https://doi.org/10.11111/jkana.2020.26.2.151
국내 환자안전사고 관련 요인 분석
김 남 이
대전과학기술대학교 간호학과 조교수
Analysis of Patient Safety Incident in Korea
Kim, Nam Yi
Assistant Professor, Department of Nursing, Daejeon Institute of Science and Technology
Purpose: The purpose of this study was to analyze factors related to patient safety incidents by analyzing '2018 patient
safety report data' for Korea, and to prepare a plan for preventing patient safety incidents. Methods: Analysis was done for 2018 patient safety report data’published in 2019. In 2018, 9,250 patient safety incidents were reported, and for this study data (3,757) from hospitals with more than 500 beds were analyzed. SPSS 25.0 was used for the crosstabulation analysis and multinominal logistic regression. Results: There were no factors affecting the sentinel event. The main factors of adverse events were age, patient room, treatment room, day duty of nurses, falls, transfusions, and medication. Conclusion: In order to prevent patient safety incidents, elderly patients should receive verbal and nonverbal communication that will help them understand the complexity of the disease. Finding ways to reduce nurse overtime and reduce human error by computerizing patient monitoring systems, fall prevention activities, and patient safety regulations and procedures are necessary.
Key Words: Medical error; Patient safety; Public reporting of healthcare data; Safety management
주요어: 의료오류, 환자안전, 보건의료데이터 공개보고, 안전관리 Corresponding author: Kim, Nam Yi
Department of Nursing, Daejeon Institute of Science and Technology, 100 Hyecheon-ro, Seo-gu, Daejeon 35408, Korea.
Tel: +82-42-580-6279, Fax: +82-42-586-6119, E-mail: namyi00@naver.com Received: Dec 18, 2019 | Revised: Jan 29, 2020 | Accepted: Jan 31, 2020
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서 론
1. 연구의 필요성
환자안전은 의료와 관련된 불필요한 위해의 위험을 허용 가 능한 최소한으로 낮추는 것으로[1], 모든 의료인은 환자안전을 보장해야 할 의무가 있다. 하지만 의료서비스의 전문화와 분업 화, 대상자의 증증도 증가, 정보 과잉, 의료기관의 대형화와 복 잡성 증가, 시간 제약 등은 환자안전사고의 발생 가능성을 증가 시키고 있다[2]. 환자안전사고란 환자에게 불필요하게 피해를 줄 수 있는 사건 혹은 상황으로[1], 미국에서 세 번째 주요 사망 원인으로 보고되었으며, 영국에서는 35초마다 한 건의 환자 피
해가 보고된 것으로 나타났다[3]. 환자안전사고는 일반적으로 근접오류, 위해사건, 적신호사건의 세 가지 개념으로 구분하는 데, 근접오류(near miss)란 오류가 발생하였으나 환자에게 도달 하지 않은 것, 위해사건(adverse event)은 환자의 근본 상태가 아닌 의학적 개입으로 인한 손상, 적신호사건(sentinel event)은 환자의 질병 또는 근본적인 상태의 자연적 경과와 관련 없이 예 기치 않은 사망 혹은 주요 기능 상실을 초래한 모든 사건을 말 한다[4,5]. 일반적으로 입원 환자의 3~17%에서 환자안전 위해 사고가 발생되며, 이 중 50%는 예방 가능한 것으로 보고된다 [6-8]. 또한 14%의 환자에게는 사망을, 3%의 환자에게는 영구 적인 장애를, 70%에서는 일시적인 장애를 초래한다[9]. 이처 럼 환자안전이 지켜지지 못할 경우, 환자의 생명을 위협하고
의료진에 대한 신뢰감 저하는 물론 환자의 재원기간 연장도 초 래된다[4]. 이는 의료의 질 저하는 물론 재정적인 손실 등을 발 생시키기 때문에 의료계의 중요한 관심사이자 당면 과제이다 [3,4].
환자안전사고를 예방하기 위해서는 환자안전사고가 일어 나는 원인을 파악하고, 시스템의 취약점을 찾아 개선하는 것이 중요하다[10]. 환자안전사건에 대하여 무슨 사건이 일어났는 지 확인하고, 그 사건이 왜, 어떻게 일어났는지 분석하여 유사 한 사건이 발생하는 것을 예방하기 위함이다. 하지만, 환자안 전사고에 대한 보고는 병원에서 드러내는 것을 꺼려하기 때문 에 정확한 사고유형 및 분포를 파악하기 어렵다. 이에 국내에서 는 2016년 7월 ‘환자안전법’ 시행과 함께 환자안전사고의 체계 적 자료수집을 위한 환자안전 보고학습시스템이 도입되었다.
