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J Korean Acad Psychiatr Ment Health Nurs > Volume 35(1); 2026 > Article
이주배경 학생의 자살 위험 요인: 2024년 한국 청소년 건강행태조사의 2차 자료분석

Abstract

Purpose

This study aimed to identify suicide risk factors among adolescents with a migration background.

Methods

A descriptive, secondary data analysis was conducted using data from the 2024 Korea Youth Risk Behavior Survey, which included 1,782 adolescents with a migration background. Data analysis utilized a complex sample design, incorporating frequencies, descriptive statistics, x2 tests, t-tests, ANOVA, and logistic regression, performed with SPSS 26.0.

Results

Logistic regression identified significant predictors of suicide risk, including age, feelings of sadness and hopelessness, stress, anxiety, perceived health status, history of injury, and use of liquid e-cigarettes. Together, these factors explained 33.5% of the variance in suicide risk.

Conclusion

The findings underscore the necessity for targeted mental health interventions for adolescents with a migration background, focusing on emotional regulation, stress management, and the prevention of risky behaviors. Early screening and culturally sensitive strategies are crucial for reducing suicide risk in this vulnerable population.

서 론

1. 연구의 필요성

이주배경 학생은 본인 또는 부모가 외국 국적을 보유하거나 과거에 외국 국적을 가진 경험이 있는 학생을 말하며[1], 국내 다문화가정의 증가에 따라 그 수는 지속적으로 증가하고 있다. 2024년 기준 이주배경 학생은 총 193,814명으로, 2012년 대비 약 4배 증가한 역대 최고 수준이다[2]. 이주배경 학생 중 국제결혼가정 출생이 69.6%(134,817명)로 가장 높은 비율을 차지하였으며, 외국인가정 학생은 24.3% (47,010명), 중도입국 학생은 6.2%(11,987명)로 나타났다. 부모의 국적 분포에서는 어머니가 외국 국적인 경우가 아버지보다 많았다. 주요 출신 국가는 베트남(31.6%), 중국(비한족, 25.4%), 필리핀(8.7%), 중국(조선족, 5.8%), 일본(3.8%) 순이었다[2]. 이주배경 학생은 전체 학생의 약 3.8%를 차지하였으며, 일부 지역에서는 그 비율이 10%를 초과하였다[2].
선행연구에 따르면, 이주배경 학생은 일반 학생에 비해 신체적 성장 지표가 낮고, 학업 성취도 및 경제 수준도 열악한 경향을 보인다[3]. 언어 ‧ 문화 차이, 사회적 낙인, 정체성 혼란에서 비롯된 문화적응 스트레스는 정신건강을 악화시키며[3,4], 부모의 문화적응 스트레스, 양육 행동, 교육 지원 부족도 우울 등 정신건강 문제에 유의한 영향을 미친다[5,6]. 이로 인해 스트레스, 우울, 불안, 외로움 등 정신건강 문제가 일반 학생보다 심각하며, 흡연, 음주, 약물 사용과 같은 건강위험행동도 더 높게 나타난다[3-5]. 특히, 다국가 연구에서 이주배경 학생의 자살 시도 경험이 일반 학생보다 유의하게 높게 나타났고[7], 국내 연구에서도 자살 시도 위험이 1.5-1.6배 더 높은 것으로 보고되었다[3]. 따라서 이들의 자살 위험요인을 체계적으로 파악하고 효과적인 중재 방안을 마련하는 것이 절실하다.
지금까지 이주배경 학생의 자살 관련 위험요인에 관한 연구는 활발히 이루어져 왔다. 선행연구에 따르면, 수면 부족이나 외상 경험과 같은 신체 건강 문제는 자살 위험을 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다[8-10]. 우울, 불안, 스트레스 등 정신건강 문제 또한 자살 생각, 계획, 시도와 유의한 연관성을 보였으며, 정신건강 문제의 심각도가 높을수록 자살 위험이 증가하는 경향을 보였다[10,11]. 흡연, 음주, 전자담배 사용과 같은 건강 위험행동은 자살 생각 및 시도 위험을 유의하게 높이는 것으로 보고되었다[8,12]. 또한, 여학생이 남학생보다 자살 관련 지표가 높았고[13], 연령이 낮을수록 자살 시도 위험이 증가하는 경향이 나타났으며[14], 사회적 지지 부족, 차별 경험, 문화 간 소속감 결여, 경제 수준 등[7,15] 인구사회학적 요인도 자살 위험 에 직 ‧ 간접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 보고하였다.
이처럼 이주배경 학생의 인구사회학적 특성, 신체 및 정신건강 문제 및 건강위험행동은 모두 자살 위험과 유의한 관련 요인으로 확인되었다. 이주배경 학생은 이러한 위험요인에 동시에 노출될 가능성이 높으므로 각 요인의 독립적 영향뿐 아니라 요인 간 상호작용을 고려한 통합적 분석이 필요하다[1,3,5,7]. 그러나 기존 연구들은 대부분 일반 청소년을 대상으로 하였거나[8,9,11], 이주배경 청소년을 포함하더라도 스트레스[10], 우울 ‧ 불안 ‧ 외로움[11], 슬픔[13]과 같은 일부 정신건강 문제나 음주 ‧ 흡연[12] 등 제한된 건강위험행동에 국한된 분석에 머무르는 경우가 많았다. 또한 기존 연구는 칠레와 한국 청소년을 대상으로 한 500명 내외의 소규모 표본 연구나 특정 국가 ‧ 지역에 국한된 연구[8,15]가 많아 대표성과 일반화 가능성에 한계가 있었으며, 대규모 집단을 분석한 경우에도[13,14] COVID-19 시기 및 국가별 문화 ‧ 사회적 차이에 따라 결과 해석과 적용 범위가 제한적이었다. 따라서 인구사회학적 특성, 신체 및 정신건강, 건강위험행동 요인 간 상호작용을 반영하고 문화적 맥락을 포괄하는 다차원적 실증 연구의 필요성이 더욱 강조된다.
이에 본 연구는 2024년 전국 단위 청소년 건강행태조사 자료를 활용하여, 이주배경 학생의 자살 위험요인을 인구사회학적 특성, 신체 및 정신건강 문제, 건강위험행동을 포함해 통합적으로 분석하고자 하였다. 본 연구결과는 이주배경 청소년의 문화적 ‧ 사회적 특성을 반영한 자살 위험요인과 그 영향력을 제시함으로써, 자살 위험 사정 도구 개발과 이를 기반으로 한 맞춤형 자살 예방 정신간호중재 수립에 활용할 수 있는 근거를 제공할 것이다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 2024년 청소년건강행태조사를 이용하여 이주배경 학생의 자살 위험 관련 요인을 파악하는 것이다.

