가. 분석질환 및 분석지역
본 연구에서는 외래민감성질환군(Ambulatory Care Sensitive
Condition, ACSCs) 중 당뇨, 고혈압, 천식, 폐렴, 관절염, 분만을 분석 질환으로 선정하였다. 외래민감성질환군(Ambulatory Care Sensitive Condition, ACSCs)은 외래진료에서 조기에 적절한 치료가 이루어지면 입원이 필요하지 않는 질환을 의미하며. 만약 ACSCs로 인하여 입원이 이 루어질 경우 외래에서 적절한 진료를 받지 못한 것으로 간주할 수 있다 (유수연, 2013).
ACSCs에 어떤 질환을 포함시킬 것인지에 대해서는 국가마다 약간의 차이가 존재한다. 이에 김양균‧성주호(2005)는 한국형 ACSC에 대한 실 증분석 및 건강보험 적용 가능성에 관한 연구에서 우리나라에 적합한 ACSCs를 제안하였고, 은상준 외(2006), 보건복지부(2011b), 임남구 (2013) 연구 등에서 가공자료의 한계와 우리나라 특성에 맞게 ACSCs를 선정하여 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 은상준 외(2005), 임남구(2013), 유수연(2013)의 연구 를 비롯한 선행연구들을 참고로 하여, ACSCs 질환군 중 당뇨, 고혈압, 천 식, 폐렴, 관절염, 분만을 분설질환으로 선정하였다. 각 질환별 상병코드 는 <표 3-21>과 같다.
〈표 3-21〉 환자이동 패턴 분석을 위한 질환 및 상병코드
질환명 연령 KCD-6
당뇨병 20 E10-E14
고혈압 20 I10-I15
천식 20 J45-J46
폐렴 20 J12-J18
관절염 20 M15-M19
분만 임신/출산/산후기 전체 O00-O09
제3장 공급과 이용 측면에서의 의료전달체계 분석 169
분석지역은 시지역인 전주시와 군지역인 평창군으로 하였다. 지역선정 은 인구대비 10만명당 의료기관 수(의원, 병원, 단 요양병원 제외)와 2011년 대비 의원, 병원의 증가율을 고려하여 선정하였다.
나. 분석자료
환자이동거리 및 시간을 산출하기 위해서는 ① 의료이용을 한 환자의 거주지자료와 ② 의료기관의 위치자료, ③ 환자의 거주지와 의료기관간 의 거리를 산출하기 위한 도로망 자료가 필요하다.
① 환자의 의료이용 자료로는 2012년 국민건강보험공단 자료를 이용하 였다. 지역별 질환에 따른 환자이동 패턴을 살펴보기 위해 2012년 국민건 강보험공단 자료 중 7월 한 달간의 이용하였다. 단 국민건강보험공단 자료 분석시 분석지역은 전주시와 평창군으로 한정하였다. 그 이유는 환자의 거 주지와 환자가 이용한 의료기관까지의 거리를 산출하기 위해서는 국민건강 보험공단 자료, 안행부의 주소자료, 심평원의 의료자원 현황자료, 국가교통 정보센터에서 발행하는 교통망 자료와의 병합과 환자 의료이용 건수별 이 동거리 산출을 위한 방대한 작업이 소요되는 바 전주시와 평창군에 2012년 한해 중 7월 한 달간의 의료이용 자료에 한하여 분석하였다.
② 의료기관 자료로는 건강보험심사평가원의 2008-2011년 요양기관현 황자료(각 연도 말 기준)를 이용하였고, ③ 거리 산출을 위한 자료로는 국 가교통정보센터(http://nodelink.its.go.kr/Default.aspx)에서 제공하 는 2008~2011년 각 연도말 기준 “전국표준노드링크”자료를 활용하였다.
다. 이동거리 및 이동시간 산출
1) 분석방법
환자의 거주지와 의료기관까지의 거리 및 시간은 네트워크 분석 (Network Analysis)을 이용하여 산출하였다.
일반적으로 두 지점간의 거리는 직선거리와 도로망을 기준으로 한 네 트워크 거리로 측정가능하다. 직선거리는 주로 평면에서의 거리측정 방 식이 아닌 구형의 거리측정에서 표준적 방식으로 사용되는 Haversine방 식으로 계산된다(Sinnott,1984). 그러나 직선거리는 평면상의 거리값이 아니며 구형상의 두 지점간 거리이기 때문에 실제 평면상의 지리적 저항 값을 전혀 고려하지 못한다. 따라서 실제 거리를 측정하는데 있어서는 한 계가 있다(이수형, 2014).
