급성심근경색증 환자의 사망에 영향을 미치는 요인
건강보험심사평가원
김형선1), 서승희1), 김재선1), 노경숙1), 이상무2)
Synthesis of risk adjustment mortality model in acute myocardial infarction
Hyung Seon Kim, Seung Hee Suh, Jae Sun Kim, Gyung Sook Roh, Sang Moo Lee, MD, PhD
Health Insurance Review Agency, Seoul, Korea
책임저자: 이상무, 우편번호: 137-306, 주소: 서울 서초구 서초3동 1586-7, 소속: 1) 건강보험심사평가원 평가실 2) 건강보험심사평가원 심사위원 전화번호: 02-705-6030, 전송번호(FAX): 02-585-7160,
E-mail: [email protected]
ABSTRACT
Background And Objectives : Processes of management influence on outcomes for hospitalized patients with acute myocardial infarction. AMI mortality has been used for assessing hospital quality. Risk adjustment is essential for using this value. In Korea, there is a few prognostic data for the patients with AMI in national basis. We developed a risk adjusted mortality model using health insurance claimed data of patients with acute myocardial infarction in Korea. Methods : The subjects were 7,755 selected by random sampling from 15,782 who entered emergency room in 209 medical facilities including tertiary and general hospital, 2003. The outcome variable was in-hospital mortality. Age, sex, type of insurance, admission route, transfer were considered as demographic factors and diabetes, hypertension, peripheral vascular disease, CRF, COPD, history of MI, congestive heart failure, stroke, arrhythmia, CABG, PCI, valve surgery were considered as clinical factors related to mortality. The risk adjustment model was developed by these 3 step ; univariate analysis, logistic regression, verification of model performance. Results : 1) The results of univariate analysis were as follows; The mortality of old age, female, not-transferred patients were significantly high. The mortality of patients with history of CHF and stroke was higher than that of patient without it. And the mortality of patients with history or comorbidity of cardiomyopathy, chronic liver disease, COPD, complication of diabetes, complication of hypertension, CRF was higher than that of patients without it. 2) After risk-adjusting model was applied, there were significant differences in age, type of insurance, patient with or without history or comorbidity of CHF, stroke and history of chronic liver disease, COPD, complication of diabetes and CRF. 3) The C statistics was 0.725 and Hosmer-Lemeshow statistics was 10.7026(p=0.2191). Conclusions : From this study, age, history of CHF, stroke and history or comorbidity of chronic liver disease, COPD, complication of diabetes, CRF in patient factors, number of bed, hospital volume of AMI, coronary revascularization capability, CCU facility in hospital factors were identified for risk factors of mortality in AMI.
