1. 혈액투석

신장은 복막 뒤에 위치하며 양측 등 쪽에 1개씩 2개로. 성인을 기준으로 무게는 한쪽이 150g 내외인 강낭콩(Kidney Bean) 모양의 기관이다. 신장의 핵심 기능은 혈액 내 노폐물을 여과하여 배출하고 체내 수분 및 전해질 균형을 유지하는 것으로, 이러한 여과 과정은 신장의 기능적 단위인 사구체를 통해 이루어진다. 정상적인 사구체 여과율(Glomerular Filtration Rate, GFR)은 분당 90~120ml 범위를 유지한다(대한신장학회, 2025). 신장 기능은 다양한 원인으로 정상 대비 35~50%까지 저하되더라도 뚜렷한 증상이 나타나지 않을 수 있으나, 기능이 20~30% 이하로 떨어져 만성적인 기능 부전에 이르면 신부전 증상이 발현한다. 만성 신부전은 사구체여과율이 60㎖/분 미만인 상태가 3개월 이상 지속되는 경우를 의미하며, 말기 신부전은 신장기능이 10% 미만으로 저하되어 사구체 여과율이 15㎖/분 미만이거나, 수분 및 요독을 배출하기 위해 영구적으로 신대체요법이 필요한 상태를 의미한다 (임지혜 외, 2025). 말기 신부전 환자는 체내에 축적된 요독으로 인해 전신 쇠약감, 피로, 식욕부진, 오심 및 구토 등의 소화기계 증상을 호소하며, 심장과 혈관 기능도 점점 나빠지고 출혈 경향과 같은 심각한 합병증을 동반한다. 적절한 치료가 이루어지지 않을 경우 의식소실, 심부전, 심장 마비 등이 올 수 있다. 혈액투석(Hemodialysis)은 이러한 말기 신부전 환자의 생명 유지를 위한 대표적인 신대체요법 중 하나이다. 이는 기능을 상실한 신장을 대신하여 투석 기계를 통해 환자의 혈액을 체외로 순환시키고, 투석막을 통해 과잉 축적된 수분과 노폐물을 제거한 뒤 정화된 혈액을 다시 체내로 주입하는 치료 과정을 의미한다(질병관리청, 2025).

2023년 기준 국내 말기 신부전 유병자는 137,705명으로 추정되며, 치료 방법별로는 혈액투석이 110,443명(80.2%)으로 가장 많았고, 복막투석 5,253명(3.8%), 신장이식 22,009명(16.0%)이었다. 유병자 수에서 혈액투석 비중의 증가는 현재진행형이며, 혈액투석 환자가 가장 많은 비율을 차지하는 경향은 한동안 지속될 것으로 예상된다(대한신장학회, 2024). 혈액투석은 통상적으로 인공신장실을 방문하여 주 3회, 1회당 4시간씩 시행된다. 이는 복막투석에 비해 환자의 자가 관리 부담이 적고 정기적인 의료진 상담이 가능하다는 장점이 있으나, 투석 간 체중 증가를 억제하기 위해 엄격한 식이 조절이 요구된다. 투석 일정은 신장 기능이 상대적으로 남아있는 초기에는 주 2회로 시작할 수 있으나, 환자 상태에 따라 주 3회로 늘리는 것이 일반적이다(질병관리청, 2025). 대한신장학회(2024) 보고에 따르면 주 3회 혈액투석 환자가 91.7%로 대다수를 차지하였으며, 주 2회 환자는 6.5%에 불과하였다. 한편, 말기 신부전 환자의 1인당 평균 진료비는 2021년 기준 2,838만 원으로, 단일 상병 기준으로 가장 높은 진료비를 기록하여 막대한 사회경제적 부담을 초래하고 있다(박지현 외, 2022).

