This study was conducted to identify the predictive factors of generalized anxiety levels in adolescents using data from 51,850 middle and high school students from the 18th (2022) Korea Youth Risk Behavior Survey (KYRBS) of the Korea Disease Control and Prevention Agency. The data was analyzed by a decision tree model using SPSS 26.0. Our analysis revealed several findings. First, the group with the highest prevalence of general anxiety exhibited the following characteristics: high stress levels, experiences of sadness and despair, negative subjective health perception, inadequate fatigue recovery after sleep, and regular consumption of high- caffeine beverages. Stress emerged as the most significant predictor of anxiety. Third, the experience of sadness and despair was the second most significant variable affecting the prevalence of anxiety in both groups with below-average or high stress. Furthermore, self-rated ‘ill health’ was found to correlate with an increased prevalence of high-level generalized anxiety. This correlation was further analyzed according to subjective health perception and fatigue recovery after sleep, with or without the experience of sadness and despair. In addition, within the group with poor subjective health and insufficient recovery from fatigue after sleep, high- level anxiety was more prevalent among those consuming high-caffeine beverages more than once a week. General anxiety in adolescents can be predicted by a combination of health cognitive, psycho-emotional, and health behavior factors, including stress, experiences of sadness and despair, subjective health perceptions, fatigue recovery from after sleep, and consumption of high-caffeine beverages. Therefore, these five predictors identified by the decision tree model are crucial considerations for managing high-level general anxiety in adolescents.
본 연구는 청소년의 범불안 수준의 예측요인을 인구사회학적 특성, 건강행위적 특성 및 건강인지/심리정서적 특성 측면에서 분석하기 위해, 2022년 질병관리청 제18차 청소년건강행태조사의 중·고등학생 대상 51,850명의 자료를 이용하여 수행되었다. 자료는 SPSS 26.0을 이용하여 의사결정나무모형을 통해 분석되었다. 분석 결과, 첫째, 범불안 수준이 가장 높은 집단은 스트레스가 많고, 슬픔과 절망감 경험이 있으며, 주관적 건강인지가 ‘불건강’하고, 수면 후 피로감 해소가 ‘불충분’하며, 고카페인 음료 섭취를 ‘주 1~6회 혹은 매일’ 하는 순의 분류였다. 둘째, 범불안 수준의 분류에 가장 중요한 영향을 주는 변인은 스트레스였다. 셋째, 스트레스가 보통 이하거나 많은 집단 모두 슬픔과 절망감 경험이 범불안 수준에 영향을 미치는 다음 변인이었다. 다음으로 주관적 건강인지가 ‘불건강’에 속하는 경우 고수준 범불안 집단이 증가하였으며, 다음은 슬픔과 절망감 경험에 따라 주관적 건강인지와 수면 후 피로감 해소로 분류되었다. 마지막으로, 주관적 건강인지가 ‘불건강’에 속하고, 수면 후 피로감 해소가 불충분한 집단에서 고카페인 음료를 일주일에 한 번 이상 섭취하는 경우 고수준 범불안이 증가하였다. 청소년의 범불안 수준은 주관적 건강인지, 스트레스와 슬픔과 절망감 경험과 같은 건강인지/심리정서적 특성 및 수면 후 피로감 해소와 고카페인 음료 섭취와 같은 건강행위적 측면의 요인을 통해 예측되었다. 그러므로 본 연구에서 도출된 의사결정나무모형의 예측요인을 고려한 청소년 불안의 관리 전략이 수립될 필요가 있다.
