서 론
인구 고령화에 따라 만성질환 유병률이 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 전 세계적인 건강 과제로 대두되고 있다. 세계보건기구(World Health Organization, WHO)에 따르면 전 세계 사망원인의 약 73%는 만성질환에 기인하며[1], 국내에서도 고혈압, 당뇨병, 심혈관계 질환 등 주요 비감염성 만성질환이 지속적인 증가 추세를 보이고 있다[2]. 만성질환은 지속적이고 체계적인 관리가 요구되는 건강 상태로, 일반적으로 2개 이상의 만성질환에 동시에 이환되는 경우 복합만성질환이라고 한다[3]. 복합만성질환자는 단일만성질환자에 비해 질병 관리의 복잡성이 증가하며, 장기간에 걸친 치료가 필요하고 합병증을 일으킬 가능성이 높다. 또한, 응급실 방문 빈도와 의료비 지출이 유의하게 높으며, 다약제 복용으로 인한 약물의 상호작용 및 부작용 발생 위험이 증가하는 것으로 보고되고 있다[4-6]. 효과적인 만성질환 관리를 위해서는 개인이 일상생활에서 건강증진 행위를 실천하고, 정기적인 건강검진을 통해 위험 요인을 조기에 발견하며, 적절한 의료서비스를 이용할 수 있는 자가관리 역량이 필수적이다[7,8]. 그러나 다수의 만성질환자들은 질병에 대한 이해 부족, 생활습관 개선의 어려움, 의료서비스 접근성 제한 등의 이유로 효과적인 자가관리에 어려움을 겪고 있다[9]. 따라서, 만성질환자는 질병 관리, 증상 모니터링, 약물 요법, 합병증 예방 등에 관한 구체적이고 전문적인 건강정보를 지속적으로 필요로 하며, 이러한 복잡한 정보 요구를 충족시키기 위해 다양한 건강정보 획득 수단을 활용하고 있다.
정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)의 발전과 인터넷의 보급 확대로 건강정보 획득 수단(health information seeking method)은 다양화되었다. 과거에는 의사, 간호사와 같은 전문 의료인이나 TV, 신문 등의 전통적 대중 매체를 통한 정보 획득이 주를 이루었으나, 현재는 인터넷, 소셜미디어(SNS), 모바일 어플리케이션 등 다양한 디지털 매체를 통한 건강정보 획득이 일반화되고 있다[10]. 디지털 매체는 건강정보의 접근성과 편의성을 크게 향상시켰으며, 만성질환 관리를 위한 중요한 자원으로 활용되고 있다. 실제로 여러 연구에서 디지털 매체를 통해 획득한 건강정보가 환자의 건강행동이나 건강결과에 긍정적인 영향을 미친다고 보고하고 있다[11]. 그러나, 복합만성질환자의 경우 신체적 제약이나 디지털 접근성의 한계로 인해 디지털 매체 활용에 어려움을 겪을 수 있으며[12], 이와 함께 건강정보의 부정확성이나 검증되지 않은 정보의 범람 등의 문제점도 지적되고 있다.
건강정보 이해 능력(health literacy)은 개인이 건강과 관련된 의사결정을 내릴 때 필요한 건강정보를 제대로 획득하고, 이해하고, 평가하며, 적용할 수 있는 종합적인 능력으로 정의된다[13]. 이는 단순한 문해력을 넘어, 건강 관련 정보를 비판적으로 평가하고 자신의 건강상태에 적합하게 활용할 수 있는 복합적인 역량을 의미한다. 다수의 선행연구에서 건강정보 이해 능력은 건강행동 실천, 자가관리 역량, 의료서비스 이용 등 다양한 건강 결정요인과 밀접한 관련이 있는 것으로 보고되고 있다[14-16]. 특히, 만성질환자를 대상으로 한 연구에서 낮은 건강정보 이해 능력은 질병 관련 지식 부족, 자기효능감 및 자가관리 역량 저하, 부정적인 임상결과와 유의한 상관관계를 보였다[17-19]. 반면, 높은 건강정보 이해 능력은 건강한 생활습관 형성, 질병의 조기 발견, 효과적인 의사-환자 커뮤니케이션 등에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다[17]. 이러한 중요성을 인식하여, 국제사회는 건강정보 이해 능력 향상을 건강증진과 건강형평성 달성을 위한 핵심 전략으로 채택하고 있다. WHO는 상하이선언(Shanghai Declaration)을 통해 건강정보 이해 능력을 건강증진을 위한 주요 전략 중 하나로 규정하고, 취약계층의 건강정보 이해 능력 제고에 관심을 기울일 것을 요청하였다[20]. 미국 보건복지부(Department of Health and Human Services)는 Health People 2030의 핵심 과제로 건강정보 이해 능력 향상을 설정하였으며[21], 국내에서도 제5차 국민건강증진종합계획 2030에 우리나라 성인의 건강정보 이해 능력 제고를 중점 과제로 포함하여 정책적 관심을 확대하고 있다[22].
