Skip Navigation
Skip to contents

RCPHN : Research in Community and Public Health Nursing

OPEN ACCESS
SEARCH
Search

Articles

Page Path
HOME > Res Community Public Health Nurs > Volume 34(1); 2023 > Article
Original Article
노인장기요양보험 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질 경로분석
김지현1orcid, 박승미2orcid
A Path Analysis for Health-related Quality of Life in Long-term Care Insurance In-home Service Users
Je Hyun Kim1orcid, Seungmi Park2orcid
Research in Community and Public Health Nursing 2023;34(1):1-11.
DOI: https://doi.org/10.12799/rcphn.2022.00283
Published online: March 31, 2023

1청주주찬미방문간호센터 센터장

2충북대학교 간호학과 교수

1Director, Cheongju Joo Chan Mi Visiting Nursing Center, Cheongju, Korea

2Professor, Department of Nursing Science, Chungbuk National University, Cheongju, Korea

Corresponding author: Park, Seungmi Professor, Department of Nursing Science, College of Medicine, Chungbuk National University 1 Chungdae-ro, Seowon-gu, Cheongju 28644, Korea. Tel: +82-43-249-1712, Fax: +82-43-2-5672, E-mail: spark2020@chungbuk.ac.kr
• Received: October 24, 2022   • Revised: January 2, 2023   • Accepted: January 3, 2023

Copyright © 2023 Korean Academy of Community Health Nursing

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

next
  • 2,162 Views
  • 131 Download
  • 1 Crossref
  • Purpose
    The purpose of this study is to construct and verify a path model for the factors affecting on quality of life in long-term care insurance in-home service users.
  • Methods
    Total 246 participants using long-term care insurance in-home service were recruited from long-term care agencies. Data collection was conducted using a structured questionnaire from March 1st to March 31st 2021. The collected data were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0 programs.
  • Results
    The hypothetical path model was suitable for explaining the health-related quality of life in long-term care insurance in-home service users and has an explanatory power of 39.8%. Long-term care grade, depression, perceived health status, social support, age and living arrangement had a significant total effect on the quality of life in long-term care insurance in-home service users.
  • Conclusion
    Long-term care insurance in-home service policies need to be expanded, such as screening and relieving depression, strengthening social support, and fostering a positive perception of health to improve the quality of life of the elderly.
1. 연구의 필요성
노인장기요양보험은 고령이나 노인성 질병 등의 사유로 일상생활을 수행하기 어려운 대상자에게 간호와 신체활동 또는 가사활동 지원 및 목욕 등의 장기요양 서비스를 지원하는 제도이며 국가 차원에서는 의료비 지출을 줄이고 노인 요양을 비롯한 가족의 부담을 경감하여 삶의 질을 향상시키고자 시행되었다[1]. 노인장기요양보험 급여의 종류에는 시설급여와 재가급여가 있는데 대상자가 가족과 함께 가정에서 생활하면서 이용할 수 있는 재가급여를 우선적으로 제공하여야 한다(노인장기요양보험법 제3조). 따라서 노인들이 장애나 한계에도 불구하고 개개인의 욕구에 맞는 주거, 보건의료, 요양, 돌봄 등의 서비스를 받으면서 기존에 낯익은 삶의 터전에서 지속적으로 오래 머물도록 하여 삶의 질을 향상시키는 지역사회 통합 돌봄 정책[2]의 성공적인 추진을 위해서도 지역사회 내 노인의 다양한 욕구에 맞춘 장기요양 재가급여의 활성화가 시급하다.
장기요양보험 이용자 중 재가급여 노인의 비율은 2008년 57.1%에서 2019년 70.3%로 꾸준히 증가하고 있다[3]. 또한 2021년 장기요양보험 등급별 인정자를 살펴보아도 시설등급인 1, 2등급은 140,261명이고, 3등급 이하의 재가급여 인정자는 813,250명으로 특히 전체에서 재가급여 서비스를 주로 이용하는 3, 4등급 인정자는 684,642명으로 차지하는 비율이 절반이 넘는 것을 알 수 있다[1]. 이와 같이 지속적으로 증가하고 있는 재가급여 노인도 앞으로는 단순히 연명해 가는 삶이 아니라 자신의 삶의 터전에서 심신의 건강을 유지해 가면서 자립하고 질 높은 노년의 삶을 지향하는 것이 의료 및 장기요양보험 등 관련 영역의 중요한 과제라고 할 수 있다.
노인장기요양보험 대상자를 주제로 한 선행연구는 시설급여 대상자의 신체적, 정신적 기능이 삶의 질에 영향을 미치는 연구 등이 이루어졌다[4]. 재가급여 대상자 연구로는 장기요양서비스 이용 만족도와 삶의 질[5], 재가급여유형이 노인의 우울과 삶의 질[6]에 대한 연구가 있으나, 이론적 기틀을 적용하여 재가급여 대상자의 삶의 질을 통합적으로 경로 분석 연구는 없었다. 그러므로 장기요양보험 재가급여를 이용하는 대상자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고, 이들에게 적합한 정책 및 중재개발에 기여할 수 있는 연구가 필요하다.
Wilson과 Cleary [7]의 건강관련 삶의 질 모형은 질병의 원인에 초점을 두는 생의학적 패러다임과 환자의 기능과 전반적 안녕에 초점을 두는 사회과학적 패러다임을 통합하는 모형이다. 이 모형에서는 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로 개인적 특성, 환경적 특성, 생물학적·생리적 특성, 증상상태, 기능상태, 건강지각과 같은 개념들을 포함시켜 다양한 만성질환 대상자의 건강관련 삶의 질을 평가하는데 적합한 모형이다[8]. 또한 노인 암 생존자[9], 노인만성질환자[10] 등 다양한 만성질환 대상자의 건강관련 삶의 질 연구의 개념적 기틀로 사용되어 왔다. 따라서 장기요양 노인은 다수의 만성질환 이환 및 혼자서 일상생활을 수행하기 어려운 기능 저하 대상자이며 일상생활을 위해 다른 사람의 돌봄이 필요하다고 인정된 자로 지역사회 환경의 특성과 건강상태를 포함한 장기요양 재가급여 노인 대상의 건강관련 삶의 질을 통합적 측면에서 파악한 연구가 필요하다.
이에 본 연구에서는 문헌고찰을 바탕으로 노인장기요양보험 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질 영향요인을 확인하여 Wilson과 Cleary [7]의 건강관련 삶의 질 모형을 기반으로 재가급여 노인의 삶에 질에 영향을 미치는 요인들 간의 관계를 확인하고자 한다. Wilson과 Cleary [7]의 모형에서는 생물학적·생리적 요인, 증상상태, 기능상태, 건강지각, 삶의 질의 각 개념들이 일방향으로 영향을 미치는 경로를 보이고, 개인적 특성과 환경적 특성이 생물학적·생리적 요인을 제외한 각 개념들에게 영향을 미치는 구조이다. 본 연구에서는 Wilson과 Cleary [7]의 건강관련 삶의 질 모형에서의 개인적 특성을 연령, 장기요양 등급, 가족 동거 여부로, 환경적 특성은 사회적 지지라는 변수로 설정하였고, 생물학적·생리적 요인, 증상상태, 기능상태, 건강지각은 각각 만성질환 수, 우울, 자가간호 역량, 지각된 건강상태의 변수로 설정한 개념적 기틀을 구축하고 검증하고자 한다(Figure 1). 이러한 검증 결과를 장기요양 재가급여 노인의 삶의 질 향상을 위한 구체적인 간호중재와 정책개발을 위한 기초자료로 제공하고자 한다.
2. 연구 목적
본 연구의 목적은 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질 정도를 파악하고, 삶의 질에 영향을 미치는 다양한 요인에 대해 Wilson과 Cleary [7]의 건강관련 삶의 질 모형을 기반으로 가설적 경로모형을 구축하고 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질의 영향 요인들 간의 직, 간접 경로를 확인함으로써 요인들 간의 인과적 관계 및 강도를 규명하고자 한다. 이는 궁극적으로 장기요양 재가급여 노인의 삶의 질 향상을 위한 정책개발에 기초자료가 될 것이다.
1. 연구 설계
본 연구는 노인장기요양보험 재가급여를 이용하는 노인의 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 Wilson과 Cleary [7]가 제시한 건강관련 삶의 질 이론과 선행연구 고찰결과를 근거로 가설적 모형을 구축하여 실증적 자료를 통해 모형의 적합성과 연구가설을 검증하는 경로분석 연구이다(Figure 1).
2. 연구 대상
대상자는 전국에서 장기요양 재가서비스를 이용하고 있는 노인을 편의 추출하였으며 인지기능 검사 결과 비 치매군으로 판정된 자로 방문간호 서비스를 이용하면서 질문내용에 응답이 가능하며 연구의 목적을 이해하고 설문응답에 동의한 대상자로 선정하였다. 본 연구는 최대우도법(Maximum Likelihood: ML)을 적용하여 분석하는 연구에서 일반적으로 사용하는 최소 표본크기인 200개를 근거로[11] 자료를 수집하였으며 응답이 불충분한 자료를 제외한 246부를 최종 분석하였다.
3. 연구도구

