1. 연구의 필요성

우리나라 국가 암 등록통계에 의하면 암 진단을 받은 사람 24만 3,837명 중 여성이 11만 5,080명으로 약 47%를 차지하고 있으며, 여성암 발생 순위 1위인 유방암은 국가 암 검진 5대암의 하나로서[1] 난소암, 자궁경부암과 함께 예방이 필요한 대표적인 여성암이라고 할 수 있다. 세계보건기구(World Health Organization [WHO])가 ‘암 발생의 1/3은 예방 활동 실천으로 예방이 가능하고, 1/3은 조기 진단 및 조기 치료로 완치가 가능하며, 나머지 1/3의 암환자도 적절한 치료를 하면 완화가 가능하다’는 뜻에서 ‘3-2-1’을 상징하는 3월 21일을 암예방 기념일로 지정한 바 있듯이[2], 중증 질병인 암의 진단 및 치료 전에 조기 검진이나 검사와 같은 예방 행위를 증진시키는 노력이 무엇보다도 중요하다. 2019년 건강검진통계연보를 볼 때, 여성암 중 유방암 수검률은 64.8%, 자궁경부암 수검률은 58.7%로서[3], 보건복지부에서 제시한 제4차 국민건강증진종합계획에 의한 전 국민 암 검진 목표 수검률 80%를 달성하기 위해서는 수검률 향상을 위한 보다 적극적이고 다각적인 방법의 모색이 필요하다.

유방암은 빠르게 증가하고 있지만 비교적 간단한 방법인 유방암 조기 선별 검사를 통해 사망률을 15%~30%까지 감소시킬 수 있고, 유방암 검진으로 발견된 유방암은 증상 발생 후 진단된 유방암에 비해 좀 더 좋은 예후 인자를 가진 경우가 많은 것으로 2020 유방암 백서에 보고된 바 있다[4]. 현재 유방암을 예방하거나 치료할 수 있는 결정적인 방법은 없는 상황이다. 조기검진은 질병 예후를 향상시킬 수 있으므로, 우리나라는 국가차원에서 유방암을 조기에 발견하기 위한 유방암 검진 권고안을 통해 유방촬영술 검진방법을 적극 장려하고 있다[5].

한편 국가 5대 암 검진 대상 중 하나인 자궁경부암은 그 요인 중 하나인 인유두종바이러스(human papilloma virus) 감염에 의한 암으로의 경과가 약 15년이 걸리므로 증상이 나타난 이후에 발견하면 사망률이 높지만, 조기에 발견하면 완치가 가능해 조기검진의 효율성이 높다. 이러한 이유로 국가 암 검진 권고안은 만 20세 이상 여성에게 2년에 1회 자궁경부세포진검사(pap smear)를 권장하고 있다[6]. 이와 같이 조기에 검진만 되면 완치율이 높은 암 중의 하나인 유방암과 자궁경부암 치료에 있어 암 검진행위와 수검률 향상은 그 의미가 크다고 할 수 있다.

1980년대 보건의료계에서 연구하기 시작한 건강정보이해력(health literacy)은 국내에서는 건강정보문해력, 건강정보이해능력, 의료정보이해능력, 헬스리터러시라는 용어로 혼용하여 사용하고 있는데[7, 8, 9], 건강정보이해력은 건강 관련 의사결정을 할 때 필요한 건강정보를 획득·처리·이해·의사소통할 수 있는 정도를 의미하는 용어로, 2000년대 들어 개인의 건강상태 및 결과와 관련되어 보건의료계에서 중요한 이슈로 다루어지고 있다[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]. 보건 및 간호분야에서의 건강정보이해력의 정의와 핵심은 건강정보의 이해를 넘어서 건강관리 행동으로 옮길 수 있는 능력을 말하며[17], 건강정보이해력은 자신의 상황에 맞게 스스로 건강정보를 적용하고 수행하게 하여 질병과 관련된 지식, 건강 습관, 질병 예방행위를 증진시킴으로써 개인의 건강에 긍정적인 결과를 가져다 준다[12].

