본 연구는 65세 이상 노인의 의료 서비스 이용, 의료비 지출 및 건강성과의 발달궤적, 발달궤적의 상호관계 그리고 발달궤적에 영향을 미치는 예측요인을 파악하고 이들 변수에 대한 연령차를 확인하기 위하여 Andersen의 행동모형에 근거하여 한국의료패널의 2009년부터 2013년 까지 5년 연속으로 설문조사에 참여한 2,267명의 자료를 분석하였다. 다변량 잠재성장모형(multivariate latent growth model)을 이용하여 각 변인의 변화와 관련성을 추정하고, 다중집단분석(multi-group analysis)을 통하여 초기노인(young-old)과 후기노인(old-old)집단의 차이를 분석하였다. 분석결과, 우리나라 노인은 연령이 증가함에 따라 입원서비스 이용과 의료비 지출은 선형으로 증가하고 주관적 건강상태 또한 선형으로 나빠지는 것으로 나타났고, 시간이 지나면서 점차 개인 간 격차는 줄어 평준화되는 경향이 나타났다. 입원서비스 이용, 의료비 지출 및 주관적 건강상태의 발달궤적에 가장 많은 영향을 미치는 요인은 만성질환, 장애유무, 그리고 통증이나 불편감과 같은 필요요인으로 나타났다. 연령별 차이를 살펴보면, 초기노인은 시간이 지남에 따라 입원서비스 이용과 의료비 지출, 주관적 건강상태에 있어 개인 간의 차이가 점차 줄어들어 평준화 경향이 발견되었으나, 후기노인은 입원서비스 이용과 주관적 건강상태의 개인 간 차이가 점차 확대되었다.;This study was to investigate the developmental trajectories of medical service utilization, medical expenses and health outcome of elderly people over 65, to identify the longitudinal relationship, to examine the determinants which influence to the developmental trajectories, and to investigate the differences of these three factors and their relationships young-old and old-old age groups. Data were drawn from the Korea Health Panel and the study sample consisted of 2,276 subjects over 65 who participated in the survey from 2009 to 2013. Latent Growth Model (LGM) and Multi-Group Analysis was performed. The utilization of inpatient services and medical expenditure increased and the perceived health status declined over time. The major determinants on the developmental trajectories of inpatient service utilization, medical expenditure and health status were the needs factors of Andersen’s health behavior model, which were disabled, chronic disease and pain and/or discomfort. In the young-old group, the individuals on the high score of intercept in inpatient service utilization and perceived health status had lower rate of incremental changes of these factors, which mean the gaps of these factors between individuals had been lessened over time. However, the gaps were greater for the old-old age group.
본 연구는 노인의 건강증진행위가 어떤 형태로 유형화되는지에 대한 건강증진행위 잠재 집단 유형을 규명하고, 각 집단 유형의 특성을 파악하여 노인의 건강증진을 위한 실증적 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 한국보건사회연구원의 ‘2014 노인실태조사’ 자료를 활용하였으며, 만 65세 이상 노인 10,281명을 대상으로 이들의 건강증진행위 유형화 분석을 실시하였다. 노인의 건강증진행위 유형을 확인하기 위해 잠재계층분석(Latent Class Analysis)을 사용하였으며, 도출된 각 건강증진행위 유형별 특성과 유형화 결정요인을 확인하기 위해 χ2, ANOVA, 다항로지스틱 회귀분석 등을 활용하였다. 분석 결과, 4개의 잠재계층 유형을 확인하였다. 노인의 건강증진행위는 금연･금주형, 부정적 건강행위･의료이용 중심형, 긍정적 건강행위･비운동형, 적극적 건강행위 실천형으로 유형화되었으며, 인구사회학적 요인과 사회･제도적 요인, 경제적 요인 등에 따라 유형 간의 차이를 보였다. 또한 이러한 유형의 예측에서 성별, 연령, 교육수준, 주관적 건강상태, 배우자 만족도, 사회참여, 사회서비스 이용, 경제활동 참여 등이 주요하게 작용하는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 노인의 건강증진행위 유형에 관한 학문적･실천적 함의와 노인의 건강증진을 위한 실증적 개입방안에 대해 논의하였다.;The major purpose of this study is to find out the general types of health promoting behavior among the elderly. Based on these types, we tried to classify latent group patterns. This research would establish an empirical guideline for health promoting behaviors for the elderly. For this, The National Survey on Living Conditions of the Elderly, 2014 was used. This dataset contained