Ⅰ. 서론
우울은 사람들에게 있는 보편적인 정서적 감정 이며, 가족의 죽음이나 실직 등 부정적인 사건을 경험했을 때 나타나는 정상적인 반응이다[1]. 그러 나 우울 증상의 장기간 지속으로 일상생활에 어려 움을 겪는다면 정신적 문제로 고려되어야 한다[1]. COVID-19 상황에서 보고된 국외 메타연구에 따르 면 우울 유병률은 2020년 25%로 2017년 3.44%보 다 7배 증가하였다[2]. 우리나라 우울 유병률은 2020년 국내 경기연구원 조사에서 48%로 나타났다 [3]. 건강보험심사평가원 자료에 따르면, 우울로 진 료를 받은 환자의 수가 2017년 680,169명에서 2021 년 910,785명으로 약 74% 증가하였고, 우울로 인한 요양급여비용총액이 2017년 276,993천원에서 2021 년 473,451천원으로 약 58% 증가하였다[4]. 우울은 자살 위험과도 관련되어 있는데 Jeon[5]은 지난 1 년 동안 자살 시도를 한 사람 중 40%에서 우울증 을 진단받은 것으로 보고하였다. 이처럼 우울은 개 인의 정신건강 문제만이 아니라 자살과 관련된 사 회 문제이며, 경제적 비용 문제이므로 우울 유병률 증가에 관심을 가질 필요가 있다.
COVID-19의 대유행은 사람들의 일상생활에 영 향을 미쳤다. Song[6]은 COVID-19 상황에서 우리 나라 전체 성인의 56.7%가 일상생활 제한인식 수 준이 50% 이상인 것으로 보고하였다. 신체활동의 경우 COVID-19 상황에서 우리나라 전체 성인의 52.7%가 신체활동이 감소하였다고 보고하였다[6]. 신체활동은 우울한 감정에 영향을 주는 것으로 알 려져 있으며, 그 기전에 대한 가설은 호르몬과 자 기 효능감으로 설명할 수 있다. 먼저, 신체활동은 도파민, 세로토닌, 노르에피네프린의 분비를 증가 시키며, 스트레스 호르몬을 감소시킨다[7]. 또한, 자신의 능력에 대한 자신감과 통제력과 통제력을 가지게 되는 효능감을 증진하는데 도움이 되어 우 울한 감정을 조절할 수 있게 된다[8]. 식생활의 경 우 COVID-19 봉쇄기간 동안 이탈리아 인구의 37.5%에서 피자, 빵 초콜릿 등의 식품 섭취가 증가 하였다[9]. 음주 및 흡연의 경우, COVID-19 상황에 서 우리나라의 전체 음주율은 COVID-19 이전에 비하여 감소하였으나 남성에서 고위험 음주(주 2회 이상, 평균 7잔 이상)가 증가한 것으로 나타났다 [10]. 흡연은 네덜란드[11]의 경우 현재 흡연자의 흡연량 증가를 보고하였다. 따라서 음주와 흡연의 경우 전체 음주율과 흡연율은 감소하였지만, 고위 험음주와 흡연량은 증가한 것을 알 수 있다. Stanton et al.[12]은 COVID-19 상황에서 신체활동 감소, 음주 증가, 흡연 증가한 경우 변화가 없는 경우에 비하여 우울 가능성이 높다고 하였다. Kim et al.[13]도 COVID-19 상황에서 신체활동, 수면시 간, 인스턴트 음식 섭취, 음주, 흡연을 우울 위험 요인으로 보고하였다. 이처럼 COVID-19 상황에서 신체활동, 음주, 흡연, 식생활 등 건강행태의 변화 는 우울에 영향을 미치고 있다.
건강행태는 일자리 환경과도 관련성이 있다. 주 2회 이상 근력 운동 및 유연성 운동의 경우 주간 근무자와 야간근무자에 비하여 교대근무자에서 유 의하게 높고, 흡연의 경우 주간 근무자에 비하여 야간근무자에서 유의하게 높은 것으로 보고되었다 [14]. Bae[15]는 정규직에 비하여 비정규직인 경우 열량 섭취가 부족할 가능성이 있다고 보고하였는 데 이는 경제적 문제와 관련되어 있다고 하였다. Kim[16]은 직무스트레스가 음주에 영향을 미치며 48시간 근무보다 40~48시간 근무에서 음주행위가 낮은 것으로 보고하였다. 또한, 일자리 환경은 우 울과 관련성 있는데 고용의 임시성, 업무시간의 불 확실성, 낮은 임금 등은 우울에 부정적 영향을 주 는 것으로 보고되었다[17].
