[논문]인구 변동에 따른 119 구급 서비스의 장기 추계

강경희

doi:10.7731/kifse.2018.32.5.105

인구 변동에 따른 119 구급 서비스의 장기 추계
Long-Term Estimation of 119 Ambulance Services by Demographic Changes in Korea 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.32 no.5, 2018년, pp.105 - 111

초록
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본 연구에서는 소방청의 119 구급서비스 통계연보와 통계청의 인구동향조사 및 장래추계인구를 활용하여 저출산 고령화와 같은 인구 변동이 미래의 구급 이송 서비스 이용에 미치는 영향을 분석하였다. 우리나라의 인구는 2031년 정점에 이룬 후 인구 감소가 시작될 것으로 추계되나 70세 이상 노인 인구는 계속 증가할 것으로 전망하고 있다. 본 연구 결과에 따르면, 인구 변동을 반영한 이송률, 즉 인구 1,000명 당 이송 환자 수는 최근 추이와 비교해 큰 폭의 변화는 없으나 70세 이상 노인 인구에 대한 구급 서비스는 기하급수적으로 늘어날 전망이다. 따라서 저출산, 고령화에 따른 인구 변동은 구급 서비스의 양적, 질적 변화를 수반하게 되며, 장기적인 관점에서의 대응이 요구된다. 특히 고령화에 따른 구급 서비스의 효과적 대응은 물론 인구 변화에 따른 기존 관할 영역의 조정과 인력, 자원의 재배치 등이 고려되어야 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Based on the Statistical Yearbook of 119 Emergency Medical Services in 2017 (National Fire Agency, 2018) and Population Projection by Province: 2015~2045 (Statistics Korea, 2017), this study analyzed the effects of population changes, such as low fertility and aging on the use of ambulance services in the future. The population of Korea is expected to decline after peaking in 2031, but the number of elderly people aged over 70 is expected to continue to increase. The rates of emergency ambulance transport (REAT, the number of patients transferred per 1,000 inhabitants) are not changed significantly, compared to the recent trends, but the ambulance services for elderly over 70 years of age will increase exponentially. Therefore, the population changes due to low fertility and aging is accompanied by a quantitative and qualitative change in ambulance services, and from the long term perspectives, it is necessary to consider not only the effective response of ambulance services due to aging, but also the adjustment of existing jurisdictions due to population changes and the relocation of manpower and resources.

주제어

표/그림 (8)

표 Table 1. REAT in 2005~2017 (unit: ‰)
그림 Figure 1. Population share of total (%) and REAT (‰) (2017).
표 Table 2. Regression Analysis
표 Table 3. REAT in 2017 (unit: ‰)
그림 Figure 2. REAT (‰) and share of population aged 70+ (2017).
표 Table 4. Cluster Analysis: ANOVA
표 Table 5. Projection of Population and REAT (unit: 1,000 people, ‰)
그림 Figure 3. Projection of demographic impacts from 2017.

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구에서는 소방청의 119구급서비스 통계연보와 통계청의 인구동향조사 및 장래추계인구를 활용하여 저출산ㆍ고령화와 같은 인구 변동이 미래의 구급 이송 서비스 이용에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 특히 17개 시도를 중심으로 2005∼2017년의 구급 이송 서비스의 추이를 분석하고, 2025∼2045년 구급 이송 서비스의 이용을 추계한다.

제안 방법

2017년의 이송 환자 수와 2017년 연령별 인구 및 2015∼2045년의 장래인구추계 자료를 이용해 2017년부터 2025년, 2035년, 2045년까지의 구급 이송 서비스에 미치는 인구 통계적 요인을 전국 및 17개 시도를 기준으로 계산하였다.
2018년 3월 소방청은 ‘소방력 기준에 관한 규칙’의 개정을 통해 소방관서에 배치되는 소방차량별 인력 산정방식에서 인구, 출동거리, 소방대상물 등 소방수요와 지역 특성을 반영한 인력 산정기준을 도입하여 소방인력 운영의 효율성과 현장대응력을 높이고, 중앙과 지방소방간의 업무연계성 강화를 위한 표준조직모델을 제시하였다. 인구 50만 명과 25만 명을 기준으로 소방서 등급산정 기준을 1급, 2급, 3급으로 정하고 이에 따라 인력을 배치하도록 하였다. 119구급 대의 경우 1급 18명, 2급 15명 또는 9명, 3급 9명의 인력이 배치되며, 구급차는 소방서에 소속된 119안전센터의 수(數)에 1대를 추가한 수의 구급차를 기본으로 배치하되, 119 안전센터 관할에서 관할 인구 3만 명을 기준으로 하여 관할 인구 5만 명 또는 구급활동 건수가 연간 500건 이상 증가할 때 마다 구급차 1대를 추가로 배치할 수 있도록 하였다.
특히 17개 시도를 중심으로 2005∼2017년의 구급 이송 서비스의 추이를 분석하고, 2025∼2045년 구급 이송 서비스의 이용을 추계한다.

