This study was designed to identify the risk factors of unplanned readmission in a university hospital. The six-month discharge information from January to June, 2000 in a tertiary university hospital was used as a source of data through the medical record and hospital information system. To increas...
This study was designed to identify the risk factors of unplanned readmission in a university hospital. The six-month discharge information from January to June, 2000 in a tertiary university hospital was used as a source of data through the medical record and hospital information system. To increase the effect of comparison. the data were collected by sampling 192 couples (384 patients) of unplanned readmission group through the matching by its disease groups, sex, and age. The accuracy of prediction for unplanned readmission was analyzed by constructing the predicted model of unplanned readmission through the logistic regression. The study results are as follows. The conditional logistic regression analysis was performed with nine variables at the significance level 0.05 through univariate analysis including residence, days after discharge, initial admission route, previous admission, transfer to special care unite, hospital stay days, medical care expenses, special cares, and laboratory and imaging services. As a result, the closer the patients live in Seoul and Gyeong-in area (Odds ratio=2.529, p=0.003), the shorter the days after discharge was (Odds ratio=0.600, p=0.000), and the more frequent admission rate was (Odds ratio=2.317, p=0.004), the more unplanned readmission was resulted. Also, the accuracy of prediction for data classification of this regression model showed $70.3\%$(032+83/306).
This study was designed to identify the risk factors of unplanned readmission in a university hospital. The six-month discharge information from January to June, 2000 in a tertiary university hospital was used as a source of data through the medical record and hospital information system. To increase the effect of comparison. the data were collected by sampling 192 couples (384 patients) of unplanned readmission group through the matching by its disease groups, sex, and age. The accuracy of prediction for unplanned readmission was analyzed by constructing the predicted model of unplanned readmission through the logistic regression. The study results are as follows. The conditional logistic regression analysis was performed with nine variables at the significance level 0.05 through univariate analysis including residence, days after discharge, initial admission route, previous admission, transfer to special care unite, hospital stay days, medical care expenses, special cares, and laboratory and imaging services. As a result, the closer the patients live in Seoul and Gyeong-in area (Odds ratio=2.529, p=0.003), the shorter the days after discharge was (Odds ratio=0.600, p=0.000), and the more frequent admission rate was (Odds ratio=2.317, p=0.004), the more unplanned readmission was resulted. Also, the accuracy of prediction for data classification of this regression model showed $70.3\%$(032+83/306).
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문제 정의
있다. 이에 본 연구에서는 한 대학병원의 6개월간 퇴원환자들을 대상으로 짝짓기 표본추출을 통해 '계획되지 않은재입원'의 위험요인을 규명함으로써 계획되지 않은 재입원 발생 예측모형을 개발하고 이를 통해 계획되지않은 재입원에 대한 해결방안을 모색하고자 하였다.
제안 방법
계획되지 않은 재입원 요인을 규명하기 위해 퇴원후 30일 이내 재입원환자 중 계획되지 않은 재입원군에대해 성, 연령, 진단명 순으로 1대1 짝짓기를 통해 계획된 재입원군을 표본추출을 하였다. 이러한 1대1 짝짓기 표본추출은 조건부 로지스틱 회귀분석을 통해 두군간 비교의 효과를 극대화할 수 있다는 장점이 있다.
기준퇴원에 대해 총순진료비, 비급여진료비, 비급여비를 비교하였다. 총순진료비용(t=-2.
입원기간에 제공된 검사서비스의 구성을 비교하였다 (Table 7>. 비교적 간단한 검사서비스내용을 비교한결과, 계획된 재입원군과 계획되지 않은 재입원군 각각에 대해 검사가 없었거나(15.
진료비용은 총 진료비용 중 입원실과 식대 비용을 급여 및 비급여 부문에서 각각 제외한 순수 진료비용만을 분석하였다. 총진료비는 비급여 총액과 급여 총액으로 나누어 볼 수 있는데, 비급여총액은 퇴원시 보험에 적용되지 않은 진료비 총액수이며, 급여는 보험에 적용되는 진료비를 말한다.
