공적분관계를 반영한 사망률 예측모형 연구

장선화 高麗大學校 大學院 2013 국내석사

사망률 예측모형으로 가장 많이 사용되는 Lee and Carter 모형은 구조가 간단하여 적용이 용이한 장점이 있지만 적용상 여러 가지 문제점들이 지적되어 이를 보완하기 위한 개선모형들이 제안되었다. Lee and Carter 모형을 확장한 여러 모형 가운데 Li and Lee 모형은 사망환경이 유사한 인구집단의 사망률이 장기적으로 공통사망률로 수렴할 것이라는 전제하에 사용되는 사망률 예측모형으로 인구의 일관성 있는 사망률 추계에 응용되고 있다. 통계청은 장래인구추계(2011)에서 사망력 추정기법으로 Li and Lee(Coherent Lee-Carter) 모형을 사용하였다. 그러나 Li and Lee 모형은 장기적 수렴의 전제조건이 성립하는지에 대한 검증을 포함하고 있지 않다. 본 논문에서는 2개 이상 인구집단 간 사망률의 장기균형관계를 공적분 검정을 통해 규명하고, 이를 반영하여 사망률을 예측할 수 있는 오차 수정된 LC (vector error corrected Lee and Carter: VEC-LC) 모형을 제안하고 있다. 또한 우리나라 사망률 자료에 Lee and Carter 모형, Li and Lee 모형, VEC-LC 모형을 적용한 후 적합도를 비교하고, 2010년부터 2100년까지의 남녀 예측 기대수명을 작성하여 비교하였다.

사망률 추세 분석에 대한 연구와 공제사업 리스크 관리 개선 방안

오필재 숭실대학교 대학원 2024 국내박사

본 논문의 첫 번째, 두 번째 연구는 사망률의 추세와 관련한 연구로서, 사망률의 계절성과 확률모형을 이용한 미래 사망률 시나리오의 생성에 대해 논의하였다. 첫 번째 연구주제는 기존 연구들에 의해 알려진 사망률의 계절성을 통계청 마이크로데이터의 월별 데이터를 통해 분석하였다. 질병, 상해, 암, 뇌혈관질환, 심혈관질환 등 다양한 사망 원인을 분류하고, 이를 기반으로 전통적인 시계열 모형 및 최신 시계열 분석 기법을 적용하여 사망률의 계절성을 모델링하고 월별 사망률을 예측해 보았다. 이러한 시계열 모형을 활용함으로써, 보험사가 사망 관련 보험금의 연간 지급을 보다 정확히 예측하고, 장례 서비스를 제공하는 기업들이 연간 현금 흐름을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 모색할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 전염병 대응, 의료 자원 배분 및 방역 정책 수립 등에도 활용될 수 있어, 환자 관리와 예방 조치 강화에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 두 번째 연구주제는 미래 사망률을 예측하기 위해 확률모형을 사용하여 다양한 시나리오를 생성하고 비교하는 데 중점을 둔다. 한국의 사망률 데이터를 기반으로 Lee-Carter 모형 등 대표적인 확률적 사망률 모형들을 활용하여 성별, 연령별 코호트효과를 반영한 미래 사망률 추정치와 시나리오를 도출하였다. ARIMA와 같은 전통적인 시계열 모형뿐만 아니라 최신 머신러닝 기법을 적용하여 비교·분석하였으며, Prophet 모형 및 베이지안 구조 시계열 모형 등의 경우 기존 모형과 비교해 더 다양한 궤적을 제시하며 사망률 예측의 불확실성을 보다 다양하게 반영할 수 있음을 보여주었다. 각 모형별 사망률 시나리오의 차이를 통해 보험 및 연금의 리스크 평가에 있어서 보다 객관적이고 다양한 접근이 가능함을 확인하였으며, 특히, 미래 사망률 예측에서 발생할 수 있는 불확실성을 고려한 리스크 평가를 통해 연금 설계 및 보험료 산정에 실질적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문의 세 번째, 네 번째 연구는 공제의 리스크 관리와 관련하여 실증분석을 한 연구로서, 교육시설안전원의 재무 건전성과 운영 안정성을 강화하기 위한 다양한 방안을 제시하였다. 세 번째 연구주제는 공제사업에 있어 안정적 운영 및 건전성을 확보하기 위한 다양한 리스크 관리 대안을 제시하였다. 첫째, 자기부담금 제도를 도입하여 소액사고의 발생 빈도를 줄이고, 도덕적 해이를 방지하며, 보험료 절감을 도모할 수 있었다. 둘째, 할인할증 제도를 통해 신뢰도 이론을 활용하여 보험요율을 산출하는 방법론을 제시하였으며, 과거 손해 실적에 기반한 보험료 조정을 통해 공정한 보험료 부과와 함께 손해 실적 개선을 유도하는 방안으로 리스크 관리 노력을 유도할 수 있었다. 이러한 리스크 관리 방안은 공제사업의 재정 안정성을 높이고, 회원들의 안전 관리에 대한 책임감을 강화하여 공제사업의 지속 가능성을 확보하는 데 기여할 것이다. 네 번째 연구주제는 최근 도입된 新지급여력제도(K-ICS)와 민영 보험사에 적용되는 지급여력제도(RBC)를 배경으로 교육시설안전원 공제사업의 지급여력비율을 평가하였다. 공제사업에 민영 보험사의 지급여력 기준을 적용하는 것의 타당성을 검토하였으며, 재난복구기금 등 현재 적립되어 있는 예비금의 적정성과 관리 방안을 평가하여 공제사업의 재무 안정성 강화 방안을 제시하였다. 연구 결과는 공제사업의 회계 처리와 지급여력 측정 방식에서 민영 보험과의 차이점을 확인하고, 공제사업의 특성을 고려한 맞춤형 지급여력제도 도입이 공제의 재무 건전성을 향상시키는 데 기여할 수 있음을 시사한다. 이는 공제사업에 적합한 위험 관리 및 규제 프레임워크 개발에 중요한 기초 자료를 제공하며, 공제사업의 지속 가능한 운영과 발전에 필수적인 요소가 될 것임을 보여준다. The first and second studies focus on trends in mortality rates, discussing the seasonality of mortality and the generation of future mortality scenarios using probabilistic models. The first study analyzes the seasonality of mortality, as identified in previous research, using monthly data from the Statistics Korea microdata. It categorizes various causes of death, such as diseases, injuries, cancer, cerebrovascular diseases, and cardiovascular diseases, and models the seasonality of mortality using both traditional time series models and advanced time series analysis techniques. By applying these models, the study aims to help insurance companies predict annual mortality-related payouts more accurately and assist funeral service providers in managing their annual cash flows effectively. Additionally, the analysis results can be utilized in epidemic response, allocation of medical resources, and formulation of quarantine policies, thereby making a significant contribution to enhancing patient management and preventive measures. The second study focuses on generating and comparing various scenarios for predicting future mortality rates using probabilistic models. Based on mortality data from Korea, it employs prominent probabilistic mortality models such as the Lee-Carter model to derive future mortality estimates and scenarios that reflect cohort effects by gender and age. The study conducts a comparative analysis using traditional time series models like ARIMA and advanced machine learning techniques, demonstrating that models like the Prophet model and Bayesian structural time series models can present more diverse trajectories and better capture the uncertainty in mortality predictions. The differences in mortality scenarios across models highlight the potential for more objective and varied approaches in risk assessment for insurance and pensions, particularly by incorporating uncertainty considerations in future mortality predictions, thus contributing to pension design and premium calculations. The third and fourth studies provide empirical analyses related to risk management in mutual insurance, offering various strategies to enhance the financial soundness and operational stability of the Korea Institute of Educational Facility Safety. The third study proposes several risk management alternatives to ensure the stable operation and soundness of mutual insurance. First, the introduction of a deductible system aims to reduce the frequency of minor claims, prevent moral hazard, and promote premium savings. Second, the study presents a methodology for calculating insurance rates using credibility theory through a bonus-malus system, encouraging fair premium imposition and loss performance improvement based on past loss experience. These risk management strategies aim to enhance the financial stability of mutual insurance and reinforce members' responsibility for safety management, thereby ensuring the sustainability of mutual insurance operations. The fourth study evaluates the solvency ratio of the Korea Institute of Educational Facility Safety in the context of the newly introduced Korean Insurance Capital Standard(K-ICS) and the solvency regulation(RBC) applied to private insurers. It examines the feasibility of applying private insurers' solvency standards to mutual insurance and assesses the adequacy and management of existing reserves, such as disaster recovery funds, proposing measures to strengthen the financial stability of mutual insurance. The study identifies differences in accounting and solvency measurement between private insurance and mutual insurance operations, suggesting that a customized solvency framework tailored to the characteristics of mutual insurance can enhance their financial soundness. This provides critical foundational data for developing an appropriate risk management and regulatory framework for mutual insurance, highlighting essential elements for their sustainable operation and development.

