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문제 정의
- 것이다. 구체적으로는 첫째, 기존 문헌검토에서 파악된 산모의 임상적 위험 요인울 이용하여 산모의 위험도 차이를 보정하기 위한 모형울 개발하고, 둘째 이 모형울 이용하여 위험도 보정의 효과를 분석하기 위하여 이 연구를 수행하였다.
- 이러한 자료의 특성 때문에 이 연구결과를 우리나라 전체 분만 건에 대하여 일반화하기는 어려올 것이다. 이 연구는 연구 결과의 활용 보다는 행정 자료를 이용한 위 험도 보정 방법론의 개발에 초점울 맞추고 있기 때문에, 이러한 제한점 에도 불구하고 나름대로 의미가 있는 연구로 판단된다.
- 이 연구는 의료기관및 의료인의 분만 형태 선택 행위에 대한 평가를 목적으로 청구명세서 자료를 이용한 위 험도 보정 모델울 개발하는데 목적울 두고 있다. 이 연구에서는 상병 및 수가 코드를 이용한 위험도를 보정하였기 때문에 산모의 임상적인 상태와는 무관하게 산모 또는 가족의 요구에 의해 시술된 제왕절개 분만울 보정하지 못하는 문제점이 있다.
- 또한 로지스틱 회귀 분석울 동하여 파악한 위험요인의 영향력 크기와 모델의 판별력과 타당성도 의무기록울 이용한 기존 연구 결과와 큰차이는 없었다. 이 연구는 의료의 질 평가목적으로 행정 자료를 이용한 기존의 연구와 같이, 우리나라에서도 건강보험 진료비 청구 목적으로 수집된 행정 자료를 이용하여 환자의 임상 정보를 파악하고, 평가에 활용할 수 있음울 시사하고 있다. 앞으로 EDI와 같은 전산 매체가 확산됨에 따라 의료기관의 질 평가에 있어서 청구자료의 유용성 이 더욱 증가할 것으로 전망되고 있다.
- 이 연구에서는 이상과같은 의료기관의 분만 청구 자료 중 다음과 같은 특성울 지니는 자료로 국한하여 분석울 시행하였다. 첫째, 분만 산모의 연령은 1跖) 이상 49세 이하로 국한하여 16세 이하나49세 이상의 연령울 가진 명세서는 분석 에서 제외하였다.
- 이 연구의 목적은 건강보험 요양급여 명세서 자료를 이용하여 제왕절개 분만율에 영향울 미치는산모의 임상적 위험요인의 차이를 보정할 수 있는 방법론울 개발하는 것이다. 구체적으로는 첫째, 기존 문헌검토에서 파악된 산모의 임상적 위험 요인울 이용하여 산모의 위험도 차이를 보정하기 위한 모형울 개발하고, 둘째 이 모형울 이용하여 위험도 보정의 효과를 분석하기 위하여 이 연구를 수행하였다.
제안 방법
- 건강보험 심사평가원의 분만 수가코드와 DRG 코드를 이용하여 분만 청구건을 추출하여 분석 에 사용하였다. DRG를 이용하여 청구하는 의료기관은 질식분만일 경우에 명세서에 수가코드를 기재하지 않고 건강보험 진료비를 청구할 수 있다.
- 하였다. 그리고 위험도 보정 작업이 제왕절개 분만율 순위 상위 25%기관(제왕절개 분만조율이 낮은 기관) 및 하위 25%기관(제왕절 개 분만 조율이 높은 기관)의 순위 변화에 미친 영향울 분석하였다. 이를 위하여 위험도를 보정하기 전에 제왕절개분만율 순위에서 상위/하위 25%에 속하는 기관 중 위 험도 보정 후에도 해당 구간에 포함되 어 있는 기관의 분포를 파악하였다
- 정의하였다. 그리고 위험요인중 “다태아” 요인과 “제왕절개기왕력” 요인은 심사평가원 수가코드를 이용하여 정의하였다. 예를 둘어 위험요인 중의 하나인 “출혈”은명세서에 기록된 상병코드 중에서 “출혈”울 정의하도록 선택된 상병코드 “O46C달리 분류되지 않은 분만전 출혈),O67(달리 분류되지 않은 분만 중 출혈이 합병된 진동 및 분만)” 중 하나를 포함하는 경우 산모는 “출혈” 위험요인울 가진것으로 간주하였고, “제왕절개 기왕력” 요인의 경우에는 선택된 수가코드 “R4514(제왕절개만출술(다태아 임신의 경우)-반복), R4516(제왕절개만출술(다태아임신의경우)-반복), R43S0(제왕절개술 기왕력이 있는 질식 분만)” 중 하나를 포함하는 경우 제왕절개 기왕력이 있는 것으로 간주하였다.
