A Study on the Determinants of Convalescent Rehabilitation Medical Service Needs at Regional Level

지역별 회복기 재활 의료서비스 필요도 결정요인 분석 연구

Abstract

Background: Based on the increase in the needs for convalescent rehabilitation medical services in Korea, this study aims to calculate the needs for rehabilitation services and examine its determinants for 229 regions. Methods: Claim data from the Health Insurance Review and Assessment Service were used to estimate patients who need to receive rehabilitation services, and data from various sources were also used for analysis. The number of cases and incidence rates of hospitalization related to convalescent rehabilitation were calculated to estimate the needs for services by region, and the results were visualized via a map. Multivariate regression and fixed effects regression using panel data were performed to identify the determinants of regional variation of the incidence rate. Results: First, the incidence rate of rural areas such as Jeolla-do, Gyeongsang-do, and Chungcheong-do was higher than urban areas (metropolitan cities). Second, the population, proportion of the elder, medical aid recipients, financial independence, traffic deaths, smoking, diabetes rate, and medical infrastructure correlated significantly with the incidence rate. Third, 'rho' values which mean the fraction of variance due to individual terms in panel data regression models were 0.965 and 0.976, respectively. Conclusion: The incidence rate of hospitalizations was correlated with most independent variables in this study and there is a gap between urban and rural areas. These regional disparities are fixed in our society. An improved regional convalescent rehabilitation system is suggested to cover the entire area including rural areas with a high rate of aging.

서 론

1. 연구배경

  재활(rehabilitation)은 개인의 기능을 최적화하고 장애를 줄이기 위한 일련의 개입을 의미한다[1]. 인구 고령화에 따른 만성질환의 증가로 재활의료서비스(재활서비스) 수요가 급증하면서[2], 재활은 우리 사회의 필수 의료영역이 되고 있다. 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 2017년 회원국, 전문기관, 비정부기구 대표 등이 모인 ‘재활 2030 (Rehabilitation 2030; A Call for Action)’ 국제회의를 개최하여, 재활의료체계에 대한 투자 및 수준 높은 재활 인프라의 확대를 촉구한 바 있다[3].
  재활은 시기 및 목적에 따라 크게 급성기/회복기/유지기 재활로 구분할 수 있는데, 질환의 경중에 따라 차이는 있으나 대개 수술 · 처치 후 6개월 이내, 최대 1년까지의 회복시기에 집중재활을 할 경우 기능 회복을 극대화할 수 있다[4]. 즉 회복기 재활은 환자의 기능을 회복시 켜 장애를 최소화하는 데에 핵심적인 역할을 수행한다.
  최근 국내에서도 회복기 재활의 중요성이 강조되고 있지만, 재활서비스를 제공할 제도적 지원은 아직 충분치 못한 상황이다. 현행 재활 의료를 살펴보면, 병원체계가 급성기 치료 중심으로 이루어져 있어, 어느 정도 상태가 안정된 환자들은 주기적으로 전원하거나 요양병원에 입원하여 재활서비스를 받아야 한다. 대부분의 요양병원 입장에 서는 환자를 장기간 입원시키면서 수가를 청구하는 것이 이익이므로, 환자가 집중재활을 통해 조기 사회복귀를 하는 것이 반갑지 않을 수 있는 구조다[4].
  우리나라의 65세 이상 고령인구 비율은 2021년 현재 전체 인구의 16.6%이고, 2025년에는 20.3%로 초고령사회가 된다. 고연령의 신체 노화는 다양한 만성 · 노인성 질환의 발생 및 회복기 재활을 요구한다. 특히 뇌혈관질환은 장기 장애를 유발하는데[5], 우리나라에서 이 질환에 의한 사망자 수는 2020년 65세 이상 고령자 10만 명당 225.3명으로 암에 이어 2위에 해당한다[6]. 한편, 한국의 자동차 1만 대당 교통 사고 사망자 수는 경제협력개발기구(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD) 국가 중 칠레에 이어 가장 높다[7]. 심각한 교통사고는 생존자에게도 사지절단, 관절장애, 뇌 · 척 수손상 등의 심한 장애를 남기며, 이러한 장애에는 관절구축, 장기 부동(immobilization) 등을 예방하기 위한 조기 재활치료가 요구된다 [8]. 이에 따라 회복기 재활서비스에 대한 수요는 급증하고 있으며 이를 충족하기 위한 적절한 재활의료체계가 요구되고 있다.
  보건복지부는 “장애인건강권법”을 근거로, 2017년 ‘재활의료기관 지정 시범사업’을 시작하였다[5]. 이 사업은 환자가 발병 · 수술 후 신체기능 회복을 극대화할 수 있도록 집중재활을 제공하는 병원을 지정하는 제도이다. 지정을 위해 3년마다 의료기관을 평가하고 있으며, 사업 대상질환은 크게 뇌 · 척수손상, 근골격계, 절단, 비사용증후군(통 계청 표준질병사인분류로 분류되지 않는 질병)으로 나눌 수 있다[9]. 또한 해당 사업은 포괄적인 재활서비스를 제공하기보다는 회복기 재활 대상자를 위한 전문적 재활서비스에 집중하는 점이 특징이다. 이런 점에서 ‘재활전문병원’, ‘권역재활병원’과 목적, 대상환자, 입원기간(입원료체감제 유예) 등의 측면에서 차이를 보이고 있다[4].

2. 연구목적

  본 연구는 지역별 회복기 재활서비스의 필요도를 산출하고, 이에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위한 것이다. 세부적으로는, 첫째, 재 활의료기관 지정사업의 목적이 환자에게 적절한 시기에, 충분한 기간, 전문적 재활서비스를 제공하는 데 있는 만큼, 실질적인 사업 대상자를 정의하고, 지역별로 회복기 재활서비스 관련 입원 발생건수 및 발생률(필요도)을 산출하고 분포를 파악한다. 둘째, 산점도(scatter plot), 개별 지역변수 분석을 통해 필요도와 관련된 지역 특성 변수를 파악한다. 셋째, 패널회귀분석(panel data regression analysis)을 수행하여 필요도에 영향을 미치는 요인을 확인한다.

