여성암 환자의 재원일수 결정요인: 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여

Factors Associated with Hospital Length of Stay among Women's Cancer Patients: Based on the In-depth Injury Patient Surveillance System Data

Article information

J Health Info Stat. 2022;47(2):148-158

Publication date (electronic) : 2022 May 31

doi : https://doi.org/10.21032/jhis.2022.47.2.148

^¹ Graduate Student, Department of Health Administration and Management, College of Medical Sciences, Soonchunhyang University, Asan, Korea

^² Professor, Department of Health Administration and Management, College of Medical Sciences, Soonchunhyang University, Asan, Korea

^³ Professor, Department of Software Convergence, Soonchunhyang University Graduate School, Asan, Korea

강윤정¹, 이혜원^,²^,³

^¹ 순천향대학교 보건행정경영학과 석사과정생

^² 순천향대학교 보건행정경영학과 교수

^³ 순천향대학교 대학원 소프트웨어융합학과 교수

Corresponding author: Hyewon Lee 22 Soonchunhyang-ro, Asan 31538, Korea Tel: +82-41-530-3045, E-mail: hwlee@sch.ac.kr

∗This work was supported by the Soonchunhyang University Research Fund (H Lee).

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Received 2022 April 14; Revised 2022 May 24; Accepted 2022 May 31.

Trans Abstract

Objectives

This study sought to evaluate factors associated with hospital length of stay (LOS) in four women's cancer (ovarian, breast, uterine cervix and uterine corpus cancer) patients.

Methods

The Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey Data (2006-2017) collected by the Korea Centers for Disease Control and Prevention were used. We extracted 74,641 inpatients who were diagnosed with women's cancer. We conducted a frequency analysis to analyze general characteristics of the study subjects for the four women's cancers, and used the analysis of variance to compare the difference in the average LOS according to these characteristics. In addition, we performed Poisson regression analysis to evaluate the effects of demographic characteristics, medical institutions, medical use characteristics, and disease characteristics on the LOS in women's cancer patients.

Results

During the study period, the average LOS for each women's cancer patients were 6.9 days for ovarian cancer, 6.0 days for breast cancer, 8.6 days for uterine cervical cancer, and 7.8 days for uterine corpus cancer. Among women's cancers, cervical cancer patients had the longest average hospital stay. According to the Poisson regression analysis, it was found that pay method for medical expense (relative risk [RR] range: 1.019-1.498), admission route (RR range: 1.908-2.133), hospital residence (RR range: 0.698-1.068), the number of beds (RR range: 0.546-0.920), the Charlson Comorbidity Index (CCI) severity (RR range: 1.139-1.529), and comorbidities have a significant influence on LOS for all women's cancer patients.

Conclusion

It is necessary to efficiently manage the LOS for women's cancer patients in the future by considering the determinants of each women's cancer identified in our study.

Keywords: Ovarian cancer; Breast cancer; Uterine cervix cancer; Uterine corpus cancer; Length of stay

서 론

암은 우리나라 중증질환 중에 하나로 1983년 통계 작성 이후로 국내 사망원인 1위를 유지하고 있다[1]. 또한 2019년 국가암등록통계에 의하면 2015년 이후 신규 암 발생자는 매년 증가하는 추세로, 앞으로도 암은 우리나라의 최대 관심 질환이다. 특히 여성의 암 발생률은 2018년도 대비 2019년도에 6.6명 증가로 남성의 암 발생률(0.6명 감소)에 비해 증가폭이 높았다. 2019년 여성에서 암종별 발생 순위를 살펴봤을 때, 1위가 유방암(24,820명), 9위가 자궁체부암(3,287명), 10위가 자궁경부암(3,273명)으로[2] 여성의 신체에 발생하는 여성암의 발생률이 높은 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 한 선행연구에 따르면 전 세계적으로도 1990-2019년 동안 여성암인 난소암, 유방암, 자궁경부암 및 자궁체부암의 발생률과 사망률이 계속해서 증가한 것으로 나타났다[3]. 더욱이 15-34세의 여성에서 4개의 여성암(난소암, 유방암, 자궁경부암, 자궁체부암)은 발생순위 2-5위를 차지한다.

한편, 조기 발견과 치료기술의 발달로 인해 유방암의 생존율은 93.6%, 자궁체부암은 89.0%, 자궁경부암은 80.5%로 대부분 높은 생존율을 보인다[4]. 이러한 높은 생존율 때문에 여성암은 만성질환처럼 오랜 기간 관리를 필요로 한다. 과거 선행연구들은 조기 발견과 치료에 초점을 맞추었고[5–7] 그 후에는 생존율이 높아지면서 여성암 생존 환자의 삶의 질에 관한 연구들이 이루어졌다[8–10]. 또한 여성암 중 자궁경부암과 자궁내막암은 일차치료 후 대개 2-3년 이내에 재발이 75% 이상 발생하고[11], 난소암에서도 상피성 난소암인 경우 치료 후에도 70%의 환자가 재발을 경험하며[12] 유방암의 경우 비교적 예후가 좋음에도 20-30%가 재발하는 것으로 알려져 있다[13]. 이처럼 여성암의 높은 발생률과 생존율 및 재발률을 고려하였을 때 여성암으로 인한 의료이용량이 증가될 것을 예상할 수 있다. 이와 연관된 통계청의 자료에 따르면 유방암, 자궁경부암 및 난소암의 진료인원은 2010년 24,411명과 비교해 2020년에는 39,705명으로 크게 증가하였다[14]. 여성암으로 인한 의료이용량은 증가하고 있고 의료자원은 한정적이니 이제는 의료자원의 효율적 이용과 관련한 연구가 필요하다.

의료이용의 효율성 지표로 활용되는 것 중에 의료기관의 재원일수가 있으며 동일 질환에서 재원일수는 진료비에 가장 크게 영향을 끼친다[15]. 재원일수의 감소는 의료기관의 병상회전율을 향상시키고 새로운 환자를 더 많이 진료할 수 있게 되면서 의료기관의 수익률을 개선시킨다[16]. 환자입장에서도 재원일수가 감소하면 진료비를 절약할 수 있으며 이로 인하여 국가의 의료 지출 비용을 줄일 수 있다. 따라서 재원일수의 합리적 관리는 의료기관, 환자 및 국가 모두에게 중요하다. 그러나 여성암 환자의 재원일수는 관리가 쉽지 않다. 그 이유는 여성암은 재발률이 높고 전이되거나 여러 개의 동반상병질환을 가지고 있는 경우가 많기 때문이다[17]. 따라서 여성암 환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인의 분석을 통해 재원일수 감소를 위한 노력이 필요한 시점이다.

