지난호
ISSN : 1226-072X
코로나19 팬데믹과 장애인의 미충족 의료경험: 의료접근성 개선을 위한 정책적 함의
Unmet Healthcare Needs of People with Disabilities During the COVID-19 Pandemic: Policy Implications for Improving Healthcare Accessibility
Lee, Seunghui1; Shon, Changwoo2*
보건사회연구, Vol.45, No.1, pp.310-331, March 2025
https://doi.org/10.15709/hswr.2025.45.1.310
알기 쉬운 요약
- 이 연구는 왜 했을까?
- 코로나19 팬데믹 속 장애인은 비장애인보다 건강의 위험에 더 노출되었지만 적절한 보호와 치료에는 배제되었다. 장애인 실태조사에 따르면 코로나19 팬데믹이 선언된 2020년의 미충족 의료경험률은 이전보다 2배 가까이 증가했다. 따라서 이 연구는 코로나19 팬데믹 전후 동안 장애인의 미충족 의료경험 변화와 장애가 미충족 의료경험에 미치는 영향을 분석하여, 코로나19 팬데믹 상황에서 장애인이 비장애인보다 상대적으로 얼마나 더 취약한지를 규명하고자 하였다. 이를 통해 향후 코로나19 팬데믹과 같은 공중보건 위기 상황을 대비하여 장애인들을 보호하고 이들의 의료 접근성 지원 및 건강 형평성을 보장하는 정책 마련을 위한 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 판단했다.
- 새롭게 밝혀진 내용은?
- 코로나19 팬데믹 이전보다 이후에 장애인은 미충족 의료경험률이 2배 이상 증가했으나 비장애인은 오히려 감소했다. 그리고 코로나19 팬데믹 이전보다 코로나 19 팬데믹 상황에서 장애인이 비장애인보다 미충족 의료를 경험할 확률이 4배 이상 증가했다.
- 앞으로 무엇을 해야 하나?
- 코로나19 팬데믹과 같은 감염병 위기 상황에서 장애인의 미충족 의료경험을 줄이고 의료 접근성을 보장하기 위한 정책을 마련하는 것뿐만 아니라, 장애 유형별 미충족 의료경험의 원인을 분석하고 이에 대응하는 구체적인 정책을 수립할 필요가 있다.
Abstract
This study compares unmet healthcare experiences between people with and without disabilities before and during the COVID-19 pandemic and analyzes the impact of disability status on these experiences. Data from the 2017 and 2020 National Survey on Persons with Disabilities and the Community Health Survey were utilized. Individuals with common disability types (physical, brain lesion, visual, auditory, and mental disabilities, including intellectual, psychiatric, and autism spectrum disorders) were extracted from the disability survey. Based on Andersen’s healthcare utilization model, a 1:3 propensity score matching (PSM) approach was applied to construct a dataset comprising people with and without disabilities. Differences between the two groups were analyzed using chi-square tests, while the effect of disability status was examined using conditional logistic regression analysis. The results showed that during the pandemic, unmet healthcare experiences among people with disabilities more than doubled compared to the pre-pandemic period, whereas they decreased among those without disabilities. Furthermore, the odds ratio (OR) for unmet healthcare experiences among people with disabilities increased more than fourfold in the pandemic compared to the pre-pandemic period, relative to those without disabilities. These findings highlight the urgent need for policy interventions to address healthcare accessibility issues for people with disabilities during public health crises.
초록
본 연구는 코로나19 팬데믹 전후 장애인과 비장애인의 미충족 의료경험을 비교하고, 장애 여부가 이에 미치는 영향을 분석하였다. 2017년, 2020년 장애인 실태조사와 지역사회건강조사 원자료를 활용하여, 장애인 실태조사에서 다빈도 장애 유형(지체, 뇌병변, 시각, 청각, 정신 장애(지적, 정신, 자폐성))을 가진 대상을 추출하고, 1:3 성향점수매칭을 통해 장애인과 비장애인으로 구성된 자료원을 구축하였다. 두 그룹 간 차이는 카이제곱검정으로, 장애 여부의 영향을 확인하기 위하여, 앤더슨의 의료이용 모형을 바탕으로 조건부 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 팬데믹 동안 장애인의 미충족 의료경험은 팬데믹 이전보다 2배 이상 증가한 반면, 비장애인의 미충족의료 경험은 감소했고, 장애인이 비장애인에 비해 팬데믹 상황에서 이전보다 미충족 의료를 경험할 위험이 4배 이상 증가했다. 이를 통해, 팬데믹과 같은 공중보건위기 상황 시 건강취약계층인 장애인의 의료접근성 문제를 해결하기 위하여, 장애인들을 위한 돌봄 서비스의 지속, 이동 지원, 비대면 진료와 디지털 리터러시 강화 등의 정책적 함의를 도출하였다.
Ⅰ. 서론
2019년 12월 중국 후베이성 우한시에서 처음 보고된 코로나바이러스 감염증 2019(이하 ‘코로나19’)는 강한 감염력으로 인해 처음 보고된 지 불과 3개월 만인 2020년 3월, 세계보건기구(Word Health Organization, WHO)로부터 팬데믹이 선언되었다. 코로나19에 대한 정보가 제한적이었던 상황에서 대부분의 국가들은 감염확산을 억제하기 위해 이동 제한을 포함한 사회적 거리두기 정책을 시행하였다. 이러한 사회적 거리두기 정책은 사회와 개인의 생활양식에 큰 변화를 가져왔고, 특히 장애인과 같은 취약계층에게 더 큰 영향을 미쳤다(Nasution & Pradana, 2021). 구체적으로, 장애인은 코로나19 질병 자체로 인한 위험뿐만 아니라, 일상적인 건강관리 및 재활 서비스에 대한 접근성이 감소하여 취약성이 더 큰 집단으로 알려져 있다(Shakespeare et al., 2021).
우리나라 정부 역시 코로나19 대응 국민 행동수칙을 발표하고, 사회적 거리두기, 선별진료소 운영, 접촉자 및 이동 경로 파악, 자가격리, 생활치료센터 및 병원 입원 등 적극적 대응을 시행하였으나, 그 과정에서 장애인에 대한 정책적 고려는 다소 미흡했다(유지영, 오충원, 2020). 장애인은 감염병과 같은 재난 상황 발생 시 이동, 정보습득, 의사소통, 신속한 대처 측면에서 한계가 있기 때문에(윤은주 외, 2021), 재난으로 인해 가장 큰 피해를 보거나 이후 일상으로 복귀하는데 더 큰 어려움을 겪는 ‘재난 약자’로 불리기도 한다(한국장애인개발원, 2016). 예컨대, 청각장애인의 경우 정보 매체 이용률이 저조하고 건강정보 접근성이 낮아 의료진을 통한 정보 의존성이 높다. 그러나 의료진의 마스크 착용으로 인해 표정과 같은 시각적 신호를 차단하고(Park, 2020, 전주연 외, 2023), 목소리의 크기와 전달 정확성을 감소시켜(Perencevich et al, 2020) 청각장애인들의 의사소통에 어려움을 초래했다. 또한, 코로나19로 인해 장애인들이 주로 이용하던 의료기관이 폐쇄되거나 코로나19 전담 병원으로 전환되는 등 의료이용에 문제를 겪기도 하였다(전주연 외, 2023).
2020년 장애인 실태조사에서 ‘코로나19 감염확산 기간에 평소와 비교하여 일상생활 어려움’을 조사하였는데, 응답자의 86.4%가 ‘의료 이용’에 어려움을 겪은 것으로 나타났다(김성희 외, 2020). 장애인은 팬데믹과 같은 공중보건위기 상황에서 의료서비스 이용에 어려움을 겪고 있으며, 정책적 고려 대상에서 종종 제외되는 등 다양한 건강 불평등을 겪어왔다(Finkelstein & Finkelstein, 2020; Krahn et al., 2015; Drum et al., 2020). 또한 이들은 고혈압과 당뇨병과 같은 만성질환 유병률이 높아 바이러스에 감염될 시 이환율과 사망률이 더 높아질 수 있다(Kuper et al., 2020). 실제로 코로나19 발생 이후에 건강 악화 또는 새로운 건강 문제가 발생한 비율은 장애인이 14.7%로 비장애인(9.9%)에 비해 높았으나, 건강 문제로 진료를 받은 비율은 장애인이 36.8%로 비장애인(52.5%)보다 낮았다(국립재활원, 2021). 이처럼 코로나19와 같은 비상 상황에서 장애인들은 비장애인에 비해 건강 위험에 더 노출되지만, 적절한 보호와 치료에는 소외될 우려가 크다(Armitage & Nellums, 2020; Kuper et al., 2020).
