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문제 정의
- 우리나라에서 정신질환 의료기관의 공간적 접근성을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 종합병원 정신건강의학과의 공간적 접근성을 평가한 후 접근성이 의료서비스 이용과의 관련성을 분석하고자 한다. 구체적인 연구목적은 다음과 같다.
- 본 연구는 2015년 통계청, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 통계지리정보서비스, 그리고 한국교통연구원 자료를 사용하여 정신건강의학과가 설치된 종합병원의 공간적 접근성을 평가 한 후 공간적 접근성과 외래 내원일수 간의 관계를 있는지 분석하였다. 103개의 지역에 대한 분석결과 평균 이동 거리, 평균 이동 시간, 인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 정신 의료기관 수는 외래 내원일수와 유의미한 관계가 있었다.
- 셋째, 여성의 의료기관 접근성 향상을 위한 대책이 필요하다. 본 연구를 통해 지역과 노인인구, 여성인구에 대한 정책적 시사점을 제시하였고, 지역별 공간적 접근성에 대한 시사점도 제시하였다. 특히 국내의 정신질환 환자는 점점 증가하고 있으며, 의료급여 환자의 외래 정신과 진료의 본인부담률을 낮추는 의료급여법 시행령 일부 개정안이 2017년 3월부터 시행되었다.
- 본 연구에서는 시·구와 같은 기초자치단체를 분석단위로 하고 있으며, 정신건강의학과가 개설된 종합병원(이하 종합병원)에 대한 지역 내 공간적 접근성과 지역 내 종합병원의 외래에 방문한 환자 수 사이의 관계를 분석하였다.
- 본 연구의 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하고자 한다. 첫째, ‘군’ 지역 주민의 정신질환 기관에 대한 접근성 문제를 제시하고자 한다.
- 첫째, ‘군’ 지역 주민의 정신질환 기관에 대한 접근성 문제를 제시하고자 한다.
제안 방법
- 2단계는 다변량회귀분석을 실시한다. 1단계에서 도출한 기관별 이동 거리와 이동 시간을 지역단위의 평균 이동 거리와 이동 시간으로 변환한 후 독립변수로 사용한다. 종속변수는 지역별 관내 종합병원에 내원한 외래 환자의 내원일수이다.
- 인구·사회학적 요인으로는 인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 1인 가구 비율을 선정하였다. 경제적 요인으로는 1인당 평균 건강보험료와 재정자립도를 선정하였다. 보건·의료적 요인으로는 정신건강의학과 전문의 수, 폐쇄 병상 수, 종합병원 수를 선정하였다.
- 시·구청 주소는 검색엔진을 사용하여 주소를 구축한 뒤 지오코딩(geocoding) 후 점 데이터 형식으로 표현하였다. 넷째, 지역별 종합병원은 건강보험심사평가원에서 제공하는 의료기관 주소를 지오코딩 후 점 데이터 형식으로 표현하였다.
- 둘째, 지도에 도로 속도를 추가하여 구성한다. 도로 속도는 도로교통법 시행규칙 19조 자료를 참고하여 도로 유형별로 설정한다. 단, 서울특별시는 2015년 서울시 차량 통행속도 실태조사의 자료를 참고하여 설정하였다.
- 첫째, 종합병원 정신건강의학과에 대한 공간적 접근성을 평가한다. 둘째, 공간적 접근성과 외래 의료이용과의 관계를 분석한다. 셋째, 분석한 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하고자 한다.
- 둘째, 본 연구에서는 우울증과 같은 특정 정신질환이 아닌 전체 정신질환(F00–F99)을 대상으로 연구를 진행하였다.
- 0 (ESRI, Redlands, CA, USA)을 사용하여 지도로 표현한다. 둘째, 지도에 도로 속도를 추가하여 구성한다. 도로 속도는 도로교통법 시행규칙 19조 자료를 참고하여 도로 유형별로 설정한다.