질환명, 성별, 연령별의 짝짓기를 통한 계획되지 않은 재입원군과 계획된 재입원군의 의무기록 조사를 통해 인구학적 특성, 재원일수, 퇴원후 재입원까지 평균기간, 진료비용, 초기 입원상태, 중증도(DRG), 입원형태, 중환자실의 이용여부, 퇴원 주진단명, 퇴원시 건강상태, 재입원 이유 등을 조사하였다.
대상 데이터
'통해 수행되었다. 계획되지 않은 재입원에 영향을 미치는 위험 요인을 규명하기 위해, 질병군, 성, 연령별로 짝짓기 표본추출을 한 계획되지 않은 재입원군 192명과 계획된 재입원군 192명의 자료를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다.
모두 제외하였다. 계획되지 않은 재입원환자로 추출된 398명 중 한국표준질병사인분류에 의한 질병군, 성별. 연령별(10세 간격)의 특성이 완전히 동일하도록 1대1 짝짓기를 수행하여 계획된 재입원군을 표본추출하는 가운데 짝짓기 대상이 없는 경우를 제외한총 192쌍(384명)을 분석하였다.
본 연구는 2000년 1월부터 6월까지 6개월간 퇴원정보를 '통해 수행되었다. 계획되지 않은 재입원에 영향을 미치는 위험 요인을 규명하기 위해, 질병군, 성, 연령별로 짝짓기 표본추출을 한 계획되지 않은 재입원군 192명과 계획된 재입원군 192명의 자료를 분석하였다.
계획되지 않은 재입원환자로 추출된 398명 중 한국표준질병사인분류에 의한 질병군, 성별. 연령별(10세 간격)의 특성이 완전히 동일하도록 1대1 짝짓기를 수행하여 계획된 재입원군을 표본추출하는 가운데 짝짓기 대상이 없는 경우를 제외한총 192쌍(384명)을 분석하였다.
데이터처리
계획되지 않은 재입원군과 계획된 재입원군 각각의인구학적 특성, 의학적 특성, 재원일수 및 진료비용, 의료서비스 질지표의 특성, 투약내용과 특수케어, 병원서비스구성, 퇴원적절성 평가에 대해 t-test를 수행하여 유의수준 0.05에서 유의성을 검증하였다. 또한 계획되지 않은 재입원군과 계획된 재입원군에 대해 조건부 로지스틱 회귀분석(conditional logistic regression) 을 이용하여, 계획되지 않은 재입원 발생모형을 구축하였으며 이 모형에 포함되는 변수는 단변량 분석에서 p<0.
05에서 유의성을 검증하였다. 또한 계획되지 않은 재입원군과 계획된 재입원군에 대해 조건부 로지스틱 회귀분석(conditional logistic regression) 을 이용하여, 계획되지 않은 재입원 발생모형을 구축하였으며 이 모형에 포함되는 변수는 단변량 분석에서 p<0.05인 변수만을 사용하였다.
재입원에 영향을 미치는 관련 요인을 알아보기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다<Table 10). 그결과 서울과 경인지역일수록(Odds Ratio = 2.
성능/효과
1. 계획되지 않은 재입원군과 계획된 재입원군간의유의한 차이를 보이는 변수는 거주지역. 퇴원후 재입원간격, 초기 입원시 입원경로, 이전 입원경험, 초기입원시 중환자실 재실여부, 재원일수.
2. 단변량 분석을 통해 유의한 변수로 나타난 9개변수에 대해 조건부 로지스틱 회귀분석을 수행결과, 환자의 거주지역이 서울과 경인지역이고, 퇴원후 재입원간격이 짧을수록, 자주 입원한 환자일수록 계획되지 않은 재입원을 하는 것으로 나타났다.
3. 계획되지 않은 재입원 예측모형의 설명변수에 대한 계획되지 않은 재입원 예측의 정확도는 70.3%로 나타났다.
