이 연구의 목적은 호스피스완화의료 병상필요량 추정방법을 고찰하여 유형화하고, 우리나라에 적용가능한 호스피스완화의료 병상필요량 산출식을 개발하여 말기암환자 중심의 중단기 호스피스완화의료 병상필요량을 추정하는 것이다. 각종 문헌과 선행 연구를 고찰하여 호스피스완화의료 병상필요량 추정의 방법론을 유형화하였으며, 각 방법론의 유형별로 구체적 내용과 특징을 정리, 기술하였다. 우리나라 호스피스완화의료 병상필요량 산출식은 각 방법론의 적용가능성, 타당성, 합리성을 고려하여 현 이용 양상을 기반으로 하는 방법론을 채택하였으며, 개발된 산출식을 적용한 결과, 2020년경 우리나라 말기암환자 호스피스완화의료 병상필요량은 1,528~1,810병상으로 추정되었다. 보건의료서비스 제공계획 수립을 위해서는 자원의 필요량을 파악하는 것이 핵심요소이다. 본 연구에서 제안하는 호스피스완화의료 병상필요량을 기반으로 우리나라 호스피스완화의료 서비스 제공계획 수립에 참고할 수 있다.;This study aims to develop a model for assessing the needs for hospice and palliative care beds in general, and to estimate the need of terminally-ill cancer patients for hospice and palliative care beds. The assessment model was formulated through literature review and examination of relevant studies conducted in the past. As a result of applying the developed formula, it is estimated that by 2020, terminally-ill Korean cancer patients will need 1,528-1,810 beds in hospice and palliative care. This study provides a reference for decision-making in the future supply of hospice and palliative care.
본 연구에서는 2003년 OECD Health Data와 UNDP자료 등을 사용하여 OECD국가들(혹은 NHI, FFS 국가들)에서 공공보건의료부문의 결정요인으로 관찰된 변수들간의 평균적인 관계에 기초한 공공의료비 지출 비중 또는 공공병상비율의 관점에서 우리나라 공공보건의료부분의 적정수준을 추정하였다. 모델추정방법으로는 패널분석을 사용하였고, OECD국가 전체와 NHI국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 고정효과모형(Two Factor Fixed Effect Model)을 사용하였고, FFS국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 확률효과모형(Two Factor Random Effect Model)을 적용하였다. 본 연구의 분석결과에 의하면, 한국의 공공보건의료부문의 비중은 매우 낮은 것으로 평가된다. OECD 국가들에서 나타나는 관계를 이용한 공공의료비 지출 비중의 추정치는 76.94%이고 NHI국가들과 FFS 국가들만을 가지고 추정했을 경우에는 각각 76.40%와 69.92%인데 반하여 현재 한국의 공공의료비 지출 비중은 44.9%로서 현격한 차이를 보이고 있다. 또한 공공병상비율의 추정치와 실제치를 비교할 경우에도 OECD국가 전체, NHI국가, 그리고 FFS 국가들을 대상으로 추정한 추정치는 각각 62.14%, 52.30% 그리고 38.65%로 나타났으나 현재(2002년) 한국의 공공병상비율은 18.5%로서 아주 낮은 수준에 머무르고 있음을 알 수 있다. 우리나라 공공보건의료비 비중과 공공병상비율과 같은 공공보건의료수준이 OECD국가전체보다 그리고 NHS 국가나 NHI 국가보다 크게 낮은 것은 부인할 수 없는 사실이지만 우리나라 공공보건의료 부분의 비중을 몇 년 내에 본 연구에서 추정된 적정치까지 도달하는 것은 현실적으로 불가능하다 판단된다. 뿐만 아니라 본 연구에서 사용한 계량분석모형에서는 보건의료공급체계는 오랜 기간 동안 역사·문화·경제적인 토대 위에서 발전해온 산물이기 때문에 명목상 같은 공급체계나 지불보상체계를 가졌다 하더라도 국가간 차이가 날 수 밖에 없으며 이런 점으로 인하여 공공보건의료부문에 차이가 존재할 수 있다는 점 등을 반영할 수 없었다는 한계를 가지고 있기 때문이다. 따라서 이러한 점을 무시하고 본 연구에서 추정된 목표치까지 인위적인 수준까지 무리하게 끌어올리는 것은 더 비효율적일 수 있다는 점을 간과해서는 안된다. 우선 현재 공공의료체계의 기능을 재정립하고 우선 순위를 조정하고, 연계체계가 없는 공공보건의료체계를 확립하는 것에서부터 시작하여 국민의 공공보건의료에 대한 수요와 정부의 필요성에 근거하여 장기적이고 단계적으로 접근해야 할 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 정부는 공공보건의료를 강화하고 확충하는 방안에는 공공병상확충 등 공공기관을 통한 서비스를 직접제공하는 것 뿐만 아니라 건강보험급여의 충실화 등 재정적인 지원방법도 있음을 간과해서는 안될 것이다. 