| Home | E-Submission | Sitemap | Editorial Office |  
top_img
J Health Info Stat > Volume 49(2); 2024 > Article
코로나19 팬데믹 기간 동안 대구광역시 입원환자의 수도권 의료기관 입원에 관한 연구

Abstract

Objectives

This study analyzed the characteristics and factors of medical use in the metropolitan area of hospitalized patients living in Daegu Metropolitan City in unmet medical conditions during the COVID-19 pandemic.

Methods

The results of frequency analysis, cross-analysis, and logistic regression analysis using in-depth discharge damage survey data from January 20, 2020 to December 31, 2021, during the COVID-19 pandemic are as follows.

Results

Excluding gender, age, residential area, hospitalization route, main diagnosis, presence of surgery, and severity had a statistically significant effect on medical use in the metropolitan area. In particular, patients aged 19-44 had a high impact on medical use in the metropolitan area, and in the residential area, medical use in the metropolitan area was high in all autonomous districts based on the West. In addition, the use of medical care in the metropolitan area was high in the order of factors affecting neurological diseases, neoplasms, health conditions, and contact with health services based on main diagnosis and others.

Conclusions

Through this study, it is expected to be used as basic data for improving health medical services system in Daegu Metropolitan City.

서 론

코로나바이러스감염증-19 (코로나19)는 신종코로나바이러스 감염증-19 (Severe Acute Respiratory Syndrome-Coronavirus-2, SARS-CoV-2)바이러스로 전파되는 중증급성호흡기증후군 질환으로 주로 감염자가 기침, 재채기 등을 할 때 발생하는 호흡기 비말을 통해 전파되는 것으로 알려져 있다[1].
2020년 코로나19 유행으로 인하여 전 세계가 위기에 빠졌으며, 코로 나19 감염병의 세계적 유행(pandemic)으로 인해 국가 간 이동이 제한되었고, 올림픽이 연기되었으며, 국공립 학교는 문을 닫았다[2]. 코로나19가 초래한 위기는 일상생활을 바꾸어 놓았으며, 2020년 코로나19 확산으로 감염 전파를 차단하기 위해 사회적 거리두기 등을 시행하여 집안에 머무르게 하였다.
한국의 경우 2020년 1월부터 9월까지 대구· 경북과 수도권을 중심으로 2차례의 대유행이 발생하였고, 2021년 하반기에는 전염성이 강한 델타(Delta) 변이바이러스가 서울 · 경기지역을 중심으로 확산하며 일일 1천 명 이상의 확진자가 발생하였다[2,3]. 또한, 대구광역시는 코로나19 팬데믹 1차 유행 확산기의 중심지역으로 1기(’20.1.20.-’20.8.11.) 대구, 경북 중심의 유행 확산기, 2기(’20.8.12.-’20.11.12.) 수도권 유행 확산기, 3기(’20.11.13.-’21.7.6.) 수도권 중심의 전국 유행 확산기, 4기(’21.7.7.-’22.1.29.) 델타 변이바이러스 확산으로 코로나19가 확산되었다[4]. 코로나19의 유행은 감염병으로서의 직접적인 영향뿐만 아니라 일상생활 변화를 통한 간접적인 방식으로도 국민건강에 영향을 미쳤을 것으로 예상되며, 그중 코로나19 유행 상황에서 의료서비스 이용이 감소하고 이로 인해 건강결과가 악화될 수 있다는 점에 주목할 필요가 있다[5].
코로나19로 인하여 여러 국가에서도 사회적 거리두기, 외출 자제, 도시 봉쇄령 등 이동을 제한하는 다양한 정책들을 수행하고 있으며, 정부는 코로나19 감염병 확산 예방을 위하여 2020년 3월 22일 일상생활 전반에 걸친 강도 높은 사회적 거리두기 대책을 시행하였다[6]. 사회적 거리두기가 본격화된 2020년 의료서비스 경험조사 결과 2019년 대비 코로나19로 의료서비스 이용 경험이 감소하였고[7], 그중 1차 대유행 시기에 가장 낮았으며, 이후 약간 증가하였으나 2, 3차 대유행 시기에 다시 감소하였다[8]. 또한, 의료기관 내에서의 코로나19 감염 우려 등으로 의료기관 방문을 꺼리는 환자들이 증가하였고[2], 코로나19로 인한 사망자의 대부분은 노약자이거나 고혈압 또는 당뇨병을 앓고 있는 기저질환자였으며[9], 일부 감염에 취약한 노약자나 만성질환자의 경우 예정된 진료나 수술을 연기하는 등 의료기관 방문 기피 현상이 우려되었다.
코로나19 발생 이후 우리나라를 대상으로 한 연구에서도 2020년 의료이용은 전반적으로 예측 대비 감소한 것으로 분석되었으며, 각 의료이용별(입원, 외래, 응급실, 중환자실) 감소의 정도는 차이가 있었으나, 2020년 3월과 9월에 실제 이용 건수와 예측 이용 건수의 격차가 가장 크게 나타났다. 이 중 응급실 방문이 28.0%로 가장 많이 감소하였으며, 입원(17.6%), 외래(15.3%), 중환자실 입원(9.8%) 순으로 예측 대비 감소한 것으로 나타났고, 모든 의료이용에서 19세 이하의 연령, 대구 · 경북 지역의 감소율이 가장 높게 나타났다[2]. 세계보건기구(World Health Organization) 조사에 따르면 코로나19 유행 기간 동안 국가의 42%가 암 서비스 중단, 당뇨병 49%, 심혈관 질환 서비스 31%의 감소를 경험하였다고 발표하였다[10]. 이처럼 암, 당뇨병, 심혈관 질환 의료이용이 감소한 이유는 감염병 유행으로 감염병 환자의 치료에 대규모 의료자원이 사용되었기 때문이다[11].
또한, 코로나19와 같은 호흡기 전염병 재난 시 입원진료가 필요한 지역의 입원환자의 경우 가용성과 접근성이 해결되어 의료서비스를 제공받을 수 있는 상황에서 지역 의료기관에 입원하는 것이 필요하다[12]. 하지만, 코로나19 유행 시기에도 수도권 의료이용이 증가하는 것은 서울 · 수도권 의료기관에 입원을 하는 관외 의료이용에 있어서 지 역 내 의료이용 이탈이 문제가 될 수 있으며, 이는 환자의 입장에서 가질 수 있는 수용성의 문제라 할 수 있다. 이처럼 코로나19 유행은 의료서비스를 제공하는 의료기관과 의료이용을 하는 환자에게 영향을 미치며[13] 확진자 발생으로 인한 의료기관의 폐쇄와 진료 중단은 의료자원의 가용성 문제와 환자가 의료기관에서 코로나19 감염 위험이 높다고 판단할 경우 의료이용에 대한 수용성이 떨어지게 되어 의료이용에 영향을 미치게 된다[11]. 이는 지역전파의 중요한 원인이 되며, 코로나19 팬데믹 유행 기간에 서울· 수도권 지역 의료기관을 입원하였다는 것은 코로나19 감염의 위험을 무릅쓰고 지역의 의료기관 대신 서울 ·수도권 의료기관을 선택한 것임에 따라 지역의 입원 의료서비스 체계에서는 이를 심각하게 받아들일 필요가 있다.
코로나19 팬데믹으로 인한 미충족 의료는 대상자가 원하거나 의료전문가의 기준으로 의료서비스를 받지 못하는 경우, 서비스를 적절히 이용했다면 예방, 경감, 제거될 수 있는 질병상태 또는 불능상태인 경우를 말하며[14], 발생 원인은 가용성, 접근성, 수용성으로 나눌 수 있다[12].
코로나19 유행으로 인한 보건사회적 환경변화를 반영하여 시민들의 보건의료서비스에 대한 접근성 및 수용성을 제고하기 위해 지역 내 주민들의 의료이용 이탈을 방지할 수 있는 입원 의료서비스 체계 개선에 미치는 영향에 대한 체계적인 연구가 부족하여 정책적 대안을 마련할 만한 근거가 부족한 상황이다.
코로나19 팬데믹 이후 대구광역시 지역 보건의료계획에 따르면 연간 미충족의료율이 2021년 전체 3.5%로 2012년 이후 매년 꾸준히 감소하는 추세를 보였으며, 인구 대비 풍부한 병상자원을 가지고 있지만 종합병원의 양적 질적 부족으로 인해 상급종합병원 응급실을 중심으로 심각한 과밀화 현상을 보이고 있다. 이에 따라 급성기 치료 및 중증 응급 진료 역량이 떨어지는 의료원의 진료 역량 강화와 중장기적 대책 수립을 위한 필수의료 확충과 더불어 공공의료 강화가 필요할 것으로 보인다[15].
이에 본 연구에서는 질병관리청 퇴원손상심증조사 원시자료를 이용하여 2020년, 2021년 코로나19 팬데믹 기간 동안 대구광역시 입원환자가 수도권 지역 의료기관에 입원한 요인을 파악하여 지역 입원 의료서비스 체계 개선의 기초자료로 활용하고자 하였다. 본 연구의 목적은 다음과 같다.
첫째, 대구광역시 거주 입원환자의 일반적 특성 및 주진단 분포에 대해 확인한다.
둘째, 대구광역시 거주 입원환자의 일반적 특성 및 주진단에 따른 수도권 의료이용 차이를 확인한다.
셋째, 대구광역시 거주 입원환자의 수도권 의료기관 입원에 영향을 미치는 유의한 요인을 확인한다.

