• 제목/요약/키워드: 중증도 보정 사망비

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복합만성질환 입원환자의 중증도 보정 사망비에 대한 융복합 연구 (A Convergence Study in the Severity-adjusted Mortality Ratio on inpatients with multiple chronic conditions)

  • 서영숙;강성홍
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권12호
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    • pp.245-257
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    • 2015
  • 본 연구는 복합만성질환 입원환자를 대상으로 중증도 보정 사망 예측모형을 개발하고, 중증도 보정 사망비의 변이 요인을 규명하여 변이를 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 퇴원손상심층조사 자료 2008년부터 2010년까지 자료를 수집하고 주진단이 만성질환이면서 주진단을 포함하여 2개 이상의 만성질환을 보유한 30세 이상의 복합만성질환 입원환자 110,700건을 최종 연구대상으로 선정하였다. 예측 모형 개발 시 데이터마이닝 기법(로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망 기법)을 적용하였다. 본 연구에서는 Elixhauser comorbidity index 동반상병 보정지수를 이용하여 의사결정나무분석으로 복합만성질환 입원환자의 중증도 보정 사망 예측모형을 개발하였다. 복합만성질환 입원환자의 의료기관 중증도 보정 사망비(HSMR)를 산출 한 결과 진료비 지불방법별, 병상규모별, 의료기관소재지별로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 상기 분석결과를 바탕으로 국가적 차원에서 복합만성질환 입원환자의 사망비를 효율적으로 관리하여 의료의 질 향상과 증가하는 의료비 부담 감소를 위해 지속적인 관심과 노력을 기울여야 할 것이다.

퇴원손상심층조사 자료를 이용한 의료기관 중증도 보정 사망비 비교 (Comparison of Hospital Standardized Mortality Ratio Using National Hospital Discharge Injury Data)

  • 박종호;김유미;김성수;김원중;강성홍
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.1739-1750
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    • 2012
  • 본 연구는 의료서비스의 결과지표인 의료기관 중증도 보정 사망비(HSMR)를 산출하고, 비교하여 행정자료를 이용한 의료서비스 결과를 평가할 수 있는 방안을 마련하고자 수행되었다. 이를 위해서 질병관리본부의 2007-2008년의 퇴원손상환자 63,664건의 자료를 분석하였다. 중증도 보정모형 개발을 위해 데이터마이닝을 이용한 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 최종 모형으로 선정된 로지스틱 회귀분석에는 성별, 재원일수, Elixhauser 상병지수, 입원경로, 주상병 변수가 포함되었다. 퇴원시 사망에 영향을 끼치는 이러한 변수를 보정 후 병원간의 중증도 보정 사망비(HSMR)를 비교한 결과 병원간의 중증도 보정 사망비(HSMR)는 차이가 있는 것으로 나타남에 따라 병원의 의료서비스 수준 차이가 있는 것이 확인되었다(HSMR 범위: 55.6-201.6). 본 연구를 통하여 병원간의 퇴원시 사망률을 비교할 수 있는 방법이 개발되었으므로 향후에 이를 이용하여 다양한 의료의 질 향상 활동을 할 수 있는 방안을 마련하여야 할 것이다.

머신러닝을 이용한 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발에 관한 연구 (A study on the development of severity-adjusted mortality prediction model for discharged patient with acute stroke using machine learning)

