재가여성 독거노인의 우울 예측요인

Predictors of Depression in Community Dwelling Older Women Living Alone

Article information

J Korean Gerontol Nurs. 2016;18(1):1-11

Publication date (electronic) : 2016 April 30

doi : https://doi.org/10.17079/jkgn.2016.18.1.1

Si Eun Lee, Boon Han Kim

College of Nursing, Hanyang University, Seoul, Korea

이시은, 김분한

한양대학교 간호학부

Corresponding author: Kim, Boon han College of Nursing, Hanyang University, 222 Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul 133-791, Korea. Tel: +82-2-2220-1160, Fax: +82-2-2220-2074, E-mail: bhkim@hanyang.ac.kr

Received 2015 November 22; Revised 2015 December 28; Accepted 2016 January 22.

Trans Abstract

Purpose:

This research was done to identify the predictors influencing depression in community dwelling older women living alone.

Methods:

The participants were 180 women aged 65 or over and data were collected using questionnaires which included general characteristics, perceived health status, loneliness, meaning in life, and depression. Data analysis included descriptive statistics, t-test, ANOVA, Welch’s test, Pearson correlation coefficients, and hierarchical multiple regression with the SPSS Statistics 22.0 for Windows program.

Results:

The mean age of the participants was 77.84±5.99 years. The mean score for depression was 5.74±4.41. Percentage of participants experiencing depression was 31.7%. Perceived health status (β=.16, p=.022), loneliness (β=.41, p<.001), and meaning in life (β=-.27, p<.001) were significantly associated with depression in community dwelling older women living alone.

Conclusion:

The findings from this study suggest a need for integrated interventions to prevent depression in community dwelling older women living alone.

Keywords: 노인; 우울; 삶; 외로움; 여성

Keywords: Aged; Depression; Life; Loneliness; Women

서 론

1. 연구의 필요성

우리나라는 급속한 고령화로 인해 65세 이상 노인인구 비중이 2015년 13.1%에서 2030년에는 24.3%, 2060년에는 40.1%로 높아질 전망이다[1]. 2014년 한국 노인의 23%는 독거 가구이며, 이 중 81.9%가 여성 독거노인 가구이다. 여성 및 독거노인의 경우 일반 노인보다 무학 노인의 비중 및 미취업률이 높고, 기능상태 제한도 높아[2] 우울에 취약한 상황에 놓여있다. 우리나라의 우울증 환자는 2013년 59만1천148명으로 연평균 증가율이 5%에 달하며, 그 중 60세 이상 노인 우울의 연평균 증가율은 9%로 높게 보고되고 있다. 더욱이 60세 이상 여성 우울증 환자는 15만3천623명으로, 남성 우울증 환자 6만6천 243명에 비해 2배 이상 많은 것으로 나타났다[3].

노인은 노화로 인해 일상생활 활동의 제한, 신체 기능 저하와 사회적 역할 상실을 경험하게 되며, 이는 우울 증상을 유발하는 요인으로 알려졌다[4]. 특히, 노인은 저하된 신체적 건강과 더불어 사회적으로 고립되어 있을 때 우울 증상이 심각해지는 것으로 나타나[5], 독거노인은 우울 증상이 더 악화될 위험성이 있다. 우울은 정신건강에 영향을 주는 중요한 요소로 여성 독거노인의 삶의 질을 저하시킨다[6]. 또한, 우울은 자살의 위험을 높이는 원인이 되며[7], 우울한 여성노인은 우울하지 않은 노인에 비해 자살 생각을 10.3배나 더하는 것으로 나타났다[8]. 우리나라는 OECD (Organization for Economic Co-operation and Development) 국가 중 노인 자살률과 노인 빈곤율이 다른 OECD 국가들보다 매우 높고[9], 독거 가구 노인의 경우 자살 생각률이 다른 가구형태에 비해 가장 높아[2], 여성 독거노인에 대한 우울 예방이 매우 중요함을 알 수 있다.

노년기의 외로움은 많은 노인에게 스트레스를 유발하는 보편적인 문제이며, 신체적 질병, 우울과 같은 건강과 삶의 만족도에 영향을 미치게 된다[10]. 또한, 노인의 외로움 정도가 높을수록 삶의 의미 정도는 낮아지고, 노인의 외로움은 삶의 의미에 영향을 주는 것으로 나타났다[11]. 여성 독거노인은 사회적 활동 제한, 배우자 사별 등의 이유로 외로움을 경험할 수 있어 혼자 생활하면서 소외감을 느낄 수 있다. 특히 독거노인의 경우 일반 노인에 비해 외로움을 경험하는 비율이 높아[2], 여성 독거노인의 외로움은 우울이나 자살로 이어질 수 있음을 고려해야 한다.

