Prediction Model for Health-related Quality of Life in Coronary Artery Disease Patients According to Stress Level

Minju Kim; Ju Youn Choi

doi:10.7739/jkafn.2025.32.3.320

J Korean Acad Fundam Nurs > Volume 32(3); 2025 > Article

스트레스 수준에 따른 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질 예측모형

Original Article

J Korean Acad Fundam Nurs 2025; 32(3): 320-331.

Published online: August 31, 2025

DOI: https://doi.org/10.7739/jkafn.2025.32.3.320

스트레스 수준에 따른 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질 예측모형

김민주¹⁾

, 최주연^2),

¹⁾동아대학교 간호대학 교수

²⁾동아대학교 간호대학 박사수료생

Prediction Model for Health-related Quality of Life in Coronary Artery Disease Patients According to Stress Level

Minju Kim¹⁾

, Ju Youn Choi^2),

¹⁾Professor, College of Nursing, Dong-A University, Busan, Korea

²⁾Doctoral Candidate, College of Nursing, Dong-A University, Busan, Korea

Corresponding author: Choi, Ju Youn College of Nursing, Dong-A University 32 Daesingongwon-ro, Seo-gu, Busan 49201, Korea Tel: +82-51-240-2947, Fax: +82-51-240-2695, E-mail: 2377466@donga.ac.kr

*This work was supported by Dong-A University Research Fund.

*본 연구는 동아대학교 연구비 지원을 받음.

Received March 26, 2025 Revised June 18, 2025 Accepted August 18, 2025

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

Purpose

The aim of this study was to identify factors related to health-related quality of life (HRQOL) in community-dwelling patients with coronary artery disease.

Methods

This descriptive cross-sectional study used secondary data from the 2021 National Health and Nutrition Examination Survey conducted by the Korea Disease Control and Prevention Agency. The participants were 170 patients with coronary artery disease aged 19 or older living in the community, and the survey included demographic characteristics, health status characteristics, health behavior characteristics, and stress levels. Complex sample linear regression analysis and decision tree analysis were used for data analysis.

Results

The decision tree identified six final nodes predicting HRQOL. Stress was related to HRQOL (Adjusted p<.001, chi-square=26.513, df=1). The highest predicted HRQOL was node 7, with 83.1% of cases predicted to have high HRQOL, and those with low stress levels had good subjective health and lived with others. The lowest predicted quality of life was Node 6, with 6.2% of individuals predicted to have a high HRQOL, and high stress levels were associated with a monthly income of less than 3 million won.

Conclusion

The factors predicting HRQOL in community-dwelling patients with coronary artery disease differed depending on the level of stress. In order to improve HRQOL in these patients, it is necessary to identify high-risk individuals early based on these predictive factors and provide customized interventions according to the level of stress.

Key words: Coronary artery disease, Quality of life, Subjective stress

주요어: 관상동맥질환, 삶의질, 스트레스

서 론

1. 연구의 필요성

심혈관 질환(Cardiovascular disease, CVD)은 국내 사망 원인 2위이며[1] 이는 전 세계적으로도 높은 발병률과 사망률을 보이는 주요 질환이다[2]. 그중에서도 협심증과 심근경색증 환자는 2018년 대비 2022년 각각 6.0%(연평균 1.5%), 19.6%(연평균 4.6%) 증가하였으며, 이에 따른 의료비는 약 1조 2,425억원에 이른다[3]. 또한 관상동맥질환은 21세기 가장 치명적인 질환 중 하나이며[4] 장기간 후유증을 동반하는[5] 일종의 만성질환이다[6]. 이러한 관상동맥질환 치료의 궁극적인 목표는 수명을 연장하는 데 그치지 않고, 증상의 완화와 기능의 개선을 통해 환자의 전반적인 삶의 질을 향상시키는데 있다[7]. 이때 건강 관련 삶의 질(Health-related quality of life, HRQoL)은 개인의 건강 상태가 일상생활에서의 기능, 감정 및 활동에 어떤 영향을 미치는지를 평가하는 지표로[8] 건강 결과와 질병 경험에 대한 환자의 관점을 보여줄 수 있어 더욱 중요하다[9]. 또한 질병 결과를 예측하며 환자 간 차이 및 치료적 개입을 평가할 수 있는 도구이다[4]. 이처럼 관상동맥질환자들이 증가하고 장기적인 건강관리가 필요해짐에 따라 이들의 건강과 삶의 질에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이다[10,11].

관상동맥질환자들은 급성 흉통과 합병증으로 인하여 일상생활 수행능력이 제한되며, 수술 과정에서 불안과 두려움을 경험하고 직장생활이나 대인관계에서도 어려움을 겪는다[10]. 또한 신체적 부담뿐만 아니라 평생 약물을 복용해야 하고 건강관리 행위를 지속해야 한다는 심리적 부담 역시 건강 관련 삶의 질에 영향을 미친다[12]. 선행연구에 따르면 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질은 일반인보다 현저히 낮았으며[10,13], 고혈압이나 당뇨병 환자에 비해서도 낮은 것으로 나타났다[9]. 또한 관상동맥 재관류술을 시행 후 1개월까지는 건강 관련 삶의 질이 향상되지만, 3개월 후부터는 1개월 후와 비교했을 때 감소하는 경향을 보였다[14]. 이러한 건강 관련 삶의 질은 연령과 성별[15,16], 학력[6,16,17], 가족과의 동거 여부[17], 저소득[13] 및 재정 상태[14,17]와 같은 인구사회학적 특성, 저밀도지단백 콜레스테롤[17], 비만, 고혈압 및 당뇨병 유무[18], 지각된 건강 상태[12]와 같은 건강상태 특성, 신체활동[16,19,20], 흡연 상태[16,21]와 같은 건강행위 특성, 그리고 스트레스[22], 우울[7,15,17,19], 불안[7,21], 신체형 우울증[23], 외상 후 스트레스 장애(Post-traumatic Stress Disorder, PTSD)[10,24]와 같은 심리적 요인에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다[7]. 특히 심리적 요인은 성별, 고혈압, 당뇨병, 흡연 등과 달리 일관된 연구결과를 보이며 건강 관련 삶의 질 저하와 관련된 것으로 나타났다[7,10,15,17,19,21,24].

