지리정보시스템을 이용한 대전광역시 응급의료 취약지 분석 The Analysis of Underserved Emergency Medical Services Areas in Daejeon Metropolitan City Using a Geographic Information System원문보기
이 연구는 대전광역시의 응급의료 취약지를 도출하고 그 지역의 보건학적 특성을 규명하기 위해 시행하였다. 응급의료 취약지는 GIS의 비용가중분석 기법을 이용하여 분석하였으며, 응급의료센터로부터 30분 이내에 접근이 어려운 지역으로 정의하였다. 응급의료 취약 여부에 따른 보건학적 특성은 SPSS 17.0을 이용하여 교차분석을 시행하였다. 연구 결과, 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개의 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 약 8,100명이 거주하고 있었다. 응급의료 취약지여부에 따른 보건학적 특성의 차이를 교차 분석한 결과, 농어임업 인구, 국민기초생활수급권자 수, 장애인 수, 노인인구의 수가 카이제곱검정에서 유의하였다(p<0.05). 이번 연구를 통해 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정할 수 있었으며 GIS 분석 시도로데이터를 적용하여 기존의 Buffer 방식(단순반경거리)보다 더 정확하고 현실적으로 응급의료 취약지를 선정할 수 있었다. 하지만 이 연구는 대전광역시에 국한되어 시행했기 때문에 향후에는 이 연구에 적용한 GIS 분석 기법과 응급의료 취약지 선정기준 등을 활용하여 전국을 대상으로 한 연구가 필요하다.
이 연구는 대전광역시의 응급의료 취약지를 도출하고 그 지역의 보건학적 특성을 규명하기 위해 시행하였다. 응급의료 취약지는 GIS의 비용가중분석 기법을 이용하여 분석하였으며, 응급의료센터로부터 30분 이내에 접근이 어려운 지역으로 정의하였다. 응급의료 취약 여부에 따른 보건학적 특성은 SPSS 17.0을 이용하여 교차분석을 시행하였다. 연구 결과, 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개의 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 약 8,100명이 거주하고 있었다. 응급의료 취약지여부에 따른 보건학적 특성의 차이를 교차 분석한 결과, 농어임업 인구, 국민기초생활수급권자 수, 장애인 수, 노인인구의 수가 카이제곱검정에서 유의하였다(p<0.05). 이번 연구를 통해 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정할 수 있었으며 GIS 분석 시도로데이터를 적용하여 기존의 Buffer 방식(단순반경거리)보다 더 정확하고 현실적으로 응급의료 취약지를 선정할 수 있었다. 하지만 이 연구는 대전광역시에 국한되어 시행했기 때문에 향후에는 이 연구에 적용한 GIS 분석 기법과 응급의료 취약지 선정기준 등을 활용하여 전국을 대상으로 한 연구가 필요하다.
Objectives: The purpose of this study was to define the underserved emergency medical services (EMS) areas in Daejeon metropolitan city, as well as to identify their distinctive characteristics in public health perspectives. Methods: An underserved EMS area was operationally defined as an area in wh...
Objectives: The purpose of this study was to define the underserved emergency medical services (EMS) areas in Daejeon metropolitan city, as well as to identify their distinctive characteristics in public health perspectives. Methods: An underserved EMS area was operationally defined as an area in which it is difficult to arrive at an emergency medical center within 30 minutes. Using a cost-weighted distance algorithm with a geographic information system (GIS), the underserved EMS area was calculated. The characteristics of the underserved areas were analyzed by the Chi-square test. The SPSS statistical software package was used to perform the statistical analysis. All statistical tests were two-sided, and a p-value<0.05 was considered statistically significant. Results: Twelve administrative sectors ('Dong' in Korean) were included in the underserved areas, accounting for a population of approximately 8,100 citizens. The relationships between underserved EMS area and populations of agriculture, fishery, and forestry; citizens who are recipients of national basic livelihood security program; disabled; or aged 65 or older were statistically significant. Conclusion: It was found that 12 administrative sectors were included in the underserved EMS areas. Revealing underserved EMS areas using GIS analysis based on a cost-weighted distance algorithm of road data was an effective analytic method. However, as this study was confined to Daejeon City, South Korea, a nation-wide study should be performed to provide a more accurate conclusion.