연 구 방 법

1. 연구설계

본 연구설계는 2024년 청소년건강행태조사의 원시자료를 이용한 이차자료분석 연구로 이주배경 학생의 자살 위험 관련 요인을 파악하는 서술조사연구이다.

2. 연구대상 및 자료수집

본 연구대상자는 이주배경 학생 1,782명이다. 2024년 청소년건강행태조사에 참여한 전국 중학교 1학년에서 고등학교 3학년 54,653명을 대상으로 부모 중 한 명 이상이 외국 국적자이며, 본 연구의 종속 및 독립변수에 결측값이 없는 자료(대상자)를 선정하였다(Figure 1).
본 연구는 질병관리청과 교육부가 청소년의 건강행태를 파악하고 정책 수립의 기초자료로 활용하기 위해 매년 실시하는 국가승인통계 「2024년 제20차 청소년건강행태조사(승인번호 제117058호)」의 원시자료를 이용하였다. 조사 대상은 전국 중 ‧ 고등학교 재학생이며, 표본은 시도, 학교급, 학교유형 등을 고려한 층화집락추출법에 따라 선정되었으며, 2024년에는 중고등학교 각 400개교에서 표본학급 학생 54,653명이 참여하였다(94.9%). 조사 내용은 정신건강, 흡연, 음주, 식생활, 신체활동, 안전, 인터넷 사용 등 106문항으로 구성되었으며, 인터넷이 가능한 교실에서 모바일기기를 활용한 자가 보고식 설문으로 수집되었다. 개인정보는 수집되지 않았고, 복합표본설계와 가중치를 적용하여 모집단에 대한 대표성을 확보하였다.
본 연구에서 로지스틱 회귀분석을 위해 필요한 대상자 수를 G*Power 3.1 프로그램을 이용하여 양측검정, odds ratio는 1.3, Pr (H0)=0.2, 유의수준은 .05, 검정력(1-β)은 0.95로 산출하였을 때, 1,188명이 요구되어 본 연구는 통계분석을 위한 최소 표본 수를 충족하고 있다.

3. 연구도구

본 연구에서는 2024년 청소년건강행태조사 자료를 연구목적에 맞게 일부 재분류하여 사용하였다.

1) 자살 위험

자살 위험은 최근 12개월 동안 자살에 대한 생각, 계획, 시도 중 하나라도 경험한 경우를 ‘자살 위험성 있음=1’, 모두 해당하지 않는 경우를 ‘자살 위험성 없음=0’으로 재분류하였다.

2) 신체건강

신체건강은 주관적 건강인지, 사고나 손상 경험, 체질량지수(Body Mass Index), 체형 인지, 수면 회복감을 포함하였다. 주관적 건강인지는 ‘건강하지 않음, 매우 건강하지 않음=0’, ‘매우 건강, 건강, 보통=1’으로, 최근 12개월 내 사고나 손상 경험은 ‘한 번이라도 있음=0’, ‘없음=1’으로 재분류하였다. 체형 인지는 ‘약간 살찐, 매우 살찐=0’, ‘매우 마름, 마름, 보통=1’으로, 수면으로 인한 피로 회복감은 ‘그저 그렇다, 충분하지 않음, 전혀 충분하지 않음=0’, ‘매우 충분, 충분=1’으로 구분하였다.

3) 정신건강

정신건강은 슬픔 및 절망감, 외로움, 스트레스 인지, 불안을 포함하였다. 슬픔 및 절망감은 ‘있음=0’, ‘없음=1’으로, 외로움은 ‘가끔, 자주, 항상 있음=0’, ‘전혀 또는 거의 없음=1’으로, 스트레스 인지는 ‘많이, 대단히 느낌=0’, ‘전혀, 별로, 조금 느끼지 않음=1’으로 각각 재분류하였다. 불안은 Spitzer 등[16]이 개발하고 Lee 등[17]이 한국어로 타당화한 GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder-7) 도구를 사용하여 측정하였다. 이 도구는 총 7문항으로 구성된 4점 Likert 척도(0~3점)로 점수가 높을수록 불안 수준이 높음을 의미하고, 0~4점 정상, 5~9점 가벼운 불안, 10~14점 중등도 불안, 15~21점 중증불안으로 해석한다[18]. 확인적 요인분석 결과[18], GAD-7의 단일 요인 모형 적합도는 x2=314.10 (df=14, p<.001), CFI=.99, TLI=.99, RMSEA=.07 (90% CI=.06-.07)로 양호하였으며, 요인적재량은 .76~.90 (평균=.83)로 단일요인 구조의 타당성이 확인되었다. 본 연구에서 이 도구의 신뢰도 Cronbach’s ⍺는 .94였다.