대학병원 응급실 경유 환자의 주중 입원과 비교한 주말 입원 사망률

김선화 인제대학교 보건대학원 2013 국내석사

목적: 대학병원 응급실 경유 입원 환자를 대상으로 주중, 주말 입원의 사망률을 비교하고 관련 요인을 파악하여 주말 입원의 사망률 개선에 기여하고자 하였다. 방법: 대상은 부산광역시 D대학병원에 2010년 1월부터 2011년 12월까지 2년 간 응급실을 경유하여 입원한 환자 총 18,603명 이었다. 의무기록자료와 추가로 수집 가능한 자료를 이용하여 사망 여부 및 입원 요일과, 대상자 특성, 주진단명, 진료과, 입원시 내원형태, 재원일수, 수술, 협진, 전과 등 진료 관련 특성을 파악하였다. 자료분석은 Predictive Analytics Software (PASW, ver. 20.0, SPSS Inc, Chicago, Illinois, USA)을 이용하였다. 주중과 주말 입원 사망률을 비교하고, 사망률에 영향을 미치는 요인을 다중로지스틱회귀분석으로 파악하였다. 결과: 동 기간 전체 사망률은 5.9% 였으며, 주중 입원 5.7%, 주말 입원 6.3%로 주말 입원의 사망률이 높았다(P=0.170). 주 진단군별로는 악성신생물(암)(C00~C97)은 주중 12.5%, 주말 15.2%(P=0.052), 순환기계질환(I00~I99)은 주중 6.5%, 주말 7.0% (P=0.565), 기타 질환은 주중 3.4%, 주말 3.5%(P=0.842)로 모두 주말 입원의 사망률이 주중 입원보다 높았다. 특성별 사망률에 대한 단변량분석에서는 주말 입원 사망률이 주중 입원 보다(OR=1.10, 95% CI=0.96~1.26), 40대이하에 비해 5,60대(OR=2.73, 95% CI=2.28~3.27), 70대이상(OR=3.56, 95% CI=(2.97~4.28), 수술(OR=1.15, 95% CI=0.97~1.35), 협진(OR=1.97, 95% CI=1.69~2.30), 전과(OR=1.05, 95% CI=0.85~1.31) 경우에서 높았고, 외과계 환자(OR=0.73, 95% CI=0.62~0.85) 에서 낮았다. 다중로지스틱회귀분석 결과 성, 연령을 보정한 상태에서 주중 입원에 대한 주말 입원 사망률(OR=1.16, 95% CI=1.01~1.33)은 단변량분석(OR=1.10, 95% CI=0.96~1.26)에서 보다 더 높았다. 결론: 주말 입원 환자의 사망률이 주중 입원 환자보다 높음을 확인하였다. 입원 환자의 사망률은 질병의 중증도와 입원 당시의 상황 등에 일차적으로 영향을 받겠지만, 주중에 비해 높은 주말 사망률 개선을 위해서는 주말 효과를 줄이기 위한 보다 능동적인 개선 노력과 지속적인 모니터링이 강조되어야 할 것이다.