방 법

1. 이론 및 선행연구 검토

  재활의료기관 지정 시범사업에 따라 회복기 재활서비스에 대한 관심이 높아지면서, 이와 관련된 연구도 진행되어왔다. Jeong 등[5]은 회복기 재활서비스 이용 환자가 입원시기와 서비스 기간의 기준을 동시에 충족한 경우 환자 기능개선이 가장 많이 이루어졌음을 보고하였다. Shin 등[2]도 시범사업 참여기관의 평균 입원일수 감소 폭이 적고, 지역친화도(relevance index)도 높음을 확인하였다. 또한 Seo [10]는 사업 대상기관에 입원해 재활서비스를 받은 환자의 방문 의료기관 수가 그렇지 않은 환자에 비해 적어, 재활의료기관 지정사업이 재활난민 해소에 긍정적인 영향을 미침을 파악하였다. 추가로 Shin과 Jeong [11]은 연령, 성별, 의료기관 유형, 입원일수, 회복기 재활 환자군, 중증도, 재활의학과 전문의 및 물리치료사 1인당 환자 수가 ‘30일 이내 재입원 발생’에 영향을 미침을 확인하였다.
  기존 연구들은 재활의료기관 지정사업의 직접적인 운영에 필요한 기초자료를 산출해왔다. 하지만 회복기 재활서비스를 필요로 하는 환자가 지역별로 어떻게 분포하는지, 이를 결정하는 지역적 요인이 무엇인지에 대한 연구는 충분치 못하다. 회복기 재활서비스와 지역 간 격차가 사회적 이슈가 되고 있는 시점에서, 지역별 회복기 재활서 비스 필요도를 산출하고 결정요인을 규명하는 것은 향후 회복기 재활 서비스 공급을 위한 정책적 의사결정에 도움을 줄 것이다. 한편, 지역의 회복기 재활서비스 필요도는 인구 구조 및 사회경제적 요인 등 여러 요인과 관련이 있다. WHO는 고령화가 신체 · 정신적 퇴화 및 질병으로부터의 위험을 증가시킨다고 하였으며[12], OECD는 소득과 같은 사회경제적 요인, 건강행태가 집단 간 건강수준의 차이를 발생시킨다고 하였다[13]. 이는 사회적 취약집단이 나쁜 건강행태로 인해 건강악화에 노출되어있는 것을 의미한다. 또한 Park [14]은 회귀분석을 통해 지역사회 건강수준에 영향을 주는 요인을 파악한바, 지역의 인구, 보건의료 및 시설(간호사, 의사, 병 · 의원 수 등), 경제수준(기초생활보장 수급자 비율, 재정자립도 등)이 이에 해당하였다.
  뇌졸중과 같은 신경학적 손상은 불가피하게 재활서비스를 요구하며, 이와 관련해서 적절한 재활 시기에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 이들 질환은 만성질환, 흡연, 음주 등에 영향을 받는다[15]. 또 한 척수손상의 70%를 차지하는 외상성 처치손상의 경우, 자동차 사고가 가장 큰 비중을 차지하고 있다[16]. 본 연구에서는 해당 선행연 구들을 참고하여 변수를 선정한바, 인구통계, 사회경제, 건강행태, 보건의료자원의 4가지로 구분했다.

2. 연구설계

  본 연구는 다음과 같은 순서로 진행된다. 첫째, 건강보험심사평가원의 회복기 재활서비스 대상자 기준에 근거하여 필요 대상자에 대한 조작적 정의를 내리고, 수진자 거주지 정보를 연계하여 지역별 회복기 재활서비스 발생건수를 산출한다. 둘째, 지역별 회복기 재활서비스에 대한 발생건수와 발생률(인구 대비 발생건수)의 차이를 비교하 고, 개별 독립변수와 재활서비스 발생 간의 관계를 파악한다. 셋째, 패널회귀분석을 실시하여 패널 개체(지역)의 특성을 보정했을 때의 결과를 파악한다.

3. 분석대상 및 자료

  본 연구는 연세대학교 미래캠퍼스 생명윤리심의위원회의 심의면제 승인을 받았다(1041849-202210-SB-179-01). 분석대상은 전국 229개 시군구의 2017–2021년도 자료다. 각 지역 개체에 대하여 포괄기관이 동일하고 시간 갭이 없는 균형 패널데이터를 구축하였다. 2018년 인천광역시 남구의 명칭이 미추홀구로 변경된 것도 자료수집에서 고려했다. 지역 특성에 대한 자료로는 국가통계포털(Korean Statistical Information Service)에서 확보한 보건복지부 지역사회건강조사, 통 계청 인구총조사, 행정안전부 주민등록인구 현황 및 재정자립도 자료를 사용하였다. 그밖에, 도로교통공단 교통사고분석시스템, 국민 건강보험공단 지역별 의료이용통계에서도 자료를 확보하였다 (Table 1).
  한편, 지역별 회복기 재활서비스 필요도 산출을 위해 건강보험심사 평가원 청구자료를 활용하였다. 세부적으로는 2017년 1월부터 2021 년 12월의 5년 동안 ‘회복기 재활서비스를 필요로 하는’ 건강보험 및 의료급여 환자의 입원 발생건수 및 발생률을 산출하였다.