특히 스트레스는 우울 및 불안과 같이 관상동맥질환의 중요한 심리적 영향요인으로 주목받고 있다[23]. 스트레스는 환경에 대한 정상적인 생리적 반응이기도 하지만, 지속되는 스트레스의 경우 행동 변화 및 정동장애의 원인이 되고[25] 건강 행위에도 부정적인 영향을 미친다[26]. 이는 스트레스를 더욱 높이는 악순환을 초래하고, 결국 건강 관련 삶의 질에 부정적인 영향을 미친다[6]. 이처럼 스트레스는 직 ‧ 간접적으로 삶의 질에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 그러나 관상동맥질환자는 질병 특성에 따른 심각한 스트레스를 경험하면서도[4] 오히려 이를 회피하거나 억제하므로[27] 관상동맥질환자의 삶의 질을 향상시키기 위해서는 스트레스 수준에 따라 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 예측하는 것이 중요하다고 생각한다.

본 연구에서는 한국의 관상동맥질환자들의 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 도출하고 스트레스 수준에 따라 위험 요인을 예측하고자 데이터마이닝 통계기법인 의사결정나무 분석법(decision tree)을 활용하였다. 의사결정나무 분석법은 대용량 데이터 내에 존재하는 숨겨진 지식, 예상치 않았던 관계 및 패턴, 새로운 규칙 등을 탐색하고 추출하여 모형화할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 특히, 연구자의 주관적 판단의 개입 없이 변수들 간의 수많은 상호 작용들을 자동으로 분석하는 것이 가능하다. 따라서 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질과 관련되는 다양한 요인들을 분석하여 스트레스 수준에 따른 예측모형을 구축할 수 있고, 고위험 집단군을 도출할 수 있을 뿐만 아니라 개인적, 환경적 차이에 따른 맞춤형 중재의 근거로 제시될 수 있다[28]. 또한 선형성, 정규성, 등분산성 등의 가정이 필요하지 않는 비모수적(non-parametric) 방법으로 교호효과(interaction effects)를 포함하여 분석하는데 있어 효율적이다[29]. 이에 의사결정나무 분석법을 이용하여 스트레스 수준에 따라 건강 관련 삶의 질을 결정하는 요인이 어떻게 달라지는지를 규명하는 것은 의미 있는 연구 과제가 될 것이다. 따라서 본 연구는 의사결정나무 분석법을 이용하여 관상동맥질환자들의 건강 관련 삶의 질 예측모형을 구축하고, 이를 바탕으로 개별적인 맞춤형 건강관리 계획 및 고위험군 건강관리 프로그램 개발의 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 건강 관련 삶의 질의 위험군에 따른 관상동맥질환자들의 건강 관련 삶의 질을 개선하기 위한 프로그램 개발에 앞서 한국의 지역사회 관상동맥질환자들의 건강 관련 삶의 질 수준을 확인하고, 스트레스 수준에 따른 건강 관련 삶의 질을 예측하는 모형을 확인하기 위해 시도되었다. 구체적인 목적은 다음과 같다.

• 지역사회 관상동맥질환자의 일반적 특성, 건강상태 특성, 건강관리 행위 특성 및 건강 관련 삶의 질 수준을 파악하고, 제 특성에 따른 건강 관련 삶의 질의 차이와 상관관계를 파악한다.
• 지역사회에 거주하는 관상동맥질환자들의 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 파악한다.
• 지역사회에 거주하는 관상동맥질환자들의 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인과 관련된 예측모형을 구축하고, 이를 평가한다.

연구방법

1. 연구설계

본 연구는 질병관리청(Korea Disease Control and Prevention Agency, KDCA)에서 실시한 제8기 3차년도(2021년) 국민건강영양조사 원시자료[30]를 사용하여 지역사회에 거주하는 만 19세 이상 관상동맥질환자의 스트레스 수준에 따른 건강 관련 삶의 질 수준을 확인하고, 이에 영향을 미치는 요인을 예측하는 모형을 구축하기 위한 이차 자료분석 연구이다.

2. 연구대상

본 연구는 질병관리청(KDCA)에서 실시한 제8기 3차년도(2021년) 국민건강영양조사 원시자료를 사용하였다. 표본 설계는 가장 최근의 인구주택 총조사를 기본 추츨틀로 사용하였고 제 8기의 경우 시 ‧ 도, 동 ‧ 읍면, 주택 유형을 기준으로 층화하였다. 본 연구에서 활용한 3차년도 표본조사 자료는 총 576조사구, 14,400가구의 9,682명으로 구성되어 있다. 본 연구의 대상자는 제 3차년도 건강설문조사, 검진조사 및 영양조사 중 1개 이상의 조사에 참여한 7,090명의 대상자 중에서 암 환자 14명을 제외한 만 19세 이상의 심근경색증 또는 협심증을 진단받은 170명의 자료를 최종 분석에 활용하였다. 암은 장기적인 관리가 필요한 만성 상태를 보이며, 암의 치료방법에 따른 다양한 부작용은 개인의 삶의 질을 저하시키는 주요 원인이 되므로[31] 분석 대상자 선정 시 제외하였다

3. 연구도구

1) 인구 사회학적 특성

본 연구에서는 대상자의 일반적 특성은 국민건강영양조사 제 8기 기본변수 조사, 가구조사, 건강검진 조사 자료를 수집하였다. 성별(남, 여), 연령(65세 미만, 65세 이상), 교육수준(초졸 이하, 중졸 이하, 고졸 이상), 가족관계(독거, 비독거), 월수입(300만원 미만, 300만원 이상), 가족력(없다, 있다)으로 측정하였다. 가족력은 부모 또는 형제의 심근경색증 또는 협심증 진단 여부로 부모 형제 중 한 사람이라도 진단을 받은 경우 가족력이 ‘있다’로 간주하였다.