즉, 정부의 공공보건의료정책은 재원조달을 포함한 전반적인 보건의료정책의 틀 속에서 이루어져야 할 것이다.;This study estimates the appropriate levels of public sector portion as share of total medical expenditures, and of total beds, based on the balanced relationship of variables, which are found to be the major components of public health sector, with application of the OECD Health Data and UNDP records for 2003. Panel analysis was applied for the estimation of optimal level of public sectors such as beds and medical expenditures of public sector. A Two Factor Fixed Effect model was used for all the models for OECD and NHI countries, while a Two Factor Random Effect Model was used for Fee-for-service countries. After careful analyses, the public sector portions as percentages of total medical expenditures and total beds in Korea was found to be quite low. Whereas estimated optimal level of public sector as share of total medical expenditures were 76.94% for OECD nations, 76.40% for NHI nations, and 69.92% for FFS nations, the real public sector portion in Korea is only 44.9%, clearly revealing difference. Moreover, the estimated optimal level of public sector portion as share of total beds, were 62.14% for OECD countries, 52.30% for NHI countries, and 38.65% for FFS countries, while real public sector portion as share of total beds trailed at 18.5%(as in 2002), again found to be very low. It’s undeniable that Korea’s public contributions into the health care system are significantly lower than that of OECD, FFS, or NHI countries. However, it’s unrealistic to reach appropriate levels(as determined in this study) in a short time frame. Also, even if health care system and payment remuneration system are similar among countries, it must be recognized that since these systems were all developed over long periods of time, and were shaped by cultural, and economic factors, there has to be differences between countries. The econometric analysis used in this study for estimation of optimal level could not take into account this point. It is therefore, reasonable to assume that some limitations will exist in bringing the public sector portion of Korea fully in line with these nations. We cannot ignore the possibility that forcing the estimated optimal level of public sector portion onto the Korean system, may introduce unexpected inefficiencies and problems. Firstly, we need to re-check the functions of the current public health system, re-establish priorities, and reduce excessive complications. Then we need to approach demands of the Korean population, and the need for Korean government’s involvement, in an organized and long term fashion. Moreover, in addition to directly providing services such as public beds, the government should recognize that they can monetarily assist in the subsidization of insurance payments. In other words, public health policy should take place within the larger framework of general public health policy, which could include direct monetary assistance.
