여성 1인 가구와 다인 가구의 삶의 질 영향 요인:제 8기 국민건강영양조사 자료 분석

Influencing Factors of Quality of Life Among Korean Women in One-Person and Multiperson Households: Analysis of the 8th Korean National Health and Nutrition Examination Survey

Article information

J Korean Matern Child Health. 2025;29(4):228-241

Publication date (electronic) : 2025 October 31

doi : https://doi.org/10.21896/jkmch.2025.29.4.228

Mi-Rae An ¹

, Seul-Gi Jeong ²

, Ju-Hee Nho ³^,

¹Clinical Trial Center for Functional Foods, Jeonbuk National University Hospital, Jeonju, Korea

²Department of Nursing, Presbyterian Medical Center, Jeonju, Korea

³College of Nursing, Research Institute of Nursing Science, Jeonbuk National University, Jeonju, Korea

안미래¹

, 정슬기²

, 노주희³^,

¹전북대학교병원 기능성식품임상시험지원센터

²전주예수병원 간호부

³전북대학교 간호대학 간호과학연구소

^*Corresponding Author: Ju-Hee Nho College of Nursing, Research Institute of Nursing Science, Jeonbuk National University, 567 Baekje-daero, Deokjin-gu, Jeonju 54896, Korea Tel: +82-63-270-3108, Fax: +82-63-270-3127, Email: jhnho@jbnu.ac.kr

Received 2025 August 18; Revised 2025 October 8; Accepted 2025 October 19.

Trans Abstract

Purpose

This study aims to identify the demographic characteristics, health behaviors, mental health, quality of life (QoL), and influencing factors of QoL among Korean women living in one-person and multi-person households.

Methods

Data were derived from the 8th Korean National Health and Nutrition Examination Survey. A final sample of 3,176 participants drawn from a pool of 15,469, was analyzed using a complex sampling design, and data analysis was conducted using IBM SPSS Statistics ver. 23.0.

Results

Women in one-person households were more likely to be older, never married, have lower education levels, lower income, no private insurance. They exhibited higher rates of alcohol use, smoking, and activity limitation, as well as shorter sleep duration, lower perceived health status, chronic disease, depression, and suicidal ideation. The QoL was lower among women in one-person households than those in multi-person households (t = −5.96, p< 0.001). Among women in one-person households, age (19-64 years; B=0.04, p=0.019), higher education levels (B=0.04, p=0.021), no activity limitation (B=0.15, p<0.001), and good perceived health status (B=0.10, p<0.001) were associated with better QoL (R²=0.46, p<0.001). Among women in multi-person households, age (19–64 years; B=0.02, p=0.035), higher education levels (B=0.02, p=0.043), upper-middle income (B=0.01, p=0.043), employment (B=0.01, p=0.005), private insurance (B=0.01, p=0.048), aerobic exercise (B=0.01, p=0.024), no activity limitation (B=0.08, p<0.001), sleep duration (≥7 hours; B=0.01, p<0.001), normal body mass index (B=0.01, p=0.038), good perceived health status (B=0.07, p<0.001), and absence of chronic disease(B=0.02, p=0.002), depression (B=0.02, p=0.002), and suicidal ideation (B=0.03, p=0.041) were influencing factors on QoL (R²=0.31, p<0.001).

Conclusion

This study demonstrates that women living in one-person households have lower QoL than those in multiperson households and experience vulnerabilities across demographic, health behavior, and mental health domains. These findings highlight household type as a key factor in health promotion strategies. Accordingly, health-care providers and the government should implement household-based policies and health-promotion programs to mitigate QoL disparities and improve women's overall QoL.

Keywords: Family characteristics; Health behavior; Mental health; Quality of life; Women

서 론

1. 연구의 필요성

사회구조의 다양한 변화로 최근 우리나라 가족구조는 전통적인 가족형태에서 1인가구의 형태로 변화하고 있다(Cheong et al., 2012). 1인가구(one-person household)란 혼자서 살림하는 가구, 1인이 독립적으로 취사, 취침 등의 생계를 유지하는 가구를 말한다(Statistics Korea, 2010). 우리나라 1인 가구 비중은 2005년 20.0%였지만 2022년에는 34.1% (739만 가구)에 육박하였고, 향후 30년간 연평균 7만 4천 가구 씩 증가되어 2052년에는 전국 모든 시도에서 1인가구가 가장 일반적인 가구형태로 자리 잡을 것으로 전망하였다(Statistics Korea, 2022). 이러한 1인가구의 급격한 증가는 단순한 가구 구성의 변화를 넘어서 사회적으로 많은 의미를 함축하고 있으며, 증가의 원인은 복합적인 요인의 상호작용의 결과로 설명된다(Byun, 2015).

국내 1인 가구 형성 배경은 세대별로 상이하다. 20–30대는 학업, 취업 등의 생애 과업과 전통적인 결혼 가치관의 변화로 1인가구를 형성하고 있다(Cho et al., 2019). 40–50대는 경제적 이유, 자녀 교육, 직장 이전, 사별, 이혼 또는 비혼에 의해 1인가구를 형성하는 것으로 보고되며, 60대 이상 노년기는 자녀의 분가, 사별, 황혼이혼 등에 의해 형성되며 기대 수명의 증가로 인해 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예측된다(Lee & Cho, 2019). 다양한 사회구조적인 변화로 인해 1인가구는 더 이상 특별한 경우가 아니며 1인가구에 대한 보다 심도 있는 이해가 필요하다는 점이 선행연구를 통해 제기되었다(Byun, 2015; Chae & Kim, 2019; Cho et al., 2019; Lee & Cho, 2019).

