▢  연구 배경

EQ-5D는 가장 많이 사용되는 건강 관련 삶의 질(Health related quality of life, 이하 HRQoL) 평가 도구 중 하나이다. 5가지 건강 영역별로 하나의 문항으로 간단하게 측정할 수 있어 간편하다는 큰 장점이 있지만, 이는 반대로 도구에 포함된 영역만으로는 충분히 설명할 수 없는 영역이 존재할 수 있다는 단점이 된다. 따라서 EQ-5D에서 건강에 문제가 없다고 대답한 사람이라 하더라도 완전하게 건강하다고 볼 수 없다. 또한, 환자의 건강상태와 선호 가치를 모두 반영하는 측정도구로서 표현 가능한 상태에 대한 가치평가 과정이 선행되어야 하므로 측정 영역의 수가 결과에 영향을 미치게 된다. 

아울러 서구(유럽)에서 개발된 EQ-5D가 아시아인들의 삶의 질을 제대로 평가할 수 있는지, 삶의 질을 더욱 잘 평가할 수 있는 새로운 영역의 고려가 필요한 것은 아닌지를 확인하여 아시아 국가에 적합한 건강관련 삶의 질 측정도구를 개발할 필요가 있다.

▢  연구 목적

본 연구의 목적은 HRQoL에 영향을 미치는 영역들 중 서구사회 중심의 기존 영역은 그대로 유지하되 아시아 국가 특이적인 추가 영역들을 발굴하고, 이를 바탕으로 아시아인에 가장 적합한 건강관련 삶의 질 측정도구를 개발하는 것이다. 또한, 새롭게 개발된 도구를 사용하여 일반인구집단에서의 국민 건강수준을 조사하고, 기존 도구를 사용한 연구들과 결과를 비교하고자 한다. 

▢  연구 방법

  Ⅰ. 건강관련 삶의 질 측정도구 검토

MAPI Research Trust에서 구축한 PROQOLID DB를 활용하여 관련 도구를 검색하였으며, 이를 통해 확인된 건강관련 삶의 질 측정도구의 포함 영역들을 검토하였다. 더불어 PubMed, KMBASE(의학연구정보센터), KoreaMed, 보건연구정보센터 등 일반적인 의학 검색 엔진을 활용하여 국내 건강관련 삶의 질 측정도구 관련 문헌을 검토하였다. 

  Ⅱ. 초점집단토의 및 전문가 자문을 통한 설문지 개발

기존 측정도구들을 검토하여 선호도 기반 건강관련 삶의 질 측정도구에 포함될 후보 영역을 정리한 후, 아시아 참여국별로 일반인대상 초점집단토의(focus group discussion, FGD)를 진행하였다. 각국의 연구결과를 정성적으로 비교하여 아시아 국가 특이적인 추가 영역들을 발굴하고, 관련 연구 경험이 있는 전문가 자문을 통하여 실제 인구집단을 대상으로 할 설문 요소를 결정하였다.

  Ⅲ. 설문조사 수행

건강관련 삶의 질 측정도구의 실행가능성을 검토하기 위하여 서울, 인천 및 경기 지역 19~69세 성인남녀 106명을 대상으로 예비조사를 실시하였으며, 이를 바탕으로 수정‧보완 단계를 거쳐 최종 설문지를 개발하였다. 개발된 설문지를 활용하여 제주를 제외한 전국 단위 19~69세 성인남녀 1,000명을 대상으로 대표성 있는 표본을 구성하여 본 조사를 실시하였다.

  Ⅳ. 자료 분석

각 영역들이 HRQoL에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 시각아날로그척도(Visual Analog Scale, EQ-VAS)를 종속변수로 한 분위회귀분석 및 선형회귀분석을 수행하였다. 또한, 주관적 건강상태를 두 그룹으로 나누어 종속변수로 두고, 로지스틱 회귀분석을 수행하여 모델별 설명력을 비교하였다. 아울러 분석 결과를 기존의 일반적 혹은 선호도 기반 건강관련 삶의 질 측정도구의 평가영역과 비교하였다.