DRG를 통한 중증도분류와 위험질병기관수에 대해두 군간 차이가 없었는데, 이는 중증도가 두 군간 차이가 없다는 것을 설명해 주는 것일 수도 있지만 DRG중증도 분류나 위험질병기관수를 통한 중증도 도구가 민감성이 떨어지기 때문에 두 군간 차이를 반영할 수 없다는 것으로 설명될 수도 있다. 또한 입원기간 발생된의료 질적의 문제로 지적되는 항목들이나 입원당시 고위험 퇴원상태와, 불충분한 퇴원계획 여부가 두군간 차이가 없는 것으로 나타났는데, 이는 실제 이러한 차이가 없음을 보여준 일부 연구결과를 지지하고는 있으나 (Ludke et al.
121. p(0.05), 퇴원후 재입원이 이루어지는 간격은 계획되지 않은 재입원군이 계획된 재입원군에 비해 더 짧은 것으로 나타났다(X=27.593, P<0.001). 의료보장의 종류(보험, 보호, 기타)와 지정진료(교수지정 유무)에 대한 차이는 없는 것으로 나타났다(p>0.
결론적으로 계획되지 않은 재입원은 병원을 중심으로 가까운 거주지역 환자이면서, 퇴원직후 다시 입원하는, 입원경험이 많은 환자에게서 발생하고 있는 것으로나타나, 계획되지 않은 재입원관리를 위해서는 이들 환자군에 대한 집중적인 입원관리 및 퇴원교육이 필요함을 보여주었다. 특히 만성질환의 지속적인 관리체계를 위해 병원서비스를 대체할 수 있는 가정간호의 필요성도 다시 확인할 수 있었다.
계획되지 않은 재입원군의 질환명, 성, 연령 순으로짝지은 계획된 재입원군을 설정하였으며, 두 군의 질병군 분포를 살펴본 결과 신생물(39.6%)이 가장 많았고다음으로 신생물의 항암요법 (29.2%), 순환기계 질환 (7.8%), 소화기계질환(5.2%), 비뇨생식기계질환(4.7%) 순이었다. 대상집단의 연령은 60세 이상군이 40.
계획되지 않은 재입원군의 평균재원일수는 16.5일로 계획된 재입원군의 7일에 비해 유의하게 길게 나타났고, 진료비용에 대해서도 계획되지 않은 재입원군이계획된 재입원군에 비해 유의하게 높은 것으로 나타났다. 또한 입원기간 제공된 특수케어(영양주사.
0%로 나타났다. 곧, 복합적인 검사인 초음파, 단층촬영 및 자기공명영상술, 혈관조영술및 천자 등이 계획되지 않은 재입원군이 전체 검사 중 33.0%로 계획된 재입원군의 17.2%에 비해 높게 나타나 유의한 차이를 보였다(】 = 7.615, p<0.01).
로지스틱 회귀분석을 실시하였다<Table 10). 그결과 서울과 경인지역일수록(Odds Ratio = 2.529, p=0.003), 퇴원후 재입원사이의 간격이 짧을수록 (Odds Ratio=0.600, p=0.000), 이전 입원경험이있을수록(Odds Ratio = 2.317, p=0.004) 계획되지않은 재입원을 할 가능성이 높았다.
05). 그러나 이 중 '취소 반복된 진단이나 치료과정'을 병원시스템의 요인으로 따로 분류하여 제외하고 '감염 및 합병증과 낙상'만을 비교한 결과 계획되지 않은 재입원군이 2.6%, 계획된 재입원군의 2.6%로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(p>0.05)<Table 5>.
기준퇴원시 고위험 퇴원상태와 퇴원계획의 적절성에대해 조사하였다, 고위험 퇴원상태의 경우퇴원 48시간 전 비정상적인 진단결과에 대해 두 군 모, 두 없는 것으로 나타났으며, 퇴원 24시간이내에 활력증후가 비정상적인 경우 계획된 재입원군이 3.0%, 계획되지 않은 재입원군이 2.8%로 각각 나타났다.