(1) 사회적 지지

Zimet 등[12]이 개발한 사회적 지지 척도 MSPSS (Multidimensional Scale of Perceived Social Support)를 Lim [13]이 수정한 도구를 사용하였다. 총 12문항으로 가족지지 4문항, 친구지지 4문항, 전문가지지 4문항으로 3가지 하위 영역으로 구성되어 있다. ‘전혀 그렇지 않다’ 1점에서 ‘매우 그렇다’ 5점까지 5점 Likert척도이며, 최저 12점에서 최고 60점으로 점수가 높을수록 사회적 지지가 높음을 의미한다. 도구개발 당시 Cronbach's ⍺= .83이었으며 본 연구에서 Cronbach's ⍺= .87이었다. 하부요인 중 가족지지는 .92, 친구지지는 .96, 전문가지지는 .95이었다.

(2) 만성질환 수

생리적 특성으로 만성질환 수를 연구변수로 조사하였다. 국민건강보험공단에서 매년 실시하는 장기요양통계연보[1]에 분류된 질환 등으로 뇌졸중, 고혈압, 당뇨병, 골관절염·류마티스, 요통·좌골통, 호흡기계 질환, 백내장(시각장애), 비뇨기계 질환, 해당항목 없음을 포함하여 총 9개 항목으로 구성되어 있다. 만성질환 수가 많을수록 건강상태가 좋지 않은 것을 의미한다.

(3) 지각된 건강상태

Speake, Cowart와 Pellet [14]가 개발한 Health Perceptions scale을 Ham [9]이 번안한 도구를 사용하였다. 이 도구는 자가보고식의 3문항으로 이루어져 있으며 1번 문항은 현재의 건강상태에 대한 내용으로 ‘나쁘다’ 1점, ‘보통이다’ 2점, ‘좋다’ 3점, ‘매우좋다’ 4점으로 평정하고, 2번 문항은 동년배의 다른 사람과 비교한 나의 건강상태에 관한 내용으로 ‘매우 더 나쁘다’ 1점부터 ‘매우 더 좋다’ 5점까지로 평정하였다. 3번 문항은 지난 6개월간의 건강상태 변화에 대한 내용이며 ‘더 나쁘게 변했다’ 1점, ‘똑 같았다’ 2점, ‘더 좋게 변했다’ 3점까지 평정하도록 되어 있다. 총점의 범위는 3점에서 12점이며 점수가 높을수록 지각된 건강상태가 좋은 것을 의미한다. 도구개발 당시 Cronbach's ⍺= .85이었고 본 연구에서의 Cronbach's ⍺=.65이었다.

(4) 자가간호 역량

Genden과 Taylor [15]가 개발한 Self-as-Care Inventory(SCI)를 So [16]이 수정·보완한 도구를 사용하였다. 총 34문항으로 인지적 측면 11문항, 신체적 측면 9문항, 의사결정 및 판단과정 5문항, 자기조절에 관한 인식 2문항, 정보추구행위 4문항, 자기관리에 대한 주의력 3문항으로 6가지 하위 영역으로 구성되어 있다. ‘전혀 동의하지 않는다’ 1점에서 ‘매우 동의한다’ 6점까지 6점 Likert 척도이며, 최저 34점에서 최고 204점으로 점수가 높을수록 자가간호 역량 정도가 높음을 의미한다. 도구 개발 당시 Cronbach's ⍺=.96이었으며, 본 연구에서 Cronbach's ⍺=.97이었다. 하부요인의 Cronbach's ⍺는 각각 인지적측면 .95, 신체적측면 .93, 의사결정 및 판단과정 .91, 자기조절에 관한 인식 .85, 정보추구행위는 .79, 자기관리에 대한 주의력 .84이었다.

(5) 우울

CES-D(Center for Epidemiologic Studies Depression Scale)는 Radloff [17]가 개발하고 한국복지패널에서 사용하고 있는 11문항용 CES-D[18]를 이용하였다. 이 척도는 당초 20문항의 설문으로 구성되었으나 복지패널에서는 이를 축소하여 활용하고 있다. 이 도구는 우울 감정(3문항), 긍정적 감정(2문항), 신체 및 행동둔화(4문항), 대인관계(2문항) 등 11개 문항으로 구성되어 있다. 4점 Likert 척도(0=극히 드물게, 1=가끔, 2=자주, 3=거의 대부분)로 점수의 범위는 0~33점이며 점수가 높을수록 우울정도가 높음을 의미한다. 개발 당시 Cronbach's ⍺= .91, 본 연구에서의 Cronbach's ⍺=.91이었다. 하부요인의 Cronbach's ⍺는 각각 우울감정 .93, 긍정적감정 .91, 신체 및 행동둔화 .84, 대인관계 .93이었다.

