한국 사망력의 수준 및 특징을 일본과 비교하고자 양국의 1995년 공식통계를 사용하여 사망원인별로 성$\cdot$연령$\cdot$혼인상태별 사망률, 연령표준화사망률, 생존기간손실년수(PYLL) 및 동 측정치의 남녀간 비와 한일간 비를 계산하였다. 사망원인 항목은 모든 사인(총사망), 결핵, 악성신생물, 당뇨병, 고혈압성 질환, 심장 질환, 뇌혈관 질환, 간 진환, 교통사고, 자살을 포함한다. 일본과 비교하여 한국 사망력의 두드러진 특징은 다음과 같다 : (1)자살을 제외한 대부분의 사인에서 한국의 사망률이 일본보다 높은데 , 특히 결핵, 고혈압성 질환, 간 질환 및 교통사고의 경우 한국 생산활동연령층의 사망률이 두드러지게 높다 : (2)결핵, 간질환, 교통사고, 암사망이 한국의 소아에게서도 발생한다 : (3)한국의 생산활동연령층에서 간 질환, 결핵, 교통사고에 의한 성별 사망력 격차가 큰데, 남성의 사망률이 여성의 사망률보다 높기 때문이다 : (4)자살률이 한국생산활동연령층 남성의 경우 일본보다 낮고, 10대와 20대 여성의 자살률은 일본보다 높다 : (5)한국의 45세 미만에서는 사인에 따라 사별이나 이혼상태에서, 45세 이상에서는 모든 사인에 대해 남녀 모두 미혼상태에서 사망력이 가장 높다. : (6)한국은 사별상태에서, 일본은 이혼상태에서 성별 사망력 격차가 가장 크다.
목화진딧물 발육실험은 15-35$^{\circ}C$, 습도는 60-70%, 광주기는 16:8 (L:D h)에서 수행 하였다. 진딧물 약충 사망률은 초기 1-2령의 사망률이 대부분을 차지하고, 온도의 상승에 따라 사망률이 높아져 32.5$^{\circ}C$에서 36%였으며, 35$^{\circ}C$에서는 1-2령의 사망률이 44%, 3-4령이 56%로 이 온도에서는 진딧물의 발육이 이루어지지 많았고, 3-4령의 사망률이 1-2령의 사망률보다 높게 나타난다. 전체약충의 온도별 발육기간을 보면 15-3$0^{\circ}C$까지 온도의 상승에 따라 발육기간이 11.5에서 4.6일로 짧아지는 경향을 보였고, 고온의 영 향을 받은 것으로 생각되는 32.5$^{\circ}C$에서는 오히려 발육기간이 5.5일로 길어졌다. 발육영 점 온도는 5.$0^{\circ}C$이였고, 유효적 산온도는 106.8일도였다. 온도별 발육율은 변형된 Sharpe와 DeMichele의 비 선형 모형 에 잘 적합되었다. 발육단계별 발육기간을 표준화하여 누적시킨 값들은 3개의 변수를 갖는 Weibull function에 적합되었다.
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.
시도의 사망원인별 사망력 분석은 정책수립에 필수적인 정보를 제공하고, 각종 질병 및 사망 원인에 대한 가설을 설정하게 한다. 사회경제적, 문화적, 의료적, 생태학적 이유 등 다양한 원인이 시도의 사망원인별 사망수준에 복합적으로 영향을 주지만, 이 연구에서는 시도의 사망원인별 사망력에 대한 설명보다는 공통점과 차이점 파악을 주 목적으로 하였다. 이를 위하여 1998년 기준 사망신고 및 주민등록인구 자료를 활용하여, 시도별로 지연신고와 영아사망 신고누락을 보완하고, 연령표준화사망률과 생명표를 작성하였다. 모든 사인에 의한 사망수준 관련 주요 결과는 다음과 같다: (1) 남녀전체를 합하여 서울이 가장 낮은 사망수준을 전남은 가장 높은 사망수준을 보였다: (2) 시도간 사망수준의 차이가 여자보다 남자에게서, 65세 이상보다 604세 이하 연령층에서 더 컸다. 사망원인별 사망력 관련 남녀별 및 남녀 전체를 합하여 연령표준화 사망률이나 출생시 사망확률이라는 지표 모두에서 일관된 유형을 보이는 주요 결과는 다음과 같다: (1) 심장질환에 의한 사망수준은 부산에서 최고, 강원도에서 최저를 나타냈고: (2) 간질환에 의한 사망수준은 전남에서 최고를; (3) 운수사고에 의한 사망수준은 충남에서 최고 인천에서 최저로 나타났다. 시도의 사망수준 차이에는 다양한 요인이 관련되어 있으므로 사회경제적 변수를 포함한 25개의 설명 변수와 총90개의 사망력 변수에 대한 탐색적 통계분석을 실시하였다. 모든 사인에 의한 사망력은 사회경제적 변수와 밀접한 관련이 있으며, 사망원인별로는 간질환 및 운수사고에 의한 사망력이 사회경제적 변수와 관련이 있는 것으로 나타났다. 끝으로 사망신고 자료의 질 개선 필요성을 논의하고 있다.
