DOI QR코드

DOI QR Code

장기입원 의료급여 환자의 재원일수에 미치는 영향요인: 요양병원 입원유형 중심으로

Factors Affecting the Length of Stay of Long-Stay Medical Aid Inpatients in Korea: Focused on Hospitalization Types in Long-Term Care Hospitals

  • 윤은지 (건강보험심사평가원 심사평가연구실) ;
  • 이요셉 (건강보험심사평가원 심사평가연구실) ;
  • 홍미영 (건강보험심사평가원 급여제도연구실) ;
  • 박미숙 (건강보험심사평가원 의료수가실)
  • Yun, Eun Ji (Review and Assessment Research Department, Health Insurance Review and Assessment Service) ;
  • Lee, Yo Seb (Review and Assessment Research Department, Health Insurance Review and Assessment Service) ;
  • Hong, Mi Yeong (Health Benefits System Research Department, Health Insurance Review and Assessment Service) ;
  • Park, Mi Sook (Medical Fee Schedule Department, Health Insurance Review and Assessment Service)
  • 투고 : 2020.12.16
  • 심사 : 2021.03.10
  • 발행 : 2021.06.30

초록

Background: In Korea, the length of stay and medical expenses incurred by medical aid patients are increasing at a rate faster than the national health insurance. Therefore, there is a need to create a management strategy for each type of hospitalization to manage the length of stay of medical aid patients. Methods: The study used data from the 2019 National Health Insurance Claims. We analyzed the factors that affect the length of stay for 186,576 medical aid patients who were hospitalized for more than 31 days, with a focus on the type of hospitalization in long-term care hospitals. Results: The study found a significant correlation between gender, age, medical aid type, chronic disease ratio, long-term care hospital patient classification, and hospitalization type variables as factors that affect the length of hospital stay. The analysis of the differences in the length of stay for each type of hospitalization showed that the average length of stay is 291.4 days for type 1, 192.9 days for type 2, and 157.0 days for type 3, and that the difference is significant (p<0.0001). When type 3 was 0, type 1 significantly increased by 99.4 days, and type 2 by 36.6 days (p<0.0001). Conclusion: A model that can comprehensively view factors, such as provider factors and institutional factors, needs to be designed. In addition, to reduce long stays for medical aid patients, a mechanism to establish an early discharge plan should be prepared and concerns about underutilization should be simultaneously addressed.

키워드

서론

우리나라 기초생활수급자 현황을 보면 2000년 제도 도입 이후 수급자 수가 지속적으로 증가하다가, 2018년 부양의무자 기준 폐지 및 노인 세대 증가로 174만 명에 도달했다[1]. 이러한 신규 수급자는 주 로비 수급 빈곤층에서 진입하기 때문에 제도권 밖의 의료사각지대까지 포괄한다면 상당한 재정 부담이 있을 것으로 생각된다[2]. 의료급여와 건강보험을 비교해 보면 건강보험 환자 1인당 진료비는 152만 원인데 비해 의료급여는 522만 원으로 건강보험 대비 3.4배 높은 수준을 보였다[3]. 그리고 의료급여 환자 1인당 진료비는 요양병원에서 약 1 천1백만 원으로 전체의 47%이며, 요양병원 65세 이상 환자는 약 1천2 백만원으로 전체의 49%를 차지한다. 이와 같이 의료급여 1인당 진료비가 건강보험 대비하여 높은 것은 의료급여 환자의 건강상태와 적정 의료이용 문제, 재원일수 증가와도 연관된다. 건강보험 1인당 연평균 재원일 수는 20일인 반면 의료급여는 81일로 4배 정도 높다[3].

이러한 의료급여의 재원일수 및 진료비 증가는 수요자 요인, 공급자 요인, 제도적 요인 등이 복합적으로 작용된 결과이다. 우선 수요자 요인으로는 돌봄자의 부재, 불안정한 주거지 문제, 높은 예방 가능한 입원율, 낮은 응급 이용량 등이 있으며[4, 5], 공급자 요인으로는 수급자의 요양병원 입·퇴원 반복 문제, 요양병원의 지속적인 공급 확대 등이 있다[6, 7]. 이외에도 노인장기요양제도의 사각지대로 장기요양등급 외 판정 수급자의 불가피한 입원 등 제도적 요인과도 연관되어 있다[8]. 이러한 다양한 요인으로 인한 의료급여 이용량 상승이 가지는 시사점은 국가의 부담이라는 점, 그리고 적극적인 원인 분석과 대응이 필요하다는 것이다[9].