국내 건강정보이해력 관련 학회지에 게재된 논문 88편을 중심으로 한 ‘우리나라의 건강정보이해력 연구 동향과 정책과제 연구’에 따르면[16], 건강정보이해력의 연구 대상은 주로 노인(20편), 재외국인(7편), 환자(당뇨, 고혈압 등 13편), 일반 성인, 유아어머니, 초등학생, 간호대학 재학생 등이며, 건강정보이해력과의 관련 영향 요인은 건강관련 지식, 주관적·객관적 건강상태, 건강증진행위로 보고하고 있다. 아울러 문헌정보학이나 언론홍보 분야 등을 중심으로 한 일반적인 정보이해력에 관한 연구가 많은 반면 국민의 건강이나 삶의 질을 보호하기 위한 보건의료분야의 전문성 영역에 관련된 연구는 상대적으로 미흡함을 지적하고 있다. 이러한 선행연구들의 지적에서 알 수 있듯이, 현재 암 검진 수검자들을 위한 건강정보이해력에 관한 국내 연구가 없다는 점과 암 검진 대상자들의 건강정보이해력을 객관적으로 측정할 수 있는 도구개발이 이루어지지 않은 실정을 고려해 볼 때, Han 등[18]의 유방암과 자궁경부암 수검자용 건강정보이해력 측정도구(assessment of health literacy in cancer screening [AHL-C]) 개발 연구는 의의가 있다.

건강정보이해력을 객관적으로 측정하는 대표적인 평가도구는 rapid estimate of adult literacy in medicine (REALM) [19], test of functional health literacy in adults (TOFHLA) [20]와 newest vital sign (NVS) [21] 등이다. 국내의 건강정보이해력 측정도구들은 대부분 REALM과 TOFHLA 도구를 우리나라 실정에 맞게 연구자가 수정 및 보완하여 개발한 것을 사용하고 있다. AHL-C는 Baker [22]의 건강정보이해력 개념과 REALM [19], TOFHLA [20]의 모델을 근거로 하여 개발한 총 52문항으로 구성되었다. Baker [22]는 개인의 건강정보이해력을 크게 ‘독해력(문서나 숫자를 보고 읽고 다양한 상황에 적용하는 능력)’과 ‘기본지식(건강관련 자료나 의료인과 이야기하기 이전에 이미 알고 있던 용어와 그 용어를 이해하는 정도)’의 두 차원으로 개념화하였다. 이를 바탕으로 AHL-C에는 의료용어 읽기(12문항), 건강내비게이션이해력(12문항), 숫자정보이해력(4문항), 종합력(12문항), 그리고 용어친숙도(12문항)가 포함되었으며, AHL-C의 신뢰도 및 타당도는 미국 이민 한인 여성 560명(21~65세)을 대상으로 한 도구개발 연구에서 1차로 검증되었다[18]. 특히 이 연구에 포함된 미주 한인 여성들에게 제공된 여성암 조기검진 관련 건강정보이해력 증진을 위한 중재 후 6개월 뒤에 이루어진 평가에서 중재군에 속한 여성이 대조군 여성에 비해 통계적으로 유의한 건강정보이해력 점수 증가를 보인 것은 특기할 사항이다. 반대로 AHL-C 도구개발 연구에서 함께 사용된 REALM 점수는 유의한 차이를 보이지 않았는데, 이는 AHL-C가 특히 여성암 조기 검진 관련 중재 프로그램의 도구로서 유용하다는 특성을 보인 것이다. Han 등[23]은 자궁경부세포진검진 대상자를 중심으로 한 후속 연구에서 원래 도구에 포함된 5가지 영역이 실제 자궁경부암 수검률과 상관관계가 있는지를 알아보았다. 연구 결과, 건강내비게이션이해력과 용어친숙도, 그리고 종합력이 자궁경부암 수검률과 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 반면, 의료용어 읽기 그리고 숫자정보 이해력은 자궁경부암 수검률과 관련이 없는 것으로 밝혀졌는데 Han 등[23]은 이들 영역이 당뇨나 천식과 같은 복잡하고 장기적인 관리를 필요로 하는 만성질환과는 다르게 암 조기검진은 비교적 간단한 의료범위에서 이루어지기 때문인 것으로 추측하였다.

