PHWR 주간 건강과 질병
PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT
질병관리청 (Korea Disease Control and Prevention Agency)

최근 인터넷과 미디어 보급의 확대로 건강정보의 문턱이 낮아지면서, 출처를 알 수 없는 수많은 정보 속에서 스스로 자신과 가족에게 맞는 정보를 찾아야 하고 올바른 정보를 판단할 줄 아는 일정 수준의 역량이 필요해졌다[1]. 건강정보는 질병이 발생되기 이전부터 건강증진, 질병 예방을 비롯한 건강행동뿐만 아니라 건강관련 의사결정 및 의료진과의 의사소통, 약물 복용, 치료의 순응도 등 다양한 영역에서 건강에 직접적인 영향을 준다[2]. 이러한 관점에서 건강정보이해능력(health literacy)은 ‘개인이 건강관련 의사결정 및 건강행동을 하는데 필요한 건강정보 및 건강 서비스를 찾고 이해하며 활용하는 능력으로, 최근 공중보건 관점에서 건강결정요인 중 하나로 그 중요성이 더욱 부각되고 있다[3]. 따라서 국민의 건강정보이해능력 수준을 지속적으로 모니터링하고, 기본적 역량을 향상시키기 위해 전 생애주기에 따른 건강증진 전략 및 중재를 제공할 필요가 있다[4,5]. 또한 건강취약 집단을 규명하고, 국내 실정에 맞는 건강정보 제공의 전략을 마련할 필요가 있다. 그러나 건강정보이해능력을 평가하기 위한 측정도구를 살펴보면 대부분 특정 질병이나 소외 계층을 대상으로 하고 있고, 건강 영역 중 의학용어, 병원 중심의 보건의료 체계에 대한 기능적 건강정보이해능력에 국한하고 있다. 국내뿐만 아니라 국외에서도 건강의 전반적인 영역을 다룬 일반인들을 위한 도구는 미흡한 실정이다[6]. 이러한 문제점을 극복하기 위해 2013년 유럽에서는 각 국가의 문화를 포괄적으로 고려한 유럽판 건강정보이해능력 측정도구(European Health Literacy Survey, HLS-EU)를 개발하였다. HLS-EU는 유럽을 포함한 다양한 국가에서 그 타당성을 검증받고 활용되고 있지만, 각 국가별로 문항을 수정하고 보완하여 사용하는 경우가 대다수이다. 우리나라 선행연구에서도 국내 보건의료환경을 포괄적으로 반영하지 못하는 한계가 있다[7].

우리나라는 제5차 국민건강증진종합계획(Health Plan 2030)에 건강 형평성 제고 전략으로 ‘건강정보 이해력 제고’ 성과지표를 추가한 바 있다. 이로 인해 국민의 건강정보이해능력을 주기적으로 파악하여 건강증진 전략개발을 위한 근거를 마련하고 효과적인 건강정보 제공방안을 개발하고자 하였다[8]. 따라서 본 연구는 국내 실정에 맞는 개인의 건강정보이해능력의 영향 요인 및 주요 지표를 파악하고, 국가 차원에서 지속적인 모니터링 및 중재를 위해 국민건강영양조사에 도입 가능한 근거 기반의 신뢰성 있고 타당성 높은 측정도구를 개발하고자 수행하였다.

건강정보이해능력 측정하는 도구를 개발하고자 다음과 같이 총 여섯 단계에 걸쳐 진행하였다(그림 1). 본 연구의 모든 과정은 삼성서울병원 기관생명윤리위원의 심의 승인(SMC2022-02-013-005)을 받았다. 연구대상자에게는 동의 과정의 목적을 사전에 설명하고 자발적으로 참여한 자에게 동의서를 받아 진행하였다.

Figure 1. 도구의 개발과정
CV=coefficient of variation; CVR=content validity ratio.