4. 분석방법

1) 회복기 재활서비스 입원 발생건수 산출 및 지역별 분포 파악

  각 지역에서 필요로 하는 회복기 재활서비스의 규모를 계량화하기 위해, 회복기 재활서비스 관련 환자에 대한 입원 에피소드를 구축하여 지역별 발생 분포를 파악하였다. 재활의료기관 지정사업에서는 회복기 재활 대상자를 ‘수술 등 치료 후 기능회복 시기에 있는 환자로서 기능적 손상으로 인해 일상생활에 불편함이 있어, 집중적인 재활 치료를 통해 일상생활로 복귀가 필요한 환자’로 정의하고 있으며, 세부적으로는 ‘상병’과 ‘처치’를 기준으로 ‘회복기 재활서비스를 필요로 하는 환자’를 규정하고 있다[17].
  이를 참고하여 본 연구에서는 우선, 회복기 재활서비스 필요 환자에 대한 조작적 정의를 설정했다. 기준 상병은 2022년의 “재활의료기관 지정 및 운영 등에 관한 고시” 일부 개정안의 회복기 재활환자 구성 질환 범위기준에 근거하여 재활손상 대분류(Korean Rehabilitation Impairment Category, KRIC)에 해당하는 상병으로 제한하였다1). 즉 뇌손상, 척수손상, 뇌 · 척수 중복손상, 근골격계, 절단, 비사용증후 군2)이다[17]. 한편, 상병만을 기준으로 할 경우, 대상자에 회복기 재활서비스가 필요치 않은 경증환자도 포함될 수 있으므로 이와 함께 기준 처치도 고려하였다. 기준 처치는 건강보험 요양급여비용 제7장 제2절(단순 재활치료료)의 사-116(운동치료) 및 제3절(전문재활치료) 전체로 한정하고, 근골격계의 경우 해당 질환 치료를 위한 수술코드에 해당하는 처치로 규정하였다[5]. 이렇게 하여 설정한 회복기 재활 대상자에 대한 이 연구의 조작적 정의는 ‘재활의료기관 지정사업의 회복기 재활 대상자 상병 분류기준에 해당하면서, 사-116 운동치료 및 전문재 활치료(근골격계 질환의 경우 해당 질환 치료를 위한 수술)를 받은 환 자’이다(Table 2).
  다음으로는, 이러한 조작적 정의에 따라 대상자에 대한 입원 에피소드를 구축하고 지역별 발생 분포를 파악하였다. Shin 등[2]에서 동일 에피소드 구축 기준일자를 1–7일 단위로 달리해 봤을 때 큰 변동 없이 일정하게 변함을 확인하고 3일 단위로 에피소드를 구축한 것을 참고하여, 본 연구에서도 ‘동일한 기관의 3일 이내 청구 건’으로 입원 에 피소드를 구축하였다. 또한 병원급 이상의 의료기관에 입원하고 이전 3개월 동안 관련 청구가 없었던 환자를 지역별 회복기 재활서비스 입원의 신규 발생으로 보고 발생건수를 산출하였다. 다만 회복기 재 활서비스 입원 발생건수만을 분석에 활용할 경우, 산출결과가 지역의 인구 규모에 영향을 받을 수 있기 때문에, 회복기 재활서비스 입원 발생건수를 지역별 인구수로 나눈 입원 발생률도 파악하여 분석에 활용하였다.

2) 지역 특성 변수와 회복기 재활서비스 관련 입원 발생률 간 연관성 파악

  지역 특성 변수와 입원 발생률 간의 연관성을 확인하기 위해, 지역 특성을 인구통계, 사회경제, 건강행태, 보건의료자원 요인으로 구분하여 산점도(scatter plot)를 그리고 회귀분석을 했다. 인구통계학적 요인으로는 인구수(population), 평균연령(average aged), 독거노인 가구비율(alone), 성비(sex), 고령인구 비율(aged)을, 사회경제학적 요 인으로는 인구당 교통사고 사망자 수(traffic deaths), 의료급여 수급자 수(medical aids), 재정자립도(finance)를, 건강행태 요인으로는 고위험 음주율(high risk drinking), 흡연율(smoking), 당뇨병(diabetes) · 고혈압(hypertension) 진단 경험률을, 보건의료자원 요인으로는 인구 대비 의사(doctor), 간호사(nurse), 의원(clinic), 병원(hospital), 요 양병원(geriatric hospital), 사회복지시설 수(social welfare) 및 관외 의료이용비율(external medical service)을 사용하였다. 아울러, 분포가 치우친(skewed) 종속변수에 대하여 로그변환을 하였다.

3) 패널회귀분석 수행

  지역별 입원 발생률에 대한 영향요인을 파악하기 위해 패널 개체 (지역)의 특성을 보정한 패널회귀분석을 실시하였다. 패널데이터란 동일 개체(지역)에 대하여, 시간에 따라 반복 측정한 변수를 포함하는 데이터다[18]. 본 연구에서는 각 시군구 지역 개체가 2017–2021년도 의 변수값을 포함하고 있다.
  이러한 패널데이터를 활용하여 합동 ordinary least squares (OLS) 모형, 고정효과 모형, autoregressive (AR)(1) 가정 고정효과 모형에 대한 분석을 차례로 실시하였다. 합동 OLS 모형은 데이터가 패널구조라는 점을 무시하고 오차항에 대하여 기본적인 OLS 가정을 적용하여 추정하는 모형이다. 그러나 패널데이터의 오차항이 OLS의 조건을 충 족시키는 경우가 많지 않기 때문에 시간에 따라 변하지 않는 패널 개체(지역)의 이질성(heterogeneity) 및 특성을 감안한 추정이 필요하다. 적합한 모형의 판단을 위해 하우스만 검정(Hausman test)을 실시한다. 여기서 H₀ :cov(x_it,u_i) = 0의 귀무가설이 기각되면 고정효과 모형을 선택하게 된다[19].
  한편, 패널데이터는 횡단면 자료와 시계열 자료의 특성을 동시에 갖고 있으므로 오차항에 자기상관이 존재할 가능성이 크다. 오차항 간의 자기상관을 검정하기 위해 Wooldridge 검정을 실시했다. 이는 패널데이터의 자기상관을 검정하는 방법 중에서도 비교적 적은 가정을 전제로 하고, 추정이 용이하다[19,20]. 패널 선형회귀 모형의 수식은 다음과 같다.

