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Future Elderly Model을 활용한 중·고령자의 연령집단별 3대 만성질환 의료비 변화 예측
Prediction of Changes in Health Expenditure of Chronic Diseases between Age group of Middle and Old Aged Population by using Future Elderly Model 원문보기

Health policy and management = 보건행정학회지, v.26 no.3, 2016년, pp.185 - 194  

백미라 (경희대학교 일반대학원 의료경영학과) ,  정기택 (경희대학교 일반대학원 의료경영학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Background: The purpose of this study is to forecast changes in the prevalence of chronic diseases and health expenditure by age group. Methods: Based on the Future Elderly Model, this study projects the size of Korean population, the prevalence of chronic diseases, and health expenditure over the 2...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
고령화가 우리사회의 중차대한 정책과제인 이유는? 우리나라 고령인구는 2000년에 인구의 7%를 넘어섰으며, 2017년에는 14%로 두 배가 증가될 것으로 예상된다[1]. 따라서 고령화는 우리 사회가 직면한 중차대한 정책과제라 할 수 있다.
의료비 예측은 어떻게 구분하는가? 의료비 예측은 거시적 모델(macro-level models), 조성법(component-based models), 미시적 모델(micro-level models)로 구분할 수 있다[4]. Jung과 Ha [5]는 국민건강보험공단의 총 진료비 지출규모를 통해 암질환, 뇌혈관질환, 노인질환, 심혈관질환의 의료비용을 2002-2025년까지 예측하였다.
고령화가 급속하게 진행됨에 따라 증가하고 있는것은? 이처럼 고령화가 급속하게 진행됨에 따라 노인진료비도 지속적으로 증가하고 있다. 통계청에 따르면, 2014년 건강보험상 65세 이상 노인진료비는 19조 3,551억 원으로 전체 진료비 35.
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참고문헌 (25)

  1. Statistics Korea. 2015 Elderly statistics. Daejeon: Statistics Korea; 2015. 

  2. Health Insurance Review and Assessment Service. The rapid increase of the olds over 75 years old led the entire health expenditure. Wonju: Health Insurance Review and Assessment Service; 2015. 

  3. Goldman DP, Shekelle PG, Bhattacharya J, Hurd M, Joyce GF; Rand Corporation. Health status and medical treatment of the future elderly. Santa Monica (CA): RAND; 2014. 

  4. Astolfi R, Lorenzoni L, Oderkirk J. A comparative analysis of health forecasting methods. Paris: Organization for Economic Cooperation and Development; 2012. 

  5. Jung KT, Ha BC. Vision and strategy of the medical services industry by 2020. Sejong: Korea Institute for Industrial Economics and Trade; 2007. 

  6. Jeong HS, Song YM. Contributing factors to the increases in health insurance expenditures for the aged and their forecasts. Korean J Health Econ Policy 2013;19(2):21-38. 

  7. Kim JM. The long-term outlook: the case of health expenditure (health insurance expenditure). Sejong: Korea Institute of Public Finance; 2015. 

  8. Lee SY, Kim YH, Kim HS. Estimate over the number of chronic disease patients and medical care expenditure at the time of transition of baby boomer into 65 years old aging population. Health Policy Manag 2013;23(4):377-386. DOI: http://dx.doi.org/10.4332/kjhpa.2013.23.4.376. 

  9. Lee SY, Lee DH, Joe JW. A medium-and long-term estimated study on the health expenditure over 65 years old. Wonju: National Health Insurance Service; 2015. 

  10. Jeong YH, KO SJ, Lee YK, Park SB, Lee JH. Lifetime cost of obesity and smoking and long-term effectiveness of health promotion. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs; 2010. 

  11. Lim DO. The estimated lifetime health expenditure and characterization. Cheongju: Korea Health Industry Development Institute; 2013. 

  12. Alemayehu B, Warner KE. The lifetime distribution of health care costs. Health Serv Res 2004;39(3):627-642. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1475-6773.2004.00248.x. 

  13. Chung WJ. Stochastic forecasting health expenditure with the application to the Korea's National Health Insurance System. Korean Soc Secur Assoc 2007;23(2):249-270. 

  14. Lakdawalla DN, Goldman DP, Shang B. The health and cost consequences of obesity among the future elderly. Health Aff (Millwood) 2005;24 Suppl 2:W5R30-41. DOI: http://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.w5.r30. 

  15. Shekelle PG, Ortiz E, Newberry SJ, Rich MW, Rhodes SL, Brook RH, et al. Identifying potential health care innovations for the future elderly. Health Aff (Millwood) 2005;24 Suppl 2:W5R67-76. DOI: http://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.w5.r67. 

  16. Goldman DP, Shang B, Bhattacharya J, Garber AM, Hurd M, Joyce GF, et al. Consequences of health trends and medical innovation for the future elderly. Health Aff (Millwood) 2005;24 Suppl 2:W5R5-17. DOI: http://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.w5.r5. 

  17. Michaud PC, Goldman DP, Lakdawalla DN, Zheng Y, Gailey AH. The value of medical and pharmaceutical interventions for reducing obesity. J Health Econ 2012;31(4):630-643. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jhealeco.2012.04.006. 

  18. Bhattacharya J, Cutler DM, Goldman DP, Hurd MD, Joyce GF, Lakdawalla DN, et al. Disability forecasts and future Medicare costs. Front Health Policy Res 2004;7:75-94. DOI: http://dx.doi.org/10.2202/1558-9544.1052. 

  19. Manton KG, Corder L, Stallard E. Chronic disability trends in elderly United States populations: 1982-1994. Proc Natl Acad Sci U S A 1997;94(6):2593-2598. DOI: http://dx.doi.org/10.1073/pnas.94.6.2593. 

  20. Bhattacharya J, Shang B, Su CK, Goldman DP. Technological advances in cancer and future spending by the elderly. Health Aff (Millwood) 2005;24 Suppl 2:W5R53-66. DOI: http://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.w5.r53. 

  21. Shang B, Goldman D. Does age or life expectancy better predict health care expenditures? Health Econ 2008;17(4):487-501. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/hec.1295. 

  22. Michaud PC, Goldman D, Lakdawalla D, Gailey A, Zheng Y. Differences in health between Americans and Western Europeans: effects on longevity and public finance. Soc Sci Med 2011;73(2):254-263. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2011.05.027. 

  23. Chen BK, Jalal H, Hashimoto H, Suen SC, Eggleston K, Hurley M, et al. Forecasting trends in disability in a super-aging society: adapting the future elderly model to Japan. Cambridge (MA): National Bureau of Economic Research; Baek MR, Min IS, Jung KT. 

  24. Baek M, Min I, Jung K. Estimating the middle and old aged population with major chronic diseases: adapting the future elderly model. J Health Info Stat 2016;41(2):212-222. DOI: http://dx.doi.org/10.21032/jhis.2016.41.2.212. 

  25. Kang SM, Jeong HS, Song YM, Lee KS. Forecasting future public health expenditures in consideration of population ageing. The Korean Journal of Health Economics and Policy 2009;15(2):1-20. 

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