허혈성 심장질환(ischemic heart disease, IHD)은 전 세계 주요 사망 원인 중 하나로, 이로 인한 질병 부담이 지속해서 커지고 있다[1]. 한국에서도 최근 고령화와 생활습관 변화에 따라 IHD로 인한 질병 부담이 증가하고 있으며, 사회경제적 수준 및 지역 간 격차가 심화하고 있다[2]. 이러한 질병 부담에 대응하기 위하여 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 2030년까지 IHD를 포함한 비전염성 질환(non-communicable disease, NCD)에 대한 범세계적 행동 계획(Global Action Plan)을 추진하고 있다. 이 계획에는 발생률과 사망률 데이터를 정기적으로 생성하고 분석하는 체계를 구축하여 NCD에 대한 질병 모니터링 체계를 강화하는 내용이 포함된다[3].

한국에서는 2006년 심뇌혈관질환 종합대책 발표 이후 중앙정부와 지방정부 주도로 다양한 심뇌혈관질환 예방 및 관리 사업이 추진되고 있으며[4,5], 이러한 사업의 성과를 평가하기 위한 모니터링 체계를 구축하려는 노력도 함께 동반되었다[6-8]. 이러한 모니터링 체계에는 지역사회건강조사, 국민건강영양조사, 사망원인통계 등의 국가 통계자료를 이용한 흡연, 음주 등의 건강위험행태와 고혈압, 당뇨병 등의 이환 및 관리지표, 사망률 등을 포함하고 있지만[6], 최근까지 발생률 지표는 제외되었다[8].

특정 국가나 집단에서의 질병 발생률을 추정하기 위해서는 충분한 대표성을 가진 환자 등록체계나 코호트 구축이 필요하지만[9], 한국에서는 이러한 역학적 기반이 부족하여 타당성과 대표성이 확보된 발생률 추정이 어려웠다[10]. 이에 대한 대안으로 국민건강보험공단(National Health Insurance Service, NHIS) 데이터베이스를 활용하려는 노력이 있었다[10-12]. NHIS 데이터베이스는 청구 목적으로 설계된 데이터라는 제한점은 있지만, 전체 국민을 대상으로 체계적이고, 안정적으로 구축되고 있으므로 발생 여부를 정확하게 식별할 수 있는 정교한 알고리즘이 개발된다면, 발생률을 안정적으로 생성할 수 있다는 장점이 있다[12]. 이에 최근 심뇌혈관질환 관리 국가통계운영사업단은 국가통계 생성체계의 일환으로 2024년 4월 심근경색증과 뇌졸중 발생률을 최초로 발표하였다[13]. 하지만, IHD는 협심증, 심근경색, 만성 허혈성 심장질환이 모두 포함되어 단일질환인 심근경색이나 뇌졸중보다 의료이용과 청구 행태가 복잡하여, NHIS 데이터베이스에서 발생 에피소드를 신뢰성 있게 식별할 수 있는 정교한 알고리즘 개발이 요구되기 때문에 지금까지 한 편의 선행연구를 제외하면 관련 연구가 체계적으로 수행되지 못하였다[14].

이에 본 연구는 IHD 청구자료의 특성을 고려하여, 발생률 추정의 범위를 입원 에피소드로 한정하고, NHIS 데이터를 활용하여 한국 내 IHD의 입원 발생률을 추정하는 것을 목표로 하였다. 아울러 연도별 변화 및 인구사회학적 특성에 따른 분포를 검토함으로써 IHD 발생률 추정 방법의 적정성을 검토하였다. 이를 통해, 향후 발생률 추이 및 지역이나 특성별 격차를 분석할 수 있는 기전을 제공함으로써 지역사회 기반의 중재 전략을 수립하고, 공중보건 자원의 효율적 분배 및 공공의료 정책 수립의 기초 자료를 제공하고자 한다.

본 연구는 NHIS 청구자료를 이용하여 IHD 입원 발생률을 추정하는 방법을 개발하고 적용하였다. IHD 발생률에 대한 장기적 추적은 질병 부담 평가와 예방 프로그램 계획의 중요한 근거가 된다[15,16]. 발생률이 높은 지역에 의료 자원을 우선 배치함으로써 사망률을 줄이고 자원 활용 효율성을 높일 수 있으며, 국가 정책 수립 및 평가에도 활용될 수 있다[17,18]. 특히 최근 필수의료 강화정책 추진에 따라, IHD 발생률에 대한 체계적 모니터링과 데이터 기반 중재 전략의 중요성이 커지고 있다[19]. 따라서 IHD 발생률의 신뢰성 있는 추정 방법을 모색하고 모니터링 체계를 구축하는 것은 보건 자원 배분, 예방 및 치료 전략 수립, 정책 평가에 필수적이다.

