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.
본 연구는 의료서비스 최적화 방법론에 따라 병원 외래고객 만족도 조사를 설계하여 분석하였다. 설문조사 항목은 병원 외래의 서비스 청사진을 작성한 후 이를 기반으로 설계하였으며, 설문조사는 고객(외래환자 1,677명) 및 직원(909명)의 시각을 모두 반영할 수 있도록 현장실사 방법에 따라서 시행하였다1). 분석방법은 기술통계, 분산분석 및 최적의 개선대안을 선정하는데 도움이 되도록 대화식 의사결정나무 기법을 활용하였다. 직원의 외래서비스 전체만족도 점수는 71.4점이였으며 환자의 외래서비스 전체만족도 점수는 83.3점으로 환자의 만족도가 더 높게 나타났다. 고객의 외래서비스 만족도에 가장 낮은 부분은 이용절차로 나타났고, 전체만족도를 상승시키기 위한 개선방안으로 진료만족, 재이용, 추천의사에 있어 이용절차의 개선을 제시하였을 때 만족도는 상승하는 것으로 나타났다. 연구 결과 의료서비스 최적화 방법을 활용하여 의료기관별 맞춤형 설문도구 개발이 가능하였고, 고객과 직원의 서비스 갭을 확인하였으며, 직원의 직급, 직종에 따른 만족도 차이를 확인하였다. 또한 의료기관의 개선전략을 수립함에 있어 대화식 의사결정나무 기법을 이용하여 실무자의 의견을 반영한 대안을 개발할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 의료서비스 최적화 방법을 병원 고객만족도 평가에 도입하는 것이 유용하다고 평가되며 향후 고객만족도 이외에도 다양한 의료서비스 분야에 확대 적용하는 노력이 필요하다.;This study designed and analyzed a outpatient satisfaction survey based on service optimization method. The items of the survey were designed based on a outpatient service blueprint. The survey was conducted of 1,677 outpatients and 909 hospital workers using walk through audit (WtA) method. Descriptive analysis, ANOVA, and interactive decision tree were used for analysis, especially interactive decision tree was analyzed for selecting the optimum solution of improving outpatients' satisfaction. Overall score for staff and outpatient was 74.1 and 83.3 respectively. The lowest score in the sector of outpatient service was the process of service. For improving overall score of outpatient satisfaction, the process of outpatient service should be improved for the aspects of revisit and recommendation intention. We could confirmed the usefulness of the service optimization method for designing the customized survey tools, detecting the gap between staff and outpatient, differences of job type and job position, and developing alternatives to improve patient satisfaction based on staff opinion using interactive decision tree. Through this study, we concluded that it is useful to apply the service optimization method to the hospital customer satisfaction assessment. It is necessary to expand further research into various field not only patient satisfaction study.
본 연구는 고혈압 이환율의 지역 간 변이수준을 파악하고 변이요인을 규명하여 지역별 맞춤형 고혈압 사업의 방향을 제기하기 위해 수행되었다. 이를 위해 지역사회건강조사 자료, 통계청 자료, 국민건강보험공단 자료를 수집하였다. 변이계수 EQ(Extremal Quotient)를 이용하여 고혈압 이환율의 변이수준을 파악한 결과 EQ가 2.0으로 나타나고 혈압 이환율의 지역 간 변이가 존재함을 알 수 있었다. 지리적 가중 회귀분석 기법을 이용하여 고혈압 이환율의 지역 간 변이요인을 규명한 결과 고혈압 이환율에 영향을 미치는 요인은 고위험 음주율, 중증도 이상 신체활동 실천율, 비만율, 스트레스 인지율로 나타났다. 지리적 가중 회귀모형에 따라 고혈압 이환율에 영향을 미치는 주요 변수로 구성된 총 230개의 지역별 회귀모형이 각각 산출되었으며, 이를 통해 지역별 맞춤형 고혈압 사업 계획을 수립할 수 있는 기초자료를 마련하였다. 본 연구를 기반으로 하여 당뇨병관리, 흡연, 음주 등 지역사회 건강증진 사업 등에 활용영역을 확대할 필요가 있다.;The purpose of this study was to investigate the level of regional hypertension prevalence and to suggest the direction of health promotion program for hypertension management which is customized by region. To achieve this, we collected data from community health survey, National Statistics Office and National Health Insurance Corporation. As the result of investigating the hypertension prevalence variation level by using the EQ(Extremal Quotient), the variation had occurred. The interregional variation factor of hypertension prevalence was investigated using the geographically weighted regression. The result was shown that the factors which affected the hypertension prevalence were high-risk drinking rate, practice rate of physical activity over moderate level, obesity rate and stress recognition rate. According to the geographically weighted regression, the total of 230 regional regression model composed of major variable which affected the hypertension prevalence was respectively calculated. And this made base-data to be able to customize the hypertension business by region. There are need to enlarge application field to national health promotion such as diabetes management, smoking, drinking and etc. based on this study.
