응답 일치 여부와 면접 대상자의 인구학적 특성의 연관성: 2014년 지역사회건강조사 자료 활용

Association between Response Concordance and Demographic Characteristics in 2014 Community Health Survey, Korea

Article information

J Health Info Stat. 2016;41(2):174-183
Publication date (electronic) : 2016 May 31
doi : https://doi.org/10.21032/jhis.2016.41.2.174
1Graduate School of Public Health, Seoul National University, Seoul, Korea
2Institute of Health and Environment, Seoul National University, Seoul, Korea
3National Health Insurance Service, Wonju, Korea
4Department of Preventive Medicine, Inje University, Busan, Korea
5Center for Disease Prevention, Korea Centers for Disease Control and Prevention, Cheongju, Korea
김자연1,2, 황신하1, 원은지1,3, 손혜숙4, 김영택5, 강양화5, 성경미5, 최형윤5, 김호,1,2
1서울대학교 보건대학원
2서울대학교 보건환경연구소
3국민건강보험공단
4인제대학교 의과대학
5질병관리본부 질병예방센터 만성질환관리과
Corresponding author: Ho Kim, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 08826, Korea Tel: +82-2-880-2702, E-mail: hokim@snu.ac.kr
Received 2016 March 29; Revised 2016 May 19; Accepted 2016 May 23.

Trans Abstract

Objectives:

The response concordance between interviewer-assisted interviews and telephone survey was introduced in the Community Health Survey for the quality control and examining the association between the response concordance and related variables is required.

Methods:

Total 22,665 were participated in the 2014 Community Health Survey, Korea. Multivariate logistic regression analysis was performed on the response concordance for the five questions; self-rated health status (SRH), car driving, sleep time, health check-ups, and doctors diagnosed hypertension (DDH). Response concordance was investigated by gender, age (19-39, 40-64, 65-74, ≥75), residential areas (urban, rural), comorbidity, and interval period (<6 days, 6 days ≤) defined as the different days between interviewer-assisted interviews and telephone survey.

Results:

Women (12,658, 55.9%), urban residents (15,486, 68.3%), age 40-64 years (10,732, 47.4%), and comorbidities (6,911, 30.5%) were predominant among study population. The association of SRH were observed for women [1.08 (95% confidence interval [CI], 1.02-1.14)] and age group 40-64 [0.79 (95% CI, 0.73-0.85)], 65-74 [0.60 (95% CI, 0.55-0.66)], ≥75 [0.43 (95% CI, 0.38-0.48)], rural [0.84 (95% CI, 0.79-0.89)], and comorbidities [0.90 (95% CI, 0.78-1.04)]. Gradual decrease in car driving was observed by the age groups 40-64 [1.43 (95% CI, 1.17-1.74)], 65-74 [1.78 (95% CI, 1.32-2.40)], and ≥75 [1.87 (95% CI, 1.29-2.70)]. The variables showing significant association with the interval period (6 days ≤) were SRH [0.88 (95% CI, 0.83-0.93)] and sleep time [0.85 (95% CI, 0.77-0.93)], and rural area residents showed lower response concordance with SRH [0.84 (95% CI, 0.79-0.89)], sleep time [0.64 (95% CI, 0.58-0.70)], health check-ups [0.90 (95% CI, 0.83-0.99)], and DDH [0.71 (95% CI, 0.64-0.80)] except for car driving [1.21 (95% CI, 0.90-1.26)].

Conclusions:

The factors associated with the response concordance varied and having comprehensive understanding about the survey is necessary to assess the quality of the data.

서  론

지역사회 건강조사는 지역보건 의료계획 수립을 위한 지역단위의 건강 자료에 대한 필요를 충족시키기 위해 기초자치단체 단위의 주민건강통계를 생산하고 조사하는 목적으로 실시하게 되었다[1]. 이에 2007년 지역사회건강조사 시범사업으로 20개 기초자치단체(보건소 기준)를 대상으로 실시되었으며[2], 이 시범 사업에서 조사원의 관리문 제, 조사대상자의 관리문제, 자료정확성 점검문제, 자료입력 및 관리문제 등이 발생하여 이에 대한 관리의 필요성이 지속적으로 제기되어왔다[3,4]. 이후 2008년부터 현재까지 지역사회건강조사 사업은 본 사업으로 시행되어 왔으며, 지역사회건강조사는 전국적인 단위로 20만 명 이상이 조사되는 대규모 조사이므로 자료의 질 관리에 대한 부분이 매년 지역사회건강조사의 주요 쟁점이 되어왔다.

