Objectives: The purpose of this study was to investigate the differences of capacity of local health organization to regional characteristics and the influence of organizational capacity on organizational performance. Methods: The study used the secondary data for 160 local public health organizations from $5^{th}$ Community Health Plans and 2009 Community Health Survey. The collected data were analyzed using one-way ANOVA and multiple regression analysis. Results: Work force and budget showed differences in regional size and elderly population rate. And consumer satisfaction and health care utilization showed differenced in work force and budget. The regression model with total number of employee, number of registered nurses, number of doctors and budget against consumer satisfaction was statistically significant (F=14.70, p=<.001), and number of registered nurses was identified as a factor influencing consumer satisfaction. This model also explained 20.5% of service satisfaction. The regression model for consumer satisfaction was statistically significant (F=45.98, p=<.001), and total number of employee nurses was identified as a factor influencing health care utilization. This model also explained 53.1% of utilization. Conclusions: The findings of this study imply that organizational capacity as work force and budget should be increased to improve the organizational performance as consumer satisfaction and health care utilization.
Background: Previous studies showed that the characteristics of population and regions were related to the suicide rates. This study purposed to analyze the relationships between regional factors and suicide rates with spatial analysis model. Methods: This is a cross sectional study based on the statistics of 2011 which was extracted from the 229 City Gun Gu administrative districts in Korea. Cause of death statistics on each district was used to produce the age-, sex-adjusted mortality rates resulting from suicide. Regional characteristics were measured by the number of doctors engaged in medical institutions per 1,000 population, divorced people's rate per 1,000 population, number of marriages per 1,000 population, and percent of welfare budget in general accounting. Statistical analysis was performed by using SAS ver. 9.3 and ArcGIS ver. 10.2 was used for geographically weighted regression (GWR). Results: In ordinary least square (OLS) regression, divorced people's rate per 1,000 population had a significant positive relationship with the standardized mortality rate per 100,000 population. Marriages per 1,000 population and the proportion of welfare budget in the general accounting had significant negative relationships with the mortality rates. Meanwhile, GWR provided that the directions of variable, divorced people's rate per 1,000 population, were varied depending on regions. The adjusted $R^2$ was improved from the 0.32 in OLS to the 0.46 in GWR. Conclusion: Results of GWR showed that regional factors had different effects on the suicide rates depending on locations. It suggested that policy interventions for reducing the suicide rate should consider the regional characteristics in obtaining policy objectives.
Background: With ageing and growing importance of disease management system, it is necessary to investigate the extent of regional difference in service utilization for chronic diseases among the elderly and to reflect it in designing the system. Methods: A multiple regression analysis and descriptive statistics analyses were employed using patient survey, which covers nationwide health facilities and their users. Results: While the differences in the rate of service utilization/utilization outside living area between urban and rural areas or between income levels are not large, considerable variations are observed within urban or rural areas and within income groups. Conclusion: This results suggest that it is important to subsidize economically disadvantaged segments of the population and residents of less-favored areas to be better-equipped for chronic disease management in order to prevent the development of severe ailments and the need for treatment at higher-level medical institutions. Improvements to the service infrastructure in vulnerable regions are essential.
Purpose: To investigate the spatial distribution of diabetes-related lower limb amputations and analyze the relationship between the spatial distribution of diabetes-related lower limb amputations and regional factors. Materials and Methods: This study was performed based on the data from the Korean Health Insurance Review and Assessment Service, in 2016. The unit of analysis was the administrative districts of city·gun·gu. The dependent variable was the age- and sex-adjusted incidence of diabetes-related lower limb amputations and the regional variables were selected to represent two aspects: socioeconomic factors, and health and medical factors. Along with traditional ordinary least square (OLS) regression analysis, geographically weighted regression (GWR) was applied for spatial analysis. Results: The age- and sex-adjusted incidence of diabetes-related lower limb amputation varied according to region. OLS regression showed that the incidence of diabetes-related lower limb amputation had significant relationships with the health and medical factors (number of healthcare institution and doctors per 100,000 population). In GWR, the effects of regional factors were not consistent. Conclusion: The spatial distribution of the incidence of diabetes-related lower limb amputations and the effects of regional factors varied according to the regions. The regional characteristics should be considered when establishing health policy related to diabetic foot care.
수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
Kim, Cheol-Sin;Han, Sun-Young;Lee, Seung Eun;Kang, Jeong-Hee;Kim, Chul-Woung
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제48권4호
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pp.195-202
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2015
Objectives: Receiving proper dental care plays a significant role in maintaining good oral health. We investigated the relationship between regional deprivation and dental care utilization. Methods: Multilevel logistic regression was used to identify the relationship between the regional deprivation level and dental care utilization purpose, adjusting for individual-level variables, in adults aged 19+ in the 2008 Korean Community Health Survey (n=220 258). Results: Among Korean adults, 12.8% used dental care to undergo examination and 21.0% visited a dentist for other reasons. In the final model, regional deprivation level was associated with significant variations in dental care utilization for examination (p<0.001). However, this relationship was not shown with dental care utilization for other reasons in the final model. Conclusions: This study's findings suggest that policy interventions should be considered to reduce regional variations in rates of dental care utilization for examination.
