지역 특성이 의료 이용의 지역 변이 측정에 미치는 영향¹€민주 석사.pdf · 2016-10-28 · Figure 2.1. Calculation of indices used to evaluate regional units13

학 사 학 논

지역 특 료 용

지역 변 에 미 는 향

2016년 2월

울 학 학원

학과 료 리학 공

김 민 주

A thesis submitted for the degree of

Master

Effect of Regional Characteristics

on Regional Variations

in Medical Services Utilization

February 2016

Minju Kim

The Department of Health Policy and Management

Seoul National University College of Medicine

지역 특 료 용

지역 변 에 미 는 향

지도 수 김

논 학 사 학 논 로 출함

2015년 10월

울 학 학원

학과 료 리학 공

김 민 주

김민주 학 사 학 논 함

2016년 2월

원 장 진 ( )

원장 김 ( )

원 주 ( )

- i -

초 록

연 목 : 연 는 료 용 지역 변 에 어

지역 단 가 변 에 미 는 향 악하고 하 다.

해 8개 주요 시 에 지역 변 행 역과, 동 시간,

, 지역 도 편 진료 지역 단

하여 지역 변 비 하 다. 한 포 료 용지

탕 지역 단 들 내 합 검증하고 하 다.

연 법: 료 용 지역 변 지역 단 간 비 해 비

용, 빈도 책 8개 상 시 하

다. 민건강보험공단 2013 료 용하여 동맥 우

식 , 경피 경 상동맥 장 , 고 골 후 , 슬

, , 개 , 산 단 , 공 상 등

8개 주요 시 지역 단 별 연 별 시 산출

하 다. 행 역(시 , 역시도)과 진료 ( 진료 , 진료 )

비 상 하여, coefficient of variation, extremal quotient,

systematic component of variation 산출하여 시 변 비

하 다. 한 지역 단 별 포 양상과, 8개 시 에 한

지역 도, 지 , 출비 등 료 용지 비

하 다.

- ii -

결과: 진료 경우 행 역 시 과 비 하여 8개 주요 시

에 coefficient of variation, extremal quotient등 감 하

다. 지역 단 별 coefficient of variation도 시 과 비

하여 감 하 , 지역 도 지 등 료 용 지

는 시 에 비해 높 값 나타냈다. 진료 경우

행 역 역시도 비 하여 결과 차 가 뚜 하지 않았다.

결론: 지역 단 법에 지역 변 가

달 지 , 지역 단 에 료 용 지역 도 단 별

포 양상에 차 가 하 다. 포나 지역 도

같 지역 특징 지역 변 에 미 는 향 도 악하

해 는 차후 연 가 필요할 것 다.

주요어: 지역 변 , 지역 단 , 지역 도, 진료 , 시술

학 : 2014-21103

- iii -

목 차

I. 론 1

1. 연 경 1

2. 연 목 6

II. 연 법 7

1. 연 상 료 7

2. 지역 단 9

3. 법 11

III. 연 결과 14

1. 지역 단 별 포 14

2. 시 지역 변 16

3. 지역 단 별 료 용지 포 22

IV. 고찰 27

V. 참고 헌 33

VI. Appendix 41

Abstract 47

- iv -

List of Tables

Table 2.1. Descriptions of EDI and KCD codes by procedures 7

Table 2.2. Formulas of the descriptive statistics 11

Table 3.1. Distributions of the populations in the administrative

units and the catchment areas 15

Table 3.2. Statistics of variation in the populations of the areas 15

Table 3.3. Numbers of procedures and rates of procedures 16

Table 3.4. Statistics of variation in the administrative units and the

catchment areas 20

Table 3.5. Localization indices in the administrative units and the

catchment areas 24

Table 3.6. Inflow indices in the administrative units and the

catchment areas 25

Table 3.7. Net patient flow in the administrative units and the

catchment areas 26

Table 6.1. Definitions of procedure rates 41

Table 6.2. Coefficient of variation for major procedures in 14 countries 44

Table 6.3. Distributions of the populations in 14 countries 45

- v -

List of Figures

Figure 2.1. Calculation of indices used to evaluate regional units 13

Figure 3.1. Kernel density function for age-sex standardized rates

of eight procedures in the secondary units 18

Figure 3.2. Kernel density function for age-sex standardized rates

of eight procedures in the tertiary units 19

Figure 3.3. Impact of the catchment areas on the estimation of

variation 22


medical utilization indices 23

Figure 6.1. Map of the secondary catchment areas 42

Figure 6.2. Map of the tertiary catchment areas 43

Figure 6.3. Distributions of the populations in 14 countries 46

- vi -

List of Abbreviations

CABG: Coronary artery bypass graft surgery

CT: Computed tomography

CV: Coefficient of variation

EDI: Electronic data interchange

EQ: Extremal quotient

IDR: Interdecile ratio

KCD: Korean Standard Classification of Diseases

MRI: Magnetic resonance image

PTCA: Percutaneous transluminal coronary angioplasty

SCV: Systematic component of variation

- 1 -

I. 론

1. 연 경

료 용 지역 변 는 지리 지역 단 에

료 용 도 양상 다 게 나타나는 상 다.

집단 료 용에 어 용 재한다 ,

변 (變異, variation)는 료 용 효과 는 효 에 어

에 지 못함 미한다. 료 용 지역 변 ( 하 지역

변 ) 연 는 러한 식에 고 해 다.

1938 Glover는 학 역에 등학생들 편도

차 보고하 , 에 한 사 견해 차 에는

달리 하 어 다고 하 다(Glover, 1938). 연 는

지역 변 에 한 과 후 지역 변 연 본보

가 었다(Wennberg, 2008). 1973 Wennberg는 지역

(small area analysis) 통해 지역 변 가 공 요 에 함

보여주었다(Wennberg et al., 1973). 그는 연 상

지역 변 개 ‘ 당 지 않는 변 (unwarranted

variation)’ 체 하 고(Wennberg, 2010), 변 연 법

립하 지역 변 연 토 마 하 다.

후 지역 변 연 는 상 시 과 질 범 해 고,

료 용 결과, 합병증, 료 에 한 근 등 지역 변 연

주 가 었다(Appleby et al., 2011; Corallo et al., 2012;

Wennberg, 2014). 연 들에 지역 변 는 나

필요 같 특 차 만 는 지 않

(Wennberg, 1987; Volinn et al., 1992; Schäfer et al., 2011;

Ozegowski et al., 2013), 병상 (Wennberg, 1987; Fischer et

- 2 -

al., 2000), 사 (Black et al., 1995; Milcent et al., 2009),

사 진료 식(Wennberg et al., 1982; Keller et al., 1998;

Wright et al., 1999; Coyte et al., 2001; Tu et al., 2012), 료

비스에 한 근도 차 (Black et al., 1995; Gusmano et al.,

2013) 등 변 하는 것 다. 그러나 지역

변 많 여 지 않 상태 남아 다

(Newhouse et al., 2013; OECD, 2014).

