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Development and Evaluation of the Psychometric Properties of the Elder Neglect and Abuse Awareness Scale

본 방법론적 연구는 터키의 의료 전문가 512명으로부터 수집된 데이터에 대한 강력한 통계적 분석을 통해 타당도와 신뢰도를 입증함으로써, 2차원적 노인 방임 및 학대 인식 척도를 개발하고 타당도를 검증하였다.

원저자: Bünyamin BAZYEL, Sezer AVCI

게시일 2026-07-09

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원저자: Bünyamin BAZYEL, Sezer AVCI

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

세계 인구가 거대하고 성장하는 나무와 같다고 상상해 보세요. 오랫동안 이 나무는 어린 싹이 돋아나는 잎들로 가득했지만, 이제는 점점 더 많은 가지들이 은빛으로 변해가고 있습니다. 이것이 바로 "고령화 인구"입니다. 이것은 삶의 자연스러운 부분이지만, 새로운 과제를 안겨줍니다. 특히, 이 은빛 가지들을 돌봐야 할 사람들이 오히려 방치하거나 상처를 입힐 수 있는 위험이 있다는 점입니다. 이것을 노인 학대 및 방임이라고 부릅니다.

문제는 많은 사람이 이런 일이 일어나고 있다는 사실조차 깨닫지 못하거나, 무엇이 학대에 해당하는지 모른다는 것입니다. 이는 마치 지붕에 누수가 있는지조차 모르면서 지붕의 누수를 고치려고 노력하는 것과 같습니다.

이 연구 논문은 사람들이 이러한 문제를 명확하게 볼 수 있도록 돕는 손전등을 만드는 것에 관한 것입니다. 연구진은 **노인 방임 및 학대 인식 척도(ENAS)**라는 새로운 도구를 만들었습니다. 이 척도를 사람들을 평가하는 시험이 아니라, 대중(이 연구에서는 특히 의료 종사자)이 이 문제에 대해 얼마나 알고 있고 얼마나 관심을 두고 있는지를 측정하는 "온도계"라고 생각하십시오.

이들이 이 손전등을 어떻게 만들고 테스트했는지, 쉽게 설명해 드리겠습니다.

1. 설계도 그리기 (제작 단계)

연구진은 40개의 질문(마치 40가지 색깔의 렌즈와 같은)이 담긴 큰 더미에서 시작했습니다. 그리고 간호, 보건, 심리학 분야의 전문가 패널(이 분야를 잘 아는 사람들)에게 이 질문들을 검토해 달라고 요청했습니다.

필터링: 전문가들은 "이 질문은 아주 좋다", "이것은 괜찮지만 약간 부적절하다", 또는 "이것은 버려라"라고 말했습니다.
결과: 그들은 기준에 미치지 못하는 5개의 질문을 제외했고, 시작을 위한 탄탄한 35개의 질문 세트를 남겼습니다.

2. 첫 번째 시운전 (파일럿 테스트)

도구를 대규모 집단에 사용하기 전, 연구진은 30명의 의료 종사자(의사, 간호사 등)로 구성된 소규모 그룹을 대상으로 테스트를 진행했습니다. 이것은 질문이 혼란스럽지는 않은지, 혹은 사람들이 질문을 오해하고 있지는 않은지 확인하기 위한 "리허설"이었습니다. 이 연습 과정을 통해 몇 가지 수정 사항을 반영했습니다.

3. 대규모 실험 (본 연구)

연구진은 터키의 병원에서 근무하는 512명의 의료 전문가에게 이 척도를 전달했습니다. 그들은 도구를 두 가지 다른 방식으로 테스트하기 위해 사람들을 두 그룹으로 나누었습니다.

그룹 A (탐험가): 이들은 답변을 분석하여 어떤 패턴이 자연스럽게 나타나는지 살펴보았습니다. 이는 마치 뒤섞여 있는 레고 블록 상자를 보고 그것들이 자연스럽게 어떻게 결합하는지 관찰하는 것과 같습니다.
그룹 B (건축가): 이들은 그룹 A가 찾아낸 패턴을 바탕으로, 그 구조가 압력 속에서도 견딜 수 있는지 확인하기 위해 특정 구조물을 만들어 보았습니다.

4. 발견한 내용 (구조)

"레고 블록"(질문들)은 두 개의 뚜렷한 탑으로 완벽하게 결합되었습니다.

탑 1: 학대에 대한 인식. 여기에는 신체적 폭행, 정서적 고함, 또는 금전적 갈취 등이 포함됩니다.
탑 2: 방임에 대한 인식. 여기에는 필요할 때 무시하기, 음식 제공하지 않기, 또는 도움이 필요할 때 혼자 두기 등이 포함됩니다.

