[논문]차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간 단축을 위한 융합연구

전혁진

doi:10.15207/jkcs.2019.10.5.111

차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간 단축을 위한 융합연구
A Convergence study for the Shorten of Pre-hospital Emergency Medical Response Time in Vehicle Accident 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.10 no.5, 2019년, pp.111 - 117

초록
AI-Helper

본 연구는 차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간을 단축시키기 위한 방안을 모색한 융합연구이다. 연구방법은 한국형 교통사고 심층조사 분석 체계(Korea In-Depth Accident Study)에서 2011년 1월 1일부터 2016년 7월 30일까지 3개의 응급의료센터에 119구급대로 내원한 차량 탑승자 353명을 대상으로 날씨, 도로유형, 사고유형, 구조대 출동 여부를 활용하여 병원 전 응급의료 대응시간에 대해 요인 분석하였다. 연구결과에서 고속도로는 병원 전 응급의료 대응시간을 가장 많이 소요하였고 전체시간에 영향을 주는 요인으로 확인되었다(${\beta}=.543$, p<.001). 따라서 고속도로에서 소요되는 시간을 단축시키기 위해 고속도로 119구급대의 운영과 비상회차로의 적극적인 사용, 개별 장치를 부착한 자동 긴급구조신호 서비스의 제공을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was a convergence study to find a way to shorten pre-hospital emergency medical response time in vehicle accident. This study analyzed the factors of hospital emergency response time by utilizing weather, road type, accident type, and rescue response to 353 vehicle passengers who visited the three emergency medical centers from January 1, 2011 to July 30, 2016 in Korea In-Depth Accident Study. The results of the study showed that the highway used the most time to prehospital emergency medical response time and was a factor affecting the overall time (${\beta}=.543$, p<.001). In order to shorten the emergency medical response time in highway, the operation of emergency services on the highway, the active use of emergency turn road and the automatic emergency rescue service with individual devices were proposed.

주제어

표/그림 (4)

표 Table 1. Frequency analysis of Factors in Vehicle accidents
표 Table 2. Comparison of Pre-hospital Emergency Medical Response Time by Rescue team
표 Table 3. Comparison of Pre-hospital Emergency Medical Response Time by type of road and accident
표 Table 4. Factors Affecting on Total Pre-hospital Emergency Medical Response Time

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 심각한 손상을 발생시킬 수 있는 차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간에 대해 영향을 줄 수 있는 변수별 평균 시간의 비교와 요인 분석을 통해 소요시간 단축을 위한 방안을 모색하고자 한다.
본 연구결과를 통해 병원 전 응급의료 대응시간 단축을 위한 방안으로 고속도로 119구급대의 설치 운영을 제시하고자 한다. 현재 경찰에서는 고속도로 순찰대가 운영됨으로써 사고 현장의 빠른 처리가 가능한데 최적의 입지에 설치하여 관할구간을 설정하면 사고 당 5.
본 연구는 차량 사고에 응급의료체계가 대응할 때 발생되는 소요시간을 현장도착시간, 병원도착시간, 전체시간으로 구분하여 각 변수에 따라 평균 시간을 비교하고 전체시간에 대한 영향 요인을 확인하여 병원 전 응급의료 대응시간의 단축시킬 수 있는 방안을 모색하고자 하였다.
본 연구는 차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간을 단축시키기 위한 방안을 모색한 융합연구이다. 연구결과에서 눈 내리는 날씨에서 현장도착시간은 비 내리는 날씨에 비해 더 많이 시간을 소요한 것으로 확인되었으며 고속도로는 병원 전 응급의료 대응시간을 가장 많이 소요한 도로유형이었고 지방도와 측면충돌은 가장 적은 시간은 소요하였다.
본 연구에서는 차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간에 대해 변수별 시간 소요를 비교하며 전체 소요시간의 영향 요인을 확인하고자 다음과 같은 연구 목적을 정하였다.
병원 전 응급의료 대응시간의 단축을 위해서는 고속도로에서 빠르게 대응할 수 있도록 고속도로 119구급대 운영을 제시하였고 비상회차로의 사용 또한 시간을 단축시킬 수 있는 방안으로 모색되었다. 추가적으로 신고시간과 출동시간과의 간극을 해소시키기 위해 자동 긴급구조 신호를 전송할 수 있는 장치의 활용을 제시하였다.

