Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1169-1182
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2016
한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.
본 연구는 대중교통 접근성의 유형이 관련된 통행발생량에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하고자 하였다. 주거지와 직장소재지의 철도와 버스의 도보 접근성을 고려하여 18개의 대중교통 접근성을 유형화 한 후 다수준 포아송 회귀모형을 구축하여 분석하였다. 분석결과는 대중교통 이용촉진을 위한 3가지 정책적 시사점과 함께 요약되어질 수 있다. 첫째, 버스와 철도의 경쟁관계와 보완관계를 적절히 고려하여 추진되어질 때 대중교통의 이용촉진은 보다 효과적으로 달성되어질 수 있을 것이다. 둘째, 환승의 편리성 제고로 대중교통의 이용을 촉진하기 위해서는 서울내 이동보다는 서울에서 외곽지역 출퇴근하는 직장인들을 대상으로 할 경우 또는 주거지에서 철도보다는 상대적으로 버스의 접근성이 좋은 경우 보다 효과적일 것이다. 셋째, 서울외곽지역에 거주하면서 서울로 출퇴근 하는 직장인의 경우에는 철도가 절대적으로 버스보다 높은 통행발생량의 우위를 가지고 있음을 고려하여야 한다. 즉, 서울로 이루어지는 시 도간 통행은 주거지의 철도역 접근성을 제고하는 주택공급 및 도시개발 정책을 추진하여야 대중교통의 이용을 촉진할 수 있을 것이다.
연구배경: 본 연구의 목적은 척추전문병원과 비전문병원의 건당 진료비 및 재원일수 차이를 비교 분석하고, 이에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 방법: 본 연구는 2021년 1월부터 2022년 12월까지의 입원 환자 진료비를 포함한 건강보험심사평가원의 청구 데이터를 사용했다. 의료기관 현황 데이터는 연구대상 병원의 특성을 파악하는 데 사용되었다. 다수준분석을 통해 건당 진료비와 관련된 요인을 파악하고, 포아송 회귀분석을 통해 척추전문병원과 비전문병원 간 재원일수를 분석했다. 분석대상은 척추전문병원 32,015건, 비전문병원 17,555건이었다. 결과: 다빈도 척추 수술 5건 중 4건의 경우, 전문병원이 비전문병원보다 재원일수가 더 긴 것으로 나타났다. 다수준분석 및 포아송 회귀분석 결과, 수술유형에 관계없이 연령이 높고, Charlson comorbidity index 점수가 높을수록 건당 진료비와 재원일수 모두 유의하게 증가하는 것으로 나타났다(p<0.05). 그러나 병원이 대도시에 위치한 경우에는 유의미하게 감소하였다(p<0.05). 결론: 본 연구에서는 기존 연구결과와 달리 전문병원의 건당 진료비와 재원일수가 더 긴 것으로 나타났다. 향후 이러한 차이의 원인을 찾기 위해 추가적인 연구가 필요하다.
홍수시 한강 인도교에 대한 단기간 예보의 정확도를 제고하기 위한 통계학적 홍수예보모형으로 '인도교수위와 영향인자간의 다중회귀분석에 의한 다변수 모형(MM 모형)'과 '수위구간별 다중회귀분석에 의한 다수준 다변수 모형(MMP 모형)' 그리고 '수위의 증감추세에 따른 2 수준 다변수 모형(2MP 모형)'을 제시하였다. 연구대상으로는 분석된 세가지 모형 중, 'MM 모형'은 4시간예측시 평균오차가 35cm 이내의 정도를 나타내며 'MMP 모형'은 모형개발시에 구분한 각 수위구간에 대해서는 매우 작은 평균오차를 나타내지만 실제 홍수사상에 적용시에는 뚜렷한 정도의 향상을 나타내지 못하는 것으로 보인다. 이것은 실제홍수시 수위가 각 구간내에만 머물지 않기 때문인 것으로 보인다. 한편 '2MP 모형'은 예측정도가 가장 높으나 드물게 발산현상이 나타나고 있어 안정도가 떨어지며, 'MMP 모형'은 '2MP 모형'과 비교하여 예측정도는 약간 떨어지나 안정된 예측결과를 보여준다.