지난 약 20여 년간 투석환자의 사망률은 성별, 연령, 원인 질환과 관계없이 전반적인 감소 추세를 보여왔다 (Hong, 2021). 2023년 기준 투석환자의 주요 사망 원인은 심장질환이 30%, 감염이 23%, 혈관 문제가 12% 순으로 나타났다. 구체적으로 심장질환에는 급성심근경색과 심정지가, 감염에는 패혈증과 폐렴이, 혈관 질환에는 뇌혈관질환, 폐색전증, 위장관 출혈 등이 포함되었다(대한신장학회, 2024). 75세 이상 고령 환자의 경우 투석 개시 첫 해 사망률이 약 40%에 이르며, 삶의 마지막 한 달 동안 65세 이상 투석환자의 입원, 중환자실 입원, 시술 및 사망 비율이 암이나 심부전 환자보다 높게 보고되었다(Mandel et al., 2016). 선행연구들은 동반 질환을 사망의 주요 예측 인자로 지목하고 있다. Park 외(2015)의 연구에 따르면 전체 투석환자의 76.3%가 하나 이상의 동반 질환을 보유하고 있었으며, 빈도는 당뇨병(말기 장기 손상 유무에 관계없이)이 가장 많았고(49.6%), 만성 폐질환(16.3%), 울혈성 심부전증(14.1%), 뇌혈관질환(13.0%) 순이었다. 특히 CCI에 포함된 대부분의 질환이 사망률과 유의한 상관관계를 보였으며, 동반 질환의 수가 많을수록 사망 위험이 비례하여 증가하였다(Lee et al., 2021; Chisavu et al., 2023). 정현정(2023)의 연구에서도 인구사회학적 특성·중증도 특성·동반 질환과 사망과의 관련성 분석 결과 동반 질환은 ‘심근경색증’, ‘울혈성 심부전증’, ‘말초혈관질환’, ‘뇌혈관질환(편마비 제외)’, ‘치매’, ‘만성 폐 질환’, ‘결합 조직 질환’, ‘당뇨병’, ‘말기 장기 손상이 있는 당뇨병’, ‘모든 고형 종양 백혈병(림프종, 다발성 골수종)’, ‘중등도 또는 중증 간질환’, ‘전이성 고형 종양 질환’은 모두 사망과 유의하게 관련이 있었다.

2. 코로나19와 의료 이용

2019년 12월 말 중국 우한에서 원인 불명의 폐렴 환자 집단 발생이 보고된 이후, 2020년 1월 7일 중국 보건당국은 새로운 유형의 코로나바이러스를 분리해 보고하였다(질병관리청, 2022). 세계보건기구(WHO)는 감염의 급속한 확산에 따라 2020년 1월 30일 ‘국제적 공중보건 비상사태(PHEIC)’를 선포하였고, 2020년 3월 11일 감염병 최고 경보 단계인 범유행 감염병(pandemic)을 공식 선언하였다. 코로나19 바이러스는 이전에 보고된 적 없는 베타코로나 바이러스 계열로 인간에게 감염을 일으키는 일곱 번째 코로나바이러스로 알려졌다. 주요 전파 경로는 호흡기 비말 전파이며, 근접 접촉과 환기 상태가 전파위험의 주요 결정 요인으로 알려져있다(BMJ Best Practice, 2025). 2019년 12월 이후 전 세계적으로 7억 6천만 건 이상의 확진과 690만 건의 사망이 보고되었으나 실제 수치는 더 높을 것으로 추정된다(WHO, 2023). 코로나19로 인한 전 세계적 보건의료 위기 상황은 3년 이상 장기간 지속되었다.

우리나라에서는 2020년 1월 20일 해외 유입에 의한 국내 첫 확진자가 보고되었고, 2월 20일 첫 사망 사례가 보고되었다(질병관리청, 2022). 2022년 12월 31일 기준 우리나라는 누적 환자 약 290만 명, 사망자 약 3.2만 명을 기록하였다(정홍원 외. 2023). 2020년 코로나19가 국내에 유입된 이후부터 2024년 5월 1일 위기 단계가 ‘관심’으로 하향되기까지 5개의 시기로 구분하였다(질병관리청, 2025).

우리나라의 의료전달체계는 경증·일상적 건강관리 등 1차 의료는 주로 의원급 의료기관이 담당하고, 고난도 진료나 중증질환 치료 및 전문인력 양성 등 3차 의료는 종합병원급 의료기관이 담당하는 구조이며, 기본적으로 ‘대면’ 진료를 전제로 하고 있다. 코로나19는 우리나라 보건의료서비스의 공급과 이용 전반에 큰 변화를 가져왔다. 감염에 대한 두려움으로 대면 접촉이 최소화되면서 의료기관 방문을 포함한 의료서비스 이용량이 감소할 것으로 예상되었다(윤강재, 2020). 실제 건강보험 청구자료 분석에 따르면 코로나19 발생 초기인 2020년 초 외래 환자 이용률은 월간 15.7% 감소하였고, 입원 환자 이용률은 11.6% 감소하였다(Yoo et al., 2023). 또한 2020년 만성질환의 신환자수 역시 전년 대비 크게 감소하였는데, 고혈압 2.9%, 당뇨병 11.7%, 위암 11.7%, 대장암 6.8% 등 주요 질환에서 신규 환자수가 크게 줄었다(조경숙, 2021). 면접 설문조사 방식으로 수행된 2021년 의료서비스경험조사에서도 주요 만성질환으로 진료를 받은 사람의 비율은 23.5%로 전년 (25.0%) 대비 1.25%p 감소한 것으로 보고되었다(보건복지부, 2021). 응급실 의료이용 변화를 분석한 연구에서는 2020년 응급실 방문건수가 22.8% 감소한 반면 응급실 방문 후 7일 이내 사망률은 32.6% 증가한 것으로 나타났다(김정주 외, 2022).