또한 의료급여 환자의 장기입원 문제는 사회적 입원환자, 즉 질병 치료가 아닌 생활, 요양 등을 위해 불필요하게 입원해 있는 환자의 재정 지출 문제와도 연관되어 있다. 이러한 배경을 바탕으로 국내에서는 의료급여 이용관리에 대한 제도를 마련하였으며, 의료급여일수연장승인제도, 동일성분 의약품 의료급여 중복투약자 관리, 의료급여 장기입원 사례관리, 건강보험재정과 의료급여기금의 진료비 상호전산을 통한 부당이득금 환수 등이 있다[10]. 이외에도 최근 불필요한 입원 방지와 퇴원 후 지역사회로의 안정적인 복귀를 위한 ‘지역사회통합 돌봄 선도사업(커뮤니티케어)’이 운영 중이며, 선도사업의 연계사업으로 ‘재가 의료급여 시범사업’을 실시하고 있다. 재가 의료급여시범사업의 대상자는 입원필요성이 낮은 의료급여 수급자, 재가 정착이 가능한 노인 등이다[11].

하지만 장기입원 의료급여 환자 중 사회적 입원환자를 선별하고 재원일 수를 집중적으로 관리하기 위해서는 명확한 대상자 선정기준과 입원유형별 관리전략이 마련되어야 한다. 국내 연구에서는 장기입원 의료급여 환자의 제도 마련을 위한 실태연구가 대부분이며, 장기입원 의료급여 환자의 의료이용행태를 유형화하여 재원일수 차이를 분석한 연구는 없었다[12-14]. 따라서 본 연구에서는 장기입원 의료급여 환자의 입원유형을 요양병원 중심으로 구분하여 환자의 의료이용 특성에 따른 재원일수 차이 분석을 시도하였다. 입원유형을 ‘1년간 요양병원에만 장기입원한 유형, ’ ‘요양병원과 요양병원 이외 의료기관을 반복하여 장기입원한 유형, ’ ‘요양병원 이외의 의료기관에서만 장기입원한 유형’으로 구분하여 의료급여 환자의 장기입원 경향을 탐색하였다. 우선 인구학적 특성, 질환 특성, 요양병원 환자분류군 등 수요자 요인에 따른 재원일수 차이 분석을 수행했으며, 본 변수들을 통제한 후 입원유형별 재원일수에 미치는 영향 정도 등 관련성을 분석하였다.

방법

1. 분석 자료

본 연구는 진료 연도 2019년 기준(심사결정일 2019년 1월–2020년 3 월)으로 건강보험심사평가원에 신고된 건강보험청구자료를 활용하여 분석하였다. 의료급여 입원환자 분석을 위해 에피소드1)를 구축하여 수행하였으며, 분석프로그램은 SAS Enterprise Guide ver. 7.1 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)을 사용하였다.

2. 분석 변수

본 연구는 2019년 기준 31일 이상 입원한 의료급여 환자를 대상으로 분석했다. 종속변수는 재원일수로, 2019년 1년간의 누적 입원일수이다. 우리나라의 경우 장기입원일수에 대한 공식적인 규정은 없으며, 본 연구에서는 의료급여 장기입원 사례관리제도의 대상자 기준인 31일 이상으로 설정하였다[10].

독립변수는 인구학적 특성, 질환 특성, 입원유형 변수로 구분하였다. 우선 인구학적 특성으로 성별, 연령, 의료급여 수급권자 유형 변수를 분석하였다. 성별은 남·여, 연령은 환자 비율을 고려하여 40세 미만과 나머지는 10대 단위로 구분하였다. 의료급여 수급권자 유형의 경우 국민기초생활보장법에 의한 수급자 구분인 1종과 2종으로 구분하였다.

질환 특성으로는 만성질환 비율과 요양병원 환자분류군 변수를 보았다. 만성질환 비율은 주상병 및 부1상병 기준으로 1년간 청구된 전체 상병 중 만성질환 상병의 비율이며, 이를 4개의 level로 나눴다. 만성질환 기준은 건강보험요양급여비용의 만성질환관리료(가-14, AH200) 기준으로 한국표준질병·사인분류표에 의한 질병코드2)이다. 요양병원 환자분류군 코드는 2019년 11월 개편된 분류군으로 환자군을 매핑3)하여 분석하였다. 이는 1년간 청구된 전체 급여내역 중 다빈도로 청구된 분류를 단일한 군으로 그룹지어 설정하였으며, ‘기타군’ 은 요양병원 환자분류군 외 행위별수가로 청구된 환자이다.

