들에 주목하여야 한다. 고수준 유지, 저수준 증가하는 우울 특성을 갖는 노인들에 대한 간호 중재가 필요하며, 우울의 재발률이 높다는 점에서 고수준 감소되는 경향을 보이는 노인들 역시 지속적인 모니터링과 중재가 필요하다. 둘째, 개인적 요인 및 건강 특성이 우울에 영향을 미치는 것은 통제하기 어렵지만, 해당 결과를 중재 우선순위를 둘 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다. 즉, 노인 인구가 급증하는 고령사회에서 정신건강 증진을 위한 중재에 있어 우울이 높아지거나, 고수준 유지되는 인구통계학적 특성에 따라 중재의 우선순위를 선정할 수 있을 것이다. 셋째, 사회적 관계가 우울 완화를 위한 중요한 자원인 것으로 확인되었다. 노인의 경우 건강 악화 및 사회경제적 역할의 축소로 사회적 관계 역시 함께 축소되는 경향이 높다. 따라서 노인의 사회적 관계를 유지시킬 수 있도록 지역사회 차원의 다양한 노력이 필요하다. 이를 위해 지역사회 전문가들의 다학제적 접근을 통해 지역사회 노인을 위한 커뮤니티 기반 프로그램 개발, 신뢰 구축 활동, 다양한 사회적 참여 기회 제공 등이 필요할 것으로 사료된다.

본 연구는 다음의 한계를 갖는다.

첫째, 양적연구 중심으로 이루어져 종단적 우울 변화에 대한 심층적 원인을 파악하지는 못했다. 특히 2차데이터를 활용한 본 연구는 ICF 모형에 맞춰 한국복지패널에서 제공되는 변수를 활용하는 데 그쳤으나, 이 외에도 노인 우울을 예측할 수 있는 다양한 요인들이 있다는 점에서 정신건강 문제를 가진 노인들을 대상으로 질적 접근의 연구로 시사점을 보충할 수 있을 것이다.

둘째, 종단연구 방법론을 적용할 때, 독립변수가 초기시점 변수로 들어가는 한계로, 횡단적 관계로 인한 오류들이 발생하게 된다. 이를 보완할 수 있는 종단적 방법론을 적용하여 본 연구에서 의문스러운 결과가 나타난 학력, 건강 상태 등의 영향력을 재확인할 필요가 있다. 이러한 한계들을 보완하여 노인 정신건강 증진을 위한 다양한 연구들이 이루어지기를 기대한다.