▢  연구 결과

⦁ 설문조사를 통하여 EQ-5D의 5가지 영역만으로는 HRQoL의 전반적인 영역을 충분히 포괄하지 못함을 확인하였음

⦁ 새로운 HRQoL 영역으로 활력이나 수면, 행복이 중요한 인자로 확인됨. 단, HRQoL 영역 외에도 여러 가지 요인이 존재할 수 있으므로 도구 개발 시 다양한 측면을 고려할 필요가 있음

  Ⅰ. 건강관련 삶의 질 측정도구 검토

PROQOLID DB 및 KoreaMed DB 검색 등을 통하여 선정된 총 31개 건강관련 삶의 질 측정도구를 검토하였다. 도구별 문항 수는 5~136개, 응답 수준은 2~11개로 다양하였고, 회상기간은 설문 당일~지난 30일 등까지 있었으며 특정 기간을 명시하지 않은 경우도 있었다. 검토한 도구의 대부분은 질문형식으로 문항이 구성되어 있었다. EQ-5D, HAQ와 같이 EQ-VAS를 포함하고 있거나, COOP/WONCA와 같이 설문 문항을 표현하는 이미지(시각적 효과)를 함께 사용한 경우도 존재하였다. 대부분의 설문도구는 자가기입으로 작성이 가능하였고, 31개의 도구 중 15D©, AQoL, EQ-5D, HUI®-2, HUI®-3, QWB, QWB-SA는 선호도 기반 건강관련 삶의 질 측정도구였다. 

EQ-5D의 5가지 영역을 기준으로 도구별 포함 영역을 분류해 본 결과, 대부분의 도구가 5가지의 영역을 모두 포함하고 있었으며, 그 외 영역으로 시력, 청력, 말하기, 수면, 활력, 피로, 성생활, 의사소통, 사회적인 관계, 가족관계에서의 역할, 전반적인 건강, 감정, 인지기능, 자존감 등을 포함하고 있었다.

  Ⅱ. 초점집단토의 및 전문가 자문을 통한 설문지 개발

건강관련 삶의 질 측정도구에 포함될 영역 및 항목 후보군을 선정하고, 이들의 인식을 확인하기 위하여 초점집단토의에서는 건강 증진 활동, 건강의 구성 요소, EQ-5D에 대한 생각으로 결과를 범주화하였다. 세계보건기구의 ‘건강’의 정의에 따라 신체적, 정신적, 사회적 영역이 건강에 있어 모두 중요함을 토의를 통해 확인하였다. 특히 신체적 영역에서의 활력, 체형과 같은 항목과 정신적 영역에서의 스트레스, 사회적 영역에서의 가까운 사람과의 관계, 사회생활과 같은 항목이 건강에 중요함을 확인하였다. 이를 EQ-5D와 연관 지어 살펴보았을 때에는 EQ-5D가 건강 수준을 쉽게 평가할 수 있다는 장점이 있지만, EQ-5D의 영역들이 건강 수준을 충분히 반영하기에는 부족하고 응답의 척도에서도 건강 수준의 미묘한 차이를 반영하는 데에 한계가 있다는 단점을 확인하였다. 더불어 건강 수준의 평가라든지 건강 증진 활동의 계기에 있어서는 다른 사람들을 비교하거나 의식하는 경우가 많음을 알 수 있었다.

또한, 아시아 참여국별 초점집단토의를 통하여 핵심영역은 모든 참여국 공통영역으로 포함하고, 국가 특이적 영역은 해당 국가별로 부가적으로 포함하는 것으로 하였다. 그 외 전문가 자문을 통하여 선정기준을 마련하고 추가 영역을 발굴하였으며, 질문 형식 또는 표현에 대한 논의도 함께 진행하였다. 참여국별 일반인, 전문가 대상 초점집단토의 결과를 바탕으로 여러 차례 논의를 거쳐 아시아 공통 선호도 기반 건강관련 삶의 질 측정도구의 잠재적 영역을 최종 결정하였다. 그 결과, 추가로 발굴된 측정 영역은 ‘시각, 청각, 말하기, 기억력, 수면, 활력, 행복(본 조사에서만 포함), 가까운 사람들과의 관계’ 등이다. 이를 바탕으로 최종 개발된 설문지는 크게 기본정보, HRQoL 평가, 일반사항으로 구분되어 있으며 일반사항에는 직업, 혼인상태, 월평균 가계수입, 주관적 건강상태, 최근 의료이용, 현재 질병상태 등을 포함하였다.