마지막으로, 대상자의 의료이용 특성인 입원유형은 총 3가지 유형으로 구분하여 분석하였다. 유형 1은 1년간 요양병원에만 장기입원한 경우, 유형 2는 요양병원과 요양병원 이외 의료기관을 반복하여 장기입원한 유형, 유형 3은 요양병원 이외의 의료기관에서만 장기입원한 유형이다.

3. 분석방법

장기입원 의료급여 환자의 독립변수별 일반현황 분석을 보기 위해빈도 분석을 수행했으며, 독립변수에 따른 재원일수 차이 분석을 위해 독립표본 T검정과 일원배치 분산분석(one-way analysis of variance)을 수행했다. 그리고 최종 재원일수에 미치는 영향요인 분석을 위해 독립변수 더미처리 후 다중선형회귀분석(multiple linear regression)을 수행하였다.

결과

1. 일반 현황

2019년 누적 재원일수로 31일 이상 입원한 의료급여 환자는 총 186, 576명이다. 성별의 경우 남성이 52.9%, 여성이 47.1%로 분포가 비슷하였으며, 연령의 경우 50대 24.3%, 60대 22.1%, 80세 이상이 21.4% 순으로 환자 분포가 높았다. 한편, 의료급여 수급권자 유형 변수를 보면 1종 수급자가 93.1%로 대부분을 차지하였다. 만성질환 비율 변수를 보면 90% 이상인 환자가 35.2%로 가장 높았으며, 다음으로는 30% 이상–60% 미만 환자(26.6%), 0%–30% 미만 환자(23.6%) 순으로 높았다. 요양병원 환자분류군에서는 기타 환자가 57.7%로 절반 이상을 차지하였으며, 의료 경도가 14.9%, 의료 고도가 11.3%, 의료 중도가 10.8% 순으로 비율이 높았다. 마지막으로 입원유형별 현황을 보면, 유형 1이 31.9%, 유형 2가 23.4%, 유형 3은 44.7%로 유형 간 환자 수 차이는 크지 않았다(Table 1).

Table 1.General characteristics

제목 없음.png 이미지

Those who have been hospitalized for more than 31 days in long-term care hospitals for 1 year. Those who have been hospitalized for more than 31 days after repeating long-term care hospitals and other hospitals for 1 year. Those who have been hospitalized for more than 31 days in hospitals other than long-term care hospitals for 1 year.

2. 재원일수 차이 분석

재원일수 차이 분석결과 독립변수 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 성별의 경우 남성의 경우 평균 217.4일 여성은 평균 198.1일로 유의한 차이가 있었다(p<0.0001). 연령의 경우 50대가 224.8일, 40대가 217.8일, 60대가 214.4일 순으로 재원일수 평균이 높았으며, 가장 낮은 연령은 70대로 180.3일로 유의한 차이가 있었다(p<0.0001). 의료급여 수급권자 유형에서도 재원일수 평균의 차이가 유의미했으며 (p<0.0001), 1종은 211.9일 2종은 159.8일로 1종이 평균 재원일수가 높았다.

또한 질환 변수인 만성질환 비율도 유의한 차이가 있었다 (p<0.0001). 90% 이상군이 272.2일로 가장 높았으며, 다음으로는 30% 이상–60% 미만, 60% 이상–90% 미만, 0%–30% 미만 순이었다. 요양병원 환자분류군에서는 의료 경도가 266.0일로 가장 높았으며, 의료 고도가 240.4일, 의료 중도가 229.9일 순으로 나타났다(p<0.0001). 마지막으로 입원유형별 재원일수 차이 분석결과 유형 1이 291.4일, 유형 2 가 192.9일, 유형 3이 157.0일 순으로 평균 재원일수가 높았으며 차이가 유의했다(p<0.0001) (Table 2).

Table 2. Differences of length of stay according to general characteristics

제목 없음.png 이미지

SD, standard deviation.