이에 본 연구는 ‘여성암’으로 지칭되는 난소암, 유방암, 자궁경부암, 자궁체부암 전체를 다루기 위해 퇴원손상심층조사 자료를 활용하여 입원치료를 받은 주요 여성암 환자의 재원일수의 차이를 비교하고 재원일수에 영향을 미치는 요인을 탐색해보고자 한다. 그리고 이를 통해 여성암 입원환자의 효율적인 재원일수 관리를 위한 기초자료를 의료기관에 제공하고 또한 재원일수 관리정책 수립을 위한 근거를 국가에 제공하고자 한다.

연구 방법

연구대상

본 연구는 우리나라 여성암 환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 2006-2017년 퇴원손상심층조사 자료를 이용하였다. 퇴원손상심층조사 자료는 2005년부터 질병관리청에서 매년 시행하고 있는 퇴원손상환자조사를 기반으로 생산된 자료로서, 목표 모집단인 전국 일반병원에서 퇴원한 모든 환자를 대표하도록 층화이단집락추출법을 사용하여 조사 모집단을 선정한 자료이다. 1차 추출에서 목표 모집단을 대표하는 100병상 이상의 170개 표본병원이 추출되었고 2차 추출에서 각 표본병원 내 모든 퇴원환자들을 대표하는 표본환자가 추출된 것이다[18]. 본 연구에서 여성암 환자의 정의는 한국표준질병∙사인분류(KCD-6th)에 따라 병원 입원의 주진단 또는 부진단으로 C56 (난소의 악성 신생물, 이후 난소암으로 표기), C50 (유방의 악성 신생물, 이후 유방암으로 표기), C53 (자궁경부의 악성 신생물, 이후 자궁경부암으로 표기), C54 (자궁체부의 악성 신생물, 이후 자궁체부암으로 표기)를 부여받은 환자로 정의하였다. 또한 여성암 환자에 한해 연구를 진행하여 성별이 여성인 환자만 연구대상자에 포함되었다. 최종적으로 본 연구는 2006-2017년 퇴원손상심층조사 자료의 전체 여성 환자 1,256,295명 중 여성암 환자 74,641명을 연구대상자로 선정하였다.

측정변수

본 연구 자료의 종속변수는 재원일수이다. 재원일수는 퇴원일에서 입원일을 뺀 단입법으로 계산하였다. 독립변수는 인구사회학적 특성, 병원 및 의료이용 특성, 질환 특성으로 구분하였다. 인구사회학적 특성에 관한 변수는 연령(<35, 35-44, 45-54, 55-64, ≥65세) 및 진료비 지불방법(건강보험, 의료급여, 기타)으로 설정하였다. 변수 중 연령의 경우 연령군별 환자 비율을 고려하여 설정하였다. 병원 및 의료이용 특성에 관한 변수는 입원경로(응급, 외래, 기타), 병원 소재지(서울, 경기, 광역시, 기타), 병상규모(100-299, 300-499, 500-999, ≥1,000병상)로 설정하였다. 질환 특성에 관한 변수는 수술여부, 동반상병지수(Charlson Comorbidity Index, CCI)로 설정하였다. CCI는 환자의 동반상병의 중증도와 범위를 측정하기 위한 지표 중 하나로 보건의료연구에 일반적으로 사용되고 있다. CCI는 17개의 질환군(심근경색, 울혈성 심부전, 말초혈관 질환, 뇌혈관 질환, 치매, 만성 폐질환, 결합조직 질환, 위궤양, 간 질환, 당뇨, 당뇨 합병증, 하반신 마비, 신장 질환, 원발암, 전이암, 중증 간질환, 인체면역결핍바이러스병)에 대하여 중증도에 따라서 1-6점의 일정한 가중치를 부여하여 합을 보정하는 방법으로 일반적으로 ‘0, 1, 2, ≥3’의 점수로 범주화시켜 평가하는 방법이다[19]. 하지만 이 방법은 CCI점수와 재원일수의 관계만을 규명해 구체적으로 어떤 동반질환이 재원일수를 증가시키는 요인인지 밝히기에 한계가 존재한다[20,21]. 본 연구에서는 질환 특성 변수들의 차이를 면밀히 보기 위해 모델에 따라 CCI를 하나의 연속형 변수(0-17)로 포함하는 모델1과 CCI를 측정하는 17개의 질환군의 유무를 범주형 변수로 포함하는 모델2를 구성하여 평가하였다. 이 중 환자의 17개의 질환군 중 원발암의 동반상병여부를 산출할 때 혼란의 우려가 있어 난소암, 유방암, 자궁경부암, 자궁체부암은 제외하였다. 또한 17개의 질환군 중 환자의 수가 100명이 넘지 않은 질환의 경우 표본 크기가 적어 통계분석결과의 신뢰성이 떨어질 수 있기 때문에[22] 제외하여 최종 모델에는 11개의 동반상병질환군(울혈성 심부전, 뇌혈관 질환, 만성 폐질환, 결합조직 질환, 위궤양, 간 질환, 당뇨, 당뇨합병증, 신장 질환, 원발암, 전이암)만 포함되었다.

분석방법

본 연구에서는 첫째, 여성암 종별에 따른 일반적 특성은 빈도분석을 실시하였고, 일반적 특성에 따른 재원일수의 차이는 분산분석을 실시하였다. 둘째, 재원일수의 영향요인에 대한 분석을 위해 종속변수인 재원일수의 데이터 형태가 포아송(Poisson) 회귀에 적합한 가산형이므로 포아송 회귀분석을 실시하여 여성암 환자의 인구사회학적 특성과 의료기관 및 의료이용 특성, 질환 특성이 재원일수에 미치는 영향을 평가하였다. 회귀분석에서 모델 1은 CCI를 하나의 연속형 변수(0-17)로 포함하고 모델 2는 CCI를 측정하는 17개의 질환군의 유무를 범주형 변수로 포함하도록 구축하였다. 모델 2를 추가로 구축한 이유는 여성암 환자의 재원일수에 더 큰 영향을 미치는 동반상병질환을 규명하기 위해서이다. 통계분석은 SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) 프로그램을 사용하였다. 분석결과로 여성암별 환자의 특성으로 인한 재원일수의 상대위험도(relative risk, RR)를 도출하였다. 모든 분석은 5% 유의수준을 기준으로 통계적 유의성을 확인하였다.