본 연구에서는 유방암과 자궁경부암 수검률 향상을 위한 전략 및 연구에 기여하기 위하여, 타당도와 신뢰도가 확인된 Han 등[18]의 AHL-C를 번안한 한국판 건강정보이해력 측정도구(Korean version of assessment of health literacy in breast and cervical cancer screening [K-AHL-C])의 신뢰도와 타당도를 검증하고자 한다. Han 등의 자궁경부세포진검사 대상자를 중심으로 이루어진 후속 연구[23]에서 제시한 3가지의 주요 영역(key dimensions), 즉, 용어친숙도(familiarity), 건강내비게이션이해력(health navigation), 그리고 종합력(comprehension)을 중심으로 K-AHL-C 도구를 검증해 볼 것이다.

2. 연구의 목적

본 연구의 목적은 Han 등[18]이 개발한 AHL-C를 한국어로 번안한 K-AHL-C의 타당도와 신뢰도를 검증하는 것이다.

1) K-AHL-C의 타당도를 검증한다.

2) K-AHL-C의 신뢰도를 검증한다.

1. 연구 설계

본 연구는 Han 등[18]이 개발한 AHL-C를 한국어로 번안한 K-AHL-C의 타당도와 신뢰도를 검증하기 위한 방법론적 연구이다.

2. 연구 대상

연구 참여자는 서울 및 경기도 지역에 거주하는 만 20~65세 여성으로 연구 참여에 서면 동의한 555명이다. 국내 국가 암 검진 사업에 의한 암종별 수검 대상자 연령 기준은 유방암은 40세 이상, 자궁경부암은 만 20세 이상부터이며, 미국의 경우 자궁경부세포진검사를 65세까지 추천하고 있어[6], 이를 참조하여 자궁경부세포진검사 시작 시기인 만 20세에서 65세의 모집단을 대상으로 편의 표집하였다. 대상자 모집 시 암 기왕력을 지닌 자, 유방 및 자궁경부 질환이 있는 자, 최근 자궁경부이형증(cervical intracellular neoplasia)으로 1년 이내 치료받은 자, 자궁적출술을 받은 자, 다른 악성 종양으로 항암 치료 중인 자 등은 제외하였다. 도구의 타당도 검증을 위해 필요한 표본 크기는 최소 문항수의 5배 이상 혹은 안정성 있는 검증을 위해서는 문항 수의 10배 이상이 필요한데[24], 원도구가 총 36문항으로 이를 고려할 때 360명이 적정하다. 그러나 요인분석에 있어서 적절한 표본 크기는 여러 조건들에 의해 달라질 수 있으며, 표본 크기의 적절성은 변인들의 공통성(communality) 수준에 따라 달라질 수 있는데, 공통성이 낮은 경우의 표본 크기는 500이면 충분하다고 할 수 있다[25]. 이러한 기준에 의해 연구 대상자 수를 500명으로 하고 불성실한 응답률 10%를 감안하여 550명을 대상자 수로 설정하였다. 따라서 온라인상 구글폼 설문지 대상 제한을 550명으로 설정하였으나, 같은 시간대 동시에 접속한 대상자로 인하여 6명이 추가된 556명의 설문지를 회수하게 되었다. 구글폼 설문지 제작과정에서 각 문항당 1개의 정답만 표시하게 하였고, 만일 답변을 누락하는 경우 다음 설문 문항으로 이동할 수 없도록 설정하였기에 설문 응답에 있어 누락하거나 불성실한 응답자는 없었으며, 대상자 중 만 19세 1명을 제외한 후 총 555명의 자료를 최종 분석하였다.