료비가 증가하고 료 실 에 한 식 높아지 지역

변 연 에 한 필요 증가했고(Skinner, 2012), 지역 변 연

는 가 차원 연 가 간 비 연 했다(Thygesen et

al., 2015). 변 연 는 료 용 변 시하고

변 시 간 비 통해 변 도 악하고 하 다. 그러

나 어 도 변 가 당한 것 , 어 도 시 타당한

것 가는 여지 남아 었다(Wennberg, 1986; Wennberg,

1987). 가 간 비 연 는 동 시 에 한 지역 변 가 간

비 가능하게 하 다는 에 , 당 지 않는 변 탐색

는 에 진 보하 다고 할 다.

가 간 지역 변 비 연 가 하 지역 단 가 변

에 미 는 향에 주목하게 었다(Thygesen et al., 2015).

변 비 가 주 동 지역 단 에 다 시 간에

루어진 하여, 가 간 연 에 는 다 지역 단 용하여

산출 동 시 에 한 변 비 하게 다. 지역 단 가

변 에 향 미 경우, 각 다 규모 지역 단 가진 가

간 지역 변 비 하는 것 당한가가 가 다(Jackson et

al., 2010).

지역 변 연 에 어 지역 단 택 핵심

다. 지역 단 하는 법에 변 가 달 지

- 3 -

(Volinn et al., 1994), 지역 단 규모 (OECD,

2014) 지역 단 는 변 에 향 미 다(Jackson, 2010). 지

역 지역 단 질 그 체 가 변

(extra-variation) 래하여(Thygesen et al., 2015), 변 원

지역 료 공 에게 돌리는 범하게 할 다

(Bernal-Delgado et al., 2015).

한 지역 단 는 지역 변 연 결과 해 과 책 용에

어 그 공한다. 1990 후 미 Dartmouth

Atlas Project 시작 미 럽지역 등에 가 차원

료 용 변 연 가 루어 다. 들 연 는 극 는

변 에 한 책 끌어 내는 것 목 한다(OECD,

2014). 러한 지역 변 연 실 용 고 해

보 , 지역 단 는 그 범 규모 에 실 료 용

함과 동시에, 료 공 과 직에 향 갖는 책 집행 단

할 연 결과 실 용 가능 높 다

(Bernal-Delgado et al., 2014; OECD, 2014).

상 고 하여 지역 단 가 갖추어야 할 건 내재

합 (intrinsic relevance)과 재 합 (extrinsic relevance)

에 생각해 볼 다. 내재 합 지역 단 가

규모 지리 범 에 탐색하고 하는 료 용양상

함과 동시에 지역 간 규모 차 한 가 변

생 함 미한다. 변 연 에 어 상 지역

단 는 해당 지역에 , 에 없 거주지

료만 할하는 경우 다(Volinn et al., 1994). 지역민 지

역 내 료 용 도가 높 지역 단 가 지역민 료 용

잘 하고 다고 할 다. 내재 합 과 하여 지

역 단 가 실 병원 용 할 도 병원 용 심

- 4 -

지역 단 하는 지역 법 (Wennberg et al.,

1973; Klauss et al., 2005) 용 었다. 한, 지역 단

규모 균등한 포에 가 변 하여 행

역 단 본 하여 가 균질한 새 운 지역단 만

드는 법 시도 다(Thygesen et al., 2015).

재 합 지역 변 연 결과 실에 해 과 용에

한 것 , 료 해당사 과(Ibid), 연 결과 산출

과 용에 어 책 에(OECD, 2014) 용 다. 재

합 에 행 역 주민 생 하는 단

책 집행 는 단 다 지역 변 연 에 지역

단 용 어 다.

우리나 에 료 용 지역 변 연 는 역시도(안 식

등, 1991; 등, 1993; 연 등, 2006; 등, 2010; 신

, 2011; Lee et al., 2012; Lee et al., 2013), 시 ( 용 등,

1994; Hong et al., 2014), 시 ( 등, 2013; 미 등,

2014) 등 주 행 역 그 단 하고 다. 행 역

연 결과 산출과 해 , 결과 책 용 용 는 에

단 재 합 충 시킨다. 그러나 거주 지역 에

료 용 잦 우리나 실 감안하 변 단

내재 합 떨어질 다.

2009 우리나 시 지역 지역 도 평균 37.9%

나타났다( 경 등, 2011). 규모가 각각 32만 상, 80만

상 지역 단 하 도, 지역 도는 각각 51.1%,

67.1% 나타났다(한 보건산업진 원, 2012). 미 과 스 스 등에 는

병원 송 역 평균 지역 도가 70% 상 나타난 다

(Wennberg, 1996; Klauss et al., 2005). 한 미 욕주 캘리포니

아에 거주하는 어 용 상 한 연 에 거주하

- 5 -

는 주에 원 료 는 비 95% 상 나타났다(Yip,

1993). 료 용 거주지 내 용 비 상 낮 우리

나 에 행 역 료 용 변 한다 , 지

역 변 연 에 극 탐색하고 하는 변 요

해당 지역 료 공 향 규 하 는 어 워진다.

행 역 격차도 가 다. 내 지역 변 연 는

주 행 역 그 지역 단 하 지만 행 역 격차가

변 에 미 는 향에 한 추가 탐색 루어지지 않았다.

단 행 역 갖는 약 보 하고 내에 도

료 용 편 한 진료 단 용하 는 시

도가 었다. 진료 편 행 역 하

합과 리 하는 식 루어 고( 용 등, 1994; 우

등, 1994; 미 등, 2004; 신 웅 등, 2007; 경 등, 2011), 병원

심 송 역 악한 연 가 었다( 등, 2013). 그

러나 러한 시도가 행 역 지역 변 단 하는 것과 비

하여 에 어 갖는 효과에 해 는 연 가 없다.

연 에 는 행 역과 지역 내 료 용과 료 용

고 하여 편 한 진료 지역 단 하여, 8개 주요 료

시 시 에 한 지역 변 하고, 지역 단 가 료

용 지역 변 에 미 는 향 하고 한다. 한

지역 단 별 8개 주요 료 시 에 한 지역 도등 료

용 지 평균과 변 비 하여, 각각 지역 단 가

지역민 거주지에 료 용 하는 도 하고

한다.

- 6 -

2. 연 목

연 는 료 용 지역 변 에 어 지역 단

가 변 에 미 는 향 악하고 한다. 해 행

역과 진료 지역 변 지역 단 하 다. 한 지역

단 별 포 지역 도 등 료 용 지 비 하여

지역 단 변 단 합 검증하고 한다. 연

체 목 다 과 같다.

첫째, 행 역과 진료 포 양상 비 한다.

째, 행 역과 진료 에 상동맥 우 식 , 경피 경

상동맥 장 , 고 골 후 , 슬 ,

, 개 , 산 단 , 공 상 등 8개 주요

시 에 한 시 지역 변 하여 비 한다.

째, 행 역과 진료 에 8개 주요 시 에 한 지역 도등

료 용지 포 하여 비 한다.

- 7 -

II. 연 법

1. 연 상 료

연 연 상 내에 2013 1월 1 12월 31 지

상동맥 우 식 (Coronary Artery Bypass Graft Surgery, CABG),

경피 경 상동맥 장 (Percutaneous transluminal coronary

angioplasty, PTCA), 고 골 후 , 슬 , ,

개 , 산 단 (Computed tomography, CT) 는 공

상(Magnetic resonance image, MRI) 시 다. 민건

강보험공단 지원 연 , 별, 주 ( 상 격 DB), 시 , 진

단 ( 상 진료 DB), 료 주 (요양 DB) 악하 다. 건강보험청

드 한 질병사 통해 시 과 진단 악하 다.