연구 결과

연구대상자의 일반적 특성

연구기간 동안 여성암으로 입원하여 퇴원한 환자는 총 74,641명이었으며 이들의 일반적인 특성은 Table 1과 같다. 연구 기간 동안 난소암 환자는 총 13,511명(18.1%), 유방암 환자는 45,494명(61.0%), 자궁경부암 환자는 11,392명(15.3%), 자궁체부암 환자는 4,244명(5.7%)으로 유방암 환자가 제일 많았다. 연령별로 구분했을 때, 공통적으로 45-54세 연령의 환자가 가장 많았으며(난소암: 33%, 유방암: 38.6%, 자궁경부암: 27.8%), 자궁체부암 환자는 55-64세의 연령의 환자가 32.1%로 가장 많았다. 진료비 지불방법에서는 대체적으로 의료급여 환자가 7% 내외였으며 특히 자궁경부암에서 비율이 가장 높았다. 그리고 입원경로에서는 응급으로 입원한 환자가 8% 내외로 그 중 자궁경부암 환자의 비율이 10.0%로 가장 높았다. 병원 소재지별로 구분했을 때, 공통적으로 서울 소재 병원의 환자가 37.5% (유방암)-49.1% (자궁체부암)로 가장 많았으며 광역시, 경기, 기타 지역소재 순이었다. 또한 모든 질환에서 500-999병상을 가진 병원의 환자가49.3% (난소암)-64.7% (유방암)로 가장 많았다. 수술여부로 구분했을 때, 수술환자의 비율은 평균적으로 20.5%였으며 자궁체부암 환자가 가장 높았다. CCI 점수별로 구분했을 때, 공통적으로 CCI 점수가 있는 환자 중 CCI 점수가 3 이상인 환자들의 비율이 매우 높았으며(n%: 28.0%-50.6%) 그 중 난소암 환자의 비율이 가장 높았다. 동반상병질환을 살펴봤을 때, 대체로 동반상병질환 환자 수가 적었지만 전이암(n%: 27.2%-50.1%), 당뇨(n%: 4.4%-7.8%), 원발암(n%: 3.6%-8.0%) 순으로 유병률이 높았다. 카이제곱 검정 결과 여성암 환자의 인구학적 특성과 병원 및 의료이용 특성, 질환 특성별(일부 동반상병질환만을 포함한)의 빈도가 질환별로 매우 차이가 있는 것으로 나타났다(p <0.001).

Table 1.

General characteristics (%)

여성암별 환자의 재원일수 평균 비교

연구기간 동안 각 여성암별 환자의 평균 재원일수는 난소암 6.9일, 유방암 6.0일, 자궁경부암 8.6일, 자궁체부암 7.8일로 자궁경부암 환자의 평균 재원일수가 가장 길었으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(Table 2). 연령별로 구분하였을 때, 35세 미만에서는 최소 5.1일-최대 7.5일, 65세 이상은 7.4-10.1일로 연령이 증가할수록 평균 재원일수도 증가하는 경향이 나타났다. 진료비 지불방법에서 의료급여 환자의 재원일수는 8.6-12.4일로 나타났으며 특히 자궁경부암 환자가 가장 길었다. 입원 경로에서는 모든 질환에서 응급으로 입원한 환자의 재원일수(10.9-15.7일)는 외래로 입원한 환자(5.8-7.7일)보다 약 2배 긴 양상을 보였다. 병원 소재지별로 구분하였을 때, 서울 소재의 병원이 평균 재원일수가 가장 짧았으며(5.3-7.5일), 서울, 경기, 광역시를 제외한 다른 지역소재 병원 순으로 평균 재원일수가 길어지는 경향을 보였다. 병원의 병상규모별로 구분하였을 때, 1,000병상 이상을 가진 병원이 5.8-7.0일로 가장 짧았으며 전체적으로 병상의 규모가 커질수록 재원일수가 감소하는 경향을 보였다. 수술여부별로 구분하였을 때, 수술환자가 비수술환자에 비해 평균 재원일수가 2배 이상 더 길었으며(10.3-17.5일) 특히 난소암에서 큰 차이가 나는 것으로 나타났다. CCI 점수별로 구분했을 때, CCI 점수가 0인 환자보다 1점 이상인 환자들의 평균재원일수가 더 길게 나타났다(6.7-12.0일). 동반상병질환에서는 전이암에서만 평균 재원일수가 여성암별로 매우 차이가 있는 것으로 나타났다(p <0.001).

Table 2.

Length of stay according to characteristics

질환별 환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인

본 연구에서는 여성암 환자의 인구사회학적 특성, 병원 및 의료이용 특성, 질환 특성이 재원일수에 미치는 영향을 규명하기 위해 다중회귀분석을 시행하였다. 종속변수인 재원일수는 데이터 형태가 포아송 회귀에 적합한 가산형이기 때문에 포아송 회귀분석을 시행하였다. 분석결과는 Table 3과 같다.

Table 3.

