Objectives : This paper analysed the alternative methods of calculating conversion factor for oriental medicine in the National Health Insurance and estimated the conversion factor(reimbursing price level) of the oriental medical services, based on health insurance claims data and macro economic data. Methods : Comparing cost accounting method, SGR model, and index model to estimate conversion factor in the national health insurance, six empirical models were derived depending on the scope of revenue considered in financial indicators. Classifications of data and sources used in the analysis were identified as officially released by the government. Results and Conclusion : Cost accounting analysis and SGR model showed a two digit decrease in the physician fee schedule of oriental medical services in the national health insurance, while index model indicated a positive increase in the fee reimbursed. As expected, SGR model measured an overall trend of health expenditures rather than an individual financial status of medical institutions, and index model properly estimated the level of payments to oriental medical doctors. Upon a declining share of health expenditures on oriental medicine, a global budget system fixed to a flat rate of total budget could be an opportunity as well as a challenge.
Ahn, Yang Heui;Ham, Ok Kyung;Kim, Soo Hyun;Park, Chang Gi
대한간호학회지
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제42권7호
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pp.928-935
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2012
Purpose: The current study was done to identify individual- and group-level factors associated with health care service utilization among Korean medical aid beneficiaries by applying multilevel modeling. Methods: Secondary data analysis was performed using data on health care service reimbursement and medical aid case management progress from 15,948 beneficiaries, and data from 229 regions were included in the analysis. Results: Results of multilevel analysis showed an estimated intraclass correlation coefficient (ICC) of 18.1%, indicating that the group level accounted for 18.1% of the total variance in health care service utilization, and that beneficiaries within the region are more likely to share common features with regard to health care service utilization. At the individual level, existence of disability and types of medical aid beneficiaries showed a significant association, while, at the group level, social deprivation index, and the number of beneficiaries and case managers within the region showed a significant association with health care service utilization. Conclusion: The significant influence of group level variables in health care service utilization found in this study indicate a need for group level approaches, such as policy change and/or promotion of community awareness.
본 연구에서는 병원정보시스템에서 분야별로 발생하는 의료 빅데이터 자료를 활용하여 가치있는 의료정보를 생성하고 활용할 수 있는 방안을 마련하고자 한다. 본 연구의 결과는 첫 번째, 의료정보시스템의 진료정보와 각종 검사장비 및 의료영상장비와 연동된 PACS의 발생자료를 통합하고 의료 빅데이터를 분석하여 새로운 의료정보를 생성한다. 이렇게 생성된 의료정보는 감염병 및 질병 예방과 질병의 치료를 위한 다양한 건강정보를 생성하게 된다. 두 번째, 환자의 접수내역과 수납내역 그리고 청구내역들을 통합하여 축적해온 의료 빅데이터를 분석하여 다양한 수익통계정보를 생성한다. 이렇게 생성된 수익통계정보는 의료기관의 운영과 수익분석에 활용하기 위한 다양한 경영정보를 생성하게 된다. 이와 같이 병원정보시스템에서 발생하는 의료정보와 공공기관의 의료정보 그리고 개인건강기록의 자료들이 통합이 되면 의료자료를 활용한 가치있는 보건의료정보를 창출하게 된다.
Objectives This study aimed to investigate the effect of social capital, health risk behavior and health status on medical care utilization by the elderly. The data and Research method Data were obtained from the 4th wave survey of the Korea Welfare Panel Study. 4,087 household members aged 65 years and over were subject to analysis. Descriptive statistics are used to describe the basic features of the data in a study. we performed a structural equation modeling(SEM) analysis to evaluate the effect of social capital and mediating effect of health risk behavior and health status. Results Results showed that factors related to medical care utilization of the elderly were different depending on types of service (inpatient and outpatient service) except health status. Age, higher social capital, more health-risk behavior and poorer health status were associated with increased use of inpatient service. Social capital was found to have a positive direct effect on it. Also, social capital had an indirect effect on reducing use of inpatient services by improving health status. On the other hand, lower age and higher household income tended to increase use of outpatient service, while higher social capital and higher health status were inversely related. Social capital had a direct effect and an indirect effect on reducing use of outpatient service and, at that time, health status played a mediating role. Conclusions Social capital may contribute to improve health status and indirectly reduce medical care utilization of the elderly by enhancing their health status. These results provide evidence that more policy and strategy considerations should be needed for the elderly to strengthen their social capital in order to enhance their levels of health and more efficient utilization of medical care.
Background: The costliness index (CI) is an index that is used in various ways to improve the quality of medical care and the management of appropriate treatment in medical institutions. However, the current calculation method for CI has a limitation in reflecting the actual medical cost of the patient unit because the outpatient and inpatient costs are evaluated separately. It is desirable to calculate the CI by integrating the medical cost into the episode unit. Methods: We developed an episode-based CI method using the episode classification system of the Centers for Medicare and Medicaid Services to the National Inpatient Sample data in Korea, which can integrate the admission and ambulatory care cost to episode unit. Additionally, we compared our new method with the previous method. Results: In some episodes, the correlation between previous and episode-based CI was low, and the proportion of outpatient treatment costs in total cost and readmission rates are high. As a result of regression analysis, it is possible that the level of total medical costs of the patient unit in low volume medical institute and rural area has been underestimated. Conclusion: High proportion of outpatient treatment cost in total medical cost means that some medical institutions may have provided medical services in the ambulatory care that are ancillary to inpatient treatment. In addition, a high readmission rate indicates insufficient treatment service for inpatients, which means that previous CI may not accurately reflect actual patient-based treatment costs. Therefore, an integrated patient-unit classification system which can be used as a more effective CI indicator is needed.
