극단적 폭염은 온대지역의 여름철 사망률과 유병률을 증가시키는 기상재해이다. 기후모델의 예측결과에 따르면 미래 폭염의 강도와 빈도는 더욱 증가할 것으로 보고되고 있다. 이 연구는 국내 7개 대도시의 폭염유발기단과 일 사망률의 증가와의 연관성을 제시하며, 이를 기반으로 운영 중인 고온건강경보시스템을 소개한다. 1982년에서 2007년까지 관측된 기후자료로부터 종관기단분류기법이 적용되어 각 도시의 여름철의 각 날에 대한 기단분류가 수행되었다. 폭염유발기단과 일 사망률 증가와의 연관성 연구 결과, 고온건조(DT) 기단과 고온다습+(MT+) 기단의 두 기단에서 가장 높은 사망률 증가 연관성이 관찰되었다. 따라서 DT와 MT+ 기단 내의 기상요소들을 이용하여 초과사망자수를 종속변수로 하는 중회귀 분석을 통한 초과사망자수 예측알고리즘이 제작되었다. 또한, 각 대도시들마다 다르게 나타나는 지역적인 기후순응 특성에 입각하여 각 도시별 예측알고리즘에서 사용되는 독립변수가 선정되고, 고온건강경보시스템의 고온건강주의보 및 경보 기준인 초과사망자수 기준이 설정되었다. 지구온난화 추세 하의 고온건강경보시스템은 대규모 건강이상을 야기할 수 있는 폭염에 대한 효과적인 정보를 대도시 시민들에게 제공할 것으로 기대된다.
지속적으로 증가 하고 있는 악성 종양 발병률의 증가, 생존률의 향상, 조기발견의 증가 등이 암 기왕자의 보험 수요 상승을 가져오고 있으며, 보험시장에서 더 이상 암 기왕자를 도외시하기 어렵게 만들고 있다. 그러나, 현재 국내에서는 암 기왕자를 인수할 수 있는 상품과 언더라이팅 인수 기법이 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 상황 하에서 기존에 거절체로 인식되었던 암 기왕자의 적극적인 인수를 위해 악성종양에 대한 보험 의학적인 고찰과 사망률, 위험도에 대해 분석하고, 국내에서 암 기왕자의 보험 인수 시 문제점과 그 해결방안을 모색해 보았다. 종양은 종양세포의 성장과 확산의 정도를 나타내는 병기와 조직학적 등급에 의해 그 예후와 경과가 예측 가능하며, 이 병기를 표준화하려는 국제적 시도로 1977년 American Joint Committee on Cancer(AJCC)는 TNM system 을 제시하였다. 병기를 기초로 치료의 결정도 함께 이루어지는데, 주요 치료법을 수술, 방사선치료, 항암치료, 면역요법이 있다. 이러한 치료법들은 후기 부작용을 일으키거나 이차성 암(Secondary malignant neoplasm)의 원인이 되기도 한다. 병기에 따른 암환자의 사망률을 살펴 보면, 암은 일정시기 동안 사망률이 급격히 증가하다가 이후에 점차 사망률이 감소하고, 그 이후에는 사망률에 영향을 미치지 않는다. 이러한 사망률 변화의 특성은 암 기왕자에게 평준식 정액 할증법(Per mille flat extra)의 적용이 적절함을 보여준다. 그러나, 현재 국내에서는 악성 종양 기왕자를 위한 상품이 전무한 상태이며, 암의 병리적 병기와 치료에 관련된 정보를 얻을 수 있는 도구도 부족하고, 명확한 인수 기법이 없다. 또한, 자체의 경험통계의 부족으로 위험에 대한 부담감이 큰 것이 현실이다. 하지만, 병기에 따른 사망률의 변화에서도 알 수 있듯이 평준식 정액 할증법의 도입이나, 악성종양의 병기(Stage)별 정액 할증률을 삭감법으로 전환하는 기준을 개발한다면, 종신보험은 충분히 인수가 가능하다. 또한, CI 보험도 암에 대한 부담보를 하는 선진사의 인수 기법을 도입하거나, 암 기왕자만을 위한 CI 상품을 개발하는 등 새로운 인수 기법을 모색한다면, 암기왕자 인수의 폭은 넓어질 것이다. 이와 같은 노력과 함께, 언더라이팅의 정보 획득을 위한 암 기왕자만의 고지서를 개발하고, 전문 언더라이터의 양성을 위한 노력을 게을리 하지 않는다면, 암기왕자를 적극적으로 인수할 수 있을 것이다. 앞으로 국내 보험사가 위와 같은 노력을 지속적으로 해 나가고, 비교적 예후와 경과가 양호한 0기와 1기 암 기왕자부터 단계적으로 종신보험의 인수를 시도한다면, 비교적 안전하게 경험치를 축적할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 국내 보험업계는 새로운 시장의 확보와 보험에 대한 대외 이미지 개선이라는 효과도 함께 얻게 될 것이다.