2) 건강상태 특성

본 연구의 건강상태 특성은 수면시간, 고혈압, 당뇨병, 총콜레스테롤 및 체질량 지수, 주관적 건강상태, 구강건강상태를 포함한다. 수면시간은 주중 일어난 시간과 잠자리에 든 시간으로 측정하여 ‘6시간 이상’, ‘6시간 미만’으로 하였다. 고혈압은 의사 진단을 받은 19세 이상의 고혈압 유병자로 수축기와 이완기 혈압이 140 mmHg 이상 또는 90 mmHg 이상이거나 고혈압 약물을 복용하는 경우 고혈압이 ‘있음’으로 간주하였다. 당뇨병은 의사 진단을 받은 19세 이상의 당뇨병 유병자로 공복혈당 126 mg/dL 이상 또는 당화혈색소 6.5% 이상, 또는 혈당강하제 혹은 인슐린주사를 사용하는 경우 당뇨병이 ‘있음’으로 간주하였다. 총콜레스테롤은 혈액검사 결과를 사용하였다. 체질량지수는 측정된 키와 몸무게를 이용하여 산출된 값으로 ‘정상이하’(≤22.9 kg/m²), ‘과체중’(23∼24.9kg/m²), ‘비만’(≥25 kg/m²)으로 하였다. 주관적 건강상태는 평소 건강에 대한 생각으로 응답 범주는 5점 서열척도(1점=매우 좋음, 5점=매우 나쁨)로 총 1문항으로 구성하였다. 구강건강상태는 본인이 생각하는 치아와 잇몸 등의 구강 건강에 대한 생각으로 응답 범주는 5점 서열척도(1점=매우 좋음, 5점=매우 나쁨)로 총 1문항으로 구성되었다. 본 연구에서는 주관적 건강상태와 구강건강상태에 대한 응답값을 변환하여(1점=매우 나쁨, 5점=매우 좋음) 점수가 높을수록 주관적 건강상태와 구강건강상태가 좋은 것으로 하였다.

3) 건강행위 특성

본 연구에서 건강행위 특성은 흡연과 음주 여부, 식이요법 행위, 건강검진 행위, 근력운동 여부를 포함한다. 흡연 여부는 1년간 하루 이상 금연 여부에 대하여 ‘예’와 비해당(흡연경험 무)의 경우를 ‘비흡연’으로, ‘아니요’의 경우를 ‘흡연’으로 하였다. 음주 여부는 1년간 음주 빈도를 측정하여 최근 1년간 전혀 마시지 않은 경우와 비해당(음주 경험 무)을 ‘아니요’로, 그 외의 음주 빈도를 ‘예’로 하였다. 식이요법 행위는 최근 24시간을 기준으로 특별한 이유로 식사조절을 하지 않는 경우와 비해당을 ‘아니요’로, 하는 경우를 ‘예’로 하였다. 건강검진 행위는 최근 2년을 기준으로 건강검진 여부를 기준으로 ‘아니요’와 ‘예’로 구분하였다. 근력운동 여부는 최근 1주일을 기준으로 근력운동 일수를 기준으로 전혀 하지 않은 경우를 ‘아니요’로, 1일 이상 운동한다고 응답한 경우를 ‘예’로 구분하였다.

4) 스트레스 수준

스트레스 수준은 “평소 일상생활 중에 스트레스를 어느 정도 느끼고 있습니까?”라는 질문에 대해 4점 Likert 척도로 응답한 값을 활용하여 측정하였다(1점=대단히 많이 느낀다, 2점=많이 느끼는 편이다, 3점=조금 느끼는 편이다, 4점=거의 느끼지 않는다). 본 연구에서는 응답 값을 변환하여(1점=거의 느끼지 않는다, 2점=조금 느끼는 편이다, 3점=많이 느끼는 편이다, 4점=대단히 많이 느낀다) 점수가 높을수록 스트레스 수준이 높은 것으로 하였다. 본 연구에서는 분석을 위해 스트레스 수준을 두 개의 그룹으로 범주화하였다. 즉, 1점(거의 느끼지 않는다)과 2점(조금 느끼는 편이다)의 경우 스트레스 수준이 낮은 집단으로, 3점(많이 느끼는 편이다)과 4점(대단히 많이 느낀다)의 경우 스트레스 수준이 높은 집단으로 구분하여 분석하였다.

5) 건강 관련 삶의 질

건강 관련 삶의 질은 HINT-8 index (Health-related Quality of Life Instrument with 8 items index)로 측정하였다. HINT-8 index는 한국인의 건강 관련 삶의 질을 측정하고자 질적 및 양적 방법을 사용하여 질병관리청에서 개발된 도구로 신뢰도와 타당도가 검증되어 사용하는 건강 관련 삶의 질 도구이다. 이 도구는 신체적 건강 영역(계단오르기, 통증, 기운), 사회적 건강 영역(일하기), 정신적 건강 영역(우울, 기억, 수면), 긍정적 건강 영역(행복)의 4개 건강 영역과 8개 항목으로 구성되어 있다. 아무런 문제가 없는 경우를 수준 1로, 문제가 심각한 경우 수준 4로 하여 표현할 수 있는 건강 상태의 수는 65,536개이며 8자리 숫자(8-digit profile)로 표현할 수 있다. HINT-8 지수는 HINT-8의 8개 항목의 각 수준에 따라 지수 산출식에 따라 산출하였다[8]. HINT-8 지수의 값은 0.132∼1의 범위를 갖는다. 1에 가까운 값을 가질수록 좋은 건강 상태를 의미하고 값이 작아질수록 나쁜 건강상태를 의미한다[8].

4. 윤리적 고려

본 연구에서 사용한 제8기 3차년도 국민건강영양조사 통계자료는 질병관리청 연구윤리심의위원회 승인(2018-01-03-5C-A)을 받아 수행한 것으로 대상자에 대한 개인정보가 없어 익명성과 기밀성이 보장된다. 연구자는 연구의 목적으로 질병관리청의 자료 활용 승인을 득한 뒤 원시자료를 제공받았다. 연구자의 소속기관 생명윤리위원회에 연구의 목적과 연구방법에 대한 심의를 의뢰하여 면제 승인을 받은 후(2-1040709-AB-N-01-202412-HR-056-02) 연구를 진행하였다.