  Ⅲ. 예비조사 결과

예비조사 결과 응답자들의 주관적 건강상태는 ‘좋음’이 81.1%, ‘보통’이 16.0% 이었으며, 조사당일 건강상태에 대한 EQ-VAS 점수는 평균 81.99(표준편차 11.2) 이었다. 

EQ-5D의 5가지 영역과 새롭게 추가한 7가지 영역에 대한 응답자들의 영역별, 건강수준별 분포와 각 범주별 평균 EQ-VAS 점수를 확인하였다. 그 결과, 모든 영역에서 극심한 문제가 있다고 응답한 사람은 한 명도 없었으며, 심한 문제 수준인 level 4의 경우도 모든 영역에서 2% 미만의 빈도를 나타내었다. 전반적으로 각 영역 내에 문제의 수준이 높아질수록 EQ-VAS 점수가 낮아지는 양상을 보였다. HRQoL에 영향을 미치는 영역을 확인하기 위하여 EQ-VAS 점수를 종속변수로 하는 분위회귀분석을 수행하였다. 분위회귀분석 결과 EQ-5D 영역만을 설명변수로 하는 모델의 설명력은 13.6%였으며, 불안/우울 영역이 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 경계 영역으로 나타났다. 추가 영역만을 설명변수로 한 모형에서는 활력, 가까운 사람들과의 관계 영역이 통계적으로 유의한 영향력을 보였다. 12가지 영역 모두를 포함한 모델에서의 설명력은 20.0%로 증가하였고, 유의한 영역은 활력 영역이었으며 기억력 영역은 경계 영역으로 나타났다. 

측정도구의 실행가능성을 검토하기 위하여 응답 시 어려움 여부를 질문한 결과 대체적으로는 어려움을 느끼지 않는 것으로 나타났으며, 전체 응답자 중 12명(11.3%)이 어려움이 있었다고 응답하였다. 어려운 표현 또는 문항이 무엇인지를 확인한 결과 ‘약간(level 2)’와 ‘중간정도(level 3)’, ‘심하게(level 4)’와 ‘극도로(level 5)’와 같은 척도간의 구분이 명확하지 않다는 응답이 가장 많았다. 문항별로는 ‘활력(피로함)’이나 ‘가까운 사람들과의 관계’ 등과 같은 용어의 모호성 및 판단기준에 대한 차이가 존재할 가능성이 있다는 응답이 있었다. 

  Ⅳ. 본 조사 결과

본 조사 실시 결과 응답자들의 주관적 건강상태는 ‘좋음’이 54.9%, ‘매우 좋음’이 22.3%, ‘보통’이 20.3% 이었으며, 조사당일 건강상태에 대한 EQ-VAS 점수는 평균 80.11(표준편차 12.84)이었다. 전반적으로 각 영역 내에 문제의 수준이 높아질수록 EQ -VAS 점수가 낮아지는 양상을 보였다. EQ-5D의 5가지 영역에서 전혀 문제가 없는 사람들 중 활력에 문제가 있다고 응답한 경우가 244명(37.2%), 행복 문제를 보고한 경우가 130명(19.8%), 수면 문제를 호소한 경우가 71명(10.8%)이었으며, 이들 중 주관적 건강상태를 보통~매우 나쁨으로 응답한 경우도 76명(11.6%)이나 되는 것으로 나타났다.

