• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-34
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• 2016

코호트 DB(DataBase)를 이용하여 질병 발생 예측 및 확산을 추적하는 많은 연구가 진행되고 있다. 코호트 DB는 대용량의 질병 및 건강정보가 단순한 개별적인 DB 테이블의 집합으로 구성되어있어 연관관계 검색을 위해서는 코호트 DB를 연구 목적에 맞게 재구성하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 코호트 DB를 온톨로지 기반으로 구축하기 위해 XML descriptor, editor를 이용하였다. 또한, 원활한 연관관계 검색결과 확인을 위해 온톨로지 기반의 코호트 DB 검색 시스템과 UI를 개발하였다. XML editor에서는 코호트 DB를 온톨로지로 구성하기 위해 7단계로 구성된 Ontology development 101 방법론과 OWL(Ontology Web Language) API를 이용하였다. 이와 같은 온톨로지 기반 코호트 DB 검색 시스템은 질병 및 건강정보의 연관성을 측정하고 의미적인 연관관계를 검색 시 효과적으로 활용 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.13-24
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• 2017

국민건강보험공단에서 제공하는 표본코호트DB는 보건의료계뿐만 아니라 통계학 연구를 위한 중요한 자원이다. 일반적으로 이들 자료에서 연구에 필요한 정보를 얻기 위하여 관련 사례들을 추출하는 과정에는 많은 시간과 노력이 들게 된다. 본 논문에서는 표본코호트DB를 이용하고자 할 때 사례 추출과정에 도움을 주는 데이터베이스 시스템인 National Health Insurance Service Cohort DB Extract Tool(NICE Tool)을 소개한다. SAS의 DATA 명령문이나 SQL문에 익숙하지 않은 연구자들도 쉽게 마우스 클릭만으로 DB에서 필요한 변수들과 조건에 맞는 사례들을 추출할 수 있는 기능을 제공한다. 이 시스템을 활용하면 빠른 사례추출이 가능하여 표본코호트DB를 사용한 연구들이 더욱 활성화되리라 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1329-1346
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• 2016

한국 의료패널 데이터와 국민건강 영양조사는 추출된 표본의 자가 진단에 따른 건강상태(self-assessed health)와 그들의 의료기관 이용에 대한 자가응답식 자료(self-reported data)이다. 이러한 자료에 근거한 유병률 연구 및 그에 따른 건강기대수명 연구에 관하여 유병률의 신뢰도에 대한 검증이 선행되어야 한다는 주장은 이미 여러 연구에서 제기되었다. 반면 최근 공개된 건강보험공단의 표본코호트 DB는 전 국민을 대상으로 의료기관 이용에 관련된 모든 자료가 저장된 자료인 국민건강정보 DB로부터 추출된 객관적인 자료이다. 또한 추정된 질병별 유병률에 대하여 그 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있음이 검증된 자료이다. 이에 본 논문에서는 우리나라 국민의 유병률에 대한 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있는 표본코호트 DB와의 비교를 통하여 이들 응답식 데이터에서 도출된 유병률의 신뢰도에 대하여 논의하였다. 자가응답식 자료를 통한 유병률은 표본코호트 DB를 통한 유병률에 비교하여 보았을 때 과소추정되어 있고 이러한 과소추정은 건강기대수명의 과대추정 문제로 이어지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 표본코호트 DB를 제외한 우리나라 건강자료의 안정적이지 못한 표본의 문제는 추정된 건강기대수명의 트렌드를 왜곡하는 문제가 추가적으로 발생할 수 있음을 확인하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-19
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• 2018

본 연구는 의료서비스의 제공과 이용이 공간적으로 일치하는지를 파악하여 국내 의료전달체계의 공간적 효율성 개선에 기여하고자 하였다. 국민건강보험 표본코호트DB를 이용하여 의료기관 특성, 이용자 특성, 이용 특성에 따라 거주 시도 내외의 의료기관을 이용하는 데에 어떤 특성이 있는지를 분석하였다. 대부분 거주 시도 내의 의료기관을 이용하고 있으며 2002년에 비해 2013년 거주 시도 내 이용 비율이 소폭 증가하였고 요양기간은 줄어들었으며 보장 정도는 높아졌다. 거주 시도 내 의료기관을 이용할 때보다 외부 의료기관 이용하는 경우 상급기관 이용 비율과 고소득분위의 비중이 컸고 요양기간이 더 길었으며 보장 정도는 낮았다. 요양병원의 증가와 함께 초고연령층의 거주 지역 외부 기관 이용 비율이 줄어들었고, 거주 시도 외부 기관을 이용할 때 찾는 전문과목의 비중이 달라졌음을 밝혔다.