지역별 신생아집중치료실 접근성과 신생아사망률의 상관관계 분석

윤기쁨 서울시립대학교 도시보건대학원 2021 국내석사

배경: 국내의 합계출산율은 해를 거듭할수록 낮아지고 최근 2년 동안 한국은 전 세계 국가 중 가장 낮은 출산율을 기록하고 있다. 저출산 및 산모의 고령화로 인한 인공 임신의 증가로 조기분만 출생아와 저체중출생아가 폭발적으로 증가하고 있으며, 산모의 연령이 높아짐에 따라 발생하는 조산율, 저체중아출산율, 다태아출산으로 인해 신생아집중치료실의 필요성이 높아지고 있다. 정부는 공급 부족 및 수도권 편중 현상을 해소하기 위해 대대적인 신생아집중치료실을 지원하고 있지만 단순히 개소 수의 증가가 아닌 접근성에 따른 건강 결과를 알아보고 적절한 위치에 신생아집중치료실을 위치시키는 것이 필요하다. 따라서 의료이용행태를 적용하여 구분한 중진료권 단위의 신생아집중치료실 접근성과 신생아사망률의 상관관계를 알아보고자 하였다. 방법: 본 연구는 지역변수를 이용한 생태학적 연구로 인구 규모, 의료 이용, 접근성을 분석하여 도출한 70개 중진료권을 대상으로 설정했다. 종속변수는 신생아집중치료실의 대상인 신생아의 상태를 반영하는 건강측정지표로 신생아사망률을 선정하고 조기 분만, 저체중아, 모의 연령을 고려한 위험군을 함께 산출하였다. 독립변수로는 지리정보시스템을 이용하여 산출한 신생아집중치료실에 기준시간 내 접근 불가능한 인구비율과 지역면적 당 신생아집중치료실 개소 수, 기준시간 내 신생아집중치료실 의료이용률을 선정하였고, 인구사회적 요인을 통제하기 위하여 인구수, 인구밀도, 분만건수, 가임인구비율을 함께 분석하였다. 분석방법은 기술통계 분석, 피어슨의 상관관계분석 및 종속변수를 변환하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 결과: 출생아 천 명당 `15년부터 `19년까지 5개년 동안 중진료권별 평균 신생아 사망자 수는 1.59명이며, 영아사망률의 평균은 2.83명이었다. 진료권별 면적 100㎢ 당 신생아집중치료실 개소 수 평균은 0.75개소였고, 29개 진료권은 분석대상 기간인 5년 동안 진료권 내 신생아집중치료실이 없었다. 기준시간 내 신생아 집중치료실에 접근 불가능한 인구비율이 평균 100%인 진료권이 2개, 기준시간 내 신생아집중치료실 의료이용률이 평균 0%인 진료권이 3개 권역이었다. 종속변수인 신생아사망률과 독립변수 모두는 상관관계가 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 독립변수인 접근성과 인구사회요인이 높은 상관관계를 보였으나 다중공선성 문제는 없어, 신생아집중치료실 접근성이 신생아사망률에 미치는 영향을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 통계적으로 유의미한 수준의 영향력이 있음을 분석할 수 있었다. 결론: 접근성이라는 단면적인 지표를 단순히 지역별 건강결과인 신생아사망률과 비교하는 것은 인과적 효과를 얻기가 어렵다. 광역시 및 수도권에 대부분의 인프라가 집중되기에 지역별 의료서비스 수혜의 격차가 발생하여 취약지역의 사망률이 더 높을 것이라는 예상과는 달리 인구사회적 특성으로 인해 시설 공급이 충분한 지역에서 오히려 사망률이 높게 발생하는 현상 등을 고려하여 접근성과 사망률이라는 단면적인 지역데이터 외에 분만, 출산, 사회경제적 요인들을 고려한 재분석이 필요했으며, 따라서 신생아사망률에 영향을 미치는 것으로 알려진 개인수준의 위험요인을 함께 분석하여 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. Background: The total fertility rate in the country declines with each passing year, and in the last two years, South Korea has recorded the lowest fertility rate among the countries in the world. Premature birth, birth and low birth weight infants are increasing explosively due to the increase in artificial pregnancy due to the declining birthrate and aging mothers, and Josanyul, the birth rate of low birth weight infants, which occurs as the mother ages. There is an increasing need for neonatal intensive care units for multiple births. The government is supporting a large neonatal intensive care unit to eliminate supply shortages and metropolitan intensive care units. But it's not just about increasing the number of locations, It is necessary to arrange a treatment room that's looking at the health effects of accessibility and build the neonatal intensive care units in the right places. Therefore, in this study investigated the correlation between the accessibility of the neonatal intensive care unit and the neonatal mortality rate of the medical area classified by applying the medical usage pattern. Methods: This study is an ecological study using regional variables, and was set as a target for 70 medical areas derived by analyzing population size, medical use, and accessibility. For the dependent variable, the neonatal mortality rate was selected as a health index that reflects the condition of the target newborn in the neonatal intensive care unit, and the risk group considering preterm birth, low birth weight, and simulated age was calculated together. Independent variables include the inaccessible population ratio within the reference time to the neonatal intensive care unit calculated using the geographic information system, the number of neonatal intensive care units per area, and the utilization rates of the neonatal intensive care unit within the reference time. And also selected and population, population density, number of deliveries, and fertile population ratio were analyzed together to control social factors in the population. The analysis methods were descriptive statistical analysis, Pearson's correlation analysis, and simple linear regression analysis. Results: The average number of newborn deaths per 1,000 live births for the five years from 2015 to 2019 was 1.59 for total medical areas, and the average infant mortality rate was 2.83. The average number of neonatal intensive care units per 100 square kilometers per total medical areas was 0.75, and 29 medical areas did not have neonatal intensive care units within the treatment area during the five-year analysis period. Two medical areas had an average of 100% of the population inaccessible to the neonatal intensive care unit within the reference time, and three medical areas had an average of 0% of the neonatal intensive care unit medical use rate within the reference time. Both the dependent variable, neonatal mortality rate and the independent variable were analyzed to have no significant correlation. Accessibility, an independent variable, and demographic and social factors showed a high correlation, but there was no problem of multicollinearity. Logistic regression analysis was performed to analyze the effect of neonatal intensive care unit access on neonatal mortality. As a result, it was possible to analyze that there was a statistically significant level of influence. Conclusions: It is difficult to obtain a causal effect that simply compares the cross-sectional indicators of accessibility and neonatal mortality as a regional health outcome. As most of the infrastructure is concentrated in metropolitan cities, there is a regional disparity in health care benefits, which is expected to increase mortality in vulnerable areas. However, due to demographic characteristics, mortality rates were somewhat higher in areas with sufficient facilities. Therefore, in addition to regional data on accessibility and mortality, reanalysis was necessary by adding fertility and socioeconomic factors. Therefore, meaningful results were obtained by analyzing individual risk factors known to affect neonatal mortality together.