KEY WORDS : Acute Myocardial Infarction, in-hospital mortality, risk factor
서 론
일반적으로 의료의 질을 평가하는 방법은 구조(structure), 과정(process), 결과(outcome)의 세 가지 측면으로 구분된다. 이 중 진료의 결과에 대한 평가는 의료의 질 관리 분야의 중요한 요소 중의 하나이며 질 개선 효과가 큰 것으로 보고되고 있다. 미국 의료관리청(AHRQ : Agency for healthcare Research and Quality)에서는 급성심근경색증의 사망률을 포함한 15개 상병과 수(시)술의 사망률을 질 지표로 하여 진료의 결과를 평가하고 있다. 급성심근경색증환자의 사망률의 감소는 더 나은 진료 과정과 관련되며 Medicare Payment Advisory Committee에서도 30일 사망률을 병원 질 평가에 사용할 것을 권하였으며 치료에 있어서 질적 개선은 순환기 질환의 사망을 감소 시킨 것으로 지적되었다.1,2)
진료결과 평가에 있어서 가장 중요한 문제는 환자의 중증도를 보정하는 것이다. 사망률 등 진료의 결과는 각 환자의 중증도에 따라 달라질 수 있으므로 사망률을 사용한 의료의 질을 평가하는데 있어서 위험률 보정은 중요하며 그렇지 않다면 일부 결과값은 이상점(outliers)으로 잘못 분류될 수 있다.3)
급성심근경색증의 단기사망에 관련된 대규모의 연구들에서 치료 외적 요인으로써 연령의 증가와 좌심실기능이상(울혈성심부전), 심인성 쇼크가 비교적 일관되게 뚜렷한 독립 위험인자로 알려졌으며 그 외 당뇨병, 백혈구 수가 지적되어 왔고 성별에 따른 차이는 논란이 되어왔다.4-8) 치료적 요인 으로써는 재관류술, 아스피린, ACE 억제제, 베타차단제 사용이 사망률의 감소와 연관되고, 병원의 요소로써는 병상 규모가 영향을 준다는 보고가 있었다.9,10)
외국의 여러 연구에서 지난 수년간 관련 연구의 결과 및 임상시험의 평가를 통해 급성심근 경색증의 치료에 상당한 발전이 있었음에도 불구하고, 조기(30일～35일) 사망률이 6%에서 9%에 이르고, 1년 이내 사망률이 9.5~17%, 1년 이후에는 연간 3~5%에서 사망한다고 보고된 바
있다.11-15)국내에서도 급성심근경색증의 발생빈도가 계속 증가하고 있는데, 장기간에 걸친 추적을
통해 급성심근경색증 환자의 장기생존율을 보고한 김 등16)에 의하면 1개월에 11.8%가 사망하였고 1년 사망률은 13.2%였으며 이후 연간 약 3%의 사망률을 보인다고 알려져 있다.
우리나라에서는 임상정보가 수록된 전산자료가 없어서 의무기록을 이용하여 자료수집을 하다 보니 각 병원 자체 내에서의 소규모 연구가 대부분이며 다수 기관에서의 급성심근경색증 환자를 대상으로 한 중증도 보정 사망 예측인자를 규명한 연구는 아직 발표된 적이 없다.
이에 본 연구에서는 질병의 위험도가 매우 높고, 유병환자가 매년 증가하고 있는 급성심근경색증에 대해 우리나라 전국 단위의 급성심근경색증 입원 환자의 사망률을 파악하고, 사망 예측인자를 규명하며 사망확률 예측모형을 개발하고자 한다.
대상 및 방법
1. 대상
2003년 1월1일부터 2003년 12월31일까지 42개 종합전문 의료기관, 167개 종합병원의 응급실을 경유하여 급성심근경색증(I21.0～I21.9)의 주진단 하에 입원하여 내과적 치료를 받은 입원 환자 15,782례 중 조사대상건을 무작위 추출하였다.
급성심근경색증 상병으로 청구한 입원건이 120건 미만인 병원은 전 건, 120건 이상 병원은 최대 120건을 무작위 표본추출 하였으며, 청구자료에 급성심근경색증(I21.0～I21.9)으로 코딩되어 있으나 의무기록상의 진단명과 차이가 있는 건은 제외할 경우 표본수를 채울 수 있도록 동일한 방법으로 후보 조사대상건(60건)을 추가로 추출하여 후보명단에서 순차적으로 120건까지 작성토록 하였다.
추출된 8,591례를 대상으로 조사표를 작성토록 하여 이 중 제외대상 836례를 제외한 7,755례를 최종 연구대상으로 선정하였다.
급성심근경색증의 진단은 담당의사의 진단을 기준으로 하여 의무기록상의 급성심근경색증 진단 근거를 기재토록 하였다. 조사표 작성은 각 병원의 순환기내과 의사, 심도자실 간호사, 청구 담당자 등으로 이루어졌다.
제외대상은 다음과 같다. 관련 전문가 자문회의를 거쳐, 입원시점에 다른 상병이 동반되어 그에 대한 외과적 수술을 한 건 중 사망에 영향을 미칠 수 있는 건은 제외시켰다. 즉 주진단명이 급성 심근경색증으로 확인된 건 중 관상동맥우회로술, 판막수술 등과 같이 진료결과에 영향을 준 요인이 급성심근경색증보다 큰 경우는 제외하였는데 그 기준은 KDRG 3.0에서 F071(급성심근경색을 동반한 경피적관상동맥 수술), F600(주요 합병증이 있는 급성심근경색을 동반한 순환기 질환), F610(주요 합병증이 없는 급성심근경색을 동반한 순환기 질환)에 해당되는 코드들을 제외시켰다.