기준퇴원후 다시 재입원한 결과에 대한 특성을 비교하였다, 재입원이 퇴원 당시 진료과와 동일한 경우 계획된 재입원이 95.3%, 계획되지 않은 재입원이 88.0%로 나타났다留=6.894, p<0.05).
단변량 분석을 통해 분석된 결과를 살펴보면, 먼저 '환자의 거주지역'과 계획되지 않은 재입원 결과와 통계적으로 유의하게 나타났는데, 이는 조사대상병원이 서울에 소재하고 있어 거주지역이 서울과 경인지역인 경우는 입원서비스를 필요로 할 때 병원이 가깝다는 이유로 쉽게 재 방문할 가능성을 높다는 것을 말해준다.
단변량 분석을 통해 유의수준 0.05에서 유의한 변수로 일차 입원시 입원경로, 중환자실 재실 경험, 일차입원시 재원기간, 총순진료비, 특수케어의 제공, 복합적인 병원서비스 제공 등 6개의 변수가 로지스틱 회귀분석을 통해 다른 변수의 영향을 통제한 결과 유의하지 않은 변수로 나타났다.
7%로 나타났다. 또한 계획되지 않은 재입원 함수의 민감도(sensitivity)는 83 / (58+83) = 58.9%, 특이도는 132 / (132+33) = 80.0%로 나타났다.
또한 영양주사, 수혈, 항암치료, 호흡지지간호, 모니터링, 투석 등에 해당하는 수케어의 특성을 비교한결과 계획되지 않은 재입원군은 계획된 재입원군에 비해 특수케어를 보다 많이 제공하고 있는 것으로 조사되었으며, 통계적으로 유의하였다(X2=5.709, p<0.05).
5일로 계획된 재입원군의 7일에 비해 유의하게 길게 나타났고, 진료비용에 대해서도 계획되지 않은 재입원군이계획된 재입원군에 비해 유의하게 높은 것으로 나타났다. 또한 입원기간 제공된 특수케어(영양주사. 수혈, 항암치료. 호흡지지간호, 모니터링, 투석 등)의 경우에서도 계획되지 않은 재입원군에게 보다 많이 제공한것으로 나타났으며, 제공된 검사서비스 또한 계획되지않은 재입원군에게 보다 복합적이고 관찰을 필요로 하는 고가의 검사를 많이 수행한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 계획되지 않은 재입원군이 병원 자원소모량증가에 따른 환자의 부담이 큰 집단으로 의료자원관리의 효율성을 기하는데 초점을 두어야 한다는 기존 연구결과를 지지하는 것이다(Rich et al.
05). 또한 중환자실 재실여부에 대해서 살펴본 결과 계획되지 않은 재입원군은 5.0%(7 건)이 중환자실에 체류한 것으로 계획된 재입원군의 1.2%(2건)에 비해 유의하게 높게 나타났다(X2=3.929, p<0.05).
본 결과에 대해 퇴원당시 위험상태의 어느 경우라도없었던 경우를 기준으로 두 군의 차이를 비교한 결과통계적 차이는 없는 것으로 나타났다(p>0.05).
7>. 비교적 간단한 검사서비스내용을 비교한결과, 계획된 재입원군과 계획되지 않은 재입원군 각각에 대해 검사가 없었거나(15.3%, 3.1%) 단순 임상병리검사(30.7%, 31.7%), 복합 임상병리검사(5.7%, 34.8%), 단순 방사선촬영(21.1%, 24.0%)로 전체검사에 대해 계획된 재입원군은 82.8%, 계획되지 않은 재입원군은 77.0%로 나타났다. 곧, 복합적인 검사인 초음파, 단층촬영 및 자기공명영상술, 혈관조영술및 천자 등이 계획되지 않은 재입원군이 전체 검사 중 33.
