[논문]거주지역 이동이 의료이용량과 의료접근성에 미치는 영향

이우리; 최용석; 이경민; 김리현; 유기봉

doi:10.4332/kjhpa.2021.31.1.125

거주지역 이동이 의료이용량과 의료접근성에 미치는 영향
The Effect of Residential Migration on the Utilization and Accessibility of Medical Care 원문보기

Health policy and management = 보건행정학회지, v.31 no.1, 2021년, pp.125 - 139

이우리 (연세대학교 보건행정학과) , 최용석 (연세대학교 보건행정학과) , 이경민 (연세대학교 보건행정학과) , 김리현 (연세대학교 보건행정학과) , 유기봉 (연세대학교 보건행정학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Background: In Korea, the health gap widens due to the number of medical resources and access to medical services between metropolitan and rural. The purpose of this study is to identify the impact of residential migration on medical utilization and accessibility. Methods: This study extracted 528,516 claimed cases in the National Health Insurance Service-Cohort Sample Database from 2006 to 2015. Subjects were classified into two groups by the magnitude of the region, the metropolitan and the rural. The inversed probability weights were calculated for each group. And coefficients of the two-part model were estimated by generalized estimation equation. Results: Those who moved region from metropolitan to rural tend to increase the length of stay and inpatients with ambulatory care sensitive conditions (ACSC) disease. Contrariwise, those who moved areas from rural to metropolitan tend to decrease the total medical cost, the adjusted patient days, the number of outpatients and the number of outpatients and inpatients with ACSC disease. Conclusion: This study identified that between the residents who continued to reside in the region and the migrants, there were significant differences in the medical accessibility, quality of primary care, and unmet medical need.

주제어

표/그림 (6)

표 Table 1. Variables included in exposure models assessing the associations of medical utilization with residential area movement, 2006–2015
표 Table 2. General characteristics at baseline
그림 Figure 1. Number of migrants per year. (A) Metropolitan to rural. (B) Rural to metropolitan.
표 Table 3. Results of generalized estimating equations analyses of medical utilization
표 Table 4. Results of generalized estimating equations analyses of medical utilization due to ACSC disease
그림 Figure 2. Result of per patient with residential area movement of every year. (A) Total medical cost. (B) Adjusted patient days. (C) Number of outpatients. (D) Length of stay. (E) Number of ACSC disease outpatients. (F) Number of ACSC disease inpatients. ACSC, ambulatory care sensitive conditions.

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

기존 선행연구는 지역이동을 고려하지 않은 거주지역에 따른 영향을 비교하였으나, 개인단위의 지역적 이동의 시계열적 영향을 고려한 연구는 전무하였다. 이에 따라 본 연구에서는 국민건강보험공단 표본 코호트 자료를 활용하여 거주지역 이동이라는 특수한 상황을 고려하여 개인적 차원에서 의료이용량과 의료접근성에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이 중 거주지역 이동에 따른 의료접근성과 관련한 영향을 파악하기 위하여 ‘ambulatory care sensitive conditions (ACSC)’ 질환으로 인한 의료이용’ 지표를 사용하였다.