또한 사망여부에 영향을 줄 수 있는 환자요인들을 혼란시킬 수 있는 것들로 18세 미만자, 행려 등 주민번호 불명자, 임신, HIV 감염, 전이성 암, 심장 또는 폐 이식 환자들을 제외시켰다.
해당 병원의 요인이라고 볼 수 없는 당일사망자도 제외시켰으며 해당병원으로 전원오기 전 병원의 요인인지 해당병원의 요인인지를 가리기 힘든 전원 간 환자와 전원 온 환자도 제외시 켰다. 전원 간 환자의 정의는 퇴원종료일 기준으로 퇴원 후 1일 이내에 동일질병으로 다른 기관에 입원한 환자이고 전원 온 환자의 정의는 입원개시일 기준으로 입원 전 1일 이내에 동일질병 으로 타 기관에서 퇴원한 환자이다. 본 연구에서는 다른 기관에서 입원진료를 받은 후 전원 해서 다시 입원한 경우를 제외시켰고 다른 기관에서 외래진료나 응급실만 이용한 환자가 전원 해서 입원한 경우는 모형에서 환자의 중증도에 영향을 줄 수 있는 변수로 사용하였다.
2. 조사변수
본 연구에서는 결과변수를 입원기간 내 사망으로 정의하였다. 사망관련 위험요인으로 인구학적 변수는 연령, 성별, 보장종류, 입원경로, 전원여부로 하였다. 전원여부는 입원개시일 이전 1일내 타병원에서 외래 또는 응급실 이용 청구가 있는 자료를 추출하였다. 임상변수는 당뇨, 고혈압, 말초혈관질환, 만성신부전, 만성폐쇄성폐질환, 과거 심근경색, 울혈성심부전, 뇌졸중, 부정맥, 수(시)술 과거력(관상동맥우회로술, 경피적관상동맥중재술, 판막수술) 등을 환자의 입원당시 주된 상병과 동반상병, 입원개시일 이전 1년 이내 전체 의료기관의 입원․외래 전산 청구명세서를 색인하여 과거력을 추출하였고 수(시)술은 3년 과거력을 추출하였다.
3. 방법
1) 중증도 모형 구축
사망에 영향을 줄 수 있는 중증도 보정 관련 위험요인은 미국의 Pennsylvania 주(PHC4, Pennsylvania Health Care Cost Containment Council)의 중증도 보정 변수 및 관련문헌의 참조, 임상전문가의 자문을 통하여 선정하여 아래 각 단계마다 통계적인 방법을 통해 모형을 구축 하였다.
(1) 1단계 : 단변량 분석
사망여부와 각 환자위험 요인 간의 관계를 알아보기 위해 단변량 분석을 실시하였다. 연령과 같은 연속형 변수는 T 검정(T-test)을 실시하였고 질병유무 등의 범주형 변수는 카이제곱 검정을 실시하였다.
(2) 2단계 : 로지스틱 회귀모형 구축
대부분의 변수가 질병의 유무를 나타내므로 가변수 처리를 하고 SAS logistic procedure의 변수선택 방법 중 후진 제거법(backward selection)을 사용하여 모형에 포함될 변수들을 선택 하였고 기준은 유의수준 0.1로 로지스틱 회귀분석을 하였다. 인구학적 변수는 유의수준 0.1을 만족하지 않더라도 환자의 상태를 설명하는데 필요하다고 생각되어 포함하였다.