대상 데이터

본 연구에서는 소방청의 2018년도 119 구급서비스 통계 연보⁽¹⁶⁾와 통계청의 시도별 구급활동 실적, 인구동향조사및 장래추계인구⁽¹²⁾ 를 활용하였다. 119구급서비스 통계연보에서는 2017년 시도의 이송환자 수 연령별 현황, 통계청의 시도별 구급활동 실적에서는 2005∼2017년의 이송 환자수, 인구동향조사 및 장래추계인구(중위 추계)에서는 시군구/성/연령(5세)별 주민등록 연앙인구 중 17개 시도의 2017년 연령별 인구와 2015∼2045년 연령별 추계 인구를 각각 분석 자료에 포함하였다.
특히 본 연구의 분석에는 119 구급서비스 통계연보의 10세 단위 연령별 이송 환자 수 분류 기준에 따라 통계청의 인구동향조사 및 장래추계인구 자료를 10세 단위로 통합하여 분석에 활용하였다.

데이터처리

계산 및 통계 처리에는 Microsoft Office Excel 2010과 STATA 11.2 (Stata Corp, College Station, TX, USA)를 사용하였다.
한편 이송률 변화의 인구 통계적 요인을 파악하기 위해 단순 회귀 분석을 수행하였으며, 군집분석을 이용해 이송률의 연령대별 지역간 차이를 독립표본 t-검정하였다.

성능/효과

따라서 2045년을 기준으로 인구 변동에 따른 구급 이송 서비스의 변화를 보면, 우선 세종이 218.76%로 가장 클 것으로 예상되나 이를 제외한 나머지 16개 시도는 40.45%(부산)∼90.07%(제주)이며, 평균은 69.4%로 나타났다.
또한 17개 시도의 70세 이상 인구 비율과 이송률 대한 군집분석(Cluster analysis)의 결과를 보면, 서울, 부산, 대구, 인천 등 광역시 및 주변의 10개 지역(•)과 세종, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 제주 등 그 외 7개 지역(◦)은 70세 이상의 인구 비율(p = .025)과 이송률(p < .000)에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(Figure 2, Table 4).
연령과 이송률의 관계는 연령이 높아질수록 이송률도 높아지는 것으로 나타났으며, 이러한 증가 추세는 40세에 시작하여 70세부터는 지수(Exponential) 함수 형태로 급격히 커지는 현상을 보였다(Figure 1). 특히 70세 이상의 17개 시도 이송률은 70세 이상의 인구 비율이 높아질수록 이송률이 증가하는 추세를 보였다.
인구 변동, 즉 인구 통계적 요인을 반영한 변수인 70세이상 인구 비율이 1% 포인트 증가하면 통계적으로 유의 (p = .000)하게 이송률도 1.352‰ 포인트 증가함을 보였으며, 이와 같은 단순 회귀 모형은 통계적으로 유의(p < .000)한 것으로 나타났다.
89% 증가하였다. 지역적으로는 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 제주 등의 지역이 전국 수준을 상회하는 이송률을 보인 반면, 서울 등을 포함한 광역시와 경기, 경남은 전국 수준이거나 이보다 다소 낮은 것으로 나타났다(Table 1).
연령과 이송률의 관계는 연령이 높아질수록 이송률도 높아지는 것으로 나타났으며, 이러한 증가 추세는 40세에 시작하여 70세부터는 지수(Exponential) 함수 형태로 급격히 커지는 현상을 보였다(Figure 1). 특히 70세 이상의 17개 시도 이송률은 70세 이상의 인구 비율이 높아질수록 이송률이 증가하는 추세를 보였다.

후속연구

첫째, 119 구급 서비스에 미치는 인구 변화에 초점을 맞춤에 따라 임상 및역학적 요인, 의료 실무 및 환자 관리의 변화, 대체 서비스 접근성, 구급 서비스의 질과 접근성 등 구급 서비스에 영향을 줄 수 있는 여러 가지 다른 요인들을 고려하지 못하고 있다. 둘째, 전국 및 17개 시도를 기준으로 구급 서비스를 파악함에 따라 시군구 단위 지방자치단체 및 소방서를 중심으로 한 정밀한 분석을 하지 못했다. 그러나 본 연구에서는 단년도 또는 과거 시계열 통계 자료만을 이용해 구급 서비스의 이용 행태 등을 분석하기보다는 장기적 관점에서 장래인구추계 자료로부터 인구 변화가 구급 서비스에 미치는 영향을 제시함으로써 장기적인 구급 정책의 수립과 효과적인 구급 인력 및 자원의 배치에 기여할 수 있다는 점에 의의가 있다.
특히 17개 시도를 중심으로 2005∼2017년의 구급 이송 서비스의 추이를 분석하고, 2025∼2045년 구급 이송 서비스의 이용을 추계한다. 이와 같은 연구 결과는 장기적인 구급 정책의 수립과 효과적인 구급 인력 및 자원의 배치를 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

참고문헌 (19)

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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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