연구배경: 2018년 1월 의원급(의원, 치과의원, 한의원) 노인외래정액제 개선안이 시행되었다. 정액진료비 상한금액인 1만 5,000원 이하 진료를 받은 경우의 본인부담금은 기존과 동일하다. 개선안은 정액진료비 상한금액인 1만 5,000원 초과 진료를 받은 경우의 본인부담금을 차등적으로 인하하였는데, 1만 5,000원 초과 2만 원 이하 구간의 본인부담금은 진료비의 30%에서 10%로, 2만 원 초과 2만 5,000원 이하 구간의 본인부담금은 진료비의 30%에서 20%로 인하하였다. 우리나라는 급격한 인구 고령화로 고령인구와 노인진료비가 빠르게 증가하고 있고, 노인빈곤율이 경제협력개발기구 회원국 중 가장 높다. 연구는 건강보험 지속 가능성 유지와 노인복지 향상을 위하여 노인외래정액제 개선이 고령층의 의료이용에 미친 영향을 종합적으로 확인하려고 한다. 방법: 연구는 한국의료패널 자료를 사용하여 노인외래정액제 개선 이후 고령층의 의료이용 변화를 추정하였다. 연구는 단절적 시계열 연구 중 구간별 회귀분석을 분석에 이용하였고, 진료비 구간별 및 의원 종류별 외래진료 횟수, 입원횟수 및 일수 변화는 포아송 구간별 회귀분석을, 외래 및 입원진료비 변화는 구간별 회귀분석을 이용하여 추정하였다. 구간별 회귀분석은 개입으로 인한 효과와 시간의 흐름에 따른 효과를 구분할 수 있게 해주어, 개입이 없더라도 발생했을 변화와 개입으로 인한 변화를 명확하게 추정할 수 있도록 해준다. 의료이용에 영향을 미칠 것으로 예상되는 성별, 연령, 교육수준, 소득, 배우자 유무, 장애 정도, 지역, 주관적 건강인식, 질병 및 손상으로 인한 일상생활 제한 여부, 응급 및 입원 수술 여부, 응급실 이용횟수, 만성질환 개수, 계절은 통제변수로 포함하였다. 결과: 노인외래정액제 개선 직후 본인부담 변화가 없던 의원, 한의원 진료비 1만 5,000원 이하 구간의 외래진료 횟수가 감소하였다. 그러나 본인부담이 감소한 의원 1만 5,000원 초과 2만 원 이하 구간과 한의원 2만 원 초과 2만 5,000원 이하 구간의 외래진료 횟수는 증가하였다. 치과의원의 외래진료 횟수 변화는 통계적으로 유의하지 않았다. 입원율은 노인외래정액제 개선 직후 감소하였지만, 이후 다시 증가하였다. 외래진료비 중 본인부담금은 노인외래정액제 개선 직후 감소하였다. 입원진료비와 외래와 입원진료비를 합한 총진료비는 노인외래정액제 개선 직후 감소하였다가 이후 다시 증가하였다. 결론: 분석결과를 통해 노인외래정액제 개선 이후 일시적인 의료이용 증가와 본인부담금 감소를 확인할 수 있었다. 총진료비 중 입원이 차지하는 비중이 외래보다 크기 때문에, 노인외래정액제 개선이 고령 환자의 의료비 부담 완화에 미친 영향은 매우 제한적이었다. 장기적으로 고령 환자의 의료비 부담 완화와 건강보험 지속 가능성 유지를 위해서는 본인부담 완화 정책과 질병 악화로 인한 입원을 예방하기 위한 만성질환 관리정책이 함께 이루어져야 할 것으로 보인다. 연구의 결과는 정책을 수립할 때 본인부담 변화가 고령층의 의료이용 행태에 미치는 영향에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 20세 이상의 남녀를 대상으로 녹내장 환자의 5년간의 안과 외래이용을 분석하여 한국인에서 녹내장 발병에 대한 변화추이를 조사하고자 시행하였다. 연구 자료는 한국의료패널의 2008년부터 2012년도의 연간자료를 활용하여 의료이용에 대한 빈도와 교차분석을 실시하였다. 녹내장환자의 안과외래 이용은 2008년 0.43%, 2009년 0.47%, 2010년 0.49%, 2011년 0.61%, 2012년 0.75%로 매년 유의하게 증가하였다(p<0.001). 안과외래를 이용한 녹내장 환자는 20대에서 70대까지 고 연령층으로 갈수록 더 높은 이용률을 보였고(p<0.001), 각 연령대에서 매년 증가하는 경향을 보였다(p<0.001). 이와 같은 결과에서 한국인에서 녹내장으로 인한 최근 의료이용은 매년 증가추세를 보여 각 연령대에 맞는 조기발견과 관리가 중요한 과제임을 알 수 있다.