제안 방법

보험료 분위의 경우 0–2분위, 3–4분위, 5–6분위, 7–8분위, 9–10분위를 묶어 다섯 가지 카테고리로 구분하여 분석에 포함하였다. 동반질환 보정을 위해 고려한 CCI 점수의 경우 0점, 1점, 2점 이상으로 나누어 고려하였으며, 장애등급의 경우 정상, 경증장애, 중증장애로 나누어 분석하였다. 만성질환의 경우 해석에 따라 만성질환의 구분기준이 달라지기 때문에 의원급 만성질환 관리료 정책에 해당하는 11가지 질환, 즉 고혈압(I10–I13), 당뇨병(E10–E14), 정신 및 행동장애 (F00–F99, G40–G41), 호흡기결핵(A15–A16, A19), 심장질환(I05–I09, I20–I27, I30–I52), 대뇌혈관질환(I60–I69), 신경계 질환(G00–G37, G43 –G83), 악성 신생물(C00–C97, D00–D09), 갑상선의 장애(E00–E07), 간의 질환(B18, B19, K70–K77), 만성신부전증(N18)을 포함하였다.
첫째, 개인단위의 거주지역 이동이 의료이용량에 미치는 영향을 파악한다. 둘째, 개인단위의 거주지역 이동이 의료접근성에 미치는 영향을 확인한다.
만성질환의 경우 해석에 따라 만성질환의 구분기준이 달라지기 때문에 의원급 만성질환 관리료 정책에 해당하는 11가지 질환, 즉 고혈압(I10–I13), 당뇨병(E10–E14), 정신 및 행동장애 (F00–F99, G40–G41), 호흡기결핵(A15–A16, A19), 심장질환(I05–I09, I20–I27, I30–I52), 대뇌혈관질환(I60–I69), 신경계 질환(G00–G37, G43 –G83), 악성 신생물(C00–C97, D00–D09), 갑상선의 장애(E00–E07), 간의 질환(B18, B19, K70–K77), 만성신부전증(N18)을 포함하였다.
본 연구는 국민건강보험공단에서 제공하는 표본코호트의 2005년부터 2015년까지의 자료를 활용하여 대도시와 지방에서의 개인적 차원의 거주지역 이동이 의료이용량과 의료접근성에 미치는 영향을 파악하였다. 분석결과 대도시 그룹에서는 지방으로 거주지역을 이동하는 경우 입원이용, ACSC 질환으로 인한 외래이용, ACSC 질환으로 인한 입원이용을 할 OR가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
시기적절한 일차의료서비스의 이용을 통하여 입원의 예방이 가능하다는 개념으로, 일차의료서비스의 질, 접근성과 밀접한 관련이 있다. 선행연구를 참고하여 한국형 ACSC 질환상태로 분류가 가능한 질환들로 변수를 구성하여 ACSC 질환으로 인한 외래 의료서비스 이용과 입원 의료서비스 이용으로 나누어 연구를 진행하였다[21].
시간에 따라 변화하는 공변량의 경우 보험료 분위, 찰슨동반질환 (Charlson comorbidity index, CCI) 점수, 장애등급, 만성질환 유무를 고려하였다. 보험료 분위의 경우 0–2분위, 3–4분위, 5–6분위, 7–8분위, 9–10분위를 묶어 다섯 가지 카테고리로 구분하여 분석에 포함하였다.
위와 같은 한계점에도 불구하고 본 연구는 개인의 시간에 흐름에 따른 거주지역 이동이 의료이용량과 의료접근성에 미치는 영향을 인과관계 추정법인 MSM을 이용하여 정밀하게 탐색하였다. 또한 거주지역 이동에 따른 외래이용과 입원이용을 나누어 분석함으로써, 지역의 규모와 이동에 따라 의료접근성, 일차의료의 질, 미충족 의료의 유의미한 차이를 확인할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.
지역이동에 따른 건강격차 요인을 파악하기 위하여 지역이동 변수를 고려하였다. 서울특별시, 경기도, 광역시를 대도시로 보았으며, 이외 도시들은 지방으로 조작적 정의하여 변수를 생성하였다.
구체적인 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 개인단위의 거주지역 이동이 의료이용량에 미치는 영향을 파악한다. 둘째, 개인단위의 거주지역 이동이 의료접근성에 미치는 영향을 확인한다.
해당 연구대상자는 계속 대도시에 거주하는 경우와 대도시에서 지방으로 지역을 이동한 경우, 계속 지방에서 거주하는 경우와 지방에서 대도시로 지역을 이동한 경우로 나누어 분석을 진행하였으며, subgroup 분석으로 외래 및 입원을 나누어 분석을 진행하였다. 모든 분석은 SAS ver.

