1. 연구의 필요성

전 세계적으로 중증 정신질환의 평생 유병률은 약 3%이며[1], 국내의 중증 정신질환자 수는 약 42만 명으로 연평균 3%씩 증가하는 추세이다[2]. 중증 정신질환은 치료 기간이 2년 이상이고, 심각한 사회 및 직업적 기능장애로 인해 일상생활이 제한되며 조현병 범주 장애, 양극성 장애, 및 주요 우울장애를 포함한다[3]. 이는 정신병적 증상으로 인해 질병 경과 중 상당 기간 대상자의 인지 및 심리·사회적 기능이 발병 이전보다 현저히 낮은 수준으로 손상되기 때문이다[4, 5]. 정신병적 증상은 망상, 환각, 와해된 사고, 비정상적 운동 행동 및 음성증상의 영역 중 하나 이상으로 정의되며, 재발 과정에 따라 만성 장애로 이어져 지속적인 치료 유지가 필요하다[6, 7]. 또한 정신병적 증상은 정신질환의 낮은 회복률과 잦은 재발을 초래하여 입원율을 상승시킴으로써 대상자의 재정적 부담을 높인다[1, 8].

세계보건기구(World Health Organization)는 정신질환자의 정신병적 증상의 감소를 위해 약리학적 중재와 심리·사회적 중재의 지침을 발표하고 적극적으로 권고하고 있다[9]. 항정신병 약물의 약리학적 중재는 급성 정신병적 증상을 감소시키고 음성증상 및 인지적 증상을 개선하는 효과가 있으나 잔류하는 정신 증상과 기능 손상을 효과적으로 관리하기 위해서는 추가적인 심리·사회적 중재의 제공이 필요하다[10, 11]. 심리·사회적 중재는 대상자의 사회적 기능을 개선하고 삶의 질을 높여 사회적 통합을 지원하는 것으로 약리학적 중재와 병행하면 정신병적 증상의 재발을 지연시키고 예방할 수 있으며, 지역사회에서의 적극적인 심리·사회적 중재는 중증 정신질환자의 입원을 감소시키는 효과가 보고되었다[12, 13, 14].

1995년 정신보건법 제정으로 시작된 초기 탈원화 정책 이후 2017년 정신건강복지법이 시행되면서 지역사회에서 중증 정신질환자에 대한 적극적인 관리가 더욱 강조되고 있다[15]. 하지만 2021년 국내 정신건강 실태조사에 따르면, 정신질환자의 정신건강 서비스 이용률은 2016년 16.5%에서 2021년 11.5%로 감소하였다[16]. 이는 정신질환자는 타인과의 상호작용을 피하고, 사회적 편견과 지리적 접근성이 떨어져 정신건강 서비스 이용이 낮은 데다 장기간 코로나-19 감염병으로 인해 사회적 거리두기가 강화되면서 병원과 정신건강복지센터의 정신건강 서비스 제공이 제한된 이유이다[14, 16, 17]. 따라서 지역사회에 거주하는 중증 정신질환자를 위한 정신병적 증상 관리를 위한 효과적인 전략이 필요하다.

디지털 헬스 중재는 디지털 기술을 사용하여 제공되는 모든 건강서비스 말하며, 지식을 수집하고 촉진하는 것을 목표로 한다[18]. 디지털 헬스 중재는 지역사회에 거주하는 중증 정신질환자의 정신병적 증상 조절을 위해 가상현실, 모바일 및 웹 등이 활용되고 있다[5]. 정신병적 증상 관리를 위한 동기를 부여하고, 개인별 특성에 맞는 치료와 접근성을 높여 대상자의 참여를 강화하고 저렴한 비용으로 정신건강 서비스를 제공할 수 있다[19]. 또한 환자 중심 치료와 환자 주도 치료를 위한 의료 서비스를 적용하여 가정에서 편리하게 즉각적인 의료 상담을 받거나 프로그램을 제공받을 수 있는 기회가 증가한다[20, 21].