환자안전 보고학습시스템에는 2016년 563건을 시작으로 2017 년 3,864건, 2018년에는 9,250건의 환자안전사고가 보고되었 으며, 2019년에는 매월 1,000여건 이상이 보고되고 있다[11].
하지만, 여전히 환자안전사고 보고가 자율에 맡겨져 있기 때문 에 실제로는 더 많은 사례가 있을 것으로 예상된다.
환자안전사고 통계에 대한 분석은 환자안전사고의 예방 및 재발 방지를 위한 기초자료로 사용될 수 있기 때문에 세계 주요 나라에서 환자안전사고 관련 통계를 보고하고 있고[9], 국내에 서는 최근 2019년 5월에 의료기관평가인증원에서 ‘2018년 환 자안전 보고통계’를 발표하였다. ‘2018년 환자안전 통계연보’
에서는 월별, 보고자별, 발생 시간별, 보건의료기관 소재지별, 보건의료기관 종별, 보건의료기관 병상규모별, 발생 장소별, 환자 성별, 환자 연령대별, 환자 진료과목별, 환자 진료과목 세 부과별 등에 대해 빈도와 비율이 조사되어 있다[11]. 특정 사고 에 대한 발생 양상에 따라 사고에 대한 조사의 필요성을 인지하 고, 해당 사고가 반복되기 전에 사전 조치방안이 배포하기 위함 이다. 하지만, 빈도와 비율만을 보고하고 있어 영향 요인을 확 인하기는 어렵다. 환자안전사고 보고와 보고된 자료에 대한 관 련 요인 분석이 더욱 효과적으로 이루어진다면 적절한 중재 방 안이 도출되고, 환자안전사고의 예방 및 재발 방지에 효과적일 것이다. 이에 본 연구에서는 2018년 환자안전보고 데이터를 분 석을 통하여 국내 환자안전사고와 관련된 요인들을 구체적으 로 분석하여 환자안전사고 예방 및 중재방안 마련을 위한 기초 자료를 제시하고자 한다.
2. 연구목적
본 연구는 의료기관평가인증원에서 발표한 ‘2018년 환자안
전보고 데이터’를 분석함으로써 국내 환자안전사고와 관련된 요인들을 살펴보고, 환자안전사고 예방 및 중재방안 마련을 위 한 기초자료를 제시하고자 한다. 구체적인 목적은 다음과 같다.
환자안전사고와 관련된 일반적 특성을 파악한다.
환자안전사고 위해정도에 따른 차이를 파악한다.
환자안전사고 위해정도와 관련된 요인을 파악한다.
연 구 방 법 1. 연구설계
본 연구는 의료기관평가인증원에서 발표한 ‘2018년 환자안 전보고 데이터’를 바탕으로 환자안전사고 위해정도와 관련된 요인을 파악하기 위한 이차자료분석 연구이다.
2. 연구대상 및 자료수집
본 연구는 2016년 시행된 환자안전법을 근거로 의료기관평 가인증원에서 의료기관의 환자안전보고사고 보고를 체계적 으로 수집한 ‘2018년 환자안전 보고 데이터’에서 500병상 이상 병원 자료를 분석하였다. 2018년 9,250건의 환자안전사고가 보고되었으며, 본 연구에서는 500병상 이상 병원의 자료 3,757 건을 모두 분석하였다.
3. 연구의 분석 틀
본 연구에서는 환자안전 보고 데이터 중 성별, 연령, 의료기 관구분, 병상규모, 사고발생장소, 사고발생시간, 사고의 종류, 위해정도를 사용하였다. 원 자료에서 위해정도는 위해 없음, 치료 후 후유증 없이 회복, 일시적인 손상 또는 부작용, 장기적 인 손상 또는 부작용, 영구적인 손상 또는 부작용, 사망으로 6가 지 수준으로 구분하였으나, 본 연구에서는 국내 의료기관에서 실제적으로 적용하는 3가지 수준으로 나누어 분석하였다. 구 체적인 분류기준은 Table 1과 같다[1,4,5].
4. 자료분석
본 연구의 자료는 SPSS/WIN 25.0 (SPSS; IBM Armonk, NY, USA)프로그램을 사용하여 분석하였다.
대상자의 일반적 특성은 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 등 기술통계를 이용하였다.
Table 1. Classification of Patient Safety Incidents Levels in Study
Classification Categories
Near miss No harm
Adverse event Recovery without sequelae after treatment Temporary damage or side effects Sentinel event Long-term damage or side effects
Permanent damage or side effects Dead
대상자의 일반적 특성에 따른 환자안전사고 위해정도의 차 이는 x2를 통한 교차분석을 실시하였다.
