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문제 정의
- 따라서 본 연구의 목적은 암 질환 대상 산정특례제도의 일환으로 2009년 12월부터 시행된 ‘암 환자 입원 · 외래본인부담률 인하(10%→5%) (보건복지부 고시 제2009-208호)’정책을 평가하는 것이며, 구체적인 목적은 다음과 같다.
- 셋째로 정책수혜대상은 암 환자 확진 및 등록 여부에 따라 결정되는데 본 연구에서는 암 환자 중에서 수혜 여부를 분리할 수 없었다. 본 연구에서는 소득계층별로 비등록자의 비율이 차이가 크지 않을 것이라는 전제하에 분석했다[19]. 넷째, 이중차이분석은 비교그룹 간의 동일한 경향성(parallel trend assumption)을 전제로 한다.
가설 설정
- 예를 들어 일부 서비스는 의료제공자에 의해 유도된 서비스일 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 의료서비스가 필요 수준에 적절하게 제공된다는 가정하에 분석하였다[25]. 마지막으로 분석대상기간 내에 이루어진 항암제 급여확대의 영향을 배제할 수 없다는 점이다.
- 넷째, 이중차이분석은 비교그룹 간의 동일한 경향성(parallel trend assumption)을 전제로 한다. 즉 정책이 도입되지 않았다면 두 집단에서 시간에 따른 증가 혹은 감소의 경향성이 동일하다는 가정이다. 또한 삼중차이모형에서는 두 그룹 간 소득수준 격차가(정책이 도입되지 않았다면) 시간에 따라 동일하게 변화함을 전제로 한다[9].
제안 방법
- 또한 중증질환의 경우 발생초기에 비용이 집중되는 것과 같이 질환의 진행상태에 따라 비용이 달라질 수 있다. 그러나 자료의 한계로 해당 질환을 가진 환자들이 모두 같은 의료적 필요를 갖는다는 가정하에서 해당 연도의 장애 유무와 동반 만성질환변수를 사용하여 건강상태를 보정하였다. 셋째로 정책수혜대상은 암 환자 확진 및 등록 여부에 따라 결정되는데 본 연구에서는 암 환자 중에서 수혜 여부를 분리할 수 없었다.
- 둘째, 암 질환 본인부담 경감정책이 암 환자 가구의 ‘과부담 의료비 발생 여부’에 미친 영향을 평가하고 소득계층별 영향의 차이를 평가한다.
- 본 연구는 2009년 12월에 시행된 암 환자 대상 본인부담률 인하정책(기존 10%에서 5%로 인하)이 암 환자의 의료이용 및 의료비 부담에 미친 영향을 평가하고 그 영향의 소득계층별 차이를 분석했다. 정책의 효과를 평가하기 위해서 정책 수혜집단(암 환자)과 비수혜집단(간질환 환자)의 차이와 정책도입 전·후의 차이를 비교하는 이중차이분석법을, 소득계층별 영향의 차이를 평가하기 위해 삼중차이분석법을 사용했다.
- 분석 II의 독립변수는 분석 I과 마찬가지로 정책수혜 여부(비수혜집단[간질환 환자 가구]= 0, 수혜집단[암 환자 가구]=1), 정책도입 전후(정책도입 전= 0, 정책도입 후=1), 1-5분위로 나눈 소득수준 더미 변수를 포함하며, 이들의 상호 작용 항을 모형에 포함하였다.
- 분석 II의 종속변수는 과부담 의료비 발생 여부다. 한국의료패널은 식료품비 조사가 2011년부터 시작되었기 때문에 ‘총 소득대비 의료비’를 사용했으며, 대신 동일한 자료원을 사용한 연구를 포함한 선행 연구들과 동일하게 역치기준을 낮추는 방식을 택했다[15,16].
- 분석 I의 독립변수는 정책수혜 여부(비수혜집단[간질환 환자]= 0, 수혜집단[암 환자]=1), 정책도입 전후(정책도입 전= 0, 정책도입 후=1), 연간 총 가구소득을로 보정한 가구원수 보정소득을 기준으로 1-5분위8)로 나눈 소득수준 더미변수를 포함하며, 이들의 상호작용항을 모형에 포함하였다.
- 분석 I의 종속변수는 외래본인부담금, 입원본인부담금, 외래이용횟수, 입원일수다. 분석대상 기간은 정책 전후로 각각 11개월이다.