(6) 건강관련 삶의 질

EuroQol Group [19]에서 개발한 EQ-5D(Euro quality of life Questionnaire 5- Dimensional Classification)를 사용하여 건강관련 삶의 질을 측정하였다. EQ-5D는 운동능력(Mobility), 자기관리(Self-care), 일상활동(Usual Activities), 통증/불편감(Pain/Discomfort), 불안/우울(Anxiety/Depression)의 5가지 영역으로 구성되어 있다. 총 3단계로 평가하며 1단계는 ‘문제없음’, 2단계는 ‘다소 문제 있음’, 3단계는 ‘심각한 문제 있음’으로 구성된다. 본 연구에서는 국민영양조사에서 이용하고 있는 Nam 등[20]이 교차-문화적 적응 작업과 확인 과정을 시행한 한국어판 KEQ-5D를 사용한 지표점수를 사용하였다.
4. 자료 수집
본 연구는 충북대학교 생명윤리심의위원회 승인(IRB No. CBNU-202102-HR-0227)을 받은 후에 진행하였다. 자료수집은 2021년 3월 1일부터 2021년 3월 31일까지 실시하였다.
자료수집과정 및 절차에 대한 사전교육을 받은 장기요양기관장이 재가서비스를 이용하고 있는 노인 증 기준에 적합한 대상자를 추천에 협조하였으며 연구자가 대상자에게 연구의 목적, 방법, 기대효과, 소요시간, 비밀보장 등에 대하여 충분히 설명을 한 후 동의한 대상자에게 조사하였다. 설문지 작성 시간은 40분 정도이며, 수도권 60부, 충청·경상권 80부, 전라권 97부, 세종·제주권 18부 회수하였으며 응답이 불충분한 9부를 제외한 246부를 분석에 사용하였다. 설문조사에 대한 감사의 표시로 소정의 선물을 증정하였다.
5. 자료 분석
본 연구는 연구문제와 가설검증을 위한 분석방법으로 SPSS 26.0과 AMOS 26.0을 이용하였으며 구체적인 분석방법은 다음과 같다.
첫째, 대상자의 일반적 특성은 기술적 통계로 이용하였고, 일반적 특성에 따른 건강관련 삶의 질 정도의 차이는 t-test와 ANOVA를 사용하여 분석하였고, 등분산 가정이 만족되지 않는 경우에는 Brown-Forsythe로 분석하고 사후분석은 Tamhane으로 실시하였다. 둘째, 변수간 관련성을 알아보기 위해 Pearson’s correlation coefficient로 분석하였고 표본의 정규성은 평균, 표준편차, 왜도, 첨도로 검정하였으며 연구 도구의 신뢰도 검증은 Cronbach’s alpha 계수를 산출하여 검증하였다. 넷째, 모형의 구조경로에 대한 유효성 검증은 최대우도법(maximum likelihood estimation)을 이용하였으며 적합도의 평가는 Ⅹ2/df, 비표준적합지수(Turker-Lewis index[TLI])와 표준평균제곱잔차(root mean-square residual[RMR]), 기초부합지수(goodness-of-fit index[GFI], 조정적합지수(adjusted goodness-of-fit index[AGFI]), 표준 적합지수(normed fit index[NFI]), 비교적합지수(comparative fit index [CFI]), 근사오차 평균 자승의 이중근(root mean square error of approximation[RMSEA])을 사용하여 분석하였다. 모형의 간접효과와 총 효과를 검증하기 위하여 Bootstrapping 방법을 사용하였다.
1. 연구 대상자의 일반적 특성과 건강관련 삶의 질
연구대상자의 일반적 특성은 Table 1과 같다. 성별은 여성이 62.6%로 다소 많았고 평균 연령은 82.40±7.10세였으며 80~89세(50.4%), 70~79세(28.5%), 90세 이상(16.7%), 60~69세(4.5%)순이었고, 가족과 함께가 65.9%, 혼자 거주하는 경우가 34.1%였다. 최종학력은 초졸 이하(55.3%), 중졸 이하(28.9%), 고졸 이상(15.8%) 순으로 나타났다. 대상자의 50.8%은 종교가 없었고, 만성질환 수는 1~3개 이하(47.9%), 4개(35.8%), 5개 이상(16.3%)순으로 나타났다. 재가급여 이용기간은 1~3년 미만(46.3%)이 가장 많았고, 3~5년 미만(27.2%), 1년 미만(15.4%), 5년 이상(11.0%) 순으로 나타났다. 재가급여 이용 수는 방문간호, 방문요양, 방문 목욕 중 두 종류의 재가서비스를 동시에 이용하는 대상자가 90.2%, 세 종류의 재가서비스를 이용하는 대상자는 9.8%이었다. 장기요양 등급은 4등급(52.4%), 3등급(36.6%), 2등급(7.7%), 1등급(3.3%) 순으로 나타났다.
연구대상자의 건강관련 삶의 질 수준에 유의한 차이가 있는 것으로 나타난 특성은 가족 동거 여부와 장기요양 등급이며, 이외의 일반적 특성에 따른 건강관련 삶의 질은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 혼자 사는 대상자의 건강관련 삶의 질(0.59±0.23)은 가족과 함께 거주하는 경우(0.49±0.32)보다 통계적으로 유의하게 높았다(t=2.90, p=.004). 장기요양 등급에 따른 건강관련 삶의 질 수준은 4등급(0.62±0.24) 대상자의 건강관련 삶의 질 수준이 2등급(0.26±0.33)과 3등급(0.47±0.30) 대상자보다 통계적으로 유의하게 높았다(F=13.86, p=.001).
2. 측정변수의 서술적 통계와 정규성 검정
장기요양 등급은 평균 3.38±0.77점, 만성질환 수는 평균 2.68±0.75점이었으며 사회적 지지는 평균 3.30±0.63점이었다. 내생변수인 우울은 평균 1.29±0.62점이었으며, 자가간호 역량은 평균 3.83±0.99점이었다. 지각된 건강상태는 평균 5.46±1.67점으로 중간정도 수준이었으며, 건강관련 삶의 질은 평균 0.53점으로 중간수준보다 높은 것으로 나타났다(Table 2). 측정변수들의 왜도와 첨도를 구한 결과 왜도는 – 1.21∼0.63으로 ±2 이내의 값이었으며, 첨도는 – 0.70∼1.17으로 ±4 이내의 값으로 나타나 정규분포로 가정할 수 있었다 [11].
3. 측정변수 간의 상관관계
본 연구의 가설적 경로모형에서 사용한 측정변수 간의 상관관계를 분석한 결과 건강관련 삶의 질은 연령(r=-.14, p=.027), 장기요양 등급(r=.37, p=.001), 사회적 지지(r=.20, p=.002), 우울(r=-.37, p=.001), 자가간호 역량(r=.19, p=.003), 지각된 건강상태(r=.50, p=.001)와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 우울은 만성질환 수(r=.15, p=.020), 사회적 지지(r=-.30, p=.001)와 유의한 상관관계를 나타냈고, 자가간호 역량은 사회적 지지(r=.29, p=.001)와 유의한의 상관관계를 보였으며, 지각된 건강상태는 장기요양 등급(r=.21, p=.001), 만성질환 수(r=-.24, p=.001), 우울(r=-.51 (p=.001), 자가간호 역량(r=.14, p=.032)과 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다(Table 3).
