우리나라주요암수술병원의 시술량시술결과의관련성및 …snu-dhpm.ac.kr/pds/files/박종혁_박사학위논문_최종.pdf · Cancer procedure code ... mortality

의학박사 학위논문

우리나라 주요 암수술 병원의

시술량 시술결과의 관련성 및-

최소 시술량 탐색

Hospital Volume-Outcome Relationship for Major

Cancer Surgeries in Korea and Identifying Volume

Thresholds

년 월2008 8

서울대학교 대학원

의학과 의료관리학 전공

박 종 혁

우리나라 주요 암수술 병원의 시술량

시술결과의 관련성 및 최소 시술량 탐색

지도교수 신 영 수

이 논문을 의학박사 학위논문으로 제출함.

년 월2008 4

서울대학교 대학원

의학과 의료관리학 전공

박 종 혁

박 종 혁의 의학박사 학위논문을 인준함.

년 월2008 6

위 원 장 박 재 갑

부위원장 신 영 수

위 원 김 윤

위 원 박 수 경

위 원 안 형 식



Thresholds

By

Jong Hyock Park

A Thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the

Degree of Doctor of Philosophy in Medicine (Health Policy and

Management) in the Seoul National University, Seoul, Korea

June 2008

Doctoral Committee

Professor Jaegahb Park Chairman

Professor Youngsoo Shin Vice Chairman

Professor Yoon Kim

Professor SueKyung Park

Professor Hyungsik Ahn

- i -

초 록

환자의 안전에 국가적인 관심이 높아짐에 따라 진료 잘하는 병원과 진료‘ ’ ‘

를 잘하지 못하는 병원을 구분할 수 있는 방법을 개발하도록 의료 제공자와’

소비자 단체의 영향력이 커지고 있다 이런 정책적 요구에 쉽게 접근할 수.

있는 결과 지표는 시술량 지표이다 시술 방법이 복잡하거나 어려운 시술들.

은 시술량과 시술결과 간에 양의 상관관계가 있는 것이 입증되어 있다 시술.

량이 많을수록 의료기관이나 의사의 숙련도 경험 진료진의 팀웍 등의 수준, ,

이 높기 때문이다.

병원의 시술량은 보건의료제공자 뿐 아니라 소비자들도 쉽게 이해할 수

있는 지표이기 때문에 누구나 사용하고 싶어 한다 하지만 시술량과 시술결. ,

과의 관계가 많이 연구될지라도 정책적으로 어떻게 활용되어야 하는지에 대

해서는 이해가 부족하다 미국 에서 선택적 의뢰. Leapfrog Group ' (selective

를 권고하고 있지만 이는 반드시 병원의 최소 시술량을 전국적인referral)’ ,

데이터를 활용하여 측정되어야만 한다 이에 이 연구는 우리나라의 주요 암.

수술을 대상으로 시술량 시술결과 간의 상관성이 있는지 확인하고 병원의- ,

시술량과 시술결과간의 상관성이 있는 암수술에 대해서는 어떠한 양상을 보

이는지 파악하며 진료를 잘하는 병원과 진료를 잘하지 못하는 병원을 구분,

할 수 있는 방법론을 개발하여 최소시술량을 산출하기 위해 수행되었다.

분석자료는 년 월부터 년 월까지의 건강보험심사평가원 심사2001 1 2005 12

결정자료 및 요양기관현황자료 국민건강보험공단 자격자료를 이용하였다, .

분석대상 암수술은 식도절제술 췌장절제술 위절제술 대장절제술 폐절제술, , , , ,

방광절제술 유방절제술이었다 시술결과는 해당 암수술을 시행한 후 일, . 30

사망 여부였다 각 암수술별로 시술량과 시술결과의 상관성이 있는지 확인.

하기 위해 병원의 시술량을 사분위로 나누어 일 이내 사망위험을 비교하30

였다 일 이내 사망 위험을 산출하기 위해 활용한 보정변수는 환자특성 변. 30

수 성 연령 지역 소득수준 입원경로 수술방법 동반상병 와 병원특성 변수( , , , , , , )

설립주체 병원소재지 수련병원 여부 병상수 이었다 분석 방법은 카이제곱( , , , ) .

검정 로지스틱 회귀분석을 사용하였다 주요 암수술의 최소 시술량을 규명, .

- ii -

하기 위해서 위계적 일반화 선형모형(hierarchical generalized linear model),

다수준 보정 모델을 이용하여 병원별 보정사망률을 구한 후 병원 시술량과,

보정사망률의 분포의 경향성을 통해서 가능한 모든 시술량 사망률의 모형을-

선정하였다 각 수술별로 선정된 모형에 대해 각 추세선의 상관식을 구하였.

으며 표준오차를 통해 최소 시술량을 규명하고 모델 적합여부를 확인하였,

다 암수술의 시술량에 따른 보정사망률의 양상 및 최소시술량을 규명하기.

위한 분석방법은 Spearman correlation analysis, Non-parametric

을 활용하였다smoothing methods, Piecewise regression .

시술량에 따라 보정된 일 사망위험 은 시술량이 많은 병원에 비해30 (odds)

시술량이 적은 병원이 식도절제술 배 췌장절제술2.66 (95% CI=1.40-5.07),

배 위절제술 배 폐절제술3.55 (95% CI=1.80-7.01), 2.97 (95% CI=2.10-4.20),

배 대장절제술 배 높은 것으3.12 (95% CI=1.40-6.95), 2.06 (95% CI=1.51-2.80)

로 나타났다 하지만 유방절제술 방광절제술. , (aOR:4.07, CI:0.47-46.78),

은 시술량에 따른 일 이내사망위험의 차이가 없(aOR:2.77, CI:0.71-10.83) 30

었다 또한 식도절제술 위절제술 폐절제술 대. , (9.53/yr), (64.78/yr), (5.94/yr),

장절제술 은 두 개의 회귀직선이 하나의 지점에서 수렴하는 모형으(6.27/yr)

로 모두 모형이 적합하여 최소 시술량이 존재하였다 췌장절제술의 경우에는.

최소 시술량 이 존재하였지만 모형은 적합하지 않았다((15.38/yr) , .

우리나라의 주요 암수술은 시술량과 시술결과 간에 양의 상관관계가 있는

것으로 나타났다 또한 주요 암수술 식도 췌장 위 폐 대장의 최소 시술량. , ( , , , , )

이 존재하여 양질의 의료서비스를 제공하기 위해서 시술량과 시술결과에 대

한 적절한 관리가 필요할 것으로 판단된다.

중심단어 암 시술량 시술결과 주요 암수술 최소시술량: , , , ,

학번: 2006-30969

- iii -

List of Tables

Table 1. Research on volume and outcome relationship in cancer care I

········································································································21

Table 2. Research on volume and outcome relationship in cancer care II

········································································································22

Table 3. Research on volume and outcome relationship in cancer care

III ····································································································23

Table 4. Cancer procedure code···································································36

Table 5. Study variables and their definitions ···········································45

Table 6. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital

esophagectomy volume groups, 2001-2005 ······························53


pancreatic resection volume groups, 2001-2005·····················54


gastrectomy volume groups, 2001-2005 ···································55


colectomy volume groups, 2001-2005·······································56

Table 10. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital lung

resection volume groups, 2001-2005·········································57


breast surgery volume groups, 2001-2005 ······························58


cystectomy volume groups, 2001-2005····································59

Table 13. Hospital characteristics in Korea by hospital esophagectomy

volume groups, 2001-2005··························································60

Table 14. Hospital characteristics in Korea by hospital pancreatico

duodenectomy volume groups, 2001-2005 ·······························61

Table 15. Hospital characteristics in Korea by hospital gastrectomy

- iv -

volume groups, 2001-2005··························································62

Table 16. Hospital characteristics in Korea by hospital colectomy

volume groups, 2001-2005··························································63

Table 17. Hospital characteristics in Korea by hospital pulmonary

resection volume groups, 2001-2005·········································64

Table 18. Hospital characteristics in Korea by hospital breast surgery

volume groups, 2001-2005··························································65

Table 19. Hospital characteristics in Korea by hospital cystectomy

volume groups, 2001-2005··························································66

Table 20. Crude and adjusted oddds ratios and 95% confidence

intervals describing the risk of death from esophagectomy at

very low-volume hospitals, low-volume hospitals,

high-volume hospitals compared with at very high-volume

hospitals, 2001-2005 ···································································67


intervals describing the risk of death from pancreatic

resection at very low-volume hospitals, low-volume

hospitals, high-volume hospitals compared with at very

high-volume hospitals, 2001-2005 ···········································68


intervals describing the risk of death from gastrectomy at



hospitals, 2001-2005 ···································································68


intervals describing the risk of death from colectomy at



hospitals, 2001-2005 ···································································69

- v -


intervals describing the risk of death from lung resection at



hospitals, 2001-2005 ···································································70


intervals describing the risk of death from breast cancer

surgery at very low-volume hospitals, low-volume hospitals,


hospitals, 2001-2005 ···································································70


intervals describing the risk of death from cystectomy at



hospitals, 2001-2005 ···································································71

Table 27. Piecewise regression parameter values in esophagectomy····84

Table 28. Piecewise regression parameter values in pancreatico

duodenectomy···············································································85

Table 29. Piecewise regression parameter values in gastrectomy·········86

Table 30. Piecewise regression parameter values in lung resection·····87

Table 31. Piecewise regression parameter values in colon resection····88

- vi -

List of Figures

Figure 1. Regional variations in the regional self-sufficiency of cancer

patients ····························································································5

Figure 2. Volume - outcome relationship·····················································8

Figure 3. Conceptual framework: How could volume affect quality?·····9

Figure 4. Concept of volume-outcome relationships ·································11

Figure 5. Possible relationships between hospital volume and outcome 15

Figure 6. Data construction in identifying the hospital volume-outcome

relationship ··················································································18

Figure 7. Study framwork·············································································33

Figure 8. Patients factors influencing patients outcome ······················39

Figure 9. Hospital factors influencing patients outcome··························43

Figure 10. Adjusted in-hospital mortality rate distribution according to

hospital volume in esophagectomy···········································72


hospital volume in pancreatico-duodenectomy·······················73


hospital volume in gastrectomy················································74


hospital volume in pulmonary resection··································75

Figure 14 Adjusted in-hospital mortality rate distribution according to

hospital volume in pulmonary resection··································76

Figure 15. Loess fit between hospital volume and adjusted hospital

mortality rate in esophagectomy···············································77


mortality rate in pancreaticoduodenectomy·····························78


mortality rate in gastrectomy····················································79

- vii -


mortality rate in lung resection ··············································80


mortality rate in colon resection ···········································81

Figure 20. Possible volume-outcome model ···············································82

Figure 21. Piecewise regression model between hospital volume and

adjusted hospital mortality rate in esophagectomy···············84


adjusted hospital mortality rate in pancreticoduodenectomy 85


adjusted hospital mortality rate in gastrectomy····················86

Figure 24 Piecewise regression model between hospital volume and

adjusted hospital mortality rate in lung resection·················87


adjusted hospital mortality rate in colon resection ·············88

- viii -

List of Abbreviation

CABG : coronary artery bypass graft

AHRQ : Agency for Healthcare Research and Quality

aOR : adjusted odds ratio

CCL : Complication and Comorbidity Level

CON : certificate of need

CI : confidence interval

DALY : disability adjusted life year

EDI : Electronic Data Interchange)

HIRA : Health Insurance Review Agency

HMO : Health maintenance organization

ICD-9 : International Classification of Diseases, ninth Revision

ICD-10 : International Classification of Diseases, Tenth Revision

IOM : Institue of Medicine

KDRG : Korean Diagnosis-Related Groups

KADRG : Korean adjacent Diagnosis-Related Groups

Loess : locally weighted regression smoothing,

M.S.E : mean of standard error

NHI: National Health Insurance

PCCL : Patient Clinical Complexity Level

WHO : World Health Organization

- ix -

목 차

서 론I. ··························································································1

가 연구의 배경. ······················································································1

나 의 개념 및 측정방법. Volume-outcome relationship ···················7

다 국내외 주요암수술의 시술량 시술결과 관련성 연구 현황. - ······20

라 연구의 필요성. ················································································29

마 연구 목적. ······················································································31

연구 대상 및 방법II. ································································32

가 연구의 체계. ····················································································32

나 연구 자료의 구조. ··········································································34

다 주요 암수술의 시술코드 추출. ·····················································35

라 자료의 구축. ····················································································37

마 주요 암수술 후 사망에 영향을 미치는 요인 선정. ···················38

바 분석방법. ··························································································46

연구 결과III. ················································································49

가 연구 대상의 일반적 특성. ·····························································49

나 병원의 시술량과 입원중 사망 위험과의 관련성. ·······················67

다 주요 암수술의 시술량 시술결과 모형 산출. - ······························72

고찰IV. ·························································································89

가 연구 결과에 대한 고찰. ·································································89

나 연구방법에 대한 고찰. ···································································97

- x -

다 연구결과의 활용. ········································································100

참고문헌V. ···············································································102

- 1 -

I. 서 론

가. 연구의 배경

(1) 암환자의 입장에서환자가 자신의 의료서비스를 받기 위해 어느 병원을 갈 것인가 라는 결?

정은 어떠한 경우에도 중요한 문제이다 그러나 일반적으로 환자들은 그러한.

결정을 내리는데 필요한 충분한 정보를 가지고 있지 않는 경우가 많다.

어느 병원을 갈지에 대한 결정을 내리기 위해서 열심히 정보를 구하던 환

자들은 결국에는 구전되는 명성에 의해서 결정을 내리는 경우가 흔하다 그.

러나 의료의 질에 대한 구전 명성은 그 신뢰성의 문제 때문에 많은 비판을

받아왔다 또 의료소비자와 공급자들을 위한 증거에 기초한 정보. (evidence

를 제공하려는 노력들도 아직까지는 충분하지 못하다-based information) .

그런 정보의 가치에 대한 비판이 제기되었고 어쨌거나 소수의 사람들만이,

그런 정보를 사용하여왔다.

천 리길도 한걸음부터라는 속담이 있듯이 다음의 예는 암에 걸린 한 환‘ ’

자의 이야기이지만 대부분의 암환자 경험은 크게 다르지 않을 것이다 모든, .

암환자 결과 데이터 는 한 환자로부터 시작된다 년에 젊(outcome data) . 2001

은 여성이 자신의 복부와 골반 부위에 큰 덩어리가 만져졌다 그녀와 그녀의.

가족들은 이런 사실에 너무나 놀랐고 낙담하였다 이 여성 환자와 가족들은, .

이런 문제들에 대해 어떻게 해야 하는지 어떤 병원에 방문해야 하는지에 대

한 병원의 진료 결과 정보를 얻을 수 없었다 그래서 병원과 의사의 명성을.

바탕으로 이 문제를 해결하려고 노력하였다 수술 전 검사를 한 후 이 여자. ,

환자는 자궁전절제술 양측난소절제술(total abdominal hysterectomy),

맹장절제술을 시행하였다 병리검사 결과 맹장의(bilateral oophorectomy), .

선암종 으로 판명되었고 전이조직이 발견되어 병기 로(adenocarcinoid tumor) 4

진단되었다 이와 같은 종양의 유형과 병기에 대한 임상의 결과 데이터가 없.

- 2 -

을지라도 복강내 항암제 치료를 위해서 항암제 카테터를 삽입하여 정맥항암,

제 치료와 병행하였다 퇴원 후 폐색전증이 발생하여 재입원하였다. .

이 때 이 여성 환자와 가족들은 병의 예후를 알고 싶어 했고 또 다른 치,

료 방법을 찾았다 처음의 큰 수술 후 개월 뒤 병기 재판정을 위해 이차. 8 ,

수술 및 을 시행하였다 그리고 년 동hyperthermic intraperitoneal infusion . 2

안 복강 내 및 정맥 내 항암제치료를 계속하였다 이 예와 같이 병원의 시술.

량은 하나의 사례이지만 외과의사의 경험은 하나의 경험이 아니다 또한 이, .

환자는 항암제 치료가 끝난 후에 이 종양에 근거가 불명확한 백신 치료를

시행하였다.

다음 환자의 사례는 우리에게 시사하는 바가 클 것이다 첫째 병원의 결. ,

과 데이터 가 없는 상황에서 병원과 의사의 명성과 평판은 환(outcome data)

자와 가족들의 병원 선택의 주요 요인이라는 것이다 둘째 수술 후 합병증. ,

은 병원 퇴원 후에도 발생한다는 것이고 이런 환자 기록들이 모두 데이터베,

이스화되지 않는다는 것이다 셋째 암의 유형과 병기에 대한 평균적인 표준. ,

치료가 항상 어떤 한 환자에게 동일하게 적용되는 것은 아니다 마지막으로.

병원과 의사의 시술량은 환자의 치료 결과에 영향을 줄 수 있지만 진료과정,

에서 가장 중요한 것인지는 불명확하다는 것이다.

우리나라에서도 최근 들어 병원에서 암 수술 건수가 늘어나면서 어떤 병

원의 암 수술결과가 더 좋은가에 대한 관심이 증가되고 있다 국민들은 좋은.

병원에서 좋은 진료를 받고자 한다 이를 가능하게 하는 방안에는 의료기관.

이 질 향상 노력을 경주해야 함과 함께 국민들이 좋은 병원을 선택할 수 있

는 정보를 주는 것인데 국민들에게 주어지는 좋은 병원정보는 좋은 선택에,

도움이 될 수 있다.

(2) 사회적경제적 관점에서/암으로 인한 사망자수는 년 명이었으나 년 명1983 26,091 , 1991 39,448 , 1995

년 명으로 증가하였으며 년에 이르러 명으로 사망자수가 급50,107 , 2000 58,042

증하고 있는 추세이며 특히 년 암으로 인한 사망자수는 총 사망자수의, 2006

- 3 -

약 정도로서 전체 사망원인의 수위를 차지하고 있다 통계청 또27% ( , 2007).

한 년까지 암발생을 추정한 결과 년에 건이었던 암발생이, 2015 , 2005 127,700

년에는 건으로 증가할 것을 추정되어 가 증가할 것으로 평가2015 186,200 46%

되었다 보건복지가족부( , 2008).

특히 암은 만 명당 값이 로 다른 질병에 비해 질병부담이, 10 DALY 1,525

큰 질병이다 보건복지부 암에 의한 사망은 지난 년 동안 꾸준히( , 2005). 20

증가해왔으며 이러한 경향은 남성에게서 더욱 두드러지게 나타난다 년. 2006

현재 암에 의한 사망률은 만 명당 남성 명 여성 명에 달하고 있10 166.4 , 68.5

다 통계청 암질환의 발생 및 사망건수는 지속적으로 증가하고 있으( , 2007).

며 이러한 증가는 사회 경제적으로도 큰 부담을 주고 있다.•

암 환자 진료건수는 매년 증가하여 지난 년 년간 건 입원2006 1 5,391,858 ( :

건 외래 건 이 발생하여 전체 진료건수의 약 를 차지787,139 , : 4,604,719 ) 1.4%

하였으며 암으로 지출된 의료비는 의 경우 총 조 억 원이 발생하, 2006 2 1,947

여 총 의료비의 를 차지하고 있다 건강보험통계연보11.2% ( , 2006).

암으로 인한 입원 진료건수는 총 입원 진료건수의 진료비는 총 입11.9%,

원 진료비의 를 차지하고 있으며 암으로 인한 외래 진료건수는 총 외18.8% ,

래 진료건수의 진료비는 총 외래 진료비의 를 차지하고 있다 건1.2%, 5.8% (

강보험통계연보, 2006). 이는 진료건수에 비하여 상대적으로 고가의 의료비

가 암 치료를 위해 소요되고 있음을 의미한다 그러나 건강보험에 포함되어.

있지 않은 의료비까지 포함할 경우 암으로 인하여 발생하는 의료비는 이보

다 훨씬 더 많을 것으로 추정되며 특히 암 환자 및 가족의 생산력 손실까지,

를 고려할 때 사회 경제적으로 큰 부담을 줄 것으로 판단된다.•

의학적인 관점에서 암 발생 인구의 은 예방 가능하고 은 조기 진단만,⅓ ⅓되면 완치가 가능하며 나머지 의 환자도 적절한 치료를 하면 완화가 가능, ⅓한 것으로 보고 있다 이렇듯 암의 예방 조기발견과 진단 치(IARC, 2003). , ,

료 완화의료를 위한 체계적이고 증거에 근거한 전략과 연구 인적자원의 적, , ,

절한 활용을 통하여 암의 발생률과 사망률을 낮추고 또한 암환자의 삶의 질,

을 향상시키려는 노력은 환자 개인 차원에서 뿐만 아니라 국가적인 차원에

서의 의료비 절감을 위해서도 꼭 필요하다.

- 4 -

암은 진료과정에 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라 사망률이 높은 위중한

질병이기 때문에 병원에서 시행되는 의료서비스의 질적인 수준에 대한 평가

의 필요성이 높은 편이지만 우리나라 암환자의 질적 수준에 대한 평가는 이,

루어진 바 없다.

(3) 암진료 결과평가의 중요성최근 몇 년 동안 보건의료의 질에 대한 관심이 매우 증가하였다 병원 입.

원 환자에서 과다이용 과소이용 오용 사례가(overuse), (underuse), (misuse)

지속적으로 발생하고 있다 미국의 콜로라도와 유타 주의 위해 사건. (adverse

에 대한 연구에 의하면 수술 부작용의 가 예방 가능한 것이며 수event) , 54% ,

술 부작용이 발생한 의 환자는 결국 사망한다고 하였다6% (Gawande et al.,

하지만 미국조차도 의사와 병원의 질적 수준을 가늠할 수 있는 객관1999).

적인 데이터가 없는 실정이다 이런 이유로 환자 보험자 구매자 정책결정. , , ,

자들은 의료제공자의 시술량을 질적 수준을 가늠하는 대리지표로 사용하고

자 노력하고 있다 이와 관련해서 년 월 에. 2000 5 IOM(Institute of Medicine)

서는 병원 의사의 시술량 및 환자의 결과를 어떻게 정책적으로 활용할 수,

있는가에 대하여 워크샵을 진행하였다(Hewitt and Petitti, 2001).

우리나라도 병원의 질적 수준을 개선시키기 위한 노력을 해오고 있다 하.

지만 기존 활동들이 우리나라 의료의 질적 수준을 전반적으로 향상시키는

데 충분한 수준이었는가에 대해서는 회의적인 시각도 적지 않다 특히 그 동.

안 의료가 양적으로 급속하게 팽창해온 데 비해서 질적으로는 개선의 여지

가 많이 남아 있다는 점에서 이제 본격적으로 질적 수준을 높이기 위한 노

력을 기울여야 한다는 주장이 강력하게 제기되고 있다.

실제로 우리나라에서 여러 병원을 대상으로 암환자에 대한 의료서비스에

대하여 통제된 연구를 시행한 결과는 없지만 지금까지의 임상 보고는 병원

별로 암환자에 대한 진료 결과에 많은 차이가 존재하는 사실을 말해주고

있다 예를 들어 자궁암 수술 환자를 대상으로 년에서 년 사이에. , 1990 1995

국내 문헌에 발표된 자료를 보면 각 병원에서 발표한 국내의 자료에서는 병,

- 5 -

기 에서 년 생존률은 까지 많은 차이를 보이고 있다 염용태a 5 64.1-86.2% ( ,Ⅱ비록 이 자료는 여러 병원을 대상으로 한 통제된 연구는 아니지만 암2002).

환자에 대한 의료서비스의 질적인 수준에 많은 차이가 존재할 가능성을 보

여주고 있다 따라서 병원별로 이러한 차이가 어느 정도 존재하는지 또 그. ,

원인은 무엇인지에 대한 심층적인 평가가 필요하다 할 수 있다.

또한 우리나라 암 진료의 질지표 부재로 인해 암환자의 수도권 집중 현상

이 발생하고 있다 문연옥 등 년 암등록자료를 이용한 암환자의( , 2006). 1999

지역내 의료기관을 이용하여 자체충족도를 분석한 결과 서울 부산, (95.7%),

대구 지역의 암환자 자체충족도는 이상으로 대부분의(87.8%), (89.0%) 85%

암환자가 지역내 의료기관을 이용하는 모습을 볼 수 있었으나 강원, (57.4%)

과 전북 을 제외한 도 지역의 자체충족도는 이하인 것으로 나타(62.8%) 40%

나고 있다 또한 지역암환자의 서울소재 의료기관 이용현황을 살펴보면 충. ,

북 충남 전남 제주지역의 암환자 중 이상이 서울소재 의료기관을 이, , , 40%

용하였고 강원지역의 암환자 중 가 서울지역 의료기관을 이용하였으, 35.4%

며 타 지역의 경우에도 부산 대구 경남을 제외하고는 지역 암환자 중, , , 20%

이상이 서울 지역 의료기관을 이용하였다 또한 년 지역암환자의 타지역. 2002

의료기관 이용현황은 년과 유사한 모습을 볼 수 있다 문연옥 등1999 ( , 2006).