연구 결과, 이 두 탑은 서로 분리되어 있으면서도 연관되어 있다는 것이 밝혀졌습니다. 이 도구는 사람들이 이 문제에 대해 생각하는 방식의 차이를 약 48% 설명해 냈습니다. 연구의 세계에서 이는 매우 강력한 신호입니다.

5. 품질 확인 (신뢰도와 타당도)

이 손전등이 실제로 작동하며 단순히 깜빡거리기만 하는 것이 아님을 확인하기 위해, 연구진은 여러 가지 스트레스 테스트를 실시했습니다.

"흔들기" 테스트 (신뢰도): 동일한 그룹에게 4주 후에 다시 테스트를 받게 했습니다. 결과는 거의 동일했으며, 이는 도구가 안정적이고 일관적임을 증명합니다. 이는 마치 체중계에 올라설 때마다 항상 같은 무게를 보여주는 것과 같습니다.
"맞춤" 테스트 (타당도): 연구진은 복잡한 수학적 방법을 사용하여 질문들이 실제로 측정하고자 하는 것을 측정하고 있는지 확인했습니다. 수치는 매우 우수하게 나왔으며, 이는 도구가 정확하다는 것을 의미합니다.
"전문가" 확인: 주제에 대해 많이 아는 사람과 거의 모르는 사람의 답변을 비교했습니다. 이 도구는 높은 인식 수준과 낮은 인식 수준의 차이를 성공적으로 구분해 냈으며, 이는 도구가 높은 인식 수준을 포착할 수 있음을 증명합니다.

핵심 요약

연구진은 자신들이 신뢰할 수 있고 정확한 노인 학대 및 방임 인식 측정 도구를 성공적으로 구축했다고 결론지었습니다.

목수가 튼튼한 집을 짓기 위해 좋은 자가 필요하듯, 사회에는 노인 학대 문제를 이해하고 해결하기 위한 좋은 도구가 필요합니다. 이 새로운 척도(ENAS)가 바로 그 자입니다. 이 척도는 연구자와 의사들이 이 문제에 대해 정확히 얼마나 알고 있는지를 측정할 수 있게 해주며, 이는 노인을 보호하기 위한 더 나은 교육 프로그램과 법률을 설계하기 위한 첫걸음이 됩니다.

중요 참고 사항: 본 논문은 엄격하게 이 측정 도구를 구축하고 테스트하는 데에만 집중합니다. 이 논문은 도구가 잘 작동한다는 것을 확인해주지만, 노인 학대 문제 자체를 해결했다거나 구체적인 새로운 법률이나 교육 프로그램을 제시하는 것은 아닙니다. 단지 그것들을 설계하는 데 필요한 도구를 제공할 뿐입니다.

기술 요약: 노인 방임 및 학대 인식 척도(ENAS)의 심리측정적 특성 개발 및 평가

문제 제기
고령화 사회로의 전 세계적인 인구 통계학적 변화는 노인 학대 및 방임 사례의 증가를 포함하여 노인층에 대한 보건 및 사회적 과제를 심화시켰습니다. 노인 인구의 약 4%가 이러한 학대를 겪고 있다는 추정치에도 불구하고, 학대를 정의하는 문화적 차이와 탐지 메커니즘의 부재로 인해 이러한 사례들은 상당 부분 보고되지 않은 채 남아 있습니다. 의료 전문가들은 이러한 문제를 식별할 수 있는 위치에 있으나, 기존 문헌에 따르면 이들의 지식 수준에 공백이 존재하며 노인 방임 및 학대에 대한 사회적 인식을 정량화할 표준화된 도구가 부족한 것으로 나타났습니다. 저자들은 인식 수준을 평가하고, 교육 프로그램 개발을 촉진하며, 사회 정책 수립에 기여할 수 있는 심리측정적으로 타당한 도구의 필요성을 확인하였습니다.

연구 방법론
본 방법론적 연구는 2024년 9월부터 2025년 5월까지 터키의 무쉬 주립 병원(Muş State Hospital)과 말라즈기르트 주립 병원(Malazgirt State Hospital)에서 수행되었습니다. 연구 대상은 의사, 간호사, 조산사, 노인 간호 기술자를 포함한 512명의 보건 의료 전문가였습니다. 본 연구는 헬싱키 선언을 준수하였으며, 하산 칼리윤쿠 대학교(Hasan Kalyoncu University)로부터 윤리 승인을 받았습니다.