본 연구는 전국 보건기관 이용률과 보건기관 이용에 영향을 미치는 요인 중 개인특성과 지역특성변수를 규명하는데 목적이 있다. 자료는 개인특성변수 선정을 위해 2016 지역사회건강조사자료를 이용하였고, 지역특성변수는 국가통계포털과 한국환경공단의 대기환경 연보 자료를 이용하였다. 자료 분석은 독립표본 t-test, 분산분석, 다중로지스틱회귀분석을 이용하였고 보건기관 이용률에 대한 개인특성변수와 지역특성변수를 함께 분석하기 위해 다수준회귀분석을 이용하였다. 연구결과, 전체 보건기관 이용률은 25.54%이고 군, 시, 대도시 순으로 나타났다. 다수준회귀분석 결과, 고령지역, 여자, 높은 연령, 낮은 교육수준과 낮은 소득수준, 걷기 실천자, 영양표시 독해자, 우울감 경험자, 고혈압 진단을 받은 자, 건강검진을 받은 자, 필수 의료서비스 미충족자, 배우자가 있는 자, 기초생활수급권자에서 보건소 이용률이 증가하였다. 반면, 스트레스 인지자, 인구 천명당 보건의료인 수가 전국 평균이상이고 보건복지예산 비중과 재정자주도, 그리고 실업율이 평균 이상으로 높은 지역에서 보건소 이용이 감소하는 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 중앙정부와 지자체는 지역보건의료정책 수립시 지역주민의 건강행태와 정신심리적 변수 등 개인특성 뿐 아니라 지역특성 변수들을 포괄적으로 분석하고 동시에 고려하는 것이 필요함을 시사한다.
Purpose: 본 연구는 미국 캘리포니아와 플로리다에 위치한 의료기관을 대상으로 급성심근경색증, 심부전, 폐렴을 주진단으로 받은 메디케어 입원환자들에게 제공된 의료서비스의 과정적 질과 잠재적으로 예방이 가능한 30일 이내 위험 보정 재입원율과의 관계를 살펴보았다. Methods: 본 연구의 종속변수는 잠재적으로 예방이 가능한 30일 이내 위험 보정 질환별 재입원율이며 3M PPR 소프트웨어를 이용하여 재입원의 예방 가능 여부를 결정하였다. 미연방 의료 비용 및 이용 프로젝트 데이터베이스, 미국병원협회의 병원조사 자료, 미연방 보건복지부소속 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터의 병원비교 자료를 이용하였다. 자료의 위계적 구조를 고려하여 다수준 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석하였다. Findings: 의료서비스의 과정적 품질과 퇴원 후 30일 이내 잠재적 예방 가능 위험도 보정 재입원율과의 관계는 질환별로 차이를 보였다. 폐렴의 경우 의료서비스의 과정적 질은 30일 이내 잠재적 예방 가능 보정 재입원율과 유의한 부(-)의 관계를 보였으나, 급성심근경색증과 심부전의 경우 대체로 유의한 관계를 관찰할 수 없었다. Practical Implications: 잠재적으로 예방 가능한 급성심근경색증, 심부전 재입원율을 줄이기 위해서는 의료기관에서 가이드라인으로 따를 수 있는 더욱 다양한 근거 중심의 과정적 질 지표의 개발에 대한 정부와 보건의료계의 노력이 필요하다.
본 연구는 빅데이터 플랫폼을 이용해 만성질환자에 따른 개인적 요인과 지역사회요인이 삶의 질에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구방법은 2017년 지역사회건강조사 자료와 통계청 시군구별 2차 자료를 사용하였고, EQ-5D 지수와 개인요인 및 지역사회요인을 구분하여 다수준분석을 실시하였다. 연구결과 남자의 경우, 나이가 어릴수록, 학력이 높을수록, 월가구소득이 많을수록, 경제활동을 하는 경우, 스포츠 인프라가 많은 경우 삶의 질이 높았다. 또한 주관적 건강감이 나쁠수록, 스트레스가 많을수록 삶의 질이 낮았다. 향후 의료 빅데이터 분석을 위해 클라우드와 오픈소스를 활용할 수 있는 하드웨어에 독립적인 플랫폼 제공을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.
