입원기간동안 적절하지 않거나 불필요한 처치로 발생될 수 있는 재입원관련 질지표는 질스크리닝 뿐만 아니라 입원환자의 적절하지 못한 지출을 파악할 수 있어서 중요하다. 이 연구는 예방할 수 있는 재입원으로 인해 발생되는 진료비 규모를 파악하고자 한다. 건강보험심사평가원의 2014년도 청구 데이터를 활용하여 종합병원이상 의료기관에 입원한 18세 이상 성인을 대상으로 분석하였다. 입원 유형을 1회 입원군과 재입원군으로 분류하였고, 재입원군은 다시 계획된 재입원과 계획되지 않은 재입원으로 분류하였다. 재입원 간격은 28일 이내로 설정하였다. 암질환, 동반질환, 전문재활 환자의 경우 1회 입원군보다 재입원군의 분포가 더 많았다. 계획되지 않은 재입원 유형 중 동일 기관, 동일 진료과목, 동일 질병군 입원의 경우 재입원에 지출된 총 진료비가 전체 재입원 진료비의 50%가량을 차지하였다. 불필요한 재입원으로 인해 발생되는 진료비는 2014년 1년간 9,990억원 정도였다. 재입원이 잦은 지역, 진료과목, 질병군 등의 패턴을 활용하여 재입원을 줄이려는 노력이 필요하다.
입원기간동안 적절하지 않거나 불필요한 처치로 발생될 수 있는 재입원관련 질지표는 질스크리닝 뿐만 아니라 입원환자의 적절하지 못한 지출을 파악할 수 있어서 중요하다. 이 연구는 예방할 수 있는 재입원으로 인해 발생되는 진료비 규모를 파악하고자 한다. 건강보험심사평가원의 2014년도 청구 데이터를 활용하여 종합병원이상 의료기관에 입원한 18세 이상 성인을 대상으로 분석하였다. 입원 유형을 1회 입원군과 재입원군으로 분류하였고, 재입원군은 다시 계획된 재입원과 계획되지 않은 재입원으로 분류하였다. 재입원 간격은 28일 이내로 설정하였다. 암질환, 동반질환, 전문재활 환자의 경우 1회 입원군보다 재입원군의 분포가 더 많았다. 계획되지 않은 재입원 유형 중 동일 기관, 동일 진료과목, 동일 질병군 입원의 경우 재입원에 지출된 총 진료비가 전체 재입원 진료비의 50%가량을 차지하였다. 불필요한 재입원으로 인해 발생되는 진료비는 2014년 1년간 9,990억원 정도였다. 재입원이 잦은 지역, 진료과목, 질병군 등의 패턴을 활용하여 재입원을 줄이려는 노력이 필요하다.
Unnecessary readmissions could be the result of the inadequate and unnecessary treatments. Adequate quality indicators for readmission are important because they can identify inadequate spending by inpatients as well as quality screening. This study attempted to estimate the cost incurred by unneces...
Unnecessary readmissions could be the result of the inadequate and unnecessary treatments. Adequate quality indicators for readmission are important because they can identify inadequate spending by inpatients as well as quality screening. This study attempted to estimate the cost incurred by unnecessary readmissions. The Health Insurance Claims Data of 18 years or older who were admitted in the tertiary hospitals in 2014 were analyzed. Admissions and readmissions were sorted and readmissions were classified into planned and unplanned readmissions. We adopted 28 days as a criteria for the classification of the readmission. Proportion of the patients were higher in readmissions among cancer, accompanied diseases, and special rehabilitation patients. Cost of the readmissions were 50% of the total cost of the admission among the patients of same diseases, same departments, and same hospitals. Almost 1,000billion Won were used by the unnecessary readmissions. We need to reduce the readmissions in regions, departments, and diseases studying the pattern of the readmissions. National level efforts are required to improve quality of care and reduce cost by the unnecessary readmissions.