코로나19 대응 과정에서 만성질환자 진료 제공은 여러 측면에서 어려움을 겪었다. 동료 간 사례공유와 같은 직접적 의사소통이 줄어들며 환자 방문 일정이 변경되었고, 진료 프로토콜 개정과 검사실 폐쇄 등으로 진단 의사결정의 불확실성이 커졌으며, 코로나19에 감염되지 않은 환자의 정서적 반응에 충분히 대응할 준비가 부족하다는 점이 지적되었다(Yoon et al., 2022). 또한, 코로나19 환자 치료를 위해 응급 의료자원이 재분배되면서 만성질환 환자의 지속적 치료가 충분히 제공되지 못했고(Kendzerska et al., 2021), 개인이 건강검진을 미루거나 의료기관 방문을 자제한 결과일 가능성이 제기되었다(조경숙, 2021). 이에 비코로나19 응급 질환 관리에서 사각지대가 발생하지 않도록 균형 있는 대응이 필요하다는 제언이 있었다(김정주, 2022).

역사적으로도 대규모 감염병 유행이나 재난과 같은 공중보건 위기는 사회 전반의 보건의료 시스템에 과부하를 초래하며, 이는 만성질환자에게 심각한 간접적 피해로 이어지는 경향이 있다. 예를 들어 2014년 서아프리카 에볼라 유행 시기에는 말라리아, HIV, 결핵과 같은 기존 질환에 대한 관리체계가 붕괴되면서 관련 사망자가 급증하였는데, 이는 중증 감염병 유행이 다른 질환 치료와 보건의료 시스템 전반에 미치는 심각한 간접 영향을 보여준다(Parpia et al., 2016).

3. 코로나19와 혈액투석 환자의 의료 이용

혈액투석 환자는 요독증으로 인한 면역 기능 저하, 잦은 의료기관 방문, 혈액 및 도관 노출, 그리고 투석실 내 다인실 환경에서의 밀접 접촉 등으로 인해 감염병 유행 시 감염 위험이 매우 높은 집단이다(임지혜 외, 2025). 이러한 취약성에도 불구하고, 혈액투석 환자는 생명 유지를 위해 주 3회 이상의 투석 치료를 중단할 수 없다는 상황에 처해 있다. 적절한 투석량이 유지되지 않을 경우 요독 증상 악화 및 사망률 증가로 직결되기 때문이다(대한신장학회, 2021).

코로나19 유행 시기 혈액투석 환자의 초과 사망과 사망 위험 요인에 관련하여 미국 Medicare 인증 투석 시설의 자료(Consolidated Renal Operations in a Web-Enabled Network, CROWNWeb) 분석 결과 2020년 2월부터 8월까지 말기 신부전 환자의 초과 사망(1,000명당)을 약 8.7-12.9명으로 추정하였고, 특히 투석 환자군(10.8-16.6명)이 신장이식 환자군(2.6-5.5명)에 비해 월등히 높은 초과 사망을 보고하였다(Ziemba et al., 2021). 이집트에서는 코로나19 대유행 첫 10개월(2020년 3월-2020년 12월) 및 대유행 전 10개월(2019년 6월-2020년 2월) 동안 사망률을 분석하여 코로나19 대유행의 상대 위험도(RR)는 1.34였고, 코로나19 유행과 봉쇄는 투석환자 치료에서 직접적인 영향 외에도 투석을 시행하지 못하거나, 투석 간 체중 증가 등이 치료의 질에 부정적인 영향을 미친 것으로 보고되었다(Naga et al., 2024). 국내에서는 2020년 2월부터 2021년 11월까지 코로나19 감염된 혈액투석 환자(신장 전문의 대상 설문조사)와 신장질환이 없는 일반 코로나19 환자(질병관리청의 코로나19 데이터베이스)를 대상으로 성향 점수 매칭을 통해 분석한 결과 일반 환자 비교 혈액투석 환자는 병원 내 사망 위험이 2.07배(95% CI: 1.56-2.75, p<0.001), 중환자실 입원 8.45배(95% CI: 5.91–12.08, p<0.001) 높았고 복합 결과를 포함한 전체 사망 위험 역시 3.5배(95% CI: 2.56-4.77, p<0.001) 높은 것으로 확인되었다(Park et al., 2022).