Objectives: The purpose of this study was to define the underserved emergency medical services (EMS) areas in Daejeon metropolitan city, as well as to identify their distinctive characteristics in public health perspectives. Methods: An underserved EMS area was operationally defined as an area in which it is difficult to arrive at an emergency medical center within 30 minutes. Using a cost-weighted distance algorithm with a geographic information system (GIS), the underserved EMS area was calculated. The characteristics of the underserved areas were analyzed by the Chi-square test. The SPSS statistical software package was used to perform the statistical analysis. All statistical tests were two-sided, and a p-value<0.05 was considered statistically significant. Results: Twelve administrative sectors ('Dong' in Korean) were included in the underserved areas, accounting for a population of approximately 8,100 citizens. The relationships between underserved EMS area and populations of agriculture, fishery, and forestry; citizens who are recipients of national basic livelihood security program; disabled; or aged 65 or older were statistically significant. Conclusion: It was found that 12 administrative sectors were included in the underserved EMS areas. Revealing underserved EMS areas using GIS analysis based on a cost-weighted distance algorithm of road data was an effective analytic method. However, as this study was confined to Daejeon City, South Korea, a nation-wide study should be performed to provide a more accurate conclusion.
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문제 정의
이 연구는 GIS의 공간분석 중 비용가중분석기법을 활용하여 차량이동시간을 기준으로 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정하고, 그 지역의 세부 거주자 수(비율) 및 보건학적 특성을 분석한 첫 번째 논문으로서 의의를 지니지만 몇 가지 제한점이 있다. 첫째, 우리나라는 GIS 분석을 위한 세부 지역별 데이터 구축이 되어 있지 않아서 이 연구에서는 통계청 자료와 거주인구 밀집시설물의 규모에 비례하여 추정된 인구 데이터를 사용했기 때문에 응급의료 취약지 내 실제 거주 인구수에 오차가 발생할 수 있다.
이 연구는 대전광역시의 응급의료 취약지를 도출하고 그 지역의 보건학적 특성을 규명하기 위해 시행하였다. 응급의료 취약지는 GIS의 비용가중분석 기법을 이용하여 분석하였으며, 응급의료센터로부터 30분 이내에 접근이 어려운 지역으로 정의하였다.
또한, 국내 연구의 대부분은 이송시간 및 거리 측정 시 출발지점을 소방파출서나 응급의료기관(권역응급의료센터, 지역응급의료센터, 지역응급의료기관)으로 설정하였지만 지역현장에 가까운 일선 지역응급의료기관의 경우 급성심근경색이나 뇌졸중 등 중증환자를 치료할 능력이 없기 때문에 중증 응급질환의 경우 이들 기관을 연구대상기관에 포함하는 것은 한계가 있었다. 이에 이 연구는 연구대상 및 연구방법을 달리 적용하여 대전광역시에 존재하는 중증 응급의료 처치 가능기관을 대상으로 GIS 기법을 적용하여 대전광역시의 응급의료 취약지를 규명하고, 그 지역의 보건학적 특성을 분석하여 지역 응급의료 정책을 수립하기 위한 기초자료를 만들고자 시행하였다.
제안 방법
셋째, 분석에 사용한 자료들의 구축된 연도 등 기준 연도가 다르기 때문에 자료 해석에 한계가 있다. 넷째, 병원전 단계는 대부분 119가 이송을 담당하고 있으나 이 연구에서는 지역 내 소방파출소의 출동 및 이송시간을 따로 분석하지 않고 전체 이송시간을 포괄하여 분석하였다. 다섯째, 다양한 자료를 활용하여 응급의료 취약지의 특성(의료환경적 측면 등)을 나타내고자 하였으나 읍면동 단위로 구축된 자료가 한정적이어서 취약지의 특성을 설명하기에 한계가 있었다.
