본 논문에서는 지방환자의 서울진료의 추이와 치료결과를 살펴보기 위해 2005년, 2008년의 퇴원환자 조사 자료를 재원일수를 이용하여 분석하였다. 그 결과 2005년 퇴원환자 333,280명과 2008년 퇴원환자 419,873명의 성별, 연령별, 주진단 분포는 유사한 것으로 나타났으며 치료결과 재원일수는 2005년에 30일 이상이 7.2%, 20~29일이 5.9%인데 비해 2008년은 30일이상이 6.2%, 20~29일 6.0%로 나타나 재원일수는 절감되었다. 전체퇴원환자의 재원일수에 영향을 끼치는 요인에 대해 회귀분석 결과 연도, 성, 보험유형, 의료기관유형, 입원경로, 내원 경유, 주진단, 거주지의 효과를 통제한 후 지방환자의 진료지역에 따른 재원일수를 살펴본 결과 서울이 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한 암환자의 재원일수에 영향을 끼치는 요인에 대해서도 연도, 성, 보험유형, 의료기관유형, 입원경로, 내원 경우, 주진단, 거주지의 효과를 통제한 후 지방환자의 진료지역에 따른 재원일수를 살펴본 결과 서울이 가장 낮은 것으로 나타났다. 즉, 지방환가 거주지에서 진료를 받는 것에 비해 서울에서 진료를 받는 것이 치료결과가 짧았다. 이는 타 지역 진료의 간접의료비 영향으로 서울지역에서 조기 퇴원하여 거주지에서 진료하였거나 서울 진료자가 중증도가 낮은 환자가 많아 재원일수가 낮을 수 있다는 것도 배제 할 수 없다. 이에 대한 중증도 보정 후 서울 진료환자의 재원일수가 낮은 요인을 분석하는 추후 연구가 필요하다.
본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 외래정보로 재원일수를 예측하여 입원환자 재원일수를 예측하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 외래정보 자료를 기반으로 개발된 재원일수 예측 모형을 이용한 융복합의 맞춤형 재원일수 관리 웹 프로그램은 실시간 예측 재원일수 산출되도록 구현되었다. 예측 모형을 기반으로 장기재원예측 환자군, 집중 관리 환자군 등 재원일수관리 서비스 대상이 도출되었다. 장기재원예측 환자군, 집중관리 환자군에 장기 재원 예상 알림 서비스, 재원일수 초과 알림 서비스 등을 제공할 수 있어 맞춤형 재원일수 관리 시스템이 맞춤형 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템 웹 활용을 위해서는 재원일수 예측 질환의 확대와 국가 차원의 시범운영 정책 추진 방안이 필요하다.
본 연구는 뇌졸중 환자의 효율적인 재원일수 관리를 위해 행정자료를 이용하여 우리나라 의료기관을 이용한 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 적정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 의료기관에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2004-2009년 퇴원손상심층조사 자료 중 뇌졸중 입원환자 23,134명을 대상으로 데이터마이닝 기법을 이용하여 뇌졸중 입원환자의 적정 재원일수 예측모형을 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 뇌졸중 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 뇌졸중 발생유형이었으며, 의사결정나무를 이용하여 개발된 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 진료비지불방법, 의료기관 소재지, 병상규모가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 뇌졸중 입원환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 개발된 모형을 의료기관의 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.
본 연구는 급성심근경색증 입원환자를 대상으로 중증도가 보정된 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2004-2006년 퇴원손상심층조사 자료 중 급성심근경색증 입원환자 2,309명을 대상으로 급성심근경색증 입원환자의 적정 재원일수 예측모형은 데이터마이닝을 이용하여 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 급성심근경색증 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 관상동맥우회술(CABG)과 동반질환 건수로 나타났다. 앙상블 모형을 이용하여 개발된 급성심근경색증 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 보험유형과 의료기관 소재지가 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 다빈도 질환에 대한 중증도 보정 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 이를 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.
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.
본 연구의 목적은 관상동맥중재술 입원 환자의 재원일수의 변이를 규명하기 위해 중증도 보정 모형을 개발하였다. 2004~2006년 퇴원손상환자 조사자료 중 관상동맥중재술 입원 환자 1,011건을 연구대상으로 하였으며, 재원일수의 변이분석은 t검정, 분산분석을 실시하였고, 중증도 보정 재원일수 모형은 데이터마이닝 기법을 이용하였다. 개발된 다중회귀분석 모형을 이용하여 예측 재원일수를 산출하고 이를 실제 재원일수와 비교한 결과 병상규모별, 보험유형과 지역별로 재원일수의 변이가 존재하는 것으로 나타났다. 환자 특성과 중증도를 통제하고 나타난 재원일수의 변이는 공급자 요인으로 설명될 수 있는데, 진료행태나 의료자원에 대한 후속 연구가 필요한 것으로 보인다. 본 연구는 행정 데이터를 이용하여 중증도 모형을 개발하고 변이를 확인하였다는 점에서 활용의 효용성을 높이는 데 기여할 것으로 사료된다.