이처럼 건강행태는 일자리 환경 및 우울과 관련 되어 있고, 일자리 환경은 우울과 관련되어 있다. COVID-19 상황은 건강행태 변화뿐만 아니라 일자 리 환경 변화에도 영향을 미쳤다[6][18]. 선행연구 는 COVID-19 상황에서 건강행태 변화와 우울 관 련성 연구가 보고되었고[12][13], 일자리 환경 변화 와 우울 관련성 연구도 보고되었다[18]. 그러나 우 리나라 전체 성인을 대상으로 건강행태 변화와 우 울에서 일자리 환경 변화의 상호작용 효과에 대해 서 알려진 바가 없어 이에 대한 연구가 필요하다.
본 연구목적은 첫째, 우리나라 성인을 대표할 수 있는 자료를 활용하여 COVID-19 상황에서 건 강행태 및 일자리 환경 변화와 우울 관련성을 확 인하는 것이다. 둘째, COVID-19 상황에서 건강행 태 변화와 일자리 환경 변화와의 상호작용이 우울 에 미치는 효과를 확인하는 것이다.
Ⅱ. 연구방법
1. 연구자료 및 대상
본 연구는 2021년 지역사회건강조사 원시자료를 이용한 단면연구이다. 지역사회건강조사는 지역보 건법 제4조 및 지역보건법시행령 제2조에 근거한 것으로 지역보건의료계획을 수립하고 평가하기 위 해 필요한 건강통계를 산출하고, 지역보건사업의 성과를 체계적으로 평가하는데 기초자료 생산을 목적으로 하는 국가 승인 통계이다. 지역사회건강 조사의 단위는 가구 및 개인이며, 표본가구의 가구 원 중 만 19세 이상 성인을 대상으로 조사원이 방 문하여 면접조사 하는 방식이다.
2021년 지역사회건강조사 총 대상자는 229,242 명이며 본 연구에서는 선정된 변수에서 결측값이 있는 4,528명을 제외하였고, 건강행태 변화(신체활 동, 인스턴트 음식이나 탄산음료 섭취, 음주, 흡연) 에 대한 문항 중 한 개 항목에도 응답하지 않은 1,940명을 제외하였다. 최종 선정된 연구대상은 222,774명으로 남성 103,163명(46.3%)과 여성 119,611명(53.7%)이다<Figure 1>.
2. 변수의 정의
1) 종속변수
우울은 DSM-Ⅵ(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 정신장애 진단 및 통계 편람) 기준에 따라 우울증상(depression symptoms), 아증후 군적 우울증(subsyndromal depression), 경도우울장 애(minor depression disorder), 주요우울장애로 구분 할 수 있으나, 이러한 진단체계는 우울 수준 및 만연 성에 대한 정보 제공에서는 제한점이 있어 우울 관 련 연구를 수행하는데 연구 목적에 맞는 우울 측 정 도구가 사용될 필요가 있다[1].
지역사회건강조사에서 우울 선별을 위해서 우울 증선별도구(Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9) 가 사용되었다. PHQ-9은 우울증 진단 목적보다는 우울증을 선별하기 위한 선별도구로서 사용될 수 있다[19]. PHQ-9은 지난 2주에 대한 우울 증상 9 개 문항에 ‘전혀 아니다’ ‘여러 날 동안’ ‘일주일 이상’ ‘거의 매일’ 중 선택하도록 되어 있다. PHQ-9을 사용한 우울 측정은 알고리즘 방식과 항 목 합계 점수를 기반으로 한 방식이 있으며, 알고 리즘 측정 방식의 경우 우울에 대한 민감도(0.55) 가 낮아 항목 합계 점수를 기반으로 하였다[19]. PHQ-9의 항목 합계 점수 측정 방식은 총점이 0부 터 27점까지로 높을수록 우울 수준이 높으며, 이 연구에서는 민감도(0.88)와 특이도(0.88)가 높다고 보고된 10점 컷오프를 사용하여[19] 우울군과 비우 울군으로 구분하였다.
2) 독립변수
2021년 지역사회건강조사에서 확인된 COVID-19 상황에서 변화된 건강행태 관련 변수는 신체활동, 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취, 음주, 흡연이다. 설문은 ‘코로나19 유행 이전과 비교했을 때 어떤 변화가 있습니까?’로 ‘걷기, 운동 등의 신체활동(실 내외 모두 포함)’ ‘인스턴트식품이나 탄산음료 섭 취’ ‘음주’ ‘흡연’에 대해 ‘늘었다’ ‘비슷하다’ ‘줄었 다’ ‘해당없음’으로 답하도록 구성되어 있으며, 음 주와 흡연의 경우 COVID-19 이전부터 음주, 흡연 을 하지 않은 사람은 ‘해당없음’으로 응답하였다. ‘해당없음’은 결측처리 하였기 때문에 COVID-19 이전부터 비음주자와 비흡연자는 연구대상자에 포 함되지 않았다.
