노인의 인터넷건강정보추구와 건강문해력이 건강증진행위에 미치는 영향

• 영문명: The Effects of Internet Health Information Seeking Behavior and Health Literacy on Health Promotion Behaviors in Older Adults
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 김주성(Kim, Ju Sung)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제24권 8호, 945~956쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.04.30

국문 초록

목적 지역사회 노인의 인터넷건강정보추구, 건강문해력 및 건강증진행위 수준을 파악하여그, 관계를 규명하기 위함이다. 방법 2023년 7월 20일부터 8월 19일까지 구조화된 설문지를 이용해 지역사회 노인을 대상으로 자료수집하였고, 수집한 147개 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffé test, Pearson’s correlation coefficient, multiple regression으로 분석하였다. 결과 인터넷건강정보추구와 건강문해력은 유의한 양의 상관관계를 보였고(r=.40, p<.001), 건강증진행위와 건강문해력 간에도 유의한 양의 상관관계가 나타났다(r=.23, p=.005). 건강증진행위에 영향을 미치는 요인으로 여성성별(β=.324, p<.001)과 건강문해력(β=.241, p=.002)이 확인되었으며, 이들 변수의 설명력은 14.6%였다(F=13.48, p<.001). 결론 노년기 건강한 삶을 도모하기 위해 고령 친화적인 정보화 환경을 조성하고, 건강문해력을 증진시킬 수 있는 맞춤형 중재프로그램의 마련이 요구된다.

영문 초록

Objectives This study aimed to identify internet health information seeking behavior, health literacy and factors associated with health promotion behaviors in older adults. Methods Participants included 147 elderly people in community. Data were collected from July 20 to August 19, 2023 using self-reported questionnaires. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffé test, Pearson’s correlation coefficient, multiple regression. Results There are significant relationships between internet health information seeking behavior and health literacy( r=.40, p<.001), health promotion behavior and health literacy(r=.23, p=.005). In regression analysis, female gender(β=.324, p<.001) and health literacy(β=.241, p=.002) were significant factors affecting health promotion behavior. The regression model was significant(F=13.48, p<.001) and the explanatory power of the model was 14.6%. Conclusions Tailored intervention programs which improve health literacy and adapt to information technology need to be developed for the elderly.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구 결과

Ⅳ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

건강문해력 건강증진 인터넷 정보 위계적 다중회귀분석 Health literacy Health promotion Internet Information Hierarchial multiple regression analysis