Cardio-cerebrovascular diseases have the second-highest mortality rate after cancer. Therefore, the 2nd Master Plans for Public Health and Medical Services, published in 2021, announced a policy to designate 70 local centers for cardio-cerebrovascular diseases by 2025 for appropriate management of cardio-cerebrovascular diseases. This study identified medical institutions with the level of capacity necessary to serve as local centers for cardio-cerebrovascular diseases and verified their distribution nationwide. Using the GIS network analysis method, we also determined which of the 70 hospital service areas (HSAs) have difficult access to cardio-cerebrovascular disease centers and examined the effect of access to local cardio-cerebrovascular disease centers on the mortality ratio of cardio-cerebrovascular diseases. Our analysis found that there were 11 HSAs with poor accessibility to cardio-cerebrovascular disease centers. In particular, the cities of Geochang, Yeongwol, Sokcho, Haenam, and Tongyeong were found to have a vulnerability of more than 80% to access to a cardio-cerebrovascular disease center. Measured in terms of the severity-adjusted mortality ratio, the prevalence of cardiovascular disease was high in Yeongwol, Geochang, Chungju, and Icheon, while the prevalence of cerebrovascular disease was high in Chungju, Geochang, Haenam, and Tongyeong. A comparison of the severity-adjusted mortality ratio for cardio-cerebrovascular diseases between underserved and non-underserved areas showed that the average mortality ratio was greater in underserved areas than in non-underserved area(p<0.05). This study confirmed that the appropriate placement of local cardio-cerebrovascular disease centers could contribute to lowering the mortality ratio of cardio-cerebrovascular diseases in HSAs.
심뇌혈관질환은 암 다음으로 사망률이 높은 질환이다. 따라서 2021년 발표된 제2차 공공보건의료 기본계획에서는 심뇌혈관질환의 적절한 관리를 위해 지역심뇌혈관질환센터를 2025년까지 70개소 지정하겠다는 정책을 발표하였다. 본 연구에서는 지역심뇌혈관질환센터로서 기능하기에 적정한 수준의 의료기관을 정의하고, 전국 단위에서 그 분포를 확인하였다. 또한, GIS 네트워크 분석을 통해 70개 중진료권별 심뇌혈관질환센터 접근성 취약지를 도출하였으며, 중증도 보정 사망비와 비교를 통해 지역심뇌혈관질환센터 접근성과 심뇌혈관질환 사망비의 연관성을 파악하였다. 분석 결과 접근성이 취약한 중진료권은 총 11개가 도출되었으며, 특히 거창권, 영월권, 속초권, 해남권, 통영권은 접근성 취약도가 80% 이상으로 매우 취약하였다. 심뇌혈관질환 중증도 보정 사망비의 경우, 심혈관질환은 영월권, 거창권, 충주권, 이천권 순으로 높게 나타났으며, 뇌혈관질환의 경우는 충주권, 거창권, 해남권, 통영권 순으로 높게 나타났다. 접근성 취약지와 비취약지 간 심뇌혈관질환 사망비의 연관성을 분석한 결과, 취약지의 경우 비취약지 보다 사망비의 평균이 높은 것으로 나타났다(p<0.05). 본 연구를 통해 지역심뇌혈관질환센터의 적정 배치가 중진료권의 심뇌혈관질환 사망비를 낮추는 데 기여할 수 있음을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study was to examine whether media reports related to criminal behavior foster stigma toward people with mental disorders, to compare stigma between general adults and mental health professionals, and to determine whether fear of crime, recovery knowledge, and prejudice toward the mental disorder are associated with discriminatory behavior toward people with mental disorders. The participants were 109 general adults and 108 mental health professionals. After reading the crime scenarios in which a murderer with mental disorders, they responded to the questionnaires. The finding reported that general adults had significantly more stigma toward the mental disorder than mental health professionals. In hierarchical regression model, recovery knowledge and social life restriction regarding prejudice were significantly associated with discriminatory behavior among general adults. In mental health professionals, fear of crime, recovery knowledge, and social life restriction and concepts of community mental health regarding prejudice were significantly related to discriminatory behavior toward people with mental disorders. The results indicated that media reports related to criminal behavior fostered stigma toward people with mental disorders. These results suggest that it is necessary to develop appropriate media guidelines and an intervention program to reduce the discriminatory behavior toward people with mental disorders.