한편, ‘이용자가 원하거나 의료전문가의 기준으로 필요하다고 판단되지만, 이용자가 의료서비스를 받지 못했을 경우’를 ‘미충족 의료’라고 정의한다(Donabedian & Fund, 1973). 필요한 의료서비스의 이용은 환자의 신체적, 정신적 건강 문제 해결뿐만 아니라 삶의 질 향상에 필수적인 요소로 간주되며(신자은, 2013), 의료접근성을 평가하는 대표적인 지표로 ‘미충족 의료’를 사용한다(Newacheck et al., 2000). 코로나19 팬데믹 전후로 장애인과 비장애인의 미충족 의료경험을 조사한 자료를 살펴보면, 2020년 기준 장애인의 미충족 의료경험률은 32.4%로 2017년 17.0%에 비해 크게 증가했다(김성희 외, 2020). 반면, 같은 기간 비장애인의 미충족 의료경험률은 6.0%에서 5.5%로 오히려 감소한 것으로 나타났다(질병관리청, 2021). 이러한 결과를 통해 코로나19 팬데믹이 비장애인보다 장애인의 미충족 의료경험에 더 큰 영향을 미쳤을 것으로 예상할 수 있지만, 현재까지 장애인의 미충족 의료경험을 비장애인과 비교하여 팬데믹 전후의 변화를 분석한 연구는 제한적이다. 특히, 2010년 이후 국내 미충족 의료를 다룬 연구를 살펴보면, 연구대상자는 성인(37.8%), 가구(28.8%), 노인(20.0%), 장애인(6.7%), 여성(4.4%), 청소년(2.2%)으로, 장애인을 중심으로 시행된 연구는 부족한 실정이다(김소애 외, 2019). 게다가, 선행연구들은 주로 연령, 만성질환 여부 등 장애인의 특성이 미충족 의료경험에 미치는 영향을 다룬 경우가 많았으나, 장애 여부가 코로나19 팬데믹 동안 미충족 의료에 미치는 영향을 분석한 연구는 미흡하였다(신자은, 2013; 김예순, 이은미, 2023; 이소영, 박민아, 2024). 일부 선행연구에서 팬데믹 전후 장애인과 비장애인의 미충족 의료경험 현황을 비교하기도 하였으나, 심층적 분석에는 한계가 있었다. 게다가, 장애인 특성을 고려하기 위하여 조사되고 있는 장애인 실태조사와 비장애인을 대상으로 한 지역사회건강조사 자료를 성향점수 매칭 후 병합하여 심층적으로 분석한 연구는 거의 없었다.
이에, 본 연구는 코로나19 팬데믹 발생 전후 동안 장애인과 비장애인의 의료이용에 영향을 미치는 요인을 보정한 후, 장애로 인한 미충족 의료 경험 위험을 분석하는 데 초점을 두었다. 구체적으로, 장애 여부가 미충족 의료경험에 미치는 영향을 분석하고, 연구 결과를 바탕으로 장애인의 건강형평성 제고를 위한 정책적 제언을 하였다.
Ⅱ. 연구 방법
1. 연구 대상
연구 대상은 장애인과 비장애인을 모두 포함하였으며, 이를 위하여 2017년, 2020년 장애인 실태조사 및 지역사회건강조사 원자료를 활용하였다. 코로나19 팬데믹 전의 대상자는 2017년 장애인 실태조사(김성희 외, 2017)를 통해 조사된 6,549명 중 다빈도 장애(지체장애(49.1%), 뇌병변장애(8.7%), 시각장애(9.2%), 청각장애(12.3%), 정신적장애(지적장애(7.1%), 자폐성 장애(0.8%), 정신장애 2.8%))를 갖고 있는 2,862명을 추출하였고, 2017년 지역사회건강조사 대상자와의 1:3 성향점수매칭을 통해 대조군 8,036명을 포함한 총 10,898명을 선정하였다. 코로나19 팬데믹 후의 대상자는 2020년 장애인 실태조사를 통해 조사된 7,025명 중 다빈도 장애(지체장애(45.9%), 뇌병변장애(9.2%), 시각장애(9.6%), 청각장애(15.0%), 정신적장애(지적장애(8.3%), 자폐성 장애(1.1%), 정신장애 4.0%))를 갖고 있는 3,486명을 추출하였고, 2020년 지역사회건강조사 대상자와의 1:3 성향점수매칭을 통해 대조군 9,567명을 포함한 총 13,053명을 선정하였다.
2. 연구설계 및 연구모형
본 연구는 장애인 대상 자료원은 2017년 및 2020년 장애인 실태조사에서, 비장애인 대상 자료원은 2017년 및 2020년 지역사회 건강조사에서 표본을 추출하여 2017년, 2020년 각각 분석하여 비교하였다. 이때, 2020년 장애인 실태조사는 2020년 10월부터 2021년 2월까지, 2020년 지역사회건강조사는 2020년 8월 16일부터 10월 31일까지 시행되었으며, 두 조사 모두 2020년 초에 시작된 코로나19 팬데믹 이후 진행되었다. 또한 두 집단 간 미충족 의료경험의 차이가 장애 여부에 기인하는지 검증하기 위해 먼저 성향점수매칭(Propensity Score Matching, PSM)을 실시하였다. 이를 위해 앤더슨의 의료이용모형을 바탕으로 장애인 실태조사와 지역사회건강조사에서 공통으로 수집된 인구 사회학적 특성과 건강 관련 변수를 공변량(성별, 연령, 거주지역, 가구원 수, 결혼상태, 교육 수준, 경제활동 여부, 가구소득, 주관적 건강 상태, 주관적 스트레스 수준, 만성질환 유무(고혈압, 당뇨병)) 으로 설정하여 성향점수를 산출하였다. 그리고 성향점수가 유사한 장애인과 비장애인을 1:3으로 매칭하고, 매칭되지 않은 비장애인 표본은 통계분석에서 제외하였다. 마지막으로 매칭된 자료에서 장애인과 비장애인을 이항변수로 설정한 뒤, 성향점수매칭 이후에도 남아 있을 수 있는 두 집단 간 특성 차이를 보정하기 위해 상기 공변량을 모두 통제변수로 포함하여 조건부 로지스틱 회귀분석(conditional logistic regression)을 시행하였다. 이를 통해 장애 여부가 미충족 의료경험에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였으며, 독립변수로 앤더슨의 의료이용모형의 소인 요인에 해당하는 성, 연령, 총 가구원 수, 결혼상태, 교육 수준이 사용되었고, 가능 요인으로는 거주지역, 경제활동 참여상태, 가구소득이 고려되었으며, 필요 요인으로는 장애 유무, 주관적 건강 수준, 주관적 스트레스 수준, 만성질환(고혈압, 당뇨병) 여부가 사용되었다. 연구모형은 아래 그림에 제시한 바와 같다.
3. 변수의 정의 및 측정
가. 종속변수
본 연구의 종속변수는 ‘미충족 의료경험’이다. 2017년, 2020년 장애인 실태조사와 2017년, 2020년 지역사회건강조사에서 설계된 미충족 의료경험 발생 여부를 조사하는 질문은 “최근 1년간 본인이 의료기관에 가고 싶을 때, 가지 못한 적이 있습니까?”로 동일하게 사용되었으며, 이 문항에 대해 “예” 혹은 “아니오”로 응답할 수 있는 이항 변수로 설계되었다. “예”라고 응답한 대상자에게 “그런 적이 있다면, 다음 중 어떤 이유로 본인이 원하는 때 병·의원에 가지 못했습니까?”라는 문항을 통해 미충족 의료경험 발생 이유를 확인하였다.
나. 독립변수
1) 소인성 요인(Predisposing Factors)
성별은 ‘남자’, ‘여자’로 구분하여 분석하였고, 연령 구분은 ‘19-34세’, ‘35-49세’, ‘50-64세’, ‘65-79세’,‘80세 이상’으로 구분하여 분석하였다. 본인 포함 총가구원 수는 ‘1인 가구(독거)’, ‘2인 가구’, ‘3인 이상 가구’로 구분하여 분석하였다. 결혼상태는 ‘배우자가 있는 경우’, ‘배우자와 없는 경우(별거, 이혼, 사별의 경우 및 미혼의 경우)’로 구분하여 분석하였고, 교육 수준은 ‘중학교 졸업 이하’, ‘고등학교 졸업 이하’, ‘대학교 졸업 이상’으로 구분하였다.
2) 가능 요인(Enabling Factors)
거주지역은 17개 시도를 기준으로 ‘수도권(서울시, 경기도)’,‘광역시(부산시, 대구시, 인천시, 광주시, 대전시, 울산시, 세종시)’,‘기타(강원도, 충청북도, 충청남도, 전라북도, 전라남도, 경상북도, 경상남도, 제주도)로 구분하여 분석하였다. 경제활동 참여상태는 장애인 실태조사의 ‘지난주 수익을 목적으로 1시간 이상 일하였습니까?’라는 문항과 지역사회건강조사의 ‘최근 1주일 동안 수입을 목적으로 1시간 이상 일을 하거나, 18시간 이상 무급 가족 종사자로 일하신 적이 있습니까? (원래 일을 하고 있지만 일시 휴직 상태도 일을 하신 경우에 포함됩니다)’문항을 활용하여 ‘예’로 응답한 대상군을 ‘경제활동을 하는 경우’로 ‘아니오’로 응답한 대상군을 ‘경제활동을 안 하는 경우’로 구분하여 분석하였다. 가구소득은 장애인 실태조사의 ‘지난 1년간 월평균 가구소득’, 지역사회건강조사의 ‘월평균 가구소득’을 활용하여 4분위로 분류하였다.