일자리 환경 변화에 대한 질문은 ‘코로나로 인 한 일자리 변화가 있습니까?’로 8개의 항목 중 한 가지만 선택하도록 되어 있다. ‘기타, 응답거부, 모 름’은 결측값으로 처리하였고, ‘일자리 환경이 좋아 졌다’는 전체 연구대상자 중 1.6%로 표본의 수가 적어 제외하였으며, ‘코로나19 유행 이전에도 경제 활동을 하지 않았다’고 응답한 대상자는 연구목적 과 맞지 않아 연구대상에서 제외하였다. ‘일자리를 잃었다(해고나 폐업 경험)’와 ‘일자리 환경이 나빠 졌다(열악한 직장으로의 이직, 파트타임으로 전환, 일감의 변화 등)’고 응답한 그룹은 일자리 환경이 부정적으로 변화한 그룹으로 분류하고, ‘변화없다’ 고 응답한 그룹은 변화가 없는 그룹으로 하였다.
3) 통제변수
선행연구를 통해 알려진 우울요인을 참고하여 2021년 지역사회건강조사에서 확인 가능한 요인을 통제변수로 하였다[20][21]. 성별, 연령, 거주지역, 현재 기초생활수급자, 교육수준, 혼인상태, 스트레 스 인지군, 주관적 건강수준, 비만, 고혈압·당뇨 진 단 경험을 포함하였다. 연령은 만 19세 이상 연속 형으로 하였고, 성별은 ‘남성’과 ‘여성’, 거주지역은 ‘읍·면’과 ‘동’, 현재 기초생활수급자는 ‘예’와 ‘아니 오’, 교육수준은 ‘중학교 이하’, ‘고등학교’, ‘대학 이상’으로 분류한 범주형으로 하였다. 혼인상태, 스 트레스 인지, 주관적 건강수준, 비만, 고혈압·당뇨 진단 경험 역시 범주형으로 하였다. 먼저 혼인상태 는 ‘현재 혼인상태(사실혼 포함)는 다음 중 무엇에 해당합니까?’ 질문에 ‘배우자 있으며, 함께 살고 있 다(사실혼 포함’ ‘배우자 있으나, 함께 살고 있지 않는다(출장 등의 일시적 상태 제외)’ ‘배우자 사망 으로 배우자가 없다’ ‘이혼으로 배우자 없다’ ‘미혼 으로 배우자가 없다’ 중 ‘배우자 있으며, 함께 살고 있다’에 응답한 경우만 혼인 상태에 해당한 것으로 분류하였다. 스트레스 인지는 ‘평소 일상생활 중 스트레스를 어느 정도 느끼고 있습니까?’ 질문에 ‘대단히 많이 느낀다’ ‘많이 느끼는 편이다’ ‘조금 느끼는 편이다’ ‘거의 느끼지 않는다’ 중 ‘대단히 많이 느낀다’ ‘많이 느끼는 편이다’로 응답한 대상 자를 스트레스 인지군으로 분류하였다. 주관적 건 강수준은 ‘평소에 본인의 건강은 어떻다고 생각합 니까?’ 질문에 ‘매우 좋음’ ‘좋음’ ‘보통’ ‘나쁨’ ‘매 우 나쁨’ 중 ‘매우 좋음’과 ‘좋음’으로 응답한 대상 자를 ‘좋음’으로 분류하였다. 비만은 자가 보고된 신장과 체중 정보를 활용하여 체중을 신장의 제곱 으로 나누어 비만도를 계산한 후 대한비만학회가 제시한 25kg/㎡ 이상인 경우를 비만으로 정의하여 ‘예’와 ‘아니오’로 분류하였다. 고혈압·당뇨 경험은 ‘의사에게 고혈압을 진단받은 적이 있습니까?’ ‘의 사에게 당뇨를 진단받은 적이 있습니까?’ 질문에 ‘예’와 ‘아니오’로 응답한 자료로 분류하였다.
3. 분석방법
지역사회건강조사 원시자료 이용지침에 따라 복 합표본 설계 내용을 반영하여 층, 집락, 가중치 등 복합표본 요소를 고려하여 통계분석을 하였다. 또 한, 연구대상자 선정에서 건강행태(신체활동, 인스 턴트식품이나 탄산음료 섭취, 음주, 흡연)는 한 가 지 항목 이상 응답한 경우로 하였기 때문에 건강행 태에 따라 각각 연구대상자를 분류하여 분석하였다.