5. 자료분석

본 연구에서는 SAS/IML (SAS 9.4) 프로그램을 활용하여 다단계 층화, 집락 및 표본 가중치를 반영한 복합표본 분석계획 파일을 생성한 후 복합표본 다중선형회귀분석을 수행하였다. 모든 분석은 표본 설계를 고려한 복합표본 분석을 적용하였으며, 통계적 유의수준은 p<.05로 설정하였다. 그리고 의사결정나무분석은 SPSS/WIN 29.0 프로그램을 활용하였다.

• 대상자의 일반적 특성, 건강상태, 건강행위 및 건강 관련 삶의 질을 분석하기 위해 가중치를 적용한 복합표본 기술통계분석을 실시하였으며, 결과는 빈도, 백분율, 추정값, 표준오차로 제시하였다.
• 대상자의 특성에 따른 건강 관련 삶의 질의 차이는 복합표본 회귀모형을 활용하여 복합표본 t-test 또는 ANOVA, 상관관계를 이용하여 분석하였으며, 통계적으로 유의한 변수를 복합표본 회귀모형에 투입하여 복합표본 다중선형회귀분석을 수행하였다. 결측값 처리는 다중대체방법을 적용하여 분석의 신뢰성을 확보하였다.
• 건강 관련 삶의 질의 영향요인을 확인하기 위해 복합표본 다중선형회귀분석을 실시하고 그 결과 나타난 영향요인 중 스트레스 수준에 따른 요인 간의 관계를 탐색하고 예측 모형을 구축하기 위해 의사결정나무(decision tree) 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 스트레스 수준을 첫 번째 분리 기준으로 설정하였으며, 연구대상자의 특성이 명목변수와 연속변수를 모두 포함하고 있어 다지 분리(Chi-squared Automatic Interaction Detection, CHAID) 알고리즘을 적용하였다. 분석 과정에서 과적합을 방지하고 예측모형의 일반화를 강화하기 위해 최대 트리 깊이 3, 부모 노드 100, 자식 노드 50을 기준으로 설정하였다.
• 의사결정나무 분석을 통해 도출된 예측모형이 모집단에서의 재현 가능성을 갖추었는지 검토하기 위해 분할표본 타당성 검사를 수행하였다. 데이터셋을 학습 데이터셋과 검증 데이터셋으로 무작위 분할하여 분석을 진행하였으며, 학습 데이터셋을 이용하여 모형을 구축한 후 검증 데이터셋을 활용하여 모형의 예측력을 평가하였다. 모형의 적합성과 예측력을 검증하기 위해 리스크 추정과 오분류율을 산출하였으며, 분류 정확도를 평가하기 위해 교차검증 기법을 활용하였다. 이를 통해 도출된 최적의 모형이 연구대상 모집단에 일반화될 수 있는지 여부를 검토하였다.

연구결과

1. 일반적 특성 및 건강 관련 삶의 질의 차이점

본 연구에서 대상자의 인구 사회학적 특성과 건강 관련 삶의 질의 차이를 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저 대상자 중 남성이 54.7%이며, 연령은 65세 이상이 74.7%로 많았다. 교육 수준은 초등학교 졸업 이하 43.5%, 고등학교 졸업 이상 41.8%의 순이었으며, 가족관계에서 독거 27.1%, 비독거 72.9%였다. 월수입 300만원 미만의 가구가 66.5%이며, 심근경색증 또는 협심증의 가족력이 있는 경우는 10%로 나타났다. 건강상태 특성 중 수면시간은 6시간 이상이 82.9%로 대부분을 차지하였고 고혈압과 당뇨병이 있는 대상자는 각각 64.7%, 41.2%였다. 총콜레스테롤은 평균 161.8±42.46 mg/dL, 체질량 지수는 정상이하가 34.1%, 과체중 19.4%, 비만 46.5%였다. 주관적 건강상태는 보통 44.7%, 나쁨 28.8%, 매우 나쁨 14.1%의 순이었으며, 구강건강상태는 보통 44.7%, 나쁨 32.9% 으로 나타났다. 건강행위 특성 중 비흡연의 경우는 82.9%이며, 최근 1년간 음주 경험이 있는 대상자는 51.8%였다. 특별하게 식이를 조절하고 있는 대상자는 63.5%였고 최근 2년간 건강검진을 받은 대상자는 30.6%였다. 일주일간 근력운동을 전혀 하지 않는 대상자는 75.9%로 나타났다. 스트레스 수준은 평균 2.16±0.81 (1∼4점)로 스트레스 수준이 낮은 군은 70.6%, 높은 군은 29.4%였다. 본 연구에서 건강 관련 삶의 질 지수값은 0.73±0.13로 나타났다.

대상자의 인구사회학적 특성 중 남성의 건강 관련 삶의 질 평균 점수는 0.77±0.09로 여성(0.68±0.14)보다 유의하게 높았고(t=16.51, p<.001). 65세 미만은 0.76±0.11로 65세 이상(0.72± 0.13)보다 높았다(t=5.43, p =.022). 초등학교 이하는 0.68±0.14로 가장 낮았으며, 중학교 이하 0.74±0.13, 고등학교 졸업 이상 0.77±0.08로 나타났다(F=14.28, p<.001). 독거(0.66 ±0.14)는 비독거(0.75±0.11)보다 건강 관련 삶의 질이 유의하게 낮았고(t=8.38, p=.005), 월수입 300만원 미만(0.70±0.13)은 300만원 이상(0.78±0.10)보다 건강 관련 삶의 질이 유의하게 낮았다(t=14.47, p<.001). 건강상태 특성 중 주관적 건강상태가 매우 나쁜 경우의 건강 관련 삶의 질 평균 점수는 0.58±0.16이며 매우 좋은 경우는 0.86±0.03로 유의한 차이가 나타났으며(F=18.34, p<.001), 구강건강상태가 매우 나쁜 경우 건강 관련 삶의 질 평균 점수는 0.63±0.17이며 좋은 경우는 0.79±0.09로 유의한 차이가 나타났다(F=3.13, p=.030). 주관적 건강상태 및 구강건강상태가 좋을수록 건강 관련 삶의 질이 좋은 경향이 있는 것으로 나타났다. 총 콜레스테롤은 건강 관련 삶의 질과 유의한 부적 상관관계(r=-.16, p=.034)가 나타났다. 건강행위 특성 중 음주(0.75±0.12)는 비음주(0.70±0.12)보다 건강 관련 삶의 질이 높았고(t=9.17, p=.003), 근력운동을 하지 않는 집단(0.71±0.13)은 근력운동을 하는 집단(0.78±0.09)보다 건강 관련 삶의 질이 유의하게 낮았다(t=11.96, p=.001). 마지막으로 스트레스 수준이 높고 낮음에 따라 건강 관련 삶의 질의 평균값의 차이는 가장 크게 나타났고(t=29.16, p<.001), 스트레스 수준이 높은 군의 건강 관련 삶의 질 평균 점수는 0.64±0.13으로 낮은 군(0.76±0.10)보다 유의하게 낮았다(Table 1).

