[논문]의사결정나무기법을 활용한 장기요양 복지용구 권고모형 개발

한은정; 박상희; 이정석; 김동건

doi:10.5351/kjas.2018.31.6.693

의사결정나무기법을 활용한 장기요양 복지용구 권고모형 개발
A recommendation system for assisting devices in long-term care insurance 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.31 no.6, 2018년, pp.693 - 706

한은정 (국민건강보험공단 건강보험정책연구원) , 박상희 (국민건강보험공단 건강보험정책연구원) , 이정석 (국민건강보험공단 건강보험정책연구원) , 김동건 (동덕여자대학교 정보통계학과)

초록
AI-Helper

노인의 신체기능에 부합하는 복지용구를 제공하는 것은 노인이 가능한 한 오랫동안 자신의 집과 지역사회에서 자립하여 생활할 수 있도록 돕기 위해 매우 중요하다. 본 연구는 수급자의 신체 및 인지 기능 상태를 고려하여 개개인에게 적합한 복지용구 품목을 권고할 수 있는 과학적인 복지용구 표준급여모형 알고리즘을 개발하고자 수행되었다. 모형개발에는 데이터마이닝기법인 의사결정나무를 활용하였다. 수급자 8,084명의 장기요양인정조사자료와 파워어세서가 작성한 표준급여계획, 수급자 특성 자료를 이용하여 데이터를 구축하였고, 15개 복지용구 품목별로 표준급여모형을 개발하였다. 본 연구는 노인장기요양보험의 복지용구 급여계획의 객관성 및 과학성을 확보하고 수급자의 자립생활과 안전을 향상시키는 데에 기여할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

It is very important to support the elderly with disability ageing in place. Assisting devices can help them to live independently in their community; however, they have to be used appropriately to meet care needs. This study develops an assisting device recommendation system for the beneficiaries of long-term care insurance that include algorithms to decide the most appropriate type of assisting device for beneficiaries. We used long-term care (LTC) insurance data for grade assessment including 8,084 beneficiaries from July 2015 to June 2016. In addition, we collected standard care plans for assisting devices, that power-assessors made, considering their performance and ability that could subsequently be matched with grade assessment data. We used a decision-tree model in data-mining to develop the model. Finally, we developed 15 algorithms for recommending assisting devices. The findings might be useful in evidence-based care planning for assisting devices and can contribute to enhancing independence and safety in LTC.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 2.1. The dependent variable in the algorithms
표 Table 2.2. The 88 items included in the algorithms
그림 Figure 2.1. The standard model of assistive devices (detailed diagram).
표 Table 3.1. Recommendation status by item
그림 Figure 3.1. Mobile assistive devices algorithms.
그림 Figure 3.2. Sanitary assistive devices algorithms.
그림 Figure 3.3. Safety and preventive assistive devices algorithms.
표 Table 3.2. Assessments of the algorithms
표 Table 3.3. Distribution of speciﬁc assistive devices after applying the model

