이 연구의 목적은 호스피스완화의료 병상필요량 추정방법을 고찰하여 유형화하고, 우리나라에 적용가능한 호스피스완화의료 병상필요량 산출식을 개발하여 말기암환자 중심의 중단기 호스피스완화의료 병상필요량을 추정하는 것이다. 각종 문헌과 선행 연구를 고찰하여 호스피스완화의료 병상필요량 추정의 방법론을 유형화하였으며, 각 방법론의 유형별로 구체적 내용과 특징을 정리, 기술하였다. 우리나라 호스피스완화의료 병상필요량 산출식은 각 방법론의 적용가능성, 타당성, 합리성을 고려하여 현 이용 양상을 기반으로 하는 방법론을 채택하였으며, 개발된 산출식을 적용한 결과, 2020년경 우리나라 말기암환자 호스피스완화의료 병상필요량은 1,528~1,810병상으로 추정되었다. 보건의료서비스 제공계획 수립을 위해서는 자원의 필요량을 파악하는 것이 핵심요소이다. 본 연구에서 제안하는 호스피스완화의료 병상필요량을 기반으로 우리나라 호스피스완화의료 서비스 제공계획 수립에 참고할 수 있다.;This study aims to develop a model for assessing the needs for hospice and palliative care beds in general, and to estimate the need of terminally-ill cancer patients for hospice and palliative care beds. The assessment model was formulated through literature review and examination of relevant studies conducted in the past. As a result of applying the developed formula, it is estimated that by 2020, terminally-ill Korean cancer patients will need 1,528-1,810 beds in hospice and palliative care. This study provides a reference for decision-making in the future supply of hospice and palliative care.
2015년 장기요양시설 평가제도가 절대평가로 변화되었지만, 평가결과 산정방식의 변화 이후에 장기요양시설의 평가등급이 이전에 비해 어떻게 달라졌는지 알려진 정보가 없다. 장기요양시설이 평가 전후로 폐업과 재설치를 반복한다는 문제도 제기되었지만, 폐업이나 재설치를 한 장기요양시설의 특성에 대해서는 밝혀진 바가 적다. 2015년과 2016년 대한민국의 모든 장기요양시설 5,039개소를 이번 연구에서의 분석대상으로 하여, 장기요양시설 평가등급의 변동을 이항로짓회귀분석으로 살펴보았고(연구문제 1), 이어서 어떠한 장기요양시설이 폐업 또는 재설치 했는지를 다항로짓회귀분석으로 알아보았다(연구문제 2). 이항로짓회귀분석 결과에서는 2016년 12월의 평가등급이 2015년 12월의 평가등급, 정원수 규모, 정원충족률과 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 다항로짓회귀분석 결과, 폐업에는 2015년 12월의 정원수 규모, 소재지, 정원충족률이 밀접한 관련성이 있었고, 재설치에는 9인 이하의 정원(노인요양공동생활가정), 단기보호 서비스 실시가 유의한 관련성이 있었다. 이러한 결과는 장기요양시설 평가제도를 개선하고, 폐업과 재설치를 예방하기 위한 정책대안을 마련하는데 기초정보를 제공한다는 의의가 있다.;Since 2015 long-term care facilities have been evaluated in terms of absolute grades. In addition, the issue of the closure and reinstallation of long-term care facilities before and after the evaluation has been raised. I conducted a binary logistic regression model to examine the changes in the grade of long-term care facilities, and a multinominal logistic regression model to explore the closure and reinstallation by their characteristic. The result of the binary logistic regression analysis was that the grade, the capacity, and the enrollment rate in December 2015 were significant predictors of grades in December 2016. The multinominal logistic regression analysis revealed that the closure was closely related to the capacity, the size of the city where the long-term care facilities are located, and the enrollment rate in December 2015. Moreover, reinstallation was closely related to the long-term care facilities with less than 10 beds and short-term protection services.
의료자원의 임상적 성과를 파악할 수 있는 방법을 제안하기 위하여 본 연구는 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 통해 지역별 의료자원 투입이 연령 표준화 사망률에 미치는 영향을 분석하였다. 지금까지 보건 의료 부문 효율성 관련 선행연구가 의료자원을 활용하는 기관의 운영 효율성에 초점을 두었다면, 본 연구는 거시적 측면에서의 임상적 성과 효율성에 초점을 두었다. 의료자원을 효과적으로 투입하여 건강 수준을 향상시키는 것은 일종의 성과 측면의 효율성으로 이해할 수 있으며, 이는 보건 의료 부문의 재정적 지속가능성을 효과 측면에서 파악할 수 있다는 데 그 의미를 찾을 수 있다. 이에 2006~2013년, 우리나라 16개 시도를 분석의 범위로 하고, 의사 수, 전문의 수, 병상 수, 수술 수와 연령 표준화 사망률을 투입하고, 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수 분석을 수행하였다. 이때, 횡단면, 시계열 자료가 복합되어 있는 자료의 구조를 고려하기 위해 패널확률변경분석 및 맘퀴스트 생산성 지수를 각각 적용하였다. 두 분석모형 모두 의료자원의 기술적 효율성이 산출물 생산에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 시도한 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 사용하여 지역별 의료자원의 성과 측면을 고찰하는 것은 의료자원의 최종적 목표인 임상적 측면에서의 건강 성과를 효율적으로 판단한다는 데 그 특징이 있다. 분석결과를 바탕으로 각 지역별 의료 자원의 성과적 효율성이 어떻게 나타나고 있는지 파악할 수 있으며, 공급 측면의 비용 절감을 위한 정책 방향을 제시할 수 있다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 할 것이다.;In order to propose a method to measure the performance of medical resources, this study empirically analyzed the impact of regional medical resource input on age standardized mortality rate through probability frontier analysis. If prior studies so far focused on the operational efficiency of institutions that use medical resources, this study focused on performance efficiency in the macro perspective. As is already well known, the probability frontier method measures the inefficiency of the analysis object in consideration of the error variation, overcoming the disadvantages of the existing data envelope analysis method. In our empirical analysis, we examined16 metropolitan cities and provinces in Korea for the period 2006-2013, and employed the panel stochastic frontier method and Malmquist Productivity Index Analysis by putting the number of doctors, the number of specialists, the number of beds, the number of operations and the age standardized mortality rate. The result showed that all the medical resources allocated to each region decreased the age-standardized mortality rate. Regional inequality in medical resources distribution should be dealt with in depth from various perspectives. In this respect, the method of applying the stochastic frontier analysis to measure the performance of regional medical resources has the advantage that the inefficiency of each input element can be examined more in depth, and this study is meaningful in this respect.