위 모형은 시간에 따라 변하지 않는 패널의 개체특성을 나타내는 u_i와 시간과 패널 개체에 따라 변하는 순수한 오차항인 e_it 2개의 오차항으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 시간에 따라 변하지 않는 지역의 고착화된 특성을 파악하는 것이 중요한데, 이는 rho(p∧) 값을 통해 확인할 수 있다. rho는 오차항의 총 분산에서 패널 개체특성 (heterogeneity)을 의미하는 오차항(u_i)의 분산이 차지하는 비율로 계산되는데, rho 값이 1에 가깝다는 것은 독립변수에 의해 설명되지 않는 종속변수 변동(variation)의 대부분을 패널 개체특성을 나타내는 오차항 u_i의 분산이 차지한다는 의미이다. 즉 이 값이 1에 가까울수록 시간에 따라 변하지 않는 지역의 고착화된 특성을 감안하는 것이 중 요하다[19].
  합동 OLS, 고정효과 모형, AR(1) 가정 고정효과 모형 분석을 차례로 실시한바, 첫째, 각 모형에서 회복기 재활서비스 입원 발생률에 영향을 미치는 유의한 변수들을 확인하였다. 둘째, 패널 개체의 특성을 보정하지 않은 합동 OLS 모형과 특성을 보정한 고정효과 모형 및 AR(1) 가정 고정효과 모형 간의 결과 차이를 비롯하여 rho 값을 파악 하였다. 한편, variance inflation factor (VIF)를 통해 변수별 다중공선성을 파악하였으며, VIF >10에 해당하는 평균연령, 독거노인 가구 비율, 간호사 수 변수를 모형에서 제거하고 분석을 수행하였다.

5. 분석도구

  본 연구에서는 기술통계 분석을 위해 SAS ver. 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)를 활용하였고, 지역별 회복기 재활서비스 필요도에 대한 지도 시각화를 위해 R ver. 4.1.2 (The R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)를 활용하였으며, 패널회귀분석을 위해 STATA ver. 16.0 (Stata Corp., College Station, TX, USA)을 활용하였다.

결 과

1. 지역 특성 변수에 대한 기초통계(5개년도 평균)

  Table 3은 229개 시군구의 독립변수 데이터(2017–2021)에 대한 시도 단위의 5개년도 평균을 보여준다. 인구통계, 사회경제, 건강, 보건의료자원 4가지 요인으로 구분하여 변수들에 대한 기초통계를 확인했다. 인구통계 요인을 보면, 인구수는 경기도(427,954), 서울특별시(385,208), 제주특별자치도(331,270) 순으로 경기도가 가장 높았으며, 전라남도(81,734), 강원도(84,691), 경상북도(115,561)순으로 전 라남도가 가장 낮았다(시군구 단위로는, 경기도 수원시[1,208,938]가 최대, 경상북도 울릉군[8,689]이 최소). 남녀성비 변수는 울산광역시 (106.14), 강원도(105.58), 인천광역시(104.13)순으로 울산광역시의 남녀성비가 가장 높았으며, 서울특별시(95.44), 부산광역시(96.77), 대구광역시(97.48) 순으로 서울특별시가 가장 낮았다(인천광역시 옹 진군[131.58]이 최대, 서울특별시 마포구[89.88]가 최소). 고령인구 비율은 전라남도(28.37), 전라북도(27.84), 경상북도(27.83) 순으로 전라남도가 가장 높았으며, 세종특별자치시(9.64), 울산광역시 (11.70), 경기도(14.39)순으로 세종특별자치시가 가장 낮았다(경상 북도 의성군[40.28]이 최대, 울산광역시 북구[7.82]가 최소). 독거노 인 가구 비율은 전라남도(17.22), 전라북도(16.01), 경상북도(15.42) 순으로 전라남도가 가장 높았으며, 세종특별자치시(3.93), 울산광역시(5.44), 경기도(6.33) 순으로 세종특별자치시가 가장 낮았다(전라남도 고흥군[24.90]이 최대, 대전광역시 유성구[3.43]가 최소).
  사회경제 요인에서, 재정자립도는 세종특별자치시(59.06), 경기도 (36.34), 제주특별자치도(33.36) 순으로 세종특별자치시가 가장 높았으며, 전라북도(11.61), 전라남도(12.18), 경상북도(13.45) 순으로 전라북도가 가장 낮았다(경기도 화성시[63.6]가 최대, 경상북도 영양군 [4.84]이 최소). 의료급여 수급자 비율은 부산광역시(0.054), 전라북도(0.052), 광주광역시(0.049) 순으로 부산광역시가 가장 높았으며, 세종특별자치시(0.013), 울산광역시(0.017), 경기도(0.023) 순으로 세종특별자치시가 가장 낮았다(부산광역시 중구[0.26]가 최대, 경기도 용인시[0.008]가 최소). 교통사고 사망 비율은 전라남도(0.22), 전라북도(0.22), 경상북도(0.20) 순으로 전라도가 가장 높았으며, 서울특 별시(0.03), 부산광역시(0.04), 광주광역시(0.05)순으로 서울특별시 가 가장 낮았다(경상북도 군위군[0.40]이 최대, 서울특별시 노원구 [0.02]가 최소).
  건강 요인에서, 고위험 음주율은 강원도(16.80), 충청북도(15.47), 인천광역시(15.32) 순으로 강원도가 가장 높았으며, 세종특별자치시(10.40), 대구광역시(11.77), 전라북도(11.98) 순으로 세종특별자치시가 가장 낮았다(인천광역시 옹진군[22.35]이 최대, 전라북도 진안군[6.28]이 최소). 흡연율은 충청북도(22.85), 강원도(22.62), 인천광역 시(22.13) 순으로 충청북도가 가장 높았으며, 세종특별자치시(16.70), 서울특별시(18.77), 광주광역시(19.95) 순으로 세종특별자치시가 가장 낮았다(부산광역시 중구[27.75]가 최대, 경기도 과천시[13.43]가 최소). 고혈압 유병률은 강원도(21.94), 인천광역시(21.68), 충청남도(21.36) 순으로 강원도가 가장 높았으며, 광주광역시(17.19), 울산광역시(17.66), 대구광역시(17.72) 순으로 광주광역시가 가장 낮았다 (인천광역시 옹진군[24.65]이 최대, 경상남도 양산시[15.68]가 최소). 당뇨병 유병률은 인천광역시(9.30), 충청북도(8.95), 충청남도(8.77) 순으로 인천광역시가 가장 높았으며, 제주특별자치도(6.46), 광주광 역시(7.59), 서울특별시(7.65) 순으로 제주특별자치도가 가장 낮았다 (충청북도 음성군[10.55]이 최대, 경기도 과천시[5.53]가 최소).
  보건의료자원 요인에서, 인구 1,000명당 의사 수는 대구광역시 (5.42), 광주광역시(4.97), 서울특별시(4.82) 순으로 대구광역시가 가장 많았으며, 세종특별자치시(1.66), 강원도(1.85), 충청북도(1.94) 순으로 세종특별자치시가 가장 적었다(대구광역시 중구[21.32]가 최대, 강원도 고성군[0.96]이 최소). 인구 100,000명당 병원 수는 광주광 역시(7.36), 대구광역시(6.54), 부산광역시(5.22) 순으로 광주광역시가 가장 많았으며, 세종특별자치시(0.44), 제주특별자치도(2.06), 충청남도(2.31) 순으로 세종특별자치시가 가장 적었다(대구광역시 중구[19.57]가 최대, 강원도 고성군[0] 등이 최소). 인구 100,000명당 의원 수는 대구광역시(97.45), 서울특별시(88.94), 부산광역시(71.84) 순으로 대구광역시가 가장 많았으며, 강원도(41.16), 경상북도(41.39), 경상남도(46.15) 순으로 강원도가 가장 적었다(대구광역시 중구[322.83]가 최대, 경상북도 울릉군[0]이 최소). 인구 100,000명당 사회복지시설 수는 충청북도(32.03), 강원도(26.38), 충청남도(27.74) 순으로 충청북도가 가장 많았으며, 부산광역시(7.35), 세종특별자치 시(7.90), 울산광역시(8.13) 순으로 부산광역시가 가장 적었다(인천 광역시 강화군[71.57]이 최대, 서울특별시 서초구[2.37]이 최소). 인구 100,000명당 요양병원 수는 부산광역시(5.84), 전라남도(5.81), 광주광역시(5.03) 순으로 부산광역시가 가장 많았으며, 제주특별자치 도(1.05), 서울특별시(1.19), 강원도(1.84) 순으로 제주특별자치도가 가장 적었다(전라남도 화순군[23.10]이 최대, 강원도 고성군, 전라북 도 장수군[0] 등이 최소). 관외의료이용 비율은 대구광역시(0.454), 부산광역시(0.450), 서울특별시(0.438) 순으로 대구광역시가 가장 높았으며, 제주특별자치도(0.202), 전라북도(0.352), 경상남도(0.380) 순으로 제주특별자치도가 가장 낮았다(인천광역시 옹진군[0.76]이 최대, 제주특별자치도 제주시[0.09]가 최소).

