본 연구는 신체 활동 패턴 및 관련 요인을 평가하기 위해 431명의 여대생을 대상으로 한 단면 연구입니다. 신체적 비활동이 널리 나타났으며, 규칙적인 운동, 활동 지속 시간 및 좌식 행동이 고강도, 중강도 및 걷기 활동의 주간 참여와 관련된 중요한 요인으로 확인되었습니다.
이 논문에서
요약
초록
세계보건기구(WHO)는 성인의 경우 일주일에 최소 150분의 중강도 또는 75분의 고강도 신체 활동(PA)을 권장한다. 사우디아라비아에서는 청년층의 70% 이상이 신체적으로 비활동적이다. 본 연구는 편의 표집법을 사용하여 사우디아라비아 여대 신입생의 신체 활동 패턴을 기술하고, 주간 고강도 신체 활동 참여와 관련된 요인을 결정하는 것을 목표로 하였다. 참여자들은 고지된 동의서에 서명한 후 익명의 온라인 설문조사를 완료하였다. 설문조사는 다음 항목으로 구성되었다: i) 인구통계학적 정보, ii) 국제 신체 활동 설문지(IPAQ) 단축형을 이용한 신체 활동 수준 평가, iii) 운동 환경. 431명의 학생(평균 연령 19세) 중 ± 연구에 참여한 대상자(평균 연령 0.64세) 중 40%가 규칙적인 신체 활동(PA)을 하지 않는다고 보고했다. 가장 흔한 활동 유형은 걷기(32.56%)였으며, 홈 트레이닝(16.63%)과 헬스장 운동(10.16%)이 그 뒤를 이었다. 학생들 중 38.75%는 격렬한 신체 활동에 참여하지 않았으며, 30.40%는 중강도 활동에, 21.81%는 일상적인 걷기에 참여하지 않았다고 보고했다. 대다수의 학생(92.5%)은 다음과 같이 앉아 있는 시간을 보고했다. >하루 8시간. 회귀 분석 결과, 격렬한 신체 활동 빈도는 규칙적인 운동 패턴과 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다(표준화된 β = 0.389, p < 0.001) 및 평일 좌식 시간(표준화된 β = −0.149, p = 0.001). 중간 정도의 신체 활동(PA)은 운동 패턴(표준화된 β = 0.265, p < 0.001). 보행 빈도는 더 긴 보행 시간과 연관이 있었다(표준화된 β = 0.232, p < 0.001) 및 운동 패턴(표준화된 β = 0.151, p = 0.001). 신체적 비활동이 만연했으며, 중강도 및 고강도 활동에 대한 참여는 제한적이었습니다. 본 연구의 결과는 특히 여대생을 위한 신체 활동(PA) 증진을 우선시하는 기관 차원의 조치를 지지합니다. 교육 기관은 특히 여학생들을 대상으로 좌식 행동을 줄이고 체계적인 신체 활동 프로그램을 장려하기 위한 표적 전략을 시행해야 합니다.
서론
WHO는 18세 이상의 성인에게 일주일에 최소 150분의 중강도 활동 또는 75분의 고강도 활동을 권장합니다1. 하지만 전 세계 18세 이상 성인의 3분의 1 이상이 이러한 신체 활동(PA) 권장 사항을 충족하지 못하고 있습니다2,3. 이는 신체적 비활동의 우려스러운 증가로 이어졌으며, 특히 생활 방식의 변화로 인해 비만 및 관련 건강 문제가 증가하고 있는 고소득 국가에서 더욱 두드러집니다4–6.
사우디아라비아에서 신체 활동 부족은 여전히 주요한 공중 보건 문제로 남아 있으며, 현재의 국가적 추정치에 따르면 사우디 성인의 절반 이상이 불충분한 PA 수준을 보이고 있습니다. 다만, 유병률 추정치는 연구 대상 인구, 데이터 수집 연도 및 신체 활동 부족을 정의하는 기준에 따라 차이가 있습니다3. 사우디 청년층을 대상으로 발표된 이전 연구들은 WHO PA 권장 사항에 미치지 못하는 높은 신체 활동 부족률을 보고했습니다7–11. 일부 연구에서는 시간 부족, 동기 결여, 여가 시설에 대한 접근성 부족 등 사우디 청년들이 PA에 참여하는 데 겪는 장애 요인을 확인했습니다8,12. 더욱 정적인 생활 방식으로의 전환과 더불어, 문화적 성 역할 및 기대치에 대한 강한 강조는 여성의 PA 참여를 제한할 수 있으며, 이는 많은 사회에서 남성보다 여성의 정적인 행동이 더 많아지는 결과로 이어질 수 있습니다4,13. 세계적인 추세와 마찬가지로 사우디아라비아에서도 여성의 PA 참여도가 남성보다 지속적으로 낮게 보고되었습니다9,11. 그러나 최근 사우디아라비아에서는 PA 정책에 있어 변화가 관찰되었습니다. 가장 뚜렷한 변화는 여성의 스포츠 활동을 허용하는 문화적 변화였습니다14. 예를 들어, 2021년 국가 데이터에 따르면 15세 이상의 사우디 여성 중 38.7%가 PA에 참여했으며, 이는 2018년 및 2019년 데이터와 비교했을 때 개선된 수치입니다15. 사우디아라비아의 최신 데이터에 따르면, WHO PA 권장 사항을 충족하는 비율은 남성의 66.5%에 비해 여성은 43.1%에 불과한 것으로 나타났습니다9.