- 그러나 이러한 방법은 실제 이동 거리와 이동 시간이 차이날 수밖에 없으며, 정확한 값을 제시하는 데 한계가 있다. 본 연구는 실제 도로망 정보를 활용하여 이동 거리 및 이동 시간을 계산하고자 하며, 이러한 분석방법은 현실성을 반영하였다는 점에서 기존 연구와 차별점이 있다. 또한 특정 지역이 아닌 전국단위의 지역을 대상으로 하여 분석하였다는 점에서 차별점이 있다.
- 본 연구는 지역단위에서 정신건강의학과가 설치된 종합병원의 공간적 접근성을 평가한 후, 공간적 접근성과 외래 내원일수 간의 관계를 분석하였다. 이를 위하여 통계청, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 통계지리정보서비스, 그리고 한국교통연구원의 자료를 병합하여 분석에 사용하였다.
- 본 연구의 독립변수는 선행연구를 참고하여 선정하였다[7,15,16]. 독립변수는 지역별 평균 이동 거리 및 이동 시간이며, 변수의 조작적 정의는 다음과 같다.
- 본 연구의 종속변수는 선행연구를 참고하여 외래 내원일수로 선정하였다[13,14]. 종속변수의 조작적 정의는 다음과 같다.
- 본 연구의 통제변수는 선행연구를 참고하여 선정하였다. 인구·사회학적 요인으로는 인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 1인 가구 비율을 선정하였다.
- 분석에 사용한 독립변수는 지역별 평균 이동 거리 및 이동 시간이며, 통제변수는 인구·사회학적 요인(인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 1인 가구 비율), 경제적 요인(1인당 평균 건강보험료, 재정자립도), 보건·의료적 요인(정신건강의학과 전문의 수, 폐쇄 병상 수, 종합병원 수)이다.
- 또한 환경적 요인은 자료의 한계로 인해 고려할 수 없었으나, 추후 연구에서 추가된다면 지역 환경적 요인도 측정할 수 있어 보다 지역특성을 고려할 수 있을 것이다. 셋째, 본 연구는 정신질환 종류를 구분하여 분석하지 않았으며 통합하여 연구를 진행하였다. 추후 연구에서 정신질환을 세분화하여 연구를 진행한다면 정신질환 유형에 따라 공간적 접근성과 의료이용 간의 관계를 분석할 수 있을 것이다.
- 둘째, 공간적 접근성과 외래 의료이용과의 관계를 분석한다. 셋째, 분석한 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하고자 한다.
- 연구에서는 ‘시’와 ‘구’ 지역만을 대상으로 정신질환 의료기관에 대한 공간적 접근성을 평가하였다.
- 1단계는 종합병원까지의 공간적 접근성을 분석한다. 이를 위해 Geographic Information Service (GIS) 네트워크 분석을 적용하여 이동 거리와 이동 시간을 도출한다. 2단계는 다변량회귀분석을 실시한다.
- 인구·사회학적 요인으로는 인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 1인 가구 비율을 선정하였다.
- 이를 위하여 통계청, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 통계지리정보서비스, 그리고 한국교통연구원의 자료를 병합하여 분석에 사용하였다. 지리정보시스템의 네트워크 분석방법을 사용하여 공간적 접근성을 평가하였고, 그리고 다변량회귀분석을 통해 외래 내원일수에 미치는 영향을 분석하였다.
- 지역별 시청·구청에서 지역 내 소재한 종합병원까지의 이동 거리와 이동 시간을 도출한다.
- 구체적인 연구목적은 다음과 같다. 첫째, 종합병원 정신건강의학과에 대한 공간적 접근성을 평가한다. 둘째, 공간적 접근성과 외래 의료이용과의 관계를 분석한다.
- 첫째, 한국교통연구원에서 제공하는 전국 도로 자료를 ArcMap ver. 10.0 (ESRI, Redlands, CA, USA)을 사용하여 지도로 표현한다. 둘째, 지도에 도로 속도를 추가하여 구성한다.