Those who have been hospitalized for more than 31 days in long-term care hospitals for 1 year. Those who have been hospitalized for more than 31 days after repeating long-term care hospitals and other hospitals for 1 year. Those who have been hospitalized for more than 31 days in hospitals other than long-term care hospitals for 1 year.

3. 요인별 재원일수에 미치는 영향

재원일수에 미치는 영향 정도를 보기 위해 다중회귀분석을 수행한 결과 모형은 31%를 설명하였다. 성별 변수의 경우 참조변수 여성이 0 일 기준 남성이 6.8일 유의하게 증가하였다(p<0.0001). 연령의 경우 40세 미만군이 0일 기준 80세 이상군이 29.7일 유의하게 감소하였으며, 70대도 마찬가지로 27.1일 유의하게 감소하였다(p<0.0001). 반면, 40대는 11.8일, 50대는 16.8일 유의하게 증가하였으며(p<0.0001), 60 대는 유의하지 않았다(β=6.03, p=0.58).

만성질환 비율에서는 참조변수 0%–30% 미만군이 0일 기준으로 90% 이상군이 108.2일, 60% 이상–90% 미만군이 62.2일, 30% 이상– 60% 미만군이 59.3일 유의하게 증가하였다(p<0.0001). 요양병원 환자분류군은 참조변수 선택입원군이 0일 기준으로 의료 경도가 42.5 일, 의료 고도가 20.6일, 의료 최고도가 15.3일 유의하게 증가하였다 (p<0.0001). 의료 중도는 3.5일 유의하게 증가하였으며(p<0.05), 기타 군은 유의하지 않았다(β=0.33, p=0.81). 입원유형은 참조변수 유형 3 이 0일 기준으로 유형 1이 99.4일 유의하게 증가하였으며, 유형 2는 36.6일 유의하게 증가하였다(p<0.0001) (Table 3).

Table 3. Factors affecting of length of stay

제목 없음.png 이미지

Ref, reference.

Those who have been hospitalized for more than 31 days in long-term care hospitals for 1 year. Those who have been hospitalized for more than 31 days after repeating long-term care hospitals and other hospitals for 1 year. Those who have been hospitalized for more than 31 days in hospitals other than long-term care hospitals for 1 year.

고찰

본 연구에서는 31일 이상 의료급여 환자의 재원일수에 미치는 영향요인을 수요자 요인변수로 분석하였으며, 환자의 입·퇴원 의료이용을 요양병원 중심으로 유형화하여 의료급여 환자의 장기입원 경향을 탐색해 보았다. 이를 통해 장기입원 의료급여 환자의 의료이용 관리 방향 수립을 위한 근거자료를 제공하고자 한다.

우선 주요 분석결과와 결과에 따른 장기입원 관리방향에 대해 정리하였다. 31일 이상 의료급여 환자의 연령대는 50–60대가 46.4%를 차지하였으며, 80세 이상은 21.4%로 분석되었다. 50–60대의 젊은 노년층은 360일 이상 장기입원하는 경향을 보였으며, 80세 이상군은 31일 이상 90일 미만 구간이 가장 많은 비중을 차지했다. Hwang 등[12]의 연구에서는 의료급여 장기입원자 규모가 가장 높은 연령군은 55–59 세 구간이었으며, Kim 등[14]의 연구에서는 54세 이하 연령군이 의료이용이 높았다. 반면, Jeon 등[15]의 연구에서는 180일 이상으로 입원 기간이 길어질수록 80세 이상 고령노인의 비율이 높았다고 했다. 따라서 장기입원 의료급여 환자의 의료이용 관리 시 젊은 노년층과 초 고령층을 모두 포함하되 장기입원 의료이용 관리방향을 다르게 가져가야 할 것이다. 1년 이상 장기입원하는 젊은 노년층은 숙식 해결을 위한 입원 문제와 질병 중증도 등을 고려하여 사회적 입원환자를 선별해야 할 것이며, 초고령층의 경우는 한 달에서 세 달 정도 단발적으로 입·퇴원하는 경향을 고려하여 퇴원유도 및 계획 등에 대해 조기에 개입이 필요하다.

질환 특성 변수로 본 요양병원 환자분류군에서는 의료 경도, 의료 고도의 환자 비중이 높았다. 재원일수 구간별로 보면 의료 최고도에서 의료 경도까지는 360일 이상 구간이 모두 환자 수가 많았다. 의료 경도의 경우 요양병원 환자분류체계 개편으로 인지장애군이 포함되어, 실제 거동이 가능하며 치매치료제 투약횟수가 적거나 인지기능점수가 낮은 환자를 선별한 후 지역사회 인프라를 활용하여 재활 및 요양 등과 같은 사업과 연계해야 할 것이다.