지역사회에 거주하는 중증 정신질환자의 정신병적 증상 관리에 대한 디지털 헬스 중재의 효과를 확인하는 무작위 대조군 실험연구(randomized controlled trial [RCT])에서 정신병적 증상을 감소시키는 효과가 나타났다[22, 23, 24]. 하지만, 대상자의 정신의학적 진단명의 유형, 비교군의 중재 유무, 디지털 헬스 중재의 유형과 중재 기간에 따라 서로 다른 연구 결과가 보고되고 있어 이를 실제 실무에 적용하는 데 한계가 있었다[22, 25, 26, 27]. 또한 정신질환이나 정신병적 증상 관련 디지털 헬스 중재에 관한 선행된 체계적 문헌 고찰을 살펴보면 디지털 헬스 중재의 적용 가능성과 보완점에 대한 검토 수준이었으며[28, 29], 메타분석 연구는 1편으로 무작위 대조군 실험연구 5편을 대상으로 정신병적 증상에 대해 작은 효과의 크기를 나타냈다. 대상 연구의 수가 적고, 다양한 디지털 헬스 중재의 유형 중 모바일만을 포함하였으며, 대상자 및 중재 특성에 따른 효과 크기에 대한 분석은 시행되지 않았다[30].

따라서 지금까지 다양한 유형의 디지털 헬스 중재의 특성을 파악하고 그 효과를 확인하거나 중증 정신질환자의 특성과 중재 특성에 따른 정신병적 증상에 대한 효과 크기를 제시한 체계적 문헌 고찰과 메타분석 연구는 매우 미흡한 실정이다. 지역사회에 거주하는 중증 정신질환자의 정신병적 증상 관리를 위한 효과적인 디지털 헬스 중재의 개발과 제공이 권장되고 있지만[31], 디지털 헬스 중재의 정신간호 실무 적용에 대한 근거는 아직 부족하다. 이에 본 연구는 지금까지 시도되었던 디지털 헬스 중재가 정신병적 증상에 미치는 효과를 분석한 무작위 대조군 실험연구들에 대한 체계적 문헌 고찰과 메타분석을 시행하여 지역사회에 거주하며 정신병적 증상이 있는 중증 정신질환자의 정신병적 증상 관리를 위한 중재 개발 및 실무 적용의 근거를 제시하고자 한다.

2. 연구 목적

본 연구의 목적은 디지털 헬스 중재가 지역사회에 거주하며 정신병적 증상이 있는 중증 정신질환자의 정신병적 증상에 미치는 효과를 파악하기 위해 체계적 문헌 고찰과 메타분석을 시행하고자 한다. 구체적인 목적은 다음과 같다.

1. 연구 설계

본 연구는 디지털 헬스 중재가 지역사회에 거주하며 정신병적 증상이 있는 중증 정신질환자의 정신병적 증상에 미치는 효과를 파악하기 위한 무작위 대조군 실험연구에 대한 체계적 문헌 고찰과 메타분석 연구이다.

문헌 고찰 과정은 코크란의 중재 연구 체계적 고찰 매뉴얼과 체계적 문헌 고찰 보고지침 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses [PRISMA]) [32, 33]에 준거하여 수행되었다.

2. 핵심 질문

3. 윤리적 고려

본 연구는 충남대학교 생명윤리심의위원회(institutional review board [IRB])를 통해 심의를 면제받았다.

4. 문헌검색

문헌검색은 두 명의 연구자가 2022년 1월부터 2022년 4월까지 각각 검색하며 수집하였다. Core, Standard, Ideal (COSI) 모델을 기반으로 검색 데이터베이스를 선정하였다[34]. 국외는 PubMed, Embase, CINAHL, Web of Science, Cochrane Library, PsycINFO에서 검색하였으며, Google Scholar를 활용하여 수기로 추가 검색하였다. 국내는 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service, RISS), 한국 의학 논문 데이터베이스(Korean Medical Database, KMBASE), 과학기술정보센터(National Digital Science Library, NDSL), 한국학술정보(Korean Studies Information Service System, KISS)를 사용하였다. 또한 검색된 문헌의 참고문헌을 이용해서 본 연구의 PICO-SD에 맞는 문헌을 수기로 추가 검색하였다.

국외 문헌 검색어는 MEDLINE에서 사용된 검색어를 기본으로 검색하고, 데이터베이스별 특성에 따라 검색하였다. 검색어를 OR과 AND의 불리언 연산자를 이용하여 검색어를 조합하였고, 문헌 정리 중 새로운 용어가 발견되면 검색어에 추가하여 재검색하였다. MeSH 용어를 확인하여 대상자(P)는 s chizophrenia, depressive disorder, bipolar disorder를 사용하였고, 중재(I)는 telemedicine, smartphone, text messaging, wearable electronic devices, mobile applications, internet-based intervention을 사용하였다.