Procedures EDI code KCD code

CABG O1641-1642, O1647, OA641-642, OA647

PTCA M6551-6552, M6571, M6561-6564

Surgeryafter hip fracture N0711, N0715, N0601, N0991 S72.0,

S72.1

Knee replacement surgery N2072, N2712, N3712, N3722, N4712, N4722

Hysterectomy R4073-4074,R4143-146, R4154-4155, R4183,R4202-4203,R4221,R4250,R4427-4428, R4482,R4130

Caesarean section R4507-4510, R4514, R4516,-4520, R5001

CTHA401-416, A424-425, HA434-435, HA441, HA443-449, HA451,HA453, HA456-459, HA461, HA463, HA464-469, HA471,HA473-478

MRI

HE101-142, HE201-241,HE301-302,HE310-311, HE313, HE315, HE320, HE321, HE401, HE403-406, HE408-410, HE411-416, HE418, HE420-429, HE431-434, HE501-502, HE505-506, HE509-516, HE518, HE520, HE526-530, HE533-536,HE539, HF101-107, HF201-203, HF305-306

Table 2.1. Descriptions of EDI and KCD codes by procedures

EDI, electronic data interchange; KCD, Korean Standard Classification of Diseases; CABG, coronary artery bypass graft

surgery; PTCA, percutaneous transluminal coronary angioplasty; CT, computed tomography; MRI, magnetic resonance image

- 8 -

연 상 시 료 용 지역 변 가 간 비 시도

한 OECD 보고 “Geographic Variation in Health Care”에

고비용, 고빈도, 책 , 득가능 하여

11개 시 들 다(OECD, 2014). 들 시

상 한 장 첫째, 비용과 용량과 책

에 주요 료 시 포 하고 다는 , 째, 상 시 들

민감 료, 공 민감 료 같 료 용 지역 변

에 한 개 틀(Wennberg et al., 2002) 내 범주들 포 하

에 시 별 변 양상 차 찰하 용 하다는 , 째, 시

마다 상 료 역 범 가 달 다양한 지역 단

용할 다는 , 째, 산출 시 변 OECD 보고

에 참여한 다 가들 결과 비 하여 우리나 시 변

객 견지에 악할 다는 다.

시 산출시 지역별 시 건 는 주 지 하

다. 연 상동맥 우 식 , 경피 경 상동맥

장 경우 20 상, 그 시 15 상

하 다. 시 산출시 생 출생아 모 하는 개

경우 산모 연 연 포함하 다(Appendix, Table 6.1). 통

계청 2013 주민등 료 용, 행 역별, 5 단

연 별, 별 주민등 악하 다. 개 경

우 2013 통계청 동향 사 출생 료 용하여 지역별 산모

연 에 출생아 악하 다. 지역 단 별 , 연

차 에 는 차 보 하 해 2013 주민등

직 시행하 고 직 용하여 지역

변 산출하 다.

- 9 -

2. 지역 단

연 에 는 2차 료 용과 3차 료 용

지역 하여 료 용 변 에 해 지역 단 가 미 는

향 악하고 하 다. 2차 료 담당하는 역 2차

단 하여 시 과 진료 (Secondary catchment area) 비

하 3차 료 담당하는 역 3차 단 하여 역

시도 진료 (Tertiary catchment area) 비 하 다.

가. 2차 단 (시 , 진료 )

2차 단 사용하고 하는 행 역 단 는 163개 시 과 57개

진료 다. 우리나 행 역 체계는 특별시, 역시, 특별

시, 도, 특별 도 시, , 가지 체계 는 (지

법, 2014), 시 2차 단 하 다.

행 역 단 가운 는 지역 단 에 포함하지 않았다.

특별시나 역시는 통 달 비스 도달범 가 공간

어 주민 근 에 큰 차 가 없고( 경 등, 2011), 거주

지가 집해 에( 지 등, 2008) 료 용 역 시

단 단 보는 것 하다고 단하 다. 한 시 단

는 연 에 하고 하는 57개 진료 편 본단 지

역 단 크 에 별도 단 간주하는 것보다 진료

과 비 에 합하 에, 진료 료 용 변

에 해 갖는 효과 하 에 하다는 단 하에 시

행 역 단 용하 다.

2차 단 시 과 비 하고 하는 진료 우리나 원

료생 해 2012 10월에 2013 9월 지 원

- 10 -

용 용하여 만들어 다( 등, 2015). 진료

163개 시 본 단 하고, 지역 도 40%, 경 15

만, 병합 거리 60 하여 57개 단 편

었다(Appendix, Figure 6.1).

나. 3차 단 ( 역시도, 진료 )

3차 단 사용하고 하는 행 역 단 는 16개 역시도

다. 역시도는 우리나 가지 행 역 체계 가운 (지

법, 2014) 상 체계에 해당하 , 2차 3차 료 가운 3차 료

에 하는 행 역 간주할 다. 2013 우리나

역시도는 17개 지만, 특별 시 역시에

병합하여 16개 역시도 3차 지역단 하 다.

특별 시 경우 가 약 12만 다 역시도

평균 약 4%에 해당한다. 가 다 역시도

포에 벗어난 도가 커 , 포 에 가

변 생시킬 가능 다. 한 지역 도에 어 도 다

역시도에 비해 낮 값 보 는 (한 보건사업진 원,

2013), 는 지역 단 내 합 충 시키지 못할 뿐만 아

니 료 용 평가하는 지 에 도 지역 변 곡할

다. 연 에 는 특별 시 역시 포함시 다.

3차 단 역시도 비 하고 하는 진료 2014 1월

에 6월 지 상 합병원 원 용하여 만들어 다(

등, 2015). 지역 도 50%, 경 50만 , 병합 거리

180 하여 12개 단 편 었다(Appendix,

Figure 6.2).

- 11 -

3. 법

지역 단 가 료 용 지역 변 에 미 는 향 악하

해, 지역 단 별 시 변 통계 산출하 다.

다 과 같 루어 다. 첫째, 시 포에 해

새 운 지역 단 가 갖는 효과 악하 해 , 커 도 추

(Kernel density estimation) 시행하 다. 째, 시 변

도에 어 진료 갖는 효과 추 하 해 변 통계

산출하 다. 변 통계 는 Extremal quotient (EQ), Interdecile ratio

(IDR), Coefficient of variation (CV), Systematic component of

variation (SCV) 하 다. SCV는 지역 변 에 어 지역

간 차 (systematic variation) 지역 내 차 (random variation)

가지 요 다고 하고, 연 과 별에 지역 내

차 에 작 변 거한 계통 변 값 다(Appleby

et al., 2011). SCV는 1982 McPherson 연 에 그 개 과

법 시 후(McPherson et al., 1982), 동 한 는 변

식 용 어 다(Westerling, 1995; Murthy et al., 2003;

Rodríguez-Martínez, 2012; OECD, 2014). 연 에 는 McPherson 연 에

시한 식 용하 다.