Figure 1. Regional variations in the regional self-sufficiency of

cancer patients (Moon et al, 2006)

암 환자에 대한 의료서비스 평가로서 결과 평가 는(outcome assessment)

- 6 -

핵심적인 방법이라고 할 수 있다 결과 평가를 통하여 병원이나 의사별로 진.

료 받은 환자의 건강수준의 변화를 파악함으로써 의료제공자의 질적 수준을

드러내고 치료 방법의 효과를 판단할 수 있기 때문이다 또한 결과에 관한.

자료를 활용하여 질적인 수준을 향상시킬 수 있는 계기를 마련할 수 있다.

암 환자의 경우 환자의 년 생존율이나 수술 후 사망률과 같은 결과에 관한5

정보를 제공하는 것은 의료제공자들에게 질적 수준의 향상을 위한 직접적인

동기를 제공할 수 있을 것이기 때문이다 이런 배경 하에 일부 나라에서는.

의료기관의 질에 대한 외부 평가 방법으로 암수술의 결과지표를 생성하고

있다 결과지표 중에서 시술량 지표는 그 자체로서 시술결과에 유의한 영향.

을 미칠 수 없기 때문에 치료과정에서 제공되는 서비스 구성, (components

이나 숙련도 의 차이가 시술량과 연관이 있을 때에 대리지표of care) (skill)

로 활용이 가능하다 특정 시술이나 질병의 치료에 대하여(proxy measure) . ,

시술량은 시술결과에 영향을 미치는 의료기관이나 의사의 숙련도 경험 진, ,

료 팀의 팀웍과 숙련도 그리고 서비스 구성 의 차이를, (components of care)

대변할 가능성이 높기 때문에 활용 가능성이 매우 높은 지표이다 또한 시술.

량 지표는 서비스 질을 평가하는 데 있어서 다른 질 지표 보다 측정이 용이

하고 이해하기 쉽다는 장점 때문에 활용가능성이 매우 높다는 장점도 지니,

고 있다 이런 이유로 미국은 뉴욕주 등에서 시술량과 시술결과(Halm, 2000).

가 입증된 식도절제술 췌장절제술의 시술량과 사망률을 공표하고 있다, .

- 7 -

나. 의 개념 및 측정방법Volume-outcome relationship

(1) 시술량 시술결과 상관성 의- (Volume-outcome relationship)개념

많은 진료 경험이 좋은 진료결과를 보장한다는 가설은 다른 산업 분야에

서 보편적으로 받아들여지고 있는 이론을 의료 분야에서 적용하여 확인한

결과라 할 수 있다 산업 생산 분야에서는 상품 생산 경험이 축적됨에 따라.

단위 비용이 로그 함수적으로 감소한다는 사실이 확인되면서 학습곡, ‘

선 경험곡선 등이 이를 설명하는 이론’(learning curve), ‘ ’(experience curve)

으로 정립되어 있다(Wright, 1936; Luft, 1980; Lieberman, 1984).

의료 분야에서 많은 진료량이 좋은 진료결과를 보장한다‘ (high volumes

는 가설 을 여러 연구자들이 실증적lead to better results)' (Luft et al., 1979)

으로 증명한 바 있다 한 연구 에 따르면 수술 건수가 많. (Luft et al., 1979) ,

은 병원의 성과가 더 좋을 것이라고 가정할 수 있는데 시술량과 외과적 사,

망률 간의 관계를 가지로 설명할 수 있다 첫 번째 양상은 기대 사망률은3 .

상대적으로 차이가 없지만 실제 사망률은 양이 적은 곳에서만 급격히 높은

것이다 그림 앞부분 개 건 이상의 시술을 한 곳에 비해 그렇지 않은( 4 ). 200

곳에서 사망률이 더 높게 나타났다 건을 기준으로 했을 때 규모가 작은. 200

병원의 경우 총 사망자 수 중 정도가 추가로 사망하는 것으로 분석22 28%～되었다 두 번째 양상은 양의 중요성을 보여주긴 하지만 차이가 나는 지점이.

비교적 양이 적은 곳 건 인 경우이다 그림 중간부분 개 사망률 차이(10-50 ) ( 6 ).

가 건 혹은 건을 기준으로 나뉘고 추가 사망률의 규모도 그룹에 비50 5-10 1

해 적었다 세 번째 양상은 사망률에 양이 영향을 미치지 않는 경우이다 그. (

림 끝부분 개2 ).

- 8 -

Figure 2. Volume - outcome relationship(Luft et al., 1979)

시술량이 많을수록 시술결과가 우수하다는 시술량 시술결과 관계 를 설' - '

명하는 가설에 대한 기존의 설명은 크게 두 가지로 제시되어 왔다 하나는. '

다진료경험효과이론 으로서 많은 환자를 다루는 의사나 병원은 환자진료 기'

술을 향상시킬 기회를 갖게 되고 결과적으로 좋은 환자 시술결과를 보인다

는 설명이다 다른 하나는 선택적의뢰이론 으로서 좋은 결과를 가진 의사나. ' '

병원으로 환자들이 의뢰되기 때문이라는 가설이다 (Luft, 1980; Luft et al.,

1978; ; Jones and Rowan, 1995)

등 은 이들 가설들에 대해 좀더 심층적인 분석을 한 바 있다Luft (1987) .

개 병원의 개 질환군을 대상으로 분석한 이들의 연구에 따르면 질병이900 17 ,

나 시술의 종류에 따라 부합되는 가설이 서로 다른 것으로 파악되었다 급성.

심근경색이나 위장관 수술은 다진료경험효과설 는 선택적의뢰효과‘ ’, CABG ‘

설이 좀더 설명력을 갖는 것으로 제시되었다’ .

- 9 -

시술량 시술결과 관계를 다룬 연구 결과는 전문가 그룹의 권고 기준이나‘ - ’

진료기관의 지역화 병원계획의 근거 자료 등으로 활용될 수(regionalization),

있다 하지만 무엇보다도 시술량 시술결과 관계 연구 결과는 전문가 그룹. ‘ - ’

내의 권고 기준으로 유용하다 즉 전문가들 사이에서 의료서비스의 질적 수. ,

준을 유지하기 위한 시술자 또는 시술 기관의 시술 건수 권고 기준의 참고

자료로 활용될 수 있는 것이다.

그런데 최근에 등은 기존의 시술량과 시술결과 간의 관계를 설명하Halm

는 두 가지 가설이 대립적인 것이 아니라는 견해를 제시하고 있다(Halm,

이들은 시술량이 시술결과에 미칠 수 있는 주요요인을 의료기관에 의2000).

한 환자 선택 의 차이 환자의 중증도나 동반질환(patient selection) ,

의 차이 치료과정에서 제공되는 서비스 구성(severity/comorbidity) ,

이나 과정 의 차이 의료진이나 의료기(components of care) (specific process) ,

관의 숙련도 의 차이 네 가지로 제(physician/ other clinician/ hospital skill)

시하면서 이들이 복합적으로 상호작용하면서 시술량 시술결과 관계가 나타, -

나게 된다는 설명을 제시하고 있다.

Figure 3. Conceptual framework: How could volume affect quality?(Halm et al.,

2000)

- 10 -

기존의 다진료경험효과이론 과 선택적의뢰이론 을 종합한 것으로도 볼' ' ' '

수 있는 등의 설명은 특정 질병에 대한 시술량 시술결과 관계를 평가Halm -

하고자 하는 연구에 반영되어야 할 내용과 범위를 제시하고 있다는 점에서

의미를 둘 수 있다 기존의 연구 수준이 시술량 시술결과 관계를 평가한 연. -

구가 시술량의 변화에 따라서 시술결과에 유의한 차이가 존재하는가에 집중

되어 있었을 뿐 의료기관의 환자선택의 차이나 의료기관별 환자구성의 차이,

에 대한 연구가 부족하였다 또한 시술량과 시술결과의 인과관계를 설명하기.

위한 과정상의 차이에 대한 연구가 부족하였기 때문에 시술량 시술결과 간-

의 인과관계 규명이 어려웠다.

하지만 특정 의료서비스에 대한 시술량과 시술결과 간의 관계에 대한

를 시행한 등의 결과에 의하면 병원의 시술량과 시systematic review Halm ,

술결과 간의 양의 연관관계를 보인 연구결과가 전체 분석대상의 이며79% ,

의사의 시술량과 시술결과 간의 양의 연관관계를 보인 연구결과 분석대상으

로 선정된 연구의 인 것으로 나타났다 이들의 연구에서 시술량과 시술77% .

결과 간의 음의 관계를 보인 연구결과는 없었으며 세밀한 연구방법을 채택,

한 것으로 판단되는 연구 개 모두에서 유의한 시술량 효과16 (a significant

를 보여주었다 이러한 연구결과에 기초하여 등은 광범volume effect) . Harm

위한 임상조건과 수술처치에서 시술량이 많은 병원이나 시술량이 많은 의사

에게 진료 받은 환자들의 사망률이 시술량이 적은 병원이나 의사에게 치료

받은 환자보다 평균적으로 낮다는 결론을 내리고 있다.

그리고 이러한 시술량 시술결과 간의 양의 관계는 시술빈도가 낮고 시술

에 따른 위험도가 높은 시술에서 차이가 가장 유의미하게 높은 것으로 나타

났다 특히 시술빈도가 낮고 시술에 따른 위험도가 높은 식도암과 췌장암. ,

수술에서 시술량이 낮은 병원의 단기 사망률이 시술량이 높은 병원보다 2∼배 높은 것으로 나타났다3 (Begg et al., 1998).

- 11 -

Figure 4. Concept of volume-outcome relationships (Begg et al., 1998)

또한 일부 시술에서는 시술이 일반적인 시술로 정착되어 감에 따라서 시,

술량이 적은 병원과 많은 병원 간 성과 의 차이가 좁아지는 양(performance)

상을 보이기도 하였다 예를 들어 어떤 심혈관 시술의 경우에는 년이 안( 10

되는 기간에 시술량이 배이상 증가한 경우도 있음 이러한 양상을 근거로3 ).

할 때 시술량 지표는 신의료기술이 도입되어 임상에 전파되는 초기단계에서,

가장 타당한 의미를 지닐 수도 있다는 가설 설정이 가능하다.

- 12 -

(2) 의 측정방법Volume-outcome relationship가( ) 시술량 시술결과 의 관련성 측정방법(volume)- (outcome)

의료의 질의 대한 영역은 크게 세 가지 구조 과정 결과 영역으로 구분할( , , )

수 있다 의료의 질(Donabedian, 1966; Donabedian, 1979; Donabedian, 1988).

을 가장 잘 질을 반영할 수 있는 지표에 대해서 아직도 논쟁 중에 있다

과정 지표는(Palmer et al, 1997; Palmer et al, 1998; Jencks et al., 2000).

적절한 치료가 적시에 행해지고 있는지 여부를 반영할 수 있는 데 반해 결,

과는 측정과 비교가 비교적 쉽다 결과 측정은 여러 가지의 혼란 요인을 통.

제해야 하기 때문에 위험 보정이 반드시 이루어져야 하지만 과정 측정은 특

히 수술에서 어떤 것이 과정인가 정의하는 것뿐만 아니라 측정 자체도 어렵,

다.

수술에서 구조와 관련된 여러 가지 질 관련 지표들이 있다 병원의 수련여.

부 집중치료실 유무 수술실 유무 병원 의, (specialized intensive care units), ,

사 및 간호사 수의 비율 등이 시술량 시술결과에 영향을 미친다는 연구결과-

들이 존재하지만 제한적이다(Birkmeyer 최et al., 2000; Khuri et al., 2001).

근 연구에서 병원의 특성 예를 들면 의사와 간호사의 비율 수련병원 여부, , ,

병원의 위치 병원의 소유권 등이 시술량과 시술결과에 영향을 미치는지 연,

구를 하였다 그 결과 시술 당 병원의 의사의 비율(Elixhauser et al., 2003).

이 같은 경우에는 동일한 결과가 나타났다.

수술의 질 측정에서 과정 지표의 가치는 쉽게 얻을 수 있는 데 있다 임상.

진료지침과 심혈관 시술은 관련이 있는 것으로 나타났다(Hannan et al.,

2001; Patti et al., 1998; Pearson et al., 2001; Sesperez et al., 2001; Kim et

시술량 기준을 제시하고 시술량이 많은 병원으로 의뢰를 하도록al., 2002).

하는 에서도 최근 과정 지표를 이용하려고 연구하고 있다Leapfrog Group

하지만 수술에서 과정 지표를 사용하는 데는 다음(Birkmeyer et al, 2006).

과 같은 어려움이 있다 첫째 과정을 측정할 만한 이용 가능한 데이터가 부. ,

족하다는 것이다 둘째 과정 지표를 측정할 수 있도록 병원의 기반구조. ,

- 13 -

구성하는데 수년이 걸린다 셋째 이러한 과정 지표를 개발(infrastructure) . ,

하고 측정하는데 많은 비용이 소용된다는 것이다 예를 들어. , Leapfrog

에서도 중환자실의 의사 및 간호사 수를 평가하지만 이 들 인력이 얼group ,

마나 잘 훈련을 받는지는 평가하지 못한다 결국 수술의 질 측정은 결과.

평가로 눈을 돌릴 수밖에 없다(outcome) .

사망률은 행정 데이타로 쉽게 측정이 가능하기 때문에 아주 매력적인 결

과 평가의 하나의 방법이다 그러나 사망률은 결과 평가의 한계 현대 수술. ,

에서 드문 사건으로 인한 한계로 인하여 복잡한 통계적 기법을 만들어 내었

다 질 지표로써의 사망률 지표의 한계 및 결과 지표의(Daley et al., 2001).

합의 부족 등으로 인해 단지 시술량 사망률의 관련이 있는 시술량 지표를-

질 지표의 대리 지표로 이용하는 것은 위험한 일이 될 것이다 또한 어떤 결.

과 지표를 사용하느냐에 따라 시술량 시술결과 관계에 대한 연구의 의의도‘ - ’

달라지는데 대체로 많은 연구에서 입원 기간 중의 사망을 결과 지표로 삼고,

있지만 연구자에 따라서는 여러 가지 합병증 재원 기간 퇴원 후 일정기간, , ,

까지의 사망 등 다양한 지표를 사용하고 있다(Farber et al., 1981; Flood et

al., 1984b; Flood et al., 1984c; Phillips et al., 1995).

나( ) 시술량 시술결과의 상관성 분석수준-

1) 시술량 변수 수준 병원 의사( vs. )

우선 분석의 수준을 의사 와 병원 중 어떤 것으로 하는 것이 질(surgeon)

지표로 의미 있는 것인가 개인의 의료 제공자의 시술량 시술결과의 관계는? -

병원의 시술량 시술결과와는 다르게 결과가 일관적이지 않다- (Hannan et al.,

2002; Cebul et al., 1998; Hannan et al., 1989; Hannan et al., 1998; Munoz

et al., 1990).

외과의사의 시술량과 병원의 시술량은 진료의 매우 다른 질적 측면을 나

타낸다 외과 의사의 시술량은 기술적 수준과 의사 결(Christian et al., 2005).

정의 질적 측면을 반영하는 개인적의 요인의 대리 지표로 이용 가능하다 하.

지만 병원의 시술량은 병원의 특성을 반영한다고 볼 수 있다.

- 14 -

2) 시술 결과의 수준 환자 병원( vs. )

또한 병원의 시술량과 병원의 사망률의 관계 또는 병원의 시술량과 개인

환자 수준의 사망률의 관련성 측정할 것인가도 주요 쟁점이다 분석단위는.

대부분 환자 단위로 하고 있고 이러한 통계 기법이 타당한 것으로 되어 있,

다 즉 환자 단위를 분석의 기본 단위로 하여 다중회귀분석을 이용하여 병. ,

원의 시술량의 효과를 탐색해야 한다 그러나 병원의(Christian et al., 2005).

시술량을 병원의 성과를 판단할 수 있는 질 지표로 사용하기 위해서는 병원

수준에서 사망률을 이해할 필요가 있다 병원의 시술량과 시술결과 간의 상.

관관계는 아직 확립이 되어 있지 않지만 다음과 같은 양상이 나타날 수 있,

다 첫째 시술량 시술결과 간에는 선형 비선형 의 상관. , - (Linear)/ (Non-linear)

관계가 있을 수 있다 둘째 시술량 시술결과 간에는 하나의 지점이. , - cut-off

있을 수 있다 셋째 시술량 시술결과 간에는 여러개의 지점이 있을. , cut-off

수 있다 선택적 의뢰 관점에서 에서는 지점. Leapfrog Group single cut-off

을 가정하였지만 이런 관계를 지지해 줄 증거들이 부족한 실정이다, .

- 15 -

Figure 5. Possible relationships between hospital volume and outcome

대부분의 연구에서 환자의 수를 분위로 나누어 이들 그룹간의 사망률을4

비교하였다 이 분석 방법은 각 그룹간의 환자수가 증가할수록 연구의.

가 커지는 아주 많이 사용되는 분석 방법이다 그러나 이 분석 방법에power .

는 몇 가지 문제점이 있다 만약 병원을 기본으로 사분위로 구분한다면 같. ,

은 그룹 내에서 같은 시술량 그룹이더라도 환자의 수가 달라 질 수 있다 그.

러나 환자의 수로 시술량을 사분위로 나눈다면 같은 그룹의 병원이라 할지,

라도 시술량이 상당한 차이가 있을 것이다 많은 연구들이 이런 방법을 이용.

하여 시술량에 따른 사망률의 차이를 보고하였다 이러함에도 불구하고 정책.

관련 담당자들은 와 를 구분할 수 있는 엄격한“high quality" ”low quality"

하나의 지점을 옹호하고 주창해 왔다 하지만 아직 이런 하나의cut-off .

의 존재를 밝혀낸 연구는 아직 없었다 하나의single cut-off point . ‘cut off

는 모든 정책가에게 매우 매력적으로 보이나 너무 단순화 된 것처럼point'

- 16 -

보인다 몇몇의 연구에서 하나의 를 찾으려고 노력하고 있지만. cut-off point

이런 시술량의 역치값을 모든 시술에 적용하기에는 무리다(Christian et al.,

2003).

다( ) 결과지표로 어떤 것을 사용할 것인가?

수술 후 사망 지표로 병원 내 사망 일 이내 사망 률과 년 생존율이 있(30 ) 5

다 병원 내 사망은 숙련되지 않음으로 인해 발생하는 수술의 합병증 예를. (

들어 위암 수술의 경우 췌장의 췌장염 부적절한 에 의, fistula, , anastomosis)

해 환자의 사망이라는 사건이 발생할 수 있는데 이는 수술뿐만 아니라 병원,

전체의 질을 대표할 가능성이 높은 결과 지표이다.

이와는 대조적으로 년 생존율은 두 가지 다른 기술적인 숙련을 반영한다5 .

첫째 치료 결과를 반영할 수 있는 숙련된 의사의 절제술 같은 수술 기술의,

차이 둘째 조기 진단의 정확성을 반영하는 조기 암의 진단의 정확도 차이, ,

이다(Xirasagar et al., 2008).

라( ) 시술량에 따른 사망률의 변이 고려(variability)

변이란 측정치들의 분포가 대표값을 중심으로 하여 어느 정도 밀집 혹은

분산되어 있는가를 나타내는 통계치로서 여러 점수들이 흩어져 있는 정도를

나타낸다 베르누이 원칙에 의하면 관찰의 수가 늘어나면 사건의 변이가 줄. ,

어든다 예를 들어 동전을 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 이다 그러나. , , 50% .

동전을 던질 기회가 몇 번 정도만 주어진다면 앞면이 나타날 확률은 참값에,

서 많이 다를 수 있다 만약 값이 충분하다면 관찰되는 값이 참값과 유사. N

할 것이라는 것을 확신할 수 있다.

이 원칙은 시술량과 사망률과의 관계를 분석하는 데 적용할 수 있다

시술량이 적은 병원에서는 단지 몇 사례의 시술만(Christian et al., 2003).

하게 되어 사망률의 변이가 크기 때문에 병원의 실제 질을 반영한다고 보기

어렵다 만약 병원이 어떤 시술을 한번 하였을 경우의 사망률은 사망하. , 0%(

지 않음 이거나 사망함이다 또 다른 예로 연간 건의 시술을 하고) 100%( ) . 5 ,

- 17 -

사망률이 인 병원을 가정해 보자 이 병원의 관찰된 사망률은0.7% . 0%(1/5),

이고 각각의 기대 확률20%(1/5), 40%(2/5), 60%(3/5), 80%(4/5), 100%(5/5) ,

은 0.73, 0.23, 0.03, 6x10-5, 8x10

-7이 된다 그래서 이 병원의 관측된 사망률.

은 인데 실제 이병원의 사망률 보다 약 높게 된다 이와는27% , 0.7% 20% .

대조적으로 연간 시술을 건하고 사망률이 인 병원은 실제 사망률보다10 0.7%

높아 건 하는 병원보다 참값에 근접하게 된다 건하는 병원은 만12% 5 . 15 6%

높게 된다.

이와 같이 시술량이 적은 병원은 사망률이 대부분 이거나 몇 개의 극단0

값 이 시술량 시술결과에 영향을 미칠 것이다 시술량이 적은 병원에(outlier) - .

서 사망이란 사건이 발생하였을 경우에는 참값과는 상당히 다른 값을 얻을

수 있다 하지만 시술량이 증가함에 따라 관찰된 사망률은 참값에 근접하게. ,

되고 관찰사망률은 기대사망률로 추정할 수 있다 따라서 보정하지 않은 조, .

시술량 시술결과 분석은 시술량이 적은 병원에서 실제 참값을 반영하지 않-

을 가능성이 많다.

마( ) 시술량의 따른 병원의 보정사망률 산출을 위한 자료구축

병원의 시술량과 시술결과 관련성을 보는 연구에서 병원의 특성이 통제되

어야 한다 왜냐하면 암환자 진료에 있어 진단 및 치료의 성과는 병원의 기.

술적인 지원에 의해 상당히 영향을 받는다 대만에서는 병원의 수준과 민간. /

공공 구분이 병원의 기술적인 환경을 대리하는 지표로 활용되고 있다

또한 주요 암수술의 최소 시술량의 찾기 위하여 병(Xirasagar et al., 2008).

원의 시술량에 따른 병원보정사망률을 구하여야 한다.

최근 환자의 건강에 대한 병원 특성의 효과를 보정하기 위한 연구에서 가

장 많이 사용되는 방법은 다수준 분석이다 다수준 분석은 환자와 병원이라.

는 두 개 이상의 분석 단위를 함께 포함하고 있을 때 기존의 분석 방법보다,

더 효과적인 모수 추정이 가능하다는 장점을 가지고 있다.

- 18 -

Figure 6. Data construction in identifying the hospital volume-outcome relationship

실제로 최근 국제저널에 병원의 시술량 시술결과의 관련성을 보기 위해-

다수준 분석 기법을 기반으로 한 연구 결과는 어렵지 않게 볼 수 있다 하지.

만 한국을 대상으로 한 병원의 보정사망률 연구에서 다수준 분석을 사용한

예는 많지 않다 이는 그동안 한국에서 시도된 연구들이 다수준 분석 기법에.

대한 통계적인 이해가 부족해서라기보다는 한국에서 이 분석 기법의 적용이

그다지 간단하지 않거나 때로는 적절하지 않았기 때문이다 다수준 분석 방.

법은 하나의 분석 단위만을 포함하는 기존의 분석 방법에 비해 몇 가지 추

가적인 조건들이 충족되어야 가장 효율적이고 비편향적인 모수의(unbiased)

추정이 가능하다 먼저 각 분석 단위 환자수준 병원수준 에서 추정되어지는. ( , )

잔차들은 평균이 인 정규분포를 그려야 한다 일반적인 회귀분석에서 모수0 .

추정시 잔차의 정규분포를 가정하듯 다수준 분석에서도 마찬가지인데 환자, ,

수준뿐 아니라 병원 수준의 변수들로부터 발생하는 잔차들 역시 정규분포를

그릴 것을 가정한다 둘째는 병원에 포함되는 표본 데이터가 개인과 병원 두.

개의 서로 다른 수준의 분석단위를 포함하고 있는 경우 각 병원에서 추출된,

개인 표본들은 그 지역의 다른 환자들을 대표한다고 가정한다 이는 일반적.

으로 표본이 모집단을 대표한다는 가정과도 일치하는데 다수준 분석의 경우,

표본이 전체 모집단뿐만 아니라 병원 모집단도 대표하여야 한다는 것을 의

미한다 불행하게도 아직까지 한국에서 병원보정 사망률 연구에 주로 사용된.

- 19 -

데이터들이 위의 두 가지 조건을 충족시키기가 그리 쉽지 않은 실정이고 이,

는 바로 다수준 분석을 이용한 주목할 만한 경험적 연구 결과가 발표되지

못한 이유이다.

병원의 일 이내 보정사망률을 구하기 위해 설명변수로 환자수준과 병원30

수준의 변수를 동시에 고려하여야 하는데 여러 수준의 변수를 동시에 고려,

하면서 분석을 수행하는 다수준 분석 모형 중에서 위계(multilevel analysis) ‘

적 일반화 선형모형 을 적용하는 것이’(hierarchical generalized linear model)

바람직하다 병원의 보정사망률은 환자들이 병원 안에 내재되어 있다는 점에.