Determinants of length of stay in women cancer patients (n=74,641)

모델 1과 모델 2의 공통적 변수인 연령, 진료비 지불방법, 입원 경로, 병원 소재지, 병상규모, 수술여부는 두 모델이 비슷한 수치를 보였다. 모든 여성암에서 35세 미만의 환자에 비해 65세 이상의 환자의 재원일수가 가장 유의하게 증가했다(난소암: RR=1.256; [95% confidence in-terval, CI=1.223-1.289], 유방암: RR=1.141; [95% CI=1.119-1.162], 자궁경부암: RR=1.252; [95% CI=1.222-1.283], 자궁체부암: RR=1.664; [95% CI=1.581-1.752]). 진료비 지불방식에서는 난소암, 유방암 및 자궁경부암에서 건강보험 환자에 비해 의료급여 환자의 재원일수가 유의하게 증가했다[난소암: RR=1.233; (95% CI=1.206-1.262), 유방암: RR=1.407; (95% CI=1.389-1.425), 자궁경부암: RR=1.473; (95% CI=1.447-1.499)]. 입원 경로에서는 모든 여성암에서 외래환자에 비해 응급환자의 재원일수가 더 길었으며(난소암: RR=2.049; [95% CI=2.015-2.084], 유방암: RR=2.133; [95% CI=2.109-2.158], 자궁경부암: RR=1.908; [95% CI= 1.876-1.941], 자궁체부암: RR=1.949; [95% CI=1.889-2.011]) 특히 유방암의 경우 가장 높았다. 병원 소재지에서도 모든 여성암에서 기타 지역 소재의 병원에 입원한 환자에 비해 서울 소재의 병원에 입원한 환자의 재원일수가 가장 유의하게 감소했다(난소암: RR=0.798; [95% CI= 0.781-0.814], 유방암: RR=0.698; [95% CI=0.690-0.706], 자궁경부암: RR=0.913; [95% CI=0.895-0.931], 자궁체부암: RR=0.860; [95% CI= 0.830-0.891]). 병원의 병상 규모에서는 모든 여성암에서 100-299병상의 병원에 비해 1,000병상 이상의 병원에 입원한 환자의 재원일수가 가장 유의하게 감소했다(난소암: RR=0.555; [95% CI=0.537-0.574], 유방암: RR=0.546; [95% CI=0.536-0.557], 자궁경부암: RR=0.615; [95% CI= 0.594-0.636], 자궁체부암: RR=0.920; (95% CI=0.857-0.988]). 그리고 수술여부에서는 비수술환자에 비해 수술환자의 재원일수가 증가하였으며(난소암: RR=3.127; [95% CI=3.083-3.172], 유방암: RR=2.794; [95% CI=2.771-2.817], 자궁경부암: RR=2.411; [95% CI=2.378-2.444], 자궁체부암: RR=2.520; [95% CI=2.463-2.578]) 특히, 난소암 환자의 재원일수가 매우 증가했다. 모델 1의 CCI를 살펴보면 CCI 점수가 0인 환자들에 비해 1 이상인 환자들의 재원일수가 더 길었다. 그 중 난소암은 CCI점수가 1일 때(난소암: RR=1.370; [95% CI=1.323-1.419]), 유방암은 CCI점수가 2일 때(유방암: RR=1.529; [95%CI=1.494-1.566]), 자궁경부암과 자궁체부암은 CCI점수가 3일 때(자궁경부암: RR=1.393; [95% CI=1.373-1.413], 자궁체부암: RR=1.330; [95% CI=1.297-1.364]) 가장 유의하게 증가했다. 모델 2의 동반상병질환 변수를 살펴보면 모든 여성암에서 동반상병질환을 가진 환자가 질환이 없는 환자에 비해 재원일수가 증가하는 것으로 나타났다. 그 중 울혈성 심부전(난소암: RR=1.744; [95% CI=1.623-1.873], 유방암: RR=1.655; [95% CI=1.583-1.731], 자궁경부암: RR=1.215; [95% CI=1.133-1.303], 자궁체부암: RR=1.772; [95% CI= 1.571-1.998]), 뇌혈관 질환(난소암: RR=1.524; [95% CI=1.432-1.621], 유방암: RR=2.213; [95% CI=2.136-2.293], 자궁경부암: RR=1.552; [95% CI=1.477-1.630], 자궁체부암: RR=1.961; [95% CI=1.815-2.118]), 전이암(난소암: RR=1.266; [95% CI=1.249-1.284], 유방암: RR=1.344; [95% CI=1.333-1.355], 자궁경부암: RR=1.286; [95% CI=1.268-1.304], 자궁체부암: RR=1.209; [95% CI=1.180-1.239])에서 많이 증가하였다.

고찰 및 결론

본 연구는 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 여성암 환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인을 살펴봄으로써 향후 의료기관의 효율적인 재원일수 관리를 위한 기초자료와 국가의 재원일수 관리정책 수립을 위한 근거를 제공하고자 한다. 4개의 여성암 모두 인구사회학적 특성에서는 연령이 높을수록, 의료급여 환자일수록 재원일수가 증가하는 것으로 나타났다. 병원 및 의료이용 특성에서는 응급환자일수록, 병원 소재지가 서울, 경기 및 광역시가 아닌 지역일수록, 100-299병상을 가진 병원일수록 재원일수가 증가하는 것으로 나타났다. 질환 특성에서는 수술환자일수록, CCI 점수가 1 이상인 경우, 동반상병질환이 존재할수록 재원일수가 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구의 결과는 다음과 같은 논의사항을 갖는다.

첫째, 자궁경부암 환자의 경우 다른 여성암에 비해 재원일수가 긴 것으로 나타났다. 긴 재원일수는 의료비의 증가와 의료자원의 소비로 이어지기 때문에 이 중 자궁경부암에 대해서 주의를 기울일 필요가 있다. 자궁경부암 환자의 재원일수가 긴 것은 환자가 암 진단을 받았을 때, 이미 병기가 높은 상태였기 때문일 수 있다. 하지만 퇴원손상심층조사 자료에 병기에 대한 변수가 없었으므로 추후 여성암 환자의 재원일수 연구에서는 병기에 대한 고려가 필요하다.

둘째, 모든 여성암에서 진료비 지불방식이 의료급여인 환자의 경우 건강보험인 환자에 비해 긴 재원일수를 가지는 것으로 나타났다. 이와 관련한 선행연구를 살펴보면 의료급여 환자들은 건강보험 환자에 비해 진료비 지출의 증가속도가 매우 빠른 편이며 재원일수 또한 상대적으로 높다는 특징을 가지고 있다[23,24]. 이러한 특징이 나타나는 원인으로 의료급여 수급권자의 건강검진과 일차의료가 제대로 이루어지지 않아 질병의 조기발견이 어렵다는 것이다[25]. 이는 환자의 질환을 악화시킬 수 있으며 응급환자 및 재원일수 증가로 이어질 확률이 높다. 의료급여 환자의 재원일수를 감소하려면 의료급여 환자들의 질병을 조기에 발견하고 관리할 수 있는 보건의료체계가 구축되어야 할 필요성이 있다[26].

