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은하 명
5 years ago
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1 Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 13, No. 6 pp , 임지혜 1, 남문희 2* 1 동주대학교보건의료행정과, 2 가야대학교간호학과 Development of Mortality Model of Severity-Adjustment of AMI Patients Method Ji-Hye Lim 1 and Mun-Hee Nam 2* 1 Department of Health & Medical Administration, Dongu College 2 Division of Nursing, Kaya University 요약본연구는급성심근경색증환자의사망률측정을위한중증도보정모형을개발하여의료의질평가에필요한기초자료를제공하고자수행되었다. 이를위해서질병관리본부의 년퇴원손상환자 699,701건의자료를분석하였다. Charlson Comorbidity Index 보정방법을이용한경우와새롭게개발된중증도보정모형의예측력및적합도를비교하기위해로지스틱회귀분석을실시하였다. 새롭게개발된모형에는연령, 성, 입원경로, PCI 유무, CABG 유무, 동반질환 12가지변수가포함되었다. 분석결과 CCI를이용한중증도보정모형보다새롭게개발된중증도보정사망모형의 C 통계량값이 0.796(95%CI= ) 으로더높아모형의예측력이더우수한것으로나타났다. 본연구를통하여중증도보정방법에따라사망률, 유병률, 예측력에도차이가있음을확인하였다. 향후에이모형은의료의질평가에이용하고, 질환별로임상적의미와특성, 모형의통계적적합성등을고려한중증도보정모형이계속해서개발되어야할것이다. Abstract The study was done to provide basic data of medical quality evaluation after developing the comorbidity disease mortality measurement modeled on the severity-adjustment method of AMI. This study analyzed 699,701 cases of Hospital Discharge Injury Data of 2005 and 2008, provided by the Korea Centers for Disease Control and Prevention. We used logistic regression to compare the risk -adjustment model of the Charlson Comorbidity Index with the predictability and compatibility of our severity score model that is newly developed for calibration. The models severity method included age, sex, hospitalization path, PCI presence, CABG, and 12 variables of the comorbidity disease. Predictability of the newly developed severity models, which has statistical C level of 0.796(95%CI= ) is higher than Charlson Comorbidity Index. This proves that there are differences of mortality, prevalence rate by method of mortality model calibration. In the future, this study outcome should be utilized more to achieve an improvement of medical quality evaluation, and also models will be developed that are considered for clinical significance and statistical compatibility. Key Words : Severity adjustment, Acute myocardial infarction, Comorbidity disease, Mortality model 1. 