- 통제변수는 지역별 인구·사회학적 요인(인구수, 노인인구 비율, 여성인구 비율, 1인 가구 비율), 경제적 요인(재정자립도, 1인당 평균 건강보험료), 보건·의료요인(정신건강의학과 전문의 수, 폐쇄 병상 수, 종합병원 수)을 사용하였다.
대상 데이터
- 도로 속도는 도로교통법 시행규칙 19조 자료를 참고하여 도로 유형별로 설정한다. 단, 서울특별시는 2015년 서울시 차량 통행속도 실태조사의 자료를 참고하여 설정하였다. 기타 지역은 자료 제공의 한계로 도로교통법 자료를 통해 설정하였다.
- 따라서 본 연구에서는 분석결과의 현실성을 높이기 위해 지리적 중심이 아닌 지역 내 시·구청을 지역의 중심지로 설정하였다.
- 또한 건강보험 또는 의료급여 환자 중 2015년 한국표준질병 사인분류에서 ‘F’ 질병코드(F00-F99)로 진료받은 외래 환자이고, ‘F’ 질병코드를 주 상병으로 방문한 환자이다.
- 또한 통계지리정보서비스에서 제공하는 2015년 시·군·구 지도 자료, 한국교통연구원에서 제공하는 국가교통 DB 내 2015년 도로망 자료를 사용하였다.
- 보건·의료적 요인으로는 정신건강의학과 전문의 수, 폐쇄 병상 수, 종합병원 수를 선정하였다.
- 본 연구 대상지역은 국내 시·군·구 중 103개 시·구로 설정하였다.
- 본 연구는 국민건강보험공단에서 제공하는 2015년 지역별 의료이용통계와 건강정보 데이터베이스(database, DB)의 맞춤형 자료, 건강보험심사평가원에서 제공하는 2015년 건강보험통계, 통계청에서 제공하는 인구총조사 자료와 재정자립도 자료를 병합하여 사용하였다. 또한 통계지리정보서비스에서 제공하는 2015년 시·군·구 지도 자료, 한국교통연구원에서 제공하는 국가교통 DB 내 2015년 도로망 자료를 사용하였다.
- 또한 통계지리정보서비스에서 제공하는 2015년 시·군·구 지도 자료, 한국교통연구원에서 제공하는 국가교통 DB 내 2015년 도로망 자료를 사용하였다. 속도 자료는 서울시 경우 2015년 서울시 차량 통행속도 실태조사를 사용하였고, 서울시 외 지역은 도로교통법 시행규칙 19조 자료를 참고하여 사용하였다.
- 종속변수의 조작적 정의는 다음과 같다. 외래 내원일수는 관내 환자가 진료를 받기 위해 관내 종합병원 외래로 방문한 일수를 합산한 자료이며, 관외는 제외하였다. 또한 건강보험 또는 의료급여 환자 중 2015년 한국표준질병 사인분류에서 ‘F’ 질병코드(F00-F99)로 진료받은 외래 환자이고, ‘F’ 질병코드를 주 상병으로 방문한 환자이다.
- 본 연구는 지역단위에서 정신건강의학과가 설치된 종합병원의 공간적 접근성을 평가한 후, 공간적 접근성과 외래 내원일수 간의 관계를 분석하였다. 이를 위하여 통계청, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 통계지리정보서비스, 그리고 한국교통연구원의 자료를 병합하여 분석에 사용하였다. 지리정보시스템의 네트워크 분석방법을 사용하여 공간적 접근성을 평가하였고, 그리고 다변량회귀분석을 통해 외래 내원일수에 미치는 영향을 분석하였다.
데이터처리
- 공간적 접근성과 외래 내원일수 간의 관계를 분석하기 위해 다변량회귀분석을 실시하였다. 분석에 사용한 독립변수는 지역별 평균 이동 거리 및 이동 시간이며, 통제변수는 인구·사회학적 요인(인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 1인 가구 비율), 경제적 요인(1인당 평균 건강보험료, 재정자립도), 보건·의료적 요인(정신건강의학과 전문의 수, 폐쇄 병상 수, 종합병원 수)이다.
