Journal of Korean Society of Dental Hygiene (J Korean Soc Dent Hyg)
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Journal of Korean Society of Dental Hygiene
Open access, Peer Reviewed
pISSN 2287-1705, eISSN 2288-2294
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Journal of Korean Society of Dental Hygiene Open access, Peer Reviewed
pISSN 2287-1705, eISSN 2288-2294
Se-Hwan Jung1
, A-Rang Lim2
1Department of Preventive and Public Health Dentistry, College of Dentistry & Research Institute of Oral Science, Kangwon National University
2Department of Preventive and Social Dentistry, Graduate School, Kyung Hee University
Correspondence to A-Rang Lim, Department of Preventive and Social Dentistry, Graduate School, Kyung Hee University, 26, Kyungheedae-ro, Dongdaemun-gu, Seoul, 02453, Korea. Tel: +82-2-961-0344, Fax: +82-2-961-9594, E-mail: arang0720@naver.com
Volume 26, Number 3, Pages 351–60, June 2026.
J Korean Soc Dent Hyg 2026;26(3):351–60. https://doi.org/10.13065/jksdh.2026.26.3.8
Received on March 20, 2026, Revised on April 28, 2026, Accepted on May 07, 2026, Published on June 30, 2026.
Copyright © 2026 Journal of Korean Society of Dental Hygiene.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License(http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0).
Dental scaling, Health services accessibility, Multilevel analysis, Regional disparities, Socioeconomic factors
우리 사회는 지역 간 보건의료 자원의 분포와 서비스 이용 기회의 차이로 인해 건강 수준의 불균형이 지속적으로 제기되고 있다[1]. 의료 인력, 의료기관 접근성, 지역 재정 수준 등 지역사회 보건의료 환경의 차이는 국민의 의료 이용과 건강 결과에 영향을 미치는 중요한 요인으로 알려져 있다[2]. 특히 이러한 지역 간 격차는 개인의 건강 상태뿐 아니라 예방적 보건의료 서비스 이용에도 영향을 미쳐, 인구집단 간 건강 불평등을 심화시키는 요인으로 작용할 수 있다[3].
구강건강은 전신건강과 삶의 질에 밀접하게 관련된 중요한 건강 영역이다[4]. 치주질환과 같은 구강질환은 성인에서 높은 유병률을 보이며, 적절한 예방 관리가 이루어지지 않을 경우 치아 상실, 저작 기능 저하, 영양 상태 악화 등 다양한 건강 문제로 이어질 수 있다[5]. 이러한 점에서 구강질환의 예방과 조기 관리가 강조되고 있으며, 정기적인 예방적 치과의료 서비스 이용은 구강건강 유지에 중요한 역할을 한다.
스케일링은 치석 제거를 통해 치주질환을 예방하고 구강건강을 유지하는 대표적인 예방적 치과의료 서비스로 알려져 있다[6]. 우리나라에서는 2013년 성인 스케일링이 건강보험 급여 항목으로 포함되면서 예방 중심 치과의료 접근성을 높이기 위한 정책적 기반이 마련되었다[7]. 이후 스케일링 이용률은 전반적으로 증가하는 추세를 보였으나, 개인의 사회경제적 특성이나 건강행태뿐 아니라 지역사회 보건의료 환경에 따라 이용 수준의 차이가 나타날 가능성이 제기되고 있다[8].
특히 치과의사와 치과의료기관의 분포, 지역 재정 수준, 복지 자원의 차이 등 지역사회 수준의 보건의료 인프라는 예방적 치과의료 서비스 이용에 영향을 미칠 수 있는 중요한 구조적 요인으로 보고되고 있다[9]. 대도시와 농어촌 간 치과의사 수와 의료기관 접근성의 차이는 예방적 치과의료 서비스 이용 기회의 격차를 발생시키며, 이러한 지역 간 보건의료 자원의 불균형은 국민의 구강건강 형평성 문제로 이어질 수 있다[10].
그럼에도 불구하고 기존 연구에서는 개인의 사회경제적 특성이나 건강행태와 같은 개인 수준 요인에 초점을 두어 예방적 치과의료 이용을 설명하거나, 일부 지역 수준 요인을 포함하더라도 제한된 지표를 중심으로 분석이 이루어진 경우가 많았다[11]. 반면 개인 수준과 지역사회 수준의 구조적 요인을 함께 고려한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 특히 개인과 지역 수준 요인을 동시에 고려하여 스케일링 이용의 지역 간 격차를 분석한 연구는 제한적으로 보고되고 있다.
