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Meta-Analysis of Correlations among the Subfactors of the 20-Item Toronto Alexithymia Scale
Stress 2021;29:187-198
Published online September 30, 2021
© 2021 Korean Society of Stress Medicine.

Minseong Jeon1 , Jaeeun Shin2 , Taehun Lee3

1Graduate Student, Department of Psychology, Chung-Ang University, 2Researcher, Department of Psychology, Chung-Ang University, 3Professor, Department of Psychology, Chung-Ang University, Seoul, Korea
Correspondence to: Taehun Lee
Department of Psychology, Chung-Ang University, 84 Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul 06974, Korea
Tel: +82-2-820-5896
Fax: +82-2-820-5896
E-mail: lee0267@cau.ac.kr
Received August 5, 2021; Revised September 10, 2021; Accepted September 12, 2021.
Abstract
Background: Although the Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20), a representative measure of alexithymia, was originally designed to measure three factors, recent factor analysis studies have consistently identified a two-factor structure, which merges DIF (Difficulty Identifying Feelings) and DDF (Difficulty Describing Feelings) factors into one and separates the EOT (Externally Oriented Thinking) factors.
Methods: Meta-analysis of correlations among the three subfactors of TAS-20, as well as between the three subfactors of TAS-20 and the criterion variable (depression).
Results: Correlation between DIF and DDF factors was consistently high, while correlation between EOT factor and the DIF and DDF factors combined was generally low. Correlation between criterion variable (depression) and the DIF and DDF factors combined was significant, while correlation between the criterion variable (depression) and the EOT factors was low or non-significant. The results were the same across five groups that are diagnostically disparate from each other (addiction, depression/anxiety, eating disorders, medical disease, healthy subjects).
Conclusions: The findings of the meta-analysis indirectly support the recently raised alternative two-factor structure of TAS-20, suggesting that the EOT factor is heterogeneous from the other factors. We suggest separating the EOT subfactor scores from the total scores for proper utilization of TAS-20.
Keywords : Alexithymia, Difficulty identifying feelings, Difficulty describing feelings, Externally oriented thinking
서 론

감정표현불능증(Alexithymia)은 정서를 인식하고 표현하는데 어려움을 느끼며 외부에 주의를 집중하고 정서적 경험을 최소화하는 경향성을 정의하는 용어로[1] 감정표현불능증을 지닌 사람들은 자신의 내적인 경험에 관심을 두는 것을 어려워하는 특성을 지닌다. 감정표현불능증의 개념이 제안된 초기에는 주로 전형적인 신체화 장애 환자들에게서 감정표현불능증의 특성이 관찰된다고 알려졌으며[2,3] 이후 감정표현불능증의 개념이 정교화되고 여러 측정도구들이 개발되면서 감정표현불능증과 다양한 정신병리 증상 및 다른 정서 변인과의 관련성이 연구되어 왔다[4].

감정표현불능증을 측정하는 척도는 여러 가지가 존재하지만(Toronto Structured Interview for Alexithymia, TSIA [5]; The Observer Alexithymia Scale, OAS [6]; Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire, BVAQ [7]), 현재는 Bagby 등에 의해 개발된 자기 보고식 측정 도구인 Toronto 20항목 감정표현불능증 척도(Toronto Alexithymia Scale 20)가 가장 활발하게 사용된다[8]. TAS-20 척도의 원 저자들은 초기에 감정표현불능증이 ‘정서 경험과 신체 감각을 구분하는 것의 어려움(Difficulty identifying and distinguishing between feelings and bodily sensation)’, ‘감정을 표현하는 것의 어려움(Difficulty describing feelings)’, ‘공상의 부재(reduced daydreaming)’, ‘구체적이고 외부지향적인 사고(externally oriented thinking)’로 구성되어 있다고 보고된[9] 이후 척도에 대한 개정과 요인 분석을 통해 TAS-20이 ‘정서 인식의 어려움(Difficulty Identifying Feelings, DIF)’, ‘정서 표현의 어려움(Difficulty Describing Feelings, DDF)’, ‘외부 지향적 사고(Externally Oriented Thinking, EOT)’로 구성된 3 요인 구조를 가진다는 것을 밝혔다[10]. 이후 다수의 연구에서 TAS-20의 3요인 구조는 광범위하게 받아들여져 왔다[11]. 또한 척도의 원저자는 감정표현불능증의 심각도를 단일 차원의 연속선 상에서 측정하도록 세 요인을 합산한 총점을 사용할 것을 권유하였다[12,13].

그러나 그간 TAS-20의 3 요인 구조에 대한 의문과 총점 사용에 대한 문제점을 제기한 연구도 다수 있었다. Haviland [14], Loas 등[15], Erni 등[16]의 연구에서는 DIF 요인과 DDF의 요인의 상관이 높아 두 요인을 변별하기 어려운 점을 지적하고 DIF 요인과 DDF 요인을 분리하지 않은 2요인 모형을 제시하였으며, Gingac 등[17]은 EOT 요인이 실용적 사고와 감정 중요성의 결여 요인으로 구분된다는 점을 들어 EOT 요인이 2개의 요인으로 분리된 4요인 모형을 제안하였다. 최근에는 Tuliao 등[18]의 연구에서 Bifactor 모형 검증을 통하여 DIF 요인과 DDF 요인을 결합한 DI/DDF 요인과 부정 문항을 분리한 EOT 요인으로 구성된 모형이 가장 좋은 모형 적합도와 요인 구조의 간명성을 지닌다고 제시하였다.

