우리나라 어린이 청소년 환자에서 일차의료의 지속성에 관한 연구 · 2006. 1. 17. · 어린이 청소년 환자에서 일차의료의 지속성 수준과 분포는,

의학박사 학 논문

우리나라 어린이 청소년 환자에서

일차의료의 지속성에 한 연구

A study on the continuity of primary care among

child and adolescent patients in Korea

2006년 2월

서울 학교 학원

의학과 의료 리학 공

최 용

의학박사 학 논문





2006년 2월



최 용



지도교수 김 용 익

이 논문을 의학박사 학 논문으로 제출함

2005년 10월



최 용

최용 의 박사 학 논문을 인 함

2005년 12월

원 장 허 렬 (인)

부 원장 김 용 익 (인)

원 이 환 종 (인)

원 김 병 일 (인)

원 성 주 헌 (인)



by

Yong-Jun Choi

A thesis submitted in partial fulfillment

of the requirement for the degree of

Doctor of Philosophy in Medicine

(Health Policy and Management)

in Seoul National University, Seoul, South Korea

December, 2005

Doctoral committee :

Professor Bong-Yul Huh Chairperson

Professor Yong-Ik Kim Vice chairperson

Professor Hwan Jong Lee

Professor Beyong Il Kim

Professor Joohon Sung

학 논문 원문제공 서비스에 한 동의서

본인은 본인의 연구 결과인 학 논문이 앞으로 우리나라의 학문 발 에 조

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자가 연구 목 이 아닌 상업 용도로 사용하는 것을 함에 동의함.

논문제목 :　우리나라 어린이 청소년 환자에서 일차의료의

지속성에 한 연구　

학 구분 : 석사 □․박사 □√

학 과(부) :　의학과

학 번 :　2002-30761

연 락 처 :　[email protected]

작 자 : 최 용 (인)

제 출 일 : 2006년 1월 20일

서울 학교총장 귀하

- i -

록

진료 지속성은 바람직한 보건의료의 속성 하나다. 특히 건강 문제의

부분을 담당하는 일차의료에서 진료 지속성은 매우 요하며, 주치의 제도

는 이를 제도화한 것으로 볼 수 있다. 그러나 일차의료의 지속성의 편익에

한 실증 연구는 부족하다. 이 연구는 우리나라 2-19세의 어린이 청소년 환

자에서 일차의료의 지속성 수 과 분포를 기술하고, 일차의료의 지속성과

련성 있는 요인들을 탐색하며, 일차의료의 지속성 수 이 입원 험도에

미치는 향을 분석하는 것을 목표로 삼았다.

연구 자료는 국민건강보험 가입자 자격 자료와 진료비 청구 자료로 구축

한 국민표 코호트에서 얻었다. 분석 상은 2002년 기 2-19세 어린이 청

소년 환자로서, 2002-3년 동안 4회 이상 외래 진료를 받은 환자 최빈 의

료 제공자가 일차의료기 인 189,660명이었다. 먼 미리 선정한 진료 지속

성 측정 지표인 MFPC, MMCI, COC를 용하여 일차의료의 지속성 수 과

분포를 기술하 다. 다음으로 다 로지스틱 회귀분석을 시행하여 일차의료

의 지속성 수 에 향을 미치는 요인을 탐색하 다. 마지막으로 일차의료

의 지속성 수 과 입원 험도의 련성을 다 로지스틱 회귀분석, 다수

분석, 다사건 생존분석 등의 통계분석 기법을 용하여 평가하 다. 결과 변

수는 입원 유무와 외래 진료에 민감한 질병에 의한 입원 유무로 정의하 다.

어린이 청소년 환자에서 일차의료의 지속성 수 과 분포는, MFPC로 측정

하 을 때 0.51±0.20, MMCI로 측정하 을 때 0.63±0.20, COC로 측정하

을 때 0.32±0.22로 나타났다. 다른 요인들을 다 로지스틱 회귀분석으로

보정하 을 때 일차의료의 지속성 수 에 통계 으로 유의한 향을 미치는

변수는 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천식으로 의료기 을 이용한

경험 유무, 외래 진료 방문 횟수, 시군구별 Carstairs 지수를 기 으로 한 5

분 수, 시군구별 인구당 의료기 수를 기 으로 한 5분 수 다.

다사건 생존분석을 시행하여 일차의료의 지속성 수 과 입원 험도의

계를 분석한 결과, 결과 변수가 입원 유무일 때 험비는 지속성 수 이

간일 때 1.34 [1.27-1.41], 지속성 수 이 낮을 때 1.47 [1.39-1.55]로 나타났다.

- ii -

결과 변수가 ACSCs로 인한 입원 유무일 때 험비는 지속성 수 이 간일

때 1.35 [1.21-1.50], 지속성 수 이 낮을 때 1.60 [1.44-1.78]로 나타났다.

연구 결과, 일차의료의 지속성 수 과 입원 험도 간에는 련성이 있었

다. 즉, 일차의료의 지속성 수 이 높을수록 입원 험도가 낮아졌다. 한

지속성 수 에 따른 ACSCs 입원 험도가 체 입원 험도보다 크게 나타

난 것은, 외래 진료에 한 의료 근성이 높을수록 입원 험도가 감소한

다는 ACSCs의 개념에 잘 부합하는 것으로 보인다. 그러나 이 연구는 분석

상에서 의료이용 빈도가 높은 0-1세 연령층이 제외되어 있는 , 질병 경

도 보정 방법이 이차 자료를 이용하는 수 으로 제한되어 선택 비뚤임의

개연성이 여 히 있다는 , 우리나라 사정을 반 하여 정의된 ACSCs를

용하지 못했다는 등이 연구의 한계로 남는다.

이와 같은 제한 에도 불구하고 이 연구는 장래에 주치의 제도 도입이 논

의되었을 때, 지속성 높은 주치의 제도의 편익을 실증하는 유용한 증거를

제시할 것이다.

주요어: 일차의료, 지속성, 외래 진료에 민감한 질병

학 번: 2002-30761

- iii -

List of Tables

Table 1. Attributes found in various definitions of primary care ················ 6

Table 2. Instruments to measure continuity of care ···································· 14

Table 3. Levels of continuity of care among children patients ·················· 16

Table 4. Benefits of longitudinality, based on evidence from the literature

··············································································································· 18

Table 5. Summary of studies examining continuity and health outcomes 21

Table 6. Summary of studies examining continuity and hospitalization ·· 24

Table 7. Summary of studies examining continuity and cost ····················· 27

Table 8. Age group composition of national standard cohort ··················· 30

Table 9. Structure of study materials ····························································· 34

Table 10. Examples of continuity scores ························································ 38

Table 11. Ambulatory care sensitive conditions in childhood ····················· 43

Table 12. Characteristics of study population ················································ 46

Table 13. Continuity levels by individual characteristics ····························· 50

Table 14. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multiple

logistic regression model for the association between continuity

of care and related factors ······························································ 58



of care and hospitalization ······························································ 60

Table 16. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multi-level

multiple logistic regression model for the association between

continuity of care and hospitalization ··········································· 61



of care and hospitalization due to ACSCs ···································· 63

- iv -

Table 18. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multi-level

multiple logistic regression model for the association between

continuity of care and hospitalization due to ACSCs ················· 64

Table 19. Hazard ratios and their 95% confidence intervals from multiple


of care and hospitalization ······························································ 66

Table 20. Hazard ratios and their 95% confidence intervals from multiple


of care and hospitalizations due to ACSCs ·································· 68

Table 21. Hazard ratios by levels of continuity of care among children

patients from selected studies ························································· 76

- v -

List of Figures

Figure 1. Monthly prevalence estimates of illness in the community and

the roles of physicians, hospitals, and university medical centers

in the provision of medical care(adults 16 years of age and

over) ······································································································· 3

Figure 2. Medico-clinical encounter: unit of continuity of care ················· 10

Figure 3. A diagrammatic model: Continuity of care ··································· 11

Figure 4. Hierarchy of continuity of care: Step-ladder metaphor ·············· 12

Figure 5. Study population identification process ········································· 31

Figure 6. Temporary relationship ambulatory care visits and

hospitalizations in calendar year ····················································· 41

Figure 7. Number of patients by number of visited clinics ······················· 47

Figure 8. Number of patients by specialty of MFP ····································· 47

Figure 9. Histogram of the most frequent provider continuity(MFPC)

indices ································································································· 48

Figure 10. Histogram of modified, modified continuity(MMCI) indices ··· 49

Figure 11. Histogram of continuity of care(COC) indices ···························· 49

Figure 12. Continuity scores by number of ambulatory care visits ··········· 51

Figure 13. Number of patients by number of ambulatory care visits ······ 52

Figure 14. Continuity of care in MFPC by administrative

district(Si-Gun-Gu) ··········································································· 53

Figure 15. Continuity of care in MMCI by administrative

district(Si-Gun-Gu) ··········································································· 54

Figure 16. Continuity of care in COC by administrative district(Si-Gun-Gu)

············································································································ 55

Figure 17. Continuity scores of primary care by major specialty of the

most frequent provider ··································································· 56

- vi -

List of Abbreviations

ACSCs Ambulatory care-sensitive conditions

ANOVA Analysis of variance

COC Continuity cf care

DERM Dermatology

ECG Electrocardiography

ENT Ear, nose, and throat; head and neck surgery

FM Family medicine

GP General practitioner

GS General surgery

HMO Health maintenance organization

ICD International Statistical Classification of Diseases and

Related Health Problems

ICU Intensive care unit

IM Internal medicine

IOM Institute of medicine

MCI Modified continuity index

MFP(C) Most frequent provider (continuity)

MMCI Modified, modified continuity index

NHS National Health Service

OPTH Opthalmology

OS Orthopedic surgery

PED Pediatrics

Q1 1st quintile

SECON Sequential continuity

UPC Usual provider continuity

VA Veterans Administration

WHO World Health Organization

- vii -

목 차

I. 서 론 ······················································································· 1

1. 연구의 배경 ························································································ 1

1.1. 어느 환자의 질병 경험 ········································································ 1

1.2. 의료의 생태 ·························································································· 2

1.3. 주치의 제도 ·························································································· 4

2. 앞선 연구 ························································································· 10

2.1. 진료 지속성의 개념 ··········································································· 10

2.2. 진료 지속성 수 의 측정 ································································· 13

2.3. 진료 지속성과 진료 결과 ································································· 17

3. 연구 목 ························································································· 29

II. 연구 자료와 방법 ······························································ 30

1. 연구 자료 ························································································· 30

1.1. 분석 상의 선정 ··············································································· 30

1.2. 연구 자료의 구조 ·············································································· 32

2. 연구 방법 ························································································· 35

2.1. 진료 지속성 수 측정 ····································································· 35

2.2. 진료 지속성 수 과 련 요인 분석 ············································· 38

2.3. 진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성 분석 ························ 40

3. 자료 처리 분석 ·········································································· 44

3.1. 진료 지속성 수 과 분포 ································································· 44

3.2. 진료 지속성 수 과 련 요인 ······················································· 44

3.3. 진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성 ·································· 44

- viii -

III. 연구 결과 ·········································································· 45

1. 분석 상의 일반 특성 ······························································· 45

2. 진료 지속성 수 과 분포 ······························································ 48

2.1. 진료 지속성 수 ·············································································· 48

2.2. 진료 지속성 수 의 특성별 분포 ··················································· 50

3. 진료 지속성 수 과 련 요인 ····················································· 57

4. 진료 지속성 수 과 입원 험도 ················································· 59

4.1. 로지스틱 회귀분석 결과 ··································································· 59

4.2. 다사건 생존분석 결과 ······································································ 65

IV. 고 찰 ·················································································· 69

1. 연구 자료와 방법에 한 고찰 ····················································· 69

2. 연구 결과에 한 고찰 ·································································· 73

V. 참고문헌 ·············································································· 80

Abstract ···················································································· 90

- 1 -

I. 서 론

1. 연구의 배경

1.1. 어느 환자의 질병 경험

일 이 국의 비평가․역사가인 토마스 칼라일(Thomas Carlyle, 1795-1881)

은 “건강한 사람은 자신의 건강을 모른다. 오직 병자만이 그것을 안다(The

healthy know not of their health, but only the sick).”고 했다.

일차의료의 지속성은 때때로 보통 사람들이 흔히 겪는 질병 경험 속에서

그 의의를 확인하게 된다. 를 들어보자. 만 34세 남성인 A는 성 충수돌

기염(acute appendicitis)으로 입원 진료를 받았다. 첫 증상은 속쓰림(brash)

과 복통(abdominal pain)이었다. 자정 무렵부터 시작된 증상은 밤새 계속되

었으나 그 다고 못 참을 정도는 아니어서, 날이 밝자마자 동네 의원을 찾

아갔다. 진찰한 의사의 임상 인상(clinical impression)은 ‘ 성 염’이었다.

의사는 사흘 동안 먹을 약을 처방해주며 “증상이 호 되지 않으면 다시 오

라”고 말했다. 그 날 하루 동안 약을 먹어도 나아지지 않던 A의 증상은 이

튿날이 되자 언제 그랬냐는 듯이 좋아졌다. 그러나 그날 녁이 되자 통증

이 갑자기 심해졌다. 욕지기(nausea)도 느 다. 배를 여기 기 러보니 어

느 곳에선가 압통(tenderness)을 느 다. 그는 의사 친구에게 화를 걸어

자신의 증상을 말한 뒤 그 친구로부터 임상 인상을 확인하고 어느 학병원

응 실에 연락을 취한 뒤 병원으로 향했다.

A는 가까운 의사 친구를 둔 덕에 친구의 조언에 따라 비교 늦지 않게

입원하여 진료를 받을 수 있었다. 물론 다수 성 충수돌기염 환자는 그

리 늦지 않게 한 진료를 받을 것이다.

그러나 증상의 개인차와 특수한 사정 때문에 일부 환자들은 더 오래 고통

을 느낄 것이며, 그 소수의 환자들은 시에 진료를 받지 못해 충수돌기

염이 복막염(peritonitis)으로 발 할지도 모를 일이다. A로서도 사흘 동안의

복통과 속쓰림은 별로 유쾌한 경험이 아니었다. 원인을 모른 채 잠 못 들었

- 2 -

던 첫날은 물론이거니와, 다시 증상이 심해졌던 사흘째 녁에도 그에게는

쉽게 도움을 얻을 수 있는 ‘주치의(personal doctor)’가 없었던 것이다. 갑자

기 심해진 증상을 어떻게 다스려야 할지, 염이 아니라 다른 큰 병이 아닌

지, 궁 한 것을 묻고 자신이 의지할 만한 단골의사가 없었던 것이다. 그나

마 A는 기 만한 가까운 의사 친구라도 있었다. 하지만 사정이 그 지 않

을 다수 보통 사람들은? 다른 문제는 A의 경험이 결코 일회 인 것이

아니라는 이다. 아마도 그는 앞으로 본인이 건강 문제든 가족의 질병이든

주치의에 한 실함을 더욱 크게 느낄 것이다.

1.2. 의료의 생태

알다시피 의료 리학의 상으로서 보건의료는 일종의 ‘사회 상’이어서, 이

의 법칙 이해란 애당 불가능한 것이라고 보는 경우가 많다. 그런데 이

른바 ‘의료의 생태(ecology of medical care)’란 개념은 드물게 보건의료에

한 ‘법칙 이해’의 사례가 될 만하다(White et al., 1961).

Kerr White는 일반내과의사로 1950년 반 노스캐롤라이나 학교 의학

학원 교수로 빙되어 당시 ‘일반의료 클리닉(General Medical Clinic)’을

운 하기 시작했는데, 이것은 의학 학원의 모든 교수진과 학생, 공의들을

일반의가 보게 되는 흔한 건강 문제에 노출시키려는 것을 목표로 삼았다.

그러나 1960년 들어 미국의 의료 환경이 속한 변화를 겪으면서 의학교

육 정책 분야에서도 일반의 양성 정책은 한물간 것으로 간주되었고, White

가 국에서 안식년을 보내고 학교에 복귀할 무렵 기존 로젝트는 단되

었다. 이후 그는 자신의 주장을 뒷받침할 만한 증거들을 찾으려 애썼는데,

마침내 실마리를 제시한 이는 White의 친구 던 국의 일반의(GP), Horder

부부 다. Horder 부부는 지난 석 달 동안의 환자 진료 기록을 분석한 결과,

등록 환자의 약 ⅓이 의사로부터 진료를 받아야 할 정도의 증상을 경험했으

며, 그 약 25%, 체 등록 환자의 약 8%가 병원에 의뢰되었음을 확인하

- 3 -

다(Horder & Horder, 1954). White는 미국에서도 같은 계가 성립하는지

확인하고 싶었다(White, 1997). 결과는 놀라웠다(Figure 1).

Figure 1. Monthly prevalence estimates of illness in the community and the roles of physicians, hospitals, and university medical centers in the provision of medical

care(adults 16 years of age and over).

1961년 논문이 출간되자 학병원 의사들과 문의(specialist)들로부터 격

렬한 반응이 쏟아졌다. 이른바 ‘White-Williams-Greenberg Diagram’은 의

생을 한 임상 교육의 부분이 3차 교육병원에 입원하는 1,000명 한

명이 겪는 문제에 집 되어 있음을 보여주었던 것이다. 그러나 당시의 격렬

한 반응과 논쟁에도 불구하고, White 자신의 반복 연구(White, 1973)와, 다

른 연구자들의 최근 연구들(Green et al., 2001; Dovey et al., 2003; Fryer

GE Jr. et al., 2003)을 통해, ‘의료의 생태’는 시간의 시험을 견뎌냈다.

White 등이 처음 이 개념을 제시했을 때 그들의 심은 의학 교육의 내용

과 의료 생태의 불일치에 한 문제 제기에 놓여 있었다. 그러나 의료 생태

의 도식은 그 자체로 여 히 과소평가되고 있는 일차의료의 요성을 환기

시키며, 그 양에 미치지 못하는 일차의료의 질 수 의 문제를 제기한다.

- 4 -

물론 우리나라에서는 아직 이러한 개념이 용될 수 있는지 확인된 바 없다.

그러나 우리나라 일차의료의 비 을 감안할 때1) 일차의료의 질 수 에

한 문제의식이 부 하다고 할 수만은 없을 것이다.

이상에서 살펴본 바와 같이 주치의와 진료의 지속성, 일차의료의 질 수

에 한 문제의식은, 주치의 제도의 도입 타당성에 실증 근거의 하나를

제시하려는 이 연구의 지주 개념(pillar concepts)이라고 할 수 있다.

1.3. 주치의 제도

1.3.1. 보건의료의 지속성과 일차의료

Myers는 지속성(continuity)을 ‘좋은 의료의 속성(essentials of good medical

care)’의 하나로 지 했다(Myers, 1969). 높은 근성을 지닌 양질의 보건의

료 서비스는 지속성을 가져야 하는데, 이것은 환자와 의료 제공자, 지역사회

의 에 따라 조 씩 달리 나타난다. 환자의 처지에서 보면, 바람직한 보

건의료 제공에 필요한 범 한 보건의료 인력이 오히려 진료 과정을 분

시키는 경향이 있다. 이것은 두 가지 문제 을 낳는다. 첫째, 환자를 온 한

인간으로 보는 것이 아니라 질병이 있는 객체로서 보며, 때때로 환자와 질

병을 동일시한다. 둘째, 환자를 가족과 지역사회의 맥락에 놓고서 보는 것이

아니라 그로부터 고립된 존재로 악한다. 따라서 환자의 처지에서 진료 지

속성이란, 환자를 가족과 지역사회 생활의 맥락 속에 있는 온 한 인간으로

보는 것이며, 이 때 지속성 있는 보건의료는 모든 계기를 통해서 환자의 총

체 건강을 증진하고 유지하려는 정향성(orientation)을 지니게 된다. 이것

을 ‘환자 심 진료(patient-centered care)’라고 한다.