Unnecessary readmissions could be the result of the inadequate and unnecessary treatments. Adequate quality indicators for readmission are important because they can identify inadequate spending by inpatients as well as quality screening. This study attempted to estimate the cost incurred by unnecessary readmissions. The Health Insurance Claims Data of 18 years or older who were admitted in the tertiary hospitals in 2014 were analyzed. Admissions and readmissions were sorted and readmissions were classified into planned and unplanned readmissions. We adopted 28 days as a criteria for the classification of the readmission. Proportion of the patients were higher in readmissions among cancer, accompanied diseases, and special rehabilitation patients. Cost of the readmissions were 50% of the total cost of the admission among the patients of same diseases, same departments, and same hospitals. Almost 1,000billion Won were used by the unnecessary readmissions. We need to reduce the readmissions in regions, departments, and diseases studying the pattern of the readmissions. National level efforts are required to improve quality of care and reduce cost by the unnecessary readmissions.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이 논문의 목적은 행정데이터를 활용하여 입원과 재입원 현황을 살펴보고, 재입원에 영향을 미치는 요소들이 무엇이 있는지 확인하고자 한다. 또한 계획되지 않은 재입원으로 인한 진료비규모를 파악해 보고자 한다.
우리나라 입원 및 재입원 현황을 살펴보고, 재입원에 영향을 주는 요인이 무엇인지에 대하여 파악해 보았다. 특정 질병이 아닌 입원한 질병 전체에 대하여 종합적이고 포괄적으로 분석하였다.
이 논문의 목적은 행정데이터를 활용하여 입원과 재입원 현황을 살펴보고, 재입원에 영향을 미치는 요소들이 무엇이 있는지 확인하고자 한다. 또한 계획되지 않은 재입원으로 인한 진료비규모를 파악해 보고자 한다.
입원 및 재입원 현황을 파악하고 재입원이 잦은 진료과목, 질병군 등의 패턴을 이해하고자 하였다. 재입원 원인으로 이전 입원의 임상적 상황 외에도 고객만족, 적절한 퇴원, 퇴원 후 외래방문 유도, 후속 관리, 적절한 일차적 처치, 국가단위의 관리[18,19]가 제시된다.
제안 방법
질병군분류는 ICD-10코드를 참조하여 259개 질병군으로 분류된 2013년 버전의 AHRQ CCS(Agency for healthcare research and quality clinical classifications software)를 적용하였다[12]. DRG번호를 활용하여 수술여부를 구분하였다. 특정기호분류코드가 V193인 경우는 암산정특례환자이기 때문에 이 연구에서는 암질환으로 정의하였다.
건강보험심사평가원의 2014년도 종합병원 이상 요양기관의 요양급여 청구 목적으로 수집되는 자료를 2차 자료를 활용하여 입원 및 재입원 현황을 분석하였다. 18세 이상 성인을 대상으로 3,821,039건의 명세서를 SAS Enterprise 4.
기준입원 입원유형이 재입원군인 경우, 계획된 재입원과 계획되지 않은 재입원으로 나누어서 분석하였다. 전체 재입원율 20.
또한 계획되지 않은 재입원진료비를 산출하여 피할 수 있는 입원에 소비된 진료비 규모를 파악할 수 있었다. 병원규모나 진료과목, 질병군 등으로 분석하여 재입원에 영향을 미치는 요인을 구체화시켰다. 이 자료는 계획되지 않은 재입원율을 통해 의료서비스의 질을 모니터링하는 데에 참고가 될 수 있을 것이다.
병원유형별 입원건수와 진료비 현황을 분석하였다. 상급종합병원의 입원건수나 진료비규모가 전체 종합병원의 50% 이상을 차지하는 것은 상급종합병원의 쏠림 현상으로 인한 것으로 예상된다.
입원 유형을 1회 입원군과 재입원군으로 분류하였다. 재입원 간격은 미국에서는 계획되지 않은 30일 이내 재입원, 영국에서는 28일 이내 응급 재입원 등 각 나라별,자료 특성별로 각기 다른 재입원 간격을 사용한다.
입원의 유형을 1회 입원군과 재입원군으로 구분하였다. 재입원율은 20.
자료원은 모든 입원 환자가 포함된 전수자료이므로 가설검정은 수행하지 않았다. 재입원 현황을 진료과별 등 세부적으로 분석하였다.
