본 연구는 의사결정트리를 이용하여 성인의 미충족 치과의료 경험의 영향 요인을 파악하고, 미충족 치과의료 경험 가능성이 높은 위험집단 및 치과의료 미충족 이유에 따른 집단을 분류하여 그 특성을 분석하였다. 자료는 제6기(2013~2015년) 국민건강영양조사의 만 19세 이상 성인 15,918명이며, 연구에 이용된 변수는 인구사회학적 특성, 건강행태적 특성, 정신인지적 특성, 건강관련 특성, 구강건강 특성 등이다. 자료는 복합표본분석, 의사결정트리, 로지스틱회귀 분석을 실시하였다. 연구결과 미충족 치과의료에 미치는 영향 요인은 저작불편호소가 가장 중요한 요인이었으며 다음으로 가구소득수준, 스트레스, 연령, 경제활동 상태, 고할압 의사진단 등의 순으로 나타났다. 저작불편을 호소하고 가구소득 수준이 낮은 65세 이상의 보험급여 가입자 그룹의 미충족 치과의료 경험이 67.8%로 전체 미충족 치과의료 경험률 31.3% 대비 두 배 이상 높았다. 또한 미충족 치과의료의 이유를 의료접근성 모형의 단계에 따라 위험집단의 특성을 파악해 본 결과, 의료필요의 인지(12.5%), 의료추구(21.8%), 의료도달(27.0%), 의료이용(36.9%)의 단계에 이를수록 미충족 치과의료의 이유에 대한 분율이 높았다. 본 연구는 미충족 치과의료의 영향요인과 이유를 체계적으로 분석하기 위해 의료접근성 모형 및 의사결정트리를 이용하여 위험집단을 분류하고 이들의 특성을 파악하였다. 치과의료 접근성 향상을 위해서는 미충족 치과의료 위험집단의 특성별로 의료인지, 의료추구 단계에서부터 보건교육, 사회적 지지 등의 개입이 필요하다.;The purpose of this study was to analyze the factors affecting the unmet dental care of adults using decision trees and to classify them according to the risk group of unmet dental care and the group of reasons for unmet dental care. The data are 15,918 adults aged 19 and over in the National Health and Nutrition Examination Survey during the 6th period (2013 - 2015). The variables used in the study were socio-demographic characteristics, health behavior characteristics, mental health characteristics, oral health characteristics. Data were analyzed by composite sample, decision tree, and logistic regression analysis. The results of this study are as follows. Dental complaints such as mastication discomfort were the most important factors affecting unmet dental care, followed by household income level, stress, age, economic activity status. 67.8% of those who have a complaint of mastication discomfort, low income and medical aid-insured group 65 years old or older experienced unmet dental care. This is over two times compared with overall unmet dental care experience 31.3%. In addition, the reason for the unmet dental care was classified according to the stages of the access model to health care. The results were as follows: recognition of dental needs (12.5%), dental care pursuit (21.8%), dental reach (27.0%), and use of dental care (36.9%). This study analyzed systematically the factors and reasons of unmet dental care using a health care access model and decision tree analysis. In order to improve accessibility of dental care, interventions such as health education and social support are needed for each type of unmet dental health risk group, especially classified according to early stages of access to health care such as first stage of perception of needs and desire for care and second stage of health care seeking.
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.
본 연구의 목적은 다년간의 건강검진 및 문진 자료를 이용하여 고혈압 건강위험평가 모형을 개발하기 위한 것이다. 2010년 고혈압 미발생 수검자 11,632명을 대상으로 이들의 2009~2010년 건강행태, 신체계측 및 생화학검사 결과와 같은 건강위험요인 상태변화가 2011~2012년 고혈압 발생에 미치는 영향을 파악하기 위해 로지스틱 회귀분석으로서 고혈압 건강위험평가 모형을 개발하였다. 그 결과, 개발된 고혈압 건강위험 평가 모형을 통해 연령, 가족력, 음주습관 변화, 허리둘레 변화, 혈압 및 중성지방 수치의 변화가 주요 위험요인으로 선별되었다(C-통계량 =0.81[남=0.78, 여=0.87]). 특히 고혈압 전단계(120-139/80-89 mmHg) 수준을 유지하는 경우, 정상 수준을 유지하는 사람에 비해 3-4년 이내 고혈압 발생위험이 16.52배(95% CI, 9.36-29.16) 높았다. 건강행태, 신체계측, 생화학검사의 변화 정도를 위험 요인으로 구성한 고혈압 발생 예측 모형은 환자뿐만 아니라 임상의료인과 보건정책가에게도 유용하게 이용될 수 있을 것이며, 추후 외적 타당도 연구가 수행되어야 할 것이다.;This study aimed to develop a health risk appraisal model for predicting hypertension incidence by using measures based on multi-year (2008-2012) data of individuals who underwent a general health examination. A total of 11,632 subjects with a normal blood pressure in 2010 were enrolled to observe changes of health behavior, anthropometric measurements, and laboratory results from 2009 through 2010 affecting hypertension incidence in 2011-2012. A hypertension risk score model was developed using logistic regression. Also, the C-statistic (95% confidence interval) was used to develop the best-fitting prediction model. Hypertension risk model consisted of age, family history of hypertension, and changes in drinking behavior, visceral obesity, blood pressure level, and triglycerides level (C-statistic=0.81[male=0.78, female=0.87]). The incidence rate of hypertension was positively associated with change (Δ) in blood pressure level, especially sustaining level of prehypertension (odds ratio [95% CI], 16.52 [9.36-29.16]), independently from other risk factors. The health risk model will be helpful for clinicians and policy makers as well as individuals to prevent hypertension.