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문제 정의
- 있다. 따라서 이 연구에서는 CABG 수술 환자의 사망 여부에 영향을 미치는 것으로 알려져 있는 위험요인을 이용하여 환자의 위험 도를 보정하였다.
- 이 연구에서는 CABG 수술량과 진료 결과 사이의 관계를 전국 종합전문요양기 관의 요양급여 명세서 자료를 이용하여 분석 하였다. 분석 결과는 연간 CABG 수술량이 100건 이상인 종합전문요양기관에서 수술을 받은 환자는 그렇지 않은 환자들에 비해 사망률이 낮았으며, 두 그룹 간의 차이는 특히 환자의 위험도가 높은 군에서 통계학적으로 유의하였다.
- 병 원내 사망의 정의가 연구 결과에 미치는 영향이 크며, 명세서의 진료 결과 변수의 정확성에 대해 논란의 여지가 있을 수 있다. 이 연구에서는 사망의 정확한 정의를 내리기 위하여 통계청에서 발표하고 있는 사망원인통계자료를 이용하여 CABG 환자의 사망 여부를 보완하였다. 통계청 사망자료를 이용하여 병원 내 사망에 대한 정의를 보완한 결과 사망으로 정의된 환자 수가 64명에서 74명으로 증가하여, 전체 사망률이 약 0.
- 이 연구의 목적은 CABG 수술 건수의 차이에 따라 환자 진료 결과에 차이가 있는지를 규명하고자 하며, 그리고 이러한 관계가 CABG 환자의 수술위험도에 상관없이 일정하게 유지되고 있는지 또는 특정 위 험그룹에서 다른 관계를 보이는지를 분석하고자 한다.
제안 방법
- CABG 수술에서 진료량-결과 관계가 환자의 중증도에 따라 어떻게 나타나는지를 파악하기 위하여 보정모델에서 계산한 환자의 예측 사망확률을 바탕으로 하여 5개의 그룹으로 환자를 구분한 뒤, 수술량-사망률 관계를 분석하였다. 기존의 연구를 참고로 하여 환자 예측 사망률의 크기를 0.
- CABG 입원환자의 파악과 환자의 임상적 인 상태 차이를 보정하기 위하여 명세 서 에 ICDQntemational Classification of Disease)-10 분류에 따라 기록된 상병 코드와 심사평가원 수가 코드를 이용하였다.
- CABG 환자의 병원내사망을 파악하기 위하여 이 연구에서는요양급여 명세서에 기록된 진료결과구분 변수를 사용하였다. 진료결과구분 변수는 요양급여 명세서상 최종 진료일의 환자 상태를 기록한 것으로 “계속 이송, 회송, 사망, 기타”로 구분되어있으며 이 중 “사망으로 기록된 건을 병원 내 사망으로 간주하였다.
- CABG 환자의 위험 도가 반영된 보정사망률(adjusted mortality rate)을 계산하기 위하여 보정 모델에서 계산된 환자별 사망 확률의 예측값을 사용하였다. 저빈도 수술 병원 환자군과 고빈도 수술 병원 환자 군별 실제 CABG 사망 건수를 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 계산한 환자별 예측 사망 확률값을 그룹별로 합산한 값으로 나눈 값에 연구 대상자 전체의 CABG 조사망률(crude rates)을 곱한 값으로 정의하였다.
- 기존에 발표된 연구논문 [6, 16-26]을 이용하여 CABG사망에 영향을 미치는 환자의 각종 임상적 위 험요인을 파악하였다. 학술 문헌을 참고로 하여 위 험요인 목록의 초안을 만든 후, 전문가의 자문을 받아 요양 급여 명세서에 기록된 상병 및 수가 코드로 파악이 가능한 위험요인의 목록을 작성하였다 Qablel).