1. 자료원과 연구 대상

2. 자료 분석방법

코로나19 보건의료 위기 상황에서 혈액투석 환자의 응급실 이용, 중환자실 이용, 사망을 비교하기 위해 국내 첫 코로나19 사례가 발생한 2020년 1월을 기준으로 시기를 구분하였다. 2019년을 ‘코로나19 유행 이전’, 2020-2022년을 ‘코로나19 유행 시기’, 국내에서 대부분의 방역 정책을 완화하고 일반 감염병 대응체계로 전환한 시기 4인 2023년을 ‘코로나19 유행 이후’로 구분하였다. 이후 각 시기별 특성 차이는 Chi-square test로 비교하였고, 코로나19가 혈액투석 환자의 사망에 미치는 영향을 파악하기 위해 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

Model 1은 혈액투석을 경험한 전체 환자를 대상으로 환자의 인구사회학적 특성(성별/연령/거주지/지역소득수준/의료보장유형)과 Charlson’s Comobidity Index(동반 질환 지수, 이하 CCI)를 통제변수로 포함하였다.

Model 2는 Model 1에 의료 이용 특성(응급실 이용 여부, 중환자실 이용 여부)을 추가하였다.

Model 3은 혈액투석 기간이 사망에 영향을 미치는 영향을 보정하기 위해 혈액투석 신규 환자(2018년에 이미 혈액투석 이력이 있는 환자는 제외)를 대상으로, Model 2의 변수들(인구사회학적 특성, CCI, 의료 이용 특성)에 혈액투석 기간을 추가하여 코로나19 유행 시기의 사망 위험을 분석하였다.

본 연구에서 통계분석은 SAS Enterprise Guide 7.1 version(SAS Institute Inc, Cary, NC, USA)을 이용하였고, 통계적 유의성은 유의수준 0.05를 기준으로 판단하였다. 이 연구는 건강보험심사평가원 기관생명윤리위원회의 검토를 거쳐 ^「생명윤리 및 안전에 관한 법률 시행규칙_」 제13조제1항제3호에 근거하여 심의를 면제받아 수행하였다(HIRAIRB-2025-053-001).

3. 변수 정의

본 연구에서 사용한 종속변수, 독립변수, 통제변수와 그 정의는 <표 2>과 같다. 종속변수는 응급실 이용, 중환자실 이용, 사망으로 설정하였다. 사망은 모든 원인으로 인한 사망으로 정의하였다. 통제변수에는 성별, 연령, 거주지, 지역소득수준, 의료보장유형, CCI를 포함하였다. 응급실 이용 유·무는 응급의료관리료와 응급환자 중증도 분류 및 선별료 EDI코드인 V11, V12, V13, V14, V15, V18, VA10, VA20, VA21, VA22, VA30, VA31, VA32, VA40, V70을 포함한 경우 응급실 이용으로 구분하였고, 중환자실 이용 유·무는 중환자실 입원료 EDI코드 AJ1, AJ2, AJ3을 포함한 경우 중환자실 이용으로 구분하였다. 지역소득수준은 통계청(2020-2024) 지역 소득의 1인당 개인소득(명목) 자료를 기준으로 상대수준 100% 이상을 ‘상’, 95~100% 미만을 ‘중’, 95% 미만을 ‘하’로 구분하였다. CCI는 선행 연구(정현정, 2023; 김경훈, 2016)를 참조하여 Quan’s algorithm을 토대로 Charlson 동반질환지수의 가중치를 산정하였으며, 한국 표준질병·사인분류(KCD-8) 진단병명을 기준으로 기준연도 1년 이내에 연간 외래 2회 또는 입원 1회 이상의 의료 이용이 있었던 경우만 해당 질환이 있는 것으로 정의하였다. CCI는 말기 신장 질환 환자의 예후를 예측하는 대표적인 지표로 널리 사용되고 있으며, 총 17개 동반질환을 포함하며, 점수를 0, 1, 2, 3, 6점으로 구분하여 활용하였다(정지윤, 2021).

1. 연구 대상의 일반적 특성

연구대상자의 일반적 특성은 코로나19 유행 이전(2019년), 유행 시기(2020-2022년), 유행 이후(2023년)로 구분하여 제시하였다(표 3). 각 변수별로 Chi-square test를 통해 시기별 차이를 분석한 결과, 거주지(p=0.0717)를 제외한 성별, 연령, 지역소득수준, 의료보장 유형, CCI, 응급실·중환자실 이용 여부 변수에서 코로나19 시기별 차이가 통계적으로 유의하게 나타났다.

남성 환자 비율은 여성 환자보다 지속적으로 높았으며, 코로나19 유행 이전 58.8%, 유행 시기 59.3%, 유행 이후 60.1%로 꾸준히 증가하였다. 64세 이하 환자 비율은 지속적으로 감소한 반면, 65세 이상 환자 비율은 지속적으로 증가하였다. 특히, 75세 이상 환자 비율은 코로나19 유행 이전 25.7%에서 유행 이후 30.0%로 4.3%p 증가하여 코로나19 이후 혈액투석 환자의 고령화 양상이 두드러졌다. 거주지는 대도시, 중소도시, 군지역의 분포 비율은 세 시기 동안 큰 변화 없이 유지되었으며. 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다(p=0.0717). 지역소득수준별 분포를 보면, 소득수준 ‘상’ 지역은 코로나19 유행 이전 49.6%에서 유행 시기 25.2%로 급감하였다가 유행 이후 46.4%로 회복되었다. 소득수준 ‘중’ 지역은 코로나19 유행 이전 8.1%에서 유행 시기 46.8%로 급증하였다가 유행 이후 16.4%로 급감하는 등 큰 변동을 보였다. 이는 실제 환자들의 소득 수준이 급변했다기보다는, 연도별로 지역소득수준 변경 지역이 많았던 행정적 요인에 기인한 결과로 해석된다.

