코로나바이러스감염증-19 상황에서의 일상생활 변화와 관련된 요인

Factors Related to Changes of Daily Life during COVID-19

Article information

J Health Info Stat. 2022;47(4):297-306
Publication date (electronic) : 2022 November 30
doi : https://doi.org/10.21032/jhis.2022.47.4.297
1Graduated Student, Graduate School of Urban Public Health, University of Seoul, Seoul, Korea
2Graduate student, Graduate School of Urban Public Health, University of Seoul, Seoul, Korea
3Professor, Graduate School of Urban Public Health & Department of Urban Big Data Convergence, University of Seoul, Seoul, Korea
민경진1, 윤필한2, 박상신,3orcid_icon
1서울시립대학교 도시보건대학원 석사졸업생
2서울시립대학교 도시보건대학원 석사과정생
3서울시립대학교 도시보건대학원·도시빅데이터융합학과 교수
Corresponding author: Sangshin Park 163 Seoulsiripdae-ro, Dongdaemun-gu, Seoul 02504, Korea Tel: +82-2-6490-6751, E-mail: spark@uos.ac.kr
*

This work was supported by the Basic Study and Interdisciplinary R&D Foundation Fund of the University of Seoul (2021). This manuscript was written based on the Master's thesis of author Kyungjin Min in 2022. The authors would like to express gratitude to MPH Darae Woo at the Department of Urban Big Data Convergence, University of Seoul for providing fundamental advice on this research.

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

Received 2022 August 3; Revised 2022 November 15; Accepted 2022 November 30.

Trans Abstract

Objectives

This study analyzed and identified factors related to the changes of the daily life, such as the health behavior, the number of meetings, and the use of public transportation during the COVID-19.

Methods

A total of 133,707 people out of 229,269 adults aged 19 years or older in Community Health Survey 2020 were analyzed in terms of the daily life changes, including the demographic characteristics, health status, health behavior, mental health, and chronic disease. The multi-variable linear regression analysis was conducted with the considerable variables extracted from the stepwise selection.

Results

It was found that age, sex, household type, job, household income, education level, subjective health status, breakfast, stress level, depression, hypertension, and diabetes are related to the changes of the daily life during the COVID-19. In particular, the age of 30s and 40s, women, second generation, white-collar worker, high income, well educated, worse subjective health status, skipping breakfast, high stress and depression factors were closely related to the negative changes of daily life during the COVID-19.

Conclusions

The negative changes of daily life during the COVID-19 were more likely to occur in the group of the age of 30s and 40s, women, with high socioeconomic status, with worse health status, with worse health behaviors and with worse mental health.

서 론

코로나바이러스감염증-19 (코로나19)는 신종 코로나 바이러스에 의한 호흡기 감염병이다. 2019년 12월 중국에서 발생한 이후 전 세계로 확산되었고[1], 2020년 3월 11일 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 감염병 경보단계 중 최고 경고 등급인 6단계 팬데믹(pandemic)을 선언하였다. 각 국가는 확산을 막기 위한 긴급조치에 돌입하였고[2], 여행 제한, 검역 강화, 감염 사례 발굴 등을 실시하였다[3]. 이러한 대응에도 불구하고, 2022년 7월 29일을 기준으로 전 세계에서는 6,390,401명의 사망자와 572,239,451명의 확진 환자가 발생하였다[4].

우리나라 역시 2020년 2월 23일 감염병 위기 경보단계를 최고 수준으로 격상하고 코로나19 확산 방지에 힘썼다. 마스크 착용을 의무화하고 손 위생을 강조하는 등 개인 차원의 방역을 강화하였다. 직장에서는 재택근무를 권장하였고[5], 어린이집과 학교 등은 비대면 원격 수업을 시행하였다[6]. 또한 출입자 명단관리, 다중이용시설에 대한 집중 점검 등 적극적인 제제와 단속을 실시하였다[7]. 이 밖에도 축제 등 단체 행사를 취소하고[8], 사적모임 제한 등 고강도의 사회적 거리두기를 시행하였다. 그럼에도 코로나19는 전국으로 확산되었다. 이와 같은 조치들 역시 장기화되며 일상생활 전반에 많은 변화를 야기하였다.

먼저 마스크 착용, 손 씻기 등 개인위생에 대한 사회 전반의 인식이 강화된 것은 긍정적인 변화라고 할 수 있다[9]. 인플루엔자바이러스, 호흡기세포융합바이러스, 리노바이러스와 같은 일부 감기 바이러스의 감염이 감소하였으며, 그중에서도 어린이 리노바이러스의 감염률은 98%까지 줄어들었다[10]. 이 밖에 사회적 거리두기, 재택근무 등의 조치는 외부활동을 감소시켜서[9], 가족 구성원끼리 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 하였다[11].

반면 부정적인 변화도 있었다. 많은 연구에서 공통적으로 코로나19 유행 이후 신체활동의 감소와 함께 좌식 시간의 증가를 보고하였다[12]. 국내 건강행태와 만성질환 변화에 대한 연구에서는 전체 응답자의 53.5%가 걷기, 운동 등 유산소 신체활동의 감소와 영상 시청 시간의 증가를 보고하였다[13]. 청소년을 대상으로 실시한 연구에서도 좌식 시간 및 체질량지수(body mass index, BMI)의 증가와 함께 신체활동의 감소가 나타났다[14]. 식습관에도 부정적인 변화가 있었다. 영국에서 수행한 연구 결과에 따르면 대다수 성인들이 코로나19 유행 이후 과자와 같은 간식 섭취가 늘고 건강에 좋지 않은 음식을 섭취하는 등 이전과 비교하여 식습관이 나빠진 것으로 나타났다[15]. 또한 팬데믹 이전과 비교하여 취침과 기상 시간이 늦춰졌으며 야간 수면이 줄고 낮잠 시간은 늘어나는 등 수면의 질이 저하되었다[16]. 코로나19 유행 이후 정신건강에 대한 연구에서는 20, 30대 청년들의 우울감이 높았으며[17], 재택근무 및 휴직을 경험한 사람일수록 그렇지 않은 경우에 비해 우울감이나 무기력증을 경험할 가능성이 높은 것으로 나타났다[18]. 특히, 코로나19 확진 환자 10명 중 1명은 감염 이후 신체적 증상 외에도 외상 후 스트레스 장애, 불안 및 우울 등의 문제를 12주 이상 장기적으로 경험하는 것으로 나타났다[19].

