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패널데이터를 활용한 재난적 의료비 지출의 영향 연구가 궁금하다면♬

선택한 이유

건강문제와 빈곤화 / 빈곤지속간의 관계가 궁금했다!
건강문제로 발생할 수 있는 재난적 의료비의 영향에 대한 연구가 궁금했다!
여러 기관에서 축적되고 있는 패널데이터를 연구에 어떻게 활용했는지 궁금했다!

요약

한 국가의 건강보장제도는 건강상의 위험과 이로 인한 경제적 위험에서 국민을 보호하는 기능을 한다. 그러나 한국의 건강보장제도는 많은 비급여항목과 높은 본인부담수준, 그로 인한 낮은 보장성으로 인해 극 기능이 충분하지 않다는 지적이 지속적으로 제기되어 오고 있으며, 이러한 낮은 보장성은 재난적 의료비(catastrophic health expenditure)를 발생시키게 된다.
근래의 연구에서는 주로 의료비 중 본인부담금 지출을 분자(T)로 하며, 분모는 총소득/총지출(x) or 총소득/총지출에서 식료품비를 제외한 지불능력(y) 중에 하나를 선택하여 값(T/x, T/y)을 산출하는 방식을 주로 사용하고 있다. 그 값이 일정 기준 이상일 때를 재난적 의료비로 정의하고 있으며, 이 기준은 10-40%사이의 값을 주로 사용하고 있다
한 가구가 재난적 의료비를 지출하게 되면 가용 소득이 감소하므로 그 시점의 삶의 질이 하락하게 될 뿐만 아니라 소득수준을 유지, 향상하기 위한 준비의 부족으로 이후의 소득이 감소하거나 증가하더라도 다른 가구들이 증가하는 정도를 따라가지 못하여 빈곤화 될 수 있다. 재난적 의료비 지출 시점에 이미 빈곤 가구인 경우는 빈곤에서 탈출할 수 없게 되는 빈곤 지속도 발생할 수 있을 것이다.
[분석방법] 연구대상 가구의 특성과 빈곤화율, 빈곤 지속률 및 재난적 의료비 지출 가구의 비율을 의료비 지출 기준년별 차이를 파악하기 위해 빈도분석과 카이제곰검정을 실시하였으며, 재난적 의료비 지출이 빈곤화 및 빈곤 지속에 미치는 영향의 분석은 다른 변수들을 함께 포함한 다중로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 재난적 의료비 지출 이전 해의 빈곤상태에 따라 대상 가구를 두 군으로 나누어 이전 해에 비빈곤이었던 가구만을 대상으로 빈곤화에 미치는 영향을 확인하였으며, 이전 해에 지속적으로 빈곤이었던 가구만을 대상으로 빈곤 지속에 미치는 영향을 확인하였다. 회귀분석은 주요 독립변수인 재난적 의료비의 기준에 따라 기준이 10%인 모델, 20%인 모델, 30%인 모델, 40%인 모델로 구분하였다. 가중치는 표준가중치를 사용하였으며 각 세트별로 재난적 의료비의 발생 시점의 가중치를 사용하였다. 통계 프로그램은 SAS ver.9.3을 사용하였다.
[분석결과] 재난적 의료비 지출 여부와 빈곤화 및 빈곤 지속의 관계만을 살펴본 카이제곱검정에서는 재난적 의료비를 지출한 경우 유의하게 더 높은 빈곤화율과 빈곤 지속률를 보였으며 재난적 의료비의 기준을 10%로 하였을 때의 비교위험도는 빈곤화 3.20, 빈곤 지속 1.24로 나타났다. 가구특성 및 가구주 특성을 보정한 로지스틱 회귀분석의 결과 역시 재난적 의료비 지출이 빈곤화 및 빈곤 지속에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 이 연구의 결과는 건강보장제도의 개선을 통한 재난적 의료비 지출의 억제가 빈곤 가구의 증가를 예방할 수 있다는 것을 의미하며, 또한 빈곤에 진입한 가구가 빈곤상태에서 벗어날 수 잇도록 하는 데에도 도움이 될 수 있다는 것을 의미한다.
[한계] 빈곤 가구의 의료이용 제한이 재난적 의료비가 미치는 효과의 크기에 영향을 미칠 수 있는 한계가 있다. 빈곤 가구의 경우 상대적으로 미충족 의료가 많이 발생하며, 미충족 의료의 발생은 의료비 발생을 억제하므로 빈곤 가구의 재난적 의료비가 실제 가능한 정도에 비해 더 적게 발생하였을 수 있다. 그러나 이러한 의료이용제한에 의한 의료비 감소는 제한의 원인을 경제적 이유로 한정하는 것이 불가능하고, 한정하더라도 필요한 의료비를 추정해 내는 것이 불가능하기 때문에 분석에 반영하지는 않았다. 그렇지만 이러한 제한점은 군간 재난적 의료비의 발생률의 차이를 줄이는 방향으로 작용하며 이를 통해 재난적 의료비가 빈곤화 및 빈곤 지속에 미치는 영향을 더 약하게 하는 방향으로 작용할 것이므로 재난적 의료비가 빈곤화 및 빈곤 지속의 원인이라는 결론에는 영향을 미치지 않을 것으로 보인다. 그러나 미충족 의료와 재난적 의료비를 하나의 모형에서 분석할 수 있다면, 이러한 제한점 없이 미충족 의료, 재난적 의료비와 빈곤의 관계를 명확히 확인할 수 있을 것이므로, 이를 위한 추가적 여구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