2008년도부터 수행 중인 전 국민을 대상으로 한 지역사회건강조사는 다양한 평가지표를 활용하여 질 관리 정도를 평가함으로써 객관적 검증체계를 바탕으로 지역사회건강조사의 조사준비, 조사과정, 결과 산출의 모든 과정에서 정확성과 신뢰성을 확보하고자 노력해 왔다. 구체적으로, 2014년의 경우 표본가구 대체율, 가구완료율, 응답거부율, 전화점검을 통한 응답 일치도, 조사자료업로드 소요일수, 조사소요시간 이상치 비율의 질 관리 평가지표를 적용하였다[5]. 이 중 전화점검을 통한 응답일치도는 본 조사 응답과 전화확인조사 응답과의 일치 여부를 확인하기 위해 본 조사 시에 특정 5-6개의 문항을 정하고 면접 대상자와 전화점검 업체의 전화점검원을 통한 점검을 실시하여 각 문항별로 답변이 일치하는 정도를 산술적으로 평가하는 지표이다.

조사 초기 시점부터 지역사회건강조사 자료의 질을 높이기 위해 실시해 온 전화점검을 통한 응답일치도는 매년 5-6개 항목으로 한정하여 조사하였나 매 해 질문문항에 대한 다양한 변화가 있어왔다. 예를 들어 2009년의 경우, 현재흡연여부, 고혈압 의사진단여부, 건강검진수진경험, 스케일링 경험, 자동차 운전여부의 항목을 조사하였다. 그리고 2013년의 경우 현재음주여부, 평생음주여부, 당뇨병 의사진단여부, 인플루엔자 예방접종, 스케일링 경험, 자동차 운전여부를 조사하였다. 본 연구의 분석자료인 2014년에 실시된 조사의 경우, 선택 형 항목인 고혈압 의사진단여부, 건강검진 수진경험, 자동차 운전여부, 주관적 건강수준과 연속 형 항목인 평균 수면시간을 새롭게 도입하여 본 조사와 전화점검 간의 응답이 일치할 경우 그 값을 ‘1’, 불일치 할 경우 그 값을 ‘0’으로 정의하고 그 결과를 점검 및 평가하였다.

2013년과 2014년의 전화점검 응답일치도에 대한 결과를 비교해 보면, 2014년이 개선되었으며 조사 차수가 늘어날수록 응답일치도는 지속적으로 개선되어 왔다. 2014년 진행된 전화점검 응답일치도(불일치 = 0, 일치=1)의 결과를 문항별로 254개 보건소에 대해 평가하였으며 평가 척도는 1에 가까운 값일수록 높은 일치율을 가지게 된다. 자동차 운전여부 문항에 대한 응답일치도는 0.96의 일치율을 나타낸 반면, 주관적 건강수준에 대한 문항은 자동차 운전여부 문항에 비해 상대적으로 작은 0.61의 일치율을 나타내었다[5]. 이와 더불어 1:1 면접조사(이하, 본 조사) 이후에 진행된 전화점검 조사는 본 조사 완료 시점일로부터 3일 이내에 전화점검을 실시하는 것을 규정으로 하였으나, 조사 대상자의 부재 등으로 전화 연결이 지연되는 상황이 발생하였다. 이에 실제 전화점검이 이루어진 시점과 본 조사 시점 간의 시간 차이(일)가 다소 크게 벌어져 조사 대상자에게 기억편의(recall bias)를 야기시킬 수 있는 가능성이 커졌다. 실제 역학연구에서 조사 시점 간의 시간적 차이와 의료이용과 같이 세부적 내용이 요구되는 경우 회상(recall)에 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다[6-8]. 또한 Stolley et al. [8]은 환자보고 경구 피임약의 복용과 처방기록 간의 일치율을 살펴본 연구에서 여러 인구학적 특성과 함께 연령에 따라 일치율에 차이가 있음을 발표하였다. 이러한 문항별 일치도 값의 차이와 지역별(보건소 별) 변이는 동일한 방법으로 전화점검 대상자를 표본 추출하였을지라도, 지역별 특성이나 면접 대상자의 인구학적 특성 및 회상이 충분히 고려되지 못하였을 가능성이 있다.

전반적으로 문항에 대한 응답일치율은 개선되고 있지만, 여전히 특정 항목에 대해 낮은 일치율을 보여주거나 응답일치율이 지역별로 큰 변이를 보여주고 있어 지역별 혹은 보건소 별로 전체적인 일치율의 분포에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 구체적으로 파악할 필요가 있다. 우선적으로, 2014년 지역사회건강조사 자료의 질 관리를 위해 도입한 여러 질 관리 지표 중 전화점검조사를 이용한 응답일치도 항목에 대해 점검 문항별로 응답일치율에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인구학적 요인에 대한 분석적 탐색을 하고자 한다. 이와 더불어, 조사 시점 간의 차이(일)를 기억편의의 대리 변수로 활용하여 응답 일치와의 연관성을 평가해 보고자 한다. 이 결과를 활용하여 지역사회건강조사의 질 관리측면에서 전체 조사 지역과 보건소에 질 관리 평가의 기준을 획일적으로 적용하기보다는 각 지역의 특성을 고려하여 유동성 있고 합리적인 질 관리 지표를 적용할 수 있는 토대를 마련하고자 한다.

