연구대상자의 직역변동과 의료이용변화 관련요인 분석

연구대상자의 직역변동과 의료이용관련 요인을 분석하기 위해 로지스틱 회 귀분석(logistic regression)을 실시하였다. 외래방문건수와 입원경험여부로 구분하여 각각 분석하였고, 분석의 결과는 <표 10>, <표 11>과 같다. 변수들 간의 다중공선성 여부를 살펴보기 위해서 회귀분석을 실시하여 분산확대인자 (variance inflation)를 확인하였으며, 분산확대인자(variance inflation)는 1.00에 서 2.00의 수준 사이로 변수들 간의 다중공선성은 높지 않았다. 각 모델의 통 계적 타당도를 검정하기 위하여 c-statistics를 확인하였고 c-statistics를 확인 한 결과 c-statistics가 50%이상으로 타당도가 확인되었다. 모형의 적합도 검 정을 위하여는 H-L test(Hosmer and Lemeshow goodness of fit test)를 시 행하였으며, 외래방문일수의 경우 H-L p-value 값이 0.0963으로 통계모형이 적합하게 나타났으나 입원경험여부는 만성질환 수를 포함했을 경우 적합성 이 유의하지 않게 나타나 만성질환 수를 제외하고 분석한 결과 H-L p-value 값이 0.6366으로 유의하였다.

가. 외래방문일수

직역변동과 의료이용량의 변화에 미치는 영향요인을 분석하기 위해 로지 스틱 회귀분석(Logistic regression)을 실시하였으며, 직역변동과 외래방문일 수 변화에 미치는 영향요인 분석결과는 <표 10>과 같았으며, 교차비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI⁾을 제시하였다. 다른 변 수들을 통제하고 지역가입자에서 직장가입자로 변동된 사람을 준거범주로 했을 때 직장가입자에서 지역가입자로 변동된 사람의 교차비가 0.806(95%CI=0.782-0.830)이었으며 통계적으로 유의하였다. 직장피부양자에서 지역가입자로 변동된 사람의 교차비도 0.906(95%CI=0.877-0.935)로 낮게 나타났 으며 통계적으로 유의하였고, 지역가입자에서 직장피부양자로 변동된 사람 의 교차비는 0.982(95%CI=0.956-1.008), 임의계속가입자에서 지역가입자로 변 동된 사람의 교차비는 0.953((95%CI=0.906-1.002)으로 낮게 나타났으나 통계 적으로 유의하지는 않았다. 성별로는 남성을 준거범주로 했을 때 여성의 교차 비가 1.013(95%CI=0.993-1.034)으로 나타났으나 통계적으로 유의하지는 않았 다. 연령별로는 20-29세를 준거범주로 했을 때 40-49세의 교차비가 1.052(95%CI=1.021-1.083)로 나타났으며 통계적으로 유의하였고, 다른 연령 군의 교차비도 높게 나타났으나 60-70세의 교차비는 0.994(95%CI=0.954-1.036)로 낮게 나타났으며 통계적으로 유의하지는 않았다. 거주지별로는 서울을 준거 범주로 했을 때 충청북도의 교차비가 1.086(95%CI=1.018-1.157)으로 가장 높 게 나타났으며 통계적으로 유의하였고, 대구, 인천, 광주, 대전, 강원도, 충청 남도, 전라북도는 서울에 비해 낮게 나타났으나 통계적으로 유의하지는 않 았다. 장애등급 판정자 유무에서는 없는 사람을 준거범주로 했을 때 있는 사람의 교차비가 0.948(95%CI=0.903-0.995)로 낮게 나타났으며 통계적으로

유의하였다. 만성질환 수는 만성질환이 없는 사람을 준거범주로 했을 때 3 개 이상인 사람의 교차비가 1.116(95%CI=1.033-1.205)으로 높게 나타났으며 통계적으로 유의하였다.