고등학교에서 대학교로의 전환기는 개인에게 매우 중요한 시기입니다. 이러한 전환기는 학업 요구량의 증가, 독립성의 확대, 일상생활의 변화로 특징지어지며, 이는 모두 신입 대학생의 신체 활동(PA) 수준과 좌식 행동에 영향을 미칠 수 있습니다16–18. 사우디아라비아 대학생 29,580명이 참여한 44개 연구를 대상으로 한 최근의 체계적 문헌 고찰에 따르면, WHO 권장 PA 기준을 충족하는 비율이 27%에 불과하여 전반적으로 낮은 PA 수준을 보였습니다19. 또한, 대학 1학년생들은 불충분한 PA 및 흡연과 같은 건강하지 못한 행동에 더 취약합니다20. 아울러, 문화적 및 환경적 요인이 여성과 남성의 PA 수준 차이를 설명할 수 있다는 보고가 있습니다21. 운동 우선순위의 부족, 시간 부족, 가사 노동 및 일상 활동 참여, 동기 및 흥미 부족이 여성의 PA 수준에 영향을 미치는 가장 빈번하게 보고된 개인적 요인들입니다13,22.
피트니스 시설은 동기를 부여하고 다양한 형태의 운동을 촉진할 수 있는 자원이 풍부한 구조적 환경을 제공합니다. 또한, 동료와의 상호작용 및 그룹 피트니스 수업 참여를 포함한 피트니스 시설 환경의 사회적 측면은 운동 루틴에 대한 동기와 준수도를 크게 향상시킵니다23,24. 집에서 운동하는 것은 편리하고 접근성이 좋아 청년들이 헬스장으로 이동하는 시간 제약 없이 신체 활동(PA)에 참여할 수 있게 하지만, 이전 연구들에 따르면 헬스장 기반의 운동이 신체 활동 수준과 유의미한 연관이 있는 것으로 나타났습니다22,25,26. 적절한 시설과 신체 활동 기회를 포함하여 지원적인 운동 환경에 대한 접근성은 성인의 신체 활동 참여도를 높이는 것과 관련이 있습니다25,26. 여성은 사우디아라비아 피트니스 클럽에서 가장 빠르게 성장하는 부문이며, 2026년에서 2031년 사이에 대폭적인 증가가 예상됩니다.
문화적 신체 활동(PA) 관련 장벽과 관련하여, 최근의 체계적 문헌 고찰에 따르면 문화적 차이와 교육 시스템의 변동이 국가별 대학생 간의 PA 격차를 유발할 수 있다고 시사되었습니다27. 많은 대학생들이 학업 요구 증가와 운동 시간 부족을 경험하므로, 이러한 전환기 동안 PA와 관련된 요인을 이해하는 것이 중요합니다. PA는 대학생의 신체적 건강 및 삶의 질과 관련이 있는 것으로 알려져 있습니다28,29. 따라서 대학교 1학년 학생들은 중요한 대상 집단이며, 이들의 PA 행동을 조사할 가치가 있습니다.
대학교 1학년 여학생들의 신체 활동(PA) 참여와 관련된 요인을 이해하는 것은 대학 생활로의 전환기 동안 맞춤형 건강 증진 전략을 개발하는 데 있어 중요합니다27. 이전 연구들이 사우디아라비아 대학생들의 신체적 불활동 유병률을 보고한 바 있으나7–10,16, 대학교 1학년 여학생들의 다양한 신체 활동 구성 요소와 관련된 잠재적 요인을 조사한 근거는 제한적이었습니다. 이러한 요인들을 이해하면 청년층을 위한 맞춤형 신체 활동 증진 전략의 향후 개발에 도움이 될 수 있습니다. 본 연구의 주된 목적은 사우디아라비아 대학교 1학년 여학생들의 신체 활동 패턴을 기술하는 것이었습니다. 본 연구의 부차적인 목적은 연령, 운동 규칙성, 운동 지속 시간(하루당 분), 좌식 행동(하루당 분)이 고강도, 중강도 및 걷기 관련 신체 활동의 주간 참여도와 관련이 있는지 조사하는 것이었습니다. 연령, 운동 행동, 활동 지속 시간 및 좌식 시간을 포함한 인구통계학적 및 생활 습관 특성이 대학교 1학년 여학생들의 고강도, 중강도 및 걷기 관련 신체 활동과 관련이 있을 것이라는 가설을 세웠습니다.
프로토콜
연구 설계
본 연구는 사우디아라비아의 대학교 1학년 여학생들의 신체 활동(PA) 수준을 평가하기 위해 단면 연구 설계를 채택하였습니다. 단면 연구 설계를 선택한 이유는 생활 방식과 건강 행동의 변화가 수반되는 시기인 대학 1학년 기간 동안의 신체 활동 행동 및 관련 요인들을 특정 시점에서 평가하기 위함입니다. 본 연구는 헬싱키 선언에 명시된 윤리 원칙에 따라 수행되었으며, 사우디아라비아 리야드에 위치한 Princess Nourah bint Abdulrahman University 윤리 위원회의 승인을 받았습니다 (IRB 로그 번호: 24-0218; 승인일 2024년 2월 1일).
본 연구에 사용된 재료 및 소프트웨어의 상세 내용은 재료 표에 제공되어 있습니다.