하지만 10분을 기준으로 적용했을 경우 전국 대부분의 지역이 응급의료 취약지로 선정된다는 단점이 있고, 1시간으로 할 경우 이송시간이 너무 길어 환자의 상태가 악화될 수 있다고 판단하였기 때문에 보건복지부의 권고 기준 30분을 사용하기로 결정하였다. 둘째, 이번 연구에서는 응급의료기관을 권역응급의료센터와 지역응급의료센터로 한정하였다. 그 이유는 지역응급의료기관의 경우 중증응급환자를 치료할 수 있는 인력, 시설, 장비가 부족하여 다시 환자를 재이송하는 경우로 인해 응급처치 시간이 지연될 가능성이 높기 때문에 급성심근경색증과 뇌졸중과 같은 중증질환을 치료할 수 있는 대전지역 소재 5개 권역 및 지역응급의료센터를 연구대상으로 하였다.
대상 데이터
둘째, 이번 연구에서는 응급의료기관을 권역응급의료센터와 지역응급의료센터로 한정하였다. 그 이유는 지역응급의료기관의 경우 중증응급환자를 치료할 수 있는 인력, 시설, 장비가 부족하여 다시 환자를 재이송하는 경우로 인해 응급처치 시간이 지연될 가능성이 높기 때문에 급성심근경색증과 뇌졸중과 같은 중증질환을 치료할 수 있는 대전지역 소재 5개 권역 및 지역응급의료센터를 연구대상으로 하였다. 셋째, GIS분석은 래스터 데이터를 이용하여 비용가중분석기법으로 분석하였다.
이 때 활용한 도로데이터는 래스터 자료로써 셀 크기는 50 화소단위(pixel)로 설정하였다. 또한, 응급의료센터로부터 차량 이송시간이 30분 이상인 지역이라도 사람이 살지 않는 곳이면 응급의료 취약지라고 할 수 없기 때문에 실제 거주 인구를 추정한 점 데이터를 활용하였다. 인구데이터는 (주)GIS United에서 구축하였으며, 2009년 행정안전부에서 발표한 행정동별 인구 수를 아파트, 빌라, 오피스텔 등의 거주인구 밀집시설물의 정보와 주택으로 추정되는 건물 정보를 취합하여 추정한 데이터이다(Figure 1).
비용가중분석 방법은 도로의 정보를 이용하여 차량이 특정 시간 동안 최소의 비용으로 도달할 수 있는 영역을 산출하는 기법이다. 분석에 사용한 자료는 도로 길이와 차선정보, 도로별 평균속도 정보를 반영한 2010년도의 도로데이터와 행정구역도, 연구대상 기관의 주소를 좌표화하여 만든 점 데이터를 활용하여 분석하였다. 이 때 활용한 도로데이터는 래스터 자료로써 셀 크기는 50 화소단위(pixel)로 설정하였다.
연구대상 지역은 대전광역시 전체 지역(5개구77개동)이며, 연구대상은 총 5개(권역응급의료센터 1개소, 지역응급의료센터 4개소) 응급의료센터이다. 응급의료센터는 중앙응급의료정보센터에서 제공하는 응급의료기관 자료와 건강보험심사평가원(이하 심평원)의 의료기관 평가 자료를 검토하여, 대전광역시에 입지하고 있으며 급성심근경색이나 뇌졸중 등을 치료할 수 있는 기관을 선정하였다.
응급의료 취약여부에 따른 보건학적 특성과의 관련성 분석은 통계청에서 제공하는 2009년 6월 30일 기준의 인구자료와 2005년 기준의 행정동별 농어임업 인구 수, 각 구청에서 제공받은 2009년 11월 30일 기준의 국민기초생활수급권자 수, 장애인등록자 수 및 노인인구 수 자료를 활용하였다. 통계분석은 SPSS 17.