3) 필요 요인(Need Factors)
장애의 유무는 본 연구의 주요 독립변수이다. 2017년, 2020년 장애인 실태조사에서 선정된 대상자들인 경우를 ‘0’, 2017년, 2020년 지역사회건강조사에서 선정된 대상자들을 ‘1’로 하는 이항 변수를 설정하였다. 다음으로 장애인 실태조사에서 참여한 15가지 장애 유형 중 대상자 빈도가 90% 이상인 ‘지체, 뇌병변, 시각, 청각, 정신적(지적, 정신, 자폐성)’ 장애 5가지 유형에 대하여 중점적으로 분석하였다. 주관적 건강 상태는 장애인 실태조사와 지역사회건강조사의 ‘평소 본인(자신)의 건강은 어떻다고 생각하십니까?’의 공통 문항을 활용하여 ‘매우 좋음’,‘좋음’으로 응답한 대상군을 ‘좋음’으로, ‘보통’으로 응답한 대상군을 ‘보통’으로, ‘나쁨’,‘매우 나쁨’으로 응답한 대상군을 ‘나쁨’으로 구분하여 분석하였다. 주관적 스트레스 수준은 장애인 실태조사와 지역사회건강조사의 ‘평소 일상생활 중에 스트레스를 어느 정도 느끼고 있습니까?’의 공통 문항을 활용하여 ‘대단히 많이 느끼는 편이다’,‘많이 느끼는 편이다’,‘조금 느끼는 편이다’라고 응답한 대상군을 ‘스트레스를 느끼는 경우’로, ‘거의 느끼지 않는다’라고 응답한 대상군을 ‘스트레스를 느끼지 않는 경우’로 구분하였다.
4. 분석 방법
연구 대상자의 일반적 특성과 미충족 의료 현황을 분석하기 위해 앤더슨의 의료이용모형을 기반으로 소인성 요인, 가능 요인, 필요 요인에 해당하는 공통 변수들에 대해 빈도분석과 기술통계를 수행하였다. 장애 여부에 따른 미충족 의료경험의 차이와 미충족 의료경험 영향요인의 차이를 분석하기 위해 카이제곱 검정을 실시하였다. 또한 장애 여부가 미충족 의료경험에 미치는 영향을 분석하기 위하여 앤더슨의 의료이용모형을 분석틀로 활용하여 조건부 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 본 연구에서 실시한 모든 통계분석은 SPSS 27.0을 활용하였다.
Ⅲ. 연구 결과
1. 코로나19 팬데믹 전후 연구 대상자의 일반적 특성
코로나19 팬데믹 이전 장애인과 비장애인 대상자의 일반적 특성을 비교 분석하기 위해 성향점수매칭을 실시하였으며, 매칭 결과는 아래의 [그림 2]와 [그림 3]에 제시되며, 분석 결과는 <표 1>에 제시하였다.
표 1
코로나19 팬데믹 전후 연구 대상자 일반적 특성
| 변수명 | 코로나19 팬데믹 전(2017년) | 코로나19 팬데믹 후(2020년) | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 장애인 | 비장애인 | P-value | 장애인 | 비장애인 | P-value | |||||
| N | % | N | % | N | % | N | % | |||
| 합계 | 2862 | 100.0% | 8036 | 100.0% | 3486 | 100.0% | 9567 | 100.0% | ||
| 성별 | ||||||||||
| 남 | 1216 | 42.5% | 3319 | 41.3% | .2690 | 1769 | 50.7% | 4708 | 49.2% | .1210 |
| 여 | 1646 | 57.5% | 4717 | 58.7% | 1717 | 49.3% | 4859 | 50.8% | ||
| 연령 | ||||||||||
| 19-34 | 65 | 2.3% | 338 | 4.2% | <.0001 | 130 | 3.7% | 611 | 6.4% | <.0001 |
| 35-49 | 175 | 6.1% | 366 | 4.6% | 312 | 9.0% | 810 | 8.5% | ||
| 50-64 | 584 | 20.4% | 1677 | 20.9% | 941 | 27.0% | 2271 | 23.7% | ||
| 65-79 | 1406 | 49.1% | 3930 | 48.9% | 1458 | 41.8% | 3964 | 41.4% | ||
| 80+ | 632 | 22.1% | 1725 | 21.5% | 645 | 18.5% | 1911 | 20.0% | ||
| 가구원 수 | ||||||||||
| 1인 가구(독거) | 815 | 28.5% | 2115 | 26.3% | .0638 | 1036 | 29.7% | 2768 | 28.9% | .3790 |
| 2인 가구 | 1279 | 44.7% | 3752 | 46.7% | 1488 | 42.7% | 4044 | 42.3% | ||
| 3인 이상 가구 | 768 | 26.8% | 2169 | 27.0% | 962 | 27.6% | 2755 | 28.8% | ||
| 배우자 여부 | ||||||||||
| 유 | 1445 | 50.5% | 4259 | 53.0% | .0210 | 1740 | 49.9% | 4787 | 50.0% | <.0001 |
| 무 | 1417 | 49.5% | 3777 | 47.0% | 1746 | 50.1% | 4780 | 50.0% | ||
| 교육 수준 | ||||||||||
| 중학교 졸업 이하 | 2043 | 71.4% | 5751 | 71.6% | .2874 | 2112 | 60.6% | 5810 | 60.7% | <.0001 |
| 고등학교 졸업 이하 | 577 | 20.2% | 1542 | 19.2% | 952 | 27.3% | 2374 | 24.8% | ||
| 대학교 졸업 이상 | 242 | 8.5% | 743 | 9.2% | 422 | 12.1% | 1383 | 14.5% | ||
| 거주지 | ||||||||||
| 수도권 (서울,경기) | 646 | 22.6% | 1900 | 23.6% | .4928 | 943 | 27.1% | 3242 | 33.9% | <.0001 |
| 광역시 | 570 | 19.9% | 1562 | 19.4% | 1209 | 34.7% | 2158 | 22.6% | ||
| 기타 | 1646 | 57.5% | 4574 | 56.9% | 1334 | 38.3% | 4167 | 43.6% | ||
| 경제활동 참여 | ||||||||||
| 유 | 23 | 0.8% | 66 | 0.8% | .9281 | 718 | 20.6% | 2121 | 22.2% | .0540 |
| 무 | 2839 | 99.2% | 7970 | 99.2% | 2768 | 79.4% | 7446 | 77.8% | ||
| 가구소득 | ||||||||||
| 낮음 (Q1) | 1128 | 39.4% | 3040 | 37.8% | .0013 | 1058 | 30.3% | 3458 | 36.1% | <.0001 |
| 중간 낮음 (Q2) | 813 | 28.4% | 2533 | 31.5% | 989 | 28.4% | 2217 | 23.2% | ||
| 중간 높음 (Q3) | 467 | 16.3% | 1365 | 17.0% | 836 | 24.0% | 1811 | 18.9% | ||
| 높음 (Q4) | 454 | 15.9% | 1098 | 13.7% | 603 | 17.3% | 2081 | 21.8% | ||
| 주관적 건강 수준 | ||||||||||
| 좋음 | 208 | 7.3% | 622 | 7.7% | 360 | 10.3% | 1056 | 11.0% | ||
| 보통 | 744 | 26.0% | 2239 | 27.9% | .0789 | 1204 | 34.5% | 3595 | 37.6% | .0010 |
| 나쁨 | 1910 | 66.7% | 5175 | 64.4% | 1922 | 55.1% | 4916 | 51.4% | ||
| 주관적 스트레스 | ||||||||||
| 유 | 2156 | 75.3% | 6017 | 74.9% | .6283 | 2941 | 84.4% | 8066 | 84.3% | .9390 |
| 무 | 706 | 24.7% | 2019 | 25.1% | 545 | 15.6% | 1501 | 15.7% | ||
| 고혈압 진단 | ||||||||||
| 유 | 1670 | 58.4% | 4558 | 56.7% | .1300 | 1938 | 55.6% | 5202 | 54.4% | .2160 |
| 무 | 1192 | 41.6% | 3478 | 43.3% | 1548 | 44.4% | 4365 | 45.6% | ||
| 당뇨병 진단 | ||||||||||
| 유 | 731 | 25.5% | 2045 | 25.4% | .9214 | 946 | 27.1% | 2528 | 26.4% | .4150 |
| 무 | 2131 | 74.5% | 5991 | 74.6% | 2540 | 72.9% | 7039 | 73.6% | ||
먼저 소인성 요인에서 성별로 분류한 결과 남성이 장애인 42.5%(1,216명), 비장애인 41.3%(3,319명)였고, 여성이 장애인 57.5%(1,646명), 비장애인 58.7%(4,717명)로 구성되었다. 연령대로 분류했을 때 19~34세의 장애인은 2.3%(65명), 비장애인은 4.2%(338명)로 가장 적었으며, 35~49세의 장애인은 6.1%(175명), 비장애인은 4.6%(366명)였고, 50~64세의 장애인은 20.4%(584명), 비장애인은 20.9%(1,677명)였으며, 65~79세의 장애인은 49.1%(1,406명), 비장애인은 48.9%(3,930명)로 가장 많았고, 80세 이상의 장애인은 22.1%(632명), 21.5%(1,725명)였다. 본인을 포함한 가구원 수로 분류하면 1인 가구(독거)의 경우 장애인은 28.5%(815명), 비장애인은 26.3%(2,115명)였고, 2인 가구의 경우 장애인은 44.7%(1,279명), 비장애인은 46.7%(3,752명)로 가장 많은 분포를 보였으며, 3인 이상 가구의 경우 장애인은 26.8%(768명), 비장애인은 27.0%(2,169명)로 분포되었다. 결혼상태에서는 배우자가 있는 경우 장애인은 50.5%(1,445명), 비장애인은 53.0%(4,259명)였으며, 배우자가 없는 경우 장애인은 49.5%(1,417명), 비장애인은 47.0%(3,777명)였고 두 집단 간 통계적으로 유의한 차이를 보였으나(P=0.0210) 분포에 대한 백분율(%)은 큰 차이가 없었다. 교육 수준으로 분류했을 때 중학교 졸업 이하는 장애인 71.4%(2,043명), 비장애인 71.6%(5,751명)로 가장 많은 분포를 보였고, 고등학교 졸업 이하는 장애인 20.2%(577명), 비장애인 19.2%(1,542명), 대학교 졸업 이상은 장애인 8.5%(242명), 비장애인 9.2%(743명)였다.