서론 1.1 연구의배경및필요성 최근우리나라는진료를받은환자의건강결과 (outcome) 에대한보다과학적인질적평가들이관심의대상이되고있다 [1]. 이러한건강결과평가지표로는사망률, 재입원율, 유병률, 합병증발생률, 재수술률등이있다. 이중에서사망률은가장널리쓰이는지표로의료의질을측정하는유용한도구로간주되고있다. 사망률 * Corresponding Author : Mun-Hee Nam Tel: ny386@kaya.ac.kr 접수일 12 년 04 월 30 일수정일 (1 차 12 년 05 월 11 일, 2 차 12 년 05 월 17 일 ) 게재확정일 12 년 06 월 07 일 2672

2 을시술자, 병원또는지역단위로비교하기위해서는건강상태에영향을미치는의료제공자혹은환자의다양한특성에대한보정이선행되어야한다. 이때환자의다양한특성중하나인동반질환은환자의상태를결정하는주요요인으로결과연구에서동반질환보정은중요한부분을차지한다 [2]. 국내에서는중증도보정을위한동반질환보정방법론적접근이부족한실정이나국외에서는진단명을사용하여다양한동반질환보정방법들이개발 적용되고있으며, 그중에서행정자료를이용한연구에서가장널리사용되는동반질환보정방법은 Charlson 동반질환지수 (Charlson Comorbidity Index, CCI) 이다 [3]. Charlson 동반질환지수는 19개의질환에대하여사망에대한상대위험도를근거로가중치를부여한뒤, 이가중치들의합이환자의중증도를반영하는지표가된다. 이지수는유방암환자의코호트연구를통하여지표의타당도가검증되었고, 다른동반질환보정방법과비교연구를통하여결과에대한예측력이월등함이증명되었다 [4-5]. 그러나 Charlson 동반질환지수는 1986년개발된것으로 20년이라는기간은의학기술의발전과유병률이변화를갖기에충분한기간이기에동반질환의가중치에대한재평가의필요성이제기되고있다. 또한유방암환자를대상으로산출한가중치지표가다른질환을가진연구대상환자에게도유효한가하는문제가제기되어지고있다 [3]. 이러한중증도보정방법에대한문제가제기되어지면서최근에는여러보정방법들의비교연구를통하여결과에대한예측력을분석하거나새로운중증도보정모형을제시하는선행연구들이발표되어지고있다. 김경훈과안이수 (2009) 는경피적관상동맥중재술을받은환자를대상으로동반질환보정방법에따른예측력을비교한연구에서동반질환보정방법에따른병원내사망에대한예측력에는차이가있다고보고하고있다 [1]. 또한관상동맥우회술을받은환자를대상으로 MedisGroup, Computerized Severity Index, Disease Staging, APACHEⅢ, KDRG의다섯가지중증도측정도구를사용하여보정사망률을산출하고그결과를서로분석한선행연구에서는 Computerized Severity Index 모형의 C 통계량이가장컸으며, 그다음이 MedisGroup으로나타났다 [6]. 즉중증도측정도구가달라지면보정사망률이달라지기도하므로여러측정도구들의타당성을검토할필요가있으며, 기존의관련연구결과들을참고하여해당질환별, 시술별위험요인들을추가한모형을개발한다면진료의질평가에효과적으로활용되어질수있을것이다. 우리나라에서최근심혈관계질환이증가하고있으며, 그중에서도허혈성심질환환자가크게증가하고있다. 2008년급성심근경색증으로사망한자는인구 10만명당 19.3명이었으며, 우리나라의급성심근경색증환자의입원후 30일이내사망률은 OECD 국가들중에서도높은국가에속한다 [7]. 따라서급성심근경색증은사회경제적부담이높은질환으로우선적으로다뤄져야할것이다. 이에본연구에서는대표성이있는퇴원손상환자자료를이용하여급성심근경색증환자의중증도를보정한사망모형을개발하여의료의질평가와적절성평가에필요한기초자료를제공하고자한다. 연구의구체적인목적은다음과같다. 첫째, 급성심근경색증환자의일반적특성과동반상병분포를파악한다. 둘째, Charlson 동반질환지수를이용하여급성심근경색증환자의사망에영향을미치는요인을파악한다. 셋째, 중증도가보정된급성심근경색증환자의사망률측정을위해새로운동반상병가중치를적용한모형을개발하여 Charlson 동반질환지수를이용한경우와예측력을비교한다. 2. 연구방법 2.1 연구대상 본연구는 2005년에서 2008년의 4년간퇴원손상환자자료 699,701건중주진단명이급성심근경색증 (ICD-10: I21.x) 이며, 연령이 20세-85세에해당하는 3,748건을대상자로하였다. 퇴원손상환자조사자료는질병관리본부가미국의퇴원환자조사 (National Hospital Discharge Survey, NHDS) 방법론을근거로하여 2004년에구축하였다. 질병관리본부의퇴원손상환자조사의목표모집단 (target population) 은전국에서단과병원을제외한모든급성기일반병원에입원하였다가퇴원한환자전체이다. 그러나현실적인조사여건을감안하여결정한조사모집단 (sampled population) 은전국의 100병상이상의급성기일반병원약 150개를대상으로조사를수행한다. 조사항목은병원의특성정보 ( 소재지및병상수 ), 환자의인적사항 ( 성별, 연령, 거주지, 보험유형 ), 환자의주진단, 부진단및처치수술, 입퇴원일및재원일수, 입원경로, 퇴원후향방외에손상환자의외인정보와손상유형별정보를포함하고있다. 기존의환자조사에서는주진단에대한정보만수집하고있는반면에퇴원손상환자조사는의무기록부서를중심으로자료를추출하고비전산화병원인경우 2673

