Ⅰ. 서 론

1. 연구의 필요성

의료기술의 지속적인 발전과 경제 성장에 힘입어 기대수명이 지속적으로 늘면서 노인 인구가 빠르게 증가하고 있다. 대한민국 국민의 기대수명은 83.5년으로 OECD 평균인 80.5년보다 높지만(OECD, 2020), 건강수명은 66.3년으로 기대수명과 약 17년의 차이를 보이고 있다(Statistics Korea, 2020). 이러한 격차는 단순히 수명을 연장하는 것을 넘어, 건강하게 오래 사는 삶의 질적 향상이 중요함을 시사한다.

‘건강증진행위’란 높은 수준의 건강상태를 유지하고 증진하기 위해 수행하는 자발적인 행동으로 정의 되며(Pender, 1996), 노인의 건강증진행위는 일상 생활수행능력과 함께 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Kim, Lee, & Lee, 2010). 고령층의 건강을 유지하고 사회적 의존도를 줄이기 위해서는 건강증진행위 촉진을 위한 전략적 접근이 필요하다.

최근 디지털 기반 건강정보 환경이 확대되면서, 노인의 건강관리 능력과 건강증진행위에도 영향을 미칠 것으로 보이는 ‘e-헬스 리터러시’ 개념이 주목받고 있다. e-헬스 리터러시는 인터넷을 포함한 전자매체를 통해 건강정보를 탐색하고 이해하며 평가하고 활용하는 능력을 의미하며(Norman & Skinner, 2006), 보건정보에 대한 접근성과 자가 건강관리 역량을 결정짓는 핵심 요소로 작용한다. 특히 COVID-19 팬데믹 이후 대면 건강관리서비스와는 별도로 모바일 헬스케어 등 비대면 디지털 건강관리 서비스가 급속히 확산되었다. 노인의 e-헬스 리터러시 수준은 건강정보 접근의 형평성과도 연결되며, 나아가 건강증진행위 수행에도 영향을 미칠 수 있다(Wang, Song, Zhu, Ji, & Wang, 2022). 그러나 많은 노인들이 디지털 기기 사용 경험이 부족하고 기술에 대한 불안을 가지고 있어 정보 해석과 적용에 어려움을 겪는다.

‘기술 스트레스’는 빠르게 변화하는 기술에 적응하지 못함으로써 발생하는 심리적 스트레스를 말한다. 노인이 기존에 활용하던 도구에 비하여 최신 정보기기는 그 복잡성을 바탕으로, 노인이 해당 기기에 익숙해지고자 하는 과정 중에도 끊임없이 발전하고 있어 기술 활용 능력이 낮은 노인에게 혼란과 스트레스를 유발할 수 있으며(Choi & DiNitto, 2013), 이는 건강정보 활용의 회피로 이어질 가능성이 있다. 선행 연구에 따르면 노인은 젊은 세대보다 기술 발전에 따른 적응이 어려워 기술 스트레스에 더욱 취약하며 (Um, Yoon, Shin, & Kim, 2023), 이러한 기술스트레스는 불안, 행복감 저하 등의 부정적 감정을 초래하며(Brooks, 2015 ; Jena, 2015), 삶의 만족감이 저하될 가능성이 높은 것으로 나타났다(Nimrod, 2017).

‘주관적 건강상태’는 개인이 스스로 평가한 자신의 건강상태로써, 객관적인 건강지표보다 건강행위 및 삶의 질에 더 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Benyamini & Idler, 1999). 이는 신체 기능의 제한, 정서적 결과, 질병 경험 등을 포괄하는 개념으로, 주관적 건강상태를 긍정적으로 인식할 경우 건강증진행위에 대한 내적 동기를 유발하여 관련 행위가 강화되는 것으로 나타났다(Kwon, Kwon, & Lee, 2020).

선행연구를 통해 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위와 밀접한 관련이 있음을 확인할 수 있으나(Brooks, 2015 ; Jena, 2015;Kim, Lee, & Lee, 2010;Kwon, Kwon, & Lee, 2020; Um, Yoon, Shin, & Kim, 2023; Wang, Song, Zhu, Ji, & Wang, 2022) 이를 통합적으로 다룬 국내 연구는 부족하며, 특히 노인을 대상으로 세 변수들의 복합적인 영향력을 규명한 선행 연구는 찾기 어렵다.