표준화사망률의 지역간 변이에 영향을 미치는 요인

한진아 아주대학교 보건대학원 2010 국내석사

공무원사망률에 관한 연구

송승섭 高麗大學校 政策大學院 2014 국내석사

기존 공무원사망률은 보험사의 경험생명표 산출방식에 의해 산출되었으나 공무원사망률의 특성과 패턴을 규명하기 위해 대안적인 방식을 제안하였다. 공무원 사망률 기초자료의 특성을 분석한 후 주로 미국 NCHS에서 활용되는 Beers의 보정계수를 이용한 보정방식으로 보정하였다. 그리고 공무원사망률의 경향과 수준을 구조적으로 규명하기 위해 Brass-logit 모형을 활용하여 한국형 표준사망률과 적합시켜 전(全) 연령으로 확장하였다. 또한 본 논문에서는 한국형 표준사망률과의 적합계수(coefficient)에 최신연구에 기반한 국민사망률 추계치를 활용하여 2013년부터 2080년까지 공무원 사망률을 추계하였다. 마지막으로 공무원사망률 추계치에 대해 그 수준과 패턴을 논하였다. 주제어 : 공무원사망률, Beers 보간계수, Brass-logit 모형, 한국형 표준사망률

신경망을 이용한 응급실 방문 노인환자의 사망률 예측

박준혁 한국교통대학교 일반대학원 2020 국내석사

본 논문은 응급실을 방문한 65세 이상 노인환자의 의료 정보를 이용하여 이들의 사망률을 예측하는 모델을 제안한다. 의료 정보는 응급실을 방문하는 당시에 노인환자의 나이, 성별, 혈압, 맥박, 호흡수, 체온, 의식상태, 과거 암 병력, 당뇨 유무, 환자가 호소하는 증상 명, 과거 병력, 각종 혈액 검사에 대한 결과 등으로 기술된다. 이러한 의료 정보로부터 사망률 예측에 기여할 수 있는 적절한 자질들을 추출하여 각 특성에 따라 적절하게 벡터화한다. 노인환자의 사망률 예측 문제를 기본적으로 회귀(regression) 문제로 간주하여 딥러닝(Deep Learning) 기술을 적용한 신경만 기반의 모델을 제시한다. 사망률 예측 모델은 Feed Forward Neural Network(FFNN)와 Convolutional Neural Network(CNN) 두 가지 신경망과 지지벡터기계(SVM)를 이용하여 각각의 결과를 비교한다. 그 결과 FFNN, CNN, 지지벡터기계(SVM) 순으로 좋은 성능을 보인다. 추가로 의료 정보로부터 추출된 자질과 노인환자의 사망률과의 연관성을 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 계산한 후, 사망률을 예측하는데 크게 기여하는 자질만을 이용하는 모델을 제안한다. 그 결과 의료 정보로부터 추출한 중요도가 높은 상위 80개의 자질을 이용한 FFNN이 가장 좋은 성능을 보이며 이때 F1은 77.00, AUC는 83.58이다. 추가로 노인환자의 주요 사망 요인인 폐렴(pneumonia), 패혈증(sepsis), 균혈증(bacteremia)을 지닌 환자별로 집합을 구축하여 특정 질환을 지닌 환자의 사망률을 예측한다. 특정 질환을 지닌 환자만을 본 논문에서 제안하는 FFNN에 학습하거나 질환을 구분하지 않고 모든 환자를 학습한 FFNN을 이용하여 성능을 평가한다. 그 결과 질환별로 새로 구축한 질환별 신경망보다 모든 환자를 학습한 단일 신경망을 이용하여 사망률을 예측하는 것이 월등히 높은 성능을 보인다. 질환별 성능은 폐렴(pneumonia), 균혈증(bacteremia), 패혈증(sepsis) 순으로 높으며 가장 좋은 성능을 보인 폐렴(pneumonia) 환자의 예측 성능은 F1은 92.57, AUC는 97.02이다.