  • 백설경;박종호;강성홍;박혜진
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.126-136
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    • 2018
  • 본 연구는 머신러닝을 활용하여 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발을 목적으로 시행하였다. 전국 단위의 퇴원손상심층조사 2006~2015년 자료 중 한국표준질병사인분류(Korean standard classification of disease-KCD 7)에 따라 뇌졸중 코드 I60-I63에 해당하는 대상자를 추출하여 분석하였다. 동반질환 중증도 보정 도구로는 Charlson comorbidity index(CCI), Elixhauser comorbidity index(ECI), Clinical classification software(CCS)의 3가지 도구를 사용하였고 중증도 보정 모형 예측 개발은 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신 기법을 활용하여 비교해 보았다. 뇌졸중 환자의 동반질환으로는 ECI에서는 합병증을 동반하지 않은 고혈압(hypertension, uncomplicated)이 43.8%로, CCS에서는 본태성고혈압(essential hypertension)이 43.9%로 다른 질환에 비해 가장 월등하게 높은 것으로 나타났다. 동반질환 중중도 보정 도구를 비교해 본 결과 CCI, ECI, CCS 중 CCS가 가장 높은 AUC값으로 분석되어 가장 우수한 중증도 보정 도구인 것으로 확인되었다. 또한 CCS, 주진단, 성, 연령, 입원경로, 수술유무 변수를 포함한 중증도 보정 모형 개발 AUC값은 로지스틱 회귀분석의 경우 0.808, 의사결정나무 0.785, 신경망 0.809, 서포트 벡터 머신 0.830로 분석되어 가장 우수한 예측력을 보인 것은 서포트 벡터머신 기법인 것으로 최종 확인되었고 이러한 결과는 추후 보건의료정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

지역사회획득 폐렴 환자의 중증도 보정 재원일수 분석 (A Study on analysis of severity-adjustment length of stay in hospital for community-acquired pneumonia)

  • 김유미;최윤경;강성홍;김원중
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.1234-1243
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 지역사회획득 폐렴 입원 환자의 재원일수의 변이를 분석하기 위해 중증도 모형을 개발하였다. 2004~2006년 퇴원손상환자 조사자료 중 지역사회획득 폐렴환자 5,353건을 연구대상으로 하였으며, 재원일수의 차이분석은 t검정, 분산분석을 실시하였고, 중증도 보정 재원일수 예측 모형은 데이터마이닝 기법을 이용하였다. 여자에 비해 남자, 연령이 많을수록, 의료급여, 응급실 경유 환자의 재원일수가 긴 반면, 병원사망 여부에 따라서는 유의한 차이가 없었다. 개발된 의사결정나무 모형을 이용하여 예측 재원일수를 산출하고 표준화한 값을 비교한 결과 타지역 진료여부에 따라서 재원일수의 차이는 없는 반면, 보험유형과 지역별로 재원일수의 변이가 존재하는 것으로 나타났다. 환자 특성과 중증도를 통제하고 나타난 재원일수의 변이는 공급자 요인으로 설명될 수 있는데, 진료행태나 의료자원에 대한 후속 연구가 필요한 것으로 보인다. 본 연구는 행정 데이터를 이용하여 중증도 모형을 개발하고 변이를 확인하였다는 점에서 활용의 효용성을 높이는 데 기여할 것으로 사료된다.

농촌지역 노인들의 인지기능 장애와 사망과의 관련성 (The Relationship between the Cognitive Impairment and Mortality in the Rural Elderly)