Extremal Quotient(EQ) EQ = max(DSR)/min(DSR)

Interdecile RatioIR = 90th percentile for the DSRs

/10th percentile for the DSRs

Coefficient of variation(CV) CV = standard deviation of DSRs / mean of DSRs

Systematic component

of variation(SCV) , multiplied by 100

Table 2.2. Formulas of the descriptive statistics

DSR, direct standardized rate; n, number of areas; Oi, observed number of procedures;

Ei expected number of procedures

- 12 -

마지막 지역 단 별 료 용 하는 도 비 하

해 시 별 지역 도(Localization index) 지

(Inflow index), 출비(Net patient flow) 산출하 다.

지역 도(Localization index)는 지역민 료 용 가운

거주지역 내에 어나는 료 용 비 다(Wennberg et al.,

1996; Klauss et al., 2005; Kilaru et al., 2015). 내에 는

Relevance index Localization index과 같 미 , 지역

도, 는 체충 는 용어 사용해 나(한 보건연

원, 1982; 경, 2011) Relevance index는 본래 지역 료에

특 병원 차지하는 비 미한다(Griffith, 1972; Thomas

et al., 1981; Delamater et al., 2013). 연 에 는 지역민

특 료 에 한 도가 아닌 지역( 지역 내 체 료

)에 한 도 하고 하므 Localization index 는

용어 사용하 다.

앞 하 듯 , 우리나 경우 거주지 내 료 용 비

높지 않다. 거주지 내 료 용 비 높지 않 도, 주 지

한 료 용 지역 변 악 지역별 집단

료 용 악한다는 에 는 미가 다. 그러나

변 ‘ 당 지 않는(unwarranted) 변 ’ 규 하고

요 료 공 량, 공 행태 한 에 찾는 변

연 에 , 지역 거주 거주지 내 료 용 비 낮다 , 지역

산출 변 원 각 지역별 료 공 에 ‘ ’

돌리는 에는 어 움 다. 실 결과 해 에 어

미가 는 변 하는 어 지역 단 지역 도가

낮 것 직하지 않 지역 단 에 해 도 러한

에 한 검증 필요하다.

- 13 -

지 (Inflow index)는 지역에 어난 료 용 가운

타 지역 거주 료 용 비 그 지역 다 지역

하는 도 나타낸다(Klauss et al., 2005). Net

patient flow는 지역에 료 해 는 과 에 료

는 지역민 비 , 1보다 큰 값 우 함 보여

주 , 1보다 작 값 출 우 함 보여 다(Ibid; Kilaru et

al., 2015).

� Localization index = A/(A+C)

� Inflow index = B/(A+B)

� Net patient flow = B/C

Figure 2.1. Calculation of indices used to evaluate regional

units (modified from Kilaru et al, 2015)

연 에 는 행 역과 진료 에 주요 시 지역

변 비 하는 한편, 시 별 지역 도 지

출비 하고 평균과 변 하여, 지역 단 가 변

에 미 는 효과 하고 한다. 료 해 SAS

9.4, R-statistics 용하 다.

- 14 -

III. 연 결과

1. 지역 단 별 포

지역 단 별 포 비 해 보았다. 2차 지역 단 경우,

시 평균 는 313,751 고 진료 평균 는

897,219 다. 시 단 에 는 가 10만 미만 지

역 단 가 86개 체 지역 단 약 52.7% 차지하나 57

개 진료 에 는 약 15만 가 10만

미만 지역단 는 없다. CV 경우 시 2.87, 진료

에 1.67, EQ 경우 시 964, 진료 73 진료

에 모 감 한 값 보 다. 3차 지역 단 경우, 역시도

평균 는 약 300만 , 진료 평균 는 약 400만

다. CV 경우 역시도는 0.98, 진료 0.89 감 하 고 극

단값비 경우 21에 20 감 하 다.

- 15 -

Inhabitants

Secondary units Tertiary units

Districts Secondary CAs Regions Tertiary CAs

n % n % n % n %

<10,000 0 0 0 0 0 0 0 0

<49,999 47 28.8 0 0 0 0 0 0

<99,999 39 23.9 0 0 0 0 2 16.7

<149,999 17 10.4 2 3.5 0 0 0 0

<199,999 11 6.7 7 12.3 0 0 0 0

<249,999 7 4.3 5 8.8 0 0 0 0

<299,999 9 5.5 7 12.3 0 0 0 0

<399,999 6 3.7 8 14.0 0 0 0 0

<499,999 5 3.1 3 5.3 0 0 0 0

<999,999 13 8.0 12 21.1 1 6.3 0 00

<2,000,000 5 3.1 8 14.0 7 43.8 2 16.7

<5,000,000 3 1.8 4 7.2 4 25 4 33.3

<10,000,000 0 0 0 0 6 37.5 3 25

>10.000.000 1 0.6 1 1.8 2 12.5 1 8.3

Total 163 57 16 12

Table 3.1. Distributions of the populations in the administrative

units and the catchment areas

n, number of units within each population stratum; %, percentage of units within each

population stratum; CA, catchment area



Average unit population 313,751 897,219 3,196,341 4,261,789

Maximum unit population 10,143,645 10,641,841 12,234,630 14,829,308

Minimun unit population 10,524 146,519 593,806 734,517

EQ 964 73 21 20

CV 2.87 1.67 0.98 0.89

Table. 3.2. Statistics of variation in the populations of the areas

CA, catchment area

민건강보험공단 베 스에 각 료 비스별 2013

1월 1 12월 31 지 시행 시 건 시 다 과

같다(Table 3.3).

- 16 -

Number of procedures

Crude Rate per 100,000 population

(Caesarean section: rate per 1,000

live births)

CABG 3,112 7.7

PTCA 68,731 170.6

HIP 30,433 69.5

KNEE 67,244 153.8

HYS 47,482 216.1

CSEC 161,780 370.9

CT 7,100,895 15735.1

MRI 1,304,966 2913.9

Table 3.3. Numbers of procedures and rates of procedures

CABG, coronary artery bypass graft surgery; PTCA, percutaneous transluminal coronary angioplasty;

HIP, surgery after hip fracture; KNEE, knee replacement surgery; HYS, hysterectomy; CSEC,

caesarean section; CT, computed tomography; MRI, magnetic resonance image

2. 시술 지역 변

진료 시 포에 한 향 하 해 진료 과

행 역에 해 각각 시 별 Kernel 곡 비 하 다.(Fig.3.1-2)

2차 지역 단 경우, 상동맥 우 식 과 고 골 후

과 슬 , 개 에 진료 과 163개 시 간

드러진 차 보 는 진료 에 시 산 도가 낮게

나타났다. 3차 지역 단 경우, 진료 과 시도 경우

비슷한 양상 보 개 과 공 상 경우 시도에

산 도가 어드는 양상 보 다.

시 변 하여 지역 단 새 운 진료

비 하 다. 2차 지역 단 경우, 진료 에 EQ IDR 시

단 에 비해 감 하 다. CV는 공 상 한

시 에 시 단 에 비해 감 하 다. SCV 경우 고 골

후 , 슬 , 개 , 산 단 에 는 시

단 에 비해 감 하 나 상동맥 우 식 , 경피 경

- 17 -

상동맥 장 , , 공 상에 는 진료 시 에

비해 증가하 다.

