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J Korean Acad Fundam Nurs > Volume 30(3); 2023 > Article
증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감, e헬스리터러시가 치료 중인 유방암 환자의 삶의 질에 미치는 영향

Abstract

Purpose

The number of breast cancer patients in Korea has steadily increased. However, there are few studies addressing quality of life of patients undergoing breast cancer treatment in Korea. This study aimed to identify predictors of quality of life among patients undergoing breast cancer treatment.

Methods

This descriptive, cross-sectional study included 142 patients with breast cancer undergoing treatment in a cancer hospital. Data were collected using the MD Anderson Symptom Inventory, Multidimensional Scale of Perceived Social Support, Breast Cancer Survivors Scale, eHealth Literacy Scale, and the Functional Assessment of Cancer Therapy-Breast Cancer through self-administered questionnaires from January 12 to December 6, 2022. Differences in the level of quality of life according to demographic and clinical variables and correlations among continuous variables were identified using univariate statistics, and hierarchical multiple regression was used to identify predictors of quality of life.

Results

Employment status, comorbidities, disease duration, and cancer stage were demographic and clinical variables that showed significant associations with quality of life. Symptom burden, social support, self-efficacy, and eHealth literacy were also significantly associated with quality of life. The predictors of quality of life were employment status (β=.13, p=.009), cancer stage (β=.12, p=.033), symptom severity (β=-.14, p=.044), symptom interference (β=-.30, p<.001), social support (β=.13, p=.025), and self-efficacy (β=.46, p<.001). The explanatory power was approximately 69% (F=26.90, p<.001).

Conclusion

Nursing interventions should be implemented for patients undergoing breast cancer treatment to improve their quality of life while reducing the symptom burden and enhancing self-efficacy and social support.

서 론

1. 연구의 필요성

유방암은 전 세계적으로 발생률이 빠르게 증가하는 질환으로 2012년 대비 2020년에 발생률이 24.3% 증가하였다. 유방암은 전체 여성 암의 24.5%를 차지하며, 사망률 또한 15.5%로 가장 높다. 2020년 국내 유방암은 전체 암 발생의 20.6%를 차지했고, 발생자 수는 2008년 14,646명이던 것이 2019년 29,729명으로 2배 이상 증가하였다[1]. 이처럼 환자들의 암 치료가 다양해지고 생존 기간이 증가함에 따라 유병률 또한 높아지고 있어, 환자에게 삶의 질은 중요한 의미이다. 유방암 환자는 치료 중 피로, 통증, 우울감을 주로 경험하며, 치료 종료 후에도 피로, 관절운동제한, 통증, 항암화학요법으로 인한 월경 중단과 성욕 상실 문제를 경험하였다[2]. 1∼3기 유방암 환자의 항암화학요법 전, 2번째 주기 후, 전체 주기 완료 직후, 세 시기의 삶의 질 수준을 종단적으로 비교한 일 연구에서 유방암 환자의 삶의 질은 항암화학요법 전과 비교하여 2번째 주기 후와 전체 주기 완료 직후 삶의 질 수준이 통계적으로 유의하게 낮았다[3]. Kaur 등[2]의 연구에서도 유방암 치료 종결 후에서 2년까지의 삶의 질 수준이 치료 종료 2∼5년과 5년 이후의 삶의 질 수준보다 낮았다. 암 환자의 삶의 질이 높은 경우 균형 잡힌 식사와 신체활동을 포함하는 건강행동의 빈도가 증가함에 따라[4], 치료 중인 유방암 환자의 삶의 질 증진을 위한 중재개발이 필요하며, 이를 위해 삶의 질에 미치는 영향요인이 규명되어야 한다.
유방암 환자의 인구사회학적 ․ 유방암 질병 관련 특성, 부작용 증상 경험은 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로 잘 알려져 있다. 유방암 수술력이 있는 환자를 대상으로 한 연구에서 연령, 인종, 교육수준, 가계소득, 결혼상태, 병기, 동반질환, 수술이나 항암화학요법 등의 치료이력, 림프부종 유무에 따라 삶의 질 수준에 차이가 있었으며, 림프부종 유무가 삶의 질에 가장 큰 영향을 미치는 요인이었다[5]. 또 다른 유방암 수술을 받은 환자 대상 연구에서 자조모임 참여 여부에 따라 삶의 질 차이가 있었고, 전통의학치료, 유방자가검진, 유병기간, 사회적 지지가 삶의 질에 미치는 영향요인이었다[6]. 수술 후 암 재발 예방치료를 완료한 유방암 환자는 신체적 증상보다 심리사회적 증상을 더 호소하였고, 신체적 ․ 심리적 증상 모두 삶의 질과 음의 상관관계가 있었으며, 이 중 심리사회적 증상이 유방암 환자의 삶의 질에 가장 큰 영향을 미쳤다[7]. 유방암 생존자를 대상으로 한 또 다른 연구에서 삶의 질에 가장 큰 영향을 미치는 것은 정서적 고통, 피로와 항암화학요법으로 인한 조기 폐경과 관련된 문제였다[2].
선행연구에서 유방암 환자의 삶의 질에 미치는 다른 영향요인으로 사회적 지지와 자기효능감이 규명되었다[8]. 유방암 환자 대상 선행연구에서 사회적 지지와 삶의 질은 양의 상관관계가 있었고, 사회적 지지 중 타인과 함께하는 소속 지지가 삶의 질에 영향을 미쳤으며 자기효능감은 삶의 질과 양의 상관관계를 보였다[7]. 항호르몬요법 중인 유방암 대상 연구에서 높은 자기효능감은 신체적 증상과 음의 상관관계가 있었고 기능적, 사회적, 정서적 삶의 질 수준과는 양의 상관관계가 있었다[9].
암 환자는 구체적이고 다양한 암 관련 건강정보 요구가 있으며, 인터넷과 스마트폰 사용의 보편화로 인터넷을 통한 다양한 사회관계망 서비스에서 건강정보를 주로 얻었고, 온라인 자조모임 참여가 높았다[10]. e헬스리터러시는 인터넷에서 얻은 건강정보를 추구하고, 탐색하며, 이해 ․ 평가하는 능력이자, 건강문제를 해결하기 위해서 얻어진 지식을 적용하는 능력이다[11]. 만성질환 환자의 e헬스리터러시는 사회적 지지와 유의한 양의 상관관계가 있었으며[12], 노인 대상의 일 연구에서 e헬스리터러시 수준이 높을수록 건강 관련 인식수준이 높았고 건강행동을 수행하는 경향이 있었으며, e헬스리터러시는 삶의 질, 자기효능감과 양의 상관관계가 있었다[13].
헬스리터러시가 유방암 생존자의 삶의 질에 미치는 영향요인으로 규명됨에 따라[14], 온라인정보 이용의 증가와 더불어 e헬스리터러시 또한 유방암 환자의 삶의 질에 미치는 영향요인일 수 있으며, 이를 규명하는 연구는 유방암 환자의 삶의 질 향상을 위한 중재개발의 기초자료로 활용될 수 있다. 그러나 유방암 환자를 대상으로 헬스리터러시가 아닌 e헬스리터러시와 삶의 질과의 상관 연구는 부재하였다. 또한, 유방암 환자의 치료 동안의 삶의 질이 생존자의 삶의 질 수준과 비교하여 낮음에도 치료 중인 유방암 환자의 삶의 질을 규명한 연구는 제한적이었다. 이에 본 연구는 선행연구에서 유방암 환자의 삶의 질에 미치는 요인으로 규명된 일반적 특성, 증상 부담, 자기효능감, 사회적 지지 외 e헬스리터러시가 삶의 질에 미치는 영향요인인지를 규명하여 삶의 질 향상을 위한 중재 연구의 근거를 제공하고자 한다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 치료 중인 유방암 환자를 대상으로 삶의 질에 미치는 영향요인을 규명하기 위함이며 구체적인 목적은 다음과 같다.
  • 대상자 일반적 특성, 증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감, e헬스리터러시와 삶의 질 수준을 확인한다.