4) 건강위험행동

건강위험행동은 고카페인 음료 섭취, 음주, 흡연, 액상형 전자담배 사용, 성관계 경험, 습관적 약물 사용, 스마트폰 사용시간을 포함하였다.
고카페인 음료는 에너지 음료, 커피, 고카페인 함유 탄산음료 등을 포함하며, 최근 7일 내 섭취 경험을 기준으로 평가하였다. 음주는 최근 30일 내 음주 경험, 흡연은 최근 30일 내 담배 사용 경험, 액상형 전자담배 사용은 액상 니코틴 포함 전자담배 사용 경험을 의미한다. 성경험은 생식기 접촉을 포함한 성적 행위 경험으로, 습관적 약물 사용은 최근 12개월 내 처방 없이 진통제, 최면제, 흥분제 등을 반복적 ‧ 규칙적으로 사용한 경험으로 정의하였다.
건강위험행동 변수는 ‘없음=1’, ‘있음=0’으로 이분화하였으며, 스마트폰 사용시간은 하루 평균 분 단위의 연속 변수로 산출하였다.

5) 인구사회학적 특성

인구사회학적 특성은 성별, 연령(세), 학년, 성적, 경제상태, 가족 동거 여부로 구성하였다. 성적은 ‘상, 중상, 중=1’, ‘중하, 하=0’로, 경제상태는 ‘상, 중상, 중=1’, ‘중하, 하=0’로, 가족 동거 여부는 ‘예=0’, ‘아니오=1’로 재분류하였다.

4. 자료분석

수집된 자료는 SPSS/WIN 26.0 프로그램의 Complex Samples 모듈을 활용하여 복합표본설계 분석을 시행하였다. 이를 위해 질병관리청에서 제공한 층화 변수, 집락 변수 및 가중치 변수를 적용하여 자료의 복합표본 설계 특성을 반영하였다. 본 연구에서는 SPSS Complex Samples 모듈에 VIF 계산 기능이 없어, 일반 회귀분석 메뉴를 활용하여 층화 ‧ 집락 ‧ 가중치 변수를 제외한 상태에서 다중공선성을 간접적으로 확인하였다. 다중공선성 확인은 변수 간 상관관계와 회귀계수 표준 오차를 중심으로 이루어졌으며, 과도한 크기, 부정확한 부호 또는 비정상적인 값이 발견되지 않아 문제가 없는 것으로 판단하였다. 또한, 복합표본설계에 기반한 로지스틱 회귀분석은 Enter method 방식만이 가능함을 고려하여, 단변량 분석에서 통계적으로 유의한 차이를 나타낸 변수를 회귀분석에 투입하였다. 모형 적합도는 Hosmer-Lemeshow 적합도 검정(p>.05)과 Nagelkerke R2값을 통해 확인하였다. 구체적인 분석방법은 다음과 같다.
• 대상자의 인구사회학적 특성, 정신건강, 신체건강, 건강 위험행동, 자살 위험은 빈도분석, 기술통계를 이용하였다.
• 대상자의 인구사회학적 특성, 정신건강, 신체건강, 건강 위험행동에 따른 자살 위험의 차이는 교차분석, 일반선형모형 분석을 시행하였다.
• 대상자의 자살 위험 관련 요인은 로지스틱회귀분석을 시행하였다.

5. 윤리적 고려

본 연구는 C대학교 기관생명윤리위원회(IRB)로부터 심의 면제(202505-SB-082-01)를 받은 후 진행되었다. 연구자는 질병관리청의 2024년 청소년건강행태조사(교육부, 질병관리청; 승인번호 제117058) 원시자료 이용 절차에 따라, 통계자료 이용자 준수 사항 이행 서약서와 보안서약서를 제출하고 자료 사용 승인을 받았다.

연 구 결 과

1. 대상자의 인구사회학적 특성, 신체건강, 정신건강, 건강 위험행동, 자살 위험

대상자는 남학생 49.4%, 여학생 50.6%로 성별이 고르게 분포하였다. 평균 연령은 14.69세였으며, 중학생이 57.5%로 고등학생(42.5%)보다 많았다. 학업성적은 45.0%가 낮다고 응답하였고, 경제상태는 22.3%가 낮다고 인식하였다. 대부분은 가족과 함께 거주하고 있었다.
신체건강과 관련하여 대부분은 자신의 건강 상태를 양호하다고 인식하였으며, 최근 12개월 내 사고나 손상 경험이 있는 경우는 46.2%였다. 평균 체질량지수는 21.80으로 정상 범위였으며, 44.5%는 자신의 체형을 ‘비만’으로 인식하였다. 대상자의 76.7%가 수면 시간이 피로 회복에 충분하지 않다고 응답하였다. 정신건강 관련 응답에서 최근 슬픔이나 절망감을 느낀 경우는 29.1%, 외로움을 느낀 경우는 57.1%, 스트레스를 경험한 경우는 39.7%였다. 불안 수준은 평균 11.43점으로, 중등도 불안에 해당하였다. 건강위험행동과 관련하여 고카페인 음료 섭취는 50.0%, 음주는 29.9%, 흡연은 9.9%, 액상 전자담배 사용은 7.2%였다. 성경험이 있는 경우는 6.6%, 습관적 약물 사용은 2.0%였다. 스마트폰 사용시간은 하루 평균 307.55분으로, 5시간 이상이었다.
자살 위험군으로 분류된 비율은 14.3%였다(Table 1).

