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Translation and Psychometric Validation of the Mental Health Literacy Scale in Hindi (MHLS-HI): A Cross-Sectional Study of a Four-Factor Structure Among Hindi-Speaking Indian Adults

본 연구는 정신 건강 문해력 척도(Mental Health Literacy Scale)의 힌디어 번역 및 심리측정적 타당도 검증을 제시하며, 이를 통해 힌디어 사용 인도 성인층 사이에서 해당 척도의 신뢰도와 견고한 4요인 구조를 입증함으로써 연구 및 표적 개입을 위한 문화적 근거를 갖춘 도구를 제공한다.

원저자: Himanshu Thakur, Geetesh Kumar Singh

게시일 2026-07-21

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CC BY 4.0

원저자: Himanshu Thakur, Geetesh Kumar Singh

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

안개가 자욱한 거대한 숲을 헤매고 있다고 상상해 보세요. 이 숲에서 나무들은 불안이나 우울증 같은 정신 건강 문제입니다. 오랫동안 많은 사람들은 지도 없이 이 안개 속을 걸어왔습니다. 그 나무들의 이름이 무엇인지, 어떻게 피해야 하는지, 혹은 어디에서 도움을 받아야 하는지 알지 못한 채 말이죠. 과학자들은 이것을 "정신 건강 문해력(mental health literacy)"이라고 부릅니다. 이것은 의사가 되는 법을 배우는 것이 아닙니다. 단순히 무언가 잘못되었을 때를 인지하고, 이를 어떻게 관리할지 알며, 언제 전문가의 도움을 요청해야 하는지 이해하는 데 도움이 되는 지식과 신념을 의미합니다. 이것을 숲속에서 낯선 빛을 내는 버섯을 보고 "아, 저건 독버섯이니까 멀리해야겠다"라고 아는 것과, 그저 혼란스러운 채로 바라만 보는 것의 차이라고 생각하면 됩니다.

수십 년 동안 연구자들은 사람들이 이 숲을 얼마나 잘 항해할 수 있는지 측정하기 위한 단 하나의 완벽한 "지도"를 만들기 위해 노력해 왔습니다. '정신 건강 문해력 척도(MHLS)'라는 유명한 지도가 하나 있습니다. 하지만 지도는 까다롭습니다. 눈 덮인 산을 위해 그려진 지도가 열대 정글에서는 작동하지 않을 수도 있기 때문입니다. 연구자들이 이 특정 지도를 다른 국가와 언어로 사용하려고 했을 때, 그들은 무언가 이상하다는 것을 눈치채기 시작했습니다. 지도가 항상 하나의 단단한 종이 조각처럼 보이지 않았던 것입니다. 때때로 이 지도를 테스트할 때마다, 그것은 여러 개의 서로 다른 조각으로 쪼개지는 것처럼 보였습니다. 이는 "정신 건강에 대해 아는 것"이 하나의 커다란 기술이라기보다 사실 여러 가지 다른 기술들의 집합체일 수 있음을 시사했습니다.

이제 이 새로운 연구의 이야기를 시작해 보겠습니다. 연구자들은 그 유명한 지도를 인도에서 가장 널리 쓰이는 언어인 힌디어로 번역하여, 이것이 힌디어를 사용하는 성인들에게도 효과가 있는지 확인하고 싶었습니다. 하지만 그들은 단순히 단어를 번ante하려는 것이 아니라, 지도의 형태가 유지되는지를 보고 싶었습니다. 그들은 18세에서 70세 사이의 힌디어 사용자 290명을 모아 새로운 힌디어 버전의 지도를 작성하게 했습니다. 또한, 지도가 실제 세상에서 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 그들이 정신 건강 문제에 대해 얼마나 수치심을 느끼는지, 그리고 얼마나 우울함을 느끼는지에 대해서도 질문했습니다.

연구 결과는 다음과 같으며, 여기에는 약간의 반전이 있습니다. 연구자들은 이 지도가 마치 하나의 최종 점수를 받는 시험처럼 하나의 커다로 된 점수로 나타날 것이라고 예상했습니다. 하지만 데이터는 다른 이야기를 들려주었습니다. 데이터를 분석했을 때, "지도"는 하나의 조각으로 머물지 않았습니다. 대신, 그것은 명확하게 네 개의 구별되면서도 연결된 차원으로 나뉘었습니다. 마치 하나의 손전등을 들고 있다고 생각했는데, 불을 켜보니 사실 네 가지 색의 빛이 나오는 손전등을 들고 있었던 것과 같습니다. 그 네 가지 빛은 도움 추구 태도(도움을 요청하려는 의지), 낙인 및 개인적 신념(정신 질환을 가진 사람들에 대한 생각), 인식(증상을 포착할 수 있는지 여부), 그리고 정보 탐색처에 대한 지식(답을 찾기 위해 어디를 찾아봐야 하는지 아는지)을 의미합니다.