셋째, 입원경로가 외래인 환자에 비해 응급으로 입원한 환자가 재원일수가 더 긴 것으로 나타났다. 본 연구는 방광암 환자를 대상으로 한 연구와[27] 전립선 암환자를 대상으로 한 연구와는[28] 반대의 결과가 도출되었지만 중증질환자를 대상으로 한 연구와는[29] 결과가 일치한다. 방광암 환자나 전립선 암 환자는 대개 예정된 수술로 인해 외래로 입원하지만 보통 암의 질환 특성상 초기에 증상이 잘 나타나지 않으며 환자가 심각한 증상으로 인해 응급실에 방문한 경우, 이미 암이 상당히 진행되었을 가능성이 크기 때문인 것으로 보인다. 2020년 국가 암검진 사업 수검률을 살펴보면 유방암의 수검률은 58.5%, 자궁경부암은 54.8%로 미국의 수검률(유방암: 71.6%, 자궁경부암: 78.7%)에 비해 낮다[30]. 따라서 여성암 검진의 수검률을 높여 환자가 병기가 높은 상태로 응급실에 방문하는 것을 방지하고 또한 암의 재발로 인한 응급실 방문을 줄이기 위해 환자가 치료 후에도 정기적으로 병원을 방문하도록 적극적인 추적관찰이 필요하다[11].

넷째, 모든 여성암에서 병원 소재지가 기타 지역인 병원에 비해 수도권(서울, 경기) 및 광역시 소재의 병원일수록, 또한 병원의 병상규모가 커질수록 평균 재원일수가 짧은 것으로 나타났다. 병원 소재지와 병상규모의 결과는 우리나라 병원의 분포가 비수도권보다 수도권에 상대적으로 집중되어 있는 상태로[31] 대형병원들이 주로 수도권에 위치해 있는 것이 이유로 보여진다. 병원의 관점에서는 병원 간 경쟁 속에서 수익증대를 위해 병상회전율을 높이고 병상회전율을 높이기 위해 평균 재원일수를 단축해야 하며[32], 환자의 관점에서는 병원 재원 중에 급여에 따른 본인부담과 비급여 비용부담이 동시에 발생하므로[33] 재원일수가 길어질수록 비용부담이 증가되어 신속한 퇴원을 원한다. 이 두 관점이 맞물려 본 연구에서 수도권 소재의 대형병원이 작은 병상을 가진 병원에 비해 재원일수가 짧은 결과가 나온 것으로 보인다.

다섯째, 모든 여성암에서 수술환자가 비수술환자에 비해 재원일수가 긴 것으로 나타났다. 이 전의 재원일수 관련 연구들에서도 수술여부가 재원일수에 영향을 미치는 요인으로 밝혀졌다[29,34,35]. 이러한 결과는 동일한 질환 안에서도 수술환자는 수술부위의 회복시간이 더 필요하며, 수술 후에도 수술결과 확인을 위한 검사가 있기 때문으로 생각된다.

여섯째, 동반상병질환 여부에 따라 살펴봤을 때, 대부분의 동반상병질환이 재원일수의 증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 중 뇌혈관질환은 Chaturvedi et al. [36]의 연구에서도 뇌혈관 질환을 동반한 암환자 중 원발암이 부인과계암인 환자들이 많았다는 결과가 보고되었다. 하지만 관련 연구의 수가 적어 여성암과 뇌혈관 질환과의 추가적인 연구가 더 필요한 것으로 판단된다. 또한 전이암이 있는 환자가 전이암이 없는 환자에 비해 재원일수가 더 긴 것으로 나타났으며 다른 동반상병질환에 비해 유병률이 가장 높았다. 전이암은 원발부위에서 전이되어 다른 장기에 암세포가 존재하는 것으로 암이 상당히 진행되었다는 증거이며 전이암이 없는 환자에 비해 상태가 좋지 않고 이로 인해 치료에 시일이 더 걸릴 수 밖에 없다. 암은 여러 합병증과 동반상병질환을 야기하고 이런 특성으로 인해 암환자의 진단 및 치료에 다학제적 협진이 논의되고 있으며 다학제적 협진은 합병증 발생률을 낮추고 재원일수 단축의 효과가 있는 것으로 알려져 있다[37,38]. 따라서 여성암 환자의 재원일수 단축을 위해 동반상병질환의 유병률을 파악하여 여성암 환자의 동반질환을 예측하고 주요 동반상병질환 중심의 협진체계를 구축할 필요성이 있다.

본 연구는 다음의 몇 가지 제한점을 갖는다. 첫째, 본 연구는 자료의 특성으로 재원일수와 관련이 있다고 보고된 결혼 여부, 사회적 심리 요인 등과 같은 변수의 영향을 고려하지 못하였다[26]. 둘째, 본 연구는 자료의 특성상 일부 요양병원 등에 입원한 암환자와 100병상 미만의 병원에 입원한 암환자가 제외되어 있어 전체 여성암 환자를 대상으로 한 결과와 다소 차이가 있을 수 있다. 추후 연구에서 본 연구에서 제외된 병원에 입원한 환자까지 아울러 연구를 진행할 필요가 있다. 셋째, 질환 특성에 관한 변수 중 CCI의 경우 17개의 질환군 중 원발암의 동반상병여부를 산출할 때 혼란의 우려가 있어 난소암, 유방암, 자궁경부암, 자궁체부암은 제외하여 분석을 진행하였다. 이로 인해 연구대상자 중 두 가지 이상의 여성암 상병을 지닌 환자는 CCI 점수가 실제보다 낮게 산출되었을 가능성이 있다.

이와 같은 제한점에도 불구하고 본 연구는 전국 단위 자료인 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 우리나라의 각 여성암 환자의 재원일수의 특성 및 결정요인을 파악하였다는 점에서 의의를 갖는다. 연구 결과로 밝혀진 각 여성암별 재원일수 결정요인들의 고려를 통해 여성암 환자의 재원일수 관리가 효율적으로 이루어질 수 있도록 해야 한다. 구체적으로 국가는 의료급여 환자 대상의 조기발견 및 관리를 위한 보건의료체계의 구축과 재원일수 관리정책을 모색하고 의료기관은 주요 동반상병질환 중심의 협진체계를 구축하여야 한다. 또한 환자는 정기적 검진과 암 치료 후에도 정기적인 추적관찰을 받도록 노력할 필요가 있다.