3. 연구 도구

본 연구의 모든 도구는 원저자 또는 번역자로부터 도구 사용에 대한 사전 승인을 받았다.

4. 연구 절차

본 연구 진행을 위하여 먼저 AHL-C 도구 개발자로부터 도구사용에 대한 공식적인 승인을 받았다. 연구 도구의 번역과정은 WHO에서 제시한 가이드라인에 따라 한글번역과 역번역, 전문가 집단의 내용타당도 검증, 사전조사와 최종본 완성의 순으로 진행하였다.

구체적으로, 첫 번째 단계에서 도구의 번역 과정은 먼저 한국어와 영어 모두에 능통한 여성건강간호학 교수 1인과 대학생 1인이 한국어로 번역하였다. 1차 번역본은 연구자와 공동 연구원 및 언어학 전공 박사 1인이 번역본에 대한 표현과 어휘의 선택이 적절한지, 번역이 명확한지, 문화적 차이로 인해 수정이 요구되는 문항이 있는지, 질문 문장이 지닌 의미와 개념을 잘 전달하는지 등을 검토하고 합의하면서 한국어로 된 문항의 초안을 구성하였다.

두 번째 단계로 역번역(back translation)은 검토 과정을 거친 번역본을 한국어와 영어에 능통한 한국계 호주인 다문화 컨설턴트(multicultural consultant, 여성암 수검 대상자 연령에 속한 취약 이주민 그룹 여성 상담가)에게 원도구에 대한 사전 정보없이 의뢰하여 이루어졌다. 검토 결과 원도구와 역번역간 불일치 부분은 없었으나, 역번역한 영문 도구 내용의 이해도와 명확성을 좀 더 높이기 위해 원도구 개발자 중 이중언어가 가능한 한국계 미국인(Korean American)인 1인에게 의뢰하여 원도구와 역번역한 도구의 의미 차이가 없는지 확인하고 평가하는 과정을 거쳤다. 그 결과 의미상 차이가 없었으며, 동일하지 않은 문항으로 해석된 문항은 없는 것으로 확인되었다. 이처럼 외국 도구의 한국판 도구에 대한 번역과 역번역의 표준화 과정을 거쳐 번역본을 완성하였다. 기타 의견으로 원도구 개발자는 온라인 설문지 제작 시 질문에 대한 가독성을 높이고 명확한 답변을 이끌어내도록 접수 창구, 외래 및 진료실 등의 환경 설정에 적합한 삽화를 넣어 설문지를 구성해 줄 것을 제시하여 이를 구글폼 설문지 제작 시 반영하였다.