- CABG 수술에서 진료량-결과 관계가 환자의 중증도에 따라 어떻게 나타나는지를 파악하기 위하여 보정모델에서 계산한 환자의 예측 사망확률을 바탕으로 하여 5개의 그룹으로 환자를 구분한 뒤, 수술량-사망률 관계를 분석하였다. 기존의 연구를 참고로 하여 환자 예측 사망률의 크기를 0.5%, 2%, 5%와 20%의 기준을 이용하여 5개 군으로 분류하였다 [16].
- 위험도 보정모델은 개별 환자를 분석 단위로 하였다. 보정모델 분석에서는 병원 내 사망 여부(생존: 0, 사망: 1)를 종속변수로 사용하였으며,CABG에 영향을 미치는 환자의 위험요 인을 독립변수로 사용하였다. 명세서의 코드를 재분류하여 위험요인의 존재 여부에 따라 각 위험요인 변수별로 T 또는 '0'으로 코딩하였다.
- 수술량 분류 기준은 CABG 수술량과 진료 결과의의 관계를 연구한 기존의 연구 [16,28,29]와 연구에 사용된 자료에서 확인된 병원별 CABG 수술 건수를 고려하여 후 결정하였다. 기존 연구들에서는 의료기관의 년간 CABG 수술 건수를 기준으로 하여 군을 분류하여 진료 결과를 비교하고 있는데, 분류에 사용한 수술 건수의 기준은 다양하였다.
- 요양 급여 명세서에 기록된 변수 중 의료기관번호, 연령, 성별, 명세서에 기록된 모든 ICD-10상병 및 심사평가원 처치분류 코드, 보험자코드와 진료 결과 구분 변수를 분석 에 사용하였다.
- 진료결과구분 변수는 요양급여 명세서상 최종 진료일의 환자 상태를 기록한 것으로 “계속 이송, 회송, 사망, 기타”로 구분되어있으며 이 중 “사망으로 기록된 건을 병원 내 사망으로 간주하였다. 요양급여 명세서의 진료 결과 변수를 사용한 병원 내 사망 정의의 정확도를 높이기 위하여 통계청의 2(X)2년 사망원인통계자료를 이용하여 CABG 환자의 사망 여부를 보완하였다.
- 로지스틱 회귀분석을 사용하여 CABG 환자의 위험요인 존재 여부와 병원 내 사망 과의 관계를 파악하였다. 위험도 보정모델은 개별 환자를 분석 단위로 하였다. 보정모델 분석에서는 병원 내 사망 여부(생존: 0, 사망: 1)를 종속변수로 사용하였으며,CABG에 영향을 미치는 환자의 위험요 인을 독립변수로 사용하였다.
- 이 연구에서는 명세서의 EDI 자료에 포함된 모든 주 상병, 부상병 및 수가 코드를 이용하여 위험도 보정에 사용할 위험요인을 정의하였다. CABG 환자의 위험 요인을 정의하는데 사용된 코드를 가지고 있는 경우 해당 위험요인을 동반하고 있는 것으로 간주하였기 때문에 코드 누락으로 인한 정보의 손실은 그리 크지 않았을 것으로 생각된다.
- 이 연구에 사용한 자료에서 요양기관별 CABG 수술 건수의 평균은 負건이 었고, 분석에 포함된 34개 기관 중에서 4개 기관의 수술 건수는 100건 이상으로(연간 200건 이상 3개소) 나머지 30개 기관(연간 50건 이하 23개소)에 비하여 월등히 많은 수술을 시행한 것으로 파악되었다. 이 연구에서는 의료기관별 수술 건수 분포를 고려하여 기관별 연간 CABG 수술 건수 100건을 기준으로 하여 저빈도 수술 병원과 고빈도 수술 병원으로 분류한 후 위험도 보 정전 •후의 사망률을 비교하였다
- 보다 정확한 평가를 위해서는 CABG 환자의 명세서 코드와 의무기록 정보의 일치도에 대한 연구가 필요할 것이다. 이 연구에서는 환자의 사망을 파악하기 위하여 일차적으로 요양 급여 명세서에 기록된 진료 결과 변수를 사용하였다. 병 원내 사망의 정의가 연구 결과에 미치는 영향이 크며, 명세서의 진료 결과 변수의 정확성에 대해 논란의 여지가 있을 수 있다.
