사망원인에서 이들 만성질환이 차지하는 비중이 커지고 의료비가 급증하면서 만성질환의 예방을 위해 이들 질환의 발병과 사망에 영향을 미치는 한국적 식생활 요인의 파악이 중요한 과제로 대두되고 있다. 서구에서는 식사의 질이나 영양섭취와 사망과 질병발생과의 연관성을 제시한 종단적 연구나 코호트 연구들을 통해 영양과 식이섭취가 질병에 미치는 연관성을 밝히는 연구들이 많이 제시되었지만, 우리나라에서는 영양과 식이섭취와 질병과의 연관성을 밝히는 연구가 그동안 거의 이루어지지 못하였다. 이 연구는 대표성이 확보된 1998년과 2011년 국민건강영양조사 자료를 통계청 사망통계와 건강보험자료와 연계하여 코호트 형태의 종단적 자료로 구축하여 영양섭취와 식사 질이 사망과 질병발생에 미치는 인과관계를 규명하기 위한 연구로 시도되었다. 이 연구는 한국인에서 식이섭취 요인과 사망 및 주요 질병발생 위험과의 인과관계를 규명하고 있다. 영양섭취 수준과 사망과의 관련성을 분석한 결과, 영양섭취수준과 식사의 질이 낮을 경우 사망위험과 주요 질병 발생의 위험이 증가하는 경향을 보였다. 식사의 질을 나타내는 영양소 섭취의 적정비(MAR), 영양밀도지수(INQ)가 가장 높은 1분위에 비하여 가장 낮은 5분위에 속한 영양섭취수준이 열악한 그룹에서 전체 사망위험이 2배 이상 높은결과를 보였다. 기저건강수준, 사회경제적 위치, 임상적 위험요인, 건강행태 요인을 모두 보정한 후에는 영양섭취수준이 낮은 군에서 사망위험이 높았지만 통계적으로 유의하지는 않았다. 향후 이러한 기초자료에 기반한(evidence-based) 중재프로그램이 영양과 건강증진 및 만성질환 예방을 위해 마련될 필요가 있다.;The objectives of this study investigated association between the risk of mortality and morbidity of major chronic diseases and the nutritional intake status/diet quality using a national longitudinal data from Korean population. Data of 8,941 men and women aged 30+ from 1998 and 2001 Korea National Helath and Nutrition Examination Surveys (K-NHANES), collected from a stratified multistage probability sample of South Korean households, were individually linked to national death certificate data and national insurance hospitalization data during 4~7 year follow up through 2005. K-NHANES linked data have strong advantage of including a variety of variables such as socioeconomic status, nutritional risk factors and baseline health status as well as health behaviors, biological risk factors. Cox’s proportional hazard models were used in this study to estimate relative risks and their 95% confidence intervals of mortality (all-cause and cause-specific), morbidity (selected diseases) according to status of nutrional intake and diet quality indexes. Since studies of the association between diet quality and death and diseases in Western counties, until now, a few studies have used longitudinal data with representativeness for Korean population. The analysis for relationship between diet quality and mortality and morbidity of major chronic diseases showed that nutritional factor and diet quality could contribute to the lower risk mortality and major chronic diseases in Korean population. The low-quality diet group showed a significantly higher risk of mortality compared with high-quality diet group. The risks of incidence of cardiovascular disease, cerebrovascular disease, cancer were also significantly higher among the low-energy intake group. Also, the low-quality diet group had more episodes of hospitalization of selected diseases.
가계경제에 큰 부담으로 작용하는 4대 중증질환(암, 심장질환, 뇌혈관질환, 희귀난치질환)의 고액 의료비를 경감시키기 위해, 2013년에서 2016년에 걸쳐 4대 중증질환 보장 강화 정책이 시행되었다. 이 연구는 2013년 4대 중증질환 보장 강화 정책 시행 전･후에 나타난 4대 중증질환의 의료비 변화를 확인함으로써, 2013년에 시행된 4대 중증질환 보장 강화 정책 효과의 평가를 목적으로 한다. 한국의료패널 7차 년도(조사기간 2012년 2~7월)와 9차 년도(조사기간 2014년 3~9월) 자료를 이용하여, 성향점수매칭(propensity score matching)을 결합한 이중차이분석(Difference in Difference)으로 정책효과를 확인하였다. 성향점수매칭 후 다중이중차이분석 결과, ‘비급여’, ‘처방약값’, ‘법정본인부담금’, ‘본인부담금(법정본인부담금+비급여+처방약값)’, ‘건강보험공단부담금’, ‘총진료비(건강보험공단부담금+본인부담금)’는 일부에서 감소하였으나 유의미한 수준의 감소는 아니었음을 확인하였다(p>0.05). 4대 중증질환자의 고액 의료비로 인한 경제적 부담을 덜어주기 위해서는 보다 적극적인 보장성 강화 정책을 추진해야 할 것이다.;In South Korea, cancers, cardiac diseases, cerebrovascular diseases and rare intractable diseases cause huge financial burden on households. To help lower their medical cost, the government implemented the policy of expanding insurance coverage for the four major diseases from 2013 to 2016. This study identifies changes in household expenditure on the four major diseases after the implementation of the coverage expansion policy in 2013. By doing so, the study seeks to evaluate the effectiveness of the policy. The study used the 7th⎼year and 9th⎼year data from the Korean Health Panel (KHP) (surveyed from February to July, 2012 and from March to September, 2014, respectively). The effectiveness of the policy was assessed based on the difference in difference method with propensity score matching. As a result of multiple difference in difference after the propensity score matching, it was confirmed that although ‘non-payment items’, ‘prescription drug expense’, ‘statutory payment by patient’, ‘out-of-pocket payment (statutory payment by patient+non-payment items+prescription drug expense)’, ‘national health insurance payment’, and ‘total treatment expense (national health insurance payment + out-of-pocket payment)’ decreased in some parts, this decrease was not at the significant level (p>0.05). In order to ease the large financial burden of medical cost spent on the four major diseases, it will be necessary to pursue a stronger policy to reinforce the coverage of relevant insurances.