기준입원 대상 수진자의 1년전 상병내역을 추출하여 Quan[13]의 찰슨지수(charlson index)로 동반질환여부를 구분하였다. 재입원의 경우 계획되지 않은 재입원은 CMS분류를 참고하여 이식, 분만, 방사선, 항암, 재활에 해당하거나, 잠재적 계획에 해당하면서 급성으로 분류되지 않은 경우를 적용하였다.
기준입원명세서에 입원 유형을 1회 입원과 재입원으로 구분하였다. 재입원한 경우는 다시 계획된 재입원인지 계획되지 않은 재입원인지 여부를 구분하였다.
우리나라 입원 및 재입원 현황을 살펴보고, 재입원에 영향을 주는 요인이 무엇인지에 대하여 파악해 보았다. 특정 질병이 아닌 입원한 질병 전체에 대하여 종합적이고 포괄적으로 분석하였다. 또한 계획되지 않은 재입원진료비를 산출하여 피할 수 있는 입원에 소비된 진료비 규모를 파악할 수 있었다.
행정자료를 사용하여 재입원에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 상병의 중증도, 나이가 아주 많거나 적을수록, 현재정신질환을 가지고 있을수록 재입원에 영향을 미치는 것을 알아냈다[3].
대상 데이터
건강보험심사평가원의 2014년도 종합병원 이상 요양기관의 요양급여 청구 목적으로 수집되는 자료를 2차 자료를 활용하여 입원 및 재입원 현황을 분석하였다. 18세 이상 성인을 대상으로 3,821,039건의 명세서를 SAS Enterprise 4.1 패키지를 이용하여 분석하였다. 자료원은 모든 입원 환자가 포함된 전수자료이므로 가설검정은 수행하지 않았다.
건강보험심사평가원의 2014년 입·퇴원이 모두 이루어진 성인(18세~120세)의 청구명세서를 기준입원으로 설정하였다.
연속입원의 경우 하나의 명세서로 합치는 에피소드 작업을 통해, 최종적으로 기준입원대상명세서 전수인3,821,039건을 대상으로 분석하였다.
행정안전부의 사망일자와 청구명세서의 퇴원일자가 일치하는 경우 원내에서 사망한 것으로 간주하였다. 청구데이터의 코딩의 질이 영향을 미치므로 비교적 코딩이 정확하다고 볼 수 있는 종합병원급 이상을 분석대상으로 설정하였다.
이론/모형
재활의학과에 입원하여 재활관련 치료를 받은 경우는 전문재활로 설정했다. 기준입원 대상 수진자의 1년전 상병내역을 추출하여 Quan[13]의 찰슨지수(charlson index)로 동반질환여부를 구분하였다. 재입원의 경우 계획되지 않은 재입원은 CMS분류를 참고하여 이식, 분만, 방사선, 항암, 재활에 해당하거나, 잠재적 계획에 해당하면서 급성으로 분류되지 않은 경우를 적용하였다.
재입원과 관련된 분석기준은 연구마다 달랐다. 이 연구에서는 CMS와 Yale 대학이 합작하여 개발한 전반적인 병원 질 평가를 위한 재입원 분석기준[4]을 활용하였다. 재입원 간격은 해당 자료로 분석한 결과, 재입원간격이 긴 28일로 설정하였다.
1 버전을 사용하였다. 질병군분류는 ICD-10코드를 참조하여 259개 질병군으로 분류된 2013년 버전의 AHRQ CCS(Agency for healthcare research and quality clinical classifications software)를 적용하였다[12]. DRG번호를 활용하여 수술여부를 구분하였다.
성능/효과
계획되지 않은 재입원군 다빈도 5개 진료과목은 내과,정형외과, 외과, 신경외과, 신경과였으며, 질병군으로는 척수증, 폐렴, 급성뇌혈관질환, 간암, 폐암으로 나타났다.
계획되지 않은 재입원이 많은 5가지 진료과목은 내과(Medical subject), 정형외과(Orthopedics), 외과(Surgical subject), 신경외과(Neurosurgery), 신경과(Neurology) 순으로 나타났다. 내과로 입원한 경우 계획되지 않은 재입원율이 13.