본 연구는 노인의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 미치는 영향을 파악함으로써, 노인의 건강행위 강화를 위한 간호실무 및 간호시뮬레이션 교육으로 연계할 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구 목적

본 연구는 노인의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 미치는 영향을 파악하기 위함이며, 구체적인 목적은 다음과 같다.

첫째, 연구 대상자의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태 정도를 파악한다.

둘째, 연구 대상자의 일반적 특성에 따른 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태 차이를 파악한다.

셋째, 연구 대상자의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태, 건강증진행위의 상관관계를 파악한다.

넷째, 연구 대상자의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 미치는 영향을 파악한다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구 설계

본 연구는 노인의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 상관관계 조사 연구이다.

2. 연구 대상 및 자료 수집

본 연구의 연구 대상자는 노인복지관, 경로당 등 노인복지시설을 이용하는 노인으로 J시 지역 내 7개 노인복지시설을 편의추출하였다. 자료수집 기간은 2023년 10월부터 11월이었다. 자발적으로 참여 의사를 보인 대상자에게 설문지를 제공하고 자가기입 할 수 있도록 하였으며, 노인이라는 대상자 특성상 설문지 작성에 도움을 필요로 하는 경우 연구원이 해당 내용을 읽어주고 구두 응답을 설문지에 대신 기재하는 방식으로 진행되었다. 설문을 마친 대상자에게는 소정의 선물이 제공되었다. 본 연구의 연구 대상자 수는 G*Power 3.1.9.4 프로그램을 사용하여 산출하였다(Faul, Erdfelder, Buchner, & Lang, 2009). 다중회귀분석을 위한 효과 크기는 중간 정도인 .15, 유의수준은 .05, 검정력은 통계적 검정력을 높이기 위해 .90로 설정하고, 예측요인 9개 를 기준으로 통계적 유의성을 확보하기 위해 산출된 대상자 수는 141명이었으며, 160부의 설문지 중 응답이 제대로 기재되지 않은 4부를 제외한 최종 156부의 설문응답 결과를 자료분석에 사용하여 최소 기준을 충족하였다.

3. 연구 도구

1) e-헬스 리터러시

본 연구에서 e-헬스 리터러시는 Lee (2018)이 개발한 eHealth Literacy (EHL)척도를 사용하여 측정하였다. 본 도구는 기능적 e 헬스 리터러시 8문항, 의사소통적 e 헬스 리터러시 11문항, 비판적 e 헬스 리터러시 12문항으로, 3개 영역 총 31문항으로 구성되어 있다. 각 문항은 5점 Likert 척도이며, 가능한 총점 점수 범위는 31점에서 155점까지로 총점이 높을수록 e-헬스 리터러시 수준이 높음을 의미한다. 도구 개발 당시 Cronbach’s alpha 값은 기능적 e 헬스 리터러시에서 .90, 의사소통적 e 헬스 리터러시에서 .92, 비판적 e 헬스 리터러시에서 .93 으로 나타났으며(Lee, 2018), 본 연구에서의 Cronbach’s alpha 값은 기능적 e 헬스 리터러시에서 .98, 의사소통적 e 헬스 리터러시에서 .97, 비판적 e 헬스 리터러시에서 .98, 전체 문항에 대해서 .98로 나타났다.

2) 기술 스트레스

본 연구에서 기술 스트레스는 Nimrod (2017)가 개발한 기술스트레스(Technostress) 척도를 사용하여 측정하였다. 본 도구는 노인을 대상으로 정보 통신기술 사용으로 인해 유발되는 스트레스를 측정하는 것으로 총 14개의 문항으로 구성되어있으며, 2번과 12번 문항은 역코딩 문항이다. 각 문항은 4점 Likert 척도로 측정하므로 가능한 점수 범위는 1점에서 4점까지이며, 문항 평균 점수가 높을수록 기술 스트레스 수준이 높은 것으로 해석한다. 도구 개발 당시 Cronbach’s alpha 값은 .81이었으며(Nimrod, 2017), 본 연구에서의 Cronbach’s alpha 값은 .78 이었다.

