모바일 헬스케어 서비스에 참여 중인 대사증후군 위험군의 건강증진행위에 영향을 미치는 요인

김연주; 김광숙

doi:10.31152/JB.2025.02.10.1.283

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김연주 (목포가톨릭대학교) 김광숙 (연세대학교)

저널정보: 한국비즈니스학회 비즈니스융복합연구 비즈니스융복합연구 제10권 제1호

발행연도: 2025.2

수록면: 289 - 294 (6page)

DOI: 10.31152/JB.2025.02.10.1.283

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모바일 기술의 성장과 더불어 웨어러블 디바이스들을 활용함으로써 개인의 건강관리를 유지하는 필수품이 되어가고 있으며 건강 위험군들을 대상으로 한 현 공공형 모바일 헬스케어 서비스를 통해 대사증후군의 위험군들을 감소시키는 전도유망한 수단이 되고 있다. 그러나 전반적 헬스케어 시스템에서 최적의 건강결과를 얻기 위해서 대상자들의 건강신념과 전자건강문해력 등이 어느 정도 필요할 수 있다. 본 연구는 모바일 헬스케어 서비스에 참가하는 대사증후군 위험군들의 건강증진행위에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위한 서술적 조사연구이다. 건강증진 행위에 영향을 미치는 요인으로 연령, 건강신념, 전자건강문해력, 의사에게 대사증후군의 위험 경고, 만성질환 진단 가족력, 주변의 권유를 받고 서비스를 받은 경우, 그리고 일주일 모바일 헬스앱 로그인 시간이 유의한 것으로 나타났다. 모바일 헬스케어 사업에 3개월 이상 참여한 대상자들의 연령이 높을수록(β= .14, p= .01), 건강 신념점수가 높을수록(β= .23, p< .01), 전자건강문해력점수가 높을수록(β= .16, p= .01), 대사증후군 건강증진행위가 높은 것으로 나타났다. 행동의 계기 측면에서 의사로부터 대사증후군의 위험성을 지적받은 대상자(β= .11, p= .04)와, 가족에게 만성질환자가 있는 대상자들(β= .13, p= .01), 주변의 가족·친척·의료진으로부터 모바일 헬스케어 서비스 권유받은 대상자(β= .13, p= .02)와, 일주일 평균 모바일 헬스앱에 로긴하는 시간이 11분 이상인 대상자들(β= .25, p< .01)에서 건강증진행위 정도가 높았다. 대사증후군 위험군들을 위한 생활습관중재 프로그램의 필수 부분으로서 건강신념, 전자건강문해력, 건강행위정도를 개선하고 실제 건강 행위 변화를 발생시키기 위한 모바일 건강관리 서비스 중재 전략을 실증한다.

The growth in mobile technology, including the utilization of wearable devices, is a promising means of mitigating the risk of metabolic syndrome through community-based public mobile health (mHealth) interventions. Our objective is to assess the important factors affecting these health-promoting behaviors and confirm the potential impact of an mHealth application (app) and wearable device on optimal health behaviors. This survey-based cross-sectional study included individuals at risk of metabolic syndrome who received mHealth interventions for more than 3 months. Participants were recruited through a public health center, and information on demographic characteristics, health-related behaviors, access to and the frequency of use of the mHealth app and wearable wristband, as well as health beliefs and eHealth literacy were collected via a self-administered questionnaire. Univariate and hierarchical multivariate regression analyses were conducted to evaluate the aforementioned factors. Among the eligible participants, data from 247 individuals who completed the survey were analyzed. All respondents owned or had access to a smartphone. After controlling for covariates, age (β= .14, p= .01), health beliefs (β= .23, p< .01), eHealth literacy (β= .16, p= .01), having been warned of metabolic syndrome by physician (β= .11, p= .04), having a family member with a chronic disease (β= .13, p= .01), recommendations by family, friends, and medical staff (β= .13, = .02), and mHealth app log-in time (β= .25, p< .01) were the factors that had a significant effect on health-promoting behaviors. The model was statistically significant, and the explanatory power of health-promoting behaviors was 38% (F=12.31, p< .01). These findings demonstrated the intervention strategy of mobile healthcare program to generate actual health-promoting behaviors in risk groups of metabolic syndrome.

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