가능 요인에서 거주지역으로 분류했을 때 수도권(서울, 경기)의 경우 장애인은 22.6%(646명), 비장애인은 23.6%(1,900명)였고, 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산, 세종)의 경우 장애인은 19.9%(570명), 비장애인은 19.4%(1,562명)였으며, 기타 지역(강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)의 경우 장애인은 57.5%(1,646명), 비장애인은 56.9%(4,574명)로 가장 많은 분포를 보였다. 경제활동 참여상태에서 경제활동을 하는 경우는 장애인 0.8%(23명), 비장애인 0.8%(66명)였고, 경제활동을 안 하는 경우는 장애인 99.2%(2,839명), 비장애인 99.2%(7,970명)로 분포되었다. 월평균 가구소득은 4분위로 나누어 분류했으며 1분위(낮음)의 경우 장애인은 39.4%(1,128명), 비장애인은 37.8%(3,040명)고 가장 많은 분포를 보였고, 2분위(중간 낮음)의 경우 장애인은 28.4%(813명), 비장애인은 31.5%(2,533명)였고, 3분위(중간 높음)의 경우 장애인은 16.3%(467명), 비장애인은 17.0%(1,365명)였으며, 4분위(높음)의 경우 장애인은 15.9%(454명), 비장애인은 13.7%(1,098명)였다. 두 집단은 통계적으로 유의한 차이(P=0.0013)를 보였으나 분포에 대한 백분율(%)은 큰 차이가 없었다.
필요 요인에서 주관적 건강 수준으로 분류했을 때 좋음의 경우 장애인은 7.3%(208명), 비장애인은 7.7%(622명)였고, 보통의 경우 장애인은 26.0%(744명), 비장애인은 27.9%(2,239명)였으며, 나쁨의 경우 장애인은 66.7%(1,910명), 비장애인은 64.4%(5,175명)로 두 집단 모두 주관적 건강 수준이 나쁘다는 분포가 가장 많았다. 주관적 스트레스 수준은 스트레스를 느끼는 경우는 장애인 75.3%(2,156명), 비장애인 74.9%(6,017명)였고, 스트레스를 느끼지 않는 경우는 장애인 24.7%(706명), 비장애인은 25.1%(2,019명)로 두 집단 모두 주관적 스트레스를 느끼는 경우가 더 많은 분포를 보였다. 만성질환 중 고혈압 진단 경험 여부에서 고혈압이 있는 경우는 장애인 58.4%(1,670명), 비장애인 56.7%(4,558명)였고, 고혈압이 없는 경우는 장애인 41.6%(1,192명), 비장애인 43.3%(3,478명)였다. 당뇨병 진단 경험 여부에서 당뇨병이 있는 경우는 장애인 25.5%(731명), 비장애인 25.4%(2,045명)였고, 당뇨병이 없는 경우는 장애인 74.5%(2,131명), 비장애인 74.6%(5,991명)였다.
코로나19 팬데믹 후 장애인과 비장애인 대상자의 일반적 특성을 비교 분석한 결과는 다음과 같다(표 1). 소인성 요인에서 성별로 분류한 결과 남성의 경우 장애인 50.7%(1,769명), 비장애인 49.2%(4,708명)였고, 여성의 경우 장애인 49.3%(1,717명), 비장애인 50.8%(4,859명)로 분포되었다. 연령대로 분류했을 때 19~34세의 장애인은 3.7%(130명), 비장애인은 6.4%(611명)로 가장 적었으며, 35~49세의 장애인은 9.0%(312명), 비장애인은 8.5%(810명)였고, 50~64세의 장애인은 27.0%(941명), 비장애인은 23.7%(2,271명)였으며, 65~79세의 장애인은 41.8%(1,458명), 비장애인은 41.4%(3,964명)로 가장 많았고, 80세 이상의 장애인은 18.5%(645명), 비장애인은 20.0%(1,911명)였다. 연령에서 두 집단 간 통계적으로는 유의한 차이를 보였으나(P<0.0001) 분포에 대한 백분율(%)은 큰 차이가 없었다. 본인을 포함한 가구원 수로 분류하면 1인 가구(독거)의 경우 장애인은 29.7%(1,036명), 비장애인은 28.9%(2,768명)였고, 2인 가구의 경우 장애인은 42.7%(1,488명), 비장애인은 42.3%(4,044명)로 가장 많은 분포를 보였고, 3인 이상 가구의 경우 장애인은 27.6%(962명), 비장애인은 28.8%(2,755명)였다. 결혼상태에서 배우자가 있는 경우 장애인은 49.9%(1,740명), 비장애인은 50.0%(4,787명)였고, 배우자가 없는 경우 장애인은 50.1%(1,746명), 비장애인은 50.0%(4,780명)였으며 교육 수준으로 분류했을 때 중학교 졸업 이하는 장애인 60.6%(2,112명), 비장애인 60.7%(5,810명)로 가장 많은 분포를 보였고, 고등학교 졸업 이하는 장애인 27.3%(952명), 비장애인 24.8%(2,374명), 대학교 졸업 이상은 장애인 12.1%(422명), 비장애인 14.5%(1,383명)였다.
가능 요인 중 거주지역으로 분류했을 때 수도권(서울, 경기)의 경우 장애인은 27.1%(943명), 비장애인은 33.9%(3,242명)였고, 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산, 세종)의 경우 장애인은 34.7%(1,209명), 비장애인은 22.6%(2,158명)였다. 기타 지역(강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)의 경우 장애인은 38.3%(1,334명), 비장애인은 43.6%(4,167명)로 가장 많은 분포를 보였고, 두 집단은 통계적으로 유의한 차이를 보였으나(P<0.0001) 분포에 대한 백분율(%)은 큰 차이가 없었다. 경제활동 참여상태에서 경제활동을 하는 경우는 장애인 20.6%(718명), 비장애인 22.2%(2,121명)였고, 경제활동을 안 하는 경우는 장애인 79.4%(2,768명), 비장애인 77.8%(7,446명)로 분포되었다. 월평균 가구소득은 4분위로 나누어 분류했으며 1분위(낮음)의 경우 장애인은 30.3%(1,058명), 비장애인은 36.1%(3,458명)로 가장 많은 분포를 보였고, 2분위(중간 낮음)의 경우 장애인은 28.4%(989명), 비장애인은 23.2%(2,217명)였고, 3분위(중간 높음)의 경우 장애인은 24.0%(836명), 비장애인은 18.9%(1,811명)였으며, 4분위(높음)의 경우 장애인은 17.3%(603명), 비장애인은 21.8%(2,081명)였다.
필요 요인에서 주관적 건강 수준은 좋음의 경우 장애인은 10.3%(360명), 비장애인은 11.0%(1,056명)였고, 보통의 경우 장애인은 34.5%(1,204명), 비장애인은 37.6%(3,595명)였으며, 나쁨의 경우 장애인은 55.1%(1,922명), 비장애인은 51.4%(4,916명)로 두 집단 모두 주관적 건강 수준이 나쁘다는 분포가 가장 높았다. 주관적 스트레스 수준에서 스트레스를 느끼는 경우는 장애인 84.4%(2,941명), 비장애인은 84.3%(8,066명)였고 스트레스를 느끼지 않는 경우 장애인은 15.6%(545명), 비장애인은 15.7%(1,501명)로 두 집단 모두 주관적 스트레스를 느끼는 경우가 더 많은 분포를 보였다. 만성질환 중 고혈압 진단 경험 여부에서 고혈압이 있는 경우는 장애인 55.6%(1,938명), 비장애인 54.4%(5,202명)였고, 고혈압이 없는 경우는 장애인 44.4%(1,548명), 비장애인 45.6%(4,365명)였다. 당뇨병 진단 경험 여부에서 당뇨병이 있는 경우는 장애인 27.1%(946명), 비장애인 26.4%(2,528명)였고, 당뇨병이 없는 경우는 장애인 72.9%(2,540명), 비장애인 73.6%(7,039명)였다.