대상 데이터

또한 지역을 이동한 이후에 이동한 지역에서 계속 거주하는 사람과 지역을 이동하지 않은 채 계속 살아가고 있는 사람을 비교하는 연구이기 때문에 2번 이상 지역을 이동한 경우는 연구대상에서 제외하였으며, 2014–2015년에 거주지역을 옮긴 사람의 경우는 거주지역을 옮긴 이후 의료이용량 및 의료접근성의 영향을 비교하기가 어렵기 때문에 해당 시점에서 지역을 이동한 대상자를 포함하여 총 577, 283명을 제외한 528,516명을 연구대상으로 포함하였다.
이 자료는 2002년부터 2015년까지 14개년도의 데이터가 포함되어 있으며, 각 연도마다 전 국민의 약 2% (1,000,000 건)에 해당하는 데이터를 제공한다. 본 연구에서는 2005년부터 2015년까지의 데이터를 사용하였으며, 2005년의 경우 2006년 지역 이동 여부를 확인하는데 사용한 이후 분석에는 포함되지 않았다. 이에 따라 본 연구에서는 2006년부터 2015년까지 10년간의 데이터를 분석에 사용하였다.
분석 자료로 국민건강보험공단의 표본코호트 자료를 활용하였다. 표본코호트 자료는 전 국민 의료이용을 담고 있는 청구자료에서 추출된다.
연구대상은 30세 이상의 성인을 대상으로 하였으며, 전체 1,105,799 명 중 전체 코호트 기간에 조사되지 않은 사람은 연구대상에서 제외하였다. 또한 지역을 이동한 이후에 이동한 지역에서 계속 거주하는 사람과 지역을 이동하지 않은 채 계속 살아가고 있는 사람을 비교하는 연구이기 때문에 2번 이상 지역을 이동한 경우는 연구대상에서 제외하였으며, 2014–2015년에 거주지역을 옮긴 사람의 경우는 거주지역을 옮긴 이후 의료이용량 및 의료접근성의 영향을 비교하기가 어렵기 때문에 해당 시점에서 지역을 이동한 대상자를 포함하여 총 577, 283명을 제외한 528,516명을 연구대상으로 포함하였다.
표본코호트 자료는 전 국민 의료이용을 담고 있는 청구자료에서 추출된다. 이 자료는 2002년부터 2015년까지 14개년도의 데이터가 포함되어 있으며, 각 연도마다 전 국민의 약 2% (1,000,000 건)에 해당하는 데이터를 제공한다. 본 연구에서는 2005년부터 2015년까지의 데이터를 사용하였으며, 2005년의 경우 2006년 지역 이동 여부를 확인하는데 사용한 이후 분석에는 포함되지 않았다.
본 연구에서는 2005년부터 2015년까지의 데이터를 사용하였으며, 2005년의 경우 2006년 지역 이동 여부를 확인하는데 사용한 이후 분석에는 포함되지 않았다. 이에 따라 본 연구에서는 2006년부터 2015년까지 10년간의 데이터를 분석에 사용하였다.

데이터처리

E는 각각 지역이동을 나타낸 것이며, L은 시간의존변수(time dependent variable)를 나타내며, V는 시간불변변수(time independent variable)를 나타낸다. 분자와 분모는 각각 이항 로지스틱 회귀분석(binary logistic regression)을 통하여 추정하였다. 가중치 계산에 사용된 변수는 Table 1에 제시되어 있다.
Figure 2는 Table 3과 Table 4에서의 이단계 모형 분석의 first part model과 second part model에서 계산한 예측값을 통하여 계산한 총 예측값의 평균과 신뢰구간을 연도별로 나타낸 결과이다. 예측값의 평균값과 신뢰구간은 bootstrapping 방식을 통하여 계산했으며, 전체 연구대상의 10%를 100번씩 재추출(resampling)하여 집단의 연도별 평균값과 신뢰구간을 계산하였다. 대도시 그룹의 경우 총 의료비(A), 조정환자일수(B), 외래이용건수(C), ACSC 질환으로 인한 외래이용(E)에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다.