코로나19로 인한 일상생활의 변화 양상이 일관적이지 않은 경우도 있다. 영국의 한 연구에서는 팬데믹 기간에도 동기가 부여된 경우 신체활동이 유지되거나 증가할 가능성이 높았다[20]. 이탈리아에서는 과자, 스낵 및 가공된 빵의 소비는 증가하였지만, 인스턴트식품과 탄산음료, 배달음식의 섭취는 오히려 감소하였다[21]. 이 밖에 담배 판매는 늘었지만 금연 시도가 증가하기도 하였고[22], 고위험 음주는 증가하였지만 고위험 음주자의 음주를 줄이려는 시도가 증가하기도 하였다[23]. 캐나다에서는 알코올의 소비량에는 변화가 없었지만 혼자 술을 마시는 경우는 증가한 것으로 나타났다[24]. 이처럼 결과가 다른 것은 국가별 상황이나 제반 환경 등 여러 조건이 상이하였기 때문인 것으로 추정된다. 같은 이유로 앞선 여러 연구의 결과들을 그대로 국내 상황에 일반화하기 어렵다.

국내에서도 코로나19와 일상생활의 변화와 관련된 연구가 있었으나 대부분 표본이 작거나 특정 조건에 국한되어 있다. 또한 여러 분야의 일상생활 변화를 종합적으로 살펴본 연구는 없어서 코로나19 유행 이후 국내 일상생활의 변화 양상을 설명하기 어렵다. 이에 국가 단위 통계자료인 지역사회건강조사를 이용하여 자기보고 된 코로나19 유행 이후 일상생활의 변화를 살펴보고자 한다. 2020년 자료를 분석하여서 코로나19로 인한 일상생활 변화의 종합적인 양상과 여기에 영향을 미치는 요인을 확인할 것이다. 이를 통해 어떠한 요인을 가진 인구집단이 더 부정적인 영향을 받았는지 이해하는 한편, 취약할 수 있는 요인을 함께 설명하고자 한다.

연구 방법

연구설계

본 연구는 코로나19 이후 일상생활 변화와 관련된 요인을 파악하기 위하여 2020년 지역사회 건강조사 원시자료를 이용한 이차자료분석 연구이다.

연구대상 및 자료수집

지역보건법에 의해 질병관리청에서 주관하여 실시하고 있는 지역사회건강조사 2020년도 자료를 분석하였다. 지역사회건강조사는 지역보건의료계획 수립에 필요한 시·군·구 단위 건강통계 산출 등을 목적으로 매 년 시행되는 대한민국을 대표할 수 있는 보건 통계조사이다[25]. 표본은 만 19세 이상 성인을 대상으로 비례 배분법을 사용하여 표본지점 할당 후 확률비례 계통추출을 통해 선정되고, 질병관리청의 표본설계 분과위원회의 승인을 거처 최종 선정된다. 훈련된 조사원이 표본지점의 가구를 방문하여서 조사에 대해 설명하고 대상자의 참여 동의 여부를 확인한 후 노트북의 전자조사표를 이용하여 1:1 면접조사 방식으로 이루어지며, 특정 개인이나 단체를 식별할 수 있는 정보는 삭제된 익명화된 자료이다. 2020년 조사내용에는 코로나19 이전과 비교하여서 현재의 상황을 보고하는 문항들이 추가되어서 전후 차이를 분석할 수 있다. 본 연구는 2020년 8월 16일에서 10월 31일까지 255개 보건소에서 수집된 총 229,269명 중 이용하는 모든 변수에 대한 결측값(n=95,562)을 제외하고 최종 133,707명을 연구대상으로 설정하였다. 본 연구는 서울시립대학교 임상연구심의위원회의 면제 승인(IRB No.: UOS 2022-04-006)을 받아 진행하였다.

연구도구

본 연구에서는 2020년 지역사회건강조사에서 조사한 인구학적 특성, 건강행태 관련 요인, 코로나19 유행으로 인한 일상생활의 변화 8가지 항목을 이용하여서 일상생활의 변화를 확인해 볼 것이다.

인구학적 특성

인구학적 특성은 연령(만), 성별, 배우자 유무, 세대유형, 직업, 소득, 학력, 기초생활수급자 유무를 포함하였다. 연령은 19-29세, 30-39세, 40-49세, 50-59세, 60-69세, 70세 이상으로 구분하였다. 성별은 남성과 여성으로 구분하였다. 배우자 유무는 배우자가 있으며 함께 살고 있다고 응답한 경우 ‘있음’, 사별, 이혼, 미혼 등 배우자가 없거나 함께 살고 있지 않다고 응답한 경우를 ‘없음’으로 구분하였다. 세대유형은 1인 가구, 부부, 그 외 모든 1세대 가구를 ‘1세대’로, 부부와 미혼자녀, 편부모와 미혼자녀, 그 외 모든 2세대 가구를 ‘2세대’로, 그리고 모든 3세대 가구를 ‘3세대’로 구분하였다. 직업은 관리자, 전문가 및 관련종사자, 사무종사자는 ‘사무직’으로, 서비스종사자, 판매종사자, 농 ·림·어업종사자, 기능원 및 관련기능종사자, 장치, 기계조작 및 조립종사자, 단순노무종사자, 군인은 ‘비사무직’으로 구분하였다. 소득은 월 100만 원 미만, 100-299만 원, 300-499만 원, 500만 원 이상으로 구분하였다. 학력은 고졸미만, 고졸, 학사 이상, 석사 이상으로 구분하였다. 기초생활수급자 여부는 ‘현재 기초생활 수급자입니까?’라는 문항에 그렇다고 응답한 경우 ‘수급자’로, 지금은 아니지만 과거에 기초생활수급자였던 적이 있거나 현재 기초생활수급자가 아니라고 응답한 경우 ‘비수급자’로 구분하였다.