계획되지 않은 재입원이 많은 상위 5가지 질병군은 척수증(Spondylosis, intervertebral disc disease), 폐렴(Pneumonia), 간암(Cancer of liver & intra hepatic bile),폐암(Cancer of bronchus, lung), 급성뇌혈관질환(Acute cerebrovascular disease) 순이었다.
5일)에 비해 길었다. 동반 질환이 있는 환자의 재입원율은 41.4%이었고, 1회 입원환자의 재원일수(12.5일)에 2.6일 정도 짧았다.
7%로 재입원으로 지출한 진료비는 약 5,000억 원 정도였다. 동일진료과목으로 재입원하여 계획되지 않은 재입원 비율은 7.5%이었고, 재입원 진료비는 약 6,910억 원이었으며, 동일질병군의 경우 계획되지 않은 재입원율은 5.6%, 총 진료비는 약 4,830억 원이었다. 계획되지 않은 재입원으로 원내 사망한 경우 재입원(19.
상급종합병원에 입원하여 재입원한 환자의 입원일당진료비 규모가 종합병원에 입원한 환자보다 더 컸다. 또한 1회 입원군과 재입원군의 합을 100%로 보았을 때 재입원군의 분포도 상급종합병원이 25.4%로 가장 많았다.
특정 질병이 아닌 입원한 질병 전체에 대하여 종합적이고 포괄적으로 분석하였다. 또한 계획되지 않은 재입원진료비를 산출하여 피할 수 있는 입원에 소비된 진료비 규모를 파악할 수 있었다. 병원규모나 진료과목, 질병군 등으로 분석하여 재입원에 영향을 미치는 요인을 구체화시켰다.
병원유형별 재입원 환자 중에서, 상급종합병원에 입원한 환자의 재입원시 입원일수가 가장 짧았다. 300병상 이상 종합병원에 입원한 후 재입원한 환자의 재원일수가 11.
상급종합병원에서 퇴원하여 계획되지 않은 재입원을 한 경우 기준입원의 진료비보다 재입원의 진료비가 절반 수준으로 낮았으나, 종합병원의 경우 기준입원 진료비보다 재입원한 진료비가 더 많았다. 이 현상은 병상수가 줄어들수록 재입원한 진료비가 더 많았다.
4%로 다른 유형의 진료보다 계획되지 않은 재입원율이 높았다. 수술하여 입원한 경우보다 수술하지 않은 입원의 경우 13.0%로 계획되지 않은 재입원율이 더 높았다. 전문재활 진료로 계획되지 않은 재입원을 하는 경우는 0.
암질환의 경우 계획되지 않은 재입원으로 인한 재입원 진료비로 약 2,590억 원 정도 소모되었다. 수술한 경우는 약 2,220억 원, 응급입원으로 재입원한 경우 약 4,490억 원, 전문재활로 재입원한 경우 약 470억 원으로 추산되었다. 동반질환이 있는 입원환자가 계획되지 않은 재입원을 한 경우 그렇지 않은 경우보다 계획되지 않은 재입원율이 낮았다.
응급입원은 기준입원명세서에 응급의료관리료가 책정된 경우로 설정하였다. 응급실을 경유하여 입원한 환자의 입원일수가 길수록 재입원할 가능성이 높은 것으로 추정되었으며 일당진료비도 더 많았다. 이지희[16]의 연구에서도 응급실을 통하여 입원하였을 때 계획된 재입원의 재원일수가 더 짧았다고 하였다.
종합병원 이상 의료기관 입원환자의 입원명세서 3,821,039건에 대하여 분석한 결과 상급종합병원의 입원 건수는 1,476,494건이었으며, 이들의 평균 입원일수(length of stay : LOS)는 8.36일로 가장 짧았다. 총 진료비는 9조 7천억 원으로 상급종합병원이 4조 6천억 원, 종합병원이 5조원 정도를 차지하였다.
진료 특성별로 계획되지 않은 재입원 현황을 살펴보면, 암질환으로 입원한 경우, 응급입원으로 입원한 경우 계획되지 않은 재입원 비율은 각각 14.8%, 14.4%로 다른 유형의 진료보다 계획되지 않은 재입원율이 높았다. 수술하여 입원한 경우보다 수술하지 않은 입원의 경우 13.