국내에서는 Yun 등[8]이 한국에서 사용되는 번안본 중 하나인 TAS-20K의 요인 구조에 대해 재 검증한 결과, DIF요인과 DDF 요인을 합한 DIDF 요인과 EOT 요인으로 구분되는 2요인 상관 모형이 가장 적합한 모형으로 제시되었다. Yun 등[8]의 연구의 논의에서는 DIDF 요인에 포함되는 정서 인식의 어려움과 정서 표현의 어려움은 정서 처리 과정에서 정서를 다룰 때 경험하는 어려움과 직접적 관련이 있으나 EOT 요인은 DIDF 요인과는 다르게 자신의 생각이나 정서에서 주의를 돌리며 내적 경험에 관심을 두지 않는 인지 스타일을 반영하며 정서 처리 과정과 직접적인 연관이 있기 보다는 정서 처리 과정의 결함에 간접적인 영향을 줄 수 있는 요인이라고 제시하였다[19,20].

요인 분석을 통해 TAS-20의 세 하위 요인의 속성을 탐구한 연구뿐만 아니라, TAS-20의 하위 개념과 다른 정서 관련 변인 그리고 정신병리와의 관련성을 연구한 연구에서도 EOT 요인이 다른 두 요인과 구분되는 속성을 지닐 가능성을 지적하고 있다. Li 등[21]이 수행한 메타 분석 연구에서 우울과 같은 정서적 고통감과 감정표현불능증의 관계를 살펴보았을 때, TAS-20 총점 및 DIF, DDF 요인과 우울 간의 상관은 유의하게 나타났으나 다수의 연구에서 EOT 요인과 우울 간 상관은 유의하지 않은 것을 확인하였다[22-25]. 이러한 결과는 EOT 요인이 다른 두 요인에 비해 인지적인 요소로 이루어져 있기 때문이라고 설명하였다. 정서적 변인 뿐만 아니라 이론적으로 감정표현불능증과 연관된다고 가정되는 정신병리 증상 역시 DIF 요인과 DDF 요인과는 유의한 상관을 보이지만 EOT 요인과는 유의하지 않은 상관을 보인다는 연구 결과가 다수 존재한다[23,24,26-29].

TAS-20의 대안적인 요인 구조를 제시하는 다수의 요인 분석 연구와 TAS-20의 세 하위 요인과 정서 변인 및 정신 병리와의 상관을 분석한 연구 결과를 종합해볼 때, EOT 요인은 DIF, DDF 요인과 차별적인 속성을 지니며 두 요인과 구분될 필요성이 있음을 알 수 있다. 그러나 원 저자가 권고한 바에 따라 관행적인 수준에서 TAS-20 척도의 총점을 사용하게 될 경우, EOT 요인의 개별적이고 구분되는 속성을 간과하고 다른 변인과의 관련성을 탐색함에 있어 예측한 가설과는 다른 결과를 얻거나, 해석의 오류가 발생하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 또한 임상 및 치료 장면에서 TAS-20을 통해 감정표현불능증의 수준이 높은 사람들을 구분하고 이에 초점을 맞춰 치료적인 접근을 고려할 때 총점을 사용하는 것은 감정표현불능증의 수준을 과소 혹은 과대평가할 가능성이 있다.

기존의 TAS-20과 관련된 메타 분석 접근의 연구에서는 감정표현불능증과 우울, 정서적 각성, 외상 후 스트레스 장애 등과 같은 다른 정서적 변인 들과의 연관성에 대한 탐색이 주로 이루어져 왔다[21,30,31]. 반면, TAS-20 세 요인 간의 상관의 정도에 대한 메타 분석은 부재하였다. 일차 연구 특성상 다양한 질병을 가진 임상 집단 간의 비교는 어려워서 집단 별 TAS-20 세 요인 간 상관 패턴을 확인한 연구도 부재하였다. 따라서 본 연구에서는 TAS-20을 측정한 국내외 연구를 모두 포괄하고, 건강한 일반인으로 구성된 집단과 더불어 정신적 병리를 지니고 있거나 신체적 질환이 있는 대상을 포함하는 다양한 집단들을 대상으로 TAS-20을 구성하는 세 요인 간의 관계에 대한 메타 분석을 실시하여 TAS-20의 세 요인 간 상관이 일관성 있는 패턴을 보이는지 확인하고자 한다.

이에 더하여 본 연구에서는 감정표현불능증의 세 하위 척도와 준거 변인으로서 우울(depression)척도와의 상관에 대해 여러 연구를 종합하여 메타 분석을 실시하고자 한다. 현재 감정표현불능증과 우울 척도와의 상관에 대하여 Li 등[21]이 수행한 메타 분석 연구가 존재하기는 하나 본 연구에서는 국내 및 국외에서 진행된 연구를 모두 포함하고 표본의 유형에 관계없이 TAS-20의 세 하위 요인과 우울의 상관 패턴이 일관되는지 알아봄으로써 Li 등[21]의 연구 결과를 확장할 것이다.

본 연구의 목적은 TAS-20 척도의 세 하위 요인 간 상관 및 TAS-20의 세 하위 요인과 우울 척도와의 상관을 보고한 여러 일차 연구 결과들을 통합하는 메타 분석 실시 결과를 바탕으로, 그 동안 진행되어 온 TAS-20의 요인 구조 및 총점 사용에 대한 논의를 보다 건설적으로 진행하기 위한 경험적 증거를 마련하고자 하는 데 있다.