마지막으로, 본 연구에서 중점적으로 보려 한 입원유형 변수는 재원일 수에 유의한 요인으로 분석되었다. 재원일수 차이 분석결과 유형 1이 291.3일, 유형 2가 192.8일, 유형 3이 157.0일 순으로 평균 재원일 수가 높았으며 차이가 유의했다. 유형 1 의료급여 환자의 경우 약 9 개월간 요양병원에 장기적으로 입원하고 있으며, 요양병원과 타 의료기관을 반복적으로 입·퇴원하며 장기입원하는 유형 2는 약 6개월 동안 입원하였으며 한 달에서 세 달 기간으로 단발적으로 입·퇴원을 반복하는 경향을 보였다. 요양병원 외 의료기관에 장기입원하는 유형 3도 유형 2와 같은 경향을 보였다. 유형 2와 3의 경우 환자의 상태와 의료기관 세부유형에 따라 요양병원 장기체류로 이어질 가능성이 있어, 시계열적으로 급성기병원에서 수술 후 요양병원에 유입하여 장기입원하는지 등 세부적인 요인을 분석할 필요가 있다.

본 연구는 다음과 같은 의의가 있다. 선행연구에서 더 나아가 장기입원 의료급여 환자의 입원유형을 요양병원 의료이용 중심으로 유형화하여 환자의 장기입원 행태를 세부적으로 볼 기회를 제공했다는 점이다. 실제 요양병원 중심으로 장기입원하는 유형, 타 의료기관에 입· 퇴원을 반복하며 장기입원하는 유형, 요양병원 외 의료기관에서만 장기입원하는 행태인지에 따라 재원일수 차이를 확인했다. 추후에는입원유형별로 환자의 의료적 특성과 의료기관 종별 특성을 시계 열적으로 분석해 사회적 입원환자에 대한 경향성을 세부적으로 볼 수 있을 것이다. 또한 2019년 11월 개정된 요양병원환자분류군을 다빈도청구기준으로 환자군을 설정하여 분석을 시도하였다. 요양병원 환자분류군은 기존 7등급 분류체계(의료중점 4개 ‘의료최고도, 고도, 중도, 경도, ’ 요양중점 3개 ‘문제행동, 인지장애, 신체기능저하군’)에서 최근 요양병원의 기능분화 및 적정이용 유도를 위해 5등급으로 개정되었다. 본 연구에서는 개정된 사항을 토대로 장기입원환자의 의학적 입원 필요성 정도를 반영하여 재원일수 차이를 분석해 보았다.

한편, 본 연구에서는 다음과 같은 제한점이 있다. 수요자 요인 중심으로 재원일수에 대한 영향요인을 분석하였으며, 공급자 요인과 정책적 요인 등을 반영하지 못한 점이다. 추후 지역 내 의료 인프라, 의료서비스의 질적인 측면, 노인장기요양 등급, 장기입원 관리를 위한 지자체의 사례관리 운영요인 등 다양한 변수가 반영되어야 할 것이다.

본 연구결과를 바탕으로 국내 장기입원 의료급여 의료이용 관리 방향에 대해 제언해 보고자 한다. 국내의 의료급여 장기입원 사례관리사업의 경우 동일상병으로 1회당 31일 이상 입원한 의료급여 수급자가 대상이며 상한일수 관리 또한 180일 이상에 해당하는 환자이다. 즉 환자가 장기입원한 후 사후에 조치하게 되는 구조이며 대상자 선정기준 또한 의료급여 환자의 특성을 반영하지 못하고 있다. 즉 환자 의료이용 특성을 반영한 조기개입 관리기전에 대한 고민이 필요한 시점이다. 2019년 9월 요양병원 지역사회 연계료가 신설되었다. 장기입원으로 인해 지역사회와 단절된 환자들의 원활한 지역사회 복귀를 돕는 활동에 대한 수가로, 대상기관은 환자지원팀(의사, 간호사, 사회복지사 등)을 설치 및 운영하는 요양병원이다. 본 사업의 대상자는 입원 120일이 경과한 후 퇴원 예정인 환자이며, 120일 이내에 퇴원한 경우에는 산정이 불가능하다. 본 연구결과에서도 볼 수 있듯이 요양병원과 타 의료기관 반복 입·퇴원 특성을 가진 유형 2 같은 경우는 31일 이상–90일 미만에서 가장 환자가 많으며, 요양병원 외 의료기관만 장기입원한 특성을 가진 유형 3은 31일 이상–90일 미만에서 51.3%를 차지하였다. 유형 2의 경우는 요양병원 장기체류로 이어질 가능성이 있으며, 유형 3의 경우도 환자의 특성과 의료기관 세부유형에 따라 유형 2 의 장기입원으로 이어질 수 있다. 다시 말해 120일 전 입원일수와 퇴원계획에 대한 조기개입 장치가 필요하며, 특히 의료급여 환자의 경우 주거, 돌봄, 의료 등 복합적인 요구로 관리에 대한 개입이 더 앞당겨져야 할 것이다.