2. 대상자의 인구사회학적 특성, 신체건강, 정신건강, 건강 위험행동에 따른 자살 위험의 차이

대상자의 자살 위험은 인구사회학적 특성에서 연령(t=-2.30, p=.022), 학업성적(x2=6.73, p=.016), 경제상태(x2=13.9, p<.001)에 따라 유의한 차이를 보였다. 신체건강 요인에서는 주관적 건강 인지(x2=57.30, p<.001), 사고 ‧ 손상 경험(x2=21.39, p<.001), 체형 인식(x2=5.88, p=.027), 수면 회복감(x2=28.01, p<.001)에서 유의한 차이가 있었으며, 정신건강 요인에서는 슬픔 ‧ 절망감(x2=264.36, p<.001), 외로움(x2=81.17, p<.001), 스트레스(x2=169.47, p<.001), 불안(t=11.71, p<.001)에서 유의한 차이가 나타났다. 건강위험행동에서는 음주(x2=14.16, p<.001), 흡연(x2=7.83, p=.016), 액상 전자담배 사용(x2=23.07, p<.001), 성경험(x2=7.70, p=.013), 습관적 약물 사용(x2=12.77, p=.003)에서 유의한 차이가 확인되었다(Table 2).

3. 대상자의 자살 위험 관련 요인

본 연구에서는 회귀분석 가정을 충족한 후, 단변량 분석에서 자살 위험과 통계적으로 유의한 차이를 보인 인구사회학적 요인(연령, 학업성적, 경제상태), 신체건강 요인(주관적 건강 인지, 사고 ‧ 손상 경험, 체형 인식, 수면 회복감), 정신건강 요인(슬픔 ‧ 절망감, 외로움, 스트레스, 불안), 건강위험행동(음주, 흡연, 액상 전자담배 사용, 성경험, 습관적 약물 사용)을 투입하여 다변량 회귀분석을 실시하였다.
로지스틱 회귀분석 결과, 인구사회학적 요인 중 연령(OR=0.89, 95% CI [0.79~0.99])이 증가할수록 자살 위험이 감소하였다. 신체건강 요인에서는 주관적 건강인지가 양호한 경우(OR=0.58, 95% CI [0.36~0.92])와 사고 ‧ 손상 경험이 없는 경우(OR=0.67, 95% CI [0.48~0.93]) 자살 위험이 낮았다. 정신건강 요인에서는 슬픔 ‧ 절망감(OR=0.23, 95% CI [0.16~0.33])과 스트레스(OR=0.38, 95% CI [0.26~0.56])가 없는 경우 자살 위험이 낮았으며, 불안 수준(OR=1.06, 95% CI [1.02~1.10])이 높을수록 자살 위험이 증가하였다. 건강위험행동 요인에서는 액상형 전자담배 사용 경험이 없는 경우(OR=0.39, 95% CI [0.17~0.89]) 자살 위험이 낮았다. 기타 변수는 통계적으로 유의하지 않았으며, 모형의 설명력(Nagelkerke R2)은 33.5%였다(Table 3).