EQ-VAS 점수를 종속변수로 하는 분위회귀분석을 수행한 결과, EQ-5D 영역만을 설명변수로 하는 모델에서는 통증/불편감, 불안/우울 영역이 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 영역으로 나타났다. 13가지 영역 모두를 포함한 모델에서의 설명력은 9.0%로 증가하였고, 유의한 영역은 통증/불편감, 시각, 수면, 행복 영역이었다. 독립변수의 영역별 응답 수준에서 빈도수가 10 미만인 경우를 상위 수준으로 통합하여 변환한 분위회귀 혼합모형 분석 결과에서는 전반적인 모델 설명력이 조금 높아졌다. EQ-5D 영역 중 통증/불편감, 불안/우울 영역, 추가 영역 중 시각, 수면, 활력, 행복 영역이 통계적으로 유의한 영향력을 보였다. 인구사회학적 특성까지 반영한 혼합모형의 경우 분위회귀분석에서는 연령, 소득 변수가, 선형회귀분석에서는 소득, 교육수준 변수가 통계적 유의성을 보였으며, 모델의 설명력 또한 증가하는 것으로 나타났다. 그 밖에도 후진제거방법을 활용한 회귀분석을 수행한 결과, 이동성, 통증/불편감, 불안/우울, 말하기, 수면, 활력, 행복 영역에서 통계적 유의성을 보였으며, 특히 불안/우울 및 활력, 행복 영역의 영향력이 큰 것으로 나타났다.

주관적 건강상태를 ‘나쁘지 않은’ 상태(level 1/2/3과 level 4/5로 구분, SRH_1), 또는 ‘좋은’ 상태(level 1/2와 level 3/4/5로 구분, SRH_2)로 구분하고, 이를 종속변수로 하는 로지스틱 회귀분석을 진행하였다. 통증/불편감, 불안/우울 영역에 문제가 없다고 응답한 집단에서 주관적 건강상태가 ‘나쁘지 않을’ 확률, 또는 ‘좋을’ 확률이 모두 유의하였다. 이동성은 주관적 건강상태가 ‘좋은’ 경우에 통계적 유의성을 보였으며, 일상활동은 주관적 건강상태가 ‘나쁘지 않을’ 경우를 종속변수로 했을 때에만 유의하게 나타났다. 자기 관리 영역에서는 주관적 건강상태에 따른 유의성을 확인할 수 없었다. EQ-5D(5가지) 영역만을 포함한 모델의 로지스틱 회귀분석 결과에서 주관적 건강상태를 설명해주는 가장 유의미한 영역은 통증/불편감과 불안/우울이었다. 13가지 영역의 로지스틱 회귀분석에서는 통증/불편감과 불안/우울, 일상활동, 이동성이 주관적 건강상태를 통계적으로 설명해주는 영역으로 나타났다. 추가한 8가지 영역 중에서는 활력이 있는 집단일수록 주관적 건강상태가 좋을 가능성이 높았고 통계적으로도 유의하였다. 그 외에도 수면, 행복은 주관적 건강상태가 ‘좋은’ 경우를 종속변수로 하였을 때 유의한 결과를 나타냈다. 

▢  결론 및 정책적 제언

 본 연구에서는 아시아인에 가장 적합한 건강관련 삶의 질 측정도구를 개발하기 위하여 각국별 초점집단토의 및 참여국간 논의를 거쳐 후보 영역을 발굴하고, 아시아 공통 설문지를 개발하였다. 일정, 재원 등의 제약으로 한국을 제외한 다른 아시아 국가들의 본 조사 결과 등 주요한 비교결과를 제시하지 못하였지만 우리나라 일반 성인을 대상으로 한 예비조사를 통하여 실행가능성을 검토하고, 이를 바탕으로 설문지 수정작업을 거쳐 아시아 공통 건강관련 삶의 질 측정도구를 개발하였다. 우리나라 일반인구집단을 대상으로 본 조사를 진행한 결과, 천장효과분석 및 모형의 설명력을 통하여 EQ-5D의 5가지 영역만으로는 충분히 HRQoL의 전반적인 영역을 포괄하지 못함을 확인하였다. 또한, EQ-5D 영역 중에서 자기관리 영역은 EQ-VAS 점수나 주관적 건강상태를 결과변수로 한 분석에서 통계적인 유의성을 보이지 않았다. 더불어 새로운 HRQoL 영역으로 활력이나 수면, 행복이 중요한 인자로 확인되었다. 그밖에도 설문조사와 관련한 여러 가지 요인이 존재할 수 있으므로 건강관련 삶의 질 측정도구 개발 시 다양한 측면의 요인들을 고려할 필요가 있을 것으로 사료된다. 