서 자료가 위계적으로 구조화되어 있다 이처럼 자료가 내재화 되어 있을.

때 같은 병원으로부터 추출한 개인 사망은 상관관계가 높게 나타날 수 있으,

며 이러한 점을 간과하고 계산된 표준오차의 측정치는 왜곡되기 쉽다 환자, .

사건의 독립성은 전통적 선형 및 이항 회귀분석모형의 기초가 되는 가장 근

본적인 가정 중의 하나이다 자료에 있어서의 환자 병원의 구조가 간과되고. -

독립성 가정이 지켜지지 않았을 때 전통적인 선형 및 이항모형들은 표준오,

차를 과소 측정하는 경향이 있다(Guo and Zhao, 2000; Snijders and Bosker,

2002; Bickel, 2007).

위계적 선형모형은 이러한 문제를 극북하기 위하여 한 병원에 속한 환자

들 사이의 변이뿐만 아니라 집단들 사이의 변이까지도 무작위적인 것으로

간주하여 한 모형 속에서 동시에 분석을 수행하는 통계기법이다 위계적 선.

형모형의 경우 기본적으로 각 수준의 기대 산출값이 회귀계수와 선형을 이

루어야 하며 각 수준의 무작위효과 가 정규분포를 이루어야, (random effects)

한다는 가정이 성립되어야 한다 하지만 병원별 보정사망률 연구에서는 종속.

변수가 사망 여부와 같이 이항변수로 구성된 경우 위계적 선형모형에서 가,

정하고 있는 독립변수들의 관계가 선형이고 정규분포를 이룬다는 가정을 충,

족하지 못한다 이처럼 종속변수가 이항변수인 경우 위계적 선형모형보다는.

위계적 일반화 선형모형이 보다 유용한 분석방법으로 알려져 있다(Hox,

2002; Snijders and Bosker, 2002; Bryk and Raudenbush, 1992).

- 20 -

다. 국내외 주요암수술의 시술량 시술결과 관련성 연구 현황-외국에서 이루어진 선행 연구에서 시술량과 시술결과 간의 유의한 연관성

이 있는 것으로 제시된 주요 암수술은 표 과 같다1 (Hewitt and Petitti,

체계적인 검토 결과 신뢰도와 타당도가 높은 연2001). (systematic review)

구방법을 이용하여 시술량과 시술결과의 상관성을 분석한 연구는 췌장절제

술 개 연구 대장절제술 개 식도절제술 개 폐절제술 개 그리고 유(11 ), (5 ), (3 ), (3 ),

방수술 개 이었다 암수술의 시술량 시술결과와 관련된 개의 연구는 여러(2 ) . - 3

암종에 대한 연구였다(Hannan, 2002; Gordon et al., 1999; Begg et al.,

과 의 암 관련 시술량 시술량 연구 논문의 검토1998). Hewitt Petitti(2001) -

결과 개의 외과적 치료 연구 중 개는 제외되었는데 제외된 가장 큰 이30 10 ,

유는 인구집단을 대상으로 한 연구가 아니었기 때문이다.

과 의 체계적인 논문 검토 결과 암 수술은 시술량과Hewitt Petitti(2001) ,

시술결과가 관련이 있음을 제안하고 있다 시술량과 시술결과와의 상관성은.

췌장절제술과 식도절제술 같이 매우 복잡한 수술들에서 강한 것으로 나타났

다 비교적 시술량이 많고 수술 방법이 쉬운 수술인 대장절제술과 폐절제술. ,

은 시술량과 시술결과의 관계가 확실하지 않은 것으로 나타났다.

- 20 -

- 21 -

Study Time period Patient # Hospital #Unit of

analysis

Primary

outcome

Risk

adjustment

data source

Definition of low

volume

Volume: Outcomes

results

Esophagus

Gordon

19991989-1997 518 51 Hosp Inpt death Admin

Hosp: 10/yr≤Volume of 6

complex GI procedures

Vol

10≤11-20

21-50

>200

RR

3.8

4.0

2.4

1.0

Begg

19981981-993 503 �190 Hosp Inpt death Clinical

Hosp:

Low: 5/yr≤High: 11/yr≥

Mortality:

17.3 vs. 3.4%

Patti

19981990-1994 1,561 273 Hosp Inpt death Admin

Hosp:


Mortality: 17 vs. 6%

Pancreas

Gordon

19991989-1997 1,092 51 Hosp inpt death Admin Hosp: 10/yr≤

Vol

10≤11-20

21-50

>200

RR

12.5

10.4

6.3

1.0

Birkmeyer

1999a1992-1995 7,229 1772 Hosp 3rd yr Admin

Hosp:

Very low: <1

Low: 1-2

High: 5≥OR = 0.69

Birkmeyer

1999b1992-1995 7,229 1772 Hosp

Inpt death

30d deathAdmin

Hosp:

Very low: <1

Low: 1-2

High: 5≥

Inpt death:

16% vs. 4.1%

(very high 1.7%)

30d death:

12.9 vs. 3.0%

Sora 1998a 1990-1995 1,236 48MD/Hosp

bothInpt death Admin

MD:

Low: <5,

High: 51≥Hosp:

Low: <5,

High: 21≥

LVH vs. HVH:

RR = 19.3

HVH better, regardless

of MD volume

Table 1. Research on volume and outcome relationship in cancer care I

- 22 -

Study Time periodPatient

#

Hospital

#

Unit of

analysis

Primary

outcome

Risk adjustment

data source

Definition of low

volumeVolume: Outcomes results

Colorectal

Hannan

in press199-1997 22,128 229

MD

Hosp

Both

Inpt death Admin

MD:

Low: <12

High: >34

Hosp:

Low: <84

High: >253

Hosp: RAMR for LVH

1.93%> HVH

No MD effect when hosp

volume controlled

Harmon

19991992-1996 9,739 50

MD

Hosp

Both

Inpt death Admin

MD: <6/yr

Hosp: <40/yr

MD: HVS vs. LVS; OR=0.64;

Hosp: HVH vs. LVH; OR=0.78;

MVS at HVH/MVP equiv to

HVS; HVS better at any hosp

Breast

Roohan

1998198-1989 47,890 266 Hosp

5 yr

survivalClinical

Hosp:


OR=1.6

Sainbury

19951979-1988 12,961 NS MD

5 yr

survivalClinical MD: < 30/yr

Vol

< 10

10-29

30-49

50≥

Adjusted RR

3.8

4.0

2.4

1.0

Table 2. Research on volume and outcome relationship in cancer care II

- 23 -

Study Time periodPatient

#

Hospital

#

Unit of

analysis

Primary

outcome

Risk adjustment

data source

Definition of low

volumeVolume: Outcomes results

StomachHannan

in press1991-1997 3,711 207

MD

Hosp

Both

Inpt death AdminMD: 1-2

Hosp: 1-15

Risk-adjusted increase in rate

for lowest- relative to

highest-volume quarile: Hosp:

7.1% Surgeon: 5.7%; No MD

effect when hosp volume

controlled

Lung

Hannan

in press1991-1997 69,654 178

MD

Hosp

Both

Inpt death AdminMD: < 23/yr

Hosp: <38/yr

Hosp: RAMR for LVH

1.65%>HVH

MD: no relationship

Begg

19981981-1993 1,375 313 Hosp

30 day

mortalityClinical Hosp: <6/yr no relationship

Romano

19921983-1986 12,439 389 Hosp Inpt death Admin Hosp: <9/yr

Lesser resections

(high- relative to low- volume):

OR=0.6

Pneumonectomy: OR=0.6

Table 3. Research on volume and outcome relationship in cancer care III

- 24 -

- 24 -

(1) 췌장절제술체계적인 검토 결과 신뢰도와 타당도가 높은 연구방법(systematic review)

을 이용하여 췌장절제술의 시술량과 시술결과의 상관성을 분석한 연구는 11

개였다 연구는 대표성이 있는 큰 표본을 가졌는데 의료진의 시. Lieberman ,

술량 및 병원의 시술량 그리고 그 둘 사이의 상호관계에 관해 살펴보았다,

(Lieberman, 1995).

췌장절제술의 시술량 시술결과 분석의 단위는 의사의 시술량과 병원의 시-

술량를 모두 살펴본 개의 연구를 제외한 대부분의 연구에 있어서 병원이었2

다 대부분의 연구에서 췌장절제(Lieberman et al., 1995; Sosa et al., 1998).

술의 시술량이 낮은 병원의 정의는 연간 건으로 정의하고 있었다 하지1 9 .～만 등 은 시술량을 환자들에게 시행된 연간 시술 건수Begg (1998) ‘ ’ Medicare

로 정의하여 분석하였다.

대부분의 연구에서 무엇에 관한 시술량인가 라는 질문에 효과적으로 대" ?"

답하지 못하였다 등은 총 개의 복합 위장관 시술 전결장절제술 식. Gordon 6 ( ,

도절제술 전위절제술 간엽절제술 담도문합술 그리고 췌장십이지장절제술, , , , )

과 각각의 시술에 의한 사망률과의 관계를 연구하였다 하지만 의사의 시술.

량와 사망률과의 관계를 연구하지는 않았다(Gordon et al., 1999).

대부분의 연구에서 위험 보정은 거의 행정 자료를 이용하였다 등. Begg

만이 임상적 자료 로부터 연결된 암 병기 를(1998) (SEER-database) (staging)

사용하였다 대부분의 췌장절제술의 시술량 시술결과 관련성 연구에서 입원. -

중 사망이 주요 관심 결과였다 세 연구에서는 입원내의 사망이 결과변수였.

고(Simunovic et al., 1999; Birkmeyer et al., 1999a; Birkmeyer et al.,

한 연구만이 합병증의 비율 특히 감염과 출혈이 생기는 비율이 결1999b), ,

과변수였다(Glasgow and Mulvihill, 1996).

병원 시술량과 시술결과를 살펴본 개의 연구 중 하나9 (Wade et al., 1996)

를 제외한 모든 연구에서 췌장절제술의 시술량과 시술 결과들 간에 의미 있

는 상관관계가 있다고 보고하였다 년에서 년까지 의. 1990 1994 California 298

개의 병원들에서 시행된 사례의 췌장절제술에 관한 연구1,705 (Glasgow and

- 25 -

에서 시술량이 많은 연간 건 이상의 시술건수 병원들에서Mulvihill, 1996) ( 50 )

의 위험 보정 사망률은 로 시술량이 적은 연간 건 이하 병원에서의3.5% , ( 5 )

와 비교해서 사망률이 낮았다 등 은 년부터 년14% . Lieberman (1995) 1984 1991

까지 주에 위치한 개의 병원에서 건을 대상으로 한 연구New York 184 1,972

에서 시술량이 많은 연간 건 이상 병원들이 시술량이 적은 연간 건 이, ( 10 ) ( 8

하 병원보다 위험 보정 사망률이 더 낮다고 보고하였다 췌장) (5% vs. 19%) .

절제술의 시술량 시술결과에 관한 연구들은 방법론상의 이질성은 존재하였-

지만 의사와 특히 병원 시술량 시술결과는 상관관계가 있었다고 결론을 내, -

고 있다.

(2) 식도절제술식도절제술의 시술량과 시술결과 간의 상관성을 연구한 대부분의 논문들

은 분석 단위을 병원으로 하였다 대부분의 연구에서 낮은 시술량의 기준을.

연간 건 이하로 설정하고 있다 대부분의 연구에서 위험 보정을 하였지6 10 .～만 하나의 연구만이 임상 자료를 이용하여 위험 보정을 하였다, (Begg et al.,

식도절제술의 시술량 시술결과를 연구한 논문들의 결과변수는 입원1998). -

중 사망이었다 대부분의 연구에서 시술량과 수술 후 장기 생존률 암의 재. ,

발 또는 삶의 질 등과의 관련성을 살펴보지는 않았다.

대부분의 연구에서 식도절제술의 낮은 시술량은 입원 중 사망과 관련이

있었다 등 의 연구에서 시술량이 적은 병원에서의 사망의 비. Gordon (1999)

교위험도는 시술량이 많은 병원에 비해 배 높다는 것을 발견하였다3.8 .

등 은 시술량이 많은 병원들에서의 위험 보정 사망률 이 시Begg (1998) (3.4%)

술량이 적은 병원들에서의 사망률 보다 낮다는 것을 발견하였다(17.3%) .

등 도 비슷한 연구결과 시술량이 많은 병원들의 사망률 시술Patti (1998) ( : 6%,

량이 적은 병원의 사망률 를 발표하였다 전체적으로 식도절제술의 시: 17%) .

술량과 시술 결과와의 관련성은 큰 것으로 나타났다.

- 26 -

(3) 유방암 수술유방암의 시술량과 시술결과를 상관성을 연구한 개의 연구는 상대적으로2

신뢰도와 타당도가 높은 연구였는데 환자와 병원의 표본수가 많았고 또한, ,

임상적 자료를 사용하여 위험 보정 모델이 잘 되었기 때문이다(Roohan et

분석 단위는 등 의 연구에서al., 1998; Sainsbury et al., 1995). Roohan (1998)

는 병원 수준이었고 등 의 연구에서는 의사 수준이었다, Sainsbury (1995) .

등 은 매우 적은 시술량 을 연간 건 이하로 정의Roohan (1998) ‘ (very low)’ 10

하였고 등 은 적은 시술량 의 의사를 연간 건 이하로, Sainsbury (1995) (low) 30

정의하였다.

두 연구는 임상 과정 의 관찰이라는 측면에서 매우 가치(clinical process)

가 있는 연구이다 등 은 수술 방법 유방전적출술 또는 유방보. Roohan (1998) (

존수술 을 다변량 분석에서 독립변수로 포함하였고 등 은) , Sainsbury (1995)

의사의 유방전적출술 또는 국소절제 화학요법 호르몬치료 방사선치료 또( ), , , ,

는 수술만 하는 경우 등 다른 치료를 받은 환자를 구분하여 분석하였다 이.

들 두 개의 연구는 모두 결과변수는 장기 결과 년 생존률로 하였다(5 ) .

등 은 년에부터 년까지 주의 개 병원Roohan (1998) 1984 1989 New York 266

에서 시행된 건의 유방암 수술의 시술량과 시술결과의 상관성을 분석47,890

하였다 다변량 분석 모델에서 시술량과 년 이내 사망위험은 분명한 용량. 5 “ -

반응 관계에 있음을 발견하였다 시술량이 많은 병원과 비교하여 시술량이” .

적은 병원의 사망 위험은 중간 시술량 병원에서 낮(moderate volume) 19%,

은 시술량 병원에서 매우 낮은 시술량 병원에(low volume) 30%, (very low)

서 사망 위험이 증가하는 것을 발견하였다60% .

(4) 폐절제술신뢰도와 타당도가 높은 폐수술의 시술량 시술결과 상관성 연구의 분석

단위는 병원 인 연구와 병원과(Begg et al., 1998; Romano and Mark, 1992)

의사 를 대상으로 하는 연구가 있었다 각각의 연구에서 폐 절(Hannan, 2000) .

- 27 -

제의 세 가지 유형 등 은 폐엽절제술 등-Hannan (2002) (Lobectomies), Begg

은 전폐절제술 그리고 와 등 은(1998) (Pneumonetomy), Romano Mark (1992)

모든 폐절제술 을 분석 대상으로 하였다- .

폐절제술의 시술량이 적은 병원은 정의는 건 건 이하까지 다양하였다6 38 .～폐절제술의 시술량과 시술결과의 상관성을 분석한 연구에서 위험 보정은 두

개의 연구 에서는 행정자료만을 이(Hannan, 2002; Romano and Mark, 1992)

용하였고 등 은 임상자료를 이용하여 위험 보정을 시행하였다, Begg (1998) .

폐절제술의 시술량 시술결과 상관성을 분석한 연구에서 대부분의 결과변-

수는 입원 중 사망이었다 병원의 시술량과 기관지늑막루 호흡 부전 그리고. , ,

폐렴 등의 합병증 간의 상관성은 측정되지 않았다 또한 시술량과 장기 생존.

결과 암의 재발 또는 삶의 질 등의 결과와의 상관성을 평가하지 않았다, , .

등 의 연구에서는 개의 병원에서 명의 외과의사에 의Hannan (2002) 178 373

해 시행된 환자 사례의 폐엽절제술을 분석하였다 시술량이 적은 병원6,954 .

연간 건 이하의 위험 보정 사망률은 시술량이 많은 병원 연간 건 이( 37 ) ( 169

상 들의 위험 보정 사망률보다 높았다 하지만 중간 시술량) 1.65% . , (medium

과 많은 시술량 의 병원 간의 위험 보정 사망률 차이가volume) (high volume)

없었다 폐절제술을 시행하는 대다수의 병원들은 시술량이 적은 병원들이었.

다 개 병원 병원의 시술량과는 다르게 의사 시술량은 시술결과와 유의(133 ).

한 관련성이 있지 않는 것으로 분석되었다.

등 은 미국의 개 병원들의 환자들에 시행된Begg (1998) 313 Medicare 1,375

사례의 전폐절제술을 분석하였는데 시술량과 시술결과와의 상관성을 분석하,

기 위해 임상 자료를 이용하여 위험 보정을 하였다 이 연구에서는 시술량이.

많은 병원과 시술량이 적은 병원의 시술 결과 간의 차이가 없는 것으로 나

타났다 와 등 은 시술량이 많은 병원들이 시술량이 적은. Romano Mark (1992)

병원들보다 전폐절제술 후에 나 적게 사망함을 발견하였다40% .

(5) 대장절제술대장절제술의 시술량과 시술결과를 분석한 연구들은 분석 대상이 이질적

- 28 -

인 것으로 나타났다 모든 종류의 대장암의 절제술들을 분석한 연구.

양성 및 악성 질환(Harmon et al., 1999; Parry et al., 1999; Hannan, 2002),

에 대한 결장절제술을 분석한 연구 그리고 직장암 절(Gordon et al., 1999),

제술을 분석한 연구 등 분석 시술이 다양하였다 분석(Porter et al., 1998).

단위는 등 은 병원 그리고 개의 연구Gordon (1999) , 3 (Harmon et al., 1999;

에서는 병원 및 의사가 모두 포함되었다Parry et al., 1999; Hannan, 2002) .

대장절제술의 시술량이 적은 병원의 정의는 연간 건으로 각 연구마40 84～다 변이가 컸다 대부분 대장절제술의 시술량 시술결과 연구들은 대부분 행. -

정자료를 이용하여 위험 보정을 시행하였는데 임상 자료를 이용하여 위험,

보정한 연구들도 있었다 등(Porter et al., 1998; Parry et al., 1999). Porter

은 수술의 유형 저위전방절제술 복부복막절제술 과 항암보조치료(1998) ( vs. )

의 사용에 따른 결과를 살펴보기도 하였다.

대장절제술의 시술량 시술결과의 상관성 연구들의 대부분에서 결과변수는

입원 중 사망이었다 대장절제술의 시술량 시술결과 연구에서 시술량과 문. -

합부 유출 복부내 농양 상처 감염 또는 비뇨생식기 기능부전 등의 합병증, , ,

과의 상관성을 평가하지 않았다.

대장 절제술의 병원 시술량과 시술결과와의 관련성을 평가한 개의 연구4

중 개에서는 시술량과 시술 결과 간의 상관성을 찾지 못하였다3 . Harmon

등 은 의 모든 대장절제술을 조사하여 시술량이 많은 병원에(1999) Maryland

서 사망률 낮은 경향을 발견하였지만 통계학적 유의성은 없었다(odds ratio

등 은 북서부 영국의 모든 대장 절제술을 분석하0.78, p<0.10). Parry (1999)

였지만 시술량와 시술 결과와의 상관성을 밝히지 못하였다, . Gordon (1999)

등도 결장절제술과 시술결과와의 관련성을 찾지 못하였다 하지만 대장절제. ,

술이 병원의 시술량과 시술결과와 상관성을 입증한 연구도 있다(Hannan,

등은 시술량이 적은 병원은 시술량이 많은 병원보다 위험 보2002). Hannan

정 사망률이 높다고 보고하였다 지금까지의 연구결과를 종합해 볼 때1.9% . ,

대장절제술에서의 시술량과 시술결과의 관계는 일관되게 유의한 관련성이

있다는 것을 보여주지 못하고 있다.

- 29 -

라. 연구의 필요성암수술의 병원 시술량 시술결과를 밝히는 것은 병원의 질 평가를 위해 매-

우 비용 효과적인 방법이나 우리나라에서 현재까지 암수술의 시술량 시술, -

결과를 객관적인 방법으로 측정한 연구는 아직까지 거의 없었다 강영호.

가 경피적 관동맥 확장술을 이용하여 시술량 시술결과를 측정한 것(2001) -

과 박춘선 등 이 동종조혈모세포이식술을 이용하여 생존율을 평가한(2004)

것이 유일하다고 할 수 있으나 이 또한 우리나라 전체에 대한 대표성의 한,

계와 방법론적인 결함을 안고 있다 특히 우리나라 전체 국민을 대상으로 하.

여 암수술의 시술량 시술결과를 조사한 연구는 아직까지 없었다- .

또한 지금까지의 연구가 서로 각기 다른 시술 및 다른 병원에서 행하여졌

으며 대상자 또한 상이하여 이들 연구에서 밝힌 시술량 시술결과에 영향이, -

가지는 외적 타당도에 한계점이 있다고 할 수 있다 대부분의 연구가 일부.

병원을 대상으로 하였기 때문에 이들 연구결과를 우리나라 전체를 대표하는

데 제한점이 있을 수밖에 없다.

한편 현재 우리나라의 경우 전 국민의 를 자치하는 의료급여 수급자, 3.1%

를 제외하면 전 국민이 건강보험에 가입되어 있기 때문에 건강보험심사평가

원의 입원요양청구자료 및 국민건강보험공단의 자격자료를 이용한다면 우리

나라 전체 국민에 대한 대표성 있는 결과를 산출할 수 있다 특히 환자가 주.

요 암수술을 시행하였다면 반드시 의료기관을 통해 의료비가 청구되기 때문

에 전체 주요 암수술 시술에 대한 자료가 국민건강보험심사평가원과 국민건

강보험공단 데이터베이스로 수집되고 있다 이 때문에 국민건강보험공단의.

청구 자료를 이용하여 앞에서 제시한 주요 암수술에 대해 병원의 시술량 조-

기사망의 관련성을 산출할 수 있다면 우리나라의 대표성 있는 주요 암수술

의 시술량 시술결과를 산출할 수 있으며 주요 암수술의 시술량 시술결과를- , -

우리나라 전체 국민에 대한 결과로 해석할 수 있을 것이다.

이에 따라 이 연구는 시술량을 활용하여 우리나라 주요 암수술의 시술량

과 시술결과 간의 관계가 어떠한 양상으로 나타나는지에 대해 살펴보고 나,

아가 시술량과 시술결과 간의 유의한 관계가 존재할 때 시술량이 증가함에,

- 30 -

따라서 혹은 시술량이 많은 기관에서 양질의 진료를 제공하고 있는가에 관

한 연구를 통하여 시술량과 시술결과 간의 인과관계를 규명하고자 한다 또.

한 주요 암수술의 시술량과 시술결과 간의 인과관계가 존재한다고 할 때 그,

러한 결과가 임상적으로 유의미하며 비용 효과적이고 비용 효율적인 의료서- -

비스 제공을 유도하기 위한 정책을 제안하고자 한다.

- 31 -

마. 연구 목적

이 연구는 우리나라의 주요 암수술의 시술량과 시술결과 간의 상관성을

확인하고 암 진료기관의 질지표로 사용하는데 기여하고자 한다 이를 위한.

구체적인 연구목적은 다음과 같다.

첫째 우리나라 주요 암수술 병원 시술량을 분위로 구분하여, 4 very low,

병원으로 구분하여 병원별 암환자 분포를 파악한다low, high, very high .

둘째 우리나라 주요 암수술 병원의 시술량에 따른 암환자의 입원내 사망,

률을 산출한다.

셋째 병원 시술량과 시술결과가 뚜렷한 암수술에 대해서 일 이내 사망, 30

률의 를 탐색한다cut off point .

넷째 시술량과 시술결과 간의 상관성이 입증된 시술을 의료기관의 특성을,

바탕으로 하여 암 진료 질지표로 제시한다.

- 32 -

II. 연구 대상 및 방법

가. 연구의 체계국내외 문헌고찰을 통해 주요 암수술의 시술 및 상병코드를 선정하고 건

강보험심사평가원의 입원요양급여자료에서 년 년 사이에 암수술을2001 -2005

시행한 환자를 추출한 후 국민건강보험공단 자격자료를 이용하여 최종 암환,

자 수술 데이터베이스를 구축한다 구축된 암환자 수술 데이터베이스를 활용.

하여 병원의 시술량 시술결과 상관성을 산출한다 또한 암환자 수술후의 진- .