단계 1. 건강정보이해능력 핵심개념 도출 및 예비문항 개발

1) 문헌고찰 및 현황 분석

건강정보 관련 영역을 개념화하고 핵심지표를 도출하여 국가 차원의 효과적인 도구의 속성을 파악하기 위해 국내외 정책, 선행 연구, 기개발된 측정도구를 포함하여 2명의 연구자가 문헌고찰을 탐색하였다. 문헌은 2000년 1월부터 2022년 1월까지 국외 PubMed, Medline, Web of Science, Cochrane과 국내 KISS, RISS, Kmbase, KoreaMed 데이터 베이스에 있는 영문 및 국문 논문만 포함하였다. 제목과 초록, 핵심어(keyword)를 중심으로 국외는 “health literacy”, 국내는 ‘헬스리터러시’, ‘건강정보이해능력’, ‘건강정보 활용능력’, ‘의료정보 이해능력’, ‘건강문해력’, ‘건강정보 문해력’, ‘건강정보 이해력’으로 검색어를 한정하였다.

2) 심층 전문가 자문

건강의 다양한 영역으로 건강정보이해능력의 개념 및 역할이 다르므로 광의적 합의와 함께 내용 타당성을 위한 전문가 자문을 시행하였다. 먼저, 국내 보건의료 및 병원, 연구 전반에서 건강격차, 건강불평등을 비롯해 성인문해력, 건강정보이해능력 등 전문가적 식견이 있는 의료진, 헬스커뮤니케이션 전공자 등 전문가들에게 심층 자문으로 건강정보이해능력의 조작적 정의 및 개념을 합의하였다. 이후 2022년 4월부터 5월까지 건강정보이해능력 핵심 지표 및 상세 문항 개발을 위해 동일 영역의 18명의 전문가를 구성하여 2회의 서면 델파이 조사를 시행하였다. 델파이 기법은 4점 리커트 척도로 측정하고, 변이계수(coefficient of variation, CV; 0.5 이하 시 안정), 내용 타당도 비율(contents validity ratio, CVR; 0.7 이상 시 안정)을 통해 합의를 판단, 분석하였다. 또한 측정도구의 타당성을 위해 문항 형식, 응답 척도, 무응답 처리 등에 대한 자문을 받았다.

3) 일반인 대상 질적인터뷰

전문가 견해와 함께 일반인 대상 건강정보이해능력에 대한 이해와 경험, 측정도구 항목의 영향 요인 및 활용 능력에 대한 핵심 역량을 확인하기 위해 2022년 5월 11일부터 6월 16일까지 질적 인터뷰를 수행하였다. 성별, 연령, 지역과 함께 만성질환 보유 등을 고려한 만 18세 이상 성인 20명에게 반구조화된 질문지를 통해 대면 혹은 전화로 진행하였다. 기존에 알려진 건강정보이해능력의 취약계층을 고려해 60세 이상 혹은 고등학교 교육 이하인 자의 비율을 1/3로 유지하였다. 인터뷰의 초반 도입부에서는 건강정보의 범위가 넓으므로 참여자가 이를 이해하고 답하는데 어려움이 있음을 고려하여 유사 사례(일화)를 제시하는 비네트(Vignett)¹⁾ 방법을 사용하였다.

단계 2. 예비 문항 검증 및 최종 문항 도출

1) 인지 면담

문항의 이해도 평가를 위해 일반인 대상 인지 면담(cognitive interview)을 시행하였다. 한 문항당 5명을 배정하여 성별, 연령을 고려한 18세 이상의 성인 8명을 인터뷰하였다. 훈련된 연구원은 응답자가 측정도구의 문항에 응답하는 과정을 면밀히 관찰하여 머뭇거리거나 질문을 반복해 읽는 모습, ‘이해하기 어렵다’라고 표기한 항목 및 단어 등이 있는 경우 면담을 통해 이유를 확인하였다. 그 결과 국제 가이드라인²⁾에 따라 문항을 이해하기 어렵거나, 다르게 해석한 경우 등을 파악하여 20% 이상 시 문항 재검토, 60% 이상 시 문항을 전면 검토 및 수정하였다. 개발된 예비 문항은 국립국어원을 통해 문항의 명확성, 중립성, 보편성과 어휘, 문장, 단어 구조에 대한 감수를 받았다.

