인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
연구배경: 현재까지 우리나라의 의료비 관련 재정적 보호 지표 산출은 주로 패널조사 자료를 이용해 이루어져 재난적 의료비 지원사업의 주체인 건강보험공단이 실제로 이용할 수 있는 자료(청구자료)와 괴리가 있었다. 본 연구는 건강보험 청구자료를 이용하여 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생률을 산출하고 이를 통해 정기적 모니터링의 가능성을 제시하고자 하였다.
연구방법: 건강보험공단의 맞춤형연구DB를 이용하여 2018~2020년 자격DB와 한방과 치과를 제외한 모든 명세서를 대상으로 분석을 수행하였다. 재난적 의료비 발생률, 의료 빈곤화 발생률을 연도별, 상병별로 산출하였고, 신규 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생 가구 수와 유형을 산출하였다. 마지막으로 로지스틱 회귀분석을 통해 집중적 모니터링이 필요한 고위험군을 탐색하고자 하였다.
연구결과: 분석 결과 임계값 10%에서 건강보험공단 자료를 이용한 재난적 의료비 발생률은 2018년 16.7%, 2019년 17.0%, 2020년 16.6%였다. 의료 빈곤화 발생률은 2018년 2.75%, 2019년 2.82%, 2020년 2.78%였다. 중증질환 가구는 비(非)중증질환 가구에 비해 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생률이 두 배 가량 높았다. 코로나19 전후 신규 재난적 의료비 발생 가구 수는 줄어들었으나 신규 의료 빈곤화 가구 수는 증가하였고, 소득감소형은 증가하고 의료비증가형은 감소하였다. 재난적 의료비 발생과 통계적으로 유의한 관련이 있는 변수는 영유아 가구 여부, 노인 가구 여부, 장애 가구 여부, 건강보장 유형, 중증질환 가구 여부, 장기입원 가구 여부 등이었다.
결론: 선행연구와의 비교 결과 건강보험공단 자료를 이용한 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생률 산출은 지불능력 정의를 소득으로밖에 볼 수 없다는 한계점은 있으나 타 자료원에서 동일한 지불능력 정의, 임계값을 이용한 선행연구들과 크게 차이나지 않는 결과를 보여 재정적 보호 지표 산출의 자료원으로서의 타당성이 있다고 판단된다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
