Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.195-206
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2017
The purpose of this study was to identify factors affecting quality of health care. Methods: The data were derived from the 2011-2013 Korea health panel survey (beta version 1.0). The data were analyzed using SPSS 21.0 with descriptive statistics, ${\chi}^2$-test, and multiple logistic regression analysis. In general characteristics, common factors influencing the quality of health care were age, marital status, education level, and subjective health status. In variables related to health care utilization, unmet healthcare needs, and limitation of dental care utilization were the significant factors affecting quality of health care. The results of this study show that various factors influence quality of health care. These findings can be used to develop strategies to improve health care.
This study analyzes actual conditions of private health insurance empirically by using the decision to join Korea Health Panel data. First, the study investigates how sociodemographic factors influence joining the private health insurance. Next, the relationship between the private health insurance membership and the frequency of medical service utilization is analyzed. The main results of these analyses can be summarized as follows: the socially vulnerable are less likely to join private health insurance relative to the middle and upper classes. The frequency of medical service utilization of private insurance members is relatively higher. This fact contains the possibility that the middle and upper classes are able to receive more medical services through private health insurance membership, while the socially vulnerable have difficulty with obtaining medical services in spite of much need. Therefore, policies are needed which manage the private health insurance more effectively and secure the publicity of health service socially.
This study aims to analyze the secondary data of disease distribution and medical service behavior according to gender and income by using the 17th wave data of the Korea Welfare Panel, which is being distributed in April 2023. Data for 7,865 people of raw data generated using the R language were collected, and among them, missing values (NA, - 2,012) were analyzed for 5,853 people. For analysis, average income by health status and gender, relationship with chronic diseases, outpatient visits to medical institutions by gender/age group, type of medical institution used by age group, and annual health checkup usage rate by gender/age group were examined. Through this, the medical utilization rate was higher in men than in women, and the utilization rate of hospitals and clinics was high.
Background: In recent years, studies have shown conflicting results regarding the benefits of dietary supplements in reducing healthcare expenditures. This study aimed to address this inconsistency by examining the association between supplement consumption and health expenditures using nationally representative data from the Korea Health Panel Survey (2019-2020). Methods: A 1:1 matched case-control dataset was established using propensity score matching technique based on supplement consumption. Then, total annual healthcare expenditures were compared between the two groups. In addition, a multivariate regression analysis (Proc Surveyreg) was performed to determine the association between the supplement consumption and medical costs. Results: The supplement user group spent about 1.72 million Korean won, while the non-user group spent about 1.43 million Korean won on medical services (p=0.0186). The results of multivariate regression showed that the costs were approximately 26.15% higher in the user group than in the non-user group (p=0.0004). Conclusion: Contrary to the previous studies that have shown the benefits of supplement use in reducing healthcare costs, this study showed that those who consistently consumed supplements spent more on medical services. This can be interpreted in the same context as previous studies suggesting that dietary supplement intake is a healthy behavior for managing one's health. However, we caution against drawing firm conclusions due to data limitations. Further analysis using patient-level epidemiologic data is needed.
The purpose of this study was to analyze the relationship between the BMI and suicidal ideation using Korean Health Panel data from 2009 to 2013 to identify risk factors for suicide. We conducted a logistic regression analysis using the R statistical package to analyze the relationship between the BMI and the suicidal ideation. The results of this study show that all models with BMI had a statistically significant as a significant variable. It was found that the obese group was more likely to suicide ideation than the other groups. Based on these results, we try to find social implications for suicide prevention and intervention.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.4
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pp.55-65
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2015
An increase in patients' medical expenses for their injury. accident and intoxication is a major challenge to improve the sustain-ability of a national health security system, and increasing medical expenses need be suppressed through improving relevant systems and/or efficiently operating and managing the health insurance. At this juncture, in Korea which has a high rate of injury incidence and mortality, it is necessary to estimate social and/or economic costs for injuries with a focus on their social effects. This research has examined the results of a Korea medical panel investigation conducted in 2008, which largely surveyed of the actual conditions of outpatients' medical use for their injury, accident and/or intoxication and investigated relevant medical expenses, with a view to estimating the directly incurred costs when the patients use medical services and the production loss costs caused by an production decline and others, so that social and/or economic costs for injuries may be ultimately aggregated.
Longitudinal data are measured repeatedly over time from the same subject, so there is a correlation from the repeated outcomes. Therefore, when analyzing this correlation, both serial correlation and between-subject variation must be considered in longitudinal data analysis. In this paper, we will focus on the marginalized models to estimate the population average effect of covariates among models for analyzing longitudinal binary data. Marginalized models for longitudinal binary data include marginalized random effects models, marginalized transition models, and marginalized transition random effect models, and in this paper, these models are first reviewed, and simulations are conducted using complete data and missing data to compare the performance of the models. When there were missing values in the data, there is a difference in performance depending on the model in which the data was generated. We analyze Korea Health Panel data using marginalized models. The Korean Medical Panel data considers subjective unhealthy responses as response variables as binary variables, compares models with several explanatory variables, and presents the most suitable model.
Park, Hyunchun;Noh, Jin-Won;Kim, Kyoung-Beom;Kwon, Young Dae
The Journal of the Korea Contents Association
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v.16
no.10
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pp.411-419
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2016
This study tried to find the relationship between household income level and medical expense to household income ratio. For data analysis, it used 2010 and 2011 yearly data beta version of Korea Health Panel, co-managed by Korea Institute for Health and Social Affairs and National Health Insurance Corporation. To find out how the effect of independent variable changes in 2010 and 2011, the interaction effect between year and independent variable was examined, and separating the factors that showed interaction effect into each year, linear regression analysis was conducted using generalized estimating equations method. As a result of reviewing the factors that were related to medical expense to household income ratio among the people who used medical services, it was found that the higher the household income level, the lower the medical expense. It indicates that policy measures are needed to lessen the medical burden of low-income families.
This study analyzed the size and influence factors of annual average health expenditure according to job type. Using data from the Korea Health Panel (2012), the final analysis was conducted on adults aged 20 years or older, excluding the missing data. Data analysis was done by logistic regression analysis to analyze the factors affecting medical expenditure. As a result of the study, Model 1 showed higher expenditure on medical expenses by skilled workers in agriculture and forestry fishery than those in simple labor. Model 2 was analyzed as having a positive effect on the increase of medical expenditure by the simple worker in the sales of the occupation, statistically significant by sex, marriage, income level and chronic disease. Therefore, it would be necessary to establish social security and health care & welfare policies, in order to grasp the disease with a high frequency rate according to occupation status and activate the physical examination and preventive actions.
This study is a study on the possibility of using big data-related education programs in health and medical administration-related departments using health and medical big data. This paper intends to examine the health and medical big data from five perspectives. 1st, in addition to the aforementioned 'Health and Medical Big Data Open System', I would like to examine the characteristics and application technologies of public big data disclosed by 'Korea Welfare Panel', 'Public Big Data', 'Seoul City Big Data', 'Statistical Office Big Data', etc. 2nd, it is intended to examine the appropriateness of whether the applicable health and medical big data can be used as living data in regular subjects of health and medical administration and health information related departments of junior colleges. 3rd, we want to select the most appropriate tool for classroom lectures using existing statistical processing packages and programming languages. Fourth, finally, by using verified health and medical big data and appropriate tools, we want to test the possibility of expressing graphs, etc. in class and the steps from writing a report. 4th, I would like to describe the relative advantages of R language that can satisfy portability, installability, cost effectiveness, compatibility, and big data processing potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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