료결과에 영향을 미치는 변수를 국내외 문헌고찰을 통해 선정한 후 건강보

험심사평가원 국민건강보험공단 등의 자료를 활용하여 변수를 추출한다, .

주요 암수술 중 시술량과 시술결과가 상관성이 있는 경우에는 암환자 수

술 후 시술량 시술결과의 를 설정함으로써 우리나라 주요 암수- cut-off point

술의 지역화 방안을 제안하고자 한다(regionalization) .

- 33 -

Literature review on volume outcome relationship in cancer care

Select procedure code(ICD-9)

Select the factors

Select procedure code(ICD-10)

Code converting from ICD-9 to ICD-10using mapping table

Consult to profession

Construct cancer patient database

Extract data for patients done procedure from HIRA

Data fromHIRA

Eligibility dataFrom NHI

Pancreaticresection

Esophag-ectomy

Breast surgery

Lungresection

Colorectalresection

CystectomyGastractomy

Extract the factors

Investigate the volume outcome relationship in cancer sugery

In-hospital mortality(In 30 days mortality)

Identifying cut-off point(Piecewise regression)

Suggest the volume indicator for cancer surgery in Korea

* HIRA : Health Insurance Review Agency

NHI: National Health Insurance

Figure 7. Study framework

- 34 -

나. 연구 자료의 구조이 연구에서 이용한 자료는 크게 진료 개시일 기준 년 월 일부터2001 1 1

년 월 일까지의 건강보험심사평가원의 입원요양급여자료와 각 환자2005 12 31

별 진료 개시일 기준 연말 건강보험 가입자 자격자료 년 말 기준 요양, 2005

기관 현황자료로 나누어진다.

(1) 건강보험심사평가원의 입원요양급여자료이 연구에서 이용한 건강보험심사평가원의 입원요양급여자료는 개인 단위

로 구축된 의료이용 자료 이다 여(person-based health care utilization data) .

기에는 개인 식별 번호 시술코드 코드 성과 연령 요양기관 기호(ID), , DRG , , ,

진료 형태 진료과목 기호 주상병명과 부상병명 방문 일자 내원일수 처방, , , , ,

일수 진료비용 보험자 부담금 본인부담금 등의 변수가 포함되어 있다, , , .

(2) 건강보험 가입자 자격자료건강보험 가입자 자격자료 에는 성과 연령 자격 구분(eligibility data) ID, , ,

자격 취득일과 상실일 보험료 주소 사망여부 등의 변수가 포함되어 있다, , , .

(3) 요양기관 현황자료요양기관 현황자료에는 환자가 방문한 의료기관의 요양기관기호 종합전문,

요양기관 여부 병상수 종별 설립구분 주소 등의 변수가 포함되어 있다, , , , .

- 35 -

다. 주요 암수술의 시술코드 추출외국의 논문 및 문헌을 조사하여 주요 암수술의 시술량 시술결과의 상관

성이 입증된 시술(International Classification of Diseases, Ninth Revision,

이하 을 선정하였다 선정된 주요 암수술Clinical Modification: ICD-9-CM) .

은 식도절제술 췌장절제술 위절제술 대장절제술 폐절제술 유방절제술 방, , , , , ,

광절제술이다 이렇게 선정된 주요암수술의 코드를. ICD-9CM ICD-10

변환표 를 이용(International Classification of Disease-10) (mapping table)

하여 우리나라 코드로 변환하였다 변환표로EDI (Table 4). ICD-10 ICD-9CM

코드가 변환되지 않거나 변환표에 없는 새로 추가된 암수술에 대해서는 전,

문가 자문을 통해 시술코드를 추가하거나 삭제하였다 최종적으로ICD-10 .

암수술의 시술코드는 병원의 심사청구간호사 인 의사 인이 요양기관 수가3 , 2

코드집을 통해 최종 확인하였다.

- 36 -

Procedure ICD-9CM ICD-10

Esophagectomy 42.4x, 42.5x, 42.6x

Q2346, Q2347, Q2348, Q2361, Q2362,

Q2363, Q2365, Q2366, Q2367, Q2368,

Q2369, Q2401, Q2402, Q2403, Q2411,

Q2413, Q2432, Q2438, Q2601

Pancreatic

resection52.51, 52.53, 52.59, 52.6, 52.7

Q7230, Q7561, Q7562, Q7563, Q7564,

Q7571, Q7572

Gastrectomy 43.5, 43.6, 43.7, 4381, 4389, 4391, 4399)

Q2432, Q2438, Q2533, Q2534, Q2535,

Q2552, Q2594, Q2595, Q2596, Q2597,

Q2598, Q2601, QA533, QA534, QA535,

QA594, QA595, QA596, QA597, QA598

Colorectal

resection

45.00, 45.03, 45.41, 45.49, 45.50, 45.71~45.76,

45.79, 45.8, 45.90, 45.92~45.95, 46.03, 46.04,

46.10~46.14, 46.52, 46.75, 46.76, 46.91, 46.92,

46.94, 48.5, 48.61~48.65, 48.69)

Q2673, Q2691, Q2721, Q2731, Q2753,

Q2754, Q2761, Q2771, Q2842, QA673,

QA753, QA754, Q2671, QA671, Q2679,

QA679, Q2687, Q2688

Lung

resection32.4 O1421, O1422, O1423

Breast

surgery

8533, 8534, 8535, 8536, 8541, 8542, 8543, 8544,

8545, 8546, 8547, 8548, 8521, 8522, 8523, 8524,

8525

N7131, N7132, N7133, N7134 N7135

CystectomyOPCS4 code: M34.1, M34.2, M34.3, M34.4,

M34.8, M34.9)

R3470, R3481, R3482, R3512, R3530,

R3590, R3600

Table 4. Cancer procedure code

- 37 -

라. 자료의 구축분석자료는 진료 개시일 기준으로 년 월 일부터 년 월 일2001 1 1 2005 12 31

까지 년간의 전국의 요양기관에서 건강보험심사평가원에 청구된 입원요양5

급여 명세서 자료를 이용하여 선정된 주요 암수술을 ICD(International

분류에 따라 기록된 상병 코드와 건강보험심Classification of Disease)-10

사평가원 수가코드를 이용하여 구축하였다 환자의 임상 정보를 파악하기 위.

해서 요양급여 명세서에 주 부상병 코드 및 수가코드가 모두 기록된,

청구 자료를 이용하였다EDI(Electronic Data Interchange) .

연구대상은 우리나라에서 년 사이에 청구된 모든 식도절제술2001-2005 ,

췌장절제술 위절제술 대장절제술 폐절제술 유방절제술 방광절제술을 시행, , , , ,

한 모든 환자였다 이 연구는 주요 암수술의 병원의 시술량 시술결과와의. -

상관성을 파악하는 연구이므로 병원급 이상의 의료기관에 청구된 요양급여

명세서만을 추출하였다 대상자의 사회경제학적 특성변수는 건강보험가입자.

의 개인자격파일과 건강보험심사평가원의 입원요양급여자료를 이용하였다.

병원의 특성변수는 건강보험심사평가원의 요양기관현황자료를 이용하였다.

입원요양급여자료를 이용한 분석에서는 동일 입원환자에 대한 분리청구의

문제가 발생할 수 있기 때문에 분리 청구된 입원 건들을 하나의 입원 건으

로 정리하여 분석에 사용하였다 이렇게 한 환자에 대해 하나의 레코드.

를 가진 자료를 구축하였다(record) .

환자 단위로 구축된 청구 자료에 주요 암수술의 시술받은 년 말 기준 건

강보험 자격자료를 붙였으며 의료기관의 요양기관기호를 기준으로 년, 2005

말 기준 요양기관 현황자료를 붙였다.

- 38 -

마. 주요 암수술 후 사망에 영향을 미치는 요인 선정

(1) 변수선정가( ) 종속변수의 선정 결과변수:

이 연구의 종속 변수는 시술 후 일 이내 사망 여부였다 환자의 사망여30 .

부는 건강보험 자격자료에 기록된 사망여부 변수를 사용하여 파악하였다 건.

강보험심사평가원의 요양급여 명세서상 최종 진료일의 환자상태를 기록한

것으로 계속 이송 회송 사망 기타 로 구분되어 있으며 이 중 사망 으로“ , , , , ” , “ ”

기록된 건에 대해 건강보험공단 자격자료의 사망 일자를 확인하였다 건강보.

험의 자격자료의 진료 결과 변수를 사용한 사망 정의의 정확도를 높이기 위

하여 통계청의 년 사망원인통계자료를 이용하여 환자의 사망 여부를 보2005

완하였다.

나( ) 독립변수

시술량 시술결과 상관성 연구에서 시술량은 가지의 방법으로 결정하고- 4

있다 첫째 병원별 시술량 분포에서 임의적으로 연구자들이 특별한 기준을. ,

정하여 선정한다 예를 들면 특정 병원의 시술량이 다른 병원의 시술량과. ,

확연히 다르게 구분될 경우 구분되는 지점을 기준 시술량으로 정하여 비교

분석하는 방법이다 둘째 시술량을 순차적으로 배열하여 균등하게 배분하는. ,

지점을 구하여 기준 시술량으로 정한다 셋째 병원수를 균등하게 배분하는. ,

지점을 기준 시술량으로 정한다 넷째 통계적 방법을 활용하여 통계적으로. ,

유의한 기준 시술량을 구하는 방법이다 예를 들어 시술량을 연속변수로 포. ,

함시킨 회귀분석을 통해 유의한 기준 시술량을 구하는 방법이다.

외국 연구의 대부분이 시술량을 순차적으로 배열하여 균등히 오분위

나 사분위 로 나누어 기준 시술량을 정하고 있다 이번 연(quintile) (quartile) .

구에서는 외국 대부분의 연구방법과 마찬가지로 병원별 시술량을 순차적으

로 배열하여 균등하게 사분위 로 나누어지는 지점을 기준 시술량으(quartile)

- 39 -

로 사용하였다 시술의 빈도에 따라 일사분위 는. (0 25 percentile) very low～이사분위 는 삼사분위volume, (26 50 percentile) low volume, (51 75～～는 사사분위 는percentile) high volume, (76 100 percentile) very high～병원으로 분류하였다volume .

다( ) 매개변수 (Intervening factors)

1) 환자 및 질병 요인

시술량 시술결과의 관계에 영향을 미치는 교란 변수의 영향을 보정하기-

위해 암 환자의 수술 후 생존에 영향을 미치는 요인을 개념적으로 정리하면,

크게 환자 요인으로 인구학적 요인과 사회경제적 상태 건강행태 그리고 질,

병 요인으로 진단 병기 그리고 동반상변 변수로 구분할 수 있다, .

Patient Factors

Treatment

Effectiveness

Random Event

Patient Outcome++ ++ ==

• Patients• Demographics(Gender, age)• Health behavior(Smoking, drinking,

excercise)• Sociopsychologic factor(SES, education

status)• adherence

• Diseases• Stage• Severity, prognosis• Co-morbidity

• Live/death

• Complication/iatrogenic injury

• Resource consumption

• satisfaction

• Quality of life

• Funtional status

Confounders

Figure 8. Patients factors influencing patients outcome

환자의 인구학적 변수로는 성 연령 거주지역 소득수준 등을 보정변수로, , ,

포함 시켰다 연령은 세 단위별로 구분하였고 소득수준은 해당 가구의 보. 10 ,

험료 수준을 확인함으로써 소득 수준의 프록시 로 사용하였다 소득계(proxy) .

- 40 -

층은 월 보험료에 따라 상위 중간 하위 의 세 구간으로 나누25%, 50%, 25%

었다 환자의 거주지역은 시 군 구로 구분하였다. / / .

질병요인으로는 입원시 응급실 경유 여부 동반상병 수술형태를 보정변수, ,

에 포함시켰다 입원시 응급 비응급 여부는 암환자의 수술후 예후를 결정짓. /

는 요인으로 응급실 경유 여부을 보정변수로 포함시켰다 동반상병은 동반. ‘

상병 및 합병증 을 활용하였고 수술형태는(PCCL)’ , KADRG(Korean adjacent

을 이용하여 그룹화하였다Diagnosis-Related Groups) version 2.1 .

는 동반상병 또는 합병증 유무에 따른 분류와 연령 구분없이 동일KADRG

한 주진단 범주 내에서 동일한 수술을 받은 환자의 집단이다 따라서 암환자.

가 한 코드 내에 있는 시술들은 암의 병기가 유사할 가능성이 높다DRG .

따라서 한 그룹내에 있는 시술들은 암병기의 대리지표로 사용가능하DRG

다.

동반상병 및 합병증은 의 동반상병 및 합병증 유무에 따른 분류법KADRG

을 이용하였다 산출은 다음의. CCL(Complication and Comorbidity Level)

세 단계를 거쳐서 만들어진다 첫째 개별 기타 진단의 중증도 점수를 결정. ,

한다 기타 진단의 중증도 점수는. CCL(Complication and Comorbidity

이라고 표기되고 외과계 는 내과계 는 까지의Level) , DRGs 0 4, DRGs 0 3～～점수를 가진다 각 점수의 의미는 점수가 일 경우 기타 진단의 중중. CCL 0

도가 없음을 의미하고 점수가 일 경우 기타 진단의 중증도가 높다는, CCL 3

것을 의미한다.

CCL = 0 : no CC effect

CCL = 1 : minor CC effect

CCL = 2 : moderate CC effect

CCL = 3 : severe CC effect

CCL = 4 : catastropic CC effect

만약 주진단과 관련성이 높은 기타 진단들은 중증도 점수가 점 이상이더1

라도 점이 된다 이를 이라고 하는데 은 두 단계로 이루어0 . ‘CC edit' , CC edit

진다 먼저 주진단을 기준으로 관련성이 높은 기타 진단들의 중증도 점수를.

- 41 -

하고 두 번째로 중증도 점수가 가장 높은 기타 진단을 주진단으로 가정edit ,

하고 다른 기타 진단의 중증도 점수를 하게 된다edit .

이렇게 완성된 은 환자 단위로 동반상병 질환의 중증도 점수 결정한CCL

다 한 환자가 여러 개의 기타 진단들을 가질 경우 이를 통합하여 환자 단위.

의 동반상병의 중증도 점수를 결정하게 된다 환자 단위의 동반상병의 중증.

도 점수는 이라고 하며 아래와 같PCCL(Patient Clinical Complexity Level)

은 공식을 이용해서 계산할 수 있다.

점수의 의미도 과 동일해서 각 점수의 의미는 점수가PCCL CCL PCCL 0

일 경우 환자의 동반상병이 중증도가 없음을 의미하고 점수가 일, PCCL 3

경우 환자의 동반상병이 중증도 로 높다는 것을 의미한다(severe) .

PCCL = 0 : no CC effect

PCCL = 1 : minor CC effect

PCCL = 2 : moderate CC effect

PCCL = 3 : severe CC effect

PCCL = 4 : catastropic CC effect

이렇게 완성된 은 세부 기준을 고려하여 동반상병의 중증도 점수를PCCL

결정한다 동반상병의 중증도 분류의 맨 마지막 단계는 세부 기준을 따라 최.

종 중증도 점수를 결정하는 것이다 아래와 같은 세 가지 기준을 고려하여.

동반상병 및 합병증 의 최종 중증도 점수를 결정하였다 첫째(PCCL) . , PCCL

간 진료비 차이가 유의하지 않을 경우 을 합쳐서 하나의 중증도 그룹PCCL

- 42 -

으로 정의하였다 이는 에 따라 진료비 차이가 있다고 하더라도 통계. PCCL

적으로 유의한 차이가 없다면 중증도 구분을 하는 것이 설명력 제고에 도움,

이 되지 않기 때문이다 둘째 통계적으로 유의한 진료비 차이를 보이더라도. ,

해당하는 진료건수가 작을 경우 별도의 중증도 그룹으로 분리하지 않았다.

해당하는 진료건수가 적은 그룹을 하나의 로 정의할 경우 평균 지료비DRG ,

의 안정성이 떨어져서 즉 계산 시점이나 자료원에 따라 평균 진료비가 큰(

폭으로 달라지기 때문에 상대가치를 산정하기가 어렵다 따라서 중증), DRG .

도 구분을 하더라도 최소한 건 이상의 진료건이 배정되도록 하였다 셋째50 . ,

통계적으로 유의한 차이가 있다고 하더라도 간 진료비 차이가 크지PCCL

않은 경우 중증도 그룹을 통합하였다 이번 연구에서 사용한 기준은 합병증.

이나 동반상병이 없는 입원건 이 인 진료건 진료비의 이상의(PCCL 0 ) 20%

차이를 보이거나 만 원 이상의 진료비 차이를 보이는 경우에 한해 중증도, 20

를 구분하였다.

2) 병원요인

한편 병원의 특성은 시술결과에 영향을 미칠 수 있다 병원의 수련여부. ,

집중치료실 여부 수술실 유무 병원 의사(specialized intensive care units), ,

및 간호사 수의 비율 등이 시술량 시술결과에 영향을 미친다는 연구결과들-

이 존재한다 최근 연구에서 병원의 특(Birkmeyer, 2000; Khuri et al., 2001).

성 예를 들면 의사와 간호사의 비율 수련병원 여부 병원의 위치 병원의, , , ,

소유권 등이 시술량과 시술결과에 영향을 미치는지 연구를 하였는데

시술 당 병원의 의사의 비율이 같은 경우에는 동(Elixhauser et al., 2003).

일한 결과가 나타난 것으로 보고하였다.

외국의 연구를 바탕으로 시술량 시술결과에 영향을 미칠 수 있는 병원 특-

성 변수를 고려하였다 시술량 시술결과에 영향을 미칠 수 있는 개별 의사. -

의 특성은 파악하기도 힘들며 그 영향 또한 전체 병원의 특성보다 크지 않,

다고 가정하였다 (Hannan et al., 2002; Cebul et al., 1998; Hannan et al.,

이에 따라 시술량 시술결과1989; Hannan et al., 1998; Munoz et al., 1990). -

에 영향을 미칠 수 있는 병원 요인을 포함하였다.

- 43 -

병원특성요인으로는 병원의 설립주체 소재지 병상수 수련병원 여부를 포, , ,

함시켰다 병원의 설립주체는 공공병원의 경우 병원 시설 및 장비에 대한 정.

부나 공공기관의 지원을 받고 있고 정기적인 감사를 통해 진료행태에 대한,

관리를 받고 있기 때문에 민간병원과는 다른 영향을 줄 것이라는 가정 하에

병원특성 변수에 포함시켰다 지역적 특성을 대변하는 진료권역이나 대도시. /

중소도시 군지역과 같은 병원 소재지 지역구분은 보정변수에 포함되어야 한/

다 왜냐하면 우리나라는 지역 특성에 따라 시술량의 차이가 존재하기 때문. ,

이다 병원의 규모를 대표하는 병상 수는 병상 수가 클수(Moon et al., 2006).

록 투자규모가 증가하고 병상 수가 많아질수록 복잡한 시술을 많이 하여 서,

비스 강도나 기술이 높을 가능성이 높다.

수련병원으로 지정받을 수 있는 의료기관은 종합병원 병원 또는 치과병원,

으로서 당해 병원이 수련시키고자 하는 전문과목에 관한 진료과가 설치되어

있고 각 과에 전속전문의가 있어야 하며 그 규모 과목별시설 기타 인적, , , , ·

물적 장비와 진료 실적이 인턴과정과 레지던트과정으로 구분하여 보건복지

부령으로 정하는 기준에 적합하여야 한다고 규정되어 있다 따라서 수련 및.

비수련병원의 구분은 병원의 인력구성 및 기술 수준을 대변할 가능성이 높

Figure 9. Hospital factors influencing patients outcome

- 44 -

아 외국에서 보정변수로 포함되어 사용되고 있다 이에 따라 병원의 설립주.

체는 공공 민간 으로 소재지는 대도시 중소도시 군지역(=0), (=1) , (=0), (=1), (=2)

으로 수련병원 여부는 수련병원 비수련병원 으로 병상수는 병상, (=0), (=1) , 500

이하 병상 초과 병상 미만 병상 이상 으로 구분하였(=1), 500 -700 (=2), 700 (=3)

다.

- 45 -

Description Code / Measure

Dependent variables

Death 0: Live, 1: Death

Independent variables

Procedure Volume

1: Very low volume

2: Low volume

3: High volume

4: Very high volume

Confounding variables

Patients characteristics

Gender 1: Male

2: Female

Age 1: <50

2: 50-60

3: 61-70

4: >71

Contribution per month (won) 1: Less than 28,009,

2: 28,010-74,720

3: More than 74,720

Residential area 1: Metropolitan city

2: Urban

3: Rural

Inpatient course 1: Emergency room

2: Other

Co-morbidity (PCCL) 1: no CC effect

2: minor CC effect

3: moderate CC effect

4: severe CC effect

Type of operation KADRG code by cancer type

Hospital characteristics

Hospital owenership/control 1: Public, 2. Private

Hospital location 1: Metropolitan 2: Urban, 3: Rural

Hospital beds

1: <500

2: 500-699

3: 700≥Hospital teaching status 1:: No, 2:: Yes

Table 5. Study variables and their definitions

- 46 -

바. 분석방법

(1) 시술량과 조기결과 일 이내 사망률 의 관련성분석(30 )독립변수에 따라 결과변수의 분포를 보는 단변량 분석과 독립변수가 결과,

변수에 미치는 영향을 보기 위한 다변량 분석을 시행하였는데 시술량 수준,

에 따른 일 이내 사망 여부를 산출하였다30 .

시술량 시술결과를 나타내는 지표인 병원내 사망률 일 이내 사망률 을- (30 )

으로 구분하very low volume, low volume, high volume, very high volume

여 제시하였다 또한 이를 성 연령 월 보험료 거주지역 동반질환 수술방. , , , , ,

법 병원의 소유권 구분 수련병원여부 병상수 병원 소재지에 따라 나누어, , , ,

제시하였다.

다변량 분석에서는 시술량 변수를 고정시킨 후 변수의 채택과 제거 기준

을 유의수준 로 하여 최종 분석에 포함시킬 변수를 선택하였다 다중 공0.2 .

선성으로 인해 추정 결과를 왜곡하는 것을 방지하기 위해 모형의 분석 시행

전에 혼란변수들에 대한 단변량 분석을 시행한 후 유의한 변수들만을 대상

으로 상관관계를 검토하고 여기에서 적합한 변수들을 모형에 포함시켜 다변,

량 회귀분석을 시행하였다 통계처리는 을 이용하였다. SAS 8.1 .

Inpatient mortality =

eβ

(1+eβ)

=β β0+β1(Gender)+β2(Age)+β3(Residential area)+β3(Income

level)+β3(Surgery type)+β3(Comobidity)

- 47 -

(2) 주요 암수술의 최소 시술량 분석이 연구에서는 일 이내 사망률의 영향 요인을 파악하기 위해 설명변수30

로 환자변수와 병원수준의 변수를 동시에 고려하고 있다 이에 따라 병원. -

환자 수준의 변수를 동시에 고려하면서 분석을 수행하는 다수준 분석

모형 중에 위계적 일반화 선형모형(multilevel analysis) (hierarchical

을 적용하였다 위계적 일반화 선형모형은 일반화generalized linear model) .

선형혼합모형 의 일종으로 종속변수가 이항(generalized linear mixed model) ,

변수인 경우처럼 독립변수들의 관계가 비선형이고 정규분포를 이루지 않을

때 유용한 분석방법으로 로지스틱 회귀모형에 대한 일종의 메타적 접근으로

볼 수 있다 실제 모형의 측정을 위해서는 의 방법을 이용하. SAS GLIMMIX

였다 이 연구에서 최소유의수준을 로 정하고 분석을 수행하였다. 10% .

다수준 보정 모델을 이용하여 병원별 보정사망률을 구한 후 병원 시술량,

과 보정사망률의 분포의 경향성을 통해서 가능한 모든 시술량 사망률의 모-

형을 선정하였다 각각의 모형에 대해 그 의미와 최소 시술량을 정의하고 조.

각별 회귀분석 으로 각 추세선의 상관식을 구하였으며(piecewise regression) ,

표준오차를 통해 최소 시술량을 구하였다 그리고 모형 적합여부를 확인하였.

다 최소시술량을 구한 순서를 기술하면 아래와 같다. .

첫째 중증도 보정 모델을 이용하여 환자 당 기대사망률을 구한다, .

둘째 개별 병원의 환자 당 기대사망률의 합계와 실제 병원 당 사망자수, ,

그리고 전체 시술의 사망률을 이용하여 병원별 보정사망률을 구한

다.

보정 사망률=실제 사망자수

전체 사망률×예상 사망확률의 합

셋째 병원 시술량에 따른 보정사망률의 분포를 구한다, .

- 48 -

넷째 보정사망률의 분포와 분위수 구분하여 분석한 사망위험의 경항성을, 4

통해 시술량 시술결과의 모형들을 선정한다- .

다섯째 모형의 의미를 살펴보고 조각별 회귀분석 으, , (piecewise regression)

로 각 추세선의 상관식을 구한다.