- 연구대상자는 ‘환자가 직접 자가보고한 의사에게 진단받은 만성질환’을 기준으로 ‘암 환자’와 ‘간질환 환자’이다(한 가구원에 질환 중복 시 제외). 암이나 간질환과 같은 중증질환은 자가보고 오류가 적을 것이라 판단했고, 해당 질환을 가지고 있지만 의료이용을 해당 연도에 하지 않은 질환자를 뽑기 위해 이 질문항목을 선택하여 대상자를 선정하였다. 산정특례제도 대상이 되는 암2) 중에서, 중증도의 차이가 있으므로 악성종양인 C00-C97만 대상자에 포함하였다[9].
- 이에 따라 의료비 부담에 영향을 줄 수 있는 다른 요인들을 통제한 상태에서 이중·삼중차이 회귀분석을 통해 정책이 암 환자의 과부담 의료비 발생률 변화에 미친 영향을 살펴보았다.
- 첫째, 암 질환 본인부담 경감정책이 암 환자(가구원)의 ‘입원 · 외래본인부담 의료비 및 의료이용’에 미친 영향을 평가하고 소득계층별 영향의 차이를 평가한다.
- 총 가구소득은 의료비 산출기간과 동일하게 11개월로 환산하고, 정책 전·후 각 11개월에 해당하는 의료비는 과부담 의료비의 이론적 틀을 사용하기 위해 응급·외래·입원에 대한 병원에 수납한 비용, 처방약값, 일반의약품 구매비용11)을 포함한 직접의료비12)를 산출하였다.
대상 데이터
- 2009년과 2010년에 간질환 환자를 포함한 가구가 각각 150가구, 170가구로 총 320가구였고, 암 환자를 포함한 가구가 각각 301가구, 297가구로 총 598가구였다. 두 개년도의 데이터를 결합하여, 총 918가구가 연구대상자가 되었으며(두 질환이 한 가구에 중복된 경우는 제외), 정책도입 전 451가구, 정책도입 후 467가구가 대상이 되었다. 가구주 성별, 가구주 연령, 거주지, 가구주 교육수준 등 인구사회학적 요인, 건강보험 보장형태, 건강 관련 특성 면에서 양년도 표본구성이 거의 유사했다.
- 2009년과 2010년에 간질환을 가지고 있다고 보고한 환자들은 각각 158명, 178명으로 총 336명이었고, 암을 가지고 있다고 보고한 환자들은 각각 308명, 309명으로 총 617명이었다. 두 개년도의 데이터를 결합하여, 총 953명이 연구대상자가 되었으며(두 질환이 한 가구원에 중복된 경우 제외), 정책 도입 전에 보고한 환자가 466명, 정책 도입 후에 보고한 환자가 487명이었다. 성별, 연령, 거주지, 교육수준, 배우자 유무 등 인구사회학적 요인, 건강보험 보장형태, 민간보험 가입 여부 면에서 두 개 년도 표본구성이 거의 유사했으며, 소득수준은 2009년도에 비해 2010년도 표본에서 1분위 비율이 조금 더 낮고, 2분위 비율이 조금 더 높게 나타났다.
- 분석 I의 종속변수는 외래본인부담금, 입원본인부담금, 외래이용횟수, 입원일수다. 분석대상 기간은 정책 전후로 각각 11개월이다. 그 이유는 정책의 보다 순수한 효과를 평가하기 위해 정책시행 시점(2009년 12월 1일부터 시행) 이전과 이후의 계절적으로 동일한 시기를 대상으로 종속변수를 산출해야 한다고 판단하였기 때문이다(Figure 2).
- 암이나 간질환과 같은 중증질환은 자가보고 오류가 적을 것이라 판단했고, 해당 질환을 가지고 있지만 의료이용을 해당 연도에 하지 않은 질환자를 뽑기 위해 이 질문항목을 선택하여 대상자를 선정하였다. 산정특례제도 대상이 되는 암2) 중에서, 중증도의 차이가 있으므로 악성종양인 C00-C97만 대상자에 포함하였다[9]. 간질환은 중증질환이지만 정책의 대상이 아니므로 비교군으로 선정했다[9].