2) 예비 문항 타당도 검증

문항의 타당도와 신뢰도를 평가하기 위해 2022년 7월 20일부터 31일까지 전국 18세 이상 성인 남녀 1,000명을 연령, 성별 외 지역별, 사회경제적 수준 등을 층화하여 대국민 설문조사를 실시하였다. 설문은 자기기입형 형식으로 설문조사 전문 업체를 통해 디지털 격차를 고려하여 55세 미만은 온라인 플랫폼을 이용하여, 55세 이상은 대면으로 진행하였다.

최종 1,041명이 연구에 참여하였다. 검사-재검사를 위해 참여자 중 동의한 경우에 한 해 약 10% (101명)를 2차 설문조사하였다. 측정도구의 신뢰도를 확인하기 위해 문항-총점 간 상관관계와 내적 일관성 신뢰도를 평가하였고, 검사-재검사 신뢰도인 급내 상관계수를 산출하였으며, 타당도는 내용타당도, 구성타당도, 수렴타당도, 준거타당도를 확인하였다. 구성타당도와 수렴타당도를 위해 탐색적 요인분석(주성분요인분석, Varimax 직각회전), 확인적 요인 분석을 하였고, 준거타당도를 위해 한국어판 HLS-EU-Questionnaire 16 (HLS-EU-Q16), Newest Vital Sign (NVS), 인터넷 건강정보이해능력(e-Health Literacy Scale, eHEALS)를 함께 조사하였다. 추가적으로 문항반응이론(Item Response Theory), Rasch모델을 사용한 적합도 등을 평가하였다. 본 연구의 통계는 STATA 14.0 (StataCorp.)과 Mplus 8.0 (https://www.statmodel.com/), jMetrik (https://itemanalysis.com/jmetrik-download/) 프로그램을 이용하여 분석하였다.

3) 최종 문항 도출

개발된 예비문항에 대한 최종 합의를 위해 국가건강조사 분과자문위원, 한국건강증진개발원, 보건복지부 및 관련 전문가 자문을 실시하였다. 또한 최종 문항에 선정된 후 타당성 확보를 위해 최종 감수를 진행하였다.

단계 1. 건강정보이해능력 핵심개념 도출 및 예비문항 개발

1) 문헌고찰 및 현황 분석

미국, 호주, 뉴질랜드, 말레이시아, 유럽의 HLS-EU의 핵심지표와 헬스리터러시 측정 도구 데이터베이스(Health Literacy Tool Shed)를 살펴본 결과 주로 사용되는 건강정보이해능력 측정도구는 HLS-EU-Q47, NVS, 기능적 건강정보이해능력(Test of Functional Health Literacy in Adults, TOFHLA), 인터넷 건강정보이해능력(e-Health Literacy Scale, eHEALS), 단축형 건강정보이해능력(Short Assessment of Health Literacy, SAHL), 호주 건강정보이해능력(Health Literacy Questionnaire, HLQ) 등이었다.

2) 심층 전문가 자문

주요 핵심개념은 심층 전문가 자문을 통해 HLS-EU의 근간이 되는 Sørensen 등[2]의 건강관리, 질병예방, 건강증진 3개의 건강 주요 영역과 디지털 시대에 맞는 리터러시, 즉, e헬스리터러시의 자원 및 기술활용을 포함하기로 결정했다. 각 영역은 접근, 이해, 처리 및 판별, 활용 및 이용 4개의 측정 범위(dimension)로 구성하여 살펴보았다(표 1).