total of 10,281 elderly sample selected from nationwide. Latent class analysis (LCA) was used for identifying types of health promoting behaviors. Based on the Latent class analysis, chi-square () test, ANOVA, and multinomial logistic regression analysis were performed to find out characteristics and determinants in accordance with the extracted types of health promoting behavior. On the results, latent classes of health promoting behavior for the elderly were turned out as four types: non-smoking and abstinence type, negative health behavior and medical service dependent one, positive health behavior and non-exercise one, and active health behavior practitioner. These four types showed different characteristics in social demographic factors, social institutional conditions, and economic factors. Moreover, characteristics such as gender, age, educational level, subjective evaluation of health status, spouse satisfaction, social participation, utilizing social service, and participating economic activities were playing a key role in predicting the health promoting behavior types. Based on these findings, we discussed academic and practical implications associated with health promoting behavior types. In addition, several feasible intervention strategies were suggested for improving the health of the elderly.
환자안전 수준을 파악하고 개선 전략을 수립하는데 이용되는 질 지표는 안정적인 자료 확보를 위해 주로 행정자료를 이용한다. 우리나라도 건강보험심사평가원에서 국민건강보험 청구자료를 활용하여 각종 질 지표의 모니터링 결과를 산출하고 있지만 정확도가 낮다는 지적을 받아왔다. 본 연구에서는 두 단계 검증방법을 통해 행정자료를 통한 환자안전지표의 모니터링 타당성을 확인해 보고자 하였다. 우선 2010년 1년간의 국민건강보험 입원진료비 청구자료 6,592,121건을 활용하여 환자안전지표를 산출하였다. 이후 6개 표본 의료기관을 선정하여 각 지표별 의무기록을 조사하였다. 연구결과, 수술후 패혈증, 카테터 관련 혈류감염, 욕창, 인공호흡기 관련 폐렴의 지표 결과는 청구자료와 의무기록에서 모두 큰 차이를 보였다. 수술후 패혈증과 욕창의 청구자료는 과소 보고되었고, 인공호흡기 관련 폐렴은 과다 보고되었다. 카테터 관련 혈류감염은 낮은 지표값을 나타내 검증이 어려웠다. 결론적으로 청구자료를 활용한 환자안전지표의 산출은 그 타당도가 매우 낮은 것으로 해석된다. 그러나 질 지표의 모니터링 중요성이 높아지는 사회적 요구를 감안할 때 지표별 필요 자료가 청구자료에 포함되어 정확도를 높이거나 다른 유형의 행정자료를 활용하는 방법이 고려되어야 한다.;To determine the level of national patients’ safety and to establish improvement strategies of patient safety through comparison between countries, we used administrative data of the patient safety indicators (PSI). This study conducted a two-step verification method. First, we calculated PSIs using administrative data and then confirmed the validity and applicability of indicators by reviewing the medical records. Four PSIs were calculated using NHI claims data, 6,592,121 cases in 2010; postoperative sepsis, catheter-related bloodstream infection (CRBSI), pressure ulcer and ventilator-associated pneumonia (VAP). A total of six institutions were selected as the sample survey and carried out reviewing medical record. The NHI claims data and medical records survey results had a significant difference for the four PSIs. In conclusion, we didn’t have confidence the validity of PSI utilizing the NHI claims data. However, the importance of health care quality improvement and patient safety activities using quality indicators is increasing. We should explore diverse strategies to increase the accuracy of administrative data and study the different way to utilize the data.