1인가구의 증가로 인해 개개인의 생활방식 및 건강행태에서 경제, 사회, 문화적 관계까지 사회의 전반적인 부분에 영향을 미치고 있다(Han & Park, 2022). 선행연구에 의하면 1인가구는 높은 만성질환 유병률(Kim et al., 2017), 높은 흡연율과 음주율(Lee & Cho, 2019), 부정적인 주관적 건강상태(Shin, 2019), 영양섭취의 불균형(Lee et al., 2025), 정신건강의 취약성(Lee et al., 2018; Park & Kim, 2022), 삶의 질 저하(Chae & Kim, 2019) 등 다인 가구에 비해 다양한 측면에서 취약성을 보이는 것으로 보고되었다. 특히, 삶의 질은 신체적, 정신적, 사회적, 경제적 요인이 상호작용하여 형성되는 다차원적 개념으로(Statistics Korea, 2025), 선행연구 결과에 따르면 연령, 교육 수준, 소득과 같은 인구사회학적 특성과 더불어 건강행태, 우울, 스트레스와 같은 정신건강 요인이 삶의 질을 설명하는 주요 요인으로 확인되었다(Choi et al., 2023; Kim & Lee, 2020). 또한 제7기 국민건강영양조사 자료를 활용한 연구에서는 1인 가구 성인의 삶의 질이 연령, 혼인상태, 주관적 건강 상태, 비만 여부, 정신건강 관련 지표에 따라 유의한 차이를 보이는 것으로 보고되었다(Park et al., 2021). 이는 1인가구의 삶의 질을 향상시키기 위해 정신건강 관리와 건강행태 개선을 포괄하는 다각적 관심과 정책 및 지원이 필요함을 시사한다(Chung & An, 2024).

특히, 2020년 여성 가구주는 735만 1천 가구(전체 가구의 33.9%) 이었으나 2052년에는 966만 가구로 2022년에 비해 약 1.3배 증가할 것으로 예측하고 있다(Statistics Korea, 2022). 이렇게 1인 가구 증가를 주도하는 여성 1인가구는 다인 가구 여성에 비해 더 높은 수준의 스트레스와 우울감을 경험하였고 건강 위험 행동 비율이 상대적으로 더 높게 나타나 (Kim & Park, 2016; Shin, 2022) 여성 1인가구의 특성과 건강행태 등에 대한 관심과 이를 향상시키기 위한 노력이 필요하다. 지금까지 시행된 대부분의 선행연구에서는 특정 연령대의 성인을 대상으로(40–60대) 가구 형태에 따른 비교(Shin, 2022)를 하거나, 19–64세까지의 성인 여성만을 중심으로 1인 가구와 다인 가구를 비교한 연구(Chae & Kim, 2019)가 주로 이루어졌고, 19세 이상의 모든 연령대의 여성을 대상으로 한 가구 형태에 따른 비교 연구는 찾기 어려웠다. 이에, 19세 이상 전체 여성을 대상으로 가구 유형에 따라 여성의 건강행태, 정신적 건강과 삶의 질의 특성을 파악하고 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 분석하는 연구가 필요하다.

이에 이 연구에서는 2019-2020년 제 8기 국민건강영양조사 자료를 바탕으로 우리나라 성인여성의 가구 유형에 따른 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강(우울, 자살생각) 및 삶의 질을 확인하고 삶의 질 영향 요인을 파악하여 이들의 건강증진을 위한 체계화된 정책 및 중재 개발을 위한 기초자료로 제시하고자 한다.

2. 연구 목적

이 연구의 목적은 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강과 삶의 질을 파악하고 가구 유형에 따라 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 규명하는 것이며, 구체적인 목적은 다음과 같다.

첫째, 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강, 삶의 질 정도를 확인하고 차이를 분석한다.

둘째, 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강에 따른 삶의 질 차이를 분석한다.

셋째, 1인 가구 여성의 삶의 질 영향요인을 확인한다.

넷째, 다인 가구 여성의 삶의 질 영향요인을 확인한다.

대상 및 방법

1. 연구 설계

이 연구는 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구사회학적 특성, 건강행태, 정신건강, 삶의 질을 파악하고 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 국민건강영양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey) 제 8기 1–2차 연도인 2019년, 2020년도 원시자료를 활용한 이차자료분석 연구이다.

2. 연구 대상

이 연구는 국민건강영양조사의 제 8기 원시자료 중 1–2차년도(2019, 2020년) 기본DB 자료를 이용하였다. 국민건강영양조사 제 8기(2019–2021) 조사 항목 중 본 연구의 종속변수로 사용한 삶의 질 지수(Euro Quality of Life-5 Dimensions, EQ-5D)는 2019–2020 년에만 조사되었고, 2021년에는 HINT-8이 사용되었다. 제 9기(2022–2024) 조사에서 EQ-5D는 2022년 및 2024년에 사용되었으나 2024년 조사의 데이터는 현재 발표되지 않아, 이 연구는 동일한 삶의 질 도구(EQ-5D)로 측정된 가장 최신의 연속 자료인 2019–2020년(제8기)를 분석에 포함하였다.자료는 분석지침에 따라 통합 후 제공된 가중치를 사용하여 분석하였다. 총 참여자는 15,469명이었으며, 미검진 대상자 657명, 남성 6,812명을 제외하고 여성은 8,000명이었다. 이 중, 19세 미만인 1,228명, 결측값 3,596명을 제외한 총 3,176명을 연구 대상자로 선정하였다. 이 연구는 연구자가 소속된 기관의 연구윤리위원회(Institutional Review Board, IRB)의 심의 면제를 허가 받았다(IRB No. 2023-10-016). 또한 연구자는 개인정보 보호법 및 통계법을 준수하여 질병관리청에 통계자료 이용자 준수사항 이행 서약서 및 보안서약서를 서명하여 제출하였다. 연구에서 활용한 원시자료는 비식별 조치를 취하고 있어 개인 특정이 불가능하며 대상자의 개인정보가 제공되지 않으므로 익명성과 기밀성이 확보되었다.

3. 연구 변수

1) 가구 유형

이 연구의 가구 유형은 세대 유형을 묻는 질문을 통해 ‘1세대–1인 가구 로 응답한 경우 1인 가구로 정의하였고, 이외에 ‘1세대–부부, 기타’, ‘2세대–부부+미혼자녀, 편부모_미혼자녀, 기타’, ‘모든 3세대 이상’으로 응답한 경우는 다인 가구로 정의하였다(Lee, 2021).