제안 방법

KIDAS는 12개 항목으로 구성되어 있으며 그 중 본연구에서는 병원 전 응급의료 대응시간에 영향을 주는 변수가 포함되어 있는 도로환경정보와 사고유형, 병원 전의료정보를 획득하였다. 도로환경정보에서는 사고 당시의 날씨와 도로유형에 대해 자료를 획득하였으며 병원 전 의료정보에서는 구조대의 출동 여부와 병원 전 응급 의료 대응시간을 획득하였다.
날씨는 맑음, 흐림, 비, 눈으로 구분하였으며 도로유형은 고속도로와 자동차전용도로, 일반국도, 지방도로 구분하였다. 사고유형은 정면충돌, 좌측과 우측에서 발생된 사고를 측면충돌, 후방추돌, 전복사고로 분류하였다.
병원 전 응급의료 대응시간에 대해 본 연구에서는 총 3가지로 구분하였다. 현장도착시간은 출동하여 현장에 도착하는 데 소요된 시간으로 정의하였으며 현장에서 병원까지 도착하는데 소요된 시간은 병원도착시간으로 정의하였다.
병원 전 응급의료 대응시간의 단축을 위해서는 고속도로에서 빠르게 대응할 수 있도록 고속도로 119구급대 운영을 제시하였고 비상회차로의 사용 또한 시간을 단축시킬 수 있는 방안으로 모색되었다. 추가적으로 신고시간과 출동시간과의 간극을 해소시키기 위해 자동 긴급구조 신호를 전송할 수 있는 장치의 활용을 제시하였다.
날씨는 맑음, 흐림, 비, 눈으로 구분하였으며 도로유형은 고속도로와 자동차전용도로, 일반국도, 지방도로 구분하였다. 사고유형은 정면충돌, 좌측과 우측에서 발생된 사고를 측면충돌, 후방추돌, 전복사고로 분류하였다.
셋째, 날씨, 도로유형, 사고유형에 따른 병원 전 응급 의료 대응시간의 차이를 파악한다.
첫째, 날씨, 도로유형, 사고유형, 구조대 출동 여부에 따른 환자 발생 수를 파악한다.

대상 데이터

KIDAS는 12개 항목으로 구성되어 있으며 그 중 본연구에서는 병원 전 응급의료 대응시간에 영향을 주는 변수가 포함되어 있는 도로환경정보와 사고유형, 병원 전의료정보를 획득하였다. 도로환경정보에서는 사고 당시의 날씨와 도로유형에 대해 자료를 획득하였으며 병원 전 의료정보에서는 구조대의 출동 여부와 병원 전 응급 의료 대응시간을 획득하였다.
본 연구에서는 KIDAS (Korea In-Depth Accident Study)를 활용하여 분석에 필요한 자료를 추출하였다. KIDAS는 Kim[8] 등의 연구에서 한국형 교통사고 심층 조사 분석 체계가 필요함을 설파하였고 이에 참여 의사를 밝힌 거점 병원에서 교통사고 정보와 환자에 대한 의료 정보를 수집한 데이터 베이스(Data Base)이다.
본 연구의 대상자는 2011년 1월 1일부터 2016년 7월 30일까지 연세대학교 원주세브란스기독병원, 건국대학교 충주병원, 순천향대학교 부천병원 응급의료센터에 119구급대로 내원한 차량 탑승자만을 대상으로 하였으며 총 705명이 선정되었다. 이 중 시간 지연의 편향적 영향을 끼칠 수 있는 다중 충돌 사고 61명과 응급의료 대응시간이 누락된 275명, 기타 자료 누락으로 16명을 제외하여 최종 353명을 대상자로 선정하였다.
본 연구의 대상자는 2011년 1월 1일부터 2016년 7월 30일까지 연세대학교 원주세브란스기독병원, 건국대학교 충주병원, 순천향대학교 부천병원 응급의료센터에 119구급대로 내원한 차량 탑승자만을 대상으로 하였으며 총 705명이 선정되었다. 이 중 시간 지연의 편향적 영향을 끼칠 수 있는 다중 충돌 사고 61명과 응급의료 대응시간이 누락된 275명, 기타 자료 누락으로 16명을 제외하여 최종 353명을 대상자로 선정하였다.