- 입원 최종날짜와 사망날짜가 동일하더라도 사망 장소가 병원 외의 장소일 수도 있기 때문에 분석 의 정 확도를 높이 기 위하여 사망 장소를 병원으로 한정하였다.
- CABG 환자의 위험 도가 반영된 보정사망률(adjusted mortality rate)을 계산하기 위하여 보정 모델에서 계산된 환자별 사망 확률의 예측값을 사용하였다. 저빈도 수술 병원 환자군과 고빈도 수술 병원 환자 군별 실제 CABG 사망 건수를 로지스틱 회귀분석 모델을 이용하여 계산한 환자별 예측 사망 확률값을 그룹별로 합산한 값으로 나눈 값에 연구 대상자 전체의 CABG 조사망률(crude rates)을 곱한 값으로 정의하였다.
- 요양 급여 명세서 자료를 이용한 분석에서 발생될 수 있는 문제점으로 동일 입원환자에 대한 분리청구의 문제가 발생할 수 있다. 정확한 분석을 위해서 동일 환자의 입원에 대한 청구 건을 환자의 주민등록번호, 의료기관번호, 진료 개시 일자, 내원일수 변수를 사용하여 입원 건으로 다시 정리하여 분석에 사용하였다. 분리청구 건에 대한 작업 결과 분석에 사용된 2002년 종합전문요양기관 총 입원건수는 1, 081, 955건이며, EDI로 청구된 건은91.
- 사용하였다. 진료결과구분 변수는 요양급여 명세서상 최종 진료일의 환자 상태를 기록한 것으로 “계속 이송, 회송, 사망, 기타”로 구분되어있으며 이 중 “사망으로 기록된 건을 병원 내 사망으로 간주하였다. 요양급여 명세서의 진료 결과 변수를 사용한 병원 내 사망 정의의 정확도를 높이기 위하여 통계청의 2(X)2년 사망원인통계자료를 이용하여 CABG 환자의 사망 여부를 보완하였다.
- 파악하였다. 학술 문헌을 참고로 하여 위 험요인 목록의 초안을 만든 후, 전문가의 자문을 받아 요양 급여 명세서에 기록된 상병 및 수가 코드로 파악이 가능한 위험요인의 목록을 작성하였다 Qablel).
- 환자의 위험도 보정 전 • 후의 의료기관별 CABG 수술량과 사망률 사이의 관계를 파악하였다 (Table 5). 전체 34개 병원 중에서 4개 고빈도 수술 병원 환자들의 사망률(1.
대상 데이터
- 이 연구에서 사용한 CABG의 조작적 정 의는 다음과 같다. 40세 이상 입원환자 중 건강보험심사평가원 CABG 관련 수가코드 (01641, 01642, 01647, OA641, OA642, OA647)를 가지고 있는 환자를 연구 대상으로 포함하였다. 이 중 다른 단기요양병원으로 이송되었거나, 한국형 진단명 기준환자군 (Korean Diagnosis Related Group) 분류에서 MDC(Major Diagnostic Categories) 가 14(Pregnancy, Childbirth, and Puerperium) 또는 15(Newboms, Neonates)인 환자 및 CABG 수술과 동시에 판막 수술을 받은 환자는 분석 대상에서 제외하였다 [13, 16].
- 이 연구는 종합전문요양기관에서 EDI 전산매 체를 통해 청구된 건강보험 요양급 여 명세서를 분석 대상으로 이용하였으며, 서면을 통해 청구된 건은 제외하였다. 그러나 서면청구의 누락으로 인한 연구 결과 의 영향은 크지 않을 것으로 생각된다.
- 이 연구에서는 2002년 1월부터 2003년 6 월까지 전국의 종합전문요양기관에서 청구된 입원요양급여 명세서 자료를 이용하여 2002년에 시술된 CABG 수술을 파악하였다. CABG 입원환자의 파악과 환자의 임상적 인 상태 차이를 보정하기 위하여 명세 서 에 ICDQntemational Classification of Disease)-10 분류에 따라 기록된 상병 코드와 심사평가원 수가 코드를 이용하였다.