2. 지역별 회복기 재활서비스 입원 발생 분포(5개년도 평균)

  Figure 1은 229개 시군구에 대하여 지역별 회복기 재활서비스 입원 발생건수의 5개년도 평균을 도식화한 것, Table 4는 이를 시도 단위로 묶어 수치화한 것을 나타낸다. 제주특별자치도(1,701.8)를 제외했을 때, 대구광역시(1,308.7), 경기도(1,244.4), 광주광역시(1,212.6), 서울특별시(1,177.8), 부산광역시(1,155.2), 인천광역시(998.8), 대전광역 시(963.4), 세종특별자치시(950.4), 전라북도(884.1), 경상남도(876.3), 울산광역시(707.1), 전라남도(672.8), 충청남도(672.6), 충청북도(663.1), 경상북도(603.6), 강원도(462.7) 순으로 인구가 많은 수도권, 광역시 단위 지역의 입원 발생건수가 높은 경향이 있음을 확인하였다.(시군구 단위로는, 경상남도 창원시[3,814.2]가 최대, 경상북도 울릉 군[62.4]이 최소).
  한편, Figure 2는 입원 발생률을 도식화한 것, 마찬가지로 Table 5는 이를 시도 단위로 묶어 수치화한 것을 나타낸다. 전라남도(0.978), 전라북도(0.949), 경상북도(0.711), 경상남도(0.705), 강원도(0.611), 충청남도(0.605), 충청북도(0.592), 부산광역시(0.585), 제주특별자치도 (0.568), 대구광역시(0.473), 인천광역시(0.425), 광주광역시(0.422), 대전광역시(0.343), 경기도(0.338), 서울특별시(0.312), 울산광역시 (0.309), 세종특별자치시(0.288) 순으로 수도권, 광역시 단위 이외 지방 중소도시와 시골 지역의 회복기 재활서비스 발생률이 높은 경향이 있었다(시군구 단위로는, 전라북도 부안군[1.61]이 최대, 서울특별시 서초구[0.21]가 최소).

3. 지역별 회복기 재활서비스 입원 발생과 관련된 변수 파악

  각각의 지역 특성 변수와 회복기 재활서비스 입원 발생률 간 회귀분석을 실시하여 표준화된 계수(Beta)를 파악하였다. 양(+)의 관계로는 고령인구 비율(0.893), 교통사고 사망 비율(0.686), 의료급여 수급자 비율(0.517), 사회복지시설 수(0.438), 요양병원 수(0.362), 병원 수 (0.290), 관외의료이용 비율(0.167), 흡연율(0.159), 당뇨병 유병률 (0.078), 고위험 음주율(0.048) 순으로 강한 관계를 나타냈으며, 음(-) 의 관계로는 재정자립도(-0.775), 인구수(-0.699), 의원 수(-0.199), 의사 수(-0.149), 남녀성비(-0.044), 고혈압 유병률(-0.005) 순으로 높은 연관성을 확인하였다(Table 6). 산점도(scatter plot)는 고령인구 비율, 교통사고 사망 비율 변수와의 양(+) 관계와 재정자립도, 인구수 변수 와의 음(-) 관계를 분명히 보여주고 있다(Figure 3).

