본 연구에서는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단(2013)의 한국의료패널 2009년 데이터를 이용해 응급환자 이송 서비스의 이용과 관련된 사회경제적 임상적 특성을 조사하고, 예측 인자를 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 119 구급차, 민간 구급차 등 응급환자 이송 수단을 이용한 경우가 자가용, 택시, 도보 등 응급환자 이송 수단을 이용하지 않은 경우보다 많았다. 둘째, 개인 및 가구 특성 변수 중 연령, 교육 수준, 세대 구성, 주거 형태, 월 평균 가구 소득, 가구주와의 관계 등에서, 응급 상황 특성 변수 중 의료 보장 형태, 장애 유무, 만성질환 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등에서 응급환자 이송 수단을 이용한 경우와 이용하지 않은 경우에 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 개인 및 가구 특성 변수 중에서는 연령과 월 평균 가구 소득, 응급 상황 특성 변수 중에서는 장애 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등이 응급환자 이송 서비스의 이용에 통계적으로 유의한 예측 인자로 나타났다. 따라서 병원 전 응급환자 이송 단계에서 응급 처치의 적절성 제고와 함께 응급환자 이송 서비스의 이용 특성과 예측 인자를 감안한 효과적 대응이 필요하다.
본 연구에서는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단(2013)의 한국의료패널 2009년 데이터를 이용해 응급환자 이송 서비스의 이용과 관련된 사회경제적 임상적 특성을 조사하고, 예측 인자를 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 119 구급차, 민간 구급차 등 응급환자 이송 수단을 이용한 경우가 자가용, 택시, 도보 등 응급환자 이송 수단을 이용하지 않은 경우보다 많았다. 둘째, 개인 및 가구 특성 변수 중 연령, 교육 수준, 세대 구성, 주거 형태, 월 평균 가구 소득, 가구주와의 관계 등에서, 응급 상황 특성 변수 중 의료 보장 형태, 장애 유무, 만성질환 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등에서 응급환자 이송 수단을 이용한 경우와 이용하지 않은 경우에 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 개인 및 가구 특성 변수 중에서는 연령과 월 평균 가구 소득, 응급 상황 특성 변수 중에서는 장애 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등이 응급환자 이송 서비스의 이용에 통계적으로 유의한 예측 인자로 나타났다. 따라서 병원 전 응급환자 이송 단계에서 응급 처치의 적절성 제고와 함께 응급환자 이송 서비스의 이용 특성과 예측 인자를 감안한 효과적 대응이 필요하다.
Based on 2009 Korea Health Panel, this study investigated socio-economic and clinical characteristics associated with emergency medical transport use, and analyzed a simple predictive model of emergency medical transport use. Analysis results were summarized as follows: First, emergency medical tran...
Based on 2009 Korea Health Panel, this study investigated socio-economic and clinical characteristics associated with emergency medical transport use, and analyzed a simple predictive model of emergency medical transport use. Analysis results were summarized as follows: First, emergency medical transports such as 119 ambulance were more used than private cars, taxis, or walk-in. Second, between a user group and a non-user group of emergency medical transports, there were statistically significant differences in age, the level of education, family composition, house type, household income, the relationship with the head of household, insurance types, the presence of handicap, the presence of chronic disease, reasons to emergency medical service use, and treatment after emergency medical service completed. Third, age, household income, the presence of handicap, reasons to emergency medical service use, and treatment after emergency medical service completed were statistically significant predictors associated with emergency medical transports use. To improve emergency medical service system, the characteristics and predictors associated with emergency medical transports are more concerned.