복합만성질환자들은 질환 관리의 복잡성으로 인해 건강정보에 대한 수요가 증가하므로, 이들의 건강정보 획득 경로를 이해하는 것은 정보 수요에 부합하는 효과적인 정보 제공 방안을 수립하는 데 중요하다. 만성질환의 보유 정도가 높을수록 다양한 정보 출처에 대한 접근 시도나 선호 경향이 달라질 수 있으며, 이는 정보 수용 및 활용 양상에도 영향을 미칠 수 있다[12,23-25]. 또한, 디지털 매체를 활용하더라도 개인의 건강정보 이해 능력에 따라 그 정보를 이해하고 적용하는 방식에 차이가 있는 것으로 보고되고 있어[26,27], 만성질환의 보유 정도와 디지털 매체의 활용 간의 관계에서 건강정보 이해 능력의 조절효과를 규명할 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 대표성 있는 제2기 한국의료패널데이터(Korean Health Panel Survey, KHPS) 중 2021년 자료를 활용하여 만성질환의 보유 정도와 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체의 활용 간의 관계를 확인하고, 건강정보 이해 능력이 이 관계에서 어떠한 조절효과를 가지는지 분석하고자 한다. 이는 궁극적으로 만성질환자들의 정보 접근성과 활용 능력을 고려한 맞춤형 건강정보 제공 전략 수립을 위한 실증적 근거를 제공할 것이다.
본 연구의 목적은 제2기 한국의료패널 2021년 연간데이터(Ver 2.2)를 활용하여 연구대상자의 만성질환 보유 정도와 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체 활용 간의 관계에서 건강정보 이해 능력이 어떠한 조절효과를 가지는지 규명하는 것이다. 본 연구의 개념적 틀은 Figure 1과 같다.
연구 방법
연구설계
본 연구는 제2기 한국의료패널 2021년 연간데이터(Ver 2.2)를 이용하여, 대상자의 만성질환 보유 정도와 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체의 활용 간의 관계에서 건강정보 이해 능력의 조절효과를 파악하기 위한 후향적 횡단면적 이차자료 분석 연구이다.
연구대상
본 연구는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단이 컨소시엄을 구성하여 시행하는 ‘제2기 한국의료패널 연간데이터(Ver 2.2)’ 중 2021년 자료를 활용하였다. 한국의료패널조사는 보건의료이용실태와 의료비 지출 수준, 건강 관련 인식 및 행태 등에 관한 국가 및 시도 단위의 대표성 있는 통계자료로 2008년부터 매년 전국 단위로 시행되고 있다. 2016년 등록 센서스를 기반으로 표본이 추출되었으며, 전국 17개 시·도와 동부/읍 ·면부를 층화변수로 하여, 확률비례 2단계 층화집락추출 방법으로 708개 조사구에서 대상 가구를 추출하였다[28].
본 연구는 2021년 1월부터 12월까지 한국의료패널 조사에 참여한 5,907가구, 13,799명의 가구원 중 의사에게 진단받은 만성질환 31개 항목 응답에서 결측치가 없는 대상자 총 12,112명을 선별하였다. 이 중 건강정보 이해 능력 응답에 결측치가 없으며, 건강정보 획득 경험이 있는 대상자 4,088명 중 건강정보 획득 수단의 상세 내용이 확인되지 않는 ‘기타’ 항목에 응답한 대상자 1명을 제외한 총 4,087명을 분석에 포함하였다(Figure 2).