건강행태 관련 요인

건강행태 관련 요인은 주관적 건강상태, 규칙적인 아침식사 여부, 스트레스 경험, 우울 경험, 비만 정도, 고혈압 진단경험, 당뇨병 진단경험을 포함하였다. 주관적 건강상태는 평소 본인의 건강상태를 매우 좋음 또는 좋음이라고 응답한 경우 ‘좋음’, 보통은 ‘보통’, 나쁨 또는 매우 나쁨이라고 응답한 경우 ‘나쁨’으로 구분하였다. 규칙적인 아침식사 여부는 최근 1년 동안 일주일에 아침식사를 주 5-7회 실시하였다고 응답한 경우 ‘주 5회 이상’, 주 3-4회 실시한 것으로 응답한 경우 ‘주 3-4회’, 주 1-2회 또는 거의 안 한다고 응답한 경우 ‘주 2회 이하’로 구분하였다. 스트레스는 평소 일상생활 중 스트레스를 대단히 많이 느낌 또는 많이 느끼는 편이라고 응답한 경우 ‘많다’, 조금 느끼는 편이라고 응답한 경우 ‘조금’, 거의 느끼지 않는다고 응답한 경우 ‘거의 없다’로 구분하였다. 우울 경험은 최근 1년 동안 연속적으로 2주 이상 일상생활에 지장이 있을 정도로 슬프거나 절망감을 느낀 적이 있다고 응답한 경우 ‘있다’, 그렇지 않다고 응답한 경우 ‘없다’로 구분하였다. 비만 정도는 자기보고 된 신장과 체중을 이용하여 체질량지수를 산출(kg/m2)하였으며, WHO 기준에 따라 BMI <18.5인 경우 ‘저체중’, 18.5≤ BMI <25.0인 경우 ‘정상’, 25.0≤ BMI <30.0인 경우 ‘과체중’, 30.0≤ BMI인 경우 ‘비만’으로 구분하였다. 고혈압과 당뇨병 진단경험은 의사에게 진단받은 적이 있다고 응답한 경우 ‘있음’, 없다고 응답한 경우 ‘없음’으로 구분하였다.

코로나19 유행으로 인한 일상생활의 변화

‘코로나19 유행으로 인한 세부적인 일상생활 변화’에 대해 묻는 8가지 문항을 종속변수로 이용하였다. 코로나19 유행 이전과 비교하여 8가지 일상생활의 빈도가 어떻게 변화하였는지 묻는 질문에 ‘늘었다’, ‘비슷하다’, ‘줄었다’, ‘해당없음’ 중 한 가지로 자기 보고하는 선다형 문항이다. 이를 다음과 같이 점수화하였다.

‘걷기, 운동 등의 신체활동(실내외 모두 포함)’에 대해 줄었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다와 해당없음으로 응답한 경우는 ‘0점’, 늘었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다. ‘수면시간’이 줄었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다로 응답한 경우는 ‘0점’, 늘었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다. ‘인스턴트 식품이나 탄산음료 먹기’가 늘었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다와 해당없음으로 응답한 경우는 ‘0점’, 줄었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다. ‘배달음식 먹기’가 늘었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다와 해당없음으로 응답한 경우는 ‘0점’, 줄었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다. ‘음주’가 늘었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다와 해당없음으로 응답한 경우는 ‘0점’, 줄었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다. ‘흡연’이 늘었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다와 해당없음으로 응답한 경우는 ‘0점’, 줄었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다. ‘친구나 이웃과의 만남의 횟수’가 줄었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다와 해당없음으로 응답한 경우는 ‘0점’, 늘었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다. ‘대중교통 이용’이 줄었다고 응답한 경우는 ‘-1점’, 비슷하다와 해당없음으로 응답한 경우는 ‘0점’, 늘었다고 응답한 경우는 ‘1점’으로 하였다.

분석 방법

통계분석은 SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)을 사용하였고, 모든 분석은 p <0.05 수준에서 검정하였다. 지역사회건강조사 표본은 단순임의표본설계가 아닌 복합표본설계하에서 추출되었으므로 평균 및 분산 추정 시 가중치, 층화변수, 집락변수를 고려하여 분석하였다[25]. 코로나19 전후 일상생활의 종합적인 변화 양상을 확인하기 위하여 t-검정과 분산분석을 실시하였다. 코로나19로 인한 일상생활 변화에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위하여 단순선형회귀분석을 실시하였다. 이후 보다 견고한 회귀모형을 구성하기 위하여 단순선형회귀분석 p값이 0.2 미만인 독립변수에 대해 단계적 선택법을 적용하여서 다중선형회귀분석을 실시하였다. 유의미한 변수들 중에서도 특히 더 유의미한 변수를 선별하기 위하여 0.2 미만의 변수들로 모형을 구성하였다. 단계적 선택법은 다른 방법과 비교하여서 보다 많은 경우의 수를 탐색함으로써 최적의 모형을 구성할 수 있다[26]. 여러 요인의 영향을 파악하는 본 연구에서 최적의 결과를 얻기 위하여 이용하였다.

연구 결과

일반적 특성

본 연구 대상자 133,707명 중 연령은 50대가 33,495명(25.1%)으로 가장 많았고 여성은 61,025명(45.6%), 남성은 72,682명(54.4%)이었다. 현재 배우자와 거주하고 있는 집단은 90,601명(67.8%)으로 그렇지 않는 집단보다 많았고, 1세대부터 3세대까지 세대유형 중에는 2세대가 67,866명(50.8%)으로 가장 많았다. 직업은 비사무직이 90,988명(68.1%)으로 사무직에 비해 많았다. 소득은 월 500만 원 이상이 46,535명(34.8%)으로 가장 많았고, 학력은 고졸이 64,571명(48.3%)으로 가장 많았다. 기초생활 수급자 여부는 현재 받고 있지 않는 사람이 131,684명(98.5%)이었다. 주관적 건강상태는 좋은 집단이 72,111명(53.9%)으로 가장 많았고 아침식사는 주 5회 이상이 83,301명(62.3%)으로 가장 많았다. 스트레스는 조금 느끼는 집단이 74,471명(55.7%)으로 가장 많았고, 우울 경험이 없는 집단이 127,811명(95.6%)으로 있는 집단보다 많았다. 비만 정도는 정상체중 집단이 84,800명(63.4%)으로 가장 많았고 고혈압과 당뇨병 진단 경험이 없는 집단이 각 103,999명(77.8%), 121,542명(90.9%)으로 있는 집단보다 많았다.

일반적 특성에 따른 COVID-19 상황에서 일상생활 변화 차이

일상생활 변화의 평균 점수는 -1.63점이다(Table 1). 연령에서는 30대가 가장 부정적으로 변화하였고(-2.04점), 40대(-1.84점), 20대(-1.75점)가 뒤를 이었다. 성별은 남성보다 여성이 더 부정적으로 변화하였고(-1.87점), 세대유형은 2세대에서 가장 부정적으로 변화하였다(-1.70점). 사무직군이 비사무직군보다 더 부정적으로 변화하였고(-1.85점), 소득은 월 소득 500만 원 이상일 때(-1.73점), 학력은 석사 이상일 때 가장 부정적으로 변화하였다(-1.86점). 기초생활수급자가 아닌 집단이 더 부정적으로 변화하였고(-1.64점), 주관적 건강상태가 나쁜 경우(-1.73점), 아침결식이 많은 경우(-1.86점), 스트레스가 많은 경우(-1.92점), 우울 경험이 있는 경우 더 부정적으로 변화하였다(-1.95점). 비만도에서는 저체중(-1.88점), 비만(-1.69점), 정상(-1.64점), 과체중(-1.58점) 순으로 부정적으로 변화하였다. 고혈압과 당뇨병 진단경험이 있는 집단보다 없는 집단에서 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다(고혈압 -1.69점, 당뇨병 -1.66점).