2. 코로나19 팬데믹 전후 미충족 의료경험의 차이
코로나19 팬데믹 전인 2017년 자료원에서 연구 대상자에 포함된 장애인 2,862명(26.3%)과 비장애인 8,036명(73.7%), 전체 10,898명에 대해 장애 여부 및 일반적 특성에 따른 미충족 의료경험 발생 여부 차이를 분석하였다(표 2). 장애 여부로 분류했을 때 미충족 의료를 경험한 장애인은 19.6%(561명), 비장애인은 11.3%(911명)로 장애인의 미충족 의료 발생률이 높았다. 다음으로 일반적 특성을 소인성 요인, 가능 요인, 필요 요인으로 나누어 미충족 의료 발생률을 분석했을 때 소인성 요인 중 성별에서 여성이 14.8%(940명)로 남성의 11.7%(532명)보다 높았고, 연령대로 분류했을 때 80세 이상이 17.4%(411명)로 가장 높았으며, 본인을 포함한 가구원 수에서는 1인 가구(독거)가 18.1%(529명)로 가장 높았고, 결혼상태에서는 배우자가 없는 경우가 16.2%(840명)로 배우자가 있는 경우 11.1%(632명)보다 높았다. 그리고 교육 수준에서는 중학교 졸업 이하가 14.9%(1,161명)로 가장 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001). 가능 요인 중 거주지역에서는 기타 지역이 14.9%(924명)로 가장 높았고, 가구소득으로 분류했을 때 1분위(낮음)가 18.6%(774명)로 가장 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001). 필요 요인에서 주관적 건강 수준에 나쁨으로 응답한 집단이 16.7%(1,181명)로 가장 높았고, 주관적 스트레스 수준에 스트레스를 느끼는 경우가 15.2%(1,244명)로 스트레스를 느끼지 않는 경우 8.4%(228명)보다 미충족 의료 발생률이 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001).
표 2
2017년 장애 여부 및 일반적 특성에 따른 미충족 의료경험 발생 차이
| 변수명 | 미충족 의료경험 여부 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 합계 | 예 | 아니오 | P-value | ||||
| N | % | N | % | N | % | ||
| 장애 여부 | |||||||
| 장애인 | 2862 | 26.3 | 561 | 19.6% | 2301 | 80.4% | <.0001 |
| 비장애인 | 8036 | 73.7 | 911 | 11.3% | 7125 | 88.7% | |
| 성별 | |||||||
| 남 | 4535 | 41.6 | 532 | 11.7% | 4003 | 88.3% | <.0001 |
| 여 | 6363 | 58.4 | 940 | 14.8% | 5423 | 85.2% | |
| 연령 | |||||||
| 19-34 | 403 | 3.7 | 53 | 13.2% | 350 | 86.8% | <.0001 |
| 35-49 | 541 | 5.0 | 79 | 14.6% | 462 | 85.4% | |
| 50-64 | 2261 | 20.7 | 312 | 13.8% | 1949 | 86.2% | |
| 65-79 | 5336 | 49.0 | 617 | 11.6% | 4719 | 88.4% | |
| 80+ | 2357 | 21.6 | 411 | 17.4% | 1946 | 82.6% | |
| 가구원 수 | |||||||
| 1인 가구(독거) | 2930 | 26.9 | 529 | 18.1% | 2401 | 81.9% | <.0001 |
| 2인 가구 | 5031 | 46.2 | 614 | 12.2% | 4417 | 87.8% | |
| 3인 이상 가구 | 2937 | 26.9 | 329 | 11.2% | 2608 | 88.8% | |
| 배우자 여부 | |||||||
| 유 | 5704 | 52.3 | 632 | 11.1% | 5072 | 88.9% | <.0001 |
| 무 | 5194 | 47.7 | 840 | 16.2% | 4354 | 83.8% | |
| 교육 수준 | |||||||
| 중학교 졸업 이하 | 7794 | 71.5 | 1161 | 14.9% | 6633 | 85.1% | <.0001 |
| 고등학교 졸업 이하 | 2119 | 19.4 | 227 | 10.7% | 1892 | 89.3% | |
| 대학교 졸업 이상 | 985 | 9.0 | 84 | 8.5% | 901 | 91.5% | |
| 거주지 | |||||||
| 수도권(서울, 경기) | 2546 | 23.4 | 312 | 12.3% | 2234 | 87.7% | <.0001 |
| 광역시 | 2132 | 19.6 | 236 | 11.1% | 1896 | 88.9% | |
| 기타 | 6220 | 57.1 | 924 | 14.9% | 5296 | 85.1% | |
| 경제활동 참여 | |||||||
| 유 | 89 | 0.8 | 15 | 16.9% | 74 | 83.1% | .3536 |
| 무 | 10809 | 99.2 | 1457 | 13.5% | 9352 | 86.5% | |
| 가구소득 | |||||||
| 낮음 (Q1) | 4168 | 38.2 | 774 | 18.6% | 3394 | 81.4% | <.0001 |
| 중간 낮음 (Q2) | 3346 | 30.7 | 365 | 10.9% | 2981 | 89.1% | |
| 중간 높음 (Q3) | 1832 | 16.8 | 180 | 9.8% | 1652 | 90.2% | |
| 높음 (Q4) | 1552 | 14.2 | 153 | 9.9% | 1399 | 90.1% | |
| 주관적 건강 수준 | |||||||
| 좋음 | 830 | 7.6 | 54 | 6.5% | 776 | 93.5% | <.0001 |
| 보통 | 2983 | 27.4 | 237 | 7.9% | 2746 | 92.1% | |
| 나쁨 | 7085 | 65.0 | 1181 | 16.7% | 5904 | 83.3% | |
| 주관적 스트레스 | |||||||
| 유 | 8173 | 75.0 | 1244 | 15.2% | 6929 | 84.8% | <.0001 |
| 무 | 2725 | 25.0 | 228 | 8.4% | 2497 | 91.6% | |
| 고혈압 진단 | |||||||
| 유 | 6228 | 57.1 | 838 | 13.5% | 5390 | 86.5% | .8553 |
| 무 | 4670 | 42.9 | 634 | 13.6% | 4036 | 86.4% | |
| 당뇨병 진단 | |||||||
| 유 | 2776 | 25.5 | 341 | 12.3% | 2435 | 87.7% | .0290 |
| 무 | 8122 | 74.5 | 1131 | 13.9% | 6991 | 86.1% | |
코로나19 팬데믹 후인 2020년 자료원에서 연구 대상자에 포함된 장애인 3,486명(26.7%), 비장애인 9,567명(73.3%)의 전체 13,053명에 대하여 장애 여부와 일반적 특성에 따른 미충족 의료경험 발생 여부 차이를 분석하였다(표 3). 장애 여부로 분류했을 때 미충족 의료를 경험한 장애인은 38.5%(1,343명), 비장애인은 6.6%(636명)로 장애인의 미충족 의료 발생률이 높았다. 다음으로 소인성 요인 중 성별에서 여성이 16.4%(1,076명)로 남성의 13.9%(903명)보다 높았고 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001). 연령대로 분류했을 때 80세 이상이 16.5%(421명)로 가장 높았고 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P=0.0240). 본인을 포함한 가구원 수의 분류에서 1인 가구(독거)가 17.8%(679명)로 가장 높았고, 결혼상태에서는 배우자가 없는 경우가 16.6%(1,084명)로 배우자가 있는 경우 13.7%(895명)보다 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001). 교육 수준으로는 중학교 졸업 이하가 15.8%(1.255명)로 가장 높았고 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P=0.0170). 가능 요인 중 거주지역에서 광역시가 20.1%(676명)로 다른 지역보다 높았고, 가구소득을 4분위로 나누어 분류했을 때 1분위(낮음) 집단이 16.5%(744명)로 가장 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001). 필요 요인에서 주관적 건강 수준을 나쁘다고 생각하는 집단이 18.1%(1,238명)로 가장 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001). 주관적 스트레스 수준에서는 스트레스를 느끼는 집단이 15.4%(1,693명)로 스트레스를 느끼지 않는 집단 14.0%(286명)보다 높았으나 통계적 유의하지 않았다. 고혈압 진단 경험 여부에서는 고혈압이 없는 경우가 16.0%(945명)로 고혈압이 있는 경우 14.5%(1,034명)보다 높았고 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P=0.0170).