첫째, 연구대상자를 비우울군과 우울군으로 분 류하고, 범주형 변수는 가중치를 적용하지 않은 빈 도와 가중치를 적용한 백분율, 연속형 변수는 평균 과 표준오차로 대상자의 특성을 제시하였다. 범주 형 자료는 카이제곱 검정, 연속형 자료는 t-검정을 실시하여 연구대상자의 주요 특성에 따른 우울 차 이를 확인하였다. 둘째, 건강행태와 우울 관련은 통제변수를 보정하지 않은 모델과 생물학적 영역 인 성별과 연령이 미치는 효과를 통제한 model 1, 모든 통제변수인 성별, 연령, 거주지역, 현재 기초 생활수급자, 교육수준, 혼인상태, 스트레스 인지군, 주관적 건강수준, 비만, 고혈압·당뇨 진단 경험이 미치는 효과를 통제한 model 2로 구분하였다. 셋 째, COVID-19 상황에서 건강행태 변화에 따른 우 울과 일자리 환경 변화와의 상호작용 효과를 확인 하기 위해 상호작용항을 추가한 로지스틱회귀분석 을 수행한 후 유의한 변수에 대해서 우울 수준의 차이를 확인하기 위해 회귀분석을 수행하였다.
통계처리는 SAS9.4(SAS Institute Inc., NC, USA)를 이용하였으며, 통계적 유의수준은 0.05 미 만으로 설정하였고, 신뢰수준은 95%로 하였다.
4. 연구윤리
본 연구는 통계청 승인 일반통계(승인번호 제 117075호)인 지역사회건강조사 데이터를 활용하였 다. OO대학교 생명윤리위원회에서 검토 후 지역사 회건강조사 데이터에 대한 면제 승인 후 분석을 시행하였다(승인번호: UOS 2023-05-006).
Ⅲ. 연구결과
1. COVID-19 상황에서 대상자 특성에 따른 우 울 차이
연구대상자의 모든 특성에서 우울군과 비우울군 이 유의한 차이를 보였다. 연령은 비우울군에 비하 여 우울군에서 유의하게 높았다. 비우울군에 비하 여 우울군은 여성, 도시지역 거주자인 그룹, 기초 생활수급자 그룹, 비만인 그룹, 주관적 스트레스가 높은 그룹, 주관적 건강상태를 나쁘게 인식하는 그 룹, 고혈압 진단을 받은 그룹, 당뇨 진단을 받은 그룹, 교육수준이 낮은 그룹, 배우자와 동거하지 않은 그룹에서 높은 비율을 보였다. COVID-19 이 전과 비교했을 때 비우울군에 비하여 우울군에서 신체활동이 감소한 그룹의 비율이 높았고, 인스턴 트식품이나 탄산음료 섭취는 증가한 그룹과 감소 한 그룹에서 높은 비율을 보였으며, 음주와 흡연은 증가한 그룹에서 높은 비율을 보였다. 일자리 환경 변화의 경우 비우울군에 비하여 우울군에서 일자 리 환경이 부정적으로 변화한 그룹의 비율이 높았 다<Table 1>.
<Table 1>
Characteristics of the participants with depression
| Variables | Depression | p | ||
|---|---|---|---|---|
| Total (n=222774) | No (n=215602) | Yes (n=7172) | ||
|
|
||||
| Sex | <.001 | |||
| Male | 103163(49.9) | 100830(50.3) | 2333(36.0) | |
| Female | 119611(50.1) | 114772(49.6) | 4839(64.0) | |
| Age (years) | <.001 | |||
| 48.2±0.07 | 48.9 ±0.06 | 50.4±0.31 | ||
| Region | .014 | |||
| Urban | 127503(81.5) | 123083(81.5) | 4420(82.8) | |
| Rural | 95271(18.5) | 92519(18.5) | 2752(17.2) | |
| Basic livelihood security recipients | <.001 | |||
| Yes | 8909(3.4) | 7880(3.1) | 1029(13.1) | |
| No | 213865(96.6) | 207722(96.9) | 6143(86.9) | |
| Obesity | .017 | |||
| Yes | 67125(30.6) | 64952(30.5) | 2173(32.2) | |
| No | 155649(69.4) | 150650(69.5) | 4999(67.8) | |
| Perceived stress | <.001 | |||
| High or moderate | 49592(24.8) | 44513(23.1) | 5079(73.5) | |
| Low | 173182(75.2) | 171089(76.9) | 2093(26.5) | |
| Self-rated health state | <.001 | |||
| Very good or good | 91809(45.7) | 90886(46.8) | 923(15.6) | |
| Fair | 95291(42.5) | 92965(42.6) | 2326(37.8) | |
| Poor or very poor | 35674(11.8) | 31751(10.6) | 3923(46.6) | |
| Hypertension | <.001 | |||
| Yes | 62848(21.6) | 60326(21.3) | 2522(28.3) | |
| No | 159926(78.4) | 155276(78.7) | 4650(71.7) | |
| Diabetes | ||||
| Yes | 27142(9.4) | 25837(9.2) | 1305(14.6) | <.001 |
| No | 195632(90.6) | 189765(90.8) | 5867(85.4) | |
| Education | <.001 | |||
| ≤Middle school | 70328(18.9) | 67139(18.5) | 3189(30.9) | |
| High school | 77584(37.4) | 75321(37.4) | 2263(37.1) | |
| ≥University | 74862(43.7) | 73142(44.1) | 1720(32.0) | |