3차 지역 단 경우, 진료 에 시도 단 비 하여 EQ는

고 골 후 , 슬 , , 개 , 산

단 에 감 하 고 나 지 시 에 는 증가하 다. IDR

시도 단 에 비해 감 하 다. CV는 고 골 후

, 슬 , 에 는 시도 단 에 비해 감 하

나 나 지 시 에 는 증가하거나 동 한 값 나타냈다. SCV

경우에도 CV 마찬가지 고 골 후 , 슬 ,

에 는 시도 단 에 비해 감 하 나 나 지 시 에 는

증가하거나 동 한 값 나타냈다.

- 18 -

Figure 3.1. Kernel density function for age-sex standardized rates of

eight procedures in the secondary units. Solid lines represent the rate

distribution in the administrative units (districts) and dotted lines

represent the rate distribution in the secondary catchment areas.




- 19 -

Figure 3.2. Kernel density function for age-sex standardized rates of

eight procedures in the tertiary units. Solid lines represent the rate

distribution in the administrative units (regions) and dotted lines

represent the rate distribution in the tertiary catchment areas.




- 20 -



CABG

EQ 21.75 5.53 1.81 2.41

IDR 3.12 1.97 1.64 1.57

CV 0.52 0.3 0.19 0.23

SCV 4.2 4.7 3.1 3.9

PTCA

EQ 3.63 2.5 1.5 1.57

IDR 1.69 1.55 1.32 1.37

CV 0.22 0.2 0.12 0.13

SCV 3.8 4.0 1.6 1.6

HIP

EQ 3.45 1.92 1.51 1.31

IDR 1.58 1.43 1.24 1.22

CV 0.2 0.14 0.11 0.08

SCV 2.6 1.6 1.0 0.6

KNEE

EQ 3.92 2.56 1.84 1.71

IDR 2.04 1.73 1.7 1.49

CV 0.27 0.22 0.2 0.17

SCV 11.9 5.5 4.4 3.0

HYS

EQ 3.54 2.53 1.71 1.49

IDR 1.63 1.48 1.43 1.31

CV 0.2 0.17 0.14 0.12

SCV 2.1 2.8 1.9 1.4

CSEC

EQ 2.97 1.7 1.4 1.35

IDR 1.49 1.39 1.21 1.24

CV 0.16 0.13 0.08 0.09

SCV 2.5 1.9 0.7 0.8

CT

EQ 2.06 1.48 1.26 1.21

IDR 1.31 1.25 1.14 1.17

CV 0.12 0.09 0.06 0.06

SCV 1.9 1.1 0.4 0.4

MRI

EQ 2.81 2.31 1.36 1.63

IDR 1.37 1.34 1.24 1.14

CV 0.16 0.16 0.08 0.14

SCV 2.3 2.5 0.6 1.8

Table 3.4. Statistics of variation in the administrative units and the catchment areas



Caesarean section; CT, computed tomography; MRI, magnetic resonance image; IDR, interdecile ratio;

CV, coefficient of variiation; SCV, systematic component of variation

- 21 -


variation. Confidence intervals for CV are shown in dotted lines. Pairs

of values are represented for each condition-first value referred to

the administrative units (districts in secondary units and regions in

tertiary units) and the second to the catchment areas (CAs).



caesarean section; CT, computed tomography; MRI, magnetic resonance image; IDR, interdecile ratio;

CV, coefficient of variiation; SCV, systematic component of variation

- 22 -

3. 지역단 별 료 용지 포

지역 도 경우 2차 지역 단 에 는 진료 에 시 과

비 하여 8개 시 에 체 약 2 도 증가하 다. 3차

지역 단 경우, 진료 역시도 비 하여 사한 값

나타냈다.

지 경우 시 과 비 하여 진료 에 평균 약 1.7

도 증가하 고 슬 경우 4 지 증가한 값

나타냈다. 진료 경우 역시도 비 하여 비슷하거나 감 하

는 양상 보 다.

1보다 클 경우 출보다 큼 나타내는

출비 경우 1 상 지역 단 가 체 차지하는 비 진료

경우 시 과 비 하여 평균 약 11%p 증가하 다.

진료 에 는 슬 과 개 에 출비

가 1 상 지역 차지하는 비 증가하 나, 나 지 시

경우에는 진료 역시도 비 하여 감 하 다.

- 23 -


medical utilization indices. Confidence intervals for each variation

statistic are shown in dotted lines. Pairs of values are represented

for each condition-first value referred to the administrative units

(districts in secondary units and regions in tertiary units) and the

second to the catchment areas (CAs).

- 24 -



CABG

Mean 7 19 42 42

Range 0-92 0-91 1-92 3-93

SD 19 25 26 23

CV 2.57 1.33 0.6 0.56

PTCA

Mean 19 46 76 76

Range 0-93 0-90 46-93 54-94

SD 32 33 14 12

CV 1.72 0.72 0.19 0.16

HIP

Mean 40 67 81 81

Range 0-98 37-97 63-97 66-93

SD 30 15 10 8

CV 0.73 0.22 0.12 0.1

KNEE

Mean 21 43 67 64

Range 0-92 0-88 34-92 26-92

SD 27 25 16 18

CV 1.3 0.59 0.24 0.29

HYS

Mean 20 45 73 74

Range 0-95 0-95 43-95 57-97

SD 28 29 15 12

CV 1.42 0.65 0.2 0.16

CSEC

Mean 31 66 84 84

Range 0-95 0-95 66-95 72-95

SD 34 22 9 8

CV 1.11 0.33 0.11 0.09

CT

Mean 32 55 73 73

Range 0-90 23-90 52-90 56-94

SD 24 18 11 10

CV 0.76 0.32 0.15 0.14

MRI

Mean 23 48 68 68

Range 0-91 10-91 44-91 48-95

SD 26 20 12 12

CV 1.11 0.43 0.18 0.18

Table 3.5. Localization indices in the administrative units and the catchment areas (in %)

CABG, coronary artery bypass graft surgery; PTCA, percutaneous transluminal coronary angioplasty; HIP, surgery

after hip fracture; KNEE, knee replacement surgery; HYS, hysterectomy; CSEC, caesarean section; CT, computed

tomography; MRI, magnetic resonance image; SD, standard deviation; CV, coefficient of variation

- 25 -



CABG

Mean 9 18 20 22

Range 0-88 0-88 0-62 0-88

SD 22 25 19 24

CV 2.46 1.38 0.96 1.09

PTCA

Mean 12 22 20 20

Range 0-77 0-71 6-51 5-67

SD 22 20 13 15

CV 1.74 0.9 0.63 0.77

HIP

Mean 24 24 18 17

Range 0-74 3-53 3-40 7-41

SD 18 11 10 8

CV 0.74 0.45 0.54 0.48

KNEE

Mean 28 33 26 27

Range 0-100 3-100 3-55 6-60

SD 27 20 17 15

CV 0.97 0.61 0.65 0.54

HYS

Mean 18 21 17 15

Range 0-100 0-60 4-43 4-36

SD 23 15 12 9

CV 1.28 0.73 0.68 0.59

CSEC

Mean 17 22 16 17

Range 0-80 8-50 8-34 8-44

SD 19 10 7 9

CV 1.08 0.47 0.45 0.52

CT

Mean 29 24 19 18

Range 0-100 7-66 7-45 6-42

SD 19 12 10 9

CV 0.65 0.49 0.54 0.53

MRI

Mean 24 26 21 20

Range 0-100 4-71 4-48 5-47

SD 23 14 13 11

CV 0.97 0.56 0.6 0.56

Table 3.6. Inflow indices in the administrative units and the catchment areas (in %)