표 1건강정보이해능력 핵심 개념 및 영역

영역	접근/획득	이해	처리/판별	활용/이용
건강관리a)	건강관리나 임상적 주제에 대한 정보에 접근하는 능력	의료 정보와 의미를 이해하는 능력	의료 정보를 해석하고 평가하는 능력	의료 관련 문제에 대해 정보에 근거한 의사결정을 하는 능력
질병예방a)	건강위험요인 관련 정보에 접근하는 능력	건강위험요인 관련 정보와 의미를 이해하는 능력	건강위험요인 관련 정보를 해석하고 평가하는 능력	건강위험요인과 관련하여 정보에 근거한 의사결정을 하는 능력
건강증진a)	사회적, 물리적 환경의 건강 결정 요인과 관련된 최신 정보를 스스로 찾는 능력	사회적, 물리적 환경의 건강 결정 요인과 관련된 정보를 이해하고 의미를 이해하는 능력	사회적, 물리적 환경의 건강 결정 요인 관련된 정보를 해석하고 평가하는 능력	사회적, 물리적 환경의 건강 결정 요인과 관련하여 정보에 근거한 의사결정을 하는 능력
자원활용	인터넷이나 미디어를 통해 건강정보에 접근하는 능력	인터넷이나 미디어를 통해 얻은 건강정보를 이해하는 능력	인터넷이나 미디어를 통해 얻은 건강정보를 해석하고 평가하는 능력	인터넷이나 미디어를 통해 얻은 건강정보를 해석하고 평가하는 능력

^a)Adapted from the article of Sørensen et al. (Health literacy and public health: A systematic review and integration of definitions and models. BMC Public Health 2012;12:80) [2]..

도출된 핵심개념을 바탕으로 총 96개의 예비 문항을 구성하여 1차 델파이 조사를 수행하였고, CVR 값이 0.7 이상인 65개의 문항을 선정하였다. 이후 2차 델파이 조사를 실시하고, 내부 합의를 통해 도메인 내 건강관련 우선순위 및 중복항목을 제외하거나 일반인 이해도의 어려움을 고려하여 최종 35개의 예비 문항(질병예방 7문항, 건강증진 4문항, 건강관리 19문항, 자원활용 5문항)을 구성하였다(표 2).

표 2예비 문항 측정도메인 및 문항수

측정 범위	측정 도메인	1차 예비문항수	최종 예비문항수
질병예방	1) 예방접종	5	2
	2) 건강검진	5	2
	3) 정신건강	5	2
	4) 건강위험행동	5	0
	5) 질환예방	5	1
건강증진	1) 식품/영양	5	0
	2) 환경	4	2
	3) 건강행동	5	2
	4) 건강메시지	5	0
건강관리	1) 의료진과의 의사소통	8	5
	2) 응급상황	5	3
	3) 약국 및 진료정보	8	4
	4) 복약	4	3
	5) 질환 및 치료정보	10	4
자원활용	1) 자원활용	7	4
	2) 기술활용	11	1
	총 문항	96	35

3) 일반인 대상 질적인터뷰

응답자 평균 연령은 49.8세(24–81세)로 60세 이상이 7명(35.0%), 고등학교 이하의 교육 수준은 8명(40%)이었다. 응답자 대부분은 건강정보를 건강증진, 질환의 예방적 차원보다 건강문제가 생겼을 때 찾는 경향을 보였다. 주로 인터넷을 이용하여 건강정보를 얻지만, 응급상황일수록 유사한 경험을 한 지인에게 묻고 의존도가 높은 것으로 나타났다. 문해력이 낮은 경우, 근거와 상관없이 건강정보에 대한 판단에 자신감이 높거나 건강정보의 필요 유무를 판단하지 못해 찾지 않는 경우가 많았으며, 주변에 정보를 제공해 주는 가족이 있는 경우 어려움을 느끼지 못하였다.

단계 2. 예비 문항 검증 및 최종 문항 도출

1) 인지 면담

인지적 인터뷰 결과 35개의 문항 중 참여자 20% 이상이 질문을 반복하여 여러 번 읽거나 머뭇거림, 어려움 표기 및 문장 이해의 어려움을 호소한 8문항이 검토 대상이 되었고, 이 중 3문항이 수정되었다. 그 예로 ‘스트레스, 우울증 같은 정신건강 문제가 위험한 정도를 이해할 수 있습니까?’라는 문항은 8명 중 2명이 정신건강문제를 ‘나’에 국한하지 않고, 일반적인 사회적 문제로 생각했다. 최종 내부 회의를 거쳐 문항에 ‘나의’를 추가하여 ‘나의 정신건강 문제가’로 수정하였다.