| Living with partner | <.001 | |||
| Yes | 141434(61.3) | 138185(61.9) | 3249(43.9) | |
| No | 81340(38.7) | 77417(38.1) | 3923(56.1) | |
| Physical activity | <.001 | |||
| Same | 105368(45.2) | 102866(45.6) | 2502(33.2) | |
| Increase | 16448(8.6) | 16049(8.7) | 399(7.0) | |
| Decrease | 90241(46.2) | 86552(45.7) | 3689(59.8) | |
| Consumption of instant food and carbonated beverages | <.001 | |||
| Same | 110284(62.7) | 107475(63.1) | 2806(35.8) | |
| Increase | 33214(25.3) | 31723(24.9) | 1491(35.8) | |
| Decrease | 21709(12.1) | 20899(12.0) | 810(13.5) | |
| Alcohol consumption | <.001 | |||
| Same | 63857(46.5) | 62322(46.7) | 1535(41.0) | |
| Increase | 10113(8.4) | 9569(8.20 | 544(16.8) | |
| Decrease | 55795(45.1) | 54284(45.2) | 1511(42.3) | |
| Smoking | <.001 | |||
| Same | 35824(68.8) | 34821(69.4) | 1003(53.3) | |
| Increase | 5467(11.1) | 4998(10.5) | 469(28.0) | |
| Decrease | 10784(20.1) | 10424(20.1) | 360(18.7) | |
| Working conditions | <.001 | |||
| No change | 126103(72.7) | 123294(73.1) | 2809(57.8) | |
| Negative change | 41450(27.3) | 39838(26.9) | 1612(42.2) | |
2. COVID-19 상황에서 건강행태 변화 및 일자 리 환경 변화와 우울
신체활동은 비슷한 경우에 비하여 감소한 경우 [odds ratio(OR)= 1.43, 95% confidence interval(CI)= 1.33-1.53], 증가한 경우[OR= 1.19, 95% CI= 1.04-1.37] 우울 가능성이 유의하게 높았 다. 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취도 비슷한 경 우에 비하여 증가한 경우[OR= 1.52, 95% CI= 1.39-1.66], 감소한 경우[OR= 1.19, 95% CI= 1.08-1.33] 우울 가능성이 유의하게 높았다. 음주는 증가한 경우[OR= 1.82, 95% CI= 1.59-2.08] 우울 가 능성이 높았다. 흡연도 증가한 경우[OR= 2.13, 95% CI= 1.82-2.49] 우울 가능성이 높았다<Table 2>.
<Table 2>
The effect of health behavior and working condition changes on depression
| Variables | Unadjusted | Model 1 | Model 2 | |
|---|---|---|---|---|
|
|
||||
| OR(95% CI) | OR(95% CI) | OR(95% CI) | ||
|
|
||||
| Physical activity | ||||
| Same | (ref) | (ref) | (ref) | |
| Increase | 1.10(0.97-1.25) | 1.09(0.96-1.24) | 1.19(1.04-1.37)** | |
| Decrease | 1.80(1.69-1.92)*** | 1.75(1.64-1.87)*** | 1.43(1.33-1.53)*** | |
| Consumption of instant food and carbonated beverages | ||||
| Same | (ref) | (ref) | (ref) | |
| Increase | 1.79(1.66-1.93)*** | 1.80(1.67-1.95)*** | 1.52(1.39-1.66)*** | |
| Decrease | 1.41(1.27-1.55)*** | 1.36(1.23-1.51)*** | 1.19(1.08-1.33)** | |
| Alcohol consumption | ||||
| Same | (ref) | (ref) | (ref) | |
| Increase | 2.35(2.08-2.65)*** | 2.32(2.05-2.61)*** | 1.82(1.59-2.08)*** | |
| Decrease | 1.07(0.98-1.17) | 1.09(1.00-1.19)* | 1.03(0.94-1.13) | |
| Smoking | ||||
| Same | (ref) | (ref) | (ref) | |
| Increase | 3.48(3.04-3.98)*** | 3.53(3.08-4.05)*** | 2.13(1.82-2.49)*** | |
| Decrease | 1.21(1.04-1.40)* | 1.19(1.03-1.39)* | 1.09(0.93-1.29) | |
| Working condition | ||||
| No change | (ref) | (ref) | (ref) | |
| Negative change | 1.99(.84-2.15)*** | 1.99(1.85-2.16)*** | 1.55(1.42-1.68)*** | |
OR, odds ration; CI, confidence interval.