아시아 국가에 적합하게 개발된 도구는 향후 각국별 설문조사를 바탕으로 정량적인 비교분석을 통하여 설문지를 수정․보완하는 과정을 거쳐야 할 것이다. 아울러 개발이 완료된 건강관련 삶의 질 측정도구는 국민건강영양조사 등 우리나라의 보건의료 정책 자료에 포함될 뿐만 아니라 다른 아시아 국가들과 비교할 수 있는 도구로 쓰일 수 있기를 기대한다.

▢  Background

The EQ-5D is one of the most widely used tools for health-related quality of life (HRQoL). It has an advantage of being easy to conduct as it uses one question for each of the 5 health domains. However, this can also be a disadvantage as there may be areas that cannot be fully assessed using the domains in the tool. Therefore, even people who responded in the EQ-5D that they do not have issues with their health may not necessarily be considered healthy.  

Furthermore, there are needs to verify whether the EQ-5D, which was developed in Western society, can accurately evaluate Asians’ quality of life and whether there is a need for new domains that can better assess quality of life. Subsequently, we developed an HRQoL measure that is more suitable to Asian countries.

▢  Objective

Our study aims to develop additional domains that are more specific to Asian countries while retaining the existing domains centered on Western society. Using this newly developed tool (EQ-5D with additional domains), we examined the level of health in a general population group and compared results from the original EQ-5D.

▢  Methods

  I. Review of HRQoL measurement tools

We searched and reviewed the related tools and literature using the PROQOLID established by MAPI Research Trust. We also reviewed literature related to HRQoL measures in Korea using general medical search engines such as PubMed, KMBASE, KoreaMed, and health research and information centers.

Ⅱ. Questionnaire development through focus group discussion and consultation with experts

We organized candidate domains that could be included in the preference-based HRQoL instrument after reviewing the HRQoL measures and conducted focus group discussion (FGD) targeting the general public in each participating Asian country. The questionnaire items targeting an actual general population group were determined through consultation with experts.

Ⅲ. Survey 

To examine the practicality of the HRQoL measure, we conducted a preliminary survey of 106 adults aged 19 to 69 in Seoul, Incheon, and Gyeonggi areas and finalized the questionnaire based on this result after revision and modification. Using the new questionnaire, we conducted the survey with nationally representative 1,000 adults aged 19 to 69 (excluding Jeju).

Ⅳ. Data analysis

In order to assess the influence of each domain on HRQoL, we performed quantile and linear regression analyses using the visual analog scale (EQ-VAS) as a dependent variable. The logistic quantile regression was conducted with the dependent variable in a binary form to compare each model’s explanatory power. After all the surveys in each country are finished, we will compare the obtained results with domains from existing general or preference-based HRQoL tools and results from the participating countries.

▢  Results

⦁ Through survey, we found that 5 domains from the EQ-5D may not fully cover the overall HRQoL domains. 

⦁ Vitality, sleep and happiness were important factors for new HRQoL domains. However, since many other factors may exist outside of HRQoL domains, various aspects should be considered when developing a new tool.

  I. Review of HRQoL measures

We reviewed 31 HRQoL measures from the PROQOLID DB and KoreaMed DB. The number of questions and the response levels in each tool ranged from 5 to 136 and from 2 to 11, respectively, which demonstrated diversity. The recollection period ranged from “the day of survey” to “the last 30 days,” and there were even cases in which no specific period was stated. In the majority of the reviewed tools, the items were listed in the form of questions. Some included the EQ-VAS such as EQ-5D and HAQ, Most surveys could be self-administered, and among the 31 tools, 15D©, AQoL, EQ-5D, HUI®-2, HUI®-3, QWB, and QWB-SA were preference-based.