- 분석에 사용한 독립변수는 지역별 평균 이동 거리 및 이동 시간이며, 통제변수는 인구·사회학적 요인(인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 1인 가구 비율), 경제적 요인(1인당 평균 건강보험료, 재정자립도), 보건·의료적 요인(정신건강의학과 전문의 수, 폐쇄 병상 수, 종합병원 수)이다. 다변량회귀분석 시 평균 이동 거리와 이동 시간은 각각 따로 분석하였으며, 모든 변수는 정규분포를 이루지 않기 때문에 변수에 로그를 취한 후 회귀분석을 실시하였다.
- 본 연구는 공간적 접근성과 외래 내원일수 간의 관계를 분석하기 위해 SAS ver. 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)와 Arc-Map ver. 10.0 (ESRI) 프로그램을 이용하였으며, 자료의 분석을 위해 네트워크 분석과 다변량회귀분석을 실시하였다.
이론/모형
- 각각의 범주는 Jenks가 제시한 “natural breaks” 방법을 사용하여 5개의 범주로 구분하였다.
- 또한 여러 시설물 중 가장 가까운 시설물로 선택하는 방법이다[28]. 본 연구에서는 전국 도로 네트워크 모델을 구성하였고, 네트워크 분석 기능 중 경로탐색 기능의 최근접 시설물 분석(closet facility analysis)을 사용하였다.
성능/효과
- 본 연구는 2015년 통계청, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 통계지리정보서비스, 그리고 한국교통연구원 자료를 사용하여 정신건강의학과가 설치된 종합병원의 공간적 접근성을 평가 한 후 공간적 접근성과 외래 내원일수 간의 관계를 있는지 분석하였다. 103개의 지역에 대한 분석결과 평균 이동 거리, 평균 이동 시간, 인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 정신 의료기관 수는 외래 내원일수와 유의미한 관계가 있었다. 평균 이동 거리와 이동 시간이 짧을수록 외래 내원일수는 증가하는 결과가 나타났으며, 인구수와 노인인구 비율이 높은 지역일수록 외래 내원일수가 많았다.
- 그림에서 가장 진한 색상인 지역은 평균 이동 거리가 12 km 이상, 이동 시간이 10분 이상으로 나타났다. Figures 3, 4에서 공통적으로 2개 지역이 평균 이동 거리와 이동 시간이 가장 높은 것으로 분석되었으며, 해당 지역은 경기도 화성시와 울산광역시 울주군이다.
- 다만, 본 연구와 비교하기에는 분석단위, 중심점의 유형에서 차이가 있어 해석상의 제한점이 존재한다. 공간적 접근성에 따라 평균 이동 거리와 평균 이동 시간에 유의미한 영향이 있는 지역 특성변수는 차이가 있는데, 공통적으로 인구수, 노인인구 비율, 종합병원 수가 외래 내원일수에 유의미한 영향이 있었다. 여성인구 비율은 평균 이동 거리 모형에서 유의미한 관계가 있었지만, 평균 이동 시간 모형에서는 유의미한 관계가 없었다.
- 평균 이동 거리와 이동 시간이 짧을수록 외래 내원일수는 증가하는 결과가 나타났으며, 인구수와 노인인구 비율이 높은 지역일수록 외래 내원일수가 많았다. 그리고 종합병원 수가 많은 지역이 외래 내원일수가 많았으나, 여성인구 비율이 높은 지역은 외래 내원일수와 음의 관계로 나타났다.
- 추후 연구에서 정신질환을 세분화하여 연구를 진행한다면 정신질환 유형에 따라 공간적 접근성과 의료이용 간의 관계를 분석할 수 있을 것이다. 넷째, 전문의가 실제 활동하는 지역과 주거지 간의 차이가 발생할 수 있으며, 그리고 연구에서는 종합병원 외래 환자만을 대상으로 하여 분석하였기에 의료기관 종별에 따라 의료기관에 내원하는 외래 환자특성에 차이가 있을 수 있다. 이러한 한계점으로 인해 분석결과에 해석상의 주의가 필요하다.