- 기관별 제왕절개 분만 조율울 이용하여 낮은 기관에서 높은 기관으로 나열한 뒤, 기관별 제왕절개분만율 순위 상위 25%군과 하위 25%군에 대하여 위험도 보정의 영향을비교하였다 (Table 7). 비교 결과 위험도 보정이 상위군과 하위군에 끼친 영향에 차이가 있었다.
- 기존에 발표된 연구논문〔11,12,14,17-21]울 이용하여 제왕절개 분만에 영향울 미치는 산모의 각종 임상적 위험요인울 파악하였다. 학술 문헌울 참고로 하여 위험요인 목록의 초안울 만든 후, 산부인과 전문의의 자문울 받아 요양급여 명세서에 기록된 상병 및 수가 코드로 파악이 가능한 위 험요인의 목록울 작성하였다 (Table 1).
- 첫 번째 방법으로, 의료기관의 제왕절개 조율(crude rates)과 로지스틱 회귀분석 모델에서 계산된 산모별 제왕절개 예측 확를값울 기관별로 합산한 예측를0枫icted rates)의 95% 신뢰구간(confidence interval)울 비교하였다. 두 번째 방법은 의료기관별 제왕절개 분만율의 조율과 위험도가 보정된 보정를(adjusted rates)울 비교하였다. 보정를은 요양기관별 제왕절개 분만의 조율울 기관별 예측를로 나눈 값에 연구 대상자 전체의 제왕절개분만 조율울 곱한 값으로 정의하였다 四.
- 첫 번째로 17개 위 험요인울 분석 모델에 사용할 수 있울 것인지의 여부를 판단하였다. 두 번째로, 단변량 분석 결과 유의확를울 고려하여 산모의 제왕절개 분만에 영향울 미치는 위험요인울 선택하였다. 세 번째로 선택한 위 험요인울 포함한 다변량분석울 동하여 위험요인과 제왕절개 분만사이의 관계를 설명할 수 있는 위험요인 변수를 최종적으로 결정하였다.
- DRG를 이용하여 청구하는 의료기관은 질식분만일 경우에 명세서에 수가코드를 기재하지 않고 건강보험 진료비를 청구할 수 있다. 따라서 DRG 코드를 사용하지 않울 경우 질식분만 청구건이 자료에서 누락될 가능성이 있기 때문에 수가코드와 함께 DRG 코드를 사용하였다.
- 그러나 아직까지 산모의 의무기록과 상병 및 수가 코드 사이의 일치 정도에 대한 보고가 없기 때문에 정확도를 알수가없다. 따라서 의무기록자료를 이용한 기존의 연구결과〔1기와이 연구결과를 비교하여 보면 의무 록과 코드의 일치 정도를 간접적으로 평가하여 보았다. 그 결과 두 연구에서 산모 1 인당 위험요인 숫자, 위험요인이 분만유형에 끼친 영향력, 그리고 모델의 타당도 지표값은 유사한 값울 보이고 있어 산모의 위 험도 보정결과의 일치도는 양호할 것으로 판단되었다.
- 로지스틱 회귀 분석울 사용하여 산모의 위험요인 존재 여부와제왕절개 분만간의 관계를 파악하였다. 위험도 보정모델은 개별 환자를 분석 단위로 하였고, 기관별 제왕절개 분만율 계산울 위하여 환자의 제왕절개 여부 및 동계적 분석 결과값울 각 요양기관별로 합산하였다.