세 번째 단계로, 번역과 역번역 과정을 거친 K-AHL-C 도구의 내용타당도(content validity) 검증은 산부인과 전문의 1인과 산부인과 간호사 3인, 여성건강간호학 전공 교수 2인, 암 검진 수검 대상자 1인 등 총 7인의 전문가 패널과 측정도구 사용 대상자를 포함하여 번역본의 내용의 적절성과 수용성에 대한 검토가 이루어졌다. 작성된 예비도구는 각 항목 당 ‘매우 적합하지 않다’ 1점, ‘적합하지 않다’ 2점, ‘적합하다’ 3점, ‘매우 적합하다’ 4점의 Likert 척도로 측정하였으며, 총 평가자 7명이 1~4점 중 항목별 3점 혹은 4점 점수를 준 항목의 비율로 contents validity ratio (CVR)을 산출하였고, 이해하기 어려운 항목이나 문항의 수정 등 문제점이 있는 도구 구성에 대해서는 의견을 요청하였다. 전문가 조사 결과에 의해, 용어의 친숙도 문항에서 ‘악성과 양성’의 경우에는 각각 종양을 넣어 ‘악성 종양’과 ‘양성 종양’으로 표기하기로 하였다. 건강내비게이션이해력 12문항 중 두 문항(유방촬영술에 대한 전화를 통한 사전 예약)에 해당되는 질문의 경우에는, 국내 유방건강검진센터의 경우 전화상으로 예약하고 있지 않으며, 센터 방문 시 접수처에서 사전 예약을 도와주고, 또 센터에서 직접 촬영하고 검사가 실시됨을 고려하여 전문가 집단의 의견과 협의에 따라 삭제하였다. 그 외 국내에서는 유방건강검진센터 방문 시 첫 질문으로 ‘방문목적’을 묻는 점을 고려해 ‘보험증 소지 여부’ 대신 ‘방문목적’을 묻는 질문으로 전환하였다. 종합력에 관한 설문 문항은 의학 용어에 대한 설명 지문을 제시하고 정답을 선택하는 방법으로 정리하고, 의학 용어 중 ‘암전이’의 경우에는 국문 외에 영문을 괄호 속에 병기하여 ‘암전이(metastasis)’로 표기하기로 하였다. 이와 같은 전문가 집단의 예비문항에 대한 수용성과 의견을 바탕으로 용어의 친숙도 12문항, 건강내비게이션이해력 10문항, 종합력 12문항, 총 34문항의 K-AHL-C를 완성하였다.

최종적으로, 번역된 측정도구 문항이 원도구 문항의 의미를 얼마나 반영하는지에 관한 문화간 타당도의 검증이 필요하며, 이러한 문화간 타당도의 질을 높이기 위해서는 이중언어능력이 충분한 전문가에 의한 상호독립적 번역-역번역의 과정을 실시하는 것 외에도 번역된 도구의 문화적 적합성 및 이해의 용이성 확인을 위하여 본 조사 표적집단과 유사한 집단에서 사전조사를 실시하는 것이 바람직함[30]을 고려하여 번역된 K-AHL-C 총 34문항에 대한 사전조사(pre-test)를 실시하였다. 사전조사의 자료 수집은 만 20세 이상 만 65세 이하의 여성을 대상으로 이메일 등 social network service (SNS)를 통한 설문지 송수신으로 2020년 12월 23일부터 26일까지 이루어졌다. 사전 조사 참여자는 만 23세에서 만 61세 여성으로, 평균 연령은 만 34세이며, 총 20명이었다. 설문에 소요된 시간은 7~15분 정도였으며, 사전 조사 결과, 일반적 사항 문항 중 ‘선호하는 건강정보 출처’를 ‘가장 선호하는 건강정보 출처’로 수정하였고, 최종 K-AHL-C 총 34문항을 완성하였다.

5. 자료분석 방법

본 연구의 수집된 자료는 IBM SPSS Statistics 21 (IBM Co., Armonk, NY, USA), Winsteps 4.5 (Winsteps, Portland, OR, USA) [31] 및 Mplus 7 (Mplus, Los Angeles, CA, USA) [32] 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구 대상자의 일반적 특성은 기술통계로 분석하였다. K-AHL-C의 신뢰도와 타당도 검증은 consensus-based standards for the selection of health measurement instruments (COSMIN) 체크리스트에서 제시한 측정 속성 평가틀[33]을 참고하여 내용타당도, 구성타당도, 수렴타당도를 분석하였다. 먼저, K-AHL-C의 내용타당도 검증은 내용타당도 지수(Content Validity Index [CVI])로 산출하였다. 내용타당도 산출방식은 문항수준 내용타당도 지수(Item-level Content Validity Index [I-CVI])와 척도수준 내용타당도 지수(Scale-level Content Validity Index [S-CVI])를 이용하였다. 이는 각 문항에 대해 3점 또는 4점에 답한 전문가의 비율을 산출하는 방법으로, I-CVI 값은 전문가 6~10명이면 .78 이상이어야 하고, S-CVI는 .90 이상일 때 적합한 내용타당도가 확보되는 것으로 평가한다.