연구방법

1. 자료 수집

해외 자료와 국내 자료를 모두 검색하기 위해 3개의 데이터베이스를 사용해 자료를 수집하였다. 해외 자료를 찾기 위해서는 SCOPUS와 Web of Science를 이용하였고, 국내 자료를 찾기 위해서는 RISS를 이용하였다.

SCOPUS에서는 2021년 4월 7일부터 4월 8일까지 검색어를 ‘Alexithymia’ and ‘TAS-20’으로 하여 검색을 실시하였다. 그 결과 1027개의 논문이 검색되었고, 이 중 소수 언어로 작성된 경우나 발표한지 오래된 등의 이유로 원문이 검색되지 않은 논문을 제외한 692개의 논문을 살펴보았다. 본 연구의 목적이 TAS-20 척도의 하위 요인 간 상관을 메타 분석하는 것이기 때문에 하위 요인 간 상관을 제공하는 논문들을 우선 수집했는데 그 결과 95개의 논문이 수집되었다.

Web of Science에서는 2021년 4월 8일부터 4월 9일까지 검색어를 ‘Alexithymia’ and ‘TAS-20’으로 하여 검색을 실시하였다. 그 결과 902개의 논문이 검색되었고, 이 중 원문을 제공하지 않은 논문을 제외한 694개의 논문을 살펴보았다. 여기서 상관을 제공한 논문 91개를 수집하였다.

해외 논문의 경우 감정표현불능증과 관련된 논문이 많이 존재했고, 공신력 있는 논문들을 수집하기 위해 학술지 논문들을 수집했지만, 국내 논문의 경우 감정표현불능증과 관련된 논문의 수가 해외에 비해 적어 학술지 논문과 학위 논문을 모두 수집하였다. 국내 연구에서는 해외 연구에 비해 그 수가 적기는 하였지만, 주로 아동이나 청소년기 외상[A49], 학대 경험과 대인 관계 문제[A73]나 우울 증상 간의 관계에서 감정표현불능증이 매개하는 효과[A40]를 살펴보거나 신체화 증상 및 여러 정신 건강과 감정표현불능증과의 상관[A38]에 대해 보고하였다.

RISS에서는 2021년 4월 8일 검색어를 ‘감정표현불능증’으로 사용해 검색한 결과 167개의 논문이 검색되었다. 이 중 원문을 제공하지 않는 논문을 제외한 156개의 논문 중 상관을 제공한 논문을 수집한 결과 30개의 논문이 수집되었다. 국내에서 사용되는 TAS-20K의 경우 세 가지 버전의 번안본이 존재하지만, 메타 분석에 포함된 연구 모두 TAS-20의 세 하위 요인 간 상관을 변인으로 사용하였고, 각 하위 요인의 의미가 동일하여 세 가지 버전의 번안본을 모두 포함하여 메타 분석을 진행하였다.

결과적으로 수집된 논문은 총 216개였고, 이 중 중복되는 논문을 제외한 결과 136개의 논문이 수집되었다.

2. 논문 포함 기준

먼저 수집한 논문 136개의 초록을 살펴보고 연구 표본과 모집단이 연구에 적합한 109개의 논문이 분석에 포함되었다. 이들 중에는 두 개 이상의 표본에 대한 상관을 각각 보고하는 경우도 있었기 때문에 분석에 포함된 상관 행렬은 123개이며, 이들은 2000년부터 2021년까지 진행된 연구들이다.

3. 데이터 추출

본 연구를 실시하기 위해 추출한 자료는 출판 연도, 출판 국가, 표본의 유형, 질병의 유형, 표본의 크기, 표본의 특징, 성별, 평균 나이, DIF와 DDF의 상관, DIF와 EOT의 상관, DDF와 EOT의 상관, TAS-20 하위 척도와의 상관을 보고하고 있는 척도의 종류와 상관 등이다.

단, 질병의 유형의 경우 표본의 유형이 clinical인 임상 집단의 경우에만 데이터를 추출하였다.

4. 메타 분석 과정

통계 소프트웨어 R [32]과 Mplus 7.0을 사용해 분석을 실시하였고, R에서는 metafor 패키지[33]를 사용하였다.

메타 분석에 포함된 모든 연구를 대상으로 TAS-20 척도의 각 하위 요인 별 평균 상관을 계산하고 이질성 검정을 하기 위해 우선 수집된 상관을 아래의 공식(1)을 사용해 피셔의 표준 점수로 변환(Fisher’s Z transformation)하였다. 상관계수의 분포는 상관 값이 커질수록 비대칭의 정도가 커지기 때문에 피셔의 변환을 거친 값을 비교하고 결합하는 것이 좋다고 알려져 있다[34].

Zri=12ln1+ri1ri

단, 값이 제한되어 있지 않아 해석하기 어려워서 결과를 보고할 때는 다시 상관 계수로 변환한 값을 사용하였다.