이론/모형

계산된 가중치를 사용하여 최종적으로 일반화 추정 방정식 (generalized estimating equations, GEE)을 사용하여 분석을 진행하였다. GEE 분석은 그룹 내 오차항 상관계수 구조를 가정할 수 있다는 장점이 있다.
이 중 거주지역 이동에 따른 의료접근성과 관련한 영향을 파악하기 위하여 ‘ambulatory care sensitive conditions (ACSC)’ 질환으로 인한 의료이용’ 지표를 사용하였다

성능/효과

또한 지방 그룹의 경우 계속 지방에서 거주하는 경우에 비하여 지방에서 대도시로 거주지역을 이동한 경우 ACSC 질환으로 인한 외래 및 입원을 할 OR이 더 작은 것을 확인할 수 있었다. ACSC 질환으로 인한 의료이용 시 ACSC 질환으로 인한 외래건수는 통계적으로 유의하게 증가하였으나, 입원은 통계적으로 유의하게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 시간추세와 의료이용 확률을 고려한 예측값을 확인하였을 때, 지방 그룹의 거주지역 이동 그룹에서 ACSC 질환으로 인한 외래 및 입원건수가 더 적은 것으로 예측한 결과를 확인할 수 있었다.
Table 3은 GEE 분석을 통하여 이단계 모형으로 의료이용량을 분석한 결과로 model 1은 전체 의료이용, model 2는 외래 의료이용, model 3은 입원 의료이용에 대한 분석결과이다(Appendices 1, 2). Model 1의 결과를 보면, 대도시에서 계속 거주하는 경우에 비하여 대도시에서 지방으로 거주지역을 이동한 경우에 조정환자일수와 총 의료비는 증가하였으나, 의료이용을 할 교차비(odds ratio, OR)가 0.96이었으나 통계적으로 유의하지 않은 것을 확인할 수 있었다. 지역 이동 후 시간 흐름에 따른 의료이용 확률은 증가하였지만 조정환자일수는 감소하였다.
Model 2의 분석결과로 대도시 그룹에서는 대도시에서 계속 거주하는 경우에 비하여 지방으로 거주지역을 이동한 경우, 외래이용을 할 OR가 0.94였으나 통계적으로 유의하지 않은 것을 확인할 수 있었다. 외래이용건수는 증가하였다.
Model 3의 분석결과로 대도시 그룹은 계속 대도시에서 거주하는 경우에 비하여 대도시에서 지방으로 거주지역을 이동한 경우 입원이용을 할 OR가 1.46이었으며, 재원일수는 증가하였다. 지역 이동 후 시간 흐름에 따라 입원할 확률은 감소하였다.
종합적으로 현재까지 지역 간 의료접근성과 의료의 질에 따라 의료이용량에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 지역이동을 통한 의료접근성 및 의료의 질 향상이 의료이용량이 미치는 변화를 확인할 수 있었으나 거주지역을 이동하기 이전의 환경이 건강상태에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 따라 추후 거주지역을 이동한 사람들의 거주 이전 환경에 따라 건강상태에 미치는 영향을 파악하는 연구가 이루어질 것으로 기대한다.
대도시 그룹과 지방 그룹을 비교해보았을 때, 전체 의료지표에서 지방 그룹의 지표가 더 안 좋은 것을 확인할 수 있었다. 또한 이러한 지역 간의 차이가 발생하는 것은 지역 이동에 따른 분석결과를 함께 살펴보았을 때 더욱 두드러지게 확인할 수 있었다.
대도시 그룹의 경우 계속 대도시에서 거주하는 경우에 비하여 대도시에서 지방으로 거주지역을 이동한 경우 ACSC 질환으로 인한 입원을 할 OR은 더 큰 것으로 나타났으며, ACSC 질환으로 인한 의료이용 시 ACSC 질환으로 인한 입원건수가 통계적으로 유의하게 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 시간추세와 의료이용 확률을 고려한 예측값을 확인하였을 때, 대도시에서 지방으로 이동한 그룹에서 ACSC 질환으로 인한 입원건수가 더 많은 것으로 예측한 결과를 확인할 수 있었다.
기존 거주지역의 특성이 지역 이동 이후 의료이용량에 미치는 결과는 대도시에서 지방으로 거주지역을 이동한 경우에서도 찾아볼 수 있었다. 대도시에서 지방으로 거주지역을 이전한 경우 외래이용건수, 조정환자일수, 총 의료비가 대도시에서 계속 거주하는 사람과 비슷한 것을 보았을 때 거주지역을 이동하기 이전의 환경이 건강 상태에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
