한국학교보건학회지제 30 권제 3 호, 2017 년 12 월 J Korean Soc Sch Health Vol.30 No.3, 266-273, December 2017 p-issn 1225-9608 e-issn 2288-9957 https://doi.org/10.15434/kssh.2017.30.3.266 방경숙 1 이인숙 1 김성재 1 윤재희 2 이준아 3 서울대학교간호대학 간호과학연구소 1, 서울대학교간호대학원 신목초등학교 2, 서울대학교간호대학원 3 A Comparison of Mental Health of School Age Children between Urban and Rural Area and a Correlation Analysis of Subjective Mental Health Indicators and Heart Rate Variability Kyung Sook Bang 1 In Sook Lee 1 Sung Jae Kim 1 Jae Hee Yoon 2 Juna Lee 3 1 College of Nursing The Research Institute of Nursing Science, Seoul National University, 2 Graduate School, Seoul National University Sinmoc Elementary School, 3 Graduate School, Seoul National University ABSTRACT Purpose: This study was performed to compare the mental health of school age children residing in urban and rural areas and to analyze the correlations between the subjective mental health indicators such as depression and attention deficit-hyperactivity behavior and heart rate variability (HRV) indicators. Methods: For this study, a convenience sample of one hundred and three children was recruited. Depression and attention deficit-hyperactivity behavior were measured using self-reported questionnaires and HRV indicators were measured using an electronic instrument. Results: Among the HRV parameters of the rural children, their normalized LF and the LF / HF were significantly lower than those of the urban children. The RMSSD and the normalized HF were statistically significantly higher. The level of depression showed a significant positive correlation with the normalized LF and LF/HF, but showed a negative correlation with the normalized HF. Also, the level of attention deficit-hyperactivity behavior was significantly correlated with the normalized LF, LF/HF, and the normalized HF. Conclusion: Based on the findings, we expect that HRV indicators can be applied to predict the level of depression and attention deficit-hyperactivity behavior in elementary school children. Key Words: School age children, Depression, Hyperactivity, Heart rate variability(hrv) 서론 1. 연구의필요성 우리나라학령기아동의정신건강은우려할만한수준으로 [1], 학령기아동부터정신건강에대한스크리닝과예방적관 리가요구된다. 이를위해서는주관적평가이외에도좀더객관적으로아동의심리상태를파악할수있는측정방법이개발될필요가있다. 최근인체의자율신경계통제하에자발적으로유발되는전기적생체신호중하나인심박신호는인간의감성상태를생리학적응답으로나타내줄뿐만아니라신체의건강상태를추정할수있는도구로서의료보건이나인간공 Corresponding author: Jaehee Yoon Sinmok Elementary School, 11-6 Sinmok-ro, 5-gil, Yangcheon-gu, Seoul 08017, Korea. Tel: +82-2642-6344, Fax: +82-2-2643-1415, E-mail: rnyjh@snu.ac.kr Received: Jul 25, 2017 / Revised: Nov 5, 2017 / Accepted: Nov 11, 2017 This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/ by-nc/3.0), which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. 266 Journal of the Korean Society of School Health