따라서 본 연구는 지역사회건강조사 자료를 활용하여 한국 성인의 스케일링 이용률에 영향을 미치는 개인 및 지역 수준 요인을 다층적으로 분석하고, 이를 통해 예방적 치과의료 서비스 이용의 지역 간 격차와 관련 요인을 규명하고자 한다. 이러한 연구 결과는 지역 간 구강보건 서비스 이용의 불균형을 이해하고, 예방 중심 구강보건 정책 수립을 위한 기초 자료를 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.
지역사회건강조사는 지역 주민의 건강 수준과 건강 문제의 원인을 파악하기 위해 2008년부터 매년 실시되고 있는 국가 단위의 대표 조사이다. 본 조사는 만 19세 이상 성인을 대상으로 표본으로 선정된 가구를 조사원이 직접 방문하여 1:1 면접 방식으로 자료를 수집하는 방식으로 이루어진다[12]. 본 연구에서는 2024년 지역사회건강조사 원시자료를 활용하였으며, 총 231,652명의 응답 자료가 분석에 포함되었다. 다만 변수별 결측치 처리 과정에 따라 ‘응답거부’ 및 ‘모름’으로 응답한 사례가 분석에서 제외되어 각 분석에서 사용된 실제 표본수(n)는 일부 차이가 있을 수 있다.
또한 지역 수준의 요인을 고려하기 위해 국가통계포털(KOSIS)의 공공 통계자료를 추가로 활용하였다. 본 연구는 공개된 비식별 원시자료를 이용하여 수행되었으며, 연구 수행에 앞서 강원대학교 치과병원 임상시험심사위원회(IRB)의 심의 면제를 받았다(IRB: GWNUDH-IRB2025-A009).
1) 변수 선정
본 연구에서 사용된 변수는 지역사회건강조사 자료에서 제공되는 항목 중 선행연구에서 치과의료 이용과 관련성이 보고된 변수들을 중심으로 선정하였다. 본 연구의 종속 변수는 연간 스케일링 경험으로, “최근 1년 동안 스케일링(치석제거)을 받은 적이 있습니까?”라는 문항에 대한 응답을 이용하여 측정하였다. 해당 변수는 ‘있음’, ‘없음’의 이분형 변수로 구성하여 사용하였다. 또한 스케일링 이용률은 최근 1년 동안 스케일링(치석제거)을 받은 경험이 있는 대상자 수를 분자로 하고, 전체 조사대상자 수를 분모로 하여 산출하였다. 개인 수준의 변수로는 성별, 연령, 혼인상태, 교육수준, 직업분류, 기초생활수급 여부, 가구소득을 포함하였으며 점심 직후 칫솔질 여부, 흡연 여부, 스트레스 인지, 우울감 경험 등 인구·사회학적 특성, 구강보건 행태 요인, 정신건강 요인을 포함하였다. 지역 수준 변수로는 사회경제적 지표(재정자립도, 기초생활수급자 수), 보건정책 및 복지재정 지표(일반예산 중 사회복지예산 상대비중), 치과서비스 접근성 지표(치과의사 수, 치과병·의원 수)를 포함하였다. 해당 자료는 국가통계포털(KOSIS)의 공공 통계자료에서 수집하여 지역 단위로 결합하였다.
2) 통계 분석
모든 분석은 지역사회건강조사 2024 원시자료 이용지침서에 따라 복합표본설계를 반영하여 수행하였다. 종속변수인 연간 스케일링 경험과 개인 및 지역 수준 독립변수 간의 연관성은 복합표본 교차분석(complex sample cross-tabulation)을 적용하여 확인하였다. 또한, 종속변수의 지역 간 차이를 시·도, 시·군·구 단위에서 확인하였고, 개인 수준 및 지역 수준의 특성이 종속변수에 미치는 영향을 규명하기 위해 다수준 로지스틱 회귀분석(multilevel logistic regression analysis)을 실시하였다. 분석모형은 독립변수를 포함하지 않은 기본 모형(Model 0), 개인 수준 요인을 포함한 모형(Model 1), 지역 수준 요인을 포함한 모형(Model 2), 개인 수준과 지역 수준 요인을 모두 포함한 최종 모형(Model 3)을 구축하여 수행하였다. 모든 통계분석에는 STATA 버전 18.0 (StataCorp., College Station, TX, USA)을 사용하였고, 통계적 유의수준은 α=0.05로 설정하였다.
한국 성인의 스케일링 이용률은 전국 평균 56.4%로 나타났다. 시·도별로는 세종이 가장 높은 이용률을 보였으며(65.4%), 경북이 가장 낮은 이용률을 나타냈다(46.4%).