2) 인구학적 특성

인구사회학적 특성은 선행 논문을 바탕으로 하여 연령, 거주지역, 결혼상태, 교육 수준, 가구 소득, 직업, 민간건강보험 여부에 대한 자료를 사용하였다(Chae & Kim, 2019). 연령은 만 나이를 기준으로 ’19–64세’, ’65세 이상’으로 분류하였다(Gi et al., 2020). 거주 지역은‘동’, ‘읍’, ‘면’ 으로 분류하였고, 결혼상태는 결혼한 적이 있는 경우 ‘예’, 없는 경우 ‘아니오’ 2개의 경우로 분류하였다(Korea Disease Control and Prevention Agency [KDCA], 2023). 교육 수준은 ‘초졸 이하’, ‘중졸’, ‘고졸’, ‘대졸 이상’으로 분류하였고, 가구 소득은 가구별 소득을 ‘하’, ‘중하’, ‘중상’, ‘상’의 4개의 군으로 분류하였다(KDCA, 2023). 직업은 ‘직업 있음’과 ‘직업 없음’으로 분류하였고, 민간건강보험은 ‘예’, ‘아니오’ 로 분류하였다(KDCA, 2023).

3) 건강행태

건강행태는 국민건강영양조사의 건강설문조사 중 음주, 흡연, 유산소 운동 여부, 신체 활동, 활동제한 여부, 수면시간, 체질량지수(body mass index, BMI), 주관적 건강상태, 만성질환여부에 대한 자료를 사용하였다. 월간음주에서 평생 비음주와 최근 1년간 월 1잔 미만의 음주는 ‘비음주’, 최근 1년간 월 1잔 이상의 음주는 ‘음주’로 분류하였다(Chae & Kim, 2019). 흡연은 현재 흡연은 ‘흡연’, 평생 5갑 미만 또는 피운 적 없음으로 응답한 대상자를 ‘비흡연자’, 평생 5갑 이상 담배를 피웠으며, 담배를 피웠으나 현재 피우지 않음으로 응답한 대상자는 ‘과거흡연자’로 분류하였다(KDCA, 2023). 유산소 운동에서 실천하지 않음은 ‘아니오’, 실천은 ‘예’로 분류하였고, 신체활동은 고강도 신체활동(일), 중강도 신체활동(일), 신체활동(장소이동), 고강도 신체활동(여가), 중강도 신체활동(여가)를 METS로 계산하여 0–599점을 ‘비활동적’, 600–1,200점 이상을 ‘활동적’ 으로 분류하였다(KDCA, 2023). 활동제한 여부는 ‘예’, ‘아니오’로 분류하였다(KDCA, 2023). 수면 시간은 ’ 7시간 이상’, ‘7시간 미만’으로 분류하였다(Hirshkowitz et al., 2015). BMI (kg/m²)는 ‘저체중(18.5 미만)’, ‘정상(18.5–23 미만)’, ‘과체중(23–25 미만)’, ‘비만(25 이상)’의 4개의 군으로 분류하였고(KSSO, 2023), 주관적 건강상태는 ‘좋음’, ‘보통’, ‘나쁨’ 의 3개의 군으로 분류하였다(Kim et al., 2017). 만성 질환 여부는 ‘예’, ‘아니오’로 분류하였다(KDCA, 2023).

4) 정신건강

정신건강은 국민건강영양조사의 정신건강 관련 문항 중 ’2주 이상 연속 우울감 여부’, ‘1년간 자살 생각 유무’에 대한 자료를 사용하였다. 2주 이상 연속 우울감 여부는 ‘예’, ‘아니오’로 분류하였고, 1년간 자살 생각은 “최근 1년 동안 심각하게 자살을 생각한 적이 있습니까?”의 문항에 ‘예’, ‘아니오’로 분류하였다(KDCA, 2023).

5) 삶의 질

삶의 질은 EQ-5D를 사용하여 측정하였다(EuroQol Group, 1990). EQ-5D는 운동능력, 자기관리, 일상 활동, 통증/불편, 불안/우울의 총 5가지 항목으로 구성되었으며, 각 문항별로 응답은 ‘지장이 없음’, ‘지장이 있음’, ‘지장이 많음’ 으로 분류하였다. 이 연구에서는 질병관리청에서 한국인에 대한 가중치를 적용하여 제시한 EQ-5D index를 사용하였고, 1점에 가까울 수록 삶의 질이 높은 것을 의미한다(Lee et al., 2009).

4. 자료 분석 방법

이 연구의 자료 분석은 IBM SPSS Statistics ver. 23.0 (IBM Corp., USA)을 이용하였다. 통계량 유의수준은 p<0.05, 95% 신뢰구간으로 확인하였다. 구체적인 분석 방법은 다음과 같다.

첫째, 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강과 삶의 질 정도와 차이는 복합표본 빈도분석과 교차분석을 실시하였다.

둘째, 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강에 따른 삶의 질 차이는 복합표본 일반선형모형을 이용하여 분석하였고, 집단 간 유의한 차이가 나타난 변수에 대해서는 Bonferroni 방법으로 사후검정을 수행하였다.

셋째, 1인 가구 여성의 삶의 질 영향 요인은 복합표본 일반선형모형을 이용하여 분석하였다.

넷째, 다인 가구 여성의 삶의 질 영향 요인은 복합표본 일반선형모형을 이용하여 분석하였다.

결 과

1. 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강과 삶의 질 정도와 차이

인구학적 특성에서는 1인 가구 여성이 다인 가구 여성에 비해 19–64세의 비율은 낮고 65세 이상의 비율은 높게 나타났으며(χ²=221.05, p<0.001), 결혼 여부는 1인 가구 여성은 다인 가구 여성에 비해 없는 경우가 더 많았고(χ²=22.29, p=0.002), 교육 수준은 1인 가구 여성이 다인 가구 여성에 비해 낮게 나타났다(χ²=168.21, p<0.001). 가구 소득은 1인 가구 여성이 다인 가구 여성에 비해 ‘하’인 비율이 높게 나타났다(χ²=440.90, p<0.001). 민간의료보험 가입률은 1인 가구 여성이 다인 가구 여성에 비해 낮은 것으로 나타났다(χ²=119.42, p<0.001).

