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문제 정의
- 의료기관의 종별 구분(상급종합, 종합, 병원), 소재지역(시, 군, 구), 소유형태(공공, 민간), 병상 수 등 의료기관의 기본적인 특성은 변하지 않는 것에 비해 간호사의 확보수준에 따른 간호 등급은 분기별 변동의 가능성이 존재한다. 그러므로 본 연구에서는 분기별 간호등급(독립변수)에 따른 환자건강결과(종속변수)를 비교하기 위하여, 분기별로 자료를 구축하였다.
- 본 연구는 간호관리료차등제의 정책 효과를 측정하기 위하여 의료기관 종별로 간호 관리료 등급에 따라 환자의 건강 결과가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 본 연구는 한국 상황에서 간호 성과 측정 단위로서 의료기관 단위가 적합한지, 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률이 간호 민감 지표인지 불확실하다는 한계점이 있으나 전국 병원급 이상 의료기관을 대상으로 분기별 반복 측정을 통해 간호관리료차등제정책 효과를 측정했다는 것에서 의미가 있었다고 보여진다.
- 간호관리료차등제는 의료기관 종별로 가감 정도가 다르기 때문에 전체 의료기관을 분석함과 동시에 이들을 의료기관 종별(상급종합, 종합, 병원)로 구분하여 등급별 차이가 있는지도 분석하여야 한다. 이에 본 연구에서는 간호관리료차등제의 적용 단위가 의료기관이며 의료기관 단위의 분석 결과가 향후 정책 개선을 위한 기초 자료로서 유용할 것이라 판단하였기에 기존 국내 연구와 달리 분석 단위를 환자 개인이 아닌 의료기관으로 설정하였다. 간호관리료차등제가 도입된 지 10여 년이 지난 현재 시점에서 간호관리료 등급별로 환자 건강 결과를 측정·비교하는 것은 당초 정책 목표였던 간호사 확보가 간호의 질 향상에 기여하였는지를 평가한다는 점에서 의의가 있다고 보여진다.
- 또한 본 연구 결과는 병상 수 대비 간호사 수를 기준으로 한 간호관리료차등제 등급이 부적절하다는 것을 간호 성과 가운데 환자 결과를 통하여 보여주었다. 이에 향후 환자 수 대비 간호사 수 등의 기준을 검토하여 간호 성과를 잘 반영할 수 있도록 간호관리료차등제를 개선할 필요가 있음을 제안하고자 한다.
제안 방법
- 간호관리료 등급에 따른 평균 입원일수(표 3), 입원 내 사망률(표 4), 30일 이내 사망률(표 5)을 다수준 분석하였다. 세 모형 가운데 평균 입원일수의 -2 Residual Log Likelihood가 13681.
- 본 연구에서는 먼저 일원분산분석으로 간호등급별로 환자 건강 결과가 차이가 있는 지를 분석하였다. 그 후, 본 연구 자료는 일반회귀모형으로는 의료기관 내 분기별 측정값들의 독립성을 보장할 수 없기 때문에 의료기관을 상위 수준, 분기별 자료를 하위 수준으로 하는 위계 구조의 군집 자료로 간주하고 다수준 분석을 실시하였다. 다수준 분석 모형 중에서는 간호관리료 등급의 고정 효과를 보기 위하여 절편만 무작위로 간주하는 임의절편모형(random intercept model)을 적용하였다.
- 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 건강보험청구자료에서 산출할 수 있는 평균입원일수, 입원 내 사망률, 30일 이내 사망률의 세 지표만을 환자 건강결과로 보았기 때문에 인과성이 상대적으로 약해진다는 제한점이 노출되었다. 둘째, 본 연구는 간호관리료차등제가 의료 기관 단위로 적용되기 때문에 의료기관 단위로 환자 건강 결과를 구축하여 분석하였다. 이는 정책이 집행되는 단위를 분석단위로 하였다는 의의는 찾을 수 있으나, 환자 개인에게 나타나는 간호 인력 성과를 평가하기에는 어렵다는 한계점을 드러낸다.
