# 지역사회의 모자보건 수준을 나타내는 대표적인 지표는?

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> language: ko  
> subject: 물리치료 기초

## 문제

지역사회의 모자보건 수준을 나타내는 대표적인 지표는?

## 보기

1. 고혈압유병률
2. 흡연율
3. 영아사망률 **✔ 정답**
4. 노인인구비율
5. 결핵발생률

**정답: 3**

## 해설

영아사망률은 한 해에 태어난 아기 천 명당 첫돌 이전에 사망한 수를 나타내며 모자보건 수준뿐 아니라 지역의 전반적인 보건 수준과 생활환경을 함께 반영하는 지표로 널리 쓰인다. 노인인구비율이나 만성질환 지표는 다른 영역을 나타낸다.

## 심화 해설

영아사망률 — 모자보건과 지역 보건 수준의 대표 지표

이 문제는 지역사회의 모자보건 수준을 가장 잘 나타내는 지표를 고르는 보건 지표 문제입니다. 영아사망률(infant mortality rate)은 같은 해에 태어난 출생아 1,000명 중 생후 1년 안에 숨진 영아의 수로 계산합니다. 영아기는 임신·분만·신생아 관리, 영양, 감염 예방, 위생과 주거 같은 사회경제적 환경의 영향을 가장 크게 받는 시기라서, 이 값이 높으면 임산부와 영아에게 필요한 서비스가 충분히 닿지 않았다는 신호로 읽습니다.

보기 3번이 정답입니다. 신생아사망률과 5세 미만 사망률은 아동 생존의 핵심 지표이며, 모자 의료의 질에 영향을 받지만 그 질을 직접 측정하는 값은 아닙니다.[1] 영아사망률은 국가 간 보건 수준을 비교하는 연구에서 널리 쓰이는 지표입니다.[2] 우리나라에서도 영아사망률은 모성사망비와 함께 모자보건 수준을 평가하는 대표 지표로 쓰이고, 흔히 신생아사망률·주산기사망률과 함께 해석합니다. 다만 하나의 숫자가 곧 의료의 질이라는 뜻은 아니므로 출생 체중, 조산율, 산모의 연령과 교육 수준 같은 맥락을 함께 봅니다.

보기별 해설

1번: 고혈압 유병률 — 성인 만성질환 지표이며, 식습관·비만·신체활동 등 생활양식의 영향을 크게 받습니다. 모자보건과는 직접적인 관련이 적습니다.

2번: 흡연율 — 건강행태 지표입니다. 임신 중 흡연이 영아 건강에 영향을 줄 수는 있지만, 모자보건 수준을 대표하는 결과 지표는 아닙니다.

4번: 노인인구비율 — 인구구조 지표로 고령화 정도를 나타냅니다. 노인 보건과 연금·돌봄 수요를 가늠할 때 씁니다.

5번: 결핵 발생률 — 감염병 지표로 감염병 관리 수준을 반영합니다. 모자보건 서비스의 성과와는 구분됩니다.

시험 포인트

보건 수준을 비교하는 3대 지표는 보통 영아사망률, 조사망률(보통사망률), 평균수명으로 정리합니다. 영아사망률은 분모가 연간 출생아 수이고 조사망률의 분모는 연앙인구라는 차이도 자주 나옵니다. 영아사망은 생후 28일 미만의 신생아사망과 28일 이상 1년 미만의 post-neonatal 사망으로 나뉘며, 신생아사망은 주로 선천이상, 조산, 출산 과정 문제와, 후기 영아사망은 감염과 환경 문제와 관련이 깊습니다.

모자보건 지표는 영아사망률 외에도 모성사망비, 신생아사망률, 주산기사망률, 저체중아 출생률 등이 있습니다. 모성사망비는 출생아 10만 명당 모성사망 수이고 영아사망률은 출생아 1,000명당 영아사망 수라는 단위 차이도 자주 틀립니다. 보건 수준이 높아질수록 영아사망률이 낮아지고 질병 구조가 감염병에서 만성질환으로 바뀐다는 흐름도 같이 기억해 두면, 고혈압 유병률과 같은 만성질환 지표가 왜 이 문제의 정답이 아닌지 이해하기 쉽습니다.

요약하면 영아사망률은 모자보건 수준뿐 아니라 지역의 전반적인 보건 수준과 생활환경을 반영하는 대표 지표이고, 나머지 보기는 다른 영역의 지표입니다.참고 문헌 (논문 출처)

- [1]National trends in neonatal and under-five mortality in Saudi Arabia (2018-2023): a descriptive ecological analysis using WHO Global Health Observatory data.일반논문Alanazi EM, Alkhalid Y, Alqheedan A, Alzughaibi S. (2026) · DOI: 10.3389/fpubh.2026.1903279

- [2]Infant mortality across EU health systems: heterogeneity encoding, fixed effects regression, and machine learning in a small macro panel.일반논문Kisa E, Kisa A. (2026) · DOI: 10.3389/frhs.2026.1893109

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