본 연구는 의사결정트리를 이용하여 성인의 미충족 치과의료 경험의 영향 요인을 파악하고, 미충족 치과의료 경험 가능성이 높은 위험집단 및 치과의료 미충족 이유에 따른 집단을 분류하여 그 특성을 분석하였다. 자료는 제6기(2013~2015년) 국민건강영양조사의 만 19세 이상 성인 15,918명이며, 연구에 이용된 변수는 인구사회학적 특성, 건강행태적 특성, 정신인지적 특성, 건강관련 특성, 구강건강 특성 등이다. 자료는 복합표본분석, 의사결정트리, 로지스틱회귀 분석을 실시하였다. 연구결과 미충족 치과의료에 미치는 영향 요인은 저작불편호소가 가장 중요한 요인이었으며 다음으로 가구소득수준, 스트레스, 연령, 경제활동 상태, 고할압 의사진단 등의 순으로 나타났다. 저작불편을 호소하고 가구소득 수준이 낮은 65세 이상의 보험급여 가입자 그룹의 미충족 치과의료 경험이 67.8%로 전체 미충족 치과의료 경험률 31.3% 대비 두 배 이상 높았다. 또한 미충족 치과의료의 이유를 의료접근성 모형의 단계에 따라 위험집단의 특성을 파악해 본 결과, 의료필요의 인지(12.5%), 의료추구(21.8%), 의료도달(27.0%), 의료이용(36.9%)의 단계에 이를수록 미충족 치과의료의 이유에 대한 분율이 높았다. 본 연구는 미충족 치과의료의 영향요인과 이유를 체계적으로 분석하기 위해 의료접근성 모형 및 의사결정트리를 이용하여 위험집단을 분류하고 이들의 특성을 파악하였다. 치과의료 접근성 향상을 위해서는 미충족 치과의료 위험집단의 특성별로 의료인지, 의료추구 단계에서부터 보건교육, 사회적 지지 등의 개입이 필요하다.;The purpose of this study was to analyze the factors affecting the unmet dental care of adults using decision trees and to classify them according to the risk group of unmet dental care and the group of reasons for unmet dental care. The data are 15,918 adults aged 19 and over in the National Health and Nutrition Examination Survey during the 6th period (2013 - 2015). The variables used in the study were socio-demographic characteristics, health behavior characteristics, mental health characteristics, oral health characteristics. Data were analyzed by composite sample, decision tree, and logistic regression analysis. The results of this study are as follows. Dental complaints such as mastication discomfort were the most important factors affecting unmet dental care, followed by household income level, stress, age, economic activity status. 67.8% of those who have a complaint of mastication discomfort, low income and medical aid-insured group 65 years old or older experienced unmet dental care. This is over two times compared with overall unmet dental care experience 31.3%. In addition, the reason for the unmet dental care was classified according to the stages of the access model to health care. The results were as follows: recognition of dental needs (12.5%), dental care pursuit (21.8%), dental reach (27.0%), and use of dental care (36.9%). This study analyzed systematically the factors and reasons of unmet dental care using a health care access model and decision tree analysis. In order to improve accessibility of dental care, interventions such as health education and social support are needed for each type of unmet dental health risk group, especially classified according to early stages of access to health care such as first stage of perception of needs and desire for care and second stage of health care seeking.
본 연구는 당뇨병 유병률의 지역 간 변이 요인을 규명하여 지역별 특성에 맞는 당뇨병 관리 사업을 지원하기 위한 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 질병관리 본부의 2011년도 시군구 지역사회건강조사 230건 자료를 지역별 사회경제학 지표 등과 연계하여 생태학적 연구를 위한 자료를 구축한 후 단계적 회귀분석, 의사결정나무 등의 기법으로 분석하였다. 단계적 회귀분석 결과 인지된 고혈압 유병률과 경제활동 비율이 높고, 비만율이 낮을수록 당뇨병 유병률이 높아지는 것으로 나타났다. 지역 간에 상이한 변이 요인을 보다 구체적으로 알아보고자 의사결정나무 모형을 이용하여 지역 간 변이 요인을 규명한 결과 인지된 고혈압 유병률, 비만율, 고위험 음주율, 유배우자 비율, 인구밀도 등이 당뇨병 유병률의 주요 변이 요인으로 나타났다. 당뇨병 유병률의 지역 간변이 요인은 세부 지역별로 다양한 양상으로 나타났는데, 본 연구 결과는 지역별 맞춤형 당뇨병 관리 사업 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있겠다.;We investigate how the regional prevalence of diabetes is affected by health-related and socioeconomic factors with a special emphasis on geographic variations. We focus on the likelihood of diabetes as function of various region-specific attributes. We construct a unique set of data at the level of 230 small administrative district collected from 2011 Annual Community Health Survey by Korea Centers for Disease Control and Prevention and other government agencies. To estimate, we use several methods including correlation analysis, multiple regression and decision tree model. We find that diabetes prevalence is more likely to be associated with hypertension prevalence, obesity and economic activity rate. Further findings using decision tree model suggest that hypertension prevalence, obesity, the rate of drinking and the density of population are more likely to affect the prevalence of diabetes than other regional attributes considered. More importantly, we find significant geographic variations in factors affecting diabetes prevalence across administrative districts. This topic are not just of academic interest, but have practical implications by helping policy makers to understand and identify important regional factors relating to the prevalence of diabetes by which they can implement more effective planning for promotion of health.