- 본 연구의 입원일수는 의료기관의 각 분기 입원 환자의 평균 입원일수로, 사망률은 입원환자 1,000명당 사망자 수로 산출하였다. 병원 내 사망률은 진료 결과가 사망인 입원 에피소드의 수, 30일 이내 사망률은 입원 첫 날로부터 30일 이내 진료 결과가 사망인 건 또는 사망으로 건강보험 수급자 자격을 상실한 에피소드의 수를 의료기관 전체 입원 에피소드의 수로 나누어 계산하였다.
- 다수준 분석 모형 중에서는 간호관리료 등급의 고정 효과를 보기 위하여 절편만 무작위로 간주하는 임의절편모형(random intercept model)을 적용하였다. 본 연구는 SAS 9.1의 proc mixed 명령어를 사용하여 변수들의 효과를 측정하였다.
- 본 연구는 간호관리료차등제의 정책적 효과를 보기 위하여 의료기관 단위의 자료를 가지고 간호관리료 등급에 따라 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률의 차이를 분석하였다. 다수준 분석 결과, 1~6등급은 7등급보다 통계적으로 유의하게 평균 재원일수가 낮은 것으로 나타났다.
- 본 연구는 환자 건강 결과로 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률을 측정하였다. 입원일수는 간호사의 수가 충분할 때 부작용이 예방되어 감소될 수 있다(Tong, 2010)는 점에서, 사망률은 입원시 환자가 받는 간호의 질을 평가하는 가장 강력한 지표(Numata 등, 2006)라는 점에서 의료의 질을 평가하는데 많이 활용되고 있다.
- 의료기관의 규모, 위치, 설립 유형에 따라 환자의 구성이 달리 나타날 수 있기 때문에(김윤미 등, 2007; 김경애 등, 2009) 본 연구에서도 이 변수들 역시 고려하였다. 의료기관의 규모는 의료법에 따라 상급종합병원, 종합병원, 병원으로 구분하였고, 위치는 시, 군, 구로 분류하여 분석하였다. 설립 유형은 국공립, 사립으로 구분하였다.
- 건강보험청구자료는 한 환자의 동일 입원이라 하더라도 여러 개의 청구 건이 존재할 수 있기 때문에 동일 입원 건을 묶어주는 단계가 필요하다. 이에 본 연구에서는 의료기관 기호, 주상병코드, 주민등록번호를 기준으로 동일 입원 건을 묶어 환자별 입원 에피소드를 구축하였다. 이 과정에서 주민등록번호가 불분명한 건 및 2008년의 입원이 재입원인 건, 입원 이전 1년 이내에 동일 상병으로 진료를 받은 경험이 있었던 건은 제외하였다.
- 13%정도로 그 수가 매우 적고 본 연구에서 사용한 건강 결과 지표들과의 상관성도 매우 낮았다. 이에본 연구에서는 중증도가 1(minor CC), 2(moderate CC)인 환자의 비율을 사용하였다. 전체 입원 에피소드에서 중증도 1, 2인 환자의 비율은 39.
- K-DRG는 한 환자가 가진 동반상병을 통합하여 중증도 점수(Complication and Comorbidity Level)를 부여하고 있다. 환자별로 0(no CC effect)~3(Severe CC)까지의 점수가 책정되는데(건강보험심사평가원, 2008) 본 연구는 중증도 점수가 1, 2인 환자의 비율을 의료기관 단위로 산출하였다. 전체 입원 환자 중에서 중증도 3인 환자의 비율은 0.
대상 데이터
- 본 연구를 위하여 사용된1) 의료기관의 종별 구분, 행정 구역, 설립 형태는 요양기관현황통보서와 변경사항통보서에서, 2) 간호관리료 차등제 등급 정보는 2007년 12월 15일부터 2008년 9월 20일까지 신고된 자료에서 추출하였다.3) 환자 건강결과(재입원, 병원 내 사망)를 분석하기 위한 건강보험청구자료는 2009년 12월까지 심사완료된 청구자료 중에서 진료년월이 2008년인 의과 입원 청구자료만을 대상으로 하였다.4) 30일 이내 사망률은 건강보험청구자료와 건강보험 가입자 자격 상실 자료를 활용하였다.