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Characteristics	Total (n=74,641) n (%) O	Ovarian cancer (n=13,511) n (%)	Breast cancer (n=45,494) n (%)	Uterine cervix cancer (n=11,392) n (%)	Uterinecorpus cancer (n=4,244) n (%)	p
Age (y)						<0.001
<35	6,352 (8.5)	1,242 (9.2)	3,366 (7.4)	1,333 (11.7)	411 (9.7)
35-44	14,124 (18.9)	1,580 (11.7)	9,983 (21.9)	2,119 (18.6)	442 (10.4)
45-54	26,462 (35.5)	4,461 (33.0)	17,579 (38.6)	3,163 (27.8)	1,259 (29.7)
55-64	17,407 (23.3)	3,566 (26.4)	10,071 (22.1)	2,410 (21.2)	1,360 (32.1)
≥65	10,296 (13.8)	2,662 (19.7)	4,495 (9.9)	2,367 (20.8)	772 (18.2)
Pay method for medical expense						<0.001
Health insurance	68,214 (91.4)	12,443 (92.1)	41,767 (91.8)	10,062 (88.3)	3,942 (92.9)
Medical benefits	5,737 (7.7)	977 (7.2)	3,245 (7.1)	1,241 (10.9)	274 (6.5)
Others	690 (0.9)	91 (0.7)	482 (1.1)	89 (0.8)	28 (0.7)
Admission route						<0.001
Emergency	5,977 (8.0)	1,204 (8.9)	3,259 (7.2)	1,135 (10.0)	379 (8.9)
OPD	68,462 (91.7)	12,281 (90.9)	42,121 (92.6)	10,214 (89.7)	3,846 (90.6)
Other	202 (0.3)	26 (0.2)	114 (0.3)	43 (0.4)	19 (0.5)
Hospital residence						<0.001
Seoul	30,597 (41.0)	6,629 (49.1)	17,637 (38.8)	4,267 (37.5)	2,064 (48.6)
Metropolitan city	19,484 (26.1)	2,915 (21.6)	12,318 (27.1)	3,214 (28.2)	1,037 (24.4)
Gyeonggi-do	11,974 (16.0)	2,162 (16.0)	7,140 (15.7)	2,051 (18.0)	621 (14.6)
Other	12,586 (16.9)	1,805 (13.4)	8,399 (18.5)	1,860 (16.3)	522 (12.3)
The number of beds						<0.001
100-299	2,371 (3.2)	386 (2.9)	1,532 (3.4)	342 (3.0)	111 (2.6)
300-499	4,837 (6.5)	768 (5.7)	3,100 (6.8)	766 (6.7)	203 (4.8)
500-999	44,351 (59.4)	6,663 (49.3)	29,411 (64.7)	6,132 (53.8)	2,145 (50.5)
≥1,000	23,082 (30.9)	5,694 (42.1)	11,451 (25.2)	4,152 (36.5)	1,785 (42.1)
Surgery						<0.001
Y	15,310 (20.5)	1,590 (11.8)	10,246 (22.5)	2,217 (19.5)	1,257 (29.6)
CCI						<0.001
0	40,856 (54.7)	5,968 (44.2)	25,215 (55.4)	7,287 (64.0)	2,386 (56.2)
1	2,525 (3.4)	404 (3.0)	1,292 (2.8)	580 (5.1)	249 (5.9)
2	1,688 (2.3)	308 (2.3)	859 (1.9)	334 (2.9)	187 (4.4)
≥3	29,572 (39.6)	6,831 (50.6)	18,128 (39.9)	3,191 (28.0)	1,422 (33.5)
Comorbidity
Myocardial infarction	56 (0.1)	11 (0.1)	22 (0.1)	20 (0.2)	3 (0.1)	0.000
Congestive heart failure	241 (0.3)	37 (0.3)	143 (0.3)	45 (0.4)	16 (0.4)	0.342
Periphral vascular disease	48 (0.1)	15 (0.1)	15 (0.0)	11 (0.1)	7 (0.2)	0.000
Cerebrovascular disease	362 (0.5)	77 (0.6)	162 (0.4)	83 (0.7)	40 (0.9)	<0.001
Dementia	58 (0.1)	13 (0.1)	20 (0.0)	20 (0.2)	5 (0.1)	<0.001
Chronic pulmonary disease	297 (0.4)	66 (0.5)	155 (0.3)	55 (0.5)	21 (0.5)	0.022
Rheum connective tissue disease-rheumatic disease	134 (0.2)	26 (0.2)	63 (0.1)	33 (0.3)	12 (0.3)	0.002
Peptic ulcer disease	240 (0.3)	41 (0.3)	124 (0.3)	60 (0.5)	15 (0.4)	0.000
Mild liver disease	610 (0.8)	108 (0.8)	370 (0.8)	92 (0.8)	40 (0.9)	0.826
Diabetes without complications	3,809 (5.1)	777 (5.8)	2,006 (4.4)	694 (6.1)	332 (7.8)	<0.001
Diabetes with complications	236 (0.3)	56 (0.4)	111 (0.2)	47 (0.4)	22 (0.5)	0.000
Paraplegia and Hemiplegia	76 (0.1)	12 (0.1)	44 (0.1)	12 (0.1)	8 (0.2)	0.322
Renal disease	391 (0.5)	73 (0.5)	168 (0.4)	120 (1.1)	30 (0.7)	<0.001
Cancer	3,065 (4.1)	667 (4.9)	1,626 (3.6)	432 (3.8)	340 (8.0)	<0.001
Moderate or severe liver disease	77 (0.1)	9 (0.1)	52 (0.1)	10 (0.1)	6 (0.1)	0.367
Metastatic carcinoma	29,186 (39.1)	6,773 (50.1)	17,947 (39.5)	3,094 (27.2)	1,372 (32.3)	<0.001
AIDS/HIV	5 (0.0)	3 (0.0)	0 (0.0)	2 (0.0)	0 (0.0)	0.017