진료특성별 재입원 현황을 살펴보면, 암 질환으로 입원하는 건수의 절반정도(48.7%)가 재입원을 하는 것으로 나타났다. 평균 재원일수는 재입원자(18.
후속연구
의사결정 나무를 통한 재입원에 영향을 주는 요소를 체계적으로 분석한 논문[17]이 있었으나 이 연구에서는 모집단의 자료를 분석했기 때문에 회귀분석 등의 검정은 수행하지 않았다. 앞으로 회귀분석 등을 하기 위해서는 재입원에 영향을 미치는 요소와 관련하여 인구사회학적 요소, 임상적 요소, 진료비를 포함한 연구가 필요하겠다.
요양기관의 입원대비 재입원 비율로 의료 서비스 질에 대한 판단이 가능할 것으로 예상된다. 또한, 재입원으로 낭비되는 의료비를 절약하여야하기 때문에 재입원을 줄이기 위한 노력이 필요하다.
병원규모나 진료과목, 질병군 등으로 분석하여 재입원에 영향을 미치는 요인을 구체화시켰다. 이 자료는 계획되지 않은 재입원율을 통해 의료서비스의 질을 모니터링하는 데에 참고가 될 수 있을 것이다.
응급실을 경유하여 입원한 경우에는 진료내역에 응급의료관리료가 청구된 경우로 지정하였다. 이처럼 코딩입력이 잘못될 수 있는 관계로 자료를 신뢰할 수 없어 보조적으로 추가 분석 작업이 필요했다.
일부 연구에서는 계획되지 않은 재입원의 제외조건으로 암질환을 적용하는 경우가 있으나, 이 연구에서는 암 질환으로 입원하여도 계획되지 않은 재입원을 하는 경우가 있어서 제외기준으로 적용하는 것에 따른 추가 연구가 필요할 것으로 보인다.
이 연구도 제외기준을 고려하였으나, 입원과 재입원 현황을 살펴보는 목적이라면 제외하지 않는 것이 좋겠다는 판단으로 분석에 포함하였다. 추후 모니터링 목적으로 활용하기 위하여 의료기관단위의 계획되지 않은 재입원율을 산출할 때에는 치료과정이 입원-재입원일 수밖에 없거나 산과나 고식적 치료 등 의료진의 노력으로도 환자 상태를 개선하기 어려운 경우[10] 등을 제외기준으로 적용하여 분석하는 것이 좋을 것이다.
피할 수 있는 재입원을 확인할 수 있다면 병원의 질과 성과를 나타낼 수 있는 유용한 지표가 될 수 있을 것이다. 재입원관련 질지표는 질스크리닝 뿐만 아니라 입원환자의 적절하지 못한 지출을 파악할 수 있어서 중요하다[3].
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
재입원율이 의료서비스 질을 가늠할 수 있는 지표가 될 수 있는 이유는?
재입원율은 이전 입원 기간 동안 적절하지 않거나 불필요한 처치로 인한 결과일 수 있어서 의료서비스 질을 가늠할 수 있는 중요한 지표로 제안되었다. Ashton[1]의 연구에 의하면, 재입원환자가 이전 입원 중 받은 처치에 문제 있을 확률이 55%로 더 높다고 하였다.
계획되지 않은 재입원을 줄이기 위해서 하고 있는 노력은?
재입원 진료비용이 언급된 연구는 소수[6,7,8] 있었으나 일개 상급종합병원을 대상으로 동일기관 재입원에 대한 연구여서 대표성이 부족하였다. 계획되지 않은 재입원을 줄이기 위한 노력으로는 일차의료기관의 활성화,홈케어, 약국, 병원이 연계하여 관리해야 한다는 판단 하에 의료기관 단위의 활용보다는 국가단위로 모니터링 하고 있다[9].
재입원율과 병원 진료의 질의 관계를 연관 짓는 것을 우려하는 이유는?