Means of daily life changes in study participants (n=133,707)

COVID-19 상황에서 일상생활 변화에 영향을 미치는 요인

회귀분석의 가정을 검정하기 위하여 다중공선성과 잔차의 독립성을 확인하였다. 다중공선성 진단을 위해 분산팽창인자(variance inflation factor, VIF)와 공차한계를 확인하였다. VIF는 1.04-1.93으로 10을 넘지 않았고, 공차한계는 0.52-0.96으로 0.1 이상이었다. 잔차의 독립성을 검정한 결과 Dubin-Watson 통계량이 1.72로 2에 가까워 자기상관 역시 이상이 없었다.

단순선형회귀분석 결과 연령, 성별, 세대유형, 직업, 소득, 학력, 기초생활수급 여부, 주관적 건강상태, 규칙적인 아침식사 여부, 스트레스, 우울 경험, 비만, 고혈압 진단경험, 당뇨병 진단경험이 일상생활 변화와 유의한 요인으로 나타났다(Table 2). 배우자 유무는 유의하지 않았다 (p =0.579). 20대보다 30대에서 일상생활이 더 부정적으로 변화하였고(β=-0.29), 50대 이상에서는 긍정적으로 변화하였다(β=0.41). 남성보다 여성에서 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다(β=-0.41). 세대유형은 3세대보다 2세대에서 일상생활이 더 부정적으로 변화하였고 (β=-0.13), 1세대는 긍정적으로 변화하였다(β=0.06). 비사무직보다 사무직에서 일상생활이 더 부정적으로 변화하였고(β=-0.38), 소득과 학력이 높은 경우(β=-0.43, -0.68), 주관적 건강상태가 나쁜 경우(β=-0.13), 아침식사가 규칙적이지 않은 경우(β=-0.42), 스트레스를 많이 느끼는 경우(β=-0.63), 우울 경험이 있는 경우 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다(β=-0.34). 정상체중 집단에 비해 저체중 집단은 일상생활이 부정적으로 변화하였고(β=-0.24), 과체중 집단은 일상생활이 긍정적으로 변화하였다(β=0.06). 기초생활수급자인 경우(β=0.28), 고혈압과 당뇨병의 진단경험이 있는 경우 일상생활이 긍정적으로 변화하였다 (β=0.36, 0.42).

Univariable linear regression model for changes of daily life (n=133,707)

다중선형회귀분석 결과 연령, 성별, 세대유형, 직업, 소득, 학력, 주관적 건강상태, 아침식사, 스트레스, 우울 경험, 고혈압 진단경험, 당뇨병 진단경험이 유의한 요인으로 나타났다(Table 3). 단계적 선택법을 통해 보다 더 유의미한 변수가 회귀모형에 포함되게 되므로[26], 단순선형회귀분석 결과 유의미하지 않았던 배우자 유무 (p =0.579)와, 단계적 선택법 결과 상대적으로 덜 유의미한 기초생활수급 여부 (p =0.076), 비만 정도 (p =0.616)는 회귀모형에서 제외되었다. 20대보다 30대와 40대에서(β=-0.29, -0.14), 남성보다 여성에서(β=-0.40), 3세대보다 2세대와 1세대에서(β=-0.11, -0.10), 비사무직보다 사무직에서(β=-0.08), 소득과 학력이 높은 경우(β=-0.14, -0.31), 주관적 건강상태가 나쁜 경우(β=-0.22), 아침식사가 규칙적이지 않은 경우(β=-0.16), 스트레스를 많이 느끼는 경우(β=-0.38), 우울 경험이 있는 경우(β=-0.14) 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다. 고혈압과 당뇨병의 진단경험이 있는 경우 일상생활이 긍정적으로 변화하였다(β=0.05, 0.10).

Multivariable linear regression model for changes of daily life (n=133,707)

고 찰

본 연구는 코로나19 유행 이후 일상생활 변화의 양상 및 관련 요인을 확인하기 위하여 수행되었다. 2020년 지역사회건강조사 자료를 통해 확인한 코로나19 유행 이후 일상생활의 변화를 점수화하였을 때 전체 평균 점수는 -1.63점으로서 전반적으로 부정적인 변화를 겪었다. 세부 집단 중에서는 30대가 -2.04점으로 가장 부정적으로 변화하였고, 이어서 우울 경험이 있는 집단이 -1.95점, 스트레스를 많이 느끼는 집단이 -1.92점으로 뒤를 이었다. 코로나19 유행 이후 일상생활의 변화에 영향을 미친 요인을 확인하기 위해 단계적 선택법을 통한 다중 선형회귀분석을 수행한 결과 연령, 성별, 세대유형, 직업, 소득, 학력, 주관적 건강상태, 규칙적인 아침식사 여부, 스트레스, 우울 경험, 고혈압 진단경험, 당뇨병 진단경험이 유의미한 요인으로 확인되었다. 단계적 선택법을 통해 유의미하지 않았던 배우자 유무와 상대적으로 덜 유의미한 기초생활수급 여부, 비만 정도는 회귀모형에서 제외되었다.

연령은 20대와 비교하였을 때 30대, 40대에서 일상생활이 더 부정적으로 변화하였고 50대 이상에서는 긍정적으로 변화하였다. 이는 미취학 아동을 둔 부모 집단에서 코로나 이전에 일상적으로 제공받았던 돌봄 서비스와 같은 사회적 지원이 단절되었고, 이에 따라 겪게 된 혼란과 어려움에 의한 것으로 추측된다[27]. 또한 코로나19 이전에 젊은 연령에서 신체활동이 많았기 때문에 코로나19 유행 이후 더욱 감소했을 것으로 여겨진다[28]. 반면 50대 이상의 연령에서 일상생활이 긍정적으로 변화한 것은 선행연구들과 다른 결과이다. 선행연구에서는 고령층이 청년, 중년층에 비해 코로나19로 인한 두려움이 높고[29], 저소득층 노인의 경우 가계 경제에 대한 걱정, 코로나19 장기화로 인한 우울, 만남 제한에 따른 외로움 등으로 인해 많은 부정적 감정을 느꼈다[30]. 또한 60세 이상의 고령자는 코로나19 감염 시 중증으로 진행될 위험이 더 크기 때문에[31], 일상생활에 더 부정적인 변화를 겪었을 것이라고 생각해 볼 수 있다. 그럼에도 이와 같은 결과가 나온 것에 대해서는 여러 측면에서 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.