- 보정 모델의 판별력과 타당성 이 가장 좋은 모델울 선택하기 위하여 위험요인 변수로 구성된 최적 모델울 평가한 결과, 태아기 형 및 양수문제 요인울 모델에서 제외 하였울 때 판별 력 과 타당성 이 가장 높았기 때문에 최종적인 제왕절개 위험요인 보정 모델은 9개의 요인으로 구성하였다. 최종 위험도 보정 모델울 이용하여 분석한 결과 c 통계량은0.
- 즉, 개별 분만건에 대해 위험요인 자료를 위험도 보정모델에 입력하여 제왕절개분만 확를의 예측값울 구하고, 동일 기관에서 분만한 사례들의 예측값울 합산하여 기관의 제왕절개분만 건수의 예측값울 구할 수 있다. 보정모델 분석에서 제왕절개 분만 여부(질식분만:0, 제왕절개분만: 1)를 종속변수로 사용하였으며, 제왕절개 분만에 영향울 미치는 산모의 위험요인울 종속변수로 사용하였다. 명세서의 코드를 재분류하여 위험요인의 존재 여부에 따라 각 위험요인 변수별로 '1'또는 '0'으로 코딩하였다.
- 분만 명세서 중에서 제왕절개 분만울 확인하기 위해 7개의 수가코드를 사용하였으며, 7개의 코드 중 적 어도 하나 이상의 코드를 가지고 있는 명세서를 제왕절개 분만으로 간주하였다. 제왕절개 분만울 정의하기 위해 사용한 수가코드는 R4504(제왕절개술 및 자궁적출술(1태아임신의 경우).
- 산모의 임상적인 상태 차이를 보정하기 위하여 명세서 에 ICD(Inteniational Gasification ofHsense)-10 분류에 따라기록된 상병 코드와 심사평 가원 수가코드를 이용하였다. 정확한 임상 정보를 확보하기 위해서는 모든 주, 부상병 코드 및 수가코드를 사용하여 야 한다.
- 두 번째로, 단변량 분석 결과 유의확를울 고려하여 산모의 제왕절개 분만에 영향울 미치는 위험요인울 선택하였다. 세 번째로 선택한 위 험요인울 포함한 다변량분석울 동하여 위험요인과 제왕절개 분만사이의 관계를 설명할 수 있는 위험요인 변수를 최종적으로 결정하였다.
- 파악하였다. 위험도 보정모델은 개별 환자를 분석 단위로 하였고, 기관별 제왕절개 분만율 계산울 위하여 환자의 제왕절개 여부 및 동계적 분석 결과값울 각 요양기관별로 합산하였다. 즉, 개별 분만건에 대해 위험요인 자료를 위험도 보정모델에 입력하여 제왕절개분만 확를의 예측값울 구하고, 동일 기관에서 분만한 사례들의 예측값울 합산하여 기관의 제왕절개분만 건수의 예측값울 구할 수 있다.
- 위험도 보정이 요양기관의 평가 결과에 미친 영향울 분석하였다. 첫 번째 방법으로, 의료기관의 제왕절개 조율(crude rates)과 로지스틱 회귀분석 모델에서 계산된 산모별 제왕절개 예측 확를값울 기관별로 합산한 예측를0枫icted rates)의 95% 신뢰구간(confidence interval)울 비교하였다.
- 위험요인 보정 전후의 의료기관별 제왕절개 분만율의 변화 양상울 파악하기 위하여 조율과 보정 를의 평 균과 사분위 범위(interquartile range)를 비교 분석 하였다. 그리고 위험도 보정 작업이 제왕절개 분만율 순위 상위 25%기관(제왕절개 분만조율이 낮은 기관) 및 하위 25%기관(제왕절 개 분만 조율이 높은 기관)의 순위 변화에 미친 영향울 분석하였다.
- 위험요인울 정의하기 위해 이 연구에서는 명세서 에 기록된 모든 주상병 및 부상병코드를 이용하였으며 각 위험요인별로 상병코드를 정의하였다. 그리고 위험요인중 “다태아” 요인과 “제왕절개기왕력” 요인은 심사평가원 수가코드를 이용하여 정의하였다.