연구 방법

조사 대상자 선발 및 전화점검 방법

전화점검 조사대상자는 2014년 지역사회건강조사 응답 완료자 227,720명 중 23,675명을 대상으로 하였다. 전화점검 대상자 추출은 전화번호 오류 대상자는 제외한 후, 보건소 별 전체 응답 완료자 중 11% 내외에서 계통 추출하거나 필요에 따라 임의추출 방법으로 추출하였다. 각 시점 별 지역사회건강조사 시스템에 업로드되어 있는 자료를 ‘업로드 일자’ > ‘보건소 코드’ > ‘조사원 ID순’으로 정렬 후 10개마다 하나씩 추출하였다. 추출 시 초기치 설정은 보건소 별로 초기 번호(seed number)를 1-10 중 무작위로 1개 번호로 지정하여 10개마다 하나 씩 선택하는 방식으로 진행되었다. 예를 들어, A 보건소의 초기 번호가 7로 지정되면 해당 보건소의 순번 중 7, 17, 27 등의 초기 번호에서 매 10개마다 추출하였다.

사업초기에는 조사대상자가 많지 않은 점, 부재중전화의 경우 대체가 없는 점 등을 감안하여 20% 계통 추출하여 전화점검을 수행하였으며 사업 중·후기에는 보건소 별로 전화점검 진행현황을 확인하여 계통추출 비율을 탄력적으로 조절하여 추출하였다. 전화점검 대상자는 이러한 계통 추출법 외에 임의 추출도 시행을 하였다. 임의 추출 시행은 조사원 중 신뢰성이 부족한 것으로 판단되는 조사원이 발견되면 해당 조사원이 진행한 조사의 응답 대상자들을 추가적으로 임의 추출하여 전화점검을 진행하였다. 또한 특정 조사원의 전화점검 건수가 해당 조사원의 전체 응답 완료자 대비 8% 미만인 경우, 혹은 무응답 또는 거부로 인하여 전화점검 완료자 수가 전체 응답 완료자 대비 10% 미만일 때는 추가로 선발하여 총 완료자 수를 전체 응답 완료자 기준 10%로 유지하고자 하였다. 전화점검은 전화 연결이 되지 않거나 부재중 일 경우 7회까지 시도하였다.

전화점검 문항 및 통계 분석 방법

전화점검 문항은 전문가 자문을 통해 결정하였으며, 2014년의 경우 5개의 문항(4개 선택형, 1개 주관식형)이 선택되었으며, 이 중 선택형 문항은 주관적 건강상태(매우 좋음, 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨), 고혈압 의사진단여부(예, 아니오), 건강검진 수진여부(예, 아니오), 자동차 운전여부(예, 아니오)가 조사되었고, 주관식 문항은 연속형 값을 가지는 평균 수면시간이 조사되었다. 전체 전화점검 대상자 23,675명 중 본 연구의 분석대상자 22,665명(253개 보건소)에 대해 본 조사와 전화점검조사를 통해 얻은 5개 문항에 대한 응답일치도와 대상자들의 인구학적 특성(성, 연령, 지역, 동반 질환; 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증, 관절염)에 대해 기술적 분석을 실시하였다.

5개 문항에 대해 본 조사와 전화점검조사의 응답이 일치할 경우 ‘1’, 불일치할 경우 ‘0’으로 전체 문항에 대한 응답일치도 합의 값은 0에서 5의 값을 가진다. 응답일치도 값과 연령 그리고 조사 시점 간의 날짜 차이의 상관분석을 실시하였고 응답일치도 값이 0에서 5의 값을 가지므로 스피어만의 순위상관계수를 제시하였다. 그리고 응답 일치와 연관성을 가지는 대상자들의 인구학적 특성을 파악하기 위해 5개 문항에 대해 각각 일치 여부를 종속변수로 설정하고 다변량 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이때 독립변수는 대상자의 인구학적 특성을 고려하여 성(남성, 여성), 연령(19-39세, 40-64세, 65-74세, 75세 이상), 주거지역(도시지역, 시골지역), 동반 질환유무(고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증, 관절염)를 활용하였다. 이와 더불어 본 조사와 전화점검조사 시점 간의 날짜 차이(6일 미만, 6일 이상)도 분석모형에 활용하였다. 회귀분석모형의 결과는 [Odds ratio, OR; (95% confidence interval, 95% CI)]로 제시하였으며, 자료처리 및 분석은 SAS 9.3 프로그램(SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)을 이용하였다.

연구 결과

전화점검 조사대상자는 2014년 지역사회건강조사 응답 완료자 227,721명 중 약 10%인 23,675명에 대한 전화점검조사가 이루어졌으며, 이 중 22,665명이 전화점검 문항에 모두 응답을 완료하여, 실제 통계적 분석은 22,665명에 대해 실시되었다(Table 1).