CABG, coronary artery bypass graft surgery; PTCA, percutaneous transluminal coronary angioplasty; HIP, surgery

after hip fracture; KNEE, knee replacement surgery; HYS, hysterectomy; CSEC, caesarean section; CT, computed

tomography; MRI, magnetic resonance image; SD, standard deviation; CV, coefficient of variation

- 26 -



CABG

<1 151(93) 50(88) 13(81) 10(83)

1> 12(7) 7(12) 3(19) 2(17)

PTCA

<1 133(82) 39(68) 10(63) 8(67)

1> 30(18) 18(32) 6(38) 4(33)

HIP

<1 122(75) 34(60) 9(56) 7(58)

1> 41(25) 23(40) 7(44) 5(42)

KNEE

<1 133(82) 43(75) 9(56) 6(50)

1> 30(17) 14(25) 7(44) 6(50)

HYS

<1 141(87) 44(77) 11(69) 11(92)

1> 22(13) 13(23) 5(31) 1(8)

CSEC

<1 127(78) 33(58) 8(50) 4(33)

1> 36(22) 24(42) 8(50) 8(67)

CT

<1 137(84) 43(75) 11(69) 10(83)

1> 26(16) 14(25) 5(31) 2(17)

MRI

<1 137(84) 42(74) 11(69) 10(83)

1> 26(16) 15(26) 5(31) 2(17)

Table 3.7. Net patient flow in the administrative units and the catchment areas (in n[%])

CABG, coronary artery bypass graft surgery; PTCA, percutaneous transluminal coronary angioplasty; HIP,

surgery after hip fracture; KNEE, knee replacement surgery; HYS, hysterectomy; CSEC, caesarean section; CT,

computed tomography; MRI, magnetic resonance image

- 27 -

IV. 고찰

연 에 는 행 역과, 지역 내 료 용과 료 용

고 하여 편 한 진료 비 하여, 지역 단 가 료 용

지역 변 에 미 는 향 악하고 하 다. 한 각각

지역단 에 포 양상 비 하고, 지역 도등 료

용 지 용하여 지역 단 가 지역 거주 료 용

하는 도 하여, 지역 단 단 합

악하고 하 다.

상동맥 우 식 , 경피 경 상동맥 장 , 고

골 후 , 슬 , , 개 , 산 단

, 공 상 등 8개 시 에 한 시 포 지역

단 별 비 하 다. Kernel 곡 경우, 진료 에 는 시 과

비 하여 8개 시 모 에 시 산 도가 감 한 양상

보 진료 경우는 역시도 비 하여 비슷

한 양상 보 다.

진료 에 는 EQ, IDR, CV가 시 과 비 하여 시

에 감 하는 양상 보 다. SCV 경우에는 진료 시 과

비 하여 고 골 후 , 슬 , 개 , 산

단 에 는 감 한 값 나타냈지만 상동맥 우 식 ,

경피 경 상동맥 장 , , 공 상에 는

증가한 값 보 다. 진료 역시도 비 하여 IDR

감 하 나, EQ, CV, SCV 경우 시 에 는 감

하나 시 에 는 증가하는 결과 보 다.

지역 단 별 포에 는, 2차 지역 단 경우, 163개

시 과 비 하여 57개 진료 에 CV가 2.87에 1,67 감 하

고 EQ는 964에 73 감 하 다. 3차 지역단 경우, 16

- 28 -

개 역시도 비 하여 12개 진료 에 CV는 0.98에 0.89

감 하 고 EQ는 21에 20 감 하 다.

료 용 지 비 에 는, 지역 도 경우 진료 에

8개 시 체에 시 과 비 하여 약 2 도 증가하 고 진료

경우 역시도 큰 차 보 지 않았다. 지 는

진료 에 시 과 비 하여 평균 1.7 도 증가하 고, 진료

역시도 비 하여 비슷하거나 감 한 값 나타냈다.

출비 경우, 우 한 지역 비 진료 경우

시 과 비 하여 11%p 도 증가하 나 진료 경우 시

에 만 증가한 값 나타냈다.

시 CV는 상동맥 우 식 과 슬 에 높

값 보 다. 러한 경향 연 결과 사하다

(Brownlee et al.,2011; Dieppe et al., 1999; OECD, 2014). 상

동맥 우 식 경우 료 에 어 사 병

원 우하는 가 크고(Tu et al., 2012), 한 요

한 결 요 다(Brownlee et al., 2011). 슬 경우,

증 하게 립 어 지 않 (Dieppe et al., 1999)

들 에 한 견해가 다양한 것 알 다(Hawker,

2006).

시 CV 지역 단 에 변 살펴보 , 진료 에

는 시 과 비 하여 시 에 변 통계가 감 하 다.

것 시 단 에 균등한 포에 가 변

(extra-variation) 감 에 것 도 겠지만, 체 지역

단 감 에 결과 다. 진료 과 시 경우

변동 계 감 는 상동맥 우 식 과 고 골 후

에 드러지게 나타났다. 것 들 시 다 시 과 비

하여 시 건 가 고, 상 료 에 주 시 루어지

- 29 -

것 보 러한 경향 특 상동맥 우 식

에 하 다. 본 연 에 시 주 지 산

출 었 에도 하고, 새 운 지역 단 용했 상

시 에 변 가 드러지게 감 했다는 사실 들 시 시

료 거주지 내 가용 여 에 큰 향

드러낸다 할 다.

연 동 한 시 상 지역 변 악한 OECD

가 간 지역 변 비 연 (OECD, 2014)에 시 해 가들

과 지역 변 비 하 해, 보고 동 한 법 OECD

2010 2011 탈리아 산모 연 별 출생아

용하여 시 과 CV 산출하 다(Appendix, Table

6.2). 시 별 CV는 지역 단 가운 가장 높 값 갖는 보 시

단 했 , 상동맥 우 식 , 슬

과 에 평균 보다 다 높게 나타났다. 진료

용할 경우 과 비슷한 다. 후 하겠지만 포

변 가 2차 지역단 경우 에 비 하여 높게 나타

났고(Appendix, Table 6.3), 것 료 용 지역 변 에 미쳤

향 감안하 우리나 지역 변 가 과 비 하여 높

아닌 것 볼 다.

SCV는 진료 과 행 역 비 하 , 시 에 증가

감 가 재 결과 나타냈다. 그러나 SCV 용해 지역

단 새 운 지역단 비 시도했 행 연 경우

(Thygesen et al., 2015)에도 새 운 지역단 에 EQ IQR같

지 는 감 하 에도 하고 SCV는 큰 차 보 지

않았는 , 것 새 운 진료 하는 것 , 진료

간 포 변 한 지 지역 단 내

체 변 는 아니 고 할 다.