연구변수
종속변수: 건강정보 획득 수단 중 디지털 매체 활용
건강정보 획득 수단은 건강정보 이해 능력에 관한 조사 항목 중, 지난 1년간 건강정보 획득 경험 및 주로 이용하는 건강정보 획득 수단에 관한 조사 자료를 활용하였다. 건강정보 획득 수단은 ‘주로 어느 정보원에서 건강 또는 의료에 대한 정보를 얻습니까?’라는 질문에 대하여 ‘텔레비전’, ‘라디오’, ‘종이(온라인) 신문/잡지/서적’, ‘보건의료인(의사, 간호사, 약사 등)’, ‘가족, 친구, 동료, 지인’, ‘정부/공공기관이 운영하는 홈페이지/유튜브/SNS’, ‘병원, 의원, 보건소가 운영하는 홈페이지/유튜브/ SNS’, ‘인터넷 포털에서 주로 정보를 검색하고 정보원의 종류는 다양함’, ‘유튜브에서 주로 정보를 검색하고 정보원의 종류는 다양함’, ‘기타’ 항목으로 분류하여 조사하였다. 본 연구에서는 빈번하게 정보를 습득하는 3순위 응답 중 1순위로 이용한 건강정보 획득 수단에 대한 응답을 이용하였으며, 선행연구의 분류 기준에 따라 이 중 ‘정부/공공기관이 운영하는 홈페이지/유튜브/SNS’, ‘병원, 의원, 보건소가 운영하는 홈페이지/유튜브/SNS’, ‘인터넷 포털에서 주로 정보를 검색하고 정보원의 종류는 다양함’, ‘유튜브에서 주로 정보를 검색하고 정보원의 종류는 다양함’은 디지털 기술 기반 인터넷 플랫폼의 특성에 근거하여 ‘디지털 매체를 활용하는 경우’로, ‘텔레비전’, ‘라디오’, ‘종이(온라인) 신문/잡지/서적’, ‘보건의료인(의사, 간호사, 약사 등)’, ‘가족, 친구, 동료, 지인’은 일방향적 정보 전달 방식과 대면 소통의 특성에 근거하여 ‘그 외 매체(전통적 매체 및 상호적 소통)를 활용하는 경우’로 이진 범주화하여 분석을 수행하였다[29].
독립변수: 만성질환 보유 정도
제2기 한국의료패널 2021년 연간데이터에서는 만성질환을 기존의 한국표준질병·사인분류를 기준으로 질병코드를 부여하는 방식 대신, 총 31개의 만성질환 항목[고혈압, 당뇨병, 만성간염(B형, C형), 알코올성 간질환, 간경화증(간경변증), 무릎퇴행성관절염, 퇴행성관절염, 류마티스관절염, 어깨관절질환, 추간판질환, 기타 척추질환, 위암, 대장암, 폐암, 유방암, 자궁경부암, 갑상선암, 기타 암, 협심증, 심근경색증, 뇌출혈, 뇌경색, 천식, 폐기종, 만성폐쇄성폐질환, 기관지확장증, 갑상선 기능저하증, 갑상선 기능항진증, 우울증/조울증, 치매, 만성신부전증]으로 분류하여 조사하였다. 이 중 본 연구에서는 선행연구를 참고하여[30], 총 31개의 만성질환 항목에 대해 대상자가 응답한 개수에 따라 만성질환 보유 정도를 ‘0개(없음)’, ‘1개’, ‘2개 이상’으로 범주화하여 분석하였다. 일반적으로 두 가지 이상의 만성질환에 이환된 상태는 ‘복합만성질환’으로 정의되며[30], 복합만성질환자는 질병 관리의 복잡성과 건강정보의 요구도가 단일만성질환자와 유의하게 구분되기 때문에[31], 본 연구에서는 해당 기준으로 정리하였다.
조절변수: 건강정보 이해 능력
본 연구의 조절변수인 건강정보 이해 능력은 헬스 리터러시(health literacy)에 관한 조사 내용 중 건강정보 이해 능력 수준에 관한 자료를 이용하였다. 한국의료패널 헬스 리터러시 조사의 건강정보 이해 능력은 유럽 국가의 헬스 리터러시 수준을 측정하기 위해 개발된 HLS-EU-Q47 (European Health Literacy Survey Questionnaire)의 단축형인 HLS-EU-Q16 [32,33]을 Chun and Lee [34]가 한국어로 번역한 도구를 사용하였다. HLS-EU-Q16 한국어 번역본의 신뢰도(Cronbach's alpha)는 0.861이었으며, 측정도구는 건강관리(7문항), 질병예방(5문항), 건강증진(4문항) 3가지 영역의 총 16개 설문 항목으로 조사되었고, 각각의 설문 항목과 관련되어 ‘매우 어렵다’, ‘어려운 편이다’, ‘쉬운 편이다’, ‘매우 쉽다’, ‘잘 모르겠다’ 중 하나로 답변하도록 하였다. 이에 본 연구에서는 ‘잘 모르겠다’에 대한 답변을 결측값으로 처리하였으며, ‘매우 어렵다’, ‘어려운 편이다’로 응답한 경우 0점, ‘쉬운 편이다’, ‘매우 쉽다’로 응답한 경우 1점을 부여하였다. 이를 바탕으로 산출된 16문항의 총점(범위 0-16점)이 높을수록 건강정보 이해 능력이 높음을 의미한다.