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본격적으로 절대기준을 작성하기 전에 워크샵에 참여한 평가자들은 복지용구 품목을 권고하면서 느낀 문제점 및 개선방안에 대해 토의하였다. 그리고 복지용구 표준급여모형 작성 원칙과 작성방법에 대한 교육을 실시하였다. 자료수집의 원칙을 바탕으로 평가자들은 17개 복지용구 급여품목의 기능과 용도를 다시 한번 숙지하였다.
그러므로 추가적인 복지용구 품목이 도입이 되는 경우, 도입된 품목에 대하여 알고리즘을 보완하는 방안에 대해서도 논의되어야 할 것이다. 다섯째, 권고 모형 개발에 있어서 모형과 현장 경험 사이의 불일치를 해소하는 과정이 중요함을 강조하고자 한다. 의사결정나무는 최근 기법에 비해 정확도가 상대적으로 낮고, 모형이 불안정한 점 등 여러 가지 한계점을 가지고 있지만 해석이 직관적이고 현장에서 구현하기 쉽다는 장점이 있다.
본 연구는 복지용구 전문가가 참여하여 수급자의 장기요양인정조사의 결과와 복지용구 품목을 고려한 복지용구 표준급여모형을 개발하여, 과학적인 방식으로 수급자에게 적정한 복지용구 권고에 기여하였다 는데 의의가 있다. 또한 복지용구를 이동, 개인위생, 안전과 예방관련 품목으로 구분하고 복지용구별 추 천 알고리즘을 개발하여 실제 업무에 활용성을 높이고자 하였으며, 복지용구의 이용현황과 개발된 모형의 결과를 비교하여 구축된 모형의 현실성을 검토하였다는 장점이 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 몇 가지 한계점이 존재한다.
본 연구는 복지용구 선택의 객관성과 과학성을 확보하여 수급자에게 복지용구 급여제공에 대한 적정한 정보를 제공하고자 수급자의 건강 및 기능상태만을 고려하여 수급자의 기능상태에 적정한 복지용구 구입 및 대여 품목을 권고해주는 통계모형 개발을 목적으로 한다. 2009년, 2011년 개발된 표준급여모형을 벤치마킹하여 그 모형을 복지용구 권고모형(표준급여모형)이라고 정의하였고 (Kwon 등, 2009, 2011), 복지용구 권고모형(표준급여모형)에서 도출되는 급여품목은 수급자의 희망, 수발환경 등을 고려하기 이전에 수급자의 기능 및 건강상태만을 고려했을 때의 최적의 급여품목으로 가정한다.
본 연구는 수급자의 신체기능 상태를 고려한 개개인에게 적합하고 개별화된 복지용구 품목을 권고할 수 있는 과학적인 복지용구 표준급여모형 알고리즘을 개발하여 수급자에게 적합한 복지용구를 제공하고자수행되었다. 수급자에게 적정한 장기요양서비스의 종류와 양을 권고하기 위하여 2009년, 2011년 표준 급여모형을 개발하여 시설과 재가업무의 이용지원에 활용해오고 있으나, 기타 재가급여인 복지용구는 공단의 적극적인 이용지원 대상이 아니었다.
그럼에도 불구하고 현행 복지용구 급여체계는 수급자의 상태에 적합한 복지용구에 관 한 정보를 제공해주지 못하여 수급자의 복지용구 이용지원 업무에 한계가 지적되어왔다. 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 물리치료사 또는 작업치료사 자격증을 보유한 복지용구 파워어세서 전문가 워크샵을 실시하고 수급자의 장기요양인정조사의 결과와 복지용구 품목을 연계한 자료를 취합하여 모형화하는 과학적인 방식으로 복지용구 표준급여모형(권고모형)을 개발하였다.
본 연구를 통해 15개의 복지용구 급여품목에 대한 복지용구 표준급여모형을 개발하였다. 이 과정에 서, 15개의 복지용구 급여품목은 다시 유사한 기능을 하는 이동(지팡이, 보행기, 수동휠체어), 개인위생(간이변기, 이동변기, 목욕의자, 이동욕조, 목욕리프트), 안전과 예방(욕창매트리스, 자세변환용구, 전동(수동)침대, 안전손잡이, 미끄럼방지용품, 욕창예방방석, 배회감지기) 품목군으로 분류하였고, 각각의 권고모형을 분석하여 권고기준을 제시하였다.
워크샵을 통해 자료수집을 실시한 이유는 수급자의 건강과 기능상태만을 고려하여 절대기준(gold standard)에 대한 평가자 간의 편차를 줄일 수 있을 뿐 아니라 정확하고 신속하게 자료를 수집하여 복지용구 표준급여모형의 신뢰성과 타당성을 높이기 위함이었다. 본격적으로 절대기준을 작성하기 전에 워크샵에 참여한 평가자들은 복지용구 품목을 권고하면서 느낀 문제점 및 개선방안에 대해 토의하였다. 그리고 복지용구 표준급여모형 작성 원칙과 작성방법에 대한 교육을 실시하였다.
복지용구도 수급자의 건강 및 기능상태를 고려한 ‘복지용구 표준급여모형’을 개발하여 이용지원 상담에 활용된다면, 수급자가 적정한 복지용구를 이용할 수 있도록 안내하는데 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 수급자에게 적정한 복지용구 품목을 권고할 수 있는 과학적인 복지용구 표준급여모형 알고리즘을 개발하여, 수급자에게 복지용구 급여제공에 대한 적정한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
복지용구 표준급여모형 개발에 활용하기 위한 자료수집의 원칙은 2009년, 2011년도 표준급여모형 개발 시 사용한 자료수집 원칙을 기본으로 하였으며, 복지용구관련 문헌고찰, 전문가와 실무자회의를 통해 다음과 같이 정의하였다. 첫째, 수급자의 건강 및 기능상태를 고려하여, 해당 복지용구 품목을 작성하는 것이다. 수급자의 건강 및 기능상태는 장기요양 등급을 판정할 때 활용하는 장기요양인정조사표를 활용하였다.