노년기는 죽음을 앞두고 자신의 지나온 삶과 죽음 이후를 생각하는 시기로, 다른 연령대보다 영적 요구가 증가하는 시기이다[12]. 영적 건강의 지표(Nursing Outcomes Classification, NOC)로는 삶의 의미와 목적, 영적의식, 사랑하는 능력, 평화로운 느낌, 용서하는 능력과 다른 사람과의 결속력 등이 있다[13]. 영적건강 중 삶의 의미는 인간의 적응과 성장 심리적 안녕감의 중요 요인 및 지표로서, 좋은 삶을 구성하는 핵심적인 요소이다[14]. 삶의 의미 완성은 우울, 슬픔, 분노와 같은 감정과는 부적 상관관계가 있는 반면, 사랑, 삶의 만족감, 종교 성향과 즐거움과는 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다[15]. 이는 자신의 삶의 의미를 긍정적으로 인식할수록 삶의 질이나 삶의 만족감이 높아지며, 우울 증상은 감소함을 의미한다[15]. 따라서 삶의 의미는 여성 독거노인의 안녕감이나 영적 건강의 지표를 나타낼 뿐 아니라 우울과 같은 심리적 건강과도 연관됨을 알 수 있다. 그러나 일반 노인을 대상으로 삶의 의미가 우울과 관련이 있다는 선행연구[11]는 있었으나, 여성 독거노인을 대상으로 이를 확인한 연구는 미비하여 이에 대한 연구가 필요하다.

지금까지의 선행연구는 여성노인과 남성노인이 서로 다른 생애과정(life course)을 살아온 차이를 반영해야 함에도 불구하고 많은 연구가 여성과 남성을 구분하지 않고 이루어져 왔다. 또한, 여성 독거노인은 일반 노인보다 사회와 가정으로부터 고립되어 우울에 취약한 상황에 놓여있기 때문에, 이들의 우울에 관해 파악할 필요가 있다. 재가여성 독거노인의 우울 예측요인을 확인한 선행연구로는 IADL (Instrumental Activities of Daily Living), 연령, 교육수준, 사회활동, 사회적 지지, 영양위험, 체질량지수, 지각된 건강상태[6,16,17]등과 관련된 연구가 있다. 간호는 전인간호라는 철학을 바탕으로 총체적으로 이루어져야 하지만, 심리적, 영적 간호에 대한 연구는 신체, 사회적 측면에 비해 상대적으로 적게 다루어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 우울에 취약한 고위험 대상자인 재가여성 독거노인에게 심리적, 영적인 측면의 간호를 강조하여 우울 관련 예측 요인을 규명하고, 적합한 간호중재를 개발하는데 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구목적

본 연구는 재가여성 독거노인의 일반적 특성, 지각된 건강 상태, 외로움, 삶의 의미와 우울 정도를 살펴보고, 변수 간의 관계와 재가여성 독거노인의 우울 예측 요인을 파악함으로써, 재가여성 독거노인의 우울에 대한 이해를 높이고, 추후 재가여성 독거노인의 우울 관리를 위한 간호중재 개발의 기초자료를 제공하고자 한다.

3. 이론적 기틀

본 연구는 Fitzpatrick[18]의 Life Perspective Rhythm Model (삶의 조망이론)을 이론적 근거로 하였다. Life Perspective Rhythm Model은 Martha Rogers[19]의 Science of Unitary Human Beings 이론에 기초하였고, 인간과 환경의 패턴을 구체화하는 조작적 방식인 리듬패턴을 사용하였다. 이 이론은 노인, 말기 환자, 암 환자, 자살과 같이 위기에 처한 사람을 위한 인간 리듬 패턴을 조사하기 위해 개발되어[18] 본 연구에 적용하였다. Fitzpatrick[18]은 위기를 경험하는 사람은 자신의 삶의 조망 안에 현재 상황을 통합하는 데 어려움을 겪는다는 가설을 제시하였는데, 재가여성 독거노인 역시 그들이 닥친 상황을 통합하는 데 어려움을 겪고 있어 본 이론의 가설을 적용하기에 적합하였다. Fitzpatrick[18]은 인간이 고유의 통합성을 가진 존재이며 부분의 합 이상의 특성을 가진 전체라고 가정하였고, 인간의 생의 패턴은 끊임없이 계속된다고 하였다. 이처럼 재가여성 독거노인 역시 통합성을 갖는 개방 체계로서, 이들의 생의 패턴은 지속된다. Fitzpatrick[18]은 삶의 조망이론의 주요 요소를 사람, 환경, 건강, 간호, 리듬 패턴과 삶의 의미라고 정의하였는데, 이 중 삶의 의미를 가장 강조하였다. 삶의 의미는 웰빙과 건강에 직접적인 영향을 주며, 삶의 위기 후에 건강을 결정하는 가장 중요한 요소라고 하였다. 따라서 본 연구에서도 삶의 의미가 재가여성 독거노인의 우울 예측 요인인지 규명하고자 하였다.

본 연구에서는 Fitzpatrick[18]의 Life Perspective Rhythm Model을 바탕으로 하여 추상성의 수준에 따라 계층적으로 배열화하여 Substruction을 도식화 하였다(Figure 1). Theoretical substruction은 개념과 이론, 연구방법 간의 내적 일관성을 높이고 연결 구조의 논리성을 확인하며, 연구 계획 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄여 연구의 질적 향상을 높이는데 도움을 준다[20]. 또한, 이론적 ․ 조작적 구성요소 간의 적합성을 사정하고 개념화하는데 강력한 도구로써 이론 검증 연구에 적절하며, 연구의 방향을 제시하여 모델과 이론 검증을 명확하게 해주는 장점이 있다[21]. 본 연구의 Substruction에서 가장 추상적인 Construct는 Fitzpatrick의 Life Perspective Rhythm Model 이론에서 도출하였다. Fitzpatrick[18]은 인간이 환경과 지속적으로 상호작용하는 패턴을 통해 물질과 에너지를 지속적으로 교환한다고 하였으며, 인간과 환경영역 사이의 리듬 패턴의 상호작용은 총체적인 인간 기능을 변화시킨다고 하여 이를 바탕으로 Construct를 구성하였다. Concept은 Personal factor, Psychological factor, Spiritual factor로 각각 나타내었으며, 이들의 개념은 이 이론에서 도출한 Patterns of health에 영향을 미치는 것으로 구성하였다. 이처럼 본 연구는 Fitzpatrick [18]의 이론을 근거로 하여 Substruction model을 통해 이론적 기틀을 마련하였다.