3 한국산학기술학회논문지제 13 권제 6 호, 2012 표본담당자에의해작성되거나질병관리본부조사원이파견되어수집한자료이므로부진단에대한정보를체계적으로수집해급성심근경색증환자의동반상병을파악하여분석할수있는적절한정보라고할수있다. 2.2 변수정의 본연구에서는종속변수를사망유무로하였으며, 중증도보정사망률을산출하기위해모형 1과모형 2를개발하였다. 모형 1에서는퇴원손상환자자료의환자요인중연령, 성, 입원경로, Charlson 동반질환지수, PCI(Percutaneous Coronary Intervention) 유무, CABG(Coronary Artery Bypass Graft) 유무변수를독립변수로사용하였다. 모형 2에서는선행연구를참고로하여당뇨병, 고혈압, 고지혈증, 협심증, 울혈성심부전, 심인성쇼크, 뇌졸중, 만성폐쇄성폐질환, 신장질환, 부정맥, 말초혈관질환을동반질환으로하여분석하였으며, 급성심근경색증환자를대상으로하므로이차성또는오래된심근경색증은동반질환에서제외하였다 [1,8]. 모형 2 개발에사용된동반질환의국제질병분류 (ICD-10) 코드는표 1과같다. [ 표 1] 모형 2 개발을위한동반질환 code [Table 1] Combordity disease code for developing Model 2 Comorbidity 합병증이없는당뇨 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기손상을동반한당뇨 고혈압고지혈증협심증울혈성심부전심인성쇼크부정맥만성폐쇄성폐질환 신장질환말초혈관질환 뇌졸중 ICD-10 Codes E10.0, E10.1, E10.6, E10.8, E10.9, E11.0, E11.1, E11.6, E11.8, E11.9, E12.0, E12.1, E12.6, E12.8, E12.9, E13.0, E13.1, E13.6, E13.8, E13.9, E14.0, E14.1, E14.6, E14.8, E14.9 E10.2-E10.5, E10.7, E11.2-E11.5, E11.7, E12.2-E12.5, E12.7 E13.2-E13.5, E13.7, E14.2-E14.5, E14.7 I10x, I11x, I12x, I13x, I15x E78x I20x, I20.0 I50, I50.0, I50.1, I11.0, I13.0 R57.0 I44, I45, I46, I47, I48, I49 J41x, J42, J43x, J44x, J68x, J84x, J98x N18x, N19 I70x, I71x, I73x, I74x, I77x, I78x, I79x, I80x, I81, I82x, I83x I60x, I61x, I62x, I63x, I64, I65x, I66x, I67x, I68x, I69x, G46x 주 ) ICD-10 : International classification of disease, 10th Revision 2.3 분석방법연구대상자인급성심근경색증입원환자의일반적특성을파악하기위하여빈도분석을실시하였으며, 교차분석을이용하여 Charlson Comorbidity 에해당하는 19개의동반상병유무분포를파악하고, 빈도분석을이용하여 Charlson Comorbidity Index(CCI) 분포를조사하였다. CCI는 19개의질병에대하여 1-6점까지의일정한가중치를부여한뒤이가중치의합을보정하는방법으로일반적으로 0, 1, 2, 3+ 의점수로범주화시켜평가하는방식으로, 본연구에서도 0, 1, 2, 3+ 으로구분하여분포를조사하였다. 또한본연구에서는새로운중증도보정모형을개발하기위하여선행논문을토대로사망에영향을주는동반질환 12개를선정하였다. 12개의동반질환유무에따른사망률을파악하기위하여교차분석을실시하였으며, 급성심근경색증입원환자의사망에영향을미치는동반상병의새로운가중치를산출하기위하여로지스틱회귀분석의 OR(Odds Ratio) 값을이용하였다. 