한편, 영국 NHS (National Health Service)에서는 공식적으로 장기재원일 수 및 퇴원관리에 관한 매뉴얼을 개발하였다. “장기재원일 수를 줄이기 위한 가이드(guide to reducing long hospital stays), 2018, ” “근거 기반 퇴원관리를 위한 실무자 가이드(a manager’s guide to criteria-led discharge), 2019”이며, 가이드에서 제안한 내용을 보면 20 일 이상 장기입원환자를 매일 체계적으로 검토하는 방안을 제시한다 [16, 17]. 예를 들면 ‘Red2Green days’라는 절차로, 다분야 이사회 (multidisciplinary board)를 구성하여 매일 2번 불필요한 장기입원환자 목록을 검토하고 퇴원계획을 논의한다. 또한 매주 상위 5건의 퇴원이 지연되고 있는 환자 목록을 검토하여 고위 경영진과 함께 조치하게 권고한다. 또한 장기재원일수 기준을 6일 이상, 13일 이상, 20일 이상으로 구분하여 조기에 불필요한 장기입원을 예방하고 개입한다[16]. 따라서 국내에서도 조기에 불필요한 장기입원환자를 탐색할 수 있는 체계와 지역사회로의 안정적인 정착을 위한 지침개발이 필요하다.

또한 우리나라 의료급여 수급권자 중 상당수가 퇴원 후 가정으로 돌아가도 재활치료, 요양치료 등이 어려운 사회적 입원(social admission)환자일 가능성이 높다. 그리고 평상시 건강관리가 미흡하여 일차의료를 통해 관리 가능한 질병 또한 관리되지 못하는 상황으로, 의료급여 수급권자의 많은 의료이용량을 ‘도덕적 해이’로만 단정할 수 없으며 높은 의료필요도가 혼재된 결과이다[5]. 따라서 의료급여 수급권자의 장기입원, 과잉의료비 지출 등 관리 차원도 중요하지만, 동시에 의료급여 수급권자가 과다한 의료이용이 필요할 수밖에 없는 상황이었는지 의료사각지대에 대한 고민이 필요하다. 즉 비의료적인 요인(돌봄, 주거 등)과 외래이용 불편 등 의료접근성 요인에 대한 고찰이 필요하다. 또한 건강보험 청구자료의 일부로 장기 입원 재원일 수에 영향을 주는 요인을 단정 지을 수는 없으며, 향후 연구에서는 의료급여 관련 다각적 요인을 종합적으로 볼 수 있는 수준으로 모형이 설계되어야 할 것이다.

마지막으로, 의료급여 환자의 과소·과다이용자 데이터를 구축 및 분석하여 프레임워크를 개발할 필요가 있다. 건강보험의 경우 노인의 특성을 세분화하여 필요한 인프라 등을 정리하고 유형화시켜 데이터 기반의 프레임워크를 개발했다. 건강보험 빅데이터를 활용한 노인 집중형 건강관리 대상자 유형으로 입원치료 반복군, 요양병원 장기입원 군, 퇴원하는 이행기 환자군, 만성질환군, 건강문제 없는 거주민 등으로 구분하였다[18]. 즉 환자군을 데이터 기반으로 구분하여 제도와 관리의 초점을 어디에 둘 것인지를 알 수 있게 설계하였다. 의학적 관리를 종료하고 지역사회 안에서 관리가 필요한지, 재활이 필요한지, 건강습관을 개선해야 하는지 등 환자 중심의 통합적 사례관리가 가능하다.