4. 패널회귀분석 결과

  Wooldridge 검정분석에서는 1% 유의수준에서 귀무가설이 기각되어 자기상관이 존재함이 확인되었다(Table 7). 한편, 하우스만 검정결과, 1% 유의수준에서 귀무가설이 기각된바, 고정효과 모형을 선택하여 분석을 수행하였다(Table 7).
  각 모형에 대한 분석을 단계적으로 실시하여 표준화된 회귀계수 (Beta)를 파악했다(Table 8). 합동 OLS 분석결과, 5% 유의수준에서 고위험 음주율, 당뇨병 유병률을 제외한 변수 중 인구수(-0.106), 재정자립도(-0.099), 사회복지시설 수(-0.035), 고혈압 유병률(-0.056), 당뇨병 유병률(-0.02), 의사 수(-0.049), 의원 수(-0.048), 관외의료이용 비율(-0.08)은 음(-) 관계를, 남녀성비(0.034), 고령인구 비율(0.64), 의료 급여 수급자 비율(0.091), 교통사고 사망 비율(0.093), 흡연율(0.039), 병원 수(0.133), 요양병원 수(0.03)는 양(+) 관계를 보였다. 합동 OLS 모형의 설명력(R2 )은 0.875였다.
  고정효과 모형에서는, 모형에 대한 F 검정에서 귀무가설은 기각되었으며(p=0.000), 인구수(-0.985), 당뇨병 유병률(-0.017), 의원 수 (0.194)가 입원 발생률에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 오차항의 총 분산에서 패널 개체특성을 의미하는 오차항(u_i)의 분산이 차지하는 비율(rho 값)은 0.965였다. 지역의 특성을 보정한 고정효과 모형의 설명력(within R2 )은 0.142였다. 마지막으로 AR(1)을 가정한 고정효과 모형에서, F 검정의 귀무가설은 기각되었으며(p=0.000), 인구수(-1.111), 고령인구 비율(-0.153), 교통사고 사망 비율(-0.023), 당뇨병 유병률(-0.016), 관외의료이용 비율(-0.185)이 입원 발생률에 유의한 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 한편, 오차항의 1계 자기상관(p∧)은 0.284였으며, rho 값은 0.976이었다. 모형의 설명력(within R2 )은 0.131였다.
  모형에 따른 차이도 확인되는바, 합동 OLS에서 유의했던 대부분의 변수, 즉 인구수, 의원 수를 제외한 모든 변수들(남녀성비, 고령인구 비율, 의료급여 수급자 비율, 재정자립도, 교통사고 사망 비율, 사회복지시설 수, 흡연율, 고위험 음주율, 고혈압 유병률, 의사 수, 병원 수, 요양병원 수, 관외의료이용 비율)은 고정효과 모형에서 유의하지 않게 변하였으며, 반대로, 당뇨병 유병률(-0.017)은 유의한 것으로 나타났다. 또한 AR(1)을 가정한 고정효과 모형에서는 다시 고정효과 모형에서 유의하지 않았던 고령인구 비율(-0.153), 교통사고 사망 비율(-0.023), 관외의료이용 비율(-0.185)이 유의하게 변하였으며, 반대로, 유의했던 의원 수가 유의하지 않게 되었다. Figure 4를 통해 분석 모형 별 표준화된 계수(Beta) 값의 변화를 확인할 수 있다.

 

 

 

