기후변화에 대한 관심이 고조되고 있고 기후변화에 대응한 적응정책의 수립은 각 분야가 당면한 주요과제이다. 식중독 및 수인성 전염병의 경우 미생물 유기체와 독성이 있는 식품의 섭취 및 오염된 식수원에 의해 감염될 위험이 있으며 이러한 질병매개체의 활동은 기상 및 기후변화에 영향을 받는다. 본 연구의 목적은 기후변화와 식중독 발생과의 관계를 조명하고 미래 기후변화 시나리오에 입각하여 식중독 발생 예측을 수행하는 것이다. 본 연구의 예측모형은 기온상승, 상대습도변화에 따른 주간 식중독 발생 건수 및 환자 수의 변화에 주목하여 분석을 수행하였다. 분석은 임의효과 Poisson 시계열 분석과 식중독 발생의 계절성과 기온 및 상대습도의 시간지연효과를 고려한 분석 분배시차모형(Distributed Lag Model) 두 가지를 사용하였다. 식중독 발생 감시자료는 우리나라 16개 광역단위별 주간 식중독 발생보고 자료 중 2003년 이후 자료를 이용하였고 기상자료는 기상대와 관측소 관측 지점의 기온과 상대습도 값을 사용하였다. 분석결과 상대위험률(Relative Risk Rate, IRR)은 단위기온 상승 당 5.27%(시간지연효과 포함) ~ 5.99%의 식중독 발생 건수가 증가하는 것으로 예측되었다. 상대습도 계수는 음의 값을 보이나 통계학적으로 유의하지 않아 발생 건수에 영향을 미치지 못하는 것으로 보인다. 주간 환자 수의 경우 기온이 평균 1도 상승하면 6.18%(시간지연효과 포함) ~ 7.01%의 환자수가 증가하는 것으로 예측되었다. 주간최고 상대습도는 주간 발생 건수의 경우와 달리 식중독 발생 환자 수에 통계적으로 유의한 영향을 미쳐 상대습도가 1% 증가할수록 환자수는 1.7% 감소하는 것으로 예측되었다. 기준연도인 2003년과 비교하여 식중독 발생 건수는 연도별에 따라 높고 낮음의 차이가 있고 분석방법에 따라서도 약간의 차이를 보여 일정한 경향을 보이지 않았다. 식중독 발생에 대한 기온 효과는 지구 온난화에 따른 일반적 경향과 예측 불가능한 기후변화를 동시에 고려하여 판단하여야 한다. 이 같은 현상을 반영할 경우 식중독 발생은 경시적 변화에 따른 발생증가보다 훨씬 큰 폭으로 나타날 수 있다. 본 연구의 결과 수입식품에 대한 안전관리, 식중독에 대한 예방법과 교육 홍보활동의 강화, 공공부문 관련자, 식품생산자, 식품소비자간 의사소통 개선 등 잠재적 식품 위해 발생 분야와 요인을 분석하여 효과적인 대응전략을 마련하며 향후 식중독 증가 등 식품안전사고에 의한 사회 경제적 피해를 최소화할 필요가 있다.;There is enormous public interest in measuring the impacts of climate change. Food borne diseases may be one of the most significant contemporary public health problems. The purpose of this study was to estimate the prevalence of food borne diseases due to the climate change and to predict their future impact. The analytical approach used generalized linear Poisson regression models adapted for timeseries data. To account for seasonal patterns of food-borne disease not directly due to weather factors, Fourier terms with annual periodicity were introduced into the model. To allow autocorrelation due to biological process of pathogen development and host reaction and the longterm trend, we considered time lags and year variable. The data we used was a panel data for the years between 2003 and 2007. The food-borne disease patients increased 5.27~5.99%(relative risk rate) per a Celsius degree. Moreover, the weekly food-borne disease patients increased 6.18~7.01%(relative risk rate) per a Celsius degree. In the case of the weekly patients, the relative humidity was significant, so the weekly patient decreased 1.7% when the relative humidity increased 1%. Compared to reference year, 2003, there was no a certain trend in the food borne disease patients due to differences as per year and analysis methods. Climate change will not result in a uniform warming over the globe. With the oceanic and atmospheric circulations, large scale change will adjust smaller scale weather features including the frequency of extreme events, and in turn the prevalence of food-borne diseases. Disease surveillance, proper case management, environmental monitoring and international communication systems were the keys for curbing the spread of contamination and the outbreak of food-borne diseases.
