Catastrophic health expenditures for households with multiple chronic conditions in Korea Health Panel 2011 and 2012 :복합만성질환 가구의 재난적의료비 분석 (2011,2012 한국의료패널 이용)

Heejung Choi

자료유형: 학위논문

저자정보: Heejung Choi (서울대학교, 서울대학교 보건대학원)

지도교수: 조성일

발행연도: 2016

저작권: 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수0

초록· 키워드

연구배경
복합만성질환에 대한 역학 및 의료비 부담 등에 관한 연구는 중요한 보건 문제로 향후 복합만성질환 유병률이 더욱 높아지는 고령화 시대에 대비하기 위해, 본 연구는, 대두된 복합만성질환으로 인한 질병 부담을 측정하고 그 원인이 되는 결정 요소를 파악하고자 한다. 특별히, 복합만성질환군은 의료비 부담이 높은 것으로 선행연구들이 밝히고 있으나, 의료비 부담을 측정하는 데 널리 사용하고 있는 재난적의료비(Catastrophic health expenditures, CHE)를 이용해서 그 발생과 강도를 측정한 연구는 찾아보기 힘들다. 또한, 복합만성질환의 분류가 연구들 간에 서로 일관성이 없어 질병 목록의 통일성이 필요한 상황인데, 2013년 미국보건복지부에서는 이에 대한 해결책을 위해 전문가들로 구성된 위원회를 통해 기준을 정하고 20가지의 만성병 목록인, OASH list 목록을 정한바 있다.

대상 및 방법
본 연구는, 자료원으로 2011, 2012년 한국의료패널조사 자료를 사용하였고, 만성질환에 대한 분류기준은 미국 보건부 Office of the Assistant Secretary of Health(OASH) 에서 제시한 표준화된 20개 만성질환 목록을 따라서 일반 인구군, 한 개 이상 만성질환을 가진 군, 복합만성질환 환자가 포함된 가구군으로 나누었다. 복합만성질환에 대한 정의는 OASH 분류상 만성질환 개수를 파악하여, 2개이상 만성질환을 가진 군을 복합만성질환군으로 정의하였다. 재난적의료비 선정을 위해 사용한 역치는, 가구의 전체 가계직접부담 의료비지출이 가구의 비 생계 총 지출액의 25%, 40% 이다. 마지막으로, 복합만성질환군과 재난적의료비 결정요인을 알아보기 위해 ordinary least square 과 logistic regression modeling을 사용하였다.

결과
한 가구 안의 전체 만성질환 수를 고정하고 관찰하였을 때, 복합만성질환자가 많을수록 재난적의료비 발생이 높아졌다.
40% 역치에서, 전체표본에서는 5.64%, 5.78%, 복합만성질환자가 없는 군에서 3.69%, 4.32%, 한 명의 복합만성질환자가 있는 군에서 9.45%, 9.95%, 2명의 복합만성질환자가 있는 군에서 22.02%, 15.74%를 나타내었다. 25% 역치의 경우, 전체표본에서는 11.45%, 11.38%, 복합만성질환자가 없는 군에서 8.89%, 7.88%, 한 명의 복합만성질환자가 있는 군에서 19.02%, 19.77%, 2명의 복합만성질환자가 있는 군에서 33.93%, 30.86% 를 나타내었다. 그러나, 복합만성질환의 강도는 복합만성질환자의 수가 증가하는 것과 연관성이 없는 것으로 나타났다. 또한 역치와 관계없이 다음과 같은 질환군이 가구내 존재하는 여부가 재난적의료비 발생에 결정요인으로 나왔다; ‘chronic kidney disease’, ‘cardiac arrhythmias’, ‘cancer’, ‘osteoporosis’, ‘diabetes’, ‘arthritis’

결론
본 연구는 복합만성질환군에서 재난적의료비 발생과 강도를 살펴본 연구이다. 한 가구 안의 전체 만성질환 수를 고정하고 관찰하였을 때, 복합만성질환자가 많을수록 재난적의료비 발생이 높아졌다. 그러나, 복합만성질환의 강도는 복합만성질환자의 수가 증가하는 것과 연관성이 없는 것으로 나타났다.