고 찰

1. 연구결과에 대한 고찰

  본 연구는 229개 시군구를 대상으로, 회복기 재활서비스 관련 입원 발생건수 및 발생률을 산출하여 지역별 분포를 파악하고, 그 격차에 영향을 미치는 요인을 분석했다.
  첫째, 지역 특성 변수의 시도 및 시군구별 5개년도 평균을 산출하여 지역적 특이사항을 파악함으로써 대책 마련이 시급한 지역을 확인할 수 있다. 예를 들어, 인천광역시 옹진군은 남녀성비, 고위험 음주율, 고혈압 유병률이 가장 높았는데, 인구특성, 건강행태, 질병이환 간의 연관성을 추정케 한다. 고혈압의 영향요인을 분석한 Lee [21]에서도, 남성(31.9%)이 여성(26.2%)보다 고혈압 유병률이 유의하게 높고, 음주빈도, 1회 음주량, 폭음빈도가 고혈압 위험비에 영향을 미침을 확인한 바 있다. 또한 이 지역은 관외의료이용 비율도 가장 높았다. 지역 단위 분석을 통해 이러한 문제를 가진 지역들을 발굴하고, 대책을 마련할 필요가 있다.
  둘째, 관외의료이용 비율은 대구, 부산, 서울 등의 대규모 도시가 중소도시에 비해 상대적으로 높았다. 이는 도시 지역이 타지역보다 교통시설이 발달하고 의료기관의 밀도가 높아, 환자의 의료서비스 선택범위가 넓기 때문으로 추측된다. 또한 고령인구가 많은 시골 지역 일수록 거주지 내의 의료기관을 이용하는 경향이 있었다. 지역의 인 프라, 인구 구조가 환자의 의료이용행태에 영향을 미침은 Roh [22]의 시군구 단위 연구에서도 확인된 바 있다. 한편, 인구 대비 병원 수가 많은 지역일수록 입원 발생률이 일관되게 높았는데, 이는 ‘공급된 병상은 채워진다’는 뢰머의 법칙(Roemer’s law)을 확인한다. Delamater등 [23]도 환자의 입원에 영향을 미치는 요인을 분석한 연구에서, 지역의 병원 · 병상 수와 환자 입원율 간의 유의미한 관계를 확인한 바 있다. 재활의료기관의 지정 시에 참고해야 할 것이다.
  셋째, 입원 발생건수를 통해 회복기 재활서비스가 필요하다고 추정되는 환자 분포에 대한 지역격차를 분석한 결과, 수도권(서울특별시, 인천광역시, 경기도) 및 광역시와 같은 도시 지역에서 발생빈도가 높았고, 강원도, 충청도, 경상도, 전라도에서는 발생빈도가 낮은 것이 확인되었다. 반면, 지역의 인구를 고려하여 회복기 재활서비스 관련 입 원 발생률을 확인했을 때는, 지방 중소도시 및 시골 지역의 회복기 재활서비스 필요 환자의 발생률이 높았다. 시골 지역일수록 상대적으로 고령인구가 더 많기 때문에, 회복기 재활서비스를 필요로 하는 질환의 발생 위험도가 높아 나타난 결과다. 이는 단순히 회복기 재활서비스 필요 환자의 발생건수만을 고려하여 의료자원을 배분한다면, 입원 발생률이 높은 시골 지역의 환자들은 향후 회복기 재활서비스 접근에 제약을 받을 가능성이 있음을 보여준다[24]. 입원 발생건수가 높은 도시 지역 위주로 재활의료기관 지정사업을 운영하기보다는 낙 후 지역까지 포괄할 수 있는 회복기 재활서비스 제공체계를 구축해야 할 것이다.
  넷째, 다수의 지역 특성 변수가 입원 발생률과 유의한 상관관계에 있음이 확인되었다(Table 6). 해당 변수는, 지역의 인구수, 고령인구 비율(인구통계학적 특성 변수), 재정자립도, 의료급여 수급자 비율, 교통사고 사망 비율(사회경제학적 특성 변수), 흡연율, 당뇨병 유병률 (건강행태 특성 변수), 의사 수, 의원 수, 병원 수, 요양병원 수, 사회복 지시설 수, 관외의료이용 비율(보건의료자원 특성 변수)이다. 지역 특성 변수에 대한 기초통계 분석결과에서도 알 수 있듯(Table 3), 대다수 변수들이도시 지역(수도권 및 광역시 단위 지역)과 이외 지역(지방 중소도시, 시골 등)을 구분해주며, 이러한 도시와 시골의 지역적 차이는 개인의 건강에도 영향을 미친다. 이를 통해 거주지 주변의 개인을 둘러싼 지역적 특성이 개인의 건강과 질병의 수준을 결정하는 데 영향 을 미치고, 결과적으로 지역별 입원 발생률의 차이를 가져옴을 추정 해볼 수 있다. 조직화된 환경이 개인의 건강 및 삶에 지대한 영향을 끼친다는 사실은 19세기 뒤르켕(Durkheim)으로부터 시작되어 20세기 초반 시카고학파에 의해 주도된 도시생태학, 그리고 최근 사회와 개인 간의 관계에 대한 정교한 분석을 시도한 브르뒤외(Bourdieu)와 기든스(Giddens) 등으로 연결되는 다수의 사회학 연구에서 확인되고 있다[25].
  다섯째, 패널 개체의 특성을 보정한 패널회귀분석의 결과를 통해, 고정효과 모형과 AR(1)을 가정한 고정효과 모형에서 rho 값이 각각 0.965, 0.976으로 1에 근접한 것을 확인하였는데, 이는 지역의 고착화 된 특성이 독립변수에 의해 설명되지 않는 종속변수 변동(variation) 의 대부분을 설명한다는 것을 의미한다[19]. 즉 시간에 따라 변하지 않는 지역의 고착화된 특성이 회복기 재활서비스 입원 발생률에 막대한 영향을 미친다. 이러한 특성은 다차원적이고 동태적인 측면에서 악순환이 지속되어 발생하는데, 특히 시골 지역에서 인구 유출 및 청년층 인구의 부족으로 고령인구 비율이 증가하고 도시와의 격차가 커지고 있으며, 지역생산 및 재정, 의료접근의 측면에서도 지역 간 격차는 확대 및 고착화되고 있다[26]. 이 연구는 이러한 현상이 회복기 재활서비스 입원 발생에도 영향을 미침을 확인한바, 지역격차 문제를 해결하기 위한 정책적 대안이 절실함을 시사한다.