• 응용통계연구
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• 제28권4호
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• pp.663-683
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• 2015

저출산과 고령화 등의 인구구조의 변화는 미래 건강보험 재정의 안전성을 위협하고 있다. 이에 본 논문에서는 2002년부터 2013년까지 국민건강보험 표본코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비에 대한 통계적 모형을 추정하고 인구구조와 경제상황의 변화에 대한 다양한 미래 가정들을 반영하여 건강보험 재정의 연도별 수입과 지출을 2060년까지 추계하였다. 지출 추계에는 건강보험공단 표본 코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비를 추계하였다. 유병율 모형은 VECM-LC모형을 그리고 1인당 공단 부담 진료비에 대한 추계는 이중지수평활법에 근거 하였다. 두 모형 모두를 의료기관별, 질병별, 성별, 연령별로 적합하고 경제상황의 변화에 대한 국회와 정부의 여러 가정들을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 수입 추계는 고령화 속도에 대한 두 개의 다른 가정에 근거한 두 개의 미래 인구구조를 반영한 두 개의 피부양률 가정에 근거하고, 지출 추계에서와 마찬가지로 경제 상황의 변화에 대한 여러 가지 가정을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 그 결과 건강보험 재정적자는 2015년 불변가격으로 2030년에는 2030조 원, 2060년에는 4070조 원이 될 것으로 추계되었다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.239-256
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• 2020

최근 기대수명의 증가로 건강에 대한 관심이 늘어나고 있으며 이에 따라 건강관련 산업 및 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 개인의 건강상태를 다양한 요소들을 이용하여 평가하고 분류할 수 있는 방법을 통해 다양한 건강관련 프로그램 및 서비스를 보다 합리적으로 운영할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 잘 알려진 건강상태 관련 요인들을 이용하여 건강수준을 측정하고 평점화하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 신용평가모형의 변수 선정과 범주화, 모형 도출, 평점화로 이어지는 일련의 과정에서 사용하는 방법론을 도입하였고 모형의 적합을 위해서 국민건강보험공단에서 제공하는 표본 코호트 DB를 이용하였다. 본 연구에서 도출된 건강수준 평가모형은 헬스케어 및 건강관련 서비스에 대한 구조 설계 및 운영에 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.475-486
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• 2017

국민 건강의 향상 및 복지의 선진화를 위해 객관적이고 정확한 건강기대수명의 필요성이 대두되었다. 또한 건강기대수명은 삶의 질을 평가하는 주요한 지표이기 때문에 기대수명 및 건강기대수명에 근거한 사회계층간의 삶의 질의 불평등에 대한 논의는 이미 여러 해외연구에서 계속되어 왔다. 이에 본 논문에서는 우리나라 유병률과 사망률에서 모집단에 대한 대표성을 갖고 있는 표본코호트DB를 통해 건강기대수명을 도출하였다. 본 논문에서는 건강기대수명의 산출을 위해 Sullivan (1971)의 단일상태 접근법을 이용하였다. 이때, 사망률과 유병률이 관측되지 않은 연령대의 경우에는 Greville (1945)의 9-order correction factor 방법과 Brass (1971)의 Brass-logit 모형을 통하여 보정하여 주었다. 그 결과 2013년 기준 한국여성의 기대수명은 87세, 남성은 80세 였으나 여성의 경우는 60년, 남성은 61년 동안만 질병이 없는 '건강한 삶'을 영위하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 또한 2003년부터 2013년까지 한국인의 특정 질병으로부터의 건강한 삶의 영위기간을 성별, 소득수준별, 건강보험가입 구분별로 산출하였다. 그 결과 건강기대수명 측면에서 한국의 성별, 소득수준별, 건강보험 가입 구분별 삶의 질의 불평등을 확인하였다.