새로운가중치산출을위한로지스틱회귀분석시사망건수가 10건미만인동반상병은제외하고산출하였다. 새롭게산출된동반상병의가중치는합병증이없는당뇨 1점, 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기손상을동반한당뇨 2점, 고혈압 2점, 협심증 1점, 울혈성심부전 2점, 심인성쇼크 12점, 부정맥 1점, 만성폐쇄성페질환 1점, 신장질환 2점, 뇌졸중이 3점이었다. 새로운가중치의합을이용한동반상병지수분포는 CCI 분포와동일하게 0, 1, 2, 3+ 의점수로범주화하여파악하였다. 동반상병보정방법이급성심근경색증입원환자사망모형에어떠한영향을미치는지명확하게분석하기위하여로지스틱회귀분석을이용하여 Charlson Comorbidity Index를이용한중증도보정사망모형과본연구에서개발한동반상병지수를이용한중증도보정사망모형의예측력및모형적합도를비교하기위하여 C 통계량과 Hosmer-Lemeshow 카이제곱통계량을이용하였다. 3. 연구결과 3.1 급성심근경색증입원환자의일반적특성본연구에서분석대상이된급성심근경색증입원환자는총 3,748명이었으며, 성별분포는남자가 68.5%, 여자가 31.5% 로나타났다. 연령별분포는연령이높을수록급성심근경색증입원환자의비율이높았으며, 입원경로별로는응급실을통한입원이 81.3% 로월등히높았다. PCI 시행유는 54.2%, CABG시행유 2.5% 로나타났다. 사망 2674

4 환자는전체급성심근경색증입원환자의 7.9% 인 296명으로조사되었다 ( 표 2). [ 표 2] 급성심근경색증입원환자의일반적특성 [Table 2] General charateristics of acute myocardial infarction inpatient N % 성 남 2, 여 1, 연령 20-39세 ~49세 세 세 세 1, 입원경로 응급 3, 외래 PCI시행유무 시행유 2, 시행무 1, CABG 시행유무 시행유 시행무 3, 사망유무 사망 생존 3, 전체 3, 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기 , 손상을동반한당뇨 만성폐질환 , 경도의간질환 , 말초혈관질환 , 소화궤양 , 차비전이성고형암, 백혈병, 림프종, 다발성골수종 , 반신마비 , 차전이성고형암 , 치매 , 결합조직의질환 , 중증도이상의간질환 , 후천성면역결핍증 (AIDS) , 주 ) % 는전체 3,748 건중에차지하는비율임 Charlson Comorbidity Index 분포 Charlson Comorbidity Index 방법을이용하여급성심근경색증입원환자의 Charlson 동반상병지수를산출하고그분포를파악한결과표 4와같이 0점이 54.8% 로가장높았으며, 1점 29.2%, 2점 9.9%, 3점이상 6.1% 의순으로높게조사되었다. 3.2 Charlson Comorbidity에따른동반상병분포 Charlson Comorbidity 동반상병분포급성심근경색증입원환자의 Charlson Comorbidity에따른동반상병분포를파악한결과표 3과같이합병증이없는당뇨의동반상병유가 26.1% 로가장높게나타났으며, 울혈성심부전동반상병유 10.0%, 뇌혈관질환 ( 반신마비제외 ) 동반상병유 7.7%, 중증도이상의콩팥질환동반상병유 3.7% 등의순으로높게조사되었다. [ 표 3] Charlson Comorbidity 에따른동반상병분포 [Table 3] Distribution of comorbidity disease by Charlson Comorbidity index 유 무 N % N % 합병증이없는당뇨 , 울혈성심부전 , 뇌혈관질환 ( 반신마비제외 ) , 중증도이상의콩팥질환 , [ 표 4] Charlson 동반상병지수분포 [Table 4] Distribution of Charlson Comorbidity index Charlson 동반상병지수 N % 0 점 2, 점 1, 점 점이상 전체 3, 급성심근경색증입원환자의사망에영향을미치는동반질환보정방법개발 선행논문의동반질환에따른상병분포급성심근경색증입원환자를대상으로선행논문의동반질환에따른동반상병분포를파악한결과표 5와같이합병증이없는당뇨의동반상병유가 26.1% 로가장높게나타났으며, 고지혈증유 11.6%, 뇌혈관질환 ( 반신마비제외 ) 유 7.7%, 울혈성심부전유 6.9% 등의순으로높게조사되었다. 2675