환자안전사고 위해정도와 관련된 요인을 파악하기 위해 다 항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.
5. 윤리적 고려
본 연구는 2019년 환자안전보고학습시스템에 공개된 ‘2018 년 환자안전보고 데이터’를 활용한 연구로 G대학교 연구윤리 위원회(Institutional Review Board, IRB)에 연구계획서를 제 출하고 심의면제를 승인받았다(IRB No. GU-201907-HRc-06 -02-P).
연 구 결 과 1. 대상자의 일반적 특성
환자안전사고 대상자는 60세 이상 노인이 54.0%(2,030명)로 가장 많았고, 20~59세의 성인이 27.7%(1,041명), 0~19세의 아 동 및 청소년이 7.1%(267명) 순으로 나타났으며, 연령이 명확하 지 않은 대상자는 11.2%(419명)이었다. 환자안전사고가 일어 난 장소는 입원실이 48.5%(1824명)로 가장 많았으며, 치료실 11.8%(444명), 진료 및 주사실 5.7%(215명), 응급실 5.4%(201 명), 수술실 및 회복실 4.6%(174명), 중환자실 4.4%(165명)으로 나타났다. 환자안전사고 발생시간을 3교대 근무시간으로 분류 했을 때, 낮 근무 시에 38.3%(1,439명) 안전사고가 가장 많이 발 생하였고, 저녁 근무 28.5%(1,071명), 밤 근무 20.6%(775명) 순 으로 나타났다. 환자안전사고의 유형에서는 낙상사고가 40.5%
(1,522명)로 가장 많이 나타났으며, 수혈 및 투약 25.9%(973 명), 수술, 마취 및 검사 12.6%(475명) 순으로 높은 비율을 차지 하였다.
환자안전사고의 위해수준은 근접오류 47.9%(1,799명), 위 해사건 46.5%(1,748명)이 비슷한 수준으로 나타났으며, 적신 호사건은 5.6%(210명)이었다(Table 2).
2. 일반적 특성에 따른 환자안전사고 위해정도의 차이
일반적 특성에 따른 환자안전사고의 위해정도의 차이를 살 펴보면 성별(x2=463.24, p<.001), 연령(x2=539.33, p<.001), 병원구분(x2=69.12, p<.001), 사고장소(x2=198.57, p<.001), 근무시간(x2=159.81, p<.001), 안전사고유형(x2=429.46, p<
.001)에서 모두 유의한 차이를 보였다(Table 3).
일반적 특성에 따른 환자안전사고 위해정도의 빈도를 살 펴보면, 아동 및 청소년의 경우 근접오류(50.9%)와 위해사건 (47.2%)이 비슷하게 나타났으며, 성인의 경우에도 근접오류 (47.7%), 위해사건(48.9%)이 비슷하게 나타났다. 노인의 경우 에는 위해사건(54.4%)이 높게 나타났고, 적신호사건(8.3%)도 다른 연령대에 비해 높게 나타났다.
환자안전사고 발생장소 중 처치실에서의 사고는 위해사건 (51.4%)이 높게 나타났고, 수술실 및 회복실은 근접오류(55.7%) 가 높았다. 외래진료실 및 주사실의 경우에는 근접오류(84.2%)가 대부분이었으며, 응급실은 위해사건(49.8%), 근접오류(46.7%) 가 비슷하게 나타났다. 환자입원실은 위해사건(53.2%)이, 중환 자실은 근접오류(56.4%)가 높게 나타났다. 간호사의 근무시간 별 환자안전사고 위해수준은 낮 근무와 저녁 근무 모두 위해사 건(46.8%, 49.9%), 근접오류(47.8%, 44.6%)가 비슷하게 나타 났으나, 밤 근무의 경우에는 위해사건(56.1%)이 더욱 높게 나 타났다. 환자안전사고의 종류를 살펴보면, 감염 및 오염사고는 근접오류(64.6%)가 대부분이었으며, 수술, 마취 및 검사 중 사고 도 근접오류(59.8%)가 높았다. 반면, 낙상의 경우에는 위해사건 (57.8%)이 높았다. ‘수혈과 투약 오류’, ‘의료장비와 전산장애’
시에는 위해사건 및 적신호사건보다 근접오류(64.8%, 71.1%) 가 높았다.