시·군·구 단위로 분석한 결과, 경기 과천시에서 스케일링 이용률이 가장 높았고(74.8%), 경북 영덕에서 가장 낮게 나타났다(22.3%). 이에 따라 시·군·구 간 이용률의 최대 차이는 52.5%p로 확인되었다. 또한 동일 시·도 내에서도 시·군·구 간 편차가 나타났으며, 특히 충남, 경북, 경남 등 일부 지역에서 상대적으로 큰 차이를 보였다. 반면 제주, 울산, 광주 등은 시·군·구 간 편차가 비교적 작은 것으로 나타났다<Table 1>.
| Region | N | Utilization rate of dental scaling (%) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mean | Lowest | District | Highest | District | Difference (highest-lowest) | ||
| Total | 231,652 | 56.4 | 22.3 | Yeongdeok, Gyeongbuk | 74.8 | Gwacheon, Gyeonggi-do | 52.5 |
| Seoul | 22,902 | 63.6 | 51.7 | Gangbuk | 74.4 | Gangnam | 22.6 |
| Busan | 14,515 | 54.9 | 43.9 | Yeongdo | 63.7 | Gangseo | 19.8 |
| Daegu | 8,166 | 55.0 | 42.2 | Gunwi | 65.4 | Suseong | 23.2 |
| Incheon | 8,975 | 55.0 | 43.1 | Ganghwa | 59.5 | Yeonsu | 16.4 |
| Gwangju | 4,566 | 57.5 | 54.4 | Buk-gu | 61.4 | Nam-gu | 7.0 |
| Daejeon | 4,593 | 55.7 | 42.5 | Dong-gu | 65.4 | Yuseong | 22.9 |
| Ulsan | 4,548 | 52.8 | 49.1 | Ulju | 55.5 | Nam-gu | 6.4 |
| Sejong | 920 | 65.4 | |||||
| Gyeonggi | 43,630 | 59.3 | 47.2 | Dongducheon | 74.8 | Gwacheon | 27.6 |
| Chungbuk | 12,470 | 53.2 | 37.5 | Boeun | 59.0 | Heungdeok-gu, Cheongju | 21.5 |
| Chungnam | 14,335 | 52.6 | 30.4 | Cheongyang | 60.3 | Dongnam-gu, Cheonan | 29.9 |
| Jeonnam | 19,545 | 48.8 | 34.9 | Haenam | 56.4 | Suncheon | 21.5 |
| Gyeongbuk | 21,291 | 46.4 | 22.3 | Yeongdeok | 56.2 | Buk-gu, Pohang | 33.9 |
| Gyeongnam | 17,941 | 50.5 | 31.1 | Changnyeong | 62.8 | Seongsan-gu, Changwon | 31.8 |
| Jeju | 5,028 | 51.3 | 48.6 | Seogwipo | 52.3 | Jeju | 3.8 |
| Gangwon | 15,800 | 49.0 | 33.0 | Goseong | 54.6 | Chuncheon | 21.6 |
| Jeonbuk | 12,427 | 52.3 | 37.4 | Imsil | 64.1 | Wansan-gu, Jeonju | 26.7 |
Values are weighted estimates.
한국 성인의 스케일링 이용률은 인구·사회학적 특성에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.001)<Table 2>. 성별에 따라 여성의 스케일링 이용률이 58.5%로 남성보다 높게 나타났다. 연령별로는 45–64세에서 가장 높았으며(60.7%), 75세 이상에서는 가장 낮은 이용률을 보였다(32.9%). 혼인상태에 따라서는 기혼자의 이용률이 가장 높았고(59.5%), 독신 집단에서 가장 낮게 나타났다. 교육수준이 높을수록 스케일링 이용률이 높은 경향을 보였으며, 특히 대졸 이상 집단에서 가장 높았다(64.1%). 직업 유형에 따라서는 사무직에서 가장 높은 이용률을 보였으며(66.2%), 농림어업 종사자에서 가장 낮게 나타났다. 또한 기초생활수급자의 스케일링 이용률은 36.6%로 비수급자보다 낮았다. 월 가구소득에서는 소득 수준이 높을수록 이용률이 높은 경향을 보여 600만 원 이상 집단에서 가장 높게 나타났다.