논 의

본 연구는 2024년 청소년건강행태조사 자료를 활용하여 이주배경 학생의 자살 위험 관련 요인을 파악하고자 시행하였다. 주요 연구결과에 대한 논의는 다음과 같다.
본 연구의 대상자는 2024년 한국 청소년 건강행태조사 전체 대상자 결과[19]와 비교할 때, 성별 및 연령 분포는 유사하나, 학업성적과 경제상태에 대한 부정적 인식 비율이 높았으며, 상대적으로 사회경제적 취약성이 높은 집단으로 나타났다. 신체 건강 측면에서는 사고 ‧ 손상 경험과 ‘비만’ 인식이 전국 평균을 상회하였으며, 수면 부족을 호소하는 비율이 76.7%로 현저히 높았다. 정신건강에서도 슬픔 ‧ 절망감, 외로움, 스트레스 경험이 전국 평균을 넘었고, 불안 수준도 중등도 범위에 해당하여 정신건강 문제의 심각성을 반영한다. 건강위험행동 중 고카페인 음료 섭취, 음주, 흡연 등의 빈도는 전국 평균과 비슷하거나 다소 높았으며, 스마트폰 사용시간 역시 전국 평균을 초과하여 미디어 과다 노출에 따른 건강 영향이 우려된다. 특히, 연령이 낮고 학업성적 및 경제상태가 낮은 학생에서 자살 위험이 유의하게 높게 나타나 취약 계층에 대한 세심한 개입이 요구되었다. 이에 이주배경 학생의 사회경제적 취약성과 연관된 건강 문제에 대해 맞춤형 중재와 다각적 접근이 필요함이 시사된다.
본 연구에서 이주배경 학생의 최근 12개월 내 자살 위험(자살 생각, 계획, 시도 경험)은 14.3%로 나타났다. 이는 2024년 한국 청소년 건강행태조사 전체 대상자의 자살 위험률 12.7% [19] 및 Park [11]이 보고한 국내 일반 청소년의 자살 생각(12.5%), 계획(3.9%), 시도(2.3%)에 비해 다소 높은 수준이다. 다만, 본 연구에서는 자살 사고, 계획, 시도를 모두 포함하여 자살 위험으로 측정하였고, 각 연구마다 표본 구성, 조사 시기, 측정도구가 상이하므로 결과 간 직접 비교에는 제한이 있다. 그럼에도 불구하고, 본 결과는 미국 고등학생을 대상으로 한 연구[20]의 자살생각(20.4%)보다는 낮지만, 이주배경 학생의 자살 관련 행동이 일반 학생보다 높은 경향을 보인다는 선행연구들[1,7,13]과 일치한다. 따라서 이주배경 학생은 자살 고위험군으로 간주될 수 있으며, 이를 고려한 조기 개입과 예방 중심의 접근이 필요하다. 구체적으로 이주배경 학생을 대상으로 자살 생각, 계획, 시도 등 자살 위험 행동을 세분화하여 관련 요인을 정밀하게 파악하는 후속 연구가 필요하다. 아울러 자살 위험 행동 경험이 있는 고위험군 학생을 대상으로 한 심층적인 요인 분석과 함께, 이주배경 학생이 자살에 더 취약할 수 있다는 사회적 인식 제고, 그리고 이를 반영한 맞춤형 자살 예방 중재 프로그램의 개발이 요구된다.
회귀분석 결과, 자살 위험에 유의한 영향을 미치는 인구사회학적 특성은 연령으로, 연령이 증가할수록 자살 위험은 감소하였다. 본 연구의 대상자가 중학생과 고등학생임을 고려할 때, 청소년기 초기인 중학생에서 자살 위험이 더 높은 것으로 해석된다. 이는 연령이 낮은 집단에서 자살 생각과 시도가 더 빈번하다는 Park [11]과 Jo 등[13]의 연구결과와 일치하는 것이다. Garcia-Ormaza 등[21]은 만 12~15세 청소년에서 정신적 고통, 감정 억제, 충동성, 우울이 자살 시도와 밀접히 연관되며, 자살 행동이 청소년기 초기에 급증한다고 보고하였다. 한편, McMahon 등[14]의 유럽 이주민 청소년 연구에서는 연령대별 자살 위험의 차이를 확인했으며, 연령이 증가할수록 자살 생각은 증가하지만 시도와 빈도는 사회적 요인에 따라 달라질 수 있음을 제시하였다. 또한, Lim [6]은 이민자 어머니의 문화 적응 스트레스가 자녀의 우울과 자살 생각에 미치는 영향을 분석하며, 연령이 낮은 청소년에서 문화적응 스트레스의 영향이 더 크다고 보고하였다. 이러한 연구결과들은 연령이 낮은 청소년에서 자살 위험과 심리사회적 스트레스 영향이 특히 크다는 점을 반영한다. 따라서 연령별 특성을 고려한 초기 청소년기 대상 예방적 상담과 심리사회적 개입이 필요하며, 학교 기반 프로그램과 지역사회 연계를 통해 자아정체감 형성 지원, 정서 조절 능력 강화, 또래 및 가족 지지체계 구축에 중점을 둔 맞춤형 정신간호중재가 요구된다. 또한, 연령별 발달 특성과 자살 위험 요인을 통합하여 학생, 교사, 보호자를 대상으로 인식 제고 및 조기 발견을 위한 교육을 강화해야 한다. 추후 연구에서는 연령별 하위 집단 특성을 정밀 분석하고, 중학생과 고등학생 간 심리사회적 차이를 반영한 맞춤형 중재의 개발과 효과 연구가 필요하다. 이러한 연구는 이주배경 학생의 자살 예방을 위한 근거 기반 실무와 정책 수립에 기여할 것이다.
본 연구에서 신체 건강 요인 중 주관적 건강 인지와 최근 12개월 내 사고 ‧ 손상 경험이 자살 위험성에 유의한 영향요인으로 확인되었다. 주관적 건강 인지가 양호하거나 사고 ‧ 손상 경험이 없는 경우 자살 위험이 낮았으며, 특히 주관적 건강 인지가 자살 위험 감소에 더 큰 영향력을 나타냈다. 이러한 결과는 이주 배경 청소년이 자신의 건강 상태를 ‘건강하지 않다’고 인식할 때 자살 생각이 유의하게 높다는 선행연구[22]와 신체 건강 인식이 낮은 청소년에서 자살 생각이 두 배 이상 높다는 연구[23] 결과와 일치한다. 이에 따라 이주배경 학생의 자살 예방을 위해 주관적 건강인지에 대한 체계적인 평가가 필요하며, 주관적 건강 인지가 낮은 학생에 대한 조기 개입이 자살 위험 완화에 효과적일 것으로 기대된다. 특히 선행연구에서 이주배경 학생의 사회경제적 상태, 체형 만족도, 우울이 긍정적인 건강인지에 유의한 요인으로 확인된 점[24]을 고려할 때, 학교와 지역사회 차원에서 건강한 신체 이미지 형성을 돕는 교육 ‧ 상담 프로그램과 우울을 예방 ‧ 완화할 수 있는 주관적 건강 인지 향상 프로그램을 제공할 필요가 있다. 한편, 본 연구결과는 이주배경 학생의 사고 ‧ 손상 경험과 자살 위험 간 직접적 관련성에 대한 연구는 부족하지만, 사고 ‧ 손상이 신체적 통증과 밀접히 연관되어 있다는 점에서 청소년의 신체적 통증이 자살 위험 요인임을 밝힌 선행연구[9]를 지지하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 ‘고통스러운 의료처치(painful medical treatment)’와 ‘심각한 사고(bad accident)’를 포함한 외상 사건과 자살 위험 간 유의한 연관성을 보고한 연구[9,25]와도 유사한 결과를 보였다. 특히, 통증 경험은 성별 및 우울 증상과 무관하게 청소년 자살 위험을 크게 증가시키는 것으로 나타났으므로[9], 사고 ‧ 손상 경험이 있는 학생을 대상으로 통증과 트라우마 가능성을 면밀히 평가하고, 트라우마 기반 자살 예방 중재를 제공할 필요가 있다. 이와 관련하여 향후 연구에서는 주관적 건강 인지와 사고 ‧ 손상 경험이 이주배경 학생의 자살 위험에 미치는 영향을 종단적으로 분석하고, 다양한 인구사회학적 변수와의 상호작용을 규명하여 맞춤형 중재 전략 개발을 위한 근거를 마련해야 할 것이다.
