Psychosocial profiles of pandemic and health emergency preparedness: a latent class analysis across four European countries

기술 요약: 팬데믹 및 보건 비상사태 대비를 위한 심리사회적 프로필

문제 제기
공중보건 비상사태 대비는 전통적으로 제도적 역량과 의료 인프라의 관점에서 다루어져 왔다. 그러나 사회적 회복력은 시민의 웰빙, 사회적 결속, 집단적 행동—즉, 계획 단계에서 종종 간과되는 차원들—에도 결정적으로 의존한다. 기존 문헌은 특정 심리사회적 결정 요인(예: 정신 건강, 신뢰, 회복력)이 대비 행동에 영향을 미친다는 점을 식별하고 있으나, 이러한 연구들은 주로 변수 중심 접근법(variable-centered approaches)에 의존하고 있다. 이러한 접근법은 단일 결정 요인과 결과 사이의 상관관계를 조사하지만, 특정 인구 집단 내에서의 복합적이고 다차원적인 요인 간의 상호작용을 포착하는 데는 실패한다. 결과적으로, 고립된 결정 요인을 중심으로 설계된 개입은 동시다발적으로 발생하는 취약성을 놓칠 수 있다. 본 연구는 타겟팅된 정책 개입을 위해 서로 다른 국가적 맥락에서 구별되는 심리사회적 및 행동적 대비 프로필을 식별하기 위한 사람 중심 접근법(person-centered approach)의 필요성을 다룬다.

연구 방법론
본 연구는 2024년 3월 아일랜드, 네덜란드, 슬로베니아, 스페인 4개국을 대상으로 실시된 횡단적 온라인 패널 설문조사를 활용하였다 ($N = 4,636$). 참가자들은 연령, 성별, 교육 수준 측면에서 각 국가의 인구를 대표하도록 표집되었다.

• 변수: 분석에는 사회인구학적 변수(성별, 연령, 교육, 거주 상황, 이주 배경, 의료적 위험 상태)와 포괄적인 심리사회적 및 행동 지표가 포함되었다. 여기에는 정신 건강(MHI-5), 회복력(WHO 도구), 사회적 지지(Oslo Social Support Scale), 사회적 결속, 정부 및 의료 시스템에 대한 신뢰, 미래 팬데믹에 대한 위험 인식, 가구 대비 행동, 그리고 인지된 대비도가 포함되었다.
• 데이터 처리: 잠재 계층 분석(Latent Class Analysis, LCA)을 용이하게 하기 위해 모든 심리사회적 및 행동 변수는 국가별 컷오프(가능한 경우 중앙값)를 사용하여 이분화되었다.
• 통계적 접근:
  • 잠재 계층 분석 (LCA): 관찰된 지표들의 패턴을 바탕으로 모집단 내의 관찰되지 않은 하위 집단(잠재 계층)을 식별하기 위해 모델 기반 통계 접근법을 채택하였다. 각 국가에 대해 2개에서 5개의 계층을 가진 모델을 적합시켰다. 모델 선택은 베이지안 정보 기준(BIC), 아카이케 정보 기준(AIC), 로그 가능도(LL), 엔트로피(Entropy), 그리고 계층 크기 제약 조건(샘플의 10% 미만인 계층 제외)에 의해 유도되었다.
  • 사후 진단: 분류 정확도는 평균 사후 확률(Average Posterior Probabilities, AvePP)과 크래머의 V(Cramér's V)를 사용한 카이제곱 검정을 통해 평가되었으며, 이를 통해 각 국가 내 특정 변수의 판별력을 결정하였다.
  • 다항 로지스틱 회귀 분석: 계층 구성의 사회인구학적 결정 요인을 식별하기 위해, 계층 할당 확률이 높은($\ge 0.70$) 참가자 하위 집단을 대상으로 다항 로지스틱 회귀 분석을 수행하였다. "개별적 대비 그룹(Individually Prepared Group)"이 참조 범주로 사용되었다.

주요 기여

1. 사람 중심 프로파일링: 본 연구는 분석 패러다임을 변수 중심의 상관관계에서 사람 중심의 프로파일링으로 전환하여, 심리사회적 자원과 행동이 인구 집단 내에서 어떻게 클러스터를 형성하는지 밝혀냈다.
2. 국가 간 일관성 및 변이: 4개의 서로 다른 유럽 맥락 전반에서 나타나는 세 가지 광범위하고 일관된 대비 프로필을 식별하는 동시에, 이러한 프로필의 구성과 가중치에 나타나는 특정 국가적 변이를 강조하였다.
3. 자원 대 행동의 구분: 분석 결과, 대비 프로필의 인구 통계적 변이는 (네덜란드의 예외적인 경우를 제외하면) 구체적인 대비 행동보다는 심리사회적 자원(정신 건강, 회복력, 신뢰)에 의해 주로 형성됨을 입증하였다.
4. 정책 관련 세분화: 본 연구는 (예: "우선 지원 그룹", "개별적 대비 그룹") 공중보건 비상사태 관리의 "냉기 단계(cold phase)" 동안 맞춤형 개입의 근거가 될 수 있는 세밀한 유형을 제공한다.