3) 주관적 건강상태

본 연구에서 주관적 건강상태는 Speake, Cowart 와 Pellet (1989)이 개발한 Health Perceptions 도구를 사용하여 측정하였다. 본 도구는 ‘현재 전반적인 건강상태는 어느 정도입니까’, ‘3년 전과 비교할 때 자신의 건강상태는 어떠하십니까’, ‘같은 나이의 다른 사람과 비교할 때 귀하의 건강상태는 어떠하십니까’의 3문항으로 구성되어 있으며, 각 문항은 5점 Likert 척도로 가능한 총점 점수 범위는 3점에서 15점까지로 총점이 높을수록 주관적 건강상태가 좋음을 의미한다. 도구개발 당시 Cronbach’s α 값은 .85이었으며 (Speake, Cowart, & Pellet, 1989), 본 연구에서 Cronbach’s α 값은 .82로 나타났다.

4) 건강증진행위

본 연구에서 건강증진행위는 Walker, Sherist & Pender (1987)가 개발한 Health Promoting Life style Profile (HPLP)을 Song, June, Ro와 Kim (2001)이 운동, 약물복용, 식이, 금연, 스트레스 관리 등 5개 하위영역을 중심으로 우리나라 노인에 맞게 수정한 건강증진행위 측정도구를 사용하여 측정하였다. 본 도구는 총 25개 문항으로 구성되어 있으며, 각 문항은 Likert 4점 척도로 가능한 총점 점수 범위는 25점에서 100점으로 총점이 높을수록 건강증진행위의 수행정도가 높음을 의미한다. 도구 개발 당시 Cronbach's α 값은 .80이었으며(Song et al., 2001), 본 연구에서 Cronbach‘s α 값은 .88로 나타났다.

4. 윤리적 고려

본 연구는 연구 대상자의 윤리적 고려를 위하여 연구자가 소속된 학교의 기관생명윤리위원회(IRB No. SMU-2023-09-003)의 승인을 받은 후 진행 되었다. 본 연구의 연구 대상자는 노인복지시설을 이용하는 노인으로 연구책임자 또는 연구원이 해당 시설 담당자를 통해 모집관련 내용을 공지할 수 있는지에 대한 허락을 구한 후 모집문건을 게시하고 구두설명을 하여 자발적으로 참여 의사를 밝힌 대상자에 한해 연구에 참여하도록 하였다. 궁금한 사항에 대해서는 언제든지 문의할 수 있도록 연구책임자 및 연구원의 연락처를 기재하였다. 본 연구에 참여하는 대상자의 비밀보장이 되도록 하였다. 또한 연구 참여 도중 원하지 않는다면 언제든지 중단할 수 있음을 설명한 후 연구 참여 동의서에 자발적 서명을 받고 설문조사를 실시하였다. 참여자의 개인정보 보호를 위해 수집된 개인정보 자료 및 설문 응답 자료는 통계처리 시 개인 식별정보를 암호화하였다.

5. 자료 분석

설문지로 수집된 자료는 SPSS 29.0 프로그램을 이용하여 다음과 같이 분석하였으며, 구체적인 분석 방법은 다음과 같다.

Ⅲ. 연구 결과

1. 대상자의 일반적 특성

본 연구 대상자의 성별은 남성이 63명(40.4%), 여성이 93명(59.6%)이었으며, 평균 연령은 77.57 (±7.70)세였다. 학력은 고등학교 졸업이 64명(41.0%)으로 가장 많았으며, 중학교 졸업이 44명(28.2%), 초등학교 졸업 이하가 48명(30.8%)이었다. 배우자의 유무는 ‘있음’이 81명(51.9%), ‘없음’이 75명(48.1%)으로 비슷하게 나타났다. 가구 월소득은 평균 100.53(±66.66)만원이었으며, 70만 원 미만이 54명(34.6%), 70만 원 이상∼100만 원 미만이 40명(25.7%), 100만 원 이상이 62명(39.7%)이었다. 주당 평균 인터넷 사용시간은 1시간 미만이 88 명(56.4%)으로 가장 많았다(Table 1).