통제변수
건강정보 획득 수단에 영향을 미치는 요인으로 밝혀진 대상자의 성별, 연령, 교육수준, 경제활동 참여상태, 거주지, 장애유무, 주관적 건강상태를 통제변수로 선정하였다[35-37]. 성별은 ‘남자’와 ‘여자’로 조사된 성별 자료를 이용하였다. 연령은 출생년도로 응답하였으므로 자료 수집 연도인 2021년도에서 출생년도를 뺀 값으로 계산하였으며, 인구통계에서 노인 인구를 65세 이상으로 규정한 것에 따라 ‘65세 미만’, ‘65세 이상’으로 분류하였다. 65세 전후는 생물학적 노화가 본격화되는 시기로, 만성질환 유병률이 급격히 증가하고, 건강 상태가 전반적으로 변화하는 시기로서 건강정보의 이용 방식에서 뚜렷한 차이가 나타나는 경계선이다. 대상자의 교육수준은 조사된 교육수준을 ‘초등학교 졸업 이하’, ‘중학교 졸업’, ‘고등학교 졸업’, ‘대학교 졸업 이상’으로 구분하였다. 경제활동 참여상태는 ‘경제활동을 수행하고 있는 상태(임금근로자, 자활근로, 공공근로, 노인 일자리, 희망근로, 고용주, 단독 자영업자, 무급가정종사자)’, ‘비경제활동 상태(비경제활동인구)’로 구분하였으며 거주지는 조사된 현주소를 이용하여 전국 17개 시/도에서 수도권, 광역시를 ‘도시’로, 그 외의 지역을 ‘비도시’로 구분하였다. 장애는 조사 대상자의 장애 여부 응답을 기준으로 ‘있음’과 ‘없음’으로 분류하였다. 주관적 건강상태는 평소 자신이 생각하는 건강에 대한 문항으로 ‘매우 좋음’, ‘좋음’, ‘보통’, ‘나쁨’, ‘매우 나쁨’으로 5점 Likert 척도로 측정되었는데, 본 연구에서는 1-2점을 ‘나쁨’, 3점을 ‘보통’, 4-5점을 ‘좋음’으로 범주화하였다.
자료분석
본 연구에서는 복합표본설계를 고려하여 ‘제2기 한국의료패널 2021년 연간데이터(Ver 2.2) 유저가이드(2019-2021년)’에서 제시한 2021년 가구원 횡단면 가중치를 사용하였다. 이는 가구원 종단면 가중치에 무응답 보정과 개인별 변동 상황을 고려하여 조정한 뒤, 2021년 장래추계인구수를 기준으로 2단계 사후 조정하여 산출된 것이다. 대상자의 일반적 특성 및 주요 변수의 특성을 파악하기 위해 빈도분석 및 기술통계 분석을 시행하였다. 대상자의 일반적 특성에 따른 건강정보 이해 능력의 차이는 일원배치 분산분석을 이용하였다. 대상자의 만성질환 보유 정도와 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체 활용 간의 관계에서 건강정보 이해 능력의 조절효과를 검증하기 위하여 복합표본 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 모든 분석 결과는 가중치를 적용하여 추정한 상대 빈도(%)와 표준오차, 교차비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)으로 제시하였다. 본 연구에서 모든 자료는 SPSS 29.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) 통계 프로그램으로 분석하였으며, 통계적 유의수준은 p <0.05로 설정하였다.
연구 결과
연구대상자의 일반적 특성
본 연구대상자의 일반적 특성은 Table 1과 같다. 본 연구에서는 모집단의 대표성을 확보하기 위해 복합표본 가중치를 적용하여 산출하였으며, 이로 인해 실제 빈도와 가중된 백분율 간에 차이를 보였다. 연구대상자는 총 4,087명으로 전체 여성이 57.8% (2,385명)를 차지하였고, 65세 이상 노인의 비율은 11.9% (1,072명)이었다. 교육수준은 대학교 졸업 이상이 59.7% (1,923명)로 가장 많았고, 대다수가 경제활동에 참여하고 있었다(71.1%, 2,796명). 장애를 가지고 있는 대상자는 2.8% (202명)이었으며, 주관적 건강상태에서 보통으로 응답한 경우가 48.1% (1,921명)으로 가장 많았고, 좋다고 답변한 응답자는 39.5% (1,561명)이었다. 만성질환을 가지고 있지 않는 대상자는 63.0% (2,103명)로 가장 많았으며, 만성질환을 2개 이상 보유한 복합만성질환자는 16.0% (1,034명)이었고, 1개를 보유한 단일만성질환자는 21.0% (950명)이었다. 대상자의 73.4% (2,656명)가 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체를 활용하였다.
Table 1.