연구 방법

연구자료 및 대상

본 연구는 코로나19 유행 기간인 2020년, 2021년 질병관리청 퇴원손상심층조사 원시자료 570,664건을 수집하였으며, 수집된 570,664건 중 해당 자료를 추출하여 분석하였다. 퇴원손상심층조사 표본설계는 복합표본설계로 원시자료 분석 시 가중치를 적용하여 결과를 산출하는 것을 권장하고 있으므로 본 연구에서도 원시자료에 제시된 가중치를 적용하였다. 첫 번째 대구광역시를 중심으로 코로나19가 확산된 2020년 1월 20일부터 2021년 12월 31일까지 입원한 환자 중 입원환자의 거주지가 대구광역시이면서, 대구, 경북, 서울, 인청, 경기 지역의 500병상 이상 의료기관에 입원한 자료 18,291건을 추출하였다. 두 번째, 추출된 18,291건의 자료 중 입원환자의 주진단이 U07.1 (코로나-19 NOS)인 자료 79건을 제외하고, 최종 18,212건의 입원환자 자료를 분석 대상으로 하였다.

종속변수

종속변수는 대구·경북 의료기관 입원 및 수도권 의료기관 입원으로 분류하였다. 대구 · 경북 의료기관 입원은 입원 의료기관의 소재지가 대구광역시, 경상북도인 경우 대구· 경북 의료기관 입원으로 정의하였으며, 수도권 의료기관 입원은 입원 의료기관의 소재지가 서울특별시, 인천광역시, 경기도인 경우 수도권 의료기관 입원으로 정의하였다.