When the domains included in each tool were classified using 5 domains of the EQ-5D as a standard, the majority of the tools included all 5 domains. The other domains included vision, hearing, speaking, sleep, vitality, sex life, communication, social interaction, role within the family, overall health, feeling, cognition, and self-esteem.

Ⅱ. Questionnaire development through FGD and consultation with experts

We selected candidate domains and items to be included in the HRQoL measure. In FGD aimed at understanding the awareness of these domains and items, the results were categorized into health-promoting activities, components of health, and thoughts on the EQ-5D. Following the definition of health by the World Health Organization, the importance of physical, mental, and social domains in health was confirmed from the discussion. We especially verified that items such as vitality in the physical domain, stress in the mental domain, and close relationships and social life in the social domain are important for health. When this was examined relative to the EQ-5D, the EQ-5D had an advantage as it can easily evaluate the level of health, but we found that the domains of the EQ-5D were not sufficient to fully reflect the level of health. Its response scale also had a limitation in reflecting subtle differences in the level of health. Furthermore, with regard to evaluation of one’s own level of health or motivation for health promoting activities, we found that people often compare themselves with others or are conscious of others.

In addition, through FGD in each participating Asian country, the key domains were included in the common domains of all participating countries, and the country-specific domains were additionally included in each country. We also established the selection standard and developed the additional domains through consultation with experts and proceeded discussion on question formats and descriptions. Through a series of discussions based on the results from FGD targeting the general public and experts in each participating country, we made a final decision on potential domains for the preference-based HRQoL measure for Asian countries. As a result, vision, hearing, speaking, memory, sleep, vitality, happiness (included only in main study), and close relationship were established as additional measurement domains. The final questionnaire consisted of basic information, HRQoL evaluation, and general items, where general items include occupation, marital status, monthly household income, self-rated health, recent medical use, and current disease condition.

Ⅲ. Results of the preliminary survey

For self-rated health from the main survey result, 81.1% replied “very good,” and 16.0% replied “good.” The mean EQ-VAS score for the health state on the day of the survey was 81.99 (standard deviation 11.2).

We examined the average EQ-VAS score according to each category and the respondents’ distribution on each domain and level for the EQ-5D’s 5 domains and the newly added 7 domains. The result showed that no one responded that they had an extreme problem in all domains, and level 4 (having a serious problem) had a frequency of less than 2% in all domains. Overall, as the level of problem in each domain increased, EQ-VAS score had a tendency to decrease. To examine the influence of each domain on HRQoL, quantile regression analysis was performed using EQ-VAS score as a dependent variable. The quantile regression result showed that the explanatory power of the model using only EQ-5D domains for explanatory variables was 13.6%, and the anxiety/depression domain was found to be statistically significant. In the model using only additional domains as explanatory variables, vitality and close relationships domains showed statistically significant influence. The explanatory power of the model that included all 12 domains increased to 20.0% with the vitality domain showing statistical significance and the memory domain being inter-discipline. 

When we asked whether there was any difficulty responding to the questions in order to examine the practicality of the measure, we found that participants generally did not feel difficulty, and only 12 respondents (11.3%) said there was difficulty. When we determined which expression or questions were difficult, most responded that the degree of difference between “slightly (level 2)”, “moderately (level 3)”, “severely (level 4)” and “extremely (level 5)” was not very clear. As for the questions, some responded that the ambiguity of terms such as “tired or lacking in energy” or “close relationships” and differences regarding evaluation standard may exist.

Ⅳ. Results of the actual survey

For self-rated health from the actual survey results, 54.9% responded “very good,” 22.3% “excellent,” and 20.3% “good.” The mean EQ-VAS score regarding the health state on the day of the survey was 80.11 (standard deviation 12.84). Overall, as the level of problem in each domain increased, EQ-VAS score had a tendency to decrease. Among those who did not have problems in the EQ-5D’s 5 domains, the number of people who reported problems in vitality was 244 (37.2%), happiness 130 (19.8%), and sleep 71 (10.8%). Among them, the number of people who described their self-rated health from “good (level 3)”  to “poor (level 5)” was as high as 76 (11.6%).