Figure 1.

Substruction model of the theory of this study.

연구방법

1. 연구설계

본 연구는 65세 이상의 재가여성 독거노인을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 재가여성 독거노인의 일반적 특성, 지각된 건강상태, 외로움, 삶의 의미, 우울 정도를 확인하고 변수간의 관계 및 재가여성 독거노인의 우울예측요인을 파악하기 위해 수행된 서술적 조사연구이다.

2. 연구대상

본 연구대상은 국내에 거주하는 재가여성 독거노인을 표적 모집단(target population)으로 하였으며, S시와 K도에 거주하는 65세 이상의 재가여성 독거노인을 근접 모집단(accessible population)으로 하였다. 대상자 모집은 S시와 K도에 거주하는 65세 이상의 재가여성 독거노인을 대상으로 하여, 복지관 4곳, 노인정 3곳 등을 중심으로 편의 추출하였다.

구체적인 대상자 선정기준은 다음과 같다

언어적 의사소통이 가능하며 지역사회에 거주하는 자
시간, 장소, 사람에 대한 지남력이 있으며 의식이 명료한 자
정신과적 기왕력이나 정신과적 약물을 복용하지 않는 자
본 연구목적을 이해하고 연구에의 참여를 동의한 자

표본 크기는 G*Power 3.1.9 프로그램에서 제공하는 multiple linear regression 표본 수 산정방식을 이용하며, 유의수준(⍺) 0.05, 검정력(1-β) 95%, 효과 크기(f²) 0.15 (medium), 독립변수 9개로 두어 산출했을 때 적정 표본 크기 166명을 근거로 하였다. 본 연구에서는 탈락률 15%를 고려하여 총 190명을 모집하였으나, 응답이 불충분한 자료를 제외하고 결측치가 없는 총 180명의 자료를 최종 분석하였다.

3. 연구도구

1) 지각된 건강상태

지각된 건강상태는 우리나라 2014년도 ‘노인실태조사’[2]에서 사용된 문항 ‘평소에 어르신의 건강상태는 어떻다고 생각하십니까?’를 사용하였다. 1점(매우 건강하다), 2점(건강한 편이다), 3점(그저 그렇다), 4점(건강이 나쁜 편이다), 5점(건강이 매우 나쁘다)의 5점 척도로 측정하였다.

2) 외로움

외로움을 측정하기 위해 각 저자의 허락을 받고 Russell, Peplau와 Cutrona[22]가 개발한 Revised UCLA Loneliness Scale를 Kim[23]이 번안하여 신뢰도와 타당도를 확인한 도구를 사용하였다. Kim[23]의 연구에서는 친밀한 주변인, 사회적 주변인과 소속감의 3개 하위요인으로 구성되었다. 총 20문항 4점 척도로 가능한 점수 범위는 20~80점이다. 10개의 역문항이 있으며, 점수가 높을수록 외로움이 큼을 의미한다. 개발당시 외로움과 우울 간에 상관관계가 높아(r=.62, p<.001) 타당도가 검증[22]된 도구이다. 도구의 개발 당시 신뢰도[22] Cronbach’s ⍺는 .93이고, Kim[23]의 연구에서도 Cronbach’s ⍺는 .93이었다. 본 연구에서의 신뢰도 Cronbach’s ⍺는 .92였다.

3) 삶의 의미

대상자들의 삶의 의미 정도를 알아보기 위해 각 저자의 허락을 받고 Stegar, Frazier, Oishi와 Kaler[15]가 개발하고 Won 등[24]이 번안한 삶의 의미 척도(Meaning in Life Questionnaire, MLQ)를 사용하였다. 삶의 의미 척도는 의미 발견과 의미추구 두 하위 요인으로 이루어져 있으며, 각 5문항 씩 총 10문항의 Likert 7점 척도로 이루어져 있다. 1개의 역문항이 있으며, 가능한 점수 범위는 10~70점이다. Won 등[24]의 연구에서 요인분석 결과 Stegar 등[15]의 연구결과와 같이 2개 하위요인을 가지는 것으로 나타났다. Steger 등[15]에서의 신뢰도 Cronbach’s ⍺는 각각 ‘의미 발견’은 .86, ‘의미 추구’는 .87이었다. Won 등[24]에서는 의미 발견과 추구 모두 Cronbach’s ⍺는 .88이었다. 본 연구에서의 신뢰도 Cronbach’s ⍺는 각각 ‘의미 발견’은 .94, ‘의미 추구’는 .97이었다.