본 연구의 목적은 무릎관절증으로 입원한 중장년층 환자에서 병원 간 환자의 위험 요인의 차이를 보정한 후에 재원일수에 영향을 미치는 병원요인을 분석하는 것이다. 무릎관절증 환자는 국제표준질병사인분류를 이용하여 정의하였고, 사용된 코드는 M17.0, M17.1, M17.2, M17.3, M17.4, M17.5, M17.9이다. 건강보험심사평가원에서 제공한 2011년 입원환자표본자료를 이용하여 기준을 적용한 결과 연구대상자는 총 7,094명이었고, 72개 종합병원과 170개의 병원을 연구대상으로 선정하였다. 위험도보정 모델에서는 무릎관절증 환자의 나이, 성별, 의료보장유형, Elixhauser Comorbidity Index와 수술여부를 사용하였다. 분석모델에서는 의료기관의 특성의 차이에 따른 영향을 분석하고자 100병상당 의사수, 병상 수, 병원소재지, 내부허핀달지수와 무릎관절증 환자수를 사용하였다. 분석결과 위험도보정 모델에서 사용된 모든 변수는 재원일수와 통계적으로 유의하였다. 분석모델에서 병상수준은 보정된 병원 재원일수와 통계학적으로 유의했고, 100병상당 의사수와 무릎관절증 환자수는 보정된 병원 재원일수와 음의 관계를 보였다. 연구결과, 무릎관절증 입원환자의 재원일수는 의료기관 특성에 따라 차이가 있었으며, 효율적인 의료서비스 제공을 위해 무릎관절증 환자의 재원일수 관리의 정책적 시사점을 제공했다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.;This study purposed to analyze the effects of characteristics of hospitals on the length of stay in mid-aged gonarthrosis inpatients after controlling the differences of patients’ risks among hospitals. HIRA-NPS (Health Insurance Review & Assessment Service-National Patient Sample) data in 2011 was used. International classification of Disease-10 (ICD-10) codes, M17.0, M17.1, M17.2, M17.3, M17.4, M17.5, and M17.9 were applied to define gonarthrosis inpatients, and found 7,094 inpatients in 72 of general hospitals and 170 of hospitals. Age, gender, insurance type, Elixhauser comorbidity index, and surgery status of gonarthrosis inpatients were included in the risk-adjustment model. Hospital characteristics such as number of doctors per 100 beds, bed size, hospital region, internal-herfindahl index, and number of gonarthrosis patients were included in the analysis model. All variables included in the risk-adjustment model were statistically significant and they had positive relationships with the length of stay. Number of beds >=300 (reference:
2015년 장기요양시설 평가제도가 절대평가로 변화되었지만, 평가결과 산정방식의 변화 이후에 장기요양시설의 평가등급이 이전에 비해 어떻게 달라졌는지 알려진 정보가 없다. 장기요양시설이 평가 전후로 폐업과 재설치를 반복한다는 문제도 제기되었지만, 폐업이나 재설치를 한 장기요양시설의 특성에 대해서는 밝혀진 바가 적다. 2015년과 2016년 대한민국의 모든 장기요양시설 5,039개소를 이번 연구에서의 분석대상으로 하여, 장기요양시설 평가등급의 변동을 이항로짓회귀분석으로 살펴보았고(연구문제 1), 이어서 어떠한 장기요양시설이 폐업 또는 재설치 했는지를 다항로짓회귀분석으로 알아보았다(연구문제 2). 이항로짓회귀분석 결과에서는 2016년 12월의 평가등급이 2015년 12월의 평가등급, 정원수 규모, 정원충족률과 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 다항로짓회귀분석 결과, 폐업에는 2015년 12월의 정원수 규모, 소재지, 정원충족률이 밀접한 관련성이 있었고, 재설치에는 9인 이하의 정원(노인요양공동생활가정), 단기보호 서비스 실시가 유의한 관련성이 있었다. 이러한 결과는 장기요양시설 평가제도를 개선하고, 폐업과 재설치를 예방하기 위한 정책대안을 마련하는데 기초정보를 제공한다는 의의가 있다.;Since 2015 long-term care facilities have been evaluated in terms of absolute grades. In addition, the issue of the closure and reinstallation of long-term care facilities before and after the evaluation has been raised. I conducted a binary logistic regression model to examine the changes in the grade of long-term care facilities, and a multinominal logistic regression model to explore the closure and reinstallation by their characteristic. The result of the binary logistic regression analysis was that the grade, the capacity, and the enrollment rate in December 2015 were significant predictors of grades in December 2016. The multinominal logistic regression analysis revealed that the closure was closely related to the capacity, the size of the city where the long-term care facilities are located, and the enrollment rate in December 2015. Moreover, reinstallation was closely related to the long-term care facilities with less than 10 beds and short-term protection services.