가설 설정

본 연구는 복지용구 선택의 객관성과 과학성을 확보하여 수급자에게 복지용구 급여제공에 대한 적정한 정보를 제공하고자 수급자의 건강 및 기능상태만을 고려하여 수급자의 기능상태에 적정한 복지용구 구입 및 대여 품목을 권고해주는 통계모형 개발을 목적으로 한다. 2009년, 2011년 개발된 표준급여모형을 벤치마킹하여 그 모형을 복지용구 권고모형(표준급여모형)이라고 정의하였고 (Kwon 등, 2009, 2011), 복지용구 권고모형(표준급여모형)에서 도출되는 급여품목은 수급자의 희망, 수발환경 등을 고려하기 이전에 수급자의 기능 및 건강상태만을 고려했을 때의 최적의 급여품목으로 가정한다.

제안 방법

본 연구의 종속변수는 파워어세서가 수급자의 건강과 기능상태를 고려했을 때 가장 적합하다고 생각하여 사용을 권고하는 복지용구 품목이다. 17개 복지용구 품목 중 함께 권고해야하는 휠체어와 경사로를 하나의 품목으로 권고하도록 하였고, 전동침대와 수동침대 또한 하나의 품목으로 정의하였다. 따라서 종속변수는 복지용구 품목 15개로 구성되며, 복지용구 품목별로 권고 여부에 따라 권고하면 1, 미권고하면 0값을 갖도록 정의하였다.
첫 번째 단계는 데이터 구축단계로, 대상자의 장기요양인정조사내역과 이를 근거로 파워어세서가 조사한 복지용구 표 준급여계획 그리고 수급자 특성을 매칭하여 총 8,084명의 자료를 구축하였다. 두 번째 단계는 데이터 탐색 단계로 분석 대상자인 8,084명의 인구사회학적 특성과 기능 및 건강상태별 특성을 복지용구 품목 별 권고 여부로 구분하여 살펴보았다. 세 번째 단계는 복지용구별 권고모형 개발단계로, 복지용구 품목별로 다음의 과정을 통해 표준급여모형을 개발하였다.
17개 복지용구 품목 중 함께 권고해야하는 휠체어와 경사로를 하나의 품목으로 권고하도록 하였고, 전동침대와 수동침대 또한 하나의 품목으로 정의하였다. 따라서 종속변수는 복지용구 품목 15개로 구성되며, 복지용구 품목별로 권고 여부에 따라 권고하면 1, 미권고하면 0값을 갖도록 정의하였다. 15개 복지용구 품목을 살펴보면 Table 2.
이 과정에 서, 15개의 복지용구 급여품목은 다시 유사한 기능을 하는 이동(지팡이, 보행기, 수동휠체어), 개인위생(간이변기, 이동변기, 목욕의자, 이동욕조, 목욕리프트), 안전과 예방(욕창매트리스, 자세변환용구, 전동(수동)침대, 안전손잡이, 미끄럼방지용품, 욕창예방방석, 배회감지기) 품목군으로 분류하였고, 각각의 권고모형을 분석하여 권고기준을 제시하였다. 또한 복지용구 표준급여모형의 타당성을 평가하기 위 해, 각각의 분석용 데이터와 평가용 데이터에 대해 정분류율과 ROC 곡선의 면적인 AUC 값을 구하여 모형의 성능을 파악하였다. 그 결과 모형의 정분류율의 분포는 67.
마지막으로 본 연구에서 개발한 복지용구 권고모형(표준급여모형)을 2016년 4월 기준으로 등급 판정을 완료한 등급내(1–5등급) 판정자 중 재가급여를 이용한 185,354명을 대상으로 복지용구 권고모형을 추정(점수화)하였다.
본 연구에서 개발한 복지용구 표준급여모형을 2016년 4월 기준 재가 급여를 이용한 185,354명을 대상으로 복지용구 권고모형에 적용하여 복지용구 별 권고 비율을 추정하였다 (Table 3.3). 복지용구 품목 별 권고 비율을 살펴보면, 지팡이의 권고비율이 88.
모형의 타당성을 평가하기 위해 다양한 통계량을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 복지용구 표준급여모형의 성능을 평가하기 위해 분석용 자료와 검증용 자료의 정분류율(accuracy rate)과 ROC 곡선의 면적 인 AUC를 이용하였다. 15개 복지용구 표준급여모형의 검증용 자료에서 정분류율과 AUC 값을 살펴보면 Table 3.
본 연구의 종속변수는 파워어세서가 수급자의 건강과 기능상태를 고려했을 때 가장 적합하다고 생각하여 사용을 권고하는 복지용구 품목이다. 17개 복지용구 품목 중 함께 권고해야하는 휠체어와 경사로를 하나의 품목으로 권고하도록 하였고, 전동침대와 수동침대 또한 하나의 품목으로 정의하였다.