Table 2. Sociodemographic factors associated with dental scaling utilization among Korean adults
| Variable | N (unweighted %) | Utilization rate of dental scaling (%) (95% CI) | p* | |
|---|---|---|---|---|
| Sex (N=231,652) | Female (ref.) | 125,538(54.2) | 58.5(58.1=-58.9) | < 0.001 |
| Male | 106,114(45.8) | 54.4(53.9-54.8) | ||
Age (N=231,652) | 19-44 (ref.) | 61,249(26.4) | 58.2(57.7-58.7) | < 0.001 |
| 45-64 | 86,664(37.4) | 60.7(60.3-61.2) | ||
| 65-74 | 45,664(19.7) | 56.2(55.6-56.9) | ||
| ≥75 | 38,075(16.4) | 32.9(32.1-33.6) | ||
Marital status (N=231,622) | Married (ref.) | 144,553(62.4) | 59.5(59.1-59.9) | < 0.001 |
| Divorced, Widowed, Separated | 48,068(20.8) | 46.2(45.5-46.8) | ||
| Single | 39,001(16.8) | 55.3(54.6-55.9) | ||
Education level (N=231,564) | ≥College (ref.) | 82,375(35.6) | 64.1(63.7-64.5) | < 0.001 |
| High school,Middle school | 101,002(43.6) | 53.6(53.2-54.1) | ||
| Elementary or less | 48,187(20.8) | 34.7(34.1-35.4) | ||
Occupation (N=231,623) | Professional /administrative (ref.) | 26,785(11.6) | 65.7(64.9-66.4) | < 0.001 |
| Office worker | 22,567( 9.7) | 66.2(65.4-67.0) | ||
| Sales/service | 31,203(13.5) | 58.8(58.0-59.5) | ||
| Agriculture, forestry, and fishery | 19,995( 8.6) | 43.2(42.2-44.3) | ||
| Skilled, labor occupation | 48,037(20.7) | 52.0(51.4-52.6) | ||
| Others (military, unemployed, etc.) | 83,036(35.9) | 50.9(50.5-51.4) | ||
National Basic Livelihood Security (N=231,599) | Non-recipient (ref.) | 220,518(95.2) | 57.3(57.0-57.6) | < 0.001 |
| Recipient | 11,081( 4.8) | 36.6(35.3-37.9) | ||
Monthly household income (N=227,787) | ≥6 million KRW (ref.) | 57,020(25.0) | 63.6(63.0-64.1) | < 0.001 |
| 3-6 million KRW | 80,805(35.5) | 57.8(57.3-58.3) | ||
| 1-3 million KRW | 63,765(28.0) | 49.2(48.6-49.8) | ||
| <1 million KRW | 26,197(11.5) | 33.8(32.9-34.8) | ||
*by complex sample cross-tabulation analysis.
CI: confidence interval; ref.: reference; KRW; Korean won.
한국 성인의 스케일링 이용률은 구강보건 행태 및 정신건강 요인에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.001)<Table 3>. 점심 직후 칫솔질을 실천하는 집단의 스케일링 이용률이 60.9%로, 실천하지 않는 집단보다 높게 나타났다. 현재 흡연 여부에 따라서는 비흡연자의 이용률이 흡연자보다 높게 나타났다.
스트레스 인지 수준에 따라서는 스트레스를 조금 또는 거의 느끼지 않는 집단의 이용률이 더 높았으며, 스트레스를 많이 느끼는 집단에서는 상대적으로 낮은 이용률을 보였다. 또한 우울감 경험이 없는 집단의 스케일링 이용률이 우울감을 경험한 집단보다 높은 것으로 나타났다.
Table 3. Health behavior and mental health factors associated with dental scaling utilization among Korean adults
| Variable | N (unweighted %) | Utilization rate of dental scaling (%) (95% CI) | p* | |
|---|---|---|---|---|
| Tooth brushing after lunch (N=227,684) | Yes (ref.) | 149,120(65.5) | 60.9(60.5-61.2) | < 0.001 |
| No | 78,564(34.5) | 47.3(46.8-47.8) | ||
| Current smoking status (N=231,610) | Yes | 194,834(84.1) | 57.9(57.5-58.2) | < 0.001 |
| No (ref.) | 36,776(15.9) | 49.6(48.9-50.3) | ||
Unmet dental needs (N=231,605) | No (ref.) | 184,653(79.7) | 56.9(56.6-57.3) | < 0.001 |
| Yes | 46,952(20.3) | 54.8(54.2-55.4) | ||
*by complex sample cross-tabulation analysis.
CI: confidence interval; ref.: reference.
한국 성인의 스케일링 이용률은 지역 수준 요인에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.001)<Table 4>. 인구 10만 명당 치과의사 수가 많은 지역일수록 스케일링 이용률이 높은 경향을 보였으며, 치과의사 수가 가장 많은 지역(Q4)에서 이용률이 가장 높고 가장 적은 지역(Q1)에서 가장 낮게 나타났다. 치과병·의원 수에서도 유사한 경향이 나타나서, 인구 10만 명당 치과병·의원 수가 많은 지역에서 스케일링 이용률이 더 높았다. 또한 재정자립도가 높은 지역에서 스케일링 이용률이 더 높게 나타났으며, 일반회계 중 사회복지예산 비중이 높은 지역에서도 이용률이 상대적으로 높았다. 반면, 인구 1천 명당 기초생활수급자 수가 많은 지역에서는 스케일링 이용률이 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.