Based on 2009 Korea Health Panel, this study investigated socio-economic and clinical characteristics associated with emergency medical transport use, and analyzed a simple predictive model of emergency medical transport use. Analysis results were summarized as follows: First, emergency medical transports such as 119 ambulance were more used than private cars, taxis, or walk-in. Second, between a user group and a non-user group of emergency medical transports, there were statistically significant differences in age, the level of education, family composition, house type, household income, the relationship with the head of household, insurance types, the presence of handicap, the presence of chronic disease, reasons to emergency medical service use, and treatment after emergency medical service completed. Third, age, household income, the presence of handicap, reasons to emergency medical service use, and treatment after emergency medical service completed were statistically significant predictors associated with emergency medical transports use. To improve emergency medical service system, the characteristics and predictors associated with emergency medical transports are more concerned.
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문제 정의
이에 본 연구에서는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단의 한국의료패널 2009년 데이터(13)를 이용해 응급환자 이송 서비스의 이용 특성과 예측 인자를 분석하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 응급의료기관(응급의료의 공급자)이 아닌 응급환자(응급의료의 수요자)의 관점에서 응급환자 이송 서비스를 분석해봄으로써 신속하고 안전한 응급환자 이송 서비스의 제공과 함께 의료기관의 응급실 과밀화 해소에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
둘째, 응급실 이용을 중심으로 조사된 자료를 분석함으로써 응급환자 이송 서비스와 관련된 항목, 예를 들면 응급환자 이송 서비스로 119 구급차를 선택한 이유 또는 응급환자 이송 서비스의 만족도 등이 분석되지 못했다. 하지만 본 연구에서는 한국의료패널 2009년 데이터를 이용함으로써 일개 지역이나 병원을 대상으로 조사하는 경우에 발생할 수 있는 편의성(bias)을 피하고자 하였으며, 더욱이 그동안 응급실 중심의 내원 환자 분석에서 응급환자 이송 서비스의 관점으로 전환하여 분석하고 있다는 점에 의의가 있다.
제안 방법
한국의료패널은 2005년 인구주택총조사 90% 조사구 중 섬조사구, 특수시설, 기숙시설을 제외한 조사구를 표본으로 활용하였다. 1단계로 지역별 표본조사구를 추출하고, 2단계에서는 표본조사구 내 표본가구를 추출하는 방식을 통한 확률비례 2단계 층화집착추출 방법을 사용하였다. 조사원이 직접 가구를 방문하여 질문하고 응답을 기록하는 면접(face-to-face interview)방법과 응답자가 가구원들의 의료 이용 및 의료비 지출 현황을 직접 기입하는 자기기입방법이 동시에 활용되었다(12,13).
또한 응급환자 이송 서비스의 이용 특성을 파악하기 위해 이용 여부에 따라 개인 및 가구 특성 변수와 응급 상황 특성 변수를 활용하였다. 개인 및 가구 특성 변수에는 성별, 연령, 혼인 상태, 교육 수준, 세대 구성, 주거 형태, 월평균 가구 소득, 가구주와의 관계 등의 변수가 포함되었다.
본 연구에서 응급환자 이송 서비스의 이용 변수는 119 구급차, 민간 구급차 등 응급환자 이송 수단의 ‘이용’과 자가용, 택시, 도보 등 응급환자 이송 수단의 ‘비이용’으로 구분하는 이분형(binary)으로 정의하였다.
본 연구에서는 응급환자 이송 서비스에 대한 빈도 분석을 하고, 응급환자 이송 서비스의 이용 여부에 따라 분석 대상의 특성을 개인 및 가구 특성과 응급 상황 특성으로 나누어 빈도 분석과 단변량 분석을 하였다. 특히 단변량 분석에서는 χ2-test로 응급환자 이송 서비스의 ‘이용’과 ‘비이용’의 차이를 통계적으로 검정하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 한국의료패널 2009년 데이터를 활용하였다. 한국의료패널은 보건의료이용실태를 파악하기 위한 목적으로 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단이 공동으로 주관하여 2008년부터 시행하고 있는 패널 조사로서 가구 및 가구원에 대한 인구·사회·경제적 특성과 만성질환, 의약품, 응급, 입원, 외래 서비스 등의 의료 이용 현황 및 민간 의료보험 실태에 관한 내용을 포함하고 있다.