  • 대상자 일반적 특성에 따른 삶의 질 차이와 일반적 특성, 증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감, e헬스리터러시와 삶의 질 간 상관관계를 확인한다.

  • 대상자의 증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감, e헬스리터러시가 삶의 질에 미치는 영향을 확인한다.

연구방법

1. 연구설계

본 연구는 유방암을 진단받고 치료 중인 환자의 삶의 질에 미치는 영향을 확인하기 위한 서술적 상관관계 연구이다.

2. 연구대상

본 연구는 일 광역시 소재 일 암 센터에서 유방암 진단을 받고 외래 및 입원 치료 중인 환자를 대상으로 편의표집 하였다. 유방암의 치료를 위해 항암화학요법은 필수적으로 항암화학요법의 약제 종류와 투여 주기는 다양하며, 각 주기는 3∼4주가 소요된다. 유방암 환자의 삶의 질은 항암화학요법으로 인한 부작용에 의해 영향을 받으므로[1], "치료 중"의 시점을 항암화학요법 첫 번째 투여 주기가 완료되는 1개월 이후로 정하였다. 또한, personal computer (PC)와 모바일 기기 사용이 e헬스리터러시에 영향을 미치므로[15], 다음과 같은 대상자 선정 및 제외기준을 정하였다. 선정기준은 1) 유방암 진단 시 나이가 18∼65세인 자 2) 유방암 치료를 위해 항암화학요법 첫 번째 주기를 시작한 지 1개월이 지난 자 3) PC 혹은 모바일 기기를 통해 인터넷 이용이 가능한 자이며 제외기준은 유방암 치료를 위해 단독으로 방사선 및 항호르몬요법만 받는 자이다. G*Power 3.1 프로그램을 이용하여 필요한 적정 수의 표본 크기를 산출하였다. 유의수준.05, 검정력.90, 선행연구를 근거로 산출한 효과크기 0.216[16], 독립변수 17개를 기준으로 산출된 표본 수는 129명이었다. 탈락률 약 10%를 고려하여 143부의 설문지를 배부하였고, 회귀분석을 위한 가정으로 Mahalanobis distance 분석에서 1례의 다중 이상치(multivariate outlier)가 발견되어 이를 제외한 142부로 최종 분석하였다[17].

3. 연구도구

1) 일반적 특성

인적 특성요인으로 연령, 종교, 교육수준, 결혼상태, 가족 월수입 수준, 고용상태와 유방암 자조모임 참여 여부를 포함하였고, 질병 관련 특성으로 유병기간, 진단 시 병기, 조사 당시 전이여부, 치료이력, 림프부종 유무와 동반질환지수를 포함하였다. 동반질환지수는 암 환자의 치료와 사망률 예측에 사용되는 Age-adjusted Charlson Comorbidity Index (ACCI)로 측정하였다. ACCI는 각 동반질환에 부여된 점수(1∼6점)와 50세 이상의 연령에 부여된 점수(50∼59세: 1점, 60∼69세: 2점, 70∼79세: 3점, 80세 이상: 4점)를 합산하여 산출한다.

2) 증상 부담

증상 부담은 Cleeland 등[18]이 개발한 MD Anderson Symptom Inventory (MDASI)로 측정하였다. MD Anderson Cancer Center의 도구 개발팀에 한국어판 도구 사용에 대한 비용 지불 후 승인을 받아 사용하였다. MDASI-K는 환자가 지각하는 전반적인 암 관련 증상의 심각성과 증상이 일상생활이나 대인관계 등에 얼마나 지장을 주는지를 측정한다. 증상 정도 13문항, 일상생활 방해 정도 6문항, 총 19문항으로 구성된다. 증상 정도는 지난 24시간 동안 가장 나빴던 때를 기준으로 0점(증상 없음)부터 10점(상상할 수 없을 정도로 심한 증상) 범위이며, 증상으로 인한 일상생활 방해 정도는 0점(증상들이 일상생활에 전혀 방해되지 않았음)부터 10점(증상으로 인해 완전히 방해되었음) 범위로 평균 점수가 높을수록 증상 정도와 일상생활 방해 정도가 높음을 의미한다. 증상 정도와 일상생활 방해 정도 영역의 Cronbach's ⍺는 도구 개발 당시 각.91,.93이었으며 본 연구에서 각.91,.91이었다.

3) 사회적 지지

본 연구에서 사회적 지지는 Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MSPSS)를 Shin and Lee [19]가 번안한 도구로 측정하였으며, 원 개발자와 번안자로부터 도구 사용에 대한 승인을 받았다. MSPSS 척도는 총 12문항으로 가족지지, 친구지지, 특별지지의 세 하위척도로 구성되고 특별지지는 의미 있는 타인에 의한 지지로 본 연구에서는 의료인 지지를 의미한다. 1점(매우 그렇지 않다)에서 5점(매우 그렇다) 사이의 5점 Likert 척도로 평균 점수가 높을수록 지각된 사회적 지지의 정도가 높음을 의미한다. Cronbach's ⍺는 도구 개발 당시.85였고, 본 연구에서.90이었다.

4) 자기효능감

본 연구에서 측정하는 자기효능감은 Breast Cancer Survivors Scale (BCSS)을 Lee [20]의 논문에서 번안한 도구를 사용하였으며, 원 개발자와 번안자로부터 도구 사용에 대한 승인을 받았다. BCSS는 총 14문항으로 구성되며, 각 문항은 ‘전혀 그렇지 않다’ 1점에서 ‘매우 그렇다’ 5점까지의 5점 Likert 척도로 총점 5점에서 70점으로 총점 점수가 높을수록 자기효능감이 높음을 의미한다. Cronbach's ⍺는 도구 개발 당시.93이었고, 본 연구에서.89였다.

5) e헬스리터러시

e헬스리터러시는 Lee 등[21]이 수정 ‧ 보완한 eHEALS (eHealth Literacy Scale)를 사용하였으며, 원 개발자와 번안자로부터 도구 사용에 대한 승인을 받았다. eHEALS는 8문항으로 구성되어 건강 문제에 대한 온라인정보를 찾고 평가하며 적용하는 데 있어 대상자의 지각된 기술, 지식과 편의를 측정한다. 각 문항의 점수는 1점(전혀 그렇지 않다)에서 5점(매우 그렇다) 사이의 5점 Likert 척도이며, 평균 점수가 높을수록 e 헬스리터러시가 높은 것을 의미한다. Cronbach's ⍺는 Lee et al.[21]의 연구에서.88이었으며, 본 연구에서.96이었다.