연구대상 지역은 대전광역시 전체 지역(5개구77개동)이며, 연구대상은 총 5개(권역응급의료센터 1개소, 지역응급의료센터 4개소) 응급의료센터이다. 응급의료센터는 중앙응급의료정보센터에서 제공하는 응급의료기관 자료와 건강보험심사평가원(이하 심평원)의 의료기관 평가 자료를 검토하여, 대전광역시에 입지하고 있으며 급성심근경색이나 뇌졸중 등을 치료할 수 있는 기관을 선정하였다.
분석에 사용한 자료는 도로 길이와 차선정보, 도로별 평균속도 정보를 반영한 2010년도의 도로데이터와 행정구역도, 연구대상 기관의 주소를 좌표화하여 만든 점 데이터를 활용하여 분석하였다. 이 때 활용한 도로데이터는 래스터 자료로써 셀 크기는 50 화소단위(pixel)로 설정하였다. 또한, 응급의료센터로부터 차량 이송시간이 30분 이상인 지역이라도 사람이 살지 않는 곳이면 응급의료 취약지라고 할 수 없기 때문에 실제 거주 인구를 추정한 점 데이터를 활용하였다.
또한, 응급의료센터로부터 차량 이송시간이 30분 이상인 지역이라도 사람이 살지 않는 곳이면 응급의료 취약지라고 할 수 없기 때문에 실제 거주 인구를 추정한 점 데이터를 활용하였다. 인구데이터는 (주)GIS United에서 구축하였으며, 2009년 행정안전부에서 발표한 행정동별 인구 수를 아파트, 빌라, 오피스텔 등의 거주인구 밀집시설물의 정보와 주택으로 추정되는 건물 정보를 취합하여 추정한 데이터이다(Figure 1).
데이터처리
Statistical significance test was done by chi-square test.
그 이유는 지역응급의료기관의 경우 중증응급환자를 치료할 수 있는 인력, 시설, 장비가 부족하여 다시 환자를 재이송하는 경우로 인해 응급처치 시간이 지연될 가능성이 높기 때문에 급성심근경색증과 뇌졸중과 같은 중증질환을 치료할 수 있는 대전지역 소재 5개 권역 및 지역응급의료센터를 연구대상으로 하였다. 셋째, GIS분석은 래스터 데이터를 이용하여 비용가중분석기법으로 분석하였다. 래스터 데이터는 지도를 균등한 셀로 나누고 각 셀마다 지리적 속성정보가 담겨 있어 실세계를 규칙적인 모양으로 공간을 분할한 방식이다.
응급의료 취약지는 GIS의 비용가중분석 기법을 이용하여 분석하였으며, 응급의료센터로부터 30분 이내에 접근이 어려운 지역으로 정의하였다. 응급의료 취약 여부에 따른 보건학적 특성은 SPSS 17.0을 이용하여 교차분석을 시행하였다.
응급의료 취약지 도출을 위해 지리정보시스템소프트웨어 프로그램인 ESRI사의 ArcGIS 9.3을 이용하여 공간분석(Spatial Analysis) 중 비용가중분석(Cost weighted distance) 방법을 활용하여 응급의료센터로부터 차량으로 ‘30분 이내’에 접근 가능한 지역과 접근이 가능하지 않은 지역을 도출하였다.
응급의료 취약여부에 따른 보건학적 특성과의 관련성 분석은 통계청에서 제공하는 2009년 6월 30일 기준의 인구자료와 2005년 기준의 행정동별 농어임업 인구 수, 각 구청에서 제공받은 2009년 11월 30일 기준의 국민기초생활수급권자 수, 장애인등록자 수 및 노인인구 수 자료를 활용하였다. 통계분석은 SPSS 17.0을 이용하여 교차분석 및 카이제곱검정을 실시하였다.