4) 우울

우울을 측정하기 위해 Yesavage 등[25]이 개발한 노인우울척도(Geriatric Depression Scale, GDS)를 Sheikh와 Yesavage가 15문항으로 줄이고[26], Cho 등[27]이 번역, 표준화 한 한국판 노인 우울척도 단축형 도구(GDSSF-K)를 사용하였다. 총 15문항으로 이분형 척도이며, 가능한 점수 범위는 0~15점이다. 5개의 역문항이 있으며, 점수가 높을수록 우울 정도가 심한 것을 의미한다. 본 연구에서는 2014년도 ‘노인실태조사’[2]에서 사용한 기준점인 15점 중 우울 절단점을 8점으로 하여 7점 이하를 정상으로, 8점 이상을 우울로 보았다. Cho 등[27]의 연구에서 30문항의 GDS[25]와 15문항의 GDSSF-K사이의 상관관계가 높아(r=.96, p<.001) 동시 타당도가 입증되었다. Sheikh와 Yesavage[26]의 연구에서 Cronbach’s ⍺는 .95였으며, Cho 등[27]의 연구에서 Cronbach’s ⍺는 .89였다. 본 연구에서의 신뢰도 Kuder-Richardson Formula 20 (KR 20)은 .89였다.

4. 연구의 윤리적 고려 및 자료수집

연구참여자의 윤리적 측면을 고려하여 본 연구가 시행되기 전에 해당 기관의 윤리심의위원회(HYI-15-047-2) 승인을 받았다. 자료수집은 IRB 승인 후 2015년 5월 15일부터 8월 21일까지 설문조사를 하였다. 연구대상자가 노인임을 고려하여, 연구참여 설명서를 대상자가 쉽게 이해할 수 있도록 하였다. 연구대상자에게 연구의 목적을 충분히 설명한 후 동의를 구하였고, 연구의 참여를 원치 않는 경우 중도에 철회할 수 있으며, 어떠한 불이익도 없음을 고지하였다. 자료수집 시간은 약 15~25분 정도 소요되었으며, 설문지 내용을 설명 후 연구참여자가 설문지에 직접 표기하도록 하였다. 직접 표기하기 어려운 경우 조사자가 대신 설문지를 읽어주고 응답을 표기하는 형식으로 진행하였다. 피험자의 기밀유지와 사생활 보호를 위해 개인 식별정보를 암호화 하였으며, 일련번호만을 부여하여 통계 처리하였다.

5. 자료분석

수집된 자료는 SPSS/WIN 22.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) 프로그램을 이용하여 분석하였다.

대상자의 일반적 특성, 지각된 건강상태, 외로움, 삶의 의미, 우울은 서술 통계인 빈도, 백분율, 평균, 표준편차 등을 이용하여 분석하였다.
대상자의 일반적 특성에 따른 우울 차이는 t-test와 ANOVA로 분석하고, 집단 간 유의한 차이가 있는 경우 Scheffé test로 사후 검증하였다. 분산 분석 시 등분산 가정을 충족하지 않은 경우에는 Welch’s test로 분석하고, 유의한 차이가 있는 경우 Games-Howell test로 사후 검증하였다.
변수 간 의 상관관계는 등간 ․ 비율 변수는 Pearson correlation coefficients로, 서열 변수는 Spearman’s correlation coefficients로 파악하였다.
우울에 영향을 미치는 예측 요인을 파악하기 위해 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis)을 시행하였다.

연구결과

1. 대상자의 일반적 특성

대상자의 평균 연령은 77.84±5.99세이고, 연령대는 80세 이상이 69명(38.3%)으로 가장 많았다. 교육수준은 무학 67명(37.2%), 초졸 56명(31.1%), 중졸 31명(17.2%), 고졸 이상 26명(14.4%) 순이었다. 종교가 있는 경우는 136명(75.6%)이었고, 종교가 없는 경우는 44명(24.4%)이었다. 여성 독거노인의 독거기간은 평균 16.91±15.02년이었다. 지각된 경제 상태는 3점 만점 중 평균 2.52±0.64였으며, ‘나쁘다’ 107명(59.4%), ‘보통이다’ 59명(32.8%), ‘좋다’ 14명(7.8%) 순이었다. 만성질환 수는 평균 1.79±1.00개였고, 2개 이상이 106명(58.9%)으로 0~1개 74명(41.1%)보다 더 많았다(Table 1).

Table 1.

General Characteristics of Participants and Difference in Depression by General Characteristics (N=180)

2. 대상자의 지각된 건강상태, 외로움, 삶의 의미, 우울 정도

대상자의 지각된 건강 상태는 5점 만점 중 평균 3.58±0.98점으로 약간 부정적인 편이었으며, ‘그저 그렇다’ 77명(42.8%), ‘건강이 매우 나쁘다’ 42명(23.3%), ‘건강이 나쁜 편이다’ 41명(22.8%) 순이었다. 외로움은 평균 46.59±10.76점으로 중간 정도의 점수를 보였다. 삶의 의미 점수는 평균 38.44±15.98점이었으며 이 중 의미발견은 평균 19.54±7.54점, 의미추구는 평균 18.89±8.75점이었다. 우울은 15점 만점 중 평균 5.74±4.41점이었다. 정상군에 포함되는 대상자는 123명(68.3%)으로 평균 3.12±2.16점이었고, 우울군에 포함되는 대상자는 57명(31.7%)으로 평균 11.39±2.13점이었다(Table 2).

Table 2.