정신건강 요인 중 슬픔 ‧ 절망감과 스트레스가 없을 경우 자살 위험이 유의하게 낮았으며, 불안 수준이 높을수록 자살 위험이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 슬픔 ‧ 절망감과 스트레스 완화가 자살 위험 감소에 강력한 보호요인임을 시사하며, 불안은 상대적으로 영향력이 작지만 지속적인 증가는 자살 위험을 유의하게 높이는 위험요인임을 의미한다. 이러한 결과는 다문화 학생을 대상으로 슬픔 ‧ 절망감, 스트레스, 불안과 자살 위험성 간 유의한 관련성을 보고한 Kwak 등[3]과 Lim [6]의 연구 결과와 일치한다. 따라서 정신건강 중재 시 슬픔 ‧ 절망감과 스트레스 관리에 우선순위를 두고, 불안에 대해서도 정밀한 평가와 조기 개입을 병행해야 한다. 또한 정신건강 요인의 상대적 영향력을 종합적으로 고려한 맞춤형 중재의 개발과 효과 검증을 위한 추후 연구가 요구된다. 한편, 본 연구에서 사용한 슬픔과 절망감 측정은 자살 위험을 조기에 효과적으로 식별할 수 있는 간결하고 실용적인 방법으로, 다양한 문화적 배경을 반영한 일반화된 평가가 가능하다[22,23]. 단일 문항으로 평가할 수 있어 대규모 조사에 적합하며, 미국 청소년건강행태조사 등에서 자살 위험과 밀접한 관련성이 확인되었다[23]. 하지만, 우울증의 전반적 증상이나 기타 정신건강 문제를 포괄하지 못하는 한계가 있으므로 다른 평가 도구와 병행하는 것이 바람직하다. 향후 연구에서는 슬픔과 절망감이 우울을 비롯한 다른 정신건강 지표와 어떻게 상호작용하는지, 문화적 차이에 따른 의미 변화 및 이를 활용한 중재 프로그램의 효과성을 검증할 필요가 있다.
본 연구에서는 건강위험행동 중 액상형 전자담배 사용 경험이 청소년의 자살 위험성과 유의한 관련이 있는 유일한 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 한국 청소년 건강행태조사를 기반으로 전자담배 사용이 자살 사고, 계획, 시도와 유의한 관련이 있다는 선행연구결과[26]와 일치한다. 하지만 본 연구에서는 전자담배 사용이 청소년의 자살 위험성과 유의한 관련이 있었던 반면, 권련형 담배 사용은 유의한 관련을 보이지 않았다. 이러한 차이는 조사 대상의 연령, 사용 형태와 기간, 니코틴 의존 수준, 조사 시기의 사회문화적 환경 등 다양한 요인에 기인했을 가능성이 있다[27]. 전자담배는 최근 청소년 사이에서 위해성이 낮고 냄새가 적으며 스트레스 완화에 도움이 된다는 인식과 함께 접근이 용이하여, 이로 인해 조기 사용과 과도한 흡입으로 니코틴 의존이 빠르게 심화될 위험이 있다[27]. 반면 권련형 담배는 사회적 규제와 부정적 인식의 강화로 사용률이 낮아지고 있고[26], 사용자의 니코틴 의존 수준이나 사용 빈도 또한 상대적으로 낮았을 수 있다. 또한, 여러 종류의 담배 제품을 병용할수록 자살 위험이 유의하게 높아지는 것으로 보고되었으며, 이는 복합 사용이 니코틴 의존을 가중시키고 충동 및 감정 조절 능력을 저해함으로써 자살 행동에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다[27]. 실제로 전자담배 사용은 자살 위험뿐 아니라 우울, 불안, 충동조절 문제 등과도 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 있다[28]. 이러한 점을 종합하면, 본 연구에서 전자담배 사용만이 자살 위험성과 유의한 관련을 보인 결과는 전자담배의 특성과 청소년기의 발달적 특성, 니코틴의 생리학적 작용이 복합적으로 작용한 결과로 해석된다. 따라서 전자담배 사용을 자살 고위험군 선별 지표로 활용하고 학교 및 지역사회와 연계한 담배 규제 및 심리사회적 요인을 함께 고려한 차별화된 금연 교육을 강화하는 것이 필요하다. 또한, 이주배경 학생을 대상으로 담배 유형별 사용 양상과 니코틴 의존도를 세분화하여 분석하고, 자살 위험성과의 인과관계를 명확히 밝힐 수 있는 종단적 연구가 필요하다.
본 연구는 자살 사고, 계획, 시도를 모두 포함한 포괄적 자살 위험의 정의를 적용함으로써, 자살 행동의 초기 신호를 파악하고 선별할 수 있는 기초자료를 제공하였다는 점에서 의의가 크다. 특히 액상형 전자담배 사용, 불안, 주관적 건강 인지 등 자살과 관련된 주요 요인을 확인함으로써, 추후 이주배경 학생을 위한 맞춤형 자살 예방 프로그램 개발에 실증적 근거를 제시하였다. 또한, 다문화적 배경과 심리사회적 특성을 고려한 정신간호중재의 필요성을 강조하며, 이를 실천에 반영할 수 있도록 간호 교육과정의 개선 및 지역사회 기반 정신건강 지원체계 구축이 요구된다.
하지만 본 연구는 다음과 같은 제한점을 가진다. 첫째, 본 연구는 단일 시점에서 자료를 수집한 횡단적 연구이므로 변수 간의 시간적 선후 관계와 인과성을 명확히 확인하기 어렵다. 자살 위험성과 관련 요인의 변화 과정을 파악하기 위해서는 동일한 대상을 일정 기간 추적하는 종단 연구가 필요하다. 이를 통해 시기별 변화 양상과 요인 간의 인과적 연관성을 검증할 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구는 자기보고식 설문을 활용하였으므로 사회적 바람직성 편향이나 기억 오류 가능성을 배제하기 어렵다. 특히 자살, 흡연, 음주와 같이 민감한 내용에 대해서는 실제보다 과소보고가 이루어졌을 가능성이 있다. 향후 연구에서는 익명성 보장, 응답 환경의 개선, 그리고 필요 시 학교나 지역사회 정신건강기관의 기록과 같은 객관적 자료를 보완적으로 활용하여 자료의 신뢰도를 높일 필요가 있다. 셋째, 본 연구에서는 이주배경 학생을 하나의 집단으로 분석하였으나, 중도 입국자, 국제결혼가정 자녀 등 하위 집단별 특성을 반영하지 못하였다. 각 하위 집단은 언어, 문화적응, 가족 환경 등의 차이를 보이므로, 추후 연구에서는 이를 구분하여 분석하는 것이 필요하다. 또한 학교 현장이나 지역사회에서 제공하는 맞춤형 정신건강 간호 및 교육 프로그램의 효과를 검증하는 연구가 이루어질 필요가 있다. 마지막으로, 양적연구만으로는 파악하기 어려운 맥락적 요인과 심리 ‧ 사회적 경험을 이해하기 위해 질적연구를 병행하는 것이 바람직하다. 질적연구를 통해 학생, 교사, 학부모의 경험과 인식을 심층적으로 탐색함으로써, 양적 결과를 해석하고 실무 적용 방안을 구체화하는 데 도움이 될 것이다.