- 이 연구는 후향적 연구로서 건강보험 진료비 청구 과정에서 발생한행정 자료인 요양급여 명세서를 이용하였다. 행정 자료인 청구명세서를 이용한 환자의 위험도 보정 및 의료의 질 평가에서 중요시 되는 자료의 특성은 첫째, 환자의 임상정보 반영의 정확성, 둘째, 코딩의 정확성, 셋째, 코딩의 포괄성, 넷째, 의료기관간 코딩 행위의 차이, 다섯째, 진료행위기록의 시간차이가 있으며 [24], 이러한자료의 속성은 평가과정 및 결과에 영향울 미친다.
- 없었울 것으로 생각된다. 이 연구에서는 의료기관에서 제출한 코드를 이용하여 위험요인울 정의하였고, 명세서 상 위험요인 코드가 없울 때에는 해당 위험요인이 없는 것으로 간주하였다. 이러한 자료수집 방식 때문에 의료기관간 코드 기록의 충실도 차이에 따라 의료기관별 위험요인 보유율에 차이를 보였울 가능성이 있다.
- 자료를 이용하였다. 이 자료 중 1/4분기의 자료를 이용하여 위험도 보정 모델울 개발하였고 의료기관 평가 결과에 미친 효과를 분석하였으며, Z4분기와 3/4분기 자료는 개발한 보정 모델의 타당성 분석 에 사용하였다.
- 그리고 위험도 보정 작업이 제왕절개 분만율 순위 상위 25%기관(제왕절개 분만조율이 낮은 기관) 및 하위 25%기관(제왕절 개 분만 조율이 높은 기관)의 순위 변화에 미친 영향울 분석하였다. 이를 위하여 위험도를 보정하기 전에 제왕절개분만율 순위에서 상위/하위 25%에 속하는 기관 중 위 험도 보정 후에도 해당 구간에 포함되 어 있는 기관의 분포를 파악하였다
- 영향울 분석하였다. 첫 번째 방법으로, 의료기관의 제왕절개 조율(crude rates)과 로지스틱 회귀분석 모델에서 계산된 산모별 제왕절개 예측 확를값울 기관별로 합산한 예측를0枫icted rates)의 95% 신뢰구간(confidence interval)울 비교하였다. 두 번째 방법은 의료기관별 제왕절개 분만율의 조율과 위험도가 보정된 보정를(adjusted rates)울 비교하였다.
- 위험요인울 선택하였다. 첫 번째로 17개 위 험요인울 분석 모델에 사용할 수 있울 것인지의 여부를 판단하였다. 두 번째로, 단변량 분석 결과 유의확를울 고려하여 산모의 제왕절개 분만에 영향울 미치는 위험요인울 선택하였다.
- 최종 위험도 보정 모델울 산출하기 위하여 단변량 분석 에서 선정 된 변수를 이용하여 분석한 후, 최적의 모델울 만둘었다. 분석에 투입된 11개 변수 모두 제왕절개 분만과의 관련성의 정도가 동계적으로 유의하였고, OR(odds ratio) 역시 1.
- 학술 문헌울 참고로 하여 위험요인 목록의 초안울 만든 후, 산부인과 전문의의 자문울 받아 요양급여 명세서에 기록된 상병 및 수가 코드로 파악이 가능한 위 험요인의 목록울 작성하였다 (Table 1). 이 목록에 포함된 총17개의 위험요인은 다음과 같다: ① 태 아위치이상(malpresentation), ② 자간증(eclamsia), ③ 악성종양(malignancy), ④ 다태아(multipile pregnancy), ⑤ 태반문제(㎛blems in placenta), @ 제왕절 개 기 왕력 (previous c-section), ⑦ 노령 산모(old mother), ⑧ 출혈(bleeding), ⑨ 당뇨(diabetes), ⑩ 난산(dysfbnctional labor), @ 태아곤란증(fetal distress), ⑫ 제대탈출(cond prolapse), ⑬ 태 아기 형(fetal abnormality), ⑭ 양수문제 (polyhydramnios, oligohydramnios), ⑮ 조기 양수파막(premature rupture of membranes), ⑯조기분만(preterm deliveiy), ⑰성 병(anogenital herpes).