사망률 향상을 반영한 Markov 사망률 모형의 개선 방향

박언지 숭실대학교 대학원 2009 국내석사

Predicting mortality with accuracy is an important issue in determining the premiums of life insurance and annuity. Various risk factors such as smoking habit and physical activity are known to affect mortality. The decrease of birth rate and the increase of elderly population in recent decades makes insurers to concern longevity risk. This paper explores the mortality model which reflects an identified risk factors and mortality trend. To construct mortality model which allows us to reflect various risk factors, Markov model which has been suggested by Kwon and Jones was used. Also, Lee-Carter model was considered to take into account mortality improvement. Finally, actuarial calculations were performed with suggested model. 사망률을 정확한 예측하는 것은 생명 보험이나 연금의 현가를 계산하는데 있어서 중요한 문제이다. 여러 가지 행동적 요소 즉, 흡연, 활동 등이 사망률에 영향을 미친다는 것은 이미 많은 사람들이 알고 있을 것 이다. 또한 최근 출산율 감소, 노인 인구의 증가 등으로 인해 장수리스크를 고려해주지 않을 수 없게 되었다. 이와 관련하여 본 논문에서는 행동적 위험 요소를 반영한 사망률 모형과 시간적 요소를 반영한 사망률 모형에 대해 살펴보고, 이를 동시에 반영할 수 있는 사망률 모형을 제시해 본다. 특히, 행동적 위험 요소를 반영한 사망률 모형으로는 Kwon and Jones의 Markov 사망률 모형을, 시간적 요소를 반영한 사망률 모형으로는 Lee-Carter 모형을 사용하며, 마지막으로 새로 제시한 모형을 이용하여 생명 보험과 연금의 현가를 계산하였다.