2. 연구 대상자의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태, 건강증진행위 정도

본 연구 대상자의 e-헬스 리터러시 총점은 평균 63.15(±29.51)점으로, 가능 점수 범위인 31점에서 155점 중에서 중간 이하 수준으로 나타났다. 하위 영역으로 기능적 e-헬스 리터러시 점수는 18.40(±9.60)점, 의사소통적 e-헬스 리터러시 점수는 20.51(±9.64)점, 비판적 e-헬스 리터러시 점수는 24.24(±11.81)점으로 나타났다. 기술 스트레스는 항목 평균 2.70(±0.48)점으로, 전체 점수 범위인 1점에서 4점 중 중간 이상 수준으로 나타났다. 주관적 건강상태는 총점 평균 8.76(±2.38)점으로, 가능 점수 범위인 3점에서 15점 중 보통 정도 수준을 보였다. 마지막 건강증진행위 점수는 총점 평균 76.33 (±10.92)점으로, 가능 점수 범위 25점에서 100점 중에서 비교적 높은 수준으로 나타났다(Table 2).

3. 연구 대상자의 일반적 특성에 따른 e- 헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태 차이

본 연구 대상자의 일반적 특성에 따른 주요 변수의 차이를 살펴본 결과 성별에 따른 건강증진행위에서 유의한 차이가 나타났으며(t=-2.00, p=.047), 여성 노인이 남성보다 건강증진행위 점수가 높았다. 그러나 성별에 따른 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태의 유의한 차이가 없었다. 연령 군에 따라 e-헬스 리터러시(F=30.69, p<.001), 주관적 건강상태(F=11.41, p<.001), 건강증진행위(F=3.31, p=.039)에서 유의한 차이가 나타났으며, 사후검정 결과 e-헬스 리터러시와 주관적 건강상태 는 65~74세 군이 가장 높은 것으로 나타났다. 학력 에 따라서는 e-헬스 리터러시(F=21.11, p<.001), 주관적 건강상태(F=3.87, p=.023)에서 유의한 차 이가 있었으며, 초등학교 이하 군이 가장 낮은 e-헬 스 리터러시와 주관적 건강상태를 보였다. 배우자의 유무에 따라 e-헬스 리터러시에서 유의한 차이가 나타났으며(t=3.30, p=.001), 배우자가 있는 군의 점수가 더 높았다. 반면 기술 스트레스, 주관적 건강 상태, 건강증진행위에서는 배우자 유무에 따른 유의 한 차이는 없었다. 가구 월 소득에 따라서도 e-헬스 리터러시(F=23.54, p<.001), 주관적 건강상태(F= 3.12, p=.047)의 유의한 차이가 있었는데, 70만원 미만인군이 가장 낮은 e-헬스 리터러시와 주관적 건강상태를 보였다. 주당 평균 인터넷 사용 시간에 따라서는 e-헬스 리터러시(F=64.44, p<.001), 기 술 스트레스(F=16.49, p<.001), 주관적 건강상태 (F=17.21, p<.001), 건강증진행위(F=14.48, p< .001)로 모든 변수에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 1시간 미만 사용군이 가장 낮은 e-헬스 리터러시, 주관적 건강상태, 건강증진행위를 보였으며, 기술스트레스는 2시간 이상 3시간 미만 사용군이 가장 낮게 나타났다(Table 3).

4. 연구 대상자의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태, 건강증진행위 간의 상관관계

본 연구 대상자의 e-헬스 리터러시는 기술 스트레스와 유의한 음의 상관관계를 보였으며(r=-.36, p<.001), 주관적 건강상태(r=.47, p<.001) 및 건강 증진행위(r=.45, p<.001)와는 유의한 양의 상관관계를 나타냈다. 기술 스트레스는 주관적 건강상태 (r=-.35, p<.001) 및 건강증진행위(r=-.36, p< .001)와 유의한 음의 상관관계를 보였다. 주관적 건강상태는 건강증진행위와 유의한 양의 상관관계를 보였다(r=.47, p<.001)(Table 4). e-헬스 리터러시가 높을수록, 기술 스트레스는 낮을수록, 주관적 건강상태가 좋을수록 건강증진행위 수행정도가 높았음을 의미한다.