6) 삶의 질

삶의 질 측정도구로 Brady 등[22]이 개발한 Functional Assessment of Cancer Therapy-Breast Cancer Version 4(FACT-B)의 한국어판 사용에 대한 승인을 받아 사용하였다. 이 도구는 신체적 영역(physical well-being, PWB) 7문항, 사회/가족 영역(social/family well-being, SWB) 7문항, 정서적 영역(emotional well-being, EWB) 6문항, 기능적 영역(functional well-being, FWB) 7문항과 유방암 특이 영역(breast cancer subscale, BCS) 10문항 총 37개 문항으로 구성되어있다. 0점(전혀 그렇지 않다)부터 4점(매우 그렇다)까지의 5점 Likert 척도로 총점 0점에서 148점으로 총점 점수가 높을수록 삶의 질이 높음을 의미한다. Cronbach's ⍺는 도구 개발 당시.90이었고, 본 연구에서.90이었다.

4. 자료수집

본 연구의 자료는 기관 임상연구심의위원회 승인 후 자가보고 설문지를 이용하여 2022년 1월 12일부터 12월 6일까지 수집하였다. 진료과와 간호부에 연구에 대한 협조를 구하였고 외래와 입원 병동의 안내 게시판에 모집 공고문을 부착하였다. 외래와 입원한 환자를 직접 만나 연구의 목적과 연구방법을 설명한 후 연구 선정기준에 부합하고 자발적으로 연구에 참여하고자 하며 서면동의서를 작성한 환자에게 설문지를 배부하였다. 143명 중 139명이 자가기입으로 설문조사를 완료하였으며, 시력이 좋지 않거나 이해가 어려운 부분이 있어 설문조사에 어려움을 호소하는 4명의 경우 연구자가 대상자에게 설문지를 직접 읽고 설명하였다. 대상자가 설문조사에서 어려움을 호소하는 문항은 자기효능감 도구 중 ‘나는 내가 유방암에 걸렸다는 사실을 다룰 수 있다’와 ‘나는 유방암이 있어도 직장 생활을 생산적으로 할 수 있다’ 등이었다. 설문작성은 평균 15분 정도가 소요되었고, 연구참여에 대한 감사의 표시로 모바일 쿠폰을 지급하였다.

5. 윤리적 고려

본 연구의 윤리적 고려를 위해 동남권원자력의학원 임상연구심의위원회(D-2201-001-002)의 승인을 받은 후 연구를 수행하였다. 연구참여자에게 연구의 목적, 연구방법, 익명성과 비밀보장을 설명하고, 대상자들이 응답한 자료는 연구목적 이외는 사용되지 않을 것을 알린 후 연구 설명문을 제공하였다. 설문 중 언제든 참여 철회가 가능하고, 설문조사 참여로 인한 어떠한 불이익도 없으며, 연구로 사용된 자료는 연구가 완료된 시점으로부터 3년간 보관 후 폐기할 예정임을 대상자에게 설명하였다. 이에 자발적으로 동의한 대상자에게 서면동의서를 작성하고 본 연구에 참여하였다.

6. 자료분석

본 연구에서 수집된 자료는 IBM SPSS/WIN 26.0 프로그램을 이용하여 대상자의 일반적 특성과 주요 변수는 기술적 통계로 분석하였다. 연령, 동반질환지수, 유병기간을 제외한 대상자의 일반적 특성에 따른 삶의 질 차이는 independent t-test, one-way analysis of variance (ANOVA)로 분석하였으며, 사후 검정은 Scheffé test를 실시하였다. 연령, 동반질환지수, 유병기간과 주요 변수 간 상관관계는 Pearson's correlation으로 분석하였다. 대상자의 삶의 질에 미치는 요인을 규명하기 위한 다변량 분석은 단변량 분석에서 유의한 변수를 독립변수로 투입하여 위계적 다중회귀분석(hierarchical multiple regression)을 수행하였다. 위계적 회귀분석에서 1단계 투입변수로 단변량 분석에서 통계적으로 유의한 연령, 동반질환지수, 유병기간, 고용상태, 진단 시 병기, 증상 정도, 일상생활 방해 정도, 사회적 지지, 자기효능감을 투입하여 위계적 회귀분석을 수행하였다. 2단계 투입변수로는 독립변수로 규명되지 않은 e헬스리터러시를 투입하였다. 위계적 회귀분석에서 단계별로 추가된 변수의 의미와 유의성 검정은 수정 결정계수 증가분(Δ Adj. R2)의 유의성 검증을 통해 확인하였다.

연구결과

1. 대상자 일반적 특성, 증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감, e헬스리터러시와 삶의 질 수준

대상자의 연령은 50∼59세가 53명(37.3%)으로 가장 많았고, 평균연령은 49.56±8.48세였다. 종교를 가지는 경우가 93명(65.5%)이었다. 교육수준은 고졸이 75명이었고(52.8%), 111명(78.2%)이 기혼이었다. 가족 월수입은 201∼400만원이 70명이었고(49.3%), 고용상태는 가사 ․ 무직이 107명(75.4%)으로 가장 많았다. 자조모임 활동을 하지 않는 경우가 99명(69.7%)으로 나타났다. 질병 관련 특성으로 유병기간은 평균 29.84±42.33개월이었으며, 진단 시 병기는 2기가 59명(41.6%)으로 가장 많았다. 조사 시 전이가 없는 경우가 100명(70.4%)이며, 항암화학요법, 수술, 방사선치료, 항호르몬요법을 모두 받은 이력이 있는 경우가 42명(29.6%)으로 가장 많았다. 142명 중 104명이 유방암 수술을 받았고, 이 중 68명(65.4%)이 림프부종이 있다고 하였다. 동반질환지수는 평균 2.52±3.03점이었다.
11점 척도로 측정한 증상 정도는 평균 4.05±2.14점이었으며, 항목별로 피로(5.20±2.80점), 슬픔(4.90±3.32점), 수면장애(4.86±3.16점)의 증상 정도가 높았고, 오심(3.41±3.33점), 숨가쁨(2.90±2.82점), 구토(2.31±2.97점)의 증상 정도가 낮았다. 증상으로 인한 일상생활 방해 정도의 평균은 4.44±2.41점이었으며, 영역별 평균으로 정서적 방해 정도는 4.69±2.66점, 활동 방해 정도는 4.20±2.48점이었다. 항목별로는 대인관계(4.77± 3.01점), 업무(4.75±2.80점)의 방해 정도가 높았고, 일반적인 활동(4.34±2.84), 보행능력(3.51±2.99점)의 방해 정도가 가장 낮았다.
사회적 지지의 평균은 5점 척도로 3.50±0.72점, 자기효능감은 총점 70점 중 45.89±8.13점이었다. 5점 척도로 측정한 e헬스리터러시의 평균은 3.36±0.87점이었다. 삶의 질은 총점 148점 중 85.23±19.69점이었고, 영역별 평균은 신체적 영역 17.96± 6.01점, 사회/가족 영역 16.03±5.49점, 정서적 영역 15.71± 4.89점, 기능적 영역 15.61±5.58점, 유방암 특이 영역이 20.61± 5.60점이었다(Table 1).