General characteristics of study participants (n=4,087)
| Characteristics | n (%)1 or Mean±SE |
|---|---|
| Gender | |
| Male | 1,702 (42.2) |
| Female | 2,385 (57.8) |
| Age (y) | |
| <65 | 3,015 (88.1) |
| ≥65 | 1,072 (11.9) |
| Education level | |
| Elementary school or below | 423 (4.6) |
| Middle school | 391 (5.9) |
| High school | 1,350 (29.8) |
| College or above | 1,923 (59.7) |
| Economic activity | |
| Yes | 2,796 (71.1) |
| No | 1,291 (28.9) |
| Residence | |
| Urban | 2,389 (58.5) |
| Non-urban | 1,698 (41.5) |
| Disability | |
| Yes | 202 (2.8) |
| No | 3,885 (97.2) |
| Subjective health status | |
| Poor | 605 (12.5) |
| Moderate | 1,921 (48.1) |
| Good | 1,561 (39.5) |
| Number of chronic diseases | |
| None | 2,103 (63.0) |
| 1 | 950 (21.0) |
| 2 and more | 1,034 (16.0) |
| Health information seeking methods | |
| No digital media | 1,431 (26.6) |
| Digital media | 2,656 (73.4) |
| Health literacy | 13.59±0.06 |
연구대상자의 일반적 특성과 만성질환 보유 정도에 따른 건강정보 이해 능력의 차이
본 연구대상자의 일반적 특성 및 만성질환 보유 정도에 따른 건강정보 이해 능력의 차이는 성별(F=15.71, p <0.001), 연령(F=251.06, p <0.001), 교육수준(F=125.46, p <0.001), 경제활동 참여상태(F=31.14, p <0.001), 거주지(F=3.85, p =0.050), 장애유무(F=21.11, p <0.001), 주관적 건강상태(F=44.51, p <0.001), 만성질환 보유 정도(F=68.61, p <.001), 건강정보 획득 수단 중 디지털 매체의 활용 여부(F=109.57, p <0.001)에서 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다(Table 2).
Table 2.
Health literacy scores by participants’ general characteristics (n=4,087)
만성질환보유 정도와 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체의 활용 간의 관계에서 건강정보 이해 능력의 조절효과
연구대상자의 만성질환 보유 정도와 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체 활용 간의 관계를 건강정보 이해 능력이 조절하는지 검증하기 위한 위계적 회귀분석 결과는 Table 3과 같다. 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체를 활용하는지 여부(0= 활용하지 않음, 1= 활용함)를 종속변수로 설정하고, 만성질환 보유 정도(0개, 1개, 2개 이상)와 건강정보 이해 능력, 그리고 이들의 상호작용 효과를 단계적으로 투입하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.
Table 3.
Binary logistic regression analysis of health information seeking methods with the moderating role of health literacy
독립변수와 통제변수를 투입한 모델 1의 분석 결과, 만성질환 보유 정도가 0개에 비해 1개일 때, 건강정보 획득 수단으로 디지털 매체를 활용할 확률이 감소하였고(OR=0.718, p =0.007), 만성질환 보유 정도가 2개 이상일 때, 디지털 매체를 활용할 확률이 더 감소하였다(OR=0.457, p <0.001). 통제변수에서는 여자일수록(OR=1.242, p =0.037), 교육수준이 높을수록(OR=6.027, p <0.001), 주관적 건강상태가 낮을수록(OR=1.311, p =0.049), 디지털 매체를 활용할 확률이 증가하였다. 반면, 연령이 높을수록 디지털 매체를 활용할 확률이 감소하였다(OR=0.341, p <0.001).
조절변수인 건강정보 이해 능력을 함께 투입한 모델 2에서는 성별, 연령, 교육수준, 주관적 건강상태가 건강정보 획득 수단과 유의한 관련이 있는 것으로 분석되었다. 만성질환 보유 정도가 0개에 비해 1개일 때, 건강정보 획득 수단으로 디지털 매체를 활용할 확률이 감소하였고(OR=0.727, p =0.009), 만성질환 보유 정도가 2개 이상일 때, 디지털 매체를 활용할 확률이 더 감소하였다(OR=0.461, p <0.001). 그러나, 건강정보 이해 능력이 증가할수록 디지털 매체를 활용할 확률이 증가하였다(OR=1.065, p <0.001).