본 연구의 목적은 일부 의료서비스의 효과적보장률의 지역적 차이를 조사 분석하는 것이다. 효과적보장은 세계보건기구가 도입한 개념으로 인구집단 전체나 부문별 지표로서 보장률이 아니라 개인 차원에서 의료보장의 효과성을 측정한다. 즉, 개인별 의료이용, 의료요구도, 이용 가능한 의료의 질 자료를 활용하여 의료체계를 효과적보장의 측면에서 평가한다. 본 연구는 2005년 국민건강영양조사를 이용하여 자궁경부암검사, 관절염, 고혈압의 실질필요(true need)와 의료서비스 이용 결과에 의한 추론을 바탕으로 효과적보장을 산출하였다. 자궁경부암검사의 의료서비스에 대한 실질필요는 여성이라는 특정 성별에 의해 자연적으로 주어진다. 따라서 의료서비스 이용만으로 효과가 인정된다. 관절염의 경우, 건강상의 문제가 단일 증상이 아니라 복합 증상의 발현 정도에 따라 다르게 나타나기 때문에 다문항 설문지를 이용하고 의료서비스에 대한 실질필요도 확률로 계산된다. 고혈압 관리 프로그램은 혈압 조절여부가 조사 가능하여 의료서비스에 대한 실질필요나 처치 후 의료서비스의 질 평가 등 성취도 조사가 가능한 의료서비스이다. 본 연구결과는 광역시도 단위에서 산출되었는데 3가지 의료서비스에 대한 효과적보장은 지역적으로 일정한 경향을 나타내었다. 강원도, 부산, 경상도는 효과적보장의 측면에서 상위그룹에 속하였고 울산, 인천, 제주도는 하위 그룹에 남았다. 의료체계의 반응성을 측정하는 기제로서 효과적보장에 대한 연구는 아직 시작단계에 머물고 있다. 효과적보장은 물리적인 접근성이 보장되었음에도 실질적 보장이 달성되지 못할 때 그 책임은 개인이 져야하는가의 문제에 주목한다. 이는 저소득 계층에서 의료기관 이용에 실질적 장벽이 있을 경우 개인에 대한 정부의 지원/보조 역할이 여전히 중요한 과제임을 시사한다.;The idea of effective coverage has been introduced as a intermediate goal so as to measure the effectiveness of health service coverage at the individual level by WHO. It differentiates from nominal coverage index, which is formulated at the population level. It evaluates health system in terms of utilization, health need, quality of services delivered. The purpose of the study is to calculate the effective coverage and to examine its regional difference among some health services provided (pop-smear screening, hypertension, and arthritis control). The study employes 2005 Korean Health and Nutrition Examination Survey. The true need of pop-smear test is given by gender itself, and the effective of the service associates with the utilization of pop-smear screening exam. Since the diagnosis of arthritis is more complex to detect due to its multiple signs and symptoms, the study calculates its true need with probability using a systematic questionnaire. In case of hypertension control, its effectiveness is easy to identify with merely measuring the blood pressure before and after intervention. The results of the study are displayed by provisional geographic level. Gangwon, Busan, Gyeongsang achieved higher performance, while Ulsan, Incheon, and Jeju belong to the poor group of effective coverage. As a tool of assessing the responsiveness of health system, the application of effective coverage is in a starting phase. It focuses on whether individuals are still responsible for the poor effective coverage in case of achieving physical accessibility. The study results suggest that governmental interventions function as a key mechanism reducing the poor effective coverage, especially for the indigent population.