2. 대상자 일반적 특성에 따른 삶의 질 차이와 일반적 특성, 증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감, e헬스리터러시와 삶의 질 간 상관관계

대상자의 일반적 특성에 따른 삶의 질은 고용상태와 진단 시 병기에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 가사 ․ 무직(83.71 ±20.38)과 상근 고용(85.64±15.82)보다 시간제 고용(100.40± 15.03)의 삶의 질이 높았고(F=3.41, p=.036), 병기가 0∼1기(79.44 ±16.56)와 3기(80.65±16.23)인 경우보다 2기(91.49±20.12)의 삶의 질 수준이 높았다(F=3.69, p=.014)(Table2).
상관관계 분석에서 삶의 질은 일반적 특성 중 연령(r=-.23, p=.005), 유병기간(r=-.19, p=.027), 동반질환지수(r=-.25, p=.003)와 음의 상관관계가 있었다. 또한, 삶의 질은 증상 정도(r=-.45, p<.001), 일상생활 방해 정도(r=-.61, p<.001)와 음의 상관관계가 있었고, 사회적 지지(r=.44, p<.001), 자기효능감(r=.70, p<.001), e헬스리터러시(r=.20, p=.015)와 양의 상관관계가 있었다(Table 3).

3. 대상자의 삶의 질에 미치는 영향요인

삶의 질에 미치는 영향요인을 규명하기 위한 위계적 다중회귀분석 시행 전 회귀분석을 위한 다중공선성, 독립성, 선형성, 정규성, 등분산성을 확인하였다. 독립변수 간 상관계수가.80 미만이었고, 공차(tolerance)의 범위는 0.30∼0.72로 0.1보다 컸으며, 분산팽창지수(Variance Inflation Factor)의 범위는 1.06∼2.13으로 기준치인 10 미만으로 나타나 독립변수 간 다중공선성은 없었다. Durbin-Watson 통계량은 1.86으로 기준값인 2에 근접하여 잔차의 독립성과 자기상관에 문제가 없었다. 이상치 확인을 위한 Cook's distance 통계량은 최댓값이 0.17로 1을 넘지 않았고, 다중산점도로 변수 간 선형성을 확인하였다. 표준화 잔차(standardized residual)가 절댓값 3 미만이었으며, P-P 도표의 표준화된 잔차가 대각선에 근접한 45도 분포를 나타내어 오차항의 정규성과 등분산성을 만족하였다[17].
회귀분석 1단계에서 고용상태(시간제고용 β=.13, p=.009), 진단 시 병기(2기 β=.12, p=.033)와 주요 변수인 증상 정도(β= -.14, p=.045), 일상생활 방해 정도(β=-.29, p<.001), 사회적 지지(β=.13, p=.020), 자기효능감(β=.47, p<.001)이 삶에 미치는 요인이었으며, 이들 변수의 삶의 질에 대한 설명력은 약 69%였다(F=29.55, p<.001). 회귀분석 2단계에 e헬스리터러시를 투입한 결과 e헬스리터러시는 삶의 질을 추가적으로 설명하지 못하였다(F=0.05, p=.818)(Table 4).
Table 1.
Demographic and Clinical Characteristics of Participants (N=142)
Variables Categories n (%) M± SD or Sum
Age (years) <40 16 (11.3) 49.56±8.48
40∼49 51 (35.9)
50∼59 53 (37.3)
≥60 22 (15.5)
Religion Yes 93 (65.5)
No 49 (34.5)
Educational status Elementary or middle school 10 (7.1)
High school 75 (52.8)
College 57 (40.1)
Marital status Non-married 16 (11.3)
Married 111 (78.2)
Widow or divorced 15 (10.5)
Family monthly income (10,000 won) ≤200 27 (19.0)
201∼400 70 (49.3)
≥401 45 (31.7)
Employment status Unemployed or housewife 107 (75.4)
Part-time employment 10 (7.0)
Full-time employment 25 (17.6)
Self-help group activity Yes 43 (30.3)
No 99 (69.7)
Duration since diagnosis (month) 29.84±42.33
Cancer stage at diagnosis 0∼I 25 (17.6)
II 59 (41.6)
III 31 (21.8)
IV 27 (19.0)
Metastasis at the time of investigation Yes 42 (29.6)
No 100 (70.4)
Type of treatment CTX+RT and/or HT 7 (4.9)
CTX only 31 (21.8)
CTX+OP+RT+HT 42 (29.6)
CTX+OP+RT 27 (19.0)
CTX+OP 27 (19.0)
CTX+OP+HT 8 (5.7)
Lymphedema (n=104) Yes 68 (65.4)
No 36 (34.6)
ACCI 2.52±3.03
Symptom burden Symptom severity 4.05±2.14
Symptom interference 4.44±2.41
Social support 3.50±0.72
Self-efficacy 45.89±8.13
eHealth literacy 3.36±0.87
Quality of life 85.23±19.69

ACCI=Age-adjusted Charlson Comorbidity Index; CTx=chemotherapy; eHealth literacy=electronic health literacy; HT=hormone therapy; M=mean; OP=operation; RT=radiation therapy; SD=standard deviation;

College=university or graduate school;

Lymphedema=patients who received surgery.