Table 1.

General Characteristics and Differences in Health-related Quality of Life (N=170)

Variables	Characteristics	Categories	Total		HRQOL (HINT-8 index)
Variables	Characteristics	Categories	n (%) or M± SD	Weighted (%)± SE	M± SD	t or F or r	p
Sociodemo-graphic factors	Gender	Men	93 (54.7)	56.8±4.88	0.77±0.09	16.51	＜.001
	Gender	Women	77 (45.3)	43.2±4.88	0.68±0.14
	Age	＜65	43 (25.3)	35.5±4.66	0.76±0.11	5.43	.022
	Age	≥65	127 (74.7)	64.5±4.66	0.72±0.13
	Education	≤ Elementary school	74 (43.5)	38.4±4.15	0.68±0.14	14.28	＜.001
		≤ Middle school	25 (14.7)	12.8±2.73	0.74±0.13
		≥ High school	71 (41.8)	48.9±4.63	0.77±0.08
	Family structure	Living alone	46 (27.1)	24.5±4.04	0.66±0.14	8.38	.005
	Family structure	Living with others	124 (72.9)	75.5±4.04	0.75±0.11
	Monthly income (Korean won)	＜3 million	113 (66.5)	59.4±5.64	0.70±0.13	14.47	＜.001
	Monthly income (Korean won)	≥3 million	57 (33.5)	40.6±5.64	0.78±0.10
	Family history	No	153 (90.0)	89.7±2.97	0.73±0.12	0.68	.412
	Family history	Yes	17 (10.0)	10.3±2.97	0.72±0.14
Health status related factors	Sleep time (hour)	＜6	29 (17.1)	15.0±3.04	0.71±0.12	1.57	.212
	Sleep time (hour)	≥6	141 (82.9)	85.0±3.04	0.73±0.12
	Hypertension	No	60 (35.3)	36.5±4.07	0.71±0.13	0.95	.332
	Hypertension	Yes	110 (64.7)	63.5±4.07	0.74±0.12
	Diabetes mellitus	No	100 (58.8)	57.3±4.94	0.72±0.12	1.36	.247
	Diabetes mellitus	Yes	70 (41.2)	42.7±4.94	0.74±0.13
	Total-cholesterol (mg/dL)		161.8±42.46	166.8±4.35		−.16^†	.034
	BMI (kg/m²)	≤ Normal (≤22.9)	58 (34.1)	37.7±5.08	0.71±0.11	2.13	.125
		Overweight (23.0∼24.9)	33 (19.4)	16.6±3.25	0.72±0.12
		Obesity (≥25.0)	79 (46.5)	45.6±4.99	0.74±0.13
	Perceived health status	1	24 (14.1)	12.6±2.7	0.58±0.16	18.34	＜.001
		2	49 (28.8)	32.5±4.6	0.71±0.11
		3	76 (44.7)	43.2±4.5	0.77±0.09
		4	18 (10.6)	10.5±2.8	0.81±0.07
		5	3 (1.8)	1.2±0.7	0.86±0.03
	Perceived oral health status	1	18 (10.6)	11.0±2.7	0.63±0.17	3.13	.030
		2	56 (32.9)	33.2±4.0	0.72±0.13
		3	76 (44.7)	41.4±4.6	0.75±0.11
		4	20 (11.8)	14.4±3.8	0.79±0.09
		5	0 (0.0)
Health behavior related factors	Smoking	No	141 (82.9)	82.2±3.56	0.73±0.13	0.01	.879
	Smoking	Yes	29 (17.1)	17.8±3.56	0.72±0.11
	Drinking	No	82 (48.2)	46.2±4.98	0.70±0.12	9.17	.003
	Drinking	Yes	88 (51.8)	53.8±4.98	0.75±0.12
	Dietary management	No	62 (36.5)	36.6±4.50	0.72±0.13	0.06	.813
	Dietary management	Yes	108 (63.5)	63.4±4.50	0.73±0.12
	Health check-up	No	118 (69.4)	69.8±4.22	0.71±0.13	1.48	.227
	Health check-up	Yes	52 (30.6)	30.2±4.22	0.73±0.12
	Strength exercise	No	129 (75.9)	69.6±4.37	0.71±0.13	11.96	.001
	Strength exercise	Yes	41 (24.1)	30.4±4.37	0.78±0.09
Perceived stress status		High stress	50 (29.4)	32.9±4.3	0.64±0.13	29.16	＜.001
		Low stress	120 (70.6)	67.1±4.3	0.76±0.10
			2.16±0.81	2.22±0.08
HRQOL (HINT-8 index)			0.73±0.13	0.74±0.01

BMI=body mass index; HRQOL=health-related quality of life; M=mean; SD=standard deviation; SE=standard error;

^† r=correlation coefficient.

2. 건강 관련 삶의 질의 영향 요인

대상자의 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 건강 관련 삶의 질의 차이를 보인 변수를 투입하여 복합표본 선형회귀분석을 실시하였다(Table 2). 분석 결과 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질에 영향을 주는 변수는 스트레스 수준(β=-.25, p<.002)과 주관적 건강상태(β=-.54, p<.001), 가족관계(β=-.20, p<.007) 및 교육수준(β=-.17, p<.050)이었다. 총콜레스테롤의 경우 건강 관련 삶의 질과 유의한 상관관계를 가지지만 복합표본 회귀분석과 의사결정나무분석에서는 예상과 달리 유의하지 않았다. 한국 지역사회에 거주하는 관상동맥질환자들의 건강 관련 삶의 질에 대한 이들의 설명력은 50%였고 본 모형은 적합하였다(F=10.14, p<.001). 스트레스 수준이 높은 군일수록 건강 관련 삶의 질은 낮았다. 또한 주관적 건강상태가 나쁠수록, 교육수준이 낮고 가족관계에서 독거의 경우 건강 관련 삶의 질은 낮았다(Table 2).

