한국 노인의 우울과 상실변인에 관한 메타연구

Q: 이 논문에서 정의한 상실이란 무엇인가?

상실은 건강 상실, 관계 상실, 역할 상실, 경제 상실의 네 가지 유형으로 정의한다. 건강 상실은 객관적 건강 상실과 주관적 건강 상실을 포함하며, 관계 상실은 사별 경험과 사회적 관계의 축소 및 단절을 의미한다. 역할 상실은 가정 내 권위 및 사회적 역할의 축소 및 상실을, 경제 상실은 객관적 소득 감소와 주관적 경제 불만족을 포괄한다.

Q: 노인의 우울에 가장 큰 영향을 미치는 상실 유형은 무엇인가?

연구 결과, 노인의 우울에 가장 큰 영향을 미치는 상실 유형은 주관적 건강 상실로 나타났다. 이는 실제 질병 유무보다 자신의 건강 상태에 대한 부정적인 인식이 우울과 더 높은 연관성을 가진다는 것을 시사한다. 따라서 노인의 주관적 건강 인식을 개선하는 개입이 중요하다.

이상준; 이승윤; 이햇살; 이영순

doi:10.21194/kjgsw.77.2.202206.153

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이상준 (전북대학교) 이승윤 (전북대학교) 이햇살 (전북대학교) 이영순 (전북대학교)

저널정보: 한국노인복지학회 노인복지연구 노인복지연구 제77권 제2호

발행연도: 2022.6

수록면: 153 - 182 (30page)

DOI: 10.21194/kjgsw.77.2.202206.153

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

본 연구는 국내의 노인 대상 연구를 바탕으로 상실 변인들과 노인의 우울 간 상관관계의 효과 크기를 메타분석을 통해 알아보고자 하였다. 이를 위해 2000년부터 2021년 5월까지 총 54편을 최종 분석 논문으로 선정하여 메타분석을 실시하였다. 분석결과, 전체 상실과 우울(Fisher’s z transform correlation. 이하 Fisher’s z : 0.365, p<.001)은 중간 정도의 효과 크기를 나타냈다. 효과 크기가 큰 순으로는, 첫 번째, 27편의 논문에서 주관적 건강 상실과 우울(Fisher’s z : 0.408, p<.001)은 비교적 큰 효과 크기를 나타냈다. 두 번째, 10편의 논문에서 경제 상실과 우울(Fisher’s z : 0.388, p<.001)은 중간 정도의 효과 크기를 나타냈고, 의미 있는 타인과의 관계 상실(Fisher’s z : 0.378, p<.001)과 신체적 건강 상실(Fisher’s z : 0.35, p<.001) 또한 우울과의 관계에서 중간 정도의 효과 크기를 나타냈다. 세 번째, 6편의 논문에서 사별과 우울(Fisher’s z : 0.271, p<.001)은 비교적 작은 효과 크기를 나타냈으며, 가정 내 역할 상실과 우울(Fisher’s z : 0.23, p<0.001) 역시 작은 효과 크기를 나타내었다. 본 연구는 독립된 상실 변인과 우울과의 관계를 검증한 기존의 연구들을 통합하여 노인의 우울에 있어 상실 경험의 영향력을 체계적으로 검증 및 해석하였다는 점에서 의의를 지닌다.

#노인 #상실 #우울 #메타분석 #효과 크기 #Elderly #Loss #Depression #Meta-analysis #Effect size

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)