건강행태에서는 1인 가구 여성이 다인 가구 여성에 비해 음주(χ²=8.52, p=0.016)및 흡연(χ²=61.42, p<0.001)을 하는 경우가 더 많은 것으로 나타났다. 또한 1인 가구 여성이 다인 가구 여성에 비해 활동제한(χ²=28.05, p<0.001), 수면시간이 7시간 이하인 경우(χ²=13.85, p=0.001) 및 주관적 건강상태를 ‘나쁨’으로 대답한 경우가 더 많았으며(χ²=28.47, p<0.001), 만성질환이 있음으로 대답한 비율도 높았다(χ²=117.09, p<0.001). 정신건강에서는 1인 가구 여성이 다인 가구 여성에 비해 우울이 더 높았으며(χ²=17.81, p<0.001), 자살생각을 하는 경우도 더 많은 것(χ²=18.05, p<0.001)으로 나타났다(Table 1). 1인 가구 여성의 삶의 질 평균은 0.90으로 다인 가구 여성 평균인 0.95 보다 낮게 나타났다 (t = −5.96, p<0.001) (Table 2).

Table 1.

Comparison of demographic characteristics, health behaviors and mental health between one-person households and multiperso households (N=3,176)

Table 2.

Comparison of quality of life between one-person households and multiperson households (N=3,176)

2. 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태 및 정신건강에 따른 삶의 질 차이

여성 1인 가구의 삶의 질 차이를 살펴본 결과, 65세 미만인 경우가 65세 이상보다 삶의 질이 유의하게 높았으며(t=8.48, p<0.001), 도시 거주자가 농촌 거주자보다 높게 나타났다(t = 2.12, p=0.036). 결혼 경험이 없는 경우가 삶의 질이 높았고(t = −6.92, p<0.001), 교육 수준은 초등학교 이하보다 대학교 이상에서 삶의 질이 유의하게 높았다(F=28.09, p<0.001). 또한 저소득층보다 고소득층에서 삶의 질이 유의하게 높았으며(F=19.09, p<0.001), 취업자와 민간의료보험 가입자가 그렇지 않은 집단보다 삶의 질이 높았다(t=3.22, p=0.002; t=4.44, p<0.001). 건강행태 측면에서는 음주자가 비음주자보다(t = −3.77, p<0.001), 유산소 운동을 하거나 신체활동이 활발한 경우 삶의 질이 높았다(t = −4.03, p<0.001; t = −3.03, p=0.003). 활동 제한이 없는 경우 삶의 질이 높았고(t = −6.69, p<0.001), 수면 시간이 7시간 이상인 경우 7시간 미만보다 삶의 질이 높았으며(t = −3.35, p< 0.001), 비만군에 비해 정상체중군에서 삶의 질이 유의하게 높았다(t=3.46, p=0.018). 주관적 건강상태가 좋거나 보통인 경우가 나쁜 경우보다 삶의 질이 높았고(F=29.30, p<0.001) 만성질환이 없는 경우가 삶의 질이 높았다 (t=7.70, p<0.001). 또한, 정신건강의 경우, 우울 경험이 없고, 자살 생각이 없는 경우에서 그렇지 않은 경우보다 삶의 질이 유의하게 높았다(t = −3.65, p<0.001; t = −2.84, p=0.005).

여성 다인 가구의 삶의 질은 65세 미만에서 삶의 질이 높았고(t=11.75, p<0.001), 도시 거주자가 농촌 거주자보다 삶의 질이 높았다(t=2.05, p=0.042). 결혼경험이 없는 경우가 삶의 질이 높았으며(t = −5.41, p<0.001), 교육 수준은 초등학교 이하보다 대학교 이상에서 높게 나타났다(F=44.35, p<0.001). 저소득층보다 고소득층에서 삶의 질이 높았고(F=22.62, p<0.001), 취업자와 민간의료보험 가입자가 그렇지 않은 집단보다 삶의 질이 높았다(t=7.55, p<0.001; t=7.36, p<0.001). 건강행태 측면에서는 유산소 운동을 하거나(t = −5.08, p<0.001) 신체활동이 활발한 경우(t = −4.48, p<0.001), 활동 제한이 없는 경우 삶의 질이 높았다(t = −9.73, p<0.001). 수면 시간이 7시간 이상인 경우 7시간 미만보다 삶의 질이 높았고(t = −6.35, p<0.001), 정상 체중과 저제중이 비만 집단보다 삶의 질이 유의하게 높았다(t=11.28, <0.001). 주관적 건강상태가 좋은 경우 나쁜 경우보다 삶의 질이 높았고(F=123.80, p<0.001), 만성질환이 없는 집단이 삶의 질이 높았다(t=10.88, p<0.001). 또한, 정신건강의 경우, 우울이 없는 집단, 자살사고가 없는 집단에서 그렇지 않은 집단보다 삶의 질이 유의하게 높게 나타났다(t = −5.53, p<0.001; t = −5.03, p<0.001) (Table 3).

Table 3.

Differences in quality of life by demographic characteristics, health behaviors, and mental health (N=3,176)

3. 1인 가구 여성의 삶의 질 영향 요인

일반적 특성에서는 65세 이상에 비해 19-64세가 삶의 질이 유의하게 높았으며(B=0.04; 95% confidence interval [CI], 0.01–0.06; p=0.019), 초등학교 이하 학력에 비해 중학교(B = 0.07; 95% CI, 0.03–0.10; p<0.001), 고등학교(B=0.05; 95% CI, 0.02–0.08; p=0.002), 대학교 이상(B=0.04; 95% CI, 0.01–0.08; p=0.021)에서 삶의 질이 높았다. 건강행태에서는 활동제한이 있는 경우에 비해 없는 경우가 삶의 질이 유의하게 높았으며(B=0.15; 95% CI, 0.09–0.20; p<0.001), 주관적 건강상태가 나쁜 경우에 비해 좋은 경우(B=0.10; 95% CI, 0.07–0.14; p<0.001), 보통인 경우(B=0.09; 95% CI, 0.06–0.13; p< 0.001) 삶의 질이 높았다. 본 모형의 설명력은 46%였으며, 통계적으로 유의하였다(R²=0.46, F=7.57, p<0.001) (Table 4).

Table 4.