Table 4. Regional factors associated with dental scaling utilization among Korean adults: Complex sample cross-tabulation analysis
| Variable | N (unweighted %) | Utilization rate of dental scaling (%) (95% CI) | p* | |
|---|---|---|---|---|
| Number of dentists per 100,000 population (N=231,652) | Q1(low) | 58,738(25.4) | 48.4(47.7-49.0) | < 0.001 |
| Q2 | 57,625(24.9) | 54.5(53.9-55.2) | ||
| Q3 | 57,511(24.8) | 56.6(56.0-57.1) | ||
| Q4(high) (ref.) | 57,778(24.9) | 59.9(59.4-60.5) | ||
Number of dental clinics per 100,000 population (N=231,652) | Q1(low) | 58,511(25.3) | 48.8(48.1-49.5) | < 0.001 |
| Q2 | 57,385(24.8) | 53.2(52.6-53.8) | ||
| Q3 | 58,044(25.1) | 56.0(55.5-56.6) | ||
| Q4(high) (ref.) | 57,712(24.9) | 60.6(60.1-61.2) | ||
Fiscal self-reliance (N=231,652) | Low | 117,784(50.9) | 50.8(50.3-51.3) | < 0.001 |
| High (ref.) | 113,868(49.1) | 59.0(58.6-59.4) | ||
| Proportion of social welfare budget in general account (N=231,652) | Low | 116,231(50.2) | 50.8(50.3-51.3) | < 0.001 |
| High (ref.) | 115,421(49.8) | 58.3(57.9-58.7) | ||
| Number of basic livelihood security recipients per 1,000 population (N=231,652) | Few (ref.) | 116,073(50.1) | 58.7(58.3-59.1) | < 0.001 |
| Many | 115,579(49.9) | 52.6(52.1-53.1) | ||
*by complex sample cross-tabulation analysis.
CI: confidence interval; ref.: reference.
한국 성인의 스케일링 이용률에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 다수준 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 모든 모형에서 지역 간 변이가 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.001)<Table 5>. 기본 모형(Model 0)에서 지역 간 분산(var[_cons])은 0.158(95% CI: 0.132–0.189)로 나타났으며, 집락내상관계수(ICC)는 0.0458로 산출되었다. 이는 전체 변이 중 약 4.6%가 개인 수준이 아닌 지역 수준의 차이에 기인함을 의미한다. 개인 수준 요인을 포함한 Model 1에서 지역 간 분산은 0.086, ICC는 0.0256으로 감소하였다. 지역 수준 요인만을 포함한 Model 2에서는 분산이 0.053, ICC는 0.0159로 감소하였다.
개인 및 지역 요인을 동시에 포함한 최종 모형(Model 3)에서는 분산이 0.043(95% CI: 0.036–0.053), ICC는 0.0130(95% CI: 0.0107–0.0158)으로 추가적으로 감소하였다. 이는 개인 및 지역 요인이 지역 간 차이를 상당 부분 설명함을 의미하지만, 최종 모형에서도 지역 수준 분산이 통계적으로 유의하게 남아 있어 스케일링 이용률에는 개인 요인뿐만 아니라 지역적 요인이 독립적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최종 모형(Model 3)에서 개인 수준 요인 중 성별, 연령, 혼인상태, 교육수준, 직업유형, 기초생활수급 여부, 소득 수준은 스케일링 이용률과 유의한 관련성을 보였다(p<0.05). 또한, 구강보건 행태 및 정신건강 요인인 점심 직후 칫솔질 실천 여부, 현재 흡연 여부, 스트레스 인지, 우울감 경험 역시 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.05).
지역 수준 요인에서는 인구 10만 명당 치과의사 수가 가장 적은 지역(Q1)이 기준군(Q4)에 비해 스케일링 이용 가능성이 유의하게 낮았으며(p<0.05), 재정자립도, 사회복지예산 비중, 인구 1천 명당 기초생활수급자 수 등 일부 지역 요인에서도 유의한 관련성이 확인되었다(p<0.05).