의료기관 특성에 따른 출혈성 뇌졸중 환자 사망률 비교

권희정 고려대학교 보건대학원 2025 국내석사

목적: 본 연구는 사망률이 높은 출혈성 뇌졸중을 대상으로 단기(30일) 및 중기(365일) 사망률에 영향을 미치는 요인을 분석하여 시의적절한 의료서비스 제공 전략 수립을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 출혈성 뇌졸중은 조기 사망 위험과 중증도가 높아 초기 치료가 중요하며 많은 연구에서 뇌졸중 사망률이 의료기관 특성의 영향을 받는다고 보고되었다. 그러나 국내 뇌졸중 의료 질 향상을 위하여 여러 정책의 추진 결과로 뇌졸중 사망률 감소라는 좋은 성과가 있었으나 여전히 기관별 성과에 편차가 존재한다. 또한, 국내 주요 보건의료 문제로 의료접근성으로 인한 지역별 건강 수준의 격차가 벌어지는 것이 대두되어 한정된 의료자원을 효율적으로 사용하기 위한 전략이 필요한 상황이다. 이에 국내 출혈성 뇌졸중 환자 자료를 개인과 의료기관 단위의 다수준 자료로 구축하여 요인별 사망률을 비교하고 의료기관별 사망 위험의 차이를 평가하였다. 연구에 활용된 자료는 9차 급성기 뇌졸중 적정성평가 자료를 중심으로 건강보험 청구자료, 요양기관 현황 신고자료, 그리고 행정안전부 주민등록자료를 활용하였다. 방법: 9차 급성기 뇌졸중 적정성평가 자료(2020년 10월 -2021년 3월 진료분)를 중심으로 건강보험 청구자료, 요양기관 현황 신고자료, 행정안전부 주민등록자료를 활용하여 연구대상자 7,379명을 선정하였다. 연구의 관심 사건은 사망으로 사건 발생시간은 평가대상 요양개시일자로부터 주민등록자료의 사망일자의 차이인 사망 발생시간으로 정의하였다. 출혈성 뇌졸중 사망률을 단기 및 중기 사망으로 나누어 분석하였고 뇌졸중 재발 유무에 따른 사망률을 비교하기 위하여 추가로 부집단 분석을 실시하였다. 의료기관 요인은 종별, 허가병상수, 지역, CT장비수, 뇌졸중 집중치료실 유무, 전문의수, 월평균 진료량으로 환자 요인은 성별, 연령, 보험자, 주상병, CCI, 뇌졸중 재발 유무, 내원 7일 전 의료기관 방문, stroke scale로 하였고 모든 변수는 범주형으로 처리하였다. 독립변수와 사망률의 관계는 chi-square test를, 순서형 다범주 변수는 Cochran-Armitage trend test를 실시하였고, 부집단 분석에서 뇌졸중 재발과 독립변수 간 상호작용이 사망률 분포에 미치는 영향을 알아보기 위하여 로지스틱 회귀모형을 통하여 검정하였다. 요인별 누적 사망 위험은 Kaplan-Meier 생존분석을 사용해 추정하였고, 사망률은 log-rank 검정을 실시하였다. 독립변수는 이변수 분석(log-rank test) 결과, 양측 유의수준 5%에서 사망률에 유의한 차이를 보이는 변수들을 선정하였으며, stroke scale 중에서 결측값이 가장 적은 GCS를 활용하여 최종 5,569명을 대상으로 다변수 분석을 실시하였다. 출혈성 뇌졸중 사망률의 집단 수준 효과를 평가하기 위하여 frailty 모형을 적용한 콕스의 비례위험회귀모형을 다변수 분석에 사용하였다. 결과: 단기 및 중기 사망에서 frailty의 효과는 모두 p<.0001로 집단 수준에서 출혈성 뇌졸중 사망 위험에는 유의한 차이가 있었다. 단기 사망 위험에 유의한 영향을 미치는 변수로는 집중치료실, 연령, GCS로 나타났다. 집중치료실이 설치되지 않은 기관의 사망 위험은 1.40배 (95% CI; 1.04 to 1.89) 높았고, 연령별 사망 위험은 70대 1.28배 (95% CI; 1.02 to 1.62), 80대이상 2.01배 (95% CI; 1.62 to 2.51)로 고령 환자의 사망 위험이 높았다. GCS는 경증 대비 중등도(9~12점) 4.12배 (95% CI; 3.19 to 5.33), 중증(8점이하)은 19.41배 (95% CI; 15.93 to 23.66)으로 유의하게 높아 단기 사망에서는 신경학적 중증도와 고령 환자 비율이 높은 급성기 뇌졸중 환자를 신속하게 치료할 수 있는 환경이 중요하다는 것을 확인하였다. 반면 중기 사망 위험에는 연령, 보험자, CCI, 그리고 GCS가 유의하였다. 연령별 사망 위험은 60대 1.27배 (95% CI; 1.04 to 1.56), 70대 1.63배 (95% CI; 1.34 to 1.98), 80대 이상 2.75배 (95% CI; 2.27 to 3.32)로 연령이 증가할수록 사망 위험이 높았고, 보험자 유형은 의료급여 수급자가 1.38배 (95% CI; 1.17 to 1.63), CCI는 3점이상이 1.49배 (95% CI; 1.25 to 1.79), GCS는 경증과 비교하여 9~12점 2.86배 (95% CI; 2.40 to 3.41), 8점이하 10.98배 (95% CI; 9.62 to 12.54)로 높아 중기 사망에서는 환자의 사회경제적 수준, 기저질환 또한 유의한 영향을 미친다는 것으로 나타났다. 한편 뇌졸중 발생 유무를 부집단으로 분석한 결과, 단기와 중기 사망에 따라 초발군과 재발군 모두 GCS가 유의하였다. (p<.0001) 결론: 분석 결과, 출혈성 뇌졸중 환자 사망 위험에는 집단 효과가 존재하였으나 대부분 의료기관 요인보다는 환자 요인에 의한 차이인 것으로 나타났다. 의료기관 요인이 유의하지 않은 원인으로는 이미 제도적으로 뇌졸중센터 인증 사업, 적정성 평가에서 의료 질 우수 기관에 인센티브 부여 등 의료기관이 자발적으로 뇌졸중 의료 질 향상하는데 동기부여가 충분한 것으로 판단하였다. 가장 중요한 요인으로는 많은 선행연구에서 밝혀진 바와 같이 중증도였으며 특히 단기 사망에서는 중증도가 높은 고위험 환자군을 신속히 치료하는 환경을 조성하는 것이 가장 중요함을 알 수 있었다. 중기 사망은 연령과 신경학적 중증도 외에도 사회경제적 수준과 기저질환이 중요한 것으로 나타나 뇌졸중 치료 후에도 지속적인 추적 관리 체계가 필요함을 시사하였다. 향후 지역 내 뇌졸중 의료체계는 진단과 치료뿐만 아니라 지역 내 의료기관, 보건소 등 의료자원을 연계하여 만성질환 지속 관리, 뇌졸중 관련 교육 등 사전 예방 활동 강화와 함께 재활치료 등 사후관리를 포함한 포괄적인 시스템으로 전환이 필요하다. Objective: This study aimed to identify factors influencing short-term (30-day) and medium-term (365-day) mortality in patients with hemorrhagic stroke, providing evidence to support timely healthcare strategies. Hemorrhagic stroke is associated with high early mortality and severity, requiring prompt and effective treatment. Previous studies have shown that stroke mortality is significantly influenced by institutional characteristics. Despite the success of various policies aimed at improving stroke care quality in South Korea, disparities in outcomes among institutions persist. Moreover, regional health inequities due to disparities in healthcare accessibility remain a pressing public health issue, necessitating strategies for the efficient allocation of limited resources. To address this, we constructed a multilevel dataset comprising individual and institutional data to compare mortality factors and evaluate differences in mortality risk across institutions. The study utilized data from the 