- 필요가 있다. 이를 위하여 이 연구에서는 종합전문요양기관 중 EDI(EIectronic Data Interchange)로 청구를 하는 34개 기 관만을 대상으로 자료를 분석하였다. 요양 급여 명세서 자료를 이용한 분석에서 발생될 수 있는 문제점으로 동일 입원환자에 대한 분리청구의 문제가 발생할 수 있다.
데이터처리
- CABG 환자의 위험도 보정모델의 평가를 위하여 보정모델의 판별능력을 평가하는 C 통계량과 모델의 적합 정도를 평가하는 Hosmer-Lemeshow 카이제곱 통계량을 이용하였다 [27].
- 단 변량분석에서 선정된 10개 위험요인을 이용하여 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다 (Table 3). 위험요인 변수 간의 교호작용(statistical interaction)을 분석한 결과 교호작용이 발견되지 않아 변수 간교 호작용을 통제하는 변수는 포함시 키지 않았다.
- 로지스틱 회귀분석을 사용하여 CABG 환자의 위험요인 존재 여부와 병원 내 사망 과의 관계를 파악하였다. 위험도 보정모델은 개별 환자를 분석 단위로 하였다.
이론/모형
- CABG의 정의를 위하여 미 국 AHRQ(Ag- ency for Healthcare Research and QuaEty) 가사용한 지 표의 정의를 참고하였다 [15, 17]. 이 연구에서 사용한 CABG의 조작적 정 의는 다음과 같다.
성능/효과
- 이 연구에서 최종적으로 사용한 병원 내 사망의 정의는 (1) 요양 급여 명세서의 진료 결과 구분에 “사망"으로 기재된 경우 이거 나 (2) 요양 급여 명세서 의 진료 결과 구분에 “사망”으로 기록되어 있지 않더라도 환자의 입 원 최 종 날짜와 통계청 사망 자료의 사망 날짜가 동일하면서 사망 자료에 기록된 사망 장소가 병원일 경우이었다. 입원 최종날짜와 사망날짜가 동일하더라도 사망 장소가 병원 외의 장소일 수도 있기 때문에 분석 의 정 확도를 높이 기 위하여 사망 장소를 병원으로 한정하였다.
- 고혈압과 관상동맥질환에서도 두 군간 사망률에 통계적으로 유의한 차이가 있었지만 사망하지 않은 환자의 위험 요인 보유율이 사망 환자의 위험 요인 보유율보다 높았다. 이것은 사망한 환자가 그렇지 않은 환자에 비해 위험요인을 더 많이 가지고 있을 것이라는 이 연구의 가정에 반대되는 결과이다.
- 0% 이상인 2개 군에서는 수술량과 병원 내 사망 간에 통계적으로 유의한 관계를 확인할 수 있었다. 그러나 주목할 것은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았던 3 개 군에서도 저 빈도 수술 병원 환자 군의 상대적 위험도를 나타내는 Odds Ratio(OR) 값은 1보다 커 저 빈도 수술 병원 환자가 고빈도 수술 병원 환자에 비하여 환자가 사망할 확률이 큰 것으로 나타났다. 또한 환자의 위험이 증가할수록OR값은증가하여 CABG 수술량과 진료 결과 사이에 일관된 용량-반응 관계 (dose-response relationship) 가있었다.
- 그러나 수술량 지표는 진료의 질적 수준을 직접적으로 측정하는 것이 아니기 때문에, 독립적으로 쓰기보다는 다른 유형의 사망률 지표와 같이 사용하기를 권장하고 있다. 따라서 진료의 질 평가시 수술량 지표의 사용을 완전히 배제하기 보다는 다른 형태의 질 지표와 함께 보조 지표로 사용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 또한 이 연구에서는 병원의 수술 건수를 기준으로 수술량-결과 관계를 분석하였는데, 앞으로는 CABG 수술 의사를 대상으로 수술량-결과 관계의 존재 여부에 대한 연구를 수행하는 것도 의미가 있을 것으로 생각한다.