이 연구는 수부손상의 발생요인과 진료양상을 분석함으로써 수부손상의 예방과 수부전문병원의 진료 효율성 제고를 위한 기초정보를 제공하기 위해 수행되었다. 분석을 위해 서울시 소재 S병원에 2008년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지 최근 3년간 내원한 환자 중 수부손상 환자 총 2,461명의 환례를 전수 조사 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 수부손상 환자의 인적특성군 별로 수부손상 발생의 시기, 장소, 원인별 빈도와 유의한 차이를 보였다. 남자가 여자에 비해, 노년기환자가 영유아기환자에 비해 재원기간은 긴 반면 일평균진료비는 낮았으며, 국민건강보험환자가 자동차보험과 산재보험환자에 비해 재원기간은 짧은 반면 일평균진료비는 높았다. 둘째, 수부손상 환자의 인적특성변수와 수부손상의 발생양상변수는 재원기간과 일평균진료비, 건당 평균진료비에 유의한 영향을 보였다. 수부손상환례의 재원기간이 건당진료비의 크기를 결정하는 요인이기 때문에 재원기간에 정(正)의 영향을 미치거나 재원기간에 유의한 차이가 있는 남성, 노년기, 산재보험환자의 기계 작업도구에 의한 환례, 절단 결출상의 환례, 그리고 이식술의 재원기간을 단축하는 방안이 치료 효율을 위해 긴요한 것으로 보인다. 이에 수부손상환례의 조속한 진단 치료로 재원기간 단축 등을 통해 수부전문병원의 진료효율성 제고방안을 다양한 차원에서 강구할 것을 제언한다.
본 연구의 목적은 2008년부터 2017년까지의 결핵환자의 결핵 종류, 환자 특성, 입원 및 질병관련 특성, 의료기관 특성에 따른 재원기간과 사망에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 질병관리청에서 제공하는 퇴원손상심층조사자료를 활용하였고, 제6차 한국표준질병사인분류(KCD)의 퇴원시 진단 코드가 결핵(A15, A16, A17, A18, A19, U88.0, U88.1, U84.30, U84.31)인 환자를 추출하여 총 10,634건을 최종 분석에 사용하였다. 수집된 자료는 통계 프로그램 STATA 13.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 교차분석(chi-square test), Fisher's exact test와 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과로 재원기간에 영향을 미치는 요인으로 폐결핵을 기준으로 폐외결핵, 복합결핵, 내성결핵일 때, 남자보다는 여자일 때, 연령이 높을수록, CCI(Charlson Comorbidity Index) 점수가 높을수록, 병원소재지 서울을 기준으로 광역시일 때 14일 이상 재원환자가 많았지만 외래경유, 병상규모가 작을수록 14일 이상 재원환자가 적었다. 그리고 사망에 영향을 미치는 요인은 폐결핵을 기준으로 폐외결핵, 내성결핵 일 때, 남자보다는 여자일 때, 연령이 높을수록, CCI 점수가 높을수록, 병원소재지가 서울을 기준으로 광역시, 도지역일 때 사망이 높았으나 거주지가 특별시일때 보다는 농촌, 외래경유 입원인 경우 사망이 낮았다. 결론으로 기존의 결핵관리가 조기발견에 따른 신속한 진단과 치료의 환자 관리였다면 앞으로는 장기재원과 치료결과 사망률이 높은 고위험군을 파악하고 이를 지원하는 제도를 위한 연구들이 추가적으로 진행되어야 할 것이다.
본 연구는 미국 AHRQ의 환자안전 지표를 이용하여 입원환자의 욕창발생 현황과 재원일수 변이요인을 분석하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2005-2008년 퇴원손상환자조사 자료 중 욕창 입원환자 1,373명을 대상으로 하였으며, 분석방법은 빈도분석 및 교차분석, ANOVA, 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 성별에 따른 욕창환자의 분포는 남자 52.2%, 여자 47.5% 이었으며, 연령에 있어서는 65세 이상이 65.5%로 가장 높았다. 신경계통 질환의 주상병 환자군에서 평균 재원일수가 가장 높았으며, 욕창환자의 재원일수와 유의한 관련성을 나타내는 독립변수는 연도, 연령, 보험유형, 병상규모, 수술 유무, 주상병으로 나타났다. 따라서 욕창을 예방하고 재원일수를 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 표준화된 전략과 지침을 개발하여 이를 의료정보 시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.
손상입원환자의 재원일수 변이요인을 분석하기 위해 질병관리본부의 퇴원손상환자 자료를 이용하여 재원일수 중증도 보정모형을 개발하였다. 이 모형을 적용, 보정값을 산출하고 실측값과의 차이를 이용하여 재원일수를 표준화한 후 재원일수의 변이를 분석하였다. 입원손상환자의 중증도 보정 재원일수에 영향을 미치는 주요 요인은 중증도, 수술유무, 연령, 손상기전, 입원경로 등으로 나타났다. 의사결정나무 모형에 의하여 재원일수의 보정값을 산출하여 실측값과의 차이를 분석한 결과 병원규모(병상수)별, 보험유형별, 기관 소재지별로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이기 위해 국가차원에서 진료행위프로토콜을 개발하여 의료기관에서 이를 활용하도록 유도하고, 더 나아가 이를 체계적으로 평가하여 지속적으로 노력하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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