메타 분석에서 사용하는 모형은 고정 효과 모형(fixed- effect model), 무선 효과 모형(random-effect model), 혼합 효과 모형(mixed-effect model) 등으로 구분할 수 있는데, 본 분석에서는 무선 효과 모형과 혼합 효과 모형을 사용하였다. 고정 효과 모형의 경우 분석에 포함된 연구를 분석한 결과에 국한된 결론을 도출할 수 있는 반면, 무선 효과 모형의 경우 분석에 포함된 연구는 유사한 연구로 구성된 모집단에서 추출된 대표적인 표본이라는 가정하에 분석을 실시한다. 통계적으로 고정 효과 모형에서는 모집단 효과 크기가 하나의 단일한 값을 가진다고 가정하는 반면, 무선 효과 모형에서는 모집단 효과 크기가 평균과 표준 편차를 가지는 분포를 이루고 있다고 가정한다. 무선 효과 모형에서 추정한 효과 크기의 평균은 고정 효과 모형과 유사할 수 있으나, 표준 오차는 더 큰 경향이 있고 신뢰 구간 역시 그 폭이 더 넓은 경향이 있다[34,35]. 그러나, 무선 효과 모형은 고정 효과 모형에 비해 분석에 포함한 연구에 국한되지 않고 모집단에 대한 보다 일반화된 결론을 내릴 수 있다는 장점이 있기 때문에 본 연구에서는 무선 효과 모형을 사용하였다. 혼합 효과 모형은 무선 효과 모형에 효과 크기의 차이를 설명하기 위한 조절 변수를 투입한 모형을 말하며, 본 연구에서는 범주형 조절 변수가 투입된 혼합 효과 모형이 사용되었다.

따라서 본 분석에서는 우선 무선 효과 모형에 자료를 적합 시켜 TAS-20 세 하위 요인의 평균 상관, 표준 편차, 95% 신뢰 구간을 추정하였고, 이후 조절 분석을 위해 표본의 유형을 조절 변수로 투입한 혼합 효과 모형을 자료에 적합시켰다. 표본 유형의 경우 범주형 조절 변수에 해당하며 본 연구에서는 아래와 같이 5개의 집단으로 분류되었다; (1) 중독 집단: 알코올 중독 환자와 물질 중독 환자를 대상으로 한 연구들(n=7); (2) 우울/불안 집단: 공황 장애 환자, 주요 우울 장애 환자, 기분 장애 환자, 사회 불안 장애 환자, 조울증 환자를 대상으로 한 연구들(n=10); (3) 섭식 장애 집단: 식이 장애 환자, 비만 환자를 대상으로 한 연구들(n=5); (4) 의학적 질병 집단: 외상적 뇌 손상, 식이 장애의 영향을 받지 않는 비만, 램 수면 행동 장애, 만성 허리 통증, 하지 불안 증후군, 섬유 근육통, 제2형 당뇨병, 이갈이, 심근경색, 천식, 만성 통증, 뇌전증, 편두통을 겪는 환자를 대상으로 한 연구들(n=13); (5) 건강 집단: 정신적/신체적 질병을 가지지 않은 정상인을 대상으로 한 연구들(n=79).

범주형 변수를 효과 코딩(effect coding)하여 조절분석을 실시하면 절편 추정치를 평균 효과 크기 추정치로 해석할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 범주형 조절 분석을 위해 건강 집단을 참조 집단으로 설정한 효과 코딩(effect coding)을 실시하였다. 무선 효과 및 혼합 효과 모형의 추정은 Mplus 7.0 [36]을 이용하여 진행하였으며, 자료의 처리는 R [32]을 통해 이루어졌다.

결 과

1. 메타 분석 연구 수집 절차

체계적 문헌 선정을 위해 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis)흐름도 2020 [37]을 사용하였고, 이는 Fig. 1에 나타나 있다. 세 개의 데이터베이스 SCOPUS, Web of Science, RISS로부터 TAS-20 척도의 하위 요인 간 상관을 제공하는 논문들만 우선 수집한 결과 216개의 논문이 존재하였다. 연구마다 TAS-20을 구성하는 문항에 있어 차이가 있었지만, 본 연구에서는 하위 척도 간 상관을 확인하는 것이 목적이기 때문에 하위 요인의 개수와 명칭이 동일하면 동일한 척도로 취급해 연구를 진행하였다. 이 중 중복을 제외한 결과 136개의 논문이 남았다. 이들의 초록을 살펴보고 분석에 해당 논문을 포함할지 유무를 결정했는데 이 때 사용한 기준은 아래와 같다; 첫째, 적합하지 않은 TAS-20 척도를 사용한 논문과 TAS-20 척도의 여러 버전을 사용하거나 하위 요인을 4개나 5개로 구분한 경우(n=3); 둘째, 연구 표본이 적합하지 않는 논문. 예를 들어 본 연구에서는 질병 유형을 조절 변인으로 두어 이들 간의 관계를 알아볼 것이고, 이 때 질병 유형은 정신적 질병을 가진 환자와 신체적 질병을 가진 환자, 질병을 가지지 않은 정상인으로 구분할 것인데 몇몇 연구들에서 환자 집단과 정상인 집단을 합한 표본을 대상으로 상관을 추출한 경우가 이에 해당(n=9); 셋째, 피어슨 상관이 아닌 스피어만 상관을 보고한 경우(n=2); 넷째, 영어나 한국어가 아닌 언어로 쓰인 논문(n=8); 다섯째, 동일한 모집단을 대상으로 한 후속 연구의 경우 중복되는 상관이기 때문에 제외(n=1); 여섯째, 연구 목적이 적합하지 않은 논문을 제외. 감정표현불능증 유무를 기준으로 집단을 나누어 상관을 제공한 경우나 자신의 요인 분석 결과 등장한 새로운 요인을 대상으로 상관을 제공한 경우, 동일한 시점에서 측정하지 않은 상관을 제공한 경우가 이에 해당(n=4).

Fig. 1. PRISMA (preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis) flowchart of the systematic search.