Factors influencing quality of life among one-person households (N=445)

4. 다인 가구 여성의 삶의 질 영향 요인

일반적 특성에서는 65세 이상에 비해 19–64세가 삶의 질이 유의하게 높았으며(B=0.02; 95% CI, 0.00–0.03; p=0.035), 초등학교 이하 학력에 비해 고등학교(B=0.02; 95% CI, 0.00–0.04; p=0.012)에서 삶의 질이 높았다. 소득이 낮은 군에 비해 중상 (B=0.01; 95% CI, 0.00–0.03; p=0.043)에서 삶의 질이 높았고, 미취업자에 비해 취업자의 삶의 질이 높았다(B=0.01; 95% CI, 0.00–0.01; p=0.005). 민간의료보험 미가입자에 비해 가입자가 삶의 질이 유의하게 높았다(B=0.01; 95% CI, 0.00–0.02; p=0.048). 건강행태에서는 유산소 운동을 하지 않는 경우에 비해 하는 경우(B=0.01; 95% CI, 0.00–0.02; p=0.024), 활동제한이 있는 경우에 비해 없는 경우(B=0.08; 95% CI, 0.05–0.11; p<0.001), 수면시간이 7시간 미만인 경우에 비해 7시간 이상(B=0.01; 95% CI, 0.01–0.02; p<0.001)인 경우, 비만에 비해 정상 체중에서 삶의 질이 유의하게 높았다(B=0.01; 95% CI, 0.00–0.02; p=0.038). 주관적 건강 상태가 나쁜 경우에 비해 좋은 경우(B=0.07; 95% CI, 0.05–0.08; p<0.001), 보통인 경우(B=0.06; 95% CI, 0.04–0.07; p<0.001)에서 삶의 질이 유의하게 높았고, 만성질환이 있는 경우에 비해 없는 경우(B=0.02; 95% CI, 0.01–0.03; p=0.002)가 삶의 질이 높았다. 정신건강의 경우, 우울이 있는 경우에 비해 없는 경우(B=0.02; 95% CI, 0.01–0.03; p=0.002), 자살 생각이 있는 경우에 비해 없는 경우(B=0.03; 95% CI, 0.00–0.05; p=0.041) 삶의 질이 유의하게 높았다. 본 모형의 설명력은 31%였으며 통계적으로 유의하였다(R²=0.31, F=19.71, p<0.001) (Table 5).

Table 5.

Factors influencing quality of life among multiperson households (N=2,731)

고 찰

이 연구는 여성 1인가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강과 삶의 질을 파악하고, 1인 가구와 다인 가구 여성의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 본 연구에서 대상자의 삶의 질은 1인 가구와 다인 가구 여성 모두 65세 이하, 고등학교 졸업, 활동제한 없음, 주관적 건강상태 좋음과 보통에서 삶의 질과 유의한 관련이 있었다. 연령에서는 19–64세가 65세 이상보다 삶의 질이 높았으며, 이는 노화와 더불어 신체적 · 정신적 기능 저하가 삶의 질에 부정적 영향을 미친다는 기존 연구와 일치한다(Lee & Kim, 2024b). 낮은 교육 수준은 건강정보 활용 및 자기건강관리 능력을 제한해 건강관련 삶의 질에 결정적인 영향을 준다(Lee & Oh, 2020). 활동 제한은 이동성과 일상생활 수행능력의 저하뿐 아니라 사회참여 기회를 축소해 자율성과 사회적 유대를 약화시켜(Litwin & Levinson, 2018), 삶의 질에 중대한 영향을 미친다. 이 연구에서 주관적 건강 상태는 ‘좋음’ 또는 ‘보통’으로 평가한 응답자가 ‘나쁨’으로 응답한 집단보다 삶의 질 점수가 높았는데, 이는 개인의 건강 인식이 객관적 건강지표와는 별개로 삶의 질 판단에 직접적인 영향을 준다고 해석 할 수 있다.

먼저, 여성 1인가구와 다인 가구의 건강행태, 정신건강과 삶의 질의 차이에 대해 살펴보고자 한다. 건강행태에서 여성 1인 가구는 다인 가구에 비해 음주, 흡연 빈도가 높고 활동 제한과 만성 질환 유병률이 많았으며, 수면 시간이 적고, 주관적 건강상태를 부정적으로 인식하는 경우가 많았다. 특히 음주와 흡연은 운동과 같은 긍정적인 습관을 실천하더라도 건강관련 삶의 질을 저하시킬 수 있는 중요한 요인으로(Emamvirdi et al., 2016), Shin (2019)은 1인 가구의 정서적 지지의 부족과 생활환경의 단조로움이 스트레스 대처로서의 음주 · 흡연을 유발할 수 있다고 지적하였다. 특히 여성에서 1인 가구와 활동 제한이 함께 나타날 가능성이 높다는 연구 결과가 있으며(Fuchs et al., 2022), 주관적 건강상태는 여성 1인 가구에서 더 낮다고 한 연구 결과(Lee & Lee, 2020)를 지지하였다. 수면 역시 성인의 권고 범위에 미달한 경우 신체적 건강뿐 아니라 정신건강 및 삶의 질에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 커지는데(Hirshkowitz et al., 2015), 1인 가구 여성의 수면부족 비중이 높아 선행연구와 일치하는 경향을 보였다(Lee et al., 2024). 또한, Chae (2024)는 주관적 건강상태가 1인 가구의 모든 연령에서 건강관련 삶의 질을 결정하는 요인임을 보고하였고, 만성질환의 경우 남성 1인 가구보다 여성 1인 가구가 유병률이 높다는 연구 결과(Lee, 2021)를 지지한다. 이처럼 관찰된 두 집단의 건강 행태 차이는 여성 1인 가구의 구조적 취약성 완화와 더불어 금연 · 절주, 수면 · 신체활동 개선을 중심으로 한 생활습관 중재가 필요함을 시사한다.

정신건강 측면에서 여성 1인 가구는 다인 가구에 비해 우울과 자살생각이 유의하게 높았다. 이는 국내 대규모 연구 결과(Han & Park, 2022; Kong et al., 2022)와 일치하며, 이러한 차이는 1인 가구의 사회적 고립(Hwang & Ki, 2024) 및 제한된 사회적 관계망과 정서적 지지 부족(Lee & Kim, 2024a)으로 설명된다. 또한, 1인 가구는 상호작용의 관계가 다인 가구에 비해 적기 때문에 우울 및 자살 생각이 높게 나타날 수 있어, 정신건강을 증진하기 위한 체계를 갖추는 것이 반드시 필요하다(Han & Park, 2022). 따라서 정신건강을 개선하기 위해 일상적 상호작용의 기회를 넓히고, 조기 선별과 적절한 치료로 이어지는 연계 체계가 구축되어야 하며, 특히 여성 1인 가구를 정신건강 고위험 요소로 인식할 수 있는 접근이 필요하다. 최근, 웨어러블 디바이스 뿐 아니라, 인공지능(artificial intelligence)를 활용하여 개인의 건강행태와 건강 위험 요소를 파악하는 접근이 많이 되고 있는 바, 1인 가구 대상자에게 이를 활용한 접근도 유용할 것으로 생각한다.