대상 데이터
- 경우). 반복), R4504(제왕절개술 및 자궁적출술(1태아 임신의 경우)-부분절제), R4505(제왕절개술 및 자궁적출술(1태아 임신의 경우)-전절제), R4506(제왕절개술 및 자궁적출술-다태아 임신의 경우))와 3개의 DRG 코드(370(제왕절개분만, 합병증 및 동반상병), 372(합병증울 동반한 질식분만), 373(합병증울동반하지 아니한 질식분만))를 사용하였다. 의료기관이 제출한 요양급여 명세서에 연구진이 선정한 22개 수가코드와 3개 DRG 코드 중의적어도 하나 이상울 포함하고 있는 경우를 분만 청구건으로 정의하였다.
- 5). 이 연구에 포함된 634개 요양기관의 15.1%인 96개 기관의 조율이 예측를의 신뢰상한위 에 위치하였고, 11.4%인 72개 기관의 조율은 예측를의 신뢰하한 아래에 위치하였다. 의료기관 종별로는 병원의 21%(13개병원)가 신뢰상한 위에 분포하였고, 19.
- 이 연구에서는 2003년 1월부터 9월까지 3/4분기 동안 전국의 종합전문요양기관, 종합병원, 병원 및 의원에서 청구한 분만명세서 자료를 이용하였다. 이 자료 중 1/4분기의 자료를 이용하여 위험도 보정 모델울 개발하였고 의료기관 평가 결과에 미친 효과를 분석하였으며, Z4분기와 3/4분기 자료는 개발한 보정 모델의 타당성 분석 에 사용하였다.
- 이 연구에서는 명세서 제출 방식 중 EDI와 DRG 같은 전산화 방법울 동해 청구된건만울 분석 대상으로 이용하였으며, 산모의 연령과 기관별 분만건수를 기준으로 일부 자료를 분석에서 제외하였다. 위험도 보정 모형울 개발하기 위해 사용한 2003년 1/4분기 분만청구명세서에서 서면과 디스켓으로 청구된 건수가 차지하는 비율은 19.
- 정확한 임상 정보를 확보하기 위해서는 모든 주, 부상병 코드 및 수가코드를 사용하여 야 한다. 이를 위하여 이 연구에서는 추출된 분만관련 명세서 중에서 상병 및 수가코드를 모두 포함하고 있는 EDI(Electronic Data Interchange)와 DRG(Diagnosis Related Gimp)로 청구된 명세서를 자료원으로 이용하였다.
데이터처리
- 23]. 그리고 자료의 모델에 대한 과적합 여부를 평가하기 위해 개발된 위험도 보정 모델에 2003년 2/4분기와3/4분기 자료를 적용하여 평가한 후 c 통계량과 Hosmer-Lemeshow 동계 량울 비교하였다.
- 선정된 11개 위험요인울 이용하여 로지스틱 회귀분석울 실시하였다 (Table4). 최종 위험도 보정 모델울 산출하기 위하여 단변량 분석 에서 선정 된 변수를 이용하여 분석한 후, 최적의 모델울 만둘었다.
- 위 험도 보정모델의 타당도 평가는, 모델의 판별능력울 평가하는 c 통계량과 모델의 적 합정도를 평가하기 위해 HosmerLemeshow 카이제곱 동계량울 이용하였다[22, 23]. 그리고 자료의 모델에 대한 과적합 여부를 평가하기 위해 개발된 위험도 보정 모델에 2003년 2/4분기와3/4분기 자료를 적용하여 평가한 후 c 통계량과 Hosmer-Lemeshow 동계 량울 비교하였다.
- 이 연구를 위하여 구축한자료 중 2/4분기와 3/4분기의 자료를 이용하여 c 통계량과 Hosma-LBineshow 카이제곱 동계량울 계산하였다. 분석 결과24분기와3/4분기의 c통계량은 각각0.
- 제왕절개 분만 조율과 위험도 보정 모델의 분만 확를울 이용하여 계산한 예측률의 95% 신뢰구간울 비교하였다 (Table 5). 이 연구에 포함된 634개 요양기관의 15.
성능/효과
- 따라서 의무기록자료를 이용한 기존의 연구결과〔1기와이 연구결과를 비교하여 보면 의무 록과 코드의 일치 정도를 간접적으로 평가하여 보았다. 그 결과 두 연구에서 산모 1 인당 위험요인 숫자, 위험요인이 분만유형에 끼친 영향력, 그리고 모델의 타당도 지표값은 유사한 값울 보이고 있어 산모의 위 험도 보정결과의 일치도는 양호할 것으로 판단되었다. 그러나 두 연구 사이에 방법론에 차이가 있어 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 코드와 의무기록 정보의 일치도에 대한 연구가 필요로 할것이다.
