독거노인, 부부 노인보다 '정신건강 측면 취약, 우울증 유병률 더 ↑'
김희정 교수 "대상자 객관적 선별에 도움 될 것"
논문 '모바일헬스과 유헬스 최신호'에 게재
[보건타임즈] 노인 우울증을 객관적으로 분석할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.(그림 우울 군에 속한 대상자들은 이 그룹에 속하지 않은 대조 자보다 활동 기록기를 통해 측정된 활동 수치 현저하게 떨어짐 확인/논문)
이 평가도구 개발에 따라 노인 우울증을 사전에 예측, 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대되고 있다.
연세대 간호대학 김희정 교수(사진)팀은 세브란스 헬스IT산업화지원센터의 지원을 통해 지역사회 내 거주하는 독거노인의 우울증을 정확하게 선별할 수 있는 알고리즘을 구축했다고 31일 밝혔다.
통계청에 따르면 2017년 우리나라 65세 이상 노인 1만 73명 중 21.1%가 우울 증상을 겪고 있다.
연령대는 65~69세가 15.1%, 70~74세는 18.2%, 75세~79세는 23.6%, 80~84세는 30.7%, 85세 이상은 33.1%로 각각 조사돼 나이가 많을수록 우울 증상을 겪는 비율이 높았다.
이번 조사에서 독거노인은 2,416명 중 730명(30.2%)이 우울증을 겪는 것으로 파악됐다.
이 수치는 노인 부부 4,908명 중 804명(16.4%)보다 2배 이상 높다.
이렇듯 독거노인은 부부노인보다 정신건강적인 측면이 취약, 우울증 유병률이 더 높게 분석됐다.
노인들은 직장에서 은퇴, 이 때문에 경제적 능력 상실, 사회적 고립, 배우자 사망 등을 원인으로 우울 현상을 겪게 된다.
이러한 노인의 우울증은 고혈압, 심장병 등 순환기 질환이나 치매와 같은 정신질환 등의 합병증이 발병할 가능성을 높인다.
이런 이유로 우울증을 제때 관리하지 못한다면 질병 치료를 위한 사회적 비용의 증가는 물론 자살과 같은 극단적 선택으로 이어질 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.
하지만 노인 우울증은 이들이 호소하는 주관적인 우울감만으로 우울증을 진단하기엔 증상의 비정형적 특성이 있어 예측하기 어렵다.
게다가 우리나라 노인들은 자신이 지각하지 못하거나 혹은 우울 증상을 정확하게 알리지 않은 경향이 있어 대상자를 객관적으로 선별하기 힘들다.
연구팀은 2016년부터 2017년까지 65세 이상의 재가 독거노인 47명을 대상으로 주간 활동량, 환경적 빛 노출, 수면 패턴 등의 평가요소를 적용해 우울증 정도를 평가했다.
2주간 활동기록기(Philips Actiwatch Spectrum PRO)를 통해 생체측정 지표를 수집, 하루 4번씩 대상자들의 주관적 우울감을 1~10점을 기준으로 측정했다.
이 결과 우울감을 호소하는 47명의 대상자 중 실제 우울증이 있는 대상자는 18명, 우울감을 호소했으나 우울증이 아닌 대상자는 29명으로 확인됐다.
즉, 주관적인 우울감만을 기준으로 판단했을 때 47명 독거노인 모두 우울감을 호소하지만, 객관적인 분석 결과, 18명만이 우울군으로 식별됐다.
우울군으로 식별된 집단은 활동량이 67.4를 기록한 반면 비우울군은 90.5로 25.6%가량 낮았다.
좋은 기분을 평가한 생태 순간평가에서조차 우울군은 5.1점으로 비우울군 6.6보다 심리적으로 우울감이 심한 것으로 확인됐다.
하루 1회, 1주일 이상의 주관적인 우울 점수인 생태 순간평가와 함께 생체측정 지표인 주간 평균 활동량, 환경적 빛 노출의 차이(특히 오후 4~8시), 일별 수면의 질 만으로 90% 이상 우울군을 선별해낼 수 있다.
연구팀은 이를 통해 활동량과 주간 빛 노출, 수면 패턴 등 활동지표로 그동안 우울 선별을 위한 노인 우울 척도(GDS)나 해밀턴 우울척도 등 임상 도구를 사용하지 않고서 우울증 정도를 측정하는 알고리즘을 구축했다.
이를 통해 그간 파악되지 않은 노인 우울증을 측정할 객관적 지표가 마련돼 노인 맞춤형 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대되고 있다.
김 교수는 "이 연구를 통해 대상자를 객관적 선별에 도움이 될 것"이라며 "노인, 특히 독거노인의 정신건강을 계속 평가해 증상 중심의 개인 맞춤형 중재 프로그램, 지역사회 서비스의 통합과 실무로 확산시킬 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
이 연구는 한국연구재단의 지원으로 수행된다.
이 연구논문은 'Depression Prediction by Using Ecological Momentary Assessment, Actiwatch Data, and Machine Learning: Observational Study on Older Adults Living Alone'이란 제목으로 해외 학술지 '의학인터넷연구저널 자매지 모바일헬스과 유헬스(Journal of Mediacl Internet Research mHealth and uHealth) 최신호'에 게재됐다.
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