Descriptive statistics of telephone survey interviewees in the community health survey in Korea, 2014

대상자의 인구학적 특성 및 조사 문항에 대한 기술

전체 대상자 22,665명 중 여성(12,658명, 55.9%), 도시지역 거주자(15,486명, 68.3%), 연령 40-64세(10,732명, 47.4%), 동반 질환을 가지고 있는 대상자는 6,911명(30.5%)이었다. 본 조사와 전화점검조사 시점 간의 날짜 차이는 평균 5.3일(표준편차 3.1일)이었으며 제3사분위수인 6일을 기준으로 6일 미만(8,624명, 38.1%), 6일 이상(14,041명, 61.9%)이었다. 조사 문항 별 응답일치율은 주관적 건강상태의 경우 5개 척도 기준(62.4%), 자동차 운전여부(97.4%), 평균 수면시간(90.0%), 건강검진 수진 여부(87.3%), 그리고 고혈압 의사진단여부(93.8%)로 자동차 운전여부에 대한 응답일치율이 가장 높았다. 주관적 건강상태의 경우 가장 낮은 일치율을 보여주었으며, 3개 척도로(매우 좋음-좋음, 보통, 나쁨-매우 나쁨) 통합했을 때 일치율은 71.7%로 증가하였으나 여전히 다른 문항에 비해 일치율이 다소 낮게 나타났다.

본 조사와 전화점검조사의 응답이 일치할 경우 1, 불일치할 경우 0으로 5개 문항에 대해 일치도 합의 값은 0에서 5 사이의 이산 값을 가지며 일치도 합과 연령 그리고 조사 시점 간의 날짜 차이의 상관분석의 결과 일치도 값은 연령[rho = -0.24 (p < 0.001)]과 조사 시점 간의 날짜 차이[rho = -0.05 (p < 0.001)]와 유의한 음의 연관성을 가지는 것으로 나타났다(Table 2).

Correlations between response concordance scale and age, interval days in the community health survey, Korea, 2014

응답 일치 여부와 연관성을 가지는 요인

응답 일치 여부와 연관성을 가지는 요소는 각 문항별로 다르게 나타났으며, 주관적 건강상태의 경우 남성에 비해 여성[1.08 (95% CI, 1.02-1.14)]이 응답일치도가 높은 반면, 연령대 별로 19-39세에 비해 40-64세[0.79 (95% CI, 0.73-0.85)], 65-74세[0.60 (95% CI, 0.55-0.66)], 75세 이상[0.43 (95% CI, 0.38-0.48)]으로 연령이 높아질수록 점진적으로 응답일치도가 낮아지는 결과가 관찰되었다.

주거지역의 경우 도시지역에 비해 시골지역[0.84 (95% CI, 0.79-0.89)]의 응답일치도가 더 낮았으며, 동반 질환을 가지고 있을 경우 [0.90 (95% CI, 0.78-1.04)]의 결과를 보여주었다. 연령대가 높아질수록 응답 일치 가능성이 점진적으로 낮아지는 경향은 자동차 운전여부를 제외 =한 나머지 4개 문항에서 뚜렷이 관측되었으며, 자동차 운전여부의 경우 19-39세에 비해 40-64세[1.43 (95% CI, 1.17-1.74)], 65-74세 [1.78 (95% CI, 1.32-2.40)], 75세 이상[1.87 (95% CI, 1.29-2.70)]으로 연령이 높아질수록 응답일치도가 확연히 커지는 경향을 나타내었다.

조사 시점 간의 날짜 차이는 6일 미만에 비해 6일 이상인 경우 주관적 건강상태[0.88 (95% CI, 0.83-0.93)], 자동차 운전여부[1.06 (95% CI, 0.90-1.26)], 평균 수면시간[0.85 (95% CI, 0.77-0.93)], 건강검진수진여부[0.95 (95% CI, 0.87-1.03)], 고혈압 의사진단여부[1.04 (95% CI, 0.93-1.17)]로 문항이 가진 특성에 따라 다른 연관성을 보여주었다. 주거지역에 대한 문항별 응답일치도는 도시지역에 비해 시골지역의 경우 주관적 건강상태[0.84 (95% CI, 0.79-0.89)], 자동차 운전여부[1.21 (95% CI, 0.99-1.46)], 평균 수면시간[0.64 (95% CI, 0.58-0.70)], 건강검진 수진여부 [0.90 (95% CI, 0.83-0.99)], 고혈압 의사진단여부[0.71 (95% CI, 0.64-0.80)]로 자동차 운전여부를 제외한 나머지 점검 문항에서는 시골지역에서 본 조사와 전화점검에서 응답일치도가 더 낮아지는 경향을 보여주었다.