따라서 우리나라에서도 의료급여 환자의 재원일수를 모니터링하고 체계적으로 관리할 수 있을 만한 제도적 방안을 마련해야 할 것이며, 동시에 의료급여 수급권자가 과다한 의료이용이 필요할 수밖에 없는 상황이었는지 의료급여 환자의 의료사각지대 대한 고민이 이뤄져야 할 것이다.

감사의 글

이 연구는 보건복지부 수탁연구사업 지원으로 수행되었다.

참고문헌

  1. E-Country Indicators. National basic livelihood security supply and demand status [Internet]. Daejeon: Statistics Korea; 2020 [cited 2020 Sep 1]. Available from: http://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2760.
  2. Ministry of Health and Welfare; Ministry of Land, Infrastructure and Transport; Ministry of Education. The 1st basic living security comprehensive plan (2018-2020) [Internet]. Sejong: Ministry of Health and Welfare; 2017 [cited 2020 Sep 1]. Available from: http://www.mohw.go.kr/upload/viewer/skin/doc.html?fn=1502341975950_20170810141256.pdf&rs=/upload/viewer/result/202106/.
  3. National Health Insurance Service. 2018 Medical aid statistics. Wonju: National Health Insurance Service; 2018.
  4. Hwang DK, Lee SY, Kim DE, Yeo NG, Choi JH, Kim JH, et al. Investigation on the actual condition of long-term hospitalization of medical aids recipients and a study on management plans. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs; 2015.
  5. Son CW. Health management and medical use of medical aids recipients in Seoul. Policy Rep (Seoul Inst) 2018;(253):1-23.
  6. Lee YJ. Medical care utilization between national health insurance and medical assistance in elderly patients. J Korea Contents Assoc 2017;17(4):585-595. DOI: https://doi.org/10.5392/JKCA.2017.17.04.585.
  7. Shin HW, Yoon JH, Lee CS, Lim JW, Hwang SM. Analysis and improvement measures for medical care provider treatment. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs; 2012.
  8. Yoo AJ, Moon YP, Lee HY, Lee HS, Park YW. Long-term care blind spot diagnosis and tasks: focusing on eligible people and benefits. Wonju: National Health Insurance Service; 2019.
  9. Lim JS, Yoo WS, Lee HJ, Jeon GJ, Lim SJ, Kim CH, et al. A study on the selection of effective case management targets for financial reduction of medical aids [Internet]. Daejeon: Eulji University; 2011 [cited 2020 Sep 1]. Available from: http://www.nl.go.kr/app/nl/search/common/download.jsp?file_id=FILE-00008151641.
  10. Ministry of Health and Welfare. 2020 Medical aids business guide. Sejong: Ministry of Health and Welfare; 2020.
  11. Ministry of Health and Welfare. Integrated care for local communities (community) leading project promotion plan. Sejong: Ministry of Health and Welfare; 2019.
  12. Hwang DK, Kim TW, Park GR, Yeo NG. Investigation of long-term hospitalization recipients and a study on the appropriate payment plan for livelihood aids. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs; 2016.
  13. Hwang DK, Shin HW, Yeo JY, Kim JH, Lee SG, Seong MH. A study on the status of medical use of oversized users. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs; 2014.
  14. Kim ES, Nam JJ, Kim MY, Ko IS, Lee DK, Kim GS. The status and improvement of medical use of long-term patients with medical aids. Seoul: Yonsei University College of Nursing, Nursing Policy Research Institute; 2007.
  15. Jeon B, Kim H, Kwon S. Patient and hospital characteristics of long-stay admissions in long-term care hospitals in Korea. Health Policy Manag 2016;26(1):39-50. DOI: https://doi.org/10.4332/KJHPA.2016.26.1.39.
  16. NHS Improvement. Guide to reducing long hospital stays. London: NHS Improvement; 2018.
  17. NHS England; NHS improvement. A manager's guide to criteria-led discharge. London: NHS Improvement; 2019.
  18. Ministry of Health and Welfare. Provides health care services for each target by utilizing big data [Internet]. Sejong: Ministry of Health and Welfare; 2019 [cited 2020 Dec 10]. Available from: http://www.mohw.go.kr/react/al/sal0301vw.jsp?PAR_MENU_ID=04&MENU_ID=0403&page=1&CONT_SEQ=349609.