우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.
최근 급격한 기대수명의 증가에 따라 미래 복지정책 등에 커다란 영향을 주는 장래 사망력의 정확한 예측은 중요한 이슈가 되고 있다. 사망력의 정확한 예측을 위하여 최적의 추정모형의 선택도 중요하지만 사망력에 대한 시계열 적용기간도 매우 중요한 이슈다. 이는 우리나라의 사망률 시계열이 짧고, 특히 1982년 이전 자료가 다소 불완전해서 이에 대한 고려가 필수적이기 때문이다. 본 논문에서는 우리나라 사망력 시계열을 기간에 따라 2개의 그룹(1976~2005년, 1983~2005년)으로 나누어서, 남녀별로 LC모형과 LC 코호트효과 확장모형에 대한 모수 추정값, 사망력지수와 코호트지수의 모형화 및 예측, 장래 기대수명의 예측 적합력을 각각 분석한 후 향후에 장래 기대수명 추계시 고려할 시사점을 제시하고자 한다.
본 논문은 최근에 널리 사용되고 있는 R 프로그램으로 출산율, 사망률, 국제이동률을 예측하고 이들 결과를 Leslie 행렬에 대입해 인구추계 산출하는 방법을 소개한다. 특히 Kaneko (2003)가 제안한 출산율의 일반화로그감마모형, Li 등 (2013)의 사망률 LC-ER 모형, Ramsay와 Silverman (2005)가 제안한 국제이동률의 함수적데이터모형을 시현할 수 있도록 하였다. 최근 R로 구현된 대표적인 인구추계 패키지로 demography, bayesPop가 소개되고 있으나, 이는 Human Mortality Database (HMD), Human Fertility Database (HFD)에 업로드된 자료에 한에서만 분석이 가능하고 기타 데이터를 적용하기 위해서는 자료 변경과 수정이 요구된다. 특히 우리나라의 경우 HMD에 단기 간의 자료로만 제공되어 있어 이 패키기를 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 이런 실정과 한국의 저출산, 고령화, 내국인, 외국인 국제이동률 상이패턴을 반영할 수 있는 R 프로그램을 소개하고, 2117년까지의 인구추계를 도출하였다.
본 연구는 급성심근경색증 환자의 사망률 측정을 위한 중증도 보정 모형을 개발하여 의료의 질 평가에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해서 질병관리본부의 2005-2008년 퇴원손상환자 699,701건의 자료를 분석하였다. Charlson Comorbidity Index 보정 방법을 이용한 경우와 새롭게 개발된 중증도 보정 모형의 예측력 및 적합도를 비교하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 새롭게 개발된 모형에는 연령, 성, 입원경로, PCI 유무, CABG 유무, 동반질환 12가지 변수가 포함되었다. 분석결과 CCI를 이용한 중증도 보정 모형보다 새롭게 개발된 중증도 보정 사망 모형의 C 통계량 값이 0.796(95%CI=0.771-0.821)으로 더 높아 모형의 예측력이 더 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 중증도 보정 방법에 따라 사망률, 유병률, 예측력에도 차이가 있음을 확인하였다. 향후에 이모형은 의료의 질 평가에 이용하고, 질환별로 임상적 의미와 특성, 모형의 통계적 적합성 등을 고려한 중증도 보정모형이 계속해서 개발되어야 할 것이다.