5. 연구 대상자의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 미치는 영향

본 연구 대상자의 건강증진행위에 미치는 영향을 확인하기 위하여, 상관관계 분석에서 통계적으로 유의하게 나타난 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태를 독립변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석 가정에 대한 분석 결과, 공선성 통계량인 공차한계(tolerance)는 .74∼.83 으로 1.0 이하였으며, 분산팽창요인(variance inflation factor, VIF)는 1.21∼1.35로 10 미만으로 낮게 나타나 다중공선성 문제는 없음으로 나타났다. 다중회귀분석 결과 건강증진행위에 대한 회귀모형은 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며(F=22.54, p<.001), e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태의 건강증진행위에 대한 설명력은 29%이었다. 건강증진행위에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 주관적 건강상태(β=.29, p<.001)로 나타났으며, e- 헬스 리터러시(β=.25, p=.002)가 그 다음으로 영향을 미치며, 마지막으로 기술 스트레스(β=-.17, p=.021)인 것으로 나타났다(Table 5).

Ⅳ. 논 의

본 연구는 노인의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 미치는 영향을 확인하고, 이들 요인을 바탕으로 노인 대상자 간호를 위한 시뮬레이션 교육과의 연계 가능성의 기초 자료를 제공하고자 수행하였으며, 주요 연구 결과를 중심으로 다음과 같이 논의하고자 한다.

연구 대상자의 일반적 특성에서 주당 인터넷 사용 시간이 1시간 이하인 대상자가 과반수 이상으로 나타나, 고령자의 디지털 활용은 여전히 낮은 수준임을 확인할 수 있었다. 이는 Son과 Han (2025)의 연구에서 보고된 고령자의 디지털 정보 접근 격차와 일치한다. 이러한 결과는 간호 시뮬레이션 교육에서 고령 대상자의 디지털 활용 역량에 대한 이해를 바탕으로 한 시나리오 설계가 필요함을 시사한다. 예컨대 스마트폰이나 태블릿을 활용한 건강정보 검색 상황을 시뮬레이션으로 구현하여, 학습자가 노인의 어려움을 직접 체감하고 이에 대한 간호사의 간호중재를 계획하도록 유도하는 시나리오도 고려 해볼만 하다.

주요 변수 수준을 보면 e-헬스 리터러시 총점의 평균은 63.15점으로 가능한 총점 대비 낮은 편이었으며, 기술 스트레스는 평균 2.70점으로 중간 이상 수준이었다. e-헬스 리터러시 정도는 최고점 155점 중 100점으로 환산했을 때 40.74점이다. 사용한 도구가 상이하여 직접적인 비교는 어려우나 노인 대상의 선행연구에서는 노인의 e-헬스 리터러시 평균이 40점 만점에 평균 28.35점으로 100점으로 환산했을 때 70.8점으로 본 연구의 대상자보다 높은 수준을 보였다(Song & Shin, 2020). 해당 연구의 대상자 평균 연령은 70세였으며, 본 연구 대상자의 평균 연령이 77세로 더 고령인 점을 고려하면 연령차이에서 오는 결과라고 사료된다. 기술 스트레스 정도는 최고점 4점 중 평균 2.70점으로 같은 도구로 노인을 대상으로 한 선행연구의 2.66점과 비슷한 정도를 보였다(Um et al., 2023). 이러한 결과는 노인은 디지털 환경에서 건강 정보를 탐색하고 이해하는 데 다소 제한이 있음을 시사하며, 정보기술 사용과 관련된 심리적 부담이나 어려움을 일부 경험하고 있는 것으로 보여진다. 반면 주관적 건강상태와 건강증진 행위는 각각 8.76점, 76.33점으로 비교적 양호한 수준을 보였다. 이는 노인이 신체적 기능이 어느 정도 유지되는 상태에서 건강증진행위를 지속하고 있으나, 디지털 건강정보 탐색 및 활용에는 어려움을 겪고 있음을 시사한다. 이를 바탕으로 시뮬레이션 교육에서는 단순한 정보 제공 수준을 넘어서, 정보 탐색 전략, 잘못된 정보 식별, 기술 스트레스 관리 등의 실제 역량을 강화할 수 있는 콘텐츠를 개발하는 것을 고려해볼 수 있겠다.