학등다양한분야에서점차활용사례가증가하고있다 [2]. 심장의리듬은내 외부환경의변화에따라시시각각변화하는자율신경계의영향을받는데심박변이도 (Heart Rate Variability, HRV) 는시간에따른심박의주기적인변화를의미하는것으로, 하나의심박주기로부터다음심박주기사이의미세한변이를보여주는것이다 [3]. 심박변이도는자율신경계인교감신경과부교감신경의균형및교감, 부교감신경의활성화정도에따라심신의상태나스트레스정도등을나타내는다양한지표로활용되고있는데, 이는심박동에서특정주파수대의변이가부교감신경계와교감신경계를포함한자율신경계와연관이있기때문이다. 심박변이도는신뢰성과재현성이있고감정상태와스트레스상황을짧은시간에나타내는비침습적인방법이라는측면에서매우유용하며 [3] 유럽과미국의심장학관련협회들에서는이미 1990년대중반에심박변이도의표준측정법과생리적해석및임상응용에관한가이드라인이제시되고 [4] 활발하게연구되어왔으나아직간호연구에서는많이활용되지못하였다. 심박변이도관련연구들은스트레스정도를파악하거나 [5, 6], 수면, 불안, 우울, 피로, 등과같은정신건강과의관련성이나측정 [2,7], 신체활동이나숲치유의중재효과 [8,9], 우울증치료제, 주의력결핍과잉행동치료제의효과 [10,11] 등을측정하기위한목적등으로다양하게활용되고있으며각변수들과심박변이도와의유의미한관련성과활용성을제시하고있다. 아동을대상으로한연구에서는 Jarrin 등 [12] 이 10세아동을대상으로심박변이도의성별에따른차이, 그리고혈압, 신체활동등여러변수와의연관성을보고하며아동대상연구에서도심박변이도의활용가능성을시사하였으며주의력결핍과잉행동장애 (ADHD) 환아와심박변이도와의관련성 [11, 13], 스트레스및코르티졸과의연관성 [5] 등에대한연구들이진행되었다. 그러나아직아동대상의심박변이도를이용한연구는매우부족한상황이다. 특히학령기아동의대표적정신건강문제중하나인주의력결핍과잉행동장애와 [11] 학령기아동의사망원인및자살의주요위험요인으로알려져있는우울은 [14] 청소년및성인기까지영향을미칠수있으며 [15] 학교나지역사회에서도이를조기에발견하고적절히관리하기위해서는다양한측정방법이필요하고, 객관적측정방법의하나로심박변이도의활용을고려해볼수있다. 한편, 도시지역의아동들과산촌등의비도시지역에거주하는아동들은그들이노출되어있는사회적자원과지역사회 유해환경, 문화적배경이다르다는점에서경험하는스트레스유형이나정신건강문제가다를수있다 [16]. 이점을고려할때에학령기아동의스트레스와정신건강문제를주관적정신건강지표와심박변이도분석을통해정확히확인하기위해서는그들이처한환경을함께고려하는것이타당할것이다. 따라서본연구에서는도시와산촌지역학령기아동을대상으로아동기주요정신건강문제인우울및주의력결핍과잉행동에대한주관적정신건강지표와심박변이도의차이를파악하여그특성을비교한뒤, 이들측정방법간의상관관계를분석함으로써아동의생리적상태측정방법으로서의심박변이도의활용가능성을확인하고자한다. 2. 연구목적본연구의목적은도시와산촌학령기아동의정신건강을비교하고주관적정신건강척도 ( 우울, 주의력결핍과잉행동 ) 와심박변이도간의상관관계를파악함으로써아동대상연구에서심박변이도의활용가능성을확인하고자하는것이다. 연구방법 1. 연구설계 본연구는도시와산촌학령기아동의정신건강을비교하고정신건강에대한주관적측정방법인우울, 주의력결핍과잉행동점수와심박변이도파라미터의상관관계를파악하기위한서술적비교조사및상관관계연구이다. 2. 연구대상편의추출로산촌지역과도시지역의학교각한곳을선정하여학교장의사전승인을받았다. 통계분석시정규분포를가정할수있는 30명이상의대상자수를모집하고자하였으나산촌지역은학생수가적고자료수집당일결석등으로 30 명을충족하지못하였다. 대상학년은심박변이도측정을위해대상자의협조가용이한고학년학생중학교의학사일정및학생수를고려하여학교에서허락한 4, 5학년을대상으로하였으며, 최종연구대상은도시지역인 S시소재 4, 5학년학생 74명과산촌지역인 P군소재 1개초등학교의 4, 5학년학생 29명이었다. Vol. 30 No. 3, 2017 267
방경숙 이인숙 김성재등 3. 연구도구 1) 우울 (Children s Depress Inventory, CDI) 우울은 Kovacs의 Children s Depression Inventory를 Jo 와 Lee [17] 가한국어로번안한소아아동우울척도를사용하였다. 이도구는우울정서 (5문항), 행동문제 (7문항), 흥미상실 (7 문항 ), 자기비하 (4문항) 과신체증상 (4문항) 의 5개하부영역으로구성되어있는자기보고식 3점 (0~2점) Likert Scale이다. 0~54점의점수범위를가지며절단점은 19점이다. 점수가높을수록우울정도가높은것으로해석된다. Jo와 Lee [17] 의연구에서의 Cronbach s 는.88, 본연구에서는.93이었다. 2) 주의력결핍과잉행동 (Conners-Wells Adolescent Self-report scale -Short form, CASS) 본연구에서주의력결핍과잉행동은 Conners-Wells의 Adolescent Self-report scale-short form (CASS-S) 을한국에서 Bahn 등 [18] 이수정한도구로측정하였다. 이도구는 27문항의 4점 (0~3점) Likert Scale로점수가높을수록주의력결핍과잉행동이높음을의미한다. Bahn 등 [18] 의청소년을대상으로한연구에서는품행문제, 과잉행동문제, 인지문제의세가지요인으로구성되며절단점은 41.33이었고도구의신뢰도인 Cronbach s 는.88, 본연구에서의 Cronbach s 는.90이었다. 3) 심박변이도심장박동의변이는교감신경과부교감신경에의해조절되기때문에전반적인자율신경계의활동을반영한다. 심박변이도의지표는분석영역에따라시간분석과주파수분석으로구분된다. 