건강보험 환자는 유행 이전 77.5%에서 유행 이후 78.1%로 소폭 증가한 반면, 의료급여 환자는 22.5%에서 21.9%로 소폭 감소하여 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p=0.0059). CCI 0인 환자 비율은 코로나19 유행 이전 56.4%에서 유행 이후 54.5%로 감소한 반면, CCI 1점(20.4% → 21.0%), 2점(13.1% → 13.7%), 3점 이상(10.1% → 10.8%) 환자의 비율은 모두 증가하였다(p<0.0001). 코로나19 팬데믹 기간을 거치며 혈액투석 환자 집단의 중증도가 전반적으로 심화되었다.

2. 응급실 방문환자 변화

코로나19 유행 시기별 연구대상자의 응급실 이용 변화를 분석한 결과(표 4), 전체 환자의 응급실 이용률은 유행 이전 44.6%에서 유행 시기 42.1%로 감소하였다가 이후 44.7%로 반등하며 코로나19 이전 수준으로 회복하였다 (p<0.0001). 이러한 ‘V’자형 변화 양상은 18-44세 연령 그룹(p=0.0898)과 군지역 거주자(p=0.0899)를 제외한 모든 하위 그룹에서 통계적으로 유의하게 관찰되었다.

성별에 따른 응급실 이용률은 남성과 여성 모두에서 유행 시기에 가장 낮았고(남성 41.8%, 여성 42.6%), 유행 이후에는 유행 이전(남성 44.2%, 여성 45.3%) 수준과 유사하거나 유행 이후 소폭 높은 수준(남성 44.3%, 여성 45.4%)으로 회복하였다(p<0.0001). 연령별로는 45세 이상 모든 연령층에서 유행 시기 감소 후 증가하는 유의한 변화가 확인되었고(p<0.0001), 특히 75세 이상 고령층은 모든 시기에서 타 연령대 대비 가장 높은 이용률(유행 이전 52.2%, 유행 시기 49.7%, 유행 이후 52.8%)을 유지하였다. 반면 18-44세 그룹(유행 이전 37.4% → 유행 시기 35.8% → 이후 36.7%)은 시기별 변화 폭이 비교적 작았으며 통계적으로 유의하지 않았다(p=0.0898). 거주지별로는 대도시 및 중소도시 거주자는 유행 이후 이용률이 유행 이전을 상회하였으나, 군 지역 거주자는 통계적 유의성은 없었으나(p=0.0899) 세 시기 모두에서 가장 높은 응급실 이용률(46.6%~48.0%)을 보이며 지역적 특성을 유지하였다. 지역소득수준별로는 ‘상’과 ‘하’ 지역이 유행 시기 감소 후 반등하였으나, ‘하’ 지역의 경우 유행 이후 이용률이 (43.9%)에도 유행 이전(44.9%) 수준을 회복하지 못한 것으로 나타났다. 반면, ‘중’ 지역은 유행 여부와 관계없이 이용률이 지속 증가(39.1% → 42.1% → 45.7%)하는 경향을 보였다(p<0.0001).

의료보장 유형별 분석에서는 건강보험 환자와 의료급여 환자 간의 회복 격차가 확인되었다. 건강보험 환자는 유행 시기 감소(44.2% → 41.9%) 후 유행 이후 44.7%로 증가하여 유행 이전 수준을 넘어섰으나, 의료급여 환자는 유행 이후 이용률(45.1%)이 유행 이전(45.9%) 수준에 미치지 못하여 응급실 접근성 회복이 상대적으로 더딘 것으로 분석되었다(p<0.0001). CCI별 응급실 이용률은 모든 구간에서 유행 시기 감소 후 유행 이후 다시 증가하는 경향을 보였다. 특히 CCI 점수가 높을수록 이용률은 일관되게 높았으며, CCI 2점(53.8% → 53.9%)과 3점 이상(61.4% → 61.9%)의 고위험군에서는 유행 이후 이용률이 코로나19 유행 이전 수준을 상회하며 통계적으로 유의하게 증가하였다(p<0.0001). 이는 팬데믹 이후 중증도가 높은 환자군 중심으로 응급의료 수요가 더욱 집중되고 있음을 시사한다.