일반적 특성에 따라 e-헬스 리터러시와 주관적 건강상태는 연령이 낮고, 학력이 높으며, 가구소득이 높고, 인터넷 사용시간이 길수록 유의하게 높았다. 기술 스트레스는 인터넷 사용시간이 짧을수록 유의하게 높았다. 특히, 주당 인터넷을 2시간 이상 3시간 미만으로 연구 대상자 중 비교적 많은 시간을 사용하는 그룹은 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태, 건강증진행위 모두에서 가장 긍정적인 경향을 보였는데, 이는 디지털 친숙도가 건강 정보 활용과 관련된 인지적 부담을 줄이는 데 기여함을 의미한다. 이러한 결과는 Son과 Han (2025) 의 연구에서와 같이 디지털 활용 능력이 노인의 건강 정보 이해와 실천에 중요한 영향을 미친다는 점을 지지한다. 간호시뮬레이션 교육에서는 학습자가 다양한 디지털 역량을 가진 노인을 간호하는 복합 시나리오를 경험함으로써 실제 임상적용력을 높일 수 있을 것으로 보인다. 본 연구에서 e-헬스 리터러시는 건강증진행위에 정적인 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 이는 선행연구에서 보고된 바와 같이, 디지털 기반 정보에 접근하고 이를 이해하고 활용할 수 있는 능력이 노인의 자율적인 건강관리 행동에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 최근 간호교육 현장에서는 디지털 헬스 기술을 활용한 건강정보 교육이 활발히 시도되고 있으며, 본 연구 결과는 시뮬레이션 기반 교육에 e-헬스 리터러시 요소를 통합할 필요성을 강조한다. 예를 들어, 노인환자를 대상으로 하는 간호시뮬레이션 실습에서 스마트폰 앱을 활용한 건강정보 검색, 진위 판단, 활용 등을 교육하는 상황을 구성해 볼 수 있다. 기술 스트레스는 건강증진행위에 부적인 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 이는 노인이 새로운 기술 환경에 대한 심리적 부담을 경험할수록 건강과 관련된 기술 활용을 꺼리게 되며, 결과적으로 건강행동이 저해된다는 점을 보여준다. 이러한 결과는 간호 시뮬레이션 실습에서도 고려되어야 하며, 특히 노인환자를 대상으로 하는 시나리오에서 환자의 기술 불안감 감소를 위한 전략이 포함되어야 한다. 예컨대, 학습자들이 노인의 관점에서 기술 사용에 대한 두려움이나 거부감을 체험하고 이해할 수 있도록 구성된 시뮬레이션은 대상자 중심 간호 실천 역량 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

주관적 건강상태는 건강증진행위에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다. 이는 개인이 인식하는 건강 상태가 건강 관련 행동의 동기 부여에 중요한 역할을 한다는 점을 재확인시켜준다. 시뮬레이션 교육에서는 이러한 인식을 반영한 사례 기반 학습이 효과적일 수 있으며, 대상자의 주관적 건강 인식 변 화에 따른 간호중재의 우선순위 설정 및 의사결정을 시뮬레이션 시나리오에 포함시킴으로써 노인환자 간호를 위한 비판적 사고 능력 증진을 꾀할 수 있을 것이다.

변수 간 상관관계에서 e-헬스 리터러시는 건강증진행위 및 주관적 건강상태와 정적 상관관계를 보였고, 기술 스트레스와는 부적 상관관계를 보였다. Song과 Shin (2020)의 연구에서도 지역사회 노인의 e-헬스 리터러시와 주관적 건강상태가 건강추구 행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나, 본 연구 결과와 유사성을 보였다. 이는 디지털 정보 활용 능력이 높을수록 노인의 건강 인식 및 행동 수준이 높으며, 기술적 긴장감은 낮아짐을 의미한다. 특히, 건강에 대한 자기 인식이 긍정적일수록 건강을 위한 행동 실천이 활발해지는 상관관계는 간호교육에서 자기 인식 증진 전략과 정보활용 훈련을 병행해야 함을 시사한다. 시뮬레이션에서 정보 탐색 상황과 심리적 반응을 함께 다루는 시나리오 구성은 학습자의 정서적 공감 및 대상자 중심 간호 역량을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.