연구 참여자
대상 모집단은 2024학년도 사우디아라비아 대학교에 재학 중인 1학년 여대생으로 구성되었습니다. 본 연구의 선정 기준은 다음과 같습니다. 참여자는 사우디아라비아에 거주하며 고지된 동의서(informed consent)를 제출하고 참여 의사를 밝힌 18–21세의 대학교 1학년 학생이어야 합니다. 신체 활동(PA) 참여의 금기 사항으로 알려진 의학적 상태(심각한 심혈관 질환, 근골격계 손상 또는 수술 후 상태 등)로 진단받은 학생, 이동 능력을 제한하는 장애가 있는 학생, 또는 설문 응답이 불완전한 학생은 참여 대상에서 제외되었습니다.
시료 채취 방법
사우디아라비아 전역의 공식 대학 메일링 리스트, 학술 플랫폼 및 널리 사용되는 학생 소셜 미디어 그룹을 통해 설문조사 링크를 배포함으로써 편의 추출법을 적용하였습니다. 이러한 접근 방식은 비확률적이지만, 도달 범위를 최대화하고 1학년 학생들의 다양한 지리적 및 인구통계학적 세그먼트로부터 응답을 얻는 것을 목표로 하였습니다.
표본 크기 계산
2023년 사우디아라비아의 대학교 1학년 총 학생 수는 362,231명30이었습니다. 충분한 통계적 검정력을 확보하기 위해, 온라인 역학 표본 크기 계산기(OpenEpi 소프트웨어)를 사용하여 신뢰 수준 95%, 오차 한계 5%, 예상 응답 분포 50%로 표본 크기를 산출하였습니다. 그 결과, 최소 필요 표본 크기는 응답자 384명으로 결정되었습니다. 표본 크기 계산은 PA의 유병률을 추정하는 기술적 목적을 기반으로 수행되었습니다.
데이터 수집 도구
데이터는 웹 기반 설문 플랫폼(Google Forms)을 통한 구조화된 자기 기입식 온라인 설문조사를 사용하여 수집되었습니다. 설문조사는 연구 목적, 참여의 자발성, 기밀 유지 보장 및 추가 문의를 위한 연락처 정보가 명시된 소개 페이지로 시작되었습니다. 설문 시작 단계에서 고지된 동의를 얻었습니다. 중복 응답을 방지하기 위해 설문 플랫폼 설정을 통해 사용자당 응답 횟수를 1회로 제한하였습니다.
신입생들을 대상으로 국제 신체활동 설문지-단축형(International Physical Activity Questionnaire–Short Form, IPAQ-SF)을 사용하여 신체활동(PA)을 평가하였다31,32. IPAQ-SF는 15세 이상의 성인을 대상으로 신체활동을 평가하기 위해 개발된 표준화된 자기보고식 도구이다31,32. 본 연구의 참가자들에게는 아랍어 버전의 IPAQ-SF를 실시하였으며, 이는 대학생 대상 연구를 포함하여 사우디아라비아에서 수행된 이전 연구들에서 사용된 바 있다19,33–35. IPAQ-SF는 참가자가 일주일에 고강도 신체활동, 중강도 신체활동 및 1회당 최소 10분 이상의 걷기를 수행한 일수와 시간(분)을 평가한다31. 본 연구에서는 고강도 신체활동, 중강도 신체활동 및 걷기의 참여 빈도(주당 일수)와 신체활동량(일일 분)에 집중하였다31. IPAQ-SF 데이터는 공식 IPAQ 채점 프로토콜에 따라 처리되었다. 10분 미만의 활동 시간은 제외하였다. 극단적인 지속 시간 값은 IPAQ 데이터 처리 가이드라인에 따라 절단하였으며, 데이터 정제 과정에서 타당하지 않은 활동 값은 식별하여 제거하였다. 고강도, 중강도 또는 걷기 활동 일수를 0일로 보고한 참가자의 경우, 해당 지속 시간 변수를 0 min으로 기록하였다.
활동 빈도와 활동 지속 시간은 동일한 신체 활동(PA) 행동의 관련 차원을 설명하므로, 회귀 모델에 동시에 포함될 경우 이러한 변수들 사이에 개념적 중복이 나타날 수 있습니다. 따라서 지속 시간 계수는 독립적인 인과 관계의 증거라기보다는 조건부 연관성으로 해석되었습니다. 동일한 고려 사항이 일반적인 PA 패턴을 나타내며 활동 빈도 결과와 개념적으로 중복될 수 있는 운동 패턴 변수에도 적용됩니다.
또한, 참여자들의 현재 신체 활동(PA) 수준에 대한 자기 만족도(예/아니오 응답)와 걷기, 홈 트레이닝, 헬스장 운동 또는 정기적인 신체 활동을 하지 않는 경우를 포함한 평소의 신체 활동 패턴을 평가하기 위한 질문이 추가되었습니다. 연령, 성별, 소속 대학, 학년, 만성 질환 유무 및 일상 활동에 금기 사항이 되거나 제한을 줄 수 있는 건강 문제 등 인구통계학적 데이터를 수집하였습니다.
설문지에는 참가자들이 평소의 운동 패턴을 표시하도록 하는 다지선다형 항목이 포함되었으며, 상호 배타적인 네 가지 응답 옵션은 다음과 같았다: (1) 규칙적으로 신체 활동(PA)을 하지 않음, (2) 걷기만 수행함, (3) 주로 집에서 운동함, (4) 주로 헬스장에서 운동함. 이 변수는 회귀 분석에서 범주형 독립 변수로 처리되었으며, "규칙적으로 신체 활동(PA)을 하지 않음"을 참조 범주로 사용하였다. 설문지의 명확성과 이해도를 평가하기 위해 1학년 여학생 5명을 대상으로 예비 테스트를 실시하였다. 예비 테스트 참가자들은 최종 분석 표본에 포함되지 않았다. 피드백을 통해 설문지가 명확하고 이해하기 쉽다는 점이 확인되었으며, 실질적인 수정 사항은 필요하지 않았다.