데이터처리

4개의 요인으로 전체시간에 영향을 주는 정도를 살펴 보기 위해 다중 선형 회귀분석을 진행하였고 각 변수 간 독립성을 확인하기 위하여 다중공선성 분석을 실시하였다. 분산팽창인자(VIF)는 4개의 변수 모두 1.
0을 이용하여 날씨, 도로유형, 사고유형, 구조대 출동여부로 발생된 환자 수를 빈도 수와 백분율로 확인하였고 구조대 출동 여부에 따른 현장도착시간, 병원도착시간, 전체시간에 대한 평균의 비교는 t-test로 진행하였다. 날씨, 도로유형, 사고유형에 따른 병원 전 응급의료 대응시간은 ANOVA를 통해 비교하였다. 출동에서부터 병원이송까지 소요되는 전체시간에 영향을 주는 요인을 확인하기 위하여 다중 선형 회귀 분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 진행하였다.
수집된 자료는 IBM SPSS Statistics 20.0을 이용하여 날씨, 도로유형, 사고유형, 구조대 출동여부로 발생된 환자 수를 빈도 수와 백분율로 확인하였고 구조대 출동 여부에 따른 현장도착시간, 병원도착시간, 전체시간에 대한 평균의 비교는 t-test로 진행하였다. 날씨, 도로유형, 사고유형에 따른 병원 전 응급의료 대응시간은 ANOVA를 통해 비교하였다.
날씨, 도로유형, 사고유형에 따른 병원 전 응급의료 대응시간은 ANOVA를 통해 비교하였다. 출동에서부터 병원이송까지 소요되는 전체시간에 영향을 주는 요인을 확인하기 위하여 다중 선형 회귀 분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 진행하였다.

성능/효과

날씨로 분류하여 각 시간의 평균을 비교하였을 때 현장도착시간에서만 통계적 차이가 있음을 확인하였다 (F=3.417, p=.018). 눈 내리는 날씨에서 현장도착시간은 15.
눈 내리는 날씨에서 현장도착시간은 15.23±10.79분로 가장 많은 시간이 소요되며 사후분석에서 비 내리는 날씨(10.18±6.45분)와 차이가 있는 것으로 확인되었다.
2%) 순으로 나타났다. 도로유형에 따른 환자 발생 수는 지방도 188명(53.3%), 고속도로 70명(19.8), 자동차전용도로 50명(14.2%), 국도 45명(12.7%)로 나타났으며 사고유형에서는 정면충돌로 인한 환자 184명(52.1%)로 반수 이상을 차지하는 것으로 확인되었다. 구조대가 출동하여 구출한 환자는 54명(15.
병원도착시간은 고속도로에서 32.26±9.45분로 가장 많이 소요되는 것으로 나타났으며 일반국도(25.78±11.24분), 지방도(19.66±11.28분)와 차이가 있는 것으로 확인되었고 지방도는 자동차전용도로와 일반국도보다 소요 시간이 적은 것으로 확인되었다(F=24.175, p<.001).
분산팽창인자(VIF)는 4개의 변수 모두 1.054이하로 나타나 변수 간 독립성을 확보하였고 통계적 유의성을 보인 변수는 도로유형으로 확인되었다(β=-.543, p<.001).
빈도분석을 통한 각 변수별 환자발생 수를 확인하였을때 맑은 날씨에서 69.4%로 가장 높은 비율을 차지하였다. 날씨 변화에 따른 교통사고 예측모델에 대해 연구한 Chung 등[9]도 교통사고 발생 예측 빈도수에서 맑은 날씨는 150,925건, 흐린 날씨에서는 23,127건으로 예측하였고 실제 사고와 비교하였을 때도 맑은 날씨에 교통사고가 흐린 날씨에 비해 매우 빈번히 발생하는 것으로 확인되었다.
사고유형에서는 측면충돌이 28.23±11.20분으로 나타났으며 정면충돌과 후방추돌보다 짧은 시간을 소요하는 것으로 확인되었다(F=7.678, p<.001).
사고유형에서는 측면충돌이 정면과 후방충돌보다 현장도착시간이 약 4분 빠른 것으로 확인되었다(F=6.461, p<.001).
사고유형에서는 측면충돌이 정면충돌과 전복사고보다 적은 시간을 소요하는 것으로 확인되었고 후방추돌은 전복사고보다 10분가량 빠르게 도착하는 것으로 확인되었다 (F=8.197, p<.001).
사후 검증을 통해 고속도로가 모든 타유형의 도로보다 많은 시간을 소요하는 것으로 확인되었 ㅌ으며 자동차전용도로는 지방도보다 3분여 더 소요되는 것을 확인하였다(F=37.109, p<.001).
본 연구는 차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간을 단축시키기 위한 방안을 모색한 융합연구이다. 연구결과에서 눈 내리는 날씨에서 현장도착시간은 비 내리는 날씨에 비해 더 많이 시간을 소요한 것으로 확인되었으며 고속도로는 병원 전 응급의료 대응시간을 가장 많이 소요한 도로유형이었고 지방도와 측면충돌은 가장 적은 시간은 소요하였다. 전체시간에 영향을 주는 요인은 도로 유형으로 확인되었고 고속도로보다 지방도가 전체시간을 감소시키는 영향력이 큰 것으로 확인되었다.
이는 대부분 도시 내 근무하는 119 구조 및 구급대의 접근성을 떨어뜨리게 하는 요소이다. 이러한 접근성의 문제로 인해 본 연구결과에서 고속도로는 현장도착시간, 병원 도착시간, 전체시간 모두 타 유형의 도로보다 많은 시간을 소요하는 것으로 확인되었다.
연구결과에서 눈 내리는 날씨에서 현장도착시간은 비 내리는 날씨에 비해 더 많이 시간을 소요한 것으로 확인되었으며 고속도로는 병원 전 응급의료 대응시간을 가장 많이 소요한 도로유형이었고 지방도와 측면충돌은 가장 적은 시간은 소요하였다. 전체시간에 영향을 주는 요인은 도로 유형으로 확인되었고 고속도로보다 지방도가 전체시간을 감소시키는 영향력이 큰 것으로 확인되었다.
전체시간에서는 고속도로가 50.27±14.06분으로 가장 높게 나타났으며 자동차전용도로, 일반국도, 지방도보다 많은 시간을 소요하는 것으로 확인되었다.
지방도는 28.29±11.67분으로 가장 낮게 나타났으며 자동차전용도로, 일반국도보다 적은 시간을 소요하는 것으로 확인되었다(F=51.344, p=<.001).
현장도착시간 및 병원도착시간, 전체시간에서 구조대 출동 여부에 따른 차이를 확인해 보았을 때 현장도착시간에서 구조대 미출동 시 11.37±6.79분, 구조대 출동 시12.04±7.26분으로 나타났으며 통계적 차이점은 보이지 않았다(p=.386).
환자 발생 수를 날씨, 도로유형, 사고유형에 대해 빈도 분석으로 살펴보았을 때 맑은 날 사고로 인한 환자 수는 245명(69.4%)으로 가장 많이 발생되었으며 비가 내리는 날 60명(17.0%), 흐린 날 26명(7.4%), 눈 내리는 날 22명(6.2%) 순으로 나타났다. 도로유형에 따른 환자 발생 수는 지방도 188명(53.