3. 중환자실 입원환자 변화

코로나19 유행 시기별 연구대상자의 중환자실 입원 행태 변화를 분석한 결과<표 5>, 전체 혈액투석 환자의 중환자실 입원율은 유행 이전 13.8%에서 유행 시기 13.1%, 유행 이후 11.5%로 지속적인 감소세를 보였다(p<0.0001). 이러한 감소 경향은 18-44세 그룹(p=0.2754)을 제외한 모든 하위 그룹에서 통계적으로 유의하게 나타났다.

성별로는 남성과 여성 모두 유행 이전(남성 14.2%, 여성 13.4%)에 가장 높았고, 유행 시기(남성 13.4%, 여성 12.5%)를 거쳐 유행 이후(남성 11.8%, 여성 11.0%)까지 지속적으로 감소하였다(p<0.0001). 연령별 분석에서도 보면 18-44세 그룹을 제외한 모든 연령대에서 유행 이전 대비 유행 시기 및 유행 이후의 입원율이 일관되게 하락하였다. 다만, 고령층일수록 중환자실 입원율이 높은 경향(75세 이상 유행 이전 18.5% → 유행 이후 15.1%)은 모든 시기에서 유지되었다. 거주지 및 소득 수준별 분석 결과, 모든 그룹에서 중환자실 입원율이 유의하게 감소하였다(p<0.05). 특히 지역소득수준 ‘하’ 지역은 유행 이전 13.7%에서 유행 이후 10.9%로 감소하여 타 소득 계층 대비 큰 감소폭을 보였다. 군 지역 거주자 또한 이용률은 감소했으나, 세 시기 모두에서 타 거주지 대비 가장 높은 입원율(14.5%~12.0%)을 기록하여 지역적 편차를 드러냈다.

의료보장 유형별 분석에서는 건강보험과 의료급여 환자 간의 현저한 격차가 확인되었다. 유행 이전 두 집단의 입원율은 각각 13.9%와 13.8%로 유사한 수준이었으나, 건강보험 환자가 유행 이후 13.0%로 이전 수준에 근접하게 유지된 것과 달리, 의료급여 환자는 유행 이후 6.3%로 급감하며 이전 대비 절반 이하 수준으로 떨어졌다(p<0.0001). 이는 팬데믹 이후 의료급여 환자의 중증 의료서비스 접근성이 심각하게 위축되었음을 시사한다. CCI별 입원율 역시 모든 구간에서 시기가 지날수록 감소하는 양상을 보였다. 특히 주목할 점은 중증도가 가장 높은 CCI 3점 이상 환자군의 입원율이 유행 이전 22.9%에서 유행 이후 18.5%로 4.4%p 감소하여, 저위험군인 CCI 0점 환자군의 감소 폭(1.7%p)보다 약 2.6배 크게 나타났다는 사실이다(p<0.0001).

종합하면 혈액투석 환자의 중환자실 입원율은 팬데믹 전후로 전반적인 감소세를 보였으나, 의료급여 환자와 CCI 3점 이상의 고위험군에서 관찰된 급격한 입원율 하락은 보건의료 위기 상황에서 중증 환자 및 취약계층의 필수 의료자원 이용이 적절히 이루어지지 못했을 가능성을 뒤받침한다.

4. 사망률 변화

코로나19 유행 시기별 연구대상자의 사망률 변화를 분석한 결과<표 6>, 전체 혈액투석 환자의 사망률은 코로나 19 유행 이전 8.2%에서 유행 시기 9.1%, 유행 이후 9.4%로 지속적인 상승 경향을 보였다(p<0.0001). 이러한 변화는 18-44세 및 65-74세 연령군, 군지역 거주자를 제외한 모든 하위 그룹에서 통계적으로 유의하였다.

성별로는 남성과 여성 모두 사망률이 유행 이전(남성 8.3%, 여성 8.1%)에서 유행 이후(남성 9.4%, 여성 9.5%)까지 지속적으로 증가하였다(p<0.0001). 연령별로는 고령층일수록 사망률이 뚜렷하게 높았으며, 특히 75세 이상 고령층의 사망률은 유행 이전 16.3%,에서 유행 이후 17.7%로 유의하게 증가하며(p=0.0004), 전체적인 사망 위험 상승을 주도하였다. 45-64세 연령층 역시 유행 이전 4.1%에서 유행 시기 이후 4.4%로 유의미한 상승세를 보였다(p=0.0492). 반면 18-44세(p=0.9403) 및 65-74세(p=0.2305) 연령층은 통계적으로 유의한 차이가 확인되지 않았다. 거주지 및 소득 수준별 분석에서는 사회경제적 여건에 따른 건강 결과의 역전 현상이 확인되었다. 거주지별로는 대도시와 중소도시 거주자의 사망률이 유의하게 증가한 반면(p<0.0001), 군지역 거주자는 통계적 유의성은 낮았으나(p=0.0780) 모든 시기에서 타 지역 대비 가장 높은 사망률(9.5% → 10.7%)을 유지하였다. 지역소득수준 별로는 유행 이전 사망률이 가장 높았던 ‘상’ 지역(8.4%)보다, 유행 이후 ‘중’과 ‘하’ 지역의 사망률(9.5%)이 ‘상’ 지역(9.3%)을 상회하며 증가 폭이 더 크게 나타났다.

