$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

복합만성질환의 흔한 유형과 의료비에 미치는 영향

The Common Patterns of Multimorbidity and Its Impact on Healthcare Cost in Korea

Health policy and management = 보건행정학회지, v.24 no.3, 2014년, pp.219 - 227  

김창훈 (부산대학교 예방의학 및 산업의학교실) ,  황인경 (부산대학교 예방의학 및 산업의학교실) ,  유원섭 (충남대학교병원 권역심뇌혈관질환센터)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Background: Current trends in Korea population aging with advances in public health and clinical medicine foretell rises in the prevalence of not only chronic diseases but also patients with multimorbidity. One important aspect in analyzing multimorbidity is to define the list of chronic diseases in...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 2011년 한국의료패널자료의 의료비 지출 내역은 응급, 입원, 외래 서비스 각각에 대하여 약 제비, 법정본인부담금, 비급여의료비, 건강보험부담금으로 구성되어 있으나, 약제비 중 국민건강보험이 부담하는 부담금은 제외되어 있어 약제비 중 건강보험부담금을 제외한 총 의료비를 산출하였다. 각 질환별 유병률은 해당질환을 가지고 있는 경우 다른 질환의 유무와 관계없이 제시하였고(1명의 대상자는 여러 질환을 가지고 있을 경우 다른 질환군에서도 중복되어 집계가 됨), 비용항목은 해당 질환을 가지고 있는 경우 해당 질환과 그 외 동반이환을 모두 포함하여 산출하였다.
  • 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단이 시행하는 2011년도 한국의료패널조사에 참여한 17,035명 중 20세 이상 성인 12,946명 (19세 이하 4,096명 제외)을 분석대상으로 하였다. 만성질환 및 의약품이용 영역에서 조사한, 3개월 이상 앓고 있는 질환 항목을 기준으로 만성질환(chronic conditions)자와 비만성질환(non-chronic conditions)자로 구분하였고, 의사로부터 진단받지 않은 경우는 비만성질환자군으로 구분하였다. 만성질환자에 해당하는 대상자중 이환된 상병이 20개 OASH 만성질환군에 해당되는 경우에 각 이환된 질병 수를 합산하여 0개, 1개, 2개, 3개 이상으로 구분하였으며, 2개 이상 이환된 경우를 복합만성질환자로 정의하였다.
  • 2011년 한국의료패널조사의 횡단면 가중치를 적용하여 시설보호대상자를 제외한 20세 이상 성인 인구집단의 OASH 질환군에 근거한 만성질환 이환 수별 유병인구 수와 유병률, 의료비 규모 및 의료비 분율 추정값과 95% 신뢰구간을 산출하였다. 만성질환 종류및 만성질환 이환 수에 따라 개인별 입원, 외래, 응급실 방문을 포함한 연간 의료비를 산출하여 분석하였다. 2011년 한국의료패널자료의 의료비 지출 내역은 응급, 입원, 외래 서비스 각각에 대하여 약 제비, 법정본인부담금, 비급여의료비, 건강보험부담금으로 구성되어 있으나, 약제비 중 국민건강보험이 부담하는 부담금은 제외되어 있어 약제비 중 건강보험부담금을 제외한 총 의료비를 산출하였다.
  • 만성질환 및 의약품이용 영역에서 조사한, 3개월 이상 앓고 있는 질환 항목을 기준으로 만성질환(chronic conditions)자와 비만성질환(non-chronic conditions)자로 구분하였고, 의사로부터 진단받지 않은 경우는 비만성질환자군으로 구분하였다. 만성질환자에 해당하는 대상자중 이환된 상병이 20개 OASH 만성질환군에 해당되는 경우에 각 이환된 질병 수를 합산하여 0개, 1개, 2개, 3개 이상으로 구분하였으며, 2개 이상 이환된 경우를 복합만성질환자로 정의하였다. OASH 만성질환군에 해당하는 질병명 분류를 위해 ICD-9CM (International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification)으로 제시된 OASH 만성질환 분류코드를 ICD-10코드로 변환하여 한국의료패널 진단코드에 적용하였다[15].
  • 이 질환군은 1년 이상 지속되면서, 지속적인 의학적 관심을 필요로 하며, 일상생활 활동의 제한을 동반할 수 있는 만성질환 중 유병률이 높고, 공중보건 및 임상적 중재의 대상이 되는 핵심질환으로 구성되었다[15]. 이 연구는 OASH 만성질환군을 적용하여 20세 이상 성인인구를 대상으로 복합만성질환 이환지표를 구성한 후 복합만성질환 유병률을 추정하고, 복합 만성질환 이환 수가 의료비에 미치는 영향을 분석하였다.
  • 복합만성질환에 대한 역학 및 보건의료서비스 이용 등에 관한 연구는 중요한 보건문제로 대두된 복합만성질환으로 인한 질병부담과 예방을 위한 중재의 필요성 및 효과적인 중재방안 마련을 개발하는 데 기여할 수 있다. 이 연구는 최근 미국 보건부에서 제시한 표준화된 만성질환 목록과 한국의료패널 조사자료를 활용하여 한국의 복합만성질환 규모와 양상을 분석하고 복합만성질환이 의료비에미치는영향을분석하였다.
  • 자폐스펙트럼질환(autism spectrum disorder)과 HIV/AIDS (acquired immune deficiency syndrome)의 경우 분석대상자 수가 10명 미만으로 개별 질환별 복합만성질환 추정치 및 비용 산출분석에서는 제외하였으나, 복합만성질환 이환 수에 따른 유병률과 비용 추정 시에는 포함하여 분석하였다. 모든 자료분석은 SAS ver.