후속연구

시간 단축을 위해 모색된 방안 중 고속도로 119구급대 운영은 유관기관과의 협력을 통해 진행할 수 있는 방안이며 비상회차로의 사용 또한 현실에 즉각적으로 적용할 수 있는 방안이다. 따라서 제시된 방안들이 실질적으로 적용되었을 시의 효과에 대한 추가 연구가 이루어져야 그 효용성을 입증할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	응급의료체계란?	응급의료체계는 긴박한 사고 현장에 대응하여 응급환 자에게 처치와 이송, 병원진료를 유기적인 체계를 통해 제공하는 것을 말한다[3]. 교통사고 환자는 외상환자로서 치료에 필수적인 처치를 한 시간 내(Golden hour)에 제공해야 생존율이 향상되는데 이 중 10분(Platinum minute) 안에 현장 평가, 환자평가, 환자의 중증도 선정, 응급처치, 적정병원으로의 이송결정, 이송 준비 등이 이루어져야 한다[4].
	도로 유형 중 더 많은 시간이 소요되는 도로 유형의 대응시간 단축을 위해 제시된 것은 무엇인가?	병원 전 응급의료 대응시간의 단축을 위해서는 고속도 로에서 빠르게 대응할 수 있도록 고속도로 119구급대 운영을 제시하였고 비상회차로의 사용 또한 시간을 단축시킬 수 있는 방안으로 모색되었다. 추가적으로 신고시간과 출동시간과의 간극을 해소시키기 위해 자동 긴급구조 신호를 전송할 수 있는 장치의 활용을 제시하였다.
	응급의료 대응시간이 가장 많이 소요되는 곳은 어디인가?	연구방법은 한국형 교통사고 심층조사 분석 체계(Korea In-Depth Accident Study)에서 2011년 1월 1일부터 2016년 7월 30일까지 3개의 응급의료센터에 119구급대로 내원한 차량 탑승자 353명을 대상으로 날씨, 도로유형, 사고유형, 구조대 출동 여부를 활용하여 병원 전 응급의료 대응시간에 대해 요인 분석하였다. 연구결과에서 고속도로는 병원 전 응급의료 대응시간을 가장 많이 소요하였고 전체시간에 영향을 주는 요인으로 확인되었다(${\beta}=.543$, p

참고문헌 (22)