3. 환자안전사고 위해정도 관련 요인
환자안전사고 위해수준별 관련된 요인을 살펴보고자 다항 로지스틱 회귀분석(multinominal logistic regression)을 실 시하였다. 근접오류, 위해사건, 적신호사건으로 구분된 세 가 지 위해수준을 종속변인으로, 대상자의 일반적 특성을 독립변 인으로 투입하였다. 환자안전사고가 발생하기 전에 위험요인 을 발견하거나, 안전사고가 발생하였더라도 환자에게 위해가
Table 2. General Characteristics of Patients (N=3,757)
Variables Categories n (%)
Gender Male
Female Unknown
1,710 (45.5) 1,607 (42.8) 440 (11.7)
Age (year) 0~19
20~59
≥60 Unknown
267 (7.1) 1,041 (27.7) 2,030 (54.0) 419 (11.2)
Hospital Hospital
GH AGH
280 (7.5) 1,835 (48.8) 1,642 (43.7) Location where
safety incident occurred
TR OR & RR MO & IR ER PR ICU Others
444 (11.8) 174 (4.6) 215 (5.7) 201 (5.4) 1,824 (48.5)
165 (4.4) 734 (19.6)
Duty time Day
Evening Night Unknown
1,439 (38.3) 1,071 (28.5) 775 (20.6) 472 (12.6) Type of incident IC
SAE Falls TM ME & CD Others
390 (10.4) 475 (12.6) 1,522 (40.5) 973 (25.9) 45 (1.2) 352 (9.4) Level of incident Near miss
Adverse event Sentinel event
1,799 (47.9) 1,748 (46.5) 210 (5.6) GH=General hospital; AGH=Advanced general hospital;
TR=Treatment room; OR=Operating room; RR=Recovery room;
MO=Medical office; IR=Injection room; ER=Emergency room;
PR=Patient room; ICU=Intensive care unit; IC=Infection and contamination; SAE=Surgery, anesthesia and examination;
TM=Transfusion and medication; ME=Medical equipment;
CD=Computational disorder.
되지 않은 경우가 환자에게 가장 피해가 적고, 낮은 수준의 환 자안전사고라고 할 수 있기 때문에, 근접오류를 준거집단으로 하여 분석결과를 도출, 해석하였다.
다항 로지스틱 회귀분석의 결과는 Table 4와 같다. 모형적 합도 검정 결과, x2=1.23 (p<.001)으로 나타나 적합한 모형으 로 나타났으며, 설명력은 35.6%였다. 성별(x2=2.41, p<.001), 연령(x2=2.48, p<.001), 병원(x2=2.41, p<.001), 안전사고 발 생장소(x2=2.51, p<.001), 발생시간(x2=2.41, p=.001), 안전 사고종류(x2=2.69, p<.001) 환자안전사고 위해정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
연령은 아동 및 청소년(B=4.14, p<.001), 성인(B=4.27, p<
.001), 노인(B=4.49, p<.001)에서 근접오류보다 위해사건이 일 어날 확률이 높았다. 상급종합병원보다 종합병원에서 위해사 건이 발생할 확률이 높았으며(B=0.45, p<.001), 환자안전사고 장소는 기타보다 처치실(B=1.22, p<.001), 수술 및 회복실(B=
0.92, p<.001), 응급실(B=0.56, p=.004), 입원실(B=0.52, p<
.001), 중환자실(B=0.89, p<.001)에서의 위해사건 확률이 높았 고, 진료실 및 주사실에서는 위해사건(B=-1.01, p<.001)과 적 신호사건(B=-2.02, p=.007)보다 근접오류의 확률이 높았다 (Table 4).
논 의
환자안전사고가 증가하고 있는 현실에서, 환자안전에 대한 이해는 의료인으로서 필수적인 요소라고 할 수 있다. 특히 환자 안전사고를 예방하고 지속적인 환자안전을 보장하기 위해 환 자안전사고 보고와 자료에 대한 분석이 더욱 효과적으로 이루 어진다면 적절한 중재 방안이 도출되고, 환자안전사고의 예방 및 재발 방지에 효과적일 것이다. 본 연구는 의료기관평가인증 원에서 발표한 ‘2018년 환자안전보고 데이터’를 바탕으로 환 자안전사고 위해정도와 관련된 요인을 파악하기 위해 실시되 었다
환자에게 장기적 혹은 영구적 손상이나 사망에 이르기까지 하는 적신호사건에 유의한 영향을 미치는 요인은 없었으나, 60 세 이상의 노인인 경우, 입원실에서의 사고, 간호사의 낮 근무 시간에 적신호사건의 높은 빈도를 보였다. 위해사건은 60세 이 상의 노인, 입원실, 처치실, 간호사의 낮 근무시간, 안전사고 종 류 중 낙상, 수혈 및 투약에서 높은 빈도를 보였다. 위해사건에 유의한 영향을 미치는 요인으로는 연령, 상급종합병원에 비해 종합병원인 경우, 기타 장소에 비해 검사 및 처치실, 수술 및 회 복실, 응급실, 입원실, 중환자실인 경우에 발생 확률이 높게 나 타났다. 캐나다의 경우에도 적신호사건에 유의한 영향을 미치 는 요인에 대한 보고는 없었지만, 일시적 합병증을 보이는 위 해사건에서는 환자연령, 진료과, 입원형태에서 유의한 차이를 보였으며, 투약오류, 수술 합병증, 병원감염 순으로 발생 빈도 가 높게 나타났다[12]. 스페인의 경우 위해사건과 적신호사건 을 포함하여 위해사건으로 분석하여 직접적인 비교는 힘들지 만, 평균연령 64.3세에서 위해사건이 발생할 확률이 매우 높음 을 보고하여 본 연구와 유사한 결과를 보였으며, 그 밖에 장기 입원, 소형병원, 외인성 혹은 내인성 위험 요소를 가지고 있는 환자의 경우 위해사건이 발생할 확률이 높다고 보고하였다[9].