두 번째 단계는 데이터 탐색 단계로 분석 대상자인 8,084명의 인구사회학적 특성과 기능 및 건강상태별 특성을 복지용구 품목 별 권고 여부로 구분하여 살펴보았다. 세 번째 단계는 복지용구별 권고모형 개발단계로, 복지용구 품목별로 다음의 과정을 통해 표준급여모형을 개발하였다. 1) 데이터 분할: 8,084명의 최종 자료를 분석 용 자료(training data), 평가용 자료(validation data), 검증용 자료(test data)로 60% : 20% : 20%로 분할하였다.
재활영역 항목의 경우, 운동장애 정도에 대해 운동장애없음, 불완전운동장애, 완전 운동장애로 측정된다. 수급자의 시력과 청력상태는 5가지로 단계로 분류하여 측정되나 분석할 때에는 3개의 분류 형태로 재정의하여 사용하였다. 질병과 증상은 장기요양인정조사 당시 대상자가 3개월간 앓고 있는 만성질환이며, 치매, 중풍(뇌졸중), 혈압(고·저혈압), 당뇨, 관절염, 요통, 골다공증, 골절, 암이 해당된다.
표준급여모형 개발을 위해서 인정조사표 항목 중 신체기능 13개 항목, 장애노인 수단적일상생활기능 10개 항목, 인지기능10개 항목, 행동변화 22개 항목, 간호처치 10개 항목, 재활 10개 항목, 시력·청력상태, 질병 및 증상 9개 항목인 86개 항목을 활용하였다. 신체기능과 수단적일상생활기능 항목은 타인의 도움 필요 정도에 대해 완전자립, 부분도움, 완전도움으로 측정하고, 인지기능, 행동변화, 간호처치 항목은 증상의 유무, 처치의 유무로 측정한다. 재활영역 항목의 경우, 운동장애 정도에 대해 운동장애없음, 불완전운동장애, 완전 운동장애로 측정된다.
본 연구를 통해 15개의 복지용구 급여품목에 대한 복지용구 표준급여모형을 개발하였다. 이 과정에 서, 15개의 복지용구 급여품목은 다시 유사한 기능을 하는 이동(지팡이, 보행기, 수동휠체어), 개인위생(간이변기, 이동변기, 목욕의자, 이동욕조, 목욕리프트), 안전과 예방(욕창매트리스, 자세변환용구, 전동(수동)침대, 안전손잡이, 미끄럼방지용품, 욕창예방방석, 배회감지기) 품목군으로 분류하였고, 각각의 권고모형을 분석하여 권고기준을 제시하였다. 또한 복지용구 표준급여모형의 타당성을 평가하기 위 해, 각각의 분석용 데이터와 평가용 데이터에 대해 정분류율과 ROC 곡선의 면적인 AUC 값을 구하여 모형의 성능을 파악하였다.
두 번째는 표준급여모형 알고리즘을 구축에 결과변수로 활용한 수급자의 건강과 기능상태를 고려하였을 때 적정한 복지용구 품목 자료이다. 이 자료를 수집하기 위해 훈련된 평가자(파워어세서)를 모집하였고, 수급자의 인정조사표를 보고 적정 복지용구 품목을 할당하기 위해 2박 3일 워크샵을 실시하였다. 파워어세서는 장기요양 인정조사, 표준이용계획서 작성, 이용지원 업무를 1년 이상 수행한 경 력이 있고, 장기요양운영센터의 추천을 받은 자로, 작업치료사 또는 물리치료사 자격증을 소지한 자로 선정하였다.
2016년 4월 한 달 동안 재가급여를 이용한 185,354명을 대상으로 실시하여, 향후 복지용구 품목별 권고율을 예측하였다. 이와 더불어 실제 복지용구를 이용한 대상자와 모형을 통한 복지용구 품목별 권고여부를 비교 분석하였다. 표준급여 모형은 15개의 복지용구 품목별로 모형을 구축하였으며, 각각의 모형에서 복지용구 품목의 권고여부를 산출하고 마지막에 권고내역을 조합하는 방식으로 복지용구 권고가 이루어진다.
특히, 복지용구 품목별 신체기능 상태에 대한 기준 설정을 위해 평가자들의 의견을 교환하였다. 이처럼 충분한 교육과 토론과정을 거친 후에, 훈련된 평가자인 파워어세서는 수급자의 인정조사자료 결과를 분석하고, 그들의 전문적인 판단에 근거하여 최적의 복지용구 품목을 작성하였다. 이러한 과정을 거쳐 훈련된 평가자 30명이 작성한 자료는 총 8,084건(1인당 평균 270건)이었다.
의사결정나무기법을 활용한 복지용구 표준급여모형 개발과정을 살펴보면 다음과 같다. 첫 번째 단계는 데이터 구축단계로, 대상자의 장기요양인정조사내역과 이를 근거로 파워어세서가 조사한 복지용구 표 준급여계획 그리고 수급자 특성을 매칭하여 총 8,084명의 자료를 구축하였다. 두 번째 단계는 데이터 탐색 단계로 분석 대상자인 8,084명의 인구사회학적 특성과 기능 및 건강상태별 특성을 복지용구 품목 별 권고 여부로 구분하여 살펴보았다.
표준급여모형 개발을 위해서 인정조사표 항목 중 신체기능 13개 항목, 장애노인 수단적일상생활기능 10개 항목, 인지기능10개 항목, 행동변화 22개 항목, 간호처치 10개 항목, 재활 10개 항목, 시력·청력상태, 질병 및 증상 9개 항목인 86개 항목을 활용하였다.