  • 선병환;박경수;나백주;박요섭;남해성;신준호;손석준;이정애
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제30권3호
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    • pp.630-642
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    • 1997
  • 60세이상 노인인구를 대상으로 '농촌지역 노인들의 우울 및 인지기능 장애에 관한 연구'를 한 이정애와 정향균의 연구대상 558명에 대해 농촌지역 노인들의 인지기능 장애와 사망과의 관련성을 살펴본 결과는 다음과 같다. 1) 3년동안 동안 전체 대상자의 사망률은 558명중 57명인 10.2%이었으며 353명의 정상 인지기능군 중 사망자는 30명으로 사망률 8.5%, 126명 의 경도 인지장애군중 사망자는 14명으로 사망률 11.1%, 79명의 중증 인지장애군중 사망자는 13명으로 사망률 16.5% 이었다(표 3). 2) 3년동안 전체 연구 대상자의 생존율은 0.91이었으며 정상, 경도, 중증 인지기능 장애군의 3년 생존율은 각각 0.92, 0.90, 0.86이었다. 로그 순위 검정법으로 인지기능 정상군과 경도 및 중증의 각 인지기능 장애군의 생존곡선을 비교한 결과 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 인지기능 정상군과 경도 이상의 인지기능 장애군간 생존곡선을 비교한 결과도 유의한 차이는 없었다. 3) 혼란변인을 보정하지 않는 Cox의 비례위험 회귀 모형의 단변량분석의 결과 95% 신뢰구간(C.I. : Confidence Interval)에서 사망위험도가 유의한 변인은 연령, 월수입, 흡연습관, 신체장애 등이었으며, 인지기능 장애정도를 정상 그리고 경도 및 중증으로 분류한 분석에서는 정상군에 비해 경도 및 중증의 사망위험도가 유의하게 높지 않았으나, 인지기능 점수(MMSEK score)의 증가에 따른 분석 결과 사망위험도가 0.94로 유의하게 낮게 나타났다(표 4). 4) 잠재적 혼란변인들의 영향을 보정한 Cox의 비례위험 회귀모형의 다변량 분석의 결과 인지기능 장애정도 및 MMSEK 점수증가에 따른 사망위험도는 어느 모형에서도 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 위험도는 통계적으로 유의하지 않았다(표 5). 5) 남녀별로 각각 인지기능 장애와 사망위험도와의 관계를 알아보기 위해 다변량 분석을 시행한 결과 인지기능 장애정도 및 MMSEK 점수 증가에 따른 사망위험도는 어느 모형에서도 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 위험도는 통계적으로 유의하지 않았다(표 6, 표 7). 이상 본 연구는 농촌지역 노인들에서 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 알아보고자 하였지만, 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 통계적으로 유의하게 고찰하지 못하였다.

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소아 중환자에서 고혈당과 사망률과의 관계 (Effect of hyperglycemia on mortality rates in critically ill children)

  • 김성국;김보은;하은주;문미영;박성종
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제53권3호
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    • pp.323-328
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    • 2010
  • 목 적 : 소아 중환자들에서 발생하는 고혈당이 환아들의 예후에 어떠한 영향을 미치는지와 이러한 중증 질환아들의 예후에 영향을 줄 수 있는 혈당치에 관해 알아보고자 하였다. 방 법 : 2006년 7월 부터 2008년 6월 까지 서울 아산 병원 소아 중환자실에 7일 이상 입실 치료받았던 환아들을 기본 정보 및 입원시 PRISM-III 점수, 입원 시 SOFA 점수 등과, 혈당을 높이는 약물에 대한 보정을 실시하지 않은, 소아 중환자실 입실 첫 7일 동안 측정한 혈당 값들 중에서 가장 높았던 값을 구하여 생존군과 비 생존군 사이에 비교 분석 하였고, 최고 혈당치를 125, 150, 175, 200 mg/dL 기준으로 나누어 각각 생존군과 비 생존군의 빈도를 분석 한 후, 통계적으로 의미가 있었던 기준 혈당치들에서 고혈당군과 정상 혈당군 사이에 입원 시 PRISM-III 점수, 입원시 SOFA 점수, 소아 중환자실 입원 기간, 사망률 등을 비교 분석하였다. 결 과 : 사망한 중증 질환아들의 중환자실 입원 7일 이내 최고 혈당이 생존한 환아들보다 증가하여 있었고(P <0,001), 고혈당 의 기준을 125, 150, 175, 200 mg/dL 으로 나누었을 때 각각의 사망률이 13.0%, 14.4%, 19.8%, 21.1%로 고혈당 기준이 증가함에 따라 사망률이 증가하였다. 사망률에 유의한 차이를 보였던 (P <0.05) 혈당 기준 175 mg/dL 에서는 나이, 입원 시 PRISM-III 점수 및 소아 중환자실 입원기간에서 통계학적으로 유의한 차이는 없었고, 200 mg/dL 기준에서는 나이, 입원 시 SOFA 점수 및 소아 중환자실 입원기간에서 차이가 없었다. 결 론 : 본 연구에서는 중증 질환아들에서 발생하는 고혈당이 환자의 사망률과 상관이 있었으며, 사망률 증가와 상관이 있는 입원 초기 7일 동안 최고혈당치는 175 mg/dL 이상이었다.