실험 절차
2024년 5월부터 6월 사이에 온라인 설문조사가 실시되었습니다. 모든 응답은 익명으로 수집되었으며, 연구팀만 접근 가능한 비밀번호 보호 데이터베이스에 안전하게 저장되었습니다. 데이터 수집이 완료된 후 응답의 완전성을 검토하였으며, 누락된 데이터가 많거나 답변이 일관되지 않은 응답은 최종 분석에서 제외되었습니다. 완전한 설문지만 포함되었으므로 결측치 대체는 수행되지 않았으며, 공식적인 결측 데이터 분석도 필요하지 않았습니다.
데이터 분석
통계 분석은 통계 소프트웨어(SPSS statistics)를 사용하여 수행되었습니다. 모든 신체 활동(PA) 변수에 대한 빈도와 백분율, 그리고 참여자의 연령에 대한 평균과 표준편차를 보고하기 위해 기술 분석이 사용되었습니다. 신체 활동 유형(고강도 PA, 중강도 PA, 걷기) 및 지속 시간(하루 평균 분), 연령, 운동 패턴, 평일 앉아 있는 시간 사이의 연관성은 다중 선형 회귀 분석을 통해 조사되었습니다. 회귀 진단은 정규 확률 도표, 히스토그램 및 산점도를 사용하여 등분산성, 선형성, 잔차 정규성 및 다중 공선성을 평가하였습니다. 모든 분석의 통계적 유의 수준은 사전에 p < 0.05로 설정되었습니다.
운동 패턴은 더미 코딩을 이용한 범주형 독립 변수로 회귀 모델에 입력되었습니다. 상호 배타적인 네 가지 범주는 걷기만 함, 홈 트레이닝, 헬스장 이용 운동, 그리고 규칙적인 신체 활동(PA)을 하지 않음으로 설정하였습니다. 규칙적인 신체 활동을 하지 않는 참가자를 참조 범주로 사용하였으며, 이에 따라 각 회귀 모델에는 세 개의 더미 변수(걷기 vs. 규칙적 운동 안 함, 홈 트레이닝 vs. 규칙적 운동 안 함, 헬스장 이용 운동 vs. 규칙적 운동 안 함)가 포함되었습니다. 더미 코딩은 통계 소프트웨어의 범주형 변수 기능을 사용하여 자동으로 생성되었습니다. 독립 변수 간의 다중공선성은 분산 팽창 요인(VIF)을 사용하여 평가하였으며, 문제가 될 만한 다중공선성의 증거는 발견되지 않았습니다.
결과
총 597명이 설문조사에 참여하였으며, 그중 501명이 동의서를 제출하고 설문지를 작성하였습니다. 선정 기준을 적용한 결과, 최종 분석에는 431명의 참가자가 포함되었습니다(그림 1). 참가자 중 신체 활동(PA) 수행의 금기 사항으로 알려진 질환을 진단받았거나 이동성을 제한할 수 있는 장애가 있다고 보고한 사례는 없었습니다. 참가자의 평균 연령은 19세 ± 0.64세였습니다(표 1).
고강도 신체 활동 빈도 및 지속 시간, 연령, 운동 패턴, 평일 좌식 시간 간의 관계
표 2는 주당 고강도 신체 활동(PA) 일수와 고강도 활동 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 평일 좌식 시간 간의 연관성을 조사하기 위해 수행된 다중 선형 회귀 분석 결과를 보여줍니다. 운동 패턴은 3개의 더미 변수로 나타냈으며, 정기적으로 신체 활동을 하지 않는 참가자를 참조군으로 설정하였습니다. 전체 회귀 모델은 통계적으로 유의했으며, F(6,424) = 16.943, p < 0.001로 고강도 신체 활동 분산의 19.3%를 설명하였습니다 (R² = 0.193; adjusted R² = 0.182). 정기적으로 신체 활동을 하지 않는 참가자와 비교했을 때, 걷기만 한다고 보고한 그룹(B = 1.204, 95% CI [0.802, 1.605], p < 0.001), 집에서 운동하는 그룹(B = 1.535, 95% CI [1.040, 2.031], p < 0.001), 또는 체육관에서 운동하는 그룹(B = 2.331, 95% CI [1.727, 2.935], p < 0.001)에서 주당 고강도 활동 일수가 더 많은 것으로 나타났습니다. 평일 좌식 시간은 고강도 활동 빈도와 역상관 관계를 보였습니다 (B = −0.178, 95% CI [−0.285, −0.071], p = 0.001). 고강도 활동 지속 시간(B = 0.257, p = 0.123)과 연령(B = 0.148, p = 0.278)은 통계적으로 유의한 예측 변수가 아니었습니다.