- 환자의 중 증도가 증가할수록 고빈도 수술 병원 환자들에 비하여 저빈도 수술 병원 환자들의 사망률이 증가하는 경향이 있었다. 또한 예측 사망확률 5~20%인 군과 20% 이상인 군, 즉 고위험군에서 저빈도 수술 병원 환자들과 고빈도 수술 병원 환자들의 사망률에 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다 (high group: 21.6% vs. 7.2%, severe group: 44.4% vs. 11.8%,).
- 그러나 주목할 것은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았던 3 개 군에서도 저 빈도 수술 병원 환자 군의 상대적 위험도를 나타내는 Odds Ratio(OR) 값은 1보다 커 저 빈도 수술 병원 환자가 고빈도 수술 병원 환자에 비하여 환자가 사망할 확률이 큰 것으로 나타났다. 또한 환자의 위험이 증가할수록OR값은증가하여 CABG 수술량과 진료 결과 사이에 일관된 용량-반응 관계 (dose-response relationship) 가있었다.
- 5% 정도 증가하였다. 명세서 상의 진료 결과변수만을 이용하여 환자의 사망 여부를 판단할 경우 사망 환자 수가 실제 사망 환자 수보다 과소 추계될 가능성이 있음을 알 수 있었다.
- 하였다. 분석 결과는 연간 CABG 수술량이 100건 이상인 종합전문요양기관에서 수술을 받은 환자는 그렇지 않은 환자들에 비해 사망률이 낮았으며, 두 그룹 간의 차이는 특히 환자의 위험도가 높은 군에서 통계학적으로 유의하였다. 이러한 결과는 우리나라 종합전문요양기 관에서 CABG 수술을 받은 환자에서 수술량-결과 관계가 존재하고 있으며, 다른 수술에서도 이러한 관계가 존재할 가능성을 시사하고 있다고 판단된다.
- 분석에 사용된 2, 058건의 CABG 수술에서 발생한 병원 내 사망은 총74건으로 전반적인 사망률은 3.6%였다. 이것은 Park 등 [13]의 연구의 사망률 7.
- 분석에 사용한 총 2, 058명의 환자 중 74 명이 병원에서 사망하여 CABG 수술 환자의 병원내 조사망률은 약 3.6%였다 (Table 2). 수술 후 병원에서 사망한 환자의 연령과 그렇지 않은 환자의 연령 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었다.
- 6%였다 (Table 2). 수술 후 병원에서 사망한 환자의 연령과 그렇지 않은 환자의 연령 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 입원 특성을 나타내는 변수인 입원경로와 입원 형태는 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 위험도 분석 모델에서 제외하였다.
- 40)5] 순이었다. 연虱 뇌졸중, 신장 질환, 부정맥, 대동맥 내풍선 펌프와 말초혈관질환과 CABG 환자의 병원 내 사망과의 관련성의 정도가 5% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 위험요인 10개 변수 모두를 분석에서 사용하였을 때의 c 통계량은 0.
- 연虱 뇌졸중, 신장 질환, 부정맥, 대동맥 내풍선 펌프와 말초혈관질환과 CABG 환자의 병원 내 사망과의 관련성의 정도가 5% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 위험요인 10개 변수 모두를 분석에서 사용하였을 때의 c 통계량은 0.83 로 보정 모델의 판별능력이 양호한 편이었으며, Hosmer-Lemeshow 카이제급 통계량은 6.92 (p=0.55)로 통계적 으로 유의하지 않았으므로 모델의 적합도에 별문제는 없는 것으로 판단하였다.