성별은 남성보다 여성에서 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다. 이에 대해서는 여러 가지 기전이 작용한 것으로 생각된다. 워킹맘의 경우 비대면 수업 실시로 인해 학교 등에 위탁되었던 돌봄의 책임이 증가하였고, 가사와 육아 시간이 가중되었다[7]. 이로 인한 사회적인 분노 및 좌절감 등 부정적인 심리변화도 경험하였다[32]. 또 사회적 관계망이 약화되어 여성이 느끼는 고용의 불안정성이 늘어나고 이로 인해 우울점수가 높게 나타나는 등[18], 남성보다 부정적 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.

세대유형은 3세대일 때에 비해 2세대일 때 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다. 이는 미취학 또는 저학년 자녀와 부모로 이루어진 2세대 가구의 부정적 변화가 요인으로 작용하였을 것으로 여겨진다. 코로나19로 인한 가정보육 부담의 증가로, 부모의 신체적·정서적 소진과 스트레스가 증가하였다[27]. 반면 3세대 가구는 조부모가 가사 역할 분배와 돌봄 지원 등을 통해 2세대 부모가 겪는 역할 부담을 감소시켜주었을 것이라 생각된다.

사회경제적 요인에서는 고학력, 고소득, 사무직인 경우 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다. 그러나 선행연구에서는 가계소득이 낮은 사람들이 코로나19와 같은 감염병으로 인한 급여삭감과 실직의 가능성이 높았다[33]. 또한 저소득 지역에서 식료품 부족, 흡연 및 음주 증가, 신체활동의 감소가 많다고 보고되었다. 이러한 상황들이 건강을 악화시켜 면역력 감소, 암, 비만, 당뇨병, 고혈압 등을 증가시키고 코로나19로 인한 사망률을 높이는 것으로 나타났다. 실제 코로나19로 인한 사망률은 대학 교육을 받고, 소득이 높은 사람들이 사는 지역보다 빈곤지역에서 높게 나타났다. 앞서 고찰했던 연령과 마찬가지로 익히 알려진 사실과 연구의 결과가 일치하지 않는 부분이다. 단, 본 연구 결과와 비슷한 결과를 보고하는 연구도 적지 않다. 네덜란드의 대표적인 성인을 대상으로 수행한 연구에서는 교육수준이 높을수록 코로나19 상황에서 건강에 좋지 않은 음식을 섭취할 교차비가 높게 나타났다[34]. 또한 국내 성인을 대상으로 수행한 연구에서는 소득 등 사회경제적 수준이 높을수록 코로나19 상황에서 신체활동이 감소할 교차비가 높았다[35]. 코로나19 상황의 어떠한 요인이 이처럼 상반되는 결과를 야기하는지에 대해 면밀한 추가 연구가 필요해 보인다.

건강행태 관련 요인 중에서는 주관적 건강상태가 나쁜 경우, 스트레스가 많은 경우, 우울 경험이 있는 경우, 아침식사를 규칙적으로 하지 않는 경우 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다. 먼저 주관적 건강상태는 건강행동에 미치는 영향이 크다. 주관적 건강상태가 긍정적일수록 체중조절, 규칙적 운동, 규칙적 식사와 같은 건강행동 실천율을 높인다[36]. 따라서 코로나19 상황에서도 주관적 건강상태가 나쁜 경우 더욱 부정적인 변화를 겪었을 것으로 생각된다. 또한 스트레스를 받게 되면 건강하지 않은 음식과 즉석식품 섭취가 증가하고[37], 음주가 증가한다[20]. 이러한 영향은 코로나19 유행 이후 더욱 가중되었을 것으로 여겨진다. 영국 성인 2,254명을 대상으로 한 설문조사에 따르면 31%가 코로나19 유행 이후 평소보다 술을 더 마시는 것으로 나타났다[38]. 인도에서는 코로나19 유행 이후 스트레스로 인하여 수면의 질이 감소하고 수면장애가 늘어난 것으로 조사되었다[16]. 그밖에 우울 경험 역시 스트레스와 마찬가지로 코로나19 초기 식이습관 및 수면건강 등 생활방식에 나쁜 영향을 미치는 요인으로 나타났다[39]. 한편 불규칙한 식습관은 건강에 유해한 음식 섭취를 높일 수 있다[40]. 코로나19 이전에도 아침식사를 적게 하는 사람들이 편의식품을 많이 먹고 음주를 많이 하였다[41]. 아침결식은 신체활동 감소에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 아침식사를 포함하여 규칙적인 식사를 하는 사람이 신체활동을 많이 하고[42], 신체활동에 규칙적으로 참여하는 사람들이 아침식사를 거르지 않는다고 알려져 있다[43].

건강행태 관련 요인 중에서 만성질환과 관련하여서는 고혈압, 당뇨병의 진단경험이 있는 집단이 없는 집단보다 일상생활이 긍정적으로 변화하였다. 앞서 비교적 젊은 연령에서 일상생활이 부정적으로 변화하였고, 고혈압, 당뇨병 등 만성질환은 연령이 높을수록 유병률이 높은 점을 고려하였을 때 고혈압, 당뇨병이 있는 연령이 높은 집단의 일상생활이 상대적으로 긍정적인 변화를 겪었다고 해석해 볼 수 있다.

신체활동, 수면시간, 인스턴트 및 탄산음료 먹기, 배달음식 먹기, 음주, 흡연, 친구나 이웃과의 만남의 횟수, 대중교통 이용 각각의 종속변수를 활용한 단순로지스틱회귀분석 결과 신체활동의 경우 배우자 유무, 주관적 건강상태, 비만 정도가 유의미하지 않았고 흡연의 경우 기초생활수급자여부와 고혈압 진단경험 유무가 유의미하지 않았다. 다중로지스틱회귀분석 결과 신체활동, 수면시간, 인스턴트 및 탄산음료 먹기, 배달음식 먹기, 음주, 대중교통 이용 등 6가지 영역에서 기초생활수급자 유무는 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 선형회귀분석 결과와 다르게 음주, 친구나 이웃과의 만남의 횟수의 경우 고혈압이 있는 집단의 일상생활이 더 부정적으로 변화하였고, 흡연의 경우 당뇨병이 있는 집단의 일상생활이 더 부정적으로 변화하였다.

본 연구는 코로나19 전후 차이를 확인할 수 있는 설문문항을 이용하였다. 자기보고 되었으므로 실제 변화와 다르게 대상자의 주관적인 생각이 반영되었을 수 있다. 또한 양적 변화의 정도를 파악할 수 없으며, 단면 자료만을 분석하였으므로 인과관계를 밝힐 수 없다는 한계가 있다. 마지막으로 지역사회건강조사 2020년 자료 중 연구에 포함된 대상자(n=133,707)와 그렇지 않은 대상자(n=95,562) 사이의 연령, 성별, 소득, 교육수준 등 인구사회경제적 특성이 유의미하게 다른 점은 선택바이어스의 발생 가능성을 보여주어 본 연구의 한계점으로 지적될 수 있겠다.