4. 가설적 경로모형의 검증
본 연구의 가설적 모형 적합도는 χ2/df=3.68, GFI=.99, NFI=.97, CFI=.97, RMR= .03으로 적합도 지수가 전반적으로 권장수준[21]을 만족하였다(Figure 2). 만성질환 수(β=.14, p=.002)와 사회적 지지(β=-.30, p=.019)는 우울에 직접효과가 있었고, 사회적 지지는 자가간호 역량에 직접효과(β=.29, p=.005)와 총 효과 (β=.27, p=.004)가 유의하였다. 장기요양 등급(β=.19, p=.012), 우울(β=-.54, p=.009), 자가간호 역량(β=.12, p=.036)이 지각된 건강상태에 미치는 직접효과가 유의하였고, 사회적 지지(β=.19, p=.010)는 지각된 건강상태에 유의한 간접효과가 있었다. 건강관련 삶의 질에 미치는 변수로써, 연령은 유의한 직접효과와(β=-.16, p=.022) 총 효과(β=-.17, p=.029)가 있었고, 장기요양 등급도 유의한 직접효과(β=.29, p=.006), 간접효과(β=.06, p=.026), 총 효과(β=.35, p=.009)가 있었으며, 가족 동거 여부는 직접효과(β=-.12, p=.027)와 총 효과(β=-.15, p=.015)가 유의하였고, 사회적 지지는 간접효과(β=.11, p=.014)와 총 효과(β=.19, p=.008)가 유의하였다. 우울은 직접효과(β=-.18, p=.039), 간접효과(β=-.16, p=.011), 총 효과(β=-.34, p=.011)가 유의하였고, 자가간호 역량은 지각된 건강상태는 직접효과(β=.04, p=.026)가 유의하였으며, 지각된 건강상태는 직접효과와 총 효과가 유의하였다(β=.31, p=.013). 40.0%의 설명력을 보였다(Table 3).
본 연구는 노인장기요양 재가급여 이용 노인의 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인들을 규명하기 위해 Wilson과 Cleary [7]의 건강관련 삶의 질 모형과 선행연구를 토대로 가설적 모형을 구축하여 검증한 경로분석 연구이다. 본 연구에서 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질은 1점 만점에 평균과 표준편차가 0.53±0.29점으로 나타나 동일한 도구를 사용하여 골 관절염 노인의 삶의 질을 측정한 0.79±0.22점[22], 지역사회 노인 암생존자의 삶의 질 0.82±0.10점[9]보다 낮았다. 이러한 차이는 선행연구[22]의 대상자가 정형외과를 내원하거나 보건소 관절염 프로그램에 참여할 수 있는 신체기능상태를 가졌고, 본 연구대상자보다 연령이 현저히 낮아서 나타난 것으로 생각된다. 그러나, 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질 수준이 다른 노인에 비해서 현저히 낮다는 점은 주목할 필요가 있다. 본 연구를 통해 규명된 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질 영향요인을 고려한 간호학적 중재 개발이 필요할 것으로 생각된다.
본 연구에서 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질에 유의한 영향을 주는 경로는 장기요양 등급이 지각된 건강상태를 통하여 건강관련 삶의 질에 영향을 주는 경로와, 만성질환 수가 우울을 통해 삶의 질에 영향을 주는 경로, 만성질환의 수가 우울, 지각된 건강상태를 통해 삶의 질에 영향을 주는 경로, 사회적 지지가 자가간호 역량, 지각된 건강상태를 통해 삶의 질에 영향을 주는 경로, 사회적 지지가 우울, 지각된 건강상태를 통해 삶의 질에 영향을 주는 경로였다. 건강관련 삶의 질에 직접적인 영향을 주는 요인은 장기요양 재가급여 노인의 연령, 장기요양 등급, 가족 동거 여부, 우울, 지각된 건강상태였으며, 사회적 지지는 간접효과를 통하여 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
본 연구에서 지각된 건강상태는 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질에 가장 큰 직접 효과가 있는 요인이며, 만성질환의 수, 우울, 지각된 건강상태를 통하여 삶의 질에 유의한 영향을 주는 경로와 사회적 지지, 자가간호 역량, 지각된 건강상태를 통해 삶의 질에 영향을 미치는 유의한 경로에 속하는 요인이다. 이는 재가급여 노인 대상의 연구[6,23]와 시설급여 노인 대상의 연구[24,25] 결과와 일치하여 지각된 건강상태가 저하될 경우 장기요양 재가급여 노인의 삶의 질이 유의미하게 낮아져 주관적 건강지각이 좋을수록 건강관련 삶의 질이 높아짐을 확인하였다. 또한 후기노인일수록 주관적 건강지각이 유의하게 낮았는데[26] 이는 만성질환 증가와 활동의 제한이 높아짐에 따라 건강에 대한 자신감이 낮아져서 발생한 차이라고 생각된다.
다음으로 장기요양 등급은 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질에 직접적으로 영향을 미치는 요인이며 지각된 건강상태를 통해 삶의 질에 유의한 영향을 주는 경로의 출발점이다. 이는 심신의 기능상태 장애로 상당부분 다른 사람의 도움이 필요한 1, 2등급에 비하여 3, 4등급 이상 노인의 삶의 질이 높은 것으로 나타난 선행연구[6,27]와 일치하였다. 또한 요양시설 입소 노인을 대상으로 한 연구[24]와 재가급여 노인 대상의 연구[23] 결과, 장기요양 등급에 따라 삶의 질의 차이가 있는 것으로 나타나 장기요양 등급이 하향되지 않도록 하는 중재 전략이 필요하다. 선행연구[28,29]에서는 치매, 암, 중풍 등의 질환이 추가되거나 재가급여서비스의 이용일수가 적을수록 등급 변경에 영향을 미친다고 하여, 질병 보유 수준에 따라 악화를 방지할 수 있는 의료이용 상담과 약물복용 관련 교육 등의 건강관련 서비스를 제공하는 것이 신체기능상태 및 현재 등급수준을 지속적으로 유지할 수 있는 방법일 것으로 사료된다.
본 연구에서 우울은 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인이고, 만성질환 수와 사회적 지지가 우울을 통해 건강관련 삶의 질에 영향을 주는 경로로 나타나, 건강관련 삶의 질에 장기요양 등급 다음으로 영향을 미치는 중요한 요인이다. 장기요양 재가급여 노인은 누군가의 도움으로 생활의 안정을 느끼기는 하지만 한편으로는 여러가지 부정적, 심리적 감정을 경험하며 우울하게 살아가는 것으로 나타났다[30]. 이는 장기요양 재가급여 노인의 정신건강인 우울 수준이 심해지거나 자주 발생되므로 삶의 질이 감소되는 선행연구[6, 27]의 결과와 일치하였다.