본 연구는 장기요양시설의 일반특성과 지역사회의 장기요양서비스 공급정도에 따라 장기요양시설의 충족률에 어떤 차이가 있는지 알아보고자 하는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 노인장기요양보험 홈페이지의 2014년 12월 5~6일자 현황 자료를 이용하여 229개 시군구에 소재한 장기요양시설 4,839개소를 대상으로 다층분석을 실시하였다. 분석 결과, 장기요양시설 일반특성 중에서 평가등급과 소재지는 정원 대비 현원으로 계산한 충족률과 정원 대비 현원과 대기인원의 합으로 계산한 충족률 모두에 유의한 상관성이 있었다. 그에 비해서 정원수 규모와 단기보호 실시 여부는 정원 대비 현원으로 계산한 충족률에만 유의한 요인이었고, 주야간보호 실시 여부는 정원 대비 현원과 대기인원의 합으로 계산한 충족률에만 유의한 요인으로 나타났다. 지역사회 장기요양서비스 공급수준을 국지적 모란지수로 보정하여 정원 대비 현원과 대기인원의 합으로 계산된 충족률과 관련성을 분석한 결과, 1~3등급판정인원 천 명당 장기요양시설수가 많을수록 개별 장기요양시설의 충족률이 높아졌다. 반면, 1~3등급판정인원 천 명당 재가요양기관 수가 많을수록 개별 장기요양시설 충족률은 낮아졌다. 그 밖에 65세 이상 인구 천 명당 재가요양기관수가 늘어날수록 현원과 대기인원의 합으로 계산된 충족률은 낮아졌다. 하지만 지역사회의 장기요양서비스 공급정도에 따라서 정원 대비 현원만으로 계산한 충족률은 차이가 없었다.;This study examines the relationship between long-term care services in community and a registration ratio of nursing homes. Data for the present study were drawn from two sources to conduct Multi-level analysis. Census data of long-term care services of each community in 2013 were drawn from the Korean Statistical Information Service. In addition, the information of 4,839 nursing homes were drawn from the National Health Insurance Service (NHIS) database in December 2014. The main results of Multi-level analysis address that a registration ratio of nursing homes was positively related to the number of long-term care facilities per every 1,000 older adult whose long-term care grade was 1st to 3th (LISA). In contrast, a registration ratio of nursing homes was negatively associated with the supply of home-visit care centers. Characteristics of individual nursing home were also relevant to a registration ratio. In particular, a registration ratio was closely related to the maximum capacity of beds, the evaluation grade by NHIS, the city size, the day and night care service, and the short-term care service. Those results also suggested policy implications to maintain supply and demand balance of long-term care services by community.