일각에서는 재입원율과 병원 진료의 질의 관계를 연관 짓는 것에 대해서 우려의 목소리가 있다. 병원이 진료의 질을 향상시키기 위한 노력과 상관없이 동반질환 등의 영향으로 재입원이 발생할 수 있기 때문이다[10]
참고문헌 (19)
C. M. Ashton, D. J. Del Junco, J. Soucheck, N. P. Wrey, C. L. Mansyur, "The Association Between the Quality of Inpatient Care and Early Readmission: A Meta-Analysis of the Evidence", Medical Care, Vol. 35, No. 10, pp. 1044-1045, 1997.
E. L. Hannon, M. J. Racz, G. Walford, et al., "Redictors of Readmission for Complications of Coronary Artery Bypass Graft Surgery", JAMA, Vol. 290, No. 6, pp. 773-780, 2003.
N. I. Goldfield, E. C. McCullough, J. S. Hughes, A. M. Tang , Beth Eastman, L. K. Rawlins, and R. F. Averill, "Identifying Potentially Preventable Readmissions", Health Care Financing Review Vol. 30, No. 1, pp. 75-91, 2008.
M. H. Kim, H. S. Kim, S. H. Hwang, "Original Articles : Developing a Hospital-Wide All-Cause Risk-Standardized Readmission Measure Using Administrative Claims Data in Korea: Methodological Explorations and Implications", Health Policy and Management, Vol. 25, No. 3, pp. 197-206, 2015.
E. W. Lee, S. H. Yu, H. J. Lee, S. I. Kim, "Original Articles : Factors Associated with Unplanned Hospital Readmission", Korean journal of hospital management, Vol 15, No. 4, pp. 125-142, 2010.
J. H. Hong, "A Study of the Characteristics of Readmitted Patients in an University Hospital in Korea", Journal of Korean Society of Quality Assurance in Health Care, Vol. 2, No. 2, pp. 56-71, 1995.
J. H. Hwang, S. J. Rhee, "A Study on the Identification of Risk Factors for unplanned Readmissions in a University Hospital", Journal of Korean Public Health Nursing, Vol. 16, No. 11, pp. 201-212, 2002.
S. A. Lee, Y. J. Ju, J. Y. Shin, E. C. Park, H. Y. Lee, "Readmission Rate: Experience in USA, Canada and UK", Quality improvement in health care, Vol. 22, No. 1, pp. 29-37, 2016.
E. Y. Choi, M. S. Ock, S. I. Lee, "Is the Risk-Standardized Readmission Rate Appropriate for a Generic Quality Indicator of Hospital Care?", Health Policy and Management, Vol. 26, No. 2, pp. 148-152, 2016.
HEALTH INSURANCE REVIEW & ASSESSMENT SERVICE, Study of readmission model categorize and standard development, HEALTH INSURANCE REVIEW & ASSESSMENT SERVICE&Dankuk University, 2016.
Quan H, Li B, Couris CM et al. "Updating and Validating the Charlson Comorbidity Index and Score for Risk Adjustment in Hospital Discharge Abstracts Using Data from 6 Countries", AM J Epidemiol, Vol. 173, No. 6, pp. 676-282, 2011.
H. W. Yoo, Inpatient care focused strategy and convergence performance in hospitals, Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 7. No. 4, pp. 59-66, 2016.
J. H. Lee, Y. M. Kim, S. H. Kang, "Original Article : A study patient management for both planned and unplanned readmission in a medium-size hospital", Health Service Management Review, Vol. 2, No. 1, pp. 11-17, 2008.
Silvestein MD, Qin H, Mercer SQ, Fong J, Haydar Z, "Risk Factors for 30-day Hospital readmission in Patients ${\geq}$ 65 year of age", Baylor University Medical Center, Vol. 21, No. 4, pp. 363-372, 2008.
Eun Whan Lee, "Selecting the Best Prediction Model for Readmission", J prev Med Public Health, Vol. 45, pp. 259-266, 2012.
J. Y. Moon, An empirical study of the Strategy Development and Deployment effects on the Hospital Management and Hospital Performance, Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 6. No. 6, pp. 57-63, 2015.
Stephen F. Jencks, Mark V. Williams, and Eric A. Coleman, "Rehospitalizations among Patients in the Medicare Fee-for-Service Program", The New England Journal of Medicine, Vol. 360, pp. 1418-28, 2009.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.