- 25)이 었다. 이 연구 결과가 보이는 모델의 타당도 지표 값도 이와 비슷한 수준으로, 이러한 결과 만을 두고 본다면 행정 데이터를 이용한 위험도 보정작업 후의 모델의 판별능력과 타당성에서 의무기록을 이용한 연구에 비하여 크게 뒤떨어지지 않는 결과를 보이고 있다고 해석될 수 있다. 그러나 두 연구 사이에 존재하고 있는 방법론 및 데이터 특성에 따른 연구 결과 해석의 제한점이 있기 때문에 행정 데이터를 이용한 환자의 위험도 보유 여부 파악의 정확성에 대하여 단정적인 판단은 내릴 수는 없다고 판단된다.
- 이 연구에 사용한 자료에서 요양기관별 CABG 수술 건수의 평균은 負건이 었고, 분석에 포함된 34개 기관 중에서 4개 기관의 수술 건수는 100건 이상으로(연간 200건 이상 3개소) 나머지 30개 기관(연간 50건 이하 23개소)에 비하여 월등히 많은 수술을 시행한 것으로 파악되었다. 이 연구에서는 의료기관별 수술 건수 분포를 고려하여 기관별 연간 CABG 수술 건수 100건을 기준으로 하여 저빈도 수술 병원과 고빈도 수술 병원으로 분류한 후 위험도 보 정전 •후의 사망률을 비교하였다
- 이 연구에서 개발한 위험도 보정 모델은 병원 간 환자의 위험도 분포의 차이에 기인한 사망률의 변이를 보정하는 능력이 양호한 것으로 판단된다. 환자별로 가지고 있는 위험요인의 개수를 보면 최종 보정 모델에 포함된 8개의 임상적 요인(연령과 성은 제외) 중에서 가장 많은 요인을 가지 는 환자는 7개의 위험 요인을 가지고 있었으며(평균 약 1.
- 이 연구에서는 응급 CABG 수술의 영향을 통제하기 위하여, 입원 기간 중에 CABG 수술과 PTCA를 모두 시행한 환자는 응급 CABG로 간주하여 분석에서 제외하였다. 이 연구에서 사용한 자료에서 CABG 수술 환자 중에서 PTCA를 시행한 환자의 사망률 (6.8%)이 그렇지 않은 환자의 사망률 (1.9%)보다 높은 것으로 보아, 연구진의 가정에 큰 문제가 없다고 판단하였다.
- 이 연구에서 자료를 분석한 결과 기존의 외국 연구 결과와 같이 우리나라에서도 기관별 CABG 수술량에 따른 환자의 병원 내 사망률의 차이가 존재하였다. 연간 수술 건수가 100건 이상인 고빈도 수술 병 원 환자들이 100건 이하인 저 빈도 수술 병원 환자들에 비하여 병원내사망률이 통계적으로 유의하게 낮았다.
- 또한 저빈도 수술 병원의 모든 환자(1, 087명)들이 고빈도 수술 병원에서 수술받게 될 경우에는 사망자 수가 54명에서 18명으로 감소할 것으로 예상된다. 이러한 결과는 CABG 수술과 같이 위험성 이 높은 수술의 경우, 개별 병원들이 소수의 환자를 수술하는 것보다 지역별로 CABG 수술 센터를 집 중적으로 육성하고 수술 결과가 좋은 병원들로 환자를 의뢰하여 수술을 받게 하면 전반적 인 환자의 진료 결과를 크게 개선시킬 수 있음을 실증적으로 보여주고 있다.
- 이 환자군에서는 병원의 CABG 수술 건수에 따라 환자의 사망확률에 통계적으로 유의한 차이는 없었고, 기존의 연구 [15] 에서도 환자의 위험이 낮은 그룹에서 수술량에 따른 사망률의 차이는 유의 하지 않았다. 이러한 결과로 판단할 때 환자의 중증도가 낮은 환자들은 저빈도 수술 병원에서고 빈도 수술 병원으로 이송하여 수술을 받더 라도 환자가 받을 수 있는 추가적인 효과는 중증도가 높은 환자들에 비하여 상대적으로 크지 않은 것으로 생각된다.
