초록
본 연구의 목적은 건강보험심사평가원에서 제공한 2009년 환자표본자료를 이용하여 병원의 환자집중도 수준과 분만환자의 평균재원일수와의 관계를 분석하는 것이다. 병원에 내원한 분만환자의 집중도는 DRGs(Diagnosis Related Groups)를 이용하여 생성된 내부허핀달지수를 이용하여 측정하였다. 통계분석에서는 병상 수, 분만환자 수, 100병상 당 의사 수, 100병상 당 간호사 수 같은 병원의 구조변수를 통제변수로 사용하였고, 분만환자의 평균재원일수는 종속변수로 사용하였다. 연구에서 분만환자의 집중화에 따른 재원일수 변이의 분석을 위해 모형 1에서는 병원의 모든 입원환자들 중 분만입원환자의 집중화정도를 분석하였고, 모형 2에서는 모든 산부인과 관련 환자들 중 분만입원환자의 집중화정도를 분석하였다. 분석결과 환자집중도는 두 모형 모두 평균재원일수와 통계적으로 유의하지 않았으며, 분만환자 수와 병상 수에서 통계적으로 유의하였다. 분만환자 수 변수는 평균재원일수와 음의 상관관계를 보였고, 병상 수는 양의 상관관계를 보였다. 연구결과는 병원에 내원한 분만환자의 집중도 지수 보다는 분만환자 수가 평균재원일수에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 환자 수는 병원에서 진료의 효율성을 향상시키는데 기여한다고 볼 수 있다.
This study analyzed the relationship between the level of hospital caseloads and length of stay for the delivery patients. The differences of hospital caseloads were measured by the Internal Herfindahl Index, which measured the concentration of delivery patient in a hospital. And the structure variables of hospitals such as the number of bed, the number of treatment, and the number of doctors and nurses per 100 beds were included as control variables. And average length of stay of delivery patients was used as the dependent variable. Concentration status of delivery patients was measured in two models: (1) first model represents the concentration level of delivery patient in all hospital patients, (2) second model represents the concentration level of delivery patient in all obstetrics and gynecology patients. In regression analysis, patient concentration index was not statistically significant in explaining the variation of average length of stay in two models. But the number of delivery patients and number of beds were statistically significant. The number of delivery patient variable showed negative regression coefficient with average length of stay and the number of beds showed positive coefficient with average length of stay. This study result indicated that the volume of delivery patients in a hospital will play a significant role in reducing the length of stay of delivery patients. Patient volume could contribute in improving the efficiency of patient care in a hospital.