그런데 환자 심 진료는 장기간에 걸친 보건의료 서비스의 지속성을 필

요로 하는데, 이것은 ‘주된 의료 제공자(central source of care)’가 있음으로

1) 건강보험통계에 따르면, 외래 진료에서 의원이 차지하는 비 은 국민 의료보

험 실시 직후인 1990년에는 진료건수의 83.3%, 진료비의 72.9%, 1997년에는 진

료건수의 82.0%, 진료비의 61.3%를 보 다(박기동, 2002).

- 5 -

써 가능하다. 이것은 ‘ 통 의미의’ 주치의 개인일 수도 있고, 의사가 심

이 되는 진료 일 수도 있다. 그러나 어떤 경우에든 주된 의료 제공자가

있어 진료의 지속성이 보장되고, 이를 바탕으로 환자가 필요로 하는 다양한

보건의료 서비스가 하게 조정되어야 한다.

한편, 지역사회의 에서 의료의 지속성이란, 환자가 필요한 보건의료

서비스를 하게 조정하기 하여 이에 필요한 제도를 만들거나 조치를

취하는 것을 뜻한다. 이를 해서는 다양한 보건의료 서비스를 조정할 수

있는 기 , 보건의료 서비스와 련 비 보건의료 서비스를 조정하고 통합할

수 있는 기 , 의무기록 등 체계 이고 완 한 환자의 건강 기록을 작성하

고 리하는 기 이 필요하다. 그 결과로서 지역사회에는 ‘잘 조정된 보건의

료 서비스(coordinated services)’가 구축된다(Myers, 1969).

이처럼 에 따라 강조 이 달라지는 보건의료의 지속성 확립에서 여

히 요한 것은, 환자 개인 가족과 지속 계를 형성하는 주치의의 존

재다. 환자 심의 진료를 제공하기 해서는 능력 있는 주치의가 필요하고,

이러한 주치의는 가장 효과 으로 보건의료 서비스를 조정할 수 있다. 그런

데, 지속성 있는 보건의료 서비스를 제공하기 해서는 일차진료의사가 주

치의 역할을 담당하는 것이 합리 이다. 환자의 질병 등 환자의 특성에 따

라 병원에 근무하는 문의가 주치의를 담당하는 경우가 없는 것은 아니나,

앞서 우리가 ‘의료 생태’ 개념을 통해 확인한 것처럼 의료 이용의 부분은

일차의료 수 에서 해결되며, 이 때문에 흔하고 다양한 건강 문제를 해결할

수 있는 능력 있는 주치의로서 일차진료의사와 계를 지속 으로 맺는 것

이 요하다. 이런 까닭에 보건의료의 지속성은 체로 일차의료의 지속성

을 가리키며, 일차의료가 보건의료의 지속성 연구의 주된 상이 되는 경우

가 많다.

1.3.2. 일차의료의 지속성과 주치의 제도

지속성은 일차의료에 한 다양한 개념 정의에서 공통 으로 발견되는 바람

직한 일차의료의 속성 하나다(Table 1). 그런데, Starfield는 지속성을 언

- 6 -

하면서 “continuity” 신 “longitudinality”를 사용하 다. 1974년 Alpert와

Charney가 만든 용어인 longitudinality는 장기간에 걸친 환자-의사 계의

지속성을 표 하는 데 continuity보다 더 합하다고 한다. 즉 뒤의 것은 상

으로 포 개념으로 보건의료 체에 용할 수 있는 반면, 앞의 것

은 일차의료의 지속성을 보다 효과 으로 드러낸다고 한다(Starfield, 1998).

Alpert, 1973 IOM, 1978 IOM, 1996 Starfield, 1998

first-contact

accountability

comprehensiveness

coordination

continuity

accessibility

comprehensiveness

coordination

continuity

accountability

integration

- comprehensiveness

- coordination

- continuity

accessibility

accountability

- quality

- patient satisfaction

- efficiency

- ethical behavior

accessibility

longitudinality

interaction

comprehensiveness

coordination

Table 1. Attributes found in various definitions of primary care

지속성은 과학기술이 진보하여 다양한 보건의료 서비스가 제공되면서 의

료 제공자와 정책 결정자, 환자들에게 모두 심의 이 되고 있다. 즉,

기술의 발 은 보건의료 서비스 제공 장소의 다변화를 가져왔는데, 보건의

료 서비스가 제공되는 물리 공간의 다양화는 어느 정도 필연 으로 서비

스의 분 화를 야기하여 의료의 지속성을 훼손하게 되며(Reid et al., 2002),

그 결과 지속성 높은 의료로부터 얻을 수 있는 의학 ․경제 편익도 훼손

될 수 있다(Gray et al., 2003; Cabana and Jee, 2004; Saultz and Lochner,

2005). 이러한 역설 때문에 보건의료 서비스의 지속성 유지와 향상은 국제

으로 요한 정책 과제로 인식되고 있다(WHO, 1996; IOM, 1996; NHS,

2000; Rubinstein et al., 1995).

이 에서 주치의 제도는 보건의료 서비스의 지속성의 유지․향상 노력을

일차의료 수 에서 제도화한 것으로, 2001년에 도입된 노르웨이의 주치의

제도(Regular GP scheme)는 그러한 노력의 최근 사례라 할 수 있다(조홍

- 7 -

과 최 림, 2001). 노르웨이에서 주치의 제도가 논의된 일차 배경은 의사

들이 환자에 한 책임을 다하지 못하고 있다는 이었다고 한다. 노르웨이

남동부에 치한 Lillehammer라는 소도시에서 의사의 진료를 받지 못한 환

자가 사망하는 사고가 발생했고 이후 비슷한 사건이 언론에 보도되었는데,

언론은 이런 사건이 생기는 이유를 환자에 하여 명확한 책임을 지는 의사

가 없었다는 데서 찾았다고 한다.2) 그런데 책임성(accountability)이란 지속

인 환자-의사 계를 통해 그 실체가 형성되는 것이며 지속성 높은 진료

는 환자에 한 의사의 책임성을 제도화함으로써 보장되는 것이란 에서,

주치의 제도는 일차의료 지속성의 유지․향상을 목표로 삼고 있다.

1.3.3. 우리나라의 논의와 연구

우리나라의 주치의 제도 논의는 1993년 한가정의학회가 ‘가족등록’ 수가

항목을 신설하여 지속 인 책임 진료 여건을 만들어달라는 취지에서 진료수

가 개정을 건의하면서 시작되었다. 이에 1994년 7월 보건복지부가 고시를

통해 의료보험진료수가 기 ‘진료수가산정 방법 제13항’에 “가정의학과

가족등록 수가기 , 청구방법 등은 보건복지부장 이 별도 정한 기 에 의

한다.”는 조항을 삽입하 다. 이후 1995년 3월, 보건복지부가 가족등록제 실

시를 천명하고 이를 해 1996년부터 시범사업을 실시하기로 하 으나,

한의사 회 등 의사들의 반 와 비 부족으로 시행되지 못하 다. 그 후

김 통령의 통령 선거 공약에 포함되어 여러 차례 시행이 고되었

으나 구체 인 시행 방법과 일정이 확정되지 않은 채 유야무야되고 말았고,

이후 정부 차원에서는 주치의 제도 시행 자체에 하여 더 이상 논의가 없

는 상황이다( 철수, 1999; 조홍 등, 2002).

주치의 제도 도입을 한 민간 부문의 독자 움직임도 있었다. 이미 1998

년 이 부터 가정의학과개원의 의회의 신인 “가족주치의 의회”가 가정간

호사와의 연계와 주치의 제도 시범사업을 모색하다가, 가족주치의 의회가

2) 이와 더불어 의료기 을 하는 의사 장보기 상이 있었고, 이것이 의료비를

증가시키는 원인의 하나라는 생각에서 일부 연구자들이 주치의 제도 도입을 제

안하 다고 한다(조홍 과 최 림, 2001).

- 8 -

개원의 의회로 개편되면서 독자 인 주치의 제도 시범 사업을 계획, 1999년

10월 ‘주치의제도 시범사업단’이 발족하 다. 이들은 정부나 보험자의 지원이

없는 상태에서 주치의 소 트웨어를 개발하고 건강 리 수첩 제작하며 주치

의 안내문과 사업 시행 가이드라인 등을 보 하기도 하 다. 그러나 당시 이

러한 노력들은 사회 으로 거의 주목받지 못하 고, 정부나 보험자의 심이

없는 상황에서 조직 활동으로 발 하지 못한 채 재 개인 수 에서 제

한된 범 의 주치의 역할을 하고 있는 실정이다(이재호, 2005).

이와 같은 정책 논의와 함께, 단골의사 는 주치의 제도에 한 의료인

의 태도를 조사하는 연구가 이루어졌다. 이재호 등은 가정의학회 등록 문

의를 상으로 삼은 두 차례 연구에서 응답자의 94.1%가 제도의 근본 취지

에 찬성하 으나 주치의 등록제 시행에 찬성하거나 자발 으로 참여하겠다

는 의사를 밝힌 응답자는 약 59% 수 임을 보고하 다(이재호 등, 1999; 이

재호 등, 2001).

주민을 상으로 단골의사 내지 주치의 유무와 련 제도에 한 의견을

묻는 연구들도 있었다. 단골의사 내지 주치의 유무와 련하여, 권선국 등

(1992)은 응답자의 34.2%, 양정석 등(2000)은 53.0%, 조홍 등(2001)은

51.5%가 단골의사가 있다고 하 으며 서홍 등(1998)은 남성 응답자의

9.9%, 여성 응답자의 13.2%가 주치의가 있다고 보고하 다. 조홍 등

(2001)은 단골의사의 진료 과목을 내과 48.2%, 소아과 30.2%, 한의사 5.6%

순으로 보고하 으나, 원하는 주치의의 진료 과목의 경우 서홍 등(1998)은

내과(50.3%), 가정의학과(13.0%), 소아과(4.8%) 순으로, 조홍 등(2002)은

내과(55.5%), 가정의학과(22.9%), 소아과(13.1%) 순으로 보고하 다. 권선국

등(1992)은 단골의사의 필요성에 하여 응답자의 89.2%가 정하 음을 보

고한 반면, 주치의 제도 시행 시 참여 의사를 밝힌 응답자를 서홍 등

(1998)은 48.0%로, 조홍 등(2002)은 49.9%로 보고하 다. 조홍 등

(2002)은 응답자의 46.1%가 주치의 제도에 호감을 보 음을 보고하 다. 권

선국 등(1992)은 단골의사가 필요한 이유로 단골의사 보유군에서 ‘의사를 신

뢰할 수 있어서’, 미 보유군에서 ‘언제든지 문의할 수 있어서’를 첫째로 꼽았

음을 보고하 으며, 서홍 등(1998)은 주치의 등록제 참여 이유로 ‘건강을

- 9 -

지키는 데 도움이 될 것 같아서(68.2%)’, ‘병원 이용이 편해질 것 같아서

(28.7%)’ 등을 보고하 고, 조홍 등(2002)은 국민들은 주치의 제도의 장

으로 지속 인 건강 리(52.7%), 화 상담(19.5%), 만성질환 리(12.0%)

등을 꼽고 있음을 보고하 다.

요약하자면, 1990년 반부터 제기되어 온 주치의 제도는 이론 타당

성과 기 편익에도 불구하고 정부의 일차의료 정책에 한 의지 결여, 구

체 인 시행 방안의 미비, 정부 정책에 한 의료계의 불신 등이 결합하여

한 걸음도 진 하지 못하고 있는 상황이라고 할 수 있다. 이 때문에 가정의

학과 문의의 상당수가 제도의 근본 취지에 동의하고 주민의 다수가 단

골의사나 주치의의 필요성을 인정하지만, 주치의 제도에 참여하겠다는 의향

을 밝힌 가정의학과 문의나 주민들의 비 이 그에 못 미치고 있다.

한편, 주치의 제도에 한 보건의료 리 연구는 충분하지 않다. 단골의사

나 주치의 유무와 련 요인, 주치의 제도에 한 인식에 한 연구가 일부

이루어졌으나, 일부 환자 만족도에 한 연구를 제외하면(이혜리 등, 1996;

허 렬 등, 1998; 이윤석, 1999) 단골의사나 주치의를 통한 지속 의료이용

의 편익의 실증 근거가 밝 진 은 없었다. 따라서 이 연구는 주치의 제도

논의에 비어 있는 실증 연구의 역을 메우려는 작은 시도라고 할 수 있다.

- 10 -

2. 앞선 연구

2.1. 진료 지속성의 개념

2.1.1. 진료 지속성의 구성 요소

진료 지속성을 구성하는 기본 단 (unit)는 의사와 환자와의 만남, 즉 임상

만남(medico-clinical encounter)이라고 할 수 있는데, 지속성은 이 기본

단 가 경시 (longitudinal)으로 되는 양상(pattern)을 의미한다. 진료

지속성을 이루는 기본 단 인 임상 만남의 구성 요소는 크게 의료 이용자

제공자 요인으로 구분할 수 있는데(Steinwachs, 1979; Figure 2), 여기에

시간 요인이 추가될 때 환자-의사 계에 기 한 진료 지속성 개념이 형성

된다. 이 때 시간 요인은 미리 정해진 기간(a defined period)이거나 진료 에

피소드(an episode of illness)가 된다.

User Provider

-Type of diseases and injuries-Severity of diseases and injuries

-Type of provider (specialty, size etc.)-Organizational context

User Provider

-Type of diseases and injuries-Severity of diseases and injuries

-Type of provider (specialty, size etc.)-Organizational context

Figure 2. Medico-clinical encounter: unit of continuity of care

체로 지속성 개념은 환자 개인 수 에서 논의되지만(Saultz, 2003) 이를

집단 수 으로 확장하여 용할 수도 있는데, Shortell은 이 때 용하는 별

도의 지속성 측정 지표들을 제안하기도 했다(Shortell, 1976).

- 11 -

Time period

User as population

User as individual Multiple provider

Time period

User as population

User as individual Multiple provider

Figure 3. A diagrammatic model:

Continuity of care

이러한 지속성의 특징을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지속성은 환자 개인

과 의사와의 만남이 시간 흐름에 따라 되는 양상을 말하며, 둘째, 의료

제공자가 아닌 의료 이용자, 즉 환자 개인이 경험하는 속성을 말한다.3)

2.1.2. 진료 지속성 개념

진료 지속성을 연구하는 이들이 공통 으로 제기하는 문제는 지속성 개념이

매우 다양하게 정의되고 있다는 것이다(Reid et al., 2002; Saultz, 2003). 이

때문에 연구자들은 실증 연구에 앞서 우선 진료 지속성 개념을 정의하려고

시도하 다(Steinwachs, 1979; Wall, 1981).

최근 진료 지속성에 한 연구 성과들이 축 되면서 Reid 등은 진료 지속

성을 정보 지속성, 계 지속성, 리 지속성 등 세 유형(type)으로 구분하

3) 이에 반해 조정(coordination)이나 통합(integration)은 이용자-제공자 계보다

상 으로 제공자 간 계에 주목하는 개념이라고 한다(Reid et al., 2002).

- 12 -

다(Reid et al., 2002), 먼 정보 지속성(informational continuity)은 환자의

상태에 합한 진료를 제공하기 하여 과거 병력과 진료에 한 정보를

활용하는 정도를 뜻한다. 계 지속성(relational continuity)은 환자와 의료

제공자가 지속 인 계를 맺음으로써 의료제공자가 환자에 한 인 정

보를 축 하고 진료의 일 성과 연속성을 유지하는 정도를 말한다. 마지막

으로 리 지속성(management continuity)은 서로 다른 의료제공자로부터

제공되는 진료가 일 성을 유지하는 정도를 말한다.

그런데 리 지속성은 주로 특정 만성 질환 리에 을 맞추는 질병

리(disease management)나 사례 리(case management) 분야에 용되어

온 반면, 한 개인에게 발생할 수 있는 흔하고 다양한 건강 문제를 다루는

일차의료 분야에서는 정보 지속성이나 계 지속성이 더 합한 개념으로

보인다. 이와 련하여 Saultz는 기존의 정보 지속성 계 지속성 개념에

계(hierarchy)를 부여하 다(Saultz, 2003; Figure 4).

Informational continuity

Longitudinal continuity

Interpersonal continuity







Figure 4. Hierarchy of continuity of care: Step-ladder metaphor

먼 지속성의 계에서 기 를 차지하는 것은 정보 지속성이다. 정보 지

속성은 의료 과오(medical error)를 방하거나 환자의 안 을 보장하는 데

가장 요한 지속성의 측면이지만, 그것 자체로는 진료 근성을 높이거나

- 13 -

환자 만족도를 개선하지 못한다. 경시 지속성(longitudinal continuity)은

환자가 근하기 쉽고 익숙한 환경에서 진료를 받을 수 있는 정도를 말한다.

이 때 근성 높고 익숙한 진료 환경으로서 의료시설을 “medical home”이

라고 한다. 마지막으로 인 계 지속성(interpersonal continuity)은 경시

지속성에 더하여 개별 환자와 의사간의 계가 지속 으로 유지되는 경우를

가리킨다. 환자는 의사를 잘 알고 신뢰하여 자신의 모든 건강 문제를 우선

으로 주치의와 상의한다. 이러한 개념을 따르자면 단골환자-주치의의 계

에 부합하는 진료 지속성 개념은 인 계 지속성이라고 할 수 있다.

좋은 의료 시스템에서는 환자가 주치의를 통해 인 계 지속성을 유지

할 수 없을 때, 같은 의료시설에서 일하는 의사를 연결시켜 경시 지속성

을 보장하거나 그것이 어려울 때에는 환자의 진료 정보를 다른 의료진이 공

유하여 정보 지속성을 보장하는 기 을 작동시킬 것이다(Saultz, 2003).

2.2. 진료 지속성 수 의 측정

지속성 측정 방법은 측정 상이 환자 개인이냐 가족이냐에 따라 구분할 수

있다. 환자 개인을 상으로 지속성을 측정할 때 주치의가 미리 정해져

있느냐 그 지 않느냐에 따라 구분할 수 있다(Saultz, 2003; Table 2).

Table 2의 첫째 에는 진료 지속성 측정 상이 환자 개인이면서 주치의

가 미리 정해지지 않은 상태에서 용할 수 있는 진료 지속성 측정 지표와

해당 지표를 처음 제안한 연구의 출처를 보이고 있다. 이 에서 주목할만

한 지표는 Most frequent provider continuity(MFPC)와 Continuity of care

index(COC)이다. MFPC는 진료 지속성 측정 상이 환자 개인이면서 주치

의가 미리 정해진 상태에서 용할 수 있는 지표 가운데 가장 리 쓰이고

있는 Usual provider continuity(UPC)의 등가물(equivalent)로서 MFPC에서

Usual provider는 최빈 방문 의료 제공자(most frequent provider)로 정의된

다. COC는 지속성 수 과 그 편익에 한 실증 연구에서 가장 빈번하게

용된 지표로서 앞선 연구 결과와의 비교라는 에서 강 이 있다.