5 한국산학기술학회논문지제 13 권제 6 호, 2012 [ 표 5] 선행논문의동반질환에따른상병분포 [Table 5] Distribution of diagnosis based on comorbidity disease 유 무 N % N % 합병증이없는당뇨 , 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기손상을동 , 반한당뇨 고혈압 , 고지혈증 , 협심증 , 울혈성심부전 , 심인성쇼크 , 부정맥 , 만성폐쇄성폐질환 , 신장질환 , 말초혈관질환 , 뇌혈관질환 ( 반신마비제외 ) , 주 ) % 는전체 3,748 건중에차지하는비율임 선행논문의동반질환에따른사망률 급성심근경색증입원환자의선행논문의동반질환보정상병에따른사망률을파악한결과표 6과같이심인성쇼크동반상병유의사망률이 46.3% 로가장높았으며, 고혈압동반상병유의사망률 22.4%, 뇌졸중동반상병유의사망률 20.8%, 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기손상을동반한당뇨유의사망률 19.0% 등의순으로높게조사되었다. [ 표 6] 선행논문의동반질환에따른사망률 [Table 6] Mortality rate based on the comorbidity disease of the preceding study 사망률 전체 N % N % 합병증이없는당뇨 * 무 , 유 망막병증, 신경병증, 콩 무 , 팥병증등의말단장기손상을동반한당뇨 ** 유 고혈압 ** 무 , 유 고지혈증 ** 무 , 유 협심증 무 , 유 울혈성심부전 ** 무 , 유 심인성쇼크 ** 무 , 유 부정맥 ** 무 , 유 만성폐쇄성폐질환 무 , 유 신장질환 ** 무 , 유 말초혈관질환 무 , 유 뇌졸중 ** 무 , 유 주 ) * : p<0.05, ** : p< 급성심근경색증입원환자의사망에영향을미치는동반질환의가중치산출동반질환가중치산출시동반상병유의사망환자건수가 10건미만인고지혈증, 말초혈관질환은분석에서제외한후로지스틱회귀분석의교차비 (Odd Ratio) 값을이용하여급성심근경색증입원환자의사망에영향을미치는동반질환의가중치를산출하였다. 표 7과같이심인성쇼크동반상병유의가중치점수가가장높았으며, 뇌졸중, 고혈압, 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기손상을동반한당뇨등의순으로가중치가높은것으로조사되었다. [ 표 7] 사망에영향을미치는동반질환의가중치 (Logistic Regression) [Table 7] Odds ratio (95% CI) of comorbidity disease based on affecting motality rate (Logistic Regression) Odd Ratio 95% 신뢰구간 하한선 상한선 합병증이없는당뇨 ( 기준 : 무 ) 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기손상을동반한당뇨 ( 기준 : 무 ) 고혈압 ( 기준 : 무 ) 협심증 ( 기준 : 무 ) 울혈성심부전 ( 기준 : 무 ) 심인성쇼크 ( 기준 : 무 ) 부정맥 ( 기준 : 무 ) 만성폐쇄성폐질환 ( 기준 : 무 ) 신장질환 ( 기준 : 무 ) 뇌졸중 ( 기준 : 무 ) p 2676

6 3.3.4 개발된동반질환가중치에따른급성심근경색증입원환자의동반상병지수급성심근경색증입원환자의사망에영향을미치는동반질환의가중치에따라합병증이없는당뇨 1점, 망막병증, 신경병증, 콩팥병증등의말단장기손상을동반한당뇨 2점, 고혈압 2점, 협심증 1점, 울혈성심부전 2점, 심인성쇼크 12점, 부정맥 1점, 만성폐쇄성폐질환 1점, 신장질환 2점, 뇌졸중 3점을가중치로부여후동반상병지수산출하였다. 그결과표 8과같이 0점이 56.3% 로가장높았으며, 1점 22.7%, 2점 6.2%, 3점 14.8% 등의순으로높게조사되었다. [ 표 8] 가중치부여동반상병지수분포 [Table 8] Distribution of Charlson Comorbidity index by Odds ratio 가중치부여동반상병지수 N % 0점 2, 점 점 점이상 전체 3, 동반상병보정방법에따른중증도보정사망모형로지스틱회귀분석을이용하여급성심근경색증입원환자의중증도보정사망모형을개발하였으며, 동반상병보정방법이모형에어떠한영향을미치는지명확하게분석하기위하여 Charlson Comorbidity Index 동반상병지수를이용한중증도보정사망모형 ( 모형 1) 과본연구에서개발한동반상병지수를이용한중증도보정사망모형 ( 모형 2) 의예측력및모형적합도를비교하였다. Charlson 동반상병지수및본연구에서개발한동반상병지수는범주화하여사용하였다. 