○ 동반질환은 질환의 중증도(severity)와 구분되는 개념임
- 동반질환은 관심대상이 되는 질환의 주요 원인(입원이 발생한 주된 질환)과 직접적 으로 관련되지 않은 질환으로 결과에 영향을 주는 질환으로 정의됨
- 동반질환을 보정하는 방법에는 관련 문헌 혹은 임상적 판단에 근거하여 결과에 영향 을 주는 질환을 선정하는 방법(ad-hoc selection), 통계적 검정을 통하여 결과에 유 의한 영향을 주는 질환을 보정하는 방법, 동반질환 측정도구를 사용하는 방법이 있음
46) 카이제곱 검정, t-검정, 분산분석 등 결과변수와 독립변수 간의 관련성 분석
제2장 중증도 보정 모형 개발 사례 및 방법론
○ 동반질환 측정도구는 행정자료를 사용한 연구에서 많이 활용되고 있으며, 찰슨동반질 환지수(Charlson Comorbidity Index), Elixhauser의 동반질환, 만성질환 점수 (Chronic Disease Score)47) 등이 있음
○ 찰슨동반질환지수48)는 행정자료를 이용한 연구에서 가장 널리 사용되고 있는 측정 도구로, Charlson 등은 환자의 의무기록을 토대로 사망에 영향을 주는 19개의 질 환을 정의함
- 각 질환들은 1년 사망에 대한 상대위험도를 근거로 일정한 가중치를 부여하였고, 이 가중치의 합이 환자의 중증도를 반영하는 지표가 됨
- 최근 Quan 등49)은 약 25년 전에 개발된 찰슨동반질환지수의 가중치는 현재의 의 학수준 등을 반영하지 못한다고 지적하면서, 6개 국가의 병원퇴원자료를 사용하여 가중치를 재산출함
- 찰슨동반질환지수는 의무기록자료를 토대로 개발되어, 이를 행정자료에 사용하기 위해서는 ICD-9(International Classification of Disease, 9th version) 혹은 ICD-10으로 전환한 연구들이 보고됨
- ICD-9 혹은 ICD-10으로 전환되면서, 19개의 질환은 17개로 통합됨. Halfon 등50), Sundararajan 등51), Quan 등52)은 우리나라의 진단명 분류기준인 ICD-10으로 Charlson 동반질환을 전환함
- 이 중에서는 Quan 등이 개발한 알고리즘이 예측력 측면에서 다른 알고리즘보다 높다는 연구결과를 근거로 많이 사용되고 있음(표 15)
47) Melfi C, Holleman E, Arthur D, Katz B. Selecting a patient characteristics index for the prediction of medical outcomes using administrative claims dta. J Clin Epidemiol 1995;48:917-926
48) Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenzie CR. A new method of classfying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Ds 1987;40:373-383
49) Quan H, Li B, Couris CM, Fushimi K, Graham P, Hider P, Januel JM, Sundararajan V. Updating and validating the Charlson comorbidity index and score for risk adjustment in hospital discharge abstracts using data from 6 countries. Am J Epidemiol 2011;173(6):676-682
50) Halfon P, Eggli Y, van Melle G, et al. Measuring potentially avoidable hospital readmissions. J Clin Epidemiol 2002;55:573-577
51) Sundararajan V, Henderson T, Perry C, et al. New ICD-10 version of the Charlson comorbidity index predicted in-hospital mortality. J Clin Epidemiol 2004;57:1288-1294
52) Quan H, Sundararajan V, Halfon P, et al. Coding algorithms for defining comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 administrative data. Med Care 2005;43:1130-1139
폐렴 적정성평가 결과지표 중증도보정 모형 개발
E10.2-E10.5, E10.7, E11.2-E11.5, E11.7, E12.2-E12.5, E12.7, E13.2-E13.5, E13.7, E14.2-E14.5, E14.7
C00.x-C26.x, C30.x-C34.x, C37.x-C41.x, C43.x, C45.x-C58.x, C60.x-C76.x, C81.x-C85.x, C88.x, C90.x-C97.x
제2장 중증도 보정 모형 개발 사례 및 방법론
○ Elixhauser 등53)은 입원기간, 진료비, 사망 등의 결과를 예측하기 위해 30개 동 반질환을 개발함
- Elixhauser의 동반질환은 찰슨동반질환지수와 같이 하나의 지수로 환산하지 않고, 각각의 동반질환을 이분형 형태로 사용하는 방법임
- ICD-9으로 개발되어, Quan 등54)에 의해 ICD-10으로 전환됨