삶의 질에 있어서도, 여성 1인 가구의 삶의 질이 다인 가구에 비해 낮게 나타났는데, 이는 1인 가구의 삶의 질 저하를 보고한 선행연구 결과(Song et al., 2018)와 일치한다. 이 연구에서 여성 1인 가구의 삶의 질 영향 요인은 연령, 교육 수준, 활동 제한과 주관적 건강상태로 나타났는데, 이는 Kim 등(2024)은 1인 가구의 삶의 질이 개인의 심리적 · 사회적 요인과 밀접하게 관련되어 있음을 보고하였으며, 이는 여성 1인 가구의 삶의 질 저하가 앞서 논의한 인구학적 취약성과 건강행태, 정신건강 요인이 누적된 결과임을 시사한다. 결국 여성 1인 가구의 낮은 삶의 질은 단일 요인이 아니라 다차원 요인의 상호작용 속에서 형성되는 격차로 이해할 수 있다. 고령층 비중이 높고 단독 거주에서 발생하는 일상 생활의 제약이 더해지면 체중감소 등의 건강문제와 사회적 고립의 위험이 크다(Bae & Pachucki, 2024). 이러한 여성 1인 가구와 다인 가구의 격차는 개인적 요인과 자원 및 접근성이 누적되어 만든 구조적 현상으로 이해할 수 있다. 따라서 정책적 개입 시 두 집단의 특성을 이해하고, 여성 1인 가구의 사회경제적 취약성을 완화하는 접근이 요구된다. 특히, 65세 이상 고령, 낮은 교육 수준, 저소득층에게 지속적인 관심과 지원을 하는 것이 필요할 것이다.

다음으로, 여성 다인 가구의 삶의 질은 가구소득 중상, 직업 및 민간건강보험 있음, 유산소 운동 실천, 수면시간 7시간 이상, BMI 정상, 만성질환 없음, 우울감 없음, 자살생각 없음의 경우 유의하게 높게 나타났다. 소득은 의료 이용과 생활환경을 개선하여 전반적 삶의 만족을 뒷받침함을 보여준다. 직업 보유와 민간의료보험 가입이 삶의 질에 긍정적 영향을 미친 점은, 경제적·제도적 안전망이 생활 안정감과 건강관리 실천에 실질적으로 기여함을 의미한다. 건강행태 측면에서는 유산소 운동의 부재가 삶의 질을 높이는 중요한 요인으로 확인되어, 신체기능 유지와 활동성의 증진이 생활만족에 직결된다는 점을 뒷받침한다. 7시간 이상인 집단에서 삶의 질이 유의하게 높았고, 정상체중 집단이 과체중 · 비만보다 유리한 것으로 나타나 체중관리와 수면 위생이 삶의 질 증진 전략에서 고려되어야 함을 시사한다. 마지막으로 정신건강 요인과 만성 질환의 유무는 삶의 질과 밀접히 연관되어, 신체적 건강 관리만으로는 부족하며 심리사회적 지지와 정신건강 서비스의 통합적 제공이 필요함을 보여준다. Folkman 등(1986)의 스트레스 대처 이론에 따르면 충분한 사회적 지지가 스트레스 지각을 줄이고 우울을 완충할 수 있다. 그러나, 여성은 심리적 고통을 외부로 표현하기보다는 내면화 하는 경향이 강해 자살 사고의 위험이 커질 수 있다(Ernst et al., 2021). 따라서 여성 다인 가구의 삶의 질 향상을 위해서는 경제적 지원과 더불어, 건강행태 개선, 정신건강 증진을 포괄하는 통합적 접근이 필요하다.

결과적으로 여성 1인 가구는 다인 가구 여성에 비해 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강, 삶의 질에서 뚜렷한 취약성이 확인되었으며, 영향 요인은 공통점과 차이점이 공존하였다. 이는 단순히 개인적 특성이 아닌 가구 유형에 따른 사회적 자원 차이와 운동, 수면 등의 건강행태, 정신건강 요인이 복합적으로 누적되어 삶의 질과 영향 요인의 격차로 나타난 것으로 해석된다. 선행연구에서도 사회적 관계망 확대, 지역사회 참여 증진과 같은 집단 기반 접근이 1인 가구의 건강 및 삶의 질 개선에 효과적인 전략으로 제시되었으며(Johnstone et al., 2021; Tong et al., 2021), 이 연구 결과도 이와 맥을 같이한다. 국내 일부 지방자치단체에서는 이미 건강, 안전, 주거, 사회적 고립 완화 등을 포괄하는 1인 가구 지원 정책을 시행하고 있으나(Seoul Metropolitan Government, 2022), 향후 전국적으로 확산될 때에는 여성 1인가구의 특수성을 고려한 맞춤형 정책 설계가 필요하다. 또한, 국제적으로도 생애주기별 맞춤형 서비스 제공, 사회적 지지체계 강화, 1차 의료와 정신건강 서비스의 통합을 핵심 과제로 제시하고 있다(World Health Organization, 2022). 따라서, 여성 1인가구의 취약성을 완화하기 위해서는 보다 적극적인 국가적 지원과 의료인의 지속적인 관심이 요구된다. 구체적으로는 건강행태 개선을 위한 맞춤형 건강관리 프로그램 개발, 정신건강 상담 및 검진 체계 강화, 지역사회 기반의 사회적 지지망 확충, 경제적 취약계층의 의료 접근성 개선 같은 다양한 노력이 필요하다. 이러한 접근은 획일적인 방식이 아니라 집단의 특성을 충분히 반영함으로써, 여성 1인가구의 삶의 질을 실질적으로 향상시킬 수 있을 것이다.