Descriptive Statistics of Main Variables

3. 대상자의 일반적 특성에 따른 우울 차이

대상자의 교육수준에 따른 우울은 통계적으로 유의한 차이가 있었고(F=9.36, p<.001), Games-Howell 사후 분석 결과 무학이 중졸보다 우울점수가 높았다. 종교에 따른 우울은 종교가 없는 경우(7.27±4.73)가 종교가 있는 경우(5.24±4.21)보다 우울 점수가 더 높았고 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=2.70, p=.008). 독거기간에 따른 우울은 독거기간이 10년 이상인 경우(6.54±4.56)가 0~9년인 경우(4.51±3.90)보다 우울 점수가 더 높았고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-3.20, p=.002). 지각된 경제 상태에 따른 우울은 통계적으로 유의한 차이가 있었고(F=38.94, p<.001), 사후 검증 결과 자신의 경제 상태를 나쁘다고 지각하는 군이, 보통이나 좋다고 지각하는 군보다 우울 점수가 높았다. 만성질환 수에 따른 우울은 만성 질환수가 2개 이상인 경우(6.49±4.59)가 0~1개인 경우(4.66±3.94)보다 우울 점수가 더 높았고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-2.86, p=.005). 연령에 따른 우울은 통계적으로 유의한 차이가 없었다(Table 1).

4. 우울과 제 변수 간의 관계

우울과 변수들 간의 상관관계는 Table 3과 같다. 우울은 지각된 경제상태(r=.53, p<.001), 지각된 건강상태(r=.49, p<.001), 외로움(r=.68, p<.001)과 양의 상관관계가 있었고, 삶의 의미(r=-.64, p<.001)와는 음의 상관관계가 있었다. 또한, 우울은 독거기간(r=.20, p=.007), 만성 질환 수(r=.30, p<.001)와 약한 양의 상관관계가 있으며, 교육수준(r=-.28, p<.001)과는 약한 음의 상관관계가 있었다. 즉, 경제 상태와 건강 상태가 나쁘다고 지각할수록, 외로움 정도가 높을수록, 독거기간이 길수록, 만성질환 수가 많을수록, 삶의 의미가 낮을수록, 교육수준이 낮을수록 우울한 것으로 나타났다.

Table 3.

Correlations among Observed Variables (N=180)

5. 재가 여성 독거노인의 우울 예측 요인

본 연구는 이론을 바탕으로 이루어졌기 때문에 위계적 회귀분석방법으로 실시하였고, 독립변수 중 교육수준, 종교는 회귀분석을 위해 더미변수로 처리하였다. 모든 변수의 왜도와 첨도가 모두 ±1.5를 넘지 않아 정규성을 만족하였고, 산점도 결과 모든 독립변수와 종속변수가 선형 관계였다. Durbin-Watson 통계량은 1.760으로 기준 값인 2에 가까워 자기상관의 문제가 없었다. 표준화 잔차의 산점도와 P-P plot결과, 잔차의 등분산성과 정규성 가정을 만족하였다. 독립변수 간 상관계수는 .00~.58로 나타나 모든 변수들이 독립적임을 확인하였다. 공차한계(tolerance)는 .49~.95으로 0.1 이상이었고, 분산 팽창인자(Variance Inflation Factor, VIF)도 1.06~2.02로 기준치 10을 넘지 않아 독립변수의 다중공선성 문제가 없었다. 특이값 검토 결과 표준화된 잔차가 절대값 3 미만이며, Cook’s distance값이 절대값 1.0을 초과하지 않아 특이값이 없는 것으로 확인되었다. 따라서 회귀분석의 기본 가정인 독립변수와 종속변수의 선형성(linearity), 잔차의 독립성, 등분산성(homoscedasticity), 정규성(normality), 독립변수 간의 다중공선성(multicollinearity)이 모두 충족되었으며 본 연구의 회귀 모형이 적합함을 확인하였다.

이론적 근거를 바탕으로 위계적 회귀분석 1단계로 Personal factor인 연령, 교육수준, 종교, 독거기간, 지각된 경제상태, 만성 질환 수, 지각된 건강상태를 모형에 투입하였다. 그 결과 우울 예측요인은 교육수준(β=.14, p=.040), 지각된 경제상태(β=.32, p<.001), 지각된 건강상태(β=.22, p=.010)로 나타났다. 이들 변수에 의한 설명력은 35.1%로 나타났다(F=14.83, p<.001). 위계적 회귀분석 2단계로는 Psychological factor인 외로움을 회귀모형에 추가로 포함하였다. 외로움(β=.51, p<.001)이 연령, 교육수준, 종교, 독거기간, 지각된 경제상태, 만성 질환수, 지각된 건강상태를 통제한 상태에서 우울을 증가시키는 변수로 확인되었으며, 우울을 추가로 18.5% 더 설명하는 것으로 나타났다(F=27.39, p<.001). 또한, 지각된 경제상태(β=.16, p=.021)와 지각된 건강상태(β=.19, p=.008)는 여전히 우울을 설명하는 유의한 변수로 확인되었으나, 교육수준은 더 이상 유의한 영향을 미치지 못하였다. 위계적 회귀분석의 3단계에서는 Spiritual factor인 삶의 의미를 회귀모형에 추가로 투입하였다. 삶의 의미는 우울에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며(β=-.27, p<.001), 우울을 추가로 3.8% 더 설명하였다(F=28.32, p<.001). 삶의 의미를 회귀모형에 추가한 후에도 지각된 건강상태(β=.16, p=.022)와 외로움(β=.41, p<.001)은 우울을 설명하는 유의한 변수로 나타났다. 본 연구결과 외로움, 삶의 의미, 지각된 건강상태 순으로 우울에 영향을 미쳤으며, 이들 전체 변수의 설명력은 57.9%였다(Table 4).