척도 개발 과정은 엄격한 순서에 따라 진행되었습니다:

문항 생성: 노인 학대와 관련된 국내외 문헌 검토를 바탕으로 초기 40개 문항 풀을 개발하였습니다.
내용 타당도: 14명의 전문가 패널이 문항을 평가하였습니다. Lawshe의 기법을 사용하여 내용 타당도 비율(CVR)이 임계값 미만인 5개 문항을 제거하였으며, 그 결과 35개 문항의 초안이 도출되었습니다. 이 초안의 내용 타당도 지수(CVI)는 0.7836이었습니다.
예비 조사: 30명의 실무자를 대상으로 한 예비 테스트를 통해 도구를 정교화하였으며, 이후 최종 데이터 수집 단계로 넘어갔습니다.
데이터 수집 및 분석: 전체 표본(N=512)을 탐색적 요인 분석(EFA) 그룹(n=256)과 확인적 요인 분석(CFA) 그룹(n=256)으로 나누었습니다.
- EFA: 구조적 기저 요인을 결정하기 위해 Promax 회전을 적용한 주축 요인법(Principal Axis Factoring, PAF)을 활용하였습니다.
- CFA: 모델 적합도를 검증하기 위해 가중 최소 제곱 평균 및 분산 조정(WLSMV) 추정법을 사용하였습니다.
- 신뢰도: Cronbach's alpha, McDonald's omega, 합성 신뢰도(CR), 문항-총점 상관계수, 그리고 별도의 하위 그룹(n=45)을 대상으로 4주 간격의 검사-재검사 신뢰도(급내 상관계수 사용)를 통해 평가하였습니다.
- 타당도: Fornell-Larcker 기준와 HTMT(Heterotrait-Monotrait) 비율를 사용하여 판별 타당도를 검증하였습니다.

주요 결과

요인 구조: EFA 결과, 전체 분산의 48.395%를 설명하는 2차원 구조가 나타났습니다. 요인 1(학대)은 30.284%의 분산을, 요인 2(방임)는 18.111%의 분산을 설명하였습니다.
문항 축소: EFA 결과에 따라 적재값이 0.30 미만인 11개 문항을 제외하였습니다. CFA 과정에서 문항 간 높은 상관관계와 오차 분산 중첩으로 인해 4개의 문항이 추가로 제거되었으며, 최종적으로 20개 문항(학대 11문항, 방임 9문항)으로 구성된 척도가 완성되었습니다.
모델 적합도: CFA는 우수한 모델 적합도 지수를 보여주었습니다: $\chi^2/df$ = 3.475, CFI = 0.966, TLI = 0.962, GFI = 0.990, NFI = 0.953, IFI = 0.966, SRMR = 0.056, RMSEA = 0.070 (90% CI: 0.063–0.076).
신뢰도:
- 내적 일관성: 두 요인 모두 0.70 임계값을 초과하였습니다. 요인 1은 $\alpha$ = 0.925, $\omega$ = 0.924, CR = 0.955를 나타냈습니다. 요인 2는 $\alpha$ = 0.891, $\omega$ = 0.890, CR = 0.918을 나타냈습니다.
- 문항-총점 상관계수: 수정된 문항-총점 상관계수는 요인 1의 경우 0.416–0.531, 요인 2의 경우 0.331–0.500 범위로 나타나 0.30 기준을 상회하였습니다.
- 검사-재검사: 사전-사후 점수 간에 통계적으로 유의미한 차이가 없어(p > 0.05) 높은 시간적 안정성이 확인되었습니다. ICC 값은 요인 1에서 0.86, 요인 2에서 0.82였습니다.
판별 타당도: 두 요인의 평균 분산 추출값(AVE)의 제곱근이 요인 간 상관관계(0.141)보다 높았으며, HTMT 비율(0.066)이 0.85 임계값보다 훨씬 낮아 두 차원이 서로 구별되는 구성 개념임을 확인하였습니다.
변별력: 본 척도는 고성과 집단과 저성과 집단(상위 및 하위 27%)을 성공적으로 구분하였으며, 평균 점수에서 유의미한 차이를 보였습니다(p < 0.001).

의의 및 주장
저자들은 노인 방임 및 학대 인식 척도(ENAS)가 노인 방임 및 학대에 대한 사회적 인식을 측정하기 위한 타당하고 신뢰할 수 있는 도구라고 결론짓습니다. 본 연구는 ENAS가 인식을 지식, 지각, 태도, 행동 경향을 포괄하는 다면적인 현상으로 다루는 도구를 제공함으로써 기존 문헌의 핵심적인 공백을 메운다고 주장합니다.

본 논문은 ENAS가 다음과 같은 용도로 활용될 수 있다고 상정합니다:

대중 및 전문가의 현재 인식 수준 파악.
표적화된 교육 프로그램 및 사회 정책 개발 가이드 역할.
임상 실무 전략 및 입법 규제 지원.
노인 학대 분야의 향후 연구를 위한 기초 토대 제공.

저자들은 ENAS의 2요인 구조가 "학대"와 "방임" 차원의 독립적 또는 집합적 사용을 가능하게 한다는 점을 강조합니다. 또한, 본 연구가 보건 의료 전문가를 대상으로 수행되었으나, 이 도구는 더 넓은 사회적 인식을 평가하도록 설계되어 보고되지 않은 노인 학대 사례의 "빙산의 일각"을 탐지하는 데 도움을 줄 수 있다고 언급하였습니다.