국내 문헌 검색어는 대상자는 중증정신, 조현병, 주요우울, 양극성장애, 정신증을 사용하였고, 중재는 디지털, 스마트폰, 모바일, 웨어러블, 장치, 애플리케이션, 웹, 인터넷, 모바일 헬스, 가상현실, 원격, 아바타, 텔레헬스를 사용하였다.

5. 자료 수집과 선정

문헌의 선정기준은 1) 효과 크기 산출에 필요한 연구 결과의 측정값이 제시된 학술지 연구, 2) 한국어나 영어로 작성된 연구, 3) 논문 전문에 대한 접근이 가능한 연구이다. 배제기준은 1) 대상자가 중증 정신질환(조현병 범주 장애, 양극성 장애, 주요 우울장애)에 해당하지 않는 연구, 2) 무작위배정을 사용하지 않은 임상 연구, 관찰연구, 증례, 3) 미출간 문헌, 4) 학위논문이다.

검색된 문헌은 서지 관리 프로그램(EndNote X7 program; Clarivate)을 활용하여 정리하였다. 검색된 모든 자료는 제목을 확인한 후 동일한 제목이나 페이지를 보고한 중복 문헌은 제외하였다. 또한 문헌의 제목과 초록을 검토하여 명백히 관련이 없는 문헌을 제거하였다. 문헌 선정 과정은 핵심 질문과 선정 및 배제기준에 따라 두 명의 연구자가 독립적으로 수행하였으며, 의견이 불일치가 있는 경우 제삼자(체계적 문헌 고찰과 메타분석 연구 경험이 있는 간호학 교수)와 합의를 이루어 최종 문헌을 선정하였다(Figure 1).

Figure 1
Flow chart of study selection process.

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6. 자료추출

본 연구는 일반적인 특성(저자명, 출판 연도), 연구 대상자(진단명, 대상자 수, 연령), 연구 중재(유형, 내용, 이론적 배경, 기간), 비교 대상(대조군 유형), 연구 결과(측정 도구, 통계 결과)의 자료를 추출하였다. 사전에 정의된 자료추출 양식을 사용하여 두 명의 연구자가 독립적으로 자료를 추출하고 확인하는 과정을 거쳤다. 의견 불일치가 있는 경우 제삼자와 합의하여 결정하였다.

7. 비뚤림 위험 평가

코크란 그룹의 무작위 대조군 실험연구의 평가도구인 비뚤림 위험 평가 도구(Cochrane risk of bias, ROB) version 1.0 [35]을 이용하여 두 명의 연구자가 독립적으로 평가하고 의견 불일치가 있는 경우 제삼자와 합의하여 결정하였다. 비뚤림 위험 영역은 무작위 순서의 부적절한 생성, 부적절한 배정순서 은폐, 연구참여자, 연구자가 배정된 중재를 알게 됨, 결과 평가자가 배정된 중재를 알게 됨, 불충분한 결과자료 처리, 선택적 결과 보고, 그외 다른 영역의 비뚤림으로 본 연구에서는 실험군과 대조군의 그룹 간 동질성으로 평가하였다. 비뚤림 위험은 낮음(low risk of bias), 불확실함(unclear risk of bias), 높음(high risk of bias)으로 평가하였다.

8. 자료 분석 및 합성

본 연구는 메타분석 시행과 출판편향의 검증을 위해 Cochrane Library의 RevMan software 5.3을 활용하였다. 본 연구에서 선정된 문헌은 대상자의 정신의학적 진단명과 연령, 디지털 헬스 중재의 유형과 결과 변수의 측정 도구 간에 이질성이 존재한다고 판단되어 하나의 치료 효과 크기를 가정하기 어려운 경우이므로 변량효과모형(random effects model)으로 분석하였다[32]. 본 연구에서 효과 크기는 디지털 헬스의 중재 방법이 다양하고, 정신병적 증상에 대해 서로 다른 측정 도구를 사용하였기 때문에 연구 결과를 표준화하기 위해 표준화된 평균차(standardized mean difference [SMD])의 방법을 사용하여 확인하였으며[36], 본 연구에서 모든 효과의 방향은 같은 방향이었다. 효과 크기의 해석은 전체 효과 크기가 0.2는 작은 효과 크기, 0.5는 중간 효과 크기, 0.8은 큰 효과 크기로 판단하였다[37]. 이질성 여부를 판단하기 위해 시각적 검토(forest-plot)를 통해 신뢰 구간과 효과 값의 방향이 겹치는 부분이 있는지 확인하고, 비일관성을 정량화시킨 통계량인 통계적 검토(Higgin’s I² 통계량)를 통해 이질성을 평가하였다. I²는 총 효과 크기의 분산에 대한 실제 분산의 비율을 의미하며, 이질성이 ‘25% 미만은 낮음’, ‘30%~60%는 중간’, ‘75% 이상은 매우 높음’으로 해석하였다[32]. 본 연구의 하위군 분석은 대상자 특성(비교군, 진단명)과 중재 특성(디지털 헬스 중재 유형, 중재 기간)으로 실시하였다. 출판편향의 검증을 위해 Cochrane Library의 RevMan software 5.3을 활용하여 시각적 분석 방법인 깔대기 도표(funnel plot)를 이용하였다.