변 수 OR¹⁾ 95% CI p-value

변 수 OR 95% CI P-value 3개 이상 1.116 (1.033-1.205) 0.0055

N　 157,792 　 　

Log likelihood (p-value)　 305.0406 (<.0001)　 　

c-statistics 0.525 　 　

H-L test^{ } (p-value)　 13.4837 (0.0963)　 　 표 13. 연구대상자의 직역변동과 외래방문일수의 변화 관련요인(표계속)

주:¹⁾ OR=odds ratio, CI=confidence interval

2) H-L test= Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test

나. 입원경험여부

직역변동과 입원경험여부 변화에 미치는 영향요인 분석결과는 <표 11>

과 같았으며, 교차비(odds ratio; OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval;

CI⁾을 제시하였다. 다른 변수들을 통제하고 지역가입자에서 직장가입자로 변동된 사람을 준거범주로 했을 때 직장가입자에서 지역가입자로 변동 된 사람의 교차비가 1.476(95%CI=1.233-1.768)이었으며 통계적으로 유의하 였다. 직장피부양자에서 지역가입자로 변동된 사람의 교차비는 1.490(95%CI=1.234-1.799)으로 가장 높게 나타났으며 통계적으로 유의 하였고, 지역가입자에서 직장피부양자로 변동된 사람의 교차비는 1.482(95% C I= 1.265-1.737)로 통계적으로 유의하였으나, 임의계속가입자 에서 지역가입자로 변동된 사람의 교차비는 1.194(95%CI=0.888-1.606)로 나타났으며 통계적으로 유의하지는 않았다. 성별로는 남성을 준거범주로 했 을 때 여성의 교차비가 0.893(95%CI=0.799-0.998)으로 나타났으며 통계적으로 유의한 결과였다. 연령별로는 20-29세를 준거범주로 했을 때 60-70세의 교차 비가 6.913(95%CI=5.505-8.680)으로 높게 나타나 입원을 가장 많이 하는 것 으로 나타났으며 통계적으로 유의하였고, 50-59세의 교차비는 4.570(95%CI=3.671-5.689), 40-49세는 2.781(95%CI=2.216-3.490), 30-39세의 교 차비는 1.549(95%CI=1.209-1.983)순으로 나타났으며 통계적으로 유의한 결과 였다. 가족수 별로는 1명인 사람을 준거범주로 했을 때 4명인 사람의 교차 비가 0.879(95%CI=0.739-1.045)로 가장 낮게 나타났으며, 5명이상은 1.096(95%CI=0.896-1.340), 2명은 1.037(95%CI=0.877-1.226), 3명은 1.000(95%CI=0.847-1.180)순으로 통계적으로 유의하지는 않았다. 거주지 별로 는 서울을 준거범주로 했을 때 광주 1.522(95%CI=1.111-2.084), 전라남도의

교차비가 1.496(95%CI=1.136-1.969)으로 가장 높게 나타났으며 통계적으로 유의하였고, 제주도 0.926(95%CI=0.506-1.695), 대전 0.966(95%CI=0.660-1.416), 경기도 0.969(95%CI=0.824-1.140)로 서울에 비해 낮게 나타났으며 통계적으 로 유의하지는 않았다. 장애등급 판정자 유무에서는 장애등급 판정이 없는 사람을 준거범주로 했을 때 있는 사람의 교차비가 2.176(95%CI=1.855-2.553) 으로 높게 나타났으며 통계적으로 매우 유의하였다.

변 수 OR 95% CI P-value

변 수 OR¹⁾ 95% CI P-value 의료필요

요인

장 애 등 급 판 정자 유무　

무 1.000 　 　

유 2.176 (1.855-2.553) <.0001

N　 157,792 　 　

Log likelihood (p-value) 839.0865 (<.0001)　 　

c-statistics 0.712 　 　

H-L test (p-value)²⁾　 6.0949 (0.6399)　 　 표 14. 연구대상자의 직역변동과 입원경험여부의 변화관련요인(표계속)

주: 1) OR=odds ratio, CI=confidence interval

2) H-L test= Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test

3) 지역가입자→직장가입자⇒지․가→직․가, 지역가입자→직장피부양자⇒지․가→직․피, 직장가입자→지역가입자⇒직․가→지․가, 직장피부양자→지역가입자⇒직․피→지․가, 임의계속가입자→지역가입자⇒임․가→지․가