위 기준을 사용한 결과 109개의 논문이 포함되었다. 이들 중에는 두 개 이상의 표본에 대한 상관을 각각 보고하는 경우도 있었기 때문에 분석에 포함된 상관 행렬은 123개이며, 이들은 2000년부터 2021년까지 진행된 연구들이다.

2. TAS-20 척도의 하위 요인 간 평균 상관을 계산하고 이질성 검정과 조절 분석을 실시한 결과

무선 효과 모형과 혼합 효과 모형에 사용한 TAS-20의 세 하위 요인의 상관의 표본의 크기는 결측치로 인해 동일하지 않다. DIF와 DDF의 상관의 표본의 크기는 114개, DIF와 EOT의 상관의 표본의 크기와 DDF와 EOT의 상관의 표본의 크기는 103개이다. 무선효과 모형의 적합을 통해 TAS-20 척도의 하위 요인 간 메타 분석을 실시한 결과는 Table 1에 제시하였다. 분석에 사용된 상관은 피셔의 표준 점수로 변환한 값이었지만, 결과에 보고된 상관은 모두 피어슨 상관으로 다시 변환한 값이다. DIF와 DDF의 상관은 .609이고, 표준 편차는 0.018로 95% 신뢰구간은 (.586, .631), DIF와 EOT의 상관은 .228이고, 표준 편차는 0.021로 95% 신뢰구간은 (.188, .267), 그리고 DDF와 EOT의 상관은 .319, 표준 편차는 0.014로 95% 신뢰구간은 (.294, .345)으로 나타났다.

Meta–analysis of correlation between TAS-20 subfactors

Mean effect size (SE) 95% confidence
interval of mean effect size
Between–study variance (τ2)
DIF & DDF .609 (0.018) (.586, .631) .034
DIF & EOT .228 (0.021) (.188, .267) .040
DDF & EOT .319 (0.014) (.294, .345) .015

TAS-20: 20 item toronto alexithymia scale, SE: Standard error, DIF: Difficulty identifying feelings, DDF: Difficulty describing feelings, EOT: Externally oriented thinking.



혼합 효과 모형의 적합을 통해 표본 유형의 조절 효과를 분석한 결과는 Table 2에 제시하였다. 모든 TAS-20 세 하위 요인 간 상관에 대하여 회귀 계수가 유의 수준 α= .01에서 유의하지 않아 표본의 유형에 따른 상관의 차이에 대한 통계적 증거는 불충분하였다. 혼합효과모형에서 추정된 효과 평균의 경우 DIF와 DDF는 .611, DIF와 EOT는 .234, DDF와 EOT는 .320으로 나타나 무선효과모형에서 얻은 결과와의 차이는 미미하였다.

Categorical moderator analysis

Variables DV: Correlation between DIF, DDF DV: Correlation between DIF, EOT DV: Correlation between DDF, EOT



Estimate (SE) p-value 95% CI Estimate (SE) p-value 95% CI Estimate (SE) p-value 95% CI
Random effect mean .611 (0.019) <.0001 (.588, .634) .234 (0.020) <.0001 (.195, .270) .320 (0.016) <.0001 (.292, .348)
Between study variance (τ2) .033 (0.012) .006 (.010, .056) .038 (0.014) .008 (.010, .067) .014 (0.003) <.0001 (.009, .020)
EC1 .059 (0.035) .092 (−.010, .128) .053 (0.059) .372 (−.063, .168) .065 (0.046) .158 (−.025, .154)
EC2 .006 (0.081) .942 (−.152, .164) −.015 (0.086) .861 (−.184, .154) −.057 (0.067) .396 (−.187, .074)
EC3 −.097 (0.047) .036 (−.189, −.006) .025 (0.022) .262 (−.018, .068) .019 (0.037) .614 (−.054, .091)
EC4 −.060 (0.080) .450 (−.216, .096) −.098 (0.111) .378 (−.314, .119) −.010 (0.042) .810 (−.091, .071)

DV: Dependent variable, DIF: Difficulty identifying feelings, DDF: Difficulty describing feelings, EOT: Externally oriented thinking, SE: Standard error, EC1/EC2/EC3/EC4: Centered, effect coded variables, Reference group: Healthy.



3. TAS-20 척도의 하위 요인과 우울을 측정하는 준거 척도 간 평균 상관을 계산한 결과

추가적으로 준거 척도와 TAS-20 척도의 하위 요인 간 상관을 메타 분석하였다. 우울을 측정하는 척도 Beck’s Depression Inventory (BDI) [A107] 총점, Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) [A30]의 하위 척도인 Depression 점수, Patient Health Questionnaire–9 (PHQ-9) [A78]총점과 TAS-20 척도의 하위 요인 간 상관을 수집해서 분석을 실시하였고, 이 때 포함된 상관 행렬의 수는 32개이다.

이 때 표본의 유형에 따른 상관 패턴의 차이를 확인하고자 전체 집단을 대상으로 한 후 추가적으로 5개의 집단으로 나누어 TAS-20의 세 하위 요인과 우울의 심각도 간 평균 상관을 확인하였고, 그 결과는 Table3에 제시하였다. 이 때 각 집단에 포함된 상관 행렬의 수는 건강 집단(n=17), 중독 집단(n=1), 우울/중독 집단(n=5), 섭식 장애 집단(n=2), 의학적 질병 집단(n=7)이다.