- 임상적 위험요인의 경우에는 울혈성 심부전, 뇌졸중, 신장 질환, 부정맥, 말초혈관질환, 급성심근경색 및 대동맥 내풍선 펌프에서 사망환자의 위험요인 보유율이 그렇지 않은 환자에 비해 높았으며 또한 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 고혈압과 관상동맥질환에서도 두 군간 사망률에 통계적으로 유의한 차이가 있었지만 사망하지 않은 환자의 위험 요인 보유율이 사망 환자의 위험 요인 보유율보다 높았다.
- 환자의 위험도 보정 전 • 후의 의료기관별 CABG 수술량과 사망률 사이의 관계를 파악하였다 (Table 5). 전체 34개 병원 중에서 4개 고빈도 수술 병원 환자들의 사망률(1.8%)과 나머지 30개 저빈도 수술 병원 환자들의 사망률 (5.6%)에 차이가 있었다. 두 군의 병원 내 사망률은 환자의 위험도를 보정한 후에도 여전히 차이가 있었다.
- 조사망률의 경우 수술 건수가 25건 이하인 기관에서 가장 높았으며, 51건 이상 75건 이하 그리고 76건 이상 100건 이하의 수술을 시행한 의료기관들의 순으로 사망률이 낮았다. 수술 건수 상위 4개 기관의 사망률은 1.
- 따라서 이 연구에서는 동일 재원 기간 중 PTCA와 CABG 를 시행한 환자의 경우 응급 CABG일 가능성이 높은 것으로 판단하여 분석에서 제외하였다. 종합전문요양기관의 EDI 명세서에서 총 2, 291건의 CABG 수술이 파악되었고, 위에서 언급한 포함 및 제외 기준을 적용을 한 결과 2, 058건의 CABG가 이 기준을 만족시키는 것으로 나타났다.
- 이 연구에서는 사망의 정확한 정의를 내리기 위하여 통계청에서 발표하고 있는 사망원인통계자료를 이용하여 CABG 환자의 사망 여부를 보완하였다. 통계청 사망자료를 이용하여 병원 내 사망에 대한 정의를 보완한 결과 사망으로 정의된 환자 수가 64명에서 74명으로 증가하여, 전체 사망률이 약 0.5% 정도 증가하였다. 명세서 상의 진료 결과변수만을 이용하여 환자의 사망 여부를 판단할 경우 사망 환자 수가 실제 사망 환자 수보다 과소 추계될 가능성이 있음을 알 수 있었다.
- 것으로 판단된다. 환자별로 가지고 있는 위험요인의 개수를 보면 최종 보정 모델에 포함된 8개의 임상적 요인(연령과 성은 제외) 중에서 가장 많은 요인을 가지 는 환자는 7개의 위험 요인을 가지고 있었으며(평균 약 1.7개), 전체 환자의 약 70%가 2개 이하의 위 험요인을 보유하고 있었다. CABG 환자의 위험도 보정에 포함된 위험요인 수의 효과를 평가한 연구에서 [2이 6개의 위험요인을 이용한 분석 결과 판별능력을 나타내는 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선 아래의 면적값이 0.
- 차이가 있었다. 환자의 사망의 위험확률이 5.0% 미만의 3개 군에서는 저 빈도 수술 병 원 환자군과 고빈도 수술 환자군 사이 에 병 원내 사망률에 유의한 차이가 존재하지 않은 반면, 환자의 사망의 위 험확률이 5.0% 이상인 2개 군에서는 수술량과 병원 내 사망 간에 통계적으로 유의한 관계를 확인할 수 있었다. 그러나 주목할 것은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았던 3 개 군에서도 저 빈도 수술 병원 환자 군의 상대적 위험도를 나타내는 Odds Ratio(OR) 값은 1보다 커 저 빈도 수술 병원 환자가 고빈도 수술 병원 환자에 비하여 환자가 사망할 확률이 큰 것으로 나타났다.