- 3) 환자 건강결과(재입원, 병원 내 사망)를 분석하기 위한 건강보험청구자료는 2009년 12월까지 심사완료된 청구자료 중에서 진료년월이 2008년인 의과 입원 청구자료만을 대상으로 하였다.4) 30일 이내 사망률은 건강보험청구자료와 건강보험 가입자 자격 상실 자료를 활용하였다.
- 본 연구는 건강보험심사평가원의‘요양기관현황통보서’,‘요양기관변경사항통보서’, ‘요양기관 입원환자 간호관리료 차등제 신고 자료’,‘건강보험 심사청구서․명세서’(건강보험청구자료)와‘건강보험 가입자 자격 상실 자료’를 이용하였다.
- 분석 의료기관의 일반적 특성은 표 1과 같다. 본 연구의 대상 의료기관은 총 1,182기관으로 상급종합병원 43기관, 종합병원 267기관, 병원 872기관이었다. 분기별로는 1분기 1,025기관, 2분기 818기관, 3분기 825기관, 4분기 849기관이었다.
- 이 과정에서 주민등록번호가 불분명한 건 및 2008년의 입원이 재입원인 건, 입원 이전 1년 이내에 동일 상병으로 진료를 받은 경험이 있었던 건은 제외하였다. 본 연구의 입원 에피소드는 총 2,382,266건이었다. 이를 다시 의료기관에 따른 각 기관의 분기별 자료로 묶어준 후 환자 건강 결과 수치의 대표성을 위하여 분기별 입원 에피소드가 30건 이내인 경우는 분석에서 제외시켰다.
- 이에 최종 분석 자료는 총 1,182개 의료기관의 3,517개 분기별 자료가 되었고, 각 의료기관은 최대 4개의 자료를 가지게 된다. 의료기관의 질적 특성을 나타내는 중증환자비율과 노인환자비율도 건강보험청구자료를 이용하였다. 분기별로 자료를 구축한 이유는 본 연구가 간호등급별로 환자의 건강결과가 차이가 있는지를 알기 위한 연구이기 때문이다.
- 이를 다시 의료기관에 따른 각 기관의 분기별 자료로 묶어준 후 환자 건강 결과 수치의 대표성을 위하여 분기별 입원 에피소드가 30건 이내인 경우는 분석에서 제외시켰다. 이에 최종 분석 자료는 총 1,182개 의료기관의 3,517개 분기별 자료가 되었고, 각 의료기관은 최대 4개의 자료를 가지게 된다. 의료기관의 질적 특성을 나타내는 중증환자비율과 노인환자비율도 건강보험청구자료를 이용하였다.
- 본 연구는 건강보험심사평가원의‘요양기관현황통보서’,‘요양기관변경사항통보서’, ‘요양기관 입원환자 간호관리료 차등제 신고 자료’,‘건강보험 심사청구서․명세서’(건강보험청구자료)와‘건강보험 가입자 자격 상실 자료’를 이용하였다. 자료 이용은 2009년 건강보험심사평가원 연구사업심의평가위원회의 개인정보 이용내역 및 개인정보 보호계획에 대한 심의 하에 이루어졌고, 주민등록번호 등 개인 식별이 가능한 정보는 모두 암호화하여 사용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 먼저 일원분산분석으로 간호등급별로 환자 건강 결과가 차이가 있는 지를 분석하였다. 그 후, 본 연구 자료는 일반회귀모형으로는 의료기관 내 분기별 측정값들의 독립성을 보장할 수 없기 때문에 의료기관을 상위 수준, 분기별 자료를 하위 수준으로 하는 위계 구조의 군집 자료로 간주하고 다수준 분석을 실시하였다.