IHD 발생률 추정에는 다양한 방법이 사용되며, 데이터 접근성, 정확도, 대표성에 따라 각 방법의 장단점이 다르다[20]. 전통적인 방법인 지역사회 기반 코호트 연구는 대표성이 높으나 많은 자원과 시간이 요구되어 실용성에 한계가 있다[9]. 병원 기반 코호트 및 환자등록 데이터는 상대적으로 신속하고 정확한 추정이 가능하나, 참여 병원 위주로 자료가 수집되어 의료 접근성이 낮은 지역이나 취약 계층을 충분히 반영하지 못할 가능성이 있다[20,21]. 반면 본 연구에서 활용한 건강보험 청구 데이터를 활용하는 방식은 전국적 인구 기반 데이터로 다양한 인구집단 간 비교와 장기적 추세 분석이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 청구 목적으로 설계되어 있으며, 사회경제적 요인이나 의료이용 행태에 따라 변동 가능성이 크다. 따라서 발생 에피소드를 구별할 수 있는 정교한 알고리즘이 확보된다면 체계적이고 안정적인 발생률 추정이 가능할 수 있다[12].

본 연구에서는 분모로 주민등록 연앙인구를 사용하였다. 이는 연도별 인구 변동을 최소화하고 발생률의 정확도를 높이는 데 유리한 방법으로, 통계청 및 보건 당국에서도 채택하는 방식이다[22-24].

본 연구의 IHD 발생률 추정 방식은 선행연구진과 전문가 자문을 기반으로 도출하였으며, 추정치의 정확성보다 안정성과 비교 가능성의 확보에 중점을 두었다. IHD 발생률 산정 시 에피소드에 대한 표준화된 정의 설정이 중요하며, 이는 추정 결과의 일관성 및 비교 가능성을 확보하는 데 필수적이다. 기존의 AMI 연구[10-12,14]는 주상병, 부상병, 약물 및 시술 여부에 따라 정의가 달랐으나, 최근 국가통계로 승인되어 표준화가 이루어졌다[13]. 반면, IHD 발생률 연구는 아직 정의 설정에 대한 논의가 부족하다. Kim et al. [14]의 연구에서는 주/부상병, 한 달 이내 사망 또는 입원, 연 4회 이상 외래 방문을 조합하여 8단계의 IHD 발생률을 추정한 후 ‘주상병 혹은 부상병으로 IHD를 진단받고 입원하거나 연 4회 이상 외래 방문하거나 한 달 이내 사망한 경우’를 발생 에피소드로 정의하는 것이 적절하다고 제시하였다. 이 정의에 따른 IHD 발생률은 2006년 인구 10만 명당 374.6명에서 2015년 584.6명으로 증가하였으며, 10년 평균 541.63명, 표준편차 65.69명, 230.5명의 범위를 보였다. 본 연구에서는 2015년 120.1명에서 2021년 125.0명으로 증가하였으며, 7년 평균 130.79명, 표준편차 8.45명, 18.6명의 범위를 보였다. 두 연구에서 사용한 조작적 정의와 추정 연도의 차이로 직접적 비교는 어렵지만, 본 연구의 발생률이 더 보수적이고 변동 폭이 작았다. 외래와 입원 모두를 포함한 Kim et al. [14]의 연구와 달리 본 연구에서는 입원만을 분석 대상으로 제한하였으며, 주상병과 부상병과 IHD 관련 검사, 시술, 약물 코드를 기반으로 발생 에피소드를 정의하였다. 외래 이용을 포함하면 경증 사례를 포함할 수 있지만, 진단 과정에서의 모든 검사가 포함되므로 발생률이 과대추정될 수 있다. 반면 입원만으로 제한하면 중증 환자 중심으로 발생률이 추정되므로 과소추정될 수 있지만, 추정값의 신뢰성을 높일 수 있다[10-14].