논 의

본 연구는 치료 중인 유방암 환자의 삶의 질 수준을 확인하고 유방암 관련 증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감과 e헬스리터러시가 삶의 질에 미치는 영향을 파악함으로써, 유방암 환자의 삶의 질 증진을 위한 간호중재 프로그램 개발의 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구에서 대상자의 삶의 질은 85.23점으로, 선행연구의 96.69점보다 낮았다[23]. 이러한 결과는 수술 후 항호르몬요법 외의 보조적 치료를 완료한 유방암 환자를 대상으로 한 선행연구와 달리 본 연구는 현재 치료 중인 유방암 환자를 대상으로 하여 치료와 관련한 삶의 질 수준이 낮을 수 있다.
본 연구대상자의 일반적 특성에 따른 삶의 질 비교에서, 삶의 질은 가사 ․ 무직과 상근 고용보다 시간제 고용인 경우 삶의 질이 높았다. 또한, 진단 시 병기가 0∼1기와 3기인 경우보다 2기일 경우, 삶의 질이 유의하게 높았다. 항암화학요법 치료 중인 유방암 대상 선행연구에서 무직인 경우가 고용상태인 경우보다 삶의 질 수준이 낮아[24] 본 연구의 결과와 일치하였으며, 직장 업무 완수로 인한 성취감, 보수를 통한 경제적 안정감, 사회적 고립 예방과 동료들로부터의 사회적 지지는 다양한 영역의 삶의 질에 긍정적인 영향을 미칠 수도 있을 것으로 기대된다. 유방암 환자 대상 선행연구에서 암 병기가 높을수록 삶의 질 수준이 낮거나[24] 병기가 삶의 질과 관련이 없었던 연구도 있어[25] 본 연구의 결과와 달랐는데, 이는 병기에 따른 증상, 치료방법, 증상 조절과 자가관리 능력의 다양성이 서로 상호작용한 결과로 보인다. 본 연구대상자의 일반적 특성에 따른 상관관계 분석에서 연령, 유병기간과 동반질환지수는 삶의 질과 음의 상관관계가 있었다. 유방암 대상 선행연구에서 삶의 질은 유병기간이 길수록 삶의 질 수준이 낮으며[24], 동반질환이 2개 이상일 때 12-Item Short Form Health Survey (SF-12)로 측정한 신체기능 ․ 일반건강 영역의 삶의 질이 낮았던[26] 결과와 유사하였다. 연령의 증가로 인한 다양한 유병 질환의 발생은 신체적 활동을 제한하고 심리적 고충을 증가시켜, 신체적 ․ 심리적 영역의 삶의 질과 직접 관련될 수 있다.
Table 2.
Differences in Quality of Life according to the Participants’ General Characteristics (N=142)
Variables Categories n Quality of life
M± SD t or F (p)
Religion Yes 93 87.25±20.55 -1.70 (.092)
No 49 81.39±17.50
Education status Elementary or middle school 10 80.10±28.79 0.81 (.447)
High school 75 84.20±18.01
College 57 87.47±20.06
Marital status Non-married 16 84.06±24.65 0.03 (.967)
Married 111 85.41±19.59
Widow or divorced 15 85.07±15.33
Family monthly income (10,000 won) ≤200 27 83.26±20.09 2.01 (.138)
201∼400 70 82.89±17.33
≥400 45 90.04±22.31
Employment status Unemployed or housewife a 107 83.71±20.38 3.41 (.036)
Part-time employment b 10 100.40±15.03 a, c< b
Full-time employment c 25 85.64±15.82
Self-help group activity Yes 43 85.58±21.89 -0.14 (.888)
No 99 85.07±18.77
Cancer stage at diagnosis 0∼I a 25 79.44±16.56 3.69 (.014)
II b 59 91.49±20.12 a, c< b
III c 31 80.65±16.23
IV d 27 82.15±22.03
Metastasis at the time of investigation Yes 42 85.22±19.22 -0.05 (.996)
No 100 85.24±20.99
Type of treatment CTX+RT and/or HT 7 101.00±21.22 1.00 (.416)
CTX only 31 84.65±15.70
CTX+OP+RT+HT 42 84.50±22.00
CTX+OP+RT 27 85.78±19.52
CTX+OP 27 83.03±17.34
CTX+OP+HT 8 83.00±26.75
Lymphedema§ (n=104) Yes 68 82.84±21.15 1.02 (.305)
No 36 87.17±18.73

CTx=chemotherapy; HT=hormone therapy; M=mean; OP=operation; RT=radiation therapy; SD=standard deviation;

College=university or graduate school;

Scheffé test;

§ Lymphedema=patients who received surgery.

Table 3.
Correlations among the Study Variables (N=142)
Variables Age Duration since diagnosis ACCI Symptom severity Symptom interference Social support Self-efficacy eHealth literacy Quality of life
r (p) r (p) r (p) r (p) r (p) r (p) r (p) r (p) r (p)
Age 1
Duration since diagnosis .16(.051) 1
ACCI .43(<.001) .61(<.001) 1
Symptom severity .13(.124) .22(.010) .14(.090) 1
Symptom interference .11(.190) .15(.070) .10(.258) .67(<.001) 1
Social support -.18(.031) -.09 (.296) -.24(.004) -.04(.643) -.14(.089) 1
Self-efficacy -.14(.089) -.11(.193) -.17(.046) -.14(.097) -.36(<.001) .48(<.001) 1
eHealth literacy -.41(<.001) -.21(.014) -.35(<.001) .12(.163) .02(.802) .34(<.001) .32(<.001) 1
Quality of life -.23(.005) -.19(.027) -.25(.003) -.45(<.001) -.61(<.001) .44(<.001) .70(<.001) .20(.015) 1

ACCI=Age-adjusted Charlson Comorbidity Index; eHealth literacy=electronic health literacy.

Table 4.
Factors Affecting Quality of Life (N=142)
Variables Step 1 Step 2
B β t p B β t p
(Constant) 45.78 4.77 <.001 44.86 4.30 <.001
Part-time employment 9.80 .13 2.63 .009 9.88 .13 2.63 .009
Full-time employment -3.20 -.06 -1.21 .228 -3.34 -.06 -1.23 .222
Cancer stage at diagnosis (II) 4.84 .12 2.16 .033 4.87 .12 2.16 .033
Cancer stage at diagnosis (III) 0.27 .01 0.10 .917 0.30 .01 0.11 .910
Age -0.22 -.09 -1.74 .085 -0.21 -.09 -1.57 .118
Duration since diagnosis -0.01 -.02 -0.36 .721 -0.01 -.02 -0.34 .732
ACCI -0.13 -.02 -0.28 .777 -0.12 -.02 -0.26 .795
Symptom severity -1.25 -.14 -2.03 .045 -1.27 -.14 -2.03 .044
Symptom interference -2.41 -.29 -4.29 <.001 -2.41 -.30 -4.28 <.001
Social support 3.52 .13 2.35 .020 3.46 .13 2.27 .025
Self-efficacy 1.13 .47 8.04 <.001 1.13 .46 7.79 <.001
eHealth literacy 0.31 .01 0.23 .818
Adjusted R2
F (p)
△ Adjusted R2
△ F (p)
.69
29.55 (<.001)
.69
26.90 (<.001)
.00
0.05 (.818)

Reference group=Unemployment or housewife;

Reference group=0∼I; ACCI=Age-adjusted Charlson Comorbidity Index; eHealth literacy=electronic health literacy.