Variables	Ovarian cancer (n=13,511) Mean±SD	Breast cancer (n=45,494) Mean±SD	Uterine cervix cancer (n=11,392) Mean±SD	Uterine corpus cancer (n=4,244) Mean±SD	Pr>F
Total	6.9±11.0	6.0±13.9	8.6±15.0	7.8±11.0	<0.001
Age (y)
<35	6.6±9.0	5.3±7.7	7.5±12.0	5.1±9.1	<0.001
35-44	6.1±8.7	5.6±21.9	8.0±12.1	7.2±8.5	<0.001
45-54	6.6±10.6	5.9±9.9	8.3±13.1	8.3±12.3	<0.001
55-64	6.9±11.6	6.0±11.1	8.7±14.1	7.9±10.4	<0.001
≥65	8.2±12.6	7.4±13.4	10.1±20.9	8.9±11.9	<0.001
Pay method for medical expense
Health insurance	6.8±10.4	5.8±9.4	8.2±12.4	7.7±10.5	<0.001
Medical benefits	8.6±16.0	8.7±39.0	12.4±28.1	8.7±10.2	0.007
Others	8.7±21.7	6.4±12.1	9.3±14.4	17.4±42.8	0.003
Admission route
Emergency	14.7±19.1	10.9±14.9	15.7±21.0	13.7±16.3	<0.001
OPD	6.2±9.5	5.6±13.7	7.9±14.0	7.3±10.2	<0.001
Other	4.6±3.4	3.3±5.9	3.7±4.7	5.3±9.1	0.468
Hospital residence
Seoul	5.9±9.2	5.3±9.6	7.5±11.7	6.9±10.1	<0.001
Metropolitan city	7.8±13.0	6.4±10.3	9.4±14.9	8.0±11.0	<0.001
Gyeonggi-do	7.7±10.1	6.1±10.2	8.7±19.7	9.3±10.1	<0.001
Other	8.5±13.7	6.8±24.6	9.7±15.7	9.5±14.6	<0.001
The number of beds
100-299	11.8±23.7	8.9±14.6	12.5±41.3	7.9±8.7	0.007
300-499	7.8±11.2	6.0±14.9	8.8±12.9	9.3±10.3	<0.001
500-999	7.5±11.0	5.8±15.4	9.5±14.8	8.8±12.6	<0.001
≥1,000	5.8±9.3	5.9±8.2	7.0±10.9	6.5±8.8	<0.001
Surgery
N	5.5±9.3	4.7±8.9	7.1±14.0	5.8±10.1	<0.001
Y	17.5±15.9	10.3±23.6	14.9±17.4	12.6±11.6	<0.001
CCI
0	6.0±9.4	5.2±14.8	7.8±14.4	7.3±9.2	<0.001
1	8.8±12.5	8.0±14.6	12.0±16.7	10.2±13.0	<0.001
2	8.0±13.0	8.7±19.8	10.2±13.8	7.6±10.6	0.267
≥3	7.5±12.0	6.7±11.9	9.9±15.9	8.3±13.2	<0.001
Comorbidity
Myocardial infarction	12.1±8.4	5.7±6.4	16.9±30.1	18.0±11.5	0.275
Congestive heart failure	20.9±24.3	14.2±23.7	18.1±21.3	18.5±21.2	0.390
Periphral vascular disease	20.7±14.3	12.1±13.2	17.2±19.7	5.1±2.7	0.111
Cerebrovascular disease	13.4±17.5	19.9±50.0	20.1±20.8	18.4±37.5	0.627
Dementia	15.4±11.3	22.4±39.9	20.5±16.6	26.6±31.0	0.853
Chronic pulmonary disease	12.9±14.9	12.3±12.5	12.6±15.2	10.4±7.8	0.903
Rheum connective tissue disease-rheumatic disease	7.1±8.3	12.7±23.3	19.2±23.7	12.3±12.2	0.165
Peptic ulcer disease	13.1±20.4	10.9±18.2	24.8±29.8	15.2±10.7	0.001
Mild liver disease	8.3±9.8	10.8±14.5	13.7±18.5	8.4±9.7	0.047
Diabetes without complications	8.9±13.5	8.6±19.2	11.9±19.4	10.5±13.5	0.000
Diabetes with complications	10.3±12.0	14.4±21.9	19.9±25.5	14.2±13.1	0.126
Paraplegia and Hemiplegia	21.2±22.3	41.2±58.7	49.8±34.3	58.5±71.0	0.417
Renal disease	13.3±17.9	11.4±14.5	19.7±33.4	16.5±18.9	0.021
Cancer	8.6±14.8	8.0±12.1	9.2±14.6	7.2±9.9	0.123
Moderate or severe liver disease	15.0±12.2	14.1±12.2	26.4±28.7	20.3±15.9	0.130
Metastatic carcinoma	7.5±12.0	6.7±11.8	9.5±14.8	7.9±11.6	<0.001
AIDS/HIV	5.0±5.3		27.5±23.3		0.180

Table 3.

Determinants of length of stay in women cancer patients (n=74,641)

