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문제 정의
- 치과는 환자와 대면 진료가 필수적이고, 에어로졸 등으로 인해 의료인 중 코로나 감염 위험이 가장 높은 직군이다. 이에 본 연구는 코로나 19로 인한 치과의료기관의 피해와 관련 요인을 파악하여 치과계 보상방안을 마련하는데 객관적 기초자료를 제공하고자 수행하였으며, 대한치과의사협회 회원을 대상으로 1월부터 4월까지 코로나19로 인한 치과 병·의원경영 피해를 조사하여 그 결과를 분석하였다.
- 관련 연구를 진행할 필요가 있다. 이에 이 연구는 코로나 19로 인한 우리나라 치과계의 피해를 확인하고, 관련 요인을 파악하여 피해에 대처할 수 있는 보상방안을 마련하기 위한 기초 자료로 활용하고자 수행하였다.
- 직원 수로 설정하였다. 인구십만명당 치과의사 수와 치과 병·의원 수는 각 지역의 치과 인프라의 밀도에 따른 피해의 차이를 파악하기 위해 투입하였고, 치과구분, 개원 형태, 개원연차는 치과의 특성을 파악하기 위해, 직원 수는 치과의 규모를 파악하기 위해 투입하였다.
제안 방법
- 설정하였다. 감소율은 0~100%까지 10%간격 10개의 척도로 응답할 수 있게 설계하였으며, 분석 시 연속변수로 처리하여 분석하였다.
- 독립변수는 지역 수준의 시도별 인구십만명당 코로나 누적 확진자 수, 인구십만명당 치과의사 수, 인구십만명당치과병·의원 수와 개인 수준의 치과구분, 개원형태, 개원 연차, 직원 수로 설정하였다. 인구십만명당 치과의사 수와 치과 병·의원 수는 각 지역의 치과 인프라의 밀도에 따른 피해의 차이를 파악하기 위해 투입하였고, 치과구분, 개원 형태, 개원연차는 치과의 특성을 파악하기 위해, 직원 수는 치과의 규모를 파악하기 위해 투입하였다.
- 방법으로 실시하였다. 설문 내용은 개원지역, 치과 구분, 개원형태, 개원연차, 직원 수와 같은 개원 특성과 코로나 19로 인한 치과병·의원의 경영 어려움, 작년 동월 대비 환자 및 수입 감소율을 조사하였다.
- 설문조사는 대한치과의사협회 회원관리 시스템을 통해 문자로 구글서베이 URL을 발송하여, 대상자가 스스로 응답하는 방법으로 실시하였다. 설문 내용은 개원지역, 치과 구분, 개원형태, 개원연차, 직원 수와 같은 개원 특성과 코로나 19로 인한 치과병·의원의 경영 어려움, 작년 동월 대비 환자 및 수입 감소율을 조사하였다.
- 이 연구에서는 지역의 구조적 특성이 끼치는 영향을 파악하고자 인구십만명당 코로나 누적환자 수, 치과의사 수, 치과병·의원 수를 지역 수준의 변수로 선정하여 다수준분석을 실시하였다. 분석 결과, 누적 확진자가 많은 지역일수록 치과도 환자, 수입 측면에서 피해가 컸음을 재확인하였다.
- 이 연구의 종속변수는 2020년 1월부터 4월까지 각 월의 코로나19로 인한 환자 및 수입 감소율로 설정하였다. 감소율은 0~100%까지 10%간격 10개의 척도로 응답할 수 있게 설계하였으며, 분석 시 연속변수로 처리하여 분석하였다.
- 지역별 개원연차, 직원 수 평균 차이와 환자 및 수입감소율은 One-way ANOVA를, 치과구분과 개원 형태별 환자 및 수입 감소율은 t-test를 이용하였다. 인구 십만 명당 코로나 누적환자와 연차, 직원 수, 인구십만명당 치과의사 수, 인구십만명당 치과병·의원 수와 환자 및 수입 감소율은 상관분석을 통해 person 상관계수를 표기하였다. 1종 오류는 0.
- Model 1은 지역 간 차이를 허용한 Null model로 하였고, Model 2는 개인수준과 지역 수준 변수 중 유의한 관계가 있는 변수를 모두 적용한 최종통합모형이다. 최종모형에는 코로나19 피해 평균에 유의한 상관성이 있었던 개원연차, 직원 수, 인구 십만 명당코로나 누적 확진자 수 및 치과 병의원 수만 적용하였다. 인구십만명당 치과의사 수는 치과병·의원 수와 다 중공선 성을 나타내 최종모형에서 제외하였다(VIF=29.