Table 3. Patient Safety Incident Level according to General Characteristics of Patients (N=3,757)
Variables Categories Near miss Adverse event Sentinel event Total
x2(p)
n (%) n (%) n (%) n (%)
Gender Male
Female Unknown
703 (41.1) 676 (42.1) 420 (95.5)
919 (53.7) 809 (50.3) 20 (4.5)
88 (5.2) 122 (7.6) 0 (0.0)
1,710 (100.0) 1,607 (100.0) 440 (100.0)
463.24 (＜.001)
Age (year) 0~19
20~59
≥60 Unknown
136 (50.9) 497 (47.7) 756 (37.3) 410 (97.9)
126 (47.2) 509 (48.9) 1,105 (54.4) 8 (1.9)
5 (1.9) 35 (3.4) 169 (8.3) 1 (0.2)
267 (100.0) 1,041 (100.0) 2,030 (100.0) 419 (100.0)
539.33 (＜.001)
Hospital Hospital
GH AGH
104 (37.1) 829 (45.2) 866 (52.8)
136 (48.6) 915 (49.9) 697 (42.4)
40 (14.3) 91 (4.9) 79 (4.8)
280 (100.0) 1,835 (100.0) 1,642 (100.0)
69.12 (＜.001)
Location where safety incident occurred
TR OR & RR MO & IR ER PR ICU Others
199 (44.8) 97 (55.7) 181 (84.2) 94 (46.7) 736 (40.4) 93 (56.4) 399 (54.3)
228 (51.4) 72 (41.4) 32 (14.9) 100 (49.8) 971 (53.2) 67 (40.6) 278 (37.9)
17 (3.8) 5 (2.9) 2 (0.9) 7 (3.5) 117 (6.4) 5 (3.0) 57 (7.8)
444 (100.0) 174 (100.0) 215 (100.0) 201 (100.0) 1,824 (100.0) 165 (100.0) 734 (100.0)
198.57 (＜.001)
Duty time Day
Evening Night Unknown
688 (47.8) 478 (44.6) 290 (37.4) 343 (72.7)
674 (46.8) 534 (49.9) 435 (56.1) 105 (22.2)
77 (5.4) 59 (5.5) 50 (6.5) 24 (5.1)
1,439 (100.0) 1,071 (100.0) 775 (100.0) 472 (100.0)
159.81 (＜.001)
Type of incident IC SAE Falls TM ME & CD Others
252 (64.6) 284 (59.8) 509 (33.5) 630 (64.8) 32 (71.1) 92 (26.1)
133 (34.1) 176 (37.0) 880 (57.8) 331 (34.0) 13 (28.9) 215 (61.1)
5 (1.3) 15 (3.2) 133 (8.7) 12 (1.2) 0 (0.0) 45 (12.8)
390 (100.0) 475 (100.0) 1,522 (100.0) 973 (100.0) 45 (100.0) 352 (100.0)
429.46 (＜.001)
GH=General hospital; AGH=Advanced general hospital; TR=Treatment room; OR=Operating room; RR=Recovery room; MO=Medical office;
IR=Injection room; ER=Emergency room; PR=Patient room; ICU=Intensive care unit; IC=Infection and contamination; SAE=Surgery, anesthesia and examination; TM=Transfusion and medication; ME=Medical equipment; CD=Computational disorder.
병원 규모에 따른 위해 사건의 차이는 선행연구에 따라 다른 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 상급종합병원에 비해 종 합병원이 위해사건에 영향을 미치는 것으로 나타난 것에 비해, 스페인의 연구에서는 대형병원에 비해 소형병원이[9], 캐나다 의 20개 병원을 대상으로 한 연구에서는 소형병원에 비해 대형 병원에서 위해 사건에 영향을 미치는 것으로 나타났다[12]. 본 연구에서는 500병상 이상의 병원을 대상으로 병원, 종합병원, 상급종합병원으로 구분하여 분석하였으나, 국외의 선행연구 에서는 단순히 병상수를 기준으로 하였기에 환자의 중증도와 종류가 다른 것에서 차이를 보였을 것이라 생각된다. 추후 연구 에서 직접적인 비교를 위해서는 모든 데이터를 구체적으로 분 석할 필요가 있다.