Meta–analysis of correlation between TAS-20 subfactors and depression scale

Mean correlation between
DIF and depression (p-value)
Mean correlation between
DDF and depression (p-value)
Mean correlation between
EOT and depression (p-value)
Total .485 (<.0001) .347 (<.0001) .118 (.0001)
Healthy .479 (<.0001) .356 (<.0001) .096 (<.0001)
Addiction .425 (.002) .296 (.033) .523 (.0002)
Depression/anxiety .517 (<.0001) .274 (<.0001) −.052 (.674)
Eating disorder .525 (<.0001) .382 (<.0001) .196 (.0001)
Medical disease .460 (<.0001) .343 (.0002) .214 (.0005)

TAS-20: 20 item toronto alexithymia scale, DIF: Difficulty identifying feelings, DDF: Difficulty describing feelings, EOT: Externally oriented thinking.



DIF요인과 DDF 요인의 우울의 심각도 간 평균 상관은 .485와 .347로 중간 정도였고, EOT 요인과의 우울의 심각도 간 평균 상관은 .118로 낮은 편이었다. 5개의 집단으로 분류해서 상관 패턴을 확인했을 때 중독 집단(n=1)을 제외하고 전체 집단의 평균 상관 패턴과 비슷한 양상을 보였다. 특히 우울/불안 환자들의 경우 DIF, DDF와 우울의 심각도 간 상관은 유의 수준 α=.05에서 통계적으로 유의하였으나, EOT와 우울의 심각도 간 상관은 p-value가 .674로 통계적으로 유의하지 않았다. 개별적인 연구의 상관 패턴을 살펴보았을 때에도 일부 연구[38,A4]를 제외하고 분석에 포함된 대부분의 연구들이 전체 집단의 평균 상관 패턴과 일치하는 결과를 보였다[A9,A19,A93].

고 찰

본 연구에서는 감정표현불능증을 TAS-20을 활용해 분석한 국내외 연구들을 포함하여 TAS-20의 요인 구조를 메타 분석을 통해 살펴보았다. 이를 위해 국내외에서 발표된 연구 중 109편의 논문을 선정하여 TAS-20의 세 하위 요인 간 상관 그리고 정서적 변인에 해당하는 우울 척도와 TAS-20의 세 하위 척도 간 상관의 패턴을 파악하여 세 하위 척도 간 상관이 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 이를 통하여 TAS-20의 대안적인 요인구조로써 최근 대두되고 있는 DIF, DDF 요인을 하나의 요인으로 결합시키고 EOT 요인을 분리하는 논의에 대한 경험적 근거를 확인하고자 하였다.

첫 번째로 TAS-20 세 하위 요인 간 상관 패턴을 메타 분석한 결과를 살펴보면 일반인과 정신장애, 신체적 건강 문제를 가진 집단의 구분과 관계없이 DIF 요인과 DDF 요인은 .609로 일관성 있게 높은 상관을 보였다. EOT 요인의 경우 DIF 요인과는 .228로 낮은 수준의 상관을 보이고, DDF 요인과도 마찬가지로 .319의 낮은 수준의 상관을 보이는 것으로 나타났다.

이러한 결과는 그간 TAS-20의 요인 구조에 대하여 대안적인 구조를 제시한 국외 연구[14-16,18] 그리고 국내에서 TAS-20K의 요인 구조를 재 확인하고자 수행한 Yun 등[8]의 연구 결과를 뒷받침하는 것이라 할 수 있다. 특히 Tuliao 등[18]와 Yun 등[8]의 연구에서는 DIF 요인과 DDF 요인이 유사한 구성 개념과 특질을 측정하고, 모형의 적합도와 간명성 측면에서 두 요인을 하나의 요인으로 묶는 것을 제안하였다. 건강 집단과 정신적 문제(중독, 우울/불안, 섭식 장애) 및 신체적 질병의 문제를 가진 집단을 구분하여 분석한 본 연구에서도 DIF, DDF 요인은 일관되게 높은 상관을 보이며 표본의 유형에 관계없이 서로 밀접한 관계를 가진다는 것이 확인되었다. DIF와 DDF 요인은 정서 인식과 표현으로 이어지는 정서 처리 과정에서 유관성(contingency)이 높은 변인이라는 점에서 이 같은 결과가 도출되었다고 설명할 수 있다[39].

두 번째로 준거 변인으로 상정한 우울과 TAS-20의 세 하위 척도 간의 상관을 메타 분석한 결과, DIF와 DDF의 우울 간의 평균 상관은 .485와 .347로 중간 정도였고, EOT 요인과의 우울 간 평균 상관은 .118로 낮은 편이었다. 이는 EOT 요인은 Culhane 등[A9], Grynberg 등[A26], Park 등[A78], Yilmaz 등[A107], Montebarocci 등[A66]의 다수의 연구에서 우울과의 상관이 유의하지 않은 것으로 보고된 것과 상응하는 결과이다. 다만 중독 집단(n=1)의 경우 TAS-20의 세 하위 요인 모두 우울 척도와 유의한 상관을 보였다. 그러나 중독 집단에 포함된 해당 연구[A57]에 포함된 연구 참여자의 수가 55명에 불과하고 남성만을 대상으로 하고 있으며 중독 집단이 상기 연구 하나만을 포함하고 있는 점을 참고로 할 때 추후 연구에서 중독 연구를 가진 참여자를 대상으로 하는 보다 많은 연구를 포함하여 일관된 패턴이 나타나는지 분석할 필요가 있다.