Background: Suicide is one of important health problems in Korea. Previous studies showed factors associated with suicide in individual levels. However, suicide was influenced by society that individuals belong to, so it was required to analyze suicide in local levels. The purpose of this study was to analyze the regional disparities of suicide mortality by gender and the association between local characteristics and suicide mortality. Methods: This study included 229 city county district administrative districts in Korea. Age- and sex-standardized suicide mortality and age-standardized suicide mortality (male/female) were used as dependent variables. City county district types, socio-demographics (number of divorces per 1,000 population, number of marriages per 1,000 population, and single households), financial variable (financial independence), welfare variable (welfare budget), and health behavior/status (perceived health status scores and EuroQol-5 dimension [EQ-5D]) were used to represent the local characteristics. We used hot-spot analysis to identify the spatial patterns of suicide mortality and negative binomial regression analysis to examine factors affecting suicide mortality. Results: There were differences in distribution of suicide mortality and hot-spot regions of suicide mortality by gender. Negative binomial regression analysis provided that city county district types (city), number of divorces per 1,000 population, financial independence, and EQ-5D had significant influences on the age- and sex-standardized suicide mortality per 100,000. Factor influencing suicide mortality was the number of divorces per 1,000 population in both male and female. Conclusion: Study results provided evidences that suicide mortality among regions was differed by gender. Health policy makers will need to consider gender and local characteristics when making policies for suicides.
Background: An important function of the regional public hospital is to satisfy the basic medical needs of the community through the stable provision of high-quality medical services. The purpose of this study was to identify the relevance index (RI) of the regional public hospital and to identify the factors that affect the RI. Methods: Data were obtained from the 2017 regional public hospital operation evaluation report and 2017 medical monitoring report for vulnerable area. RI of the regional public hospital was a dependent variable, and multiple regression analysis was performed with observed variables of medical supply-demand condition, medical supply, and medical supply structure. Direct effects and indirect effects were confirmed by the analysis of structural equation models (SEM) to see if there were mediating effects. Results: The RI was 13.1%, and the average of all percentage refined diagnosis-related group (RDRG) was 29.4%. Factors affecting RI were medical supply-demand conditions, medical supply, and medical supply structure. As a result of multiple regression analysis, RI was higher when high percentage RDRG of the regional public hospital (t=4.117, p<0.05), the size of regional public hospital location (t=-2.554, p<0.05), and the population of regional public hospital location (t =-2.415, p<0.05) were smaller. The results of the SEM analysis show that the higher the medical supply-demand conditions, the more direct effect of decreasing the RI and the indirect effect of decreasing the effect of reduction through the medical supply (direct effect=-1.322, total effect=-0.573, p<0.01). The higher the medical supply structure, the more direct effect on the RI (direct effect=1.047, p<0.05) and the higher the medical supply, the more indirect effect of RI through the medical supply structure (total effect=direct effect=0.619, p<0.05). Conclusion: It has been confirmed that the provision of medical services can affect the RI the regional public hospital which should be considered in carrying out future policies.
본 논문은 전국과 시도별 출산율의 관계를 규명하는 세 가지 통계적 모형을 비교한다. 세 모형은 10년간 평균 연령별 누적출산율의 Gompit변환 자료를 대입한 회귀모형, 연령별 출산율 자료 변환 없이 원자료를 적용한 회귀모형, 그리고 확률과정 관점에서 불안정한 연령별 출산율 시계열을 적합할 경우 고려할 수 있는 공적분 모형이다. 본 논문은 전국과 지역간 비정상성 출산율의 관계를 도출하고자 할 때 다음을 제안한다. 전국과 지역 출산율의 공적분 관계식를 선행적으로 도출한다. 더 나아가 이 관계가 유의하지 않으면 변환 없는 원자료를 활용한 회귀모형 접근으로 전국과 시도별 출산율 관계를 살펴보는 것을 제안한다. 또한 Gompit 변환 자료를 대입한 회귀모형 방법은 출산율이 다른 방식과 비교해 과대추정되는 결과가 도출되었다. 끝으로 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 경기는 2025-2030년까지 타 지역과 다르게 합계출산율이 1.0명 이하로 예측되므로 시급하고 효율성 있는 출산율 제고정책이 필요하다고 판단된다.
The objective of this study is to analyze the hazard-areas for landslide using GIS and RS. LRA (Logistic Regression Analysis) and AHP (Analytic Hierarchy Program) methods were used for evaluation of the hazard-areas by six topographic factors (slope, aspect, elevation, soil drain, soil depth, land use). These methods were applied to Anseong-si where frequent landslides were occurred mainly by the regional heavy rainfall. A landslide hazard-map of Anseong-si could describe into 7 hazard-grades. As results, LRA method was underestimated in higher grades areas, while AHP method was underestimated in lower grades areas. In order to evaluate the hazard-areas for landslides with accuracy, these results of each method were overlapped and the results of suggested method were compared with the historical landslide hazard records of KFRI (Korea Forest Research Institute).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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