- 난산과 태아곤란증 요인울 포함한 산모의 제왕절개 분만은 각각77.85%와 66.22%이었으며 동계적으로 유의하였다. 그러나 이 두 요인은 산모뿐만 아니라 기관 특성에 영향울 받울 수 있는 것으로 알려져 있고, 요인울 정의하는데 있어서 공급자들간의 변이 때문에 발생되는 측정의 불확실성 문제로 인해 다른 연구둘에서도 위험도 보정 모형에서 제외하고 있다〔11, 17].
- 첫째, 분만 산모의 연령은 1跖) 이상 49세 이하로 국한하여 16세 이하나49세 이상의 연령울 가진 명세서는 분석 에서 제외하였다. 둘째, 기관에서 발생된 분만건수의 영향울 통제하기 위해 1/4분기 기간 동안 25건 이하의 분만울 청구한 요양기관의 분만건은 분석 에서 제외하였다.
- 로지스틱 회귀 분석울 동하여 최종적으로 9개 위험요인이 분만 방식에 동계적으로 유의한 영향을 미치는 변수로 밝혀졌다. 이러한 위험요인 중 제왕절개 분만 여부와의 관련성의 크기를 나타내는 대응위험도(Odds R 価0, OR) 값은 제왕절개분만 기왕력이 108.
- 분석 결과24분기와3/4분기의 c통계량은 각각0.78과 0.79로 1/4분기의 값과 거 의 같은 수준이 었으며, Hosma-Lemeshow 카이제곱 통계량 각각 0.54와 0.25로 1/4분기의 값보다 약간 낮게나타났다.
- 분석 에서 사용된 EDI와 DRG 청구건의 대부분(99%)이 10개 이하의 상병 코드를 보유하고 있었으며, 위험요인울 정의하기 위하여 명세서에 기록된 모든 주상병, 부상병 및 수가 코드를 이용하였기 때문에 분석에서 코드 누락으로 인한 문제는 거의 없었울 것으로 생각된다. 이 연구에서는 의료기관에서 제출한 코드를 이용하여 위험요인울 정의하였고, 명세서 상 위험요인 코드가 없울 때에는 해당 위험요인이 없는 것으로 간주하였다.
- 최종 위험도 보정 모델울 산출하기 위하여 단변량 분석 에서 선정 된 변수를 이용하여 분석한 후, 최적의 모델울 만둘었다. 분석에 투입된 11개 변수 모두 제왕절개 분만과의 관련성의 정도가 동계적으로 유의하였고, OR(odds ratio) 역시 1.0 보다 높았다. 독립변수둘 중에서 제왕절개 분만율과의 관련성은 제왕절개 기왕력이 가장높았고(OR 二109.
- 6%와 큰 차이가 없었다. 산모별로 가지고 있는 위험요인의 개수를 보면 최종 보정 모델에 포함된 9개 요인 중에서 가장 많은 위험요인울 가지는 산모는 5개의 위험요인울 가지고 있었으며, 전체 산모의 99.3%가 2개 이하의 위험요인울 보유하고 있었다. 의무기록 자료를 이용한 기존 연구에서도 가장 많은 위험요인울 가지는 산모는 5개의 위 험 요인울 가지고 있었으며, 전체 산모의 98.
- L16)이 가장 낮았다. 위 험요인 11개 변수 모두를 분석에서 사용하였울 때의 c 통계량은 0.78이었으며 Hosmer-Lemeshow 카이제급 통계량은 3.26(p=0.071)으로 5% 유의 수준에 근접 한 결과를 보였다.
- 위험도 보정 후 의료기관의 제왕절개분만율 순위에 변동이 있었으며, 제왕절개분만 조율 순위 상위 25% 기관에 비해 하위 25% 기관에서 많은 변동이 발생하였다. 하위 군에 포함된, 즉, 제왕절개 분만조율이 높은, 종합전문요양기관23개 중에서 보정 후에는 3개 기관(13.
