1) 위험도 보정 도구의 선택
○ 동반질환이란 질환의 주요 원인과 직접적으로 관련되지 않은 질환으로 사망 혹은 의료 자원 사용의 증가를 가져올 수 있는 증상(Elixhauser 등, 1998), 혹은 진료의 결과에 영향을 미치는 주진단명과 다른 질병라고 정의할 수 있음(Robert와 Kane, 2004).
○ 일반적으로 사용되는 동반질환 보정방법은 ①기존에 발표된 연구결과를 근거로 임상 적 견해 혹은 통계적 검정결과에 따라 유의한 질환만을 선택적으로 보정하는 방법(ad hoc selection)과 ②동반질환 측정도구를 사용하는 방법이 있음(김경훈, 2016).
제5장 위험도 보정 모형 개발 결합조직질환 M05.x, M06.x, M31.5, M32.x,-M34.x, M35.1, M35.3, M36.0 1
소화궤양1 K25.x-K28.x 0 E13.2-E13.5, E13.7, E14.2-E14.5, E14.7
2
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
AIDS/HIVus B20.x-B22.x, B24.x 4
<표 24> 찰슨 동반질환 점수
2) 위험도 보정 범위
○ 위험도 보정은 관심결과에 영향을 주는 요인들을 통제하는 과정으로, 청구자료를 이용한 연구에서 발생 가능한 선택 편향과 교란 요인을 보정하기 위해 필수적임.
- 특히, 재원일수는 병원의 효율성 지표로서 투입과 산출에 대한 관계를 명확하게 정 의해야 하고, 그 변이의 수준을 정교하게 측정할 수 있어야 하므로(Bauer, 1990), 동반질환 및 기타 요인들을 통한 위험도 보정이 반드시 수반되어야 함.
○ 이에, 본 연구에서는 2016년을 기준으로 위험도 보정 모형을 산출하기 위해, 직전 2개년도(2014년, 2015년)의 입원자료 중 주진단명과 제1부진단명을 사용하여 동 반질환을 관찰함.
- 이밖에도, 건강보험청구자료에 포함되어 있는 연령, 성별, 보험유형, 수술 여부, 입 원 직전 30일 이내 입원경험 여부, 응급실 경유 여부 등을 위험도 보정을 위한 후 보요소로 선정함.
- 추가적으로, 의료기관의 질병특성과 환자의 중증도를 반영할 수 있는 KDRG ver3.5를 위험도 보정 변수로 포함함.
구분 변수 기준
환자특성 ∙ 성, 연령, 보험종류 ∙ 청구자료
질병특성 ∙ KDRG ver3.5 ∙ KDRG ver3.5 4단코드 652개1
∙ 내과계, 내과계시술, 외과계 동반질환 ∙ 찰슨 동반질환 지수 ∙ CCI 점수
의료이용 ∙ 응급실 경유 여부
∙ 수술여부
∙ 30일 이내 입원여부
∙ 청구자료 주 1. KDRG ver3.5 696개 중 preMDC 14개, MDC15(신생아) 24개, error DRG 6개 제외
<표 25> 위험도 보정 변수 선정
주 1. CCI 갱신 시 제외된 질환(심근경색, 말초혈관질환, 뇌혈관질환, 소화궤양, 합병증 없는 당뇨) 2. 17개 질환을 대상으로 질환별 상대위험도를 근거로 1, 2, 3, 6점의 가중치 부여(총 29점)
3. 캐나다, 프랑스 등 6개국의 자료를 이용하여, 12개 질환에 대해 1, 2, 4, 6점의 가중치를 부여하는 형식으로 갱신(총 24점)
자료: 김경훈(2016). 건강보험청구자료에서 동반질환 보정방법. 보건행정학회지, 26(1), p.73. 발췌 및 수정.
제5장 위험도 보정 모형 개발
0점 5,216,301 6.3±7.1 1,164,155 5.6±6.0 2,258,792 6.8±8.0 1,793,354 6.0±6.4 1점 246,035 8.4±8.4 48,661 7.4±7.6 116,497 9.3±9.6 80,877 7.6±6.6 2점 319,678 8.8±9.4 104,587 6.9±7.3 149,281 10.0±10.6 65,810 9.1±8.7 3점이상 188,810 9.4±9.9 72,251 7.0±7.5 85,445 11.2±11.5 31,114 10.2±9.0
전체 7.8±8.6 6.8±7.1 9.0±10.4 7.4±7.6
자료: 건강보험심사평가원 내부자료.
- (종속변수) 재원일수
- (분석방법) 일반화 선형회귀분석(Generalized Linear Models, GLM), 변수선택법 (stepwise)을 통한 위험도 보정 요인 선별
Adj-R2 0.309 0.339 0.305 0.334
주 1. 위험도 보정 전체 모형에서는 종별구분을 위험도보정 변수로 적용함.
제5장 위험도 보정 모형 개발
www.hira.or.kr 81 - 의료기관 종별 전체를 살펴보면, 종합병원의 경우 위험도 보정 전 평균재원일수
9.0일에서 위험도 보정 후 평균재원일수 5.2일로 약 4일 감소하였고, 표준편차도 10.4에서 3.4일로 크게 감소하여 의료기관 간 변이를 크게 줄이는 효과를 보임.
- 질병군 별로 구분하여 살펴보면, 종별구분 없는 전체의 경우 외과계, 내과계시술, 내과계 모두 위험도 보정 전보다 위험도 보정 후의 평균재원일수가 감소했으며, 특 히 내과계의 중증도 보정 평균재원일수의 감소가 크게 나타남.
· 종별로 살펴보면, 상급종합병원의 외과계의 경우 위험도 보정 전 평균재원일수 6.3일에서 위험도 보정 후 평균재원일수 6.5일로 증가함에 따라 상급종합병원 외 과계 환자의 중증도가 다른 의료기관에 비해 높음을 확인할 수 있음.
구분 전체 상급종합병원 종합병원 병원
보정전 보정후 보정전 보정후 보정전 보정후 보정전 보정후
전체 7.8±8.6 4.8±3.2 6.8±7.1 4.5±2.7 9.0±10.4 5.2±3.4 7.4±7.6 4.7±3.4
질 병 군
외과계 7.3±7.5 5.9±4.2 6.3±6.2 6.5±4.9 8.1±8.8 5.3±3.4 7.2±7.1 5.9±4.5 내과계시술 3.9±5.1 2.9±2.3 3.9±4.4 3.0±2.7 4.1±5.7 3.1±1.9 3.1±4.3 2.1±1.8 내과계 6.4±7.5 4.4±2.2 5.6±6.5 4.9±2.4 7.1±8.5 3.9±1.9 5.8±6.3 4.1±2.1 자료: 건강보험심사평가원 내부자료.
<표 28> 위험도 보정 전후의 평균재원일수 변화