- 14 -

Instruments

Original reference

Measures that do not

require an assigned

provider

Most Frequent Provider C

ontinuity(M

FPC)

Con

tinuity of Care(COC) Index

Number of Provider S

een(N

OP)

Sequential C

ontinuity(SECON) Index

Likelihood of Con

tinuity(LICON) Index

Likelihood of Sequential C

ontinuity(LISECON) Index

Modified C

ontinuity Index

(MCI)

Modified, Modified C

ontinuity Index

(MMCI)

Index

of Con

centration(C

ON)

GIN

I Index of Con

centration(G

INI)

K Index(K

)

FRAC Index

(FRAC)

Given et al., 1985

Bice and B

oxerman

, 1977

Eriksson

and M

attson

, 1983

Steinwachs, 1979

Godkin and R

ice, 1981

Mag

il and S

enf, 1987

Shortell, 1976

Ejlertsson and B

erg, 1984

Roos et al., 1980

Measures that require an

assigned provider

Usual P

rovider C

ontinuity(U

PC) Index

Duration

of Relationship

Rate of provider turnov

er

Index

Provider Identification

Patient survey, interview, or question

naire

Breslau and R

eeb, 1975

Wall, 1981

Starfield et al., 1976

Breslau, 1982

Measures of fam

ily

continuity

Fam

ily C

are measure

Fam

ily M

ean C

ontinuity Index

(FMCI)

Fam

ily C

ontinuity of Care(FCOC)

Murata, 1993

Godkin and R

ice, 1981

Tab

le 2

. In

stru

men

ts t

o m

easu

re c

onti

nuit

y of

car

e

- 15 -

Table 2의 둘째 에는 진료 지속성 측정 상이 환자 개인이면서 주치의

가 미리 정해진 상태에서 용할 수 있는 진료 지속성 측정 지표와 해당 지

표를 처음 제안한 연구의 출처를 보이고 있다. 이 에서 주목할만한 지표

는 UPC와 Duration of Relationship이다. 앞의 것은 언 한 바와 같이 진료

지속성 측정 지표 가운데 가장 리 쓰이고 있는 것이며, 뒤의 것은 미리

정해진 주치의와 맺은 계의 시간 길이 정도를 말해 다. 이것은 주기

으로 주치의 갱신이 가능한 다수 나라의 주치의 제도에서 진료 지속성 수

에 따른 편익 수 을 평가하는 데 합한 지표로 볼 수 있을 것이다.

마지막으로 Table 2의 셋째 에는 진료 지속성 측정 상이 환자가 속한

가족일 때 용할 수 있는 진료 지속성 측정 지표와 해당 지표를 처음 제안

한 연구의 출처를 보이고 있다. Murata 등이 제안한 Family Care measure

는 의료제공자 방문 빈도, 가족 구성원 수, 방문한 의료 제공자 수를 결합하

여 진료 지속성 수 을 측정하는 지표를 개발한 바 있다(Murata, 1993).

이와 같이 진료 지속성 수 을 측정하기 해 연구자들은 다양한 지표들

을 개발하 다. 그러나 이들 지표를 실증 연구에 용하기 해서는 연구

상과 세 , 지표 값 산출을 해 필요한 자료를 정확히 악해야 한다.

2.2.1. 실증 연구 사례

앞서 살펴본 바와 같이 진료 지속성 수 을 측정하기 하여 다양한 지표들이

제안되었으나, 이들 일부만이 반복 으로 진료 지속성 수 을 측정하는 실

증 연구에 용되었고 어린이 청소년 환자들을 상으로 주로 용된 진료 지

속성 측정 지표는 COC이었다. Table 3은 어린이 청소년 환자를 상으로 진료

지속성을 측정한 연구 결과들을 요약한 것이다. 외국 연구의 부분은 진료 지

속성 수 자체를 측정하는 데 머무르지 않고 진료 지속성 수 과 진료 결과

의 연 성을 함께 평가하고 있다.

- 16 -

Study population Setting Study Measurement

technique

Levels of

continuity

Patients served by

pediatric practice

University

-based pediatric

practice

Breslau

and Reeb,

1975

UPC 0.68-0.84

4,262 patients 13

years of age or

younger

Manitoba health

insurance

system

Roos et al.,

1980

COC 0.44-0.57

785 Medicaid

children ages 0 to

19 years

Outpatient

teaching clinic

Christakis

et al., 1999

COC Residents:

0.30±0.32

Attendings:

0.40±0.31

11,233 children

continuously enrolled

in HMO during the

first 15 months

Group Health

Cooperative of

Puget Sound

(HMO)

Christakis

et al., 2000

COC 0.42±0.25

46,097 children less

than 18 y enrolled at

a HMO

Group Health

Cooperative of

Puget Sound

(HMO)

Christakis

et al., 2001

COC 0.39±0.32

759 patients (age

4.5±4.4 y) visiting to

the clinic for either

well or acute care

A primary care

clinic and a

resident

teaching clinic

Christakis

et al., 2003

COC 0.46±0.27

Table 3. Levels of continuity of care among children patients

우리나라 일차의료의 지속성 수 을 측정한 연구로는 1980년 와 1990년

각각 한 편씩 모두 두 편이 있다(김 열 등, 1988; 정 주 등 1997).

먼 김 열 등은 가정의학회 회원으로 서울지역에서 단독개원 인 의사

28명에게서 진료 받은 의료보험 환자를 상으로 설문조사를 시행한 후 의

료보험 자료를 이용하여 과거 1년간의 진료 내용을 추 하여 진료 지속성

수 을 산출하고 련 요인을 분석하 다. MCI를 제외한 COC, Continuity

Index(CI), MMCI로 측정한 지속성이 성 질환보다 만성 질환에서 높았고,

MCI와 MMCI에서만 0-14세 45세 이상 군이 15-44세 군에 비해 지속성

- 17 -

수 이 높았다. 그러나 의사의 특성은 UPC로 측정한 지속성 수 에 향을

미치지 않은 것으로 나타났다(김 열 등, 1988).4)

정 주 등은 한 학병원 가정의학과 외래를 방문한 환자 에서 최소한

6개월 이상 계속 진료를 받은 55명의 환자를 상으로 설문조사를 하고,

MCI를 이용하여 진료 지속성 수 에 따라 3개 군을 구분한 낮은 지속성 군

18명과 높은 지속성 군 18명을 상으로 련 요인을 분석하 다. 높은 지

속성 군의 환자의 소득이 낮은 지속성 군의 환자보다 유의하게 낮았고(p＝

0.042) ‘주치의에게 계속 다니는 것이 요하다’고 인식하는 환자의 비율도

높은 지속성 군의 환자가 낮은 지속성 군 환자보다 유의하게 높았다(p＝

0.005). 그러나 성, 연령, 가족 구성, 결혼 계, 직업 유무, 교육 수 , 질환

양상은 양 군 간에 유의한 차이가 없었다. 주치의가 아닌 의사를 방문하는

이유는 양 군 모두에서 ‘진료 약 날짜나 시간을 못 지켜서’가 가장 많았지

만 양 군 간에 유의한 차이는 없었다(정 주 등 1997).

요컨 지 까지 우리나라에서 이루어진 지속성 련 연구들은 진료의 지

속성이 지니는 편익을 미리 제하고, 지속성 수 을 측정하고 이에 향을

미치는 련 요인 탐색에 주목하 다는 을 특징으로 볼 수 있다.

2.3. 진료 지속성과 진료 결과

Starfield는 진료 지속성과 그 향에 한 기존 연구들을 종합하여 제시하

다(Starfield, 1998). 그는 의료 제공자 개인과의 계의 지속성과, 의료기

과의 계의 지속성을 구분하여 진료 지속성의 편익을 Table 4와 같이 요

약하 다(Starfield, 1998; Table 4).

4) 15세 미만 어린이 청소년에서 진료 지속성 수 은 COC 0.50±0.10, MCI 0.72± 0.01, MMCI 0.80±0.12로 나타났다.

- 18 -

Identified with a

person

Identified with a

place

Better problem／needs recognition

More accurate diagnosis

Better concordance

Appointment keeping

Treatment advice

Fewer hospitalization

Lower costs

Better prevention (some types)

Increased satisfaction (satisfaction and

longitudinality are reciprocal)

＋＋

＋＋

＋＋

＋＋

＋＋

＋＋

＋＋

＋＋

＋＋

＋

＋

＋＋

Table 4. Benefits of longitudinality, based on evidence from the literature

이처럼 기존 연구자들은 진료의 지속성 수 이 높을수록 진료 과정과 결

과, 비용에 정 인 향을 미친다는 것은 이론 ․직 면에서 명백한

사실인 것으로 보았다. 그러나 과거에는 이를 입증할만한 경험 근거가 부

족하 다(Rogers and Curtis, 1980; Weiss and Blustein, 1996).

그런데 1990년 반 이후 미국 오 곤 학 가정의학과의 Saultz, 워싱턴

학 소아과의 Christakis, 터키 학 가정의학과의 Mainous Ⅲ 등이 다수

의 실증 연구 결과를 발표하면서 연구 성과가 축 되었고, 이러한 연구 성

과들을 바탕으로 Saultz 등은 진료 지속성의 개념, 진료 지속성과 환자 만족

도, 진료 지속성과 진료 결과에 하여 범 한 문헌고찰을 시도하 다

(Saultz, 2003; Saultz and Albedaiwi, 2004; Saultz and Lochner, 2005;

Cabana and Jee, 2004; Gray et al., 2003). 특히 Saultz와 Lochner(2005)는

체계 문헌 탐색과 평가 략을 용한 자신들의 종설 연구에서, 진료 결

과를 크게 방 의료(preventive care), 입원(hospitalization), 의사-환자 계

의 질(quality of doctor-patient relationship), 만성 질환 리(chronic illness

care), 모성 건강 결과(maternity outcomes), 비용(cost)으로 구분하 다. 이

하에서는 Saultz와 Lochner(2005)에 근거하여 진료 지속성과의 련성이 실

증 으로 검토된 진료 결과를 건강 결과(health outcome), 보건의료 서비스

이용(services utilization), 진료비(cost) 범주로 재구성하여 살펴보기로 한다.

- 19 -

2.3.1. 실증 연구 사례

2.3.1.1. 건강 결과

Table 5는 진료 지속성과 건강 결과간의 연 성을 평가한 기존 연구 결과들

을 요약한 것이다. 여기에서 건강 결과는 사망(mortality), Apgar score 등

생화학 ․임상 검사 결과를 포함한 유병(morbidity) 수 , 흡연 등을 포

함한 건강 행태(health behaviors)를 포함한다.

먼 진료 지속성 수 이 높을수록 진료 결과가 좋다는 연구 결과들을 살

펴보자. Philips와 Shear는 캘리포니아 주 가정의나 문 클리닉을 이용하는

고 압 환자 46명을 상으로 한 상 연구에서 SECON index로 측정한 진

료 지속성 수 이 높을수록 압이 낮음을 보고하 다(Phillips and Shear,

1984). Ettner는 미국의 년 성인 3,140명을 상으로 화와 우편 설문 조

사 결과를 시행한 상 연구에서 설문 조사에서 주치의가 있다고 보고한 환

자에서 약물 남용 행태가 유의하게 고 연 시도 보고가 유의하게 많았음

을 보고하 다(Ettner, 1999). Boss와 Timbrook은 지속 인 산 리를 받

은 소득층 여성 40명과 지속성 수 이 낮은 산 리를 받은 여성 454

명에 한 후향 코호트 연구에서 UPC로 측정한 진료 지속성 수 이 높을

수록 신생아 유병률과 출생체 , Apgar score가 좋았다고 보고하 다(Boss

and Timbrook, 2001).

반면 진료 지속성 수 과 건강 결과와의 연 성이 확인되지 않았다는 연

구 결과들도 있었다. Flynn은 미국 학병원 가정의학과를 이용하는 임부

61명을 상으로 한 상 연구에서 COC로 측정한 진료 지속성 수 과 임신

합병증 사이에 유의한 상 성이 없음을 보고하 다(Flynn, 1985). Rowley 등

은 405명의 임부를 조산사 6명이 근무하는 지속성 높은 클리닉(continuity

clinic)에 배정하고 409명의 임부를 지속성이 낮은 학병원 클리닉에 배정

한 임상시험 연구에서 5분 Apgar score, 출생체 , 사망 수 에서 유의한 차

이가 없음을 보고하 다(Rowley et al., 1995). Weiss와 Bluestein은 8,068명

의 Medicare 수 권자를 상으로 인 면 조사를 시행한 후향 코호트

- 20 -

연구에서 비만 유병률과 흡연율이 의사-환자 계 지속 기간(duration of

continuity)과 상 성이 없다고 보고한 바 있다(Weiss and Bluestein, 1996).

Overland 등은 오스트 일리아의 당뇨 센터에 등록된 479명의 환자를 상

으로 한 상 연구에서 의사-환자 계 지속 기간과 HbA1C 수 , 지질

압 수 간에 상 성이 없음을 보고하 다(Overland et al, 2001).

나아가 Hanninen과 Takala는 핀란드의 제2종 당뇨병 환자 260명을 상

으로 한 상 연구에서 환자 설문 조사 결과로 평가한 진료 지속성 수 이

높을수록 HbA1C 수 이 높았다고 보고하 다(Hanninen and Takala, 2001).

연구에 용한 건강 결과 지표에 따라 진료 지속성 수 과 건강 결과와의

연 성이 서로 다르게 나온 경우도 있었다. Shear 등은 캘리포니아 주에서

3개 가정의학과와 1개 산부인과를 이용한 후 병원에서 출산한 여성 160명을

상으로 한 후향 코호트 연구에서 SECON index로 측정한 진료 지속성

수 과 출생체 은 유의한 련성이 있었으나 Apgar score와는 유의한 련

성이 없음을 보고하 다(Shear et al., 1983). O'connor 등은 미네소타 주

HMO에 1년 이상 가입 인 당뇨병 환자 1,387명을 상으로 한 후향 코

호트 연구에서 환자 설문 조사 결과에서 질병의 경 도(case-mix)를 보정한

후 주치의가 있다고 한 당뇨병 환자의 경우 HbA1C가 10% 이상 증가할 확률

이 감소함을 보 으나 평균 HbA1C 수 과 진료 지속성 수 간의 상 성이

낮은 것으로 보고하 다(O'Connor et al, 1998).

요컨 진료 지속성과 건강 결과 간의 연 성을 평가한 기존 연구 결과들

은 일 성 있는 결론을 제시하지 않고 있다. 이것은 물론 연구 상과 세

의 차이, 진료 지속성 측정 방법의 차이, 용한 건강 결과 지표의 상이함에

서 비롯되는 것으로 결과 지표별로 더 많은 연구의 축 이 필요할 것이다.

- 21 -

Outcome measured

Study Study method Measurement technique

Outcome improved?

Hypertension control

Phillips and Shear, 1984

Correlation SECON index ＋

Health behaviors Ettner, 1999 Correlation Patient survey ＋

Neonatal morbidity

Boss and Timbrook, 2001

Retrospective cohort

UPC index ＋

Apgar score 〃 Retrospective cohort

UPC index ＋

Birth weight 〃〃〃＋

Pregnancy complications

Flynn, 1985 Correlation COC index －

Apgar score Rowley et al., 1995

Clinical trial Assignment to continuity clinic

－

Birth weight 〃〃〃－

Newborn mortality 〃〃〃－

Obesity prevalence Weiss and Bluestein, 1996


Duration of continuity

－

Tobacco use 〃〃〃〃

HbA1C Overland et al, 2001

Correlation Duration continuity

－

Lipid control 〃〃〃－

Blood pressure control

〃〃〃－

Presence of diabetic complications

〃〃〃－

Blood glucose control

Hanninen and Takala, 2001

〃 Patient survey －*

Birth weight Shear et al., 1983


SECON index ＋

Apgar score 〃〃〃－

Glucose control O'Connor et al, 1998


〃＋－

＋＝outcome significantly improved with continuity－＝outcome not significantly improved with continuity－*＝outcome significantly worse with continuity

Table 5. Summary of studies examining continuity and health outcomes

- 22 -

2.3.1.2. 보건의료 서비스 이용: 입원을 심으로

Table 6은 진료 지속성과 보건의료 서비스 이용간의 연 성을 평가한 기존

연구 결과 변수를 입원으로 둔 연구 결과들을 제시한 것이다. Saultz와

Lochner는 기존 연구들이 진료 지속성과의 계를 가장 빈번하게 평가한 진

료 결과로 방 의료의 제공(12편의 연구가 22개의 결과 변수를 용함), 입

원(9편의 연구가 11개의 결과 변수를 용함)을 시하면서 이들 변수를

용한 연구들이 진료 지속성과 진료 결과의 련성을 일 성 있게 보고하고

있음을 언 하고 있다(Saultz and Lochner, 2005).

Alpert 등은 3년간 소득층 250 가족을 포 인 가족 심 소아과 클리

닉에 배정하고 239 가족을 조군에 배정한 임상시험 연구에서 첫 6개월 동

안은 포 클리닉에 배정된 가족의 입원율이 높았으나 이후에는 조군

가족의 입원율이 높았음을 보고하 다(Alpert et al., 1968). Alpert 등은 보스

턴 시 거주 750 가족의 소득층 어린이 931명을 포 소아과 클리닉, 면

조사를 하지 않는 조군, 실험군처럼 6개월에 한번씩 면 조사를 하는

조군으로 무작 배정한 임상시험 연구에서 실험군에 배정된 어린이의 입

원율이 낮음을 보고하 다(Alpert et al., 1976). Shear 등은 캘리포니아 주에

서 3개 가정의학과와 1개 산부인과를 이용한 후 병원에서 출산한 여성 160

명을 상으로 한 후향 코호트 연구에서 가정의학과에서 SECON index로

측정한 진료 지속성 수 이 높았으나 재원 기간의 차이는 보이지 않음을 보

고하 다(Shear et al., 1983). Wasson 등은 55세 이상의 재향군인 남성 환자

776명을 지속성 높은 클리닉과 그 지 않은 클리닉에 무작 배정한 임상시

험 연구에서 지속성 높은 클리닉에 배정된 환자에서 COC로 측정한 진료 지

속성 수 이 높고, 입원율과 응 입원율이 낮으며 재원 기간이 짧음을 보고

하 다(Wasson et al., 1984). Smith는 VA 시스템의 내과 클리닉을 통원 진

료 (ambulatory teams)으로 재조직한 후 상태를 비교하는 연구에서 재

조직 후 진료 지속성 수 이 높아짐에 따라 재입원이 28% 감소하 음을 보

고하 다(Smith, 1995). Weiss와 Bluestein은 8,068명의 Medicare 수 권자

를 상으로 인 면 조사를 시행한 후향 코호트 연구에서 입원율과 의

- 23 -

사-환자 계의 지속 기간 간의 련성을 보고하 다(Weiss and Bluestein,

1996). Gill과 Mainous Ⅲ는 델라웨어 주 Medicare 환자 13,495명의 진료비

청구 자료를 분석한 후향 코호트 연구에서 MMCI로 측정한 지속성 수 과

입원 체 Ambulatory care-sensitive conditions (ACSCs)로 인한 입원 확

률 간에 연 성을 보고하 다(Gill and Mainous Ⅲ, 1998) Mainous Ⅲ와

Gill은 UPC로 측정한 의사에 한 진료 지속성 수 이 의료기 에 한 진

료 지속성 수 보다 입원율과의 연 성이 유의함을 보고하 다(Mainous Ⅲ

and Gill, 1998). Christakis 등은 워싱턴 주 시애틀의 소아과 환자 46,097명

의 진료비 청구 자료를 분석한 후향 코호트 연구에서 COC로 측정한 진료

지속성이 높을수록 입원 험도가 낮다고 하 다(Christakis et al., 2001).

요컨 , 진료 지속성과 입원 간의 계를 평가한 연구들을 검토한 결과

검토 상 9편의 연구, 11개의 결과 변수 7편의 연구, 9개의 결과 변수에

서 진료 지속성 수 이 증가할수록 입원율 는 입원 험도가 감소하거나

재원 기간이 단축되었음을 확인하 다. 이는 입원에 한정하 을 때 진료 지

속성과 진료 결과의 연 성이 상당한 수 으로 존재함을 의미한다.

- 24 -

Outcome measured

Study Study method Measurement technique

Outcome improved?