결 론

코로나19 유행 이후 일상생활 변화의 양상 및 관련 요인을 확인한 결과 전반적으로 부정적인 변화를 겪었음을 확인할 수 있었다. 여기에 영향을 미친 요인은 다음과 같다. 인구학적 특성에서는 30, 40대 연령, 여성, 2세대, 사무직, 고소득, 고학력인 경우 일상생활의 부정적인 변화에 영향을 미쳤다. 건강행태 관련 요인에서는 주관적 건강상태가 나쁜 경우, 스트레스가 많은 경우, 우울 경험이 있는 경우, 규칙적인 아침식사를 하지 않는 경우, 고혈압과 당뇨병의 진단경험이 없는 경우 일상생활의 부정적인 변화에 영향을 미쳤다. 일련의 결과를 통해 감염병 사태가 우리의 일상에 부정적인 변화를 야기한 정황을 구체적으로 확인할 수 있었다. 이와 같은 사실에 대한 관심이 촉진되어서 향후 인과관계를 추정할 수 있는 보다 엄밀한 연구가 이루어져야 할 것이다. 그럼으로써 포스트 코로나 시대에 일상 회복이 필요한 대상자를 선정하고 중재할 수 있는 근거가 마련되고, 나아가 향후 유사한 사태에 대비할 수 있는 전략이 수립되어야 할 것이다.