Table 2.

Factors Influencing Health-related Quality of Life (N=170)

Variables	Characteristics	Categories	Unstandarized coefficient		Standarized coefficient	t	p
Variables	Characteristics	Categories	B	SE	β	t	p
Sociodemo-graphic factors	Intercept		0.98	0.07		14.51	＜.001
	Gender	Men (ref.)
	Gender	Women	0.01	0.02	.03	0.31	.757
	Age	＜65	0.02	0.02	.09	0.95	.343
	Age	≥65 (ref.)
	Education	≤ Elementary school	−0.04	0.02	−.17	−1.99	.050
		≤ Middle school	−0.04	0.03	−.10	−1.14	.259
		≥ High school (ref.)
	Family structure	Living alone	−0.06	0.02	−.20	−2.78	.007
	Family structure	Living with others (ref.)
	Monthly income (Korean won)	＜3 million	−0.02	0.02	−.09	−1.29	.201
	Monthly income (Korean won)	≥3 million (ref.)
Health status elated factors	Total-cholesterol (mg/dL)		0.00	0.00	−.11	−1.32	.191
	Perceived health status	1	−0.20	0.06	−.54	−3.50	.001
		2	−0.14	0.05	−.53	−2.78	.007
		3	−0.07	0.05	−.28	−1.49	.139
		4	−0.08	0.05	−.20	−1.64	.106
		5 (ref.)
	Perceived oral health status	1	−0.06	0.05	−.15	−1.17	.245
		2	−0.02	0.03	−.07	−0.54	.591
		3	−0.02	0.03	−.07	−0.50	.615
		4 (ref.)
Health behavior elated factors	Drinking	No	−0.01	0.02	−.03	−0.51	.614
	Drinking	Yes (ref.)
	Strength exercise	No	−0.01	0.02	−.04	−0.56	.574
	Strength exercise	Yes (ref.)
Perceived stress status		High stress	−0.06	0.02	−.25	−3.17	.002
Perceived stress status		Low stress (ref.)
			R²=.54, Adj. R²=.50, F=10.14, p＜.001

3. 건강 관련 삶의 질의 영향 요인 예측모형

대상자의 스트레스 수준에 따른 건강 관련 삶의 질 예측 요인을 확인하기 위해 스트레스 수준을 첫 번째 분리 기준으로 고정하였다. 다중선형회귀분석에서 유의하게 나타난 변수가 적어 유의하지 않은 변수도 포함하여 의사결정나무 분석한 결과 총 6개의 최종 마디로 이루어진 경로가 형성되었다(Figure 1).

Figure 1.

Decision tree for quality of life.

첫 번째 분리기준으로 설정한 스트레스 수준(Node 0)은 건강 관련 삶의 질의 주요 영향요인으로(Adj. p<.001, Chi-square=26.51), 스트레스 수준이 낮은 군(Node 1)의 경우 주관적 건강상태에 따라 건강 관련 삶의 질에 차이가 있는 것으로 확인되었다(Adj. p<.001, Chi-square=17.72). 스트레스 수준이 낮고 주관적 건강상태가 좋은 군의 경우(Node 3) 가족 관계가 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로 확인되었고(Adj. p<.024, Chi-square=5.12), 혼자 사는 경우(Node 8)보다 동거인이 있는 경우(Node 7) 건강 관련 삶의 질이 높을 비율이 상대적으로 높았다. 또한 스트레스 수준이 낮고 주관적 건강상태가 나쁜 군의 경우(Node 4) 근력운동 여부가 주요 요인으로 확인되었다(Adj. p<.016 Chi-square=5.81). 1주일에 1일 이상 근력운동을 수행하는 경우(Node 10)가 그렇지 않은 경우(Node 9)보다 건강 관련 삶의 질이 높을 비율이 상대적으로 높았다. 반면, 스트레스 수준이 높은 군(Node 2)의 경우, 월 소득이 주요 요인으로 확인되었다(Adj. p<.001, Chi-square=10.50). 월 소득이 300만원 이상인 경우(Node 5)가 300만원 미만인 경우(Node 6)에 비해 건강 관련 삶의 질이 높을 비율이 증가하는 경향을 보였다.

4. 의사결정나무 분석 예측모형 평가

본 연구에서는 의사결정나무를 활용하여 건강 관련 삶의 질을 예측하고, 교차타당성을 평가하였다. 분석 결과 재치환 위험추정치(resubstitution risk estimate)는 24.7%, 이는 본 연구의 의사결정나무 모형이 훈련 데이터에서 약 75.3%의 예측 정확도를 보였음을 의미한다. 또한 교차 타당성 위험추정치(cross-validation risk estimate)는 31.5%로 나타났으며, 이는 본 연구의 모형이 새로운 데이터에서도 약 68.5%의 예측 정확도를 가질 가능성이 있음을 의미한다.

오류 분류표를 통한 분석에서는 민감도(sensitivity) 87.2%, 특이도(specificity) 71.4%, 정확도(accuracy) 79.4%로 나타났다. 즉, 건강 관련 삶의 질이 낮은 사람을 예측하는 정확도는 87.2%이며 건강 관련 삶의 질이 높은 사람을 정확하게 분류하는 특이도는 71.4%였다. 전체적인 정확도는 79.4%로, 총 170명의 대상자 중 35명(20.6%)이 잘못 분류된 것으로 나타났다(Table 3).

Table 3.