Rate of hospitalization

Alpert et al., 1968


±

〃 Alpert et al., 1976

〃〃＋

Hospital length of stay

Shear et al., 1983


SECON index －

Emergency hospitalization rate

Wasson et al., 1984

Clinical trial COC index ＋

ICU days 〃〃〃＋

Hospital length of stay

〃〃〃＋

Readmission within 10days after hospital discharge

Smith, 1995 Prospective cohort

UPC index ＋

Hospitalization rate

Weiss and Bluestein, 1996



＋

Hospitalization for all conditions and ambulatory sensitive conditions

Gill and Mainous, 1998

〃 MMCI ＋

Hospitalization rate

MainousⅢand Gill, 1998

〃 UPC index ＋

Risk of hospitalization

Christakis et al., 2001


COC index ＋

＋＝outcome significantly improved with continuity－＝outcome not significantly improved with continuity

Table 6. Summary of studies examining continuity and hospitalization

- 25 -

2.3.1.3. 진료 비용

Table 7은 진료 지속성과 진료 비용간의 연 성을 평가한 기존 연구 결

과 변수에 입원이 포함된 연구 결과들을 요약한 것이다. 이들 10편의 연구

비용을 직 측정한 것은 한 편뿐인데, 그것도 구체 진료 행 의 비용

을 산출한 것이 아니라 해당 환자가 가입한 Medicare 부문의 비용 체를

산출한 것이다(Weiss and Bluestein, 1996). 나머지 연구들은 비용을 직

산출하는 신 특정 보건의료 서비스 이용 수 의 증감을 평가함으로써 비

용에 미치는 향을 간 으로 추정하 다.

Alpert 등은 보스턴 시 거주 750 가족의 소득층 어린이 931명을 포

소아과 클리닉, 면 조사를 하지 않는 조군, 실험군처럼 6개월에 한번씩

면 조사를 하는 조군으로 무작 배정한 임상시험 연구에서 실험군에

배정된 어린이는 입원 횟수가 고 임상병리 검사와 방사선 검사 횟수가

으며 외과 시술이나 외래 방문 횟수도 은 것으로 나타났다. 다만 이 연

구에서는 진료 지속성 수 을 계량화하지 않았고 조군과의 차이를 통계

으로 검정하지 않았다(Alpert et al., 1976). Wasson 등은 55세 이상의 재향

군인 남성 환자 776명을 지속성 높은 클리닉과 그 지 않은 클리닉에 무작

배정한 임상시험 연구에서 18개월 동안 지속성 높은 클리닉에 배정된 환

자의 진료 지속성 수 이 더 높았고 응 실을 통한 입원 횟수가 더 었으며

재원 기간과 ICU 재원 기간이 더 짧았고 ECG와 흉부 방사선 검사 횟수가

더 었다고 보고하 다(Wasson et al., 1984). Philips와 Shear는 캘리포니아

주 가정의나 문 클리닉을 이용하는 고 압 환자 46명을 상으로 한 상

연구에서 SECON index로 측정한 진료 지속성 수 과 입원 빈도나 외래 방

문 횟수 간에 연 성이 없다고 보고하 다(Phillips and Shear, 1984).

Rowley 등은 405명의 임부를 조산사 6명이 근무하는 지속성 수 이 높은 클

리닉(continuity clinic)에 배정하고 409명의 임부를 지속성 수 이 낮은 학

병원 클리닉에 배정한 임상시험 연구에서 임부의 산 입원율이나 신생아

입원율에서 통계 으로 유의한 차이가 없었으나 지속성 수 이 높은 조산사

근무 클리닉의 출산 리 비용이 4.5% 정도 낮았고 합병증이 동반한 출산

- 26 -

횟수도 었다고 보고하 다(Rowley et al., 1995). Smith는 VA 시스템의 내

과 클리닉을 통원 진료 (ambulatory teams)으로 재조직한 후 상태를 비

교하는 연구에서 재조직 후 진료 지속성 수 이 높아짐에 따라 재입원이

28% 감소하 고 클리닉 방문 기간도 었다고 보고하 다(Smith, 1995).

Weiss와 Bluestein은 8,068명의 Medicare 수 권자를 상으로 인 면

조사를 시행한 후향 코호트 연구에서 의사-환자 계의 지속 기간이 길수

록 입원율이 감소하고 Medicare part A와 B의 비용이 어든다고 보고하

다(Weiss and Bluestein, 1996). Gill과 Mainous Ⅲ는 델라웨어 주 Medicare

환자 13,495명의 진료비 청구 자료를 분석한 후향 코호트 연구에서 MMCI

로 측정한 지속성 수 과 입원 확률 간에 연 성이 있다고 보고하 다(Gill

and Mainous Ⅲ, 1998) Mainous Ⅲ와 Gill은 UPC로 측정한 의료기 에

한 진료 지속성 수 이 높고 의사에 한 진료 지속성 수 이 낮을 때보다

의사에 한 진료 지속성 수 이 높을 때 입원할 확률이 낮다고 보고하 다

(Mainous Ⅲ and Gill, 1998). Christakis 등은 워싱턴 주 시애틀의 소아과 환

자 46,097명의 진료비 청구 자료를 분석한 후향 코호트 연구에서 COC로

측정한 진료 지속성이 높을수록 입원 험도와 응 실 방문 험도가 낮다

고 하 다(Christakis et al., 2001).

요컨 , 진료 지속성과 진료 비용 간의 계를 평가한 연구들을 검토한

결과, 검토 상 10편 연구 1편의 연구에서 진료 지속성과 진료 비용 간

에 유의한 연 성이 찰되지 않음을 보고하 고(Phillips and Shear, 1984)

1편의 연구에서는 결과 변수에 따라 다소 상이한 결과를 보 으나(Rowley

et al., 1995), 나머지 8편의 연구에서는 진료 지속성 수 이 높을수록 진료

비용이 감소한다는 것을 일 성 있게 보고하고 있다. 이러한 결과는 Table 7

에서 보인 진료 지속성과 진료 비용 간의 계를 평가한 연구들의 다수가

입원 의료 이용 수 의 증감을 통해 진료 지속성 수 이 진료 비용을 미치

는 향을 간 으로 평가하 기 때문이다.

- 27 -

Cost measured Study Study method Measurement technique

Outcome improved?

1. Rate of hospitalization

2. Laboratory and x-ray utilization

3. Surgical procedure

4. Illness visits5. Appointment

no-shows

Alpert et al., 1976Alpert et al., 1968


1. ＋2. ＋3. ＋4. ＋5. ＋

1. Emergency hospitalization rate

2. Hospital length of stay

3. ICU days4. Outpatient ECG

and chest x-ray utilization

Wasson et al., 1984

Clinical trial COC index 1. ＋2. ＋3. ＋4. ＋

1. Hospitalization 2. Number of

office visits

Phillips and Shear, 1984

Correlation SECON index 1. －2. －

1. Antenatal hospitalization of mom

2. Newborn ICU admission of infant

3. Inpatient cost per delivery

Rowley et al., 1995


1. －2. －3. ＋

1. Readmission within 10 days after hospital discharge

2. Length of office visit

Smith, 1995 Prospective cohort

UPC index 1. ＋2. ＋

＋＝cost significantly lower with continuity－＝cost not significantly lower with continuity

Table 7. Summary of studies examining continuity and cost

- 28 -

Cost measured Study Study method Measurement technique

Outcome improved?

1. Hospitalization rate

2. Medicare part A and B costs

Weiss and Bluestein, 1996



1. ＋2. ＋

Hospitalization for all conditions and ambulatory sensitive conditions

Gill and Mainous Ⅲ, 1998

〃 MMCI index ＋

Hospitalization rate in patients with high physician vs low physician/high site continuity

MainousⅢ and Gill, 1998


UPC index ＋

1. Risk of hospitalization

2. Emergency department visit

Christakis et al., 2001

〃 COC index 1. ＋2. ＋

＋＝cost significantly lower with continuity－＝cost not significantly lower with continuity

Table 7. Continued

- 29 -

3. 연구 목

이 연구의 목 은 우리나라 어린이 청소년 환자에서 일차의료의 지속성 수

을 측정하고 지속성 수 의 분포 양상을 악하며, 지속성 수 과 입원

험도 간의 계를 실증하는 것이다. 구체 인 연구 목 은 다음과 같다.

첫째, 2-19세의 우리나라 어린이 청소년 환자를 상으로 일차의료의 진료

지속성 수 을 측정하고, 진료 지속성 수 의 분포를 환자 특성인 성, 연령,

천식으로 인한 의료기 방문 여부, 등록 장애인 여부, 용 의료보장 형태

등에 따라 기술한다.

둘째, 2-19세의 우리나라 어린이 청소년 환자를 상으로 일차의료의 지속

성 수 에 향을 미치는 요인을 탐색한다. 이 때 환자의 개인 특성과 함께

환자가 거주하는 지역사회로서 행정구역인 시군구의 특성을 함께 고려한다.

셋째, 2-19세의 우리나라 어린이 청소년 환자를 상으로 일차의료의 지속

성 수 이 입원 험도에 미치는 향을 분석한다. 이 때 환자의 개인 특성

과 함께 환자가 거주하는 지역사회로서 행정구역인 시군구의 특성을 함께

고려하여 입원 험도를 산출한다.

- 30 -

II. 연구 자료와 방법

1. 연구 자료

1.1. 분석 상의 선정

연구 자료는, 2001년부터 시작된 “한국인의 질병부담 측정을 통한 건강 련

삶의 질 향상에 한 연구”의 일환으로 구축된 “국민표 코호트”에서 추출한

자료다. 국민표 코호트는 건강보험과 의료 여의 진료비 청구 자료와 가입

자 자격 자료를 이용하여 2000년 기 국 인구의 2.6%를 5세 구간 인구

구조, 성별, 역자치단체 인구, 건강보험 가입자와 의료 여 수 권자 구성

비를 표하게끔 구축된 것으로, 의료 이용자의 개인 정보 보호를 해 주

민등록번호는 암호화되어 별도의 ID가 부여되어 있다. 연구 상이 속한

0-19세 연령군의 표본 추출률은 2.5% 내외 다(Table 8; 서울 학교, 2002).

Age

(year)

Cohort Estimated population in 2000 Sampling ratio

Male Female Total Male Female Total Male Female Total

0-4 42,345 38,256 80,601 1,689,517 1,538,491 3,228,008 2.51 2.49 2.50

5-9 47,821 41,887 89,708 1,903,325 1,676,991 3,580,316 2.51 2.50 2.51

10-14 41,357 37,222 78,579 1,659,786 1,490,692 3,150,478 2.49 2.50 2.49

15-19 48,191 45,161 93,352 1,926,753 1,805,403 3,732,156 2.50 2.50 2.50

Total 179,714 162,526 342,240 7,179,381 6,511,577 13,690,958 2.50 2.50 2.50

Table 8. Age group composition of national standard cohort

이 국민표 코호트는 해가 바 더라도 새로운 구성원을 편입시키지 않으므

로, 2001년에는 0세, 2002년에는 0-1세, 2003년에는 0-2세……식으로 매년

결손 연령층이 늘어나게 된다. 이 연구에서는 다음과 같은 이유로 분석

상을 2002년 기 2-19세의 국민표 코호트 구성원인 어린이 청소년으로

- 31 -

선정하 다. 첫째, 0-1세 연령층을 포함하지 않은 것은 물론 해가 바 어도

새로운 구성원을 충원하지 않는 국민표 코호트 자료의 특성 때문이다. 둘

째, 2002년 이후 자료만을 분석 상으로 삼은 것은 2000년 의약분업 시행,

2001년 건강보험 재정안정화 책 시행 등 의료이용에 향을 수 있는

요인이 2000-2001년 동안 집 으로 발생하 기 때문이다.

다음으로 앞에서 선정한 분석 상 가운데 2002-2003년간 외래 진료를

받기 하여 의료기 을 방문한 횟수가 4회 미만인 경우를 제외하 다. 이

것은 진료 지속성 수 을 측정하는 일부 지표들이 그 수리 특성상 외래

방문 횟수가 무 으면 의미 있는 지속성 수 을 산출하기 어렵고, 외래

방문 횟수가 늘어날수록 외래 방문 의료기 수가 많아지더라도 지속성 수

의 변화 폭이 어들기 때문이다(Christakis et al., 2001).

마지막으로 분석 상의 최빈 방문 의료제공자(most frequent provider,

MFP)를 악하여 최종 분석 상을 MFP가 의원 의료기 인 경우로 제한

하 다. 이는 이 연구의 심이 일차의료기 의 진료 지속성에 있기 때문이

다. 이상 분석 상 선정 과정을 흐름도로 제시하면 아래와 같다.

E s tE s tFigure 5. Study population identification process

- 32 -

1.2. 연구 자료의 구조

연구 자료는 크게 기본 자료와 부가 자료로 나뉜다. 기본 자료에는 국민표

코호트를 구축하는 데 이용한 건강보험 가입자와 의료 여 수 권자의 의

료이용 자료와 자격 자료, 시군구별 의료기 수를 산출하는 데 이용한 건

강보험 의료 여 요양기 자료가 포함된다. 부가 자료에는 시군구별 사

회경제 수 을 반 하는 박탈지수(deprivation index)를 산출하는 데 이용한

통계청 인구주택총조사 자료가 포함된다. 이하에서는 연구 자료의 출처를

심으로 자료 내용을 설명하고 자료에 포함된 변수를 함께 제시한다.

1.2.1. 건강보험 의료 여 자료

건강보험 의료 여 자료로부터 산출되는 첫 번째 연구 자료는 개인 단

로 구축된 의료이용 자료(person-based health care utilization data)다. 여기

에는 개인 식별 번호(ID), 성과 연령, 요양기 기호, 진료 형태, 진료과목

기호, 주상병명과 부상병명, 방문 일자 등의 변수가 포함되어 있다. 두 번째

자료는 건강보험 가입자 의료 여 수 권자의 자격 자료(eligibility data)

다. 자격 자료에는 ID, 성과 연령, 자격 구분, 자격 취득일과 상실일, 장애

종류, 보험료, 주소 등의 변수가 포함되어 있다. 이들 원 자료의 변수들은

일정한 조작 과정을 거쳐 요양기 종류, 천식 유무, 지속성 수 , 입원 유

무, 외래 진료에 민감한 질병(ambulatory care-sensitive conditions, ACSCs)

으로 인한 입원 유무 등 실제 분석에 쓰이는 변수들로 환된다. 이들 두

가지 자료가 국민표 코호트 자료의 골격을 이룬다.

건강보험 의료 여 요양기 자료는 건강보험 심사평가원 홈페이지에

서 제공되는 시군구별 의료기 수 자료이다. 시군구별 의료기 수는, 통계

청 인구주택총조사 자료로 산출한 시군구별 박탈지수와 함께 다수 분석에

서 지역 변수, 즉 Level 2 수 의 변수로 이용된다.

- 33 -

1.2.2. 통계청 자료

시군구별 사회경제 수 을 반 하는 박탈지수를 산출하는 데 이용하는 통계

청 자료는 인구주택총조사(census) 자료다. 이용 자료의 종류와 내용은 산출

하려는 박탈지수의 구성요소에 따라 달라지나, 거꾸로 박탈지수는 이용 가

능한 자료의 종류와 내용에 따라 결정되기도 한다.

우리나라 센서스 자료로 산출 가능한 표 박탈지수는 Townsend 지수

(Townsend, 1987)와 Carstairs 지수(Carstairs and Morris, 1991)로, 그 구성

요소인 지역별 실업률, 자동차를 소유하지 않은 비율, 주거 도, 낮은 사회

계 구성원의 비 , 주택 임 비율 등은 센서스 조사 항목인 경제 활동

상태, 구직 여부, 자동차 보유 수, 가구원 수, 사용 방 수, 직업, 가구 소유

형태 등의 조사 결과를 이용하여 산출이 가능하다(한림 학교, 2005). 이 연

구에서는 2000년에 우리나라에서 실시된 센서스 자료를 이용하여 Carstairs

지수를 산출하여 연구에 용하 다.

이상 연구 자료들의 출처와 항목, 산출 변수, 기타 특성 등 연구 자료의

구조는 다음 페이지 Table 9로 요약할 수 있다.

- 34 -

Sou

rce

Data set

Item

sVariables

Com

ment

Health insurance &

Medical aid

Health care utilization

data

ID N

o, A

ge, G

ender

Medical facility ID N

o.

Physician specialty

Type of service

Primary diagnosis code

Secon

dary diagnosis code

Date of service etc.

ID N

o, A

ge, G

ender

Registered disability

Asthma

Type of health security

Number of am

bulatory

care v

isits

Hospitalization

Hospitalization due to

ACSCs

Type of m

edical facility

Physician specialty

․National standard

cohort

․Personal

characteristics

Eligibility data

ID N

o, A

ge, G

ender


Date to be entitled

Date to be disqualified


Address etc.

Medical facility data

Medical facility ID N

o.

Type of m

edical facility

ZIP codes etc.

No. of medical in

community

․Com

munity

characteristics

National S

tatistical

Office

Census data

No. of room

s in hou

se

No. of mem

bers of fam

ily

Unem

ployment

Occupation

No. of ow

ned car

% of crow

ding

% of unem

ployment

% of no car ow

nership

% of low social class

․Com

munity

characteristics

- C

arstairs index

Tab

le 9

. St

ruct

ure

of s

tudy

mat

eria

ls

- 35 -

2. 연구 방법

2.1. 진료 지속성 수 측정

2.1.1. 측정 방법 선정 기

앞서 Table 2에서 확인할 수 있는 것처럼 진료 지속성 수 을 측정하는 방

법은 매우 다양하다. 따라서 일정한 기 에 따라 진료 지속성 수 을 측정

하는 방법을 선정할 필요가 있다. 이 연구는 건강보험과 의료 여의 의료이

용 자료를 이용하여 환자 개인별 일차의료의 지속성 수 을 평가하고 입원

험도와의 계를 분석하는 것으로 목 으로 삼고 있으므로, 다음과 같은

선정 기 을 용할 수 있다.

첫째, 이 연구는 건강보험과 의료 여 진료비 청구명세서를 가공한 의료

이용 자료를 연구 자료로 삼고 있으므로, 주치의가 미리 정해진 상태에서

지속성 수 을 측정하는 방법을 용할 수 없다. 따라서 주치의가 미리 정

해지지 않은 상태에서 용 가능한 측정 지표를 선정해야 한다. 따라서

Table 2의 첫 번째 범주에 속하는 측정 지표들이 일차 검토 상이 된다.

둘째, 환자 개인별로 지속성을 측정해야 하므로 측정 단 가 인구 집단인

측정 지표는 배제할 필요가 있다. 이 에서 Table 2의 첫 번째 범주에 속

하는 측정 지표 가운데 Shortell(1976)이 개발한 지속성 측정 지표인 CON과

GINI는 검토 상에서 제외한다.

셋째, 기존 연구에서 리 이용된 지속성 측정 지표를 이용하는 것이 좋

다. 특히 이 연구는 지속성 수 과 입원 험도와 계를 살펴보는 것이 주

된 연구의 목 이므로 지속성 수 과 진료 결과 간의 계를 실증한 연구에

서 리 이용한 지표를 용하는 것이 바람직하다. 이 에서 Table 2의 지

속성 측정 지표 가운데 용을 고려할 수 있는 것은 UPC, MMCI, COC 등

인데, UPC의 경우에는 주치의가 미리 정해진 상태에서 용하는 지표이므

로 이 연구에서는 주치의가 정해지지 않은 상태에서 용하는 UPC의 등가

물5)인 MFPC을 용하기로 한다.