- 49 -

III. 연구 결과

가. 연구 대상의 일반적 특성

(1) 암종별 환자특성식도절제술의 경우 연간 건 이하인 경우 병원 연간, 11.6 very low volume ,

건 초과부터 건 이하일 경우 병원 건 초과부터 건11.6 29 low volume , 29 66

이하일 경우 병원 건 초과일 경우 병원high volume , 66 very high volume

으로 구분하였다 우리나라에서 식도절제술을 받은 환자의 특성을 보면 연. ,

간 식도절제술을 받은 환자 중 가 남성이었고 대 연령이 로90.6% , 60 48.3%

가장 많이 식도절제술을 받은 것으로 나타났다 병원의 보. very low volume

험료가 원 이하인 환자의 비율은 이지만 병28,009 44.0% , very high volume

원의 보험료 원 이하인 환자의 비율은 로 소득이 많을수록 시술28,009 33.0%

량이 많은 병원에서 식도절제술을 받았다 식도절제술을 받은 환자 중.

가 응급실로 경유하여 수술을 받았으며 합병증 및 동반상병은 중증도17.4% ,

가 를 차지하였다 또한 수술 방법은 기타 식도 수술60.4% . , (G012: Other

에 비해 식도 악성종양 근치 수술 및 식도 재major esophageal procedures)

건술 을 하는 경우가 로 대부분을 차지하였다(G011) 98.2% .

췌장 절제술의 경우 연간 건 이하인 경우 병원 연간, 9.2 very low volume ,

건 초과부터 건 이하일 경우 병원 건 초과부터9.2 15.4 low volume , 15.4 80.4

건 이하일 경우 병원 건 초과일 경우high volume , 80.4 very high volume

병원으로 구분하였다 연간 췌장절제술을 받은 환자 중 가 남성이었고. 58.5% ,

대 연령이 로 가장 많이 췌장절제술을 받은 것으로 나타났다60 37.7% . very

병원의 보험료가 원 이하인 환자의 비율은 이지만low volume 28,009 40.6% ,

병원의 보험료 원 이하인 환자의 비율은 로very high volume 28,009 30.0%

소득이 많을수록 시술량이 많은 병원에서 췌장절제술을 받은 것으로 나타났

다 췌장절제술을 받은 환자 중 가 응급실로 경유하여 수술을 받았으. 30.9%

- 50 -

며 합병증 및 동반상병은 중증도의 영향이 를 차지하였다 주요 췌장, 71.4% .

수술 을 하는 경우가 로 가장 많았으(H011: Major pancreas procedure) 85.6%

며 배 췌장 및 십이지장 절제술을 하는 경우1.35 (95% CI=1.04-1.75) , (G041:

는 기타 췌장 수술Pancreatico-duodenectomy) 9.2%, (H012: Other pancreas

은 였다procedures) 5.2% .

위절제술의 경우 연간 건 이하인 경우 병원 연간, 86.4 very low volume ,

건 초과부터 건 이하일 경우 병원 건 초과부터86.4 204.2 low volume , 204.2

건 이하일 경우 병원 건 초과일 경우409.2 high volume , 409.2 very high

병원으로 구분하였다 연간 위절제술을 받은 환자 중 가 남성volume . 67.3%

이었고 대 연령이 로 가장 많이 위절제술을 받은 것으로 나타났다, 60 34.1% .

병원의 보험료가 원 이하인 환자의 비율은 이very low volume 28,009 40.2%

지만 병원의 보험료 원 이하인 환자의 비율은, very high volume 28,009

로 소득이 많을수록 시술량이 많은 병원에서 위절제술을 받은 것으로30.3%

나타났다 위절제술을 받은 환자 중 가 응급실로 경유하여 수술을 받. 18.1%

았으며 합병증 및 동반상병은 중등도의 영향이 로 가장 많았으나 합, 31.1%

병증 및 동반상병의 영향이 없는 경우도 약 를 차지하였다 또한 수술28.4% . ,

방법은 위 전 절제수술 를 하는 경우 보다(G043: Total gastrectomy) (22.9%)

위 부분 및 아전 절제술 을 하는 경우 가(G044: Subtotal gastrectomy) (77.1%)

더 많은 것으로 나타났다.

대장절제술의 경우 연간 건 이하인 경우 병원 연간, 23 very low volume ,

건 초과부터 건 이하일 경우 병원 건 초과부터23 41.8 low volume , 41.8 68.4


병원으로 구분하였다 연간 위절제술을 받은 환자 중 가 남성이었고. 56.1% ,

대 연령이 로 가장 많이 대장절제술을 받은 것으로 나타났지만60 28.7% , 50

대 이하의 연령도 약 를 차지하였다 병원의 보험료28.0% . very low volume

가 원 이하인 환자의 비율은 이지만 병원의28,009 36.6% , very high volume

보험료 원 이하인 환자의 비율은 로 소득이 많을수록 시술량이28,009 31.3%

많은 병원에서 대장절제술을 받은 것으로 나타났다 대장절제술을 받은 환자.

중 가 응급실로 경유하여 수술을 받았으며 합병증 및 동반상병은 중30.9% ,

- 51 -

증의 영향이 로 가장 많았다 또한 수술 방법은 기타 결장 절제술50.1% . ,

을 하는 경우 에 비해 주요 결장 절제수술(G033: Other colectomy) (23.0%)

을 하는 경우가 많았다(G032: Major colectomy) 77.3% .

폐절제술의 경우 연간 건 이하인 경우 병원 연간, 23 very low volume , 23

건 초과부터 건 이하일 경우 병원 건 초과부터 건43.2 low volume , 43.2 129.4

이하일 경우 병원 건 초과일 경우 병high volume , 129.4 very high volume

원으로 구분하였다 연간 폐절제술을 받은 환자 중 가 남성이었고. 69.9% , 60

대 연령이 로 가장 많이 폐절제술을 받은 것으로 나타났다38.2% . very low

병원의 보험료가 원 이하인 환자의 비율은 이지만volume 28,009 40.1% , very

병원의 보험료 원 이하인 환자의 비율은 로 소득이high volume 28,009 26.7%

많을수록 시술량이 많은 병원에서 폐절제술을 받은 것으로 나타났다 폐절제.

술을 받은 환자 중 가 응급실로 경유하여 수술을 받았으며 합병증 및15.9% ,

동반상병은 경증의 영향이 로 가장 많았다 또한 수술 방법은 악성 폐55.6% . ,

종양 수술 을 하는 경우가(E012: Major lung procedure for malignancy)

로 가장 많았으며 양성 폐종양 수술68.5% , (E013: Major lung procedures for

은 였고 흉강경을 이용한 폐종양 수술non-malignancy) 14.6% , (E018: Major

은 를 차지하였다thoracoscopic procedure) 17.0% .

유방절제술의 경우 연간 건 이하인 경우 병원 연간, 57 very low volume ,

건 초과부터 건 이하일 경우 병원 건 초과부터57 114 low volume , 114 289.2


병원으로 구분하였다 연간 유방절제술을 받은 환자 중 가 여성이었고. 94.6% ,

대 미만의 연령이 로 가장 많이 유방절제술을 받은 것으로 나타났50 64.3%

다 병원의 보험료가 원 이하인 환자의 비율은. very low volume 28,009

이지만 병원의 보험료 원 이하인 환자의 비39.5% , very high volume 28,009

율은 로 소득이 많을수록 시술량이 많은 병원에서 유방절제술을 받은30.9%

것으로 나타났다 유방절제술을 받은 환자 중 가 응급실로 경유하여. 14.8%

수술을 받았으며 합병증 및 동반상병은 경증의 영향이 로 가장 많았, 57.8%

다 또한 수술 방법은 유방 악성 종양 근치술 을. , (J021: Radical mastectomy)

하는 경우가 기타 주요 악성 종양 수술74.7%, (J022: Other major procedure

- 52 -

을 하는 경우가 기타 주요 유방 수술for malignant breast conditions) 9.9%,

의 경우가(J023: Other major breast procedures for non-malignant) 11.3%

였다.

방광절제술의 경우 연간 건 이하인 경우 병원 연간, 6.4 very low volume ,

건 초과부터 건 이하일 경우 병원 건 초과부터 건6.4 11 low volume , 11 17.8

이하일 경우 병원 건 초과일 경우 병원high volume , 17.8 very high volume

으로 구분하였다 연간 방광절제술을 받은 환자 중 가 남성이었고. 81.8% , 60

대 연령이 로 가장 많이 방광절제술을 받은 것으로 나타났다39.2% . very

병원의 보험료가 원 이하인 환자의 비율은 이지만low volume 28,009 40.7% ,

병원의 보험료 원 이하인 환자의 비율은 로very high volume 28,009 32.3%

소득이 많을수록 시술량이 많은 병원에서 방광절제술을 받은 것으로 나타났

다 방광절제술을 받은 환자 중 가 응급실로 경유하여 수술을 받았으. 18.9%

며 합병증 및 동반상병은 중등도의 영향이 로 가장 많았다 또한 수, 48.6% . ,

술 방법은 방광의 악성 종양 주요 수술 을(L03: Major bladder procedures)

하는 경우가 암으로 인한 신장 및 요관 수술을 한 경우52.9%, (Bladder &

가 양성 종양 방광 수술kidney & ureter for malignancy) 19.0%, (L072:

에 경우 였다Other major bladder procedures for non-malignant) 15.3% .

- 53 -

Variables Very low Low High Very high Total

Total 990 1,087 938 1,642 4,657

Hospital volume groups 11.6≤ 11.6<vol 29≤ 　 29<vol 66≤ 　 >66　21.3％ 23.3％ 20.1％ 35.3％

Gender

Male 871 (88.0) 993 (91.4) 846 (90.2) 1,507 (91.8) 4,217 (90.6)

Female 119 (12.0) 94 (8.7) 92 (9.8) 135 (8.2) 440 (9.4)

Age group

<50 135 (13.6) 111 (10.2) 107 (11.4) 154 (9.4) 507 (10.9)

50-59 242 (24.4) 285 (26.2) 260 (27.7) 383 (23.3) 1,170 (25.1)

60-69 458 (46.3) 509 (46.8) 423 (45.1) 858 (52.3) 2,248 (48.3)

>69 155 (15.7) 182 (16.7) 148 (15.8) 247 (15.0) 732 (15.7)

Contribution per month

Less than 28,009 436 (44.0) 424 (39.0) 389 (41.5) 542 (33.0) 1,791 (38.5)

28,010-74,720 424 (42.8) 481 (44.3) 432 (46.1) 795 (48.4) 2,132 (45.8)

More than 74,720 130 (13.1) 182 (16.7) 117 (12.5) 305 (18.6) 734 (15.8)

Residential area

Metropolitan 467 (47.2) 539 (49.6) 455 (48.5) 762 (46.4) 2,223 (47.7)

Urban 375 (37.9) 397 (36.5) 318 (33.9) 636 (38.7) 1,726 (37.1)

Rural 148 (15.0) 151 (13.9) 165 (17.6) 244 (14.9) 708 (15.2)

Inpatient course

Emergencey Room 200 (20.2) 177 (16.3) 246 (26.2) 188 (11.5) 811 (17.4)

Other 790 (79.8) 910 (83.7) 692 (73.8) 1454 (88.6) 3846 (82.6)

Co-morbidity

Miner effect 272 (27.5) 408 (37.5) 308 (32.8) 855 (52.1) 1,843 (39.6)

Moderate effect 718 (72.5) 679 (62.5) 630 (67.2) 787 (47.9) 2,814 (60.4)

Type of operation

G011 958 (96.8) 1,071 (98.5) 914 (97.4) 1,629 (99.2) 4,572 (98.2)

G012 32 (3.2) 16 (1.5) 24 (2.6) 13 (0.8) 85 (1.8)

Table 6. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital esophagectomy volume

groups, 2001-2005

- 54 -


Total 1,101 1,142 1,214 1,234 4,691

Hospital volume groups 9.2≤ 9.2 vol 15.4〈 ≤ 15.4 vol 80.4〈 ≤ 80.4〉23.5％ 24.3％ 25.9％ 26.3%

Gender

Male 648 (58.9) 658 (57.6) 711 (58.6) 728 (59.0) 2,745 (58.5)

Female 453 (41.1) 484 (42.4) 503 (41.4) 506 (41.0) 1,946 (41.5)

Age group

<50 195 (17.7) 211 (18.5) 220 (18.1) 295 (23.9) 921 (19.6)

50-59 297 (27.0) 297 (26.0) 335 (27.6) 330 (26.7) 1,259 (26.8)

60-69 404 (36.7) 442 (38.7) 463 (38.1) 460 (37.3) 1,769 (37.7)

>69 205 (18.62) 192 (16.8) 196 (16.1) 149 (12.1) 742 (15.8)


Less than 28,009 447 (40.6) 413 (36.2) 438 (36.1) 370 (30.0) 1,668 (35.6)

28,010-74,720 470 (42.7) 491 (43.0) 529 (43.6) 517 (41.9) 2,007 (42.8)

More than 74,720 184 (16.7) 238 (20.8) 247 (20.4) 347 (28.1) 1,016 (21.7)

Residential area

Metropolitan 473 (43.0) 684 (59.) 710 (58.5) 668 (54.1) 2,535 (54.0)

Urban 448 (40.7) 323 (28.3) 386 (31.8) 431 (34.9) 1,588 (33.9)

Rural 180 (16.4) 135 (11.8) 118 (9.7) 135 (10.9) 568 (12.1)

Inpatient course

Emergencey Room 317 (28.8) 359 (31.4) 237 (19.5) 538 (43.6) 1,451 (30.9)

Other 784 (71.2) 783 (68.6) 977 (80.5) 696 (56.4) 3,240 (69.1)

Co-morbidity

Minor effect 265 (24.1) 388 (34.0) 465 (38.3) 222 (18.0) 1,340 (28.6)

Severe effect 836 (75.9) 754 (66.0) 749 (61.7) 1,012 (82.0) 3,351 (71.4)

Type of operation

G041 89 (8.1) 125 (11.0) 148 (12.2) 68 (5.5) 430 (9.2)

H011 944 (85.7) 946 (82.8) 1,023 (84.3) 1,103 (89.4) 4,016 (85.6)

H012 68 (6.2) 71 (6.2) 43 (3.5) 63 (5.1) 245 (5.2)

Table 7. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital pancreatic resection volume

groups, 2001-2005

- 55 -


Total 13,857 13,568 15,092 15,598 58,115

Hospital volume groups 86.4≤ 86.4 vol 204.2〈 ≤ 204.2 vol 409.2〈 ≤ 409.2〉23.8％ 23.4％ 26.0％ 26.8％

Gender

Male 9,575 (69.1) 9,066 (66.8) 10,088 (66.8) 10,395 (66.6) 39,124 (67.3)

Female 4,282 (30.9) 4,502 (33.2) 5,004 (33.2) 5,203 (33.4) 18,991 (32.7)

Age group

<50 3,030 (21.9) 3,307 (24.4) 3,918 (26.0) 4,427 (28.4) 14,682 (25.3)

50-59 3,074 (22.2) 3,326 (24.5) 3,751 (24.9) 3,899 (25.0) 14,050 (24.2)

60-69 4,737 (34.2) 4,662 (34.4) 5,310 (35.2) 5,134 (32.9) 19,843 (34.1)

>69 3,016 (21.8) 2,273 (16.8) 2,113 (14.0) 2,138 (13.7) 9,540 (16.4)


Less than 28,009 5,571 (40.2) 4,930 (36.3) 5,602 (37.1) 4,729 (30.3) 20,832 (35.8)

28,010-74,720 6,082 (43.9) 5,974 (44.0) 6,891 (45.7) 6,617 (42.4) 25,564 (44.0)

More than 74,720 2,204 (15.9) 2,664 (19.6) 2,599 (17.2) 4,252 (27.3) 11,719 (20.2)

Residential area

Metropolitan 6,397 (46.2) 7,004 (51.6) 8,000 (53.0) 8,322 (53.4) 29,723 (51.1)

Urban 5,700 (41.1) 4,932 (36.4) 5,338 (35.4) 5,660 (36.3) 21,630 (37.2)

Rural 1,760 (12.7) 1,632 (12.0) 1,754 (11.6) 1,616 (10.4) 6,762 (11.6)

Inpatient course

Emergencey Room 3,101 (22.4) 1,925 (14.2) 3,119 (20.7) 2,372 (15.2) 10,517 (18.1)

Other 10,756 (77.6) 11,643 (85.8) 11,973 (79.3) 13,226 (84.8) 47,598 (81.9)

Co-morbidity

No effect 3,053 (20.5) 3,563 (26.3) 5,735 (38.0) 4,164 (26.7) 16,515 (28.4)

Minor effect 1,412 (10.2) 1,683 (12.4) 1,886 (12.5) 2,284 (14.6) 7,265 (12.5)

Moderate effect 4,337 (31.3) 4,203 (30.9) 4,313 (28.6) 5,237 (33.6) 18,090 (31.1)

Severe effect 5,055 (36.5) 4,119 (30.4) 3,158 (20.9) 3,913 (25.1) 16,245 (28.0)

Type of operation

G043 2,708 (19.5) 3,005 (22.2) 3,514 (23.3) 4,058 (26.0) 13,285 (22.9)

G044 11,149 (80.5) 10,563 (77.9) 11,578 (76.7) 11,540 (74.0) 44,830 (77.1)

Table 8. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital gastrectomy volume groups,

2001-2005

- 56 -

Variables Very low low High Very high Total

Total 4,601 4,866 4,857 5,425 19,749

Hospita volum group 23≤ 23 vol 41.8〈 ≤ 41.8 vol 68.4〈 ≤ 68.4〉23.3％ 24.6％ 24.6％ 27.5％

Gender

Male 2,591 (56.3) 2,669 (54.9) 2,778 (57.2) 3,051 (56.2) 11,089 (56.1)

Female 2,010 (43.7) 2,197 (45.2) 2,079 (42.8) 2,374 (43.8) 8,660 (43.9)

Age group

<50 1,406 (30.6) 1,289 (26.5) 1,424 (29.3) 1,408 (26.0) 5,527 (28.0)

50-59 779 (17.0) 950 (19.5) 890 (18.3) 1,172 (21.6) 3,791 (19.2)

60-69 1,180 (25.7) 1,379 (28.3) 1,381 (28.4) 1,733 (31.9) 5,673 (28.7)

>69 1,236 (26.9) 1,248 (25.7) 1,162 (23.9) 1,112 (20.5) 4,758 (24.1)


Less than 28,009 1,685 (36.6) 1,750 (36.0) 1,778 (36.6) 1,698 (31.3) 6,911 (35.0)

28,010-74,720 2,056 (44.7) 2,131 (43.8) 2,107 (43.4) 2,264 (41.7) 8,558 (43.3)

More than 74,720 860 (18.7) 985 (20.2) 972 (20.0) 1,463 (27.0) 4,280 (21.7)

Residential area

Metropolitan 2,227 (48.4) 2,475 (50.9) 2,792 (57.5) 2,989 (55.1) 10,483 (53.1)

Urban 1,784 (38.8) 1,954 (40.2) 1,657 (34.1) 1,904 (35.1) 7,299 (37.0)

Rural 590 (12.8) 437 (9.9) 408 (8.4) 532 (9.8) 1,967 (10.0)

Inpatient course

Emergencey Room 1,237 (26.9) 1,604 (33.0) 1,721 (35.4) 1,550 (28.6) 6,112 (30.9)

Other 3,364 (73.1) 3,262 (67.0) 3,136 (64.6) 3,875 (71.4) 13,637 (69.1)

Co-morbidity

Minor effect 808 (17.6) 896 (18.4) 1,199 (24.7) 1,121 (20.7) 4,024 (20.4)

Moderate effect 1,283 (27.9) 1,523 (31.3) 1,461 (30.1) 1,560 (28.8) 5,827 (29.5)

Severe effect 2,510 (54.6) 2,447 (50.3) 2,197 (45.2) 2,744 (50.6) 9,898 (50.1)

Type of operation

G032 3,236 (70.3) 3,742 (76.9) 3,715 (76.5) 4,565 (84.2) 15,258 (77.3)

G033 1,365 (30.0) 1,124 (23.0) 1,142 (24.0) 860 (16.0) 4,491 (23.0)

Table 9. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital colectomy volume groups,

2001-2005

- 57 -


Total 2,290 2,259 2,021 2,723 9,293

Hospital volume groups 23≤ 23<vol 43.2≤ 43.2<vol 129.4≤ >129.4

24.6％ 24.3％ 21.8％ 29.3％Gender

Male 1,587 (69.3) 1,588 (70.3) 1,484 (73.4) 1,840 (67.6) 6,499 (69.9)

Female 703 (30.7) 671 (29.7) 537 (26.6) 883 (32.4) 2,794 (30.1)

Age group

<50 588 (25.7) 531 (23.5) 338 (16.7) 634 (23.3) 2,091 (22.5)

50-59 469 (20.5) 541 (24.0) 494 (24.4) 668 (24.5) 2,172 (23.4)

60-69 827 (36.1) 853 (37.8) 848 (42.0) 1,023 (37.6) 3,551 (38.2)

>69 406 (17.7) 334 (14.8) 341 (16.9) 398 (14.6) 1,479 (15.9)


Less than 28,009 918 (40.1) 813 (36.0) 707 (35.0) 726 (26.7) 3,164 (34.0)

28,010-74,720 980 (42.8) 1,061 (47.0) 891 (44.1) 1,146 (42.1) 4,078 (43.9)

More than 74,720 392 (17.1) 385 (17.0) 423 (20.9) 851 (31.3) 2,051 (22.1)

Residential area

Metropolitan 1,155 (50.4) 1,171 (51.8) 1,098 (54.3) 1,597 (58.7) 5,021 (54.0)

Urban 857 (37.4) 860 (38.1) 731 (36.2) 865 (31.8) 3,313 (35.7)

Rural 278 (12.1) 228 (10.1) 192 (9.5) 261 (9.6) 959 (10.3)

Inpatient course

Emergencey Room 403 (17.6) 558 (24.7) 219 (10.8) 297 (10.9) 1,477 (15.9)

Other 1,887 (82.4) 1,701 (75.3) 1,802 (89.2) 2,426 (89.1) 7,816 (84.1)

Co-morbidity

Minor effect 1,033 (45.1) 1,222 (54.1) 1,257 (62.2) 1,659 (60.9) 5,171 (55.6)

Moderate effect 1,009 (44.1) 855 (37.9) 705 (34.9) 982 (36.1) 3,551 (38.2)

Severe effect 248 (10.8) 182 (8.0) 59 (2.9) 82 (3.0) 571 (6.1)

Type of operation

E012 1,403 (61.3) 1,487 (65.8) 1,735 (85.8) 1,737 (63.8) 6362 (68.5)

E013 495 (21.6) 461 (20.4) 177 (8.8) 222 (8.2) 1355 (14.6)

E018 392 (17.1) 311 (13.8) 109 (5.4) 764 (28.1) 1576 (17.0)

Table 10. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital lung resection volume

groups, 2001-2005

- 58 -


Total 9,115 9,499 10,317 12,436 41,367

Hospital volume groups 57≤ 57 vol 114〈 ≤ 114 vol 289.2〈 ≤ 289.2〉18.5% 24.4% 24.8% 32.2%

Gender

Male 1,546 (17.0) 347 (3.6) 264 (2.6) 94 (0.8) 2,251 (5.4)

Female 7,569 (83.0) 9,152 (96.4) 10,053 (97.5) 12,342 (99.2) 39,116 (94.6)

Age group

<50 5,972 (65.5) 6,124 (64.5) 6,523 (63.2) 7,991 (64.3) 26,610 (64.3)

50-59 1,630 (17.9) 2,080 (21.9) 2,383 (23.1) 2,863 (23.0) 8,956 (21.7)

60-69 1,068 (11.7) 976 (10.3) 1,127 (10.9) 1,246 (10.0) 4,417 (10.7)

>69 445 (4.9) 319 (3.4) 284 (2.8) 336 (2.7) 1,384 (3.3)


Less than 28,009 3,597 (39.5) 3,377 (35.6) 3,688 (35.8) 3,848 (30.9) 14,510 (35.1)

28,010-74,720 3,990 (43.8) 4,050 (42.6) 4,416 (42.8) 5,134 (41.3) 17,590 (42.5)

More than 74,720 1,528 (16.8) 2,072 (21.8) 2,213 (21.5) 3,454 (27.8) 9,267 (22.4)

Residential area

Metropolitan 4,179 (45.9) 5,426 (57.1) 6,697 (64.9) 7,248 (58.3) 23,550 (56.9)

Urban 3,923 (43.0) 3,445 (36.3) 3,118 (30.2) 4,386 (35.3) 14,872 (36.0)

Rural 1,013 (11.1) 628 (6.6) 502 (4.8) 802 (6.4) 2,945 (7.1)

Inpatient course

Emergencey Room 1,602 (17.6) 590 (6.2) 1,243 (12.1) 2,697 (21.7) 6,132 (14.8)

Other 7,513 (82.4) 8,909 (93.8) 9,074 (87.9) 9,739 (78.3) 35,235 (85.2)

