Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1169-1182
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2016
한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.
연구목적 본 연구는 우리나라 19세 이상 성인을 대상으로 자살 생각과 자살 시도에 미치는 개인 수준 요인과 지역사회 수준의 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 방 법 2021년 시행한 지역사회건강조사의 자료와 2021년 국가통계포털시스템(KOSIS) 자료를 통해 수집된 성인 225,965명을 연구 대상자로 하였다. 대상자의 일반적 특성, 자살 행위(자살 생각, 자살 시도) 및 지역사회 수준의 특성은 빈도(%)와 평균(표준편차)를 이용하여 분석하였으며, 개인 수준과 지역사회 수준에 대한 자살 생각 및 자살 시도에 대한 연관성은 다수준 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다. 결 과 자살 생각과 관련된 지역사회 수준의 요인은 미충족의료였으며(Odds Ratio [OR]=1.053, 95% CI=1.035-1.071), 자살 시도와 관련된 지역사회 수준의 요인은 고령화비율(OR=1.015, 95% CI=1.001-1.030)이었다. 자살 생각과 관련된 주된 개인 수준의 요인은 스트레스 상태(OR=9.388, 95% CI=8.629-10.213), 최근 1년간 우울경험(OR=6.737, 95% CI=6.454-7.032)이었으며, 자살 시도와 관련된 주된 개인 수준의 요인은 스트레스 상태(OR=5.213, 95% CI=3.699-7.347), 최근 1년간 우울경험(OR=13.433, 95% CI:11.247-16.044)이었다. 결 론 본 연구를 통해 자살 생각과 자살 시도에 영향을 미치는 개인 수준의 요인과 지역사회 수준의 요인을 확인하였다. 연구 결과를 통하여 기존에 강조되어진 스트레스, 우울과 같은 개인 수준의 요인에 대한 관리 뿐만 아니라, 미충족의료와 같은 지역사회 수준의 요인을 고려하는 자살예방정책이 요구된다.
본 연구는 대중교통 접근성의 유형이 관련된 통행발생량에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하고자 하였다. 주거지와 직장소재지의 철도와 버스의 도보 접근성을 고려하여 18개의 대중교통 접근성을 유형화 한 후 다수준 포아송 회귀모형을 구축하여 분석하였다. 분석결과는 대중교통 이용촉진을 위한 3가지 정책적 시사점과 함께 요약되어질 수 있다. 첫째, 버스와 철도의 경쟁관계와 보완관계를 적절히 고려하여 추진되어질 때 대중교통의 이용촉진은 보다 효과적으로 달성되어질 수 있을 것이다. 둘째, 환승의 편리성 제고로 대중교통의 이용을 촉진하기 위해서는 서울내 이동보다는 서울에서 외곽지역 출퇴근하는 직장인들을 대상으로 할 경우 또는 주거지에서 철도보다는 상대적으로 버스의 접근성이 좋은 경우 보다 효과적일 것이다. 셋째, 서울외곽지역에 거주하면서 서울로 출퇴근 하는 직장인의 경우에는 철도가 절대적으로 버스보다 높은 통행발생량의 우위를 가지고 있음을 고려하여야 한다. 즉, 서울로 이루어지는 시 도간 통행은 주거지의 철도역 접근성을 제고하는 주택공급 및 도시개발 정책을 추진하여야 대중교통의 이용을 촉진할 수 있을 것이다.
연구배경: 본 연구의 목적은 척추전문병원과 비전문병원의 건당 진료비 및 재원일수 차이를 비교 분석하고, 이에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 방법: 본 연구는 2021년 1월부터 2022년 12월까지의 입원 환자 진료비를 포함한 건강보험심사평가원의 청구 데이터를 사용했다. 의료기관 현황 데이터는 연구대상 병원의 특성을 파악하는 데 사용되었다. 다수준분석을 통해 건당 진료비와 관련된 요인을 파악하고, 포아송 회귀분석을 통해 척추전문병원과 비전문병원 간 재원일수를 분석했다. 분석대상은 척추전문병원 32,015건, 비전문병원 17,555건이었다. 결과: 다빈도 척추 수술 5건 중 4건의 경우, 전문병원이 비전문병원보다 재원일수가 더 긴 것으로 나타났다. 다수준분석 및 포아송 회귀분석 결과, 수술유형에 관계없이 연령이 높고, Charlson comorbidity index 점수가 높을수록 건당 진료비와 재원일수 모두 유의하게 증가하는 것으로 나타났다(p<0.05). 그러나 병원이 대도시에 위치한 경우에는 유의미하게 감소하였다(p<0.05). 결론: 본 연구에서는 기존 연구결과와 달리 전문병원의 건당 진료비와 재원일수가 더 긴 것으로 나타났다. 향후 이러한 차이의 원인을 찾기 위해 추가적인 연구가 필요하다.
홍수시 한강 인도교에 대한 단기간 예보의 정확도를 제고하기 위한 통계학적 홍수예보모형으로 '인도교수위와 영향인자간의 다중회귀분석에 의한 다변수 모형(MM 모형)'과 '수위구간별 다중회귀분석에 의한 다수준 다변수 모형(MMP 모형)' 그리고 '수위의 증감추세에 따른 2 수준 다변수 모형(2MP 모형)'을 제시하였다. 연구대상으로는 분석된 세가지 모형 중, 'MM 모형'은 4시간예측시 평균오차가 35cm 이내의 정도를 나타내며 'MMP 모형'은 모형개발시에 구분한 각 수위구간에 대해서는 매우 작은 평균오차를 나타내지만 실제 홍수사상에 적용시에는 뚜렷한 정도의 향상을 나타내지 못하는 것으로 보인다. 이것은 실제홍수시 수위가 각 구간내에만 머물지 않기 때문인 것으로 보인다. 한편 '2MP 모형'은 예측정도가 가장 높으나 드물게 발산현상이 나타나고 있어 안정도가 떨어지며, 'MMP 모형'은 '2MP 모형'과 비교하여 예측정도는 약간 떨어지나 안정된 예측결과를 보여준다.