- 36 -

2.1.2. 측정 방법

2.1.2.1. Most frequent provider continuity(MFPC)

이것은 Breslau와 Reeb이 학병원 소아과 환자를 상으로 처음 개발하여

용한 지표인 UPC의 등가물로서, 주치의가 미리 정해지지 않은 상태에서

가장 자주 방문하는 의료제공자에게 환자 방문이 집 되는 정도를 보여 다

(Breslau and Reeb, 1975; Given et al., 1985).

MFPC는 MFP외의 의료제공자에 한 방문 횟수 분포나 다른 의료제공자

를 방문한 순서에 향을 받지 않는다. 따라서 의료기 방문 횟수 체가

늘어나더라도 MFP에 한 방문 횟수 비 이 변하지 않으면 MFPC 값 자체

는 바 지 않는다. MFPC 산출 공식은 아래와 같다.

MFPC=Max(n 1, n 2,...,n M)

N

의 공식에서 N은 의료기 방문 횟수 체, M은 이용 가능한 의료제공

자 수, ni는 i번째 의료제공자에 한 방문 횟수다. 이 연구에서 N은 같은

환자가 의료기 외래를 방문한 횟수의 합이며, M은 환자가 이용한 의료기

수 체로 정의한다. 이 정의는 이하의 내용에서도 같다.

2.1.2.2. Modified, modified continuity index(MMCI)

이것은 Magill과 Senf가 제안한 것으로 슬라우가 제안한 UPC를 수정한

것이다. MMCI는 산출 공식에 의료기 방문 횟수 체인 N뿐 아니라 이용

가능한 의료제공자 수인 M을 포함하고 있다. 이것 때문에 MMCI는 MFP외

의 다른 의료제공자에 한 방문 횟수나 방문 분포를 일정하게 반 하게 된

다(Magill and Senf, 1987; Gill and Mainous III, 1998).

5) UPC와 MFPC의 산출 공식이 같다는 뜻이다.

- 37 -

MMCI=1-

MN+0.1

1-1

N+0.1

2.1.2.3. Continuity of care index(COC)

이것은 Bice와 Boxerman이 개발한 것으로 서로 다른 의료제공자에 한 방

문 횟수의 분포를 보여 다(Bice and Boxerman, 1977). 의료제공자에 한

방문 분포가 일정하게 주어져 있다면, COC는 의료기 방문 횟수 증가에

따라 증가하는 경향이 있는데, 이는 산출 공식의 분자에 개별 의료제공자에

한 방문 횟수의 제곱 항이 포함되어 있기 때문이다. COC는 MFPC와 마찬

가지로 서로 다른 의료제공자를 방문한 순서에 향을 받지 않는다.

COC=∑M

i=1n 2i-N

N (N-1)

이들 지표의 수리 특성은 Table 10으로 부연할 수 있다(Christakis et

al., 1999). ①의 경우 세 지표 값은 모두 1이 되어 완 한 지속성 수 을 보

여 다. ②와 ③은 의료제공자는 둘이지만 개별 의료제공자에 한 방문 횟

수는 각각 7회와 1회, 6회와 2회로 차이가 있다. 이 때 MMCI 값은 변화가

없으나 MFPC 값은 감소하고 COC는 감소 폭이 더 크다. ③과 ④는 의료제

공자 수는 둘에서 셋으로 늘었으나, MFP 방문 횟수 체에 한 비 은

각각 6회 0.75로 같다. 이 때 정의상 MFPC 값은 0.75로 변화하지 않지

만 MMCI와 COC 값은 감소한다. ⑤의 경우 MFP 방문 횟수가 ④의 6회에

서 3회로 어들어 정의상 MFPC의 값은 0.75에서 0.375로 감소하 으며,

의료제공자 수도 셋에서 다섯으로 늘어나 MMCI 값은 0.718에서 0.437로

감소하 다. COC 값 한 0.536에서 0.143으로 감소하 다. 모든 방문이 모

두 서로 다른 의료제공자를 상으로 이루어졌을 때 COC 값이 0인 반면

- 38 -

MFPC 값은 의료제공자 수에, MMCI 값은 의료제공자 수와 체 방문 횟수

에 따라 결정된다.

Visit sequence MFPC MMCI COC

①AAAAAAAA

②AAAABAAA

③ABAABAAA

④ABAACAAA

⑤ABCBAEFA

⑥ABCDEFGH

1

0.875

0.75

0.75

0.375

0.125

1

0.859

0.859

0.718

0.437

0.014

1

0.75

0.571

0.536

0.143

0

Table 10. Examples of continuity scores

이상의 설명으로부터 체 방문 횟수가 일정할 때, MFPC는 MFP 방문 횟

수의 비 , MMCI는 의료제공자 수에 향을 받으며, COC는 양자 모두에

향을 받음을 알 수 있다. 달리 말하자면, COC의 경우 다른 두 지표에 비

해 상 으로 의료이용의 상이한 측면을 고르게 반 하고 있다고 볼 수 있

다. 이 에 착안하여 이 연구에서는 지속성 수 을 측정하고 환자 특성에

따른 지속성 수 의 분포 양상을 기술하는 데는 세 지표 모두를 용할 것

이나, 효율 논의를 해 진료 지속성 수 과 입원 험도와의 련성을

평가하는 데서는 COC를 용하기로 한다.

2.2. 진료 지속성 수 과 련 요인 분석

2.2.1. 독립 변수

독립 변수는 변수의 수 에 따라 개인 변수(LevelⅠ)와 지역사회 변수(Level

Ⅱ)로 구분할 수 있다. 개인 변수에는 인구학 특성인 성과 연령, 건강상의

특성인 등록 장애인 여부와 천식으로 의료기 을 이용한 경험, 사회 특성

을 반 하는 용 의료보장 형태, 의료이용 특성을 반 하는 외래 진료 방

문 횟수 등이 포함된다. 지역 변수에는 행정구역인 시군구 단 로 산출한

- 39 -

박탈지수(Carstairs index)6)와 시군구별 인구당 의료기 수가 해당한다. 이

들 지역 변수는 모두 5분 수(quintile)로 환하여 분석에 이용하 다.

분석 과정에서 질병의 경 도(disease severity)는 세 가지 변수를 포함시

킴으로써 고려하 다. 첫째, 체 외래 방문 횟수를 포함시켰다. 외래 방문

횟수는 질병의 경 도나 특정한 의료 추구 행태(care seeking behavior)와

련성이 있을 수 있는데 양자는 모두 입원 험도를 증가시킨다고 하 다

(Christakis et al., 1999; 2001; Brousseau et al., 2004).

둘째, 환자가 천식을 앓은 경험이 있는지 여부를 통제하 다. 천식은 어린

이 청소년에서 가장 유병률이 높은 질병 하나로서 환자의 입원 험도를

증가시키기 때문이다(Christakis et al., 1999; 2001; Brousseau et al., 2004).

구체 으로 2002-2003년간 ICD-10의 J45, J45.0, J45.1, J45.8, J45.9, J46

을 주상병으로 1회 이상 입원하거나(서울 학교, 2004) 2회 이상 외래 진료

를 받은 경험이 있는 경우(Christakis et al., 2001)를 천식 환자로 정의했다.

마지막으로 등록 장애인 여부를 변수로 포함시켰다. 장애가 있는 경우에

는 그에 병발하는 질병이나 일반 인 건강 문제가 보통 사람들에 비해 많고

의료기 이용과 입원 험도가 높다고 알려져 있다(DeJong, 1997; 서울

학교, 2005). 건강보험 가입자와 의료 여 수 권자 자격 자료에는 등록 장

애인의 장애 종류7)와 장애 등 (1-13등 )이 나와 있으나, 이 연구에서는 장

애 등 은 고려하지 않고 등록 장애인 여부만을 고려하 다.

2.2.2. 종속 변수

6) 박탈지수(deprivation index)는 물질결핍지수로 옮기기도 한다. 박탈지수는 지역

의 사회경제 수 을 평가하기 하여 1971년 국 환경부가 처음 개발한 이래

Jarman index, Townsend index, Carstairs index 등이 개발되었다. 이 연구에서

는 Carstairs index를 산출하여 용하 는데, 이는 인구주택총조사 자료로부터

Carstairs index의 구성 항목인 실업 수 , 직업에 기반한 사회계 , 자동차 소유

여부, 가구 집 정도를 악할 수 있기 때문이다(한림 학교, 2005).

7) 01 지체장애, 02 뇌병변장애, 03 시각장애, 04 청각장애, 05 언어장애, 06 정신지

체, 07 발달장애, 08 정신장애, 09 신장장애, 10 심장장애, 11 호흡기장애, 12 간장

애, 13 안면장애, 14 장루요루장애, 15 간질장애 등 모두 15종으로 ‘11. 국가유공자’는 분석 상에서 제외하 다.

- 40 -

종속 변수는 COC로 측정한 환자 개인의 진료 지속성 수 이다. 첫째 분석

방법을 용하는 경우에는 2002년을 기 으로 삼은 진료 지속성 수 이며,

둘째 분석 방법을 용하는 경우에는 입원 발생 이 까지 산출한 진료 지속

성 수 이 종속 변수가 된다. 진료 지속성 수 은 순 척도로 제시되었다.

2.3. 진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성 분석

2.3.1. 연구 설계

연구의 기본 설계는 건강보험과 의료 여의 의료이용 자료를 이용한 후향

코호트 연구(retrospective cohort study)이다. 이 연구에서는 2년간의 연구

자료를 분석하는 구체 틀로서 두 가지 략을 제시한다.

첫째로 연구 자료를 2002년 자료와 2003년 자료로 나 어 앞의 것에서는

일차의료의 지속성 수 을 측정하고 뒤의 것에서는 입원 발생 유무를 측정

하는 략이다. 이것은 진료 지속성 수 과 입원 험도 간의 연 성을 평

가함에 있어 독립 변수를 종속 변수에 인 으로 선행(先行)시킴으로써 연

성의 방향에 한 해석상의 혼란을 최소화하기 한 것이다. 둘째로 입원

발생 까지의 일차의료 외래 이용 자료를 이용하여 지속성 수 을 산출하

고, 이것과 입원 험도 간의 연 성을 평가하는 방법을 용하 다.

첫째 방법에 따라 연구 자료를 분석하게 되면 자료 분석과 해석이 쉽지만,

2002년에 발생한 입원 발생을 무시하거나 2003년의 일차의료 이용 양상을

반 하지 못하는 문제 을 낳는다(Gill and Mainous Ⅲ, 1998; Figure 6).

- 41 -

Figure 6. Temporary relationship ambulatory care visits and

hospitalizations in calendar year

그림에서 ②는 첫째 분석 방법에 잘 맞는 자료의 다. 그러나 2002년

에만 외래 진료 방문이 발생하 고 입원이 2003년에 발생한 후 더 이상의

의료이용이 없는 경우는 실제로는 찾기 어렵다. ①③의 경우 2002년에 입원

이 발생하지 않았으므로 첫째 분석 방법을 용할 수 있으나 2003년의 외

래 진료 방문을 지속성 수 을 측정할 때 고려하지 않는 문제 이 있다. ④

에서는 2002년에 입원이 발생하 으나 2003년에는 입원이 발생하지 않았으

므로 첫째 분석 틀은 이 경우를 입원이 발생하지 않은 것으로 취 한다. ⑤

⑥의 경우 2002년에 발생한 입원을 고려하지 못하는 것은 물론이다.

④⑤⑥에서와 같이 2002년 발생한 입원을 결과 변수로 고려하기 해서

는 생존분석(survival analysis)을 용해야 한다. 이 때 입원이 2회 이상 발

생하는 경우에는 반복 사건(recurrent event)이 발생하는 경우를 고려한 생

존분석 기법을 용하면 정보의 손실 없이 ⑤⑥을 분석하는 것이 가능하다.

다만, 이 연구에서는 진료 지속성 수 을 COC로 측정하므로 입원과 입원

사이의 외래 진료 방문 횟수가 4회 미만인 기간의 자료는 제외하 다.

2.3.2. 독립 변수

- 42 -

독립 변수는 앞의 2.2. 진료 지속성 수 과 련 요인 분석에서의 종속 변수

인 COC로 측정한 환자 개인의 진료 지속성 수 이다.

2.3.3. 통제 변수

통제 변수는 앞의 2.2. 진료 지속성 수 과 련 요인 분석에서의 독립 변수

다. 여기에는 개인 변수로서 인구학 특성인 성과 연령, 건강상의 특성인

등록 장애인 여부와 천식으로 의료기 을 이용한 경험, 사회 특성을 반

하는 용 의료보장 형태, 의료이용 특성을 반 하는 외래 진료 방문 횟수

등이 포함된다.

2.3.4. 종속 변수

종속 변수는 환자의 입원 유무다. 첫째 분석 틀을 용하는 경우에는 2003

년에 입원 진료를 받았는지 여부이며, 둘째 분석 틀을 용하는 경우에는

연구 상 기간 동안 발생한 모든 입원이 종속 변수가 된다.

이 연구에서는 ACSCs로 인한 입원 유무를 추가 인 종속 변수로 사용하

다. 1993년 IOM은 미국 국민의 의료 근도 수 을 모니터할 수 있는 지

표들을 제시하 는데, Ambulatory care-sensitive conditions(ACSCs)는 그

하나다(IOM, 1993; Billings et al., 1993). ACSCs는 외래 진료, 특히 일차의

료에 한 근성을 보장함으로써 입원을 방할 수 있는 질병군을 가리키

는 것으로 이후 여러 연구자들이 ACSCs 입원율 차이와 련된 요인을 꾸

히 탐색하 다(Billings et al., 1993; Bindman et al., 1995; Casanova and

Starfield, 1995; Shi et al., 1999; Parker and Schoendorf, 2000; Falik et

al., McCall et al., 2001). 일부 연구자들은 Billings 등과 IOM이 처음으

로 ACSCs를 정의한 이래 인구 집단에 특성에 따라 별도의 ACSCs를 정의하

려고 시도한 바 있었다(Bindman et al., 1995; Shi et al., 1999; Parker and

Schoendorf, 2000; Falik et al., 2001).

- 43 -

이 연구에서는 Parker와 Schoendorf가 어린이 청소년 환자에 용할 목

으로 정의한 ACSCs를 이용하 다(Parker and Schoendorf, 2000). ACSCs는

원래 ICD-9-CM을 기 으로 정의되었으므로, 이 연구에서는 뉴질랜드 건강

정보서비스(New Zealand Health Information Service)의 ICD-9을 ICD-10로

환하는 연결표(mapping table)를 이용하고 ICD-9-CM과 ICD-10을 일일이

조한 후 ACSCs를 ICD-10으로 재정의 하 다(Table 11).

ICD-9 ICD-10

Asthma 493 J448, J45-46

Pneumonia 481, 483, 485, 486, 482.2, 482.3 J13-14, J153-154, J157, J160,

J168, J180, J188-189

Other upper

airway conditions

381, 382, 460, 461, 462, 463,

465, 472, 473, 474, 490, 034.0,

079.9, 466.0

A749, B349, H65-66, H68-69,

H678, J00-01, J020, J039, J06,

J209, J31, J320-323, J328-329,

J35, J40

Gastroenteritis

and dehydration

558.9, 276.5, 008.8, 008.6 A08, E86, K528

Cellulitis 680-684, 686, 289.3 I889, L010, L02, L030-033,

L038-039, L049, L080,

L088-089, L980

Seizures 345, 780.3 G401, G403-405, G408-412,

R560, R568

Table 11. Ambulatory care sensitive conditions in childhood

- 44 -

3. 자료 처리 분석

3.1. 진료 지속성 수 과 분포

지속성 수 기술과 분포 양상의 분석은 도우용 SAS(ver. 8.2)를 이용하여

실시하 다. 분석 상의 특성에서는 빈도와 비 을 보 으며 개인 특성에

따라 지속성 수 의 차이가 있는지에 한 유의성 검정은 독립된 두 표본

집단의 t-검정(two sample t-test) 다 비교를 겸한 분산분석(ANOVA test

with multiple comparisons, Scheffer's method)으로 분석하 다. 유의 수

은 0.05로 하 다. 시군구별 진료 지속성 수 의 분포 양상은 ESRI ArcGIS

9.0을 이용하여 기술하 다.

3.2. 진료 지속성 수 과 련 요인

지속성 수 과 련 요인은 도우용 SAS(ver. 8.2)로 다 로지스틱 회귀분석

(multiple logistic regression)을 실시하여 탐색하 다. 유의 수 은 0.05로 하

다. 합도는 Hosmer and Lemeshow Goodness-of-Fit test로 검정하 다.

3.3. 진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성

지속성 수 과 입원 험도의 련성은 도우용 SAS(ver. 8.2)와 MLwiN을

이용하여 실시하 다. 먼 개인 특성만을 고려하여 도우용 SAS(ver. 8.2)

로 다 로지스틱 회귀분석을 실시하 고, 다음으로 개인 변수와 지역 변수

를 함께 고려하여 MLwiN으로 다수 분석(multi-level analysis)을 시행하

다. 다음으로 개인 특성만을 고려하여 도우용 SAS(ver. 8.2)로 2년간의 입

원 체를 상으로 다사건 생존분석(multiple event survival analysis)을 시

행하 다. 유의 수 은 0.05로 하 다.

- 45 -

III. 연구 결과

1. 분석 상의 일반 특성

Table 12는 체 분석 상의 일반 특성을 보인 것이다. 표의 첫째 칼럼

(Final study population)은 일차의료 제공자를 MFP로 삼고 있는 분석 상

을 제시한 것으로, 이들을 상으로 진료 지속성 수 과 분포를 기술하고

다사건 생존분석을 시행하여 지속성 수 에 따른 입원 험도를 평가하게

된다. 표의 둘째 칼럼(Preliminary study population)의 내용은 첫째 칼럼에

일반 특성이 제시된 분석 상과의 비교를 해서 제시한 것이다.

연령별로 학동 기에 해당하는 2-6세 연령군이 체의 36.9%, 등학생

에 해당하는 7-12세 연령군이 37.3%, 고등학생에 해당하는 13-19세 연령군

이 25.8% 다. 성별 구성 면에서는 남자가 체의 52.6%로 여자보다 많았

고, 건강보험 가입자 의료 여 수 권자 자격 일에 장애인으로 등록되

어 있는 상자가 체의 0.2%, 지난 2년 동안 천식으로 1회 이상 입원하거

나 2회 이상 외래 진료를 받은 상자가 체의 6.7%를 차지하 다.

한 의료 여 수 권자가 체의 0.2% 으며, 지난 2년간 총 외래 진료

방문 횟수 면에서 4-5회가 체의 18.2%, 6-7회가 15.6%, 8-10회가 18.2%,

11-17회가 26.2%, 18회 이상이 21.9% 다. 지난 2년간 입원 진료 경험이

1회 이상 있는 상자가 체의 6.0%, ACSCs로 인한 입원 진료 경험이 1회

이상 있는 상자가 체의 1.6%로 나타났다. 따라서 지난 2년간 입원 진료

경험이 1회 이상 있는 상자 가운데 ACSCs로 인한 입원 진료 경험이 1회

이상 있는 상자의 비율은 26.6% 수 으로 나타났다. 분석 상의 MFP를

요양기 종별로 살펴보면, 종합병원이 체의 3.2%, 병원이 0.7%, 의원이

92.3%, 보건기 이 0.7%, 한방의료기 이 3.0%를 차지하고 있었다.

한편, 분석 상자가 지난 2년간 이용한 의료 제공자의 수는 4.7±2.5개소

으며(Figure 7), MFP의 주요 진료과목별 빈도는 소아과(PED), 내과(IM),

이비인후과(ENT), 정형외과(OS), 안과(OTPH), 가정의학과(FM), 일반외과

(GS)의 순으로 나타났다(Figure 8).