(3) 3단계 : 모형의 Performance 검증
구축된 모형의 타당도는 예측력을 보는 지표로써 C-통계량과 모형의 적합도를 보는 H-L(Hosmer-Lemeshow) 통계량을 통해 평가하였고 모형의 과적합(over-fitting) 여부를 평가하기 위해서 교차타탕법(cross validation)과 붓스트랩핑(bootstrapping)을 실시하였다.
결 과
1. 일반적 특성
총 209개 병원의 7,755례를 대상으로 하였으며 사망군의 평균연령은 72.3세, 생존군의 평균 연령은 63.5세로 사망군에서 유의하게 높았다(P<.0001). 성별에 따른 생존유무 분석결과 여성의 사망률이 높았으며(P<.0001) 보장종류에 따른 사망 차이는 없었다. 전원여부에 따른 사망의 차이는 전원오지 않은 그룹에서 사망률이 높게 나타났다(P<.0001).
2. 중증도보정 모형의 구축
1) 후보 변수 구축
환자의 임상상태를 보정하기 위해서 환자의 입원시점으로부터 과거 1년 이내의 해당 상병 여부 또는 현재 동반 여부로 변수를 구축하였다. 다만 부정맥, 울혈성심부전, 뇌졸중 변수는 해당 질환의 발생 여부가 급성심근경색 발생 전후 여부가 명확하지 않아 과거력만 포함하였다.
2) 단변량 분석
T 검정과 카이제곱 검정을 통해서 사망여부에 따라 차이가 있는지 유의수준 0.1 에서 비교한 결과, 인구학적 변수에서는 연령이 많을수록, 여성, 전원오지 않은 경우에서 통계적으로 유의하게 사망률이 높게 나타났다(P<.0001). 임상적 변수에서는 울혈성심부전, 뇌졸중 과거력, 과거 또는 현재의 심근병증, 만성간질환, 만성폐쇄성폐질환, 당뇨 합병증, 고혈압 합병증, 만성신부전이 있는 경우에서 사망률이 높게 나타났다(표1).
3. 변수선택과 사망예측 모형
모형 구축 시 변수 선택방법은 유의수준 0.1의 후진 제거법으로 단변량 분석에서 유의한 변수를 모두 포함시킨 후 모형에서 유의하지 않은 변수들을 각 단계마다 제거하는 방법을 사용하였다.
사망확률 예측모형의 최종결과는 아래의 표(표2)와 같다. 일반적 특성을 나타내는 변수는 사 망률을 보정하는데 꼭 필요하다고 고려되어 유의성에 상관없이 모형에 포함시켰다.
임상 특성에서 예측모형에 포함된 변수는 해당 환자의 1년 과거력 중 울혈성심부전 유무, 뇌졸중 유무이고 해당 환자의 1년 과거력 또는 동반상병 중에는 만성간질환 유무, 당뇨 합병증 유무, 만성폐쇄성폐질환 유무, 만성신부전 유무이다.
사망을 종속변수로 하여 각 변수들이 사망에 미치는 확률을 베타(β)계수와 승산비(odds
ratio)로 나타낸 값들을 살펴보면, 일반특성 변수에서는 연령이 많을수록, 건강보험 환자인 경우에서 베타계수가 0보다 크고 승산비가 1보다 크므로 사망할 확률이 높아지고, 타 병원의 외래를 통해 전원 온 경우에서 베타계수가 0보다 작고 승산비가 1보다 작으므로 사망할 확률이 작아진다.
임상적 변수에서는 해당 상병을 가지고 있는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 베타계수는 0보다 크고 승산비는 1보다 크므로 사망할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 사망에 미치는 확률이 가장 큰 변수는 만성간질환 이었다(odds ratio : 2.658, 95% CI : 1.429-4.941).
4. 모형의 타당도 평가
모형의 예측정도를 나타내는 C통계량은 0.725로 적정한 예측력을 나타내고 H-L통계량은 10.7026(p=0.2191)으로 실제사망자수와 예측사망자수간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다(표3).
모형의 과적합 여부를 평가하기 위해 실시한 교차타당법과 붓스트랩핑 결과 모형의 과적합은 없는 것으로 나타났다.