본 연구는 2003~2009년 건강보험, 의료급여 및 노인장기요양보험 자료를 이용하여 65세 이상 노인의료비 지출 현황을 파악하고 그 증가요인을 분석하는데 목적이 있다. 분석기간 노인의료비는 지속적으로 증가하여, 2009년 건강보험 노인진료비는 전체 진료비의 31.4%를 차지하였고, 전년대비 2009년 의료보장전체 노인진료비 증가율은 24%로 분석기간 가장 높은 증가율을 보였다. 이러한 노인의료비의 증가요인은 노인인구 수 증가, 소득(건강보험 또는 의료급여 대상자 여부), 입원·외래·약국의 의료이용형태 및 정책 변화를 포함한다. 노인인구 수 증가는 전체 노인진료비 증가에 16~35% 기여한 것으로 나타났다. 저소득 의료급여 노인수급자 진료비는, 의료급여 일반수급자·건강보험 일반 및 노인대상자 진료비와 달리, 경제상황 변화와 연관성을 보이지 않았다. 노인 다빈도 질환은 대부분 만성질환으로 이에 대한 효과적 관리를 위해 전담의사제 도입과 진료체계 간 서비스연계가 중요할 것으로 보인다. 마지막으로 노인일인당 입원일수의 높은 증가율은 급성기 병상의 과잉공급 해소 및 회복기 환자의 적절한 요양시설 의뢰를 통해 방지할 수 있을 것이다.;The purpose of this study was to examine health care expenditure of the age group of 65 years and older and to analyze the factors associated with the expenditure. The study was conducted with data on three programs in the Korean Public Health Care System: Korean National Health Insurance(NHI), Medical Aid and Long-term Care Insurance, 2003-2009. The results are consistent with previous literature that the expenditure has been increased rapidly, accounting for 31.4% of the total treatment expenditure of NHI in 2009. The increase rate reaches at 24% in 2009, which is the highest rate since 2003. The factors include the number of older population, levels of income (eligible program types), health care utilization types (in-patient/ out-patient/ pharmaceutic), and related policy changes. The increasing number of older population contributes 16%~35% to increase the total treatment expenditure for the old age group, depending on the utilization and program types. The result shows that the changes in health care expenditure of older Medical Aid’s beneficiaries, different from that of older NHI beneficiaries, is not relevant to the economic situation. Since older persons are likely to suffer from chronic diseases, it is recommended that the individual’s designated physician(clinic) program be implemented and the continuum of care be improved for effective chronic disease management. Lastly, high increase rate of the days of stay in hospitals should be prevented by reducing oversupply of acute care hospital beds and promoting appropriate patient referral to long term care facilities.
의료자원의 임상적 성과를 파악할 수 있는 방법을 제안하기 위하여 본 연구는 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 통해 지역별 의료자원 투입이 연령 표준화 사망률에 미치는 영향을 분석하였다. 지금까지 보건 의료 부문 효율성 관련 선행연구가 의료자원을 활용하는 기관의 운영 효율성에 초점을 두었다면, 본 연구는 거시적 측면에서의 임상적 성과 효율성에 초점을 두었다. 의료자원을 효과적으로 투입하여 건강 수준을 향상시키는 것은 일종의 성과 측면의 효율성으로 이해할 수 있으며, 이는 보건 의료 부문의 재정적 지속가능성을 효과 측면에서 파악할 수 있다는 데 그 의미를 찾을 수 있다. 이에 2006~2013년, 우리나라 16개 시도를 분석의 범위로 하고, 의사 수, 전문의 수, 병상 수, 수술 수와 연령 표준화 사망률을 투입하고, 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수 분석을 수행하였다. 이때, 횡단면, 시계열 자료가 복합되어 있는 자료의 구조를 고려하기 위해 패널확률변경분석 및 맘퀴스트 생산성 지수를 각각 적용하였다. 두 분석모형 모두 의료자원의 기술적 효율성이 산출물 생산에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 시도한 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 사용하여 지역별 의료자원의 성과 측면을 고찰하는 것은 의료자원의 최종적 목표인 임상적 측면에서의 건강 성과를 효율적으로 판단한다는 데 그 특징이 있다. 분석결과를 바탕으로 각 지역별 의료 자원의 성과적 효율성이 어떻게 나타나고 있는지 파악할 수 있으며, 공급 측면의 비용 절감을 위한 정책 방향을 제시할 수 있다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 할 것이다.;In order to propose a method to measure the performance of medical resources, this study empirically analyzed the impact of regional medical resource input on age standardized mortality rate through probability frontier analysis. If prior studies so far focused on the operational efficiency of institutions that use medical resources, this study focused on performance efficiency in the macro perspective. As is already well known, the probability frontier method measures the inefficiency of the analysis object in consideration of the error variation, overcoming the disadvantages of the existing data envelope analysis method. In our empirical analysis, we examined16 metropolitan cities and provinces in Korea for the period 2006-2013, and employed the panel stochastic frontier method and Malmquist Productivity Index Analysis by putting the number of doctors, the number of specialists, the number of beds, the number of operations and the age standardized mortality rate. The result showed that all the medical resources allocated to each region decreased the age-standardized mortality rate. Regional inequality in medical resources distribution should be dealt with in depth from various perspectives. In this respect, the method of applying the stochastic frontier analysis to measure the performance of regional medical resources has the advantage that the inefficiency of each input element can be examined more in depth, and this study is meaningful in this respect.