그결과본연구에서개발한동반상병지수를이용한중증도보정사망모형의 C-통계량값이 0.796(95%CI= ) 으로 Charlson 동반상병지수를이용한중증도보정사망모형의 C-통계량값 0.775(95%CI= ) 보다높아모형의예측력이더우수한것으로나타났다. 또한본연구에서개발한동반상병지수를이용한중증도보정사망모형의 Hosmer-Lemeshow 카이제곱통계량은 (p=0.205) 로통계적으로유의하지않았으므로모형의적합도에별문제가없는것으로조사되었다. [ 표 9] 동반상병보정방법에따른중증도보정사망모형 (Logistic Regression) [Table 9] Mortality model of adjusted severity degree by adjusted method of comorbidity disease 모형 1 모 모형 2 OR 95% CI OR 95% CI 성남 1 1 여 연령 ( 연속형변수 ) ** ** 입원경로외래 1 1 응급 ** ** PCI 시행유 1 1 시행무 ** ** CABG 시행유 1 1 시행무 동반상병지수 0점 1 1 1점 점 ** 점이상 ** ** C-통계량 (95%CI) 0.775( ) 0.796( ) Hosmer- Lemeshow (P value) (0.100) (0.205) 4. 결론및토의 본연구는대표성이있는퇴원손상환자자료를이용하여급성심근경색증환자의중증도를보정한사망모형을개발하여건강결과와의료의질평가에필요한기초자료를제공하고자하였다. 환자의중증도를보정한사망률을산출하기위해서는중증도의측정이선행되어야하며, 이는측정도구의선택과자료수집방법에따라달라질수있다. 의무기록조사를통하여확보한임상정보를이용한중증도보정방법이상세한임상정보를제공할수있다는장점이있지만, 의료기관자료수집의제한점으로인해외국에서도진료의질적수준을평가하고문제점을파악하는데에행정자료를이용하고있다 [9]. 우리나라의행정자료로는 100병상이상의급성기병원을대상으로하여부상병에대한체계적인정보를수집하고있는질병관리본부의퇴원손상환자조사자료가적절하다고여겨진다. 2677

7 한국산학기술학회논문지제 13 권제 6 호, 2012 본연구에서분석대상이된급성심근경색증환자는총 3,748명이었으며, 성별분포는남자가 68.5%, 여자가 31.5% 이고, 사망환자는전체급성심근경색증입원환자의 7.9% 인 296명이었다. Charlson Comorbidity에따른동반상병분포에서는합병증이없는당뇨 26.1%, 울혈성심부전 10.0%, 뇌혈관질환 7.7% 등의순으로나타났으며, 선행논문의동반질환에따른상병분포에서는합병증이없는당뇨 26.1%, 고지혈증 11.6%, 울혈성심부전 6.9% 순으로나타났다. 울혈성심부전의유병률은동일한질환임에도불구하고측정도구에따라서로다른유병률을보이는데, 이는특정질환을정의함에서로다른 ICD-10( 국제질병분류 ) 코드를사용하였기때문이라여겨진다. Charlson Comorbidity Index에의한점수별분포는 0 점 54.8%, 1점 29.2%, 2점 9.9%, 3점이상이 6.1% 로나타났으며, 새롭게개발한동반질환가중치에의한분포는 0점 56.3%, 1점 22.7%, 2점 6.2%, 3점이상이 14.8% 로나타나동반질환보정방법에따라차이가있음을다시한번확인할수있었다. 급성심근경색, 만성폐쇄성폐질환, 울혈성심부전, 합병증을동반한고혈압, 급성심혈관질환환자를대상으로한선행연구에의하면, Elixhauser 동반질환보정방법이 Charlson 동반질환지수방법보다사망에대한결과예측력이월등하였으며, 심근경색환자를대상으로한비교연구에서도동일한결과를보였다 [10,11]. 급성심근경색증환자의중증도보정사망모형을개발하기위해서선행논문을참고로하여위험요인이될수있는 12가지의동반질환을선정하였으며그중사망건수가 10건미만인경우는불안정한추정값이산출될가능성이있어예측모형에서제외하였다 [1,8]. 동반질환외에연령, 성, 입원경로, PCI, CABG 유무를보정모형에포함시켰으며, 모형에포함되는위험요인의수가너무많을경우에는자료에대한과적합같은통계적문제를발생시킬수있으므로, 이럴경우오히려적은수의위험요인을포함한모형이양호한판별능력을보일수있다 [12]. 본연구에서는중중도보정모형의평가를위하여보정모형의판별능력을평가하는 C 통계량과모형의적합도를평가하는 Hosmer-Lemeshow 카이제곱통계량을이용하였다. 양분성결과 (dichotomous outcome) 를예측하는모형의성과를측정하는가장적합한방법에대해서는연구자들간에통일된결론을내리기어렵지만, C 통계량을성과측정치의하나로반드시표시해야한다는데대해서는대부분이동의하고있다 [13]. C 통계량은 ROC 곡선의아래면적과같으며모형이생존자와사망자를판별할수있는능력을나타낸다 [14]. 