Co-morbidity

Minor effect 5,660 (62.1) 5,932 (62.4) 6,512 (63.1) 5,809 (46.7) 23,913 (57.8)

Moderate effect 2,457 (27.0) 2,884 (30.4) 3,090 (30.0) 4,675 (37.6) 13,106 (31.7)

Severe effect 998 (10.9) 683 (7.2) 715 (6.9) 1,952 (15.7) 4,348 (10.5)

Type of operation

J021 5,185 (56.9) 7,093 (74.7) 8,041 (77.9) 10,591 (85.2) 30,910 (74.7)

J022 606 (6.6) 714 (7.5) 1,332 (12.9) 1,446 (11.6) 4,098 (9.9)

J023 2,186 (24.0) 1,324 (13.9) 814 (7.9) 338 (2.7) 4,662 (11.3)

J031 36 (0.4) 10 (0.1) 4 (0.0) 1 (0.0) 51 (0.1)

J032 1,102 (12.1) 358 (3.8) 126 (1.2) 60 (0.5) 1,646 (4.0)

Table 11. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital breast surgery volume groups,

2001-2005

- 59 -


Total 711 815 690 831 3,047

Hospital volume groups 6.4〈 6.4 vol 11〈 ≤ 11 vol 17.8〈 ≤ 17.8≥23.3% 26.7% 22.7% 27.3%

Gender

Male 590 (83.0) 667 (81.8) 570 (82.6) 666 (80.1) 2,493 (81.8)

Female 121 (17.0) 148 (18.2) 120 (17.4) 165 (19.9) 554 (18.2)

Age group

<50 79 (11.1) 109 (13.4) 76 (11.0) 141 (17.0) 405 (13.3)

50-59 106 (14.9) 128 (15.7) 137 (19.9) 154 (18.5) 525 (17.2)

60-69 274 (38.5) 298 (36.6) 290 (42.0) 332 (40.0) 1,194 (39.2)

>69 252 (35.4) 280 (34.3) 187 (27.1) 204 (24.5) 923 (30.3)


Less than 28,009 289 (40.7) 325 (39.9) 292 (42.3) 268 (32.3) 1,174 (38.6)

28,010-74,720 294 (41.3) 345 (42.3) 270 (39.1) 339 (40.8) 1,248 (41.0)

More than 74,720 128 (18.0) 145 (17.8) 128 (18.6) 224 (26.9) 625 (20.5)

Residential area

Metropolitan 368 (51.8) 406 (49.8) 416 (60.3) 495 (59.6) 1,685 (55.3)

Urban 272 (38.2) 304 (37.3) 234 (33.9) 252 (30.3) 1,062 (34.9)

Rural 71 (10.0) 105 (12.9) 40 (5.8) 84 (10.1) 300 (9.58)

Inpatient course

Emergency Room 119 (16.7) 113 (13.9) 204 (29.6) 140 (16.9) 576 (18.9)

Other 592 (83.3) 702 (86.1) 486 (70.4) 691 (83.1) 2,471 (81.1)

Co-morbidity

Minor effect 288 (38.8) 308 (37.8) 246 (35.7) 253 (30.5) 1,095 (36.0)

Moderate effect 261 (37.8) 353 (43.3) 354 (51.3) 514 (61.9) 1,482 (48.6)

Severe effect 162 (23.4) 154 (18.9) 90 (13.0) 64 (7.7) 470 (15.4)

Type of operation

L030 252 (35.4) 351 (43.1) 432 (62.6) 578 (69.6) 1,613 (52.9)

L040 176 (24.8) 187 (22.9) 107 (15.5) 110 (13.2) 580 (19.1)

L062 128 (18.0) 153 (18.8) 54 (7.8) 53 (6.4) 388 (12.7)

L072 155 (21.8) 124 (15.2) 97 (14.1) 90 (10.8) 466 (15.3)

Table 12. Patient and hospital characteristics in Korea by hospital cystectomy volume groups,

2001-2005

- 60 -

(2) 병원특성별 환자분포우리나라 식도절제술의 한 환자의 병원의 특성을 보면 식도절제술을 받은,

환자 중 가 민간 병원에서 수술을 받았고 가 공공병원에서 수술65.7% , 34.3%

을 하였다.

식도절제술을 받은 환자 중 가 특별시와 광역시에 소재하고 있었으93.4%

며 나머지 도 시지역에 위치한 병원에서 수술을 받은 것으로 나타났다, 5.4% .

또한 병상 이상인 병원에서 대부분의 환자 약 가 수술을 받았으며700 76.5% ,

수련병원에서 식도절제술을 받은 환자는 약 로 나타났다88.8% .


Hospital ownership

Public 177 (3.8) 243 (5.2) 779 (16.7) 399 (8.6) 1,598 (34.3)

Private 813 (17.4) 844 (18.1) 159 (3.4) 1,243 (26.7) 3,059 (65.7)

Hospital location

Metropolitan 796 (17.1) 971 (20.9) 938 (20.2) 1,642 (35.3) 4,347 (93.4)

Non-metropolitan city 189 (4.1) 64 (1.4) 0 (0.0) 0 (0.0) 253 (5.4)

Rural 0 (0.0) 52 (1.1) 0 (0.0) 0 (0.0) 52 (1.1)

Hospital beds

Less than 500 79 (1.7) 0 (0.0) 281 (6.0) 399 (8.6) 759 (16.3)

500-699 284 (6.1) 52 (1.1) 0 (0.0) 0 (0.0) 336 (7.2)

More than 700 627 (13.5) 1,035 (22.2) 657 (14.1) 1,243 (26.7) 3,562 (76.5)

Teaching hospital

Non-teaching 42 (0.9) 80 (1.7) 0 (0.0) 399 (8.6) 521 (11.2)

Teaching 948 (20.4) 1,007 (21.6) 938 (20.1) 1,243 (26.7) 4,136 (88.8)

Table 13. Hospital characteristics in Korea by hospital esophagectomy volume groups,

2001-2005

우리나라 췌장절제술의 한 환자의 병원의 특성을 보면 췌장절제술을 받은,


을 하였다.

췌장절제술을 받은 환자 중 가 특별시와 광역시에 소재하고 있었으92.3%

며 나머지 도 시지역에 위치한 병원에서 수술을 받은 것으로 나타났다, 6.4% .

- 61 -

또한 병상 이상인 병원에서 대부분의 환자 약 가 수술을 받았으며700 76.9% ,

수련병원에서 식도절제술을 받은 환자는 약 로 나타났다93.7% .


Hospital ownership

Public 172 (3.7) 263 (5.6) 626 (13.3) 0 (0.0) 1,061 (22.6)

Private 929 (19.8) 879 (18.7) 588 (12.5) 1,234 (26.3) 3,630 (77.4)

Hospital location

Metropolitan 835 (17.8) 1,043 (22.3) 1,214 (25.9) 1,234 (26.3) 4,326 (92.3)


Rural 0 (0.0) 59 (1.3) 0 (0.0) 0 (0.0) 59 (1.3)

Hospital beds

Less than 500 238 (5.1) 0 (0.0) 236 (5.0) 0 (0.0) 474 (10.1)

500-699 429 (9.2) 181 (3.9) 0 (0.0) 0 (0.0) 610 (13.0)

More than 700 434 (9.3) 961 (20.5) 978 (20.9) 1,234 (26.3) 3,607 (76.9)

Teaching hospital

Non-teaching 107 (2.3) 61 (1.3) 127 (2.7) 0 (0.0) 295 (6.3)

Teaching 994 (21.2) 1,081 (23.0) 1,087 (23.2) 1,234 (26.3) 4,396 (93.7)

Table 14. Hospital characteristics in Korea by hospital pancreaticoduodenectomy volume

groups, 2001-2005

우리나라 위절제술의 한 환자의 병원의 특성을 보면 위절제술을 받은 환,

자 중 가 민간 병원에서 수술을 받았고 가 공공병원에서 수술을73.6% , 26.4%

하였다.

위절제술을 받은 환자 중 가 특별시와 광역시에 소재하고 있었으며91.4% ,

나머지 도 시지역에 위치한 병원에서 수술을 받은 것으로 나타났다 또7.6% .

한 병상 이상인 병원에서 대부분의 환자 약 가 수술을 받았으며700 71.5% ,

수련병원에서 위절제술을 받은 환자는 약 로 나타났다91.0% .

- 62 -


Hospital ownership

Public 2,098 (3.6) 3,630 (6.3) 6,383 (11.0) 3,218 (5.5) 15,329 (26.4)

Private 11,759 (20.2) 9,938 (17.1) 8,709 (15.0) 12,380 (21.3) 42,786 (73.6)

Hospital location

Metropolitan 10,507 (18.2) 11,607 (20.1) 15,092 (26.1) 15,598 (27.0) 52,804 (91.4)

Non-metropolitan city 2,990 (5.2) 1,377 (2.4) 0 (0.0) 0 (0.0) 4,367 (7.6)

Rural 44 (0.1) 584 (1.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 628 (1.1)

Hospital beds

Less than 500 4,650 (8.0) 0 (0.0) 501 (8.6) 0 (0.0) 9,661 (16.6)

500-699 4,451 (7.7) 2,375 (4.1) 0 (0.0) 0 (0.0) 6,826 (11.8)

More than 700 4,756 (8.2) 11,193 (19.3) 10,081 (17.4) 15,598 (26.9) 41,628 (71.6)

Teaching hospital

Non-teaching 2,665 (4.6) 634 (1.1) 1,962 (3.4) 0 (0.0) 5,261 (9.1)

Teaching 11,192 (19.3) 12,934 (22.3) 13,130 (22.6) 15,598 (26.8) 52,854 (91.0)

Table 15. Hospital characteristics in Korea by hospital gastrectomy volume groups, 2001-2005

우리나라 대장절제술의 한 환자의 병원의 특성을 보면 대장절제술을 받은,


을 하였다.

대장절제술을 받은 환자 중 가 특별시와 광역시에 소재하고 있었으85.2%

며 나머지 도 시 지역에 위치한 병원에서 수술을 받은 것으로 나타났, 13.7%

다 또한 병상 이상인 병원에서 대부분의 환자 약 가 수술을 받았. 700 60.3%

지만 약 의 환자는 병상 미만의 병원에서 수술을 받았다 수련병원, 24.0% 500 .

에서 대장절제술을 받은 환자는 약 로 나타났다83.0% .

- 63 -


Hospital ownership

Public 930 (4.7) 408 (2.1) 1,287 (6.5) 1,879 (9.5) 4,504 (22.8)

Private 3,671 (18.6) 4,458 (22.6) 3,570 (18.1) 3,546 (18.0) 15,245 (77.2)

Hospital location

Metropolitan 2,938 (15.2) 3,659 (19.0) 4,438 (23.0) 5,425 (28.1) 16,460 (85.2)

Non-metropolitan city 1,152 (6.0) 1,073 (5.6) 419 (2.2) 0 (0.0) 2,644 (13.7)

Rural 87 (0.5) 134 (0.7) 0 (0.0) 0 (0.0) 221 (1.1)

Hospital beds

Less than 500 3,094 (15.7) 670 (3.4) 487 (2.5) 495 (2.5) 4,746 (24.0)

500-699 1,176 (6.0) 1,671 (8.5) 258 (1.3) 0 (0.0) 3,105 (15.7)

More than 700 331 (1.7) 2,525 (12.8) 4,112 (20.8) 4,930 (25.0) 11,898 (60.3)

Teaching hospital

Non-teaching 2,049 (10.4) 599 (3.0) 209 (1.1) 495 (2.5) 3,352 (17.0)

Teaching 2,552 (12.9) 4,267 (21.6) 4,648 (23.5) 4,930 (25.0) 16,397 (83.0)

Table 16. Hospital characteristics in Korea by hospital colectomy volume groups, 2001-2005

우리나라 폐절제술의 한 환자의 병원의 특성을 보면 폐절제술을 받은 환,

자 중 가 민간 병원에서 수술을 받았고 가 공공병원에서 수술을67.5% , 32.5%

하였다.

폐절제술을 받은 환자 중 가 특별시와 광역시에 소재하고 있는 병원92.9%

에서 수술을 받았으며 도 시 지역에 위치한 병원에서 수술을 받은 것, 6.2%

으로 나타났다 또한 병상 이상인 병원에서 대부분의 환자 약 가. 700 80.5%

수술을 받았으며 수련병원에서 폐절제술을 받은 환자는 약 로 나타났, 89.7%

다.

- 64 -


Hospital ownership

Public 352 (3.8) 550 (5.9) 1,345 (14.5) 771 (8.3) 3,018 (32.5)

Private 1,938 (20.9) 1,709 (18.4) 676 (7.3) 1,952 (21.0) 6,275 (67.5)

Hospital location

Metropolitan 1,730 (18.6) 2,148 (23.1) 2,021 (21.8) 2,723 (29.3) 8,622 (92.9)


Rural 81 (0.9) 0 (0.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 81 (0.9)

Hospital beds

Less than 500 255 (2.7) 0 (0.0) 838 (9.0) 0 (0.0) 1,093 (11.8)

500-699 716 (7.7) 0 (0.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 716 (7.7)

More than 700 1,319 (14.2) 2,259 (24.3) 1,183 (12.7) 2,723 (29.3) 7,484 (80.5)

Teaching hospital

Non-teaching 109 (1.2) 0 (0.0) 845 (9.1) 0 (0.0) 954 (10.3)

Teaching 2,181 (23.5) 2,259 (24.3) 1,176 (12.7) 2,723 (29.3) 8,339 (89.7)

Table 17. Hospital characteristics in Korea by hospital pulmonary resection volume groups,

2001-2005

우리나라 유방수술의 한 환자의 병원의 특성을 보면 유방절제술을 받은,


을 하였다.

유방수술을 받은 환자 중 가 특별시와 광역시에 소재하고 있었으며91.3% ,

도 시지역에 위치한 병원에서 수술을 받은 것으로 나타났다 또한7.6% . 700

병상 이상인 병원에서 대부분의 환자 약 가 수술을 받았으나 약65.5% ,

의 환자가 병상 미만의 병원에서 수술을 받은 것으로 나타났다 수23.3% 500 .

련병원에서 유방절제술을 받은 환자는 약 로 나타났다86.5% .

- 65 -


Hospital ownership

Public 1,169 (2.8) 2,171 (5.3) 1,639 (4.0) 6,245 (15.1) 11,224 (27.1)

Private 7,946 (19.2) 7,328 (17.7) 8,678 (21.0) 6,191 (15.0) 30,143 (72.9)

Hospital location

Metropolitan 5,904 (14.4) 8,839 (21.5) 10,317 (25.1) 12,436 (30.3) 37,496 (91.3)

Non-metropolitan city 2,821 (6.9) 314 (0.8) 0 (0.0) 0 (0.0) 3,135 (7.6)

Rural 87 (0.2) 346 (0.8) 0 (0.0) 0 (0.0) 433 (1.1)

Hospital beds

Less than 500 3,994 (9.7) 1,191 (2.9) 896 (2.2) 3,574 (8.6) 9,655 (23.3)

500-699 2,985 (7.2) 1,637 (4.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 4,622 (11.2)

More than 700 2,136 (5.2) 6,671 (16.1) 9,421 (22.8) 8,862 (21.4) 27,090 (65.5)

Teaching hospital

Non-teaching 2,774 (6.7) 988 (2.4) 0 (0.0) 1,844 (4.5) 5,606 (13.6)

Teaching 6,341 (15.3) 8,511 (20.6) 10,317 (25.0) 10,592 (25.6) 35,761 (86.5)

Table 18. Hospital characteristics in Korea by hospital breast surgery volume groups, 2001-2005

우리나라 방광절제술의 한 환자의 병원의 특성을 보면 방광절제술을 받은,


을 하였다.

방광절제술을 받은 환자 중 가 특별시와 광역시에 소재하고 있었으91.1%

며 의 환자도 시 지역에 위치한 병원에서 수술을 받은 것으로 나타났, 8.6%

다 또한 병상 이상인 병원에서 대부분의 환자 약 가 수술을 받았. 700 74..3%

으나 약 의 환자가 병상 미만의 병원에서 수술을 받은 것으로 나, 11.5% 500

타났다 수련병원에서 유방절제술을 받은 환자는 약 로 나타났다. 93.6% .

- 66 -


Hospital ownership

Public 137 (4.5) 171 (5.6) 337 (11.1) 262 (8.6) 907 (29.8)

Private 574 (18.8) 644 (21.1) 353 (11.6) 569 (18.7) 2,140 (70.2)

Hospital location

Metropolitan 597 (19.6) 651 (21.4) 690 (22.7) 831 (27.3) 2,769 (91.1)


Rural 9 (0.3) 0 (0.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 9 (0.3)

Hospital beds

Less than 500 170 (5.6) 36 (1.2) 145 (4.8) 0 (0.0) 351 (11.5)

500-699 220 (7.2) 149 (4.9) 64 (2.1) 0 (0.0) 433 (14.2)

More than 700 321 (10.5) 630 (20.7) 481 (15.8) 831 (27.3) 2,263 (74.3)

Teaching hospital

Non-teaching 64 (2.1) 0 (0.0) 132 (4.3) 0 (0.0) 196 (6.4)

Teaching 647 (21.2) 815 (26.8) 558 (18.3) 831 (27.3) 2,851 (93.6)

Table 19. Hospital characteristics in Korea by hospital cystectomy volume groups, 2001-2005

- 67 -

나. 병원의 시술량과 입원중 사망 위험과의 관련성식도 절제술의 병원의 시술량에 따른 로지스틱 회귀분석 결과 병원의 시

술량은 일 이내 사망률에 영향을 미치고 있었는데 병30 , very high volume

원보다 병원의 일 이내 사망 위험 은high, low, very low volume 30 (odds)

각각 배 배 배2.20 (95% CI=1.25-4.18), 2.57 (95% CI=1.41-4.69), 2.66 (95%

높았다CI=1.40-5.07) .

Variables Crude OR (95% CI) adjust OR (95% CI)

Volume

Very low 1.93 (1.05-3.53) 2.66 (1.40-5.07)

Low 2.22 (1.25-4.00) 2.57 (1.41-4.69)

High 1.86 (1.00-3.45) 2.20 (1.15-4.18)

Very high 1 1

* Adjusted by gender, age, type of insurance, contribution per month, residential area,

co-morbidity, type of surgery

Table 20. Crude and adjusted oddds ratios and 95% confidence intervals describing

the risk of death from esophagectomy at very low-volume hospitals, low-volume

hospitals, high-volume hospitals compared with at very high-volume hospitals,

2001-2005

췌장 절제술의 병원의 시술량에 따른 로지스틱 회귀분석 결과 병원의 시

술량은 일 이내 사망률에 영향을 미치고 있었는데 병30 , Very high volume

원보다 병원의 일 이내 사망 위험 은 각각low, very low volume 30 (odds)

배 배 높았다2.18 (95% CI=1.08-4.42), 3.55 (95% CI=1.80-7.01) .

- 68 -


Volume

Very low 3.34 (1.73-6.47) 3.55 (1.80-7.01)

Low 2.37 (1.19-4.72) 2.18 (1.08-4.42)

High 1.88 (0.93-3.81) 1.61 (0.78-3.33)

Very high 1 1



Table 21. Crude and adjusted oddds ratios and 95% confidence intervals describing the

risk of death from pancreatic resection at very low-volume hospitals, low-volume


2001-2005

위절제술의 병원의 시술량에 따른 로지스틱 회귀분석 결과 병원의 시술량

은 일 이내 사망률에 영향을 미치고 있었는데 병원보30 , Very high volume

다 병원의 일 이내 사망 위험 은 각각high, low, very low volume 30 (odds)

배 배 배1.91 (95% CI=1.29-2.82), 1.64 (95% CI=1.11-2.43), 2.10 (95%

높았다CI=2.10-4.20) .


Volume

Very low 4.25 (3.02-5.97) 2.97 (2.10-4.20)

Low 1.78 (1.21-2.63) 1.64 (1.11-2.43)

High 1.60 (1.09-2.36) 1.91 (1.29-2.82)

Very high 1 1



Table 22. Crude and adjusted oddds ratios and 95% confidence intervals describing the

risk of death from gastrectomy at very low-volume hospitals, low-volume hospitals,

high-volume hospitals compared with at very high-volume hospitals, 2001-2005

대장절제술의 병원의 시술량에 따른 로지스틱 회귀분석 결과 병원의 시술

- 69 -

량은 일 이내 사망률에 영향을 미치고 있었는데 병원30 , Very high volume

보다 병원의 일 이내 사망 위험 은 각각high, very low volume 30 (odds)

배 배 높았다1.81 (95% CI=1.31-2.51), 2.06 (95% CI=1.51-2.80) .


Volume

Very low 2.18 (1.63-2.91) 2.06 (1.51-2.80)

Low 1.20 (0.87-1.65) 1.39 (0.99-1.95)

High 1.50 (1.10-2.04) 1.81 (1.31-2.51)

Very high 1 1




the risk of death from colectomy at very low-volume hospitals, low-volume hospitals,

high-volume hospitals compared with at very high-volume hospitals, 2001-2005

페절제술의 병원의 시술량에 따른 로지스틱 회귀분석 결과 병원의 시술량

은 일 이내 사망률에 영향을 미치고 있었는데 병원보다30 ,Very high volume

병원의 일 이내 사망 위험 은 각각high, low, very low volume 30 (odds)

배 배 배2.97 (95% CI=1.27-6.98), 2.49 (95% CI=1.07-5.81), 3.12 (95%

높았다CI=1.40-6.95) .

- 70 -


Volume

Very low 4.20 (1.91-9.24) 3.12 (1.40-6.95)

Low 2.73 (1.18-6.28) 2.49 (1.07-5.81)

High 3.05 (1.32-7.03) 2.97 (1.27-6.93)

Very high 1 1




the risk of death from lung resection at very low-volume hospitals, low-volume


2001-2005

유방절제술의 병원의 시술량에 따른 로지스틱 회귀분석 결과 병원의 시술

량은 일 이내 사망률에 영향을 미치고 있었는데 병원30 , Very high volume

보다 병원의 일 이내 사망 위험 은 각high, low, very low volume 30 (odds)

각 배 배 배3.80 (95% CI=0.37-39.01), 2.51 (95% CI=0.22-29.20), 4.70 (95%

높았다CI=0.47-46.78) .


Volume

Very low 3.89 (0.41-37.43) 4.70 (0.47-46.78)

Low 2.64 (0.24-29.09) 2.51 (0.22-29.20)

High 5.23 (0.54-50.31) 3.80 (0.37-39.01)

Very high 1 1




the risk of death from breast cancer surgery at very low-volume hospitals,

low-volume hospitals, high-volume hospitals compared with at very high-volume

hospitals, 2001-2005

- 71 -

방광절제술의 병원의 시술량에 따른 로지스틱 회귀분석 결과 병원의 시술

량은 일 이내 사망률에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데30 , Very

병원보다 병원의 일 이내 사망high volume high, low, very low volume 30

위험 은 각각 배 배(odds) 1.90 (95% CI=0.48.18), 1.21 (95% CI=0.26-5.60),

배 높았으나 유의하지 않았다2.77 (95% CI=0.71-10.83) .


Volume

Very low 3.14 (0.83-11.88) 2.77 (0.71-10.83)

Low 1.36 (0.30-6.10) 1.21 (0.26-5.60)

High 2.01 (0.48-8.46) 1.90 (0.44-8.18)

Very high 1 1




the risk of death from cystectomy at very low-volume hospitals, low-volume


2001-2005

- 72 -

다. 주요 암수술의 시술량 시술결과 모형 산출-

(1) 시술량에 따른 병원별 보정사망률의 양상가( ) 시술량에 따른 병원보정사망률의 상관성

식도절제술 췌장절제술 위절제술 폐절제술의 시술량에 따른 병원별 보정, , ,

사망률의 분포는 그림과 같다 식도절제술의 경우 상관관계는 음의 상관관. ,

계를 가지며 상관계수 값을 가지며 상관계수는, spearman -0.928 , spearman

유의한 것으로 나타났다 (p<0.001).

AD_MORTALITY

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

0.12

0.13

0.14

0.15

0.16

0.17

Figure 10. Adjusted in-hospital mortality rate distribution according to hospital volume in

esophagectomy

- 73 -

췌장절제술의 경우 상관관계는 음의 상관관계를 가지며 상관, , spearman

계수 값을 가지며 상관계수 값은 유의하지 않은 것으로 나-0.241 , spearman

타났다 (p=0.111).

AD_MORTALITY_3_

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

volume_yr

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190


pancreatico-duodenectomy

- 74 -

위절제술의 경우 상관관계는 음의 상관관계를 가지며 상관계, , spearman

수 값을 가지며 상관계수는 유의한 것으로 나타났다-0.517 , spearman

(p<0.001).

AD_MORTALITY_3_

0.001

0.002

0.003

0.004

0.005

0.006

0.007

0.008

0.009

0.010

0.011

0.012

0.013

0.014

0.015

0.016

0.017

0.018

0.019

0.020

0.021

0.022


gastrectomy

- 75 -

폐절제술의 경우 상관관계는 음의 상관관계를 가지며 상관계, , spearman

수 값을 가지며 상관계수는 유의한 것으로 나타났다-0.688 , spearman

(p<0.001).