재입원후 퇴원시 치료결과를 완쾌 혹은 호전, 호전안됨. 사망 등으로 분류하여 살펴본 결과, 사망의 경우는 계획되지 않은 재입원군이 17.7%, 계획된 재입원군이 0.5%로 나타났으며, 완쾌(혹은 호전) 되어 퇴원한 경우는 계획된 재입원군이 95.8%, 계획되지 않은 재입원군이 77.6%로, 통계적으로 유의한차이가 있는 것으로 나타났다x2=51.664, p<0.01).
87%가 정확히 계획되지 않은 재입원으로분류되었다<Table 11>. 설명변수에 의한 자료분류의정확도(hit ratio, correct ratio)는 (132+83) / 306 = 70.3%이며, 총 오류율(total error rate)는 (33 + 58) / 306 = 29.7%로 나타났다. 또한 계획되지 않은 재입원 함수의 민감도(sensitivity)는 83 / (58+83) = 58.
2%로나타났다. 세부적인 퇴원기록지 내용 중 의사퇴원기록지가 없는 경우, 환자의 신체적 정신적 사회적 요구의평가가 없는 경우, 퇴원후 치료에 필요한 의료자원 및의뢰에 대한 언급이 없는 경우가 각각 계획된 재입원군이 계획되지 않은 재입원군에 비해 높게 나타났으며, 추후 치료계획 및 방문일의 지정이 없거나 퇴원교육이없었던 경우는 계획되지 않은 재입원군에서 보다 높게나타났다. 그러나 이러한 퇴원계획의 두군간 차이는 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.
의료의 질적인 문제에 대해 두 군을 비교한 결과, 계획된 재입원군이 14.1%로 계획되지 않은 재입원군의 5.7%에 비해 유의하게 높게 나타났다(x2=6.311. P<0.05). 그러나 이 중 '취소 반복된 진단이나 치료과정'을 병원시스템의 요인으로 따로 분류하여 제외하고 '감염 및 합병증과 낙상'만을 비교한 결과 계획되지 않은 재입원군이 2.
입원기간 중증도와 의료의 질적 문제에 대해 살펴본결과, DRG분류 0, 1, 2 모두 두군의 유의한 차이가없는 것으로 나타났다(X2=2.725, p>0.05). 질병에이환된 환자의 신체기관의 수를 조사한 결과, 2개 이상의 기관이 이환된 경우가 계획된 재입원군은 51.
입원기간 투약의 내용을 경구, 근육주사, 단순정맥주사, 복합정맥주사(항암제, 항생제)로 구분하여 조사분석한 결과 두 군의 투약내용은 유의한 차이가 없었다(X2=0.930, p>0.05)(Table 6).
05). 재입원의 동기는 계획된 재입원은 72.9%가 계획된 치료를위해 재입원을 하였으며, 계획되지 않은 재입원군은 질병의 재발 및 상태의 악화가 50.5%, 새로운 질병증상의 발생이 9.4%, 감염 및 합병증이 8.8% 순으로 나타났다(/=236.091, p<0.01).
01). 재입원후 퇴원시 치료결과를 완쾌 혹은 호전, 호전안됨. 사망 등으로 분류하여 살펴본 결과, 사망의 경우는 계획되지 않은 재입원군이 17.
이는 곧 퇴원시 질병관리에 대한 교육과 향후 병원방문일정에 대한 계획이 보다 효율적으로 이루어짐으로써 재입원을 반복하여 나타나는 의료서비스 자원의 낭비와 환자의 비용부담을 예방할 수 있다는 것을 말한다. 조건부 로지스틱 회귀분석을 통해 설명변수를 통해 계획되지 않은재입원을 계획되지 않은 것으로 분류한 정확도는 70.3%으로 높았고, 잘못된 분류로 인한 오류율은 29.7%으로 비교적 낮게 나타났다.
조건부 로지스틱 회귀분석을 통해 예측모형을 도출한 결과, 거주지역이 경인지역이면서 퇴원한지 얼마되지 않아 바로 병원을 방문하고, 자주 병원을 내원했던환자의 경우 추후 입원서비스 관리가 보다 체계적으로 마련되어야 하는 것으로 분석되었다. 이는 곧 퇴원시 질병관리에 대한 교육과 향후 병원방문일정에 대한 계획이 보다 효율적으로 이루어짐으로써 재입원을 반복하여 나타나는 의료서비스 자원의 낭비와 환자의 비용부담을 예방할 수 있다는 것을 말한다.