- 0%)으로 순위에 변동이 있었다. 위험도 보정의 영향으로 동일 종별 내에서 사분위 범위의 크기가 전반적으로 감소하였으며, 의료기관별 위험요인 분포에 차이가 있어 보정 전후의 사분위 범위의 크기에 있어서 나타난종별 순위에 변화가 나타난 것으로 판단된다.
- 위험요인울 가지고 있는 산모의 제왕절개 분만율과 그렇지 않은 산모의 분만율울 비교 분석한 결과, 위 험요인울 보유한 산모의 제왕절개 분만율이 동계적으로 유의하게 높았으며 @<005), 다만 제대탈출 요인은 동계적으로 유의하지 않았다 @=0.715).
- 의원급 의료기관에서의 분만은 전체 분만의 약 50% 정도를 차지하였다. 의료기관별 분만건수 변이의 폭(범위)은 종합병원에서 가장 컸으며, 종합전문요양기관에서 변이의 폭이 가장 적었다. 전체 제왕절개 분만의 조율은 1/4분기 39.
- 의료기관별 제왕절개 분만율의 전체 평균은 41.0%였으며, 보정를의 전체 평균은 41.5%로 조율에 비해 약간 상승하였다(Table 6). 의료기관 종별 변화를 보면 종합전문요양기관과 종합병원의 기관별 제왕절개 분만율의 평균은 보정 전에 각각 48.
- 의료기관의 제왕절개분만 조율의 평균값은 종합전문요양기 관이 48.1%로 가장 크고 의 원이 39.2%로 가장 작았으나, 보정를에 있어서는 의원이 41.8%로 가장 크고 종합전문요양기관이 39.8%로 가장 낮았다. 이러한 현상은 종합전문요양기관이 다른 의료기관에 비하여 위험요인울 가진 산모의 분만울 더 많이 담당하고 있기 때문에 나타난 현상으로 해석할 수 있다.
- 이 연구의 결과를 보면 요양급여 청구명세서 에 기 록된 ICD-10 상병 코드와 수가 코드를 자료원으로 이용하여 파악한 위험요인과 기존의 의무기록울 동해 파악한 위험요인이 유사하였다. 또한 로지스틱 회귀 분석울 동하여 파악한 위험요인의 영향력 크기와 모델의 판별력과 타당성도 의무기록울 이용한 기존 연구 결과와 큰차이는 없었다.
- 이러한 위험요인 중 제왕절개 분만 여부와의 관련성의 크기를 나타내는 대응위험도(Odds R 価0, OR) 값은 제왕절개분만 기왕력이 108.9 (95%。二99.5-119.1)로 가장 크게 나타났는데, 기존 연구에서도 제왕절개분만 기왕력 의 OR (OR二53.0, 95%。二358 78.5)이 가장 컸다. 또한 태아위치이상(OR二23.
- 880)로 감소하였다. 이상의 결과로부터 개발된 보정 모델의 타당성은 양호한 것으로 판단하였다.
- 조기분만이 있는 산모에서는 질식분만과 제왕절개분만이 비슷한 수준이었고, 조기 야수파막 및 제대탈출의 위험요인울 가진 산모의 질식분만율이 제왕절개 분만율보다 높았다. 그 외 위험요인둘울 가진 산모에서는 제왕절개 분만율이 질식분만율 보다 높았다.
- 9%였다. 종합전문요양기관에서 조율과 보정를 차이의 절대값이 가장 컸고(83%), 병원에서 가장 작았다(-0.9%).
- 시행하였다. 첫째, 분만 산모의 연령은 1跖) 이상 49세 이하로 국한하여 16세 이하나49세 이상의 연령울 가진 명세서는 분석 에서 제외하였다. 둘째, 기관에서 발생된 분만건수의 영향울 통제하기 위해 1/4분기 기간 동안 25건 이하의 분만울 청구한 요양기관의 분만건은 분석 에서 제외하였다.
- 구성하였다. 최종 위험도 보정 모델울 이용하여 분석한 결과 c 통계량은0.78로 변동이 없었고, Hosmer-Lemeshow 카이제곱 통계량은 0.60(p=0.439)으로 감소하여, 위험요인 11개를 이용하여 구축한 모형에 비하여 더 좋은 모형으로 판단되었다.