Quantile regression using EQ-VAS score as a dependent variable was performed in order to examine the influence of each domain on HRQoL. Pain/discomfort and anxiety/depression demonstrated statistical significance in the model using only EQ-5D domains for explanatory variables. The explanatory power of the model that included all 13 domains increased to 9.0% with the usual activities, pain/discomfort, vision, sleep, and happiness domains showing statistical significance. 

The quantile mixed regression model that made the level of independent variables superordinate when the frequency was less than 10 in each domain’s response level showed higher practicality of the overall model. Pain/discomfort and anxiety/depression from the EQ-5D domains and vision, sleep, vitality, and happiness from the additional domains showed statistical significance. When the mixed model were adjusted for socio-demographic factors, age and income variables were significant in the quantile regression analysis, while income and education level resulted in statistical significance in the linear regression. Also, in both cases, the explanatory powers increased.

Self-rated health was divided into “not bad” (divided into level 1/2/3 and level 4/5) or “good” (divided into level 1/2 and level 3/4/5), and the logistic quantile regression using them as dependent variables was carried out. In the group that responded that they had no problems in pain/discomfort or anxiety/depression domains, the probabilities of self-rated health being “not bad” or “good” were all significant. Mobility was statistically significant when self-rated health was “good,” and usual activities showed significance only when “not bad” self-rated health was used as the dependent variable. The logistic quantile regression from the model including only 5 domains showed that the most meaningful domains reflecting self-rated health were pain/discomfort and anxiety/depression. In a quantile regression of 13 domains, pain/discomfort, anxiety/depression, usual activities, and mobility were found to statistically explain self-rated health. Among the additional 8 domains, the group with vitality had a higher probability of having good self-rated health and also showed statistical significance. Additionally, sleep and happiness demonstrated significance when “good” self-rated health was used as a dependent variable.

▢  Conclusions

In order to develop an HRQoL measure that is most suitable for Asians, our study established additional domains and developed a common questionnaire for Asian countries through FGDs from each country and discussion between participating countries. Although we were not able to present major comparison of survey results from other Asian countries outside of Korea due to limitations in schedule and finances, we examined the practicality of the questionnaire through the preliminary survey targeting general adults in our country and developed an HRQoL measure for Asians. As we conducted this survey with a general population group in Korea, we reviewed ceiling effect analysis and practicality of the model and found that the 5 domains of the EQ-5D cannot fully cover the general domains of HRQoL. Additionally, self-care among EQ-5D domains did not demonstrate statistical significance in the analysis using EQ-VAS scores or self-rated health as outcome variables. Furthermore, vitality, sleep, and happiness were validated as important factors for new HRQoL domains. Besides this, many factors can exist related to the survey and, therefore, various aspects should be considered when developing the HRQoL measure.

We expect this tool developed specifically for Asian countries could be included in the healthcare policy data such as the Korea National Health and Nutrition Examination Survey and used as a comparative tool between other Asian countries.

목 차

요약문

Executive Summary

Ⅰ. 서론

  1. 연구배경 및 필요성

  2. 연구 목적

Ⅱ. 선행연구 및 현황

  1. 건강관련 삶의 질 측정도구

  2. 국내외 연구현황

Ⅲ. 연구 방법

  1. 아시아 공동 설문지 개발

  2. 설문조사

Ⅳ. 연구 결과

  1. 건강관련 삶의 질 측정도구 검토 결과

  2. 초점집단토의 등을 통한 설문지 개발 결과

  3. 예비조사 결과

  4. 본 조사 결과

Ⅴ. 고찰

  1. 연구결과 요약

  2. 선행연구와 비교

  3. 연구의 의의

  4. 연구의 한계

  5. 후속연구 제안

Ⅵ. 결론 및 정책제언

Ⅶ. 참고문헌

Ⅷ. 부록

  1. HRQoL 측정도구별 특성

  2. 초점집단토의 가이드라인(국문/영문)

  3. 예비조사 설문지(국문/영문) 및 가이드라인

  4. 본 조사 설문지 및 가이드라인