이중 본 연구의 분석으로는 조사원의 가구 방문 시점을 기준으로 이전 6개월간 응급 서비스를 이용한 경험이 있어 ‘응급 서비스 이용’ 부분에 답변한 1,113건의 자료 중 출산과 기타 결측 자료 3건을 제외한 1,110건을 분석 대상으로 선정하였다.
한국의료패널 2009년 데이터는 2009년 5월부터 동년 10월에 걸쳐 조사된 것으로 총 6,789가구의 21,182명 가구원으로 구성되어 있다. 이중 본 연구의 분석으로는 조사원의 가구 방문 시점을 기준으로 이전 6개월간 응급 서비스를 이용한 경험이 있어 ‘응급 서비스 이용’ 부분에 답변한 1,113건의 자료 중 출산과 기타 결측 자료 3건을 제외한 1,110건을 분석 대상으로 선정하였다.
한편 연구 대상자들의 가구 특성을 반영하기 위해 한국의료패널 자료 중 해당 가구원이 속한 ‘가구 특성’ 부분 자료와 가구원의 ‘응급 서비스 이용’ 부분 자료를 통합하여 분석에 활용하였다.
데이터처리
119 구급차, 민간 구급차 등 응급환자 이송 수단의 이용에 영향을 미치는 예측 인자를 파악하기 위해 응급환자 이송 수단의 이용을 종속 변수(이용 = 1, 비이용 = 0)로, 개인 및 가구 특성과 응급 상황 특성을 독립 변수로 하는 다변량 로지스틱 회귀분석을 하였다. Model I은 특성 비교를 위해 단변량 분석에 활용된 모든 변수를, Model II은 단변량 분석에서 통계적으로 유의한 변수만을, 그리고 Model III은 Model I과 Model II에서 통계적으로 유의한 변수만을 이용한 결과이다(Table 2).
또한 개인 및 가구 특성과 응급 상황 특성이 응급환자 이송 서비스의 이용에 미치는 영향을 파악하여 응급환자 이송 서비스 이용의 예측 인자를 도출하기 위해 다변량 로지스틱 회귀분석을 수행하였다.
특히 단변량 분석에서는 χ2-test로 응급환자 이송 서비스의 ‘이용’과 ‘비이용’의 차이를 통계적으로 검정하였다.
성능/효과
Model I, II, III에서 통계적으로 유의한 변수가 유사하게 나타나 Model I, II를 통해 통계적으로 유의한 변수만으로 추정된 Model III을 중심으로 분석 결과를 보면, 개인 및 가구 특성을 나타내는 변수인 연령의 모든 더미 변수 25~44세(OR = 2.29, 95% CI = 1.18-4.47), 45~64세(OR = 2.91, 95% CI = 1.52-1.59), 65세 이상(OR = 7.03, 95% CI = 3.62-13.67), 월 평균 가구 소득의 400만 원 이상(OR = 0.37, 95% CI = 0.19-0.71)과 응급 상황 특성을 나타내는 변수인 장애 유무(OR = 2.10, 95% CI = 1.26-3.50), 응급실 방문 이유(OR = 0.40, 95% CI = 0.27-0.60), 응급실 이용 후 조치(OR = 3.69, 95% CI = 2.53-5.39)가 응급환자 이송 서비스의 이용에 통계적으로 유의한 예측 인자로 나타났다.
개인 및 가구 특성 변수 중 성별과 혼인 상태를 제외한 연령, 교육 수준, 세대 구성, 주거 형태, 월 평균 가구 소득, 가구주와의 관계 등에서 응급환자 이송 수단을 이용한 경우와 이용하지 않은 경우에 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 응급환자 이송 수단을 이용한 172건 중 50.