- 46 -

Final* Preliminary

Characteristics No. % No. %

Total 189,660 100.0 205,457 100.0

Age (y)

2 - 6

7 - 12

13 - 19

70,051

70,687

48,922

36.9

37.3

25.8

73,800

75,341

56,316

35.9

36.7

27.4

Gender

Male

Female

99,785

89,875

52.6

47.4

108,748

96,709

52.9

47.1


Yes

No

422

189,238

0.2

99.8

603

204,854

0.3

99.7

Asthma

Yes

No

12,791

176,869

6.7

93.3

13,825

191,632

6.7

93.3


Medical Aid

Health Insurance

314

189,346

0.2

99.8

369

205,088

0.2

99.8

Number of ambulatory visits

4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

34,516

29,522

34,510

49,610

41,502

18.2

15.6

18.2

26.2

21.9

38,239

32,303

37,211

53,041

44,663

18.6

15.7

18.1

25.8

21.7

Hospitalization

Yes

No

11,285

178,375

6.0

94.0

14,073

191,384

6.9

93.1

Hospitalization due to ACSCs

Yes

No

2,999

186,661

1.6

98.4

3,748

201,709

1.8

98.2

Most frequent provider

General hospital

Hospital

Primary care provider

Public health center

Oriental medical provider

-

-

189,660

-

-

-

-

100.0

-

-

6,631

1,488

189,660

1,514

6,164

3.2

0.7

92.3

0.7

3.0* include only preliminary population that have a primary care provider as MFP.

Table 12. Characteristics of study population

- 47 -

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Number of clinics

Num

ber o

f pat

ient

s

Figure 7. Number of patients by number of visited clinics

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

80,000

90,000

PED IM ENT OS OPTH DERM FM GS

Clinical specialty

Num

ber o

f pat

ient

s

Figure 8. Number of patients by specialty of MFP

- 48 -

2. 진료 지속성 수 과 분포

2.1. 진료 지속성 수

MFPC로 측정한 일차의료의 지속성 수 은 0.51±0.20으로 지속성 수 별

환자 분포는 오른쪽으로 치우친 양상을 보 다(skewed to the right side,

Figure 9). 한편 MMCI로 측정한 일차의료의 지속성 수 은 0.63±0.20으로

지속성 수 별 환자 분포는 왼쪽으로 치우친 양상을 보 고(skewed to the

right side, Figure 10), COC로 측정한 일차의료의 지속성 수 은 0.32±0.22

로 지속성 수 별 환자 분포는 오른쪽으로 치우친 양상을 보 다(Figure 11).

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

45,000

.00 .10 .20 .30 .40 .50 .60 .70 .80 .90 1.00

MFPC value

Num

ber o

f pat

ient

s

Figure 9. Histogram of the most frequent provider continuity (MFPC)

indices

- 49 -

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

45,000

.00 .10 .20 .30 .40 .50 .60 .70 .80 .90 1.00

MMCI value

Num

ber o

f pat

ient

s

Figure 10. Histogram of modified, modified continuity(MMCI) indices

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

.00 .10 .20 .30 .40 .50 .60 .70 .80 .90 1.00

COC value

Num

ber o

f pat

ient

s

Figure 11. Histogram of continuity of care(COC) indices

- 50 -

2.2. 진료 지속성 수 의 특성별 분포

개인 특성에 따른 지속성 수 차이의 검정 결과는 다음과 같다(Table 13).

MFPC MMCI COC

Age (y)

2 - 6

7 - 12

13 - 19

p-value†

0.50±0.20

0.53±0.20

0.50±0.20

<0.0001

0.69±0.16

0.63±0.20

0.55±0.22

<0.0001

0.32±0.21

0.33±0.23

0.28±0.22

<0.0001

Gender

Male

Female

p-value‡

0.51±0.20

0.52±0.20

＜0.0001

0.63±0.20

0.63±0.20

0.009

0.31±0.22

0.32±0.23

＜0.0001


Yes

No

p-value‡

0.53±0.21

0.51±0.20

0.13

0.66±0.21

0.63±0.20

0.001

0.34±0.24

0.32±0.22

0.03

Asthma

Yes

No

p-value‡

0.50±0.20

0.51±0.20

＜0.0001

0.73±0.13

0.62±0.20

＜0.0001

0.32±0.20

0.32±0.22

＜0.0001


Medical Aid

Health Insurance

p-value‡

0.55±0.21

0.51±0.20

0.0003

0.57±0.24

0.63±0.20

＜0.0001

0.34±0.27

0.32±0.22

0.12

Number of ambulatory visits

4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

p-value†

0.58±0.21

0.54±0.20

0.52±0.20

0.50±0.19

0.44±0.16

＜0.0001

0.52±0.27

0.57±0.22

0.62±0.19

0.67±0.15

0.72±0.11

＜0.0001

0.34±0.28

0.33±0.24

0.33±0.22

0.32±0.20

0.27±0.15

＜0.0001

* value are expressed as mean±SD

†calculated by one-way ANOVA test

‡calculated by Student t-test

Table 13. Continuity levels by individual characteristics*

- 51 -

분석 상자 수가 큰 계로 부분의 특성에 하여 지속성 수 은 유의한

차이를 보 으나 MFPC로 측정한 등록 장애 여부별 지속성 수 , COC로 측

정한 용 건강보장 유형별 지속성 수 은 유의한 차이를 보이지 않았다.

Figure 12는 지난 2년간 외래 진료 방문 횟수에 따른 지속성 수 의 평균

값을 보인 것이다. MMCI로 측정한 진료 지속성 수 은 외래 진료 방문 횟

수가 늘어남에 따라 증가하 으며, MFPC와 COC로 측정한 진료 지속성 수

은 외래 진료 방문 횟수가 늘어남에 따라 감소하 다. 외래 진료 방문 횟

수가 50회를 넘어선 이후 진료 지속성 수 의 평균값의 변동이 큰 것은 외

래 진료 방문 횟수별 빈도가 낮기 때문이다(Figure 13).

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69

Number of ambulatory care visits

Con

tinui

ty s

core

s

Mean MFPCMean MMCIMean COC

Figure 12. Continuity scores by number of ambulatory care visits

- 52 -

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

20,000

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69


Num

ber o

f pat

ient

s

Figure 13. Number of patients by number of ambulatory care visits

Figure 14-16은 각각 MFPC, MMCI, COC로 측정한 지속성 수 을 시군구

행정단 별 평균값으로 보인 것이다. 그림에서 흰색으로 나타난 지역은 해

당 시군구에 속하는 분석 상이 없는 경우로 경기 동두천시, 경기 여주시,

경남 창녕시가 이에 해당한다.

MFPC로 측정한 일차의료의 지속성 수 은 남 곡성군, 경북 군 군, 경

남 창녕군, 남 장성군, 경남 함안군 등이 높았고, 제주 제주시, 강원 속

시, 경기 과천시, 경남 진해시, 경북 청송군 등이 낮았다. MMCI로 측정한

일차의료의 지속성 수 은 경남 함안군, 남 곡성군, 경남 창녕군, 강원 평

창군, 경남 합천군 등이 높았고, 제주 제주시, 남 완도군, 강원 속 시, 경

북 울진군, 경북 청송군 등이 낮았다. COC로 측정한 일차의료의 지속성 수

은 남 곡성군, 남 장성군, 경남 창녕군, 경북 군 군, 경남 함안군 등

이 높았고, 충남 산군, 강원 속 시, 제주 제주시, 경남 진해시, 경북 청송

군 등이 낮았다. 시군구별 지속성 순 는 측정 방법에 계없이 체로 비

슷한 양상을 보 다.

- 53 -

Continuity of care in MFPC0.46 - 0.490.50 - 0.510.52 - 0.530.54 - 0.570.58 - 0.63

Continuity of care in MFPC0.46 - 0.490.50 - 0.510.52 - 0.530.54 - 0.570.58 - 0.63

Figure 14. Continuity of care in MFPC by administrative district(Si-Gun-Gu)

- 54 -

Continuity of care in MMCI0.49 - 0.530.54 - 0.610.62 - 0.630.64 - 0.660.67 - 0.72

Continuity of care in MMCI0.49 - 0.530.54 - 0.610.62 - 0.630.64 - 0.660.67 - 0.72

Figure 15. Continuity of care in MMCI by administrative district(Si-Gun-Gu)

- 55 -

Continuity of care in COC0.23 - 0.290.30 - 0.310.32 - 0.340.35 - 0.380.39 - 0.45

Continuity of care in COC0.23 - 0.290.30 - 0.310.32 - 0.340.35 - 0.380.39 - 0.45

Figure 16. Continuity of care in COC by administrative district(Si-Gun-Gu)

- 56 -

Figure 17은 진료과목별 MFP의 지속성 수 의 평균값을 제시한 것이다.

그림에서 보는 바와 같이 MFPC와 COC로 측정한 진료과목별 MFP의 지속

성 수 은 가정의학과, 소아과, 내과, 일반외과, 이비인후과 등의 순으로 나

타났으나 MMCI로 측정한 지속성 수 은 소아과, 가정의학과, 이비인후과,

내과, 일반외과 등의 순으로 나타났다.

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

FM PED IM GS DERM ENT OS OPTH

Specialty

Con

tinui

ty s

cire

MFPCMMCICOC

Figure 17. Continuity scores of primary care by major specialty of the most frequent provider

- 57 -

3. 진료 지속성 수 과 련 요인

진료 지속성 수 을 종속 변수로 두고 개인 변수와 지역 변수를 독립 변수

로 두어, 지속성 수 과 련성이 있는 요인들을 탐색하 다. 진료 지속성

수 은 연속 변수를 범주형 자료인 순 척도로 변환하 고, 지역 변수를

개인 변수로 취 하여 분석하는 방법을 용하 다.

Table 14는 지역 변수를 개인 변수로 취 하여 로지스틱 회귀분석을 시행

한 결과다. 변수별로 단순 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과 통계 으로 유

의한 변수는 연령 집단, 성별, 천식으로 의료기 을 이용한 경험 유무, 외래

진료 방문 횟수, 시군구별 Carstairs 지수를 기 으로 한 5분 수, 시군구별

인구당 의료기 수를 기 으로 한 5분 수 다.

다 로지스틱 회귀분석 시행 결과 다른 변수를 보정하 을 때 통계 으

로 유의한 변수는 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천식으로 의료기

을 이용한 경험 유무, 외래 진료 방문 횟수, 시군구별 Carstairs 지수를 기

으로 한 5분 수, 시군구별 인구당 의료기 수를 기 으로 한 5분 수

다. 구체 으로 연령이 증가할수록, 남성일 때, 등록 장애가 없을 때, 천식으

로 의료기 을 이용한 경험이 없을 때, Carstairs 지수로 측정한 지역의 사회

경제 수 이 높을수록 진료 지속성 수 이 높았다. 그러나 외래 진료 방

문 횟수나 시군구별 인구당 의료기 수를 기 으로 한 5분 수에서는 일정

한 경향을 보이지 않았다.

- 58 -

CharacteristicsUnadjusted

OR [95%CI]

Adjusted

OR [95%CI]

Age group

2 - 6

7 - 12

13 - 19

1.00

0.95

1.54

Reference

[0.93-0.97]*

[1.51-1.57]*

1.00

1.17

1.97

Reference

[1.14-1.19]*

[1.92-2.02]*

Female 0.95 [0.94-0.97]* 0.95 [0.94-0.97]*

Registered disability 0.90 [0.76-1.08] 0.81 [0.68-0.97]*

Asthma 0.89 [0.86-0.92]* 0.82 [0.79-0.84]*


Health insurance

Medical Aid

1.00

1.07

Reference

[0.87-1.31]

1.00

1.16

Reference

[0.95-1.43]


4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

1.00

0.72

0.75

0.79

1.19

Reference

[0.70-0.74]*

[0.73-0.77]*

[0.77-0.81]*

[1.16-1.22]*

1.00

0.75

0.83

0.96

1.66

Reference

[0.73-0.77]*

[0.80-0.85]*

[0.94-0.99]*

[1.61-1.71]*

Carstairs index (quintile)

Q1(richest)

Q2

Q3

Q4

Q5(poorest)

1.00

0.93

0.90

0.87

0.83

Reference

[0.91-0.95]*

[0.88-0.92]*

[0.85-0.89]*

[0.80-0.85]*

1.00

0.92

0.89

0.86

0.84

Reference

[0.90-0.94]*

[0.87-0.91]*

[0.84-0.89]*

[0.81-0.87]*

Number of medical facilities per

population (quintile)

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

1.00

1.02

1.03

0.99

1.03

Reference

[0.99-1.05]

[1.00-1.06]*

[0.96-1.02]

[1.01-1.06]*

1.00

1.04

1.06

1.03

1.06

Reference

[1.01-1.07]*

[1.03-1.09]*

[1.00-1.06]*

[1.03-1.09]*

* p-value＜0.05

Table 14. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multiple logistic regression model for the association between continuity of care and related factors

- 59 -

4. 진료 지속성 수 과 입원 험도

4.1. 로지스틱 회귀분석 결과

4.1.1. 입원 험도

2003년 입원 유무를 종속 변수로, 진료 지속성 수 을 독립 변수로, 개인과

지역 변수를 통제 변수로 두어, 진료 지속성 수 과 입원 험도 간의 련성

을 분석하 다. 진료 지속성 수 은 연속 변수를 범주형 자료인 순 척도로

변환하 고, 지역 변수를 개인 변수로 취 하여 분석하는 방법과 개인 변수

와 지역 변수의 분석 수 을 달리하여 분석하는 방법을 모두 용하 다.

Table 15는 지역 변수를 개인 변수로 취 하여 로지스틱 회귀분석을 시행

한 결과다. 변수별로 단순 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과 통계 으로 유

의한 변수는 진료 지속성 수 , 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천식

으로 의료기 을 이용한 경험 유무, 외래 진료 방문 횟수, 시군구별 Carstairs

지수를 기 으로 한 5분 수, 시군구별 인구당 의료기 수를 기 으로 한 5

분 수 다. 모형 합도를 검정한 결과 Hosmer and Lemeshow Goodness

-of-Fit test에서 p＝0.35로 나와 모형이 합되었음을 확인하 다.

다 로지스틱 회귀분석 시행 결과 다른 변수를 보정하 을 때 통계 으로

유의한 변수는 진료 지속성 수 , 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천식


지수를 기 으로 한 5분 수 다. 구체 으로 진료 지속성 수 이 낮을수록,

남성일 때, 등록 장애가 있을 때, 천식으로 의료기 을 이용한 경험이 있을

때, 외래 진료 방문 횟수가 늘어날수록 입원 험도가 높았다. 그러나 연령이

나 Carstairs 지수로 측정한 지역의 사회경제 수 에서는 일정한 경향을 보

이지 않았다.

Table 16 Model 2는 개인 변수를 Level 1, 지역 변수를 Level 2로 두고

다수 분석을 용하여 다 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과다. 다수

분석 결과는 일 수 분석 결과와 다르지 않았다.

- 60 -


OR [95%CI]

Adjusted

OR [95%CI]

Continuity of care (COC)

High

Medium

Low

1.00

1.36

1.44

Reference

[1.27-1.46]*

[1.34-1.55]*

1.00

1.12

1.29

Reference

[1.04-1.21]*

[1.20-1.39]*

Age group

2 - 6

7 - 12

13 - 19

1.00

0.43

0.59

Reference

[0.40-0.46]*

[0.55-0.64]*

1.00

0.57

0.83

Reference

[0.53-0.61]*

[0.77-0.91]*

Female 0.75 [0.71-0.79]* 0.77 [0.73-0.81]*

Registered disability 3.29 [2.31-4.69]* 3.34 [2.33-4.79]*

Asthma 2.23 [2.07-2.42]* 1.56 [1.44-1.70]*


Health insurance

Medical Aid

1.00

0.45

Reference

[0.11-1.81]

1.00

0.55

Reference

[0.14-2.22]


4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

1.00

1.31

1.65

2.45

3.79

Reference

[1.18-1.44]*

[1.50-1.81]*

[2.25-2.67]*

[3.42-4.20]*

1.00

1.27

1.48

1.91

2.47

Reference

[1.15-1.40]*

[1.34-1.63]*

[1.74-2.10]*

[2.20-2.77]*


Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

1.00

1.12

1.15

1.10

1.08

Reference

[1.04-1.22]*

[1.06-1.25]*

[1.02-1.20]*

[0.96-1.20]

1.00

1.13

1.15

1.13

1.08

Reference

[1.04-1.23]*

[1.05-1.25]*

[1.04-1.24]*

[0.97-1.21]



Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

1.00

1.11

1.04

1.07

0.99

Reference

[1.01-1.23]*

[0.95-1.15]

[0.97-1.17]

[0.91-1.09]

1.00

1.04

0.96

0.99

0.93

Reference

[0.95-1.15]

[0.87-1.06]

[0.90-1.10]

[0.85-1.03]* p-value＜0.05

Table 15. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multiple logistic regression model for the association between continuity of care and hospitalization

- 61 -

CharacteristicsModel 1

†

OR [95%CI]

Model 2‡

OR [95%CI]

Individual


High

Medium

Low

1.00

1.12

1.29

Reference

[1.04-1.21]*

[1.20-1.39]*

1.00

1.12

1.29

Reference

[1.04-1.21]*

[1.20-1.39]*

Age group

2 - 6

7 - 12

13 - 19

1.00

0.43

0.59

Reference

[0.40-0.46]*

[0.55-0.64]*

1.00

0.57

0.84

Reference

[0.53-0.61]*

[0.77-0.91]*

Female 0.77 [0.73-0.81]* 0.77 [0.72-0.81]*


Asthma 1.56 [1.44-1.70]* 1.57 [1.44-1.70]*


Health insurance

Medical Aid

1.00

0.55

Reference

[0.14-2.22]

1.00

0.55

Reference

[0.13-2.23]


4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

1.00

1.27

1.48

1.91

2.47

Reference

[1.15-1.40]*

[1.34-1.63]*

[1.74-2.10]*

[2.20-2.77]*

1.00

1.26

1.48

1.92

2.46

Reference

[1.14-1.40]*

[1.34-1.63]*

[1.74-2.10]*

[2.19-2.77]*

Area

Carstairs index (increase of quintile) 1.03 [0.99-1.06]


population (increase of quintile) 0.99 [0.96-1.01]†All individual variables were introduced simultaneously‡All individual and area variables were introduced simultaneously*p＜0.05

Table 16. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multi-level multiple logistic regression model for the association between continuity of care and hospitalization

- 62 -

4.1.2. ACSCs로 인한 입원 험도

ACSCs로 인한 2003년 입원 유무를 종속 변수로, 진료 지속성 수 을 독립

변수로, 개인과 지역 변수를 통제 변수로 두어, 진료 지속성 수 과 입원

험도 간의 련성을 분석하 다. 진료 지속성 수 은 연속 변수를 범주형

자료인 순 척도로 변환하 고, 지역 변수를 개인 변수로 취 하여 분석하

는 방법과 개인 변수와 지역 변수의 분석 수 을 달리하여 분석하는 방법을

모두 용하 다. 모형의 합도를 검정한 결과 Hosmer and Lemeshow

Goodness-of-Fit test에서 p＝0.59로 나와 모형이 합되었음을 확인하 다.

Table 17은 지역 변수를 개인 변수로 취 하여 로지스틱 회귀분석을 시행

한 결과이다. 변수별로 단순 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과 통계 으로 유

의한 변수는 진료 지속성 수 , 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천식으

로 의료기 을 이용한 경험 유무, 외래 진료 방문 횟수, 시군구별 Carstairs

지수를 기 으로 한 5분 수 다.