시간영역분석은심장박동의시간간격을계산하는것으로본연구에서는심박변동신호를나타내는 SDNN (Standard deviation of the N-N interval) 과 RMSSD (Root Mean Square of the Successive Difference) 를측정하였다. SDNN과 RMSSD는정상범위내에서점수가높을수록교감신경과부교감신경간의효과적인길항작용으로내 외부스트레스에효과적으로잘대처하며스트레스에대한저항력이증가된상태인것으로해석한다 [3,9,19]. 주파수영역분석은스펙트럼을통한자율신경계와연관된주파수의양을측정하는것으로본연구에서는 HF (High Frequency: 0.15~0.4 Hz), LF (Low Frequency: 0.04~0.15 Hz), LF/HF, VLF (Very Low Frequency: 0.003~0.04 Hz), 심박변이도의 total power를측정하였다. LF는교감신경의활성도를나타내는지표로정상범위내에 서증가는불안, 긴장, 스트레스의증가를나타낸다 [3,9]. VLF 또한 LF와같이교감신경의활성도를나타내는것으로알려져있으나 [9], 아직불확실한지표이다 [19]. HF는부교감신경계의활성도를나타내며정상범위에서의증가는이완, 감소는불안과걱정, 스트레스의정서상태를나타낸다 [9]. 또한 LF/HF는자율신경전체의작용및균형을확인하는지표로 [20] 불안과긴장, 각성, 스트레스와같이교감신경계의활성도가우세한경우는값이커지고무기력, 우울, 낮은각성, 이완등부교감신경계의활성도가우세한경우값이작아진다 [9]. 그러나우울이높은사람에서 LF/HF가높게나타나둘간에정적상관관계를보이기도한다. 본연구에서심박변이도는이동식심전도기 (LXC3203, LA XTHA Inc, Korea) 를이용하여단기측정방법을선택하였다. 심박변이도자료는소프트웨어 (TeleScan, LAXTHA Inc, Korea) 로분석하였다. 4. 자료수집및분석자료수집은소속기관의연구윤리심의위원회의승인을받은후진행하였으며 (No.1407/001-012), 학교장의사전승인을받은 S시소재 1개초등학교와 P군소재1개초등학교의 4, 5 학년 120명에게연구참여에대한가정통신문을배부하여보호자연구동의서를제출한학생은 106명이었다. 이중조사당일 3명이결석하여최종연구대상은 S시 74명, P군 29명으로총 103명이었다. 자료수집은 2015년 7월에시행하였으며일반적특성, 우울, 주의력결핍과잉행동으로구성된설문지를이용하여연구원이직접연구대상학급에방문하여연구의필요성및설문지작성방법을설명후조사하였다. 심박변이도는측정시간의영향을받을수있다는점 [3] 을고려하여측정시간을오전시간으로동일하게조정하여연구원 1명이측정하였으며, 안정을취할수있는별도의공간에서개인당 5분간측정이이루어졌다. 대상자들은측정전대기장소에서조용히안정할수있도록충분한대기시간을확보하고조용한분위기를조성하였다. 수집된자료는 SPSS/WIN 22 프로그램을이용하여대상자의일반적특성은빈도와백분율로, 심박변이도현황은평균과표준편차로분석하였다. 일반적특성에따른심박변이도, 우울, 주의력결핍과잉행동의차이는정규분포검정후정규분포를가정할수있는경우는독립표본 t-test를정규분포를가정할수없는경우는비모수분석방법인 Mann-Whitney U test 방법을적용했다. 심박변이도와주관적정신건강지표인우울, 268 Journal of the Korean Society of School Health
주의력결핍과잉행동간의상관관계는 Pearson s correlation 방법으로분석하였다. 2. 도시와산촌지역아동의우울, 주의력결핍과잉행동과심박변이도비교 연구결과 1. 대상자의일반적특성 연구에참여한 103명의대상자중 S시소재초등학교학생은 74명, P군소재초등학교학생은 29명이었다. 4학년이 46명 (44.66%), 5학년이 57명 (55.34%) 이었으며남자는 53명 (51.46%), 여자는 50명 (48.54%) 이었다. 연구참여자의 96.00% (96명) 가경제적수준은중이상이라고응답하였다. S시와 P군지역학교아동의학년, 성별, 경제적수준에대한그룹간차이는없었다 (Table 1). 지역에따른초등학생의우울과주의력결핍과잉행동점수는통계적으로유의한차이를보이지않았다. 그러나심박변이도에서는유의한차이를보였는데, 시간영역지표중 RMSSD (t=-3.19, p=.002) 는 P군소재학생들이통계적으로유의하게높았으며, 주파수영역에서는정규화한 LF (t=2.58, p=.011) 와 LF/HF (t=-2.72, p=.007) 에서 S시소재학생들보다 P군소재학생들에서통계적으로유의하게낮은점수를나타냈다. 또한정규화한 HF는 S시소재학생들보다 P군소재학생들의점수가유의하게높았다 (Table 2). 3. 주관적정신건강지표와심박변이도의관계 Table 1. General Characteristics of Participants (N=103)* Variables Grade Gender Economic status Categories 4th grade 5th grade Boy Girl High Middle Low *Missing values are excluded; Fisher' exact test. Total Urban Area Rural Area n(%) n(%) n(%) 46 (44.7) 57 (55.3) 53 (51.5) 50 (48.5) 46 (46.0) 50 (50.0) 4 (4.0) 34 (46.0) 40 (54.1) 38 (51.4) 36 (48.7) 31 (43.7) 37 (52.1) 3 (4.2) 12 (41.4) 17 (58.6) 15 (51.7) 14 (48.3) 15 (51.7) 13 (44.8) 1 (3.5) x 2 (p) 0.176 (.675) 0.001 (.973) 0.176 (.826) Table 2. Comparisons of Heart Rate Variability Indicators according to Location of Residing