- 연구대상자는 ‘환자가 직접 자가보고한 의사에게 진단받은 만성질환’을 기준으로 ‘암 환자’와 ‘간질환 환자’이다(한 가구원에 질환 중복 시 제외).
- 자료원은 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단이 컨소시엄을 구성하여 2008년부터 의료이용과 의료비 지출에 대해 조사한 한국의료패널 2009년, 2010년 연간데이터 β-version 2.0을 사용했다.
- 직접의료비산출 시 포함된 응급 의료이용 건 역시 정책시행 전·후의 각 해당 기간 내 방문한 건을 대상으로 했다(Figure 2).
데이터처리
- ‘의료이용량(외래이용횟수, 입원일수)’은 음이항 회귀분석(negative binomial regression)4), ‘과부담 의료비 지출 여부’에는 다중로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression)5)을 적용했다.
- 먼저 단순이중차이분석을 한 뒤 정책효과에 영향을 미칠 수 있는 요인(효과에 영향을 미친다고 알려진 변수들)을 통제한 상태에서 정책개입 효과를 측정(상호작용항을 통해 확인)하는 이중차이 회귀모형, 삼중차이 회귀모형을 사용하여 분석하였다. 종속변수 ‘본인부담 의료비(외래본인부담금, 입원본인부담금)’는 로그로 치환(ln[의료비+1])하여 다중회귀분석을 하였다.
- 정책의 효과를 평가하기 위해서 정책 수혜집단(암 환자)과 비수혜집단(간질환 환자)의 차이와 정책도입 전·후의 차이를 비교하는 이중차이분석법을, 소득계층별 영향의 차이를 평가하기 위해 삼중차이분석법을 사용했다.
- 종속변수 ‘본인부담 의료비(외래본인부담금, 입원본인부담금)’는 로그로 치환(ln[의료비+1])하여 다중회귀분석을 하였다.
이론/모형
- 정책시행 전후(2009년, 2010년)에서 각각 암 환자와 간질환 환자(보유 가구)를 구분하여 추출한 뒤 자료를 결합(pooling)3)하고, 정책개입효과를 측정하기 위한 일종의 준실험(quasi-experimental)모형인 이중차이모형(difference-in-differences, DID)과 삼중차이모형(difference-in-difference-in-differences, DDD)을 사용하였다. 본 연구는 건강보험청구자료를 이용해 암 환자에 대한 본인부담금이 20%에서 10%로 인하된 정책의 효과를 평가한 Kim [9]의 연구방법론을 10%에서 5%로 추가적으로 본인부담률을 인하한 정책의 평가에 적용한 것이다.
성능/효과
-
†p< 0.1.
10% 역치기준의 경우(Table 7, DID model), 인구사회학적 요인들의 영향을 살펴보면, 소득수준이 낮을수록, 가구주 이외 65세 이상 가구원이 있는 경우, 가구 내 장애가 있는 경우 과부담 의료비 발생 가능성이 높았고, 가구주 직업유형이 정규직/상용직/고용주인 경우에 비경제활동인 경우보다, 가구 내 만성질환자 수가 3명 이상인 경우보다 1명일 경우에 과부담 의료비 발생 가능성이 낮았다
. 소득 5분위 가구에 비해 소득 1분위 가구의 오즈비(odds ratio)는15. - 20% 역치기준의 경우(Table 8, DID model) 인구사회학적 요인들의 영향을 살펴보면 소득수준이 낮을수록, 가구 내 장애가 있는 경우에 없는 경우보다 과부담 의료비 발생 가능성이 높았고, 가구주 직업유형이 비경제활동인 경우보다 정규직/상용직/고용주인 경우, 건강보험 보장형태가 직장인 경우보다 지역인 경우에 과부담 의료비 발생 가능성이 낮았다. 소득 5분위 가구에 비해 소득 1분위 가구의 오즈비는 45.
- 한편 한국의료패널자료는 의료이용 건당 진단코드(복수코드 포함)를 제공하는데 정책의 순수한 효과를 평가하기 위해 암 환자와 간질환 환자의 의료이용에서 해당 질환 진단코드가 포함되지 않은 의료이용 건은 제외하였다.6) 정책도입 전에 해당하는 2009년도의 외래본인부담금과 입원본인부담금은 수가인상률7)로 보정하였다.