본 연구에서는 기존의 연구와는 달리 도시와 농촌간의 의료이용현상을 보다 정확히 파악하기 위해서 계량적인 분석방법을 이용하여 도시와 농촌간 외래의료이용의 차이가 존재하는지, 존재한다면 그 정도가 어느 정도인지를 실증적으로 검증하고자 하였다. 이 연구에서 사용된 자료는 한국보건사회연구원이 3년마다 조사하는 국민건강조사자료 중 1995년 자료를 사용하였으며, 이 조사자료는 급성이환, 만성이환, 주관적인 인식 건강상태 등과 의료이용과 보건의식행태 등 광범위한 국민의 보건의료정보를 제공한다. 건강수준과 관련된 변수는 상병일, 침상일, 장애일, 주관적인 인식건강상태, 급성이환여부, 만성이환여부 등의 건강관련 변수로부터 요인분석(factor analysis)을 사용하여 나온 두 개의 지수를 사용하였으며, 회귀분석접근법(regression-based approach)을 사용하여 의료이용의 차이가 존재하는지 평가하고, 그 정도를 계량화하였다. 외래의료이용여부 방정식에는 probit model을 사용하였고, 선택문제(selection problem)가 있는 외래의료방문횟수와 외래의료본인부담비 방정식은 이러한 문제를 해결하기 위하여 최우추정법(MLE)을 이용한 2단계추정방법을 사용하여 의료이용결정방정식과 함께 추정하였다. 연구분석결과 의사외래방문의 경우 도시와 농촌간 차이가 통계적으로 유의하게 존재하였으며, 그 차이의 정도는 농촌이 도시보다 이용경험률이 9% 높은 것으로 나타났으나, 이와는 반대로 의사방문횟수와 본인부담비의 경우는 것으로 나타났다.;This study assesses whether or not differences between outpatient health service utilization in urban and rural areas exist, and, if so, to try to quantify them. Data from the 1995 Korean National Health Survey was utilized. This survey is a nationwide household interview survey of non-institutionalized civilians which provides national data on the incidence of illness, the prevalence of chronic disease, and utilization of health services. Factor analysis was used to extract a common health index from several health-related variables such as sick days, bed days, disability days and perceived health status, to overcome potential multicollinearity. The regression-based approach was used for assessment and quantification of the difference. The probit model was applied to the first equation to discern use or nonuse of outpatient health services, with binary dependent variable. The two stage method with maximum likelihood was applied to the last equations for quantity of health service utilization, such as the number of outpatient visits and the logarithm of out-of-pocket costs with a continuous dependent variable with the selection problem. The results are as follows. The probability of outpatient visits, excluding drugstore visits, in rural areas is higher than in urban areas, but when drugstore visits were included the results turned out to be opposite. In terms of the quantity of outpatient health services, the number of visits and out-of-pocket costs in urban areas is higher than those in rural areas. In conclusion, there is still less access to outpatient health service in rural areas, in terms of the quantity of outpatient health services, after they go into the outpatient health service market. When drugstore health services were included, the difference between outpatient health services in rural and urban areas also became larger. Since the introduction of the national health insurance system, the difference in health services between rural and urban areas has apparently decreased. Health service utilization of residents in rural areas seemed to be even higher than that of urban area residents. The truth though, is that rural residents have less access to outpatient health service than urban residents. Therefore, in order to reduce this kind of difference, it is necessary that the demand for outpatient health services and the factors that affect it be studied.