성능/효과
다섯째, 다양한 자료를 활용하여 응급의료 취약지의 특성(의료환경적 측면 등)을 나타내고자 하였으나 읍면동 단위로 구축된 자료가 한정적이어서 취약지의 특성을 설명하기에 한계가 있었다. 그러나 중증환자를 치료할 수 있는 응급의료기관을 대상으로 실질적인 응급의료 취약지를 규명하고자 하였으며 GIS를 이용한 분석이 정책과 관련한 의사결정 시 유용한 정보를 제공한다는 것을 알 수 있었다. 향후 이 연구에서 사용한 GIS의 기법과 응급의료 취약지 기준 및 인구데이터를 적용하여 전국을 대상으로 확대연구를 시행할 필요가 있으며 응급의료 취약지로 규명된 지역에 양질의 응급의료서비스가 제공될 수 있도록 제도적 장치를 마련해야 한다.
따라서 이 연구에서 사용한 GIS 분석방법 및 데이터는 기존의 방식보다 더 정확하게 응급의료 취약지를 선정할 수 있을 것으로 판단하였다. 실제로 이번 연구에서 규명한 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 거주하는 인구 약 8,100명의 분포 지역을 확인할 수 있었다. 연구대상과 방법에 차이는 있지만 비슷한 시기에 매일경제신문에서 대전광역시 응급의료 취약지를 선정한 연구결과를 보면 대전광역시 응급의료 취약지는 서구 기성동과 대덕구 신탄진동으로 선정하였을 뿐 구체적인 인구 수와 거주 분포를 제시하지는 못했다[11].
연구 결과, 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개의 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 약 8,100명이 거주하고 있었다. 응급의료 취약지여부에 따른 보건학적 특성의 차이를 교차 분석한 결과, 농어임업 인구, 국민기초생활수급권자 수, 장애인 수, 노인인구의 수가 카이제곱검정에서 유의하였다(p<0.
응급의료 취약 여부에 따른 보건학적 특성을 분석한 결과도 농어임업 인구 수(p<0.001), 국민기초생활수급권자 수(p<0.001), 장애인 수,(p<0.001), 노인인구의 수(p<0.05)가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
응급의료 취약 여부와 보건학적 특성과의 관련성을 교차분석한 결과, 응급의료 취약 여부에 따라 농어임업 인구 수(p<0.001), 국민기초생활수급권자 수(p<0.001), 장애인 수,(p<0.001), 노인인구의 수(p<0.05)가 카이제곱검정에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(Table 2).
연구 결과, 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개의 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 약 8,100명이 거주하고 있었다. 응급의료 취약지여부에 따른 보건학적 특성의 차이를 교차 분석한 결과, 농어임업 인구, 국민기초생활수급권자 수, 장애인 수, 노인인구의 수가 카이제곱검정에서 유의하였다(p<0.05). 이번 연구를 통해 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정할 수 있었으며 GIS 분석 시도로데이터를 적용하여 기존의 Buffer 방식(단순반경거리)보다 더 정확하고 현실적으로 응급의료취약지를 선정할 수 있었다.
05). 이번 연구를 통해 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정할 수 있었으며 GIS 분석 시도로데이터를 적용하여 기존의 Buffer 방식(단순반경거리)보다 더 정확하고 현실적으로 응급의료취약지를 선정할 수 있었다. 하지만 이 연구는 대전광역시에 국한되어 시행했기 때문에 향후에는 이 연구에 적용한 GIS 분석 기법과 응급의료 취약지 선정기준 등을 활용하여 전국을 대상으로 한 연구가 필요하다.
연구대상과 방법에 차이는 있지만 비슷한 시기에 매일경제신문에서 대전광역시 응급의료 취약지를 선정한 연구결과를 보면 대전광역시 응급의료 취약지는 서구 기성동과 대덕구 신탄진동으로 선정하였을 뿐 구체적인 인구 수와 거주 분포를 제시하지는 못했다[11]. 이번 연구에서도 서구 기성동과 대덕구 신탄진동은 매일경제신문 결과처럼 응급의료 취약지로 규명되었지만, 더 나아가 기성동 전체 주민 4,600명 중 2,533명, 신탄진동 주민 14,305명중 959명이 응급의료 취약지로 거주하고 있다는 것까지 추정할 수 있었으며 매일경제신문에서 제시하지 못한 동구의 대청동과 산내동, 중구의 산성동, 유성구의 진잠동, 구즉동, 노은1동, 노은2동과 대덕구의 덕암동, 목상동, 회덕동이 포함됨을 확인할 수 있었다.