The purpose of this study was to compare the risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies between logistic regression and multilevel analysis. By using patient sample data from the Health Insurance Review & Assessment Service, in-patients with a craniotomy were selected as the survey target. The sample data were collected from a total number of 2,335 patients from 90 hospitals. The sample data were analyzed with SAS 9.3. From the results of the existing logistic regression analysis and multilevel analysis, the values from the multilevel analysis represented a better model than that of logistic regression. The intra-class correlation (ICC) was 18.0%. It was found that risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies may vary in every hospital. The agreement by kappa coefficient between the two methods was good for the risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies, but the factors influencing the outcome for that were different.
Background: The purpose of this study is comparison of the results between regression and multi-level analysis to find out factors influencing outcome indicators (in-hospital death, length of stay, and medical charges) of stroke patients. Methods: By using patient sample data of Health Insurance Review & Assessment Service, patients admitted with stroke were selected as survey target and 15,864 patients and 762 hospitals were surveyed. Results: For the results of existing regression analysis and multi-level analysis, models were assessed through model suitability index value and as a result, the value of results of multi-level analysis decreased compared to the results of regression, showing it is a better model. Conclusion: Factors influencing in-hospital death of stroke patients were analyzed and as a result, intra-class correlation (ICC) was 13.6%. In factors influencing length of stay, ICC was 11.4%, and medical charges, ICC was 17.7%. It was found that factors influencing the outcome indicators of stroke patients may vary in every hospital. This study could carry out more accurate analysis than existing research findings through analysis of reflecting structure at patient level and hospital level factors and analysis on random effect.
Purpose: 본 연구는 미국 캘리포니아와 플로리다에 위치한 의료기관을 대상으로 급성심근경색증, 심부전, 폐렴을 주진단으로 받은 메디케어 입원환자들에게 제공된 의료서비스의 과정적 질과 잠재적으로 예방이 가능한 30일 이내 위험 보정 재입원율과의 관계를 살펴보았다. Methods: 본 연구의 종속변수는 잠재적으로 예방이 가능한 30일 이내 위험 보정 질환별 재입원율이며 3M PPR 소프트웨어를 이용하여 재입원의 예방 가능 여부를 결정하였다. 미연방 의료 비용 및 이용 프로젝트 데이터베이스, 미국병원협회의 병원조사 자료, 미연방 보건복지부소속 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터의 병원비교 자료를 이용하였다. 자료의 위계적 구조를 고려하여 다수준 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석하였다. Findings: 의료서비스의 과정적 품질과 퇴원 후 30일 이내 잠재적 예방 가능 위험도 보정 재입원율과의 관계는 질환별로 차이를 보였다. 폐렴의 경우 의료서비스의 과정적 질은 30일 이내 잠재적 예방 가능 보정 재입원율과 유의한 부(-)의 관계를 보였으나, 급성심근경색증과 심부전의 경우 대체로 유의한 관계를 관찰할 수 없었다. Practical Implications: 잠재적으로 예방 가능한 급성심근경색증, 심부전 재입원율을 줄이기 위해서는 의료기관에서 가이드라인으로 따를 수 있는 더욱 다양한 근거 중심의 과정적 질 지표의 개발에 대한 정부와 보건의료계의 노력이 필요하다.
플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.
연구목적: 본 연구는 의사로부터 고혈압으로 진단받은 사람들을 대상으로 개인 건강행태 및 지역 보건의료수준이 치료순응에 미치는 영향을 파악하고자 실시하였다. 고혈압 치료순응은 고혈압 약물치료율로 조작적 정의를 하였다. 정의는 의사에게 고혈압을 진단받은 30세 이상 사람 중 현재 혈압 조절약을 한 달(30일)에 20일 이상 복용하고 있는 사람의 분율로 정의하였다. 연구방법: 2010년도 지역사회건강조사대상 만 19세 이상 성인 229,229명을 대상으로 개인특성에 따른 고혈압 치료순응지표의 차이 비교는 카이제곱 검정을 사용하였으며, 개인 및 지역수준 변수를 고려한 고혈압 치료순응의 관련지표의 지역 간 변이 파악은 다수준 로지스틱회귀분석 실시하였다. 통계 프로그램은 SPSS 18.0과 HLM 7(hierarchical linear model)을 이용하였다. 연구결과: 개인 건강행태 및 지역 보건의료수준이 고혈압 치료순응에 미치는 관련성 연구에서 건강행태 및 지역의 보건의료수준에 따라, 치료순응에 미치는 영향이 크다는 것을 알 수 있었다. 결론: 본 연구에서는 지역보건의료 수준의 변수들의 교차비가 높지는 않았지만, 개인수준의 변이에 초점을 맞춘 기존연구와는 달리 지역보건의료수준의 변이를 찾을 수 있었다는데 의의가 있었으며, 추후 많은 연구에서 지역수준을 고려한 다수준 분석이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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