조사대상자의 재원일수는 계획된 재입원군이 평균 9 일로 계획되지 않은 재입원군의 16.5일보다 7일 짧게 나타났으며 이는 통계적으로 유의하였다(t=-3.977, p(0.001), 또한 재입원된 기간의 재원일수에 대해서도 역시 계획되지 않은 재입원군(18일)의 경우 계획된 재입원군(9일)에 비해 평균 9일이 유의하게 길게 나타났다(t=-4.709, p,
05). 질병에이환된 환자의 신체기관의 수를 조사한 결과, 2개 이상의 기관이 이환된 경우가 계획된 재입원군은 51.6%, 계획되지 않은 재입원군은 56.2%를 보여 두군간의 차이는 유의하지 않았다(p>0.05).
초기 입원시 치료결과에 대해 완쾌, 호전, 호전안됨등으로 분류하여 살펴본 결과 두 군간의 차이가 없는것으로 나타났으며, 입원당시 수술여부도 두 군간의 차이가 없는 것으로 나타났다(p>0.05).
총순진료비용(t=-2.787, p0.05).
퇴원시 진료과는 계획된 재입원군의 내과계는 69.3%, 외과계는 30.7%였고, 계획되지 않은 재입원군은 내과계가 74.5%, 외과계는 25.5%로 차이가 없었다(p>0.05)<Table 3>. 또한 내과계 진료과 중 종양과 해당환자는 계획되지 않은 재입원군이 42.
8%로 각각 나타났다. 퇴원하는 날 밤 자정(12시)이후 정맥주사가 투여된 경우두군이 각각 28.7%, 30.5%로 나타났으며, 퇴원 24 시간전 이내의 상처부위 화농성 삼출액 여부와 신경학적 증상이 발현에 대해 계획된 재입원군은 건수가 없었고, 계획되지 않은 재입원군에서 각각 1건(0.7%)씩나타났으며, 환자 스스로 돌봄 능력이 없어 보조가 필요한 경우는 계획되지 않은 재입원군은 건수가 없었고계획된 재입원군에서 1건(0.6%)으로 나타났다.
계획되지 않은 재입원군과 계획된 재입원군간의유의한 차이를 보이는 변수는 거주지역. 퇴원후 재입원간격, 초기 입원시 입원경로, 이전 입원경험, 초기입원시 중환자실 재실여부, 재원일수. 진료비용, 특수케어, 병원서비스 구성내용 등 9개의 변수로 나타났다.
후속연구
보다 결정적인 제한점은 의료정보 전산시스템과 의무기록지를 통한 후향적 조사로 인해 확인하기 어려운일부 계획되지 않은 재입원과 관련된 정보가 분석에서누락되었을 가능성이 있다는 것이다. 이는 본 지표에대한 그간 연구에서 지적되었던, '마땅히 재입원되어야 할 환자임에도 불구하고 재입원하지 않은 환자'가 지표에서 누락됨으로 실제 값에서 과소평가될 가능성이 있다는 지적을 시인하는 것으로, 이를 극복하기 위해서는 전향적 연구설계가 필요하다고 본다.
보다 결정적인 제한점은 의료정보 전산시스템과 의무기록지를 통한 후향적 조사로 인해 확인하기 어려운일부 계획되지 않은 재입원과 관련된 정보가 분석에서누락되었을 가능성이 있다는 것이다. 이는 본 지표에대한 그간 연구에서 지적되었던, '마땅히 재입원되어야 할 환자임에도 불구하고 재입원하지 않은 환자'가 지표에서 누락됨으로 실제 값에서 과소평가될 가능성이 있다는 지적을 시인하는 것으로, 이를 극복하기 위해서는 전향적 연구설계가 필요하다고 본다.
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