음주와 관련한 사회적, 보건학적 문제가 심각하다. 음주행태는 개인적 요인뿐만 아니라 환경적 요인에도 영향을 받는다. 이 연구는 개인수준의 변인들을 보정 후에도 지역사회 내 주류 판매점들이 개인의 음주행태에 어떠한 영향을 미치는지 파악하여 알코올 관련 규제정책의 기초자료로 제공하고자 시행하였다. 음주행태에 영향을 미치는 지역요인을 확인하기 위해 현재 음주여부와 고위험 음주여부를 종속변인으로 하는 다수준 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 개인수준의 데이터는 2015년 지역사회건강조사 자료 중 도시지역에 거주하는 사람들의 응답 자료를 활용했으며, 지역수준의 데이터는 통계청에서 제공하는 자료를 활용하였다. 개인수준의 변인으로는 연령, 학력, 소득 수준 등을, 지역수준의 변인으로는 기초생활수급자수, 조 이혼율, $1km^2$당 주점 수, $1km^2$당 소매점 수 등을 활용하였다. 연구결과, 현재 음주 여부에는 상대적으로 높은 학력, 높은 월 가구소득, 자신의 건강상태에 대한 긍정적인 평가가, 고위험 음주 여부에는 상대적으로 낮은 학력, 우울감과 같은 개인적 요인들이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개인수준의 변인들을 보정 후 지역수준의 변인들을 분석한 결과, $1km^2$당 주점 수, 소매점 수, 전체 알코올가용성 수가 높은 지역에 거주하는 사람에게서 현재 음주를 할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 반면, 고위험 음주 여부에 있어서는 지역변인으로 조 이혼율만이 음주행태에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개인적 특성(성, 연령, 경제활동 유무)에 따라 층화 분석한 결과에 따르면, 현재 음주 여부에서는 차이가 없었지만, 60세 이상 집단에서 소매점과 전체 알코올가용성 수가 많은 지역에 거주할수록 고위험 음주의 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 개인을 대상으로 하는 예방정책 뿐만 아니라 지역 수준에서 알코올 가용성 환경을 고려한 알코올 규제 정책이 필요함을 시사한다.
온라인 리뷰가 소비자 의사결정에 미치는 영향이 증가함에 따라 리뷰조작에 대한 염려도 증가하고 있다. 리뷰조작은 판매량을 증가시키기 위해, 진실 되지 않은 리뷰를 게시하는 것으로 소비자의 역 선택을 초래하며, 사회 전체에 큰 비용으로 작용한다. 선행연구는 대부분 데이터 마이닝 방법을 통해 리뷰조작을 예측하는 데 초점을 맞추었으며, 소비자 관점의 연구는 상대적으로 제한적이다. 그러나 소비자가 지각한 리뷰의 조작 가능성은 리뷰의 유용성에 영향을 미칠 수 있으므로 허위 여부와 상관없이 온라인 구전 관리에 중요한 시사점을 제공할 수 있다. 따라서 본 연구에는 소비자가 조작되었다고 평가한 리뷰와 일반적인 리뷰 간에 어떠한 차이가 있는지 분석하고, 조작된 것으로 평가된 리뷰와 리뷰 유용성 간의 관계를 분석하였다. 실증분석을 위해 LibraryThing 웹사이트의 온라인 도서 리뷰 34,711개를 다수준 로지스틱 회귀분석과 포아송 회귀분석을 활용하여 분석하였다. 분석결과 소비자가 조작되었다고 지각하는 리뷰와 그렇지 않은 리뷰 간에는 제품 수준, 리뷰어 수준, 리뷰 수준 요인들에 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한, 조작된 리뷰는 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Background: The purpose of this study is comparison of the results between regression and multi-level analysis to find out factors influencing outcome indicators (in-hospital death, length of stay, and medical charges) of stroke patients. Methods: By using patient sample data of Health Insurance Review & Assessment Service, patients admitted with stroke were selected as survey target and 15,864 patients and 762 hospitals were surveyed. Results: For the results of existing regression analysis and multi-level analysis, models were assessed through model suitability index value and as a result, the value of results of multi-level analysis decreased compared to the results of regression, showing it is a better model. Conclusion: Factors influencing in-hospital death of stroke patients were analyzed and as a result, intra-class correlation (ICC) was 13.6%. In factors influencing length of stay, ICC was 11.4%, and medical charges, ICC was 17.7%. It was found that factors influencing the outcome indicators of stroke patients may vary in every hospital. This study could carry out more accurate analysis than existing research findings through analysis of reflecting structure at patient level and hospital level factors and analysis on random effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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