이론/모형
- 그 후, 본 연구 자료는 일반회귀모형으로는 의료기관 내 분기별 측정값들의 독립성을 보장할 수 없기 때문에 의료기관을 상위 수준, 분기별 자료를 하위 수준으로 하는 위계 구조의 군집 자료로 간주하고 다수준 분석을 실시하였다. 다수준 분석 모형 중에서는 간호관리료 등급의 고정 효과를 보기 위하여 절편만 무작위로 간주하는 임의절편모형(random intercept model)을 적용하였다. 본 연구는 SAS 9.
- 환자의 중증도는 K-DRG의 중증도 분류를 이용하여 보정하였다. K-DRG는 한 환자가 가진 동반상병을 통합하여 중증도 점수(Complication and Comorbidity Level)를 부여하고 있다.
성능/효과
- K-DRG 중증도 점수가 1, 2인 환자의 비율은 전체 입원환자의 33.14%였고, 종별로는 종합병원에서 중증 환자의 비율이 가장 높게 나타났다. 노인환자 비율은 평균 22.
- 세 가지 지표에서 7등급 의료기관은 다른 등급에 비해 건강 결과가 좋지 않았는데 특히 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률은 7등급과 6등급의 차이가 가장 컸고, 그 다음은 4등급과 3등급의 차이가 크게 나타났다. 그러나 모든 지표에서 등급이 높아질수록 건강 결과가 좋아지는 결과를 보이지는 않았다.
- 간호의 질 측면에서는 박성희 (2003), 유선주 등(2006)이 간호관리료차등제에 따른 환자 건강결과의 차이를 보았을 때, 간호관리료차등제 상위 등급의 사망률, 합병증률 등이 최하위 등급보다 높다는 것을 보여주어 간호관리료 등급제가 타당하다는 결론을 도출하였다. 그러나 본 연구 결과는 기존 연구와 달리 등급별 평균 입원일수의 차이는 존재하나 그 차이는 작았으며 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률에서는 등급별 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 비교 연구들의 분석단위는 환자인 반면, 본 연구의 분석단위는 의료기관으로 분석단위가 다르기 때문에 발생하였다고 볼 수도 있으며 기존 연구의 경우 대형 병원만을 대상으로 한 데 비해 본 연구는 미신고 기관을 포함한 병원급 이상 의료기관을 모두 대상으로 하였기 때문에 차이가 나타났다고 판단할 수도 있다.
- 독립변수 중에서는 국공립 의료기관의 입원 내 사망률이 높았으며 시, 군에 위치한 의료기관은 구 의료기관에 비해 입원 내 사망률이 낮았다. 노인 인구, 중증 환자 비율의 계수는 평균 입원일수에 비해 사망률에서 높게 측정되었다. 30일 이내 사망률 역시 간호관리료 1~6등급은 모두 7등급과 통계적으로 유의한 차이가 없었다.
- 본 연구는 간호관리료차등제의 정책적 효과를 보기 위하여 의료기관 단위의 자료를 가지고 간호관리료 등급에 따라 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률의 차이를 분석하였다. 다수준 분석 결과, 1~6등급은 7등급보다 통계적으로 유의하게 평균 재원일수가 낮은 것으로 나타났다. 그러나 그 차이는 1일 정도로 작게 나타났다.
- 입원 내 사망률은 전체 의료기관, 종별 의료기관 모두 7등급과 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 독립변수 중에서는 국공립 의료기관의 입원 내 사망률이 높았으며 시, 군에 위치한 의료기관은 구 의료기관에 비해 입원 내 사망률이 낮았다. 노인 인구, 중증 환자 비율의 계수는 평균 입원일수에 비해 사망률에서 높게 측정되었다.
- 본 연구는 한국 상황에서 간호 성과 측정 단위로서 의료기관 단위가 적합한지, 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률이 간호 민감 지표인지 불확실하다는 한계점이 있으나 전국 병원급 이상 의료기관을 대상으로 분기별 반복 측정을 통해 간호관리료차등제정책 효과를 측정했다는 것에서 의미가 있었다고 보여진다. 또한 본 연구 결과는 병상 수 대비 간호사 수를 기준으로 한 간호관리료차등제 등급이 부적절하다는 것을 간호 성과 가운데 환자 결과를 통하여 보여주었다. 이에 향후 환자 수 대비 간호사 수 등의 기준을 검토하여 간호 성과를 잘 반영할 수 있도록 간호관리료차등제를 개선할 필요가 있음을 제안하고자 한다.