일반적 특성

대구광역시 주민의 일반적 특성은 성별, 연령, 거주지역, 입원경로, 수술유무, 중증도(Charlson comorbidty index, CCI)로 정의하였으며, 연령은 만 나이로 정의하였다. 단변량 분석 시 생애주기별로 그룹화하여 분석하였다. 거주지 특성은 대구광역시의 행정구역 기준 구 단위 거주지역으로 정의하였으며, 입원경로는 응급, 외래로 그룹화하여 분석하였고, 기타 입원경로는 결측값으로 처리하였다. 주진단은 제8차 한국표준질병사인분류의 대분류 기준 주진단으로 그룹화하여 분석하였으며, 수술유무는 입원 중 수술을 시행한 경우 ‘수술 유’, 수술을 시행하지 않은 경우 ‘수술 무’로 그룹화하여 분석하였다. 중증도는 퇴원소상심층조사의 퇴원환자 부진단 20개에 대해 동반상병 중증도 보정 방법인 CCI를 적용하여 입원환자의 중증도를 산출하였으며[16], 0점, 1-2점, 3점 이상으로 그룹화하여 분석하였다.

분석방법

본 연구를 위해 통계분석은 SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) 프로그램을 사용하여 분석하였고, 가중치를 적용하여 퇴원환자 추정치의 대표성 및 정확성을 높일 수 있도록[17,18] 빈도분석, 교차분석, 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 구체적인 분석내용은 다음과 같다.
첫째, 본 연구의 분석대상자인 대구광역시 입원환자의 일반적 특성과 대구광역시 거주 입원환자의 주진단 분포를 파악하기 위해 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 대구광역시 입원환자의 일반적 특성에 따른 수도권 의료이용 차이 및 주진단에 따른 수도권 의료이용 차이를 파악하기 위해 교차분석을 실시하였다. 셋째, 대구광역시 입원환자의 수도권 의료기관 입원에 영향을 미치는 유의한 요인을 파악하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

연구 결과

대구광역시 거주 입원환자의 일반적 특성

일반적 특성

대구광역시 입원환자의 일반적 특성을 파악하기 위해 가중치를 적용하여 빈도분석을 실시한 결과 성별은 남자 50.9%, 연령은 65세 이상 41.7%, 거주지역은 대구광역시 달서구 23.3%, 입원경로는 외래 67.5%, 수술유무는 무 62.7%, 중증도는 0점 71.2%로 가장 높게 나타났다(Table 1).
Table 1.
General characteristics of inpatients in Daegu Metropolitan City
Variables n % Weighted frequency (n) Weighted (%)
Total 18,212 100.0 286,488 100.0
Gender
  Men 9,008 49.5 145,782 50.9
  women 9,204 50.5 140,706 49.1
Age (y) (The life cycle)
  0-18 1,979 10.9 23,072 8.1
  19-44 3,256 17.9 44,824 15.7
  45-64 5,857 32.2 99,087 34.6
  ≥65 7,120 39.1 119,505 41.7
Residential area
  Jung-gu 650 3.6 10,242 3.6
  Dong-gu 3,136 17.2 49,147 17.2
  Seo-gu 1,467 8.1 23,525 8.2
  Nam-gu 1,477 8.1 23,361 8.2
  Buk-gu 2,459 13.5 38,852 13.6
  Suseong-gu 2,885 15.8 46,238 16.1
  Dalseo-gu 4,254 23.4 66,783 23.3
  Dalseong-gun 1,884 10.3 28,341 9.9
Hospitalized path
  Emergency 5,943 33.3 91,995 32.5
  Out patient 11,931 66.8 191,321 67.5
Operation
  No 11,436 62.8 179,614 62.7
  Yes 6,776 37.2 106,874 37.3
Charlson comorbidity index (CCI)
  0 13,290 73.0 203,929 71.2
  1-2 3,009 16.5 49,912 17.4
  ≥3 1,913 10.5 32,647 11.4

주진단 분포

대구광역시 입원환자의 한국질병사인분류 기준의 주진단 분포를 파악하기 위해 가중치를 적용하여 빈도분석을 실시한 결과 신생물(C00-D48) (50,470건, 17.6%)이 가장 많았고, 건강상태 및 보건서비스 접촉에 영향을 주는 요인(Z00-Z99) (42,215건, 14.7%), 순환계통의 질환(I00-I99) (35,271건, 12.3%) 순으로 높게 나타났다(Table 2).
Table 2.
A distribution of hospitalized patients in Daegu Metropolitan City
Variables (KCD) n % Weighted frequency (n) Weighted (%)
Total 18,212 100.0 286,488 100.0
1. Certain infectious and parasitic diseases (A00-B99) 460 2.5 6,601 2.3
2. Neoplasms (C00-D48) 3,060 16.8 50,470 17.6
3. Diseases of the blood and blood-forming organs and certain disorders involving the immune mechanism (D50-D89) 108 0.6 1,667 0.6
4. Endocrine, nutritional and metabolic diseases (E00-E90) 359 2.0 5,809 2.0
5. Mental and behavioural disorders (F00-F99) 197 1.1 2,898 1.0
6. Diseases of the nervous system (G00-G99) 420 2.3 6,633 2.3
7. Diseases of the eye and adnexa (H00-H59) 668 3.7 10,942 3.8
8. Diseases of the ear and mastoid process (H60-H95) 180 1.0 2,857 1.0
9. Diseases of the circulatory system (I00-I99) 2,115 11.6 35,271 12.3
10. Diseases of the respiratory system (J00-J99) 958 5.3 15,216 5.3
11. Diseases of the digestive system (K00-K93) 1,870 10.3 29,899 10.4
12. Diseases of the skin and subcutaneous tissue (L00-L99) 116 0.6 1,742 0.6
13. Diseases of the musculoskeletal system and connective tissue (M00-M99) 900 4.9 14,692 5.1
14. Diseases of the genitourinary system (N00-N99) 1,371 7.5 21,025 7.3
15. Pregnancy, childbirth and the puerperium (O00-O99) 557 3.1 5,861 2.1
16. Certain conditions originating in the perinatal period (P00-P96) 326 1.8 2,691 0.9
17. Congenital malformations, deformations and chromosomal abnormalities (Q00-Q99) 282 1.6 3,387 1.2
18. Symptoms, signs and abnormal clinical and laboratory findings, not elsewhere classified (R00-R99) 579 3.2 8,055 2.8
19. Injury, poisoning and certain other consequences of external causes (S00-T98) 1,160 6.4 18,558 6.5
21. Factors influencing health status and contact with health services (Z00-Z99) 2,526 13.9 42,215 14.7