본연구에서사용 한중증도보정모형의 C 통계량은 으로기존의관련연구결과와비교할때양호한수준으로판단된다. 개심술환자에게적합한위험요인보정사망모형인 New York CABG 모형의 C 통계량은 0.787[15-16] 이었으며, Northern New England Cardiovascular Disease Study Group에서개발한모형의 C 통계량은 0.76이었다 [17]. 본연구에서는급성심근경색증의위험요인을고려한보다구체적이고적합한보정모형을개발하여향후질환별특성을고려한동반상병측정도구개발의필요성과측정도구별예측력을비교해보고자하였다. Charlson 동반질환지수에는포함되어있지않는고혈압, 심인성쇼크, 부정맥등의질환이급성심근경색증환자의사망에는영향을미치는위험요인이되고있으므로, 본연구결과에서제시되어진중증도보정사망모형은의미가있을것이라여겨진다. 그러나, 이연구는다음과같은제한점을가지고있다. 첫째, 중증도보정변수의제한점이다. 행정자료의특성상질환별특성을고려하여임상적인위험요인을반영하지못하였다. 급성심근경색증을포함한관상동맥질환의위험도예측에있어서가장중요한인자는좌심실기능으로대개좌심실박출율이가장널리쓰이는인자이며, 그외에동맥경화성협착이침범된관상동맥의수, 관상동맥죽상반파열의유무등이중요한영향을미치는것으로알려져있으나 [18], 본연구에서는이러한인자들이반영되지못하였다. 둘째, 이연구에서는사망의정의를병원내사망으로국한하였기때문에실제급성심근경색증환자의사망률보다낮게나타났을가능성이있다. 이러한제한점에도불구하고, 대규모인구집단을대상으로한행정자료를이용하여질환별특성을고려한중증도보정사망모형을개발하여의료의질평가와적절성평가를위한기초자료를제시하였다는데에의의가있다고할수있다. 향후질환별로임상적의미와특성, 모형의통계적적합성등을고려한중증도보정모형이개발되어야할것이며, 기존의관련연구결과들을참고로하고임상의사들의충분한자문을얻어진료의질평가와의료기관의성과평가에대한관심과참여를효과적으로높일수있도록해야할것이다. References [1] Se-Min Hwang, Seok-Jun Yoon, Hyeong-Sik Ahn, 2678

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8 Hyong-Gin An, Sang-Hoo Kim, Min-Ho Kyeong, Eun-Kyoung Lee, "Usefulness of Comorbidity Indices in Operative Gastric Cancer Cases", J Prev Med Public Health, 42(1), 49-58, [2] Kyoung-Hoon Kim, Lee-Su Ahn, "A Comparative Study on Comorbidity Measurements with Lookback Period using Health Insurance Database: Focused on Patients Who Underwent Percutaneous Coronary Intervention", J Prev Med Public Health, 42(4), , [3] Won-Ho Choi, A Study on the prediction of health care outcome of total hip replacement arthroplasty patients using charlson comorbidity index, The Graduate School of Korea University, [4] Eun-Jung Kim, The association between co-morbid or co-morbidity index and the burden of cancer with surgery, The Graduate School of Korea University, 2011 [5] Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenizie CR, "A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation", J Chronic Dis, 40(5), , [6] Young-dae Kwon, Hyung-sik Ahn, Young-soo Shin, "Severity Measurement Methods and Comparing Hospital Death Rates for Coronary Artery Bypass Graft Surgery", Korean J Prev Med, 34(3), , [7] [8] Kwang-Soo