대상 데이터

마지막 단계는 구축한 모형에 대한 시범적용, 즉, 점수화(scoring) 단계이다. 2016년 4월 한 달 동안 재가급여를 이용한 185,354명을 대상으로 실시하여, 향후 복지용구 품목별 권고율을 예측하였다. 이와 더불어 실제 복지용구를 이용한 대상자와 모형을 통한 복지용구 품목별 권고여부를 비교 분석하였다.
먼저, 복지용구 품목을 권고하기 위해 활용되는 수급자의 건강과 기능상태 자료수집이다. 수급자의 건강과 기능상태 자료는 장기요양 인정조사 모니터링요원 30명이 2015년 7월 1일부터 2016년 6월 30일까지 실시한 인정조사 자료를 활용하였다. 두 번째는 표준급여모형 알고리즘을 구축에 결과변수로 활용한 수급자의 건강과 기능상태를 고려하였을 때 적정한 복지용구 품목 자료이다.
질병과 증상은 장기요양인정조사 당시 대상자가 3개월간 앓고 있는 만성질환이며, 치매, 중풍(뇌졸중), 혈압(고·저혈압), 당뇨, 관절염, 요통, 골다공증, 골절, 암이 해당된다.

데이터처리

1) 데이터 분할: 8,084명의 최종 자료를 분석 용 자료(training data), 평가용 자료(validation data), 검증용 자료(test data)로 60% : 20% : 20%로 분할하였다. 2) 의사결정나무의 형성: 분리기준은 카이제곱 통계량(Chi-square statistic)의 p-value 값으로 하여 나무를 형성하였으며, 이지분리를 실시하였다. 3) 정치규칙: 최대 분할수준(maximum tree depth)은 6으로 설정하였고 그 밖의 정치규칙은 SAS Enterprise Miner 7.
4) 가지치기: 오분류율(misclassification rate)을 높일 수 있는 위험(risk)이 있거나 설명불가능한 역전 현상, 그리고 일반화하기 어려운 가지(branch)는 전문가 자문회의 등을 거쳐 제거하였다. 5) 모형평가: 모형의 성능을 평가하기 위하여 오분류율, receiver operating characteristic (ROC) 곡선의 면적인 area under curve (AUC)를 이용하였으며, 이 결과를 로지스틱 회귀모형 결과와 비교하였다. 마지막 단계는 구축한 모형에 대한 시범적용, 즉, 점수화(scoring) 단계이다.