이 연구는 국내 성인 여성을 모집단으로 복합표본 설계를 적용하였으므로 신뢰성이 높아 연구 결과의 일반화가 용이하다. 다만, 횡단적 이차분석 연구의 특성상 대상자의 응답이 일회성 측정에 의존하므로 인과 관계에 대한 해석에 신중할 필요가 있다. 또한, 대부분의 응답이 자가보고 형태로 대상자의 주관적 인식이 반영되었을 가능성을 고려하여야 한다. 향후 연구에서는 종단적 설계를 통해 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강, 삶의 질 및 영향 요인을 잇는 인과관계 규명이 필요하다. 또한 여성의 삶의 질 영향요인을 보다 정밀하게 파악하기 위해, 가구 유형을 기준으로 연령, 지역 등을 고려한 층화 분석을 실시하여 정책 설계의 근거를 마련 할 것을 제언한다.

결 론

이 연구는 여성 1인 가구와 다인 가구의 인구학적 특성, 건강행태, 정신건강과 삶의 질의 정도와 차이를 파악하고, 1인 가구 여성과 다인 가구 여성의 삶의 질 영향 요인을 확인하였다. 분석 결과, 여성 1인 가구는 다인 가구에 비해 인구학적 특성과 건강행태 면에서 더 취약하고, 우울과 자살생각의 비율이 높으며 삶의 질이 낮았다. 삶의 질 영향 요인에서는 공통적으로 19–64세, 고등학교 졸업, 활동제한 없음, 주관적 건강상태 좋음과 보통에서 삶의 질이 높게 나타났다. 1인 가구에서는 중졸 이상의 교육 수준, 다인 가구에서는 가구 소득(중상), 직업 및 민간보험 보유, 유산소 운동 실천, 수면시간 7시간 이상, 정상 BMI, 만성 질환·우울감·자살 생각 부재가 삶의 질에 영향을 주는 요인으로 나타났다. 이와 같은 삶의 질에 영향을 주는 요인의 차이는 가구유형에 따른 구조적 조건 및 건강행태와 정신건강의 차이가 누적된 결과임을 시사한다. 따라서 여성의 삶의 질 향상을 위해서는 가구 유형 별 특성을 이해하고, 이들에게 적합한 맞춤형 건강증진 및 사회적 지원을 제공하려는 노력이 필요하다.

Notes

저자들은 이 논문과 관련하여 이해관계의 충돌이 없음을 명시합니다.

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Characteristic	One-person household	Multiperson household	χ² (p-value)
Demographic characteristic
Age (yr)			221.05 (<0.001)
19–64	190 (53.2)	2181 (85.2)
≥65	255 (46.8)	550 (14.8)
Living area			6.98 (0.053)
Urban	339 (79.5)	2245 (85.0)
Rural	106 (20.5)	486 (15.0)
Ever married			22.29 (0.002)
Yes	358 (72.2)	2386 (82.6)
No	87 (27.8)	345 (17.4)
Level of education			168.21 (<0.001)
≤Elementary school	212 (40.9)	495 (14.1)
Middle school	51 (10.1)	248 (7.5)
High school	90 (21.7)	914 (35.6)
≥College	92 (27.3)	1,074 (42.9)
Household income			440.90 (<0.001)
Low	268 (55.4)	370 (12.0)
Lower-middle	99 (24.0)	709 (25.1)
Upper-middle	43 (11.1)	765 (28.4)
High	35 (9.5)	887 (34.5)
Employed			1.82 (0.263)
Yes	206 (51.0)	1463 (54.9)
No	239 (49.0)	1,268 (45.1)
Private health insurance			119.42 (<0.001)
Yes	276 (66.9)	2,363 (88.4)
No	169 (33.1)	368 (11.6)
Health behaviors
Drinking			8.52 (0.016)
Yes	27 (9.3)	144 (5.4)
No	418 (90.7)	2,587 (94.6)
Smoking			61.42 (<0.001)
Current	48 (14.8)	119 (4.8)
Never	363 (77.6)	2,464 (90.1)
Former	34 (7.6)	148 (5.1)
Aerobic exercise			4.98 (0.064)
Yes	139 (35.5)	1,120 (41.7)
No	306 (64.5)	1,611 (58.3)
Physical activity			3.16 (0.137)
Active	103 (27.1)	836 (31.8)
Inactive	342 (72.9)	1,895 (68.2)
Activity limitation			28.05 (<0.001)
Yes	75 (13.3)	175 (5.8)
No	370 (86.7)	2,556 (94.2)
Sleep duration			13.85 (0.001)
<7 hours	208 (44.5)	984 (34.3)
≥7 hours	237 (55.5)	1,747 (65.7)
Body mass index (kg/m²)			2.42 (0.502)
<18.5	21 (5.5)	142 (6.4)
18.5–23	180 (43.9)	1255 (47.2)
23–25	105 (21.3)	566 (19.6)
≥25	139 (29.3)	768 (26.8)
Perceived health status			28.47 (<0.001)
Good	89 (21.2)	791 (29.9)
Average	226 (51.9)	1,466 (54.0)
Poor	130 (26.8)	474 (16.2)
Chronic disease			117.09 (<0.001)
Yes	251 (50.6)	759 (23.4)
No	194 (49.4)	1,972 (76.6)
Mental health
Depression			17.81 (<0.001)
Yes	87 (19.3)	301 (11.4)
No	358 (80.7)	2,430 (88.6)
Suicide ideation			18.05 (<0.001)
Yes	40 (9.5)	123 (4.3)
No	405 (90.5)	2,608 (95.7)

	No. (%)	Mean (SE)	95% CI	t (p-value)
One-person household	445 (10.9)	0.90 (0.01)	0.88–0.92	−5.96 (<0.001)
Multiperson household	2,731 (89.1)	0.95 (0.00)	0.95–0.96