Model 1. Adjusted for age and, sex
Model 2. Adjusted for age, sex, region , basic livelihood security recipients, perceived stress, self-rated health status, obesity, hypertension, diabetes, education, and living with a partner.
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
일자리 환경 변화는 변화가 없는 그룹에 비하여 일자리 환경이 부정적으로 변화한 경우[OR= 1.55, 95% CI= 1.42-1.68] 우울 가능성이 높았다<Table 2>.
3. COVID-19 상황에서 건강행태와 일자리 환 경 변화의 상호작용이 우울에 미치는 효과
신체활동, 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취, 음 주, 흡연과 일자리 환경 변화의 상호관계를 분석한 결과, 신체활동, 음주, 흡연 변화와 일자리 환경의 부정적 변화와의 상호작용이 우울에 미치는 효과 는 통계적으로 유의미하지 않았다. 반면, 인스턴 트식품이나 탄산음료 섭취 변화와 일자리 환경의 부정적 변화와의 상호작용은 통계적으로 유의미하게 우울해지는 것으로 나타났다<Table 3><Figure 2>.
<Table 3>
Associations among health behaviors, changes in working conditions, and depression
| Variables | Working condition | |||
|---|---|---|---|---|
|
|
||||
| No change | Negative change | p for interaction | ||
|
|
||||
| OR(95% CI) | OR(95% CI) | |||
|
|
||||
| Physical activity | ||||
| Same | ref | 1.59(1.38-1.85)*** | .811 | |
| Increase | 1.23(0.99-1.53) | 1.98(1.57-2.49)*** | ||
| Decrease | 1.41(1.26-1.58)*** | 2.12(1.88-2.40)*** | ||
| Consumption of instant food and carbonated beverages | .011 | |||
| Same | ref | 1.60(1.39-1.84)*** | ||
| Increase | 1.42(1.24-1.62)*** | 2.69(2.35-3.09)*** | ||
| Decrease | 1.32(1.10-1.58)** | 1.61(1.29-1.99)*** | ||
| Alcohol consumption | .592 | |||
| Same | ref | 1.59(1.36-1.87)*** | ||
| Increase | 1.60(1.29-1.98)*** | 2.99(2.43-3.67)*** | ||
| Decrease | 0.98(0.85-1.12) | 1.68(1.43-1.95)*** | ||
| Smoking | .534 | |||
| Same | ref | 1.64(1.36-1.98)*** | ||
| Increase | 1.77(1.37-2.29)*** | 3.39(2.70-4.25)*** | ||
| Decrease | 0.84(0.65-1.09) | 1.65(1.19-2.29)** | ||
OR, odds ration; CI, confidence interval.
Adjusted for age, sex, region, basic livelihood security, perceived stress, self-rated health statuse, obesity, hypertension, diabetes, education, and living with a partner.
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.00
<Figure 2>
Relationship between instant food and carbonated beverage consumption and depression according to changes in working conditions. Adjusted for sex, age, region, basic livelihood security recipients, perceived stress, self-rated health statuse, obesity, hypertension, diabetes, education, and living with a partner.
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
COVID-19 상황에서 일자리 환경에 변화가 없 을 때 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취가 비슷한 경우에 비하여 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취가 증가한 경우[OR= 1.42, 95% CI= 1.24-1.62], 감소한 경우[OR= 1.32, 95% CI= 1.10-1.58] 우울에 강화효 과를 보였다. 일자리를 환경이 부정적으로 변화했을 때 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취가 비슷한 경우 [OR= 1.60, 95% CI= 1.39-1.84], 증가한 경우[OR= 2.69, 95% CI= 2.35-3.09], 감소한 경우[OR= 1.61, 95% CI= 1.29-1.99] 우울에 강화효과를 보였다.