다 로지스틱 회귀분석 시행 결과 다른 변수를 보정하 을 때 통계 으로

유의한 변수는 진료 지속성 수 , 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천식


지수를 기 으로 한 5분 수, 시군구별 인구당 의료기 수를 기 으로 한 5

분 수 다. 구체 으로 연령이 낮을수록, 남성일 때, 등록 장애가 있을 때,

천식으로 의료기 을 이용한 경험이 있을 때, 외래 진료 방문 횟수가 늘어날

수록 입원 험도가 높았다. 그러나 진료 지속성 수 이나 Carstairs 지수로

측정한 지역의 사회경제 수 , 시군구별 인구당 의료기 수에서는 일정한

경향을 보이지 않았다.

Table 18은 개인 변수를 Level 1, 지역 변수를 Level 2로 두고 다수 분

석을 용하여 다 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과이다. 다수 분석 결

과 역시 일 수 분석 결과와 다르지 않았다.

- 63 -


OR [95%CI]

Adjusted

OR [95%CI]


High

Medium

Low

1.00

1.40

1.39

Reference

[1.23-1.59]*

[1.22-1.59]*

1.00

1.09

1.26

Reference

[0.95-1.24]

[1.10-1.44]*

Age group

2 - 6

7 - 12

13 - 19

1.00

0.31

0.26

Reference

[0.27-0.35]*

[0.21-0.31]*

1.00

0.45

0.43

Reference

[0.39-0.52]*

[0.35-0.52]*

Female 0.79 [0.72-0.88]* 0.83 [0.75-0.92]*


Asthma 4.11 [3.65-4.62]* 2.45 [2.16-2.78]*


Health insurance

Medical Aid

1.00

-

Reference

N.A.

1.00

-

Reference

N.A.


4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

1.00

1.51

2.46

4.07

6.88

Reference

[1.22-1.87]*

[2.03-2.99]*

[3.41-4.86]*

[5.65-8.37]*

1.00

1.33

1.81

2.31

2.94

Reference

[1.07-1.65]*

[1.49-2.21]*

[1.91-2.80]*

[2.36-3.67]*


Q1 (richest)

Q2

Q3

Q4

Q5 (poorest)

1.00

1.17

1.17

1.20

1.17

Reference

[1.00-1.36]*

[1.01-1.36]*

[1.03-1.40]*

[0.96-1.44]

1.00

1.20

1.15

1.24

1.18

Reference

[1.03-1.40]*

[0.99-1.34]

[1.06-1.44]*

[0.96-1.44]



Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

1.00

0.99

1.05

1.10

0.94

Reference

[0.83-1.18]

[0.89-1.24]

[0.93-1.31]

[0.79-1.11]

1.00

0.89

0.92

0.98

0.84

Reference

[0.75-1.07]

[0.77-1.09]

[0.82-1.17]

[0.71-0.99]*

* p-value＜0.05

Table 17. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multiple logistic regression model for the association between continuity of care and hospitalization due to ACSCs

- 64 -

CharacteristicsModel 1†

OR [95%CI]

Model 2‡

OR [95%CI]

Individual


High

Medium

Low

1.00

1.09

1.26

Reference

[0.95-1.24]

[1.10-1.44]*

1.00

1.09

1.26

Reference

[0.95-1.24]

[1.09-1.45]*

Age group

2 - 6

7 - 12

13 - 19

1.00

0.45

0.43

Reference

[0.39-0.52]*

[0.35-0.52]*

1.00

0.46

0.43

Reference

[0.40-0.53]*

[0.36-0.52]*

Female 0.83 [0.75-0.92]* 0.83 [0.74-0.92]*

Registered disability 4.60 [2.61-8.09]*

4.61 [2.61-8.15]*

Asthma 2.45 [2.16-2.78]*

2.47 [2.17-2.80]*


4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

1.00

1.33

1.81

2.31

2.94

Reference

[1.07-1.65]*

[1.49-2.21]*

[1.91-2.80]*

[2.36-3.67]*

1.00

1.33

1.82

2.33

2.95

Reference

[1.08-1.65]*

[1.49-2.23]*

[1.92-2.82]*

[2.36-3.69]*

Area

Carstairs index (increase of quintile) 1.05 [0.99-1.10]


population (increase of quintile) 0.98 [0.94-1.02]†All individual variables were introduced simultaneously

‡All individual and area variables were introduced simultaneously* p＜0.05

Table 18. Odds ratios and their 95% confidence intervals from multi-level multiple logistic regression model for the association between continuity of care and hospitalization due to ACSCs

- 65 -

4.2. 다사건 생존분석 결과

4.2.1. 입원 험도

입원 유무를 종속 변수로, 진료 지속성 수 을 독립 변수로, 개인 변수를 통

제 변수로 두어, 다사건 생존분석을 용하여 진료 지속성 수 과 입원

험도 간의 련성을 평가하 다.

Table 19는 다사건 생존분석을 시행한 결과다. 변수별로 단순 다사건 생존

분석을 시행한 결과 통계 으로 유의한 변수는 진료 지속성 수 , 성별, 연

령 집단, 등록 장애 보유 여부, 천식으로 의료기 을 이용한 경험 유무,

용 의료보장 유형, 외래 진료 방문 횟수 다.

다 다사건 생존분석 시행 결과 다른 변수를 보정하 을 때 통계 으로

유의한 변수는 진료 지속성 수 , 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천

식으로 의료기 을 이용한 경험 유무, 외래 진료 방문 횟수 다. 구체 으로

진료 지속성 수 이 낮을수록, 여성일 때, 등록 장애가 있을 때, 천식으로

의료기 을 이용한 경험이 있을 때, 외래 진료 방문 횟수가 을수록 입원

험도가 높았다. 그러나 연령 집단에서는 일정한 경향을 보이지 않았다.

- 66 -


HR [95%CI]

Adjusted

HR [95%CI]


High

Medium

Low

1.00

1.15

1.28

Reference

[1.09-1.22]*

[1.21-1.35]*

1.00

1.34

1.47

Reference

[1.27-1.41]*

[1.39-1.55]*

Age group

2 - 6

7 - 12

13 - 19

1.00

0.47

0.61

Reference

[0.44-0.49]*

[0.57-0.64]*

1.00

0.32

0.36

Reference

[0.31-0.34]*

[0.34-0.39]*

Female 1.35 [1.29-1.41]*

1.36 [1.30-1.42]*


Asthma 2.17 [2.04-2.30]* 2.51 [2.36-2.67]*


Health insurance

Medical Aid

1.00

1.95

Reference

[1.05-3.62]*

1.00

1.37

Reference

[0.74-2.55]


4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

1.00

0.74

0.63

0.55

0.42

Reference

[0.69-0.80]*

[0.58-0.67]*

[0.51-0.58]*

[0.39-0.45]*

1.00

0.69

0.51

0.33

0.16

Reference

[0.64-0.74]*

[0.47-0.55]*

[0.31-0.36]*

[0.15-0.17]*

* p-value＜0.05

Table 19. Hazard ratios and their 95% confidence intervals from multiple logistic regression model for the association between continuity of care and hospitalizations

- 67 -

4.2.2. ACSCs로 인한 입원 험도

ACSCs로 인한 입원 유무를 종속 변수로, 진료 지속성 수 을 독립 변수로,

개인 변수를 통제 변수로 두어, 다사건 생존분석을 용하여 진료 지속성

수 과 입원 험도 간의 련성을 평가하 다.

Table 20은 다사건 생존분석을 시행한 결과이다. 변수별로 단순 다사건

생존분석을 시행한 결과 통계 으로 유의한 변수는 진료 지속성 수 , 연령

집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천식으로 의료기 을 이용한 경험 유무,

외래 진료 방문 횟수 다.

다 다사건 생존분석 시행 결과 다른 변수를 보정하 을 때 통계 으로

유의한 변수는 진료 지속성 수 , 연령 집단, 성별, 등록 장애 보유 여부, 천

식으로 의료기 을 이용한 경험 유무, 외래 진료 방문 횟수 다. 구체 으로

진료 지속성 수 이 낮을수록, 연령이 낮을수록, 여성일 때, 등록 장애가 있

을 때, 천식으로 의료기 을 이용한 경험이 있을 때, 외래 진료 방문 횟수가

을수록 입원 험도가 높았다.

- 68 -


HR [95%CI]

Adjusted

HR [95%CI]


High

Medium

Low

1.00

1.17

1.30

Reference

[1.05-1.30]*

[1.17-1.45]*

1.00

1.35

1.60

Reference

[1.21-1.50]*

[1.44-1.78]*

Age group

2 - 6

7 - 12

13 - 19

1.00

0.35

0.30

Reference

[0.31-0.39]*

[0.26-0.34]*

1.00

0.28

0.21

Reference

[0.25-0.31]*

[0.18-0.25]*

Female 1.29 [1.18-1.40]*

1.27 [1.16-1.38]*


Asthma 3.84 [3.49-4.23]* 3.84 [3.46-4.26]*


Health insurance

Medical Aid

1.00

0.75

Reference

[0.11-5.29]

1.00

0.60

Reference

[0.08-4.25]


4 - 5

6 - 7

8 - 10

11 - 17

18 -

1.00

0.82

0.87

0.84

0.76

Reference

[0.70-0.97]*

[0.75-1.01]

[0.73-0.96]*

[0.66-0.88]*

1.00

0.73

0.63

0.40

0.20

Reference

[0.61-0.86]*

[0.54-0.73]*

[0.35-0.47]*

[0.17-0.24]*

* p-value＜0.05

Table 20. Hazard ratios and their 95% confidence intervals from multiple logistic regression model for the association between continuity of care and hospitalization due to ACSCs

- 69 -

IV. 고 찰

이 연구는 2002-2003년간 우리나라 2-19세 어린이 청소년 환자에서 일차의

료의 진료 지속성 수 을 측정하고 분포 양상을 기술하 다. 연령이 증가할

수록, 남성일 때, 등록 장애가 없을 때, 천식으로 의료기 을 이용한 경험이

없을 때, Carstairs 지수로 측정한 지역의 사회경제 수 이 높을수록 진료

지속성 수 이 높았다. 진료 지속성 수 이 높을수록 입원 험도가 낮았는

데 성별, 연령 집단, 등록 장애 보유 여부, 천식으로 의료기 을 방문한 경

험 유무, 용 의료보장 유형, 외래 진료 방문 횟수를 보정하 을 때도 같은

결과를 얻었다.

1. 연구 자료와 방법에 한 고찰

연구에 이용한 자료는 2000년 기 우리나라 0-19세 인구의 성별, 5세 구간

연령별, 역자치단체별, 용 의료보장 유형별 인구 분포를 고려하여 체

인구의 2.5%를 추출한 국민표 코호트의 2002-2003년간 의료이용 자료

다. 연구 자료와 련하여 다음의 몇 가지 사항을 지 할 수 있다.

첫째, 연구 자료는 2000년 기 0세 인구를 포함한 연령의 인구를 포

하는 후향 코호트 자료로서, 이듬해부터 0세 인구를 시작으로 매년 결

손 연령층이 생기게 된다. 이 연구에서는 2000년 의약분업과 2001년 건강

보험 재정안정화 책이라는 정책 요인이 의료이용에 미친 향을 최소화하

기 하여 분석 상 기간을 2002년 이후 2년간으로 한정하 다. 이 때문에

분석 상 코호트 구성원의 연령이 2-19세로 제한되었다. 그런데 일반 으로

0-1세 인구는 유아 건강 리(well-baby visit)나 방 종 목 으로 이루어

지는 외래 진료가 많고 입원 진료 한 어린이 청소년 환자 입원 가운데 상

당한 비 을 차지한다는 을 감안하면(Graves, 1995; Gill and Mainous Ⅲ,

1998에서 재인용), 체 어린이 청소년 환자의 의료 이용의 모를 제 로

반 하지 못하며, 따라서 0-1세 유아에 연구 결과를 용하기 어렵다.

- 70 -

둘째, 이 연구에서 실제 분석에 이용한 자료는 외래 진료 방문 횟수가

어도 4회 이상인 경우로 제한하 다. 구체 으로 진료 지속성 수 의 측정

과 분포 양상 기술, 진료 지속성의 련 요인 탐색 시에는 연구 기간 동안,

진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성을 로지스틱 회귀분석으로 평가할

때에는 2002년 동안, 진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성을 다사건

생존분석으로 평가할 때에는 입원과 입원, 입원과 단(censoring) 시 사

이에 외래 진료 방문 횟수가 어도 4회 이상인 경우로 제한하 다. 이 때

문에 외래 진료 방문 횟수가 3회 이하인 환자는 분석 상에 포함되지 않았

다. 따라서 외래 진료 방문 횟수가 은 환자(low utilizer of ambulatory

care)는 분석 상에서 제외되었다는 문제 이 있다.

그러나 이것은 이 연구에서 진료 지속성을 측정하는 지표로 용한 COC

의 안정성을 한 것으로, 컨 연구 기간 동안의 외래 진료 방문 횟수가

1회인 경우 COC 값은 산출 자체가 불가능하며, 2회인 경우에도 0 는 1의

극단 인 값을 보이게 된다. COC는 방문 횟수가 증가함에 따라 발생하는

의료제공자 방문 횟수 분포의 변동 폭이 작아지기 때문에 안정 이고 의미

있는 값을 보인다는 이 앞선 연구(Christakis et al., 1999; 2001)를 통해서

알려졌으므로, 이 연구에서도 2002년 한 해 동안 외래 방문 횟수가 4회 이

상인 경우로 분석 상을 제한하 고, 이 때문에 연구 결과를 외래 진료 방

문 횟수가 은 환자에게 일반화시키기 어렵다.

셋째, 국민표 코호트는 건강보험 가입자 의료 여 수 권자의 의료이

용 자료로 구축되었고, 이들 자료는 진료비 청구를 목 으로 작성된 진료비

명세서를 원 자료(claim data)로 하기 때문에 진단의 정확성이 문제가 될 수

있다. 일반 으로 진료비 청구 자료는 규모 인구 집단의 의료 이용 양상

을 추정하는 데 유용한 자료로 알려져 있다(Weiner et al., 1990; Mitchell et

al., 1994). 그러나 진료비 청구 자료는 실제 의료 이용을 과소평가하며, 특

히 정확한 진단명이 필요한 경우 오류를 야기할 가능성이 있다. 그러나 이

러한 문제는 이 연구의 주요 결과에 큰 향을 미치지 않을 것으로 보인다.

왜냐하면, 이 연구의 심 변수는 외래 진료 방문 횟수와 그 분포 양상으로

- 71 -

측정한 진료 지속성 수 과 입원 유무이므로 자료에 포함된 진단명의 정확

성은 연구 결과에 큰 향을 미치지 않았을 것으로 단한다.

다만, 통제 변수로서 천식 유무와, 결과 변수의 하나로서 ACSCs로 인한

입원의 사례 정의는 진단명의 정확성과 계가 있을 것이다. 이 연구에서는

천식 사례를 연구 기간 동안 천식을 주상병명으로 입원을 1회 이상하거나

외래 진료 방문을 2회 이상한 경우로 정의하 다. 이미 천식의 사례 정의에

해서는 외국의 앞선 연구에서 주상병명을 천식으로 하는 2회 이상의 외래

진료 방문으로 정의한 바 있거니와(Christakis et al., 2001) ACSCs의 하나로

서 천식은 주상병명을 천식으로 하는 1회 이상의 입원으로 사례 정의되고

우리나라 건강보험 자료를 이용하여 천식의 유병률 등의 역학 지표를 산출

한 최근 연구에서도 같은 기 을 사례 정의에 용하 다(서울 학교,

2004).

이 연구에서는 1993년 Billing 등이 ACSCs 개념을 제창한 이래 다수의

연구자들이 용한 ACSCs 사례 정의를 검토한 후 Parker와 Schoendorf의

것을 채택하 다. ACSCs는 원래 ICD-9-CM을 이용하여 사례 정의를 내렸으

므로 우리나라에서 용하고 있는 ICD-10과의 호환성 문제가 제기된다.

ICD-9-CM은 ICD-9를 토 로 질병 분류 기호뿐 아니라 시술 코드를 함께

감안하여 개발된 것이므로, 이 연구의 ACSCs 사례 정의에서는 시술 코드가

용된 경우를 가 배제하는 것이 필요했다. 이 에서 ACSCs에 한

Parker와 Schoendorf의 사례 정의는 상 질병을 6개로 제한하여 시술 코드

를 최소화했다는 장 이 있었다(Table 11).

Parker와 Schoendorf의 연구는 1990-1995년간의 센서스 자료, National

Hospital Discharge Surveys, National Health Interview Survey 자료를 이용

하여 15세 미만 미국 어린이들에서 ACSCs로 인한 입(퇴)원의 변이 수 을

평가한 것으로, 표성이라는 에서 이 연구의 분석 상과 비슷한 면이

있었다. 이 연구에서 사용한 자료에서 서로 다른 지속성 수 을 보이는 코

호트 구성원들의 진단명에 체계 오류(systematic error)가 발생하 다는 증

거는 없으나, 이 연구 자체는 자료에 포함된 진단명의 정확도를 별도로 평

가하지는 않았다.

- 72 -

연구 결과에서 제시되는 MFP의 측정 단 는 일차의료 제공자로서 의사

개인이 아니라 일차의료기 이다. 이것은 국민표 코호트 자료에서는 일차

의료기 과 일차의료 제공자 개인을 구분할 수 없기 때문이다. 우리나라 일

차의료기 다수가 집단개원보다는 단독개원의 외양을 취하고 있지만, 최

근 집단개원이 과거보다 늘고 있고 일부 일차의료기 의 진(代診) 의사 고

용 행으로 볼 때 정확한 인 지속성 개념을 용하여 지속성 수 을 측

정하 다고 보기 어렵다.

따라서 의료기 과의 지속 계(high site continuity)가 아닌, 진료의사

개인과의 지속 계(high clinician continuity)가 입원 험도 감소와 련

성이 있다는 앞선 연구 결과(Mainous Ⅲ and Gill, 1998)를 고려하면, 일차

의료기 과 일차진료의사를 구분하여 근하는 추가 인 분석이 필요할 것

으로 보인다.

이 연구에서는 진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성을 평가하는 데

두 가지 분석 방법을 용하 다. 첫째, 2년간의 연구 자료를 2002년 자료

와 2003년 자료로 인 으로 구분하여 앞에서는 일차의료의 지속성 수

을 측정하고 뒤에서는 입원 유무를 찰하 다. 그런데 이러한 분석 틀은

원 자료의 정보를 소실하는 문제 을 지니고 있다. 왜냐하면 이러한 분석

틀은 2002년에 발생한 입원을 결과 변수 값으로 취하지 않고 2003년의 외

래 진료 방문을 지속성 측정 과정에서 고려하지 않는다. 2003년 입원 유

무를 평가할 때에도 입원 횟수는 보지 않고 입원 유무만을 고려하기 때문에

자료가 제공하는 정보를 최 한 활용하여 입원 험도를 추정한 것으로 보

기 힘들다. 이 연구와 마찬가지로 동일한 분석 근 방법을 취한 앞선 연구

들이 진료 지속성 수 과 입원 험도의 련성을 입증하는 연구 결과들을

보고한 바 있으나(Gill and Mainous Ⅲ, 1998; Mainous Ⅲ and Gill, 1998),

둘째, 첫째 분석 방법의 약 을 보완하기 하여 이 연구에서는 다사건

생존분석이라는 통계 분석 기법을 용하 다. 일반 으로 생존분석은 사망

같은 일회 사건을 결과 변수로 삼는 것이 통례이다. 그러나 입원과 퇴원,

취업과 실직, 체포와 석방 같은 사건들은 단지 일회 인 사건이 아니라 반

복 으로(recurrent) 여러 번(multi-) 발생할 수 있는 사건이다. 따라서 이 연

- 73 -

구에서는 발생하는 입원을 발생 시기와 무 하게 결과 변수로 고려하기

하여 다사건 생존분석이라는 분석 방법을 용하 다. 연구 자료의 성격 상

연구 기간을 반분하여 로지스틱 회귀분석을 시행하는 것보다 방법론 으로

건 한 분석 방법이라고 하겠다(Saultz and Lochner, 2005)

2. 연구 결과에 한 고찰

2-19세 어린이 청소년 환자에서 일차의료의 지속성 수 은 MFPC로 측정했

을 때 0.51±0.20, MMCI로 측정했을 때 0.63±0.20, COC로 측정했을 때

0.32± 0.22 다. 이 연구에서 COC로 측정한 진료 지속성 수 은 값은 외국

연구들의 결과보다 낮았다. 그러나 외국 연구들에서는 수련의와 자문의가

일정한 환자 명부를 같이 공유하거나(Christakis et al., 1999) 소아과나 가정

의학과 문의(Christakis et al., 2000; 2001), 는 소아과 문의나 수련의

(Christakis et al., 2003)가 일차의료 제공자(primary care provider)로 정해

져 있으므로 이 연구 결과와의 직 비교는 어려우나, 주치의 제도가 도입

되어 있지 않은 우리나라 실을 고려할 때 개연성 있는 결과로 생각된다.