의료보장 유형별 분석에서도 이와 유사한 취약계층의 건강 불평등 심화가 관찰되었다. 유행 이전에는 의료급여 환자의 사망률(7.3%)이 건강보험 환자(8.4%)보다 낮았으나, 팬데믹을 거치며 의료급여 환자의 사망률이 급격히 상승하여 유행 이후 9.6%로, 건강보험 환자(9.4%)를 역전하였다. 이는 보건의료 위기 상황이 사회경제적으로 취약집단의 건강결과에 더 민감하고 불균형적인 영향을 미쳤을 가능성을 시사한다. CCI별로는 저위험군인 CCI 0점(6.2% → 7.6%, p<0.0001)과 CCI 1점(9.4% → 10.6%, p=0.0008) 환자군, 그리고 고위험군인 CCI 3점 이상 환자군(12.9% → 14.3%, p=0.0068) 모두에서 사망률이 유의하게 증가하였다. 반면, CCI 2점 환자군은 시기별 유의한 차이가 없었다(p=0.8286).

종합하면 혈액투석 환자의 사망률은 팬데믹 전후로 지속적인 상승세를 보였으며, 특히 75세 이상 고령층과 의료급여 환자, 지역소득 ‘중’·‘하’지역 거주자 등 취약계층에서 사망 위험의 증가가 두드러졌다. 이러한 결과는 코로나19로 인한 보건의료 환경의 변화가 사회경제적 지위에 따른 건강 불평등을 심화시켰을 가능성을 시사한다.코로나19 유행 시기별 응급실과 중환자실 이용 환자의 사망률에 차이를 분석한 결과<표 7>, 모든 그룹에서 시기별 사망률의 유의미한 변화가 관찰되었다(p<0.005).

응급실 이용 환자군의 사망률은 코로나19 유행 이전 14.0%에서 유행 시기 15.5%, 유행 이후 15.9%로 지속적인 상승세를 보였다. 반면, 응급실 미이용 환자군의 사망률은 유행 시기 4.4%로 소폭 증가했다가 유행 이후 4.2%로 안정화되는 경향을 보였다. 결과적으로 응급실 이용 여부에 따른 사망률 격차는 유행 이전 10.5%p 차이에서 유행 이후 11.7%p로 더욱 확대되며 위기 시 응급 의료 필요 환자들의 취약성이 심화되었음을 나타냈다. 중환자실 입원 환자군의의 사망률은 코로나19 유행 시기 31.3%로 정점을 찍은 뒤 유행 이후 29.4%를 기록하며 유행 이전 수준 (29.7%)으로 회복되는 양상을 보였다(p=0.0002). 그러나 중환자실에 입원하지 않은 환자군의 사망률은 유행 이전 4.7%에서 유행 시기 5.7%, 유행 이후 6.8%로 지속적으로 증가하는 상이한 흐름을 나타냈다(p<0.0001).

정리하면 중환자실 내 치료성과는 팬데믹 이전 수준으로 회복세에 접어들었으나, 중환자실에 미입원 환자군과 응급실 이용 환자군의 사망률은 팬데믹 이후에도 높은 수준이 유지되고 있다. 이러한 현상은 <표 6>에서 확인된 바와 같이 임상적 저위험군(CCI 0점) 환자들의 사망률 증가(유행 이전 6.2% → 유행 이후 7.6%)와 유사한 양상이다. 이는 팬데믹의 여파가 집중적인 치료를 받는 중증 환자군에만 국한되지 않고, 상대적으로 안정적이었던 다수 혈액투석 환자들의 전반적인 건강관리 및 필수 의료 대응체계의 약화와 밀접하게 연관되어 있음을 시사한다.

5. 코로나19 유행 시기별 혈액투석 환자의 사망 차이

Model 1은 인구사회학적 특성, CCI, 코로나19 시기 변수를 포함해 사망 위험을 분석하였고, Model 2는 Model 1에 의료 이용 특성 변수를 추가하였다. Model 3은 혈액투석 기간이 사망에 미치는 영향을 보정하기 위해 혈액투석 신규 환자(2018년 혈액투석 이력이 있는 환자는 제외)를 대상으로, Model 2의 변수(인구사회학적 특성, CCI, 의료 이용 특성)에 환자의 혈액투석 기간을 통제변수로 추가하여 코로나19 유행 시기 사망 위험을 다중 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다<표 8>.