- 30 -

SCV 도 단하는 SCV가 3 변 가 진

료 식 나 학 재량에 한 것 가능 높 , 5.4

경우 변 가 높고, 10 경우 변 가 매우 높 것 알

다(Appleby et al., 2011). 에 슬

시 11.9, 진료 5.5 8개 연 상 시

가운 하게 5.4 는 값 나타냈고 3차 지역 단 에 도

다 시 에 비해 높 값 보 다. 그 에 상동맥 우

식 , 경피 경 상동맥 장 3 는 값 나타냈다. 슬

과 상동맥 우 식 높 SCV값 보 것

행 연 결과 사하다(Ibid).

다 나 비 하여 우리나 지역 단 규모 질

악하고 우리나 지역 단 포 OECD 보고

(OECD, 2014) 상 가들과 비 해 보았다(Appendix, Table

6.3). 13개 가 단 별 평균 는 13만 에 160만 지

포 보 다. 우리나 지역 단 평균 는 31만 에

426만 지 포 보 고, 진료 약 90만 해 지

역 단 평균 123만 에 비 근 한 값 나타냈다. 지

역 단 간 차 도 나타내는 변동 계 는 0.26에

1.44에 는 포 보 고 CV 평균 약 0.9 나타났다. 우

리나 경우 시 과 진료 에 CV가 다 가들에

값보다 큰 2.87과 1.67 나타났다. 규모가 지역 변 에 미

는 향 악하 해 향후 들 가들 시 변

규모 변 계 해 볼 필요가 것 다.

지역 도는 8개 시 용하 , 시 과 비 하여 진료

에 모 뚜 하게 증가하는 , 는 원 료용 지역 도

고 하여 편 한 진료 여타 시 에 도 지역별 지역 도

높 는 용 보여 다. 진료 경우 역시도 큰

- 31 -

차 보 지 않았고 시 에 도 차 보 다. 것

역시도 단 에 는 규모 시 단 비 해 는 상

지역 도가 높아 진료 편 큰 효과 갖지 않는다고 해

할 다. 그러나 역시도, 진료 에 평균 지역

도가 과 비 하여 낮 것 감안한다 , 우리나 지역

도 는 지역 규모 크게 하 도 그 값 높 는

한계가 다는 것 드러낸다고도 할 겠다.

지 경우 진료 에 는 시 과 비 하여 고

골 후 과 산 단 하고는 증가하는 양상

보 고, 진료 역시도 사한 값 나타내었다.

지 한 지역 도 마찬가지 규모가 커질 증가하

는 경향 보 다. 출비 경우 지 사한

경향 보 다.

진료 시 과 비 하여 8개 시 에 해 높 지역 도

보 다. 것 진료 과 시 규모 차 에 는 것

가에 해 는 여지가 지만, 하 듯 지역 변

극 목 해당 지역 료에 당 지 않는 변

(unwarranted variation) 찾아내는 고, 러한 원 탐색

해 는 높 지역 도 갖는 것 요하 에 행

단 에 여러 시 에 걸쳐 상 낮 지역 도값 갖는

다는 한 것 그 체 미 갖는다고 볼 다.

연 는 첫째, 지역 단 가 지역 변 에 미 는 향에

한 지역 단 별 비 시도하 다는 . 째, 료 용지

용하여 지역 단 가 단 갖추어야 할 내 합

탐색하고 에 해 비 하고 하 다는 , 째, 내에 지역

변 연 에 주 용 어 행 역에 한 변 연 지역

단 검증 시도하 고, 단 별 포 나 지역

- 32 -

도 에 보다 합한 지역 단 가 필요함 한 , 째,

내에 지역 변 연 상 료 비스가 주 주요 과

과 개 , 원 진료 등에 한 어 는 해, 가 간 비

에 지역 변 상 시 지 시 용 는 주요 시 들

에 해 지역 변 연 시도하 다는 들 겠다.

연 한계 는 첫째, 지역 단 가 지역 변 에 어떤 경

향 미 는가에 한 탐색 루어지지 못하 다는 . 째,

공 상 등 경우에 민건강보험 여 용 지 않는

시 경우, 민건강보험 료 탕 산출한 지역 변 가 실

료 용 지역 변 다 다는 , 째, 진료

시 에 비해 지역 변 통계 가 감 에 어 지역 단 단

별 변 가 미 향 어 도 지 내지 못하 다

는 등 들 겠다.

연 는 행 역과 진료 비 통해, 지역 단 가 료

용 지역 변 에 미 는 향 하는 한편, 지역 도

등 료 용 지 용하여 지역 단 가 지역 거주 료

용 하는 도 하고 하 다. 연 결과, 진료

경우 시 과 비 하여 8개 주요 시 지역 변 가

감 하 고, 지역 단 별 변 가 감 하 지역 도

등 료 용지 에 도 시 에 비해 높 값 나타냈다.

연 결과 통해 지역 단 법에 료 용

지역 변 가 달리 나타날 지역 단 에 료 용

지역 도 단 별 포 양상에 차 가 하 다.

포 지역 도 같 지역 특징 지역 변 에 미 는

향 도 악하 해 는 차후 연 가 필요할 것 다.

- 33 -

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VI. Appendix

Procedure Rate per 100,000 population

(C-section: Rate per 1,000 live births)

CABG Number of CABG procedures performed on the inhabitants of the territorial unit

per 100,000 population aged 20 or over in the territorial unit

PTCANumber of PTCA procedures performed on the inhabitants of the territorial unit


Surgery after hip fracture

Number of surgeries after hip fracture performed on the inhabitants of the territorial

unit per 100,000 population aged 15 or over in the territorial unit

Knee replacement surgery

Number of knee replacement surgeries performed on the inhabitants of the

territorial unit per 100,000 population aged 15 or over in the territorial unit

HysterectomyNumber of hysterectomies performed on the inhabitants of the territorial unit per

100,000 female population aged 15 or over in the territorial unit

Caesarean section

Number of caesarean sections performed on the inhabitants of the territorial unit

per 1,000 live births in the territorial unit

CTNumber of CT scans performed on the inhabitants of the territorial unit


MRINumber of MRI scans performed on the inhabitants of the territorial unit


Table 6.1. Definition of rates for each procedure


CT, computed tomography; MRI, magnetic resonance image

- 42 -

Figure 6.2. Map of the tertiary catchment areas (adapted from 김윤

등, 2015)

- 43 -

Figure 6.1. Map of the secondary catchment areas (adapted from 김윤

등, 2015)