구성타당도 검증을 위해 문항반응이론에 기반한 문항분석(item analysis)과 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)을 실시하였는데, 이러한 분석들은 본 연구의 측정도구가 이분형과 연속형 도구의 혼합 문항들로 구성된 점을 고려하여 수행되었다. 먼저, 라쉬 분석(Rasch analysis)에서는 문항적합도 분석(item fit analysis)을 통해 측정도구의 구성타당도를 검증할 수 있다[34]. 문항적합도 분석을 통해 기대되는 확률값과 피험자의 실제 반응값을 비교함으로써 기대에 어긋나는 반응이 심각한 수준으로 관찰된 경우에 적합도가 낮은 문항으로 본다. 적합도 지수들 중에서 내적합도(infit, mean squared [MNSQ])는 극단적인 반응의 영향을 축소화하여 지수를 계산하기 때문에 대체로 부적합 문항을 판별하기 위해 사용되는데, 문항이 적합한 것으로 판단하는 기준은 일반적으로 적합도지수(MNSQ) 값 0.5~2.0이다[34, 35, 36]. 각 문항의 적합도를 살펴봄과 동시에 라쉬 분석을 통해 문항 난이도를 측정하였다. 문항 난이도 측정치(item difficulty measure)는 대체로 -3에서 +3의 범위를 갖는다. 평균에 해당되는 난이도 수준은 0.0의 값을 가지며, 측정치의 값이 양수로 클수록 어려운 문항이라는 것을 의미한다. 반면에 문항 측정치 값이 작을수록 쉬운 문항을 말한다. 한편, 5점 척도(0~4점)를 사용한 용어친숙도의 경우에는 반응범주 적합성을 살펴보기 위해 문항반응범주곡선(item response category curves)을 분석하였다. 각 범주 곡선들이 겹쳐지는 지점인 경계모수(threshold)가 뚜렷하게 구분되며 동 간격을 이루는 경우 적합한 것으로 간주한다[37]. 문항 분석(item analysis) 후 확인적 요인분석은 Mplus 프로그램 (Mplus)을 사용하여 K-AHL-C의 요인구조를 확인하였다. 이를 K-AHL-C 측정도구를 구성하는 하위 변인으로 용어친숙도, 건강정보내비게이션, 종합력을 설정하고, weighted least square using mean- and variance-adjusted chi square test statistic (WLSMV)을 활용하여 모형적합도를 검증하였다. comparative fit index (CFI)와 Tucker Lewis index (TLI)가 모두 .90 이상이면 모형 적합도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 또 root mean square error of approximation (RMSEA)의 값은 .08이하일 때 모형 적합도가 적절하다고 본다[38]. 한편 모형의 적합도를 확인하기 위해 각 변수의 회귀계수(estimate)를 조사하였는데, 이때 각 표준화 계수는 0.5 이상이며 p값은 .05 이하일 때 유의하다고 할 수 있다[37].

마지막으로 수렴타당도 검증을 위해 Kang 등[10]이 중년 성인을 대상으로 조사한 기능적 건강정보이해력과 선행연구[23, 27, 28, 29, 30]에서 건강정보이해력과 관련된 변인으로 확인된 암예방행위와 주관적 건강상태 점수들과의 상관계수(Pearson’s correlational coefficients)를 산출하였다.

신뢰도 검증을 위한 내적일관성은 Cronbach’s α 계수를 이용하여 산출하였다. 구체적으로, 본 연구 도구는 이분형 문항과 다분형 문항(Likert 5점 척도)이 혼합되어 있어 이분형 문항의 경우 실제 K-20을 사용하여 분석을 시도하였으나 Cronbach’s α 신뢰도 지수와 동일한 값으로 산출되어 본 연구에서의 신뢰도 지수는 Cronbach’s α를 사용하여 검증하였다.