KCD, Korean standard classification of diseases.

대구광역시 입원환자의 일반적 특성에 따른 수도권 의료이용 차이

일반적 특성

대구광역시 입원환자의 일반적 특성에 따른 수도권 의료이용 차이를 분석한 결과 성별은 여자(6.2%), 연령은 45-64세(7.4%), 거주지역은 수성구(9.0%), 입원경로는 외래(8.1%), 수술유무는 유(6.2%), 중증도는 3점 이상(12.4%)에서 수도권 의료이용이 유의하게 높게 나타났다 (Table 3).
Table 3.
Differences in medical use in the Seoul metropolitan area according to general characteristics of inpatients in Daegu Metropolitan City
Variables Hospitalization at Daegu and North Gyeongsang provincial medical institutions Hospitalization at a medical institution in the Seoul metropolitan area Total χ2 (p-value)
Weighted frequency (n) Weighted (%) Weighted frequency (n) Weighted (%) Weighted frequency (n) Weighted (%)
Gender 15.859
  Men 137,312 94.2 8,470 5.8 145,782 100.0 (<0.0001)
  women 132,034 93.8 8,672 6.2 140,706 100.0
Age (y) (The life cycle)
  0-18 21,821 94.6 1,251 5.4 23,072 100.0 945.112
  19-44 41,597 92.8 3,227 7.2 44,824 100.0 (<0.0001)
  45-64 91,785 92.6 7,302 7.4 99,087 100.0
  ≥65 114,144 95.5 5,361 4.5 119,505 100.0
Residential area
  Jung-gu 9,450 92.3 792 7.7 10,242 100.0 1,221.322
  Dong-gu 46,208 94.0 2,939 6.0 49,147 100.0 (<0.0001)
  Seo-gu 22,595 96.1 930 4.0 23,525 100.0
  Nam-gu 22,301 95.5 1,060 4.5 23,361 100.0
  Buk-gu 36,340 93.5 2,512 6.5 38,852 100.0
  Suseong-gu 42,094 91.0 4,144 9.0 46,239 100.0
  Dalseo-gu 63,436 95.0 3,347 5.0 66,783 100.0
  Dalseong-gun 26,924 95.0 1,417 5.0 28,341 100.0
Hospitalized path
  Emergency 90,368 98.2 1,627 1.8 91,995 100.0 4,353.602
  Out patientd 175,888 91.9 15,433 8.1 191,321 100.0 (<0.0001)
Operation
  No 169,093 94.1 10,521 5.9 179,614 100.0 13.599
  Yes 100,253 93.8 6,621 6.2 106,874 100.0 (0.000)
Charlson comorbidity index (CCI)
  0 193,735 95.0 10,194 5.0 203,929 100.0 2,725.057
  1-2 47,005 94.2 2,907 5.8 49,912 100.0 (<0.0001)
  ≥3 28,606 87.6 4,040 12.4 32,647 100.0

주진단

대구광역시 입원환자의 주진단에 따른 수도권 의료이용 차이를 분석한 결과 신경계통의 질환(G00-G99)에서 12.1%로 가장 높게 나타났고, 신생물(C00-D48) 10.9%, 건강상태 및 보건서비스 접촉에 영향을 주는 요인(Z00-Z99) 9.7%, 귀 및 유돌의 질환(H60-H95) 9.4% 등의 순으로 수도권 의료이용이 높게 나타났다(Table 4).
Table 4.
Differences by primary diagnosis of inpatients living in Daegu Metropolitan City
Variables (KCD) Hospitalization at Daegu and North Gyeongsang provincial medical institutions Hospitalization at a medical institution in the Seoul metropolitan area Total χ2 (p-value)
Weighted frequency (n) Weighted (%) Weighted frequency (n) Weighted (%) Weighted frequency (n) Weighted (%)
1. Certain infectious and parasitic diseases (A00-B99) 6,533 99.0 68 1.0 6,601 100.0 7,020.838
2. Neoplasms (C00-D48) 44,979 89.1 5,491 10.9 50,470 100.0 (<0.0001)
3. Diseases of the blood and blood-forming organs and certain disorders involving the immune mechanism (D50-D89) 1,611 96.6 57 3.4 1,667 100.0
4. Endocrine, nutritional and metabolic diseases (E00-E90) 5,624 96.8 185 3.2 5,809 100.0
5. Mental and behavioural disorders (F00-F99) 2,882 99.4 16 0.6 2,898 100.0
6. Diseases of the nervous system (G00-G99) 5,830 87.9 803 12.1 6,633 100.0
7. Diseases of the eye and adnexa (H00-H59) 10,390 95.0 552 5.0 10,942 100.0
8. Diseases of the ear and mastoid process (H60-H95) 2,587 90.6 270 9.4 2,857 100.0
9. Diseases of the circulatory system (I00-I99) 33,570 95.2 1,701 4.8 35,271 100.0
10. Diseases of the respiratory system (J00-J99) 14,762 97.0 455 3.0 15,217 100.0
11. Diseases of the digestive system (K00-K93) 29,008 97.0 891 3.0 29,899 100.0
12, Diseases of the skin and subcutaneous tissue (L00-L99) 1,742 100.0 0 0.0 1,742 100.0
13. Diseases of the musculoskeletal system and connective tissue (M00-M99) 13,567 92.4 1,124 7.7 14,692 100.0
14. Diseases of the genitourinary system (N00-N99) 20,544 97.7 481 2.3 21,025 100.0
15. Pregnancy, childbirth and the puerperium (O00-O99) 5,789 98.8 72 1.2 5,861 100.0
16. Certain conditions originating in the perinatal period (P00-P96) 2,656 98.7 35 1.3 2,691 100.0
17. Congenital malformations, deformations and chromosomal abnormalities (Q00-Q99) 3,047 90.0 340 10.0 3,387 100.0
18. Symptoms, signs and abnormal clinical and laboratory findings, not elsewhere classified (R00-R99) 7,915 98.3 140 1.7 8,055 100.0
19. Injury, poisoning and certain other consequences of external causes (S00-T98) 18,207 98.1 351 1.9 18,558 100.0
21. Factors influencing health status and contact with health services (Z00-Z99) 38,104 90.3 4,111 9.7 42,215 100.0