고 찰
심근경색증은 2005년도 국민건강영양조사에 따르면 인구 1000명당 유병률이 5.37로 뇌졸중 보다는 낮으나 위암, 유방암 등 주요 암보다는 높고, 2005년도 건강보험통계연보에 의한 급성심근경색증 입원진료비는 약 940억원으로 전체 보험입원 총 진료비의 1.44%에 달한다. 통계청 자료에 의하면 우리나라 주요 사망원인 중 허혈성심장질환이 암, 뇌혈관질환에 이어 3번째로 높은 질환이어서 국민건강 부담에 큰 비중을 차지하는 질환이며 진료의 질적 개선으로 사망률의 감소를 가져올 수 있는 것으로 알려져 있는 질환이다.
본 연구에서는 환자의 의무기록 대신 전산청구 된 자료를 이용하여 자료를 수집하였다.
전산청구 자료는 환자의 의무기록에 비해 중증도를 반영하는 변수가 제한적이고 신뢰도가 떨어 지는 단점이 있으나, 급성심근경색증을 진료하는 종합병원 이상 대부분 진료기관의 환자가 대상자인 만큼 소규모의 의무기록 자료에 비해 상대적으로 모형의 통계적 안정성이 높고 우리 나라 전체 급성심근경색증 환자의 사망률 파악이라는 점에 본 연구의 의미가 있다.
사망률에 대한 환자의 요인을 살펴보면, 만성간질환, 만성신질환이 있는 경우와 울혈성심부전 및 뇌졸중의 과거력이 있는 경우에 사망률이 높았다. 이 중 외국의 보고에서는 만성간질환의 경우 분석 대상에 들어간 경우가 드물어 자료가 부족한데 이는 아마도 사회적으로 문제가 되지 않고 유병률이 낮기 때문으로 생각한다.
본 연구에서는 성별에 따른 사망률의 차이는 없었는데, 이러한 결과는 여성의 심혈관계 질환 치료(내과적 및 외과적) 성적이 남성보다 나쁘다는 기존의 연구결과와 상이하였다.17-22)여성에서 사망률이 높은 이유로 연령층이 높고 동반된 질환들이 많으며 적극적인 진단이나 치료를 받는 비율이 남성에 비해 적기 때문이라는 지적들이 있었는데23)연령, 타 질환 동반에 대한 보정 후의 결과도 여전히 여성에서 사망률이 높게 나왔다는 보고들이 많고 적극적인 치료에 대한 보정 후 결과나 남성과 동일한 치료를 받은 것으로 시뮬레이션 한 결과에서도 여전히 여성에서 사망률이 높게 나타났다는 보고가 있어 성별 자체가 독립인자로 제시되고 있다.24)우리나라의 청구자료를 기초로 한 본 연구에서 성별 차이가 유의하지 않게 나온 것이 인종간의 차이
인지,25,26) 아니면 동반된 질환의 정도나 적극적인 진단과 치료를 받는 정도가 외국과 다르기
때문인지 이번 연구에서 밝히지 못하였고 추후 시행되는 연구에서 자세한 분석이 필요할 것 으로 사료된다.
전원오지 않고 직접 내원한 환자의 사망률이 전원 온 환자보다 높게 나타났는데(P<.0001), 이는 전원오지 않고 첫 방문 병원에서 진료를 받은 환자에서 그 기관의 거리적 접근성이 상대적으로 떨어져서 증상발현으로부터 초기치료가 늦어졌거나 전원된 환자에서 첫 방문 기관의 접근성이 상대적으로 더 좋아서 초기치료가 빨리 이루어진 결과에서 기인되었을 것으로 추측된다. 또한 본 연구에서의 전원 여부의 정의가 첫 방문 기관에서 입원치료를 한 후 전원 온 경우는 대상범주 에서 제외하고 외래나 응급실 치료를 받은 경우만을 대상으로 선정한 본 자료의 한계점일 수 있다.