- 종합병원에서는 평균 입원일수가 일원분산분석 결과 통계적으로 유의한 차이가 있었으나 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률은 등급간 유의한 차이가 없었다. 병원은 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률 모두 등급간 유의한 차이가 있었다.
- 본 연구는 간호관리료차등제의 정책 효과를 측정하기 위하여 의료기관 종별로 간호 관리료 등급에 따라 환자의 건강 결과가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 본 연구는 한국 상황에서 간호 성과 측정 단위로서 의료기관 단위가 적합한지, 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률이 간호 민감 지표인지 불확실하다는 한계점이 있으나 전국 병원급 이상 의료기관을 대상으로 분기별 반복 측정을 통해 간호관리료차등제정책 효과를 측정했다는 것에서 의미가 있었다고 보여진다. 또한 본 연구 결과는 병상 수 대비 간호사 수를 기준으로 한 간호관리료차등제 등급이 부적절하다는 것을 간호 성과 가운데 환자 결과를 통하여 보여주었다.
- 입원일수는 간호사의 수가 충분할 때 부작용이 예방되어 감소될 수 있다(Tong, 2010)는 점에서, 사망률은 입원시 환자가 받는 간호의 질을 평가하는 가장 강력한 지표(Numata 등, 2006)라는 점에서 의료의 질을 평가하는데 많이 활용되고 있다. 본 연구의 입원일수는 의료기관의 각 분기 입원 환자의 평균 입원일수로, 사망률은 입원환자 1,000명당 사망자 수로 산출하였다. 병원 내 사망률은 진료 결과가 사망인 입원 에피소드의 수, 30일 이내 사망률은 입원 첫 날로부터 30일 이내 진료 결과가 사망인 건 또는 사망으로 건강보험 수급자 자격을 상실한 에피소드의 수를 의료기관 전체 입원 에피소드의 수로 나누어 계산하였다.
- 상급종합병원의 평균 입원일수와 병원 내 사망률은 등급간 유의한 차이가 없었다. 그러나 30일 이내 사망률에서는 등급 간 유의한 차이가 있었다.
- 일원분산분석 결과, 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률 모두 등급 간 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 세 가지 지표에서 7등급 의료기관은 다른 등급에 비해 건강 결과가 좋지 않았는데 특히 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률은 7등급과 6등급의 차이가 가장 컸고, 그 다음은 4등급과 3등급의 차이가 크게 나타났다. 그러나 모든 지표에서 등급이 높아질수록 건강 결과가 좋아지는 결과를 보이지는 않았다.
- 국내에서 입원환자 간호관리료차등제 등급에 따른 환자의 건강 결과 차이를 분석한 연구로는 박성희(2003), 유선주 등(2006), 조성현과 윤성철(2009)의 연구가 있다. 세 연구 모두 간호관리료 등급이 높은 의료기관에 입원한 환자의 건강 결과가 하위 등급 의료기관 환자보다 양호하다는 결과를 얻었다. 그러나 박성희(2003), 유선주 등(2006)의 연구는 한 달이라는 기간 동안 입원한 환자만을 대상으로 간호관리료 등급별 사망률, 합병증률, 재입원률 등을 비교하였고 의료기관의 고유한 특성을 보정하지 않았다는 한계점을 노출하였다.
- 9로 모형 적합도가 가장 높았다. 의료기관 종별로는 상급종합병원에서 세 가지 환자 건강 결과 지표 모두 모형의 적합도가 높았다. 임의 효과에서는 모든 모형에서 상위 수준인 의료기관의 오차 분산이 전체 오차 분산의 대부분의 값을 차지하여 의료기관 내 분기별 차이보다는 의료기관 간의 차이가 훨씬 컸다.
