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Abstract

초록

건강보험수가(환산지수)를 의료기관의 원가(경영)분석에 의하여 산정하게 되면 의료공급이 증가함에 따라 진료비의 증가를 허용할 수밖에 없는 구조적인 문제점이 있었다. 그리고 의료기관이 제공하는 자료의 신뢰성 때문에 계산결과에 대해 매년 갈등이 되풀이되는 관례를 답습하여 왔다. 본 연구는 기존의 환산지수 산정방법의 한계를 극복하는 방안으로써 미국 메디케어의 SGR 방식을 우리 현실에 맞게 수정 보완한 모형을 구축하였다. 이에 따르면 매년도의 진료비의 목표치를 정하여 관리하게 되므로 의료공급자수의 증가에 따른 자동적인 진료비증가를 제어하게 된다. SGR방식에 의한 계산결과, 2004년도의 환산지수는 2003년 환산지수 55.4원 보다 2.66~2.93% 인상된 56.87~57.02원으로 나타났다. SGR 방식의 환산지수 산정은 정부가 발표하는 공식적이고 객관적인 지표들을 이용함으로써 자료의 객관성과 신뢰성 문제로 인한 불필요한 논란과 갈등을 최소화할 수 있다. 그리고 환산지수 갱신의 자동조정 메커니즘과 목표진료비를 설정함에 따라 보험재정규모의 예측가능성이 향상됨으로써 보험료 및 국고지원의 조달목표액을 결정하는 데에 용이할 것이다. 장기적으로는 현행 행위별수가제의 보완적 및 대체적인 지불방식으로써 진료비총액 계약제의 도입 타당성을 검토하는 기초자료로서 활용할 수 있을 것이다. 그러나 SGR 방식의 환산지수 산정시스템이 정착되기 위해서는 SGR 환산지수 계산에서 제외되는 비급여부문의 의료행위에 대한 투명성과 유효성을 확보하고, 진료부문별 진료량의 증감에 대한 모니터링, 청구된 진료비에 대한 적정성 평가시스템이 함께 작동되어야 할 것이다. 이와 함께 상대가치 점수의 진료부문별, 진료행위별 적정한 구조조정이 이루어져야 할 것이다.;It was a general method to calculate the fee level of social health insurance by the cost analysis of medical institutions. This method has entailed problems such that medical expenditures are likely to increase proportionally according to the increasing supply of hospitals and clinics, and the credibility of provider’s cost reports has always been doubtful every year. This article suggests a new method to overcome the limitations of the cost analysis which is a revised version of Sustainable Growth Rate(SGR) based calculation of Medicare’s fee level(so called ‘conversion factor’) in USA. SGR system manages to maintain a certain target expenditure and contains the automatic increase of expenditures according to medical providers’ increments. The result calculated by the SGR system shows that the conversion factor is 56.87~57.02 won which is increased 2.66~2.93% compared to 55.4 won in 2003. The calculation of SGR based conversion factor would minimise an unnecessary disputes by utilising the official indicators published by government, and improve the predictability how the national health insurance expenditure will increase. To introduce SGR system successfully, the non-insured sector’s medical expenditures should be controlled, and if not, some of health insurance expenditures will be transferred to the medical cost outside of national health insurance.

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Abstract

초록

사망을 초래하는 주요 질병이 급성 전염성 질환에서 만성 퇴행성 질환으로 전화되는 과정을 경험하면서 사회인구학내에서의 만성 질환에 대한 관심 또한 고조되어 왔다. 특히 만성 질환의 발병과 관련하여 규칙적인 운동과 건전한 건강행태가 만성 질환의 발병과 관련되어 있다는 것은 이미 관련 선행 연구들로 인하여 널리 인식되어 왔다. 그러나 규칙적인 운동과 흡연 및 음주와 관련된 건전한 건강행태가 만성 질환의 발병을 억제하는 중요한 요소라는 인식에도 불구하고, 대부분의 기존 연구는 횡단 자료(cross sectional data)에 기반한 연구로서, 종단 자료(longitudinal data)를 이용한 경험적 연구는 상대적으로 드물었다. 본 연구는 American Changing Lives survey(이하 ACL)의 자료를 이용하여 자기 규제화된 건강 행태가 만성 질환의 발병에 미치는 영향을 분석하였다. ACL은 미국 전체 국민의 대표성을 확보한 표본에 기반하여 미국 국민의 가정과 사회 생활 전반에 이르는 일상 생활의 변천을 조사하기 위하여 1986년에 처음 실시되어 1989년과 1994년에 각각 두 번째, 세번째 조사가 실시되었다. 본 연구에서는 만성 질환이 전혀 없다고 응답한 응답자들을 첫번째 패널조사에서 선택한 후, 8년 후 실시된 세번째 패널조사에서의 만성 질환 발병 여부를 분석하였다. 본 연구의 주요 독립 변수인 자기 규제화된 건강 행태는 신체적 활동, 흡연, 음주, 그리고 체질량 지수(body mass index)를 포함한 네 가지 변수로 구체화 되었다. 한편 종속 변수인 만성 질환의 발병 여부는 열 가지 만성 질환과 관련된 증상을 한 가지 지표로 종합한 후, 심각성 여부를 기준으로 중증 만성 질환, 경증 만성 질환, 그리고 무질환의 세 가지 범주로 분류한 후, 다시 각각의 범주를 이분화된 범주(dichotomous category) 재구성하였다. 통제 변수로는 성(gender), 인종, 교육수준, 그리고 결혼 상태 여부 등이 포함되었다. 분석 기법으로는 먼저, 건강 행태가 사회인구학적 변수들, 즉 성(gender), 인종, 교육 수준, 그리고 결혼 상태에 따라 다르게 나타나는지를 확인하기 위하여 t-검증을 실시하였고,다범주 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression)을 이용하여 자기 규제화된 건강 행태와 만성 질환의 발병 사이의 연관관계를 측정하였다. T-검증 분석 결과, 자기 규제화된 건강 행태가 성(gender), 인종, 교육수준, 그리고 결혼 상태를 포함하는 사회인구학적 변수와 밀접하게 관련되어 있는 것으로 나타났다. 즉, 선행 연구의 검토를 통하여 예측된 대로, 남성보다는 여성이, 그리고 백인 보다는 흑인이 평균적으로 낮은 수준의 건강 행태를 가지고 있는 것으로 나타났다. 교육 수준별로는 저학력자들이 대학 교육 이상의 고학력자과 비교하여 낮은 수준의 건강 행태를 보여주었으며, 결혼한 사람들이 나은 수준의 건강 행태를 영위하고 있는 것으로 나타났다. 다범주 로지스틱 회귀분석은, 앞서 t-검증이 제시한 바와 같이, 여성, 흑인, 저학력자, 그리고 결혼 관계에 있지 않은 사람들이 높은 수준의 만성 질환 발병 위험이 있음을 보여주었으며, 건강 행태가 유의미한 매개 역할을 하는 것으로 나타났다.;This study explores to what extent health behaviors are linked the incidence of chronic diseases by following a cohort of respondents who initially report no chronic disease of any sort using the data from the American Changing Lives survey. Health behaviors are operationalized as four variables: physical activity, smoking, drinking, and body mass index. Initially, we investigated whether there are differences in health behaviors by gender, race, education level and marital status. Multinomial logistic regression models were estimated to explore the association between health behaviors and the emergence of chronic diseases. We found that women, African Americans, lower educated persons, and the unmarried are at higher risk of chronic diseases. Also, health behaviors are associated with chronic diseases. These associations appeared in different and interesting ways when we compared the seriousness(or lethality) of chronic diseases.

Health and
Social Welfare Review