EOT 요인이 DIF, DDF 요인과 다르게 우울 척도와 유의미하지 않거나 낮은 상관을 보이는 것은 다음 두 가지 측면에서 설명할 수 있다. 첫 번째로, 앞서 언급하였듯이 DIF, DDF 요인은 정서 처리 과정과 관련이 깊은 변인으로서 정서 처리 과정의 직접적인 결함을 반영한다. 이러한 정서 처리 과정의 결함은 특히 스트레스 경험이나 사건에서 유발되는 부정적인 정서를 조절하고 해소하는데 어려움을 야기하며 심리적 문제를 악화시킬 수 있다[40]. 반면, 정서 경험에 대해 개방성을 지니고 인식하며 정서 표현을 통해 정서 경험을 소통하고자 하는 시도는 심리적 이득을 취할 수 있다[41]. DIF 요인이 반영하는 정서 인식의 어려움은 자신이 경험하는 정서적 고통을 명확히 인식하거나 신체적 고통과 변별하기 어렵다는 점에서 정서적 혼란감이 가중되어 우울의 심각도와 관련이 있을 수 있다. 또한 DDF 요인이 반영하는 정서 표현의 어려움은 다른 사람에게 자신의 감정 상태를 적절히 전달하지 못하여 사회적 지지를 얻을 수 있는 기회가 제한된다는 점에서 우울의 심각성과 긴밀한 관련이 있을 수 있다[21,42]. 반면, EOT 요인의 경우에는 정서 처리 과정과 직접적인 관련이 있기 보다는 자신의 내적 경험에 관심을 덜 두는 외부 지향적 인지 스타일을 반영하는 감정표현불능증의 인지적 요소[43,44]로써 DIF, DDF 요인과 비교해 우울과 같은 정서적인 상태와 관련성이 적은 상대적으로 덜 상태 의존적인 요인(less state dependent) 이라고 할 수 있다[38]. 이 때문에 우울의 심각도와 같이 정서적 요인 그리고 정서적 상태에 따라 함께 변화할 수 있는 상태 의존적인 요인과는 유의한 상관을 보이지 않는 것으로 판단된다.

EOT 요인이 나머지 두 요인과 구분되는 두 번째 측면은 감정표현불능증과 사회 문화적 요소들 간의 관련성을 탐색한 Dere 등[19]의 연구에서 찾을 수 있다. Dere 등[19]은 사회 문화적 측면에서 보았을 때 EOT 요인이 DIF, DDF 요인에 비해 감정표현불능증의 정서적 결함을 덜 반영하는 것은 EOT 요인이 정서에 대한 문화적 가치에 뿌리를 두는 흥미나 선호에 대한 개념을 반영하도록 문항이 기술되어 있기 때문이라고 하였다. 후속적으로 진행된 Dere 등[20]의 연구에서 실제로 EOT 요인은 문화적 가치 변인인 ‘modernization’과 유의미한 상관을 보이지만 나머지 두 요인은 유의미한 상관이 나타나지 않는다는 것을 밝혔다. 이 때문에 EOT 요인은 우울과 같은 정신병리와의 관련성이 적게 나타난다고 언급하였다. 이러한 점에서 본 연구 결과에서도 우울과 EOT 요인 간의 관련성이 낮거나 유의하지 않게 나타난 것으로 추정된다. 특히 외현적으로 감정을 표현하는 것을 꺼리며 내적인 경험에 주의를 두기보다는 외부의 사회적 상황에 주의를 두는 것을 권장하는 동양의 집단주의 문화[45-47]에서는 나머지 두 요인과 EOT 요인의 구분되는 속성이 두드러지게 나타난다. 다양한 연령대의 일본인을 대상으로 한 Moriguchi 등[48]의 연구에서는 연령이 증가함에 따라 정서를 다루고 조절하는 능력도 증가하여 DIF, DDF 요인의 점수가 낮아지는 반면 EOT 요인의 점수는 연령에 따라 증가하는 양상을 보였다. 또한 중국계 캐나다인과 유럽계 캐나다인의 TAS-20 하위 요인 점수 수준을 비교했을 때 DIF, DDF 요인의 유의미한 점수 차는 나타나지 않았으나 중국계 캐나다인의 EOT 요인의 점수가 더 높았다[20]. 이는 내적인 정서적 경험에 관심을 덜 두고 외부 지향적인 사고를 하는 것이 특정 문화에서는 병리적인 것을 의미하기보다는 오히려 건강한 문화적 규범을 따르는 것이기 때문일 수 있다. 이러한 점을 감안할 때 집단주의 문화권에 속하는 우리나라에서 감정표현불능증 수준을 측정하기 위해 TAS-20을 사용할 때 EOT 요인을 분리해서 사용하는 것이 바람직할 수 있다.

원 저자를 포함한 다수의 연구에서는 TAS-20 총점을 사용하며 이는 TAS-20이 ‘감정표현불능증’이라는 개념을 포괄할 수 있다는 가정을 내포한다. 이는 3요인 구조인 TAS-20을 기본적으로 단일 차원으로 보고 연속선상에서 감정표현불능증의 심각도를 측정할 수 있다고 가정하는 것이다. 그러나 최근 TAS-20의 대안적 요인 구조를 제시한 여러 연구[8,14-18]에서는 DIF 요인과 DDF 요인은 통합되는 반면 EOT 요인은 분리되는 것으로 나타나고 있다. 또한 본 연구에서 메타 분석을 통해 확인한 결과 DIF, DDF 요인은 일관성 있게 서로 높은 상관을 보이는 반면, EOT 요인은 상대적으로 낮은 상관을 보였다. 또한 우울과의 상관이 세 요인 별로 다르게 나타나며 특히 EOT 요인은 우울 척도와 낮거나 유의미하지 않은 상관을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합할 때 관행적인 수준에서 TAS-20의 단일 차원성을 가정하여 총점을 사용하는 것에 대해 주의할 필요가 있다. TAS-20 세 하위 요인 간 상관 패턴이 이질적이라는 점을 간과하고 총점을 사용하여 다른 준거 변인 과의 상관을 추정하거나, 구조 방정식, 경로 분석 등에 TAS-20 합 점수를 사용해서 다른 심리적 구성 개념과의 구조적 관계에 대한 분석을 실시할 때 가설에서 설정한 예상과는 다른 결과가 도출될 가능성도 배재할 수 없다. 특히 우울과 같은 정서적인 변인 과의 관련성에 연구적 관심을 두고 있는 경우에 EOT 요인의 구분되는 속성에 대하여 주의 깊게 고려할 필요가 있다.