- 2008년 1분기의 간호관리료 등급별 환자의 건강 결과는 표 2와 같다. 일원분산분석 결과, 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률 모두 등급 간 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 세 가지 지표에서 7등급 의료기관은 다른 등급에 비해 건강 결과가 좋지 않았는데 특히 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률은 7등급과 6등급의 차이가 가장 컸고, 그 다음은 4등급과 3등급의 차이가 크게 나타났다.
- 의료기관 종별로는 상급종합병원에서 세 가지 환자 건강 결과 지표 모두 모형의 적합도가 높았다. 임의 효과에서는 모든 모형에서 상위 수준인 의료기관의 오차 분산이 전체 오차 분산의 대부분의 값을 차지하여 의료기관 내 분기별 차이보다는 의료기관 간의 차이가 훨씬 컸다.
- 환자별로 0(no CC effect)~3(Severe CC)까지의 점수가 책정되는데(건강보험심사평가원, 2008) 본 연구는 중증도 점수가 1, 2인 환자의 비율을 의료기관 단위로 산출하였다. 전체 입원 환자 중에서 중증도 3인 환자의 비율은 0.13%정도로 그 수가 매우 적고 본 연구에서 사용한 건강 결과 지표들과의 상관성도 매우 낮았다. 이에본 연구에서는 중증도가 1(minor CC), 2(moderate CC)인 환자의 비율을 사용하였다.
- 본 연구는 환자 건강 결과 측면에서 현행‘병상 수 대비 간호사 수’ 기준의 간호관리료차등제의 정책적 효과를 평가했다는 의의가 있으나 다음과 같은 한계점을 포함하고 있다. 첫째, 본 연구는 환자 건강 결과의 지표로 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률을 사용하였으나 이 지표들이 한국 보건의료체계 내에서 간호에 민감한지에 대해 불확실하다는 것이다. 실제 일본은 진료보수점수에 간호 인력 배치수준와 함께 환자들의 평균 입원일수를 반영할 정도로 입원일수를 의료의 질이 반영되는 지표로 활용하고 있고(Yasukawa, 2005), 사망은 National Quality Forum에서 정하고 있는 간호의 질에 민감한 환자 중심의 결과 측정 지표 중 하나(박성애 등, 2009)로 거론되는 주요 지표이다.
- 평균 입원일수, 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률 모두 상급종합병원이 종합병원, 병원보다 낮았으며, 상급종합병원의 기관별 차이는 작았다. 그러나 종합병원, 병원급 의료기관은 병원 내 사망률, 30일 이내 사망률이 기관마다 큰 차이를 보였다.
후속연구
- 그러나 입원환자에 대한 간호결과라는 속성에서는 낙상, 욕창, 2차 감염 발생률 등 여러 간호 민감 지표가 간호수준과 환자 건강결과라는 관계를 더 규명할 수 있을 것으로 보여진다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 건강보험청구자료에서 산출할 수 있는 평균입원일수, 입원 내 사망률, 30일 이내 사망률의 세 지표만을 환자 건강결과로 보았기 때문에 인과성이 상대적으로 약해진다는 제한점이 노출되었다. 둘째, 본 연구는 간호관리료차등제가 의료 기관 단위로 적용되기 때문에 의료기관 단위로 환자 건강 결과를 구축하여 분석하였다.
- 이에 간호관리료차등제가 환자의 건강결과 측면에서 정책적 효과가 있는지 평가하기 위하여 간호관리료차등제 적용 대상이 되는 일반 입원환자의 평균 입원일수, 사망률을 의료기관 단위로 산출하여 등급별 차이를 비교·분석하는 연구가 시행될 필요성이 제기되었다.
- 본 연구에서는 의료기관이 위치하고 있는 지역, 설립 유형 등 의료기관의 특성을 나타내는 일부 변수들을 모형에 반영하였으나 환자 건강 결과에 주요하게 영향을 줄 수 있는 의사 수준에 대한 변수는 포함시키지 못했기 때문에 측정 결과가 편위되었을 가능성이 존재한다. 이에 추후 한국 간호 환경을 잘 반영하는 지표를 탐색하고, 이를 활용하여 다양한 수준에서 간호 성과를 평가하는 연구가 수행될 것을 제안한다.
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