- 환자의 예측 사망 확률 5% 미 만인 3개 군에서 수술량과 진료 결과의 관계가 유의하지 않았는데 가능한 이유로는 첫째, 위험도 보정 방법의 영향을 들 수 있다. 청구명세서 에 기록된 코드를 이용하여 환자의 위험도를 보정 하였기 때문에 자료가 가지는 제한점으로 인해 수술 전 환자의 위험요인을 정확히 반영하지 못하여 저빈도 수술 병원과 고빈도 수술 병원 사이에 실제로 존재하고 있을 차이를 희석시키는 작용을 하였을 가능성이 있다.
- 위험도 보정 모델에서 산출된 CABG 환자의 예측 사망률을 이용하여 정의한 환자의 중증도에 따른 수술량-결과 관계를 분석한 결과는 Table 6과 같다. 환자의 중 증도가 증가할수록 고빈도 수술 병원 환자들에 비하여 저빈도 수술 병원 환자들의 사망률이 증가하는 경향이 있었다. 또한 예측 사망확률 5~20%인 군과 20% 이상인 군, 즉 고위험군에서 저빈도 수술 병원 환자들과 고빈도 수술 병원 환자들의 사망률에 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다 (high group: 21.
후속연구
- 반영될 위험성이 있다. [35], 향후에 위 험도 보정에 사용되는 위 험요인의 추가에 따른 모델의 설명력 변화 등에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- CABG 환자의 위험 요인을 정의하는데 사용된 코드를 가지고 있는 경우 해당 위험요인을 동반하고 있는 것으로 간주하였기 때문에 코드 누락으로 인한 정보의 손실은 그리 크지 않았을 것으로 생각된다. 그러나 행정 데이터를 이용할 경우 의료기관 간 코드 기록의 충실성 에 차이에 따른 영향이 있을 수 있고, 건강보험 청구 면세서 자료만으로는 응급수술 여부, 기존의 수술 경험 등을 파악할 수 없었다• 이러한 문제점은 청구명세서와 같은 행정자료를 이용하는 연구에서 발생할 수 있는 것으로서 이 연구의 제한점으로 생각된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 CABG 환자를 등록하여 추적조 사를 하는 시스템의 도입이 필요하다고 판단된다.
- 청구 자료가 진료비 심사에 직접 관련이 없는 자료에 대해서는 기록이 불완전할 가능성이 높기 때문에 기존 연구의 통계값과 직접 비교하기는 어렵다. 동일 환자를 대상으로 하여 실제 의무기록 자료를 이용한 위험도 보정 결과와 청구명 세서를 이용한 위험도 보정 결과를 비교한 연구 결과가 있어야 위험도 보정 모델의 타당성을 정확하게 평가할 수 있을 것이다.
- 따라서 진료의 질 평가시 수술량 지표의 사용을 완전히 배제하기 보다는 다른 형태의 질 지표와 함께 보조 지표로 사용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 또한 이 연구에서는 병원의 수술 건수를 기준으로 수술량-결과 관계를 분석하였는데, 앞으로는 CABG 수술 의사를 대상으로 수술량-결과 관계의 존재 여부에 대한 연구를 수행하는 것도 의미가 있을 것으로 생각한다.
- 그러나 두 연구 사이에 존재하고 있는 방법론 및 데이터 특성에 따른 연구 결과 해석의 제한점이 있기 때문에 행정 데이터를 이용한 환자의 위험도 보유 여부 파악의 정확성에 대하여 단정적인 판단은 내릴 수는 없다고 판단된다. 보다 정확한 평가를 위해서는 CABG 환자의 명세서 코드와 의무기록 정보의 일치도에 대한 연구가 필요할 것이다. 이 연구에서는 환자의 사망을 파악하기 위하여 일차적으로 요양 급여 명세서에 기록된 진료 결과 변수를 사용하였다.
- 명확한 설명을 위해서는 기관별 수술량 및 사망률의 변화를 측정할 수 있는 자료가 필요하다. 향후 여러 해의 자료를 이용한 세부적인 분석을 하면, 진료량-결과 관계에 대한 보다 명확한 설명이 가능할 것이다.
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