Table 4.

Hierarchical Multiple Regression Analysis with Depression (N=180)

논 의

본 연구는 Fitzpatrick[18]의 Life Perspective Rhythm Model을 기반으로 하여 65세 이상 재가여성 독거노인의 우울예측요인을 파악하고자 시도되었다. 본 연구는 Fitzpatrick[18]의 이론을 바탕으로 이론적 기틀을 제시하였으며, Substruction을 통해 구성, 개념, 변수, 도구와 측정 간의 내적 일관성을 높여 연구의 타당성을 높이고자 하였다. 또한, 이론, 연구와 실무를 논리적으로 연결하여 추후 중재 프로그램 개발 시 이론적 지침을 제공할 수 있도록 하였다.

본 연구에서 교육수준에 따른 우울 점수는 고학력보다 저학력 군에서 더 높았고, 교육수준은 우울과 유의한 음의 상관관계가 있었다. 이는 선행연구[2,16,28]의 결과와 일치하며, 저학력 군 여성 독거노인을 대상으로 한 우울 예방 중재 프로그램이 필요함을 시사한다. 본 연구에서는 독거기간이 증가함에 따라 우울 점수가 유의하게 높았는데, Song & Son의 연구[17]에서 독거기간에 따른 우울은 유의한 차이가 없다고 나타난 결과와는 차이가 있었다. 이는 선행연구에서 독거기간 5년 미만인 대상자가 64.0%로, 본 연구의 대상자보다 독거기간이 상대적으로 짧아 나타난 차이로 보여 진다. 본 연구에서는 만성 질환수가 많을수록 우울 점수가 유의하게 높았고, 이는 선행연구 결과[16]와 일치하였다.

본 연구에서 지각된 건강상태는 건강상태를 부정적으로 인식하는 비율이 46.1%였다. 이는 2014년도 ‘노인실태조사’[2]에서 전체 노인의 결과인 44.2%, 일반 재가노인을 대상으로 한 연구결과[28]인 32.4%보다 높았다. 이러한 결과는 여성 독거노인이 일반 노인보다 자신의 건강상태를 부정적으로 인식함을 나타내준다. 또한, 본 연구에서 지각된 건강상태는 우울과 유의한 양의 상관관계가 있었고, 우울에 유의한 영향을 미치는 예측요인으로 나타났는데, 이는 선행연구 결과[17,28]와도 일치하였다. 따라서 재가여성 독거노인의 우울을 줄이기 위해서는 자신의 건강상태 올바르게 인지하여 지각된 건강상태를 향상시키기 위한 적합한 간호중재가 필요하다고 사료된다.

본 연구결과 대상자의 외로움 점수는 평균 46.59±10.76점으로 나타났다. 이는 60세 이상 일반 노인을 대상으로 한 Gong & Kim의 연구[11]에서의 평균 44.70±5.01점보다 약간 높은 점수이다. 2014년도 ‘노인실태조사’[2] 결과에서도 노인 독거 가구가 다른 가구 형태보다 가장 외로움이 높았고, 이들의 생활상 어려움 중 외로움 또는 불안감이 21.7%를 차지하였다. 이는 재가여성 독거노인이 가족과 떨어져 혼자 생활하기 때문에, 일반 노인보다 외로움을 더 느끼는 것으로 보여 진다. 또한, 본 연구결과 외로움은 우울과 유의한 양의 상관관계가 있었고, 우울에 유의한 영향을 미치는 예측요인으로 나타났다. 이는 외로움이 우울에 영향을 준다고 한 선행연구[10] 결과와도 유사하였다. 따라서 재가여성 독거노인의 우울을 예방하기 위해서는, 우선 이들의 외로움을 줄이기 위한 지역사회의 다차원적 접근과 사회지지 체계 마련이 필요하다고 여겨진다. 특히 거동이 불편하여 외출이 불가능하고 사회적으로 고립된 재가여성 독거노인을 찾아 이들의 외로움을 줄이기 위한 노력이 필요할 것이다.

본 연구결과 대상자의 삶의 의미 점수는 평균 38.44±15.98점으로 나타났는데, 이는 60세 이상 일반 노인을 대상으로 한 선행연구[11]의 결과인 평균 50.04±10.16점보다 낮았다. 또한, 본 연구결과 삶의 의미 정도가 낮을수록 우울 정도가 높은 것으로 나타났고, 삶의 의미는 우울에 유의한 영향을 미치는 예측 요인인 것으로 나타났다. 재가여성 독거노인은 삶의 의미의 근원이 될 수 있는 가족과 떨어져 고립되어 있으므로 이들의 삶의 의미에 관해 관심을 기울일 필요가 있다.