말라리아는 우리나라에서는 1970년대 이후 사라졌지만, 1993년 휴전선 근처에서 재발생한 이후 매년 환자가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 말라리아 발생에 있어서 기후요소의 영향을 살펴보고 기온 증가에 따른 말라리아 발생자수를 예측하는 것이다. 건강보험심사평가원으로부터 제공받은 2005~2007년 건강보험심사완결 원시자료 중 말라리아 16,898건이 분석대상에 포함되었다. 말라리아 발생 자료는 행정단위로 시군구, 발생기간은 주(week)를 분석단위로 하여 해당기간 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기온자료는 전국 AWS(Automatic Weather Station)에서 3년간(2005~2007년) 최고기온, 최저기온, 평균기온, 일강수량 자료를 1일을 기준으로 작성된 자료를 이용하였다. 분석방법은 시계열 자료 분석방법인 Poisson 분포의 일반화추정방정식(Generalized Estimation Equation, GEE)을 기반으로 기온변수에 대한 3차원 스플라인, 다항 시간지연효과를 고려하였고 연간 주기성(Annual Periodicity)을 가지고 사인 함수와 코사인 함수로 표시되는 최대 6주기 조화함수인 Fourier Term을 회귀식 포함하였다. 말라리아 발생 회귀방정식에서 추정된 예측값과 기온과의 관계를 해석하는데 변곡점 영향을 살펴보았고 GIS(Geographic Information System) 상에 결과치를 표시하는 다양한 방법을 고려하였다. 분석기간 중 연도별 시군구 말라리아 발생자수는 계속 증가하였다. 2005년 평균 1.3명, 최대 262명이었으나 2006년 평균 1.6명 최대 240명, 2007년 평균 2.5명 최대 400명으로 증가하였다. 본 연구에서 제안된 기온상승에 따른 말라리아 발생예측 모형을 따라 분석을 수행한 결과 변곡점이 0.8℃, 20.2℃, 31.2℃인 영문글자 ‘M’자 모양을 나타내었다. 두 번째 변곡점(20.2℃) 이후의 경우, 기온이 1도 상승하면 주간 시군구단위 환자수가 0.212(95 CI, 0.201~0.224)명 증가할 것으로 예측되었다. 지역 결핍지수와 말라리아 발생과의 상관성을 살펴본 결과 말라리아 발생은 시군구 통합결핍지수가 낮은 지역에서 더 많이 발생하는 경향이 있었다. 말라리아 발생은 일부지역에 국한된 양상을 보였으나 해안가와 대도시의 경우 보다 세밀한 조사가 필요할 것으로 보인다.;Malaria has been eradicated since 1970’s, but has re-emerged near the DMZ in 1993. Malaria prevalence rates have tended to increase over time. The purpose of this study is to investigate the impact of weather factors on municipal malaria patient numbers, and to predict the future prevalence rate of malaria. The data came from 2005~2007 claim data from the National Health Insurance, which is calculated based on the municipal level in weekly time bands. Weather data were taken, including daily temperature and precipitation from 194 automatic weather station (AWS) managed by the Korea Meteorological Administration. The analytical approach that was used were a generalized estimation equation and a generalized linear model for a time-series of Poisson distribution. To account for the seasonal patterns of malaria not directly due to weather factors, Fourier terms with annual periodicity were introduced into the model. To allow autocorrelation due to the biological process of pathogen development and host reactions, we also considered time lags, cubic spline, and change point analysis. Malaria patients had continuously shown an increase during the study period. In 2007, for example, malaria patients were 2.5 on average and 400 in the maximum compared to those of the year 2005, which were 1.3 on average and 262 in the maximum. The distribution of the predicted model showed the shape of a character ‘M’, which had three change points in temperature 0.8℃, 20.2℃, and 31.2℃. In the prediction model of malaria, marginal temperature effects after the second change point temperature (20.2℃) was a 0.202 increase of the weekly municipal patients per 100,000 of population. While analyzing the effects of a regional socioeconomic status on malaria prevalence, we found the inverse relationship between estimated malaria patients and the deprivation index. In this study, malaria largely occurred near the DMZ, but we need more detailed investigations in specific regions such as costal areas and large cities.