References

1. . Park SE. Epidemiology, virology, and clinical features of severe acute respiratory syndrome -coronavirus-2 (SARS-CoV-2; Coronavirus Dis-ease-19). Clin Exp Pediatr 2020;63(4):119–124. DOI: 10.3345/cep.2020. 00493.
2. . World Health Organization. WHO director-general's opening remarks at the media briefing on COVID-19 – 11 March 2020 Available at https://www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020 [accessed on July 31, 2022].
3. . World Health Organization. Critical preparedness, readiness and response actions for COVID-19 Available at https://apps.who.int/iris/handle/10665/336373 [accessed on July 31, 2022].
4. . World Health Organization. WHO Coronavirus (COVID-19) dash-board Available at https://covid19.who.int/[accessed on July 31, 2022].
5. . Ministry of Health and Welfare. Level 4 distancing scheme in greater Seoul area (7.12-7.25) Press release (2021.07.12.). Available at https://www.mohw.go.kr/react/al/sal0301vw.jsp?PAR_MENU_ID=04&MENU_ID=0403&CONT_SEQ=366376 [accessed on July 31, 2022].
6. . Chin M, Sung M, Son S, Yoo J, Lee J, Chang YE. Changes in family life and relationships during the COVID-19 pandemic and their associations with perceived stress. Fam Environ Res 2020;58(3):447–461. (Korean). DOI: 10.6115/fer.2020.032.
7. . Ministry of Health and Welfare. Operate a special quarantine management week to reverse the increase in COVID-19 patients (4.26-5.2) Press release (2021.04.26.). Available at https://www.mohw.go.kr/react/al/sal0301vw.jsp?PAR_MENU_ID=04&MENU_ID=0403&CONT_SEQ=365409 [accessed on July 31, 2022].
8. . Ministry of Health and Welfare. Vaccination of childcare staff at day care centers, disabled child care staff and childcare teachers from April, general education staff from June Press release (2021.03.31.). Available at https://www.mohw.go.kr/react/al/sal0301vw.jsp?PAR_MENU_ID=04&MENU_ID=0403&CONT_SEQ=364750 [accessed on July 31, 2022].
9. . Statistics Korea. Provide public statistics service to understand changes in economic and social structure caused by COVID-19 Press release (2020.12.23.). Available at https://www.kostat.go.kr/portal/korea/kor_nw/1/1/index.board?bmode=read&aSeq=387092 [accessed on July 31, 2022].
10. . Aran D, Beachler DC, Lanes S, Overhage JM. Prior presumed coronavirus infection reduces COVID-19 risk: A cohort study. J Infect 2020;81(6):923–930. DOI: 10.1016/j.jinf.2020.10.023.
11. . Kang S, Ban J, Park J. Various changes that working from home brought: enhanced quality of life versus extended working hours Maekyung ECONOMY; 2020. Available at https://www.mk.co.kr/economy/view/2020/269267 [accessed on July 31, 2022].
12. . Spence JC, Rhodes RE, McCurdy A, Mangan A, Hopkins D, Mum-mery WK. Determinants of physical activity among adults in the Unit-ed Kingdom during the COVID-19 pandemic: The DUK‐ COVID study. Br J Health Psychol 2021;26(2):588–605. DOI: 10.1111/bjhp. 12497.
13. . Republic of Korea. Changes in health behavior and chronic diseases after the COVID-19 pandemic Available at https://www.korea.kr/ar-chive/expDocView.do?docId=39785 [accessed on July 31, 2022].
14. . Lee J, Kwon M. Health behavior changes in Korean adolescents before and during the COVID-19 pandemic: secondary data analysis of the 2019-2020 Youth Health Risk Behavior Web-based Survey. J Korean Soc Sch Health 2021;34(3):179–189. (Korean). DOI: 10.15434/kssh. 2021.34.3.179.
15. . McBride E, Arden MA, Chater A, Chilcot J. The impact of COVID-19 on health behaviour, well-being, and long-term physical health. Br J Health Psychol 2021;26(2):259–270. DOI: 10.1111/bjhp.12520.
16. . Gupta R, Grover S, Basu A, Krishnan V, Tripathi A, Subramanyam A, et al. Changes in sleep pattern and sleep quality during COVID-19 lockdown. Indian J Psychiatry 2020;62(4):370–378. DOI: 10.4103/psy-chiatry.IndianJPsychiatry_523_20.
17. . Joo JY, Lee SK, Won HJ. A study on leisure activity types and depres-sive symptoms among youth (comparison before/after COVID-19). Korean J Leisure Recreat Park 2021;45(2):87–99. (Korean). DOI: 10. 26446/kjlrp.2021.6.45.2.87.
18. . Seong GJ, Kim SB. The impact of changes in daily life due to COVID-19 on Corona-blue. J Couns Psychol Educ Welf 2021;8(5):67–79. (Korean). DOI: 10.20496/cpew.2021.10.5.67.
19. . Baek G, Cha C. Symptom management of individuals with Post-CO-VID-19 Syndrome: a multiple-case study. J Korean Acad Fundam Nurs 2022;29(2):211–226. (Korean). DOI: 10.7739/jkafn.2022.29.2.211.
20. . Park C, Chaturvedi N, Sterne J, Steves C, Williams D, App CS, et al. Short report on long COVID London, UK: Office for National Statistics; 2021.
21. . De Nucci S, Zupo R, Castellana F, Sila A, Triggiani V, Lisco G, et al. Public health response to the SARS-CoV-2 pandemic: concern about ultra-processed food consumption. Foods 2022;11(7):950. DOI: 10. 3390/foods11070950.
22. . Naughton F, Ward E, Khondoker M, Belderson P, Marie Minihane A, Dainty J, et al. Health behaviour change during the UK COVID-19 lockdown: findings from the first wave of the C-19 health behaviour and well‐ being daily tracker study. Br J Health Psychol 2021;26(2):624–643. DOI: 10.1111/bjhp.12500.
23. . Jackson SE, Garnett C, Shahab L, Oldham M, Brown J. Association of the COVID-19 lockdown with smoking, drinking and attempts to quit in England: an analysis of 2019-20 data. Addiction 2021;116(5):1233–1244. DOI: 10.1111/add.15295.
24. . Wardell JD, Kempe T, Rapinda KK, Single A, Bilevicius E, Frohlich JR, et al. Drinking to cope during COVID-19 pandemic: the role of exter-nal and internal factors in coping motive pathways to alcohol use, soli-tary drinking, and alcohol problems. Alcohol Clin Exp Res 2020;44(10):2073–2083. DOI: 10.1111/acer.14425.
25. . Kim Y, Choi B, Lee K, Kim H, Chun J, Kim S, et al. Overview of Korean Community Health Survey. J Korean Med Assoc 2012;55(1):74–83. (Korean). DOI: 10.5124/jkma.2012.55.1.74.
26. . Ryu N, Kim H, Kang P. Evaluating variable selection techniques for multivariate linear regression. J Korean Institute Industr Eng 2016;42(5):314–326. (Korean). DOI: 10.7232/JKIIE.2016.42.5.314.
27. . Seok M, Moon I, Lee B. A study on parent's experience of in-home childcare due to the COVID-19 pandemic. J Korea Open Assoc Early Childh Educ 2021;26(3):199–230. (Korean).
28. . Castañeda-Babarro A, Arbillaga-Etxarri A, Gutiérrez-Santamaría B, Coca A. Physical activity change during COVID-19 confinement. Int J Environ Res Public Health 2020;17(18):6878. DOI: 10.3390/ijerph-17186878.
29. . Moon J, Kim S, Sung K. An exploratory study on COVID-19 phobia and influencing factors. J Soc Sci 2021;32(1):285–307. (Korean). DOI: 10.16881/jss.2021.01.32.1.285.
30. . Namkung EH. Social and economic experiences and health changes in older persons during the COVID-19 pandemic. Health Welf Policy Forum 2021;2021(10):72–85. (Korean). DOI: 10.23062/2021.10.7.
31. . Kim J. Clinical feature of coronavirus disease 2019 in elderly. Korean J Clin Geri 2020;21(1):1–8. (Korean). DOI: 10.15656/kjcg.2020.21.1.1.
32. . Lee YK, Lee HJ. Parenting stress experience and adaptation process of working moms during the COVID-19 pandemic. Korean J Fam Welf 2021;26(1):171–201. (Korean).
33. . Carethers JM. Insights into disparities observed with COVID-19. J In-tern Med 2021;289(4):463–473. DOI: 10.1111/joim.13199.
34. . Poelman MP, Gillebaart M, Schlinkert C, Dijkstra SC, Derksen E, Mensink F, et al. Eating behavior and food purchases during the CO-VID-19 lockdown: a cross-sectional study among adults in the Neth-erlands. Appetite 2021;157:105002. DOI: 10.1016/j.appet.2020.105002.
35. . Yun P, Woo D, Park S. Factors related to reduced physical activity during the COVID-19 pandemic. Korean Public Health Res 2022;48(2):99–110. (Korean). DOI: 10.22900/kphr.2022.48.2.008.
36. . Moon SS, Lee SB. A study of health behavior through comparative analysis of self-perceived health status and health examination results. Korean J Health Educ Promot 2001;18(3):11–36. (Korean).
37. . Kim MS, Jung BM. A study on the dietary and lifestyle changes of middle-aged women in the Gwangju area in the COVID-19 era. Korean J Community Nutr 2021;26(4):259–269. (Korean). DOI: 10.5720/kjcn.2021.26.4.259.
38. . King's College London. Nearly a third of UK public drinking more alcohol than usual during the pandemic (2020.06.01.) Available at https://www.kcl.ac.uk/news/nearly-a-third-of-uk-public-drinking-more-alcohol-than-usual-during-the-pandemic [accessed on July 31, 2022].
39. . Cervera-Martínez J, Atienza-Carbonell B, Mota JC, Bobes-Bascarán T, Crespo-Facorro B, Esteban C, et al. Lifestyle changes and mental health during the COVID-19 pandemic: a repeated, cross-sectional web sur-vey. J Affect Disord 2021;295:173–182. DOI: 10.1016/j.jad.2021.08.020.
40. . Park SK, Lee JH. Factors influencing the consumption of convenience foods among Korean adolescents: analysis of data from the 15th (2019) Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey. J Nutr Health 2020;53(3):255–270. (Korean). DOI: 10.4163/jnh.2020.53.3.255.
41. . Heo I, Kim D. A study on breakfast related factors of university student. J Korean Soc Health Educ Promot 1999;16(2):29–36. (Korean).
42. . You JS, Chin JH, Kim MJ, Chang KJ. College Students’ dietary behavior, health-related lifestyles and nutrient intake status by physical activity levels using International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) in Incheon area. Korean J Nutr 2008;41(8):818–831. (Korean).
43. . Kim YH, Kim JW, Hwang J. Effects of physical activity on health related behavior and work stress of seoul metro workers. J Sport Leisure Stud 2010;42(1):615–625. (Korean).

Article information Continued

Table 1.