- 최종 위험도 보정 모델의 판별력울 나타내는 c 통계량은 0.78로, 의무기록울 이용한 연구 [11, 1기에서의 c 통계량 값0.84와 0.82에 비교하여 약간 떨어지는 것으로 나타났으나, 모델의 타당성울 뜻하는 Hosmer-Lemeshow 카이제곱 통계량은 기존 연구의 43.4 (pW.001)와 10.51 (p二0.062)에 비하여 0.60 «=0.439)으로 모델 적합도는 좀더 나은 것으로 나타났다. 타당성 검정울 위하여 2/4분기와3/4분기 자료를 이용하여 분석한 결과 제왕절개 위험도 보정 모델에 포함된 변수들의 OR과 모델의 타당도지 표는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다.
- 439)으로 모델 적합도는 좀더 나은 것으로 나타났다. 타당성 검정울 위하여 2/4분기와3/4분기 자료를 이용하여 분석한 결과 제왕절개 위험도 보정 모델에 포함된 변수들의 OR과 모델의 타당도지 표는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. C 통계량은 1/4분기 자료에서는 0.
후속연구
- 그 결과 두 연구에서 산모 1 인당 위험요인 숫자, 위험요인이 분만유형에 끼친 영향력, 그리고 모델의 타당도 지표값은 유사한 값울 보이고 있어 산모의 위 험도 보정결과의 일치도는 양호할 것으로 판단되었다. 그러나 두 연구 사이에 방법론에 차이가 있어 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 코드와 의무기록 정보의 일치도에 대한 연구가 필요로 할것이다.
- 앞으로 EDI와 같은 전산 매체가 확산됨에 따라 의료기관의 질 평가에 있어서 청구자료의 유용성 이 더욱 증가할 것으로 전망되고 있다. 따라서 제왕절개분만율 이외의 다른 영역에서도 우리나라의 행정자료를 이용하여 의료기관의 질 평가가 가능할 것인지의 여부에 대한 추가적인 검토가 필요할것으로 생각된다.
- 행정 데이터가 가지는 제한점인 자료 기록의 불완전성에 대한 문제 때문에 두 연구결과의 유사성에 대한 정확한 판단울 하기 어렵다. 따라서 청구명세서를 이용한위험도 보정의 명확한타당성울 확보하기 위해서는 향후 동일 환자를 대상으로 하여 실제 의무기록울 조사한 연구결과와 청구명세서를 이용한 연구결과의 비교연구가 필요로 할것이다.
- 있다. 앞으로 이러한 요인둘울 명세서 양식에 포함시키면 더 충실한 임상 자료를 확보할 수 있어 행정 자료를 이용한 위험도 보정 모델의 타당성 및 활용도를 증가시 킬 것이다.
- 이 연구에서 제시한 제왕절개분만 위험도 보정 모델은 행정 자료인 청구명세서를 이용하여 개발하였기 때문에, 출생시 체중 또는 재태연령, 초산유무와 같이 행정 자료에 포함되어 있지 않은 요인은 보정 이 불가능한 방법 론적 인 제 한점 울 가지고 있다. 앞으로 이러한 요인둘울 명세서 양식에 포함시키면 더 충실한 임상 자료를 확보할 수 있어 행정 자료를 이용한 위험도 보정 모델의 타당성 및 활용도를 증가시 킬 것이다.
- 이러한 자료수집 방식 때문에 의료기관간 코드 기록의 충실도 차이에 따라 의료기관별 위험요인 보유율에 차이를 보였울 가능성이 있다. 이러한 문제점은 행정 자료를 자료원으로 사용할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제점으로 이 연구의 제한점으로 작용하고 있다.
- 청구 시점울 기준으로 한 자료는 의료기관별 진료비 청구 양상이 일정하지 않고, 청구 시점이 분만 방식의 결정과 관련이 있울 경우 교란요인으로 작용할 수 있다. 이러한 요인의 영향울 배제하기 위해서는 앞으로 청구 시점이 아닌 분만시점을 기준으로한 연구가 필요로 하다고 판단된다.
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