결 론

본 연구에서는 이주배경 학생의 자살 위험에 유의한 영향을 미치는 인구사회학적 특성, 정신건강, 신체건강 및 건강위험행동 요인을 확인하였다. 이를 반영하여 학교와 지역사회에서는 이주배경 학생들의 불안, 스트레스, 신체적 건강 문제 등을 반영한 맞춤형 정신건강 프로그램을 개발하고, 정신건강 전문가와 교사의 협력을 강화해야 한다. 또한, 자살 위험군을 조기에 선별하기 위한 통합적 접근과 액상형 전자담배 사용 등 건강위험행동에 대한 예방 교육이 필요하다. 더불어, 가족과 지역사회의 협력을 통해 학생들의 사회적 지원을 강화하고, 학교 내에서 발생한 위험 상황에 신속히 대응할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. 이러한 종합적인 접근을 통해 이주배경 학생들의 자살 위험을 효과적으로 감소시킬 수 있을 것이다.

CONFLICTS OF INTEREST

The authors declared no conflicts of interest.

Notes

AUTHOR CONTRIBUTIONS
Conceptualization or/and Methodology: Gang, M
Data curation or/and Analysis: Kang, S & Gang, M
Funding acquisition: Gang, M
Investigation: Kang, S
Project administration or/and Supervision: Gang, M
Resources or/and Software: Kang, S
Validation: Kang, S & Gang, M
Visualization: Kang, S
Writing: original draft or/and review & editing: Kang, S & Gang, M