위와 같은 한계점에도 불구하고 본 연구는 개인의 시간에 흐름에 따른 거주지역 이동이 의료이용량과 의료접근성에 미치는 영향을 인과관계 추정법인 MSM을 이용하여 정밀하게 탐색하였다. 또한 거주지역 이동에 따른 외래이용과 입원이용을 나누어 분석함으로써, 지역의 규모와 이동에 따라 의료접근성, 일차의료의 질, 미충족 의료의 유의미한 차이를 확인할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 국민건강보험공단에서 제공하는 표본코호트의 2005년부터 2015년까지의 자료를 활용하여 대도시와 지방에서의 개인적 차원의 거주지역 이동이 의료이용량과 의료접근성에 미치는 영향을 파악하였다. 분석결과 대도시 그룹에서는 지방으로 거주지역을 이동하는 경우 입원이용, ACSC 질환으로 인한 외래이용, ACSC 질환으로 인한 입원이용을 할 OR가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 의료이용을 했을 시, 분석결과로 모든 의료이용지표가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
분석에 의해 도출된 수치는 각 개인의 매 연간 의료이용 수준에 영향을 미치는 값이라 볼 수 있다. 분석결과를 종합적으로 두고 보았을 때 대도시에 계속 거주하고 있는 사람보다 지방에 계속 거주하고 있는 사람의 의료이용이 더 많은 것을 확인할 수 있다. 이는 지방에서 거주하는 인구가 일반적으로 건강수준이 좋지 않으며 의료이용을 더 많이 하고 있다는 선행연구와 일치한다[26, 27].
대도시 그룹의 경우 계속 대도시에서 거주하는 경우에 비하여 대도시에서 지방으로 거주지역을 이동한 경우 ACSC 질환으로 인한 입원을 할 OR은 더 큰 것으로 나타났으며, ACSC 질환으로 인한 의료이용 시 ACSC 질환으로 인한 입원건수가 통계적으로 유의하게 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 시간추세와 의료이용 확률을 고려한 예측값을 확인하였을 때, 대도시에서 지방으로 이동한 그룹에서 ACSC 질환으로 인한 입원건수가 더 많은 것으로 예측한 결과를 확인할 수 있었다. 또한 지방 그룹의 경우 계속 지방에서 거주하는 경우에 비하여 지방에서 대도시로 거주지역을 이동한 경우 ACSC 질환으로 인한 외래 및 입원을 할 OR이 더 작은 것을 확인할 수 있었다.
ACSC 질환으로 인한 의료이용 시 ACSC 질환으로 인한 외래건수는 통계적으로 유의하게 증가하였으나, 입원은 통계적으로 유의하게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 시간추세와 의료이용 확률을 고려한 예측값을 확인하였을 때, 지방 그룹의 거주지역 이동 그룹에서 ACSC 질환으로 인한 외래 및 입원건수가 더 적은 것으로 예측한 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 일차진료의 밀도가 높을수록 ACSC 입원율이 감소하였으며, 수도권과 지방과의 지역 간 ACSC 질환으로 인한 입원율이 차이가 났던 선행연구의 결과와 같았다[18].
지방 그룹의 경우 대도시로 거주지역을 이동하는 경우 의료지표의 OR가 더 낮은 것을 확인할 수 있었다. 의료이용을 했을 시, 분석 결과로는 총 의료비, ACSC로 인한 입원이용이 감소하였으나 조정환자일수, 의료이용횟수, ACSC로 인한 외래이용이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
분석결과 대도시 그룹에서는 지방으로 거주지역을 이동하는 경우 입원이용, ACSC 질환으로 인한 외래이용, ACSC 질환으로 인한 입원이용을 할 OR가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 의료이용을 했을 시, 분석결과로 모든 의료이용지표가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 지방 그룹의 경우 대도시로 거주지역을 이동하는 경우 의료지표의 OR가 더 낮은 것을 확인할 수 있었다.