9th Acute Stroke Quality Assessment(ASQA) program, National Health Insurance claims, healthcare facility status reports, and the Ministry of the Interior and Safety’s resident registration database. Methods: The study analyzed 7,379 patients who received care between October 2020 and March 2021, based on the 9th ASQA program data. Mortality was defined as the time from the initiation of care to the date of death, derived from the resident registration database. Mortality was analyzed separately for short-term and medium-term periods, and subgroup analyses were conducted to compare outcomes based on stroke recurrence. Institutional factors included type of institution, number of authorized beds, region, number of CT scanners, presence of stroke unit, number of specialists, and monthly average stroke volume. Patient factors included sex, age, insurance type, primary diagnosis, Charlson Comorbidity Index (CCI), stroke recurrence, pre-hospital visits within 7 days before admission, and stroke severity (assessed using NIHSS or GCS). All variables were treated as categorical. Relationships between independent variables and mortality were examined using the chi-square test, with ordinal variables analyzed via the Cochran-Armitage trend test. Logistic regression was applied in subgroup analyses to evaluate interactions between stroke recurrence and independent variables on mortality distribution. Cumulative mortality risk was estimated using Kaplan-Meier survival analysis, with log-rank tests performed for group comparisons. Independent variables with significant associations in bivariate analyses (p<0.05) were included in the multivariable analysis, which focused on 5,569 patients with complete GCS data. A Cox proportional hazards model incorporating frailty terms was employed to assess institutional-level effects on mortality. Results: Significant institutional effects on mortality were observed (p<.0001), but differences were largely driven by patient-level factors. Key determinants of short-term mortality included the presence of stroke unit, age, and GCS scores. Institutions without stroke unit had a 1.40-fold higher risk of mortality (95% CI: 1.04 to 1.89). Mortality risk increased with age, with patients in their 70s at 1.28-fold risk (95% CI: 1.02 to 1.62) and those aged 80 or older at 2.01-fold risk (95% CI: 1.62 to 2.51). Patients with moderate (GCS 9–12, HR 4.12, 95% CI: 3.19 to 5.33) or severe stroke (GCS ≤8, HR 19.41, 95% CI: 15.93 to 23.66) had significantly higher mortality risks. Medium-term mortality was influenced by age, insurance type, CCI, and GCS. Age-specific mortality risks were 1.27-fold (95% CI: 1.04 to 1.56) for those in their 60s, 1.63-fold (95% CI: 1.34 to 1.98) for those in their 70s, and 2.75-fold (95% CI: 2.27 to 3.32) for those aged 80 or older. Patients on medical aid had a 1.38-fold higher risk (95% CI: 1.17 to 1.63), while those with a CCI ≥3 had a 1.49-fold higher risk (95% CI: 1.25 to 1.79). GCS scores remained significant predictors, with moderate (GCS 9–12, HR 2.86, 95% CI: 2.40 to 3.41) and severe cases (GCS ≤8, HR 10.98, 95% CI: 9.62 to 12.54) showing elevated risks. Subgroup analyses confirmed that GCS significantly influenced mortality in both first-time and recurrent stroke cases (p<.0001). Conclusion: While institutional factors contributed to mortality risk, patient-level factors played a more significant role. This may reflect the success of national policies incentivizing quality improvement in stroke care. Stroke severity emerged as the most critical determinant of short-term mortality, emphasizing the need for environments that enable rapid treatment of high-risk patients. Medium-term mortality was also influenced by socioeconomic factors and comorbidities, underscoring the importance of continuous post-treatment care. Future regional stroke systems should integrate acute care with chronic disease management, preventive measures, and rehabilitation services, creating a comprehensive network of healthcare resources.