본 연구를 비롯한 선행연구에서 공통적으로 연령이 많은 경 우에 위해사건이 발생할 가능성이 높음을 나타내고 있으며
[9,12,13], 관련 요인으로 의사소통, 보행장애, 복합 질환을 가지 고 있는 경우 등 외인성 및 내인성 위험요소가 있었다[9,14,15].
국내 환자안전보고데이터는 연령이 연속변수 임에도 불구하 고 범주형으로 자료로 수집되어, 구체적으로 제시된 국외 연구 [9,12]와의 직접적인 비교는 어려우나 60세 이상인 경우에 유 의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 연령이 많은 경우, 질병 의 전형적인 징후와 증상을 나타내지 않거나 표현하지 않아 적 시에 적절한 중재를 어렵게 하기 때문에[14], 환자의 언어적, 비언어적 표현을 주의 깊게 관찰할 수 있어야 하며, 환자와 대 화 시에 쉬운 단어로 이야기하는 것이 필요하다. 또한 보행장애 가 있는 경우에는 장비의 안전한 사용법에 대한 교육이 필요하 며, 복합적인 질환으로 여러 가지 약물이 투여되는 경우 간호사 는 정확한 지식을 가지고 투약규정을 지켜 약물을 투여하여야 한다. 위험 요인의 수가 많을수록 위해사건을 겪을 위험이 높아
Table 4. Factors Related to Level of Patient Safety Incidents
Variables Categories Likelihood ratio test Adverse event Sentinel event
-2LL x2(p) B (p) SE Exp (B) B (p) SE Exp (B)
Intercept 2.39 -
Gender Male
Female Unknown
2.41 23.04 (＜.001) 0.12 (.782) 0.12 (.780)
-
0.44 0.44 -
1.13 1.13 -
19.43 (＜.001) 19.91 (-)
-
0.16 - -
2.75 4.45 -
Age (year) 0~19
20~59
≥60 Unknown
2.48 95.07 (＜.001) 4.14 (＜.001) 4.27 (＜.001) 4.49 (＜.001)
-
0.60 0.58 0.58 -
62.79 71.60 89.29 -
-4.08 (.015) -2.20 (.101) -1.33 (.319)
-
1.67 1.34 1.34 -
0.17 0.11 0.26 -
Hospital Hospital
GH AGH
2.41 24.91 (＜.001) 0.21 (.194) 0.45 (＜.001)
-
0.16 0.09 -
1.24 1.57 -
0.48 (.055) 0.11 (.532)
-
0.25 0.18 -
1.61 1.12 - Location where
safety incident occurred
TR OR & RR MO & IR ER PR ICU Others
2.51 125.54 (＜.001) 1.22 (＜.001) 0.92 (＜.001) -1.01 (＜.001)
0.56 (.004) 0.52 (＜.001) 0.89 (＜.001)
-
0.17 0.22 0.23 0.19 0.11 0.24 -
3.38 2.50 0.36 1.75 1.69 2.43 -
0.47 (.185) 0.13 (.184) -2.02 (.007) 0.17 (.969) 0.11 (.589) 0.36 (.505)
-
0.36 0.54 0.75 0.45 0.19 0.54 -
1.60 1.14 0.13 1.02 1.11 1.43 -
Duty time Day
Evening Night Unknown
2.41 21.75 (.008) 0.56 (＜.001) 0.56 (＜.001) 0.68 (＜.001)
-
0.15 0.15 0.17 -
1.75 1.75 1.97 -
-0.11 (.695) -0.15 (.628) -0.20 (.518)
-
0.29 0.30 0.31 -
0.89 0.87 0.82 - Type of incident IC
SAE Falls TE ME & CD Others
2.69 307.94 (＜.001) -0.38 (.093) -2.12 (＜.001) -0.67 (＜.001) -1.61 (＜.001) -2.10 (＜.001)
-
0.22 0.20 0.17 0.17 0.39 -
0.69 0.12 0.52 0.20 0.12 -
-1.98 (＜.001) -2.64 (＜.001) -1.12 (＜.001) -3.57 (＜.001) -18.89 (.995)
-
0.53 0.38 0.24 0.40 30.61
-
0.14 0.07 0.33 0.03 1.00 - Likelihood ratio test: x2=1.23 (p＜.001) (Null model -2LL: 3.61, Alternative model -2LL: 2.39, df=42)
Goodness -if -fit: Pearson x2=2496.71 (p＜.001), Deviance=1643.43 (p=.842) Pseudo R2: Nagelkerke=.343
GH=General hospital; AGH=Advanced general hospital; TR=Treatment room; OR=Operating room; RR=Recovery room; MO=Medical office;
IR=Injection room; ER=Emergency room; PR=Patient room; ICU=Intensive care unit; IC=Infection and contamination; SAE=Surgery, anesthesia and examination; TM=Transfusion and medication; ME=Medical equipment; CD=Computational disorder.