중강도 신체 활동 빈도 및 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 평일 좌식 시간 간의 관계
표 3은 주당 중강도 신체활동(PA) 일수와 중강도 활동 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 평일 좌식 시간 간의 연관성을 조사하기 위해 수행된 다중 선형 회귀 분석 결과를 나타냅니다. 운동 패턴은 3개의 더미 변수로 표시되었으며, 정기적으로 PA를 수행하지 않은 참가자를 참조 그룹으로 설정하였습니다. 전체 회귀 모델은 통계적으로 유의미하였으며(F(6,424) = 7.813, p < 0.001), 중강도 PA 빈도 분산의 10.0%를 설명하였습니다(R² = 0.100; adjusted R² = 0.087). 정기적으로 PA를 수행하지 않은 참가자와 비교하여, 걷기만 한다고 보고한 그룹(B = 1.080, 95% CI [0.662, 1.499], p < 0.001), 집에서 운동하는 그룹(B = 1.286, 95% CI [0.770, 1.803], p < 0.001), 또는 체육관에서 운동하는 그룹(B = 1.334, 95% CI [0.706, 1.961], p < 0.001)에서 주당 중강도 PA 일수가 더 많은 것으로 나타났습니다. 연령(B = 0.184, p = 0.197), 평일 좌식 시간(B = −0.030, p = 0.591), 중강도 활동 지속 시간(B = 0.405, p = 0.185)은 통계적으로 유의미한 예측 변수가 아니었습니다.
걷기 빈도 및 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 좌식 시간 간의 관계
표 4는 주당 최소 10분 이상 걷기를 실천한 일수와 걷기 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 평일 좌식 시간 간의 연관성을 조사하기 위해 수행한 다중 선형 회귀 분석 결과를 보여줍니다. 운동 패턴은 3개의 가변수(dummy variable)로 나타냈으며, 신체 활동(PA)을 정기적으로 하지 않은 참가자 집단을 참조 집단으로 설정하였습니다. 전체 회귀 모델은 통계적으로 유의하였으며(F(6,424) = 10.825, p < 0.001), 걷기 빈도 분산의 13.3%를 설명하였습니다(R² = 0.133; adjusted R² = 0.121). 신체 활동을 정기적으로 하지 않은 참가자와 비교했을 때, 걷기만 수행(B = 1.531, 95% CI [1.028, 2.035], p < 0.001), 홈 트레이닝 수행(B = 0.835, 95% CI [0.214, 1.456], p = 0.009) 또는 헬스장 운동 수행(B = 0.945, 95% CI [0.195, 1.694], p = 0.014) 그룹에서 주당 걷기 일수가 더 많은 것으로 나타났습니다. 걷기 지속 시간 또한 걷기 빈도와 정적 상관관계를 보였습니다(B = 0.922, 95% CI [0.549, 1.294], p < 0.001). 연령(B = −0.162, p = 0.344)과 평일 좌식 시간(B = −0.035, p = 0.603)은 통계적으로 유의한 예측 변수가 아니었습니다.
데이터 가용성:
본 연구의 결과를 뒷받침하는 비식별 데이터셋은 Zenodo 저장소([DOI:10.5281/zenodo.22117075])를 통해 공개적으로 이용 가능합니다.
그림 1: 참가자 모집 및 포함 과정의 흐름도. 온라인 설문조사는 대학 메일링 리스트, 학술 플랫폼 및 학생 소셜 미디어 그룹을 통해 배포되었다. 설문 초대장을 받은 전체 학생 수를 알 수 없었기 때문에, 실제 응답률은 계산할 수 없었다. 이 그림의 확대 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
| 변수 | 카테고리 | n | % |
| 연령 (세) | 평균 ± 표준편차 | 19 ± 0.64 | |
| 범위 | 18–21 | ||
| 규칙적인 운동 | 아니요 | 175 | 40.6 |
| 네, 걷기 | 140 | 32.5 | |
| 네, 집에서요 | 72 | 16.7 | |
| 네, 체육관에 있습니다. | 44 | 10.2 | |
| 고강도 신체 활동 (일/주) | 제시된 원문 텍스트가 없습니다. 번역할 내용을 입력해 주시기 바랍니다. | 167 | 38.7 |
| 1일 | 62 | 14.4 | |
| 2일 | 49 | 11.4 | |
| 3일 | 52 | 12.1 | |
| 4일 | 55 | 12.8 | |
| 5일 | 24 | 5.6 | |
| 6일 | 7 | 1.6 | |
| 7일 | 15 | 3.5 | |
| 중강도 신체 활동(일/주) | 입력된 원문 텍스트가 없습니다. 번역할 내용을 제공해 주시기 바랍니다. | 131 | 30.4 |
| 1일 | 75 | 17.4 | |
| 2일 | 48 | 11.1 | |
| 3일 | 65 | 15.1 | |
| 4일 | 64 | 14.8 | |
| 5일 | 25 | 5.8 | |
| 6일 | 7 | 1.6 | |
| 7일 | 16 | 3.7 | |
| 걷기 10분 이상 (일/주) | 입력된 텍스트가 없습니다. 번역할 내용을 제공해 주세요. | 54 | 12.5 |
| 1일 | 55 | 12.8 | |
| 2일 | 36 | 8.4 | |
| 3일 | 61 | 14.2 | |
| 4일 | 59 | 13.7 | |
| 5일 | 56 | 13 | |
| 6일 | 16 | 3.7 | |
| 7일 | 94 | 21.8 | |
| 규칙적인 운동 패턴 | 정기적인 활동 미실시 | 175 | 40.6 |
| 걷기 | 140 | 32.6 | |
| 홈 트레이닝 | 72 | 16.6 | |
| 체육관에서의 운동 | 44 | 10.2 | |
| 전형적인 평일의 좌식 시간 | 30분–2시간 | 5 | 1.2 |
| 2.5~4시간 | 5 | 1.2 | |
| 4.5~6시간 | 9 | 2.1 | |
| 6.5~8시간 | 13 | 3 | |
| >8시간 | 399 | 92.5 |
표 1: 참여자의 사회인구학적 및 신체 활동 특성 (n = 431). 연속형 데이터는 평균 ± 표준편차(SD)로 표시하였으며, 범주형 데이터는 빈도(n)와 백분율(%)로 표시하였습니다.