2. 연구의 의의 및 제한점

  초기 개발연대의 한국이 취했던 성장거점전략은 페루(Francois Perroux)의 ‘하향식 불균형 개발이론’으로, 이는 소수의 도시를 중심으로 지역발전을 달성할 수 있다고 가정한다. 또한 허쉬만 (Hirschman)은 낙수효과(trickle-down effect) 개념을 통해 성장거점 개발이 주변 지역으로 파급되며, 이러한 불균형 성장전략이 지역발 전의 가장 좋은 전략임을 주장하였다. 반면에, 미르달(Gunar Myrdal)은 주변 지역이 성장거점에 종속될 가능성을 우려하였으며, 역류효과(backwash effect) 개념을 통해 성장거점은 주변 지역의 개발 잠재력을 흡수함으로써 성장한다는 점을 배제할 수 없다고 주장하였다 [27].
  한국도 성장거점전략을 기반으로 한 성장과정에서 역류효과로 인한 부작용을 막지 못했으며, 이로 인한 지역격차 문제는 재활을 포함하는 보건의료 분야도 예외가 아니다. 개인이 생활하는 공동체적 특성의 차이는 개인의 건강수준에 지대한 영향을 미치고[25,28], 이는 다시 지역의 건강수준으로도 나타나므로, 지역 단위의 연구에 있어 서 이러한 관계를 이해하고 접근하는 것이 중요하다. 본 연구는 지역별 회복기 재활서비스 입원 발생 규모를 파악하고, 패널회귀분석을 수행하여 도시와 시골의 고착화된 지역적 특성이 회복기 재활서비스 입원 발생률에 미치는 영향을 확인한 데 의의가 있다.
  현재의 제1기 재활의료기관 지정사업은 인력, 시설, 장비, 진료량 등 회복기 재활서비스 제공에 대한 수행능력을 중심으로 지정기준을 정하고 있다. 그러다 보니 제1기 사업의 총 45개의 의료기관 중 수도권 및 광역시 단위 이외 지역의 지정 의료기관은 10개소에 불과하다. 그러나 본 연구에서도 확인한 바와 같이 회복기 재활서비스 입원 발 생률은 지방 중소도시 및 시골 지역이 더 높았으며, 이러한 취약지역에 대한 재활서비스 공급체계가 요구되고 있다. 따라서 권역 단위 관리와 같은 방안을 통해 전(全) 지역을 포괄할 수 있는 회복기 재활의 료체계를 구축할 필요성이 높다. 2023년부터 제2기 재활의료기관 지 정사업이 계획된바, 본 연구결과는 사업의 발전적 재편을 위한 기초 자료를 제시하고 있다.
  본 연구는 제한점도 갖고 있다. 첫째, 본 연구는 지역 단위 데이터를 활용하여 수행되어, 지역에 속한 구성원들의 대푯값을 분석한 것이다. 거시적인 관점에서 회복기 재활에 대한 기초자료를 제공한 데 의의가 있지만, 이러한 지역 단위 연구의 결과를 개인 단위의 의미로 확대해석하는 ‘생태학적 오류’에 빠져서는 안되므로[29], 향후 개인 단 위의 분석이 보충될 필요가 있다.
  둘째, 본 연구는 229개 시군구 단위의 분석을 진행하였으나, 지역을 군집화한 연구도 필요하다. 시군구 단위로 분석을 진행하는 경우, 지리적 위치가 가깝고 접근성이 좋은 지역들이 비슷한 특성을 갖고 있음에도 불구하고 서로 다른 지역으로 분류되는 경우가 생기게 된다. 예를 들어, 관외의료이용 비율 변수의 경우 본래의 측정 목적(지역의 의료 인프라 파악 등)과 무관하게 시군구 단위로 밀집된 지역일수록 높게 산출되는 문제가 발생할 수 있다. 향후 지역을 군집화하여 수행 되는 연구에서 본 연구가 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
  셋째, 본 연구에서는 환자의 거주지를 중심으로 한 데이터만 활용하여 필요도를 산출하였고, 환자가 방문한 의료기관의 소재지를 연계하여 분석하지는 않았다. 의료기관 소재지 자료를 연계한 분석이 보충된다면, 보다 심층적인 분석과 현장 이해가 이루어질 수 있을 것 이다.
  이 연구의 결론은 다음과 같다.
  첫째, 본 연구에서는 상대적으로 낙후된 지역의 회복기 재활서비스 입원 발생률이 높은 것이 확인된바, 이는 재활의료기관 지정사업과 관련하여, 재활의료 인프라가 미비한 시골 지역의 필요도를 고려하여 회복기 재활서비스 제공체계를 구축해야 함을 시사한다. 또한 전반적인 지역 특성이 회복기 재활서비스 필요 환자의 발생, 즉 필요도와 밀접한 관련이 있으며, 해당 요인들이 지역별로 고착화된 특성으로 이미 우리 사회에 자리 잡고 있음도 확인되었다.
  둘째, 재활서비스 제공체계의 지역 간 격차는 건강형평성의 문제를 일으킨다. 지역의 의료 인프라는 질병 발생 시 환자에게 시의적절한 의료서비스를 제공함으로써 개인의 건강수준 향상에 이바지한다. 지역 의료 인프라 격차는 건강형평성에 직결된다. 특히 의료분야에서의 서울 및 수도권 선호현상은 여전히 심각하며, 코로나-19로 인한 공 간적 · 지리적 불평등은 지역격차를 더욱 심화시키는 요인으로 작용하고 있다[30]. 이러한 격차는 재활 의료서비스 전반과 최근 집중 조명되고 있는 회복기 재활서비스 제공 영역에도 나타나고 있다. 이는 지역격차의 해소가 건강형평성과 회복기 재활 의료 등을 포함한 범 (汎) 의료적 사안임을 시사한다.
  셋째, 회복기 재활서비스를 효과적으로 공급하기 위해서는 유관 제도와의 연계도 고려할 필요가 있다. 재활 의료체계와 관련하여 권역 재활병원 운영의 목적은 거점 재활의료기관으로서 재활서비스 제공 및 교육 · 연구의 역할을 동시에 수행하는 것이었으나, 아직은 단순히 재활서비스 제공에 그치는 경우가 대부분이다. 또한 재활의료기관 지정사업의 대상 의료기관은 의료법상 병원급 의료기관에 국한하고 있어, 상급종합병원에 해당하는 권역재활병원은 적절한 인력과 시설을 갖추고 있는 경우에도 동 사업에의 참여가 제한되어 있다[24]. 효율적인 회복기 재활서비스 공급체계를 위해서는 분절적으로 운영되고 있는 재활 관련 제도들을 유기적으로 연계할 방안이 마련되어야 할 것이다.

 

이해상충

  이 연구에 영향을 미칠 수 있는 기관이나 이해당사자로부터 재정적, 인적 지원을 포함한 일체의 지원을 받은 바 없으며, 연구윤리와 관련된 제반 이해상충이 없음을 선언한다.

감사의 글

  본 연구는 국민건강증진기금의 재원으로 질병관리청 만성질환관리과의 지원을 받아 수행되었다(no., 2733-5488).

ORCID

Jung-Hoon Kim: https://orcid.org/0000-0003-2414-372X;
Heenyun Kim: https://orcid.org/0000-0002-7013-6267;
Yongseok Choi: https://orcid.org/0000-0002-6781-4522;
Hyoung-Sun Jeong: https://orcid.org/0000-0001-9866-0389