이 연구는 힌디어 화자들에게 정신 건강 문해력은 하나의 총합된 숫자가 아니라, 이 네 가지의 분리되어 있으면서도 관련된 기술들로 이해하는 것이 가장 적절하다는 것을 시사합니다. 새로운 힌디어 지도(MHLS-HI)는 매우 신뢰할 만한 것으로 증명되었습니다. 이 네 가지 차원에서 높은 점수를 받은 사람들은 정신 건강에 대해 덜 수치스러워하고 우울 증상도 적게 보고하는 경향이 있었습니다. 흥encing하게도, 지도는 교육 수준이 높을수록, 특히 학교를 졸업하고 대학까지 진학한 경우에 비해 학교 단계에서 중단한 경우보다 문해력 점수가 더 높다는 것을 보여주었습니다.

하지만 연구자들은 이것이 모든 것을 해결해 줄 마법의 지팡이가 아니라는 점을 주의 깊게 언급합니다. 테스트에 참여한 집단은 주로 젊고 교육 수준이 높으며 도시에 거주하는 사람들이었기에, 이 네 부분으로 이루어진 지도가 인도의 모든 사람, 특히 고령층이나 농촌 마을 사람들에게도 완벽하게 작동할 것이라고 100% 확신할 수는 없습니다. 또한 여성의 수가 적었기 때문에 남성과 여성이 동일하게 작동하는지에 대해서도 완전히 확신할 수는 없었습니다. 그러나 증거는 충분히 강력하며, 기존의 "단일 정신 건강 점수"라는 개념이 이 문화권에서는 최선의 방법이 아닐 수 있다는 것을 말해줍니다. 대신, 이 새로운 네 부분 구성의 도구는 훨씬 더 명확하고 상세한 그림을 제공함으로써, 연구자와 조력자들이 한 사람이 "숲 항해"의 어느 부분을 보완해야 하는지 정확히 이해할 수 있도록 도와줍니다.

기술적 요약: 힌디어판 정신건강 리터러시 척도(MHLS-HI)의 번역 및 심리측정적 타당도 검증

문제 제기
정신건강 리터러시(MHL)는 도움 요청 행동의 결정적이고 수정 가능한 요인이자, 70%에서 90% 이상에 달하는 인도의 막대한 정신건강 치료 격차를 해결하기 위한 핵심 동력이다. 정신건강 리터러시 척도(MHLS)는 Jorm의 다차원적 MHL 프레임워크를 조작적으로 정의하기 위해 국제적으로 가장 널리 사용되는 도구이지만, 그 내부 구조는 서로 다른 언어적 및 문화적 맥락에서 불안정한 것으로 나타났다. 기존의 적응 연구들은 상이한 요인 구조(단일 차원에서 6요인 모델까지)를 보여주었으며, 이는 원래의 단일 점수 해석이 일반화될 수 없음을 시사한다. 더욱이, 힌디어가 인도에서 가장 널적으로 사용되는 언어임에도 불구하고, MHLS의 엄격하게 검증된 힌디어 버전이 존재하지 않아 해당 인구 집단 내에서 MHL을 측정하고 리터러시 기반 중재를 평가하는 데 한계가 있었다.

연구 방법
본 연구는 WHO 및 Beaton 가이드라인을 따른 교차 문화적 적응 설계의 횡단적 심리측정적 타당도 검증 설계를 채택하였다.

번역 과정: 35개 문항으로 구성된 MHLS를 순방향-역방향 번역(forward-backward translation)을 통해 힌디어(MHLS-HI)로 번역하였으며, 개념적 동등성을 확보하기 위해 세 차례의 전문가 내용 검토를 거쳐 합성하였다.
참여자: 2025년 11월부터 2026년 5월 사이, 대학, 지역 사회, 온라인 채널을 통해 유의 표집(purposive sampling)된 290명의 힌디어 사용 인도 성인(평균 연령 = 28.24세; 남성 67.2%)을 모집하였다.
측정 도구: MHLS-HI와 더불어, 참가자들은 우울 증상을 평가하기 위한 PHQ-9(Patient Health Questionnaire-9)과 내면화된 낙인을 측정하기 위한 ASS(Affiliate Stigma Scale)를 완료하였다.
분석 전략: 데이터 분석은 R에서 수행되었다. 표본은 탐색적 요인 분석(EFA)과 확인적 요인 분석(CFA)을 위해 두 개의 독립된 하위 표본( $n=145$ $n = 145$ 씩)으로 무작위 분할되었다.
- 타당도 및 신뢰도: 내용 타당도(CVI), 내부 일관성(Cronbach's $\alpha$ 및 McDonald's $\omega$ ), 구성 타당도(PHQ-9 및 ASS와의 상관관계), 알려진 집단 타당도(교육 수준에 따른 차이)를 평가하였다.
- 요인 구조: CFA를 사용하여 단일 차원 모델과 4요인 모델을 비교하였다. 판별 타당도는 Fornell-Larcker 기준와 HTMT(Heterotrait-Monotrait) 비율을 통해 테스트되었다. 성별에 따른 측정 불변성은 다집단 CFA를 사용하여 검토되었다.