1. 자료 선정

문헌을 검색한 결과, 국외 데이터베이스 중 PubMed에서 2,822편, EMbase에서 862편, CINAHL에서 130편, Web of Science에서 2,265편, Cochran Library 3,586편, PsycINFO 199편이었으며, Google Scholar에서 수기로 검색한 1편의 연구가 추가되어 총 9,865편이었다. 국내 데이터베이스에서는 검색되지 않았다. 중복된 문헌 8,873편을 제외하고 총 991편을 대상으로 선별하였으며, 배제기준에 따라 제목과 초록을 검토하고 선정기준에 적합하지 않은 904편을 제외하고 87편의 연구가 선정되었다. 본 연구 결과, pilot study는 총 4편이었으며[23, 24, 27, 38], pilot study의 같은 그룹에서 발표한 유사 논문이 없어 모두 포함하였다. 선정된 논문 중 대상자 선정기준에 맞지 않은 연구 8편, 중재 선정기준에 맞지 않은 연구 4편, 결과 변수가 정신병적 증상이 아닌 연구 61편, 대상자가 입원환자로 환경 기준에 맞지 않은 연구 1편의 총 74편의 논문이 제외되었다. 따라서 최종 14편의 문헌에 대해 체계적 문헌 고찰을 시행하였고, 그 중 효과 크기 분석이 가능한 13편의 문헌에 대해서 메타분석을 시행하였다(Figure 1).

2. 비뚤림 위험 평가

전체 14편의 연구는 무작위 배정순서 생성과 선택적 결과 보고, 다른 잠재성 부분에서 비뚤림 위험이 ‘낮음’으로 나타났고, 연구 참여자와 연구자에 대한 눈가림 영역에서 4편, 결과 평가자에 대한 눈가림 영역에서 3편의 연구가 ‘불충분함’으로 나타났다. 그러나 연구 참여자와 연구자에 대한 눈가림 영역에서 1편[21]의 연구가 비뚤림 위험이 ‘높음’으로 나타났는데, 이는 공개 라벨 연구로 대조군에 위약 프로그램을 제공했으나 연구 참여자와 연구자 모두 배정된 그룹을 알 수 있어 결과 변수에 영향을 줄 수 있었을 것이다(Figure 2).

Figure 2
Assessment risk of bias in included studies. (A) Risk of bias gragh. (B) Risk of bias summary.

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3. 대상 문헌의 특성

최종 선정된 문헌 총 14편의 특성은 다음과 같다(Table 1) [8, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 38, 39, 40, 41, 42, 43]. 출판 연도는 2022년 1편, 2021년 3편, 2020년 3편, 2019년 2편, 2018년 4편, 2017년 1편이었으며, 모두 2017년 이후 게재된 논문이었다. 대상자의 정신의학적 진단명은 조현병 범주 장애가 9편으로 가장 많았고, 이 중 조현병만 포함된 연구 4편, 조현병, 조현정동장애, 망상장애, 정신증이 포함된 연구 1편, 조현병과 조현정동장애가 포함된 연구 2편, 조현병과 정신병적 장애 1편, 조현병, 조현정동장애, 정신증이 포함된 연구 1편이었다. 그 외 중증 정신질환(조현병 범주 장애, 양극성 장애, 주요 우울장애를 포함)은 조현병, 조현정동장애, 양극성 장애가 포함된 연구 1편, 조현병, 조현정동장애, 양극성 장애, 주요 우울장애가 포함된 연구 4편이었다. 연구 대상자의 수는 총 1,991명으로 실험군은 1,052명, 대조군은 939명이었으며, 대상자의 연령은 35세 미만 1편, 35~40세 이하 5편, 41세 이상 8편이었다.