KCD, Korean standard classification of diseases.

대구광역시 입원환자의 수도권 의료기관 입원에 영향을 미치는 요인

로지스틱 회귀분석 시 유의한 영향만을 파악하기 위해 단계 선택법을 이용하여 분석한 결과 대구광역시 입원환자의 수도권 의료기관 입원에 통계적으로 유의한(p <0.05) 영향을 미치는 요인은 성별을 제외한 연령, 거주지역, 입원경로, 주진단, 수술유무, 중증도로 나타났다. 요인별로 분석결과를 파악한 결과 연령은 65세를 기준으로 19-44세가 1.84배 높은 것으로 나타났다. 거주지역은 서구를 기준으로 수성구 2.66배, 중구 2.31배, 동구 1.85배, 북구 1.85배, 달서구 1.30배, 달성군 1.25배, 남구 1.20배 순으로 높게 나타났다. 입원경로는 응급을 기준으로 외래가 3.65배 높게 나타났으며, 주진단은 기타를 기준으로 신경계통의 질환(G00-G99) 4.23배, 신생물(C00-D48) 2.69배, 건강상태 및 보건서비스 접촉에 영향을 주는 요인(Z00-Z99) 1.58배 순으로 높게 나타났다. 수술유무는 수술을 시행하는 않은 경우를 기준으로 수술을 시행한 경우가 1.12배 높게 나타났으며, 중증도는 0점을 기준으로 3점 이상이 2.27배, 1-2점이 1.27배 순으로 높게 나타났다. 단기적으로 코로나19 시대에 대구광역시 입원환자의 수도권 의료기관 입원을 감소시키기 위해서는 대구광역시의 수성구, 중구, 동구, 북구, 달서구, 달성구, 남구 지역 주민 중 19-44세 환자의 주진단이 신경계통의 질환(G00-G99), 신생물(C00-D48), 건강상태 및 보건서비스 접촉에 영향을 주는 요인(Z00-Z99)의 주진단 중 수술을 시행하였고, 중증도가 3점 이상, 1-2점인 입원환자를 대상으로 수도권 의료기관 입원 감소관리 사업을 전략적으로 시행할 필요가 있다(Table 5).
Table 5.
Factors influencing hospitalization of inpatients in Daegu Metropolitan City to medical institutions in the Seoul metropolitan area
Variables Estimate SE Wald OR 95% CI p-value
Low High
Gender 1
  Men 0.01 0.01 2.08 1.02 0.99 1.06 0.149
  Women 1
Age (y)(The life cycle)
  ≥65 1
  0-18 0.08 0.03 9.20 1.54 1.43 1.65 0.002
  19-44 0.26 0.02 229.62 1.84 1.76 1.93 <0.0001
  45-64 0.01 0.01 1.05 1.44 1.39 1.50 0.305
Residential area
  Seo-gu 1
  Jung-gu 0.37 0.03 116.84 2.31 2.09 2.55 <0.0001
  Dong-gu 0.15 0.02 59.62 1.85 1.71 2.00 <0.0001
  Nam-gu -0.28 0.03 90.56 1.20 1.10 1.32 <0.0001
  Buk-gu 0.15 0.02 50.41 1.85 1.70 2.00 <0.0001
  Suseong-gu 0.51 0.02 866.47 2.66 2.47 2.87 <0.0001
  Dalseo-gu -0.20 0.02 119.28 1.30 1.21 1.41 <0.0001
  Dalseong-gun -0.24 0.03 84.42 1.25 1.15 1.37 <0.0001
Hospitalized path
  Emergency 1
  Out patientd 0.65 0.01 2,078.16 3.65 3.46 3.86 <0.0001
Main diagnosis (KCD)
  Others 1
  2. Neoplasms (C00-D48) 0.21 0.02 103.03 2.69 2.58 2.81 <0.0001
  6. Diseases of the nervous system (G00-G99) 0.66 0.04 323.39 4.23 3.90 4.59 <0.0001
  8. Diseases of the ear and mastoid process (H60-H95) 0.14 0.06 5.79 2.52 2.21 2.87 0.016
  13. Diseases of the musculoskeletal system and connective tissue (M00-M99) -0.00 0.03 0.00 2.19 2.04 2.35 0.950
  17. Congenital malformations, deformations and chromosomal abnormalities (Q00-Q99) 0.12 0.05 4.85 2.47 2.18 2.80 0.028
  21. Factors influencing health status and contact with health services (Z00-Z99) -0.33 0.03 165.76 1.58 1.49 1.67 <0.0001
Operation
  No 1
  Yes 0.06 0.01 32.31 1.12 1.08 1.16 <0.0001
Charlson comorbidity index (CCI)
  0 1
  1-2 -0.11 0.02 56.91 1.27 1.21 1.34 <0.0001
  ≥3 0.47 0.02 969.91 2.27 2.16 2.39 <0.0001