대상 데이터

  • 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단이 시행하는 2011년도 한국의료패널조사에 참여한 17,035명 중 20세 이상 성인 12,946명 (19세 이하 4,096명 제외)을 분석대상으로 하였다. 만성질환 및 의약품이용 영역에서 조사한, 3개월 이상 앓고 있는 질환 항목을 기준으로 만성질환(chronic conditions)자와 비만성질환(non-chronic conditions)자로 구분하였고, 의사로부터 진단받지 않은 경우는 비만성질환자군으로 구분하였다.

데이터처리

  • 자폐스펙트럼질환(autism spectrum disorder)과 HIV/AIDS (acquired immune deficiency syndrome)의 경우 분석대상자 수가 10명 미만으로 개별 질환별 복합만성질환 추정치 및 비용 산출분석에서는 제외하였으나, 복합만성질환 이환 수에 따른 유병률과 비용 추정 시에는 포함하여 분석하였다. 모든 자료분석은 SAS ver. 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)의 SURVEYFREQ, SURVEYMEANS procedure를사용하였다.

이론/모형

  • 만성질환자에 해당하는 대상자중 이환된 상병이 20개 OASH 만성질환군에 해당되는 경우에 각 이환된 질병 수를 합산하여 0개, 1개, 2개, 3개 이상으로 구분하였으며, 2개 이상 이환된 경우를 복합만성질환자로 정의하였다. OASH 만성질환군에 해당하는 질병명 분류를 위해 ICD-9CM (International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification)으로 제시된 OASH 만성질환 분류코드를 ICD-10코드로 변환하여 한국의료패널 진단코드에 적용하였다[15].
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
첨단 운전자 보조 시스템의 종류는? 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS; Advanced Driver Assistant System)은 도로 전방의 위험 요소를 인지하고 운전자에게 알림을 주거나 차량을 직접 제어하여 안전운전을 도와주는 시스템이다. 첨단 운전자 보조 시스템에는 적응형 순향 제어 장치(Adaptive Cruise Control System), 차선 유지 보조 시스템(Lane Departure Warning System), 충돌 예방 시스템 (Collision Avoidance System) 등이 있다.
첨단 운전자 시스템 보급률이 낮은 까닭은? [3] 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구와 기술개발에도 불구하고 실제 시장에서 시스템 보급률은 높지 못하다. 대표적인 이유로 기존 차량에 시스템을 탑재하는 것이 매우 어렵기 때문이다. 다시 말해 운전자가 첨단 운전자 보조 시스템을 사용하기 위해서는 새로운 차량을 구매해야 한다는 의미이다. 또한 현재 첨단 운전자 시스템이 포함된 차량은 고가에 판매되고 있기 때문에 많은 사람들이 이용하지 못하는 실정이다.
첨단 운전자 보조 시스템이란? [1,2] 이에 따라 안전운전에 대한 관심이 높아지고 있고, 관련된 기술들이 활발히 연구되고 있다. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS; Advanced Driver Assistant System)은 도로 전방의 위험 요소를 인지하고 운전자에게 알림을 주거나 차량을 직접 제어하여 안전운전을 도와주는 시스템이다. 첨단 운전자 보조 시스템에는 적응형 순향 제어 장치(Adaptive Cruise Control System), 차선 유지 보조 시스템(Lane Departure Warning System), 충돌 예방 시스템 (Collision Avoidance System) 등이 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (38)