EOT 요인은 감정표현불능증에 대한 초기의 개념화 과정에서부터 감정표현불능증의 핵심적이고도 중요한 요소로 고려된다[10,49]. 그러한 점에서 DIF, DDF 요인과 더불어 EOT 요인을 모두 합산한 점수를 사용하는 것이 관행적으로 받아들여져 왔다고 할 수 있다. 그러나 TAS-20의 요인 구조 연구에서 EOT 요인의 분리와 그 구성 개념의 타당성에 대해 꾸준히 논쟁이 이루어지고 있다는 점, 본 연구 결과에서 DIF, DDF 요인과 EOT 요인 간의 낮은 상관, 그리고 우울 척도와의 낮거나 유의하지 않은 상관을 보인다는 점에서 EOT 요인의 이질적인 특성을 고려해 TAS-20의 총점을 사용하는 것보다는 DIF/DDF 요인을 합한 점수와 EOT 요인의 점수로 분리해 사용하는 것이 TAS-20 척도 점수의 측정적 속성에 더욱 부합한다고 할 수 있다.

본 연구는 해외 및 국내에서 시행된 TAS-20을 통해 감정표현불능증을 측정한 109개의 연구를 포함하여 TAS-20 하위 척도 간의 상관에 대한 메타 분석을 통해 TAS-20의 요인 구조가 하위 척도 간 상관 패턴에 어떻게 반영되는지에 대해 분석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 TAS-20 내의 하위 척도 간 상관에 대한 메타 분석 결과에서 확장해 준거 변인인 우울 척도와 TAS-20의 세 하위 척도 간 상관 패턴 역시 메타 분석함으로써 EOT 요인과 나머지 두 요인 간의 상관이 상대적으로 낮을 뿐 아니라 준거 변인 과의 상관 패턴 역시 이질적으로 나타난다는 것을 밝혔다. 이러한 TAS-20 세 하위 척도와 준거 변인 과의 상관 패턴을 임상 집단과 비 임상 집단을 아우르는 다양한 표본 유형을 대상으로 확인했다는 점에서도 가치가 있다. 이러한 결과는 그간 TAS-20의 요인 구조에 대해 요인 분석적 접근법 상의 논쟁에서 머무르는 것에서 나아가 메타 분석적 접근을 통하여 개별적인 요인 분석 결과들을 통합해 EOT 요인의 분리 필요성과 TAS-20의 총점 사용의 문제점에 대해 논의했다는데 의미가 있다. 또한 총점 사용에 대한 이러한 논의는 임상 및 치료 장면에서 감정표현불능증을 지닌 사람들을 보다 정확하게 구분하기 위한 방향성을 제시하였다는 의의가 있다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 TAS-20의 대안적인 2요인 구조의 타당성을 검증하기 위해 TAS-20의 전체 20문항 간 상관 행렬을 메타 분석에 포함하는 대신 TAS-20 세 하위 요인 간 상관 행렬을 사용해 메타 분석을 진행하였다. 이는 세 개의 데이터베이스를 통해 논문을 수집하는 과정에서 원문을 확인한 결과 논문 1542개 중 TAS-20의 전체 20문항 각각의 평균, 표준 편차, 상관계수 등의 기초 통계량을 제공하는 논문은 단 하나도 없었기 때문이다. 이러한 이유로 인해 TAS-20의 요인 분석 결과 자체에 대한 메타 분석은 불가능하였다. 또한 이 때문에 EOT 요인이 포함하고 있는 기본적인 문제와 한계로 지적되는 낮은 신뢰도와 타당도 그리고 부정 문항의 방법 효과(method effect) [17,18,50]를 고려한 메타 분석을 실시하는 것 역시 불가능하였다. TAS-20 척도뿐 아니라 심리 척도를 사용하는 연구자들은 연구 결과를 제시할 때 문항 간 상관 행렬을 보고할 것을 권장한다.

둘째, TAS-20 하위 척도와 준거 척도인 우울 척도와의 상관을 메타 분석하였을 때, 3가지 척도(BDI, HADS, PHQ-9)가 포함되었고, 해당 척도들이 전반적인 우울감을 공통적으로 측정한다고 가정하였다. 그러나 이는 우울 증상을 측정하는 척도들의 상이한 측면을 고려하지 않은 것으로 추후 연구에서는 단일한 우울 척도만을 포함하여 분석을 하거나 우울 척도 별로 TAS-20 하위 척도와의 상관 패턴이 상이한지 확인할 필요가 있을 것이다.

Conflicts of Interest

The authors declared no conflict of interest.

Funding

The research was supported by the Chung-Ang University Graduate Research Scholarship in 2020.

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September 2021, 29 (3)

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