Area (N=103) Variables Depression <19 19 Attention deficit - hyperactivity behavior <41.33 41.33 HRV Time domain SDNN (ms) RMSSD (ms) Frequency domain norm LF (nu) norm HF (nu) LF/HF VLF (ms²) n(%) or M±SD 87 (87.9) 12 (12.1) 97 (98.0) 2 (2.0) 47.72±4.39 44.17±9.58 0.56±0.15 0.44±0.15 1.61±1.08 6.59±0.69 Urban Area (n=74) n(%) or M±SD 9.45±8.40 63 (86.3) 10 (13.7) 14.10±9.91 70 (98.6) 1 (1.4) 46.50±14.86 40.48±16.98 0.58±0.16 0.42±0.16 1.79±1.15 6.56±0.76 Rural Area (n=29) n(%) or M±SD 7.08±7.60 24 (92.3) 2 (7.7) 12.14±10.95 27 (96.4) 1 (3.6) 50.83±12.82 53.59±22.74 0.50±0.13 0.50±0.13 1.17±0.72 6.68±0.48 x 2 or t or z -1.28 0.65-1.21 0.48-1.38-3.19 2.58-2.58-2.72-1.12 HRV=Heart rate variability; SDNN=Standard deviation of the NN intervals; RMSSD=Square root of the mean squared differences of successive NN intervals; norm LF=Normalized low frequency; norm HF=Normalized high frequency; LF/HF=Low frequency/high frequency; VLF=very low frequency. Fisher's exact test; Missing values are excluded; Mann-Whitney test. p.201.727.228.488.171.002.011.011.007.263 Vol. 30 No. 3, 2017 269
방경숙 이인숙 김성재등 Table 3. Correlations between Subjective Mental Health Measures and Heart Rate Variability Indicators (N=103) Subjective mental health measures Variables Categories Depression Attention deficit - hyperactivity behavior r(p) r(p) Heart rate variation (HRV) Time domain SDNN (ms) RMSSD (ms) -.05 (.619) -.19 (.058) -.02 (.816) -.12 (.242) Frequency domain norm LF (nu) norm HF (nu) LF/HF VLF (ms²).30 (.003) -.30 (.003).36 (<.001).02 (.863).21 (.039) -.21 (.039).27 (.007).02 (.827) SDNN=standard deviation of the NN intervals; RMSSD=square root of the mean squared differences of successive NN intervals; norm LF=normalized low frequency; norm HF=normalized high frequency; LF/HF=low frequency/high frequency; VLF=very low frequency. 주관적정신건강지표인우울, 주의력결핍과잉행동점수와심박변이도의각파라미터와의상관관계를비교한결과주관적정신건강지표는심박변이도의시간영역분석파라미터인 SDNN및 RMSSD와는통계적으로유의한상관관계를보이지않았다. 그러나주관적정신건강측정지표와심박변이도의주파수영역분석파라미터인 LF, HF 및 LF/HF 간에는통계적으로유의한상관관계를나타냈다. 교감신경의활성도를나타내는지표로정상범위내에서증가가불안, 긴장, 스트레스의증가를나타내는 LF 파라미터는주관적정신건강지표중우울 (r=.30, p=.003), 주의력결핍과잉행동 (r=.21, p=.039) 과양의상관관계를보였다. 또한부교감신경계의활성도를나타내며정상범위에서의증가는이완, 감소는불안과걱정, 스트레스의정서상태를나타내는 HF 파라미터는주관적지표중우울 (r=-.30, p=.003), 주의력결핍과잉행동 (r=-.21, p=.039) 과음의상관관계를보였다. 자율신경전체의균형을나타내는 LF/HF 파라미터는주관적지표중우울 (r=.36, p<.001), 주의력결핍과잉행동 (r=.27, p=.007) 과양의상관관계를나타냈다. VLF 파라미터와우울, 주의력결핍과잉행동과는통계적으로유의한상관관계를보이지않았다 (Table 3). 논의 본연구는지역특성에따른학령기아동의정신건강을비교하고, 주관적설문을통해확인한우울, 주의력결핍과잉행동점수와생리적측정방법인심박변이도와의관련성을확인하고심박변이도의파라미터중어떤지표가주관적인평가와상관성이높은가를확인함으로써학교와지역사회실무에서활용될수있는방법을제시하기위해시도되었다. 거주지역에따라주관적우울감및주의력결핍과잉행동에차이가있는지분석한결과에서는통계적으로유의한차이를보이지않았다. 이는도시거주아동에서우울수준이더높고 [21] ADHD 유병률이더높게나타남을 [22] 확인한선행연구와다른결과이다. 