본 연구는 의료서비스 최적화 방법론에 따라 병원 외래고객 만족도 조사를 설계하여 분석하였다. 설문조사 항목은 병원 외래의 서비스 청사진을 작성한 후 이를 기반으로 설계하였으며, 설문조사는 고객(외래환자 1,677명) 및 직원(909명)의 시각을 모두 반영할 수 있도록 현장실사 방법에 따라서 시행하였다1). 분석방법은 기술통계, 분산분석 및 최적의 개선대안을 선정하는데 도움이 되도록 대화식 의사결정나무 기법을 활용하였다. 직원의 외래서비스 전체만족도 점수는 71.4점이였으며 환자의 외래서비스 전체만족도 점수는 83.3점으로 환자의 만족도가 더 높게 나타났다. 고객의 외래서비스 만족도에 가장 낮은 부분은 이용절차로 나타났고, 전체만족도를 상승시키기 위한 개선방안으로 진료만족, 재이용, 추천의사에 있어 이용절차의 개선을 제시하였을 때 만족도는 상승하는 것으로 나타났다. 연구 결과 의료서비스 최적화 방법을 활용하여 의료기관별 맞춤형 설문도구 개발이 가능하였고, 고객과 직원의 서비스 갭을 확인하였으며, 직원의 직급, 직종에 따른 만족도 차이를 확인하였다. 또한 의료기관의 개선전략을 수립함에 있어 대화식 의사결정나무 기법을 이용하여 실무자의 의견을 반영한 대안을 개발할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 의료서비스 최적화 방법을 병원 고객만족도 평가에 도입하는 것이 유용하다고 평가되며 향후 고객만족도 이외에도 다양한 의료서비스 분야에 확대 적용하는 노력이 필요하다.;This study designed and analyzed a outpatient satisfaction survey based on service optimization method. The items of the survey were designed based on a outpatient service blueprint. The survey was conducted of 1,677 outpatients and 909 hospital workers using walk through audit (WtA) method. Descriptive analysis, ANOVA, and interactive decision tree were used for analysis, especially interactive decision tree was analyzed for selecting the optimum solution of improving outpatients' satisfaction. Overall score for staff and outpatient was 74.1 and 83.3 respectively. The lowest score in the sector of outpatient service was the process of service. For improving overall score of outpatient satisfaction, the process of outpatient service should be improved for the aspects of revisit and recommendation intention. We could confirmed the usefulness of the service optimization method for designing the customized survey tools, detecting the gap between staff and outpatient, differences of job type and job position, and developing alternatives to improve patient satisfaction based on staff opinion using interactive decision tree. Through this study, we concluded that it is useful to apply the service optimization method to the hospital customer satisfaction assessment. It is necessary to expand further research into various field not only patient satisfaction study.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.
본 연구는 전문포털사이트의 유용성 평가 모형을 마련하고 웹 유용성을 제고하기 위한 사용자 맞춤형 정보의 제공방안을 마련함에 그 목적이 있다. 이를 위해 복지정보 전문포털사이트인 국가복지정보 포털사이트를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며 총 1,245명의 이용자에게 웹 유용성을 실증적으로 분석함으로써 공공 전문 웹 포털사이트의 성과에 영향을 미치는 요인을 공분산구조분석을 통해 분석하였다. 또 웹유용성 성과 변수에 영향을 미치는 변수를 파악하고 방문자의 특성을 세분화하는 분류 및 예측 모형을 의사결정나무분석을 통해 수립하였다. 분석결과 국가복지정보 포털사이트의 유용성에 영향을 미치는 요인으로는 크게‘포털역할의 충실’, ‘복지정보의 품질’및‘이용자의 편의’가 선정되었으며 이들 요인과 본 포털의 ‘전반적인 만족도’, ‘재방문의도’및‘업무활용의 유용성’으로 구성된 성과간의 인과관계에 있어, 세 개의 포털 유용성 요인 중 포털역할의 충실이 성과에 가장 강한 영향(0.497)을 미치는 것으로 나타났다.;The objective of this study is to explore and verify the model for evaluating the web usability of special public portal site and the program for producing user-oriented information to increase the usability. Hence a structural equations modeling (SEM) technique and decision tree analysis are used to examine the factors for evaluating the web usability and to classify the features of users, respectively. Data for this study are collected using a questionnaire that is surveyed 1,245 visitors by online. Analyses show that the factors influencing a web usability of the portal site are 'the completion of function as a portal', 'the quality of information on welfare', and 'user's good use'. Among the selected factors, the completion of function as a portal has a strong influence on performance, with almost 49.7% of the variance in performance consisted of overall satisfaction, revisit intention and usefulness of current work being attributed to web usability.