KCD, Korean standard classification of diseases; SE, standard error; OR, odds ratio; CI, confidence interval.

고 찰

본 연구는 코로나19 팬데믹 기간 동안 대구광역시 입원환자의 수도권 의료이용에 미치는 영향 요인을 파악하기 위하여 2020년, 2021년 질병관리청 퇴원손상심층조사 원시자료를 이용하여 연구를 수행하였다. 대구광역시 입원환자의 수도권 의료이용에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 이를 기반으로 지역 입원 의료서비스 체계 개선의 기초자료를 제시하였다.
코로나19 팬데믹 기간에 입원환자의 수도권 의료이용에 영향을 미치는 요인은 성별을 제외한 연령, 거주지역, 입원경로, 주진단, 수술유무, 중증도로 나타났다. 본 연구의 결과는 주진단(질환)에 따라 차이가 있고, 환자의 중증도에 영향을 미친다는 선행연구 결과와 일치한다[19]. 또한, 수술을 받고 중증도 점수가 3점 이상인 환자가 경증환자에 비해 수도권 의료이용률이 높게 나타났다. 이는 중증도가 높은 환자일수록 타지역 의료이용이 높다는 기존 연구와 일관된 결과를 보인다[20,21].
본 연구에서 조사된 대상자들의 일반적 특성에 따른 수도권 의료이용에 미치는 요인은 연령, 거주지역, 입원경로, 주진단, 수술유무, 중증도의 요인이 대구광역시 입원환자들이 수도권 의료이용에 영향을 미치는 요인으로 나타났는데, 연령에서 19-44세 연령대의 환자들이 수도권 의료이용의 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 사회경제적으로 안정권에 있는 연령층에서 의료진 및 시설, 장비 등의 환경적 요인이 좋은 의료기관을 선호한다는 연구결과 일치하며[22], 65세 이상 노인층들은 거리적 부담 및 이동의 불편함 등의 접근성 문제로 관내 의료이용이 높다는 선행연구와 일치한다[13].
거주지역에서는 대구광역시 서구를 기준으로 모든 자치구에서 높게 나타났으며, 그중 수성구(2.66배), 중구(2.31배)에 거주하는 환자들이 수도권 의료이용이 높았고 남구(1.20배)가 가장 낮게 나타났다. 이는 대구광역시 자치구별 전체 의료기관 수는 3,582개소로 전체 의료기관 중 급성기 진료가 불가한 요양병원과 한방병·의원의 비중이 크며, 상급종합병원 4개 중 중구, 남구에 각 2개소씩 위치하고 있기 때문으로 해석된다.
또한, 2022년 기준 대구광역시 65세 이상 노인인구 비율은 전체 26% 중 남구는 28.1%로 대구광역시 자치구 중 가장 높은 초고령사회로 분류된다[23]. 남구 지역이 다른 자치구에 비해 높은 초고령사회와 상급종합병원의 접근성이 높기 때문에 남구 거주 입원환자의 수도권 지역 의료이용이 다른 자치구에 비해 낮게 나타난 것으로 생각된다.
또한, 대구광역시 관외로부터 유입된 입원환자들의 수를 비교하였을 때 2018년 9.6%에서 2020년 10.4%로 증가하였고, 외래환자는 2020년 15.0% 증가한 것으로 보아[24] 유입된 환자만큼 타 지역으로 유출된 환자들이 증가함을 시사하므로 관외 지역의 유출에 대한 요인을 파악하여 지역 내 의료이용이 증가할 수 있도록 관심이 강조되어야 함을 시사한다.
특히 관내 2개 권역응급의료센터가 지정되어 인구 백만 명당 0.41개소로 7개의 특 · 광역시 중 가장 적으며, 가장 많은 광주 1.37개소 대비 1/3 수준에 미치는 실정이며, 지역응급의료센터 및 지역응급의료 기관 수 역시 인구 십만 명당 0.45개소로 7개의 특 · 광역시 중 가장 낮은 수준으로 응급의료자원의 양적 질적 부족 상태가 대구광역시의 수도권 의료이용에 영향을 미치는 것으로 보여진다[24].
수도권 의료이용에 영향을 미치는 주진단은 신생물(C00-D48), 신경계통의 질환(G00-G99)의 경우 고도의 의료서비스를 필요로 하는 중증도가 높은 질환이다. 이 질환들은 일회성 진료가 아닌 진단, 검사, 처치, 수술, 재활에 이르기까지 다회성 진료가 요구되는 질환으로 일련의 진료과정에서 여러 진료과의 협진과 다학제적 중재가 필요한 특성을 가지고 있다. 해당 질환들에 대한 진료의 체계성과 연속성 보장에 대한 환자의 신뢰를 수도권 지역의 의료기관이 충족하기 때문에 의료기관 선택에 있어 수도권 지역의 상급종합병원에 집중되는 현상이 나타난다는 선행연구와 일치한다[19,25-27]. 또한, 수도권 의료이용에 영향을 미치는 주진단인 건강상태 및 보건서비스 접촉에 영향을 주는 요인(Z00-Z99)의 경우 기존 질환의 검사 및 조사, 전염성 질환의 잠재적인 건강위험, 특정 처치 및 건강관리를 위해 보건서비스에 접하고 있는 경우 등에 광범위하게 사용되는 주진단으로 코로나19 팬데믹 이후 사전검사 및 예방의료서비스 등 적극적 의료서비스 이용이 수도권을 중심으로 많이 발생하고 있다는 선행연구와 일치하는 것으로 보여진다[28]. 더불어 지역의료전달체계에서 전반적인 의료 인프라 개선과 동시에 일개 의료기관 차원에서 갖추기 어려운 진료역량의 합리적인 역할 분배의 노력이 요구된다.
본 연구의 제한점으로는 이차자료의 특성상 대상 지역의 의료자원, 의료서비스와 대상자의 사회적, 경제적 요인과 임상적 특성을 반영하는데 한계가 있다. 또한, 코로나19 팬데믹 기간의 자료만을 분석하였기 때문에, 코로나19 팬데믹 전후의 소비자들의 달라진 의료서비스 이용 행태를 분석할 수 없었다는 제한점이 있다.
본 연구는 향후 연구에서 수도권 이용의 예측력을 높일 수 있도록 머신러닝 등과 같은 다양한 분석 모형으로 분석하여 이를 평가하고, 최종 모형을 제시하는 것이 필요하다.