Misclassification Table and Cross-validation according to Decision Tree Analysis (N=170)

Observations		Expected			Prediction rate
Observations		Low	High	Total	Prediction rate
Quality of life	Low	75	11	86	87.2% (sensitivity)
	High	24	60	84	71.4% (specificity)
	Total	99	71	170	79.4% (accuracy)
Risk estimate		Re-substitution			24.7%
Risk estimate		Cross-validation			31.5%

논 의

본 연구는 한국 지역사회에 거주하는 관상동맥질환자들의 삶의 질의 영향요인을 파악하였고 이를 토대로 관상동맥질환자의 지각된 스트레스 수준에 따른 건강 관련 삶의 질 예측경로 6개를 도출하여 모형화하였다. 이를 바탕으로 스트레스 수준에 따라 분기된 각 노드별 특성과 삶의 질과의 관련성 및 분기 과정에 따른 요인들의 상호작용을 논의하고자 한다.

스트레스 수준은 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 스트레스 수준이 높은 군은 건강 관련 삶의 질이 평균값보다 낮았으며, 스트레스 수준이 낮은 군에 비해서도 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 이는 스트레스가 관상동맥질환자의 삶의 질에 영향을 미칠뿐만 아니라[22] 저하시킬 수 있다고 조사한 연구[32]와 유사한 결과라고 할 수 있다. 즉, 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질을 향상시키기 위해서는 스트레스 수준을 낮추기 위한 노력이 병행되어야 함을 의미한다. 또한 스트레스 수준에 따라 건강 관련 삶의 질을 결정하는 요인이 다르게 나타났다. 스트레스 수준이 낮은 군은 주관적 건강상태, 가족관계, 근력운동 여부에 따라 건강 관련 삶의 질에 차이가 있는 것으로 확인되었다. 반면, 스트레스 수준이 높은 군은 월수입에 따라 건강 관련 삶의 질에 차이가 있음이 확인되어 스트레스 수준에 따라 건강 관련 삶의 질 예측요인이 다름을 확인하였다.

먼저, 스트레스 수준이 낮은 군에서 주관적 건강상태가 좋은 군의 경우 건강 관련 삶의 질이 높았다. 이는 대학병원 심혈관센터 외래 환자 중 심장캠프에 참가한 관상동맥질환자를 대상으로 한 박인숙 등의 연구[12]에서 지각된 건강상태가 삶의 질의 주요 영향요인으로 확인된 결과와 일맥상통한다. 본 연구와 박인숙 등의 연구[12]는 대상자 선정기준, 삶의 질 측정도구 및 스트레스 변수의 포함 여부에서 차이를 보이지만 그럼에도 불구하고 두 연구 모두에서 개인이 지각하는 건강 상태는 건강 관련 삶의 질의 영향 요인으로 일관되게 나타났다. 본 연구에서 주관적 건강상태는 ‘보통 이상’으로 나타났으나 선행연구에서는 건강한 사람에 비해 낮았으며[11], 관상동맥질환자의 절반 이상이 자신의 건강을 ‘부정적’으로 생각하고 있음이 나타났다[19]. 따라서 주관적 건강상태를 향상시킬 수 있는 지적, 정서적, 사회적, 환경적 요인을 다각도로 연구할 필요가 있으며, 직무 스트레스와 일상적 스트레스와 같은 스트레스 유형에 따른 주관적 건강상태의 관련성에 대한 추가 연구도 요구된다. 한편, 스트레스 수준이 높은 집단에서는 주관적 건강상태가 건강 관련 삶의 질 예측 요인으로 나타나지 않았다는 점도 주목해야 하며, 이러한 차이가 오직 스트레스 수준에 기인한 것인지 아니면 다른 요인들이 복합적으로 작용한 결과인지를 규명하기 위해 반복 연구가 필요하다.

또한 스트레스가 낮은 군에서 주관적 건강상태가 좋은 군에서는 동거인이 있는 군이 동거인이 없는 군에 비해 건강 관련 삶의 질의 수준이 높은 것으로 나타났다. 이는 PCI (Percutane-ous Coronary Intervention, PCI) 시행 이후에 ACS (Acute Coronary Syndrome, ACS) 환자를 대상으로 한 연구에서도 가족관계가 영향 요인으로 제시되어 본 연구결과를 지지한다[17]. 또한 배우자 유무[15]와 결혼상태[20]가 건강 관련 삶의 질에 영향을 미친다는 선행연구 또한 본 연구결과를 일부 뒷받침한다. 본 연구의 결과는 동거인으로 인한 정서적 지지의 영향은 명확히 알 수 없지만 동거인의 유무만으로도 건강 관련 삶의 질에 영향을 미칠 수 있음이 나타났다. 배우자는 개인의 건강 관련 삶의 질 뿐만 아니라 질병 회복에도 긍정적인 역할을 하며, 가족은 역동적인 사회적 지지체계로 기능한다[15]. 특히 국내 1인 가구 비율이 35.5%로 지속적으로 증가하고 있는 현실을 고려할 때[33] 디지털 헬스케어 기술 및 원격 모니터링 시스템을 활용하여 독거 환자들에게 효과적인 사회적 지지를 제공할 수 있는 새로운 중재 모델 개발이 필요하다. 또한 지역사회 온라인 커뮤니티를 이용하여 가족 및 동거인의 부재를 보완할 수 있는 지지체계를 마련하여 예방과 1차 의료를 강화함으로써 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것이다. 이와 같이 가족 지원의 역할을 보완할 수 있는 첨단 기술을 활용한 새로운 지원 체계를 구축하는 연구와 실무적 접근이 향후 중요한 과제가 될 것으로 기대된다.

스트레스가 낮은 군에서 주관적 건강상태가 나쁜 군에서는 근력운동 여부가 주요한 변수로 확인되었다. 주 1회 이상 근력운동을 하는 군이 그렇지 않은 군에 비해 건강 관련 삶의 질이 배 이상 높은 것으로 예측된다. 주관적 건강상태가 나쁜 경우에도 근력운동을 이행하면 건강 관련 삶의 질이 향상될 것으로 예측되어 근력운동의 긍정적 효과를 확인할 수 있다. 선행연구에서 신체 활동이 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질의 영향 요인으로 제시되어[19,20] 본 연구결과를 일부 지지하지만, 또 다른 연구에서는 일주일에 1∼2회, 30분 이상의 운동이 건강 관련 삶의 질과 상관관계를 보이지 않아[17] 상반된 결과가 도출되었다. 따라서 추후, 체계적이고 지속적인 근력운동 프로그램에 대한 반복적인 연구가 필요할 것이다. 또한 본 연구에서 일주일에 1일 이상 근력운동을 이행하는 환자는 24.1%에 그쳐 관상동맥질환자의 근력운동 수행에 어려움이 있음을 보여준다. 따라서 근력운동 촉진을 위한 효과적인 개입 전략을 모색할 필요가 있으며 주관적 건강상태, 가족지지 및 사회적 지지 등의 다양한 중재 요소들과의 상호작용 효과를 종합적으로 분석하는 연구도 필요할 것이다.