마지막으로, 독립변수인 만성질환 보유 정도와 조절변수인 건강정보 이해 능력의 상호작용항을 추가로 투입한 모델 3에서 R2은 0.14, Max-scale R2은 0.21의 설명력을 보여주었으며, 만성질환 보유 정도가 2개 이상일 경우, 건강정보 이해 능력에 대한 상호작용항은 디지털 매체 활용에 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다(OR=1.072, p =0.046). 반면, 만성질환 보유 정도가 1개일 경우, 건강정보 이해 능력에 대한 상호작용항은 디지털 매체 활용과 통계적으로 유의하지 않았다(OR=0.993, p =0.844). 즉, 건강정보 이해 능력은 만성질환 보유 정도가 2개 이상일 경우, 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체의 활용에 유의한 수준의 조절효과를 가지는 것으로 분석되었다. 통제변수에서는 여자일수록(OR=1.273, p =0.021), 교육수준이 높을수록(OR=4.646, p <0.001), 주관적 건강상태가 낮을수록(OR=1.394, p =0.021) 디지털 매체를 활용할 확률이 증가하였다. 반대로, 연령이 65세 이상일수록 디지털 매체를 활용할 확률이 감소하였다(OR=0.364, p <0.001). 교육수준(OR=4.646)과 주관적 건강상태(OR=1.394)의 효과 크기가 상대적으로 크게 나타남에 따라, 건강정보 이해 능력의 조절효과가 이 두 변수의 영향을 통제한 후에도 독립적으로 유지되는지를 검증하기 위한 위계적 로지스틱 회귀분석 결과는 Table 4와 같다. 건강정보 이해 능력의 조절효과는 교육수준과 주관적 건강상태를 추가한 후 약 3.8% 감소하였으나(모델 1, OR=1.111; 모델 2, OR=1.073), 여전히 통계적으로 유의하였다(p <0.001). 또한, 만성질환 보유 정도와 건강정보 이해 능력의 상호작용항을 추가한 모델 3에서는 설명력이 소폭 향상되었고(Max-scale R2 =0.18), 만성질환 보유 정도가 2개 이상인 경우 상호작용항은 유의한 조절효과를 가지는 것으로 분석되었다(OR=1.088, p =0.016).
Table 4.
The moderation analysis of health literacy with major confounding variables
고 찰
본 연구는 대상자의 만성질환 보유 정도와 건강정보 획득 수단 중 디지털 매체 활용 간의 관계를 파악하고, 이들 관계에서 건강정보 이해 능력의 조절효과를 검증하고자 한 횡단면적 이차자료 분석연구이다. 이를 위하여 ‘제2기 한국의료패널 2021년 연간데이터(Ver 2.2)’ 자료를 활용하였으며, 주요 변수에 모두 응답한 4,087명을 대상으로 분석을 수행하였다. 본 연구의 주요 결과 및 의의는 다음과 같다.
첫째, 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체를 활용할 확률은 건강 상태를 평가하는 지표에 따라서 상반된 경향을 보였다. 만성질환 보유 정도가 높을수록 디지털 매체를 활용할 확률이 유의미하게 감소하였는데(OR=0.187; 95% CI: 0.075-0.467; p <0.001), 이는 복합만성질환자들이 질환의 복잡성과 장기적인 건강관리의 필요성으로 인해 건강정보에 대한 높은 요구를 가지고 있음에도 불구하고[38-40], 실제로는 디지털 매체를 효과적으로 활용하지 못하고 있음을 시사한다. 이러한 현상은 복합만성질환으로 인한 신체적 제약, 디지털 기기 접근성의 문제, 낮은 건강정보 이해 능력 등의 복합적인 요인에 기인할 수 있다[41-43]. 반면, 주관적 건강상태는 낮을수록 디지털 매체를 활용할 확률은 증가하는 경향을 보였다(OR=1.394; 95% CI: 1.051-1.848; p =0.021). 이는 건강에 대한 개인의 주관적 인식이 건강정보 획득 행동에 강한 동기를 부여함을 의미한다. 즉, 스스로 건강하지 않다고 느낄수록 건강정보에 대한 관심과 필요성이 커지면서, 디지털 매체를 보다 적극적으로 활용하려는 경향이 나타나는 것이다[44]. 이는 객관적인 만성질환의 보유 정도는 신체적 기능과 디지털 접근성에 직접적인 제한을 가하는 반면, 주관적인 건강 인식은 행동의 동기 요인으로 작용하여 오히려 디지털 매체의 활용을 촉진하는 것으로도 해석할 수 있다. 디지털 매체는 시공간적 제약 없이 즉각적이고 지속적인 정보 접근을 가능하게 하여 자가관리 역량 강화에 유용한 도구가 될 수 있다[36,45-47]. 따라서, 향후 정책적 접근에서는 복합만성질환자와 같은 고위험군이 디지털 환경에서 소외되지 않도록 신체적 제약을 보완할 수 있는 접근성 개선이 우선적으로 요구된다. 아울러, 주관적 건강상태가 낮은 대상자에게는 디지털 매체를 통해 획득한 건강정보를 올바르게 해석하고, 실제 건강관리에 효과적으로 활용할 수 있도록 지원을 강화해야 한다.