연구 결과
네 국가 모두에서 비교적 일관되게 세 가지 주요 심리사회적 프로필이 나타났다:

1. 우선 지원 그룹 (Priority Support Group): 이 그룹은 개인적 자원(정신 건강, 회복력, 사회적 지지)과 사회적 자원(사회적 결속, 제도적 신뢰) 모두 낮은 수준을 특징으로 한다.

   • 인구 통계: 젊은 성인(18~29세), 여성, 저학력자, 1인 가구, 의료 질환 보유자가 일관되게 과잉 대표되었다.
   • 유병률: 아일랜드(47.5%)와 스페인(36.2%)에서 가장 큰 그룹이었으며, 슬로베니아(32.5%)에서도 두 번째로 큰 그룹이었다.
   • 행동: 인지된 대비도와 가구 대비 행동 수준이 가장 낮았다.

2. 개별적 대비 그룹 (Individually Prepared Group): 높은 수준의 개인적 자원을 보유하고 있으나 상대적으로 낮은 사회적 자원을 특징으로 한다.

   • 인구 통계: 우선 지원 그룹에 비해 고령층이 이 그룹에 속할 가능성이 높았다.
   • 유병률: 네덜란드(40.0%)에서 가장 큰 그룹이었다.
   • 행동: 중간에서 높은 수준의 인지된 대비도를 보였으나, 구체적인 행동은 국가마다 차이가 있었다.

3. 집단적 대비 그룹 / 개별적 및 집단적 대비 그룹:

   • 아일랜드 및 스페인: "집단적 대비 그룹"이 나타났으며, 이는 높은 사회적 자원(특히 제도적 신뢰)을 보유하고 있으나 낮은 개인적 자원을 특징으로 한다. 이들은 사회적 인프라에 더 많이 의존한다.
   • 슬로베니아 및 네덜란드: "개별적 및 집단적 대비 그룹"이 나타났으며, 높은 수준의 개인적 자원과 사회적 자원을 모두 보유하고 있다.
   • 네덜란드 특이성: 네덜란드에서는 이 고자원 그룹이 행동에 따라 두 개의 하위 그룹으로 나뉘었다: "행동 참여형(Behaviourally Engaged)" 그룹(가구 대비 참여도 100%)과 "행동 비참여형(Behaviourally Unengaged)" 그룹(가구 대비 참여도 0%). 이는 네덜란드에서는 자원의 가용성 자체보다 구체적인 행동이 인지된 대비도를 주도함을 시사한다.

그룹 구성 결정 요인:

• 정신 건강: 모든 국가에서 일관되게 가장 강력한 판별 요인이었다 (Cramér's V 범위: 0.60–0.88).
• 국가별 특화 동인:
  • 아일랜드: 정부에 대한 신뢰가 가장 강력한 판별 요인이었다.
  • 스페인: 회복력과 정신 건강이 주요 동인이었다.
  • 슬로베니아: 정신 건강, 회복력, 의료/정부에 대한 신뢰가 균형 잡힌 패턴을 보였다.
  • 네덜란드: 정신 건강, 의료 시스템에 대한 신뢰, 그리고 대비 행동이 핵심 차별화 요소였다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 공중보건 정책에서 일반적인 행동 메시지를 넘어설 수 있는 결정적인 근거를 제공한다고 주장한다. 연구 결과는 다음과 같은 시사점을 준다:

• 심리사회적 토대: 대비는 단순히 특정 행동을 수행할 수 있는 능력보다는 심리사회적 조건(정신 건강, 회력, 신뢰)에 근본적으로 뿌리를 두고 있다. 개입은 대비를 가능하게 하기 위해 이러한 기저 조건을 다루어야 한다.
• 타겟팅된 개입: "일률적인(one-size-fits-all)" 접근 방식은 불충분하다. "우선 지원 그룹"은 여러 심리사회적 영역에 걸친 동시적인 투자가 필요한 핵심적인 취약 계층을 나타낸다.
• 맥락 민감성: 프로필은 일관되지만, 그 동인은 국가마다 다르다. 예를 들어, 아일랜드에서는 제도적 신뢰를 강화하는 것이 더 효과적일 수 있고, 스페인에서는 회복력을 구축하는 것이 우선순위가 될 수 있다.
• 시기: 심리사회적 요인은 변화 속도가 느리고 위기 상황 중에 빠르게 구축될 수 없으므로, 개입은 "냉기 단계(non-emergency periods)"에 수행될 때 가장 효과적이다.
• 형평성: 젊은 성인, 여성, 저학력자, 의료 질환 보유자가 가장 취약한 "우선 지원" 프로필에 불균형적으로 많이 분포되어 있으므로, 이들을 대상으로 하는 형평성 중심의 전략이 명확히 필요하다.

본 연구는 인구 변이가 심리사회적 자원에 의해 형성됨을 강조하며, 식별 가능한 인구 프로필별로 특화된 개입을 수행해야 할 필요성을 결론짓는다.