결 론

본 연구는 2020년, 2021년 코로나19 팬데믹 기간 동안 대구광역시 입원환자가 수도권 지역 의료기관에 입원한 요인을 파악하였으며, 통계적으로 유의한(p <0.001) 영향을 미치는 요인은 성별을 제외한 연령, 거주지역, 입원경로, 주진단, 수술유무, 중증도로 나타났다. 요인별로 분석 결과를 파악한 결과 연령은 19-44세가, 거주지역은 대구광역시 수성구, 중구, 동구 등의 순으로 입원경로는 외래에서, 주진단은 신경계통의 질환(G00-G99), 신생물(C00-D48), 건강상태 및 보건서비스 접촉에 영향을 주는 요인(Z00-Z99) 등의 순으로, 수술유무는 수술을 경험 한 사람이, 중증도는 3점 이상으로 점수가 높을수록 수도권 의료이용 확률이 높은 것으로 나타났다.
따라서 코로나19 팬데믹 기간 이후에 대구광역시의 수도권 의료이용 관리를 위해서는 대구광역시의 수성구, 중구, 동구 지역 주민 중 45-64세, 외래환자 중 수술을 경험하였고, 주진단이 신경계통의 질환(G00-G99), 신생물(C00-D48), 건강상태 및 보건서비스 접촉에 영향을 주는 요인(Z00-Z99) 등의 순으로, 중중도 점수가 높은 환자를 대상으로, 관내 의료이용의 증가를 위한 관리 사업을 전략적으로 시행할 필요가 있다. 본 연구의 결과를 이와 같이 해석할 수 있듯이 향후 연구도 비수도권 거주 입원환자의 수도권 집중 현상을 완화하기 위해 먼저 해당 지역 주민 개인의 인구사회학적 특성 및 진료 특성뿐만 아니라 거주지역의 특성을 모두 이해할 필요가 있고, 이를 통해 지역사회의 단기적 측면의 관리 우선 대상 지역을 선정하여 지역 맞춤형 관리가 필요하리라 생각된다. 이를 기반으로 불필요한 수도권 의료이용 방지를 위해 해당 지역 및 인근 지역의 진료체계 확장을 통한 진료권역의 의료기술을 보완하는 등 특수 · 전문 진료체계 구축 등의 중장기적 측면의 지역 맞춤형 의료이용 관리를 통한 지역의료서비스체계를 제공할 수 있는 전략을 수립하고 이에 따른 대구광역시 관내 의료이용 강화 및 활성화 방안 제시뿐 아니라 더 나아가 비수도권 지역의 관내 의료이용 관리 사업에도 활용될 것으로 사료된다.

REFERENCES

1. World Health Organization. Transmission of SARS-CoV-2: Implications for infection prevention precautions. Geneva: World Health Organization; 2020. p. 1-10.

2. Shin MS, Lee PH, Jang WM. A study on deaths and changes in medical use during the COVID-19 pandemic exploratory research. Wonju: Health Insurance Review and Assessment Service; 2021. (Korean).

3. Ministry of Health and Welfare. Occurrence by date of confirmed patient with COVID-19 (domestic outbreak + overseas inflow) and death status. Available at https://ncov.kdca.go.kr [accessed on Decamber 14, 2023].

4. Korea Disease Control and Prevention Agency. White paper 2020-2021 Korea Centers for Disease Control and Prevention. Cheongju: Korea Centers for Disease Control and Prevention; 2022. p. 169-172. (Korean).

5. Khera A, Baum SJ, Gluckman TJ, Gulati M, Martin SS, Michos ED, et al. Continuity of care and outpatient management for patients with and at high risk for cardiovascular disease during the COVID-19 pan-demic: A scientific statement from the American Society for Preventive Cardiology. Am J Prev Cardiol 2020;1:100009. DOI: 10.1016/j.ajpc.2020.100009.
crossref pmid pmc
6. Yoon MS, Jeong HS, Bae BY, Hong NY, Yim HW. Changes in daily physical activities by income level according to the prevalence of hy-pertension and diabetes during the COVID-19 pandemic: The 2020 Community Health Survey. Korean J Health Educ Prom 2022;39(2):15-25. (Korean). DOI: 10.14367/kjhep.2022.39.2.15.
crossref
7. Ministry of Health and Welfare. 2022 Medical service experience survey. Sejong: Ministry of Health and Welfare; 2022. (Korean).