Fig. 1.
Participant selection flowchart.
jkpmhn-2026-35-1-9f1.jpg
Table 1.
Sociodemographics, Suicide Risk, Mental Health, Physical Health, and Health Risk Behavior of Participants (N=1,782)
Variables Categories n* (%) M±SE
Sociodemographics Gender Boys 872 (49.4)
Girls 910 (50.6)
Age (year) 14.69±0.05
Grade Middle school 1,098 (57.5)
High school 684 (42.5)
Academic performance High & moderate 987 (55.0)
Low 795 (45.0)
Economic status High & moderate 1,377 (77.7)
Low 405 (22.3)
Living with family Yes 1,658 (93.8)
No 124 (6.2)
Mental health Sad & hopelessness Yes 503 (29.1)
No 1,279 (70.9)
Loneliness Yes 1,017 (57.1)
No 765 (42.9)
Stress Yes 713 (39.7)
No 1,069 (60.3)
Anxiety 11.43±0.12
Physical health Subjective health status Healthy 1,588 (89.6)
Unhealthy 194 (10.4)
Physical injury Yes 829 (46.2)
No 953 (53.8)
BMI (kg/m2) 21.80±0.10
Body perception Thin & moderate 979 (55.5)
Obese 803 (44.5)
Sleep sufficiency Yes 453 (23.3)
No 1,329 (76.7)
Health risk behavior High-caffeine drinks Yes 866 (50.0)
No 916 (50.0)
Alcohol consumption Yes 524 (29.9)
No 1258 (70.1)
Cigarette smoking Yes 160 (9.9)
No 1,622 (90.1)
E-cigarette smoking Yes 119 (7.2)
No 1,663 (92.8)
Sexual experience Yes 110 (6.6)
No 1,672 (93.4)
Habitual drug use Yes 28 (2.0)
No 1,754 (98.0)
Smartphone use (min) 307.55±5.04
Suicide risk Yes 264 (14.3)
No 1,518 (85.7)

BMI=Body mass index; M=mean; SE=standard error;

* Weighted n

Table 2.
Differences in Suicide Risk according to Related Factors (N=1,782)
Variables Categories Suicide risk
x2 or t (p)
Yes
No
n (%) n (%)
Socio demographics Gender Boys 111 (12.7) 761 (87.3) 3.87 (.092)
Girls 153 (16.0) 757 (84.0)
Age (year) -2.30 (.022)
Grade Middle school 171 (15.1) 927 (84.9) 1.26 (.292)
High school 93 (13.3) 591 (86.7)
Academic performance High & moderate 123 (12.4) 864 (87.6) 6.73 (.016)
Low 141 (16.7) 654 (83.3)
Economic status High & moderate 174 (12.7) 1203 (87.3) 13.90 (<.001)
Low 90 (20.1) 315 (79.9)
Living with family Yes 239 (14.0) 1419 (86.0) 1.93 (.193)
No 25 (18.8) 99 (81.2)
Mental health Sad & hopelessness Yes 187 (35.4) 316 (64.6) 264.36 (<.001)
No 77 (5.7) 1202 (94.3)
Loneliness Yes 224 (20.8) 793 (79.2) 81.17 (<.001)
No 40 (5.7) 725 (94.3)
Stress Yes 200 (27.6) 513 (72.4) 169.47 (<.001)
No 64 (5.6) 1005 (94.4)
Anxiety 11.71 (<.001)
Physical health Self-perceived health Healthy 198 (12.2) 1390 (87.8) 57.30 (<.001)
Unhealthy 66 (32.8) 128 (67.2)
Physical injury Yes 162 (18.5) 667 (81.5) 21.39 (<.001)
No 102 (10.8) 851 (89.2)
BMI (kg/m2) 1.66 (.098)
Body perception Thin & moderate 130 (12.5) 849 (87.5) 5.88 (.027)
Obese 134 (16.6) 669 (83.4)
Sleep sufficiency Yes 32 (6.4) 421 (93.6) 28.01 (<.001)
No 232 (16.8) 1097 (83.2)
Health risk behavior High-caffeine drinks Yes 144 (15.6) 722 (84.4) 2.17 (.198)
No 120 (13.1) 796 (86.9)
Alcohol consumption Yes 107 (19.1) 417 (80.9) 14.16 (<.001)
No 157 (12.3) 1101 (87.7)
Cigarette smoking Yes 37 (21.3) 123 (78.7) 7.83 (.016)
No 227 (13.6) 1395 (86.4)
E-cigarette smoking Yes 35 (28.7) 84 (71.3) 23.07 (<.001)
No 229 (13.2) 1434 (86.8)
Sexual experience Yes 28 (23.0) 82 (77.0) 7.70 (.013)
No 236 (13.7) 1436 (86.3)
Habitual drug use Yes 13 (34.9) 15 (65.1) 12.77 (.003)
No 251 (13.9) 1503 (86.1)
Smartphone use (min) 1.78 (.077)

BMI=body mass index.

Table 3.
Factors Influencing Suicide Risk (N=1,782)
Variables Categories OR (95% CI) p
Sociodemographics Age (year) 0.89 (0.79~0.99) .040
Academic performance (ref.=low) 0.88 (0.62~1.25) .464
Economic status (ref.=low) 0.71 (0.50~1.03) .071
Mental health Sad & hopelessness (ref.=yes) 0.23 (0.16~0.33) <.001
Loneliness (ref.=yes) 0.97 (0.59~1.58) .893
Stress (ref.=yes) 0.38 (0.26~0.56) <.001
Anxiety 1.06 (1.02~1.10) .001
Physical health Self-perceived health (ref.=unhealthy) 0.58 (0.36~0.92) .020
Physical injury (ref.=yes) 0.67 (0.48~0.93) .016
Body perception (ref.=obese) 0.76 (0.54~1.07) .113
Sleep sufficiency (ref.=no) 0.62 (0.38~1.03) .064
Health risk behavior Alcohol consumption (ref.=yes) 0.87 (0.57~1.32) .503
Cigarette smoking (ref.=yes) 2.16 (0.99~4.71) .052
E-cigarette smoking (ref.=yes) 0.39 (0.17~0.89) .026
Sexual experience (ref.=yes) 0.91 (0.47~1.78) .791
Habitual drug use (ref.=yes) 0.86 (0.28~2.71) .802
Wald F (p)=13.34 (<.001), Negelkerke R2 =.335

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