Korean Statistical Information Service. (29 Mar 2019). KOSIS. Transportation. http://http://kosis.kr/index/index.do
Traffic Accident Analysis System. (29 Mar 2019). TASS . Major Traffic Accident Statistics. Transportation. http://taas.koroad.or.kr/
J. M. Koh, T. M. Kim & H. S. Kim. (2003). A Study on Development Way of Fire Fighting 119 Angers of Jeju Islander. The Journal of the Korean Society of Emergency Medical Technology, 7(1), 147-178.
S. K. Yoou & T. H. Uhm. (2010). Correlation between En route Distance and Role Time on Call Eeceived Hours. The Journal of the Korean Society of Emergency Medical Technology, 14(3), 5-11.
J. G. Yoon, G. N. Kim, K. W. Kim & Y. T. Jeong. (2004). The Present Condition Analysis of Patients who Transferred to the Emergency Room by 119 Rescue Service at Night. The Journal of the Korean Society of Emergency Medical Technology, 8(1), 117-126.
T. H. Uhm.. (2005). An Analysis of Emergency Care Based on Prehospital Care Reports. The Journal of the Korean Society of Emergency Medical Technology, 9(1), 101-110.
K. Y. Lee, J. D. Moon & E. S. Choi. (2016). The Regional Characteristics of 119 Ambulance Dispatch, the Distance and Response Time to the Scene. The Journal of the Korean contents Association, 22(2), 29-36.
S. W. Kim, J. W. Lee & Y. H. Youn. (2014). A Study on the Construction of the Database Structure for the Korea In-depth Accident Study. Transportations of Korean Society of Automotive Engineers, 16(1), 482-492.
Y. S. Chung, R. K. Park & J. M. Kim. (2014). Study on predictive modeling of incidence of traffic accidents caused by weather conditions. Journal of the Korea Convergence Society, 5(1), 9-15.
C. W. Jeong. (2007). A Study on the Influencing Factors of Drowsy Driving by Binary Logistic Regression Analysis. Police Science Institute, 21, 46-69.
N. Chakrabartya & K. Guptab. (2013). Analysis of Driver Behaviour and Crash Characteristics during Adverse Weather Conditions. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 104, 1048-1057.

상세보기
C. Kleber et al. (2013). Rescue time and survival of severely injured patients in Germany. Der Unfallchirurg, 116(4), 345-350. DOI: 10.1007/s00113-011-2132-5

상세보기
S. Park. (2011). A Study on the Legal Issues of Toll Expressways in Korea. Kookmin Law Review, 24(1), 341-373.

상세보기
H. R. Shin. (2009). Evaluation on the Improvement Project of Provincial Road Structure, Seoul : National Assembly Budget Office.
J. Y. Park, D. S. Kim, Y. C. Kwak, C. K, Son & Y. H. Youn. (2018). The Effectiveness of Center Airbag on Passenger Kinematics and Head Injury in Side Collisions. Journal of Auto-Vehicle Safety Association, 10(3), 7-12.
M. H. Kim, H. S. Kim, D. K. Kim & C. W. Lee. (2013). Optimal Location of Expressway Patrol Vehicle Stations Using Maximum Covering and Weighted p-Center Problems. The journal of the Korea institute of intelligent transport systems, 12(1), 43-50.

원문보기 상세보기
J. G. Yun & K. C. Choi. (2017). The propriety of Spatial Arrangement Condition of 119 Emergency Medical Service - Mainly Around H Town Area, Countrysid of Y city -. Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, 18(11), 374-380.
X. Liu, G. Chen & L. Li. (2014). Time Criteria for Opening Movable Guardrails Fast. 2014 International Conference of Logistics Engineering and Management, (pp. 642-649). Berlin : ICLEM
R. Allan (2003). OnStar System Puts Telematics On The Map Millions of drivers now take advantage of this interactive automotive security, convenience, and roadside-assistance infrastructure. Electronic Design, 51(7), 49-56.

상세보기
R. M. von Bulow & M. Neubauer. (2013). BMW Assist Advanced eCall: Overview and Benefits. Journal of the Society of Automotive Engineers of Japan, 67(12), 26-31.

상세보기
W. Wei & F. Hanbo. (2014, April). Traffic accident automatic detection and remote alarm device. 2011 International Conference on Electric Information and Control Engineering, (pp. 910-913). Wuhan : IEEE
S. Chaklader, J Alam, M. Islam & A. S. Sabbir. (2014, May). Black Box: An emergency rescue dispatch system for road vehicles for instant notification of road accidents and post crash analysis. 2014 International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV), (pp. 1-6). Dhaka : IEEE

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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