일본의 개호보험에서도 방문간호 서비스는 노인의 우울 등 정신적 건강관리에 효과가 있음을 보고하였는데[31] 이는 지역사회에 지속적으로 거주하며 장기요양 재가서비스를 이용하는 노인의 정신적 건강요인을 해결하려는 노력이라고 할 수 있다. 그러나 현재 우리나라 장기요양 방문간호는 간호사의 대상자 건강 사정하는 욕구조사항목에 신체상태, 일상생활 동작능력, 질병상태, 의사소통능력, 영양상태, 배변능력, 주 수발자, 거주환경 등 주로 신체적 기능과 관련된 것이 포함되어 있으며 추가로 욕창, 낙상, 인지기능검사(K-MMSE)가 이루어지고 있을 뿐 대상자의 건강관련 삶의 질에 중요한 예측요인인 우울 수준에 대하여는 기초조사 조차도 포함되어 있지 않은 실정이다. 따라서 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질을 증진시키기 위하여 우울 수준을 파악할 수 있는 우울 선별검사가 추가되어야 할 것이다.
본 연구에서 우울은 만성질환 수가 많을수록 높았다. 장기요양 3~5등급 재가 노인을 대상으로 한 연구[32]에 따르면 더 많은 만성질환 개수를 가진 노인이 우울 고위험군에 해당하였으며, 2021 장기요양통계연보에서도 장기요양 노인에게 중풍(뇌졸중)이나 당뇨병은 만성질환 중에서도 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 조사되었다. 따라서 뇌졸중, 치매 등 복합만성질환을 가지고 있는 장기요양 인정노인이 증가하고 있는 추세[1]에서 우울에 영향을 미치는 만성질환 관리의 시급함을 시사한다. 현재 고혈압, 당뇨병 등 복합 만성질환을 가진 장기요양 재가급여 노인은, 자녀나 본인이 건강에 관심이 높아서 만성질환 관리가 필요하다고 인지하는 경우에만 건강보험공단에 방문간호를 요청하여 방문간호사로부터 혈압, 당뇨 검사를 주기적으로 측정하는 등 합병증 예방 및 투약, 식이 등의 전반적인 건강관리를 제공받을 수 있지만, 그 외의 재가급여 노인은 건강관리 외에 가사 및 목욕 도움과 같이 가족의 부양부담을 줄여주는 방문요양 서비스만을 이용하고 있는 실정이다. 이에 재가급여 중 유일한 의료서비스인 방문간호 서비스를 통하여 재가급여를 이용하는 모든 노인의 만성질환을 관리할 수 있도록 하는 장기요양 급여이용에 대한 정책의 확대방안 모색이 필요하다.
장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질은 연령에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 2021장기요양 실태조사에서 장기요양급여를 이용하는 노인은 평균연령이 81,8세로 특히 80세 이상 중기 노인 수급자가 전체의 65% 이상을 차지하는 것으로 나타나[3] 중기나 후기 노인일수록 타인의 지지를 필요로 하는 빈도가 높고, 건강에 대한 지원을 더 많이 요구하기 때문에 다른 연령대와 차별적으로 관리해야 한다[26]. 따라서 더욱 증가하고 있는 장기요양 재가급여 노인에게 연령별 특성을 반영한 필요한 건강관리 서비스 내용의 확대 등이 제공되어야 할 것이다.
다음으로 건강관련 삶의 질은 가족 동거 여부에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 혼자 사는 노인이 가족과 함께 사는 노인보다 건강관련 삶의 질 정도가 높게 나타나 장기요양 재가급여 노인을 대상으로 한 선행연구의 결과와 일치하였다[5]. 이는 노인이 배우자 및 자녀와 함께 거주하면서 발생하는 부정적 감정 등이 혼자 거주하면서 느끼는 문제보다 더 높을 수 있다고 해석할 수 있고 또한 본 연구의 장기요양 재가급여 노인에서도 등급이 높을수록 기능상태가 양호하여 가족과 동거하지 않는 경우가 많았으며 이러한 요인이 건강관련 삶의 질에 반영된 결과라고 생각된다. 따라서 독거 가구가 증가하는 시점에서[3] 혼자 살고 있는 재가급여 노인의 신체적 기능상태를 유지할 수 있도록 하는 장기요양 정책의 확대가 필요하다.
마지막으로 건강관련 삶의 질에 직접효과는 없었지만 간접적인 영향으로 유의한 총 효과를 나타낸 변수로 사회적 지지가 확인되었다. 본 연구에서 추가로 실시한 특정 간접 매개효과 분석에서, 사회적 지지는 우울과 건강지각을 거쳐 삶의 질에 영향을 미치는 유의한 경로(β=.01, p=.012)임을 확인하였다. 또한 사회적 지지는 자가간호 역량과 지각된 건강상태에 영향을 미쳐 삶의 질을 높이는 유의한 경로로도 확인하였다(β=.01, p=.022). 즉 자가간호 역량이 삶의 질에 직접효과를 미치지는 않았지만, 사회적 지지가 자가간호 역량을 높여 지각된 건강상태를 향상시키게 되고 결국 삶의 질에 영향을 미친다는 것이다. 이처럼 재가급여 노인은 신체적 노화와 만성질병으로 마음대로 되지 않는 신체적 한계를 인식하지만 요양병원이나 요양원이 아닌 자신의 집에서 보조적 도움을 받아가며 남은 삶을 살아가기 위해 스스로 할 수 있는 잔존기능을 활용하여 신체적 제약을 극복하고자 노력하므로[31], 재가급여 노인의 자가간호 역량을 유지하거나 증진시켜 삶의 질을 높일 수 있는 간호전략이 필요하다.
본 연구는 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질 모형의 경로를 구축하여 이를 실증적으로 검증하였으나 다음과 같은 제한점이 있다. 장기요양 재가급여 중 주간보호센터 이용 노인을 제외한 방문간호, 방문요양, 방문목욕 서비스를 이용하고 있는 노인만을 대상으로 이루어졌으므로 주간보호센터를 이용하고 있는 노인을 포함하여 전체 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질을 확인하는 연구가 필요할 것이다. 본 연구에서 지각된 건강상태는 측정 문항 간의 상관관계가 낮게 나타나 재가급여 노인의 건강지각을 충분히 반영하기에 제한점이 있으므로 추후 연구에서는 이러한 제한점을 보완하여 연구할 것을 제언하는 바이다.
본 연구는 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인들을 규명하고, 요인들 간의 직접·간접적인 영향력을 실증적으로 검증함으로써 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질을 증진시키기 위한 간호중재 수립에 필요한 실증적 자료를 제공하기 위한 경로분석 연구이다. 본 연구의 결과 본 연구의 최종모형은 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질을 설명하기에 적합한 모형이었으며 40.0%의 설명력을 보였다. 그러므로 장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질을 증진시키기 위해서는 재가급여 노인의 우울 완화, 만성질환 관리 및 자가간호 역량에 집중하여야 하며, 보건의료전문가 지지를 강화하고 긍정적인 건강지각을 갖도록 하는 등의 장기요양보험서비스 정책의 확대가 필요하다.
장기요양 재가급여 노인의 건강관련 삶의 질을 증진시킬 수 있는 중재 방안을 개발하고, 재가급여 노인을 대상으로 그 효과를 규명하는 반복 연구가 필요하고, 추후 연구 재가급여 노인 외에 주간보호센터를 이용하는 노인을 포함하여 그 타당성을 검증하는 비교 연구가 필요하다. 의료적 기술과 전문 지식을 갖춘 방문간호사를 통하여 장기요양 재가급여 노인의 부정적 감정인 우울에 대한 1차 스크리닝 및 지역정신보건센터 연계 프로그램의 개발과 중재, 관련 교육이 필요하다.