본 연구에서는 선행연구와 같이 발생 에피소드에 대한 단계별 정의를 활용하여 추정 결과를 비교하였다[10-13]. 이러한 접근은 IHD가 복잡한 의료이용행태를 가지고 있는 점을 고려할 때 발생 에피소드를 세분화함으로써 정교한 알고리즘 검토가 가능해지며, 다양한 시나리오를 고려한 최적의 정의를 결정하는 데 도움이 될 수 있다. 각 단계의 에피소드 정의에서는 입원 과정 중에서의 IHD 발생을 포함하기 위하여 부상병을 함께 사용하였으며, 부상병에 I20-I25 코드가 있더라도 무조건 발생 에피소드에 포함하지 않고 특정 시술(관상동맥조영술, 중재술, 관상동맥우회술) 및 약물처방(Nitroglycerin, 베타차단제, 칼슘채널차단제, 항혈소판제 등)이 동반된 경우만으로 제한하였다. 주상병은 I20-I25 코드가 있으면서 특정 진단검사와 약물처방 또는 시술 모두 포함하여 가장 보수적 접근부터 단순히 I20-I25 코드만 있는 완화된 접근까지 단계적으로 구분하였다. 세 단계 모두 첫 에피소드 발생일 기준으로 이전 3년 동안 외래 및 입원 이용기록에서 주 또는 부상병에 I20-I25 코드가 있는 환자는 모두 배제하였으며, 만성 허혈성 심장질환(I25)도 제외하였다. 이러한 정의에 따라 2021년 IHD 발생률을 추정한 결과 1단계 인구 10만 명당 117.6건, 2단계 125.0건, 3단계 125.1건으로 단계별 정의에 따라 차이를 보였다. 2단계와 3단계에 따른 발생률은 거의 차이가 없었으며, 이는 부상병의 기준이 동일한 점을 고려했을 때 I20-I25를 주상병으로 한 입원 대부분에서 심전도 또는 심근효소 검사가 병행되고 있음을 추측할 수 있다. 연구진은 과소추정을 최소화하고, 추정값의 안정성을 높이기 위하여 2단계의 정의가 가장 적절하다고 판단하였다.

2단계 정의에 따른 IHD 발생률의 주요 특성별 분포를 살펴본 결과, 남성일수록, 그리고 고령층일수록 발생률이 증가하는 경향을 보였으며, 이러한 경향은 Kim et al. [14]의 연구 및 AMI 발생률 추정 결과와 일치한다[10,11]. 경제적 수준별로는 의료수급권자에서 발생률이 가장 높았고, 소득분위가 증가함에 따라 다시 증가하는 경향이 나타났다. 의료수급권자는 흡연, 음주, 불규칙한 식사 등 위험 행동을 더 많이 유지해 실제 IHD 발생 위험이 크고, 질병 예방 및 외래 진료 접근성이 낮아 병이 악화되어 입원이 증가했을 가능성이 있다[25,26]. 반면, 고소득층에서의 발생률 증가는 입원 접근성이 높은 점과 함께, 고소득층이 직무 스트레스, 고지방·고칼로리 식단, 신체 활동 부족에 노출되는 경우가 많아 IHD 발생 위험이 증가할 수 있다는 선행연구[27,28]와도 일치하여, 본 연구에서 관찰된 U자형 경향성을 어느 정도 설명할 수 있을 것이다. 거주지역별로는 대도시, 중소도시, 농어촌 순으로 발생률이 증가하는 경향을 보였으며, 이러한 결과는 여러 선행연구[16,29]와 일치하며, 이는 의료 접근성, 연령 구조, 생활 습관의 차이에 따른 것으로 해석할 수 있다. 이상의 점들을 종합하면 본 연구에서 추정한 IHD 발생률의 주요 특성별 분포는 비교적 신뢰할 수 있는 것으로 판단된다.

반면 본 연구에서 추정한 IHD 발생률이 연도별로는 다소 변동의 폭이 존재하였다. 이는 첫 3년과 이후 연도에서 wash-out이 다르게 적용되었을 가능성과, 2020년 이후 발생한 팬데믹(pendemic) 영향으로 IHD에 대한 입원이 감소했을 가능성이 존재한다[30]. 따라서 본 연구에서 관찰된 연도별 추이에 대한 해석은 매우 주의할 필요가 있으며, 시계열적 안정성을 검증하기 위하여서는 사전 wash-out 기간을 포함한 자료를 바탕으로 재분석할 필요가 있다.

마지막으로, 지역 간 비교를 위해 2005년 추계인구를 이용하여 연령표준화 발생률을 추정하였다. 연령별 발생률 차이가 크기 때문에, 연령구조가 다른 지역이나 집단 간 발생률을 비교하기 위하여 연령표준화가 필요하다[31]. 실제 표준화 결과, 2021년 기준 17개 시도의 연령표준화 발생률 평균은 인구 10만 명당 83.9명으로, 조발생률 평균인 134.9명보다 낮게 나타났다. 이는 표준 인구의 연령 구조가 비교적 젊기 때문이다. 또한, 연령표준화 발생률의 표준편차가 13.4명으로 조발생률의 표준편차 27.0명보다 낮게 관찰됨으로써, 연령 구조 차이에 따른 편향이 줄어들어 지역 간 발생률을 보다 일관성 있게 비교할 수 있는 것으로 보인다[31].