표 3
2020년 장애 여부 및 일반적 특성에 따른 미충족 의료경험 발생 차이
| 변수명 | 미충족 의료경험 여부 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 합계 | 예 | 아니오 | P-value | ||||
| N | % | N | % | N | % | ||
| 13053 | 100.0% | 1979 | 15.2% | 11074 | 84.8% | ||
| 장애 여부 | |||||||
| 장애인 | 3486 | 26.7% | 1343 | 38.5% | 2143 | 61.5% | <.0001 |
| 비장애인 | 9567 | 73.3% | 636 | 6.6% | 8931 | 93.4% | |
| 성별 | |||||||
| 남 | 6477 | 49.6% | 903 | 13.9% | 5574 | 86.1% | <.0001 |
| 여 | 6576 | 50.4% | 1076 | 16.4% | 5500 | 83.6% | |
| 연령 | |||||||
| 19-34 | 741 | 5.7% | 100 | 13.5% | 641 | 86.5% | .0240 |
| 35-49 | 1122 | 8.6% | 182 | 16.2% | 940 | 83.8% | |
| 50-64 | 3212 | 24.6% | 508 | 15.8% | 2704 | 84.2% | |
| 65-79 | 5422 | 41.5% | 768 | 14.2% | 4654 | 85.8% | |
| 80+ | 2556 | 19.6% | 421 | 16.5% | 2135 | 83.5% | |
| 가구원 수 | |||||||
| 1인 가구(독거) | 3804 | 29.1% | 679 | 17.8% | 3125 | 82.2% | <.0001 |
| 2인 가구 | 5532 | 42.4% | 772 | 14.0% | 4760 | 86.0% | |
| 3인 이상 가구 | 3717 | 28.5% | 528 | 14.2% | 3189 | 85.8% | |
| 배우자 여부 | |||||||
| 유 | 6527 | 50.0% | 895 | 13.7% | 5632 | 86.3% | <.0001 |
| 무 | 6526 | 50.0% | 1084 | 16.6% | 5442 | 83.4% | |
| 교육 수준 | |||||||
| 중학교 졸업 이하 | 7922 | 60.7% | 1255 | 15.8% | 6667 | 84.2% | .0170 |
| 고등학교 졸업 이하 | 3326 | 25.5% | 481 | 14.5% | 2845 | 85.5% | |
| 대학교 졸업 이상 | 1805 | 13.8% | 243 | 13.5% | 1562 | 86.5% | |
| 거주지 | |||||||
| 수도권(서울,경기) | 4185 | 32.1% | 459 | 11.0% | 3726 | 89.0% | <.0001 |
| 광역시 | 3367 | 25.8% | 676 | 20.1% | 2691 | 79.9% | |
| 기타 | 5501 | 42.1% | 844 | 15.3% | 4657 | 84.7% | |
| 경제활동 참여 | |||||||
| 유 | 2839 | 21.7% | 418 | 14.7% | 2421 | 85.3% | .4620 |
| 무 | 10214 | 78.3% | 1561 | 15.3% | 8653 | 84.7% | |
| 가구소득 | |||||||
| 낮음 (Q1) | 4516 | 34.6% | 744 | 16.5% | 3772 | 83.5% | <.0001 |
| 중간 낮음 (Q2) | 3206 | 24.6% | 497 | 15.5% | 2709 | 84.5% | |
| 중간 높음 (Q3) | 2647 | 20.3% | 407 | 15.4% | 2240 | 84.6% | |
| 높음 (Q4) | 2684 | 20.6% | 331 | 12.3% | 2353 | 87.7% | |
| 주관적 건강 수준 | |||||||
| 좋음 | 1416 | 10.8% | 186 | 13.1% | 1230 | 86.9% | <.0001 |
| 보통 | 4799 | 36.8% | 555 | 11.6% | 4244 | 88.4% | |
| 나쁨 | 6838 | 52.4% | 1238 | 18.1% | 5600 | 81.9% | |
| 주관적 스트레스 | |||||||
| 유 | 11007 | 84.3% | 1693 | 15.4% | 9314 | 84.6% | .1040 |
| 무 | 2046 | 15.7% | 286 | 14.0% | 1760 | 86.0% | |
| 고혈압 진단 | |||||||
| 유 | 7140 | 54.7% | 1034 | 14.5% | 6106 | 85.5% | .0170 |
| 무 | 5913 | 45.3% | 945 | 16.0% | 4968 | 84.0% | |
| 당뇨병 진단 | |||||||
| 유 | 3474 | 26.6% | 500 | 14.4% | 2974 | 85.6% | .1400 |
| 무 | 9579 | 73.4% | 1479 | 15.4% | 8100 | 84.6% | |
3. 코로나19 팬데믹 전후 장애가 미충족 의료경험에 미치는 영향
코로나19 팬데믹 전후 동안 장애 여부와 일반적 특성에 따른 미충족 의료경험 영향 요인별 차이를 분석한 결과는 다음과 같다(표 4). 코로나19 팬데믹 전인 2017년에 장애 여부에 따른 미충족 의료경험의 오즈비는 장애인이 비장애인에 비해 1.94배 (95% C.I.: 1.72-2.18) 높았으며 통계적으로 유의하였다. 다음으로 미충족 의료경험에 미치는 영향 요인을 소인성 요인, 가능 요인, 필요 요인으로 나누어 분석했을 때, 소인성 요인으로는 성별에서 여성이 남성에 비해 1.18배(95% C.I.: 1.04-1.34) 높았고, 연령으로 분류했을 때 19~34세에 비해 35~49세는 42%(95% C.I.: 0.41-0.84), 50-64세는 58%(95% C.I.: 0.31-0.59), 65-79세는 71%(95% C.I.: 0.21-0.40), 80세 이상은 60%(95% C.I.: 0.29-0.56) 낮았고 통계적으로 유의하였다. 결혼상태에 따른 영향은 통계적 유의성을 발견하지 못하였으며, 교육 수준에서는 중학교 졸업 이하보다 고등학교 졸업 이하가 30%(95 C.I.: 0.59-0.84), 대학교 졸업 이상이 45%(95% C.I.: 0.42-0.71) 더 낮았고 통계적으로 유의하였다. 다음으로 가능 요인에서 거주지역은 수도권에 비해 광역시는 23%(95% C.I.: 0.64-0.93), 기타 지역은 7%(95% C.I.: 0.80-1.07) 낮게 분석되었으며, 경제활동 참여상태에서는 경제활동을 하는 경우보다 경제활동을 안 하는 경우 77%(95% C.I.: 0.16-0.32) 낮게 나타났다. 가구소득의 경우 1분위(낮음)보다 2분위(중간낮음)가 46%(95% C.I.: 0.46-0.63), 3분위(중간높음)가 54%(95% C.I.: 0.37-0.57), 4분위(높음)가 59%(95% C.I.: 0.32-0.53) 낮게 분석되었고 통계적으로 유의하였다. 필요 요인으로는 주관적 건강 수준에서 좋음에 비해 나쁨이 2배(95% C.I.: 1.53-2.60) 높았고 통계적으로 유의하였다. 주관적 스트레스 수준은 스트레스를 느끼지 않는 경우보다 스트레스를 느끼는 경우가 1.69배(95% C.I.: 1.46-1.96) 높았고 통계적으로 유의하였다.
표 4
코로나19 팬데믹 전후 장애가 미충족 의료경험에 미치는 영향
| 변수명 | 미충족 의료경험(2017) | 미충족 의료경험(2020) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Adjusted OR | 95% CI | P-value | Adjusted OR | 95% CI | P-value | ||
| 장애 여부 (ref=비장애인) |
장애인 | 1.94 | (1.72-2.18) | .000 | 8.95 | (8.02-9.98) | .000 |
| 성별 (ref=남) |
여 | 1.18 | (1.04-1.34) | .011 | 1.20 | (1.07-1.34) | .002 |
| 연령 (ref=19-34) |
35-49 | 0.58 | (0.41-0.84) | .004 | 0.38 | (0.29-0.48) | .000 |
| 50-64 | 0.42 | (0.31-0.59) | .000 | 0.27 | (0.22-0.33) | .000 | |
| 65-79 | 0.29 | (0.21-0.40) | .000 | 0.20 | (0.16-0.25) | .000 | |
| 80+ | 0.40 | (0.29-0.56) | .000 | 0.24 | (0.19-0.31) | .000 | |
| 가구원 수 (ref=3인 이상 가구) |
1인 가구 | 0.80 | (0.63-1.02) | .074 | 0.93 | (0.77-1.12) | .443 |
| 2인 가구 | 0.84 | (0.70-1.01) | .069 | 0.72 | (0.62-0.83) | .000 | |
| 배우자 여부 (ref=유) |
배우자가 없는 경우 | 1.09 | (0.93-1.27) | .293 | 0.73 | (0.64-0.85) | .000 |
| 교육 수준 (ref=중학교 졸업 이하) |
고등학교 졸업 이하 | 0.70 | (0.59-0.84) | .000 | 0.69 | (0.60-0.79) | .000 |
| 대학교 졸업 이상 | 0.55 | (0.42-0.71) | .000 | 0.63 | (0.52-0.75) | .000 | |
| 거주지 (ref=수도권(서울, 경기)) |
광역시 | 0.77 | (0.64-0.93) | .007 | 1.34 | (1.17-1.54) | .000 |
| 기타 | 0.93 | (0.80-1.07) | .302 | 1.18 | (1.04-1.34) | .010 | |
| 경제활동 참여 (ref=유) |
무 | 0.23 | (0.16-0.32) | .000 | 0.63 | (0.55-0.73) | .000 |
| 가구소득 (ref=낮음, Q1) |
중간 낮음 (Q2) | 0.54 | (0.46-0.63) | .000 | 0.63 | (0.55-0.73) | .000 |
| 중간 높음 (Q3) | 0.46 | (0.37-0.57) | .000 | 0.56 | (0.47-0.66) | .000 | |
| 높음 (Q4) | 0.41 | (0.32-0.53) | .000 | 0.47 | (0.39-0.56) | .000 | |
| 주관적 건강수준 (ref=좋음) |
보통 | 0.94 | (0.71-1.25) | .664 | 0.62 | (0.52-0.74) | .000 |
| 나쁨 | 2.00 | (1.53-2.60) | .000 | 1.08 | (0.91-1.28) | .390 | |
| 주관적 스트레스 (ref=무) |
유 | 1.69 | (1.46-1.96) | .000 | 0.82 | (0.71-0.94) | .004 |
| 고혈압 진단 (ref=유) |
무 | 1.04 | (0.92-1.17) | .553 | 1.03 | (0.92-1.15) | .619 |
| 당뇨병 진단 (ref=유) |
무 | 1.13 | (0.99-1.29) | .076 | 0.93 | (0.83-1.05) | .243 |
| -2LL=8064.976, Nagelkerke R2=.635 |
-2LL=9261.690, Nagelkerke R2=.656 |
||||||
코로나19 팬데믹 후인 2020년에 장애 여부에 따른 미충족 의료경험 오즈비는 장애인이 비장애인에 비해 8.95배(95% C.I.: 8.02-9.98) 높았고 통계적으로 유의하였다. 다음으로 미충족 의료경험에 미치는 영향요인을 소인성 요인, 가능 요인, 필요 요인으로 나누어 분석했을 때, 소인성 요인으로는 성별에서 여성이 남성에 비해 1.20배(95% C.I.: 1.07-1.34) 높았고, 연령으로 분류했을 때 19~34세에 비해 35~49세는 62%(95% C.I.: 0.29-0.48), 50~64세는 73%(95% C.I.: 0.22-0.33), 65~79세는 80%(95% C.I.: 0.16-0.25), 80세 이상에서는 79%(95% C.I.: 0.19-0.31) 낮게 분석되었으며, 본인을 포함한 가구원 수로 분류했을 때 3인 이상 가구에 비해 2인 가구가 28%(95% C.I.: 0.62-0.83) 낮았고 통계적으로 유의하였다. 결혼상태에서는 배우자가 있는 경우보다 배우자가 없는 경우가 27%(95% C.I.: 0.64-0.85) 낮았으며, 교육 수준의 경우 중학교 졸업 이하보다 고등학교 졸업 이하가 31%(95% C.I.: 0.60-0.79), 대학교 졸업 이상이 37%(95% C.I.: 0.52-0.75)로 낮았다. 한편, 가능 요인에서 거주 지역은 수도권보다 광역시가 1.34배(95% C.I.: 1.17-1.54), 기타 지역이 1.18배(95% C.I.: 1.04-1.34)로 높았고 통계적으로 유의하였다. 경제활동 참여상태에서 경제활동을 하는 경우보다 경제활동은 안 하는 경우가 37%(0.55-0.73) 낮았고 통계적으로 유의하였다. 가구소득의 경우 1분위(낮음)보다 2분위(중간 낮음)가 37%(95% C.I.: 0.55-0.73), 3분위(중간 높음)가 44%(95% C.I.: 0.47-0.66), 4분위(높음)가 53%(95% C.I.: 0.39-0.56) 낮았으며 통계적으로 유의하였다. 필요 요인으로는 주관적 건강 수준은 좋음에 비해 나쁨이 1.08배(95% C.I.: 0.91-1.28) 높았으나 통계적으로 유의하지 않았다. 주관적 스트레스 수준은 스트레스를 느끼지 않는 경우보다 스트레스를 느끼는 경우가 18%(95% C.I.: 0.71-0.94) 낮았고 통계적으로 유의하였다.