最近 韓國社會의 差別死亡力 : 敎育水準과 婚姻狀態를 中心으로

정희영 성균관대학교 2013 국내박사

Like many advanced societies, contemporary Korean society may be characterized by a prolonged life expectancy and low mortality rate. However, there are prominent differences in the level of death among various strata of the population. Mortality rates are known to be strongly influenced by various demographic and socioeconomic factors such as gender, age, educational level, job status, or income. Differential mortality reflects death levels of various population groups and different social stratifications of society. Research on differential mortality is important because it not only explains the causes of difference in mortality rates, but it also predicts the future phenomena relating to mortality. In other words, differential mortality studies help us understand death levels and trends in national population. Such studies provide us an informative index for the different socioeconomic groups' health status. This study attempts to verify the effects of age, gender, educational level, and marital status on mortality by comparing population parameter estimates of the logit model with mortality ratios. Data on 4,896,975 cases in total recorded for the 1991-2010 period by Statistical Korean Bureau under the name of 'Annual Statistical Data on the Cause of Death' are analyzed for this study. Various factors such as gender, age, educational level or marital status from the Census are also utilized, which are collected every five years by Statistical Korean Bureau. After calculating proportional mortality ratios by gender, age, educational level, and marital status, the effects of each variable on mortality rates are analyzed by comparing population parameter estimates for the logit model with mortality ratios. Results of the study show that in the lower educational strata, mortality is negatively correlated with the educational levels of death. Results also show that mortality of the strata of the divorced or widowed is higher than those of the spoused, thereby inferring that not only economic situations but also loneliness and lack of social support may possibly cause the higher mortality rates. The study confirms that inequality among mortality ratios is related to the educational level and marital status of the death, and that differential mortalities exist among different social strata of the Korean population. A further study is required to analyze other important variables such as geographical differences, or causes of death that may affect differential mortality rates of the Korean society. KeyWords : proportional mortality ratio, mortality rate, log-odds estimates, mortality ratio, differential mortality. 최근 우리 사회는 기대수명 증가와 더불어 초고령화 사회에 대한 우려와 대비의 필요함이 대두되고 있다. 그러나 이와 같은 사망률의 감소 추세에도 불구하고, 인구의 하위집단 사이에서는 사망수준에 대한 격차가 여전히 존재하고 있는 것도 사실이다. 교육수준과 혼인상태에 따른 격차는 빈곤, 외로움, 가정의 해체나 사회적 단절로 인한 소외감으로 이어질 수 있고, 이것은 결국 사망률의 차이로 나타날 수 있다. 사망률은 성, 연령과 같은 인구학적 요인이나 교육수준 및 직업, 소득 등과 같은 사회경제적 요인들 그리고 가족관계등의 요인에 의하여 크게 영향 받는 것으로 알려져 있다. 특히 사회경제적 요인이나 가족관계에 따라 야기되는 개인 및 집단사이의 사망률 차이에 대한 양상은 이른바 차별사망력이라는 체계적으로 조명되어야 할 대상이 된다. 차별사망력에 대한 연구는 서로 다른 인구집단이나 사회계층에서 사망수준에 대한 차이를 비교하여 그 원인이 무엇이며, 어떠한 형태로 나타나는지를 규명하려는 것이다. 그것은 사망원인에 대한 현재의 상황을 설명하고, 미래의 사망현상을 예측하게 한다는 점에서도 중요한 연구이다. 그것은 또한 전국 인구의 사망률 수준 및 동향 판단을 이해하는 역할을 하며, 사회경제적 집단들에 대한 건강현황의 중요한 지표가 된다. 이 연구는 한국인의 사망력에 연령, 성별, 교육수준, 혼인상태가 어떠한 영향을 미치는지를 알아봄으로써 우리 사회의 차별사망력을 규명하고자 하는 시도이다. 본 연구에서 구체적으로 분석하고자 하는 대상은 1991-2010년 사이에 공표된 통계청 보유 “사망원인통계 연간자료”이다. 이 자료는 20년에 달하는 기간중에 발생한 전체 사망건수 4,896,975명이며, 또한 5년 단위로 실시되어 온 인구총조사의 성을 포함한 연령에 대한 교육수준 및 혼인상태 정보와 연결시켜서 분석에 활용되었다. 본 연구는 1991-2010년 기간중 발생한 총사망자의 구성비율과 성과 연령에 따른 교육수준과 혼인상태별 사망률의 결과로 최근 우리사회의 사망현상의 변화와 특성을 알아본 후, 빠른 경제적 발전과 더불어 높아진 교육수준으로 인하여 변화된 사망력비와 최근 이혼율이 급격하게 늘어나고 있는 추세에 주목하여 지난 20년 동안 혼인상태가 사망력비에 미친 영향을 살펴보았다. 1991년에 비하여 2010년의 교육수준별과 혼인상태에 따른 사망력에 미치는 영향에 대한 로짓모형의 사망력비 차이는 25세 이상 연령집단에서 각기 다른 양상을 띄고 있는 것으로 확인할 수 있다. 교육수준에 따른 사망력비의 변화에서 볼 수 있는 것은 모든 연령집단에서 사망력비의 증가율을 보인 반면, 혼인상태에서는 모두 감소한 것으로 나타났다. 남성 대비 여성의 사망력비는 교육수준으로 인하여 근소한 차이가 나타난 반면, 혼인상태에서는 증가한 것을 알 수 있다. 1991-2010년 사이 연령, 성별 및 교육수준과 혼인상태가 사망력에 미치는 영향에 대한 로짓모형의 사망력비 변화를 교육수준별로 살펴보면 무학에 비하여 초등, 중등, 대학이상 학력집단들에서 감소율을 보인 반면, 고등학력 집단에서는 약간의 증가율을 나타냈다. 혼인상태별 사망력비 변화에 있어서는 미혼에 비하여 유배우, 이혼, 사별집단들 모두에서 사망력비가 증가하였다. 이 연구의 결과는 교육수준에 따라 차별 사망력이 크게 좌우된다는 것을 규명하였다. 즉, 낮은 교육수준을 가진 계층에서 상대적으로 사망위험이 높아진다는 것을 보여준다. 또한 미혼, 사별, 이혼 집단들이 유배우자 집단보다 사망위험이 높게 나타났는데, 이는 상대적으로 취약한 경제상황뿐만 아니라 외로움이나 주위와의 소통단절이 사망위험을 높였다는 것을 시사한다. 차별사망력을 야기하는 여러 요인들 가운데에서도 특히 교육수준과 혼인상태의 두가지 요인이 사망이라는 현상을 사회 불평등의 결과로서 접근하려는 맥락에서 그 분석적 의의가 한층 제고된 것이라 할 수 있다. 결국 이상의 결과는 사망자의 교육수준과 혼인상태에 따른 차별사망력의 현상이 여전히 엄존한다는 것을 확인해 주는 것이다. 앞으로, 사회계층 사이의 사망률 격차를 좁히려는 방안을 모색하기 위해서 무엇보다도 유용한 근간을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대되기 때문에, 차별사망력을 결정짓는데 있어서 교육수준과 혼인상태외의 다른 요인들이 차지하는 영향에 대한 추가적인 연구가 진행되어져야 할 것이다. 주제어 : 사망구성비, 사망률, 로그오즈 추정치, 사망력비, 차별사망력.