Conflict of interest

The authors declared no conflict of interest.

Funding

None.

Author contribution

Kim, Je Hyun contributed to the conceptualization, data curation, formal analysis, methodology, visualization, writing-original draft, writing - review & editing, investigation, and validation. Park, Seungmi contributed to the conceptualization, data curation, formal analysis, methodology, writing - review & editing, supervision, and validation.

Data availability

Please contact the corresponding author for data availability.

This article is based on a part of the first author's doctoral dissertation from Chungbuk National University.
Figure 1.
Conceptual framework of this study based on Wilson & Cleary model.
rcphn-2022-00283f1.jpg
Figure 2.
Path diagram in the final model.
rcphn-2022-00283f2.jpg
Table 1.
Health-related Quality of Life by the Characteristics of Participants (N=246)
Characteristics Categories n (%) Health(related quality of life
 t / F p Tamhane
Mean±SD
Gender Male 92 (37.4) 0.56±0.26 1.55 .122
Female 154 (62.6) 0.50±0.31
Age (year) 60~69 11 (4.5) 0.51±0.37 1.86 .136
70~79 70 (28.5) 0.57±0.28
80~89 124 (50.4) 0.53±0.28
≥90 41 (16.7) 0.43±0.33
Living arrangement Alone 84 (34.1) 0.59±0.23 2.90 .004
With family 162 (65.9) 0.49±0.32
Education level Elementary school 136 (55.3) 0.49±0.31 1.94 .147
Middle school 71 (28.9) 0.57±0.24
≥High school 39 (15.8) 0.56±0.30
Religion Have 121 (49.2) 0.54±0.30 0.68 .499
None 125 (50.8) 0.51±0.29
Number of chronic diseases 1~3 118 (47.9) 0.55±0.29 1.08 .342
4 88 (35.8) 0.50±0.29
≥5 40 (16.3) 0.50±0.30
Years of long-term care in(home service <1 38 (15.4) 0.54±0.31 0.90 .443
1~<3 114 (46.3) 0.53±0.30
3~<5 67 (27.2) 0.54±0.28
≥5 27 (11.0) 0.44±0.29
Number of in-home services 2 222 (90.2) 0.53±0.29 1.02 .308
3 24 (9.8) 0.47±0.30
Long-term care grade 1a 8 (3.3) 0.30±0.32 13.86 .001 b,c<d
2b 19 (7.7) 0.26±0.33
3c 90 (36.6) 0.47±0.30
4d 129 (52.4) 0.62±0.24

SD=standard deviation; mean±SD=82.40±7.10

Table 2.
Descriptive Statistics of the Study Variables (N=246)
Variables Mean±SD Min Max Skewness Kurtosis
Long-term care grade 3.38±0.77 1 4 –1.21 1.17
Number of chronic diseases 2.68±0.75 1 5 0.60 –0.70
Social support 3.30±0.63 1.67 5.00 0.16 0.23
Depression 1.29±0.62 0.00 3.00 0.27 –0.46
Self-care agency 3.83±0.99 1.22 5.79 –0.29 0.57
Perceived health status 5.46±1.67 3.00 11.00 0.63 0.40
Quality of life 0.53±0.29 –0.17 0.95 –0.97 –0.26

SD=standard deviation

Table 3.
Correlations among Observed Variables (N=246)
1 2 3 4 5 6 7 8
r(p)
1. Age (year) 1
2. Long-term care grade –.12 1
(.057)
3. Number of chronic diseases .06 –.02 1
(.318) (.809)
4. Social support –.09 .08 –.02 1
(.167) (.187) (.731)
5. Depression .07 .01 .15* –.30** 1
(.312) (.962) (.020) (.001)
6. Self-care agency –.11 .12 .01 .29** –.03 1
(.098) (.068) (.931) (.001) (.001)
7. Perceived health status .011 .21** –.24* .12 –.51** .14* 1
(.867) (.001) (.001) (.072) (.001) (.032)
8. Quality of life –.14* .37** –.08 .20** –.37** .19** .50**
(.027) (.001) (.236) (.002) (.001) (.003) (.001) 1

*p<.05; **p<.001

Table 4.
Standardized Direct, Indirect, Total Effect in the Final Model (N=246)
Endogenous variables Exogenous variables β S.E CR p Direct effect(p) Indirect effect(p) Total effect(p) SMC
Depression Age (year) .03 0.01 0.43 .668 .03 (.766) .03 (.766) .11
Long-term care grade .03 0.05 0.48 .635 .03 (.615) .03 (.615)
Living arrangement .01 0.08 0.21 .834 .01 (.658) .01 (.658)
Number of chronic diseases .14 0.05 2.33 .020 .14 (.002) .14 (.002)
Social support –.30 0.06 –4.77 .001 –.30 (.019) –.30 (.019)
Self–care agency Age (year) –.10 0.01 –1.58 .115 –.10 (.135) .01 (.506) –.10 (.102) .10
Long-term care grade .10 0.07 1.60 .110 .10 (.153) .01 (.356) .10 (.165)
Living arrangement –.02 0.12 –0.34 .734 –.02 (.780) .01 (.522) –.02 (.817)
Social support .29 0.10 4.41 .001 .29 (.005) –.02 (.364) .27 (.004)
Depression .06 0.09 0.89 .371 .06 (.449) .06 (.449)
Perceived health status Age (year) .03 0.01 0.49 .623 .03 (.717) –.03 (.452) .00 (.968) .33
Long–term care grade .19 0.12 3.46 .001 .19 (.012) –.01 (.998) .18 (.012)
Living arrangement –.09 0.19 –1.63 .104 –.09 (.082) –.01 (.634) –.10 (.085)
Social support –.08 0.16 –1.29 .198 –.08 (.196) .19 (.010) .12 (.073)
Depression –.54 0.15 –9.81 .001 –.54 (.009) .01 (.283) –.53 (.011)
Self-care agency .12 0.10 2.24 .025 .12 (.036) .12 (.036)
Health– related quality of life Age (year) –.16 0.01 –3.13 .002 –.16 (.022) –.01 (.734) –.17 (.029) .40
Long-term care grade .29 0.02 5.49 .001 .29 (.006) .06 (.026) .35 (.009)
Living arrangement –.12 0.03 –2.20 .028 –.12 (.027) –.03 (.245) –.15 (.015)
Social support .08 0.03 1.35 .178 .08 (.099) .11 (.014) .19 (.008)
Depression –.18 0.03 –2.96 .003 –.18 (.039) –.16 (.011) –.34 (.011)
Self-care agency .07 0.02 1.29 .196 .07 (.284) .04 (.026) .11 (.102)
Perceived health status .31 0.01 5.14 .001 .31 (.013) .31 (.013)

C.R.=Critical ratio; S.E.=Standard error; SMC=Squared multiple correlation.