후속연구
넷째, 병원전 단계는 대부분 119가 이송을 담당하고 있으나 이 연구에서는 지역 내 소방파출소의 출동 및 이송시간을 따로 분석하지 않고 전체 이송시간을 포괄하여 분석하였다. 다섯째, 다양한 자료를 활용하여 응급의료 취약지의 특성(의료환경적 측면 등)을 나타내고자 하였으나 읍면동 단위로 구축된 자료가 한정적이어서 취약지의 특성을 설명하기에 한계가 있었다. 그러나 중증환자를 치료할 수 있는 응급의료기관을 대상으로 실질적인 응급의료 취약지를 규명하고자 하였으며 GIS를 이용한 분석이 정책과 관련한 의사결정 시 유용한 정보를 제공한다는 것을 알 수 있었다.
넷째, 기존 연구에서는 인구 데이터를 점 데이터로 활용하지 못하였으나, 이번 연구에서는 통계청 집계구의 성·연령 등의 일부 자료와 거주인구 밀집시설물의 정보 및 주택으로 추정되는 건물 정보로 거주 인구수를 산정하여 실제 거주 인구를 추정한 것에 의의가 있다. 따라서 이 연구에서 사용한 GIS 분석방법 및 데이터는 기존의 방식보다 더 정확하게 응급의료 취약지를 선정할 수 있을 것으로 판단하였다. 실제로 이번 연구에서 규명한 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 거주하는 인구 약 8,100명의 분포 지역을 확인할 수 있었다.
이번 연구를 통해 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정할 수 있었으며 GIS 분석 시도로데이터를 적용하여 기존의 Buffer 방식(단순반경거리)보다 더 정확하고 현실적으로 응급의료취약지를 선정할 수 있었다. 하지만 이 연구는 대전광역시에 국한되어 시행했기 때문에 향후에는 이 연구에 적용한 GIS 분석 기법과 응급의료 취약지 선정기준 등을 활용하여 전국을 대상으로 한 연구가 필요하다.
그러나 중증환자를 치료할 수 있는 응급의료기관을 대상으로 실질적인 응급의료 취약지를 규명하고자 하였으며 GIS를 이용한 분석이 정책과 관련한 의사결정 시 유용한 정보를 제공한다는 것을 알 수 있었다. 향후 이 연구에서 사용한 GIS의 기법과 응급의료 취약지 기준 및 인구데이터를 적용하여 전국을 대상으로 확대연구를 시행할 필요가 있으며 응급의료 취약지로 규명된 지역에 양질의 응급의료서비스가 제공될 수 있도록 제도적 장치를 마련해야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
응급의료 취약지란?
이 연구에서 사용하는 ‘응급의료 취약지’는 중증응급환자에 대한 처치가 가능한 응급의료센터에서 차량으로 ‘30분 이내’에 접근이 어려운 지역으로 정의하였다.
적정시간에 도착할수 없는 응급의료 취약지가 발생하는 이유는?
응급의료는 가능한 빨리 환자를 응급의료기관까지 이송하는 것이 중요하다. 하지만 이송시간 및 거리는 지역, 이송시간대, 도로유형 등에 따라 차이가 있을 수 있기 때문에 적정시간에 도착할수 없는 응급의료 취약지가 발생하게 된다. 최근에는 응급의료 취약지를 선정하기 위한 방법으로 GIS를 광범위하게 이용하고 있다.
보건복지부는 응급환자의 경우 최대 30분 이내에 응급의료기관에 도착할 것을 권고하는 이유는?
응급환자가 발생했을 경우, 최대한 빨리 응급의료기관으로 이송한 후 적절한 응급의료서비스를 제공해야 생존율을 향상시키고 후유 장애를 최소화시킬 수 있다[1]. 이에 보건복지부는 응급환자의 경우 최대 30분 이내에 응급의료기관에 도착할 것을 권고하고 있다[2].
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