개발된 예비 문항의 응답 보기는 기존의 표준도구인 HLS-EU-Q와 유사하게 ‘매우 어렵다, 대체로 어렵다, 대체로 쉽다, 매우 쉽다’였으나, 국어문화원의 의견에 따라 일부 문항 (예: ‘이해하는데 어려움이 있습니까?’)에서 응답의 명확성을 위해 ‘전혀 그렇지 않다, 그렇지 않다, 그렇다, 매우 그렇다’로 변경하였다. 그 외 어휘 및 단어의 전달과 이해도, 순서 등을 고려하여 단어 및 문장구조를 수정하였다.

2) 예비 문항 타당도 검증

응답자는 성인 총 1,041명으로, 남성이 524명(50.3%)으로 남녀 구성은 유사하였고, 평균 연령은 47.1세로 만 18세에서 84세까지 고르게 분포하였다. 대학교 졸업 이상이 약 56% 이상이며 70.6%가 기혼자였다. 서울·경기 지역이 약 40% 이상으로 가장 많았으나 그 외 지역도 0.6%에서 6.5%까지 전국적으로 고르게 분포하였다. 참여자 대부분은 경제활동을 하고 있었다(68.8%). 월 평균 가계 소득은 모름, 무응답, 표기 기재 오류인 18.2%를 제외하고 500만원 초과가 26.3%로 가장 많았다.

최종 예비문항 35개에 대해서는 각 문항을 이해하고, 판단, 활용할 수 있냐는 질문에 4점 척도 중 ‘그렇다’, ‘매우 그렇다’를 응답한 빈도가 70–90%로 전반적으로 어려움이 없는 것으로 나타났다. Rasch 측정모형 분석 시 35개 중 12개의 문항 적합도가 부적합하여 제외하였고, 탐색적 요인분석의 결과를 확인 후 0.4보다 작거나 두 요인에 중복되는 5개의 문항을 추가로 제거하였다.

3) 최종 문항 도출

2022년 8월 요인분석과 문항반응이론을 통한 모델 적합도를 일차적으로 확인 후 델파이 조사에 참여한 전문가 7명과, 관련 분과 회의를 거쳐 최종 문항을 도출하였다. 먼저, 각 도메인에서 통계적 타당도와 신뢰도가 높고, 둘째, 내용 타당도 측면에서 연구자 및 분과의 중요도를 최대한 반영하며, 마지막으로 문항 간 중복이 되지 않도록 주의하여 최종 10개의 문항을 도출하였다. 최종 개발된 문항은 확인적 요인 분석을 실시하였다. 1요인모형으로 좋은 합치도를 보였으며, 검사-재검사 상관관계분석 시 r=0.67 (p-value<0.05)로 좋음(good)으로 유의한 상관관계가 나타났으며, Cronbach’s α값은 α=0.87 (p-value<0.05)으로 높은 내적 일관성을 보였다(표 3).

표 3최종 건강정보이해능력 측정도구 문항

최종 문항		요인 분석	검사-재검사	Cronbach’salpha
1	필요한 예방 접종이 무엇인지 판단할 수 있습니까?	0.69	0.67	0.87
2	나의 스트레스, 우울 증상과 같은 정신 건강 문제로 생기는 위험의 정도를 이해할 수 있습니까?	0.70
3	과음, 흡연, 운동 부족으로 생길 수 있는 건강 이상 신호가 무엇인지 알고 있습니까?	0.65
4	일상생활의 행동 가운데 어떤 것이 건강에 영향을 미치는지 판단할 수 있습니까?	0.67
5	진료할 때 의사의 설명과 지시를 이해할 수 있습니까?	0.71
6	응급 상황이 생겼을 때 먼저 해야 할 일이 무엇인지 판단할 수 있습니까?	0.68
7	의사나 약사가 설명해 주는 약 먹는 방법을 이해할 수 있습니까?	0.66
8	병원에서 받은 환자용 교육 자료를 이해할 수 있습니까?	0.72
9	인터넷이나 미디어에서 얻은 건강 정보가 믿을 만한 것인지 판단할 수 있습니까?	0.63
10	인터넷이나 미디어에서 얻은 건강 정보를 건강과 관련한 행동이나 의사결정에 활용할 수 있습니까?	0.67

본 연구는 제5차 국민건강증진종합계획(Health Plan 2030)에서 ‘건강정보 이해력 제고’가 성과 목표로 수립됨에 따라 국내 실정에 맞는 건강정보이해능력 수준 파악을 위한 타당하고 신뢰도 높은 측정 도구를 개발하고자 수행하였다. 그 결과, 자가보고형으로 질병예방 3문항, 건강관리 4문항, 건강증진 1문항, 자원활용 2문항을 포함한 총 10문항(4점 척도)을 선정하였다.