본 연구는 목의 손상 입원환자의 재원일수에 대한 중증도 보정 모형을 개발하고, 중증도 보정 재원일수 변이요인을 파악하여 국가 및 의료기관 차원에서의 재원일수 절감 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 질병관리본부의 2004~2009년 퇴원손상심층조사 자료를 수집하였으며, 목의 손상 입원환자 14,096명을 추출하여 연구대상자로 하였다. 데이터마이닝 기법에 따라 목의 손상 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형을 개발하였다. 의사결정나무 모형을 이용하여 목의 손상 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형을 개발한 결과 목의 손상 입원환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인에는 수술유무, 성, 연령, 입원경로, 손상기전, 척추증 및 추간판 장애 동반 유무, 척추 손상 유무, 두개골 및 얼굴 골절, 기타 골절, 염좌 및 긴장 등이 있었으며, 개발된 목의 손상 입원환자 중증도 보정 재원일수 모형에 따라 의료보장방식별 재원일수 변이요인을 파악한 결과 산재보험 입원환자의 경우 예측 재원일수(17.62일) 보다 실제 재원일수(42.57일)가 높게 나타났으며, 의료급여 입원환자 또한 예측 재원일수(11.84일)보다 실제 재원일수(22.11일)가 높은 것으로 조사되었다. 따라서 목의 손상 입원환자의 재원일수 관리를 위해서는 국가차원에서는 산재보험 입원환자에 대한 심사체계의 정비가 우선시 되어야 하며, 의료급여 입원환자에 대한 과잉 의료이용실태에 대한 정책적 대안마련이 필요하다. 의료기관 차원에서는 객관적이고, 신뢰성 높은 재원일수 관리 지표 산출을 통해 재원일수 관리에 지속적인 노력을 기울여야 한다.;This study aims to identify contributing factors to Severity-Adjusted LOS (Length of Stay) variation of patients damaged to neck in order to suggest ways of reducing the LOS at the national level and the medical institution level. 14,096 inpatients with neck injury were selected as the study population from the 2004-2009 Korean National Hospital Discharge in-depth Injury Survey Data. We developed a Severity-Adjusted LOS Model for neck injuries using data-mining methods. This study discovered that operation Y/N, sex, age, admission route, injury mechanism, comorbidities Y/N (spondylosis & intervertebral disc disorders, Spinal cord injury, Skull & facial fractures, Other fractures, sprains and strains etc.) were factors affecting LOS for patients hospitalized with neck injury. According to the results of the impact of the health-insurance type on severity-adjusted LOS, the real LOS was significantly higher than adjusted LOS for patients with the industrial accident compensation insurance or medical aid program. Therefore, in order to manage LOS of inpatients with neck injury, the government should improve the industrial accident compensation insurance review & assessment service and suggest alternatives on medical aid recipients’ excessive medical utilization. Also, the hospitals should take account of objective and reliable LOS statistics to effectively manage hospital LOS.
본 연구는 병원전 심정지 환자의 결과를 단계별로 분석하여 생존요인을 확인하기 위해 수행하였다. 질병관리본부의 2010년 심정지 조사 자료 21,821건을 이용하여 병원전 자발적 순환회복 여부, 응급실 소생술 실시 후 생존여부, 응급실 진료결과 생존여부, 퇴원 시생존여부 등 네 단계에 영향을 미치는 요인을 로지스틱 회귀분석의 단계적 변수선택법으로 분석하였다. 연구결과 병원 도착 전 자발적 순환회복률은 1.5%, 응급실 소생술 후 생존율은 14.4%, 응급실 진료결과 생존율은 9.8%, 퇴원시 생존율은 2.2%였다. 병원전자발적 순환회복에 영향을 미치는 요인은 목격자, 일반인의 심폐소생술 시행, 병원전 제세동 시행, 현장도착시간이었고, 응급실 소생술 후 생존에 영향을 미치는 요인은 성별, 연령, 심정지 원인, 목격여부, 현장도착 및 병원도착 시간, 이송병원형태 등이었다. 응급실 진료 결과 생존에 영향을 미치는 요인은 연령, 심정지 원인, 병원전 제세동, 환자거주지 및 심정지 발생지역 동일 여부 등이었고, 퇴원시 생존에 미치는 영향요인은 연령, 병원전 제세동, 구급대원 응급처치, 병원도착 시간, 환자거주지 및 심정지 발생지역 동일 여부였다. 병원 전 심정지 환자의 결과에 미치는 영향요인은 병원전 단계에서는 지역응급의료체계 요인이 중요하였고 병원 단계에서는 환자요인과 병원요인이 중요한 것으로 확인되었다. 그러나 병원 단계의 결과에서도 지역응급의료체계 요인이 중요한 영향을 미치는 것으로 나타나 의료기관을 포함한 지역 및 국가적 응급의료체계의 정비가 필요함을 알 수 있었다.;This study was performed to determine the survival factors from out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) with a step-by-step analysis. All of 21,821 patients experiencing OHCA in 2010 who were reported to the Korea OHCA Surveillance by Korea Centers for Disease Control and Prevention were included in the study. We identified factors on four levels using stepwise logistic regression. Return rate of spontaneous circulation before hospital arrival was 1.5%, survival rate in the ER resuscitation was 14.4%, survival rate at leaving ER was 9.8%, and survival rate at discharge was 2.2%. Factors affecting return of spontaneous circulation were witnesses, bystander CPR, prehospital defibrillation, and on-site arrival time. Factors affecting outcome of ER resuscitation were sex, age, cause of arrest, whether or not witnessed, on-site and hospital arrival time, and hospital types. Factors affecting result of ER care were age, cause of cardiac arrest, prehospital defibrillation, residential area. And the impacters on survival at discharge were age, prehospital defibrillation, emergency crew rescue services, hospital arrival time, residential area. Of factors on affecting results of OHCA in prehospital level, emergency medical services (EMS) system is the most important. In-hospital level, patient and hospital factors are important. However local EMS factor is still influencing results on in-hospital level. National and local emergency medical service system including function of hospitals is needed to be systemized.