• 재활치료과학
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• 제12권1호
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• pp.51-63
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• 2023

목적 : 본 연구에서는 빅데이터를 통해 정신과 질환을 가진 노인의 생활 습관 행태와 의료비 지출 크기 간의 연관성을 분석하여 생활 습관의 긍정적 영향 및 중요성을 제시하고 이에 관련한 중재의 근거를 제언하고자 하였다. 연구방법 : 건강보험공단에서 제공하는 노인 코호트 데이터베이스(Database; DB)의 2014, 2015년 자료를 활용하여 이차데이터 분석을 시행하였다. 연구 목적에 따라 전체 변수 중 생활 습관 행태와 연간 의료비 지출 크기를 추출하였다. 각각의 생활 습관 행태와 연간 의료비 지출 크기 사이의 연관성은 일반선형모형(Generalized linear model)을 사용하여 분석하였다. 결과 : 선정기준에 따라 추출된 총 32,853명의 데이터가 분석에 사용되었다. 12,617명(38.40%)의 남성과 20,236명(61.60%)의 여성으로 구성되어 있었다. 생활 습관과 의료비의 연관성을 분석한 결과, 비흡연자의 경우 흡연자보다 의료비 지출이 유의하게 낮았으며(estimate = -218,255원, p = .037), 일주일 중 30분 이상 걷는 일수가 증가할수록 의료비 지출이 유의하게 감소하였다(estimate = -58,843원, p < .0001). 반면, 일주일 중 술을 마시는 일수가 감소할수록 의료비 지출이 증가하는 양상이 나타나는 결과가 도출되었다(estimate = 692,289원, p < .0001). 결론 : 본 연구는 정신과 질환을 가지고 있는 노인에게 있어 생활 습관의 행태에 따른 의료비의 변화를 분석하였다. 흡연과 운동은 의료비 지출과 음의 연관성을 나타냈으며 걷기 운동을 많이 할수록, 흡연을 하지 않을수록 의료비 지출이 감소함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 정신과 질환을 가지고 있는 노인에게 있어 건강한 생활 습관의 중요성을 시사한다. 본 연구가 정신과 질환을 가진 노인의 신체적, 정신적 건강 증진을 위한 생활 습관 관리 프로그램의 임상적 근거로써 활용될 수 있기를 기대한다.

• 대한치과의사협회지
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• 제54권8호
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• pp.604-612
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• 2016

The aim of this study was to evaluate the effect of national health insurance coverage of periodontal scaling using the National Health Insurance Service-National Sample Cohort for 2009-2013. After the enforcement of periodontal scaling covered by national health insurance, the number of patients diagnosed with periodontal disease and received treatment, has increased from 35,234 to 99,576 people in the last 4 years. Further, the number of patients who received the treatment of periodontal disease more than once, have also increased to around 69% in 2013 when compared to 2012. Moreover, the number of patients receiving periodontal scaling has been steadily increasing every year. Among the patients who visited hospital for periodontal disease, there has been an increase of 280%. As a result, continuous public relations and long-term research on the effect of periodontal scaling as a prophylactic treatment is necessary.

• 보건행정학회지
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• 제32권2호
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• pp.205-215
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• 2022

Background: The purpose of this study is to identify the factors infecting the medical care utilization from a new perspective by newly classifying the categories of administrative districts using the urban decline index and medical vulnerability index as indicators. Methods: This study targeted 150,940 people who used medical services using the 2015 cohort database (DB), 2010-2015 urban regeneration analysis index DB, and 2014-2015 public health and medical statistics DB. The decline of the region was classified using the urban decline index typed using k-means clustering and the medical vulnerability index typed using the quantile score calculation. Regression analysis was performed 3 times with medical expenditure, length of stay, and the number of outpatient visits as dependent variables. Results: There were 37 stable region (47.4%), 29 health vulnerable region (37.2%), and 12 decline region (15.4%). The health vulnerable region had lower medical expenditure, fewer outpatient visits, and a higher length of stay than the stable region. The decline region was all higher than the stable region but had no significant effect. Conclusion: The factors that cause the health disparity between regions are not only factors related to individual health behavior but also environmental factors of the local community. Therefore, there is a need for a systematic alternative that properly considers the resources within the community and reflects the characteristics of the population.