통계적으로유의한차이를보이지는않았지만주관적우울측정도구의절단점에따른분류에서산촌지역아동의 7.69% 가우울에해당되는반면도시지역아동에서는 13.7% 의아동이우울에해당되는것으로확인되었고, 주관적우울감과주의력결핍과잉행동점수가모두도시에서더높은것으로나타나추후더많은표본을대상으로한추가적연구가필요할것으로보인다. 주의력결핍과잉행동의경우, 측정도구및방법에따라그유병률이다양하게보고되고있고, 본연구에서적용된 CASS 도구가 7~11세아동에게도사용가능한도구이지만 [23] 국내에서번안시청소년을대상으로했으며일반적으로청소년에게사용되고있는도구라는점 [18] 에서결과해석에주의가요구된다. 또한주의력결핍과잉행동은스트레스와상호작용하며우울에영향을미치는것으로알려져있어 [24] 스트레스및우울과관련된변수와함께고려되어야한다. 본연구에서는 LF 및 LF/HF와우울및주의력결핍과잉행동간에통계적으로유의한양의상관관계가확인되었고, HF와우울및주의력결핍과잉행동간에는통계적으로유의한음의상관관계가있는것으로나타났다. 주의력결핍과잉행동과스트레스간상호작용에대하여추가적연구가수행된다면이들요인과우울간에존재하는관계에대해더명확히이해할수있을것으로보인다. 한편, 산촌지역거주초등학생들과도시에거주하는초등학생간에는심박변이도에서통계적으로유의한차이가확인되었다. 산간지역인 P군에거주하는초등학생들은 RMSSD, HF가도시지역인 S시의학생들보다상대적으로높은반면, 270 Journal of the Korean Society of School Health
LF와 LF/HF는낮은수준으로확인되었다. RMSSD는교감신경과부교감신경간효과적길항작용으로서, 이지표의상승은스트레스에대한인체의효과적대처와관련이있다 [3, 9, 19]. HF의상승은심장의전기적안정도와밀접한관련이있고, 만성적스트레스와공포, 불안등의인자가 HF의감소와관련이있어 [25] 본연구의결과로볼때도시지역거주초등학생에비해산촌지역에거주하는초등학생들의스트레스수준이낮고, 정서적으로좀더안정되어있음을예상할수있다. 또한 LF 성분에대한생리학적해석은연구자들마다의견차가있으나, 교감신경계의활동을부분적으로반영하고있음은많은연구자들이동의하고있는사실로 [6,25], 본연구결과산촌지역에거주하는초등학생들의 LF와 LF/HF가서울거주학생들에비해낮게나타난것은산촌지역거주초등학생들이상대적으로불안수준이낮음을의미하는것이다. 이를바탕으로향후두지역, 또는도시지역이나산촌지역에거주하는어린이들의스트레스및정서상태에영향을미치는요인들을규명하는추가적연구가필요할것으로보인다. 심박변이도와주관적정신건강지표인우울과주의력결핍과잉행동과의상관관계를분석한결과시간영역의파라미터인 SDNN, RMSSD와주파수영역의파라미터중VLF 과는통계적으로유의미한상관관계는나타내지않았으나주파수영역의파라미터중 LF, HF, LF/HF와는통계적으로유의한상관관계를나타내는것으로확인되었다. 본연구에서우울감은교감신경의활성을나타내는 LF, LF/HF와는양의상관관계를, 부교감의활성을나타내는 HF 와는음의상관관계가있는것으로나타났다. 이와같은결과는우울감이부교감신경의활성을낮추고교감신경의활성을높이는등자율신경계에영향을미친다는선행연구들을지지하는결과로서 [10,26] 심박변이도파라미터중 HF, LF, LF/ HF가우울감을나타내는객관적인지표로서활용가능할것으로생각된다. 특히 HF는성인과청소년을대상으로실시한많은선행연구들 [7,14,27] 에서모두일관되게동일한결과를보고하고있다. Koenig 등 [14] 이청소년의비임상적우울증이있는청소년의우울감과심박변이도지표에대해메타분석을한결과에서도우울감이있는청소년에서는 HF가감소하는것으로확인되었으며, 또한청소년을대상으로 CDI로우울감을측정하여분석한 Vazquez 등 [27] 의연구에서도 HF 와우울감은음의상관관계가있을뿐만아니라우울감을예측하는인자라고보고하였다. 성인을대상으로BDI (Beck Depression Inventory, BDI) 로우울감을측정한선행연구들 [2,7,28] 에서도 HF는우울감과음의상관관계있는것으로보 고되고있다. 10~11세아동을대상으로실시한본연구결과와선행연구들의결과를종합해볼때 HF는아동, 청소년, 성인의우울감과음의상관관계가있는주요지표임을알수있다. 하지만 LF, LF/HF는선행연구들에서우울과의통계적유의성에대해서는일관된결과를보고하고있지않다. 성인을대상으로연구한 Lee와 Yoo [2] 의연구에서는 LF/HF만양의상관관계가있는것으로보고되었으나 Ahn의연구 [28] 에서는 LF만우울감과상관관계가있는것으로확인되어연구에따라결과에다소차이가있었다. 청소년을대상으로한 Vazquez 등 [27] 의연구에서는 LF는우울감과양의상관관계가있음을보고하기도하였다. 한편본연구에서주의력결핍과잉행동과심박변이도에서유의한상관관계가있는파라미터는우울과마찬가지로주파수영역의 HF, LF, LF/HF로확인되었다. 자율신경계는주위환경의요구에따른각성을조절하기때문에주의력결핍, 과잉행동, 충동성등의특징을나타내는주의력결핍과잉행동장애 [24] 와자율신경계는관련성이있는것으로알려져있다 [29]. 주의력결핍과잉행동증상이높은경우주의력을유지하기위해더많은각성이요구되고이로인해교감신경계가활성화되어 LF, LF/HF가증가하는양상을나타내는것으로해석된다. 또한낮은 HF는반항적행동이나높은불안등과관련되어있어주의력결핍과잉행동장애와관련성이있는지표로해석되고있다 [29]. 이러한결과는주의력결핍과잉행동장애아동을대상으로연구한 Kim 등 [11] 의연구에서 HF와는음의상관관계, LF/ HF와는양의상관관계가있는것으로, Griffiths 등 [29] 의연구에서는주의력결핍과잉행동장애아동의 LF/HF가정상아동에비해높은것으로보고한선행연구결과들과유사한결과이다. 또한 Kim 등 [13] 의연구에서도 LF는본연구결과와동일하게주의력결핍과잉행동장애와양의상관관계가있는것으로확인되었다. 하지만 Kim 등 [11] 의연구에서는 LF와주의력결핍과잉행동사이에상관성을확인하지못하였으며최근실시한메타분석연구결과 [30] 에서도주의력결핍과잉행동장애환아와정상군간의심박변이도의차이를확인하지못하여아직은논란의여지가있다. 시간영역의파라미터인 SDNN, RMSSD와 CDI로측정한주관적우울감과는유의한상관관계를확인하지못하였는데 Lee와 Yoo [2] 가성인을대상으로우울 (BDI) 과의상관관계를분석한결과에서도 SDNN, RMSSD는우울과유의한상관관계를나타내지않았다. 또한주의력결핍과잉행동증상과 Vol. 30 No. 3, 2017 271