대상 데이터
- 모집단 전체에 문자를 통해 설문 참여를 요청하였고, 3,295명(응답률 11.9%)이 응답하였으며, 응답자 중 비개 원의 106명을 제외한 3,189명을 최종 연구대상자로 선 정하였다
- 이 연구는 코로나19로 인한 치과 개원가의 피해정도를 파악하기 위해 대한치과의사협회에 2020년 4월 20일 기준으로 등록되어 있는 치과의사 회원 27,689명을 모집 단으로 하였다.
데이터처리
- 마지막으로 모델 적합성을 검정하기 위해 우도비 검정을 수행하였다. 최대우도방법을 이용한 경우 –2LL(Log likelihood)값이 산출되는데 이를 편차(deviance)라고 도하며, 값이 작을수록 모델의 적합도가 좋다는 의미이다.
- 모형이 다수준 분석을 실시하기에 적합한지 여부를 판단하기 위해 지역수준 변이가 존재하는지를 집단 내 상관 (Intra-class Correlation, ICC)으로 평가하였다. ICC는 개인 수준과 지역 수준의 변수를 투입하지 않은 상태에서 전체 분산 중 지역 분산의 정도를 확인하는 방법으로, ICC값이 클수록 지역특성의 설명이 높다는 것을 의미한다.
- 분석 대상자의 특성을 파악하고, 지역 및 개인 수준의 특성과 코로나19로 인한 피해의 관련성을 파악하기 위해 IBM SPSS Statistics ver. 24.0(IBM Co., Armonk, NY, USA)을 이용하여 기술통계, 교차분석(Chi-square)을 하였다. 지역별 개원연차, 직원 수 평균 차이와 환자 및 수입감소율은 One-way ANOVA를, 치과구분과 개원 형태별 환자 및 수입 감소율은 t-test를 이용하였다.
- 지역 및 개인 수준의 변수를 계층적으로 분석하기 위해 HLM 6.1 for student(SSI inc., Skokie, IL, USA)를 이용하여 다수준 분석을 하였다. Model 1은 지역 간 차이를 허용한 Null model로 하였고, Model 2는 개인수준과 지역 수준 변수 중 유의한 관계가 있는 변수를 모두 적용한 최종통합모형이다.
- , Armonk, NY, USA)을 이용하여 기술통계, 교차분석(Chi-square)을 하였다. 지역별 개원연차, 직원 수 평균 차이와 환자 및 수입감소율은 One-way ANOVA를, 치과구분과 개원 형태별 환자 및 수입 감소율은 t-test를 이용하였다. 인구 십만 명당 코로나 누적환자와 연차, 직원 수, 인구십만명당 치과의사 수, 인구십만명당 치과병·의원 수와 환자 및 수입 감소율은 상관분석을 통해 person 상관계수를 표기하였다.
성능/효과
- 3%)17) 감소하였다. 대부분 30%가량의 매출 감소를 겪고 있는 것으로 나타났으며, 특히 5인 이하 사업장인 소상공인이 체감하는 감소폭은 50% 이상으로 매우 컸다.
- 215로 가장 높았다. 또한 모든 기간에서 직원 수가 적을수록 환자 및 수입 감소율이 유의하게 증가했다(P<0.05). 4월이 환자 감소율 상관계수 –0.
- 최근 치과 병·의원을 대상으로 한 조사에 의하면 코로나19가 지속될 경우 인력감축을 고려하겠다는 응답이 약 45%로 이 피해는 경영 문제에 그치는 것이 아니라 장기적으로 치과계 고용시장에도 위협을 줄 것으로 여겨진다19). 또한, 본 연구의 결과에 의하면 직원 수가 적을수록, 코로나 누적 확진자 수가 많을수록 피해가 큰 것으로 나타나, 5인 미만의 소상공인의 피해가 일반 중소기업에 비해 큰 것과 유사한 결과라고 할 수 있다. 코로나19 누적 확진자가 많은 특별재난지역 소재의 의료기관의 경우 금리 혜택, 특별세액감면 등의 혜택을 받을 수 있지만21), 혜택 제공 시 의료기관의 규모에 대한 고려는 이루어지지 않았다.
- 265로 가장 컸다. 모든 기간에서 연차가 높을수록 환자 및 수입 감소율 또한 유의하게 많은 것으로 나타났고(P<0.001), 4월이 환자 감소율 상관계수 0.204, 수입 감소율이 상관계수 0.215로 가장 높았다. 또한 모든 기간에서 직원 수가 적을수록 환자 및 수입 감소율이 유의하게 증가했다(P<0.
- 인구십만명당 치과의사 수는 환자 감소율에서 1월, 4월에 유의한 양의 상관관계가 있었고, 수입 감소율은 3월, 4월에서 유의한 양의 상관관계가 나타났다. 모든 기간에서 인구십만명당 치과병·의원 수가 증가할수록 환자 및 수입 감소율이 유의하게 감소하는 것으로 나타났다 (P<0.05)<;Table 4>.