| 모델 | 비표준화 계수 | 표준화 계수 | t | p | B에 대한 95.0% CI | 공선성 통계량 | ||||
| B | SE | Beta | 하한값 | 상한값 | 허용치 | VIF | ||||
| 1 | (상수) | -1.795 | 2.612 | -0.687 | 0.492 | -6.929 | 3.34 | |||
| 걷기 vs. 규칙적 운동 안 함 | 1.204 | 0.204 | 0.284 | 5.896 | 0 | 0.802 | 1.605 | 0.819 | 1.22 | |
| 홈 트레이닝 vs. 규칙적 운동 안 함 | 1.535 | 0.252 | 0.289 | 6.091 | 0 | 1.04 | 2.031 | 0.847 | 1.181 | |
| 헬스장 vs. 규칙적 운동 안 함 | 2.331 | 0.307 | 0.356 | 7.585 | 0 | 1.727 | 2.935 | 0.865 | 1.155 | |
| 고강도 신체 활동 지속 시간 | 0.257 | 0.167 | 0.069 | 1.543 | 0.123 | -0.07 | 0.584 | 0.94 | 1.064 | |
| 연령 | 0.148 | 0.136 | 0.048 | 1.086 | 0.278 | -0.12 | 0.416 | 0.992 | 1.008 | |
| 좌식 시간 | -0.178 | 0.054 | -0.145 | -3.271 | 0.001 | -0.285 | -0.071 | 0.964 | 1.037 | |
표 2: 고강도 신체 활동 빈도와 고강도 신체 활동 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 좌식 시간 간의 관계.종속 변수는 지난 7일 동안 참여자가 고강도 신체 활동을 수행한 일수였습니다. 약어: PA = 신체 활동; CI = 신뢰 구간; VIF = 분산 팽창 요인.
| 모델 | 비표준화 계수 | 표준화 계수 | t | p | B에 대한 95.0% CI | 공선성 통계량 | ||||
| B | SE | Beta | 하한값 | 상한값 | 허용도(Tolerance) | VIF | ||||
| 1 | (상수) | -2.131 | 2.725 | -0.782 | 0.435 | -7.487 | 3.225 | |||
| 걷기 vs. 정기적 운동 없음 | 1.08 | 0.213 | 0.258 | 5.077 | 0 | 0.662 | 1.499 | 0.82 | 1.219 | |
| 홈 트레이닝 vs. 정기적 운동 없음 | 1.286 | 0.263 | 0.245 | 4.894 | 0 | 0.77 | 1.803 | 0.847 | 1.18 | |
| 헬스장 vs. 정기적 운동 없음 | 1.334 | 0.319 | 0.206 | 4.178 | 0 | 0.706 | 1.961 | 0.872 | 1.146 | |
| 연령 | 0.184 | 0.142 | 0.06 | 1.292 | 0.197 | -0.096 | 0.463 | 0.992 | 1.008 | |
| 좌식 시간 | -0.03 | 0.057 | -0.025 | -0.538 | 0.591 | -0.142 | 0.081 | 0.967 | 1.034 | |
| 중강도 신체 활동 지속 시간 | 0.405 | 0.305 | 0.063 | 1.328 | 0.185 | -0.194 | 1.004 | 0.946 | 1.057 | |
표 3: 중강도 신체 활동 빈도와 중강도 신체 활동 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 좌식 시간 간의 관계. 종속 변수는 지난 7일 동안 참가자가 중강도 신체 활동을 수행한 일수였습니다. 약어: PA = 신체 활동; CI = 신뢰 구간; VIF = 분산 팽창 요인.
| 모델 | 비표준화 계수 | 표준화 계수 | t | p | B의 95.0% 신뢰구간(CI) | 공선성 통계량 | ||||
| B | 표준 오차(Standard Error) | 베타 | 하한선 | 상한선 | 내성 | 분산팽창요인 | ||||
| 1 | (상수) | 5.92 | 3.277 | 1.806 | 0.072 | -0.522 | 12.361 | |||
| 걷기 운동과 규칙적인 운동을 하지 않는 경우의 비교 | 1.531 | 0.256 | 0.299 | 5.977 | 0 | 1.028 | 2.035 | 0.818 | 1.222 | |
| 홈 운동 대 규칙적인 운동 없음 | 0.835 | 0.316 | 0.13 | 2.642 | 0.009 | 0.214 | 1.456 | 0.848 | 1.179 | |
| 헬스장 이용 그룹 대 규칙적인 운동을 하지 않은 그룹 | 0.945 | 0.381 | 0.119 | 2.477 | 0.014 | 0.195 | 1.694 | 0.884 | 1.132 | |
| 연령 | -0.162 | 0.171 | -0.043 | -0.947 | 0.344 | -0.498 | 0.174 | 0.991 | 1.009 | |
| 안정화 시간 | -0.035 | 0.068 | -0.024 | -0.521 | 0.603 | -0.17 | 0.099 | 0.966 | 1.035 | |
| 보행 시간 | 0.922 | 0.189 | 0.225 | 4.866 | 0 | 0.549 | 1.294 | 0.959 | 1.043 | |
표 4: 걷기 빈도와 걷기 지속 시간, 연령, 운동 패턴 및 좌식 시간 간의 관계.종속 변수는 지난 7일 동안 참가자가 한 번에 최소 10분 이상 걸은 일수였습니다. 약어: CI = 신뢰 구간; VIF = 분산 팽창 요인.