- 첫째, ‘군’ 지역의 공간적 접근성에 대한 고려가 필요하다. 둘째, 노인인구가 높은 지역의 정신질환관리가 필요하다. 셋째, 여성의 의료기관 접근성 향상을 위한 대책이 필요하다.
- 모형 B에서 평균 이동 시간은 모형 A와 마찬가지로 외래 내원일수와 유의미한 관계가 있는 것으로 나타났다. 변수에서 인구수, 노인인구 비율, 종합병원 수가 유의미한 영향이 있었으나, 모형 A와 달리 여성인구 비율은 유의하지 않았다. 평균 이동 시간이 짧을수록, 인구수가 증가할수록, 노인인구 비율이 높을수록, 종합병원 수가 많을수록 외래 내원일수가 증가하는 영향이 있었다.
- 본 연구결과와 선행연구의 결과를 종합하면 정신질환 치료시설까지의 접근성은 환자의 정신의료서비스 이용수준에 영향을 미치는 것으로 보이며, 공간적 접근성이 양호할수록 정신의료서비스 이용이 더 증가하는 것으로 판단할 수 있을 것이다. 다만, 본 연구와 비교하기에는 분석단위, 중심점의 유형에서 차이가 있어 해석상의 제한점이 존재한다.
- Park [13]은 의료시설의 수가 증가할수록 관내 의료이용이 높아지는 결과를 보고하였다. 본 연구는 관내 외래 환자의 내원일수를 분석하였으며, 의료기관 수가 증가하면 외래 내원일수도 증가하는 선행연구와 유사한 결과가 나타났으나, 전체 질환이 아닌 정신질환을 중심으로 분석하였기에 차이가 있었다.
- Aisbett 등[9]은 호주 농촌 지역의 청소년을 대상으로 정신의료서비스 이용 장애물에 대해 분석하였다. 분석결과 농촌 지역은 수준 높은 전문가가 부족하여 양질의 의료서비스를 받는 것이 어렵다고 하였고, 의료기관과의 거리 및 기다리는 시간이 매우 길어 접근성이 떨어지는 것으로 나타났다. Pfeiffer 등[12]은 정신질환 의료기관과 환자 거주지와의 거리를 분석하였다.
- 모형 A는 평균 이동 거리를 독립변수로 이용하였고, 모형 B는 평균 이동 시간을 독립변수로 하여 분석한 결과이다. 분석결과 모형 A에서 평균 이동 거리는 외래 내원일수와 유의미한 관계가 있는 것으로 나타났으며, 변수는 인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 종합병원 수가 유의미한 영향이 있었다.
- Ngamini Ngui와 Vanasse [7]은 도시 지역의 정신질환 의료기관의 공간적 접근성을 분석하였다. 분석결과 몬트리올 지역 내 운영 중인 정신질환 의료기관은 군집화되어 있었고, 의료기관까지 이동 거리가 2 km 이상인 경우 주민 1만 명당 이용 가능한 서비스는 매우 낮은 것으로 나타났다.
- Pfeiffer 등[12]은 정신질환 의료기관과 환자 거주지와의 거리를 분석하였다. 분석결과 전체 환자의 72%가 거주지에서 정신질환 의료기관까지 약 48 km 이내에 살고 있는 것으로 나타났고, 약 48 km 이내에 살고 있는 환자는 원거리 환자보다 심리치료를 더 많이 이용하였다. 정신질환 의료기관까지 거리가 증가하면 정신질환 환자의 의료서비스 이용이 감소하는 것으로 나타났다.