둘째, 본 연구에서는 만성질환 보유 정도가 높을수록 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체를 활용할 확률이 유의미하게 감소하였다. 그러나, 건강정보 이해 능력의 조절효과와 관련해서는 만성질환 보유 정도가 2개 이상일 경우, 디지털 매체를 활용할 확률이 유의하게 증가함을 보였는데(OR=1.072; 95% CI: 1.001-1.148; p =0.046), 이는 건강정보 이해 능력이 높을수록 건강관리에 있어 다양한 디지털 기기를 사용하는 기존 연구 결과와 일치한다[48-50]. 이러한 결과는 건강정보 이해 능력이 복합만성질환자의 디지털 매체 활용에 핵심적인 조절변수로 작용하고 있음을 시사한다. 복합만성질환의 특성상 질환의 조합 유형과 중증도가 개인마다 상이하여 보다 높은 수준의 개별화된 맞춤형 건강정보가 요구된다. 그러나, 현재의 디지털 매체는 일반적인 건강 정보를 제공하며, 복잡하고 개별적인 정보 요구를 충족하기 어렵다[51]. 하지만, 건강정보 이해 능력이 높은 환자들은 정보를 스스로 판단하고, 복잡한 건강상태에 적합한 정보를 선별 및 활용함으로써 이러한 한계를 극복할 수 있다[50,52,53]. 이는 건강정보 이해 능력이 디지털 매체의 한계를 보완하고, 복합만성질환자가 효과적으로 디지털 매체를 활용할 수 있게 하는 핵심 역량임을 시사한다. 따라서, 건강정보 획득 과정에서 건강정보 이해 능력은 건강정보에 대한 접근성과 이해를 높이는 데 중요한 기반 요소로 인식되어야 한다. 이와 관련하여 국내 연구에서는 건강정보 이해 능력 향상이 만성질환의 자가관리에 긍정적인 영향을 미쳤으며[52], 해외에서도 유사한 결과가 보고되었다[54]. 하지만, 본 연구에서 나타난 효과 크기가 제한적이라는 점을 고려할 때, 건강정보 이해 능력에만 초점을 둔 단일 접근법을 넘어서 더욱 포괄적이고 다층적인 전략이 요구된다. 구체적인 실행 방안으로는 건강정보 이해 능력 강화와 더불어 건강정보 평가 능력 강화, 디지털 접근성 제고를 위한 기술적 지원, 신뢰할 수 있는 건강정보 제공원 식별 교육 등을 아우르는 종합적인 정보활용능력 개선 방안을 구축해야 한다. 이러한 포괄적 접근은 복합만성질환자가 디지털 매체를 자신의 질환 관리에 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 실질적인 해결책이 될 것이다.
셋째, 대상자의 주관적 건강상태가 낮을수록 건강정보 이해 능력은 유의미하게 낮았으며(mean±standard error, 12.14±0.20; p <0.001), 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체를 활용할 확률은 높았다(OR=1.394; 95% CI: 1.051-1.848; p =0.021). 이는 건강 취약계층일수록 정보에 대한 의존도는 높지만 정보를 제대로 이해하고 판단할 수 있는 역량은 부족하여, 결과적으로 부정확한 정보에 노출되거나 잘못된 건강관리 행동을 취할 위험이 증가할 수도 있음을 의미한다. 현재 디지털 매체를 통해 획득하는 건강정보는 질적 편차가 크고, 그 신뢰성을 평가할 수 있는 검증 체계가 부재하다[55,56]. 건강정보는 개인의 건강과 관련된 의사결정과 행동 변화에 직접적인 영향을 주기 때문에[57], 잘못된 정보가 오용될 경우 약물 남용, 부적절한 건강 관리 등 부작용을 초래할 수 있다. 이러한 문제는 단순히 사용자 개인의 건강정보 이해 능력에만 의존해서는 해결될 수 없다. 특히 건강정보 이해 능력이 낮은 취약계층의 경우, 품질이 낮은 출처의 정보를 더 많이 접하고 신뢰하기 때문에[58], 정보의 진위 판단을 전적으로 개인에게 맡기는 것은 현실적으로 한계가 있다. 따라서, 건강정보의 품질 관리와 신뢰성 확보를 위한 체계적 접근이 필요하며, 이는 건강정보 이해 능력 향상과 함께 건강형평성 차원에서 고려되어야 할 중요한 국가적 과제이다.
