분석자료 및 분석 방법

가. 분석자료

사망전 의료이용행태 분석을 위하여, 건강보험 및 의료급여 청구자료를 사 용하였다. 청구자료에는 의료기관이 환자를 진료한 후 보험에 청구되는 입원 및 외래, 약국의 모든 자료가 수록되어 있다.

이번 연구에서는 2008년 사망자를 분석대상으로 하였다. 사망자는 건강보 험 자격화일(자격 상실:사망)을 기준으로 추출되었으며, 사망일자는 자격 상 실일을 사용하였다.

우선, 사망자 집단의 의료이용행태를 보기위하여, 연령대별, 성별로 구분하 여 의료이용행태를 분석하였다. 그리고 세부적으로 입원, 외래, 지역별 의료 이용행태 및 중환실 이용현황 등을 분석하였다. 기본 분석은 환자단위로 실 시하였으며, 의료이용관련 지표는 금액 및 횟수의 형태로 산출하였다.

22 ^• 진료비 변동요인 및 기여도 분석

나. 사망자 및 생존자 집단 선정

이번 연구에서는 2008년 사망자를 분석대상으로 하였다. 사망자는 건강보 험 자격화일(자격 상실:사망)을 기준으로 추출되었으며, 그리고 사망일자는 자격 상실일을 사용하였다.

<그림 8> 사망자(전체) 및 생존자(표본)집단 추출 및 분석 틀

사망자의 의료이용행태를 생존자의 그것과 비교하기 위하여 생존자 집단 을 표본 추출하여 비교하였다. 생존자 집단의 표본추출을 위해 2008년 의료 이용이 있었던 사람중, 사망자를 제외한 나머지 집단을 모집단으로 선정하였 다. 이중에서 동일한 성별, 연령분포를 갖는 동일한 수의 표본집단을 추출하 였다. 표본추출은 SAS 9.1의 PROC SURVEYSELECT를 사용하였다.

연구목적에서 제시한 사망자의 사망전 비용의 상대적 수준을 파악하기 위하여 생존자 집단을 표본 추출하여 진료비용 비교작업을 수행하였다. 그런데 이때 추출된 표본이 생존자 전체를 대표하도록 표본이 추출되었으나, 이 표본의 적정성여부를 다시 한번 검토해 보기로 하였다. 즉 생존자 집단의 표본을 추가적 으로 추출하여 기존 표본과 동질성이 잘 유지되고 있는지를 확인해 보고자 한다.

우선 사망자 집단의 연령, 성별 분포와 동일한 생존자 집단을 새롭게 표본 추출하기 위해서, SAS의 PROC SURVEYSELECT 프로시져를 사용하여 2개 의 표본을 추출하였다.

이렇게 추출된 2개 표본의 평균 연령을 비교해 보면 서로 유사함을 확인 할 수 있다.

<표 5> 생존자 전체집단에서 추출된 2개 집단의 연령 비교

연 령 생존자

(기존표본)

생존자

(추가표본) p-value

남 자

(n=131,068) 65.1 65.1 0.99

여 자

(n=104,726) 71.8 71.8 0.91

생존자 표본 2개의 진료비용 및 입내원일수를 비교해보면, 두 표본간에 차 이가 있음을 알 수가 있다. 이것은 표본 추출시 의료 이용실적을 고려하지 않고 추출하였기 때문에 나타나는 현상으로 해석된다. 실제로 생존자 전체집 단의 의료이용내역을 고려하여 표본추출에 이용할 수도 있으나, 생존자 전체 집단의 규모가 약 4천3백만명이고, 이들의 의료이용 내역을 각각 산출하여 구축하는 것은 방대한 작업이 소요된다. 다만 이번 연구의 목적이 사망자의 사망전 비용내역을 살펴보고, 더 나아가, 사망자 집단과 생존자 표본 집단 간의 의료이용 내역을 비교하는 작업에 촛점을 맞추고 있으므로, 생존자 표 본집단의 확률적 대표성만을 확보하여 진행하기로 결정하였다.

생존자 표본 집단간의 의료이용내역 비교결과를 보면, 총진료비, 입원진료 비, 외래진료비, 입원일수, 외래방문일수 등의 지표 값들이 통계적으로 유의 한 차이를 보이고 있으나, 두 집단간 지표값의 비율을 보면, 최소 88%에서 최대 96%에 상당하는 것으로 나타났다.

의료이용 내역을 특성별로 살펴 보면, 입원보다는 외래이용내역이 두 집단 간에 보다 큰 차이를 나타냈으며, 여성이 남성보다 차이가 큰 것으로 나타났다.

24 ^• 진료비 변동요인 및 기여도 분석