- 실시하였다. 분석 결과, 누적 확진자가 많은 지역일수록 치과도 환자, 수입 측면에서 피해가 컸음을 재확인하였다. 치과의사 수와 치과병·의원 수는 변수 간 관련성이 높아 치과병·의원 수만 포함하였고, 그 결과 치과 병·의원이 많은 지역에서도 코로나19 피해가 크게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다.
- 112로 가장 높았다. 인구십만명당 치과의사 수는 환자 감소율에서 1월, 4월에 유의한 양의 상관관계가 있었고, 수입 감소율은 3월, 4월에서 유의한 양의 상관관계가 나타났다. 모든 기간에서 인구십만명당 치과병·의원 수가 증가할수록 환자 및 수입 감소율이 유의하게 감소하는 것으로 나타났다 (P<0.
- 인구십만명당 코로나 누적환자 수가 증가할수록 환자 및 수입 감소율은 1월을 제외한 2월에서 4월까지 유의하게 증가하였다(P<0.001). 그 중 3월의 환자 감소율이 상관계수 0.
- 052로 3월의 지역 간 변이가 가장 컸다. 지역수준에서 유의한 변수는 공통적으로 인구십만명당 코로나 누적환자 수(P<0.001)가유의하게 양의 관계가 있었다. 개인수준에서 2월부터 4 월까지 모두 연차(P<0.
- 001). 지역수준에서 유의한 변수는 월별로 달랐으나, 공통적으로 인구십만명당 코로나 누적환자 수(P<0.001)가 유의하게 양의 관계가 있었다. 개인수준에서 2월부터 4월까지 모두 연차는 유의한 양의 관계가(P<0.
- 최종 응답자 3, 189명의 응답을 분석한 결과, 전체 환자 감소율은 3월이 34.9%로 가장 높았고, 수입 감소율은 4월이 34.0%로 가장 높았다. 치과병·의원의 코로나 19로 인한 환자 및 수입 감소율에 영향을 미치는 요인은 월별로 차이가 있었지만, 인구십만명당 코로나 누적환자 수가 유의하게 양의 관계가 있었고, 특히 3월의 지역 간 변이가 가장 큰 것으로 나타났다.
- 0%로 가장 높았다. 치과병·의원의 코로나 19로 인한 환자 및 수입 감소율에 영향을 미치는 요인은 월별로 차이가 있었지만, 인구십만명당 코로나 누적환자 수가 유의하게 양의 관계가 있었고, 특히 3월의 지역 간 변이가 가장 큰 것으로 나타났다. 개인 수준에서 연차는 유의한 양의 관계가, 직원 수는 유의한 음의 관계가 있었다.
후속연구
- 따라서 향후 현실에 맞는 지원책을 강구하기 위해서라도 코로나19로 발생한 치과계의 피해를 정확하게 파악하고, 관련 연구를 진행할 필요가 있다. 이에 이 연구는 코로나 19로 인한 우리나라 치과계의 피해를 확인하고, 관련 요인을 파악하여 피해에 대처할 수 있는 보상방안을 마련하기 위한 기초 자료로 활용하고자 수행하였다.
- 본 연구는 코로나19로 인한 치과병·의원의 피해 실태를 주관적인 조사로 측정했다는 것에 한계를 가진다. 추후 건강보험요양 급여비 또는 매출지표와 같은 객관적인 지표로 조사할 필요가 있다.
- 하지만 우리나라의 치과 진료비는 비급여의 비율이 의과에 비해 높아 건강보험요양 급여비로는 정확한 피해를 산출하기 어려우므로, 이번 연구를 통하여 코로나19와 같은 감염병으로 인한 치과병·의원의 환자 및 수입 감소율을 파악하고, 영향을 미치는 요인이 무엇인지 파악한 것에 나름의 의미가 있다. 이 연구의 결과가 치과계의 코로나19 피해에 따른 보상방안을 수립하는데 중요한 기초 자료로 기여하기를 기대한다.
- 의료기관은 일반소상공인, 중소기업과 달리, 전문성과 필수성을 가지고 있다. 정부는 의료기관의 특성에 맞는 기준을 정립하여 코로나 19의 장기화로 인한 의료계의 붕괴를 방지하고, 향후 보건의료체계를 유지할 수 있도록 치과계에 맞는 지원을 제공해야 할 것이다.
- 조사로 측정했다는 것에 한계를 가진다. 추후 건강보험요양 급여비 또는 매출지표와 같은 객관적인 지표로 조사할 필요가 있다. 하지만 우리나라의 치과 진료비는 비급여의 비율이 의과에 비해 높아 건강보험요양 급여비로는 정확한 피해를 산출하기 어려우므로, 이번 연구를 통하여 코로나19와 같은 감염병으로 인한 치과병·의원의 환자 및 수입 감소율을 파악하고, 영향을 미치는 요인이 무엇인지 파악한 것에 나름의 의미가 있다.
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