설문조사를 시행한 국내 연구에서도 단골의사 내지 주치의가 있다고 응답한

응답자 비율은 9.9-53.0% 정도로 습 으로 주치의를 두는 주민들도 많지

않은 편이었다(권선국 등, 1992; 서홍 등, 1998; 양정석 등, 2000; 조홍

등 2001). 더욱이 권선국 등(1992)과 양정석 등(2000), 조홍 등(2001)은

‘주치의’가 아니라 ‘단골의사’ 보유 여부를 물은 것이기 때문에 외국 연구 세

(setting)에서 말하는 ‘assigned physician’, ‘personal doctor’와는 거리가 있

는 것으로 보아야 할 것이다.

진료 지속성 수 에 향을 미치는 요인에 한 탐색에서 다른 변수를 보

정하 을 때 통계 으로 유의한 변수는 연령, 성별, 천식으로 의료기 을 이

용한 경험, 외래 진료 방문 횟수, 시군구별 Carstairs 지수, 시군구별 인구당

의료기 수 다. 구체 으로 연령이 증가할수록, 남성일 때, 등록 장애가

없을 때, 천식으로 의료기 을 이용한 경험이 없을 때, Carstairs 지수로 측

- 74 -

정한 지역의 사회경제 수 이 높을수록 진료 지속성 수 이 높았다.

Sloane과 Egelhoff(1983)는 55세 이상의 성인에서 진료 지속성이 높았다고

보고한 바 있고, Nutting 등(2003)은 연령이 매우 낮거나 매우 높은 경우에

진료 지속성에 하여 높은 가치를 부여하 다고 보고하 다. 성별과

진료 지속성 수 에 해서는 4년간의 자료를 이용하여 진료 지속성 수 과

인구학 요인간의 계를 평가한 Sloane과 Egelhoff(1983)는 2개년의 자료

에서 여성에서 진료 지속성 수 이 통계 으로 유의하게 높았음을 보고한

바 있고, Nutting 등(2003)은 여성일 때 진료 지속성 수 에 높은 가치를

부여한다고 하 다. 이 연구에서는 연령이 증가할수록 진료 지속성이 높은

결과를 보 는데, 지 까지 어린이 청소년 집단 안에서 연령에 따른 진료

지속성 수 차이를 보고한 바는 없었다. 성별과 진료 지속성 수 의

계의 방향이 반 방향으로 나타나서 남성일 때 진료 지속성 수 이 높았다.

그런데 어린이 청소년의 경우 의료 이용에 한 의사결정을 본인이 직 내

리기보다는 부모 등 보호자가 내리는 경우가 많으므로, 이 연구에서 찰된

어린이 청소년 환자의 연령에 따른 지속성 차이에 향을 미치는 요인을 규

명하기 해서는 이들 환자의 보호자의 특성과 태도에 한 고찰이 필요할

것이다. 양정석 등(2000)은 부모가 학력이 높을수록, 경제 상태가 좋을수록

단골의사가 있는 비율이 높았다고 보고한 바 있다.

Fleming 등(1986)은 외래 진료 방문 양상을 바탕으로 진료 지속성 수 을

평가하면서 성 질환 진료, 만성 질환 진료, 건강 리 등 외래 진료의 방문

이유에 따라서 진료 지속성 수 이 달라짐을 보고한 바 있다. 즉, 질병의

증도 내지 환자 구성(case-mix)을 보정할 때 진료 지속성 수 을 합당하게

비교할 수 있다는 것이다. 이 연구에서 질병의 경 도를 보정하는 방법으로

천식으로 의료기 을 이용한 경험, 등록 장애 보유 유무, 외래 진료 방문 횟

수 등 세 가지 변수를 용하 는데, 천식으로 의료기 을 이용한 경험이

없거나 등록 장애가 없을 때 진료 지속성 수 이 높았다. 이러한 결과는 우

리나라 어린이 청소년 천식 환자나 장애인이 지속 인 진료를 받지 못하고

있음을 시사하는 것으로 단된다.

- 75 -

지역 지표인 시군구별 Carstairs 지수와 인구당 의료기 수는 진료 지속

성과 유의한 련성이 있는 것으로 나타났다. Christakis 등(2004)은 시간

인 면에서 의료 제공자의 이용 가능성이 높을수록 진료 지속성 수 이 높음

을 보고한 바 있으나, 의료기 의 양 이용 가능성이 유의한 변수임을 보

고한 바는 없었다. Mustard 등(1996)은 소득이 낮은 마을(neighborhood)에

서 사는 어린이들에서 진료 지속성 수 이 낮다고 보고하 는데, 그 지역

범 는 다소 넓지만 이 연구에서도 Carstatirs 지수로 평가한 시군구의 사회

경제 수 이 낮을수록 진료 지속성 수 이 낮음을 찰할 수 있었다. 앞

선 연구 에서는 환자가 속한 가구 소득이 높을수록(Christakis et al.,

2004) 진료 지속성 수 이 높다는 보고도 있었다.

진료 지속성 수 에 향을 미치는 앞선 연구들은 주로 의사-환자 계나

의료 이용에 한 환자의 태도나 평가가 진료 지속성 수 에 향을 미침을

보고하고 있다. Christakis 등(2004)은 진료 지속성에 높은 가치를 부여할수

록, 의료제공자에 한 평가가 좋을수록, Nutting 등(2003)은 외래 진료 방

문 시 의사에 한 만족도가 높을수록 지속성 수 이 높다고 하 고, Stein

등(1999)은 의료 근도에 한 만족도가 높을수록 주치의(personal doctor)

를 둘 가능성이 높다고 하 다.

이 연구에서는 분석 상인 환자의 인구학 요인으로서 성과 연령, 의학

요인으로서 등록 장애 보유 여부, 천식으로 의료기 을 이용한 경험, 의

료보장 의료이용 요인으로서 용 의료보장 유형과 외래 진료 방문 횟수

등의 개인 변수와, 시군구별 Carstairs 지수, 시군구별 인구당 의료기 수

등의 지역 변수를 분석에 포함시켰는데, 분석 상 변수들이 제한되어 있는

것은 이차 자료의 한계에서 비롯된 것이다. 따라서 기존의 앞선 연구들이

보고한 의사-환자 계나 의료 이용에 한 환자나 환자 가족의 평가나 태

도, 환자 가정의 특성 등의 요인을 고려하여 분석할 수 없었다.

이 연구에서는 다 로지스틱 회귀분석과 다사건 생존분석을 용하여 진

료 지속성 수 과 입원 험도의 련성을 평가하 다. Table 21은 생존 분

석을 용한 외국의 연구의 험비를 제시한 것으로 이 연구의 험비 수

은 외국의 연구 결과와 비교할 때 다소 낮았다. 이 연구에서는 체 입원

- 76 -

외에도 ACSCs로 인한 입원의 험비는 진료 지속성 수 이 간일 때 1.35

[1.21-1.50], 낮을 때 1.60 [1.44-1.78]로 나타났다.

Levels of

continuity of care

Christakis et al.,

1999*Christakis et al.,

2001

This study

High

Medium

Low

1.00 [Reference]

1.43 [1.08-1.89]

1.54 [1.25-2.00]

1.00 [Reference]

1.22 [1.09-1.38]

1.54 [1.33-1.75]

1.00 [Reference]

1.34 [1.27-1.41]

1.47 [1.39-1.55]* In case of emergency department visits

Table 21. Hazard ratios by levels of continuity of care among children patients from selected studies

결과 변수를 입원 유무를 두었을 때, 로지스틱 회귀분석에서는 진료 지속

성 수 이 낮을수록, 남성일 때, 등록 장애가 있을 때, 천식으로 의료기 을

이용한 경험이 있을 때, 외래 진료 방문 횟수가 늘어날수록 입원 험도가

높았고, 생존분석에서는 진료 지속성 수 이 낮을수록, 여성일 때, 등록 장

애가 있을 때, 천식으로 의료기 을 이용한 경험이 있을 때, 외래 진료 방문

횟수가 을수록 입원 험도가 높았다.

먼 진료의 높은 지속성 수 이 어떻게 입원 험도를 낮추는가에 해

서는 몇 가지 설명이 가능하다. 환자의 입원 결정은 매우 복잡한 의사 결정

과정을 거친다. 이 때 고려되는 것은 당시 환자의 건강 문제뿐 아니라 과거

병력, 질병 악화의 가능성, 외래 진료에 한 순응도 등 다양한 요인이 포함

된다. 환자와 지속 인 계를 유지하는 의사는 이러한 요인에 한 지식을

그 지 않은 다른 의료제공자에 비해 풍부하게 지니고 있으며, 따라서 해당

환자가 입원을 해야 할지 아니면 통원 치료로 충분한지를 보다 잘 단할

수 있을 것이다. 기존의 외국 연구 결과들에 따르면, 환자가 지속 인 계

를 맺고 있는 주치의가 있을 때 의사의 치료 방침에 한 순응도가 높고 의

사 한 환자의 문제를 더 민감하게 인식한다고 하 고(Wasson et al.,

1984), 환자의 진료 만족도가 높다고 하 다(Saultz and Albedaiwi, 2004).

- 77 -

환자가 만족할수록 의사에 한 신뢰는 커지며 자신의 병을 외래 진료를 통

해 리하려는 의향이 커질 것이다(Gill and Mainous III, 1998).

다음으로 등록 장애가 있을 때나 천식으로 의료기 을 이용한 경험이 있

을 때 입원 험도가 높아지는 것은 의학 개연성에 부합하는 것으로 보인

다. 특히 장애인의 경우 비장애인에 비해 건강 리나 질병 방 서비스를

이용할 기회가 고 어린 장애인일수록 만성 질환이 조기 발병할 가능성이

높고 원래 장해와 계없는 새로운 건강 문제가 발생했을 때 이차 인 기능

장애가 발생할 가능성이 높고 주어진 건강 문제에 하여 더 복잡하고 지속

인 치료가 필요하다고 한다(Dejong, 1997). 최근 우리나라에서도 장애인에

서 미국 AHRQ의 모든 ACSCs에 한 치료 유병률이 비장애인에 비하여 일

되게 높음을 보고한 바 있다(서울 학교, 2005). 그러나 이 연구에서 용

한 질병 경 도 보정 방법은 이차 자료에서 이용 가능한 것만을 활용하 으

므로, 이 연구에서 사용한 변수로 확인할 수 없는 요인에 의한 선택 비뚤림

(selection bias)을 충분히 고려하지 못한 한계는 여 히 남는다고 하겠다.

다음으로 결과 변수를 ACSCs로 인한 입원 유무를 두었을 때, 로지스틱 회

귀분석에서는 연령이 낮을수록, 남성일 때, 등록 장애가 있을 때, 천식으로

의료기 을 이용한 경험이 있을 때, 외래 진료 방문 횟수가 늘어날수록 입

원 험도가 높았고, 생존분석에서는 진료 지속성 수 이 낮을수록, 연령이

낮을수록, 여성일 때, 등록 장애가 있을 때, 천식으로 의료기 을 이용한 경

험이 있을 때, 외래 진료 방문 횟수가 을수록 입원 험도가 높았다.

미국 IOM이 제안한 ACSCs의 개념은 직 으로 그 의미를 이해할 수 있

다. 그러나 ACSCs의 개념과 정의가 후속 연구를 통해서 잘 확립된 것은 아

니었다. Bindman 등(1995)은 주치의를 보유하고 있는 주민 비 이 높은 지

역에서 ACSCs로 인한 입원이 다고 하 으나, 개인 수 (patient level)의

자료를 이용한 연구에서는 비슷한 연 성을 확인할 수 없었다(Lambrew et

al., 1996; Gill, 1997). Parchman과 Culler는 가정의학과 문의나 GP가 많

은 지역에서는 ACSCs로 인한 입원율이 낮았으나 일반 내과 는 일반 소아

과 문의가 많은 지역에서는 같은 상을 찰할 수 없었다(Parchman and

Culler, 1994). Krakauer는 규모 Medicare 자료를 이용한 연구에서 일

- 78 -

반의 공 (generalist physician supply)이 ACSCs로 인한 입원에 별다른 향

을 미치지 않음을 보여주었는데(Krakauer et al., 1996), 이것은 의료의 근

성의 척도로서 ACSCs의 타당성에 의문을 제기하는 것이었다.

이 연구에서는 Parker와 Schoendorf가 어린이 청소년 환자를 상으로

용한 ACSCs 목록과 질병코드를 ICD-10 기 으로 변환하여 이용하 는데,

생존분석 결과 진료 지속성 수 이 높을수록 입원 험도가 감소하는 일

된 경향을 보 고 험비 한 체 유무를 결과 변수로 두었을 때보다 컸

다. 이는 ACSCs의 개념에 잘 부합하는 결과로 하고 지속 인 외래 진료

를 통해 ACSCs로 인한 입원을 일 수 있음을 시사한다. 그럼에도 불구하고

Parker와 Schoendorf의 ACSCs 사례 정의가 우리나라 어린이 청소년 환자에

합한가 여부는 별도의 타당성 검토 작업이 필요하리라 본다. 최근 김양균

과 성주호(2005)는 20세 미만 어린이 청소년의 1년간 의료이용 자료를 이용

하여, 질병별 재원일수를 종속 변수로, 외래 통원 일수를 독립 변수로 삼는

단순 회귀 분석을 통해 ‘한국형 ACSCs’를 정의하고자 하 다. 그러나 이 연

구는 임상가들의 검토 차가 배제되어 있고, 입원에 한 외래 진료의 선

행(先行)이 보장되지 않은 방법론 인 문제 을 지니고 있다. 따라서 우리나

라에서 ACSCs를 의미 있는 의료 근성과 지속성의 평가 척도로 활용하기

해서는 임상 타당성 검토와 함께 계량 분석 방법의 개선이 이루어질

필요가 있다.

이상에서 밝힌 이 연구의 문제 과 한계에도 불구하고 이 연구는 몇 가지

의의를 지니고 있다고 생각한다. 우리나라는 습 으로 주치의를 두거나

주치의 제도가 도입되지 않은 까닭에 매니지드 어(Managed care) 하에서

다양한 일차진료의사(primary care physician)를 주치의로 정하는 미국의

와 비교할 때 진료 지속성 수 이 낮음을 확인할 수 있었다. 그러나 이런

상황에서도 환자-의사 계가 지속 으로 유지되어 지속성 수 이 높은 진

료를 받는다면, 다른 요인들을 통제하더라도 입원 험도가 감소한다는

을 보여주었다. 입원 진료의 감소는 환자의 불필요한 입원 경험을 여 환

자의 고통 경감과 삶의 질 유지, 의료제공자와 의료이용자 모두에게 불필요

한 비용의 감이 가능하다는 을 시사한다. 과거 우리나라에서는 주치의

- 79 -

제도를 도입하려는 노력이 있었으나 정부의 정책 의지 부족과 련 이해 당

사자의 반 나 력 부족으로 무산된 바 있다. 만약 다시 일차의료 강화

방안의 일환으로 주치의 제도 도입이 논의되었을 때, 이 연구는 지속성 높

은 주치의 제도가 국민 건강과 의료 분야에 미칠 수 있는 정 인 향을

실증하는, 검토할 만한 증거를 제시하고 있다.

- 80 -

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Abstract

A study on the continuity of primary care among child and adolescent

patients in Korea

Yong-Jun Choi

Department of Health Policy and Management

College of Medicine, The Graduate School

Seoul National University

Continuity of care is one of attributes of good medical care. It is particularly

pivotal in primary care that deals with most health problems in the

population. In this sense, personal doctor registration program is the

institutionalized form of the continuity of primary care. There have been few

evidences, though, on the benefits of continuity of primary care.

This study aims to describe levels and distribution of the continuity of

primary care among child and adolescent patients who are 2-19 years old,

and analyze the effects of it on the risk of hospitalization.

Study materials were derived from the National Standard Health Services

Utilization Cohort constructed from the claim and eligibility data of National

Health Insurance. Study population was 2-19 years old child and adolescent

patients as of 2002, who had more than three ambulatory care visits in the

years of 2002-3 and whose most frequent provider was the primary care

practices. There were 189,660 persons in the study population.

- 91 -

First of all, the levels and distribution of the continuity of primary care

were described using the continuity measures such as most frequent provider

continuity(MFPC), modified, modified continuity index(MMCI), and continuity

of care(COC) index. Secondly, the variables of individual patients associated

with the continuity of primary care were explored. Finally, association of

levels of primary care with the risk of hospitalization was evaluated using

statistical techniques such as multiple logistic regression analysis, multi-level

analysis and multi-event survival analysis. Outcome variables were whether

the patient had hospitalized or not, and whether the patient had hospitalized

due to ambulatory care-sensitive conditions(ASCSs) or not.

The levels and distribution of primary care among child and adolescent

patients were as follows: 0.51±0.20 by MFPC, 0.63±0.20 by MMCI, and

0.32±0.22 by COC. After adjusting for some factors with multiple logistic

regression, age groups, gender, health services utilization due to asthma,

number of ambulatory care visits, Carstairs indices by areas, and number of

medical facilities per population by areas were statistically significant.

Multi-event survival analysis revealed statistically significant association of

the levels of primary care with the risk of hospitalization. Hazard ratio was

1.34 [1.27-1.41] at the medium level of continuity and 1.47 [1.39-1.55] at the

lower level where outcome variable was whether the patient had hospitalized

or not. Hazard ratios were 1.35 [1.21-1.50] at the medium level of continuity

and 1.60 [1.44-1.78] at the lower level, where outcome variable was whether

the patient had hospitalized due to ACSCs or not.

Levels of continuity of primary care were associated with the risk of

hospitalization as a result. The higher the level of continuity of primary care

was, the lower was the risk of hospitalization. Risk of hospitalization due to

ACSCs was higher than that of total hospitalization, which suggested ACSCs

were valid in this context.

- 92 -

There were, however, some limitations in this study. First, 0-1 year old

age group was excluded from the study population who would have used

more volume of health services. Secondly, some unidentified factors may

have selectively biased the results because the case-mix adjustment could be

done in only a limited extension as the study used the secondary data.

Thirdly, definitions of ACSCs were not validated in the Korean context.

Despite theses limitations, this study produced some evidences on the

benefits of continuity of care, which will in turn support the introduction of

personal doctor registration program in the future.

Keywords : primary care, continuity, ambulatory care-sensitive

conditions

Student Number: 2002-30761

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우리나라 어린이 청소년 환자에서 일차의료의 지속성에 관한 연구 · 2006. 1. 17. · 어린이 청소년 환자에서 일차의료의 지속성 수준과 분포는,