- 607배로 발생 가능성이 유의하게 감소했다. 가구 내 장애가 없는 경우에 비해 있는 경우의 오즈비는 2.776배로 과부담 의료비 발생 가능성이 유의하게 증가했다. 이 모형에 ‘정책수혜 여부(암 환자와 간질환 환자)와 정책도입 전후, 소득수준의 상호작용항’을 포함하여 분석한 결과(Table 8, DDD model), 이 세 가지 변수의 상호작용항 회귀계수도 통계적으로 유의하지 않았다.
- 두 개년도의 데이터를 결합하여, 총 918가구가 연구대상자가 되었으며(두 질환이 한 가구에 중복된 경우는 제외), 정책도입 전 451가구, 정책도입 후 467가구가 대상이 되었다. 가구주 성별, 가구주 연령, 거주지, 가구주 교육수준 등 인구사회학적 요인, 건강보험 보장형태, 건강 관련 특성 면에서 양년도 표본구성이 거의 유사했다. 민간보험 가입 여부에 대해서는 2010년도 표본에서 가입한 경우가 조금 더 많게 나타났다.
- 707배로 나타났다. 가구주 이외 65세 이상 가구원이 없는 가구에 비해 있는 가구의 오즈비는 2.000배로 나타났고, 가구주 직업유형이 비경제활동인 가구에 비해 정규직/상용직/고용주인 가구의 오즈비는 0.467배, 가구 내 만성질환자 수가 3명 이상인 가구에 비해 1명인 가구의 오즈비가 0.526배로 발생 가능성 이유 의하게 감소했다.
- 288배로 나타났다. 가구주 직업유형이 비경제활동인 가구에 비해 정규직/상용직/고용주인 가구의 오즈비는 0.199배, 건강보험 직장가입 가구에 비해 지역가입 가구의 오즈비가 0.607배로 발생 가능성이 유의하게 감소했다. 가구 내 장애가 없는 경우에 비해 있는 경우의 오즈비는 2.
- 간질환 환자 가구와 비교하여 암 환자 가구의 과부담 의료비 발생 변화를 분석한 결과에 따르면(Tables 7, 8, DID model), 정책의 순수한 효과를 볼 수 있는 ‘정책수혜 여부(암 환자와 간질환 환자)와 정책도입 전후의 상호작용항’이 역치기준 10%, 20% 모두 통계적으로 유의하지 않았다.
- 74% 증가하는 결과가 나타났다. 과부담 의료비 발생 역치를 20% 기준으로 했을 경우, 정책도입 전에 비해 정책도입 후 암 환자 가구의 과부담 의료비 발생률은 증가했고, 간질환 환자의 과부담 의료비 발생률은 감소하여, 결과적으로 정책도입 후 암 환자 가구의 과부담 의료비 발생률이 약 3.83% 증가한 것으로 나타났다.
- 대부분의 중증질환에 대해 보장성 강화정책이 시행된 반면 간질환은 중증질환임에도 이와 같은 정책이 시행되지 않았기에 이러한 가정을 전제로 하여 본 연구에서 비교그룹으로 선정하였으므로 해석에 주의가 필요하다. 다섯째, 분석대상의 의료이용수준이 필요 수준만큼 적절한 정도인지는 알 수 없다. 예를 들어 일부 서비스는 의료제공자에 의해 유도된 서비스일 수 있기 때문이다.
- 인구 사회학적 요인을 포함한다는 요인들의 영향을 살펴보면 남성보다 여성인 경우, 비경제활동 그룹보다 직업유형이 정규직/상용직/고용주인 경우에 입원본인부담금과 입원일수가 모두 유의하게 낮았다. 동반 만성질환이 없는 경우에 비해 있는 경우 건강보험 직장가입자에 비해 지역가입자가 입원본인부담금이 유의하게 낮았으며, 배우자가 있는 경우에 입원일수가 유의하게 낮았다. 반면 민간보험에 가입한 경우에 입원일수가 유의하게 높게 나타났다.
- 두 모형에 ‘정책수혜 여부(암 환자와 간질환 환자)와 정책도입 전후, 소득수준의 상호작용항’을 포함하여 분석한 결과(Table 3, DDD model), 이 세 가지 변수의 상호작용항 회귀계수는 외래이용횟수모형과 외래본인부담금 모형에서 통계적으로 유의하지 않아 소득수준별로 정책효과에 차이가 나타나지 않았다.