Ⅳ. 고찰
본 연구는 2021년 지역사회건강조사 자료를 활 용하여 COVID-19 상황에서 건강행태 및 일자리 환경 변화와 우울 관련성을 확인하고 건강행태와 일자리 환경 변화와의 상호작용이 우울에 미치는 효과를 확인하였다. COVID-19 상황에서 건강행태 변화와 일자리 환경 변화는 우울과 관련성이 있었 다. 건강행태 변화에서 비슷한 경우에 비하여 신체 활동 감소와 증가, 인스턴트식품이나 탄산음료 섭 취 감소와 증가, 음주 증가, 흡연 증가한 경우에 우울 가능성이 높았다. 일자리 환경 변화에서는 일 자리 환경 변화가 없는 경우에 비하여 일자리 환 경이 부정적으로 변화한 경우에 우울 가능성이 높 았다. 신체활동, 음주, 흡연 변화와 일자리 환경 변 화와의 상호작용은 우울에 미치는 효과가 없는 것 으로 나타났고, 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취 변화와 일자리 환경 변화와의 상호작용은 통계적 으로 유의하게 우울에 영향을 미치는 것으로 나타 났다. 일자리 환경 변화가 없을 때 인스턴트식 품이나 탄산음료 섭취가 비슷한 경우에 비하여 인 스턴트식품이나 탄산음료 섭취가 감소한 경우, 증 가한 경우에 유의하게 우울해지는 것으로 나타났 다. 일자리 환경이 부정적으로 변화하였을 때는 인 스턴트식품이나 탄산음료 섭취 변화에 상관없이 우울해지는 것으로 나타났다.
COVID-19 상황에서 신체활동이 비슷한 경우에 비하여 감소한 경우와 증가한 경우에 우울 가능성 이 높은 것으로 나타났다. 신체활동이 감소한 경우 에 우울 가능성이 높다는 결과는 선행연구를 지지 하는 것이다[13]. 본 연구결과, COVID-19 상황에서 신체활동이 증가한 경우에도 우울 가능성이 높은 것으로 나타났다. Kim et al.[13]은 COVID-19 상황 에서 우울 위험 요인으로 신체활동이 비슷한 경우 에 비하여 감소한 경우와 증가한 경우를 보고하였 는데 이는 COVID-19 전파 차단을 위한 사회적 거 리두기 조치 및 밀폐된 공간에서의 신체활동이 감 염 위험성을 높이는 것과 관련되어 있다고 하였다. 우리나라 2021년 국민생활체육조사에 따르면, 국민 들이 주로 참여하는 체육활동 상위 10개 종목 중 2019년에 비하여 2021년 감소한 종목은 등산, 보디 빌딩, 축구, 수영으로 나타났다. 등산을 제외한 종 목은 다수 간 협동이나 공간, 시설이 필요할 것으 로 생각된다. 따라서 COVID-19 상황에서 신체활 동 증가는 감염 위험에 대한 부담과 개인이 선호 하는 신체활동이 제한된 상황에서 이루어졌을 가 능성이 있다. Kuwahara et al.[22] 연구에 따르면, 출퇴근을 위한 걷기 등의 신체활동과 직업적 신체 활동 증가는 우울과 관련성이 없고, 여가시간 신체 활동이 우울 예방과 관련되어 있다. 이를 종합하면 우울 관련 신체활동은 개인의 선호와 즐거움을 바 탕으로 여가 시간에 즐길 수 있을 때 긍정적 관계 를 가진다고 해석할 수 있다.
COVID-19 상황에서 인스턴트식품이나 탄산음 료 섭취가 비슷한 경우에 비하여 감소한 경우와 증가한 경우에 우울 가능성이 높은 것으로 나타났 다. Nascimento Coletro et al.[23] 연구에 따르면, COVID-19 상황에서 자연식품 및 최소 가공식품의 주간 소비빈도가 높을수록 우울 가능성이 낮고, 초 가공식품의 주간 소비 빈도가 높을수록 우울 위험 이 1.56배 높다고 하였다. 따라서 선행연구를 지지 하는 결과라고 해석될 수도 있다. 그러나 본 연구 결과에서 COVID-19 상황에서 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취가 감소한 경우에도 우울 가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 데이터는 COVID-19 상황에서 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취의 변화만을 측정하였다. 그러므로 본 연구결 과로 확인할 수 있는 것은 COVID-19 상황에서 인 스턴트식품이나 탄산음료 섭취가 증가한 경우와 감소한 경우는 변화가 없는 것에 비하여 우울 가 능성이 높다는 것이다. 따라서 COVID-19 상황에 서 개인의 식생활 패턴을 유지할 수 있는 환경이 우울을 중재하는 한 가지 방법이 될 수 있으며, 이 와 관련된 추가적 연구가 필요하다고 생각된다.
COVID-19 상황에서 음주 및 흡연은 비슷한 경 우에 비하여 증가한 경우 우울 가능성이 높았다. 음주 및 흡연과 우울 연관성은 생물학적 관점에서 살펴볼 수 있다. 음주는 우울과 관련되어 있는 신 경전달물질인 세로토닌(serotonin) 분비를 감소시키 는 것으로 보고되었다[18]. 흡연은 도파민을 활성 화하는 물질인 니코틴과 관련되어 있으며 니코틴 이 감소하면 금단증상이 발생하고, 다시 흡연을 하 게 되는 과정에서 심리적 요인에 의해 우울 가능 성이 높아질 수 있다[24]. 따라서 COVID-19 상황 에서 음주와 흡연이 증가하였을 때 우울 가능성이 각각 1.07배, 1.09배 높다는 선행연구를 지지하는 결과이다[12]. 그러므로 향후 감염병으로 인하여 COVID-19와 같은 상황에 처했을 시 흡연과 음주 를 감소시키는 것은 우울 가능성을 낮추는 중재 방법이 될 수 있다.