고혈압 의사진단여부에 대한 응답일치도는 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증, 혹은 관절염 중 하나 이상에 대해 의사에게 진단을 받은 적이 있고, 현재 치료 중인 동반질환을 가지고 있는 응답자들의 경우 고혈압 의사진단여부에 대한 응답 일치 가능성이 [0.61 (95% CI, 0.47-0.80)]이었으며 고혈압 동반 질환을 보유하고 있는 응답자의 경우 [0.39 (95% CI, 0.47-0.80)]로 고혈압 동반질환이 없는 응답자에 비해 낮은 일치 가능성을 나타내었다.

Table 3에서 문항별로 제시된 각 조사대상자의 인구학적 특성과 응답 일치 여부와의 연관성을 인구학적 특성 별로 오즈비를 비교 가능하도록 그림으로 제시하였다(Figure 1). Table 3에서는 기저질환 유무에 대한 정의를 혈압, 당뇨병, 이상지질혈증, 혹은 관절염 중 하나 이상의 질환에 대해 의사진단을 받은 적이 있고 현재 치료 중인 경우 Any co-morbidity를 ‘1’로 정의하였으며, 각 질환에 대한 유병 유무도 모형에 함께 보정하였다. 그러나, 다중 공선성을 고려하여 Figure 1에서는 Any co-morbidity 변수만 모형에 적합시켰다. 전반적으로 분석 결과는 Table 3과 유사하였으며, 5개 문항 중 자동차 운전여부에 대한 문항이 연령과의 연관성 비교에서 나머지 4개 문항과 뚜렷한 차이를 보여주고 있다. 조사대상자의 연령 19-39세에 비해 40-64세, 65-74세, 그리고 75세 이상에서 자동차 운전여부에 대한 응답일치도는 연령이 증가할수록 일치 가능성이 증가하는 반면 나머지 4개 문항의 결과는 이와 반대의 경향성이 관찰되었다.

Factors associated with response concordance between interviewer-assisted interview and telephone survey in the community health survey, Korea, 2014

Figure 1.

Factors associated with response concordance between interviewer-assisted interview and telephone survey for the 5 questionnaire in the community health survey, Korea, 2014. Logistic regression was applied and 3-point scale for the questionnaire about self-rated health status was used. The variable; interviewees with any comorbidity are defined if the interviewee has at least one comorbidity among hypertension, diabetes, dyslipidemia, and arthritis which are doctors diagnosed and treated currently for the diseases. CI, confidence interval.

고 찰

연구 요약 및 가치

지역사회건강조사 자료의 관리를 위해 다양한 질 관리 척도를 개발, 활용하고 있으며 이 중 전화점검 결과를 활용하여 조사 대상자의 응답 일치의 정도를 통해 특정 조사원 및 해당 조사자료의 질 관리를 도모하고 있다. 응답 일치 여부와 연관성을 가지는 요소는 문항의 특성에 따라 다양한 결과가 제시되었으나, 조사 대상자의 연령, 거주 지역, 동반 질환의 유무가 응답일치도와 높은 연관성을 가지는 것으로 나타났다.

5개 문항 중 자동차 운전여부와 같이 문항의 특성 상 객관성과 지속성이 높은 문항의 경우 응답 일치 비율도 높았을 뿐만 아니라 다른 문항에 비해 응답자의 인구학적 특성과 조사 시점 간의 시간(일) 차이에 덜 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 지역사회건강조사 자료의 질 관리 목적으로 전화점검을 이용한 문항 일치 여부를 자료의 질적 척도를 평가하기 위한 지표로 활용하기 위해서는 문항의 특성을 이해하고 적절하고 합리적인 문항을 선택하는 것이 필요하다. 그리고 자동차 운전여부에 대해 연령증가와 응답일치도가 서로 상반되는 현상이 뚜렷한데 연령에 따라 영향이 달라지는 것이 지속적으로 관찰된다면 일치도 조사 문항 개발에서 이러한 점을 고려해야 하므로 지속적으로 추후 관찰이 필요하다.

타 연구와의 비교

본 연구에서 자동차 운전여부를 제외한 나머지 4개 문항에서 연령이 낮은 대상자들에 비해 연령이 높을수록 응답 일치 가능성에 대한 오즈비가 더 낮게 추정이 되었다. 본 연구뿐만 아니라 연령은 실제 일치도와 크게 연관이 되어 있는 요소로 알려져 있다. 대만의 건강보험자료를 활용하여 청구자료 상의 임상 진단, 약물 사용, 의료 체계 이용과 환자의 자기 보고서와의 일치도를 평가한 연구에서 연령 집단이 12-29세에 비해 30-49세, 50세 이상의 경우 불일치의 가능성이 더 높았으며 30-49세와 50세 이상의 경우 50세 이상에서 오즈비가 더 크게 산출되었다[9]. 그 예로 약물 사용여부에 대한 불일치는 13-29세에 비해 30-49세[3.17 (95% CI, 2.49-4.04)], 50세 이상[9.53 (95% CI, 7.38-12.32)]으로 확연한 차이가 관찰되었다. 본 연구에서는 자동차 운전여부를 제외한 나머지 4개 문항에서 준거집단인 19-39세에 비해 연령이 높을수록 응답 일치의 오즈비가 더 낮아지는 경향을 보여주고 있다. 즉, 본 연구의 분석 결과는 연령이 높을수록 면접조사와 전화조사 간의 응답이 서로 불일치할 가능성이 더 커지는 것으로 대만의 연구와 유사한 결과를 보여주고 있다.