본 측정도구는 국내 실정에 맞도록 보건의료 환경 및 국민의 건강정보 역량을 반영하였을 뿐만 아니라 미국, 유럽 등 국제간 건강정보이해능력 지표의 성과를 비교할 수 있도록 고려하였다. 그러나 건강정보이해능력은 시대에 따라 건강에 대한 가치나 기술이 발전하면서 그 개념과 핵심지표가 변화하므로 기본적으로 건강을 영위하기 위해 필요한 건강정보 관련 역량에 대해 지속적인 고찰 및 문항 적합성을 고려해 업데이트 할 필요가 있다. 본 측정도구는 개인이 스스로 판단하여 응답하는 자가보고형으로만 구성하였다. 그러나 연구의 시작 당시에는 지식형 문항을 통해 객관적 역량을 평가하는 것을 함께 고려하였다. 이후 여러 번의 전문가 자문을 통해 지식형은 건강정보 관련 이해능력보다는 일반적인 문해력을 측정할 수 있어 최종 문항에서 제외되었다. 따라서 자가보고형 측정도구의 한계를 극복하고 타당도와 신뢰도를 높이고자 진점수로 평가하는 고전검사이론과 함께 문항검사이론을 적용하여 측정오차를 줄이기 위해 노력하였다. 향후 문항을 추가, 수정할 경우에도 도구의 방법론적 측정 속성을 분석평가결과에 근거하여 검증할 것을 제언한다.

최종 개발된 측정 도구는 총점을 통합해 40점을 기준(1–4점 척도)으로, 준거기반법과 분포기반법을 활용하여 기존의 HLS-EU-Q16, NVS 점수와 비교 및 수신자 조작 특성(Receiver Operating Characteristic, ROC) 곡선을 통해 산출된 민감도와 특이도 임계치 등을 고려하여 28점 이하는 ‘부족’, 28–31점은 ‘중간’, 31점 이상은 ‘우수’로 평가하도록 제안하였다. 향후 추가적인 조사를 통해 보다 객관적인 점수기준 및 각 건강정보 영역별 점수 해석에 대해 상세히 살펴볼 필요가 있다.

개발된 건강정보이해능력 측정도구는 국민의 건강정보이해능력 현황을 파악하여 이를 향상시키고 수준에 맞는 건강증진 전략 개발(특히, 건강정보 취약 계층을 위한 개인, 환경, 사회적 요인 발굴 등) 및 정책 수립, 보건의료 사업 추진 및 평가 시 근거로 활용되고 지속적인 연구를 통해 만성질환 등 건강관리의 효율화, 보건의료인의 역량 교육, 의료진과 일반 국민 간의 의사소통을 높이는데 기여하는 등 임상적 의미도 클 것으로 기대한다.

Acknowledgments: None.

Ethics Statement: This study protocol was approved by the ethics committee of Samsung Medical Center (IRB No. SMC 2022-02-013-005).

Funding Source: This research was supported by the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA, Korea) (2022-11-010).

Conflict of Interest: The authors have no conflicts of interest to declare.

Author Contributions: Conceptualization: JY, JC, SJK, KO, SC, YK. Data curation: JY, JC, SJK. Formal analysis: JY, JC, SJK. Funding acquisition: JC. Investigation: JY, JC, SJK. Methodology: JY, JC, SJK, KO, SC, YK. Project administration: JY, JC. Resources: JY, JC, SJK. Software: JY, SJK. Supervision: JC. Validation: JY, JC, SJK. Visualization: JY, JC, SJK. Writing – original draft: JY, JC, SJK. Writing – review & editing: JY, JC, KO, SC, YK.