본 연구는 다음과 같은 제한점을 가지고 있다. 첫째, 청구자료 사용 용량 제한으로 인하여 7년 이상의 장기간 추이를 보기 어려웠고, wash-out의 적용과정에서 모든 연도에 동일한 방법이 적용되지 못하였다. 따라서 국가기관에서 전체 자료를 이용하여 분석하면 보다 장기적인 추이를 분석할 필요가 있다. 두 번째, 공단 청구자료는 연구보다 진료비 청구를 목적으로 구축된 자료이므로 응급실 사망 및 병원 전단계 사망 환자들이 누락되었을 가능성 있다. 하지만, 그 숫자가 소수이며 지역별로 비슷한 규모로 발생할 것으로 추정되므로 지역 간 비교를 위한 발생률 추정에는 큰 영향이 없을 것으로 판단된다. 셋째, 외래 이용은 제외하였으므로 실제 경증 환자가 누락되어 발생률이 과소추정되었을 가능성이 있다. 하지만 이러한 접근을 통해서 단순히 진단목적으로 실시된 검사 건수가 포함되는 것을 제외함으로써 오히려 신뢰성이 증가하였을 것으로 판단된다.

이러한 제한점에도 불구하고, 본 연구의 강점은 다음과 같다. 첫째, 전국적 인구 기반 자료인 국민건강보험 청구자료를 활용하여 IHD 발생률을 추정하는 방법을 개발하고 그 결과를 다양한 특성별로 살펴보아 그 적정성을 검토하였다. 둘째, 입원 자료만을 분석 대상으로 하여 발생률이 과대추정되는 것을 방지하고 중증 사례 중심의 신뢰성 높은 발생률을 제시하였다. 셋째, IHD 발생 에피소드를 세부적으로 단계별 정의하여 적용함으로써 발생률 추정의 일관성과 재현성을 높였으며, 다양한 의료이용 행태를 고려하여 주/부상병과 더불어 진단검사, 시술, 약물처방을 적용함으로써 정교한 결과를 도출할 수 있었다. 넷째, 연령표준화를 적용하여 연령 구조가 다른 지역 간 발생률을 비교하도록 함으로써 지역별 위험도를 일관성 있게 평가할 수 있었다. 마지막으로, 추정치의 정확성보다 안정성과 비교 가능성 확보에 중점을 둠으로써, IHD 발생률의 장기적 추세 분석과 보건 자원 배분 계획 수립에 기여할 수 있는 자료를 제공하였다. 이러한 연구의 강점들은 본 연구가 전국적 자료 기반의 신뢰성 있는 IHD 발생률 추정을 통해 보건 정책 및 자원 배분에 유용한 근거를 제공함을 시사한다.

본 연구는 국민건강보험 청구자료를 활용하여 전국 단위의 IHD 발생률을 추정하고 다양한 인구 특성별로 이를 평가하여, 신뢰성 있는 추정 방법을 제시하고자 하였다. 청구자료는 진료비 청구를 목적으로 설계된 자료이므로 응급실 및 병원 전 단계 사망 환자 누락 가능성, 사회경제적 요인에 따른 변동성 등 일부 한계가 존재하지만, 전국 인구를 포함하는 대표성 높은 자료로서 장기적 모니터링과 정책 수립에 유용한 기초 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해 연구에서는 IHD 발생률 추정을 위한 안정적이고 신뢰성 있는 방법을 개발하였다. 입원 자료만을 분석 대상으로 하여 경증 사례를 배제함으로써 발생률의 과대추정을 방지하고자 하였으며, 단계별로 정의된 IHD 발생 에피소드를 통해 경증 사례 배제에 따른 과소추정 위험을 최소화하였다. 이를 위하여 주/부상병뿐 아니라 관련 진단검사, 시술, 약물처방 기준을 세부적으로 적용하여 정교한 결과를 도출하려고 노력하였다. 이러한 접근은 중증 사례 중심의 발생률을 제시하여 IHD의 실제 질병 부담을 평가하는 데 적합하다. 또한, 연령 표준화를 진행하여 비교의 일관성과 대표성을 강화하였다. 특히, 지역별 및 소득별 IHD 발생률 분포는 의료 접근성이 낮거나 IHD 위험이 높은 지역에 자원을 우선적으로 배치하도록 하여 의료 자원 배분과 예방 프로그램 계획에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다.

결과적으로, 본 연구는 IHD의 예방과 관리를 위한 근거 자료로 활용 가능하며, 장기적인 보건 자원 배분 및 정책 수립을 위한 중요한 기초 자료로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.