Table 5. Individual and regional factors associated with dental scaling utilization among Korean adults
| Variable | Model 0 (Null model) (N= 231,652) | Model 1 (N=223,685) | Model 2 (N=231,652) | Model 3 (N=223,685) |
|---|---|---|---|---|
| <Dependent variable> | ||||
| Utilization rate of dental scaling_cons | 1.018NS (0.969-1.070) | 2.144*** (2.038-2.256) | 1.651*** (1.543-1.766) | 2.909*** (2.713-3.120) |
| <Individual-level factors> | ||||
| Sociodemographic characteristics | ||||
| Sex (ref. = Female) | ||||
| Male | 0.89(0.87-0.91)*** | 0.89(0.87-0.91)*** | ||
| Age (ref. = 19-44) | ||||
| 45-64 | 1.26(1.22-1.29)*** | 1.26(1.22-1.29)*** | ||
| 65-74 | 1.47(1.42-1.52)*** | 1.47(1.42-1.52)*** | ||
| ≥75 | 0.65(0.62-0.67)*** | 0.65(0.62-0.68)*** | ||
| Marital status (ref. = Married) | ||||
| Divorced, Widowed, Separated | 0.86(0.83-0.88)*** | 0.86(0.83-0.88)*** | ||
| Single | 0.87(0.85-0.90)*** | 0.87(0.84-0.89)*** | ||
Education level (ref. = ≥College) | ||||
| High school / Middle school | 0.79(0.77-0.81)*** | 0.79(0.77-0.81)*** | ||
| Elementary or less | 0.46(0.45-0.48)*** | 0.47(0.45-0.48)*** | ||
Occupation (ref. = Professiona l/administrative) | ||||
| Office worker | 1.02(0.98-1.06)NS | 1.02(0.98-1.06)NS | ||
| Sales/service occupation | 0.92(0.89-0.96)*** | 0.93(0.89-0.96)*** | ||
| Agriculture, forestry, and fishery | 0.87(0.83-0.91)*** | 0.88(0.84-0.92)*** | ||
| Skilled/labor occupation | 0.85(0.82-0.88)*** | 0.85(0.82-0.88)*** | ||
| Others (military, unemployed, etc.) | 0.82(0.79-0.85)*** | 0.82(0.79-0.85)*** | ||
| National Basic Livelihood Security recipient (ref. = Non-recipient) | ||||
| Recipient | 0.74(0.70-0.78)*** | 0.74(0.70-0.77)*** | ||
Monthly household income (ref. = ≥6 million KRW) | ||||
| 3-6 million KRW | 0.93(0.91-0.96)*** | 0.94(0.91-0.96)*** | ||
| 1-3 million KRW | 0.84(0.81-0.86)*** | 0.84(0.82-0.86)*** | ||
| <1 million KRW | 0.62(0.60-0.65)*** | 0.63(0.60-0.65)*** | ||
| Oral health behaviors | ||||
| Tooth brushing after lunch (ref. = Yes) | ||||
| No | 0.67(0.66-0.69)*** | 0.67(0.66-0.69)*** | ||
| Current smoking (ref. = No) | ||||
| Yes | 0.77(0.75-0.79)*** | 0.77(0.75-0.79)*** | ||
| Unmet dental needs (ref. = No) | ||||
| Yes | 0.89(0.87-0.91)*** | 0.89(0.87-0.91)*** | ||
| <Regional-level factors> | ||||
| Number of dentists per 100,000 population (ref. = Q4) | ||||
| Q3 | 0.95(0.85-1.05)NS | 1.00(0.91-1.10)NS | ||
| Q2 | 0.91(0.81-1.04)NS | 0.93(0.83-1.04)NS | ||
| Q1 | 0.87(0.75-1.00)NS | 0.86(0.75-0.98)* | ||
| Number of dental clinics per 100,000 population (ref. = Q4) | ||||
| Q3 | 0.93(0.83-1.04)NS | 0.92(0.83-1.02)NS | ||
| Q2 | 0.85(0.74-0.97)* | 0.89(0.79-1.01)NS | ||
| Q1 | 0.77(0.66-0.90)** | 0.84(0.73-0.97)* | ||
| Fiscal self-reliance (ref. = High) | ||||
| Low | 0.82(0.76-0.89)*** | 0.88(0.82-0.95)** | ||
| Proportion of social welfare budget in the general account (ref. = High) | ||||
| Low | 0.82(0.76-0.89)*** | 0.91(0.84-0.98)* | ||
| Number of basic livelihood security recipients per 1,000 population (ref. = Few) | ||||
| Many | 0.84(0.78-0.91)*** | 0.91(0.85-0.98)* | ||
District-level variance component var(_cons) (95% conf. interval) | 0.158 (0.132-0.189) | 0.086 (0.072-0.104) | 0.053 (0.044-0.064) | 0.043 (0.036-0.053) |
| LR test vs. logistic model | 7632.34 p<0.001 | 2977.29 p<0.001 | 2302.41 p<0.001 | 1515.57 p<0.001 |
| ICC(Intraclass Correlation Coefficient) | 0.0458 (0.0385-0.0544) | 0.0256 (0.0213-0.0307) | 0.0159 (0.0132-0.0192) | 0.0130 (0.0107-0.0158) |
AIC BIC | 313475.5 313496.2 | 284043.5 284280.8 | 313233.7 313347.6 | 283901.4 284231.6 |
NSp>0.05, *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001.