Lee, Sang-Il Lee, "Does a Higher Coronary Artery Bypass Graft Surgery Volume Always have a Low In-hospital Mortality Rate in Korea?", J Prev Med Public Health, 39(1), 13-20, [9] Iezzoni LI, "Assessing quality using administrative data", Ann Intern Med, 127(8), , [10] Stukenborg GJ, Wagner DP, Connors AF Jr, "Comparison of the performance of two comorbidity measures, with and without information from prior hospitalization", Med Care, 39(7), , [11] Southern DA, Quan H, Ghali WA, "Comparison of the Elixhauser and Charlson/Deyo methods of comorbidity measurement in administrative data", Med Care, 42(4), , [12] Harrell FE, Lee KL, Matchar DB, Reichert TA, "Regression models for prognostic prediction: advantages, problems, and suggested solutions", Cancer Treat Rep, 69, , [13] Harrel1 FE, Lee KL, Califf RM, Pryor DB, Rosati RA, "Regression modelling strategies for improved prognostic prediction", Statistics in Medicine, 108(1), 65-67, [14] Iezzoni LI, "Risk adjustment for measuring health care outcomes", 2nd ed. Ann Arbor: Health Administrative Press, , [15] Hannan EL, Kilburn H, O' Donnell JF, Lukacik G, Shields EP, "Adult open heart surgery in New York State", JAMA, 264, , [16] Green J, Wintfeld N, "Report cadrs on cardiac surgeons: assessing New York State's approach", New Eng J Med, 332, , [17] O'Connor GT, Plume SK, Olmstead EM, Coffin LH, Morton JR, et al. "A regional prospective study of in-hospital mortality associated with coronary artery bypass grafting. The Northern New England Cardiovascular Disease Study Group", JAMA, 266(6), , [18] Dong-Su Kim, Seung-Gi Yu, Risk stratification in patients with CAD", The Korea Society Cardiology Interventional Cardiology Research, 임지혜 (Ji-Hye Lim) [ 정회원 ] < 관심분야 > 의료정보, 의무기록, 의료의질관리 2004 년 8 월 : 경북대학교보건대학원 ( 보건학석사 ) 2012 년 2 월 : 경북대학교일반대학원보건학과 ( 보건학박사 ) 1997 년 3 월 ~ 2008 년 8 월 : 대구파티마병원의료정보과 2009 년 3 월 ~ 현재 : 동주대학교보건의료행정과조교수 남문희 (Mun-Hee Nam) [ 정회원 ] < 관심분야 > 의료정보, 환자안전, 의료의질관리 2005 년 2 월 : 부산가톨릭대학교간호대학원 ( 간호학석사 ) 2010 년 8 월 : 인제대학교일반대학원보건학과 ( 보건학박사 ) 1989 년 3 월 ~ 2010 년 8 월 : 부산성모병원간호부 2010 년 9 월 ~ 현재 : 가야대학교간호학과교수 2679

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