- 두 모형에 ‘정책수혜여부(암 환자와 간질환 환자)와 정책도입 전후, 소득수준의 상호작용항’을 포함하여 분석한 결과에 따르면(Table 4, DDD model), 이 세 가지 변수의 상호작용항 회귀계수는 입원본인부담금 모형과 입원일수 모형에서 통계적으로 유의하지 않아 소득수준별로 정책효과에 차이가 나타나지 않았다.
- 본 연구의 결과를 바탕으로 본인부담률 인하정책(10%→5%)이 비급여 부분이 포함된 암 환자의 실질적인 본인부담 의료비 및 과부담 의료비에 대한 영향이 미미한 것을 확인하였으며, 특히 저소득층일수록 과부담 의료비 발생 가능성이 높은 것을 확인했다.
- 이에 따라 의료비 부담에 영향을 줄 수 있는 다른 요인들을 통제한 상태에서 이중·삼중차이 회귀분석을 통해 정책이 암 환자의 과부담 의료비 발생률 변화에 미친 영향을 살펴보았다. 분석결과에 따르면 두 역치기준 모두 통계적으로 유의한 영향이 없었고 소득계층별 영향 차이도 나타나지 않았다. 따라서 2009년 시행된 암 환자 대상 본인부담 감정책이 응급·외래·입원 의료이용에 대한 의료비 부담의 소득계층별 차이에 미친 영향은 거의 없었던 것으로 평가할 수 있다.
- 두 개년도의 데이터를 결합하여, 총 953명이 연구대상자가 되었으며(두 질환이 한 가구원에 중복된 경우 제외), 정책 도입 전에 보고한 환자가 466명, 정책 도입 후에 보고한 환자가 487명이었다. 성별, 연령, 거주지, 교육수준, 배우자 유무 등 인구사회학적 요인, 건강보험 보장형태, 민간보험 가입 여부 면에서 두 개 년도 표본구성이 거의 유사했으며, 소득수준은 2009년도에 비해 2010년도 표본에서 1분위 비율이 조금 더 낮고, 2분위 비율이 조금 더 높게 나타났다. 건강 관련 특성 면에서 장애 유무 구성비도 유사했으나, 동반 만성질환 유무에 있어서 동반 만성질환이 있는 경우가 2010년 표본에서 약간 더 많은 것을 볼 수 있다.
- 과부담 의료비 지출에 대한 단순이중차이 분석결과는 Table 6와 같다. 역치를 10%로 했을 경우의 과부담 의료비 발생가구에 대한 단순이중차이 분석결과를 보면, 정책도입 전에 비해 정책도입 후암 환자 가구의 과부담 의료비 발생률은 증가했고, 간질환 환자의과부담 의료비 발생률은 감소하여, 시점 간, 집단 간 차이의 결과로 정책도입 후 암 환자의 과부담 의료비 발생률이 약 3.74% 증가하는 결과가 나타났다. 과부담 의료비 발생 역치를 20% 기준으로 했을 경우, 정책도입 전에 비해 정책도입 후 암 환자 가구의 과부담 의료비 발생률은 증가했고, 간질환 환자의 과부담 의료비 발생률은 감소하여, 결과적으로 정책도입 후 암 환자 가구의 과부담 의료비 발생률이 약 3.
- 의료이용에 대한 단순이중차이 분석결과는 Table 2와 같다. 외래 의료이용에 대한 단순이중차이 분석결과를 보면 정책도입 전에 비해 정책도입 후 암 환자의 외래 본인 부담금은 증가했고, 간질환 환자의 외래본인부담금은 감소하여, 시점 간, 집단 간 차이의 결과로 정책도입 후 암 환자의 외래본인부담금이 약 82,000원 증가하는 결과가 나타났다. 외래이용횟수는 두 집단 모두 감소했지만, 간질환 환자 집단이 더 많이 감소하여, 결과적으로 정책도입 후 암 환자의 외래이용횟수가 약 0.
- 외래 의료이용에 대한 단순이중차이 분석결과를 보면 정책도입 전에 비해 정책도입 후 암 환자의 외래 본인 부담금은 증가했고, 간질환 환자의 외래본인부담금은 감소하여, 시점 간, 집단 간 차이의 결과로 정책도입 후 암 환자의 외래본인부담금이 약 82,000원 증가하는 결과가 나타났다. 외래이용횟수는 두 집단 모두 감소했지만, 간질환 환자 집단이 더 많이 감소하여, 결과적으로 정책도입 후 암 환자의 외래이용횟수가 약 0.42회 증가한 것으로 나타났다.