또한 응급환자 이송 서비스의 이용 특성을 파악하기 위해 이용 여부에 따라 개인 및 가구 특성 변수와 응급 상황 특성 변수를 활용하였다. 개인 및 가구 특성 변수에는 성별, 연령, 혼인 상태, 교육 수준, 세대 구성, 주거 형태, 월평균 가구 소득, 가구주와의 관계 등의 변수가 포함되었다. 응급 상황 특성 변수에는 의료 보장 형태(국민건강보험/의료급여), 장애 유무, 만성질환 유무, 응급실 방문 횟수, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등의 변수가 포함되었다.
또한 응급 상황 특성 변수 중 응급실 방문 횟수를 제외한 의료 보장 형태(국민건강보험/의료급여), 장애 유무, 만성질환 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등에서 응급환자 이송 수단을 이용한 경우와 이용하지 않은 경우에 통계적으로 유의한 차이가 존재했다. 응급환자 이송 수단을 이용한 172건 중 81.
본 연구에서 한국의료패널 2009년 데이터를 활용하여 분석한 결과, 119 구급차 또는 민간 구급차 등 응급환자 이송 서비스를 이용한 경우는 분석 대상 1,100건 중 172건(15.5%)이었다.
또한 응급 상황 특성 변수 중 응급실 방문 횟수를 제외한 의료 보장 형태(국민건강보험/의료급여), 장애 유무, 만성질환 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등에서 응급환자 이송 수단을 이용한 경우와 이용하지 않은 경우에 통계적으로 유의한 차이가 존재했다. 응급환자 이송 수단을 이용한 172건 중 81.4%는 국민건강보험의 의료 보장, 78.5%는 장애가 없는 경우, 19.8%는 만성질환가 없는 상태, 57.0%는 질환에 의한 응급실 방문, 64.0%는 응급실 이용 후 입원 또는 다른 병원으로의 전원 등으로 나타난 반면, 응급환자 이송 수단을 이용하지 않은 938건 중 91.7%는 국민건강보험의 의료 보장, 93.1%는 장애가 없는 경우, 44.6%는 만성질환이 없는 상태, 67.6%는 질환에 의한 응급실 방문, 77.1%는 응급실 이용 후 귀가 등이었다.
한편 본 연구의 단변량 분석과 다변량 로지스틱 회귀분석에 따르면, 응급환자 이송 서비스의 이용은 개인 및 가구 특성과 응급 상황 특성에 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 다변량 로지스틱 회귀분석을 통해 통계적으로 유의한 응급환자 이송 서비스 이용의 예측 인자를 중심으로 보면, 연령이 65세 이상은 24세 이하보다 7.03배, 장애가 있는 경우는 없는 경우보다 2.10배, 응급실 이용 후 입원이나 전원하는 경우가 귀가하는 경우보다 3.69배 응급환자 이송 서비스를 이용할 가능성이 높았다. 그러나 월 평균 가구 소득이 400만 원 이상인 경우에 99만 원인 경우보다 0.
후속연구
만성질환을 가진 환자들이 자신의 상태를 관리할 수 있도록 하고, 조기에 문제를 파악 하는 능력을 제공하여 잠재적 응급환자 이송 서비스를 줄여야 할 것이다. 이를 통해 응급환자 이송 서비스의 효율성 제고는 물론 의료기관의 응급실 과밀화 해소도 기대할 수 있을 것이다.
를 이용해 응급환자 이송 서비스의 이용 특성과 예측 인자를 분석하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 응급의료기관(응급의료의 공급자)이 아닌 응급환자(응급의료의 수요자)의 관점에서 응급환자 이송 서비스를 분석해봄으로써 신속하고 안전한 응급환자 이송 서비스의 제공과 함께 의료기관의 응급실 과밀화 해소에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 몇 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 병원 전 단계 응급의료체계인 응급환자 이송 서비스에 초점을 맞춤으로써 응급처치의 적절성은 분석하지 못하고 있다. 둘째, 응급실 이용을 중심으로 조사된 자료를 분석함으로써 응급환자 이송 서비스와 관련된 항목, 예를 들면 응급환자 이송 서비스로 119 구급차를 선택한 이유 또는 응급환자 이송 서비스의 만족도 등이 분석되지 못했다.
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