본 연구에서 주관적 건강수준과 평균 수면시간은 조사 시점 간의 시간(일) 차이가 6일 미만인 대상자보다 6일 이상이 지난 후 전화점검이 이루어진 조사 대상자의 경우 오즈비가 더 낮게 추정되었다. 주관적 건강수준에 대한 일치도는 조사 시점 간의 시간(일) 차이가 6일 이상인 경우, 5개 척도 및 3개 척도 기준 모두에서 [0.88 (95% CI, 0.83-0.93)], 평균 수면시간 [0.85 (95% CI, 0.77-0.93)]으로 일치율이 더 낮아지는 결과를 보여주었다. 두 조사 시점 간의 시간(일) 차이는 기억편의를 통해 설명이 가능할 것으로 보인다. 역학 연구에서는 기억편의는 과거의 사건이나 경험에 관한 연구 참가자 검색 회상(리콜)의 정확성이나 완전성의 차이에 의한 체계적인 오류를 말한다[10]. 리콜에 대한 신뢰성은 사건 이후의 시간과 환자의 임상적, 인구학적 특성에 의존하는 경향이 있으며, 실제 증상과 관련된 리콜이 건강과 관련된 삶의 질이나 통증 강도와 같은 영역의 리콜보다 이러한 특성에 덜 의존하므로[11] 일치도를 평가하기에 더 적절한 결과 변수가 될 수 있을 것이다. 실제 자동차 운전여부, 건강검진 수진여부 그리고 고혈압 의사진단여부에 대한 응답은 개인의 현재 건강상태나 주관적 판단에 의존하기보다는 객관적 사실여부에 대한 회고이므로 조사 시점 간의 시간이 길어져도 일치 여부에 크게 영향을 끼치지 않았을 것이다.

연구의 제한점

시간 차이를 두고 동일한 문항에 대해 면접자를 동반한 방문 조사와 전화를 이용한 조사에 대해 여러 가지 요소들이 두 조사 방법에 따른 응답의 일치도에 영향을 줄 수 있을 것이다. 조사 시점 간의 시간적 차이가 있는 두 조사에서 조사 대상자에게 동일한 문항을 질문하였을지라도 각 조사에 고용된 조사원이 서로 다르기 때문에 조사원의 어투나 면접 방법에 따라 대상자의 응답이 달라질 가능성도 배제할 수는 없다. 그러나 직접 1:1 대면 면접자와 전화점검 면접자는 조사에 임할 때 대상자나 주어진 상황에 맞추어 질문을 변형하지 않고 있는 그대로 질문을 하도록 교육되었으며[12,13], 이들 조사원들에 대한 꾸준한 모니터링이 동반되었기에 조사원의 특성에 의한 영향은 어느 정도 보완이 되었을 것으로 판단된다.

결 론

지역사회건강조사는 시작단계에서부터 자료가 생산되는 시점까지 발생 가능한 오류를 최소화하고 생산 자료의 신뢰도 향상을 위해 전 단계에 걸쳐 모니터링을 하고 있다. 이 가운데 자료 생산체계 수립 및 평가 방안을 마련하기 위한 일환으로, 전화점검 조사의 응답 일치 여부를 조사원관리 및 자료의 질 관리를 도모하기 위한 근거자료로 활용하고 있다. 이에 전화점검 조사에 대한 선택 문항은 전년도 문항 중 1-2개의 문항을 지속적으로 바꾸어 진행해 왔으며 2014년 전화점검 문항에는 주관적 건강수준과 평균 수면시간을 새롭게 도입하였다. 매년 전화점검 문항의 선택 문항을 일부 변경하여 진행하는 것은 선택문항이 전년도 조사와 일치할 경우 조사원들이 전화점검이 실시되는 특정 문항에 더 편중하여 조사를 할 가능성이 높고, 이는 상대적으로 전화 점검에 활용되지 않는 다른 문항들에 대한 정확도나 신뢰도를 낮추는 문제를 야기시킬 수 있다. 그리고 기존의 항목 선택형 문항 외에 평균 수면시간과 같은 주관식 답변 문항을 도입하였고, 비록 평균 수면시간에 대한 ±1 시간의 보정을 하였으나 비교적 높은 응답일치율을 보여주었다. 평균 수면시간에 대한 조사문항은 주관적 건강상태보다 높은 응답일치율을 보여주었으며 자동차 운전여부를 제외한 나머지 3개 문항과 유사한 인구학적 특성과의 연관성을 보여주었다. 이 결과는 전화점검을 위한 응답일치여부 조사문항 선택 시에 선택형 문항뿐만 아니라 평균 수면시간과 같은 주관식 문항도 충분히 조사에 활용될 수 있는 문항임을 제안하고 있다.