Characteristic	One-person household		Multiperson household	t or F (p-value)
Characteristic	Mean (SE)	t or F (p-value)	Mean (SE)	t or F (p-value)
Demographic characteristics
Age (yr)
19–64	0.95 (0.01)	8.48 (<0.001)	0.96 (<0.01)	11.75 (<0.001)
≥65	0.84 (0.01)		0.90 (0.01)
Living area
Urban	0.91 (0.01)	2.12	0.96 (<0.01)	2.05
Rural	0.86 (0.02)	−0.036	0.94 (0.01)	−0.042
Ever married
Yes	0.87 (0.01)	−6.92 (<0.001)	0.95 (<0.01)	−5.41 (<0.001)
No	0.96 (0.01)		0.97 (<0.01)
Level of education
≤Elementary school^a	0.82 (0.01)	28.09 (<0.001)	0.89 (0.01)	44.35(<0.001)
Middle school^b	0.92 (0.02)	a<b<c, d	0.93 (0.01)	a<b<c<d
High school^c	0.95 (0.01)		0.96 (<0.01)
≥College^d	0.97 (0.01)		0.97 (<0.01)
Household Income
Low^a	0.86 (0.01)	19.09 (<0.001)	0.91 (0.01)	22.62 (<0.001)
Lower-middle^b	0.93 (0.01)	a<b, c, d	0.95 (<0.01)	a<b<c, d
Upper-middle^c	0.96 (0.01)		0.96 (<0.01)
High^d	0.97 (0.01)		0.97 (<0.01)
Employed
Yes	0.92 (0.01)	3.22	0.97 (<0.01)	7.55 (<0.001)
No	0.84 (0.02)	−0.002	0.94 (<0.01)
Private health insurance
Yes	0.92 (0.01)	4.44 (<0.001)	0.96 (<0.01)	7.36 (<0.001)
No	0.87 (0.02)		0.91 (0.01)
Health behaviors
Drinking
Yes	0.95 (0.01)	−3.77 (<0.001)	0.95 (0.01)	0.03
No	0.89 (0.01)		0.95 (<0.01)	−0.975
Smoking
Current	0.92 (0.02)	2.06	0.95 (0.01)	0.82
Never	0.89 (0.01)	−0.134	0.95 (<0.01)	−0.439
Former	0.91 (0.02)		0.94 (0.01)
Aerobic exercise
Yes	0.93 (0.01)	−4.03 (<0.001)	0.96 (<0.01)	−5.08 (<0.001)
No	0.88 (0.01)		0.95 (<0.01)
Physical activity
Active	0.93 (0.01)	−3.03	0.96 (<0.01)	−4.48 (<0.001)
Inactive	0.88 (0.01)	−0.003	0.95 (<0.01)
Activity limitation
Yes	0.70 (0.03)	−6.69 (<0.001)	0.83 (0.01)	−9.73 (<0.001)
No	0.93 (0.01)		0.96 (<0.01)
Sleep duration (hr)
<7	0.87 (0.01)	−3.35 (<0.001)	0.94 (<0.01)	−6.35 (<0.001)
≥7	0.92 (0.01)		0.96 (<0.01)
Body mass index (kg/m²)
<18.5^a	0.91 (0.03)	3.46	0.96 (0.01)	11.28 (<0.001)
18.5–23^b	0.92 (0.01)	−0.018	0.96 (<0.01)	d<c<a, b
23–25^c	0.89 (0.02)	d<b	0.95 (<0.01)
≥25≤ ^d	0.86 (0.01)		0.94 (<0.01)
Perceived health status
Good^a	0.96 (0.01)	29.3 (<0.001)	0.98 (<0.01)	123.8 (<0.001)
Average^b	0.93 (0.01)	c<a, b	0.96 (<0.01)	c<b<a
Poor^c	0.78 (0.02)		0.88 (0.01)
Chronic disease
Yes	0.84 (0.01)	7.7 (<0.001)	0.91 (0.01)	10.88 (<0.001)
No	0.96 (0.01)		0.97 (<0.01)
Mental health
Depression
Yes	0.84 (0.02)	−3.65 (<0.001)	0.91 (0.01)	−5.53 (<0.001)
No	0.91 (0.01)		0.96 (0.01)
Suicide ideation
Yes	0.80 (0.03)	−2.84	0.89 (0.01)	−5.03 (<0.001)
No	0.91 (0.01)	−0.005	0.96 (0.00)

Variable	Categories	B	SE	95% CI	t	p-value
Demographic characteristics
Age (ref. ≥65 yr)	19–64	0.04	0.02	0.01–0.06	2.38	0.019
Living area (ref. rural)	Urban	−0.01	0.02	−0.04 to 0.02	−0.62	0.538
Ever married (ref. no)	Married	−0.02	0.01	−0.05 to 0.01	−1.55	0.124
Level of education (ref. ≤elementary school)	Middle school	0.07	0.02	0.03–0.10	3.74	<0.001
	High school	0.05	0.02	0.02–0.08	3.17	0.002
	≥College	0.04	0.02	0.01–0.08	2.33	0.021
Household income (ref. low)	Lower-middle	0.01	0.01	−0.02 to 0.04	0.63	0.533
	Upper-middle	0.01	0.02	−0.03 to 0.04	0.26	0.796
	High	0.01	0.02	−0.02 to 0.04	0.59	0.556
Employed (ref. no)	Yes	0.00	0.01	−0.02 to 0.03	0.15	0.882
Private health insurance (ref. no)	Yes	−0.02	0.01	−0.03 to 0.03	−0.12	0.908
Health behaviors
Drinking (ref. yes)	No	−0.01	0.02	−0.04 to 0.03	−0.37	0.714
Aerobic exercise (ref. no)	Yes	−0.01	0.02	−0.04 to 0.03	−0.40	0.687
Physical activity (ref. inactive)	Active	0.00	0.02	−0.03 to 0.04	0.14	0.886
Activity Limitation (ref. Yes)	No	0.15	0.03	0.09–0.20	4.93	<0.001
Sleep duration (ref. <7 hr)	≥7 hr	0.01	0.01	−0.01 to 0.04	1.20	0.234
BMI (ref. ≤25 kg/m²)	<18.5	−0.01	0.02	−0.05 to 0.03	−0.51	0.608
	18.5–23	0.02	0.01	−0.01 to 0.05	1.51	0.134
	23–25	0.02	0.02	−0.01 to 0.05	1.62	0.107
Perceived health status (ref. poor)	Good	0.10	0.02	0.07–0.14	5.48	<0.001
	Average	0.09	0.02	0.06–0.13	5.60	<0.001
Chronic disease (ref. yes)	No	0.02	0.01	−0.01 to 0.04	1.25	0.212
Mental health
Depression (ref. yes)	No	0.01	0.02	−0.02 to 0.05	0.73	0.467
Suicidal ideation (ref. yes)	No	0.02	0.03	−0.04 to 0.08	0.68	0.497