이 외의 선행연구에서도 거주하는 지역의 규모가 클수록 비만이나 정신질환 등에 대한 위험이 낮았던 결과가 있었다[8]. 이러한 결과로 보아 거주지역 이동의 규모에 따라 건강수준의 변화가 생기는 것을 확인할 수 있었다.
이러한 결과는 일차진료의 밀도가 높을수록 ACSC 입원율이 감소하였으며, 수도권과 지방과의 지역 간 ACSC 질환으로 인한 입원율이 차이가 났던 선행연구의 결과와 같았다[18]. 이러한 결과를 통하여 대도시에서 지방으로 지역을 이동하는 경우 의료의 접근성이 안 좋아지며 일차의료의 관리가 잘 이루어지지 않고 있음에 따라 일차의료의 질이 안 좋아진다는 것을 확인할 수 있었다.
이러한 점으로 보았을 때, 대도시로 거주지역을 이동한 사람들은 의료의 질이 좋아졌기 때문에 지방에서 계속 거주하는 사람들에 비해서 조정환자일수, 외래이용건수, 재원일수가 감소하는 것이며, 대도시에 계속 거주하는 사람들에 비해서는 비교적 건강상태가 좋지 않은 점과 미충족 의료가 해소된다는 점에서 의료이용량을 더 많이 하는 점을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 선행연구에서 대도시에 비하여 지방의 경우 외래이용량과 재원일수가 통계적으로 유의하게 증가했던 결과와 농촌에서 거주하는 경우에 비하여 도시에서 거주하는 경우의 편의성 제한으로 인한 미충족 의료를 경험할 확률이 더 적었다는 선행연구의 분석결과와 일치한다[26, 28].
종합적으로 현재까지 지역 간 의료접근성과 의료의 질에 따라 의료이용량에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 지역이동을 통한 의료접근성 및 의료의 질 향상이 의료이용량이 미치는 변화를 확인할 수 있었으나 거주지역을 이동하기 이전의 환경이 건강상태에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다.
그러나 계속 대도시에서 거주하는 경우에 비하여 대도시에서 지방으로 거주지역을 이전한 집단의 경우 재원일수(D)와 ACSC 질환으로 인한 입원이용(F)이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 지방 그룹에서는 총 의료비(A), 조정환자일수(B), 외래이용건수(C), 재원일수(D), ACSC 질환으로 인한 외래이용(E), ACSC 질환으로 인한 입원이용(F)에서는 지방에서 대도시로 거주지역을 이전한 경우에 비하여 지방에서 계속 거주하는 경우, 시간이 흐름에 따라 의료이용량과 의료비용이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 재원일수의 경우는 model 3에서의 결과값이 통계적으로 유의하지 않았기 때문에, 두 집단의 차이는 유의하지 않다.
의료이용을 했을 시, 분석결과로 모든 의료이용지표가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 지방 그룹의 경우 대도시로 거주지역을 이동하는 경우 의료지표의 OR가 더 낮은 것을 확인할 수 있었다. 의료이용을 했을 시, 분석 결과로는 총 의료비, ACSC로 인한 입원이용이 감소하였으나 조정환자일수, 의료이용횟수, ACSC로 인한 외래이용이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
지역 이동 후 시간 흐름에 따른 의료이용 확률은 증가하였지만 조정환자일수는 감소하였다. 지방에서 대도시로 거주지역을 이동한 경우 의료이용을 할 OR는 0.86이었으며, 조정환자일수가 증가하였으나, 총 의료비는 감소하였다. 지역 이동 후 시간 흐름에 따른 조정환자일수는 감소하였다.
또한 이러한 지역 간의 차이가 발생하는 것은 지역 이동에 따른 분석결과를 함께 살펴보았을 때 더욱 두드러지게 확인할 수 있었다. 지방에서 대도시로 거주지역을 이동한 사람의 경우, 지방에서 계속 살고 있는 사람에 비하여 의료비 지출, 의료이용량이 감소한 것을 확인할 수 있었으나, 대도시에 계속 살고 있는 사람들에 비해서는 의료비, 의료이용량이 더 많은 것을 확인할 수 있었다.
96이었으나 통계적으로 유의하지 않은 것을 확인할 수 있었다. 지역 이동 후 시간 흐름에 따른 의료이용 확률은 증가하였지만 조정환자일수는 감소하였다. 지방에서 대도시로 거주지역을 이동한 경우 의료이용을 할 OR는 0.