그리고 조사원과 자료의 질을 평가하는 척도로 전화점검 결과의 응답 일치 여부를 활용하기 위해서는 자동차 운전여부 문항과 같이 조사 대상자의 인구학적 특성에 크게 영향을 받지 않으면서 객관성이 보전되는 문항이 선택되어야 한다. 전화점검을 위한 조사 대상자 선택시 특정 조사원에 대한 전화점검 조사대상자들의 특성이 연령이 지나치게 높거나 시골지역에 편중될 가능성이 있다. 그러므로 응답일치도를 이용한 조사원이나 자료의 질 평가 시에 응답일치여부와 연관성이 높은 인구학적 특성을 반영하여 평가의 기준을 고도화시킬 필요가 있다. 이와 더불어 본 연구에서 본 조사 시점과 전화조사를 통한 점검까지의 시간이 유의한 변수로 반복 관찰되므로, 전화점검을 통한 일치도 개선을 위해 전화점검 시기를 적정시간 내에 완료할 수 있도록 노력하는 것이 필요하다.

결론적으로, 전화점검조사가 해당 조사원, 관련 지자체 및 책임대학을 평가하는 비중 있는 지표로 활용되기 위해서는 응답문항 일치 여부에 영향을 미치는 요인들에 대한 이해가 선행되어야 하며, 합리적인 조사문항을 선택함에 있어 이 연구 결과가 적절히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Notes

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

References

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12. Embrain M. Telephone inspection report for 2014 community health survey 2014.
13. Korea Centers for Disease Control and Prevention. 2014 Community health survey question guidance Cheongju: Korea Centers for Disease Control and Prevention; 2014. (Korean).

Appendices

Appendix

Article information Continued

Figure 1.

Factors associated with response concordance between interviewer-assisted interview and telephone survey for the 5 questionnaire in the community health survey, Korea, 2014. Logistic regression was applied and 3-point scale for the questionnaire about self-rated health status was used. The variable; interviewees with any comorbidity are defined if the interviewee has at least one comorbidity among hypertension, diabetes, dyslipidemia, and arthritis which are doctors diagnosed and treated currently for the diseases. CI, confidence interval.

Table 1.

Descriptive statistics of telephone survey interviewees in the community health survey in Korea, 2014

Variables Category n %
Total 22,665 100.0
Gender Male 10,007 44.2
Female 12,658 55.9
Regiona Urban 15,486 68.3
Rural 7,179 31.7
Age (y) 19-39 5,714 25.2
40-64 10,732 47.4
65-74 3,879 17.1
≥ 75 2,340 10.3
Comorbidityb Any comorbidityc 6,911 30.5
Hypertension 5,264 23.2
Diabetes 1,994 8.8
Dyslipidemia 1,845 8.1
Arthritis 1,826 8.1
N. of interval days (Mean (SD)) 5.3 (3.1)
Between surveys Less than 6 days 8,624 38.1
Equal or greater than 6 days 14,041 61.9
Concordance proportion Self-rated health status (5-point scale)d 14,150 62.4
Self-rated health status (3-point scale)d 16,246 71.7
Whether driving a car 22,081 97.4
Average sleep time (continuous)e 20,398 90.0
Health check-ups 19,787 87.3
Doctors diagnosed hypertension 21,267 93.8
With hypertension comorbidityf 4,421 84
Without hypertension comorbidityf 16,846 96.8
Concordance scale (range 0 to 5) (Mean (SD))e 4.3 (0.8)

SD, standard deviation.

a

Total number of communities are 253; urban 171 and rural 82;

b

Each comorbidity prevalence is defined if both conditions are sufficient: 1) doctors’ diagnosed and 2) currently under the treatment;

c

If each interviewee has at least one comorbidity among hypertension, diabetes, dyslipidemia, and arthritis, the interviewee is defined as a group with any-comorbidity;

d

The questionnaire about self-rated health status are 5-point scale with 1) Very good, 2) Good, 3) Usually, 4) Poor, and 5) Very poor and we combined the answers into 3-point scale with 1) Very good and Good, 2) Usually, 3) Poor and Very poor;

e

The average sleep time is a continuous variable and we allowed±1 hour difference in a decision of response concordance between the results of the telephone survey and interviewer survey;

f

The concordance proportion is counted among the interviewee who has doctors’ diagnosed hypertension and currently been treated for hypertension.

Table 2.

Correlations between response concordance scale and age, interval days in the community health survey, Korea, 2014

Variables n Mean SD Min Max Age N. of interval days between surveys
Concordance scalea 22,665 4.3 0.8 0.0 5.0 -0.24 (p < 0.001) -0.05 (p < 0.001)
Age (y) 22,665 52.3 16.8 19.0 96.0 - 0.002 (p = 0.741)
N. of interval days between surveys 22,665 5.3 3.1 1.0 44.0 - -

SD, standard deviation.

a

Spearman correlation was applied because response concordance was discrete with range 0-5.