배 경 : 만성폐쇄성폐질환의 급성 악화는 주요한 사회경제적 부담이다. 이 질환의 높은 사망률이 잘 알려져 있지만, 아직까지 급성악화로 입원했던 환자의 장기 예후에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구의 목적은 만성폐쇄성폐질환의 급성악화로 입원했던 환자에서 장기간 사망의 예측인자를 알아보기 위함이다. 방 법 : 2000년부터 2004년 사이에 만성폐쇄성폐질환의 급성 악화로 입원한 환자를 대상으로 후향적으로 조사하였다. 입원 중 또는 퇴원 후 6개월 이내에 사망하거나 흉부 X-선 촬영에서 결핵반흔, 흉막비후나 기관지확장증이 동반된 경우, 추적기간 중 악성종양을 진단받은 환자는 제외하였다. 결 과 : 평균 연령은 69.5세였고, 추적기간은 49개월이었으며, 평균 $FEV_1$은 1.00L(예측치의 46%)였다. 사망률은 35%(17/48)였다. 다중 Cox 회귀분석 결과 분당 100회 이상의 빈맥과(p=0.003; 상대위험도, 11.99; 95% 신뢰구간, 2.34-61.44) 35mmHg이상의 우심실수축기압이(p=0.019; 상대위험도, 6.85; 95% 신뢰구간, 1.38-34.02) 사망 위험을 높이는 독립적인 예측인자였다. 결 론 : 만성폐쇄성폐질환의 급성악화로 입원했던 환자의 장기간 사망 위험을 예측하는 데 안정시 심장박동수와 우심실수축기압이 유용할 것이다.
해양 신 재생에너지 개발에 의해 생태계에 미치는 영향을 최소화하기 위한 방안을 모색하기 위하여 환경변화 사례와 예측하였다 해양에너지의 개발은 필수적으로 해양환경 및 생태계에 변화를 초래하여 조력발전시설의 경우 조간대에 서식하는 저서생물의 종다양성을 감소시키고 철새 등의 조류의 종수 및 개체수의 변화를 가져오고 조력 및 조류발전 터빈시설은 수생생물의 기계적 충돌에 의한 사망률을 증가시킨다 이러한 해양 신 재생에너지의 개발과 더불어 생태계의 영향을 최소화하기 위한 조사 및 연구가 병행되어야 개발 후 상용화단계에서 가장 합리적인 자연보전의 방안을 제시하고 지역사회와의 갈등을 최소화 할 수 있는 과학적인 자료를 도출 할 수 있다.
목적: 소아와 신생아에서의 MRSA 감염의 발병률은 증가되었고, 특히 극소저체중 출생아에서 중심정맥카테터의 빈번한 사용과 연관되었다. 이번 연구는 NICU에 입원한 극소저체중 출생아를 대상으로 MRSA로 인한 CRBSI의 임상적 특징을 조사하고, CRBSI로 인해 사망한 환자와 생존한 그룹 간의 차이를 분석하여, 사망과 관련된 위험인자를 예측해보고자 하였다. 방법: 34명의 극소저체중 출생아는 실험실적으로 확인된 S. aureus 의 혈류감염을 보였고 카테터 연관 혈류감염의 발병률, 사망률, 유병률 그리고 사망률과 연관된 예측인자를 조사하였다. 결과: 26명의 환아는 혈액과 카테터 tip에서 같은 병원균(24 MRSA, 2 MSSA)을 보였다. 8명(25.8%)은 CRBSI로 사망하였고 모두 MRSA 혈액 감염을 보였다. MRSA로 인한 CRBSI으로부터 생존한 그룹과 사망한 환자 간에 성비, 재태연령, 병원균 확인과 혈액채취의 기간, 백혈구, 혈소판 수는 분명한 차이를 보이지 않았다. CRP는 사망한 환자에서 분명히 증가되었다. 사망한 환자에서 발현 나이의 평균값은 빠르고(9.1${\pm}$6.6 vs. 26.9${\pm}$20.2; P= 0.005) 입원일수는 짧았다(10.1${\pm}$7.0 vs. 73.0${\pm}$32.4; P=0.000). 2명의 생존아는 하지에 화농성 관절염과 연부조직염의 합병증을 가졌다. 결론: 카테터 연관 혈류감염의 사망률은 극소저체중 출생아에서 높은 것으로 보이고 CRP와 질환의 조기발병에 의해 예측되었다.
폐색전증(Pulmonary Embolism : PE)은 사망률이 높은 질환중 하나이다. 초기에 정확한 진단 및 치료를 시행하는 경우 사망과 재발의 경우가 흔치 않으나 지연 진단이 일어나는 경우 사망률은 높기 때문에 보다 정확하고 빠른 검사법이 필요하다. 본 연구에서는 폐색전증 환자의 흉부 CT 데이터를 가지고 딥러닝 알고리즘을 생성하여 소프트웨어를 구현하고자 한다. 개발된 딥러닝 기반의 폐색전증 진단 보조 소프트웨어는 CT 촬영 후 즉각적인 질환 예측으로 판독 시간의 단축과 효율성을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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