Fitzpatrick[29]은 삶의 의미를 잃은 노인들이 가족 구성원들과의 상호작용을 포기함으로써 삶을 포기하며, 우울한 노인들은 삶의 목적을 잃어버리고 삶을 포기하게 된다고 하였다. 이처럼 여성 독거노인의 낮은 삶의 의미는 우울이나 자살로 이어질 수 있어, 이들이 자신의 삶의 의미를 찾을 수 있도록 적극적으로 도와야 할 것이다. 또한, Fitzpatrick[18]은 간호의 중심 관심사를 생에 부여된 의미에 두었는데, 삶의 의미는 여성 독거노인의 우울을 감소시키기 위한 중요한 내적 자원이 될 수 있다. 삶의 의미 발견을 통한 인식 변화는 삶을 더욱 건강하게 대처하도록 도울 수 있어 이를 증진하기 위한 간호중재가 필요할 것이다.

본 연구결과 전체 대상자의 우울 점수는 15점 만점 중 평균 5.74±4.41점이었고, 우울 군의 우울 점수는 11.39±2.13점이었다. 이는 동일한 도구를 사용한 2014년도 ‘노인실태조사’[2]에서 65세 이상 전체 노인의 우울 평균 점수인 5.4점보다 약간 높고, Park & Hong[28]의 연구에서 65세 이상 재가 여성노인의 우울 평균점수 4.06±3.87점, 일반 노인 우울군의 우울 점수 10.24±1.89점보다 높은 점수이다. 이는 여성 독거노인의 우울 정도가 일반 노인보다 높음을 나타내주며, 우울 군의 우울 점수 역시 더 높다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 여성 독거노인의 우울 예방이 중요하며, 심리 상담 서비스나 우울 예방 프로그램을 통한 간호중재의 필요성을 시사하는 것이라 할 수 있다.

본 연구에서는 이론적 근거를 토대로 위계적 회귀분석을 3단계로 나누어 실시하였다. 위계적 회귀분석은 이론적, 논리적 고려에 따라 단계적으로 독립변수를 투입하여 각 단계의 결정계수의 증가분과(R² change) 회귀계수(β값)의 변화를 조사하는 방법으로, 이론 검증에 적합한 방법이다. 본 연구에서 투입 순서는 Substruction에 따라 1단계는 Personal factor, 2단계는 Psychological factor, 그리고 3단계에서는 Spiritual factor로 나누어 투입하였다. Fitzpatrick[18]은 이론에서 삶의 의미를 가장 중요시하였기 때문에 이를 마지막 3단계로 결정하여 투입하였다. 그 결과, 위계적 회귀분석 1단계에서 유의하게 나타난 교육수준과 지각된 경제 상태는 각각 2단계, 3단계에서 유의하지 않은 변수로 확인되었는데, 이는 영향력(β값)이 크지 않아 나타난 결과로 보여 진다. 위계적 회귀분석 3단계 결과로는 외로움이 우울 증상에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타나, 여성 독거노인의 외로움을 줄이기 위한 노력이 가장 시급한 것으로 여겨진다. 또한, 우울 예측요인인 삶의 의미를 강화하고, 자신의 건강상태를 긍정적으로 지각하기 위한 간호중재 프로그램의 개발이 필요할 것으로 사료된다. 이처럼 재가여성 독거노인의 우울은 신체적, 사회적 요인뿐만 아니라 심리적, 영적 요인 측면과 연결되어 있어, 이들의 우울은 다차원적으로 접근해야 할 것이다.

본 연구에서의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 횡단적 연구로 수도권 내 복지 기관과 노인정을 이용하는 재가여성 독거노인을 대상으로 편의 추출하여 모집하였다. 이러한 비 확률표집 방법은 대상자 선택 편중이 발생할 수 있으므로 연구결과를 일반화하는데 신중을 기해야 할 것이다. 또한, 본 연구의 대상자들은 비교적 활동과 거동을 할 수 있으며 사회적인 참여를 하는 노인으로, 사회와 격리되어 집에서만 생활하는 여성 독거노인들은 포함하지 못하였다. 따라서 이들을 포함한 반복 연구가 필요하다고 여겨진다. 둘째, 본 연구에서는 삶의 의미를 측정하기 위해 Steger 등[15]이 개발한 MLQ (Meaning in Life Questionnaire)를 사용하였다. 그러나 신뢰도 계수가 .90 이상일 경우 중복된 문장이 있어 척도를 짧게 할 필요가 있다는 Devellis[30]의 보고를 고려할 때, 본 연구와 Gong & Kim의 연구[11]에서 Cronbach’s ⍺값은 .90 이상으로 나타나, 노인의 삶의 의미를 측정하기 위한 적합한 도구 개발 연구가 필요하다고 여겨진다.