AD_MORTALITY_3_

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

Figure 13. Adjusted in-hospital mortality rate distribution according to hospital volume

in pulmonary resection

- 76 -

대장절제술의 경우 상관관계는 음의 상관관계를 가지며 상, , spearman

관계수 값을 가지며 상관계수는 유의한 것으로 나타났다-0.855 , spearman

(p<0.001).

adjusted_mortality

0.00

0.01

0.02

0.030.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.090.10

0.11

0.12

0.13

0.140.15

0.16

0.17

0.18

0.190.20

0.21

0.22

0.23

0.240.25

0.26

0.27

0.28

0.29

0.300.31

0.32

0.33

0.34

0.350.36

0.37

0.38

0.39

0.40

0.41

0.42

0.43

0.44

0.45

volume

0 100 200 300 400

Figure 14 Adjusted in-hospital mortality rate distribution according to hospital volume in

pulmonary resection

- 77 -

나( ) 비모수적 분석을 통한 시술량에 따른 병원보정사(Non-parametric)

망률의 양상

비모수적 평활방식 방식을 이용하여 병원의(non-parametric smoothing)

시술량이 증가함에 따라 병원의 보정사망률이 어떠한 변화 추세를 보이는지

살펴보았다 국소가중회귀 평활. (locally weighted regression smoothing,

방식에 의해 식도암 췌장암 위암 폐암 병원의 시술량에 따라 보정Loess) , , , ,

사망률은 감소하는 추세를 보였다.

식도절제술의 보정 사망률의 감소추세는 일직선이라고 보다는 모델B, C

처럼 직선의 기울기가 급격하게 변화하는 지점이 있음을 볼 수 있다 즉 기. ,

울기가 다른 회귀직선이 만나는 지점을 가정해 볼 수 있다 이에 따라 식도. ,

절제술의 최소 시술량은 연간 건에서 건 사이임을 추정할 수 있다5 25 .

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

0.12

0.13

0.14

0.15

0.16

0.17

VOLUME

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200

Figure 15. Loess fit between hospital volume and adjusted hospital mortality

rate in esophagectomy

- 78 -

췌장절제술의 보정 사망률의 감소추세는 일직선이라고 보다는 모델B, C


울기가 다른 회귀직선이 만나는 지점을 가정해 볼 수 있다 이에 따라 췌장. ,

절제술의 최소 시술량은 연간 건에서 건 사이임을 추정할 수 있다10 20 .

0.009

0.0100.0110.012

0.0130.014

0.0150.0160.017

0.0180.019

0.0200.0210.022

0.0230.024

0.0250.0260.027

0.0280.029

0.0300.0310.032

0.0330.034

0.0350.0360.037

0.0380.039

0.0400.0410.042

0.0430.0440.045

0.0460.047

0.0480.0490.050

0.0510.052

0.0530.0540.055

0.056

volume_yr

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190

Figure 16. Loess fit between hospital volume and adjusted hospital mortality rate in

pancreatico-duodenectomy

- 79 -

위절제술의 보정 사망률의 감소추세는 일직선이라고 보다는 모델처B, C

럼 직선의 기울기가 급격하게 변화하는 지점이 있음을 볼 수 있다 즉 기울. ,

기가 다른 회귀직선이 만나는 지점을 가정해 볼 수 있다 이에 따라 위절제. ,

술의 최소 시술량은 연간 건에서 건 사이임을 추정할 수 있다40 100 .

0.001

0.002

0.003

0.004

0.005

0.006

0.007

0.008

0.009

0.010

0.011

0.012

0.013

0.014

0.015

0.016

0.017

0.018

0.019

0.020

0.021

0.022

volume_yr

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200


gastrectomy

- 80 -

폐절제술의 보정 사망률의 감소추세는 일직선이라고 보다는 모델처B, C

럼 직선의 기울기가 급격하게 변화하는 지점이 있음을 볼 수 있다 즉 기울. ,

기가 다른 회귀직선이 만나는 지점을 가정해 볼 수 있다 이에 따라 폐절제. ,

술의 최소 시술량은 연간 건에서 건 사이임을 추정할 수 있다5 20 .

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

volume_yr

0 100 200 300

Figure 18. Loess fit between hospital volume and adjusted hospital mortality rate in lung

resection

- 81 -

대장절제술의 보정 사망률의 감소추세는 일직선이라고 보다는 모델B, C


울기가 다른 회귀직선이 만나는 지점을 가정해 볼 수 있다 이에 따라 폐절. ,

제술의 최소 시술량은 연간 건에서 건 사이임을 추정할 수 있다5 30 .

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

0.12

0.13

0.14

0.15

0.16

0.17

0.18

0.19

0.20

0.21

0.22

0.23

0.24

0.25

0.26

0.27

0.28

0.29

0.30

0.31

0.32

0.33

0.34

0.35

0.36

0.37

0.38

0.39

0.40

0.41

0.42

0.43

0.44

0.45

volume

0 100 200 300 400


colon resection

- 82 -

(2) 주요 암수술의 최소 시술량 탐색가( ) 시술량 사망률 모형 선정-

병원의 시술량과 보정사망률의 상관계수와 비모수적 평활방식spearman

방식 병원의 시술량에 따라 분위수 그룹을(non-parametric smoothing) , 4

취하여서 사망위험을 분석한 결과 시술량과 병원별 보정사망률의 분포를 통,

해서 음의 상관관계가 더욱 명확해 졌다 그러므로 병원의 시술량과 보정사.

망률의 상관관계에 관한 추정가능한 모든 모형을 선정하고 각 모형의 의미,

와 그 모형에서의 최소 시술량을 구하였다 식도 절제술 췌장절제술 위절제. , ,

술 대장절제술의 병원의 시술량과 보정사망률간의 회귀직선 모양을 가지지,

만 하나의 회귀직선은 아닌 것으로 판단되었다 이에 따라 우리나라 암수술.

은 모형으로 나타난다고 가정하여 두개의 회귀직선으로 나누어서 분B, C ,

석하는 조각별 회귀분석 을 시행하였다(piecewise regression) .

C

A B

D

Figure 20. Possible volume-outcome model

- 83 -

모형은 특정시술량을 기준으로 특정시술량보다 큰 시술량 병원의 보정B

사망률은 동일하며 특정시술량보다 작은 시술량 병원의 보정사망률은 시술,

량이 작아질수록 증가한다는 가정의 모형이다 모형은 시술량의 증가 정. C

도에 따른 보정사망률의 감소 정도 즉 추세선의 기울기가 달라지는 특정시,

술량 지점이 있음을 가정한 모형이다 이러한 모형에 가장 적합한 최소 시술.

량을 최소 시술량이라고 할 수 있다 최소 시술량을 구하기 위해 아래와 같.

은 순서로 분석하였다 첫째 시술량과 보정사망률의 분포를 보고 최소 시술. ,

량을 찾을 구간을 선정하였다 둘째 해당구간의 모든 시술량 지점에 대하여. ,

각각 두 개의 그룹으로 나누어 설정 각각 시술량과 보정사망률(breakpoint ),

의 상관함수를 구하였다 셋째 두 그룹의 표준오차의 합을 구하여 그 합이. ,

최소가 되는 지점을 구하였다.

- 84 -

1) 식도절제술

시술량과 보정사망률의 분포에서 를 건에서 건 구간을 분석break point 5 25

대상으로 선정하였다 해당구간의 모든 시술량 지점에 대하여 각각 두 개의.

그룹으로 나누어 각각 시술량과 보정사망률의 상관함수를 구하였으며 두, ,

그룹의 회귀 직선은 그림과 같이 분포하였다 표준오차의 합이 최소가 되는.

시술량은 건 이었다 또한 이 모델의 적합도는 적합하였9.53 (MSE: 0.00053) . ,

다 를 달리 하였을 경우 다른 최소 시술량이 존재하였(p<0.001). Breakpoint ,

는데 건이었고 모델도 적합하였다, 12.3/yr (p<0.0001).

a1 b1 c b2 M.S.E F value p-value

A point 0.0904 -0.00610 9.53 -0.0001 0.000321 16.85 <.0001

B point 0.0844 -0.00440 12.39 -0.00008 0.000327 16.31 <.0001

Table 27. Piecewise regression parameter values in esophagectomy

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

0.12

0.13

0.14

0.15

0.16

0.17

volume_yr

0 10 20 30 40 50


adjusted hospital mortality rate in esophagectomy

- 85 -

2) 췌장절제술

시술량과 보정사망률의 분포에서 를 건에서 건 구간을 분break point 10 20

석대상으로 선정하였다 해당구간의 모든 시술량 지점에 대하여 각각 두 개.

의 그룹으로 나누어 각각 시술량과 보정사망률의 상관함수를 구하였으며, ,

두 그룹의 표준오차의 합은 그림과 같이 분포하였다 표준오차의 합이 최소.

가 되는 시술량은 건 이었다 하지만 이 모형은 적합15.38 (MSE: 0.000074) . ,

하지 않았다 를 달리 하였을 경우 다른 최소 시술량이(p=0.18). Breakpoint ,

존재하였는데 건이었고 이 모델도 적합하지 않았다, 11.19/yr (p=0.27).


A point 0.0396 -0.00032 11.19 -0.0001 0.000077 1.39 0.2667

B point 0.0362 -0.00021 15.38 -0.00008 0.000074 1.74 0.1834

Table 28. Piecewise regression parameter values in pancreaticoduodenectomy

0.010

0.011

0.012

0.013

0.014

0.015

0.016

0.017

0.018

0.019

0.020

0.021

0.022

0.023

0.024

0.025

0.026

0.027

0.028

0.029

0.030

0.031

0.032

0.033

0.034

0.035

0.036

0.037

0.038

0.039

0.040

0.041

0.042

0.043

0.044

0.045

0.046

0.047

0.048

0.049

0.050

volume_yr

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190


adjusted hospital mortality rate in pancreticoduodenectomy

- 86 -

3) 위절제술

시술량과 보정사망률의 분포에서 를 건에서 건 구간을 분break point 40 100

석대상으로 선정하였다 해당구간의 모든 시술량 지점에 대하여 각각 두 개.

의 그룹으로 나누어 각각 시술량과 보정사망률의 상관함수를 구하였으며, ,

두 그룹의 회귀 직선은 그림과 같이 분포하였다 표준오차의 합이 최소가 되.

는 시술량은 건 이었다 이 모형은 적합하였다64.78 (MSE: 0.0000066) .

를 달리 하였을 경우 다른 최소 시술량이 존재하였는(p<0.001). Breakpoint ,

데 건이었고 모델도 적합하였다, 66.49/yr (p<0.0001).


A point 0.0103 -0.00002 64.78 4.655E-9 8.774E-6 15.53 <0.0001

B point 0.0103 -0.00002 66.49 2.05E-8 8.775E-6 15.52 <0.0001

Table 29. Piecewise regression parameter values in gastrectomy

0.001

0.002

0.003

0.004

0.005

0.006

0.007

0.008

0.009

0.010

0.011

0.012

0.013

0.014

0.015

0.016

0.017

0.018

0.019

0.020

0.021

0.022

volume_yr

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200

Figure 23. Piecewise regression model between hospital volume and adjusted

hospital mortality rate in gastrectomy

- 87 -

4) 폐절제술




회귀직선은 그림과 같이 분포하였다 표준오차의 합이 최소가 되는 시술량.

은 건 이었다 이 모형은 적합하였다5.94 (MSE: 0.000090) . (p<0.001).

를 달리 하였을 경우 다른 최소 시술량이 존재하였는데Breakpoint , , 8.91/yr

건이었고 모델도 적합하였다 (p<0.0001).


A point 0.0934 -0.00303 5.94 -8.19E-6 0.000090 32.92 <0.0001

B point 0.0759 -0.00161 8.91 -6.49E-6 0.000098 29.00 <0.0001

Table 30. Piecewise regression parameter values in lung resection

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

volume_yr

0 100 200 300

Figure 24 Piecewise regression model between hospital volume and

adjusted hospital mortality rate in lung resection

- 88 -

5) 대장절제술




회귀직선은 그림과 같이 분포하였다 표준오차의 합이 최소가 되는 시술량은.

건 이었다 이 모형은 적합하였다6.27 (MSE: 0.00372) . (p<0.001). Breakpoint

를 달리 하였을 경우 다른 최소 시술량이 존재하였는데 건이었고, , 20.68/yr

모델도 적합하였다 (p<0.0001).


A point 0.3257 -0.0428 6.27 -0.00029 0.00372 25.32 <0.0001

B point 0.1907 -0.00712 21.68 -0.00015 0.00483 14.97 <0.0001

Table 31. Piecewise regression parameter values in colon resection

-0.04-0.03

-0.02-0.010.000.01

0.020.030.040.050.06

0.070.080.090.10

0.110.120.130.14

0.150.160.170.18

0.190.200.210.22

0.230.240.250.26

0.270.280.290.30

0.310.320.330.34

0.350.360.370.38

0.390.400.41

0.420.43

0.440.45

volume

0 100 200 300 400


adjusted hospital mortality rate in colon resection

- 89 -

IV. 고찰

가. 연구 결과에 대한 고찰

(1) 주요암수술의 시술량과 시술결과의 관련성환자의 안전에 국가적인 관심이 높아짐에 따라 진료 잘하는 병원과 진료‘ ’ ‘

를 잘하지 못하는 병원을 구분할 수 있는 방법을 개발하도록 의료 제공자와’

소비자 단체의 영향력이 커지고 있다 이런 질 지표로(Christian et al., 2003).

사용되고 있는 것이 병원 내 사망률이다 특히 최근에는 병원의 시술량과. ,

보정 사망률간의 관계를 측정하려고 노력하고 있다 병원의 시술량은 보건의.

료제공자 뿐 아니라 소비자들도 쉽게 이해할 수 있는 지표이기 때문에 누구

나 사용하고 싶어한다 하지만 시술량과 시술결과의 관계가 많이 연구될지. ,

라도 정책적으로 어떻게 활용되어야 하는지에 대해서는 이해가 부족하다 미.

국에서는 에서 선택적 의뢰 를 권고하고Leapfrog Group ' (selective referral)’

있지만 이는 반드시 병원의 최소 시술량을 전국적인 데이터를 활용하여 측,

정되어야만 한다.

환자 수준에서 다른 혼란변수를 보정하고 시술량과 시술 결과의 관련성을

규명하는 연구는 통계적으로 를 높일 수 있지만 시술량과 시술결과power ,

간의 관련성이 어떠한 양상으로 나타나는지에 대해서는 알 수 없다(Khuri

이에 이 연구는 년부터 년 사이에 시행된 주요 암수술et al., 1999). 2001 2005

의 우리나라 전체 자료를 환자 단위에서 병원의 시술량과 시술결과와의 관

련성을 통계적 를 높일 수 있는 시술량에 따라 병원을 사분위로 구분power

하여 분석하였고 병원의 시술량과 병원의 보정 사망률의 상관관계를 파악하,

기 위해 비모수적 방법을 활용하여 시술량과 병원의 보정 사망률간의 관계

를 파악하였다 이 연구는 미국에서 시행된 시술량 사망률의 탐색한 연구를. -

제외하면 아시아에서 국가단위로 여러 암종을 대상으로 한 최초의 연구이다.

이 연구를 통해 확인된 연구 결과를 정리하면 환자 특성 성 연령 보험료수, ( , ,

- 90 -

준 지역 건강보험종류 수술의 유형 동반상병 및 합병증 과 병원특성 병원, , , , ) (

의 소유권 병원 소재지 병상수 수련병원 여부 을 통제하더라도 시술량에, , , )

적은 병원이 시술량이 많은 병원에 비해 사망의 위험이 높은 것으로 나타났

다.

식도 및 췌장수술의 병원 시술량과 시술결과를 살펴본 연구에서 식도 및

췌장절제술의 시술량과 시술 결과들 간에 의미 있는 상관관계가 있다고 보

고하고 있는데 이번 연구도 이 연구결과와 일치하였다 등 의, . Gordon (1999)

식도 절제술과 사망률과의 상관관계 연구에서 시술량이 적은 병원에서의 사

망의 비교위험도는 시술량이 많은 병원에 비해 배 높다는 것을 발견하였3.8

다 등 은 시술량이 많은 병원들에서의 위험 보정 사망률. Begg (1998) (3.4%)

이 시술량이 적은 병원들에서의 사망률 보다 낮다는 것을 발견하였다(17.3%) .

등 도 비슷한 연구결과 시술량이 많은 병원들의 사망률 시술Patti (1998) ( : 6%,

량이 적은 병원의 사망률 를 발표하였다 년에서 년까지: 17%) . 1990 1994

의 개의 병원들에서 시행된 사례의 췌장절제술에 관한 연California 298 1,705

구 에서도 시술량이 많은 연간 건 이상의 시(Glasgow and Mulvihill, 1996) ( 50

술건수 병원들에서의 위험 보정 사망률은 로 시술량이 적은 연간 건) 3.5% , ( 5

이하 병원에서의 와 비교해서 사망률이 낮았다 등 은) 14% . Lieberman (1995)

년부터 년 까지 주에 위치한 개의 병원에서 건을1984 1991 New York 184 1,972

대상으로 한 연구에서 시술량이 많은 연간 건 이상 병원들이 시술량이, ( 10 )

적은 연간 건 이하 병원보다 위험 보정 사망률이 더 낮음 을( 8 ) (5% vs. 19%)

보고하였다 이러한 시술량 시술결과 간의 양의 관계는 시술빈도가 낮고 시. ,

술에 따른 위험도가 높은 시술에서 차이가 가장 유의미하게 높은 것으로 알

려져 있는데 이번 연구에서 비슷한 결과가 나타났다(Begg et al., 1998).

위절제술의 경우 시술량과 사망률의 상관관계가 확실하지 않은 것으로 되

어 있다 등 의 위절제술 연구에서 시술량이 많은 병원과 시. Finlayson (2003)

술량이 적은 병원간의 사망률은 유의한 차이가 없었다(Finlayson et al.,

또한 대만에서 시행한 위암의 병원 시술량과 년 생존율 연구에서2003). , 5

의사의 시술량은 년 생존율에 영향을 주었지만 병원의 시술량은 위암의 생5 ,

존율과 유의한 차이를 보이지 않았다 하지만(Xirasagar et al., 2008) ,

- 91 -

등 의 연구에 따르면 시술량이 작은 병원이 시술량이 많은 병Hannan (2002)

원에 비해 병원 내 사망률이 낮았다 또한 일본의 인구집단을 대상으로 한. ,

등 의 연구에서는 시술량이 많은 병원이 년 생존율이 낮았다Nomura (2003) 5 .

이번 연구 결과는 과 의 연구와 마찬가지로 시술량에 따른Hannan Nomura

병원 내 사망률 차이가 있었다.

폐절제술의 시술량 시술결과 상관성도 연구마다 시술량 시술결과의 상관- -

성이 확실하지 않다 등 의 연구에서는 개의 병원에서. Hannan (2000) 178 373

명의 외과의사에 의해 시행된 환자 사례의 폐엽절제술을 분석하였는6,954

데 시술량이 적은 병원 연간 건 이하 의 위험 보정 사망률은 시술량이 많, ( 37 )

은 병원 연간 건 이상 들의 위험 보정 사망률보다 높았다 또한( 169 ) 1.65% . ,

와 는 시술량이 많은 병원들이 시술량이 적은 병원들보Romano Mark(1992)

다 전폐절제술 후에 나 적게 사망함을 발견하였다 하지만 등40% . , Begg

은 미국의 개 병원들의 환자들에 시행된 사례의 전(1998) 313 Medicare 1,375

폐절제술을 분석하였는데 시술량이 많은 병원과 시술량이 적은 병원의 시술,

결과 간의 차이가 없는 것으로 나타났다 또한 등 의 연구에. Finlayson (2003)

서는 시술량이 많은 병원과 시술량이 적은 병원간의 사망률은 유의한 차이

가 없었다 이번 연구 결과는 등 과(Finlayson et al., 2003). Hannan (2002)

와 의 연구와 마찬가지로 시술량에 따른 병원 내 사망률Romano Mark(1992)

차이가 있었다.

대장 절제술의 병원 시술량과 시술결과와의 관련성을 연구는 시술량과 시

술 결과 간의 상관성이 일관적이지 못한 것으로 알려져 있다 등. Harmon

은 의 모든 대장절제술을 조사하여 시술량이 많은 병원에서(1999) Maryland

사망률 낮은 경향을 발견하였지만 통계학적 유의성은 없었다(odds ratio

등 은 북서부 영국의 모든 대장 절제술을 분석하0.78, p<0.10). Parry (1999)

였지만 시술량와 시술 결과와의 상관성을 밝히지 못하였다, . Gordon (1999)

등도 결장절제술과 시술결과와의 관련성을 찾지 못하였다 하지만 대장절제. ,

술이 병원의 시술량과 시술결과와 상관성을 보였다는 연구도 있다(Hannan,

등은 시술량이 적은 병원은 시술량이 많은 병원보다 위험 보2002). Hannan

정 사망률이 높음을 보고하였다 우리 연구도 의 연구를 지지1.9% . Hannan

- 92 -

하는 결과인데 시술량과 병원내 사망률은 관련성이 있는 것으로 나타났다, .

방광절제술과 유방절제술은 시술량에 따른 일 이내 사망이 유의한 차이30

가 없었다 등 의 방광절제술 연구에서 시술량이 많은 병원. Finlayson (2003)

과 시술량이 적은 병원간의 사망률은 유의한 차이가 없었다(Finlay et al.,

하지만 등 와 등 의 연구에 따르면 시술2003). , Barbieri (2007) McCabe (2005) ,

량이 많은 병원과 시술량이 적은 병원간의 사망률 차이가 있었다 이 번 연.

구에서는 등 의 연구 결과를 지지하는 것으로 나타났다Finlayson (2003) .

이번 연구에서 외국의 대규모 데이터를 활용한 암수술의 시술량 시술결과-

의 관련성을 조사한 연구와 다른 점을 지적하면 위절제술 대장절제술과 폐, ,

절제술이 시술량이 많은 병원과 시술량이 적은 병원 간의 사망률 차이가 있

다는 것이다 대규모의 데이터를 가지고 병원의 시술량과 시술결과의 상관성.

을 연구하는 미국의 연구결과와 우리나라와의 연구결과가 다른 이유는 건강

보험체계 때문임을 생각해 볼 수 있다 우리나라의 의(Lien et al., 2007). 97%

국민들이 국민건강보험 체계에 가입되어 있어 우리나라에서 사는 대부분의

환자들은 자신이 원하는 보건의료제공자에게 쉽게 접근할 수 있다 하지만. ,

전 세계의 대부분의 나라에서는 환자가 의료제공자를 선택시에 제한을 받는

경향이 있다 이런 환자의 선택이 제한 받을 경우 병원의 시술량과 병원의.

사망률과의 상관성을 약화 시킬 수 있을 것이다.

시술량 시술결과 관계의 원인을 설명하는 가설은 크게 두 가지이다 하나‘ - ’ .

는 선택적의뢰효과설로서 좋은 결과를 가진 의사나 병원으로 환자들이 의‘ ’

뢰되기 때문이라는 가설이다(Luft, 1980; Luft et al., 1987; Jones and

앞서 기술한 것처럼 우리나라는 국민건강보험체계 시스템 내Rowan, 1995).

에서 환자가 선호하는 의료제공자를 선택할 수 있기 때문에 친구나 친척이,

나 가족들이 구전을 통해 쉽게 실력이 좋거나 좋은 명성을 가지고 있는 의

료제공자를 선택할 수 있어 실력이 좋거나 좋은 명성을 가진 병원으로 환자,

들이 많이 갈 수 있는 것이다 그런 까닭에 우리나라에서는 의(Cheng, 2004).

사의 의한 선택적 의뢰를 제외하더라도 환자에 의한 선택적 의뢰

는 병원의 시술량과 환자의 사망률과의 역상관 관계가 나타나(self-referrals)

게 하는 주요한 요인일 수 있다(Lien et al., 2007).

- 93 -

다른 하나는 다진료경험효과설로서 많은 환자를 다루는 의사나 병원은‘ ’

환자진료 기술을 향상시킬 기회를 갖게 되고 결과적으로 좋은 환자 진료결

과를 보인다는 설명이다 이 연구에서 식도절제술 췌(Xirasagar et al, 2008). ,

장절제술 위절제술 폐절제술 대장절제술의 수술에서 시술량이 많은 병원의, , ,

입원내 사망위험이 낮았다 이는 우리나라는 의사에 의한 선택적 의뢰 뿐 아.

니라 환자나 가족들의 의한 선택적 의뢰가 많이 발생하므로 명성이나 진료,

결과가 좋은 병원에 환자가 많이 몰릴 가능성이 높다 이는 결국 의사나 병.