Table 3.

Factors associated with response concordance between interviewer-assisted interview and telephone survey in the community health survey, Korea, 2014

Question Variables Category Odds ratio Lower Upper Question Variables Category Odds ratio Lower Upper
Q1a. Self-rated health status (5-point scale)a Sex Female 1.08 1.02 1.14 Q3. Average sleep time (continuous)b Sex Female 1.01 0.92 1.11
Age (y)e 40-64 0.79 0.73 0.85 Age (y)e 40-64 0.85 0.74 0.97
65-74 0.60 0.55 0.66 65-74 0.45 0.38 0.52
≥ 75 0.43 0.38 0.48 ≥ 75 0.27 0.23 0.32
Region Rural 0.84 0.79 0.89 Region Rural 0.64 0.58 0.70
N. of interval days between surveys 6 days or more 0.88 0.83 0.93 N. of interval days between surveys 6 days or more 0.85 0.77 0.93
Comorbidity Any comorbidityc 0.90 0.78 1.04 Comorbidity Any comorbidityc 1.06 0.87 1.30
Hypertensiond 0.98 0.86 1.12 Hypertensiond 0.88 0.74 1.05
Diabetesd 0.85 0.76 0.96 Diabetesd 0.73 0.63 0.86
Dyslipidemiad 0.96 0.87 1.07 Dyslipidemiad 1.12 0.95 1.31
Arthritisd 0.80 0.71 0.91 Arthritisd 0.65 0.56 0.77
Q1b. Self-rated health status (3-point scale)a Sex Female 1.01 0.95 1.07 Q4. Health check-ups Sex Female 0.93 0.86 1.01
Age (y)e 40-64 0.70 0.65 0.76 Age (y)e 40-64 1.09 0.98 1.20
65-74 0.56 0.50 0.62 65-74 0.85 0.74 0.98
≥ 75 0.47 0.42 0.53 ≥ 75 0.50 0.44 0.58
Region Rural 0.88 0.82 0.94 Region Rural 0.90 0.83 0.99
N. of interval days between surveys 6 days or more 0.88 0.83 0.93 N. of interval days between surveys 6 days or more 0.95 0.87 1.03
Comorbidity Any comorbidityc 0.73 0.62 0.84 Comorbidity Any comorbidityc 0.88 0.72 1.08
Hypertensiond 1.12 0.98 1.29 Hypertensiond 1.18 0.99 1.42
Diabetesd 0.98 0.87 1.10 Diabetesd 0.89 0.76 1.05
Dyslipidemiad 0.94 0.84 1.04 Dyslipidemiad 1.41 1.20 1.66
Arthritisd 1.05 0.92 1.20 Arthritisd 1.03 0.87 1.23
Q2. Whether driving a car Sex Female 1.13 0.96 1.33 Q5. Doctors diagnosed hypertension Sex Female 1.29 1.15 1.45
Age (y)e 40-64 1.43 1.17 1.74 Age (y)e 40-64 0.52 0.41 0.66
65-74 1.78 1.32 2.40 65-74 0.32 0.25 0.41
≥ 75 1.87 1.29 2.70 ≥ 75 0.22 0.17 0.29
Region Rural 1.21 0.99 1.46 Region Rural 0.71 0.64 0.80
N. of interval days between surveys 6 days or more 1.06 0.90 1.26 N. of interval days between surveys 6 days or more 1.04 0.93 1.17
Comorbidity Any comorbidityc 0.73 0.45 1.17 Comorbidity Any comorbidityc 0.61 0.47 0.80
Hypertensiond 1.21 0.79 1.84 Hypertensiond 0.39 0.31 0.49
Diabetesd 0.97 0.67 1.40 Diabetesd 1.08 0.91 1.27
Dyslipidemiad 0.90 0.65 1.24 Dyslipidemiad 1.33 1.11 1.59
Arthritisd 1.25 0.81 1.92 Arthritisd 1.06 0.88 1.27
a

The questionnaire about self-rated health status are 5-point scale with 1) Very good, 2) Good, 3) Usually, 4) Poor, and 5) Very poor and we combined the answers into 3-point scale with 1) Very good and Good, 2) Usually, 3) Poor and Very poor;

b

The average sleep time is a continuous variable and we allowed±1 hour difference in a decision of response concordance between the results of the telephone survey and interviewer survey;

c

Any comorbidity is defined whether the interviewee has at least one comorbidity among hypertension, diabetes, dyslipidemia, and arthritis which are doctors diagnosed and treated currently for the diseases and the reference group is with none of diseases;

d

Each disease prevalence is defined if both conditions are sufficient; 1) doctors’ diagnosed and 2) currently under the treatment. Reference group is without each disease prevalence;

e

Reference group for age is 19-39.