Backgrounds
The simultaneous presence of multiple conditions in one patient (multiple chronic conditions, MCC) is a key challenge facing healthcare systems globally(Violan et al. 2014). With population aging, prevalence of MCC increases. Measurement MCC capacities has been constrained by lack of consistency in definitions and diagnostic classification schemes(Goodman et al. 2013). In addition, the management of MCC is associated with potentially severe economic consequences. There are too many previous researches to measure catastrophic health expenditures (CHE), but it is hard to find out the one measured CHE for MCC group in spite of the great medical expenditure burden of multiple chronic conditions (MCC).

Subject and Method
This study used and analyzed the data from the KHP 2011 with a total 5654 households and the KHP 2012 with a total 5378 households. This study focused on multiple condition groups who were defined as a 20yr old or over household member with at least two chronic conditions and the condition last one year or more. This study measured CHE according to the proportion of out-of-pocket health expenditure to non-food household expenditures reported by Wagstaff et al. This study calculated CHE with 25% and 40% catastrophic threshold and those figures were made a comparison each other with entire KHP households, chronic condition group, MCC group. Then, associated factors of CHE were estimated using ordinary least square and logistic regression modeling.

Results
Household with more member of multiple chronic conditions (MCC) retention faced more catastrophic health expenditures (CHE). According to the CHE threshold 40%, catastrophic health expenditures occurred, 3.69% in 2011, 4.32% in 2012 at non MCC group, 9.45% in 2011 9.95% in 2012 at 1 MCC group, 22.02% in 2011, 15.74% in 2012 at 2 MCC group, and 0% in 2011 and 2012 at 3 MCC group. Except 3 MCC group, the number of MCC members in a household was proportional to the incidence of catastrophic health expenditures. As in the CHE threshold 25%, catastrophic health expenditures took place 8.89% in 2011, 7.88% in 2012 at non MCC group, 19.02% in 2011, 19.77% in 2012 at 1 MCC group, 33.93% in 2011, 30.86% in 2012 at 2 MCC group, and 50% in 2011, 0% in 2012 at 3 MCC group.
Regardless of catastrophic thresholds, ‘chronic kidney disease’, ‘cardiac arrhythmias’, ‘cancer’, ‘osteoporosis’, ‘diabetes’, ‘arthritis’ significantly affected to the incidence of CHE.

Conclusion
This study found that, even though there are some cases with too small number of CHE likewise in the 3 MCC group, there were trend that the more a household has MCC member in a household, the bigger there were CHE incidence. However, with regard to the intensity of CHE, there was not evident trend with the number of MCC member in a household.

#Multiple chronic conditions #Multimorbidity #복합만성질환 #재난적의료비 #과부담의료비 #Catastrophic health expenditures #Office of the Assistant secretary of Health #OASH

Chapter 1. Introduction 1
1.1. Study Background 1
1.2. Research objectives 5
1.3. Research frame 6
Chapter 2. Literature review 7
2.1. Definition of chronic disease 7
2.2. Multiple chronic conditions (MCC) 12
2.3. Economic burden of chronic conditions 13
2.4. Catastrophic health expenditures (CHE) 14
2.5. Determinants of catastrophic health expenditures 19
Chapter 3. Methodology 21
3.1. Data source and research sample 21
3.1.1. Data source 21
3.1.2. Research sample 23
3.2. Data analysis method 34
3.2.1. Model formula 34
3.2.2. Variable definition 34
Chapter 4. Results 41
4.1. General feature of analysis subject 41
4.1.1. Demographic characteristics 41
4.1.2. Chronic condition characteristics 44
4.1.3. Abilities of payment for out-of-pocket healthcare payments (OOP) 47
4.2. Incidence and intensity of catastrophic health expenditure 50
4.2.1. Incidence of CHE 50
4.2.2. Intensity of CHE 52
4.3. Determinants of catastrophic health expenditures 59
4.3.1. Correlation analysis 59
4.3.2. Determinants of CHE 63
Chapter 5. Conclusion and discussion 69
Bibliography 71
국문초록 75

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)