주요 결과

신뢰도 및 내용 타당도: MHLS-HI는 강력한 내용 타당도(전문가 검토 단계 전반에서 Scale-level CVI/Ave $\ge$ .90)와 양호한 내부 일관성( $\alpha = .85, \omega = .90$ )을 보였다.
구성 타당도: 가설대로, MHLS-HI 점수는 부수적 낙인( $r = -.45$ ) 및 우울 증상( $r = -.20$ )과 부적 상관관계를 보여 구성 타당도를 지지하였다.
알려진 집단 타당도: 본 척도는 교육 집단 간의 차이를 성공적으로 구별해 냈다( $F(2, 177.1) = 10.51, p < .001$ ). 대졸자 및 대학원 졸업자는 고등학교 수준의 교육만을 받은 집단보다 유의미하게 높은 점수를 기록하였다.
요인 구조:
- EFA: 분산의 50.8%를 설명하는 4요인 솔루션을 식별하였다. 요인은 다음과 같다: (1) 도움 요청 태도, (2) 낙인 및 개인적 신념, (3) 정신건강 문제 인식, (4) 정보 탐색처에 대한 지식.
- CFA: 4요인 모델이 단일 차원 모델보다 유의미하게 더 나은 적합도를 보였다 ( $\Delta\chi^2(6) = 299.0, p < .001$ ). 우수한 지표를 나타냈다 (CFI: .83 vs .53; RMSEA: .085 vs .137).
- 판별 타당도: 모든 요인이 Fornell-Larcker 기준을 충족하였으며, HTMT 비율은 .85 임계값보다 훨씬 낮았다 (최대값 = .46).
- 측정 불변성: 성별에 따른 근사적 측정 불변성이 지지되었으나, 여성 하위 표본의 크기는 완만하였다 ( $n=95$ ).

의의 및 주장
저자들은 MHLS-HI가 인도 힌디어 사용자 성인의 정신건강 리터러시를 측정하기 위한 신뢰할 수 있고 타당한 도구라고 주장한다. 이 연구의 핵심적 기여는 인도라는 문화적 맥락에서 MHL이 단일 총점보다는 네 개의 상관된 차원으로 표현되는 것이 가장 적절하다는 것을 경험적으로 입증했다는 점이다. 이러한 발견은 단일 차원적 해석에 도전하는 최근의 국제적 검증 연구들(예: 슬로베니아, 중국, 프랑스)과 궤를 같이한다.

본 논문은 특히 "낙인 및 개인적 신념"의 뚜렷한 분리가 낙인이 치료의 주요 장벽인 인도 맥락에서 실질적인 유용성을 제공한다고 상정한다. 문화적으로 근거한 차원별 도구를 제공함으로써, MHLS-HI는 연구자와 실무자들이 특정 리터러시의 강점과 결핍을 프로파일링할 수 있게 하여, 결과적으로 표적화된 개입을 용이하게 한다.

한계 및 겸허함
저자들은 다음과 같은 몇 가지 한계점을 명시하였다:

표본이 전체 인도 인구를 완전히 대표하지 못한다 (젊고, 도시적이며, 교육 수준이 높은 남성에게 편중됨).
CFA 하위 표본 크기( $n=145$ )가 적절한 수준이었으나, 4요인 모델의 증분 적합도 지수가 (단일 차원 모델보다는 우수하지만) 관습적인 절대 적합도 임계값(CFI < .90)에는 미치지 못했다.
본 연구는 횡단적 연구이므로 재검사 신뢰도 평가가 불가능하다.
본 번역은 "공식" 승인된 버전이 아니며, 연구 결과는 더 크고 다양한 표본을 통한 재현이 이루어지기 전까지는 잠정적인 것으로 간주된다.

결론적으로, 저자들은 MHLS-HI를 연구 및 개입을 위한 "사용 가능한, 문화적 근거를 갖춘 도구"라고 결론짓지만, 4요인 구조는 더 넓은 인구 집단에서 재현되기 전까지 "잘 뒷받침되지만 잠정적인" 것으로 간주되어야 한다고 밝히고 있다.

기술적 요약: 힌디어판 정신건강 리터러시 척도(MHLS-HI)의 번역 및 심리측정적 타당도 검증

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