이처럼 스트레스 수준을 첫 번째 분기 기준으로 하였을 때, 스트레스가 낮은 군에서는 주관적 건강상태, 동거인 및 근력운동유무에 따라 건강 관련 삶의 질이 달라질 수 있음을 알 수 있다. 그리고 주관적 건강상태가 나쁜 경우에도 근력운동을 통해서 건강 관련 삶의 질이 개선될 수 있음을 나타낸다고 할 수 있다.

스트레스 수준이 높은 군에서는 월수입이 건강 관련 삶의 질을 예측하는 중요한 요인으로 확인되었다. 월수입이 300만원 이상인 경우 그 미만보다 건강 관련 삶의 질은 상당히 높은 것으로 예측되며 이는 스트레스 수준이 높은 군의 경우 경제적 요인에 따라 건강 관련 삶의 질의 큰 차이가 있을 수 있음을 나타낸다. 관상동맥 우회술(Coronary Artery Bypass Grafting, CABG)후의 소득 감소는 장기적인 건강 악화 및 사망률 증가와 관련성이 있음이 나타났고[34], 월수입에 따라 건강 관련 삶의 질의 차이가 있음을 보고한 선행연구[6,10,15] 역시 본 연구결과를 일부 지지한다. 이에 따라, 스트레스 수준이 높은 관상동맥질환자를 대상으로 소득 수준 개선 및 경제적 지원을 위한 정책적 개입이 필요하다. 추후 경제적 지원이 스트레스와 건강 관련 삶의 질 간의 관계에 미치는 영향을 체계적으로 분석하고, 다양한 경제적 중재 전략의 효과를 장기적으로 평가하는 연구가 요구된다. 이를 통해 경제적인 요인이 건강 관련 삶의 질에 미치는 영향을 보다 면밀하게 규명하고, 효과적인 정책 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

그리고 오분류표 및 교차 검증 결과에서 보여주듯이 본 연구에서 사용한 의사결정나무 모델은 건강 관련 삶의 질을 예측하는데 있어 비교적 높은 정확도를 보였다. 이는 본 연구의 의사결정나무가 관상동맥질환자의 스트레스 수준 및 인구 사회학적 특성을 기반으로 건강 관련 삶의 질을 효과적으로 예측할 수 있음을 나타내며, 건강 관련 삶의 질의 고위험군을 조기에 식별하고 개별 맞춤형 프로그램 개발의 근거를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구는 한국인에 적합한 HINT-8 지수를 활용하여 예측경로를 도출한 점도 주목할 만하다. 총콜레스테롤의 경우 건강 관련 삶의 질과 유의한 상관관계를 가지지만 회귀분석과 의사결정나무분석에서는 유의하지 않아 이에 대한 추후 연구가 필요할 것으로 보인다. 한편, 본 연구에는 다음과 같은 제한점이 있다. 첫째, 이차 분석 연구로 진행되어 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 변수 선택에 한계가 있으며, 스트레스의 종류와 기간에 대한 정보가 부족하다. 둘째, 근력운동의 종류, 빈도, 칼로리 소모량 등 세부 운동 특성을 고려하지 않아 이에 대한 추가 연구가 필요하다. 셋째, 의사결정나무의 일반화 가능성을 확보하기 위해 선형회귀모형과의 비교 분석의 시행 또는 특정 변수를 추가하거나 모델을 개선하여 특이도를 높이는 보완이 필요할 수 있다. 넷째, 본 연구는 국민건강영양조사에서 대상자를 선정하였으므로 의사결정나무 분석 시 표본 수에 대하여 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 이에 대한 제약을 최소화하기 위해 보다 더 많은 대상자의 확보가 필요하며, 다양한 모형 비교 및 세부 변수 분석을 통해 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질 예측 정확도를 높이며, 실질적인 중재 프로그램 개발에 기여할 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다.

결 론

본 연구는 지역사회에 거주하는 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 확인하고, 스트레스 수준에 따른 예측 요인을 규명하고자 수행되었다. 연구결과, 총 6개의 최종 마디로 구성된 예측 경로가 도출되었으며, 스트레스 수준에 따라 건강 관련 삶의 질 예측 경로에 차이가 나타났다. 스트레스 수준이 낮은 군에서는 주관적 건강상태, 가족관계, 그리고 근력운동이 주요 예측 요인으로 나타난 반면, 스트레스 수준이 높은 군에서는 월수입이 예측 요인으로 확인되었다. 또한 스트레스 수준에 관계 없이 공통적으로 유의한 영향력을 보인 변수는 확인되지 않았다. 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질을 효과적으로 향상시키려면 무엇보다도 이러한 예측 요인을 기반으로 고위험군을 조기에 식별하여 조기 개입 맞춤형 전략이 요구됨을 보여준다.

이처럼 본 연구는 HRQoL 기반의 정밀한 환자 분류체계를 제시함으로써, 향후 맞춤형 중재 프로그램 설계의 이론적 근거 및 정책적 기획의 실증적 기반을 제공할 뿐만 아니라 관상동맥질환자의 건강 관련 삶의 질 예측 요인을 다각적으로 고려한 중재 및 교육 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Notes

CONFLICTS OF INTEREST

The authors declared no conflict of interest.

AUTHORSHIP

Study conception and design acquisition - Kim M; Data collection - Choi JY; Data analysis & Interpretation - Choi JY; Drafting & Revision of the manuscript - Kim M.

DATA AVAILABILITY

The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request. Please contact the corresponding author for data availability. Dataset files are available at 8th National Health and Nutrition Survey, 3rd year (2021), conducted by the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA).

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