Variables	Ovarian cancer		Breast cancer		Uterine cervix cancer		Uterine corpus cancer
	RR (95% CI)		RR (95% CI)		RR (95% CI)		RR (95% CI)
	Model 1	Model 2	Model 1	Model 2	Model 1	Model 2	Model 1	Model 2
Age (y)
<35 (ref.)
35-44	0.995 (0.966-1.025)	0.992 (0.963-1.022)	1.054 (1.036-1.072)	1.051 (1.034-1.070)	1.041 (1.015-1.067)	1.035 (1.009-1.061)	1.315 (1.243-1.391)	1.309 (1.237-1.385)
45-54	1.149 (1.121-1.178)	1.145 (1.117-1.174)	1.094 (1.076-1.112)	1.084 (1.067-1.102)	1.109 (1.084-1.136)	1.104 (1.078-1.130)	1.564 (1.490-1.641)	1.561 (1.487-1.638)
55-64	1.197 (1.167-1.229)	1.187 (1.157-1.218)	1.116 (1.097-1.135)	1.087 (1.069-1.106)	1.195 (1.166-1.224)	1.174 (1.145-1.202)	1.606 (1.530-1.685)	1.602 (1.526-1.682)
≥65	1.287 (1.253-1.321)	1.256 (1.223-1.289)	1.201 (1.179-1.223)	1.141 (1.119-1.162)	1.281 (1.251-1.313)	1.252 (1.222-1.283)	1.704 (1.619-1.794)	1.664 (1.581-1.752)
Pay method for medical expense
Health insurance (ref.)
Medical benefits	1.418 (1.400-1.436)	1.233 (1.206-1.262)	1.407 (1.390-1.425)	1.407 (1.389-1.425)	1.498 (1.472-1.525)	1.473 (1.447-1.499)	1.030 (0.987-1.075)	1.019 (0.976-1.064)
Others	0.968 (0.934-1.004)	1.257 (1.171-1.350)	0.975 (0.941-1.011)	0.974 (0.939-1.010)	1.126 (1.051-1.206)	1.146 (1.070-1.227)	2.255 (2.060-2.468)	1.956 (1.783-2.145)
Admission route
OPD (ref.)
Emergency	2.079 (2.044-2.113)	2.049 (2.015-2.084)	2.208 (2.183-2.234)	2.133 (2.109-2.158)	1.954 (1.922-1.987)	1.908 (1.876-1.941)	2.013 (1.952-2.076)	1.949 (1.889-2.011)
Other	0.752 (0.628-0.902)	0.767 (0.640-0.919)	0.486 (0.435-0.544)	0.479 (0.429-0.536)	0.327 (0.276-0.388)	0.326 (0.275-0.387)	0.730 (0.594-0.898)	0.736 (0.599-0.904)
Hospital residence
Other (ref.)
Seoul	0.806 (0.789-0.823)	0.798 (0.781-0.814)	0.705 (0.698-0.713)	0.698 (0.690-0.706)	0.912 (0.894-0.930)	0.913 (0.895-0.931)	0.861 (0.831-0.892)	0.860 (0.830-0.891)
Metropolitan city	0.957 (0.937-0.977)	0.949 (0.930-0.970)	0.998 (0.987-1.010)	0.996 (0.985-1.007)	1.070 (1.050-1.090)	1.067 (1.046-1.087)	0.977 (0.942-1.013)	0.967 (0.933-1.002)
Gyeonggi	0.975 (0.954-0.998)	0.980 (0.958-1.002)	0.980 (0.967-0.992)	0.970 (0.957-0.982)	1.012 (0.991-1.034)	1.009 (0.988-1.031)	1.074 (1.033-1.116)	1.068 (1.027-1.110)
The number of beds
100-299 (ref.)
300-499	0.721 (0.693-0.749)	0.724 (0.697-0.753)	0.724 (0.708-0.740)	0.723 (0.707-0.740)	0.714 (0.687-0.742)	0.719 (0.692-0.748)	1.226 (1.131-1.329)	1.229 (1.133-1.332)
500-999	0.665 (0.645-0.686)	0.658 (0.638-0.679)	0.659 (0.648-0.671)	0.664 (0.653-0.676)	0.804 (0.779-0.830)	0.805 (0.779-0.831)	1.189 (1.110-1.274)	1.174 (1.096-1.258)
≥1,000	0.553 (0.535-0.572)	0.555 (0.537-0.574)	0.542 (0.532-0.553)	0.546 (0.536-0.557)	0.601 (0.581-0.621)	0.615 (0.594-0.636)	0.909 (0.847-0.976)	0.920 (0.857-0.988)
Surgery
N (ref.)
Y	3.159 (3.114-3.204)	3.127 (3.083-3.172)	2.795 (2.773-2.818)	2.794 (2.771-2.817)	2.440 (2.407-2.473)	2.411 (2.378-2.444)	2.520 (2.464-2.577)	2.520 (2.463-2.578)
CCI
0 (ref.)
1	1.370 (1.323-1.419)		1.381 (1.353-1.410)		1.369 (1.334-1.404)		1.269 (1.216-1.323)
2	1.227 (1.178-1.279)		1.529 (1.494-1.566)		1.139 (1.100-1.180)		1.198 (1.134-1.265)
≥3	1.317 (1.298-1.336)		1.425 (1.413-1.437)		1.393 (1.373-1.413)		1.330 (1.297-1.364)
Comorbidity
Congestive heart failure
N (ref.)
Y		1.744 (1.623-1.873)		1.655 (1.583-1.731)		1.215 (1.133-1.303)		1.772 (1.571-1.998)
Cerebrovascular disease
N (ref.)
Y		1.524 (1.432-1.621)		2.213 (2.136-2.293)		1.552 (1.477-1.630)		1.961 (1.815-2.118)
Chronic pulmonary disease
N (ref.)
Y		1.364 (1.273-1.462)		1.612 (1.540-1.687)		0.994 (0.921-1.072)		1.181 (1.033-1.350)
Rheum connective tissue disease-rheumatic disease
N (ref.)
Y		0.931 (0.805-1.076)		1.804 (1.683-1.935)		2.062 (1.906-2.230)		1.461 (1.242-1.718)
Peptic ulcer disease
N (ref.)
Y		1.292 (1.187-1.407)		1.310 (1.241-1.383)		2.064 (1.958-2.175)		1.175 (1.029-1.342)
Mild liver disease
N (ref.)
Y		0.940 (0.880-1.004)		1.563 (1.515-1.614)		1.415 (1.338-1.496)		1.084 (0.972-1.210)
Diabetes without complications
N (ref.)
Y		1.180 (1.151-1.210)		1.300 (1.280-1.321)		1.257 (1.229-1.287)		1.238 (1.194-1.284)
Diabetes with complications
N (ref.)
Y		1.088 (0.996-1.188)		1.718 (1.629-1.812)		1.239 (1.155-1.330)		1.352 (1.204-1.519)
Renal disease
N (ref.)
Y		1.356 (1.266-1.452)		1.078 (1.027-1.133)		1.561 (1.493-1.633)		1.312 (1.193-1.443)
Cancer
N (ref.)
Y		1.151 (1.121-1.183)		1.258 (1.235-1.280)		0.915 (0.886-0.946)		1.002 (0.960-1.045)
Metastatic carcinoma
N (ref.)
Y		1.266 (1.249-1.284)		1.344 (1.333-1.355)		1.286 (1.268-1.304)		1.209 (1.180-1.239)

RR, relative risk; CI, confidence interval; ref, reference; OPD, outpatient department; CCI, Charlson comorbidity index; N, no; Y, yes.