토론
본 연구는 사우디아라비아의 대학교 1학년 여학생들을 대상으로 신체 활동(PA) 패턴과 그에 따른 행동적, 환경적 연관성에 관한 중요한 결과를 제공합니다. 본 연구는 생활 습관 행동이 확립되는 전환기인 대학교 1학년 여학생들에게 특히 집중하고, 운동 패턴 및 좌식 행동과 고강도 PA, 중강도 PA, 걷기 참여 빈도와의 연관성을 조사함으로써 이전 연구들을 확장하였습니다. 전반적으로, 연구 결과는 대학교 1학년 여학생들의 PA 행동이 연령보다는 주로 정기적인 운동 환경 참여와 선택된 행동 요인들에 의해 형성된다는 것을 보여줍니다. 특히, 포함된 표본의 상당 부분(81.58%)이 신체적 비활동성을 보고했습니다. 정기적인 활동에 참여한다고 보고한 사람들 중에서는 걷기가 가장 많이 보고된 활동이었으며, 가정 기반 및 헬스장 기반 운동이 그 뒤를 이었습니다. 이러한 결과는 사우디아라비아 청년층, 특히 여성들 사이에서 PA 수준이 낮다는 점을 강조한 기존의 발표된 연구들과 일치합니다9–11,16. 또한, 결과에 따르면 중강도 및 고강도 활동에 대한 참여가 제한적이었으며, 상당수의 학생들이 이러한 PA 강도에 전혀 참여하지 않는다고 보고했습니다. 이는 학업적 요구, 시설 부족 및/또는 문화적, 사회적 요인이 흔하게 작용하여 청소년기에서 대학 생활로 전환됨에 따라 PA 수준이 감소한다는 다른 연구 내용과 일치합니다6,10,12,13,18.
사우디아라비아 기반의 근거와 비교했을 때, 본 연구 결과는 여대생들의 낮은 신체 활동(PA) 참여도를 보고한 이전 연구들과 일치하며, 이 하위 그룹에서 비활동성이 불균형하게 높게 유지되고 있음을 보여준다9–11,16. 이러한 패턴은 사우디 여성들이 남성보다 PA 권장 사항을 충족할 가능성이 현저히 낮다는 국가 설문 조사 분석 결과와도 부합하며, 이는 활동 행동에 있어 지속적인 성별 격차를 반영한다9. 또한, 최근 사우디 대학 중심의 종합 분석에 따르면 상당 비율의 대학생이 WHO PA 권장 사항을 충족하지 못했으며, 특히 여학생들의 준수율이 매우 낮게 나타났다19. 중강도 및 고강도 PA에 대한 낮은 참여도는 전 세계적으로 보고되고 있으며, 특히 고등 교육으로의 전환기에는 PA 감소와 빈번하게 연관된다18. 이러한 결과는 본 표본에서도 동일하게 나타났으며, 신입생들의 이 중요한 전환 단계에 대한 추가적인 근거를 제공한다. 본 연구에서 관찰된 신체적 비활동 참가자의 높은 비율은 더 광범위한 국가적 및 문화적 추세를 반영한다. 시간 부족, 낮은 동기 부여, 문화적 및 사회적 제한, 건강 문제, 지식 부족 및 환경적 요인이 이러한 패턴의 원인이 될 수 있다9,13,22. 더욱이, 전통적인 성 역할은 고강도 운동을 촉진하는 명확한 이점에도 불구하고 여학생들이 헬스장 기반 활동에 참여하는 것을 저해할 수 있다36. 대학 내 운동 시설의 제한적인 가용성과 필수 체육 프로그램의 부재는 학생들의 좌식 생활 방식에 기여할 수 있다. 이전 연구에서 밝혀진 바와 같이, 여성의 PA에 대한 문화적 태도와 체계적인 운동 기회의 부족은 젊은 여성들의 정기적인 PA 참여를 크게 방해한다9. 대학생을 대상으로 한 최근의 체계적 문헌 고찰에서는 PA의 장벽으로 시간, 동기 및 시설 부족을 꼽았다. 반대로, 촉진 요인은 건강상의 이점, 사회적 지지 및 체중 관리로 구성된다19. 운동 패턴은 고강도 PA와 가장 강한 연관성을 보인 반면, 평일 좌식 시간은 고강도 활동과 역상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 1학년 여학생들의 고강도 활동 참여를 설명하는 데 있어 정기적인 운동 참여가 연령보다 더 중요할 수 있음을 시사한다. 고강도 활동과 달리, 연령과 좌식 시간은 걷기 빈도와 유의미한 연관성이 없었으며, 이는 걷기 빈도가 좌식 시간보다는 주로 걷기 지속 시간 및 일반적인 운동 참여와 연결되어 있음을 나타낸다. 이 발견은 비활동 패턴과 고강도 활동이 유의미하게 상호 연결되어 있으며, 이 그룹에서 좌식 시간이 고강도 참여에 대한 행동적 장벽으로 작용할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 대학생들의 신체 활동(PA)을 장려하기 위한 대학 주도의 중재가 시급함을 강조합니다. 웰니스 강좌, 캠퍼스 전역의 걷기 챌린지, 또는 체육관 회원권 혜택과 같이 대학 커리큘럼에 신체 활동 증진 계획을 통합하는 것은 대학생들이 학업 기간 동안 더 활동적인 생활 방식을 채택하도록 장려하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 디지털 및 모바일 헬스 중재를 활용하는 것은 구조화된 신체 활동 프로그램에 대한 참여도를 높이는 대안적인 해결책이 될 수 있습니다. 이전 연구들에 따르면 모바일 피트니스 애플리케이션과 가상 운동 프로그램은 특히 시간적 제약이 있는 청년층의 신체 활동 실천 동기와 순응도를 높일 수 있음이 밝혀졌습니다37,38.
