지역의 인구 및 의료 특성 유형이건강취약성에 미치는 영향 = Effects of Regional Demographic and Healthcare Typologies on Health Vulnerability

국문 초록 (Abstract)

목적: 경상북도 읍·면·동 수준의 지역 구조적 취약성 유형을 도출하고, 시·군 수준에서 개인의 건강취약성 잠재계층을 파악하여, 두 요인 간의 관련성과 두 시점에 걸친 변화를 분석하였다.
방법: 2015년과 2023년 지역사회건강조사 자료를 활용하였으며, 연구 대상은 경상북도 거주 만 19세 이상 성인이다（2015년: N=13,957; 2023년: N=14,399）. 지역 구조적 취약성 유형은 경상북도 322개 읍·면·동의 인구구조 및 의료자원 지표를 z-표준화한 후 두 지수를 교차 분류하여 도출하였다. 개인 수준에서는 신체적 건강, 정신적 건강, 건강행태, 의료이용, 사회적 건강의 5개 차원을 포함하여 잠재계층분석（LCA）을 실시하였다. 지역사회건강조사는 읍·면·동 수준의 거주지 정보를 제공하지 않고 시·군 수준까지만 식별 가능하므로, 읍·면·동 수준에서 도출된 구조적 취약성 유형을 시·군 대표 유형으로 재집계하여 개인 수준 자료와 연계하였다. 지역 유형별 건강취약성 잠재계층 분포 차이는 교차분석으로 검토하였으며, 건강취약성 관련 요인은 이분형 및 다항 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다.
결과: 지역 구조적 취약성 유형은 안정형, 인구취약형, 의료취약형, 복합취약형의 4개 유형으로 도출되었다. 2015년과 2023년 사이에 322개 읍·면·동 중 199개（61.80%）가 동일한 유형을 유지하였으며, 안정형과 복합취약형의 비율은 증가한 반면 인구취약형과 의료취약형의 비율은 감소하였다. 개인 수준에서는 복합 건강취약형（1군）, 부분 건강취약형（2군）, 전반적 양호형（3군）의 3개 잠재계층이 도출되었다. 지역 구조적 취약성 유형에 따른 건강취약성 잠재계층 분포에 유의한 차이가 확인되었다（p〈.001）. 회귀분석 결과, 국민기초생활보장 수급 여부가 건강취약성과 가장 강하게 관련된 요인으로 나타났으며, 배우자 동거와 높은 교육수준은 보호 요인으로 작용하였다. 2023년에는 인구구조 및 의료공급 관련 지역 변수의 영향력이 2015년에 비해 두드러졌다.
결론: 지역 건강불평등은 개인의 사회경제적 취약성과 지역 구조적 조건의 상호작용에 의해 형성되는 복합적 현상으로, 읍·면·동 수준의 분석은 시·군 평균만으로는 포착하기 어려운 지역 내 이질성을 드러내는 데 중요한 의의를 지닌다. 향후 지역 건강 정책은 지역 유형과 개인 건강취약성을 동시에 고려하는 다층적·맞춤형 접근으로 나아가야 하며, 복합취약 지역에 자원을 우선 배분하는 동시에 안정 지역 내 잠재적 취약 집단까지 식별할 수 있는 건강형평성 모니터링 체계의 구축이 요구된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Objective: This study aimed to identify regional structural vulnerability typologies at the eup/myeon/dong level in Gyeongsangbuk-do, examine individual-level health vulnerability latent classes at the si/gun level, and analyze the associations between the two factors as well as changes across two time points.
Methods: Data from the Korean Community Health Survey（KCHS） for 2015 and 2023 were used, with the study population comprising adults aged 19 years or older residing in Gyeongsangbuk-do（2015: N=13,957; 2023: N=14,399）. Regional structural vulnerability typologies were derived by cross-classifying z-standardized population-structure and healthcare-vulnerability indices using demographic indicators and healthcare resource indicators across 322 eup/myeon/dong units in Gyeongsangbuk-do. At the individual level, latent class analysis（LCA） was conducted incorporating five dimensions of health vulnerability: physical health, mental health, health behavior, healthcare utilization, and social health. Since KCHS data do not identify respondents' residences at the eup/myeon/dong level and are only available at the si/gun level, the structural vulnerability typologies derived at the eup/myeon/dong level were re-aggregated into representative typologies at the si/gun level for linkage with individual-level data. Differences in the distribution of health vulnerability latent classes by regional typology were examined using cross-tabulation analysis, and factors associated with health vulnerability were investigated using binary and multinomial logistic regression analyses.
Results: Four regional structural vulnerability types were identified: stable, population-vulnerable, healthcare-vulnerable, and complex-vulnerable. Between 2015 and 2023, 199 of the 322 eup/myeon/dong units（61.80%） maintained the same typology, while the proportions of stable and complex-vulnerable types increased and those of population-vulnerable and healthcare-vulnerable types decreased. At the individual level, three latent classes were derived: complex health vulnerability type（Class 1）, partial health vulnerability type（Class 2）, and generally healthy type（Class 3）. Significant differences in the distribution of health vulnerability latent classes were observed across regional structural vulnerability typologies（p〈.001）. Regression analyses revealed that national basic livelihood security recipient status was most strongly associated with health vulnerability, while cohabitation with a spouse and higher educational attainment served as protective factors. In 2023, the influence of regional variables related to demographic structure and healthcare supply was more pronounced compared to 2015.
Conclusions: Regional health inequalities represent a complex phenomenon shaped by the interaction between individual socioeconomic vulnerability and regional structural conditions, and analysis at the eup/myeon/dong level holds important significance in revealing intra-regional heterogeneity that cannot be captured by si/gun-level averages alone. Future regional health policies should advance toward a multilevel, precision-targeted approach that considers both regional typology and individual health vulnerability profiles. This requires prioritizing resources for complex-vulnerable areas while simultaneously establishing a precise health equity monitoring system capable of identifying latent vulnerable populations even within stable regions.

목차 (Table of Contents)

• 서 론 1
• 대상 및 방법 5
• 성 적 14
• 고 찰 56
• 참 고 문 헌 62
• 영 문 초 록 66