본 연구의 주요 변수 간 상관관계 분석에서 대상자의 삶의 질은 증상 부담과 음의 상관관계가 있었고, 사회적 지지, 자기효능감과 양의 상관관계가 있었는데 이는 선행연구결과와 유사하다[8,25,27]. 본 연구에서 모든 대상자가 항암화학요법을 받고 있었으며, 항암화학요법과 관련된 여러가지 부작용으로 인한 증상 부담은 삶의 질에 다양한 영향을 미칠 수 있다[28]. 다른 유방암 환자 대상 연구에서 사회적 지지가 기능적, 정서적, 사회/가족 영역의 삶이 질과 양의 상관관계가 있었다[8]. 본 연구에서의 삶의 질과 사회적 지지의 유의한 상관관계는 삶의 질 측정을 위해 사용된 FACT-B가 사회적 측면의 삶의 질 영역을 포함하므로 사회적 지지와의 관련성은 당연한 결과이다. Shen 등[8]의 연구에서 자기효능감은 FACT-B로 측정한 유방암 환자 삶의 질의 모든 영역에서 유의미한 양의 상관관계가 있었다. 성공적 증상 조절 경험이나 교육으로 학습된 자가간호, 치료 이행을 위한 의료진의 격려, 동료 환자의 치료완수와 치료 후 회복된 사례의 관찰로 향상된 자기효능감이 항암부작용 증상을 조절하는 자가관리, 규칙적 운동을 하는 건강행동 등에 영향을 미쳐 삶의 질을 향상시킬 수 있다[29].
치료 중인 유방암 환자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위한 위계적 회귀분석에서 대상자의 고용상태, 진단 시 병기, 증상 정도, 증상으로 인한 일상생활 방해 정도, 사회적 지지, 자기효능감이 삶의 질을 예측하는 요인이었다. 일반적 특성 중에서는 시간제 고용과 2기의 병기가 삶의 질을 예측하는 변수였다. 이는 유방암 진단 후 고용상태와 삶의 질에 대한 선행연구에서 진단 시 주당 1∼19시간 일하는 여성이 진단 당시 일하지 않는 여성보다 삶의 질 하위 영역 중 기능적 안녕 수준이 훨씬 더 높았던 반면, 주당 20시간 이상 일하는 경우는 기능적 안녕 수준과 관련이 없었던 선행연구와 맥락을 같이한다[30]. 선행연구에서 유방암 환자의 높은 병기는 삶의 질 수준을 낮추는 영향요인이었다[24]. 반면, Chu 등[26]의 유방암 생존자를 대상으로 한 연구에서는 사회경제적으로 취약할수록 삶의 질이 낮았고, 삶의 질에 1기 병기와 사회경제적 취약정도의 교호작용이 있었다. 그러나 사회경제적 취약정도와 병기 2 ․ 3기의 교호작용에 따른 삶의 질 수준의 차이는 없었다. 이는 사회경제적 취약정도와 같은 사회적 상황들과 병기와의 교호작용에 따라 대상자의 삶의 질에 차이가 나타날 수 있음을 의미한다. 본 연구에서 연령과 동반질환지수는 삶의 질에 영향을 미치는 요인은 아니었다.
본 연구의 주요 변수 중 증상 정도, 증상으로 인한 일상생활 방해 정도는 삶의 질에 영향을 미치는 요인이었다. 유방암 환자 대상의 선행연구에서 신체자율 ․ 정신심리 ․ 비뇨생식 증상 정도가 삶의 질의 영향요인이었다[25]. 암 환자 대상 연구에서 항암화학요법 중 겪는 증상 정도는[28] 삶의 질을 예측하는 요인이었다. 불안 및 우울과 같은 정신심리적 요인이 유방암 환자의 불쾌증상 경험에 영향을 주는 요인이었던 선행연구[27]를 토대로, 간호사는 대상자의 항암화학요법 전 불안과 우울의 정도를 사정할 필요가 있다. 본 연구에서 증상 정도(β=-.14)보다 증상으로 인한 일상생활 방해 정도(β=-.30)가 삶의 질을 더 크게 설명하는 요인으로 확인되어, 향후 치료 중인 유방암 대상자의 삶의 질 개선 중재개발 시 증상 완화와 증상으로 인한 일상생활 방해 요소를 조절하기 위한 전략을 포함해야 할 것이다.
본 연구의 위계적 회귀분석에서 사회적 지지는 삶의 질을 예측하는 요인으로, 이는 유방암 환자 대상의 선행연구와 일치한다[8]. 직장에 복귀하는 유방암 환자 대상 연구[31]에서 신체적, 성적 영역의 지지적 간호요구보다 정보적, 지지적, 심리적 영역의 간호요구 수준이 높았다. 환자가 인식하는 영역별 지지의 부족이 낮은 삶의 질 수준과 관련되므로, 간호사는 유방암 환자의 증상완화에 이용될 수 있는 자원에 대한 정보와 증상 자가관리에 대한 개별화된 교육을 제공해야 하며, 불안 및 우울과 같은 심리적 고충을 감소시킬 수 있는 다학제간 지지적 중재에 참여해야 한다. 본 연구에서 자기효능감은 삶의 질에 가장 크게 영향을 미치는 변수였다. 유방암 생존자를 대상으로 한 연구에서 자기효능감은 삶의 질을 예측하는 요인이었다[8]. 암 환자의 자기효능감에 대한 일 메타분석 연구에서 자기효능감은 암에 대한 대처를 행할 수 있는 능력으로, 암 대처에 대한 자기효능감이 높으면 디스트레스가 낮고 높은 수준의 삶의 질과 관련되었다[32]. 치료 중인 유방암 환자들의 증상관리 자기효능감은 자가간호를 매개하여 삶의 질에 간접적으로 영향을 미치므로[24], 유방암 환자를 돌보는 간호사는 환자에게 치료 중 겪는 부작용 증상에 대한 개별 교육과 이완요법을 제공하고, 환자 간 치료 경험을 공유하도록 함으로써 자기효능감을 강화하여 환자의 신체기능 저하와 심리적 고충을 감소시켜야 할 것이다[33].
본 연구에서 e헬스리터러시는 삶의 질과 낮은 수준의 유의한 상관관계가 있었지만(r=.20), 삶의 질을 예측하는 요인은 아니었다. 유방암 대상 선행연구가 없어 직접 비교는 어렵지만, 만성 폐쇄성 폐질환자의 e헬스리터러시는 질병 특이적 삶의 질의 영향요인이었지만, 일반적 삶의 질의 영향요인은 아니었던 것[34]과 맥락을 같이 한다. Stellefson 등[34]의 연구에서 e 헬스리터러시와 질병 특이적 삶의 질 간의 유의한 상관관계는 만성 폐쇄성 폐질환자의 질병 특이적 삶의 질을 측정하는 도구가 증상의 심각성에 대한 문항들로 구성된 것으로 설명될 수 있다. 해당 질환을 가진 환자가 질병 관련 증상에 대한 정보를 온라인에서 찾는 행위가 있었다면 이러한 정보검색행위가 e헬스리터러시와 질병 특이적 삶의 질 간의 관계를 매개할 수도 있다. 또한, 이 연구에서 e헬스리터러시와 일반적 삶의 질의 운동능력, 자가관리, 일상적 활동 영역 간 유의한 상관관계가 있었는데, 이는 e헬스리터러시가 자기효능감 이론을 토대로 개발된 것[11]과 관련될 수 있다. 본 연구에서도 e헬스리터러시와 자기효능감과의 유의한 상관관계(r=.32)가 있었고, 직접 수행한 일의 성공 또는 실패 경험, 즉 성취 경험은 강력한 자기효능감 발현의 근원이 된다[29]. 환자가 온라인에서 얻어진 정보를 토대로 증상 자가관리와 일상생활 개선 활동을 수행하고 성공적인 증상 조절을 성취하는 것은 자기효능감과 e헬스리터러시에 영향을 미칠 수 있으며, 개선된 증상 조절은 운동능력, 자가관리, 일상적 활동영역의 삶의 질과 상관관계가 있을 수 있다[34]. Zheng 등[35]의 일 고찰 연구에서 헬스리터러시와 삶의 질과의 상관계수는.35였지만 삶의 질 하위 영역의 상관계수는 영역별 속성에 따라 차이가 있었는데, 신체적 영역에서.20, 정신적 영역에서.18로 낮았으며, 본 연구에서의 e헬스리터러시와 삶의 질 상관계수.20과 유사하였다. 헬스리터러시의 건강지식, 건강신념, 건강행동, 건강기술의 영역에 따른 삶의 질 상관계수는 각.36,.39,.36,.42로 삶의 질 전체 영역과의 상관계수보다 다소 높거나 유사하였다. Zheng 등[35]의 연구는 e헬스리터러시가 아닌 헬스리터러시와 삶의 질 간 상관관계를 제시하여 제한점이 있지만, 삶의 질 측정도구에 따라 e헬스리터러시와의 상관정도가 다를 수 있음을 제시한다. 향후 연구에서 FACT-B가 아닌 다른 척도로 측정한 유방암 환자의 삶의 질과 e헬스리터러시와의 관계를 규명할 필요가 있다. 또한, Zheng 등[35]의 연구에서 다양한 헬스리터러시 도구가 사용된 것도 삶의 질과의 상관관계에 영향을 미칠 수 있으므로 e헬스리터러시가 삶의 질의 영향요인인지 규명하기 위해서는 국내 유방암 환자 특성을 반영한 e헬스리터러시 측정도구 개발이 필요하다.
본 연구는 치료 중인 유방암 환자들의 증상 부담, 사회적 지지, 자기효능감이 삶의 질에 영향을 주는 요인임을 확인하여 약 69%의 높은 설명력을 얻었다는 점에서 의의가 있다. 또한, 암 특이적 도구를 사용하여 치료 중인 유방암 환자가 주로 겪는 증상 정도와 증상으로 인한 일상생활 방해영역이 삶의 질에 미치는 요인으로 규명되어 향후 중재개발의 근거를 제공하였기에 의의가 있다. 덧붙여 유방암 환자에게는 거의 측정되지 않았던 연령보정 찰슨 동반질환지수(ACCI)를 변수로 측정하여 삶의 질과의 유의한 연관성을 확인하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 일 병원에서 치료 중인 유방암 환자를 대상으로 하여 본 연구결과를 일반화하는데 제한점이 있다. 또한, e헬스리터러시 도구가 실제 대상자의 능력을 평가하는 것은 아니므로 대상자가 인식하는 e헬스리터러시 정도와 실제 e헬스리터러시 능력 측정에 차이가 있을 수 있다. 본 연구에서 e헬스리터러시가 삶의 질에 영향을 주는 요인은 아니었지만 치료 중인 유방암 환자의 삶의 질에 미치는 영향요인과 e헬스리터러시 수준을 파악하였고, e헬스리터러시와 삶의 질과 간 유의한 양의 상관관계를 확인하였으며, 유방암 환자 특이 e헬스리터러시 측정도구 개발 연구의 필요성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