대학병원의 내분비내과 외래에는 늘 당뇨병 환자들로 붐빈다. 그렇다면 당뇨병 다음으로 많은 환자들이 내분비내과를 찾는 이유는 무엇일까? 다름 아닌 갑상선 질환 때문이다. 그런데 '갑상선' 이라고 하면 생소해 하는 분들이 많다. 방패 모양으로 생겼다고 해서 갑상선이라고이름이 붙은 이 기관은 목 앞쪽에 마치 바위에 살포시 앉은 나비처럼 자리하고 있다. 20g을 넘지 않은 작은 기관이라고 얕잡아 봐서는 안된다. 갑상선이 우리 몸에서 차지하는 비중은 몸집 이상이기 때문이다.
환자 만족도의 증진은 의료 제공의 궁극적인 목적의 하나이며, 의료의 질적 수준 향상을 위해서는 환자의 만족도 평가가 매우 중요하다. 따라서 판자의 만족도를 타당도와 신뢰도가 높은 도구를 이용하여 측정하고, 환자의 만족도에 영향을 미치는 요인을 규명할 필요가 있다. 이 연구는 우리 나라 실정에 적합한 표준화된 설문서의 개발에 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 환자의 만족도를 평가하는 설문지를 개발하고 한 3차 병원 외래를 방문한 827명의 환자를 대상으로 이의 신뢰도와 타당도를 평가하였으며, 환자의 만족도에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 외래 방문 환자가 질을 평가하는 차원은 인자 분석을 통하여 병원 환경 및 편의 시설에 관련된 요인, 원무관리 및 보조 서비스에 관련된 요인과 의사진료에 관련된 요인으로 분류되었으며, 이 3개의 병원내 과정에 대한 척도들은 비교적 높은 신뢰도와 타당도를 나타내고 있었다. 전반적인 진료 결과를 나타내는 3개 문항은 신뢰도가 낮아, 서로 다른 별도 차원의 개념임을 의미하고 있었다. 로지스틱 회귀분석 결과 전반적인 만족도에 영향을 미치는 요인은 최근의 건강 상태, 진료비에 대한 인식과 진료에 따른 건강상태의 변화였고, 타인에게 병원을 추천할 의향에 영향을 미치는 요인은 환자의 성, 초 재진 여부, 진료에 따른 건강상태의 호전에 대한 기대, 진료비에 대한 인식과 진료에 따른 건강상태의 변화였다. 앞으로의 환자 만족도에 대한 연구에서는 이 연구 결과를 참고로 하여 조사 대상의 확대, 포괄적인 설문 문항의 개발, 조사 방법의 보완 등이 필요할 것이다. 이 연구에 사용된 설문지의 입수를 원하시는 분은 저자에게 개인적으로 연락하여 주시면, 설문지를 보내드리겠습니다.
Recently, it is not too much to say that the world of hospital architecture in Korea is in a time of transition that undergo big changes. Each hospital .pursues their transformation not only for patiences' changing demands on medical services but to cope with rapid environmental changes that pouring like boundless competition, opening tendency and to get an advantage of competition to attract patiences with other hospitals. It is because national expectations and standards on medical services have risen and they are not satisfied with hospitals that run for doctors and medical care that served technically any more. With rising interests in health, it is emphasized not the functions of hospitals to prevent diseases but the purpose of treatment and securing other facilities according to rising economical incomes except medical facilities.
딥러닝 기술의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 특정한 분야의 문제를 해결하기 위해서는 그 문제에 적합한 딥러닝 모델을 작성해야 한다. 근래에는 COVID-19 사태로 인하여 다양한 문제들을 딥러닝으로 해결하고자 하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 일환으로 본 논문에서는 갑자기 급증할 수 있는 병원의 외래환자들을 미리 예측을 위한 시계열의 딥러닝 모델을 제시하고자 한다. 제시하는 딥러닝 모델은 주피터 노트북에서 케라스로 작성하였다. 예측결과는 실제 데이터와 그래프로 비교하며 유효성 데이터를 활용하여 과소적합과 과대적합의 여부를 손실률로 분석할 수 있도록 하였다.
입자상 물질은 폐렴으로 인한 사망률을 증가시키며, 호흡기 및 심혈관계 질환과 관련된 외래환자 수를 증가시키고, 천식 증상을 악화시키며, 폐 기능 저하 둥을 유발한다고 알려져 있다(U.S.EPA, 2001). 황사는 발원지의 기상 및 토양상태에 따라 다르지만 한반도와 일본에서 관측된 황사의 크기는 1-10$\mu\textrm{m}$ 정도이며 중금속 성분 등 오염물질이 포함되어 있어, 시정악화, 농작물 및 활엽수의 생육장애, 인체 호흡기관으로 깊숙이 침투하여 폐 질환 유발 및 안 질환 등을 유발시켜 대기환경을 오염시킬 뿐만 아니라 인체에도 매우 유해하다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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