For the past couple of years, the medical data has been stored in centralized systems which is not the ideal storage technique since all data can be altered, stolen, or even used for evil purposes and, furthermore, the data cannot be safely shared with other doctors and hospitals in case of patient's transfer, change of state or country, in addition, patient's health status cannot be tracked and the patient's medical history is unknown. Therefore, powerful decentralized technologies and expertise can help provide better health information and help doctors and patients to better understand the situations before and after treatment, and do more research based on immutable and trusted data. One of the proposed solutions is storing and securing data on the blockchain which is less scalable, slow and expensive. Introducing a scalable, robust medical data storage and sharing system based on AI/ML, IoT, IPFS, and blockchain.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.132-148
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2013
Via the Internet, the information infrastructure of modern health care has already established medical information systems to share electronic health records among patients and health care providers. Data hiding plays an important role to protect medical images. Because modern medical devices have improved, high resolutions of medical images are provided to detect early diseases. The high quality medical images are used to recognize complicated anatomical structures such as soft tissues, muscles, and internal organs to support diagnosis of diseases. For instance, 16-bit depth medical images will provide 65,536 discrete levels to show more details of anatomical structures. In general, the feature of low utilization rate of intensity in 16-bit depth will be utilized to handle overflow/underflow problem. Nowadays, most of data hiding algorithms are still experimenting on 8-bit depth medical images. We proposed a novel reversible data hiding scheme testing on 16-bit depth CT and MRI medical image. And the peak point and zero point of a histogram are applied to embed secret message k bits without salt-and-pepper.
Objectives: To investigate data agreement of cancer registries and medical records as well as the quality of care and assess their relationship in a 5-year period from 2006 to 2011. Methods: The present cross-sectional, descriptive-analytical study was conducted on 443 cases summarized through census and using a checklist. Data agreement of Nemazi hospital-based cancer registry and the breast cancer prevention center was analyzed according to their corresponding medical records through adjusted and unadjusted Kappa. The process of care quality was also computed and the relationship with data agreement was investigated through chi-square test. Results: Agreement of surgery, radiotherapy, and chemotherapy data between Nemazi hospital-based cancer registry and medical records was 62.9%, 78.5%, and 81%, respectively, while the figures were 93.2%, 87.9%, and 90.8%, respectively, between breast cancer prevention center and medical records. Moreover, quality of mastectomy, lumpectomy, radiotherapy, and chemotherapy services assessed in Nemazi hospital-based cancer registry was 12.6%, 21.2%, 35.2%, and 15.1% different from the corresponding medical records. On the other hand, 7.4%, 1.4%, 22.5%, and 9.6% differences were observed between the quality of the above-mentioned services assessed in the breast cancer prevention center and the corresponding medical records. A significant relationship was found between data agreement and quality assessment. Conclusion: Although the results showed good data agreement, more agreement regarding the cancer stage data elements and the type of the received treatment is required to better assess cancer care quality. Therefore, more structured medical records and stronger cancer registry systems are recommended.
Objectives : To analyze medical expenses by cancer site and survival time among cancer patients in their last year of life. Method : The study subjects were 45,394 people that had died of cancers in 2002, were registered by the Korea Central Cancer Registry and received National Health Insurance benefit in the last year (360 days) of life. Personal identification data, general characteristics, dates of death and cancer incidence, and site of cancer were collected from the National Statistical Office and the Korea Central Cancer Registry, and merged with the data of the individual medical expenses of the Health Insurance Review Agency. Results : Average monthly cost curves were U-shaped with high costs near the time of diagnosis and death, and lower costs in between. Medical expenses in the last year of life were around 30.3, 16.7, 13.0, and 12.1 million won among leukemia, lymphoma, ovarian cancer, and breast cancer patients, respectively. Digestive organ cancers including stomach, esophagus, liver, pancreas, and colorectal cancers had relatively low medical expenses. Medical expenses in the last year of life were inverse U-shaped with high expenses near one year of survival. Average monthly cost in the 12 months before death among the patients who had survived $10{\sim}15$ years were more than two-fold greater than the cost before diagnosis among those who had survived for less than one year. Conclusions : Leukemia was the most expensive cancer. It is possible that once diagnosed as cancer, medical expenses do not return to the level before diagnosis. Further research will be needed to understand the magnitude and change of the medical expenses among cancer patients with long term follow up data.
Health care big data is thought to be a promising field of interest for disease prediction, providing the basis of medical treatment and comparing effectiveness of different treatments. Korean government has begun an effort on releasing public health big data to improve the quality and safety of medical care and to provide information to health care professionals. By studying population based big data, interesting outcomes are expected in many aspects. To initiate research using health care big data, it is crucial to understand the characteristics of the data. In this review, we analyzed cases from inside and outside the country using clinical data registry. Based on successful cases, we suggest research method for evidence-based Korean medicine. This will provide better understanding about health care big data and necessity of Korean medicine data registry network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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