KCI등재
로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 통한 노인의 인지기능장애 예측요인 비교분석: 디지털 리터러시 변인을 중심으로 = Comparative Analysis of Predictive Factors for Cognitive Impairment in the Elderly Focusing on Digital Literacy Using Logistic Regression and Decision Tree Analysis
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2024
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KDC
300
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KCI등재
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학술저널
수록면
47-66(20쪽)
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연구목적 본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 노인의 디지털 리터러시에 초점을 두고 인지 기능장애 예측요인을 규명하고자 한다. 연구방법 대상은 2020년도 노인실태조사 자료에 기초해 65세 이상 노인 9,920명이었다. 분석은 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 시행하였다. 결과 첫째, 로지스틱 회귀분석에서 인지기능장애를 예측하는 주요한 요인으로 디지털 리터러시, 친목 활동, 교육수준, IADL 제한, 연령, 우울, 성별, 가구형태로 나타났다. 둘째, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석의 공통 요인으로 디지털 리터러시 연령, 교육수준, 주관적 건강상태, 우울, 친목 활동으로 나타났다. 셋째, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석 결과, 각각 특이도 84.2%와 85.3%, 민감도 52.5%와 47.9%, 정확도 73.2%와 72.5%로 나타나 모두 높은 예측 정확도를 보였다. 결론 노인의 인지기능장애를 예방하기 위하여 디지털 리터러시가 낮은 노인의 연령대를 고려하여 친목 활동을 독려하는 프로그램을 개발하고 평가하는 연구의 필요성을 제언한다.
더보기PURPOSE The purpose of this study was to identify factors that can predict cognitive impairment in the elderly, focusing on digital literacy, through logistic regression (LR) and decision tree analysis (DT). METHOD The subjects were 9,920 elderly people from the 2020 survey on the welfare and living conditions of the elderly. Data analysis was performed using LR and DT analysis. RESULT First, in the LR analysis, the main factors predicting cognitive impairment were digital literacy, social activities, education, IADL limitation, age, depression, gender, and living arrangement. Second, common predicting factors of cognitive impairment were digital literacy, age, education, subjective health status, depression, and social activities in both analyses. Third, the model accuracy results of the LR and DT analysis showed specificity 84.2% and 85.3%, sensitivity 52.5% and 47.9% and accuracy 73.2% and 72.5%, respectively, and both showed high prediction accuracy. CONCLUSION To prevent cognitive impairment, it is necessary to develop and evaluation interventions that encourage social activities by considering age group of the elderly with low digital literacy.
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