방경숙 이인숙 김성재등 도통계적상관성이없는것으로확인되었으며이는 Kim 등 [11] 의연구결과와동일하다. 시간영역의파라미터인 SDNN, RMSSD는연속된심전도기록에서정상심박수를기준으로 QRS complex 사이의간격과심박수를분석하는간단한방법이나심박변이도측정시여러잡음 (noise) 이영향을미치는것으로알려져있으며 [13] 본연구결과에서도 SDNN, RMSSD 파라미터는우울감과주의력결핍과잉행동과관련된의미있는지표로확인되지않았다. 또한주파수영역에서 VLF와우울감, 주의력결핍과잉행동증상과도유의한상관관계를확인하지못하였으며, 이는 Vazquez 등 [27] 이청소년의우울감과상관관계를확인하지못한연구결과와 Kim 등 [11] 이주의력결핍과잉행동증상과의상관관계를확인하지못한연구결과와동일하다. VLF가 LF와같이교감신경의활성을나타내는지표로서기능하는것으로예측되지만아직불확실한지표로서 [19] 우울감, 주의력결핍과잉행동장애증상과관련된지표로서활용하기에는한계가있는것으로판단된다. 결론적으로, 본연구에서는 HRV의시간영역분석은우울이나주의력결핍과잉행동과유의한상관관계를보이지않았으나주파수영역분석의 HF, LF, LF/HF는모두주관적인자가보고형측정의우울, 주의력결핍과잉행동과유의한상관관계를보였으며선행연구결과를지지하고있어 HRV가아동에서도우울과주의력결핍과잉행동의정도를파악하는데유용하게활용될수있는가능성을확인하였다고본다. 그러나본연구는연구수행여건상대표성있는충분한대상자를확보하지못하였다. 또한본연구에서통계적으로유의한상관성은있었으나상관계수가크지않아이에대한해석에주의가필요하다. 향후에는다양한대상자들에게확대하여이러한결과를일반화시킬수있는지에대한검토가필요할것이다. 결론 본연구는학령기아동을대상으로지역특성에따른정신건강을비교하고우울, 주의력결핍과잉행동에대한주관적정신건강척도와객관적측정방법인심박변이도간의상관관계분석을통해아동연구에서심박변이도의활용가능성을확인하기위해시도되었다. 연구결과도시지역학생과산촌지역학생간에주관적척도에서는유의한차이를보이지않았으나 HRV에서는산촌지역학생들이좀더이완된상태를나타냈다. 또한측정간의상관관계에서는주관적척도로측정한우울, 주의력결핍과잉 행동점수가높을수록심박변이도파라미터중교감신경의활성상태를나타내는LF, LF/HF가통계적으로유의하게높았으며부교감신경의활성상태를나타내는 HF는낮은것으로나타났다. 따라서심박변이도는학령기아동에서도우울, 주의력결핍과잉행동정도를측정하는객관적인측정도구로서의미가있을것으로생각되며, 스트레스완화를위해부교감신경을활성화시키는이완프로그램의효과측정에활용될수있을것이다. 본연구는아동의정신건강을측정하는객관적지표로서심박변이도의적용가능성과주요파라미터를확인하였다는데의의가있으며학교나지역사회에서아동대상정신건강증진프로그램의효과를확인하거나우울, 주의력결핍과잉행동에대한검사시주관적측정도구와함께활용될수있을것으로생각된다. 추후연구에서는대상자수를충분히크게하고대표성있는대상자를확보하여연구를시행할필요가있다. 또한우울, 주의력결핍과잉행동뿐만아니라불안, 스트레스등좀더다양한주관적정신건강척도와의관련성을확인하는연구가이루어질것을제언한다. 이해관계 The authors declared no conflict of interest. REFERENCES 1. Ministry of Health and Welfare. The third national health promotion plan (2011~2020) [Internet]. Sejong: Ministry of Health and Welfare; 2011 [cited 2017 September 28]. Available from: http://www.mohw.go.kr/front_new/jb/sjb030301vw.jsp 2. Lee CK, Yoo SK. An Analysis of Relationship between Self-reported anxiety, depressiveness and parameters of heart rate variability based on photoplethysmography. Journal of Korean Society for Emotion and Sensibility. 2012;15(3):345-354. 3. Han DS, Jeong NR, Kim DW, Kim YE, Lee CH. Analysis of stress level of Korean by heart rate variability measurement. The Korean Journal of Stress Research. 2017;15(3):163-69. 4. Camm A, Malik M, Bigger J, Breithardt G, Cerutti S, Cohen R, et al. Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Circulation. 1996;93:1043-1065. 5.Michels N, Sioen I, Clays E, De Buyzere M, Ahrens W, Huybrechts I, et al. Children's heart rate variability as stress indicator: Association with reported stress and cortisol. Biological Psychology. 2013;94(2):433-440. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2013.08.005 272 Journal of the Korean Society of School Health