- 공간적 접근성에 따라 평균 이동 거리와 평균 이동 시간에 유의미한 영향이 있는 지역 특성변수는 차이가 있는데, 공통적으로 인구수, 노인인구 비율, 종합병원 수가 외래 내원일수에 유의미한 영향이 있었다. 여성인구 비율은 평균 이동 거리 모형에서 유의미한 관계가 있었지만, 평균 이동 시간 모형에서는 유의미한 관계가 없었다.
- 여성인구 비율은 평균 이동 거리변수를 포함한 모형에서만 유의미한 관계가 있었으며, 외래 내원일수와 음(-)의 관계로 나타났다. Kim 등[4]은 우울증의 경우 여성이 남성보다 유병률이 더 높다고 하였으나, Choi와 Lee [33]는 정동장애질환을 가진 환자는 남성이 여성보다 많았다고 보고하였다.
- 인구수와 노인인구 비율 변수는 외래 내원일수와 유의미한 양(+)의 관계가 있었다. 이는 지역 인구와 연령구조가 내원일수에 미치는 영향을 분석한 기존 연구결과와 유사하였다[16,30-32].
- 분석결과 전체 환자의 72%가 거주지에서 정신질환 의료기관까지 약 48 km 이내에 살고 있는 것으로 나타났고, 약 48 km 이내에 살고 있는 환자는 원거리 환자보다 심리치료를 더 많이 이용하였다. 정신질환 의료기관까지 거리가 증가하면 정신질환 환자의 의료서비스 이용이 감소하는 것으로 나타났다. Ngamini Ngui와 Vanasse [7]은 도시 지역의 정신질환 의료기관의 공간적 접근성을 분석하였다.
- 평균 이동 거리가 짧을수록, 인구수가 증가할수록, 여성인구 비율이 낮을수록, 노인인구 비율이 높을수록, 종합병원 수가 많을수록 외래 내원일수가 증가하는 영향이 있었다. 모형 A의 F값은 5.
- 103개의 지역에 대한 분석결과 평균 이동 거리, 평균 이동 시간, 인구수, 여성인구 비율, 노인인구 비율, 정신 의료기관 수는 외래 내원일수와 유의미한 관계가 있었다. 평균 이동 거리와 이동 시간이 짧을수록 외래 내원일수는 증가하는 결과가 나타났으며, 인구수와 노인인구 비율이 높은 지역일수록 외래 내원일수가 많았다. 그리고 종합병원 수가 많은 지역이 외래 내원일수가 많았으나, 여성인구 비율이 높은 지역은 외래 내원일수와 음의 관계로 나타났다.
- 변수에서 인구수, 노인인구 비율, 종합병원 수가 유의미한 영향이 있었으나, 모형 A와 달리 여성인구 비율은 유의하지 않았다. 평균 이동 시간이 짧을수록, 인구수가 증가할수록, 노인인구 비율이 높을수록, 종합병원 수가 많을수록 외래 내원일수가 증가하는 영향이 있었다. 모형 B의 F값은 5.
후속연구
- 그러나 위 정책들은 지역별로 세분화한 정책이 아닌 국가 전체의 질병관리에 초점을 두고 있으며, 지역의 인구집단에 따라 가질 수 있는 수요와 서비스 제공 간에 차이가 발생할 수 있다. 각 지역에서 필요한 정신건강서비스 수요에 따라 서비스가 다르게 제공된다면 환자들이 지역에서 정신건강서비스를 이용하는데 효율적일 것이며, 그리고 나아가 효과적인 정책운영을 가능하게 할 것으로 판단된다.
- 본 연구결과와 선행연구의 결과를 종합하면 정신질환 치료시설까지의 접근성은 환자의 정신의료서비스 이용수준에 영향을 미치는 것으로 보이며, 공간적 접근성이 양호할수록 정신의료서비스 이용이 더 증가하는 것으로 판단할 수 있을 것이다. 다만, 본 연구와 비교하기에는 분석단위, 중심점의 유형에서 차이가 있어 해석상의 제한점이 존재한다. 공간적 접근성에 따라 평균 이동 거리와 평균 이동 시간에 유의미한 영향이 있는 지역 특성변수는 차이가 있는데, 공통적으로 인구수, 노인인구 비율, 종합병원 수가 외래 내원일수에 유의미한 영향이 있었다.