8. Oh JY, Cho SJ, Choi JS. Changes in health care utilization during the COVID-19 pandemic. Health Policy Manag 2021;31(4):508-517. (Korean). DOI: 10.4332/KJHPA.2021.31.4.508.

9. Kim MW. 99% of COVID-19 deaths are underlying patients… Health authorities say, “High blood pressure, diabetes are high in order”. The JoongAng (2020.4.2.) (Korean).

10. World Health Organization. COVID-19 significantly impacts health services for noncommunicable diseases. Available at https://www.who.int/news/item/01-06-2020-covid-19-significantly-impacts-health-ser-vices-for-noncommunicable-diseases [accessed on June 1, 2020].

11. Park EJ, Song ES, Choi SK. Medical service use and medication use during COVID-19 pandemic: Focused on unmet need. Sejong: Korea Institute for Hhealth and Social Affairs; 2021. (Korean).

12. Heo SI, Kim MG, Lee SH, Kim SJ. Policy options to tackle unmet health needs. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs; 2009. (Korean).

13. Lee HS, Baek JS. A study on medical ise in Seoul·metropolitan area during the COVID-19 pandemic of inpatients in Gwangju. J Korea Entertainment Ind Assoc 2024;18(1):229-236. (Korean). DOI: 10.21184/jkeia.2024.1.18.1.229.

14. Kim YJ, Choi SJ, Hwang BD. Factors associated with unmet healthcare needs according to households. Korean J Health Serv Manag 2018;12(2):39-49. (Korean). DOI: 10.12811/kshsm.2018.12.2.039.
crossref
15. Daegu Metropolitan City. The 8th regional health care plan. Daegu: Daegu Metropolitan City; 2023. (Korean).

16. Health Insurance Review and Assessment Service. 2020 (3rd) Hospital standardized death cost assessment results. Wonju: Health Insurance Review and Assessment Service; 2021. p. 27-28. (Korean).

17. Kim HS. Analysis of benign prostatic hyperplasia (BPH) patients using Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey. J Korean Data Anal Soc 2019;21(3):1507-1522. (Korean). DOI: 10.37727/jkdas.2019.21.3.1507.
crossref
18. Kim HS. Analysis of radical cystectomy patients using the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey. J Korean Data Anal Soc 2014;16(6):3303-3316. (Korean).

19. Jeon YJ, Park JH, Kim YE. Factors affecting the hospital utilization in Seoul and Gyeonggi-do for inpatients residing in non-metropolitan areas. J Korea Acad Industr Coop Soc 2022;23(6):282-291. DOI: 10.5762/KAIS.2022.23.6.282.

20. National Cancer Center. Study on inequalities in relation to accessibil-ity of cancer patients by regions. Ilsan: National Cancer Center; 2009. (Korean).

21. Yoon TH, Lee SY, Kim CW, Kim SY, Jeong BG, Park HK. Inequalities in medical care utilization by South Korean cancer patients according to income: A retrospective cohort study. Int J Health Serv 2011;41(1):51-66. DOI: 10.2190/HS.41.1.d.
crossref pmid pdf
22. Park HK, Park YS. The change of hospitals bed supply and hospital utilizations of patients after the mid-1990s. Korean J Health Econ Policy 2011;17(1):145-172. (Korean).

23. Ministry of Public Administration and Security. Resident registration demographics (population status by age). 2023;Available at https://jumin.mois.go.kr [accessed on December 22, 2023].

24. Daegu Metropolitan City. The 7th regional health care plan. Daegu: Daegu Metropolitan City; 2019. (Korean).

25. Baek JS, Han SJ. An analysis on the concentration factors of medical use in Seoul·metropolitan area of inpatients in Gwangju. J Korea Entertainment Ind Assoc 2022;16(3):197-203. (Korean). DOI: 10.21184/jkeia.2022.4.16.3.197.
crossref
26. Yang YJ, Han SJ. The study on the medical use in Seoul metropolitan region by hospitalized cancer inpatient residing in Gwangju. J Humanit Soc Sci 21 2022;13(2):2697-2710. (Korean). DOI: 10.22143/HSS21.13.2.189.

27. Yang YJ, Han SJ. The study on the medical use of Seoul metropolitan region by cancer patients: Focused on Jeollanam-do. Health Welf 2022;24(2):221-239. (Korean). DOI: 10.23948/kshw.2022.06.24.2.221.
crossref
28. Lee HW, Park JH, Lee YR, Kim YE. A study on the inpatient service use of the capital regions for patients from non-capital regions-Focused on inpatients residing in Busan Metropolitan City. J Humanit Soc Sci 21 2023;14(1):3421-3434. (Korean). DOI: 10.22143/hss21.14.1.241.
crossref
TOOLS
PDF Links  PDF Links
PubReader  PubReader
ePub Link  ePub Link
XML Download  XML Download
Full text via DOI  Full text via DOI
Download Citation  Download Citation
  Print
Share:      
METRICS
0
Crossref
416
View
6
Download
Related article
Editorial Office
The Korean Society of Health Informatics and Statistics
680 gukchaebosang-ro, Jung-gu, Daegu, 41944, Korea
E-mail: koshis@hanmail.net
About |  Browse Articles |  Current Issue |  For Authors and Reviewers
Copyright © The Korean Society of Health Informatics and Statistics.                 Developed in M2PI