이 연구의 목적은 요양병원의 경영실적 분석을 통하여 의료공급자들에게 요양병원에 대한 정보를 제공하고, 더 나아가 요양병원의 활성화를 도모하고자 하는 데 있다. 연구자료는 전국 8개 요양병원 중 6개 요양병원의 경영실적자료와 한국보건의료관리연구원에서 발간한 『’97년 병원경영분석』의 일반병원과 종합병원의 경영실적자료를 이용하였고, 요양병원과 비요양병원의 경영지표를 비교하여 비요양병원에 대한 요양병원의 상대적인 경영효율성을 판단하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, 안정성에 있어 요양병원은 비요양병원에 비해 안정성이 높은 것으로 판단되었으며, 다만 고정자산에 대한 투자로 상환에 따른 자금부담이 예측된다. 둘째, 수익성에서는 요양병원이 비요양병원에 비해 수익률이 떨어지나 단위의료비용이 상대적으로 적게 드는 것으로 추정되어 수익 증가의 잠재성을 지닌다고 할 수 있다. 셋째, 활동성에서는 요양병원과 비요양병원간 큰 차이가 없었다. 넷째, 성장성에서 요양병원은 양호한 성장성을 보였으나, 자료 부족으로 단정할 수는 없었다. 다섯째, 생산성에서 요양병원은 비요양병원에 비해 낮은 수준을 보였으나, 입원환자의 경우에 있어서는 상대적으로 높은 생산성을 보였다. 여섯째, 환자진료실적에서는 요양병원은 전반적으로 비요양병원에 비해 낮은 실적을 보였으나, 입원환자에 대해서는 높은 진료실적을 보였다. 일곱째, 인력에서 요양병원은 비요양병원에 비해 낮은 인력수준을 보였다. 여덟 번째, 경영개선 방안에서 요양병원은 외부용역업체 활용을 가장 적극적으로 하고 있었다. 이상의 연구결과를 살펴볼 때, 요양병원의 경영효율성은 비요양병원에 비해 떨어지지 않으며, 오히려 노인질환자, 만성질환자, 재활환자의 증가 등으로 요양병원의 수요가 증가함에 따라 경영효율성은 더욱 증가할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 자료의 한계성으로 인해 비율분석에 그칠 수밖에 없으나 이후 병원수도 증가하고 자료의 제약이 완화되면 자료포락분석(DEA) 등 여러 가지 방법을 적용할 수 있을 것으로 사료된다.;This study aims to evaluate the efficiency of long-term care hospitals using financial ratios, provide the information about long-term care hospitals to health care providers, and promote the activation of long-term care hospitals. We selected and surveyed 8 long-term care hospitals as the case group and 149 hospitals as the control group. But most variables about financial data in the control group were missing so we used other data about the control group, '97 hospital management analysis data conducted by Korea Institute for health and management'. We assessed the relative efficiency by comparing financial indicators of long-term care hospitals with those of other control hospitals. The main findings are as follows. First, long-term care hospitals are assessed to be higher than other control hospitals in terms of liquidity, but it is expected that long-term care hospitals are a burden on repayment of a short-term loan payable because it is inferred that they invested a short-term loan payable on fixed assets. Second, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of profitability indicators. However, it is estimated that long-term care hospitals costs less than other control hospitals, so they have potential ability in improvement of profitability indicators. Third, there is no difference in turnover ratios between long-term care hospitals and other control group. Fourth, long-term care hospitals are higher than other control hospitals in terms of growth rate indicators, but it is not sure because of data insufficiency. Fifth, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of productivity indicators, but they have higher productivity indicators in terms of inpatient performance. Sixth, long-term care hospitals are generally lower than other control hospitals in terms of utilization indicators, but they have higher inpatient utilization indicators. Seventh, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of indicators concerning employees per 100 bed and per patient. From these results, it is concluded that long-term care hospitals are not lower than other control hospitals in terms of efficiency. Furthermore, it is expected that the management efficiency of long-term care hospitals will increase due to an increase in the demand of long-term care hospital resulting from the rise in the old, chronic invalid, and rehabilitative patient.