6. 윤리적 고려

본 연구는 연구 참여자의 권리를 보호하고 존중하기 위하여 경희대학교의 기관윤리심의위원회의 승인(IRB No: KH-IRB-20-105)을 받은 후 자료수집을 실시하였다. 자료수집 기간은 2021년 3월 8일부터 16일까지였으며, COVID-19 팬데믹 상황을 고려하여 구글폼 설문지에 의해 표적 모집단인 서울과 경기도 지역 여성을 대상으로 지인들을 통해 트위터, 페이스 북 등의 SNS 공지를 통해 온라인 설문조사로 편의 표집하였다. 자료수집 시 대상자에게 온라인상으로 설문을 시작하기 전 첫 화면에 연구 내용에 대한 충분한 설명서와 연구 대상자 제외 기준(언더라인 표기) 등에 관한 안내문을 제공하였다. 연구 설명문과 연구의 목적 및 진행과정, 연구 참여자의 익명과 비밀 보장 및 연구 내용은 연구 외에 다른 목적으로 사용되지 않음 등의 연구 윤리 내용을 포함하였다. 이어서 대상자가 연구 참여에 자발적으로 서면 동의함을 클릭한 경우에 한하여 이 후의 설문 조사에 참여 가능하도록 설문지를 설계하였다. 설문지 작성에 소요된 시간은 약 15분 정도였으며, 시스템 자체 내의 IP 주소와 대상자 사례 지급을 위해 휴대폰 번호 입력을 통해 중복 참여를 방지하였으며, 설문에 대한 감사의 표시로 휴대폰 번호를 입력한 대상자에게 소정의 답례품(모바일 음료교환권)을 제공하였다.

1. 연구 대상자의 일반적 특성과 건강정보이해력 수준

연구에 참여한 여성의 연령 분포는 20~34세군 42.9%, 35~49세군 27.6%, 5 0세 이 상군이 2 9.5%로 평균 연령은 40.1(± 13.11)세이었다. 대상자의 최종학력은 대학 졸업자가 80.0%, 정규직 혹은 파트타임이 67.2%를 차지하였다. 가구당 월 평균 소득액은 500만원 미만이 61.1%였으며, 민간의료보험 가입자는 85.6%였다. 암 가족력이 있는 대상자는 41.6%, 성파트너가 있는 경우가 63.6%였으며, 대상자의 52.3%가 출산경험이 있었다. 또한 대상자 중 각각 24.5%와 14.4%가 생식기 질환이나 감염 경험, 그리고 생식기 및 유방수술 경험이 있다고 답하였다. 자궁경부암 검진 유무와 시기는 1년 미만 35.1%, 1~2년 이내 27.9%, 2년 이상 16.2%, 한번도 검진 받은 적이 없음 20.7%였다. 유방건강검진(유방촬영술) 유무와 시기는 1년 미만 26.1%, 1~2년 이내 25.8%, 검진 받은 지 2년 이상 12.3%, 한번도 검진 받은 적이 없음 35.9%로 나타났다. 유방자가검진 실시 유무는 실시한 적 있음 43.2%, 실시 방법 모름 25.8%, 전혀 실시한 적 없음 22%, 매달 실시함 9%의 순이었다. 가장 선호하는 건강정보 출처는 인터넷(45.4%)이었다(Table 1). 일반적 특성에 따른 건강정보이해력 수준의 차이 검증 결과, ‘최종학력’과 ‘가장 선호하는 건강정보 출처’ 문항에서 집단별로 유의한 차이(p < .010)가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, ‘최종학력’에서는 ‘고등학교 졸업 혹은 미만’(43.73 ± 11.87)이 ‘대학졸업 이상’(49.29 ± 11.01)에 비해 건강정보이해력의 점수가 낮았다. ‘가장 선호하는 건강정보 출처’ 문항에서는 ‘책과 신문’ 집단(42.00 ± 13.97)이 다른 4개 집단에 비해 건강정보이해력의 점수가 낮았다.