본 연구의 목적은 대중매체가 정신질환자에 대한 차별행동에 영향을 미치는지 간접적으로 조사하기 위해 시행되었다. 일반성인 109명, 정신건강전문가 108명을 대상으로 정신질환자의 범죄에 대한 두려움, 회복에 대한 인식, 사회적 편견, 차별행동의 차이 및 두 집단의 정신질환자에 대한 차별행동에 미치는 영향요인을 파악하였다. 연구대상자들에게 대중매체의 영향력을 평가하기 위하여, 정신질환자의 범죄에 대한 내용의 시나리오를 제공한 후, 자가보고 설문지를 시행하였다. 범죄에 대한 두려움 Measurement of Fear of Crime, 회복에 대한 인식 Recovery Knowledge Inventory, 사회적 편견 Community Attitude toward the Mentally Ill, 차별행동 Opinion about Mental Illness 척도를 사용하였다. 기술통계, 독립 t-검정, 피어슨 상관계수, 위계적 다중회귀분석으로 자료 분석하였다. 연구 결과, 일반성인이 정신건강전문가보다 정신질환 회복에 대한 인식, 사회적 편견, 차별행동이 부정적인 것으로 나타났다. 또한, 일반성인은 회복에 대한 인식이 6.8%, 사회생활제한이 41% 차별행동에 대해 설명력을 보였다. 정신건강전문가는 사회생활제한과 지역정신보건개념이 차별행동에 대해 41.3%의 설명력을 보였다. 본 연구의 결과는 범죄와 정신질환자에 대한 대중매체의 역할이 중요함이 간접적으로 제시하였다. 따라서, 일반성인과 정신건강전문가 각 집단별 정신질환을 가진 범죄자의 차별 행동을 낮추기 위한 중재 프로그램 개발이 필요하며, 정신질환자에 대한 대중매체 보도를 개선 할 필요가 있다고 제언한다.
The purpose of this study was to investigate the distribution of research fields and diseases in internal medicine by using contents analysis and frequency analysis with 2,092 articles of ‘Internal Medicine’ from volume 1 of 2006 to volume 3 of 2015. We extracted three key information items (internal medicine divisions, disease name and major classification code of the Korean Standard Classification of Diseases version 6) and three other information items (bibliographic information, type of research and presence or absence of Korean oriental medicine) from the articles. After cross-reviewing the extracted items, data was created for analysis. 1,392 out of 2,092 articles were classified into internal medicine divisions and, the remaining 700 were classified into other medical divisions such as basic medicine, family medicine and anesthesiology. In other medical divisions, neurology was the most common. The major diseases studied in divisions of internal medicine were gastroduodenal diseases, hypertension, respiratory infections, glomerular diseases and diabetes. In other medical divisions, cerebrovascular disease, shingles, mental and behavioral disorders and urological tumors have been studied extensively. Classification of the Korean Standard Classification of Diseases version 6 resulted in 42.4% of circulatory system diseases and digestive system diseases. Through this study, we observed the distribution of research field in North Korean internal medicine. The results of this study are expected to be used to estimate disease distribution and disease burden in North Korea.