- 44 -

　 CABG PTCA HIP KNEE HYS CSEC CT MRI

Australia* 0.21 0.24 0.23 0.19 0.1 0.2 　　

Belgium* 0.17 0.18 0.16 0.14 0.09 0.13 0.18 0.18

Canada* 0.25 0.22 　 0.32 0.16 0.27 0.36 0.32

Czech Rep.* 　　　 0.16 0.11 0.39 　　

England* 0.3 0.22 0.16 0.19 0.11 　 0.24 0.24

Finland* 0.34 0.3 0.13 0.18 0.18 0.2 　　

France* 0.29 0.23 0.09 0.19 0.12 0.18 　　

Germany* 0.24 0.22 0.11 0.17 0.13 0.14 　　

Israel* 0.27 0.12 0.14 0.28 0.16 0.23 　　

Italy* 0.3 0.23 0.14 0.2 0.29 0.17 　　

Portugal* 0.41 0.27 0.15 0.39 0.13 0.27 　　

Spain* 0.5 0.3 0.2 0.31 0.26 0.21 　　

Switzerland* 0.26 0.17 0.2 0.17 0.15 　　　

OECD average* 0.30 0.23 0.16 0.22 0.15 0.22 0.26 0.25

Districts 0.50 0.22 0.15 0.26 0.20 0.16 0.12 0.15

Secondary CAs 0.32 0.21 0.16 0.21 0.17 0.12 0.09 0.16

Regions 0.20 0.13 0.11 0.20 0.14 0.08 0.06 0.08

Tertiary CAs 0.24 0.14 0.09 0.17 0.12 0.31 0.06 0.14

Table 6.2. Coefficient of variation for the procedures in 14 countries

(* from OECD, 2014, OECD average is for the 13 countries in this table

except Korea )




- 45 -

Country Geogrphic unit (Number of units) Average population size(Min-Max) Coefficient of Variation Standard Deviation

Australia Medicare Locals(61) 365,966(38,745-915,859) 0.56 240,328

Belgium Provinces(11) 1,447,994(26,695-6,208,877) 1.07 1,553,719

Canada Provinces/territories(13)

Health regions(80(10’))

2,641,738(34,200-13,263,500)

418,413(33,000-1,934,000)

1.44

1.06

3,806,367

443,506

Czech RepublicKrajs(regions)(14)

Okresy(Districst)(77)

754,444(310,245-1,274,633)

137,172(40,657-1,272,690)

0.43

1.04

325,769

142,587

Finland Hospital districts(20) 268,646(45,245-1,545,034) 1.18 317,569

France Departments(96) 660,166(76,889-2,587,128) 0.76 499,574

GermanyLänder(16)

Raumordnungsregionen(96)

5,074,846(661,888-17,638,098)

838,789(203,544-3,375,222)

0.92

0.74

4,664,846

621,029

Israel Mehozot(Districts)(6) 1,251,900(925,500-1,889,800) 0.26 320,262

Italy Regioni(20)

Provinces(110)

3,031,322(128,230-9,917,714)

551,150(57,965-4,194,068)

0.81

1.09

2,441,860

598,647

Portugal Grupos de municipios(28) 360,077(42,125-2,012,925) 1.12 404,821

SpainCommunidad autónoma(17)

Provinces(50)

2,741,286(319,002-8,402,305)

884,746(228,800-6,249,100)

0.89

1.20

2,446,304

1,064,569

Switzerland Cantons(26) 315,235(15,700-1,392,400) 1.05 331,960

UK/England Primary Care Trusts (151) 333,983(90,000-1,259,500) 0.59 195,534

OECD average * 1,226,549 0.90

Korea

Districts(163) 313,751(10,524-10,143,645) 2.87 901,779

Secondary catchment areas(57) 897,219(146,519-10,641,841) 1.67 1,500,460

Regions(16) 3,196,341(593.806-12,234,630) 0.98 3,135,476

Tertiary catchment areas(12) 4,261,789(734,517-14,829,208) 0.89 3,800,617

Table 6.3. Distributions of the populations in 14 countries (*OECD average is for the 13 countries in this table except Korea)

( OECD, 2014; Australian bureau of Statistics, 2013; Belgium statistics, 2009; Statistics Canada, 2012; Institut national de la statistique et des études économique, 2013; Statistisches Bundesamt,

2015; The State of Isreal, 2014; Instituto Nazionale de Statistica, 2011; Istituto Nacional de Estatística,2011; Schweiserische Eidgenossenschaft, 2015;Public Health England, 2005)

- 46 -

Figure 6.3. Distributions of the populations in 14 countries. Average population size of the regional units in

each country is represented in bar graph and diamond shows coefficient of variation of population size.

(OECD, 2014; Australian bureau of Statistics, 2013; Belgium statistics, 2009; Statistics Canada, 2012; Institut national de la statistique et des études économique, 2013; Statistisches Bundesamt,

2015; The State of Isreal, 2014; Instituto Nazionale de Statistica, 2011; Istituto Nacional de Estatística,2011; Schweiserische Eidgenossenschaft, 2015;Public Health England, 2005)

Canada_P, Provinces; Canada_H; Health reagions; Czech_O, Okresy; Czech_K, Krajs; Germany_L, Länder; Germany_R, Raumordnungsregionen; Italy_R, regioni; Italy_P, provinces; Korea

S_A, districts; Korea S_C, secondary catchment areas; Korea T_A, regions; Korea T_C, tertiary catchment area; OECD_average, average for the 13 countries in this graph except Korea ;

Spain_C, communidad autónoma; Spain_P, provinces

- 47 -

Abstract

Effect of Regional Characteristics on Regional Variations

in Medical Services Utilization

Minju Kim

Department of Health Policy and Management

College of Medicine

The Graduate School

Seoul National University

Objectives: This study aimed to evaluate the effect of the

regional units of analysis on measuring regional variations

in medical services utilization. For this purpose, we

compared the regional variations in the rates of the eight

major procedures in the administrative units and the

catchment areas which were organized on the criteria of

transporting time, population size, and localization index.

And we attempted to examine the intrinsic relevance of the

regional units on the basis of population distributions and

medical utilization indices.

Methods: To compare regional variations in the regional

units of analysis, we selected the eight medical procedures

considering cost, frequency, and policy relevance. The

age-and-sex-standardized rates of the eight procedures

(coronary artery bypass graft surgery, percutaneous

transluminal coronary angioplasty, surgery after hip fracture,

knee replacement surgery, caesarean section, hysterectomy,

- 48 -

CT exam and MRI exam) were calculated from the Korean

National Health Insurance database for the 2013 period. We

compared regional variations in procedure rates between

the administrative units and the catchment areas by

measuring the coefficient of variation, the extremal quotient,

and the systematic component of variation. Population

distributions and utilization indices (localization index,

inflow index, and net patient flow) of regional units were

also compared.

Results: Compared with the administrative units (regions),

the secondary catchment areas showed reduction in the

coefficient of variation both in the procedure rates and the

population numbers. Regarding utilization indices, the

secondary catchment area generally showed higher

localization index and inflow index in the eight procedures.

In the case of tertiary catchment areas, the change was

not appreciable.

Conclusions: We confirmed that regional variations in

medical services utilization could vary according to the

regional units of analysis. The degree of localization of

medical services use and the variation in distribution of

populations differed by the regional units. To find how

regional characteristics like population distributions and

localization index affect regional variation, we need further

studies.

Keywords : regional variation, regional unit of analysis,

localization index, catchment area, procedure rate

Student Number : 2014-21103

Documents

지역 특성이 의료 이용의 지역 변이 측정에 미치는 영향¹€민주 석사.pdf · 2016-10-28 · Figure 2.1. Calculation of indices used to evaluate regional units13