결론적으로 급성심근경색증 환자의 사망예측 모형을 구축한 결과, 연령, 울혈성심부전, 뇌졸중 과거력, 과거 또는 현재의 만성간질환, 당뇨 합병증, 만성폐쇄성폐질환, 만성신부전이 영향을 미치는 요인으로 파악되었다. 논란이 있는 성별의 영향은 추후연구가 필요할 것으로 사료된다.
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표1. 원내사망 여부와 요인들 간의 단변량 분석결과
Risk - Factor live (%) death (%) p-value
일반적 특성
환자수 6,971 100.00 784 100.00
연령 평균(세) 63.5 72.3 <.0001
성별 남 4,516 64.78 389 49.62 <.0001
여 2,455 35.22 395 50.38
보장종류 건강보험의료급여 6,365606 91.318.69 70381 89.6710.33 0.1258
전원여부(타병원 외래경유) 유 1,978 28.37 120 15.31 <.0001
무 4,993 71.63 664 84.69
과거력/1년
Old MI 유 491 7.04 44 5.61 0.1338
무 6,480 92.96 740 94.39
Arrhythmia 유 128 1.84 20 2.55 0.1654
무 6,843 98.16 764 97.45
Congestive Heart Failure 유 399 5.72 86 10.97 <.0001
무 6,572 94.28 698 89.03
Stroke 유 448 6.43 108 13.78 <.0001
무 6,523 93.57 676 86.22
prior CABG Op 유 10 0.14 0 0.00 0.5917
무 6,961 99.86 784 100.00
prior PCI 유 121 1.74 10 1.28 0.3431
무 6,850 98.26 774 98.72
priorValve Op 유 0 0.00 0 0.00 -
무 6,971 100.00 784 100.00
과거력 or 동반상병
Cancer 유 320 4.59 46 5.87 0.1099
무 6,651 95.41 738 94.13
Cardiomyopathy 유 110 1.58 22 2.81 0.0117
무 6,861 98.42 762 97.19
Chronic Liver Disease 유 47 0.67 15 1.91 0.0002
무 6,924 99.33 769 98.09
COPD 유 478 6.86 91 11.61 <.0001
무 6,493 93.14 693 88.39
DM_compicated 유 1,326 19.02 204 26.02 <.0001
무 5,645 80.98 580 73.98
Hypertension_compicated 유 64 0.92 17 2.17 0.0011
무 6,907 99.08 767 97.83
Peripheral Vascular Disease
유 91 1.31 10 1.28 0.9442
무 6,880 98.69 774 98.72
Psychological Disorder 유 47 0.67 6 0.77 0.7691
무 6,924 99.33 778 99.23
Renal Failure_chronic 유 241 3.46 54 6.89 <.0001
무 6,730 96.54 730 93.11
Renal Dialysis 유무 6,89576 98.911.09 76321 97.322.68 0.0431
표2. 원내 사망확률 예측모형
variable scale β-coefficient p-value Odds Ratio 95% CI intercept -6.1439 <.0001
Age 0.0555 <.0001 1.057 1.049 - 1.065
Sex 남 -0.0342 0.6827 0.966 0.820 - 1.139
여
의료보장종류 건강보험 0.1447 0.2627 1.156 0.897 - 1.489 전원여부(타병원 외래경유) 의료급여 -0.5561 <.0001 0.573 0.466 - 0.705
1년 과거력 or 현재 동반상병
Chronic Liver Disease 0.9774 0.0020 2.658 1.429 - 4.941 Chronic Renal Failure 0.4733 0.0037 1.605 1.166 - 2.209 DM_complicated 0.2911 0.0014 1.338 1.119 - 1.599 1년 과거력
Congestive Heart Failure 0.2581 0.0489 1.294 1.001 - 1.674 Stroke 0.6255 <.0001 1.869 1.482 - 2.357
표3. 사망확률 예측모형의 C통계량과 H-L통계량
statistics 원내사망률
value p-value
C statistics 0.725
H-L statistics 10.703 0.219