6. Kim W. Heart rate variability in stressful events and mental disorder. The Korean Journal of Stress Research. 2008;16(2):161-165. 7. Kim JA, Kang SW. Relationship among sleep quality, heart rate variability, fatigue, depression, and anxiety in adults. Korean Journal of Adult Nursing. 2017;29(1):87-97. https://doi.org/10.7475/kjan.2017.29.1.87 8. Choi KM, Shin WS, Yeoun PS, Cho YM. The influence of forest walking exercise on human, stress and fatigue. Journal of the Korean Institute of Forest Recreation. 2011;15(1):61-66. 9. Hwang SH, Oh WS, Kim BR, Chung JH, Lee KR. The review on application of heart rate variability in sport psychology. The Korean Journal of Physical Education. 2016;55(6):195-206. 10. Agelink MW, Boz C, Ullrich H, Andrich J. Relationship between major depression and heart rate variability: Clinical consequences and implications for antidepressive treatment. Psychiatry Research. 2002;113(1):139-149. https://doi.org/10.1016/s0165-1781(02)00225-1 11. Kim HJ, Yang J, Lee MS. Changes of heart rate variability during methylphenidate treatment in attention-deficit hyperactivity disorder children: A 12-week prospective study. Yonsei Medical Journal. 2015;56(5):1365-1371. https://doi.org/10.3349/ymj.2015.56.5.1365 12. Jarrin DC, McGrath JJ, Poirier P, Seǵuin L, Tremblay RE, Montplaisir JY, et al. Short-term heart rate variability in a populationbased sample of 10-year-old children. Pediatric Cardiology. 2015;36(1):41-48. https://doi.org/10.1007/s00246-014-0962-y 13. Kim SY, Lee MS, Yang JW, Jung IK. Heart rate variability and parenting stress index in children with attention-deficit/ hyperactivity disorder. Korean Psychosomatic Society. 2011;19(2):78-82. 14. Koenig J, Kemp AH, Beauchaine TP, Thayer JF, Kaess M. Depression and resting state heart rate variability in children and adolescents - A systematic review and meta-analysis. Clinical Psychology Review. 2016;46:136-150. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2016.04.013 15. Kim W, Ma YN, Shin HG. Effectiveness of animal-assisted intervention program on depression, anxiety, anger of primary school upper graders. Journal of Emotional & Behavioral Disorders. 2013;29(4):245-271. 16. Jang YA. Analysis of elementary school children's stress and coping behavior in urban and rural Areas. The Korean Journal of Community Living Science. 2006;17(1):39-53. 17. Jo SC, Lee YS. Development of the Korean form of the Kovacs' children's depression inventory. Journal of Psychiatry Investigation. 1990;29(4):934-956. 18. Bahn GH, Shin MS, Cho SC, Hong KE. A preliminary study for the development of the assessment scale for ADHD in adolescents: Reliability and validity for CASS(S). Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry. 2001;12(2):218-224. 19. Xhyheri B, Manfrini O, Mazzolini M, Pizzi C, Bugiardini R. Heart rate variability today. Progress in Cardiovascular Diseases. 2012; 55(3):321-331. https://doi.org/10.1016/j.pcad.2012.09.001 20. Woo JM, Kim ES, Yoon HY, Choi YH. The relation between heart rate variability and pharmacotherapy in patients with panic disorder. Journal of Korean Neuropsychiatric Association. 2005;44 (3):342-349. 21. Oh SH. Correlation between mental health, depression level, and internet addiction among elementary school students in a rural area. The Journal of the Korean Society of School Health. 2012; 25(1):31-38. 22. Lim KH, Cho BW. The prevalence of ADHD in elementary school children. The Journal of Elementary Education. 2004;17 (1):235-260. 23. Parker James DA, Bond BJ, Reker DL, Wood LM. Use of the conners-wells adolescent self-report scale (Short Form) with children. Journal of Attention Disorders 8.4. 2005;8(4):188-94. https://doi.org/10.1177/108705470527875 24. Rash J, Aguirre-Camacho A. Attention-deficit hyperactivity disorder and cardiac vagal control: A systematic review. ADHD Attention Deficit and Hyperactivity Disorders. 2012;4(4):67-177. https://doi.org/10.1007/s12402-012-0087-1 25. Woo JM. The concept and clinical application for the measurement of heart rate variability. Korean Journal of Psychosomatic Medicine. 2004;12(1):3-14. 26. Tonhajzerova I, Ondrejka I, Turianikova Z, Chladekova L, Javorka K, Farsky I, et al. P01-359 - Heart rate variability in adolescent major depression. European Psychiatry. 2011;26:361. https://doi.org/10.1016/s0924-9338(11)72070-3 27. Vazquez L, Blood JD, Wu J, Chaplin TM, Hommer RE, Rutherford HJV, et al. High frequency heart-rate variability predicts adolescent depressive symptoms, particularly anhedonia, across one year. Journal of Affective Disorders. 2016;96:243-247. https://doi.org/10.1016/j.jad.2016.02.040 28. Ahn JW, Han CW, Choi BY, Kim YM, Nam JH, Choi JH, et al. The relationship between depressive symptoms and heart rate variability in a rural area. The Korean Journal of Stress Research. 2008;16(3):191-197. 29. Griffiths KR, Quintana DS, Hermens DF, Spooner C, Tsang TW, Clarke S, et al. Sustained attention and heart rate variability in children and adolescents with ADHD. Biological Psychology. 2017;124:11-20. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2017.01.004 30. Koenig J, Rash JA, Kemp AH, Buchhorn R, Thayer JF, Kaess M. Resting state vagal tone in attention deficit (hyperactivity) disorder: A meta-analysis. World Journal of Biological Psychiatry. 2016;18(4):1-15. https://doi.org/10.3109/15622975.2016.1174300 Vol. 30 No. 3, 2017 273