후속연구

때문에 여러 번 지역을 이동한 사람의 경우 그 영향을 확인하지 못하였다. 둘째, 청구자료의 특성상 연구대상자가 거주하는 지역의 의료기관 수, 의사 인력 수 등 의료자원과 관련한 변수를 제대로 고려하지 못하였다. 이에 따라 지역 간 의료자원의 차이로 인한 의료이용량의 차이를 제대로 파악하지 못하였다.
그러나 본 연구에서는 해당 사항에 대한 통제가 이루어지지 못하였다. 따라서 추후 연구에서는 거주지역과 진료지역이 다른 경우 구분하여 분석하는 것이 필요하다.
셋째, 연구대상의 마지막 기간 2년 동안(2014–2015년) 지역을 이동한 대상의 경우 종속변수의 결과가 지역이동에 따른 것이라고 보기 어렵기 때문에 연구대상에서 제외하였다. 이는 추후 연구에서 코호트 자료가 추가로 구축할 때마다 보완할 수 있을 것으로 생각하지만, 현재로서는 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 마지막으로, 우리나라의 경우 SRT (Super Rapid Train), KTX (Korea Train Express) 등 교통의 발달로 인하여 지방에 거주하는 경우에도 수도권에서 진료를 받는 것이 용이해진 상황이다[29].
둘째, 청구자료의 특성상 연구대상자가 거주하는 지역의 의료기관 수, 의사 인력 수 등 의료자원과 관련한 변수를 제대로 고려하지 못하였다. 이에 따라 지역 간 의료자원의 차이로 인한 의료이용량의 차이를 제대로 파악하지 못하였다. 셋째, 연구대상의 마지막 기간 2년 동안(2014–2015년) 지역을 이동한 대상의 경우 종속변수의 결과가 지역이동에 따른 것이라고 보기 어렵기 때문에 연구대상에서 제외하였다.
그러나 지역이동을 통한 의료접근성 및 의료의 질 향상이 의료이용량이 미치는 변화를 확인할 수 있었으나 거주지역을 이동하기 이전의 환경이 건강상태에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 따라 추후 거주지역을 이동한 사람들의 거주 이전 환경에 따라 건강상태에 미치는 영향을 파악하는 연구가 이루어질 것으로 기대한다.
본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 지역 이동 후 계속해서 해당 지역에 살고 있는 사람이 연구대상이 되었기 때문에, 지역을 두 번 이상 이동한 경우 연구대상에서 제외되었다. 때문에 여러 번 지역을 이동한 사람의 경우 그 영향을 확인하지 못하였다.

참고문헌 (29)

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Yi YJ, Kim EJ. The effects of accessibility to medical facilities and public transportation on perceived health of urban and rural elderly: using generalized ordered logic model. J Korean Reg Dev Assoc 2015;27(1):65-88.
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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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