- 추후 연구에서 실제 주소를 가지고 분석한다면 더 정확한 접근성을 분석할 수 있을 것이며, 환자에 대한 특성도 파악할 수 있을 것이다. 둘째, 추가적인 지역변수가 필요하며, 교통의 편의성 등 지역 환경적 요인에 대한 부분은 고려가 필요하다. 본 연구에서 사용한 지역변수 외의 다른 변수가 추가된다면 지역 간 외래서비스 이용의 차이를 발생시키는 요인을 보다 명확하게 분석할 수 있을 것이다.
- 본 연구에서 사용한 지역변수 외의 다른 변수가 추가된다면 지역 간 외래서비스 이용의 차이를 발생시키는 요인을 보다 명확하게 분석할 수 있을 것이다. 또한 환경적 요인은 자료의 한계로 인해 고려할 수 없었으나, 추후 연구에서 추가된다면 지역 환경적 요인도 측정할 수 있어 보다 지역특성을 고려할 수 있을 것이다. 셋째, 본 연구는 정신질환 종류를 구분하여 분석하지 않았으며 통합하여 연구를 진행하였다.
- 둘째, 추가적인 지역변수가 필요하며, 교통의 편의성 등 지역 환경적 요인에 대한 부분은 고려가 필요하다. 본 연구에서 사용한 지역변수 외의 다른 변수가 추가된다면 지역 간 외래서비스 이용의 차이를 발생시키는 요인을 보다 명확하게 분석할 수 있을 것이다. 또한 환경적 요인은 자료의 한계로 인해 고려할 수 없었으나, 추후 연구에서 추가된다면 지역 환경적 요인도 측정할 수 있어 보다 지역특성을 고려할 수 있을 것이다.
- 특히 국내의 정신질환 환자는 점점 증가하고 있으며, 의료급여 환자의 외래 정신과 진료의 본인부담률을 낮추는 의료급여법 시행령 일부 개정안이 2017년 3월부터 시행되었다. 이는 환자의 본인부담이 낮아지면서 의료이용에 대한 변화가 예상되는데, 본 연구에서 제시한 공간적 접근성과 외래 의료이용의 관계는 정신과 의료이용 정책의 기초자료로서 도움이 될 것으로 생각한다.
- 본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 데이터의 한계로 인해 환자의 실제 주소를 사용하여 종합병원에 대한 공간적 접근성 분석이 이루어지지 못했다. 실제 환자의 주소는 법적인 문제로 인해 원천자료 제공이 불가능하여 공간적 접근성 분석에서의 한계가 발생하였다.
- 실제 환자의 주소는 법적인 문제로 인해 원천자료 제공이 불가능하여 공간적 접근성 분석에서의 한계가 발생하였다. 추후 연구에서 실제 주소를 가지고 분석한다면 더 정확한 접근성을 분석할 수 있을 것이며, 환자에 대한 특성도 파악할 수 있을 것이다. 둘째, 추가적인 지역변수가 필요하며, 교통의 편의성 등 지역 환경적 요인에 대한 부분은 고려가 필요하다.
- 셋째, 본 연구는 정신질환 종류를 구분하여 분석하지 않았으며 통합하여 연구를 진행하였다. 추후 연구에서 정신질환을 세분화하여 연구를 진행한다면 정신질환 유형에 따라 공간적 접근성과 의료이용 간의 관계를 분석할 수 있을 것이다. 넷째, 전문의가 실제 활동하는 지역과 주거지 간의 차이가 발생할 수 있으며, 그리고 연구에서는 종합병원 외래 환자만을 대상으로 하여 분석하였기에 의료기관 종별에 따라 의료기관에 내원하는 외래 환자특성에 차이가 있을 수 있다.
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