⧠ Medicaid, Medicare, CHIP 가입 추세를 외생변수로 이용하여 거시경제변수인 실업률과 실질 임금의 증가에 따른 공공보험과 민간보험 보장성의 변화를 파악함.
○ 실업률의 증가는 1년간의 시차(lag)로 민간보험 가입을 감소시키고 Medicaid와 같은 공공보험 가입률을 증가시키기 때문에, 실업률은 민간보험에서 Medicaid로의 이동을 반영하는 지표임.
○ 실질 가처분소득의 증가는 3년간의 시차(lag)를 가지고 민간보험 가입률에 영향을 줌.
4) 분석결과
⧠2013-2023년 의료비 증가률은 평균 5.7%로 예측되고, 이는 GDP 연 평균 성장률 보다 1.1% 빠름.
⧠2013년 의료비 증가률은 경제회복의 둔화로 인하여 3.6%로 낮은 수준을 유지함.
그러나 경제의 회복, 부담적정보험법(ACA) 보장성의 확대, 인구 노령화 등에 따라 2014년 이후 의료비가 급속하게 증가할 것으로 예측됨.
○ 2014년 5.6% 증가하고, 900만 미국인들이 Medicaid 등을 통하여 추가적 으로 의료보험 혜택을 받고, 부담적정보험법의 영향으로 2015년에서 2023 년까지 의료비는 연 평균 6.0% 증가할 것으로 예측됨.
⧠자금출처 별
○ Medicare 지출의 증가률은 베이비부머들의 가입률 증가와 경제회복에 따른 의료서비스 이용의 증가로 2016년 이후부터 7.3% 증가하고, 이는 의료서비스와 상품의 가격을 증가시킬 것으로 예상됨. 그러나 부담적정보험이 의료비의 급속한 증가를 일부분 상쇄할 것임.
○ Medicaid 지출 또한 부담적정보험에 따라 일차의료 의사의 임금이 인상되어 증가할 것으로 예상됨. 2013년에 6.7% 증가하여 $4495억에 이르고, 2014년에는 800만 인구가 추가적으로 혜택을 받아 의료비가 12.8% 증가함. 2016년에 서 2023년까지 Medicaid 지출은 연 평균 6.8% 증가함.
○ 민간보험의 경우, 가입자의 증가와 함께 보험가입자 1인당 지출이 증가하면서 2014년에는 보험료가 6.8% 증가하고 2015년에는 지출이 6.9% 증가할 것 으로 예측됨. 그러나 부담적정보험법의 영향으로 가입자의 이동이 발생하여 2016년 이후로는 민간보험 지출이 연 평균 5.4% 증가로 유지될 것으로 전망됨.
○ 본인부담금은 과도한 비용분담으로 인한 의료서비스 이용이 감소하여 2013 년에는 지난 해 보다 증가률이 감소하여 3.2% 증가하였음. 2014년에는 부담 적정보험법의 보장성 확대의 영향으로 본인부담금은 0.2% 감소할 것으로 예측됨. 본인부담금은 2015년 이후 지속적으로 증가하여 2020년에 증가률이
최정점에 이를 것으로 예상되지만, 총 의료비 대비 본인부담금 지출은 2013 년 11.7%에서 2023년 9.9%로 감소함.
⧠서비스 유형 별
○ 병원 서비스 지출은 부담적정보험법의 보장성 확대와 경제성장의 영향으로 2015년에는 5.1% 증가할 것으로 예측되고, 2016년 이후로는 인구 노령화 와 경제성장으로 연 평균 6.2% 증가할 것으로 전망됨.
○ 2013년 의사와 의원급 의료서비스 비용은 3.3% 증가하여 2012년(4.6%) 대 비 속도가 줄어들었음. 그러나 2014년 신규 보험가입자는 젊은 연령대가 많 을 것으로 예상되고, 이들은 병원 서비스보다는 처방의약품과 의원급 의료서 비스를 많이 활용하여 의료비를 증가시킬 것으로 전망됨. 2016년 이후 경기 호전과 민간보험 가입의 증가에 따라 연 평균 7.1% 성장할 것으로 예상됨.