이러한 연구 결과를 실행 가능한 전략으로 전환하기 위해 대학은 단계적 구현 방식을 채택할 수 있습니다. 단기적(0–3개월)으로는 캠퍼스 전역의 걷기 챌린지, 신입생 오리엔테이션 및 대형 강의 세션에 통합된 짧고 계획적인 '활동적 휴식'과 같은 저비용 이니셔티브를 시작할 수 있습니다. 중기적(3–12개월)으로는 여성 전용 체육관 이용 시간 지정, 멤버십 보조금 지원, 자격을 갖춘 강사가 지도하는 체계적인 그룹 운동 클래스 제공 등을 통해 여성 친화적인 피트니스 시설에 대한 접근성을 확대할 수 있습니다. 장기적(≥12개월)으로는 신입생 커리큘럼 내에 필수 웰니스/PA 모듈을 통합하고, 검증된 도구(예: IPAQ)를 사용하여 PA 및 좌식 행동을 정기적으로 모니터링함으로써 지속적인 행동 변화를 지원하고 중재 효과를 평가할 수 있습니다.
본 연구는 사우디아라비아의 대학교 1학년 여학생들의 신체활동(PA) 패턴과 그와 관련된 요인에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. 비교적 중대형 규모의 표본 크기는 추정치의 정밀도를 높였으며, 본 연구는 격렬한, 중강도의, 그리고 걷기와 관련된 신체활동과 연관된 요인들을 조사함으로써 이전 연구들을 확장하였습니다. 그러나 본 연구에는 몇 가지 제한점이 있습니다. 첫째, 신체활동은 자가 보고 도구인 IPAQ-SF를 사용하여 평가되었으며, 이는 가속도계와 같은 객관적 도구에 비해 활동 수준을 과다 추정할 가능성이 있습니다31. 둘째, 단면 연구 설계로 인해 인과 관계 추론이 불가능하며, 관찰된 연관성을 원인과 결과 관계로 해석해서는 안 됩니다. 또한, 편의 표집법을 통해 참가자를 모집했으므로 선택 편향이 발생할 수 있으며, 결과의 대표성과 일반화 가능성이 제한될 수 있습니다. WHO 신체활동 권고 사항에 대한 준수 여부를 공식적으로 분류하지 않았기 때문에, 연구 결과는 신체활동 가이드라인의 전반적인 준수 여부보다는 신체활동의 개별 구성 요소를 반영합니다. 또 다른 제한점은 활동 빈도, 활동 지속 시간, 그리고 일반적인 운동 패턴 사이의 개념적 중복입니다. 이러한 측정치들은 신체활동 행동의 상호 연관된 측면들을 설명하며 서로 연관된 설문 항목으로부터 도출되었습니다. 따라서 관찰된 연관성을 독립적인 인과 효과로 해석해서는 안 됩니다. 마지막으로, 결과 변수가 범위가 정해진 계수 데이터(bounded count data)였음에도 불구하고, 해석 가능한 연관성 추정치를 제공하기 위해 최소제곱 회귀 분석(ordinary least squares regression)을 사용하였습니다. 향후 연구에서는 이러한 결과의 강건성을 확인하기 위해 계수 기반 회귀 모델(count-based regression models)을 고려할 수 있을 것입니다. 향후 연구에서는 본 결과를 확증하기 위해 더욱 대표성 있는 표집 전략, 객관적인 신체활동 측정법, 그리고 종단적 연구와 같은 엄격한 연구 설계가 포함되어야 합니다.
공개 사항
저자들은 이해관계의 충돌이 없음을 선언합니다.
감사의 글
Princess Nourah bint Abdulrahman University 연구원 지원 프로젝트 번호 (PNURSP2026R421), Princess Nourah bint Abdulrahman University, 리야드, 사우디아라비아. 저자들은 또한 프로젝트 번호 (R-2026-385)를 통해 본 연구 작업에 자금을 지원한 Majmaah University의 대학원 및 과학 연구처에 감사를 표합니다.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| Google 설문지 | Google LLC | 웹 기반 플랫폼; 버전 해당 없음 | 연구 설문조사를 실시하고 익명 참여자의 응답을 수집하는 데 사용된 웹 기반 플랫폼. |
| IBM SPSS Statistics | IBM Corporation, Armonk, NY, USA | 버전 30 | 기술 통계 및 다중 선형 회귀 분석에 사용된 통계 소프트웨어. |
| 국제 신체 활동 설문지–단축형 | 국제 신체 활동 설문지 연구 위원회 | 단축형; 설문지 버전 | 고강도 신체 활동, 중강도 신체 활동, 걷기 및 좌식 시간의 빈도와 지속 시간을 평가하는 데 사용된 자기 보고식 설문지입니다. 아랍어 버전이 사용되었습니다. |
| OpenEpi | OpenEpi | 버전 3 | 최소 필요 표본 크기를 추정하는 데 사용되는 온라인 역학 계산기. |
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