Means of daily life changes in study participants (n=133,707)

Variables n % Mean SE t or F p1
Total 133,707 -1.63 0.01
Age (y) 721.98 <0.001
   19-29 13,849 10.4 -1.75 0.02
   30-39 18,879 14.1 -2.04 0.02
   40-49 28,089 21.0 -1.84 0.01
   50-59 33,495 25.1 -1.35 0.01
   60-69 25,386 19.0 -1.14 0.01
   ≥70 14,009 10.5 -1.14 0.02
Gender -36.89 <0.001
   Women 61,025 45.6 -1.87 0.01
   Men 72,682 54.4 -1.46 0.01
Living with partner -0.56 0.579
   Yes 90,601 67.8 -1.80 0.01
   No 43,106 32.2 -1.68 0.01
Household type 94.61 <0.001
   1 Generation 57,408 42.9 -1.52 0.01
   2 Generation 67,866 50.8 -1.70 0.01
   3 Generation 8,433 6.3 -1.57 0.02
Job -29.45 <0.001
   White-collar worker 42,719 31.9 -1.85 0.01
   Blue-collar worker 90,988 68.1 -1.47 0.01
Household income (10,000 won/mon) 123.91 <0.001
   ≥500 46,535 34.8 -1.73 0.01
   300-499 37,329 27.9 -1.64 0.01
   100-299 39,510 29.5 -1.49 0.01
   <100 10,333 7.7 -1.30 0.02
Education 561.99 <0.001
   ≥Master/PhD 5,234 3.9 -1.86 0.03
   Bachelor 30,916 23.1 -1.85 0.01
   High school 64,571 48.3 -1.59 0.01
   <High school 32,986 24.7 -1.18 0.01
Basic livelihood recipients -5.22 <0.001
   Yes 2,023 1.5 -1.35 0.05
   No 131,684 98.5 -1.64 0.01
Subjective health status 19.13 <0.001
   Bad 9,344 7.0 -1.73 0.03
   Middle 52,252 39.1 -1.66 0.01
   Good 72,111 53.9 -1.60 0.01
Breakfast (days/week) 525.58 <0.001
   ≤2 38,858 29.1 -1.86 0.01
   3-4 11,548 8.6 -1.75 0.02
   ≥5 83,301 62.3 -1.44 0.01
Stress 599.86 <0.001
   Much 32,329 24.2 -1.92 0.01
   A Little 74,471 55.7 -1.58 0.01
   Rarely 26,907 20.1 -1.29 0.01
Depression -10.53 <0.001
   Yes 5,896 4.4 -1.95 0.03
   No 127,811 95.6 -1.62 0.01
Obesity 28.68 <0.001
   Obese 6,722 5.0 -1.69 0.03
   Over weight 38,165 28.5 -1.58 0.01
   Normal 84,800 63.4 -1.64 0.01
   Under weight 4,020 3.0 -1.88 0.03
Hypertension -24.53 <0.001
   Yes 29,708 22.2 -1.33 0.01
   No 103,999 77.8 -1.69 0.01
Diabetes -19.43 <0.001
   Yes 12,165 9.1 -1.24 0.02
   No 121,542 90.9 -1.66 0.01

SE, standard error.

1

Tested by t-test and analysis of variance.

Table 2.

Univariable linear regression model for changes of daily life (n=133,707)

Variables β SE p
Age (y) <0.001
   19-29 ref
   30-39 -0.29 0.02 <0.001
   40-49 -0.09 0.02 <0.001
   50-59 0.41 0.02 <0.001
   60-69 0.61 0.02 <0.001
   ≥70 0.61 0.02 <0.001
Gender <0.001
   Women -0.41 0.01 <0.001
   Men ref
Living with partner 0.579
   Yes 0.01 0.01 0.579
   No ref
Household type <0.001
   1 Generation 0.06 0.03 0.040
   2 Generation -0.13 0.03 <0.001
   3 Generation ref
Job <0.001
   White-collar worker -0.38 0.01 <0.001
   Blue-collar worker ref
Household income (10,000 won/mon) <0.001
   ≥500 -0.43 0.03 <0.001
   300-499 -0.34 0.03 <0.001
   100-299 -0.19 0.03 <0.001
   <100 ref
Education <0.001
   ≥Master/PhD -0.68 0.03 <0.001
   Bachelor -0.67 0.02 <0.001
   High school -0.41 0.02 <0.001
   <High school ref
Basic livelihood recipients <0.001
   Yes 0.28 0.05 <0.001
   No ref
Subjective health status <0.001
   Bad -0.13 0.03 <0.001
   Middle -0.06 0.01 <0.001
Good ref
Breakfast (days/week) <0.001
   ≤2 -0.42 0.01 <0.001
   3-4 -0.31 0.02 <0.001
   ≥5 ref
Stress <0.001
   Much -0.63 0.02 <0.001
   A Little -0.30 0.02 <0.001
   Rarely ref
Depression <0.001
   Yes -0.34 0.03 <0.001
   No ref
Obesity <0.001
   Obese -0.05 0.03 0.134
   Over weight 0.06 0.01 <0.001
   Normal ref
   Under weight -0.24 0.03 <0.001
Hypertension <0.001
   Yes 0.36 0.01 <0.001
   No ref
Diabetes <0.001
   Yes 0.42 0.02 <0.001
   No ref

SE, standard error; ref, reference.

Table 3.

Multivariable linear regression model for changes of daily life (n=133,707)

Variables β SE p
Age (y) <0.001
   19-29 ref
   30-39 -0.29 0.02 <0.001
   40-49 -0.14 0.02 <0.001
   50-59 0.25 0.02 <0.001
   60-69 0.31 0.03 <0.001
   ≥70 0.17 0.03 <0.001
Gender <0.001
   Women -0.40 0.01 <0.001
   Men ref
Household type <0.001
   1 Generation -0.10 0.03 <0.001
   2 Generation -0.11 0.03 <0.001
   3 Generation ref
Job <0.001
   White-collar worker -0.08 0.02 <0.001
   Blue-collar worker ref
Household income (10,000 won/mon) <0.001
   ≥500 -0.14 0.03 <0.001
   300-499 -0.12 0.03 <0.001
   100-299 -0.08 0.03 0.007
   <100 ref
Education <0.001
   ≥Master/PhD -0.31 0.03 <0.001
   Bachelor -0.25 0.02 <0.001
   High school -0.11 0.02 <0.001
   <High school ref
Subjective health status <0.001
   Bad -0.22 0.03 <0.001
   Middle -0.08 0.01 <0.001
   Good ref
Breakfast (days/week) <0.001
   ≤2 -0.16 0.02 <0.001
   3-4 -0.10 0.02 <0.001
   ≥5 ref
Stress <0.001
   Much -0.38 0.02 <0.001
   A little -0.15 0.02 <0.001
   Rarely ref
Depression <0.001
   Yes -0.14 0.03 <0.001
   No ref
Hypertension 0.003
   Yes 0.05 0.02 0.003
   No ref
Diabetes <0.001
   Yes 0.10 0.02 <0.001
   No ref

SE, standard error; ref, reference.