Table 1
Characteristics of Participants (N = 555)

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2. 건강정보이해력 도구의 타당도

본 도구의 타당도 검증을 위해 내용타당도, 구성타당도, 수렴타당도를 분석하였다.

2) 구성타당도

본 도구의 구성타당도 분석을 위해 문항분석, 확인적 요인분석, 수렴타당도 분석을 실시하였다.

먼저 문항적합도 분석(item fit analysis)을 통해 K-AHL-C에 포함된 34개 문항을 살펴본 결과, 모두 MNSQ 값이 0.54~1.78의 범위에 있어 모든 문항들이 K-AHL-C이 측정하려는 특성에 적합한 것으로 밝혀졌다. 본 측정도구에 포함된 문항의 난이도 측정치의 범위는 -2.36~3.23로, 가장 쉬운 문항은 건강내비게이션이해력 7번 문항이었으며, 가장 어려운 문항은 용어친숙도 9번 문항으로 나타났다(Table 2). 마지막으로 본 측정도구에서 5점 척도를 사용한 용어친숙도 12문항의 적절성을 검증하기 위해 실시한 문항반응범주곡선(item response category curves) 분석 결과 대부분 문항에 대해 각 범주 곡선들이 겹쳐지는 지점인 경계모수가 뚜렷하게 구분되며 동 간격을 이루고 있는 것을 확인하였다(Figure 1).

Figure 1
Item response category curves for ‘familiarity’ items.

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Table 2
Item Difficulty Measures and Fit Statistics by Rasch Model

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문항적합도 분석 후 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)을 통해 타당도 검증을 실시하였다(Table 3). K-AHL-C 요인모델(χ² = 1,525.38, df = 524)의 모형적합도 검증 결과 CFI는 .97이고 TLI는 .96으로 추정되었다. 또 RMSEA의 값은 .06으로 모든 지수들에 의해 모형이 적합하다고 판단할 수 있었다. 문항들의 회귀계수는 34개 문항들의 p값이 모두 .01보다 작아 유의미한 것으로 나타났으나, 계수의 크기가 0.5보다 작은 문항들(Health navigation 1, Health navigation 8, Comprehension 10, Familiarity 9)이 있었다. 그러나 라쉬 모형(Rasch model)의 문항적합도 분석에서도 해당 문항들이 적합하다는 것을 확인할 수 있었기 때문에 본 연구에서 34개 문항들을 모두 유지하였다. 본 연구 자료에서는 555명의 응답자료 중에 결측치가 없었으며, 정규성 검정 하에 확인적 요인분석이 실시되었다. 하위차원별로 문항과 해당 문항을 제외한 전체와의 상관계수를 구한 결과는 모두 통계적으로 유의미한(p < .01) 정적 상관을 보여주었다.

Table 3
CFA (Standardized Model Results)

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3) 수렴타당도

수렴타당도(convergent validity)를 검증하기 위하여 선행연구[10, 23, 26, 27, 28, 29, 30]에서 건강정보이해력과 관련성이 있는 변인으로 알려져 있는 기능적 건강정보이해력, 암예방행위, 주관적 건강상태와의 상관관계를 알아보았다. 그 결과 기능적 건강정보이해력(r = .36, p < .001), 암예방행위(r = .11, p < .010)와 주관적 건강상태(r = .15, p < .001)와 모두 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다(Table 4).

Table 4
Convergent Validity of K-AHL-C

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2. 건강정보이해력 도구의 신뢰도

K-AHL-C의 문항에 대한 내적 일관성을 분석한 결과, 전체 34문항에 대한 Cronbach’s α는 .90으로 신뢰도가 높게 나타났다. 34개 문항들의 α 값을 조사한 결과는 .88~.90의 범위로 전체 문항에 대한 신뢰도 지수와 유사한 수준을 보여주었다. 하위영역에 대한 신뢰도 지수는 용어친숙도 Cronbach’s α = .92, 건강내비게이션이해력 Cronbach’s α = .71, 종합력 Cronbach’s α = .73로 나타났다.