본 연구에서는 2005년에서 2010년까지의 통계청 남성암 유형별 연령표준화 시군구 사망률 데이터에 대해 자기조직화지도와 GIS를 이용한 탐구적 자료 분석을 수행하여 이들 데이터에 의미 있는 패턴이 내재되어 있는지 분석하였다. 그리고 지역의 사회경제적 수준을 대표하는 변수로 선정된 지역별 가구주의 교육수준과 분석된 패턴이 어떤 관련이 있는지 검토하였다. 분석결과 우리나라 시군구는 남성암 사망원인 측면에서 독특한 특성을 가진 18개의 지역 군집으로 구분될 수 있으며, 이들 군집 내 속한 시군구가 공간적으로도 군집되는 경향이 있음을 보여주었다. 또한 가구주의 교육수준이 높은 군집이 낮은 군집에 비해 남성암 사망률이 낮은 경향을 보이지만 일부 암의 경우 교육수준이 높은 군집에서 사망률이 높음을 보여주었다. 이 결과는 지역의 사회경제적 요인, 자연환경적 요인 등 암의 발생 및 관리에 영향을 미치는 지역적 요인에 양의 공간적 자기상관이 존재하며, 이러한 공간적 자기상관이 다양한 유형의 암 원인 사망에 영향을 미친 결과로 해석되어질 수 있다. 또한 18개의 군집 중 서울의 강남구 및 서초구를 포함한 군집은 대부분 유형의 암 원인 사망률에서 전체 18개 군집 중 하위 수준임을 보여 우리나라 암의 예방, 발생, 관리와 관련된 중요원인이 사회경제적 요인일 수 있음을 암시하였다.
한국의 고령화는 매우 빠른 속도로 진행되고 있고, 노인자살은 노인의 주요 사망원인이며 노인은 다른 연력층보다 자살의 고위험군으로 알려져있다. 고령화 시대에서 노인의 자살은 사회적인 문제로 대두되고 있으며 이를 예방하기 위해 노인자살에 대한 위험요인을 파악하고, 지역적 차이를 확인하는 것이 중요하다. 특히 노인의 자살문제에서는 지역사회와의 통합결여 등이 큰 원인으로 고려되기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 공간적 상관관계를 고려하여 추정된 표준화사망률을 이용하여 질병지도를 작성하고자 하였다. 공간적 상관관계를 고려하기 위해서 simultaneous CAR model을 사용하였다. 2006년부터 2010년까지 통계청 사망자료를 이용하여 국내 시군구별 노인자살자수에 대해 두 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관관계를 고려하지 않은 모형보다 공간적 상관관계를 고려한 모형이 더 좋은 모형임을 보였다. 또한 효율적인 베이지안 추론을 위해 격자망 방법 등을 고려하였다.
이 논문에서는 주어진 완전생명표(Complete Lift Table)를 기초 자료로 삼고, $n(\neq 1)$ 간격간이생명표(Abridged Life Table)를 재구성(reconstruction)하기 위한 이론과 기법(mechanics '||'&'||' formulars)에 대하여 논의하였다. 아울러, 그 적용에 관한 연구로서 1988년 한국보헌계리인회가 작성한 "전보험회사경험생명표(1982-1984)"와 1991년의 "제 2회 경험생명표(1985-1987)"에 기초를 두고 5세 간격(5-age years interval) "특수간이생명표"들을 작성 제시하였다. 뿐만 아니라 위 생명표들이 표준화 사망률)Standardized Death Rate)들을 계산하여 비교하였으며, 최근 통계청이 작성해 오고 있는 생명표들의 표준화 사망률들을 비교 관찰 하므로서 한국인의 사망 경향과 그 연대적 변동의 동향(trend)을 분석 하고자 하였다.동향(trend)을 분석 하고자 하였다.
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.
목 적: 저자들은 중환자실에 입원하는 환아들에 대한 소아사망률지표 2 (pediatric index of mortality 2, PIM2)와 소아사망위험도 III (pediatric risk of mortality III, PRISM III)의 유효성을 평가하고자 하였다. 방 법: 2003년 1월부터 2007년 12월까지 단일 기관 중환자실에 입실하여 치료받았던 환아의 의무기록을 후향적으로 조사하였다. 중환자실에 입실하여 2시간 이내에 사망하거나 절망적인 상태의 퇴원인 경우는 제외하였다. 환아들의 일반적인 특성에 대해서 Student's t-test와 ANOVA를, PIM2와 PRISM III 항목에 대해서 생존한 환아와 사망한 환아 사이에 상관분석을 시행하였다. 또한, 사망률 예측의 정도에 대한 정확성을 위해서 Hosmer-Lemeshow 적합도에 대한 다중회귀분석과 수용자 작업특성곡선을 사용하였으며 예측사망율의 과대 또는 과소 평가는 표준화된 사망비를 이용하여 검증하였다. 결 과: 193 증례의 의무기록을 검토하였으나 3예가 중환자실에 입실한 2시간이내에 사망하여 190예에 대하여 분석을 시행하였다. PIM2의 항목들은 수술이나 술기 후에 입원한 경우와 저위험군의 항목을 제외하고 생존과 연관성이 있었다. PRISM III에서는 심혈관/신경계 징후, 동맥혈가스분석의 항목이 관련성이 있었으나 생화학과 혈액학적 검사소견은 연관성이 유의하지 않았다. 수용자 작업특성곡선으로 확인한 예측도는 모두 의의가 있었으며 PIM2의 곡선하면적이 0.858 (95% 신뢰도: 0.779-0.938), PRISM III가 0.798 (95%신뢰도: 0.686-0.891)이었다. 또한, 표준화된 사망비는 두 가지 지표 모두 1에 가까웠으며 다중회귀분석을 이용한 Hosmer-Lemeshow 적합도에서 PRISM III가 ${\chi}^2(13)=12.899$, P=0.456이었으며, PIM2는 ${\chi}^2(13)=14.986$, P=0.308이었다. 그러나 PIM2가 가능도비검정에서 PRISM III보다 유의한 특성을 가지고 있었다(${\chi}^2(4)=55.3$, P<0.01). 결 론: 저자들은 중환자실에 입실하는 소아 환자에서 사망률을 예측하는 두 가지 지표(PIM2, PRISM III)가 의미가 있다는 사실을 확인하였다. 저자들은 PIM2가 PRISM III보다 보다 정확하고 적절하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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