Table 1
Summary of Included Studies (N = 14)

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디지털 헬스 중재의 유형은 웹 2편, 가상현실 3편, 모바일 9편이었다. 모바일 중재 연구 중 1편의 연구에서만 대면으로 중재를 제공하였고, 모바일은 스마트폰이 사용되었으며, 애플리케이션이 8편으로 원격의료 1편이 포함되었고, 문자 메시지는 1편이었다. 디지털 헬스 중재의 구성은 인지행동치료가 적용된 연구 7편이며, 표준치료가 포함된 연구 6편이었다. 디지털 헬스 중재의 내용은 망상적 사고 증상관리가 4편이었으며 이 중 1편은 사회 참여와 관련된 것이며, 환청 증상관리 4편, 임상적 상태 관리 1편, 증상관리 1편, 증상 또는 정신질환 자가관리 각 1편, 증상관리와 재발 예방 1편, 재발 예방 1편, 사회적 인지 기능 관리 1편이다.

비교 대상에서 무처치군은 일상적인 관리 7편, 대기자 2편이었으며, 처치군은 위약 2편, 인지행동치료 1편, 자가관리 1편, 지지 상담 1편이었다. 중재 기간은 3개월 이하 12편, 4개월 이상 2편이었다. 중재자와 중재 횟수는 모바일 1편에서 심리학자가 주 1회로 8회기를 클리닉에서 제공하고 집에서도 사용하도록 하였으며, 8편의 연구에서 연구원이 사용법과 전략 세팅을 제공하고 이후 매일 집에서 활용할 수 있도록 하였으며, 가상현실 3편은 연구실에서 임상의나 심리학자가 각각 주당 6회기, 9회기, 16회기를 제공하였고, 웹 2편은 연구원이 기술지원을 제공하고 주당 12회기의 연구는 집에서 사용하도록 하고, 주당 10회기의 연구는 연구실에 개인공간을 제공하였다.

연구 결과 변수인 정신병적 증상을 측정한 도구는 Psychotic Symptom Rating Scales (PSYRATS) 2편, Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS) 2편, Green et al. Paranoid Thoughts Scale (GPTS) 2편, Positive a nd Negative Syndrome Scale (PANSS) 6편, Psychotic Symptom Rating Scales-Auditory Hallucination (PSYRATS-AH) 2편이었다.

4. 디지털 헬스 중재의 효과 크기

최종 선정된 14편의 문헌 중 연구 결과에서 변수의 값이 제시되지 않은 1편을 제외하고 총 13편의 문헌을 대상으로 디지털 헬스 중재가 정신병적 증상에 미치는 효과 크기를 분석하기 위해 메타분석을 시행하였다. 각각 연구의 중재 직후 결과의 값을 이용하여 정신병적 증상에 미치는 전체 효과 크기를 산출하였다. 디지털 헬스 중재의 정신병적 증상에 대한 전체 효과 크기는 0.21로 작은 효과 크기의 정신병적 증상 감소 효과가 나타났으며(n = 1,380, SMD = -0.21; 95% confidence interval [CI] -0.32 to -0.10), 통계적으로 유의한 차이를 보였고(Z = 3.78, p < .001), 이질성은 없는 것으로 나타났다(Q [chi²] = 11.64, degree of freedom [df] = 12 [p = .470]; I² = 0%) (Figure 3).

Figure 3
Forest plot of the effects of digital health intervention on psychotic symptoms.

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5. 하위군 분석

본 연구 대상자 특성(진단명, 비교군)과 중재 특성(디지털 헬스 중재 유형, 중재 기간)의 하위군 분석 결과는 다음과 같다(Figure 4).

Figure 4
Forest plot of digital health intervention on psychotic symptoms according to (A) diagnosis, (B) types of intervention, (C) intervention period, and (D) comparison group.
SMI = Severe mantal illness; SPR = Schizophrenia.

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6. 출판편향

출판편향은 funnel plot을 이용하여 시각적인 판단을 하였다. 각 연구는 효과 추정치 부근에 산포되었으며, 상단 중앙부에는 표본 크기가 큰 연구들은 상단 중단에 분포하고 표본 크기가 작은 연구들은 하단에 넓게 분포하였다. 그래프의 모양은 중심선을 기준으로 좌우대칭에서 크게 벗어나지 않은 대칭의 모양으로 나타나 출판편향은 없는 것으로 판단하였다(Figure 5).

Figure 5
Funnel plot of SE by SMD.
SMD = Standardized mean difference; SE = Standard error.

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