- 의료이용에 영향을 미친다고 알려진 변수들을 포함하되, 가구원 전체를 반영할 수 없는 변수의 경우, 가구주가 가구를 대변한다고 가정하고, 가구주 성별, 가구주 연령, 가구주 이외 65세 이상 가구원 유무, 거주지, 가구주 교육수준, 직업유형을 포함한 인구사회학적 요인과 가구 내 장애 유무, 가구 내 만성질환자 수를 포함한 건강 관련 특성, 건강보험 보장형태, 가구 내 민간보험 유무가 포함되었다.
- 의료이용에 영향을 주는 기타변수들을 통제한 상태에서 간질환 환자와 비교하여 암 환자의 의료이용 변화를 이중·삼중차이 회귀분석을 한 결과에 의하면 외래본인부담금과 외래이용횟수, 입원본인부담금과 입원일수 모두 유의한 변화가 없었고 효과의 소득계층별 영향 차이도 나타나지 않았다.
- 이를 감안할 때 본 연구에서 분석한 정책도입 전·후 시기는 미충족 의료가 이미 일부 개선된 이후 시기이기 때문에 ‘의료이용’에 대한 영향이 미미했다는 해석이 가능하다.
- 간질환 환자와 비교하여 암 환자의 입원의료이용 변화를 분석한 결과에 따르면(Table 4, DID model), 정책의 순수한 효과를 볼 수 있는 ‘정책수혜 여부(암 환자와 간질환 환자)와 정책도입 전후의 상호작용항’이 입원본인부담금 모형과 입원일수 모형에서 통계적으로 유의하지 않았다. 인구 사회학적 요인을 포함한다는 요인들의 영향을 살펴보면 남성보다 여성인 경우, 비경제활동 그룹보다 직업유형이 정규직/상용직/고용주인 경우에 입원본인부담금과 입원일수가 모두 유의하게 낮았다. 동반 만성질환이 없는 경우에 비해 있는 경우 건강보험 직장가입자에 비해 지역가입자가 입원본인부담금이 유의하게 낮았으며, 배우자가 있는 경우에 입원일수가 유의하게 낮았다.
- 간질환 환자와 비교하여 암 환자의 외래의료이용 변화를 분석한 결과에 따르면(Table 3, DID model), 정책의 순수한 효과를 볼 수 있는 ‘정책수혜 여부(암 환자와 간질환 환자)와 정책도입 전후의 상호작용항’이 외래이용횟수 모형과 외래본인부담금 모형에서 통계적으로 유의하지 않았다. 인구사회학적 요인들의 영향을 살펴보면 연령이 낮을수록(65세 이상에 비해 20-39세가), 장애가 없는 경우보다 있는 경우, 건강보험 직장가입자보다 지역가입자인 경우에 외래본인부담금이 유의하게 낮았다. 외래 이용 횟수의 경우, 남성에 비해 여성인 경우, 연령이 낮을수록(65세 이상에 비해 20-39세가), 동반 만성질환이 없는 경우에 비해 있는 경우, 건강보험 직장가입자보다 지역가입자인 경우 낮게 나타났다.
- 입원 의료이용에 대한 단순이중차이 분석결과를 살펴보면 입원본인부담금이 암 환자에서는 감소했고, 간질환 환자에서는 증가하여, 정책도입 후 암 환자의 입원본인부담금은 약 160,000원 감소한 것으로 나타났다. 입원일수는 암 환자가 감소한 반면 간질환 환자가 증가하여, 결과적으로 정책도입 후 암 환자의 입원일수가 약 1.