  • 1. National Health Insurance Service. 2021 Statistical Yearbook of Long-Term Care Insurance for the Elderly. 2022 [cited 2022 Jun 30]. Available from: https://www.nhis.or.kr/nhis/together/wbhaea01600m01.do?mode=view&articleNo=10820488&article.offset=0&articleLimit=10&srSearchVal=%EC%97%B0%EB%B3%B4
  • 2. Korea Ministry of Health and Welfare. 2018 care service for the elderly business guide [Internet]. Sejong: Korea Ministry of Health and Welfare. 2018 [cited 2018 Feb 28]. Available from: https://www.mohw.go.kr/react/jb/sjb030301vw.jsp
  • 3. Korea Ministry of Health and Welfare. 2019 Long-term care status survey [Internet]. Sejong: Korea Ministry of Health and Welfare. 2020 [cited 2020 March 30]. Available from: https://www.mohw.go.kr/react/jb/sjb030301vw.jsp
  • 4. Lim YA, Shin TS, Cho YC. The association of physical and mental function with quality of life among the elderly at care facilities. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society. 2018;19(4):301–310. https://doi.org/10.5762/KAIS.2018.19.4.301Article
  • 5. Sea YS. A study of long-term care insurance system, visit the elderly home care services's satisfaction and the quality of life: focus on subject in Yeosu [master‘s thesis]. [Sunchon]: Sunchon National University; 2012. 84 p.
  • 6. Kim HS, Shin GC. Effects of the types of home care services of long-term care insurance on the elderly's depression. The Korean Academy of Long Term Care. 2020;8(2):82–104. http:/doi.org/10.32928/TJLTC.8.2.4Article
  • 7. Wilson IB, Cleary PD. Linking clinical variables with health-related quality of life. A conceptual model of patient outcomes. Journal of the American Medical Association. 1995;273(1):59–65. http://doi.org/10.1001/jama.1995.03520250075037ArticlePubMed
  • 8. Ojelabi AO, Graham Y, Haighton C, Ling J. A systematic review of the application of Wilson and Cleary health-related quality of life model in chronic diseases. Health and Quality of Life Outcomes. 2017;15(1):241. https://doi.org/10.1186/s12955-017-0818-2ArticlePubMedPMC
  • 9. Ham IS. Structural equation model on health-related quality of life in elderly cancer survivors. [dissertation]. [Cheongju]: Chungbuk National University; 2019. 171 p.
  • 10. Lee SK. Analysis of influencing factors and development of prediction model for the health related quality of life in elderly with chronic diseases [dissertation]. [Seoul]: Seoul National University; 2013. 189 p.
  • 11. Woo J.P.. The concept and understanding of structural equation model. The concept and understanding of structural equation model. Seoul: Hannarae Publishing Co; 2012. p. 567.
  • 12. Zimet GD, Dahlem NW, Zimet SG, Farley GK. The multi-dimensional scale of perceived social support. Journal of personality assessment. 1988;52(1):30–41. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa5201_2Article
  • 13. Lim MS. The effects of social support for caregivers of the elderly in senior medical welfare facilities on caregiving consciousness and caregiving burden[dissertation]. [Cheonan]: Baekseok University; 2016. 143 p.
  • 14. Speake DL, Cowart ME, Pellet K. Health perceptions and lifestyles of the elderly, Research in Nursing & Health. 1989;12(2):93–100.
  • 15. Geden E, Taylor S. Self-as-carer: A preliminary evaluation. In Proceeding of the seventh annual nursing research conference, (abstract, p7). Columbia, MO: University of Missouri-Columbia School of Nursing; 1998.
  • 16. So HS. Testing construct validity of self-as-carer inventory and its predictors. The Journal of Korean Academic Society of Adult Nursing. 1992;4(2):147–161.
  • 17. Radloff LS. The CES-D scale: A self-report depression scale for research in the general population. Applied Psychological Measurement,. 1977;1(3):385–401. https://doi.org/10.1177/014662167700100306Article
  • 18. Korea Institute for Health and Social Affairs. 2015 Korea welfare panel study user’s guide [Internet]. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs. 2016 [cited 2020 Mar 30]. Available from: https://www.koweps.re.kr:442/data/guide/list.do
  • 19. EuroQol G. EuroQol - A new facility for the measurement of health-related quality of life. Health Policy. 1990;16(3):199–208. https://doi.org/10.1016/0168-8510(90)90421-9ArticlePubMed
  • 20. Nam HS, Kim KY, Kwon SS, Koh KW, Paul K, Yang HK, et al. EQ-5D Korean valuation study using time trade off method. Research Report. Sejong: Korea Disease Control and Prevention Agency; 2007. July. 2007.
  • 21. Bea BY. Structural equation modeling with Amos 24.0: principles and practice. Seoul: Crbooks; 2017. p. 506.
  • 22. Kim MJ, Bae SH. Factors influencing health-related quality of life in older adults with Osteoarthritis. The Journal of Muscle and Joint Health. 2014;21(3):195–205. http://doi.org/10.5953/JMJH.2014.21.3.195Article
  • 23. Chang KO, Kim MJ, Kim IJ. Effect of perceived health status, self-esteem and quality of life on life satisfaction of elders living at home. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society. 2015;16(7):4723–4733. http://doi.org/10.5762/KAIS.2015.16.7.4723Article
  • 24. Shin SH, Park JS. Factors influencing quality of life of elderly residents in long-term care facilities. Journal of Korean Gerontological Nursing. 2017;19(2):113–124. https://doi.org/10.17079/jkgn.2017.19.2.113Article
  • 25. Shin MW, Ahn KS, Cho YC. Factors related to quality of life in the elderly people in long-term care centers. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society. 2017;18(6):524–537. https://doi.org/10.5762/KAIS.2017.18.6.524Article
  • 26. Kim EK. Age difference in factors associated with health-related quality of life among elderly. Journal of The Korean Data Analysis Society. 2017;19(5):2807–2823. http://doi.org/10.37727/jkdas.2017.19.5.2807Article
  • 27. No UM, Yang GN. A Study of the relationship between chronic pain and quality of life for elderly in long-term care service -Focused on the mediating effect of depression-. Journal of the Korea Convergence Society. 2018;9(4):341–349. https://doi.org/10.15207/JKCS.2018.9.4.341Article
  • 28. Park SH, Cung SD. Factors affecting the level improvement of mild beneficiaries using in-home service under the long-term care insurance system. The Journal of Long Term Care. 2020;8(1):61–84. http://doi.org/10.32928/TJLTC.8.1.3Article
  • 29. Suh SJ, Moon YP. A study of factors affecting the grade maintenance of the non-graded of long-term care insurance. The Journal of the Korea Contents Association. 2020;20(7):149–160. https://doi.org/10.5392/JKCA.2020.20.07.149Article
  • 30. Lee IJ. The level and correlates of depression in home care elders: Focused on comparison with community dwelling elders who do not use home care. Health and Social Welfare Review. 2012;32(4):31–65. http://doi.org/10.15709/hswr.2012.32.4.31Article
  • 31. Kono A, Izumi K, Yoshiyuki N, Kanaya Y, Rubenstein LZ. Effects of an updated preventive home visit program based on a systematic structured assessment of care needs for ambulatory frail older adults in Japan: A randomized controlled trial. The Journals of Gerontology. Series A, Biomedical Sciences and Medical Sciences. 2016;71(12):1631–1637. https://doi.org/10.1093/gerona/glw068Article
  • 32. Kang EN. Study on depression of qualified older adults from long-term care insurance: Focusing on mild-level older adults living in community. The Korean Academy of Long-Term Care. 2018;6(2):56–71. http://doi.org/10.32928/TJLTC.6.2.3Article