  1. Fortin M, Bravo G, Hudon C, Vanasse A, Lapointe L. Prevalence of multimorbidity among adults seen in family practice. Ann Fam Med 2005;3(3): 223-228. DOI: http://dx.doi.org/10.1370/afm.272 

  2. Starfield B. Challenges to primary care from co- and multi-morbidity. Prim Health Care Res Dev 2011;12(1):1-2. DOI: http://dx.doi.org/10.1017/S1463423610000484 

  3. Barnett K, Mercer SW, Norbury M, Watt G, Wyke S, Guthrie B. Epidemiology of multimorbidity and implications for health care, research, and medical education: a cross-sectional study. Lancet 2012;380(9836):37-43. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(12)60240-2 

  4. Van den Akker M, Buntinx F, Metsemakers JF, Roos S, Knottnerus JA. Multimorbidity in general practice: prevalence, incidence, and determinants of co-occurring chronic and recurrent diseases. J Clin Epidemiol 1998;51(5):367-375. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/s0895-4356(97)00306-5 

  5. Marengoni A, Winblad B, Karp A, Fratiglioni L. Prevalence of chronic diseases and multimorbidity among the elderly population in Sweden. Am J Public Health 2008;98(7):1198-1200. DOI: http://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2007.121137 

  6. Fortin M, Stewart M, Poitras ME, Almirall J, Maddocks H. A systematic review of prevalence studies on multimorbidity: toward a more uniform methodology. Ann Fam Med 2012;10(2):142-151. DOI: http://dx.doi.org/10.1370/afm.1337 

  7. Robert Wood Johnson Foundation, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health. Chronic care: making the case for ongoing care [Internet]. Princeton (NJ): Robert Wood Johnson Foundation; 2010 [cited 2014 Feb 10]. Available from: http://www.rwjf.org/content/dam/farm/reports/reports/2010/rwjf54583. 

  8. Organization for Economic Cooperation and Development. Health reform: meeting the challenge of ageing and multiple morbidities. Paris: Organization for Economic Cooperation and Development; 2011. 

  9. Wolff JL, Starfield B, Anderson G. Prevalence, expenditures, and complications of multiple chronic conditions in the elderly. Arch Intern Med 2002;162(20):2269-2276. DOI: http://dx.doi.org/10.1001/archinte.162.20.2269 

  10. Vogeli C, Shields AE, Lee TA, Gibson TB, Marder WD, Weiss KB, et al. Multiple chronic conditions: prevalence, health consequences, and implications for quality, care management, and costs. J Gen Intern Med 2007;22 Suppl 3:391-395. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11606-007-0322-1 

  11. Van Oostrom SH, Picavet HS, de Bruin SR, Stirbu I, Korevaar JC, Schellevis FG, et al. Multimorbidity of chronic diseases and health care utilization in general practice. BMC Fam Pract 2014;15:61. DOI: http://dx.doi.org/10.1186/1471-2296-15-61 

  12. Van Weel C, Schellevis FG. Comorbidity and guidelines: conflicting interests. Lancet 2006;367(9510):550-551. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/s0140-6736(06)68198-1 

  13. Smith SM, O'Kelly S, O'Dowd T. GPs' and pharmacists' experiences of managing multimorbidity: a 'Pandora's box'. Br J Gen Pract 2010;60(576): 285-294. DOI: http://dx.doi.org/10.3399/bjgp10X514756 

  14. Guthrie B, Payne K, Alderson P, McMurdo ME, Mercer SW. Adapting clinical guidelines to take account of multimorbidity. BMJ 2012;345:e6341. DOI: http://dx.doi.org/10.1136/bmj.e6341 

  15. Goodman RA, Posner SF, Huang ES, Parekh AK, Koh HK. Defining and measuring chronic conditions: imperatives for research, policy, program, and practice. Prev Chronic Dis 2013;10:E66. DOI: http://dx.doi.org/10.5888/pcd10.120239 

  16. Hoffman C, Rice D, Sung HY. Persons with chronic conditions: their prevalence and costs. JAMA 1996;276(18):1473-1479. DOI: http://dx.doi.org/10.1001/jama.276.18.1473 

  17. Machlin SR, Soni A. Health care expenditures for adults with multiple treated chronic conditions: estimates from the Medical Expenditure Panel Survey, 2009. Prev Chronic Dis 2013;10:E63. DOI: http://dx.doi.org/ 10.5888/pcd10.120172 

  18. Cho SJ, Jung SH, Oh JY. Differences between diabetic patients' tertiary hospital and non-tertiary hospital utilization according to comorbidity score. Korean J Health Policy Admin 2011;21(4):527-540. 