결 론

본 연구는 선행연구에서 유방암 환자의 삶의 질에 미치는 요인으로 알려진 일반적 특성, 증상 부담, 자기효능감, 사회적 지지 외 e헬스리터러시가 삶의 질에 미치는 영향요인인지를 규명하여 삶의 질 향상을 위한 중재 연구의 근거를 제공하고자 하였다. 단변량 분석에서 유의한 변수를 1단계로 투입하였고, 2단계에 e헬스리터러시를 투입한 위계적 회귀분석 결과 증상 부담이 낮을수록, 사회적 지지가 높을수록, 자기효능감이 높을수록 치료 중인 유방암 환자의 삶이 질 수준이 높았다. e헬스리터러시는 삶의 질과 유의한 양의 상관관계가 있었으나 삶의 질에 영향을 미치는 요인은 아니었다. 이상의 결과를 토대로 e헬스리터러시 측정을 위해 온라인 건강정보를 활용할 수 있는 능력을 확인할 수 있는 암 특이적 e헬스리터러시 측정도구 개발 연구를 제언한다. 또한, 치료 중인 유방암 대상자의 증상 부담을 미리 파악하여 증상에 대처하고 증상관리 자기효능감을 향상시키는 개별화된 중재를 제언한다. 마지막으로 환자의 지지적 간호 요구에 기반한 개별화된 간호중재 프로그램이 치료 중인 유방암 환자의 삶의 질을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

Notes

CONFLICTS OF INTEREST
The authors declared no conflict of interest.
AUTHORSHIP
Conceptualization & methodology - Lee B-E and Uhm J-Y; Data collection - Lee B-E; Data analysis & Interpretation - Lee B-E and Uhm J-Y; Manuscript preparation - Lee B-E and Uhm J-Y.
DATA AVAILABILITY
The data sets analyzed during the current study are not publicly available due to ethical restrictions.

REFERENCES

1. Korean Breast Cancer Society. Breast Cancer Facts & Figures 2022 [Internet]. Seoul: Korean Breast Cancer Society; 2022. [cited 2023 June 15]. Available from: https://www.kbcs.or.kr/journal/file/230103.pdf

2. Kaur N, Gupta A, Sharma AK, Jain A. Survivorship issues as determinants of quality of life after breast cancer treatment: re-port from a limited resource setting. The Breast. 2018; 41: 120-126. https://doi.org/10.1016/j.breast.2018.07.003
crossref pmid
3. Lan B, Lv D, Yang M, Sun X, Zhang L, Ma F. Psychological distress and quality of life in Chinese early-stage breast cancer patients throughout chemotherapy. Journal of the National Cancer Center. 2022; 2(3):155-161. https://doi.org/10.1016/j.jncc.2022.06.002
crossref
4. Stroske I, Geue K, Friedrich M, Sender A, Schmidt R, Richter D, et al. Health behavior and associated factors in young adult cancer patients. Frontiers in Psychology. 2021; 12: 697096. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.697096
crossref pmid pmc
5. Neuner JM, Zokoe N, McGinley EL, Pezzin LE, Yen TW, Scha-pira MM, et al. Quality of life among a population-based co-hort of older patients with breast cancer. The Breast. 2014; 23(5):609-616. https://doi.org/10.1016/j.breast.2014.06.002
crossref pmid pmc
6. Yan B, Yang LM, Hao LP, Yang C, Quan L, Wang LH, et al. Determinants of quality of life for breast cancer patients in Shanghai, China. PLoS One. 2016; 11(4):e0153714. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0153714
crossref pmid pmc
7. Park JH, Jung YS, Kim JY, Bae SH. Determinants of quality of life in women immediately following the completion of primary treatment of breast cancer: a cross-sectional study. PLoS One. 2021; 16(10):e0258447. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0258447
crossref pmid pmc
8. Shen A, Qiang W, Wang Y, Chen Y. Quality of life among breast cancer survivors with triple negative breast cancerrole of hope, self-efficacy and social support. European Journal of Oncology Nursing. 2020; 46: 101771. https://doi.org/10.1016/j.ejon.2020.101771
crossref pmid
9. Shelby RA, Edmond SN, Wren AA, Keefe FJ, Peppercorn JM, Marcom PK, et al. Self-efficacy for coping with symptoms moderates the relationship between physical symptoms and well-being in breast cancer survivors taking adjuvant endo-crine therapy. Supportive Care in Cancer. 2014; 22(10):2851-2859. https://doi.org/10.1007/s00520-014-2269-1
crossref
10. Braun LA, Zomorodbakhsch B, Keinki C, Huebner J. Information needs, communication and usage of social media by cancer patients and their relatives. Journal of Cancer Research Clinical Oncology. 2019; 145(7):1865-1875. https://doi.org/10.1007/s00432-019-02929-9
crossref
11. Norman CD, Skinner HA. eHEALS: The eHealth literacy scale. Journal of Medical Internet Research. 2006; 8(4):e27. https://doi.org/10.2196/jmir.8.4.e27
crossref pmid pmc
12. Wu Y, Wen J, Wang X, Wang Q, Wang W, Wang X, et al. Asso-ciations between e-health literacy and chronic disease self-management in older Chinese patients with chronic non-communicable diseases: a mediation analysis. BMC Public Health. 2022; 22(1):2226. https://doi.org/10.1186/s12889-022-14695-4
crossref pmid pmc
13. Xie L, Zhang S, Xin M, Zhu M, Lu W, Mo P. Electronic health literacy and health-related outcomes among older adults: a systematic review. Preventive Medicine. 2022; 157: 106997. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2022.106997
crossref pmid
14. Wei CW, Wu ML, Tung HH. Relationships between health literacy and quality of life among survivors with breast cancer. International Journal of Nursing Practice. 2021; 27(2):e12922. https://doi.org/10.1111/ijn.12922
crossref pmid
15. Wong DK, Cheung MK. Online health information seeking and eHealth literacy among patients attending a primary care clinic in Hong Kong: a cross-sectional survey. Journal of Medical Internet Research. 2019; 21(3):e10831. https://doi.org/10.2196/10831
crossref pmid pmc
16. Lee MK, Oh J. Health-related quality of life in older adults: its association with health literacy, self-efficacy, social support, and health-promoting behavior. Healthcare. 2020; 8(4):407. https://doi.org/10.3390/healthcare8040407
crossref pmid pmc
17. Tabachnick BG, Fidell LS. Using multivariate statistics.. 7th ed.. Boston: Pearson; 2018. p. 99-166.