이론/모형

복지용구 표준급여모형을 개발하기 위하여 데이터마이닝 기법의 한 종류인 의사결정나무(decision trees)를 사용하였다. 의사결정나무는 의사결정규칙(decision rule)을 도표화된 나무로 작성하는 분 석방법이다.
첫째, 수급자의 건강 및 기능상태를 고려하여, 해당 복지용구 품목을 작성하는 것이다. 수급자의 건강 및 기능상태는 장기요양 등급을 판정할 때 활용하는 장기요양인정조사표를 활용하였다. 기능 및 건강상태는 8개 영역으로 구분하였으며, ① 신체기능영역, ② 사회생활기능영역, ③ 인지기능영역, ④ 행동변화영역, ⑤ 간호처치영역, ⑥ 재활영역, ⑦ 시력·청력상태, ⑧ 질병과 증상이 이에 해당한다.

성능/효과

15개 모형의 AUC 값의 분포는 69.7–96.9%로 평균 82.0의 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
0의 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. AUC 값이 가장 높은 모형은 욕창매트리스로 민감도와 특이도 모두 높은 것으로 나타났고, 전동침대 92.4, 자세변환용구 89.3 순으로 높게 나타났다. 반면, 이동욕조는 AUC 값 69.
그 결과 모형의 정분류율의 분포는 67.7–96.9%로 평균 80.5%의 높은 정확 도를 보였고, 모형의 AUC 값의 분포도 69.7–96.9%로 평균 82.0%의 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
이에 향후 정확도가 낮은 복지용구 모형에 대해서 전문가 자문을 통해 필요 대상자의 특성을 보다 명확히 하는 등의 정확도 향상을 위한 방안 마련이 필요하다. 넷째, 본 연구에서 개발한 복지용구 알고리즘은 현재까지 급여 품목으로 인정된 15개의 품목 각각에 대한 것이다. 그러므로 추가적인 복지용구 품목이 도입이 되는 경우, 도입된 품목에 대하여 알고리즘을 보완하는 방안에 대해서도 논의되어야 할 것이다.
개발된 표준급여모형이 수급자의 필요에 적정한 품목을 결정해줌으로써 불필요한 복지용구 사용을 예방하고, 급여비용을 줄일 수 있다는 것을 증명할 수 있다면 향후 제도 운영에 크게 도움이 될 것으로 예상된다. 둘째, 표준급여모 형 알고리즘은 수급자의 신체와 기능 상태에 근거하여 도출되었다. 그러나 수급자의 욕구, 가족과 요양 보호사와 같은 수발자의 존재 여부, 주거환경 등 수급자를 둘러싼 다양한 측면 역시 복지용구 품목 선정에서 간과해서는 안 되는 부분이다.
2와 같다. 먼저 15개 모형의 정분류율을 살펴보면, 15개 모형의 정분류율 분포는 67.7%에 서 96.9%로 평균 80.5%를 보여 높은 정확도를 보였다. 모형별로는 배회감지기 모형이 96.
5%를 보여 높은 정확도를 보였다. 모형별로는 배회감지기 모형이 96.9%로 가장 높은 성능을 보였고, 욕창매트리스 모형(95.4%), 자세변화용구 모형(93.5%) 순으로 높게 나타났다. 반면, 미끄럼방지용품이 67.
4% 순으로 권고비율이 낮게 나타났다. 복지용구 권고 모형을 통해 권고된 복지용구의 조합을 비율이 높은 10순위로 살펴보면, 권고 조합 중 미끄럼방지용품 + 지 팡이 + 성인용 보행기가 30.9%로 가장 높았으며, 간이변기 + 이동변기 + 목욕의자 + 안전손잡이 + 이동욕조 + 미끄럼방지용품 + 수동휠체어(경사로) + 지팡이 + 보행기가 20.8%, 목욕의자 + 안전손잡이 + 이동욕조 + 미끄럼방지용품 + 수동휠체어(경사로) + 지팡이 + 보행기가 10.1% 순이었다.