〔그림 3-5〕 도로망을 이용한 네트워크 분석 예시
자료: http://www.aubreyrhea.net/gis/index.php/tag/network-analyst/
(2014.10.3.)
제3장 공급과 이용 측면에서의 의료전달체계 분석 171
이에 반해, 네트워크 분석이란 연결된 일련의 선형 형상물과 경로를 분 석하는 것으로 이는 크게 탐색, 할당, 추적, 공간적 상호작용, 거리 매트 릭스 계산, 배치분석 모형 등으로 응용된다. 네트워크 분석은 현실세계를 지도와 같은 모양과 크기로 나타내는 벡터(vector)데이터를 기반으로 하 기 때문에 다양한 변수와 모형을 적용하여 교통망, 이동경로, 하천유량 분석 등에 유용하게 사용할 수 있고(송희종 2011, p.14~15) 다른 분석방 법에 비해 한 장소의 접근점으로부터 실제적인 거리를 평가하는데 있어 최선의 방법이라 할 수 있다.
본 연구에서 환자의 거주지와 이용의료기관간의 거리는 도로망을 기준 으로, 시작노드에서 가장 가까운 도로를 찾아 최종노드까지 최단거리 측 정하는 방법인 네트워크 분석을 이용하여 산출하였다. 즉, 환자의 거주지 와 특정 의료기관까지의 거리를 측정하기 위해 ① 일차적으로 환자의 거 주지 또는 의료기관에서 도로(진입로)까지의 거리를 측정하고, ② 도로망 을 따라 거주지 위치에서 의료기관까지 갈수 있는 모든 길을 찾아 거리를 측정한 후 ③이 중 최단 거리를 추출하는 방식을 취하였다. 이동거리 및 시간은 Open Source인 Grass 6.1 version을 이용하여 분석하였다. 그 외 분석은 STATA 11 version을 이용하여 분석하였다.
2) 분석과정
네트워크 분석을 위한 국민건강보험공단 자료 가공은 공단내부에서 실 시하였으며, 네트워크 분석결과는 정리된 table형태로 받아 환자이동 패 턴을 분석하였다. 네트워크 분석을 위한 공단자료 과정은 다음과 같다.
1단계: 건강보험청구자료와 요양기관자료와의 머지 2단계: 환자의 거주지와 의료기관 주소 좌표화 3단계: 도로망 자료 구축
4단계: 네트워크 분석
1-1단계: ①-1 2012년 국민건강정보 DB 양방 진료내역자료(T1-20)와 안행부 2012년 행망자료와 머지하여 환자 주소(full address) 를 정리하였다. 이때, 행망자료와의 연계과정에서 60~65%의 유실률이 발생하였다. 이는 두 기관의 자료구축기준이 다는데 다 환자의 주소지와 의료기관 주소지(full address)가 정확히 기재되지 않기 때문인 것으로 판단된다.
1-2단계: ①-2 의료기관 주소와의 머지를 위하여 첫 번째 단계에서 가 공한 자료에 2012년, 2013년 의료기관 현황 자료를 병합하 였다.
2단계: 1,2 단계를 거쳐 가공된 자료를 가지고 좌표변환(Geocoding) 작업을 하였다. 환자의 거주지와 의료기관 주소 좌표화는 ㈜ 지오서비스에서 개발한 주소 좌표 변화툴인 Geocoder-Xr 와 XrGeocder(개발자, 김형준, http://www.geoservice.co.
kr/)를 이용하여 변환하였다.
3단계: 도로망 자료는 국가교통정보센터에서 제공하는 2011년 전국 표준노드링크 자료를 이용하여 도로망 자료를 구축하였다.
전국표준노드링크 원자료를 분석목적에 부합하게 전체적으 로 자료를 가공하였다. 여기서 자료 가공은 새롭게 자료를 변 환하기 보다는 분석에 맞게 자료를 정리하는 수준이며, 전군 단위를 정비하는데 많은 시간과 노동이 소요된다. 자료 정비 는 GRASS 6.4를 이용하여 하였다.
4단계: 좌표화된 자료와 도로망 자료를 이용하여 Network 분석을 실시하였다. 환자의 거주지에서부터 의료기관까지의 이동 거 리는 GRASS 6.4를 이용하여 산출하였다.
제3장 공급과 이용 측면에서의 의료전달체계 분석 173
국민건강보험공단 자료 가공시 입원자료의 추출시 에피소드를 적용하 였다. 에피소드 설정시 ‘동일한 환자의 첫 번째 용양기관 퇴원일자와 그 다음 요양기관 입원개시일자 사이의 차이가 2일 이하인 경우 하나의 입 원 에피소드로 간주하였다. 에피소드 정의는 보건복지부(2011b)의 정의 를 따랐다