  19. Lim JH, Park JY. The impact of comorbidity (the Charlson Comorbidity Index) on the health outcomes of patients with the acute myocardial infarction (AMI). Korean J Health Policy Admin 2011;21(4):541-564. 

  20. Lee YK, Sung MR, Lee DY. Comorbidity and health habits of Seoul city elders with dementia. J Korean Acad Nurs 2011;41(3):411-422. 

  21. Kim SW, Yoon SJ, Kyung MH, Yun YH, Kim YA, Kim EJ, et al. Health outcome prediction using the Charlson Comorbidity Index in lung cancer patient. Korean J Health Policy Admin 2009;19(4):18-32. 

  22. Kim KI, Lee JH, Kim CH. Impaired health-related quality of life in elderly women is associated with multimorbidity: results from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey. Gend Med 2012;9(5):309-318. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.genm.2012.08.001 

  23. Chung YH. The analysis on multimorbidity of the elderly: utilization of outpatient services. Health.Welf Issue Focus 2013;196(2):1-8. 

  24. U.S. Department of Health and Human Services. Multiple chronic conditions: a strategic framework: optimum health and quality of life for individuals with multiple chronic conditions [Internet]. Washington (DC): U.S. Department of Health and Human Services; 2010 [cited 2014 Mar 10]. Available from: http://www.hhs.gov/ash/initiatives/mcc/mcc_framework.pdf. 

  25. Valderas JM, Starfield B, Sibbald B, Salisbury C, Roland M. Defining comorbidity: implications for understanding health and health services. Ann Fam Med 2009;7(4):357-363. DOI: http://dx.doi.org/10.1370/afm.983 

  26. Greenfield S, Nelson EC, Zubkoff M, Manning W, Rogers W, Kravitz RL, et al. Variations in resource utilization among medical specialties and systems of care. Results from the medical outcomes study. JAMA 1992;267(12): 1624-1630. DOI: http://dx.doi.org/10.1001/jama.267.12.1624 

  27. Kravitz RL, Greenfield S. Variations in resource utilization among medical specialties and systems of care. Annu Rev Public Health 1995;16(1):431-445. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.publhealth.16.1.431 

  28. Starfield B, Shi L, Grover A, Macinko J. The effects of specialist supply on populations' health: assessing the evidence. Health Aff (Millwood) 2005;Suppl Web Exclusives:W5-97-W5-107. DOI: http://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.w5.97 

  29. Sibley LM, Moineddin R, Agha MM, Glazier RH. Risk adjustment using administrative data-based and survey-derived methods for explaining physician utilization. Med Care 2010;48(2):175-182. DOI: http://dx.doi.org/10.1097/MLR.0b013e3181c16102 

  30. Schuster MA, McGlynn EA, Brook RH. How good is the quality of health care in the United States? 1998. Milbank Q 2005;83(4):843-895. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1468-0009.2005.00403.x 

  31. Grumbach K, Bodenheimer T. A primary care home for Americans: putting the house in order. JAMA 2002;288(7):889-893. DOI: http://dx.doi.org/10.1001/jama.288.7.889 

  32. Salisbury C, Johnson L, Purdy S, Valderas JM, Montgomery AA. Epidemiology and impact of multimorbidity in primary care: a retrospective cohort study. Br J Gen Pract 2011;61(582):e12-e21. DOI: http://dx.doi.org/10.3399/bjgp11X548929 

  33. Tinetti ME, Fried T. The end of the disease era. Am J Med 2004;116(3):179-185. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.amjmed.2003.09.031 

  34. Campbell-Scherer D. Multimorbidity: a challenge for evidence-based medicine. Evid Based Med 2010;15(6):165-166. DOI: http://dx.doi.org/10.1136/ebm1154 

  35. Bodenheimer T, Wagner EH, Grumbach K. Improving primary care for patients with chronic illness. JAMA 2002;288(14):1775-1779. DOI: http://dx.doi.org/10.1001/jama.288.14.1775 

  36. Bodenheimer T, Wagner EH, Grumbach K. Improving primary care for patients with chronic illness: the chronic care model, Part 2. JAMA 2002;288(15):1909-1914. DOI: http://dx.doi.org/10.1001/jama.288.15.1909 

  37. Saba GW, Villela TJ, Chen E, Hammer H, Bodenheimer T. The myth of the lone physician: toward a collaborative alternative. Ann Fam Med 2012;10(2):169-173. DOI: http://dx.doi.org/10.1370/afm.1353 

  38. Rasell ME. Cost sharing in health insurance: a reexamination. N Engl J Med 1995;332(17):1164-1168. DOI: http://dx.doi.org/10.1056/nejm199504273321711 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트