회귀분석 결과 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태는 모두 건강증진행위에 유의한 영향을 미치는 변수로 나타났으며, 모형의 설명력은 29%였다. 이는 노인의 건강증진행위를 증진하기 위해서는 정보 접근성과 이해력 향상뿐 아니라, 기술에 대한 심리적 장벽을 낮추고 건강에 대한 긍정적 인식을 강화하는 통합적 접근이 필요함을 의미한다. 국내 e-헬스 리터러시 연구 동향을 분석한 연구에서도 e-헬스 리터러시가 건강행위에 영향을 미치는 주요 변수로 확인된 바 있어, 본 연구에서 e-헬스 리터러시가 건강증진행위에 정적인 영향을 미친다는 결과를 지지한다(Kim & Yoo, 2024). 노인의 건강증진행위 향상을 위한 교육적 중재에 노인 대상자의 e-헬스리터러시 강화와 기술 스트레스 감소, 긍정적 건강인식을 고려한 간호계획을 수립할 수 있도록 한다면 더 유용한 간호시뮬레이션 교육이 될 것으로 보인다.

Ⅴ. 결론 및 제언

본 연구는 노인의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 미치는 영향을 분석하고, 이를 간호실무 및 간호교육 전략과 연계하여 적용 가능성을 탐색하였다. 연구 대상은 J시에 소재한 노인복지시설을 이용하는 만 65세 이상 노인으로, 총 156부의 설문지를 자료 분석에 활용하 였다.

본 연구에서는 노인의 e-헬스 리터러시, 기술 스트레스, 주관적 건강상태가 건강증진행위에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 기술 스트레스는 부정적, 주관적 건강상태와 e-헬스 리터러시는 긍정적인 영향을 미쳤으며, 이들 변수는 건강증 진행위의 29%를 설명하였다. 이러한 결과는 노인의 디지털 건강정보 활용 능력 증진과 기술에 대한 심리적 부담 완화를 위한 맞춤형 간호중재의 필요성을 시사한다.

본 연구는 노인의 건강증진행위 향상을 위한 간호 실무 및 교육현장 적용을 위한 실천적ㆍ교육적 근거를 제공하며, 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫 째, 노인의 연령 및 디지털 활용 수준을 고려한 e- 헬스 리터러시 증진과 기술 스트레스 완화를 위한 개별 맞춤형 교육 프로그램이 개발되어야 한다. 둘 째, 노인을 위한 e-헬스 서비스 및 애플리케이션은 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 기반으로 설계되어야 하며, 정보 접근성과 사용 편의성을 모두 충족시킬 필요가 있다. 셋째, 디지털 헬스 기술 사용 과정에서 겪는 노인 대상자의 문제에 대한 실질적인 교육을 간호 측면에서 가능하도록 하는 간호 시뮬레이션 실습 적용을 제언한다.

본 연구는 편의표집을 활용한 단면적 설계로 결과의 일반화에 제한점이 있다. 노인을 대상으로 한 e- 헬스 리터러시 및 기술 스트레스 관련 실증자료를 제시하고자 하였으나 해당 변수들의 설명력이 높지 않았고 일반적 특성 중 결과에 영향을 미칠 수 있는 변수들을 포함하지 않은 결과로 추후 해당 부분을 통제하거나 확장한 연구가 필요하다. 그러나 본 연구는 간호사가 노인의 디지털 건강환경 적응과 심리적 요인에 기반한 건강관리 전략을 수립하는 데 필요한 근거를 제시하였다는 점에서 간호학적 의의가 있다. 향후 간호시뮬레이션 교육 현장에서 본 연구의 결과를 반영한 시나리오가 개발ㆍ적용된다면, 간호대학생의 노인 대상자 중심 간호역량과 디지털 헬스케어 기반 간호중재 능력 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.