COVID-19 상황에서 일자리 환경 변화가 없는 경우에 비하여 부정적으로 변화한 경우 우울 가능 성이 높았다. 본 연구에서 일자리 환경의 부정적 변화는 실직이나 폐업, 파트타임으로 전환, 열악한 직장으로 이직, 일감의 변화 등이다. 이러한 변화 는 고용상태의 변화라고 할 수 있다. Lee[25]는 COVID-19 전후 일자리 변화와 우울 관련 연구에 서 상용직을 기준으로 자영업을 유지한 집단은 1.36배, 임시직이나 일용직을 유지한 집단은 1.27 배, 상용직에서 자영업, 임시직, 일용직으로 변화한 집단은 1.91배 우울 가능성이 높다고 하였다. 이는 자영업의 경우 COVID-19 전파 차단을 위한 방역 조치인 영업시간 및 인원수 제한 등으로 인한 경 제적 어려움이 우울 가능성을 높였을 수 있고, 임 시직, 일용직의 경우 불안정한 고용상태로 인한 스 트레스가 우울 가능성을 높였을 것이라고 하였다 [25]. 따라서 고용상태가 부정적으로 변화한 집단 은 우울에 취약할 가능성이 높으므로 이들을 대상 으로 한 정신건강 지원이 필요하다.
일자리 환경 변화가 부정적으로 변화였을 때, 인스턴트식품이나 탄산음료 섭취 변화에 상관없이 우울해지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 일자 리 환경 변화가 실직으로 인한 소득 중단 가능성 과 파트타임으로 전환, 일감의 변화 등으로 인한 소득 수준 감소 가능성과 관련하여 해석할 수 있 다. 미국의 경우 COVID-19 상황에서 연구대상자 중 33%가 재정적 문제로 식품 섭취를 줄인 것으로 보고되었다[26]. 또한, 실직한 응답자가 있는 가구 는 직업이 있는 응답자가 있는 가구에 비하여 식 품 섭취에 15% 더 적은 비용을 지출하며, 식품을 충분히 먹을 가능성은 10% 낮았다[26]. Lee & Allen[27] 연구에 따르면 실직은 과일 섭취 감소와 우울에서 양의 상호작용을 보였다. 따라서 일자리 환경 변화로 인한 경제적 어려움은 인스턴트식품 이나 탄산음료 섭취뿐만 아니라 우울을 예방하는 과일 및 야채 등의 건강한 식품 섭취도 감소시켜 우울에 부정적 영향을 미쳤을 것으로 생각된다.
본 연구의 한계점은 첫째, 본 연구는 단면연구 로 인과관계 설명에 한계가 있다. 두 번째, 자기보 고 자료를 바탕으로 하여 회상바이어스가 있을 수 있다. 세 번째, 본 연구의 데이터는 건강행태 변화 에 대해 객관적 수치를 사용하여 측정한 것이 아 니기 때문에 증가하거나 감소하였다는 것이 반드 시 긍정적 변화를 의미한다고 할 수는 없다. 예를 들면, 신체활동이 증가하였다고 응답한 대상자라도 개인의 기준에 따라 신체활동 수준이 다를 수 있 다. 그럼에도 본 연구의 강점은, 우리나라 전체 성 인을 대표하는 표본 데이터를 사용하여 COVID-19 상황에서 건강행태와 일자리 환경 변화의 상호작 용이 우울에 미치는 효과를 확인하였다는 점에서 의미가 있다.
Ⅴ. 결론
본 연구는 COVID-19 상황에서 건강행태 중 인 스턴트식품이나 탄산음료 섭취 변화와 일자리 환 경 변화와의 상호작용이 우울에 영향을 미치는 것 을 확인하였다. 일자리 환경 변화가 없을 때 인스 턴트식품이나 탄산음료 섭취가 비슷한 경우에 비 하여 증가한 경우와 감소한 경우 우울에 유의하게 우울해지는 것으로 나타났다. 일자리 환경 변화가 부정적으로 변화하였을 때는 인스턴트식품이나 탄 산음료 섭취 변화에 상관없이 우울해지는 것으로 나타났다. 따라서 COVID-19 상황에서 일자리 환 경이 부정적으로 변화한 경우뿐만 아니라 일자리 환경 변화가 없는 경우에도 인스턴트식품이나 탄 산음료 섭취에 대한 정확한 정보 제공을 통한 관 리가 필요할 것으로 생각된다.