Odds ratios (95% confidence intervals) from multilevel logistic regression analysis.
본 연구는 2024년 지역사회건강조사 자료를 활용하여 한국 성인의 스케일링 이용률과 관련된 개인 및 지역 수준 요인을 다층적으로 분석하였다. 분석 결과, 한국 성인의 스케일링 이용률은 전국 평균 56.4%로 나타났으며, 시·군·구 단위에서는 최대 52.5%p의 지역 간 격차가 확인되었다. 또한 다수준 분석에서 모든 모형에서 지역 간 변이가 유의하게 나타났고, 개인 및 지역 요인을 모두 포함한 최종 모형에서도 일정 수준의 지역 간 변이가 남아 있어 스케일링 이용이 개인적 특성뿐 아니라 지역사회 환경과 관련성이 있는 것으로 확인하였다.
본 연구 결과는 국내외 선행연구와 전반적으로 일관된 경향을 보였다. 먼저, 개인 수준 요인에서는 성별, 연령, 교육수준, 소득수준, 기초생활수급 여부 등 사회경제적 특성이 스케일링 이용률과 유의한 관련성을 보였다. 특히 교육수준과 소득수준이 높을수록 이용률이 높은 경향을 보였고 기초생활수급자의 이용률은 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 예방적 치과의료 이용이 단순한 건강 필요뿐 아니라 개인의 사회경제적 자원과 밀접하게 관련되어 있음을 시사한다[13]. 최근 수행된 체계적 문헌고찰에서도 사회경제적 수준이 높은 집단이 치과의료 이용 가능성이 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 예방적 치과의료 이용에서도 유사한 경향이 확인되었다[14]. 즉, 건강보험 급여가 적용되는 서비스라 하더라도 정보 접근성, 시간적 여유, 건강에 대한 관심 등에서 차이가 존재할 경우 실제 이용 수준의 불평등은 지속될 수 있음을 보여준다. 또한 이는 단순한 개인 특성의 차이를 넘어 구조적 불평등의 반영으로 해석할 필요가 있다. 예방적 치과의료는 증상 기반 치료와 달리 개인의 자발적 선택과 건강 인식에 크게 의존하는 서비스로, 정보 접근성, 시간 자원, 건강 우선순위 설정 능력과 같은 비가시적 자원과 밀접한 관련성이 있다. 따라서 동일한 건강보험 보장 하에서도 사회경제적 취약계층은 예방적 서비스 이용에서 상대적으로 배제될 가능성이 높다[15]. 이는 예방적 의료서비스일수록 형평성 측면에서 오히려 더 큰 격차가 발생할 수 있음을 시사한다.
구강보건 행태 및 정신건강 요인에서도 유의한 관련성이 확인되었다. 점심 직후 칫솔질을 실천하는 집단, 비흡연자, 스트레스를 적게 인지하는 집단, 우울감 경험이 없는 집단에서 스케일링 이용률이 높게 나타났다. 이는 건강한 생활습관과 정서적 안정이 예방적 치과의료 이용과 연결될 수 있음을 시사하며, 스케일링 이용이 전반적인 건강관리 행동과 밀접하게 관련되어 있음을 보여주는 결과로 해석된다[15].
지역 수준 요인에서도 스케일링 이용률의 차이가 나타났다. 치과의사 수와 치과병·의원 수가 많은 지역에서 이용률이 높았고, 재정자립도와 사회복지예산 비중이 높은 지역에서도 이용률이 상대적으로 높게 나타났다. 반면 인구 1천 명당 기초생활수급자 수가 많은 지역에서는 이용률이 낮은 경향을 보였다. 본 연구 결과는 다수준 분석을 활용한 기존 연구들과도 맥락을 같이하는데 선행연구에 따르면 지역 간 의료자원의 분포, 특히 치과의사 수 및 의료기관 밀도는 치과의료 이용에 중요한 결정요인으로 작용하며, 지역의 사회경제적 환경 역시 의료 접근성과 이용에 관련이 있는 것으로 보고되어 있다[16]. 이는 지역사회 보건의료 인프라와 사회경제적 여건의 차이가 예방적 치과의료 이용 격차를 발생시키는 구조적 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다[9]. 또한 지역 수준에서 관찰된 격차는 단순한 의료자원의 양적 부족이 아니라, 접근 가능성과 이용 가능성이 결합된 결과로 해석할 수 있다. 치과의사 수나 의료기관 수와 같은 물리적 자원뿐 아니라, 지역의 교통 환경, 의료기관의 공간적 분포, 서비스 이용에 필요한 시간 비용 등이 복합적으로 작용하여 실제 이용으로 이어지는 과정에서 차이를 발생시킬 수 있다[17,18]. 이러한 결과는 의료 이용이 단순히 자원의 존재 여부가 아니라, 개인이 해당 자원을 실제로 활용할 수 있는 조건에 의해 결정된다는 점을 보여준다.