Reference group: near miss.
지므로[9], 낙상 사정 평가와 같이 환자안전 사정 도구를 개발 하여 모든 환자의 위험성에 대해 분류하고, 고위험군으로 표시 된 환자에게는 모든 의료인이 주의를 기울일 수 있도록 하는 것 이 필요하다.
간호사의 근무시간대별로 나누어 분석하였을 때 낮 근무일 때 위해사건이 발생 빈도가 높게 나타났으며, 이는 낮 시간대에 환자의 이동이나 검사 및 시술 등의 대부분 의료행위들이 이루 어지는 것과 관련된 것으로 보인다. 간호인력을 산정함에 있어 근무시간대별 간호활동을 분석하고, 각각의 간호행위별 간호 시간을 측정하여 간호업무의 흐름을 분석하는 산업공학적 방
법을 적용하는 것이 필요하다. 이 밖에 환자안전사고에는 다양 한 조직 요인들이 영향을 미치며[16], 근무시간이 주 40시간 이 상일 때와 초과근무 시에 위해사건의 발생과 관련된다고 보고 한 연구도 있었다[17]. 본 연구에서는 평균근무시간과 초과근 무에 대한 보고가 없어 비교를 할 수는 없지만, 피로는 간호사 의 치료적 의사소통, 작업 기억의 감소, 위험 감수 행동 증가와 반응을 감소시킬 수 있고, 집중력을 감소시켜 환자안전사고로 이어질 수 있다[17,18]. 실제로 주 40시간 이상 근무하는 간호 사는 위해사건을 관찰하거나 경험할 가능성, 특히 투약오류와 부상을 경험할 가능성이 높다고 보고된다[19-21]. 이에 미국에
서는 간호사의 초과근무를 금지하거나 제한하는 법률 또는 규 정이 있다[17]. 국내에서도 2018년부터 주당 최대 법정근로시 간을 68시간에서 52시간으로 단축하여 시행하고 있지만[22], 이는 12시간의 초과근무시간을 허용하는 수준이다. 간호사의 초과근무를 최대한 줄일 수 있는 근무환경 개선과 이에 대한 제 도가 필요할 것이다. 환자안전사고 보고시스템에 환자와 관련 된 내용뿐만 아니라 조직 및 근무환경에 대한 항목이 추가된다 면 다각적인 중재 방안이 마련될 수 있을 것이다.
위해사건 장소에서는 입원실 및 처치실에서의 위해사건 발 생 빈도가 높게 나타나, 수술실에서의 위해사건 발생률이 높았 던 선행연구[14]와는 차이를 보였다. 선행연구에서는 영구장 애와 같은 적신호사건도 포함하고 있어 직접적인 비교는 어려 웠지만 수술실을 제외하였을 때는 입원실이 가장 높은 비율을 차지한 것으로 나타났다[14]. 환자가 입원실에 있을 때 간호사 는 환자를 주의 깊게 살펴보기 어려우며, 특히 다인실인 경우에 는 정확한 환자확인과 약물의 투약규정이 지켜지지 않는 경우, 위해사건이 발생할 가능성이 있다[15,23]. 입원실에서 환자의 상태가 확인되지 않는 경우 중재가 늦어져 환자 상태를 악화시 킬 수 있으므로, 입원실을 모니터링 하면서 환자의 이동시 알 람으로 확인할 수 있는 장비를 간호사실에 두는 것도 적용해 볼 수 있을 것이다[24]. 또한 처치나 검사의 경우, 환자확인이 정 확하게 이루어지지 않아 안전사고로 이어지는 경우가 보고되 고 있어[25], 환자를 처치실이나 검사실로 이동 전, 후에 적어 도 두 가지 식별자를 사용하여 환자를 확인하도록 하고, 동일 한 이름을 가진 환자의 신원을 확인하기 위한 명확한 프로토콜 이 제시되어야 한다. 또한 혼수상태이거나 의사소통이 부정확 한 환자를 확인하기 위한 비언어적 접근법이나 생체 인식 기술 을 구현하는 것도 고려할 수 있다[25].