추천이유(비추천이유)

패널데이터을 연구에 어떻게 활용하였는지 알 수 있는 활용예시로 적합!

더 알아보고 싶은 내용

미충족 의료가 발생하는 원인에 대해 더 알아보고싶다.
상대위험도와 오즈비에 대해 더 공부가 필요하다.

참고문헌 속 읽어보고 싶은 논문

없었다.

용어 설명

[재난적 의료비]는 한 가구의 의료비 지출이 일정 기준을 넘어서는 경우를 뜻하며, 주로 소득이나 지출의 일정 비율 이상을 의료비로 사용하게 되는 경우로 정의한다. 세계보건기구는 보건의료 재정의 공평성(fairness in financial contribution)지표 중 하나로 가용소득의 40% 이상을 의료비로 지출하는 경우를 재난적 의료비로 정의하고 있으며 이 기준은 각 국가의 상황에 맞게 조정되어야 함을 언급하고 있다. 재난적 의료비는 한 국가의 건강보장제도가 경제적 위험에서 국민을 보호하는 기능을 충분히 하고 있는지 확인할 수 있는 유용한 개념이다.
[가처분소득]은 개인소득에서 개인의 세금/세외부담/이자지급 등 비소비지출을 공제하고 사회보장금/연금 등 이전소득을 보탠 것이다. 가처분소득 = 개인소득 - 비소비지출 + 이전소득
[미충족 의료] 의료서비스가 필요한 상황임에도 불구하고 필요한 의료서비스를 제대로 공급받지 못하는 상태
상대위험도 - 두 확률(Probability)의 비율 오즈비 - 두 오즈(Odds)의 비율
[상대위험도(Relative Risk; RR)] 상대위험도 및 오즈비는 질병발생과 위험인자의 상호 연관성 연구에 사용되는 통계학적 개념, 그러나 각각은 서로 다른 개념임에도 불구하고 자료 해석과정에서 쉽게 혼용 된다. 위험인자에 노출된 암환자의 확률 = a/(a+b) = R1 위험인자에 노출되지 않은 암환자의 확률 = c/(c+d) = R2 상대위험도는 직관적으로 임상적 의미를 이해할 수 있다. 일반적으로 코호트 연구(Cohort Study)에 사용한다. → Relative Risk(Risk Ratio) = R1/R2 = 'a/(a+b)' / 'c/(c+d)'
[오즈비(Odds Ratio; OR)] 오즈(Odds)는 어떤 사건이 일어날 가능성으로 P/(1-P)으로 표현된다. *오즈(Odds) = 성공확률/실패확률 위험인자에 노출된 사람중에서 암환자인 오즈값 = a/b = Odds1 위험인자에 노출되지 않은 사람 중에서 암환자인 오즈값 = c/d = Odds2 오즈비는 샘플링에서 생길 수 있는 Bias를 최소화하여, 통계적 의미를 강화함 일반적으로 환자대조군 연구(Case-Control Study)에 주로 사용 → Odds Ratio(오즈비;교차비;승산비) = Odds1/Odds2 = 'a/b' / 'c/d'

기타 추가내용