본 연구의 목적은 북한의학학술지 ‘내과’ 2006년 1호부터 2015년 3호까지 게재된 전체 논문 2,092편을 대상으로 내용분석과 빈도분석 방법을 활용하여 내과에서 다루어진 연구 분야와 질환들의 분포를 분석하는 것이다. 연구자들은 논문들에서 핵심 정보 3개 항목들-내과 분과명, 질환명, 제6차 한국표준질병․사인분류표의 대분류 코드-과 기타 정보 3개 항목들-서지정보, 연구종류, 고려의학여부-을 추출하여 교차 검토 후 자료화 하였다. 내용적으로 내과 분과에 해당하는 논문은 2,092건 중 1,392건이었고 기초의학, 가정의학과 마취통증의학을 포함, 기타과로 분류할 수 있는 논문은 700건이었다. 내과 분과에 속한 논문들은 소화기, 순환기, 호흡기, 신장, 내분비 순으로 많았고 기타과에서는 신경과가 가장 많았다. 질환별 분석에서 내과 분과에서는 위십이지장질환, 고혈압, 호흡기감염성질환, 사구체질환과 당뇨병이 많이 연구 되었고 기타과에서는 뇌혈관 질환, 대상포진, 정신 및 행동 장애와 비뇨기 종양이 많이 연구되었다. 제6차 한국표준질병․사인분류표 대분류 코드별 분포에서는 순환계통의 질환과 소화계통의 질환이 42.4%를 차지하였다. 본 연구를 통해서 북한 ‘내과‘ 학술지 연구 분야 분포를 확인해 볼 수 있었다. 본 연구 결과는 북한의 질병 분포와 질병 부담정도를 추정하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
This study aims to develop a severity-adjusted length of stay predictive model according to comorbidity index by using machine learning and propose a algorithm of severity-adjusted length of stay (LOS) predictive model. The dataset was taken from Korea Centers for Disease Control and Prevention database of the hospital discharge survey from 2006 to 2015 and the severity-adjusted length of stay predictive model was developed for the nervous system patients to need a urgent management for length of stay. when it comes to the severity-adjusted length of stay predictive model about nervous system discharging patients, three tools were used for the severity-adjustment of comorbidity: the CCI, the ECI, and the CCS. The models using Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Regression, Neural Network as a Machine learning analysis methods were developed and then evaluate. As a result, Severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and Neural Network method has the highest R-square and has the most excellent prediction capability. In conclusion, there is a need to develop a severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and make use of severity-adjusted predictive model to has high prediction capability by using various machine-learning analytics.
본 연구는 머신러닝을 이용하여 동반상병 보정 방법에 따른 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 평가하여 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발의 알고리즘을 제시하기 위해 수행되었다. 본 연구를 위해 2006년부터 2015년까지 10년간의 질병관리본부 퇴원손상심층조사 자료를 수집하였으며, 재원일수 관리가 시급한 신경계통의 질환을 대상으로 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하였다. 신경계통의 질환 퇴원환자의 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 동반상병 보정 방법은 CCI, ECI, CCS 진단군 분류 기준 등 3가지, 머신러닝 분석기법으로는 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 백터 회귀분석, 신경망 등 5가지를 적용하여 모형을 개발하고 개발된 모형을 평가하였다. 모형 평가 결과 CCS 진단군 분류 기준 동반상병 보정 방법 및 신경망을 이용하여 개발한 중증도 보정 예측 모형의 모형 설명력(R-square)이 가장 높았으며, 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 CCS 진단군 분류 변수를 이용한 동반상병 보정 방법을 이용하여 중증도 보정 예측 모형을 개발하는 것이 필요하며, 머신러닝의 다양한 분석 기법 등을 이용하여 예측력 높은 중증도 보정 예측 모형을 개발하여 재원일수 변이요인 파악 등 재원일수 관리를 위해 활용하는 것이 필요하다.
This study aims to identify the influence of caring experiences, caring time and chronic illness of family caregivers of cancer patients on their quality of life, and to identify the moderating effects of social capital on the relationship mentioned above. For this study, 254 family caregivers of terminally ill cancer patients were surveyed, and the collected surveys were analyzed via moderated multiple regression. The results show firstly that self-esteem, one of sub-variables of caring experiences influences QOL positively. Other sub-variables, such as physical burden, lack of family support, disrupted daily routine, and financial problems influence QOL negatively. Caring time and chronic illness influence QOL negatively. Secondly, the moderating effects of social capital on the relation between self-esteem and QOL, and the relation between physical burden and QOL are identified. In addition, the moderating effects of bridging social capital on the relation between lack of family support and QOL are proved. Thirdly, the moderating effects of social capital on the relation between caring time and QOL are identified. The moderating effects of bridging social capital on the relation between chronic illness and QOL are proved as well. Based on the analysis, the study suggests several practical and political proposals to improve the QOL of family caregivers from social welfare perspective.