위해사건의 종류에서는 투약 및 수혈과 낙상에서 높은 발생 빈도를 보여, 투약과 시술에서 가장 발생비율이 높게 나타난 연 구[14]와 일부 비슷한 결과를 보였다. 투약 및 수혈의 경우, 간 호사는 투약 및 수혈 규정을 반드시 지켜야 하며 약물에 대한 정확한 지식을 갖추어야 한다[23]. 또한 투약 및 수혈과 관련된 인적 오류를 줄이기 위하여 환자 팔찌의 바코드와 약물 및 혈액 의 바코드를 스캔하여 일치하는 경우에만 투약을 시행할 수 있 도록 전산시스템을 활용하는 방법[26]을 고려해 볼 수 있다. 낙 상의 경우 환자와 보호자에게 낙상예방활동과 응급상황시의 대처요령에 대해 교육이 이루어져야 할 것이며[27], 낙상 고위 험 환자의 경우 좀 더 면밀히 관찰하여야 한다. 특히 노인 환자 의 경우 운동을 권장하여 근력을 향상시키고, 골다공증과 시력 에 대한 중재를 병행함으로써 낙상 위험을 감소시키는 방법도
제시되고 있다[28].
환자안전사고는 매우 다양하고 범위가 넓어, 환자안전사고 를 예방할 수 있는 다양한 방안들이 지속적으로 마련되어야 할 것이며 모든 의료인들은 환자안전을 증진시키기 위해 최선을 다해야 할 것이다. 이를 위해 환자안전보고 데이터의 수집에도 있어서도 개선의 여지가 필요하다. 환자안전보고시스템에 대 한 연구에 따르면 미국, 영국, 캐나다, 독일 등의 경우, 구조화된 자료수집과 자유 텍스트 기반 자료수집을 병합하여 정확하고 구체적인 자료를 수집하고 있으며, 자료가 누락되었을 시 시스 템 내에서 검토 알림 및 참조를 제공함으로써 정보의 완전성을 구현하고 있다[29]. 또한 환자안전에 대한 인식, 문화, 조직시 스템 등이 보고활동에 영향을 미치므로[30] 보고자의 부담과 사회비용을 최소화할 수 있는 방법으로 병원정보시스템과 환 자안전보고시스템의 통합을 이루어 자율보고시스템의 문제 와 체계적인 감시 시스템을 구축할 수 있도록 제안하고 있다 [29,30]. 국내 환자안전보고시스템 역시 구체적인 자료조사가 가능하도록 하고, 환자 중심의 자료뿐만 아니라, 조직요인이나 보고자의 근무환경과 같은 환경요인에 대한 자료조사도 함께 이루어진다면 환자안전사고 예방을 위한 다각적인 중재방안 을 마련할 수 있을 것이다. 또한 병원정보시스템과 환자안전보 고시스템의 통합시스템을 구축하여 환자안전 위험을 식별하 고, 자원을 집중할 우선순위를 정하고, 위험을 완화하기 위한 중재를 개발하고, 중재를 통해 위험이 감소되었는지 여부를 평 가하는 환류 시스템이 체계적으로 운영될 필요가 있다.
결 론
본 연구는 의료기관평가인증원에서 2019년에 발표한 ‘2018 년 환자안전보고 데이터’를 분석함으로써 국내 환자안전사고 와 관련된 요인들을 살펴보고, 환자안전사고 예방 및 중재방안 마련을 위한 기초자료를 제시하고자 시도되었다. 위해사건의 경우 60세 이상의 노인, 입원실, 처치실, 간호사의 낮 근무시간, 안전사고 종류 중 낙상, 수혈 및 투약에서 높은 빈도를 보였다.
환자안전사고를 예방하기 위해 환자의 연령이 많은 경우 언어 적, 비언어적 의사소통에 귀를 기울이고, 질병의 복합성을 이 해하고 이에 대한 지식을 갖추어야 한다. 또한 간호사의 초과근 무를 줄이도록 하는 근무환경 개선이 필요하며, 환자 모니터링 시스템과 낙상예방활동, 환자안전규정과 절차를 전산화하여 인적 오류를 줄일 수 있는 방안을 모색해야 할 것이다.
본 연구는 간호사 중심의 중재방안에 초점을 두었기에 환자 안전보고데이터 중 일부는 반영하지 못한 제한점이 있다. 이
에 진료과 및 세부진료 등 추가적인 자료들을 고려한 연구가 필요하다. 또한 환자안전보고 데이터의 자료수집에 있어 구체 적이고 정확한 정보를 확보할 수 있도록 개선이 필요할 것으로 보인다.
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