결 론

본 연구는 Fitzpatrick[18]의 Life Perspective Rhythm Model을 기반으로 재가여성 독거노인의 우울 예측 요인을 파악하기 위한 목적으로 시도되었다. 본 연구는 이론적 측면에서 국내 선행연구에서 거의 적용되지 않았던 Fitzpatrick[18]의 Life Perspective Rhythm Model을 바탕으로 연구되었고, Substruction을 통해 개념, 이론과 연구방법 간의 내적 일관성을 높여 모델과 이론 검증을 명확하게 제시하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. 연구적 측면에서는 재가여성 독거노인을 대상으로 한 연구의 기초자료로 제공될 수 있으며, 간호중재 프로그램 개발과 적용을 위한 근거 중심 자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다. 실무 ․ 정책적 측면에서는 재가여성 독거노인의 우울에 대한 이해를 높이고, 우울과 관련된 예측 변인을 확인하여 이들의 우울을 예방하기 위한 정책을 마련하는 데 기초자료로 사용될 수 있어 연구의 의의가 있다. 본 연구결과를 바탕으로 재가여성 독거노인의 우울과 관련된 신체적, 사회적, 심리적, 영적인 요인을 총체적으로 파악하기 위한 구조방정식 모형 연구를 제언한다. 추후 본 연구결과를 토대로 재가여성 독거노인의 우울을 줄이기 위한 중재 프로그램 개발 및 적용 시에는 외로움을 줄이고 삶의 의미를 강화하며 지각된 건강상태를 긍정적으로 바꾸기 위한 전략을 세우고, 총체적인 면을 모두 고려한 다 학제적 접근이 필요할 것으로 생각한다.

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Characteristics	Categories	n (%) or M±SD	Depression
Characteristics	Categories	n (%) or M±SD	M±SD	t or F	p
Age (year) (range: 65~95)	Total	77.84±5.99	5.00±3.93	0.19	.903
	65~69	16 (8.9)
	70~74	27 (15.0)	5.59±4.07
	75~79	68 (37.8)	5.82±4.56
	≥80	69 (38.3)	5.88±4.57
Education level	No formal^a	67 (37.2)	6.96±4.51	9.36^†	<.001
	ES^b	56 (31.1)	6.32±4.73	a>c^‡
	MS^c	31 (17.2)	3.32±2.87
	≥HS^d	26 (14.5)	4.23±3.53
Religion	No	44 (24.4)	7.27±4.73	2.70	.008
Religion	Yes	136 (75.6)	5.24±4.21
Duration of living alone (year) (range: 1~60)	Total	16.91±15.02		-3.20	.002
	0~9	71 (39.4)	4.51±3.90
	≥10	109 (60.6)	6.54±4.56
Perceived economic status (range: 1~3)	Total	2.52±0.64		38.94^†	<.001
	Good^a	14 (7.8)	2.50±2.07	c>a, b^‡
	Moderate^b	59 (32.8)	3.15±2.87
	Poor^c	107 (59.4)	7.59±4.39
Number of chronic diseases (range: 0~5)	Total	1.79±1.00		-2.86	.005
	0~1	74 (41.1)	4.66±3.94
	≥2	106 (58.9)	6.49±4.59

Variables	n (%)	M±SD	Possible range	Actual range
Perceived health status		3.58±0.98	1~5	1~5
Very good	1 (0.6)
Good	19 (10.6)
Moderate	77 (42.8)
Poor	41 (22.8)
Very Poor	42 (23.3)
Loneliness		46.59±10.76	20~80	20~75
Meaning in life		38.44±15.98	10~70	11~70
The presence of meaning in life		19.54±7.54	5~35	6~35
The search for meaning in life		18.89±8.75	5~35	5~35
Depression		5.74±4.41	0~15	0~15
Depressed	57 (31.7)	11.39±2.13	8~15	8~15
Not depressed	123 (68.3)	3.12±2.16	0~7	0~7

Variables	1	2^†	3	4	5	6	7	8	9
1. Age	1
2. Education level^†	-.24 (.001)	1
3. Duration of living alone	.12 (.118)	-.11 (.154)	1
4. Perceived economic status	.17 (.020)	-.40 (<.001)	.24 (.001)	1
5. Number of chronic diseases	.08 (.267)	-.18 (.020)	-.01 (.927)	.22 (.004)	1
6. Perceived health status	.06 (.423)	-.31 (<.001)	.14 (.064)	.53 (<.001)	.56 (<.001)	1
7. Loneliness	.00 (.999)	-.28 (<.001)	.26 (<.001)	.46 (<.001)	.18 (.018)	.33 (<.001)	1
8. Meaning in life	-.07 (.340)	.42 (<.001)	-.16 (.038)	-.51 (<.001)	-.23 (.002)	-.41 (<.001)	-.58 (<.001)	1
9. Depression	.11 (.150)	-.28 (<.001)	.20 (.007)	.53 (<.001)	.30 (<.001)	.49 (<.001)	.68 (<.001)	-.64 (<.001)	1

Independent variable	Model I			Model II			Model III
Independent variable	β	t	p	β	t	p	β	t	p
Age	.00	-0.03	.980	.06	1.11	.270	.06	1.18	.239
Education level^†	.14	2.07	.040	.04	0.77	.441	-.01	-0.10	.919
Religion^‡	-.10	-1.58	.116	-.04	-0.83	.411	-.01	-0.26	.799
Duration of living alone	.09	1.39	.166	-.01	-0.13	.898	-.00	-0.05	.960
Perceived economic status	.32	4.22	<.001	.16	2.32	.021	.10	1.54	.125
Number of chronic diseases	.07	0.92	.359	.05	0.74	.464	.04	0.70	.487
Perceived health status	.22	2.60	.010	.19	2.67	.008	.16	2.32	.022
Loneliness				.51	8.50	<.001	.41	6.59	<.001
Meaning in life							-.27	-4.03	<.001
F (p)	14.83 (<.001)			27.39 (<.001)			28.32 (<.001)
R² change	.38			.19			.04
R²	.38			.56			.60
Adjusted R²	.35			.54			.58