Ⅳ. 결론 및 논의
본 연구는 코로나19 팬데믹 발생 전후 기간 동안 장애인의 미충족 의료 영향 요인을 분석하고 정책적 제언을 제시하고자 코로나19 유행 전과 유행 이후 시기인 2017년과 2020년 장애인 실태조사와 지역사회건강조사 자료를 병합하여 연구를 수행하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 코로나19 팬데믹 발생 이후 장애인의 미충족 의료경험률은 급증했으나, 비장애인의 미충족 의료경험률은 감소하였다. 2017년 장애인의 미충족 의료경험률은 19.6%, 비장애인은 11.3%였으나, 2020년 장애인의 미충족 의료경험률이 38.5%로 증가하였고, 비장애인은 6.6%로 감소하였다. 이는 코로나19 팬데믹이 장애인과 비장애인의 의료 이용에 서로 다른 영향을 미쳤음을 시사한다. 또한, 미충족 의료경험 발생 여부를 일반적 특성에 따라 분석한 결과 2017년과 2020년 모두 성별은 여성이, 연령대는 80세 이상이, 가구원 수는 1인 가구가, 결혼상태는 배우자가 없는 경우가, 교육 수준은 중학교 졸업 이하가, 가구소득은 1분위가, 주관적 건강 수준은 나쁨을 느끼는 집단이, 그리고 주관적 스트레스 수준에서는 스트레스를 느끼는 집단에서 미충족 의료경험률이 높게 나타났다. 거주지역에서는 2017년에는 수도권 및 광역시 이외 지역에서, 2020년에는 광역시에서 미충족 의료경험 발생률이 가장 높은 것으로 분석되었다. 이는 팬데믹 상황에서 장애인이 비장애인보다 의료접근성이 더 크게 제한되었음을 보여준다. 장애인은 이동 제한, 의료 지원 축소, 비대면 의료 시스템 도입 등 팬데믹으로 인한 변화에 적응하기 어려웠을 가능성이 크다. 또한, 여성, 고령층, 저소득층과 같은 취약계층은 2017년과 2020년 모두 미충족 의료경험이 높은 수준을 유지했으며, 이는 이들이 팬데믹 상황에서도 여전히 복합적인 취약성을 경험하고 있음을 보여준다. 그리고 코로나19 팬데믹 발생 동안 수도권보다 광역시에서 미충족 의료경험률이 가장 높았는데, 이는 대도시 내 의료 자원의 불균형이나 팬데믹 초기 감염확산에 따른 의료 이용 기피가 원인일 수 있다(박은자 외, 2023). 이러한 결과는 감염병 팬데믹 기간에 취약 집단, 특히 장애 특성과 지역적 요인을 고려한 맞춤형 의료접근성 개선 정책의 필요성을 시사한다.
둘째, 팬데믹 기간에 장애인의 미충족 의료경험 가능성이 4배 이상 증가하였다. 앤더슨의 의료이용모형을 활용한 분석 결과, 2017년에는 장애인의 미충족 의료경험 오즈비가 비장애인보다 1.94배 높았으나, 2020년에는 8.95배로 급격히 증가한 것으로 나타났다. 이는 코로나19 팬데믹이 장애인의 의료접근성을 크게 악화시켰음을 시사한다. 장애인은 기존에도 제한된 사회적 네트워크, 정보 부족, 의료인의 장애 이해 부족, 낮은 교통 접근성 등으로 인해 의료 이용에 어려움을 겪어 왔으며(Emerson et al., 2009, 김헌면, 2020에서 재인용), 팬데믹은 이러한 문제를 악화시키며 장애인들의 의료접근성에 더욱 부정적인 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 장애인의 사회적지지, 건강 정보 접근성, 이동성 등의 측면이 코로나19 팬데믹과 같은 공중보건 위기 상황에서 더욱 취약해질 수 있음을 함의한다(오성은 외, 2023; 전주연 외, 2023).
구체적으로, 코로나19 팬데믹으로 인해 장애인 활동 지원 서비스와 같은 돌봄 서비스 제한이 의료 이용 제한을 초래했을 것으로 보인다. 장애인 활동 지원 서비스란 활동지원사가 수급자의 가정 등을 방문하여 신체활동, 가사 활동, 이동 보조 등을 지원하며 외출 시, 은행, 관공서, 병원 방문 시 동행하는 서비스를 의미한다(보건복지부, 2024). 그러나 국가인권위원회(2020)에 따르면, 코로나19 상황에서 발달장애인을 위한 긴급 돌봄 서비스는 60.3%가 제공되지 않았으며, 어렵게 서비스가 제공된 경우에도 감염에 대한 두려움으로 29.3%가 이용을 포기하였다. 또한 장애인 재활시설과 복지관 등의 휴관으로 발달재활서비스는 62%가, 장애인복지관은 97%가 해당 시설을 이용하지 못한 것으로 나타났다(국가인권위원회, 2020). 또한 코로나19 유행 초기, 전체 장애인의 32.0%가 돌봄 서비스를 받았으나 이 중 절반 이상이 코로나19로 인해 중단되기도 하였다(국립재활원, 2021). 돌봄 중단으로 인해 돌봄 부담은 가중되었고, 외출의 어려움을 경험했으며(국립재활원, 2021), 20.5%의 가정에서는 부모 중 한 명이 돌봄 부담으로 인한 퇴사를 경험하기도 하였다(국가인권위원회, 2020). 요약하자면, 코로나19 팬데믹 동안 장애인 돌봄 서비스의 공백은 장애인의 사회적 고립, 의료기관 이동의 어려움, 가정 경제 상태 악화 등으로 이어졌으며, 이는 장애인의 의료접근성을 더욱 제한하여 건강 악화를 초래하였다. 더불어, 적절한 의료서비스를 이용하지 못한 장애인들은 다시 고립됨으로써 의료접근성의 제약이 반복되는 악순환을 겪었을 것으로 판단된다(이영민, 2024).