- 입원 의료이용에 대한 단순이중차이 분석결과를 살펴보면 입원본인부담금이 암 환자에서는 감소했고, 간질환 환자에서는 증가하여, 정책도입 후 암 환자의 입원본인부담금은 약 160,000원 감소한 것으로 나타났다. 입원일수는 암 환자가 감소한 반면 간질환 환자가 증가하여, 결과적으로 정책도입 후 암 환자의 입원일수가 약 1.48 일감소환 것으로 나타났다.13)
- 전체적으로 연구대상 가구들은 소득수준과 가구주 이외 65세 이상 가구원 유무에 대해 고루 분포한 편이었으며, 가구주 성별과 연령은 각각 남성(89.32%), 40-64세(56.10%)가 가장 많은 것으로 나타났다. 가구주 직업유형은 대부분 정규직/상용직/고용주 혹은 임시직/일용직이 아닌 비경제활동 범주(65.
- 전체적으로 연구대상자들은 소득수준(1분위-5분위: 각각 19.52%, 18.89%, 16.37%, 18.36%, 21.30%)과 성별(남성: 51.21%, 여성: 48.79%)에 따라 고루 분포한 편이었으며, 연령대는 40-64세 범주에 절반 이상(57.29%)이 속한 것을 볼 수 있다. 비수도권, 배우자가 있는 경우, 장애가 없는 경우가 그렇지 않은 경우보다 많았으며, 연구대상자 대부분이 동반 만성질환이 있는 것(81.
후속연구
- 결론적으로 암 질환 대상 산정특례제도가 환자가 지불하는 본인부담금 및 의료이용에 미친 영향과 의료비의 실질 지출단위인 가구의 소득 대비 의료비 부담에 미친 영향을 평가해보고, 소득계층별 영향 차이를 함께 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 암 질환 대상 산정특례제도의 일환으로 2009년 12월부터 시행된 ‘암 환자 입원 · 외래본인부담률 인하(10%→5%) (보건복지부 고시 제2009-208호)’정책을 평가하는 것이며, 구체적인 목적은 다음과 같다.
- 더 중요하게는 여전히 높은 비급여 본인부담금의 증가가 정부정책이 의료비 부담의 감소에 미치는 영향을 상쇄했을 가능성이 있다는 것이며 향후 이와 관련한 추가적인 연구가 필요하다. 실제로 암 질환 진료비 분석에서 보장성 강화에 추가 지출된 누적급여비보다 법정본인부담금의 누적증가분은 작았으나 비급여 본인부담금의 누적증가분은 누적급여비보다 더 많이 증가했다.
- 그러나 본인부담 의료비에 미친 영향을 볼 수 있다는 점에서 이전 연구와 차별성이 있다. 둘째로 본 연구에서는 병기와 같은 중증도 및 질환의 진행상태를 보정하지 못하였다. 예를 들어 사회경제적 지위가 낮은 계층이 상대적으로 중증도가 높다면 이는 본 연구의 결과에 영향을 미칠 수 있다.
- 본 연구의 결과를 바탕으로 본인부담률 인하정책(10%→5%)이 비급여 부분이 포함된 암 환자의 실질적인 본인부담 의료비 및 과부담 의료비에 대한 영향이 미미한 것을 확인하였으며, 특히 저소득층일수록 과부담 의료비 발생 가능성이 높은 것을 확인했다. 따라서 의료비 부담의 형평성 측면에서 소득수준과(비급여에 대한 의료비 지출을 포함한) 실질 의료비 부담, 그리고 수혜대상을 고려하여 재정적인 보호를 제공하는 추가적 정책이 필요함을 제언한다.
- 이 점 때문에 분석결과를 분석대상인 본인부담 경감정책의 순효과라 단정 짓기 어려울 수 있으나 이 경우 정책의 긍정적 영향을 과대추정하는 방향으로 작용하리라 예상된다. 따라서 의료이용 및 의료비 부담에 대한 본인부담 경감정책의 영향이 사실은 더 미미했을 가능성이 있으므로 본 연구의 결론을 더 강화시켜주리라 판단된다.
- 단 본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 자료의 한계(건보부담금, 법정/비급여 본인부담금 등 상세한 변수가 2010년부터 기입됨)로 정책이 총 진료비에 미친 영향을 볼 수 없었다. 그러나 본인부담 의료비에 미친 영향을 볼 수 있다는 점에서 이전 연구와 차별성이 있다.
- 한편 앞에서 언급했듯이 산정특례 법정본인부담 경감이 응급·외래·입원을 포함한 의료비의 실질 지출단위인 가구의 소득 대비 ‘의료비 측면’에서 의료비 부담을 낮추는 방향으로 영향을 미쳤는지 살펴볼 필요성이 있다.
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