18. Cleeland CS, Mendoza TR, Wang XS, Chou C, Harle MT, Morrissey M, et al. Assessing symptom distress in cancer patient: the M. D. Anderson symptom inventory. Cancer. 2000; 89(7):1634-1646. https://doi.org/10.1002/1097-0142(20001001)89:7<1634::AID-CNCR29>3.0.CO;2-V
crossref pmid
19. Shin JS, Lee YB. The effects of social support on the psychosocial well-being of the unemployed. Korean Journal of Social Welfare. 1999; 37: 241-269.

20. Lee EJ. Influencing factors of Type D personality, self-efficacy, sleep quality on the quality of life in patients with breast cancer receiving anticancer chemotherapy [master's thesis]. Gimhae: Inje University; 2020. p. 18.

21. Lee BK, Byoun WJ, Lim JL. The influence of individual's e-Health literacy on doctor-patient communication. Journal of Cybercommunication Academic Society. 2010; 27(3):89-125.

22. Brady MJ, Cella DF, Mo F, Bonomi AE, Tulsky DS, Lloyd SR, et al. Reliability and validity of the functional assessment of cancer therapy-breast quality-of-life instrument. Journal of Clinical Oncology. 1997; 15(3):974-986. https://doi.org/10.1200/JCO.1997.15.3.974
crossref pmid
23. Jo HC, Kim ET, Min JW. Distress and quality of life for breast cancer survivors during follow-up periods in Korea. Journal of Breast Disease. 2016; 4(2):58-63. https://doi.org/10.14449/jbd.2016.4.2.58
crossref
24. Chin CH, Tseng LM, Chao TC, Wang TJ, Wu SF, Liang SY. Self-care as a mediator between symptom-management self-efficacy and quality of life in women with breast cancer. PLoS One. 2021; 16(2):e0246430. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246430
crossref
25. Park JH, Jung YS, Kim JY, Bae SH, Jo Y. Menopausal symptoms and quality of life among breast cancer patients with chemotherapy-induced amenorrhea. Asian Oncology Nursing. 2019; 19(2):90-97. https://doi.org/10.5388/aon.2019.19.2.90
crossref
26. Chu WO, Dialla PO, Roignot P, Bone-Lepinoy MC, Poillot ML, Coutant C, et al. Determinants of quality of life among long-term breast cancer survivors. Quality of Life Research. 2016; 25(8):1981-1990. https://doi.org/10.1007/s11136-016-1248-z
crossref
27. Kim H, Kim S, Lee H, Oh S. Factors affecting symptom experi-ences of breast cancer patients: based on the theory of un-pleasant symptoms. Asian Oncology Nursing. 2014; 14(1):7-14. https://doi.org/10.5388/aon.2014.14.1.7
crossref
28. Kim GE, Song JE, You MA, Park JH. Symptom experience, social support, and quality of life in patients with hematologic malignancies undergoing chemotherapy. Asian Oncology Nursing. 2022; 22(1):29-36. https://doi.org/10.5388/aon.2022.22.1.29
crossref
29. van der Bijl JJ, Shortridge-Baggett LM. The theory and measurement of the self-efficacy construct. In; Lenz ER, Shortridge-Baggett LM, editors. Self-efficacy in nursing: research and measurement perspectives. New York: Springer Publishing Company; 2002. p. 9-23.

30. Timperi AW, Ergas IJ, Rehkopf DH, Roh JM, Kwan ML, Kushi LH. Employment status and quality of life in recently diag-nosed breast cancer survivors. Psycho-Oncology. 2013; 22(6):1411-1420. https://doi.org/10.1002/pon.3157
crossref pmid pmc
31. Han SJ, Kim HW, Yoon DS, Kim MR. Quality of life and sup-portive care needs of back-to-work breast cancer survivors. Korean Journal of Adult Nursing. 2019; 31(5):552-561. https://doi.org/10.7475/kjan.2019.31.5.552
crossref
32. Chirico A, Lucidi F, Merluzzi T, Alivernini F, Laurentiis MD, Botti G, et al. A meta-analytic review of the relationship of cancer coping self-efficacy with distress and quality of life. Onco-target. 2017; 8(22):36800-36811. https://www.oncotarget.com/article/15758/text/
crossref pmid pmc
33. Wu PH, Chen SW, Huang WT, Chang SC, Hsu MC. Effects of a psychoeducational intervention in patients with breast cancer undergoing chemotherapy. Journal of Nursing Research. 2018; 26(4):266-279. https://doi.org/10.1097/jnr.0000000000000252
crossref pmid
34. Stellefson M, Paige SR, Alber JM, Chaney BH, Chaney D, Ap-person A, et al. Association between health literacy, electronic health literacy, disease-specific knowledge, and health-related quality of life among adults with chronic obstructive pulmonary disease: cross-sectional study. Journal of Medical Internet Research. 2019; 21(6):e12165. https://doi.org/10.2196/12165
crossref pmid pmc
35. Zheng M, Jin H, Shi N, Duan C, Wang D, Yu X, et al. The relationship between health literacy and quality of life: a systematic review and meta-analysis. Health and Quality of Life Out-comes. 2018; 16(1):201. https://doi.org/10.1186/s12955-018-1031-7
crossref pmid pmc