본 연구가 가지는 한계점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 횡단면적 조사 자료를 사용하여 시간적 흐름에 따른 변화와 명확한 인과관계를 규명하기 어렵다. 향후 연구에서는 종단적 설계를 통해 변수 간의 시간적 인과관계를 보다 명확히 할 필요가 있다. 둘째, 건강정보 이해 능력의 지표가 자가보고 방식으로 수집되어 객관적 수준을 직접적으로 반영하지는 못한다는 한계가 있다. 자가보고식 평가는 대상자의 주관적 인식에 기반하므로, 실제 이해 능력과 차이가 있을 수 있다. 향후 연구에서는 객관적이고 실제적인 건강정보 이해 능력 평가 도구를 병행하여 결과의 타당성을 높일 필요가 있다. 셋째, 본 연구는 건강정보 획득 경험이 있는 대상자만을 분석 대상으로 하였으므로, 건강정보 접근이 어려운 취약계층이 상당 부분 배제되었을 가능성이 있다. 이러한 표본 선택 편향은 연구 결과의 일반화 가능성을 제한한다. 넷째, 본 연구는 만성질환의 보유 정도만 고려하였을 뿐, 복합만성질환자의 질환 조합 유형 및 중증도에 따른 건강정보 요구 수준 및 디지털 활용 방식의 차이를 반영하지 못하였다. 향후 연구에서는 복합만성질환의 조합 유형 또는 중증도 등 질환 특성에 따른 세분화된 접근이 필요하다. 다섯째, 본 연구는 건강정보 이해 능력을 단일 차원으로 측정하여 조절효과의 구체적인 메커니즘을 충분히 설명하지 못하였다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 건강정보 이해 능력을 하위 영역별로 세분화하여 분석함으로써 각 하위 영역이 만성질환자의 디지털 매체 활용에 미치는 차별적 영향을 규명하고, 보다 정교한 조절효과 메커니즘을 파악할 필요가 있다. 마지막으로, 본 연구는 건강정보 제공원을 기준으로 디지털 매체를 분류하였으나, 동일한 제공원 내에서도 홈페이지, 유튜브, SNS 등 서로 다른 디지털 매체 유형은 정보의 구조화 수준, 상호작용성 등에서 본질적으로 상이한 특성을 가짐에도 불구하고 이를 구분하지 않고 통합적으로 분석하였다. 향후 연구에서는 건강정보 제공원과 디지털 매체 유형을 교차 분석하는 이원적 접근을 통해 대상자의 건강정보 획득 경험을 보다 자세히 규명할 필요가 있다. 하지만 이러한 제한점에도 불구하고, 본 연구는 한국의료패널이라는 전국 단위의 대표성을 가진 대규모 표본 자료를 활용함으로써 연구 결과의 일반화 가능성을 높였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 대상자의 건강정보 획득 수단 중 디지털 매체의 활용을 만성질환 보유 정도와 건강정보 이해 능력이라는 주요 변수를 중심으로 체계적으로 고찰함으로써 복합만성질환자의 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체 활용에 대한 새로운 관점을 제시하였다. 특히 건강정보 이해 능력 및 디지털 매체에서의 건강정보 품질 체계의 필요성은 향후 디지털 헬
스케어 정책 수립 및 건강정보 서비스 개발에 중요한 시사점을 제공한다.
결 론
본 연구는 전국 규모의 대표성을 지닌 한국의료패널데이터를 기반으로 만성질환의 보유 정도와 건강정보 획득 수단으로서 디지털 매체 활용 간의 관계에서 건강정보 이해 능력의 조절효과를 분석하였다. 그 결과, 만성질환을 다수 보유할수록 디지털 매체를 통한 건강정보 획득 가능성이 낮아지는 경향이 나타났으나, 복합만성질환자의 경우 건강정보 이해 능력이 높을수록 디지털 매체를 활용할 확률이 유의미하게 증가하였다. 이는 복합만성질환자의 질환관리를 위한 디지털 매체의 활용을 제고하기 위해서는 단순한 디지털 접근성 향상을 넘어서, 건강정보 이해 능력 증진이 핵심 전략이 되어야 함을 시사한다. 특히, 건강정보에 대한 요구도가 높은 복합만성질환자가 실제로는 디지털 매체를 충분히 활용하지 못하고 있다는 역설적 현상은 건강 형평성 측면에서 중요한 함의를 가진다. 따라서 본 연구는 복합만성질환자의 효과적인 건강관리를 위해 건강정보 이해 능력 강화를 포함한 포괄적이고 다층적인 전략의 필요성을 제언한다.
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