Model 1에서는 남성이 여성보다 사망 위험이 유의하게 높았으며(OR=1.15, CI:1.12-1.18), 연령이 증가할수록 사망 위험이 급격히 증가하였다. 75세 이상 그룹은 18-44세 대비 11.57배(OR=11.57, CI:10.53-12.72) 높은 사망 위험을 보였으며, 이는 모두 통계적으로 유의하였다. 군지역 대비 중소도시(OR=0.91, CI:0.87-0.95)와 대도시(OR=0.87, CI:0.83-0.91) 거주자는 사망 위험이 유의하게 낮았다. 지역소득수준 ‘하’ 지역 대비 ‘중’ 지역(OR=1.07, CI:1.04-1.10)은 사망 위험이 유의하게 높았으나, ‘상’ 지역(OR=1.03, CI:1.00-1.06)은 유의한 차이가 없었다. 의료급여 환자는 건강보험 환자에 비해 사망 위험이 1.39배(OR=1.39, CI:1.35-1.43) 유의하게 높았다. CCI는 점수가 높을수록 사망 위험이 증가하였으며(1점 OR=1.33, 2점 OR=1.47, 3점 이상 OR=1.81) 코로나19 유행 시기와 유행 이후의 사망 위험은 코로나19 이전 대비 1.05배(OR=1.05, CI:1.01-1.08), 1.06배(OR=1.06, CI:1.02-1.10)로 유의하게 증가하였다. Model 1은 혈액투석 환자의 사망에서 남성, 고령, 의료급여, 높은 CCI가 주요 위험 요인임을 보여준다. 또한 코로나19 유행 시기 및 유행 이후가 유행 이전보다 사망 위험이 더 높았음을 확인하였다.

Model 2에서는 Model 1에 응급실 및 중환자실 이용 변수를 추가하였다. 응급실 이용은 미이용보다 사망 위험이 2.19배(OR=2.19, CI:2.13-2.25) 높았고, 중환자실 입원은 미입원보다 사망 위험이 4.63배(OR=4.63, CI:4.51-4.75) 높아, 모든 변수 중 가장 강력한 사망 예측 요인이었다. Model 2에서도 남성, 고령, 의료급여 환자의 높은 사망 위험은 유지되었으며, 고령의 영향력(75세 이상 OR=9.83, CI:8.94-10.82)은 다소 감소했으나 여전히 가장 강력한 인구사회학적 위험 요인이었다. CCI도 점수가 높을수록 사망 위험은 유지되었으나 영향력(1점 OR=1.12, 2점 OR=1.14, 3점 이상 OR=1.25)은 다소 감소하였다. 코로나19 유행 시기에 따른 사망 위험은(유행 시기 OR=1.11, 유행 이후 OR=1.17)은 Model 1보다 증가하였다.

Model 3은 분석 대상을 신규 혈액투석 환자로 한정하고, Model 2에 혈액투석 기간 변수를 추가한 결과이다. 신규 환자군에서도 남성(OR=1.13, CI:1.09-1.17), 고령(75세 이상 OR=9.41, CI:8.17-10.84), 의료급여 환자(OR=1.45, CI:1.38-1.51)는 사망 위험이 높았다. 응급실 이용(응급실 OR=2.08, CI:2.00-2.18)과 중환자실 이용(OR=4.22, CI:4.05-4.39) 역시 강력한 위험 요인으로 확인되었다. Model 1과 Model 2에서 통계적으로 유의하였던 거주지(중소도시)와 지역소득수준(‘중’) 변수는 Model 3에서는 통계적으로 유의하지 않았다. 코로나19 시기의 영향은 코로나19 유행 이전과 비교했을 때 유행 시기(OR=0.99, CI:0.92-1.07)와 유행 이후(OR=0.99, CI:0.91-1.07) 모두 사망 위험에서 통계적으로 유의하지 않았다. 혈액투석 기간의 경우, 1년 차에 비해 2년 차 (OR=1.65), 3년 차 (OR=1.70), 4년 차 (OR=1.74), 5년 차 (OR=1.72) 환자의 사망 위험은 모두 유의하게 더 높았다. Model 3 결과는 코로나19 유행 시기 자체가 신규 혈액투석 환자의 사망 위험을 유의하게 높이지 않았음을 보여준다. 또한, 지역소득수준 요인은 사망에 유의한 영향을 미치지 않았다. 반면 신규환자의 사망 위험은 남성, 고령, 의료급여, 응급실 및 중환자실 이용 여부, 그리고 투석 1년 경과 여부 등이 사망 위험을 높이는 주요 요인으로 확인되었다.