본 연구는 암환자 가족의 돌봄 경험, 돌봄 시간, 만성질환 여부가 삶의 질에 미치는 영향을 규명하고, 이 관계에 대한 사회적 자본의 조절효과를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 암환자를 돌보는 가족 254명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 분석방법은 조절회귀분석을 사용하였다. 연구결과 첫째, 돌봄 경험의 하위요인인 자아존중감은 삶의 질에 유의미한 정적 영향을 미치며, 신체적 부담, 가족의 협조부족, 생활패턴 변화, 경제적 부담은 삶의 질에 유의미한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 돌봄 시간, 만성질환 여부 역시 암환자 가족의 삶의 질에 유의미한 부적 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 돌봄 경험의 하위요인인 자아존중감과 삶의 질의 관계, 신체적 부담과 삶의 질의 관계에 대한 사회적 자본의 조절효과가 규명되었으며, 가족의 협조부족과 삶의 질의 관계에 대한 가교형 사회적 자본의 조절효과가 규명되었다. 셋째, 돌봄시간과 삶의 질의 관계에 대한 사회적 자본의 조절효과가 검증되었으며, 만성질환 여부와 삶의 질의 관계에 대한 가교형 사회적 자본의 조절효과가 검증되었다. 연구결과를 바탕으로 암환자 가족의 삶의 질 향상을 위한 사회복지 차원의 실천적, 제도적 개입 방안을 제언하였다.
With the paradigm shift to the hyper-connected society, smart healthcare has emerged as a key factor for building cost-effective and sustainable healthcare systems. Smart healthcare can take a considerable amount of time to show its effectiveness, and resistance to technology and society may arise from mutual heterogeneity. However, it is still difficult to understand the dynamic characteristics of the majority of studies because they analyzed the phenomenon of policy and technology intervention based on a linear perspective. Therefore, this study aims to analyze the nonlinear dynamics of smart healthcare applied to chronic disease management by using dynamic simulation and to suggest strategic implications. The research method used system dynamics to utilize dynamic simulation. First, the structure between variables was created by Causal Loop Diagram (CLD) and converted into a Stock Flow Diagram (SFD) for quantitative analysis. Macro data and estimates were used as variables in the study, and the experiments were simulated using a hypothetical scenario. The results showed that the faster the intervention of smart healthcare service, the higher the initial participation rate of the service, the more preventive service than the treatment, the more intervention in the complex disease than the single disease, In conclusion, in order to effectively manage chronic diseases by applying smart healthcare, it is important to persevere the time required for innovation and to understand the non-linear dynamics of technological and social co-evolution.
스마트 헬스케어는 초연결사회로의 패러다임 전환에 따라 건강관리 및 예방중심의 비용 효율적이고 지속 가능한 의료 시스템을 구현하기 위한 수단으로 주목받고 있다. 스마트 헬스케어는 도입에 따른 효과가 나타나기까지 상당한 시간이 소요될 뿐만 아니라 기술이 사회에 적용되는 과정에서 영역 간 특성에 따른 저항 또한 발생할 수 있다. 그러나 여전히 대다수의 연구는 정책 및 기술 도입에 따른 현상을 선형적인 관점에 입각하여 하고 있어 시간의 흐름에 따라 나타나는 정책 효과의 비선형적 변화양상을 파악하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 시스템 구조에 따른 행태변화를 관찰하는 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 스마트 헬스케어를 통한 만성질환 관리효과의 비선형적 동태성을 하고 시사점을 도출하였다. 주요 연구내용으로는 변수 간 구조를 정성적인 인과지도(Causal Loop Diagram; CLD)로 작성하고 이를 저량유량도(Stock Flow Diagram; SFD)로 변환하여 정량적인 을 수행하였으며 주요 변수는 매크로 데이터 및 환경설정을 위해 추정한 값을 부여하여 가상의 시나리오에 따라 시뮬레이션 하였다. 시나리오 결과, 만성질환관리를 위한 스마트 헬스케어 서비스 개입 시점이 빠를수록, 서비스에 대한 초기 참여율이 높을수록, 치료중심보다 예방중심 서비스를 제공할수록, 개별질환보다 복합질환을 대상으로 서비스를 제공할수록 의료비 절감효과가 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 스마트 헬스케어를 활용한 만성질환관리 사업 수행 시 기술과 사회의 공진화로 인해 발생하는 비선형적 동태성을 감안하여 혁신에 필요한 시간을 확보한다면 만성질환 관리효과와 더불어 사업의 지속가능성 또한 제고할 수 있음을 밝혔다.