Figure & Data

References

    Citations

    Citations to this article as recorded by  
    • Prediction model of health-related quality of life in older adults according to gender using a decision tree model: a study based on the Korea National Health and Nutrition Examination Survey
      Hee Sun Kim, Seok Hee Jeong
      Journal of Korean Biological Nursing Science.2024; 26(1): 26.     CrossRef

    Figure
    • 0
    • 1
    We recommend
    A Path Analysis for Health-related Quality of Life in Long-term Care Insurance In-home Service Users
    Image Image
    Figure 1. Conceptual framework of this study based on Wilson & Cleary model.
    Figure 2. Path diagram in the final model.
    A Path Analysis for Health-related Quality of Life in Long-term Care Insurance In-home Service Users
    Characteristics Categories n (%) Health(related quality of life
     t / F p Tamhane
    Mean±SD
    Gender Male 92 (37.4) 0.56±0.26 1.55 .122
    Female 154 (62.6) 0.50±0.31
    Age (year) 60~69 11 (4.5) 0.51±0.37 1.86 .136
    70~79 70 (28.5) 0.57±0.28
    80~89 124 (50.4) 0.53±0.28
    ≥90 41 (16.7) 0.43±0.33
    Living arrangement Alone 84 (34.1) 0.59±0.23 2.90 .004
    With family 162 (65.9) 0.49±0.32
    Education level Elementary school 136 (55.3) 0.49±0.31 1.94 .147
    Middle school 71 (28.9) 0.57±0.24
    ≥High school 39 (15.8) 0.56±0.30
    Religion Have 121 (49.2) 0.54±0.30 0.68 .499
    None 125 (50.8) 0.51±0.29
    Number of chronic diseases 1~3 118 (47.9) 0.55±0.29 1.08 .342
    4 88 (35.8) 0.50±0.29
    ≥5 40 (16.3) 0.50±0.30
    Years of long-term care in(home service <1 38 (15.4) 0.54±0.31 0.90 .443
    1~<3 114 (46.3) 0.53±0.30
    3~<5 67 (27.2) 0.54±0.28
    ≥5 27 (11.0) 0.44±0.29
    Number of in-home services 2 222 (90.2) 0.53±0.29 1.02 .308
    3 24 (9.8) 0.47±0.30
    Long-term care grade 1a 8 (3.3) 0.30±0.32 13.86 .001 b,c<d
    2b 19 (7.7) 0.26±0.33
    3c 90 (36.6) 0.47±0.30
    4d 129 (52.4) 0.62±0.24
    Variables Mean±SD Min Max Skewness Kurtosis
    Long-term care grade 3.38±0.77 1 4 –1.21 1.17
    Number of chronic diseases 2.68±0.75 1 5 0.60 –0.70
    Social support 3.30±0.63 1.67 5.00 0.16 0.23
    Depression 1.29±0.62 0.00 3.00 0.27 –0.46
    Self-care agency 3.83±0.99 1.22 5.79 –0.29 0.57
    Perceived health status 5.46±1.67 3.00 11.00 0.63 0.40
    Quality of life 0.53±0.29 –0.17 0.95 –0.97 –0.26
    1 2 3 4 5 6 7 8
    r(p)
    1. Age (year) 1
    2. Long-term care grade –.12 1
    (.057)
    3. Number of chronic diseases .06 –.02 1
    (.318) (.809)
    4. Social support –.09 .08 –.02 1
    (.167) (.187) (.731)
    5. Depression .07 .01 .15* –.30** 1
    (.312) (.962) (.020) (.001)
    6. Self-care agency –.11 .12 .01 .29** –.03 1
    (.098) (.068) (.931) (.001) (.001)
    7. Perceived health status .011 .21** –.24* .12 –.51** .14* 1
    (.867) (.001) (.001) (.072) (.001) (.032)
    8. Quality of life –.14* .37** –.08 .20** –.37** .19** .50**
    (.027) (.001) (.236) (.002) (.001) (.003) (.001) 1
    Endogenous variables Exogenous variables β S.E CR p Direct effect(p) Indirect effect(p) Total effect(p) SMC
    Depression Age (year) .03 0.01 0.43 .668 .03 (.766) .03 (.766) .11
    Long-term care grade .03 0.05 0.48 .635 .03 (.615) .03 (.615)
    Living arrangement .01 0.08 0.21 .834 .01 (.658) .01 (.658)
    Number of chronic diseases .14 0.05 2.33 .020 .14 (.002) .14 (.002)
    Social support –.30 0.06 –4.77 .001 –.30 (.019) –.30 (.019)
    Self–care agency Age (year) –.10 0.01 –1.58 .115 –.10 (.135) .01 (.506) –.10 (.102) .10
    Long-term care grade .10 0.07 1.60 .110 .10 (.153) .01 (.356) .10 (.165)
    Living arrangement –.02 0.12 –0.34 .734 –.02 (.780) .01 (.522) –.02 (.817)
    Social support .29 0.10 4.41 .001 .29 (.005) –.02 (.364) .27 (.004)
    Depression .06 0.09 0.89 .371 .06 (.449) .06 (.449)
    Perceived health status Age (year) .03 0.01 0.49 .623 .03 (.717) –.03 (.452) .00 (.968) .33
    Long–term care grade .19 0.12 3.46 .001 .19 (.012) –.01 (.998) .18 (.012)
    Living arrangement –.09 0.19 –1.63 .104 –.09 (.082) –.01 (.634) –.10 (.085)
    Social support –.08 0.16 –1.29 .198 –.08 (.196) .19 (.010) .12 (.073)
    Depression –.54 0.15 –9.81 .001 –.54 (.009) .01 (.283) –.53 (.011)
    Self-care agency .12 0.10 2.24 .025 .12 (.036) .12 (.036)
    Health– related quality of life Age (year) –.16 0.01 –3.13 .002 –.16 (.022) –.01 (.734) –.17 (.029) .40
    Long-term care grade .29 0.02 5.49 .001 .29 (.006) .06 (.026) .35 (.009)
    Living arrangement –.12 0.03 –2.20 .028 –.12 (.027) –.03 (.245) –.15 (.015)
    Social support .08 0.03 1.35 .178 .08 (.099) .11 (.014) .19 (.008)
    Depression –.18 0.03 –2.96 .003 –.18 (.039) –.16 (.011) –.34 (.011)
    Self-care agency .07 0.02 1.29 .196 .07 (.284) .04 (.026) .11 (.102)
    Perceived health status .31 0.01 5.14 .001 .31 (.013) .31 (.013)
    Table 1. Health-related Quality of Life by the Characteristics of Participants (N=246)

    SD=standard deviation; mean±SD=82.40±7.10

    Table 2. Descriptive Statistics of the Study Variables (N=246)

    SD=standard deviation

    Table 3. Correlations among Observed Variables (N=246)

    *p<.05; **p<.001

    Table 4. Standardized Direct, Indirect, Total Effect in the Final Model (N=246)

    C.R.=Critical ratio; S.E.=Standard error; SMC=Squared multiple correlation.


    RCPHN : Research in Community and Public Health Nursing
    TOP