○ 처방 의약품 지출은 특허 만료의 영향이 줄어들고 처방 의약품 사용이 증가 하면서 2013년에 3.3% 증가하였고, 젊은 연령대의 신규 보험가입자들과 부 담적정보험법의 비용부담 등으로 인하여 지속적으로 증가할 것으로 예상됨.
⧠최종지불자 별
○ 2014년부터 부담적정보험법의 보장성 확대로 인하여 보건의료의 자금조달 은 가계에서 연방‧주‧지방정부로 이동하여, 의료비 지출에서 연방정부가 차지 하는 비율이 2013년 26%에서 2014년 28%로 증가함. 2023년 까지 총 의료 비지출의 48%를 정부가 조달할 것으로 전망됨.
라. 캐나다: Statistics Canada/Population Health Model(POHEM)
1) 예측 모델
○ Micro-simulation (dynamic) 모델
2) 예측 방법
○ Micro-simulation (dynamic) 모델: 각 개인단위 접근방식으로 가상의 인 구 분포를 설정
－개인별 건강관련 사건: 위험요인과 질병 발생, 치료 경험, 건강의 개선 또는 상실, 사망
－위험요인 모델: 흡연, 비만, 혈압 등의 변화 포함
○ 암관리 모델: 최근에 개발된 암관리 모델은 각 단계별 진단 및 치료법, 전체 치료 과정에서 드는 총 비용 등의 자세한 진료지침 및 정보를 제공
－이를 통해 암 진단과 치료에 드는 전체적인 공공의료비 예측 가능
○ 경제적 요인: 개인이 치료받는 동안 일을 지속할 수 있는지, 개인의 소득에 암이 미치는 영향에 대한 값 도출 가능
✐ 주요설명
- 만성질환의 향후 진료경향 전망(폐암, 유방암, 직장암, 관절염, 심혈관질환, 당뇨병) - 총 진료비에 대한 예측치를 산출하고 있지 않지만, 특정 질병 또는 위험요인을 목표로
한 새로운 예방 및 치료 정책의 효과를 시나리오 분석을 통해 평가하는 플랫폼 제공
✐ 정책과제:
- 유방암 수술 환자를 위한 조기 퇴원 전략이 급성기 치료와 홈케어 공공의료비 지출에 영향을 미치는가?
- 직장암을 위한 검진기술로서 대변의 잠혈 검사(faecal-occult blood testing)의 도입이 잠재적인 공공의료비 지출에 영향을 미치는가?
- 더 비싼 치료법 도입 확대가 현재 치료법과 비교시 추가적 의료비 지출을 발생시키는가?
○ 동적 micro-simulation 모델: Monte-carlo 과정을 기반으로 한 시계열 분석
－위험도: 개인의 생애주기에서 다음사건 발생 시점을 결정 (특정 사건의 발 생은 개인의 인생에 변화를 일으키고 그 사건은 또 다른 변화를 야기)
－Monte-carlo 과정: 각 사건들의 발생에 영향을 미치는 임의의 숫자들을 포함하며 개인별로 다양한 결과의 도출 가능
○ 동적 분석틀(dynamic framework): 생애주기에 따라 개인별 나이의 변화를 반영하고, 생애주기에서 각 건강상태가 차지하는 시간을 배분
3) 변수와 측정 단위
○ 만성 질환 발병률 및 유병률
－폐암, 유방암, 대장암, 당뇨병, 급성 심근경색, 골관절염
○ 위의 질병 관련 위험요인
○ 진단과 치료법의 보급: 일반의와 전문의 방문, 외래 진료, 입원, 완화의료
○ 공공의료비 예측치: 질병 진단과 치료에 드는 공공 지출의 예측치 (2008년 기준 고정)
－의료비 산출 단위: 총 의료비, 각 특성별(성별, 연령별, 지역별, 공급자별) 의료비
○ 비용-효과성 비용-효용성으로 측정
－어떠한 의학적 처치(intervention)등으로 인해 추가적으로 얻게 되는 삶
○ 시나리오 분석 변수: 의료기술, 보건의료체계, 생활습관 변화
4) 측정 기간
○ 20년~25년 단위: 최근 2011년~2030년까지 예측
5) 진료비 지출 설명요인
○ 인구구조 변화
○ 위험요인: 흡연, 비만, 고혈압, 콜레스테롤 등
○ 유병률과 중증도