이러한 결과는 성인 스케일링 건강보험 급여화 정책의 성과와 한계를 동시에 보여준다. 스케일링 급여화는 예방적 치과의료 접근성을 향상시키는 데 기여하였으나, 본 연구에서 확인된 지역 간 이용률 격차는 제도적 보장만으로 이용의 형평성이 충분히 확보되기 어렵다는 점을 시사한다. 즉 비용 장벽이 완화되더라도 지역의 치과의료 인력 분포, 의료기관 접근성, 지역의 사회경제적 여건 등의 구조적 요인이 남아 있는 경우 예방적 치과의료 이용 격차는 지속될 수 있다.
스케일링은 치석 제거를 통해 치주질환을 예방하고 구강건강을 유지하는 대표적인 예방적 치과의료 서비스로[6], 정기적인 이용은 구강질환의 발생과 진행을 감소시키는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 예방 중심 구강보건정책의 실효성을 높이기 위해서는 치과의료 취약지역을 중심으로 예방적 치과의료 서비스 접근성을 강화하고, 지역 간 치과의료 인력 및 의료기관 분포의 불균형을 완화하기 위한 정책적 노력이 필요하다.
한편, 본 연구는 단면자료를 활용한 분석이므로 변수 간 인과관계를 명확히 규명하기 어렵다는 한계가 있다[19]. 또한 스케일링 이용 여부가 자기보고 방식으로 조사되어 응답 편향이 존재할 가능성이 있다[20]. 향후 연구에서는 보다 다양한 지역사회 환경 요인을 포함하고 종단 자료를 활용하여 예방적 치과의료 이용의 지역 격차를 보다 정교하게 분석할 필요가 있다.
그럼에도 불구하고 본 연구는 전국 단위 대표 자료를 활용하여 한국 성인의 스케일링 이용률의 지역 간 격차를 확인하고, 개인 및 지역 수준 요인을 동시에 고려한 다수준 분석을 수행하였다는 점에서 의의를 가진다. 본 연구 결과는 예방적 치과의료 이용의 형평성 문제를 이해하고 향후 예방 중심 구강보건정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 2024년 지역사회건강조사 자료를 활용하여 한국 성인의 스케일링 이용률과 관련된 개인 및 지역 수준 요인을 다층적으로 분석하였다.
1. 한국 성인의 스케일링 이용률은 전국 평균 56.4%로 나타났으며, 시·군·구 간 최대 52.5%p의 지역 격차가 확인되었다.
2. 개인 수준 요인에서는 성별, 연령, 교육수준, 소득수준, 기초생활수급 여부 등 사회경제적 요인과 구강보건 행태 및 정신건강 요인(칫솔질, 흡연, 스트레스, 우울감 경험)이 스케일링 이용률과 유의한 관련성을 보였다.
3. 지역 수준 요인에서는 치과의사 수, 치과의료기관 수, 재정자립도, 사회복지예산 비중, 기초생활수급자 비율 등이 스케일링 이용률과 관련된 요인으로 나타났다.
4. 다수준 회귀분석 결과, 개인 요인이 주요 설명력을 가지는 것으로 나타났으나 지역 간 변이도 여전히 유의하게 존재하였다.
이상의 결과는 스케일링 이용이 개인의 사회경제적 특성과 건강행태뿐 아니라 지역사회 보건의료 환경의 영향을 동시에 받음을 시사한다. 따라서 예방적 치과의료 이용의 형평성을 제고하기 위해 지역 간 보건의료 인프라 격차를 완화하고, 취약지역을 중심으로 한 우선적 자원 배분과 접근성 강화 정책이 필요하다.
Conceptualization: AR Lim; Data collection: AR Lim; Formal analysis: SH Jung; Writing-original draft: AR Lim; Writing-review&editing: AR Lim, SH Jung
The authors declared no conflicts of interest.
This study was supported by 2025 Scientific Research Program(SR2504) of Gangneung-Wonju National University Dental Hospital.
This study was approved by the Institutional Review Board (IRB) of Gangneung-Wonju National University Dental Hospital (IRB No. GWNUDH-IRB2025-A009).
Data can be obtained from the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) Community Health Survey database upon reasonable request and approval.
This study was supported by 2025 Scientific Research Program(SR2504) of Gangneung-Wonju National University Dental Hospital.
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