9% 순으로 나타났다. 복지용구 권고모형을 통해 권고된 품목의 조합 중 비율이 가장 높은 조합은 미끄럼방지용 품 + 지팡이 + 성인용 보행기를 권고 받은 경우로, 전체 권고 조합 중 약 30.9%를 차지함을 알 수 있었다.
마지막으로 본 연구에서 개발한 복지용구 권고모형(표준급여모형)을 2016년 4월 기준으로 등급 판정을 완료한 등급내(1–5등급) 판정자 중 재가급여를 이용한 185,354명을 대상으로 복지용구 권고모형을 추정(점수화)하였다. 복지용구 권고모형을 통해 추정한 분석 대상자의 복지용구 품목 권고 비율을 살펴보면 지팡이 88.8%, 미끄럼 방지용품 81.9%, 성인용 보행기 81.8%, 수동 휠체어 61.9% 순으로 나타났다. 복지용구 권고모형을 통해 권고된 품목의 조합 중 비율이 가장 높은 조합은 미끄럼방지용 품 + 지팡이 + 성인용 보행기를 권고 받은 경우로, 전체 권고 조합 중 약 30.
3). 복지용구 품목 별 권고 비율을 살펴보면, 지팡이의 권고비율이 88.8%로 가장 높았으며, 미끄럼 방지용품 81.9%, 성인 용 보행기 81.8%, 수동 휠체어 61.9% 순으로 높게 나타났다. 반면, 배회감지기의 경우 6.
이에 공단의 이용지원 상담 시, 본 모형의 결과가 전문가의 의견에 따른 권고품목이라는 것을 수급자와 가족에게 충분히 설명할 필요가 있으며, 실제 복지용구 품목을 권 고 할 때 수급자나 가족의 욕구, 환경적인 측면 등을 반영할 수 있어야할 것이다. 셋째, 15개의 복지용구 품목 중 미끄럼방지 모형과 이동욕조 모형이 70% 내외의 낮은 정확도를 보였다. 이는 다른 복지용구 품목에 비해 두 품목의 권고 필요 대상을 특성화하는 데에 어려움에 따른 결과로 판단된다.
복지용구는 수급자에게 부족한 신체기능 보완뿐만 아니라 예방을 목적으로 하나, 본 연구에서는 수급자의 잔존기능 유지와 보완 목적으로만 제한하였다. 셋째, 수급자 가족의 희망과 욕구, 주거환경, 희망급여종류, 장기요 양기관과 지역사회자원 현황 등은 고려하지 않는다. 복지용구 표준급여 모형은 이용지원 담당직원이 수급자의 건강과 기능상태를 고려했을 때 적정 복지용구 품목을 파악하고 이를 안내하는 데에 목적이 있기 때문에 최종적으로 수급자에게 권고하는 복지용구 품목은 표준급여모형에서 도출된 품목을 바탕으로 수급자와 가족의 희망, 주거환경 등을 반영하여 안내하는 것을 원칙으로 하였다.
안전손잡이와 미끄럼방지용품은 ‘방밖으로 나오기’와 ‘일어나 앉기’가 완전자립인 경우 권고하는 것으로 나타났다.
욕창매트리스, 자세변환용구, 전동침대, 욕창예방방석은 ‘방밖으로 나오기’와 ‘일어나 앉기’, ‘체위변경하기’가 부분도움 이상일 경우에 권고하는 것으로 나타났다.
이동관련 복지용구 권고를 결정하는 주요한 변수는 ‘방밖으로 나 오기’와 ‘옮겨 앉기’이며, ‘방밖으로 나오기‘의 완전자립인 경우에 지팡이를, ‘방밖으로 나오기‘가 부분 도움 이상이고 ‘옮겨 앉기’가 완전도움인 경우에 보행기와 수동휠체어를 권고하는 것으로 나타났다.
1과 같다. 전체 복지용구 품목 중에서 권고율이 가장 높은 품목은 수동휠체어로 그 비율은 55.4%이었고, 가장 낮은 품목은 배회감지기 로 그 비율은 7.2%에 불과하였다.