또한 장애인이 비장애인보다 정보 접근성이 낮다는 점도 미충족 의료경험 발생률이 높은 원인이 되었을 것으로 보인다. 코로나19 팬데믹은 비대면 활동의 일상화와 온라인 중심 사회로의 생활환경 변화를 촉발시켰으나, 장애인은 디지털 활용 능력 및 접근성이 비장애인에 비해 취약하여 정보격차가 더욱 확대되었다(한국장애인개발원, 2022). 장애인들의 경우 정보통신기기를 사용하지 못하는 것이 아니라, 건강정보의 전달과 소통이 적절하지 못하여 문제를 경험하게 될 가능성이 높다. 실제로, 장애인의 스마트폰 사용률은 87.6%로 낮지 않은 수준이지만(김성희 외, 2020), 코로나19 관련 정보습득에 어려움을 겪은 장애인은 22.4%로, 비장애인의 18.2%에 비해 약 4.2% 높았다. 그리고 주요 원인으로는 코로나19 관련 정보를 찾는 방법에 대한 인지 부족(46.1%), 이해하기 쉬운 서비스의 부재(35.0%), 수어 통역 및 화면해설 서비스의 부족(23.3%) 등으로 나타났다(국립재활원, 2021). 이러한 정보 전달의 한계로 인해 코로나19 방역 수칙이나 장애인이 이용할 수 있는 의료기관 등 건강 및 의료서비스 이용에 필수적인 정보가 충분히 전달되지 않아, 장애인의 미충족 의료경험 증가로 이어졌을 가능성이 있다.
본 연구의 결과를 바탕으로, 장애인의 미충족 의료경험을 줄이고 의료접근성을 강화하기 위한 정책적 대응이 필요하다. 특히 코로나19 팬데믹과 같은 공중보건 위기 상황에서 장애인들이 겪는 의료접근성의 한계를 최소화하기 위해 다음과 같은 정책적 제언을 하고자 한다.
첫째, 장애인 활동 지원 서비스의 지속 가능성 및 유연성 강화가 필요하다. 코로나19 팬데믹 동안 장애인들은 의료 및 돌봄 서비스의 축소로 인해 심각한 어려움을 겪었으며, 특히 돌봄 인력 부족과 통합 지원 체계의 부재가 주요 장애물로 작용하였다(National Council on Disability, 2021). 이를 위해 정부와 지방자치단체는 긴급 돌봄 서비스 및 대체 인력 시스템을 구축하여 돌봄 공백을 최소화하고, 장애인의 건강 모니터링과 지원을 위해 활동지원사가 전화 또는 영상 통화를 통한 비대면 지원 체계를 활용할 수 있도록 해야 한다. 또한, 장애인 전용 온라인 플랫폼이나 미국의 Disability Information and Access Line(DIAL)과 같은 전화 기반 장애인 전용 지원 서비스를 구축하여 감염병 정보, 의료기관 이용 방법, 비상 연락처 제공은 물론 심리적 지원 서비스까지 장애인이 쉽게 접근할 수 있도록 해야 한다(The White House, 2022). 이를 통해 장애인은 방역과 의료 정보를 신속히 얻고 필요한 경우 지역사회 지원 자원과 연결될 수 있을 것이다.
둘째, 장애인 이동 지원 체계의 개선 및 감염병 대응 교통 대책이 요구된다. 장애인의 미충족 의료경험의 주요 원인 중 하나는 이동의 어려움이다. 2020년 장애인 실태조사에 따르면, ‘의료기관까지 이동이 불편함(29.8%)’이 미충족 의료경험의 주요 원인으로 보고되었다. 이를 바탕으로 감염병 위기 상황에서 장애인의 미충족 의료경험을 줄이기 위해 장애인의 이동을 지원하는 교통수단의 접근성과 편의성을 개선하고, 특히 감염병 위기 상황에서도 이용이 가능한 대책이 필요하다. 현재 지방자치단체에서 운영하는 장애인 콜택시는 2005년부터 ‘교통약자의 이동 편의 증진법’에 따라 도입되었으나, 지자체별 운영 방식에 차이가 있어 지역 간 형평성 문제가 존재한다(국토교통부, 2020). 특히 코로나19 팬데믹 기간에 방역 체계의 부재로 인해 중증장애인이 승차 거부를 당하거나, 방역 조치가 늦어지는 문제가 보고되었다(진희정, 2022). 이에 따라 지방자치단체는 감염병 상황에서도 장애인 콜택시가 안정적으로 운영될 수 있도록 구체적인 대책을 마련하고, 접근성 점검을 정기적으로 시행하여 이용 형평성을 보장할 필요가 있다(Kuper & Heydt, 2019). 또한, 감염병 대응을 위한 방역 체계를 강화하여 운전자와 탑승자의 안전을 보장하고, 차량 정기 소독 및 방역 물품 지원을 통해 특별교통수단이 안정적으로 운영될 수 있도록 해야 한다. 이를 통해 장애인들이 감염병 위기 상황에서도 더 안전하고 원활하게 의료서비스를 이용할 수 있을 것이다.
셋째, 장애인 건강 주치의 제도의 활성화 및 비대면 진료의 제도화가 필요하다. 장애인의 의료접근성을 개선하기 위해 2018년부터 장애인 건강 주치의 제도가 시범 운영되고 있으며, 2024년까지 4단계에 걸쳐 도입될 예정이다. 그러나 현재 이 제도는 대중의 인식 부족과 참여 의사의 부족으로 인해 효과적인 활용이 제한되고 있다(Kuper & Heydt, 2020). 따라서 장애인 건강 주치의 제도를 보다 활성화하기 위해 대중 홍보 및 의료진 교육을 강화하고, 장애인의 특수한 건강 요구를 고려한 진료 환경을 조성하는 정책적 노력이 필요하다. 또한, 코로나19 팬데믹동안 일시적으로 허용된 비대면 진료는 이동이 어려운 장애인들에게 의료접근성을 보장하는 중요한 역할을 하였으나, 현재는 정식으로 시행되지 않고 있다. 비대면 진료는 이동의 제약을 해결하고, 시간과 비용을 절감하며, 감염 위험을 줄여 안전한 진료 환경을 제공할 수 있다는 점에서 장애인의 의료접근성을 높이는 효과적인 방안이다. 특히 만성질환 관리나 경미한 증상 치료를 위한 비대면 진료를 상시 허용하는 방안을 마련하여 장애인들이 의료서비스를 지속해서 이용할 수 있도록 해야 한다.
넷째, 장애인의 정보 접근성 향상을 위한 디지털 헬스 리터러시 교육 강화가 필요하다. 코로나19 팬데믹 동안 장애인은 낮은 정보 접근성으로 인해 방역 및 의료 정보 전달이 원활하지 않았을 가능성이 있고, 이에 따라 미충족 의료경험이 증가하였을 가능성이 크다. 특히 장애인들의 스마트폰 사용률이 87.6%로 비교적 높은 수준임에도 불구하고(김성희 외, 2020), 코로나19 관련 정보습득에 어려움을 겪은 장애인은 22.4%로, 비장애인(18.2%)보다 약 4.2% 높았다. 주요 원인은 정보 탐색 방법 인지 부족(46.1%), 이해하기 쉬운 서비스 부족(35.0%), 수어 통역 및 화면해설 서비스 부재(23.3%) 등이었다(국립재활원, 2021). 따라서 장애인 맞춤형 의료 정보 제공 시스템을 구축하고, 디지털 헬스 리터러시 교육을 강화해야 한다. 예컨대, 청각장애인을 위한 수어 통역 서비스 확대, 시각장애인을 위한 음성 정보 제공 시스템 구축 등 장애 유형별 맞춤형 의료 정보 접근성 개선이 필요하다. 또한, 장애인 대상 온라인 건강 교육 프로그램 개발 및 보급을 통해 장애인들이 디지털 환경에서 보다 원활하게 의료 정보를 습득하고 활용할 수 있도록 해야 할 것이다.
본 연구는 코로나19 팬데믹 발생 전후 장애인의 미충족 의료경험 변화를 분석하고, 의료접근성 개선을 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 또한, 공중보건 위기 상황에서도 장애인 활동 지원 서비스, 교통 지원 시스템, 의료 제도가 안정적이고 지속 가능한 방식으로 제공되며, 궁극적으로 장애인의 의료접근성과 필요한 정보에 대한 접근성을 강화하는 것이 중요함을 강조하였다. 그러나 연구 결과의 해석과 활용에 있어 몇 가지 제한점이 존재한다. 첫째, 본 연구에서 활용한 지역사회건강조사 자료는 장애 여부를 명확히 구분하지 않아, 연구 표본에서 장애인을 완전히 배제하지 못했을 가능성이 있다. 향후 연구에서는 장애 여부와 유형을 명확히 식별할 수 있는 자료를 활용하거나, 기존 데이터와 추가 정보를 연계하는 방안을 고려해야 한다. 둘째, 본 연구는 장애 여부에 따른 미충족 의료경험 차이를 분석하였으나, 장애 유형별 차이를 구체적으로 반영하는 데 한계가 있었다. 장애 유형에 따라 의료접근성과 팬데믹의 영향이 다를 가능성이 크므로, 향후 연구에서는 이를 고려한 분석을 통해 맞춤형 정책 대안을 제시할 필요가 있다. 셋째, 미충족 의료경험은 개인의 주관적 판단에 의존하기 때문에 실제 의료 필요도보다 과대 또는 과소 보고될 가능성이 있다. 향후 연구에서는 의료 기록, 진단 정보 등 객관적인 데이터를 병행하여 분석함으로써 연구의 신뢰도를 높일 필요가 있다. 이러한 제한점을 보완한 후속 연구를 통해 장애인의 의료접근성을 더 정밀하게 평가하고, 공중보건 위기 상황에서도 실효성 있는 정책적 대응 방안을 마련할 수 있을 것이다.
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- 투고일Submission Date
- 2024-10-31
- 수정일Revised Date
- 2025-02-02
- 게재확정일Accepted Date
- 2025-02-25
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