후속연구

첫째, 현재 개발된 모형을 통한 비용 및 경제적 효과 분석을 시행하지 못하였다. 개발된 표준급여모형이 수급자의 필요에 적정한 품목을 결정해줌으로써 불필요한 복지용구 사용을 예방하고, 급여비용을 줄일 수 있다는 것을 증명할 수 있다면 향후 제도 운영에 크게 도움이 될 것으로 예상된다. 둘째, 표준급여모 형 알고리즘은 수급자의 신체와 기능 상태에 근거하여 도출되었다.
넷째, 본 연구에서 개발한 복지용구 알고리즘은 현재까지 급여 품목으로 인정된 15개의 품목 각각에 대한 것이다. 그러므로 추가적인 복지용구 품목이 도입이 되는 경우, 도입된 품목에 대하여 알고리즘을 보완하는 방안에 대해서도 논의되어야 할 것이다. 다섯째, 권고 모형 개발에 있어서 모형과 현장 경험 사이의 불일치를 해소하는 과정이 중요함을 강조하고자 한다.
복지용구도 수급자의 건강 및 기능상태를 고려한 ‘복지용구 표준급여모형’을 개발하여 이용지원 상담에 활용된다면, 수급자가 적정한 복지용구를 이용할 수 있도록 안내하는데 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
3 순으로 낮았다. 본 자료를 로지스틱회귀분석에 적용하고 검증용 AUC 값 과 비교한 결과 배회감지기를 제외하고 큰 차이를 발견하지 못하였다.
그러나 수급자의 욕구, 가족과 요양 보호사와 같은 수발자의 존재 여부, 주거환경 등 수급자를 둘러싼 다양한 측면 역시 복지용구 품목 선정에서 간과해서는 안 되는 부분이다. 이에 공단의 이용지원 상담 시, 본 모형의 결과가 전문가의 의견에 따른 권고품목이라는 것을 수급자와 가족에게 충분히 설명할 필요가 있으며, 실제 복지용구 품목을 권 고 할 때 수급자나 가족의 욕구, 환경적인 측면 등을 반영할 수 있어야할 것이다. 셋째, 15개의 복지용구 품목 중 미끄럼방지 모형과 이동욕조 모형이 70% 내외의 낮은 정확도를 보였다.
실제 자료수집 당시에도 파워어세서가 가장 권고하기 어려워하는 품목 중에 하나였다. 이에 향후 정확도가 낮은 복지용구 모형에 대해서 전문가 자문을 통해 필요 대상자의 특성을 보다 명확히 하는 등의 정확도 향상을 위한 방안 마련이 필요하다. 넷째, 본 연구에서 개발한 복지용구 알고리즘은 현재까지 급여 품목으로 인정된 15개의 품목 각각에 대한 것이다.
첫째, 현재 개발된 모형을 통한 비용 및 경제적 효과 분석을 시행하지 못하였다. 개발된 표준급여모형이 수급자의 필요에 적정한 품목을 결정해줌으로써 불필요한 복지용구 사용을 예방하고, 급여비용을 줄일 수 있다는 것을 증명할 수 있다면 향후 제도 운영에 크게 도움이 될 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	노인은 무엇에 의해 일상생활수행능력이 손상될 가능성이 있는가?	노인장기요양보험 재가급여의 일종인 복지용구는 수급자의 일상생활과 신체활동 지원을 위해 필요하다(노인장기요양보험법 제23조). 노인은 고령, 만성적 질환, 사고 등에 의해 일상생활수행능력이 손상될 가능성이 있는데, 복지용구를 사용하게 되면 노인의 제한된 기능을 보완하고 향상시킬 수 있어, 노인이 시설생활에 의존하지 않고 건강하게 지역사회에서 살아갈 수 있다 (Lee와 Chang, 2010; Kang, 2014). 즉, 노인의 신체기능에 적합한 복지용구를 제공하는 것은 노인의 건강한 자립생활을 도울 수 있으므로 매우 중요하다.
	노인이 자신에게 적합한 복지용구를 선택하고 사용하려면 복지용구 전문가의 도움이 필요한 이유는 무엇인가?	노인이 자신에게 적합한 복지용구를 선택하고 사용하려면 복지용구 전문가의 도움이 필요하다. 노인의 개별적인 욕구나 신체상황, 복지용구 품목의 특성, 노인이 거주하는 환경 등을 종합적으로 파악해야하기 때문이다 (Martin, 1998; 新田淳子, 2009; Park과 Kim, 2009; Chang과 Jung, 2010; Yang 등, 2013; Kim 등, 2013). 이를 위해 노인장기요양보험은 이용지원상담(노인장기요양보험법 제48조)으로 수급자인 노인에게 복지용구 정보를 제공하고 있지만, 전문적인 안내와 정보의 제공에 있어서는 여러 가지 문제점이 발견된다.
	복지용구는 무엇을 위해 필요한가?	노인장기요양보험 재가급여의 일종인 복지용구는 수급자의 일상생활과 신체활동 지원을 위해 필요하다(노인장기요양보험법 제23조). 노인은 고령, 만성적 질환, 사고 등에 의해 일상생활수행능력이 손상될 가능성이 있는데, 복지용구를 사용하게 되면 노인의 제한된 기능을 보완하고 향상시킬 수 있어, 노인이 시설생활에 의존하지 않고 건강하게 지역사회에서 살아갈 수 있다 (Lee와 Chang, 2010; Kang, 2014).

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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