원의 환자진료 기술을 향상시킬 기회를 더 많게 하는 효과를 나타낼 수 있

다 또한 등 은 위장관 수술은 다진료경험효과설이 좀 더 설명력. Luft (1987) ‘ ’

을 갖는 것으로 제시하고 있는데 우리 연구에서 위장관수술인 위암 및 대장,

암이 병원의 시술량과 시술결과가 상관성이 있는 것으로 나타났다 결국 우.

리나라의 암수술 병원은 선택적 의뢰뿐만 아니라 다진료경험의 효과로 암수

술의 생존율이 시술량에 따라 다름을 생각해 볼 수 있다.

- 94 -

(2) 주요암수술의 최소 시술량병원을 시술량에 따라 분위수로 나누어 각 구간별 사망위험을 비교한 결4

과 식도절제술 췌장절제술 위절제술 폐절제술에서 사망위험이 시술량이, , , ,

적은 병원에 비해 시술량이 많은 병원이 사망위험이 낮았다 또한 시술량과.

보정사망률의 상관관계를 분석한 결과 서로 음의 상관관계가 있었고 국소, ,

가중회귀 평활 방식에 의해(locally weighted regression smoothing, Loess) ,

식도암 췌장암 위암 폐암 병원의 시술량에 따라 보정사망률은 감소하는 추, , ,

세를 보였다 이러한 세 가지 결과를 통해 시술량이 작은 곳에서는 시술량이.

증가함에 따라 사망위험이 감소하는 음의 상관관계가 있으며 시술량이 증가,

할수록 음의 상관관계가 줄어든다는 것을 유추할 수 있다 그러므로 이러한.

시술량과 보정사망률이 분포할 수 있는 가능한 모형은 모형으로 한A, B, C

정할 수 있다(Christian et al., 2005).

두 회귀직선의 표준오차의 합이 가장 작은 지점의 추세선이 해당 시술의

시술량 보정사망률 분포를 가장 적합하게 반영한다고 할 수 있는데 그러한,

지점이 각 암 수술마다 명확히 존재하였다 식도절제술 위절제술. (9.53/year),

폐절제술 대장절제술 은 두 개의 회귀직선(64.78/year), (5.94/year), (6.27/year)

이 하나의 지점에서 수렴하는 모형으로 모두 모형이 적합하였다 하지만 췌. ,

장수술의 경우 두 회귀직선이 회귀하는 지점이 존재 하였지만 모, (15.3/year) ,

형은 적합하지 않았다 췌장절제술의 시술량에 따른 보정 사망률 분포를 보.

면 시술량이 적은 병원들 간의 사망률의 변이가 큰 것을 볼 수 있다 이는, .

두개의 회귀직선이 수렴하는 모형이 적합하지 않게 하는 이유라 할 수 있다.

하지만 특정 병원의 시술량을 중심으로 다른 보정사망률이 각각 동일함을

가정한 모형으로 해당구간의 모든 시술량 지점에 대하여 각각 두 개의 그룹

으로 나누어 모델 두 그룹의 표준오차의 합을 구하여 그 합이 최소가 되(D ),

는 지점을 구하였는데 건으로 추정되었다 이는, 13/year (MSE: 0.000103752) .

모델로 가정하여 표준오차를 측정한 값 값보다 큼으로 모B, C 0.000074 B, C

델이 더 적합함을 알 수 있었다 하지만 결과 또 다른. piecewise regression

하나의 최소 시술량이 건으로 가 이므로 모델 보다 설명11.19 MSE 0.000077 D

- 95 -

을 더 잘하는 모델로 생각된다 이에 췌장 절제술의 최소 시술량은.

에서 으로 추정되지만 향후 췌장암의 병원의 시술량과 시술11.2/year 15.3/yr ,

결과 모형을 개발할 수 있도록 추가 연구가 필요하다.

이번 연구에서 밝힌 우리나라의 식도절제술의 최소 시술량은 건으로9.53

미국의 에서 제시하고 있는 최소 시술량 건에 비해 낮았다 또한Leapfrog 13 . ,

췌장 절제술의 경우 에서 년부터 연간 건으로 최소Leapfrog Group 2003 11

시술량으로 결정하여 보건의료 구매자와 제공자에게 정보를 활용하게 하고

있는데 우리나라의 췌장 절제술의 최소 시술량은 연간 건에서 건으로, 11. 15.3

추정되었다 에서 식도 절제술의 경우 전문가 의견과 시술량. Leapfrog Group

관련 논문의 검토로 연간 건을 최소 시술량으로 활용하였으나 년 이후7 , 2003

최소 시술량이 변경되어 연간 건을 최소 시술량으로 보건의료 구매자와13

제공자가 활용하도록 권고하고 있다 하지만 등 은. Christian (2003) Leapfrog

에서 제시하는 최소 시술량이 최적의 최소 시술량 인Group (optimal cut-off)

가 연구하였는데 이 연구에서 최소 시술량은 으로 발표하였다 또한, 22/year .

이번 연구에서는 외국과 달리 위암절제술과 폐암절제술 대장 절제술의 최소,

시술량이 존재하였다 아시아 나라들은 위암 발생률이 미국이나 서구 유럽.

보다 많고 사망의 주요 요인이다, (Devesa et al., 1998; Pera et al., 1993;

또한 폐암은 우리나라에서 점차 증가하여 암발생과 사망Blot et al., 1991).

의 주요 원인이다 국립암센터 이처럼 우리나라에서 많이 발생하는( , 2008).

위암과 폐암 및 대장암이 환자나 가족들의 의한 선택적 의뢰가 많이 발생하

고 명성이나 진료결과가 좋은 병원에 환자가 많이 몰릴 가능성이 높다 이, .

는 결국 질 좋은 병원과 질이 좋지 않은 병원으로 구분됨으로써 시술량이‘ ’ ‘ ’

많은 병원과 시술량이 적은 병원의 최소 시술량의 구분점이 존재할 가능성

이 높은 것이다.

이 연구의 또 하나의 특징은 병원의 시술량과 시술결과 간의 상관관계를

어느 정도 규명하였다는 것이다 시술량 시술결과 간에는 선형 비선. - (Linear)/

형 의 상관관계 모형 하나의 지점이 있는 모형 시술량(Non-linear) , cut-off ,

시술결과 간에는 여러 개의 지점이 있는 모형을 가정해 볼 수 있는cut-off

데 우리나라의 주요 암수술 식도절제술 위절제술 폐절제술 대장절제술은, , , ,

- 96 -

하나의 최소 시술량이 존재하는 모형으로 규명되었다 선택적 의뢰 관점에서.

에서는 지점을 가정하고 전문가의 권고로 하Leapfrog Group single cut-off

나의 최소 시술량을 결정하여 권고하고 있지만 이런 관계를 지지해 줄 증거,

들이 암 수술에 대해서는 부족하였다 이 번 연구결과는 미국의. Leapfrog

의 권고치와 일치하지는 않지만 우리나라의 시술량의 권고치로 사용Group ,

이 가능하다 이미 년대에 분만 건수가 산과 의 최소 시. 1950 (maternity unit)

술 건수 기준으로 제안된 바 있는데 이후 전문가협(Phillips and Luft, 1997),

회 등을 통하여 시술자의 교육 훈련 내용 시술자의 자격에 대한 인증, ,

시술 기관에 대한 권고 기준 설정에 활용되어 왔다(accreditation), .

나 에서는 경피American College of Cardiology American Heart Association

적 관동맥 확장술 과(percutaneous transluminal coronary angioplasty)

의 권고 기준을 만들고 있다CABG (Ryan et al., 1990; Ryan et al., 1993).

의료기관 선택의 자유가 최대한 보장된 우리 현실에서 최근의 병원 간 경

쟁의 심화와 급속한 대형화와 고급화 추세 속에 환자의 의료기관 선택의 기

준이 서비스 질의 구조적 측면으로 고착화되어 가고 있는 양상임을 고려하

면 이번 연구결과는 시술량과 시술결과에 대한 객관적인 근거를 산출하여,

환자들의 의료기관 선택과 관련된 정책결정에 있어 의미를 지닌다고 생각된

다 이를 토대로 할 때 우리나라에서도 암수술의 병원 단위 시술량 기준을. ,

가질 수 있을 것으로 판단된다.

- 97 -

나. 연구방법에 대한 고찰이 연구에서 시술량 시술결과 상관성 분석에 한계점을 지적할 필요가 있-

다.

첫째 이 연구는 국민건강심사평가원과 국민건강보험공단의 자료를 이용하,

였기 때문에 암환자로 청구하고 시술한 경우에만 분석 대상에 포함되었다.

이 연구는 년부터 년 사이에 국민건강보험공단에 주요암수술2001 2005

을 상병명으로 청구된 청구명세서를 바탕으로 암시술을 한(ICD-10: C00-98)

경우로만 시술량 시술결과를 산출하였는데 이때 주요 암수술 환자를 주요- , ‘

암수술을 상병으로 의료기관에 방문하여 암관련 시술을 받은 자로 조작적으’

로 정의하였다 이 과정에서 실제 주요 암수술을 시술을 받았지만 진단명이.

실제로 암인지 확인하지는 못하였다 따라서 요양급여청구명의 정확도가 문.

제가 될 수 있는데 의료제공자가 암수술을 하고 암수술로 기입하지 않을 수,

도 있으며 암을 진단하지 않고도 시술명을 암수술으로 기입할 수도 있다, .

이때 의료제공자가 주요 암수술로 청구했을 때 청구명을 암수술로 기입하지

않으면 보험청구액에서 삭감될 염려가 있기 때문에 시술명은 모두 기입할

가능성이 많으나 그 반대의 경우 즉 주요 암수술을 수행하지 않고도 수술, ,

명을 주요 암시술로 기입하는 경우는 있을 수 있다 이럴 경우 이 연구에서.

산출된 주요 암수술 병원의 시술량 시술결과의 상관성은 암수술의 이외의-

수술이 포함됨으로써 암수술 고유의 시술량 시술결과의 관련성이 희석되었-

을 가능성이 있다 이처럼 이 연구의 시술량 시술결과가 상명명의 정확도. -

문제로 인해 시술량 시술결과가 희석되었음을 감안할 때 이 연구에서 산출- ,

된 시술량 시술결과의 상관성은 실제보다 더 낮을 가능성이 있다- .

둘째 이 연구에서는 병원내 사망률만을 결과변수로 활용하였다 물론 시, .

술의 일차적인 결과를 반영하는 데에는 이들 지표가 타당하겠지만 궁극적으,

로 장기적 시술 결과를 보기 위해서는 환자의 기능적 상태나 장기적인 합병

증 여부 재협착 정도 등의 지표가 사용될 필요가 있다 시술 당시의 시술, .

성공 여부가 반드시 장기적인 시술 결과까지 예측할 수 있을 것이라는 결론

을 내릴 수 없기 때문에 전향적 연구를 통하여 장기적 시술 결과에 대한 연

- 98 -

구가 필요하다 특히 사망과 같이 사건 발생이 드문 지표는 시술 결과 간의.

차이를 반영하는 데에 있어 민감하지 못할 가능성이 많다는 점에서 시술 결

과를 좀더 민감하게 반영하리라 여겨지는 환자의 기능 상태나 삶의 질 지표

가 앞으로 적극적으로 활용될 필요가 있을 것이다.

셋째 환자의 구성을 보정하기 위해 국민건강보험과 건강보험심사평가원의,

요양기관 급여 현황 가입자 자격자료를 이용하여 연구 재료의 한계가 존재, ,

한다 예를 들면 암수술의 예후인자로 병기가 가장 잘 알려져 있다 하지만. , . ,

행정자료를 이용하였기 때문에 병기가 보정이 안 된 한계가 존재한다 또한. ,

환자의 소득수준을 월 보험료 자료를 이용하였는데 직접적인 자산조사에 기,

초한 소득 파악이 아니라는 점에서 한계점이 존재한다 그러나 단일한 건강. ,

보험체계로 구축되어 있고 월보험료가 소득에 기초하여 정해져 있기 때문에,

소득수준을 구분하는 기준으로 적절하다고 판단된다 또한 사망 정보는 국. ,

민건강보험공단 건강보험심사평가원 통계청의 사망자료를 이용하였다 사망, , .

원인에 대한 추가 분석을 통하여 암으로 인한 사망 여부를 정확하게 구별하

지 못함으로서 암으로 인한 사망 이 아닌 전반적(cancer-specific mortality)

인 사망 여부를 결과변수로 사용하였다는 점에서 이 연구의 한계점을 지적

할 수 있다 향후 통계청 사망 자료에 대한 타당도 평가와 분석을 통하여 암.

으로 인한 사망 및 생존율을 전체적인 사망 및 생존율과 비교 분석하는 추,

가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

넷째 병원별 시술량 이외에 시술결과에 영향을 미칠 수 있는 수술자의 진,

료량에 대한 평가가 이루어지지 못하였으며 수술자 이외의 진료 팀의 팀웍,

과 숙련도 그리고 서비스 구성도의 차이를 반영할 수 있는 변수가 분석에,

포함되지 못하였다 암환자의 대부분이 종합전문요양기관이나 수련병원에서.

진료가 이루어지는 현실을 고려하면 진료량과 진료결과를 평가하는 연구에,

서는 보다 세밀한 변수의 선정이 필요할 것으로 생각된다 또한 일부 연구. ,

에 의하면 암 환자의 생존율과 관련되어 있는 것으로 알려진 교육 결혼 연,

부 식이습관 직업 및 환경적인 요인 등 관련 위험요인이나 예후인자는 심, ,

사청구자료를 연구대상으로 하였기 때문에 관련 정보를 수집하지 못하였다

(Kravdal, 2003; Howard et al., 2000).

- 99 -

실제로 이 연구에 포함하지 못했던 다른 요인이 시술량 시술결과에 영향-

을 미치는지를 검증하기 위해서는 건강보험 청구자료와 같은 차 자료 이외2

에 환자에 대한 설문조사가 필요할 것으로 보인다 하지만 이 연구는 차 자. 2

료만을 이용했기 때문에 이러한 요인을 더 찾아내는 것에는 한계가 있다고

할 수 있다 다만 모든 건강보험가입자가 연구대상이었으므로 이 연구에서. ,

포함한 연구들이 모든 부분을 설명하지는 못할지라도 부분적으로 이를 설명

할 수 있고 이 점에서 결과의 타당도는 높다고 볼 수 있다, .

다섯째 이 연구는 국민건강보험공단의 청구자료를 이용하여 우리나라 전,

체 건강보험 가입자에 대한 시술량 시술결과를 측정하였다 현재 우리나라- .

대부분의 국민이 건강보험에 가입되어 있기 때문에 이 연구는 우리나라 주

요암수술 환자에 대한 대표성을 가질 수 있다 단 우리나라 전체 국민의. ,

에 해당하는 의료급여 수급권자를 포함하지 못한 한계가 있다 이 연구3.1% .

대상에 포함하지 못한 의료급여 수급권자는 건강보험 대상자에 비해 소득수

준이 낮으며 외래 이용에 대한 본인부담금이 적다는 차이가 있다 즉 의료, . ,

급여 대상자 종의 경우 본인부담금이 전액 면제되며 종의 경우 차 진료1 , 2 1

기관인 경우 방문당 원의 본인부담금을 내게 되며 차 의료기관을1,000 , 2, 3

방문할 경우 진료비의 를 부담하게 된다 이렇게 의료급여 수급권자는15% .

건강보험 대상자에 비해 소득수준은 낮은 대신 본인부담금이 낮다는 특성이

시술량 시술결과에 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대해서는 알 수가 없다- .

- 100 -

다. 연구결과의 활용이 연구는 우리나라 전체 의료기관을 대상으로 우리나라 전체 의료기관의

주요 암수술 병원의 시술량 시술결과의 상관성을 종적 자료를 이용하여 계-

량적 측정하였다 암환자 진료의 질적 수준을 향상시키고 암환자의 사망률을.

줄이는데 실제 영향을 미치는 요소인 병원의 시술량 지표들을 밝혀냄으로써,

지역 암센터 지정 및 평가와 관련된 정책수립 및 개선에 직접적으로 기여할

수 기초자료로 제시가 가능하다.

시술량 시술결과 관계를 다룬 연구 결과는 전문가 그룹의 권고 기준이나‘ - ’

진료기관의 지역화 병원계획의 근거 자료 등으로 활용될 수(regionalization),

있다 하지만 무엇보다도 시술량 시술결과 관계 연구 결과는 전문가 그룹. ‘ - ’

내의 권고 기준으로 유용하다 즉 전문가들 사이에서 의료서비스의 질적 수. ,

준을 유지하기 위한 시술자 또는 시술 기관의 시술 건수 권고 기준의 참고

자료로 활용될 수 있는 것이다 물론 의료자원의 지역화나 진료비 보상에 있.

어서도 진료량 진료결과 관계 연구의 결과 활용이 검토될 수 있다‘ - ’

하지만 가 지(McGregor and Pelletier, 1978; McGregor, 1994;). , Croke(1991)

적하듯이 특정한 의료제도 하에서는 시술 건수 자체가 의료기관의 또 다른

목적이 될 수도 있기 때문에 적정 시술 범위를 벗어난 의료제공 행태가 나,

타날 수 있다 시술량 시술결과 간의 양의 관계는 의료서비스 질 향상. -

측면에서 상당한 의미를 지니는데 우리나라 주요암(quality improvement) ,

수술의 상관성이 밝혀진 식도절제술 췌장절제술 위절제술 폐절제술의 시술, , ,

량과 시술결과에 근거한 정책방안을 제시하면 다음과 같다.

예를 들면 첫째는 규제전략을 들 수 있다 시술량이 많을수록 시술결과가, .

우수하다는 사실이 객관적 근거로 암수술이 가능한 의료기관 설립이나 병상

신 증설시 적정량 이상의 필요가 존재함을 입증할 수 있는 경우에 허가가·

가능하도록 하는 필요증명 방법을 채택할 수 있(CON: certificate of need)

다 또한 시술량 시술결과 관계에서 근거가 마련된 일정량 이상의 시술이. , -

이루어지는 기관을 중심으로 서비스제공을 지역화 하는 방법(regionalization)

이 가능하다.

- 101 -

둘째는 제공자에 대한 교육 및 훈련을 강화하는 방법을 채택할 수 있다.

양질의 서비스제공이 입증된 시술량 이하의 제공자에 대한 교육 및 훈련을

강화하는 방안이다.

셋째는 서비스 질에 대한 객관적 정보제공을 통하여 소비자와 구매자의

현명한 선택을 가능케 하여 경쟁자간 경쟁을 촉발시키는 방법이다 소비자에.

대한 서비스 질에 대한 객관적 정보 제공을 목적으로 하는 와report cards

구매자에 의한 선택적 의뢰 등이 이에 속하는 예가 될 수(selective referral)

있다.

- 102 -

V. 참고문헌강영호 경피적 관동맥 확장술의 시술량과 조기 시술결과의 관련성. .

서울대학교 대학원 박사학위논문, 2000

국립암센터 통계로 본 암 현황. . 2008

국민건강보험공단 건강보험통계연보. . 2006

문연옥 박은철 신해림 원영주 정규원 황순영 이진희 공현주 황승식, , , , , , , , ,

이종구 공인식 함명일 우리나라 암환자의 의료기관 접근성의 지역간, , .

불균형 한국역학회지. , 2006; 28(2): 152-61

박춘선 문희경 강혜영 민유홍 조우현 동종조혈모세포이식술 시술기관의; ; ; ; .

진료량이 이식후 생존율에 미치는 영향 예방의학회지. , 2004; 37(1):6-36

보건복지가족부 통계로 본 암현황. . 2008

염용태 우리나라 주요 호발 암에 대한 병원서비스 결과 평가에 관한 연구, .

2002

통계청 사망원인 통계연보. . 2007

Kim MH, Rachwal W, McHale C, Bruckman D, Decena BF, Russman P,

Morady F, Eagle KA. Effect of amiodarone +/- diltiazem +/- beta

blocker on frequency of atrial fibrillation, length of hospitalization,

and hospital costs after coronary artery bypass grafting. Am J

Cardiol 2002; 89(9): 1126-8

Barbieri CE, Lee B, Cookson MS, Bingham J, Clark PE, Smith JA Jr,

Chang SS. Association of procedure volume with radical cystectomy

outcomes in a nationwide database. J Urol. 2007;178(4 Pt 1):1418-21

Begg CB, Cramer LD, Hoskins WJ, Brennan MFl. Impact of hospital

volume on operative mortality for major cancer surgery. JAMA 1998;

280(20): 1747-51

Bickel R. Multilevel Analysis for Applied Research. New York: The

Guilford Press. 2007

- 103 -

Birkmeyer JD, Warshaw AL, Finlayson SR, Grove MR, Tosteson AN.

Relationship between hospital volume and late survival after

pancreaticoduodenectomy. Surgery 1999a; 126(2): 178-83

Birkmeyer JD, Finlayson SR, Tosteson AN, Sharp SM, Warshaw AL,

Fisher ES. Effect of hospital volume on in-hospital mortality with

pancreaticoduodenectomy. Surgery 1999b; 125(3): 250-6

Birkmeyer JD. Should we regionalize major surgery? potential benefits

and policy considerations. J Am Coll Surg 2000; 190: 341-349

Birkmeyer JD, Siewers AE, Finlayson EV, Stukel TA, Lucas L, Batista I,

Welch G, Wennberg DE. Hospital volume and surgical mortality in

the united states. N Engl J Med 2002; 346 : 1128-37

Birkmeyer JD, Sun Y, Goldfaden A, Birkmeyer NJ, Stukel TA. Volume

and process of care in high-risk cancer surgery. Cancer 2006;

106(11): 2476-81

Birkmeyer JD, Yating S, Goldfaden A, Birkmeyer NJO, Stuke TA.

Volume and process of care in high-risk cancer surgery. Am Cancer

Society 2006; 106(11): 2476-81

Blot WJ, Devesa SS, Kneller RW. Rising incidence of adenocarcinoma of

the esophagus and gastric cardia. JAMA 1991; 265: 1287-9

Bryk AS, Raudengush. Hierarchical Linear Models: Applications and data

analysis methods. Newbury Park, CA: Sage Publication. 1992

Cebul RD, Snow RJ, Pine R, Hertzer NR, Norris DG. Indications,

outcomes, and provider volumes for carotid endarterectomy. JAMA.

1998; 279(16): 1282-7

Cheng SH, Song HY. Surgeon performance information and consumer

choice: a survey of subjects with the freedom to choose between

doctors. Qual Saf Health Care 2004; 13: 98-101

Christian CK, Gustafson ML, Betensky RA, Daley J, Zinner MJ. The

Leapfrog volume criteria may fall short in identifying high-quality

- 104 -

surgical centers. Ann Surg. 2003; 238(4): 447-55

Christian CK, Gustafson ML, Betensky RA, Daley J, Zinner MJ. The

volume-outcome relationship: don't believe everything you see. World

J Surg. 2005; 29(10): 1241-4

Croke RP. Case volume and clinical competence. Circulation 1991; 83(1):

354

Daley J, Henderson WG, Khuri SF. Risk-adjusted surgical outcomes. Ann

Rev Med 2001; 52: 275-287

Devesa SS, Blot WJ, Fraumeni Jr JF, Changing patterns in the incidence

of esophageal and gastric carcinoma in the United States. Cancer

1998; 83: 2049-53

Donabedian A. Evaluating the quality of healthcare. Millbank Mem Fund

Q. 1966; 44: S166-S206

Donabedian A. The quality of medical care: a concept in search of a

definition. The journal of family practice 1979; 9: 277-284

Donabedian A. The quality of care: how can it be assessed? JAMA 1988;

1988: 1743-1748

Elixhauser A, Steiner C, Fraser I. Volume thresholds and hospital

characteristics in the United States. Health Aff (Millwood) 2003; 22:

167-77

Farber B, Kaiser D, Wenzel R. Relation between surgical volume and

incidence of postoperative wound infection. N Engl J Med 1981;

305(4): 200-204

Phillips KA, Luft HS, Ritchie JL. The association of hospital volumes of

percutaneous transluminal coronary angioplasty with adverse outcome,

length of stay, and charges in California. Med Care 1995; 33: 502-514

Finlayson EV, Goodney PP, Birkmeyer JD. Hospital volume and operative

mortality in cancer surgery: a national study. Arch Surg. 2003; 138(7)

: 721-5

- 105 -

Flood AB, Scott WR, Ewy W. Does practice make perfect? : theⅡrelation between hospital volume and outcomes for selected diagnostic

categories. Med Care 1984b; 22: 115-124

Flood AB, Scott WR, Ewy W. Letter in reply to: Dranove DA comment

on "Does Practice Make Perfect" Med Care 1984c; 22(10): 967-969

Gawande AA, Thomas EJ, Zinner MJ, Brennan TA. The incidence and

nature of surgical adverse events in Colorado and Utah in 1992.

Surgery 1999; 126:66-75

Glasgow RE, Mulvihill SJ. Hospital volume influences outcome in patients

undergoing pancreatic resection for cancer. West J Med 1996; 165:

294-300

Gordon TA, Bowman HM, Bass EB, Lillemoe KD, Yeo CJ, Heitmiller RF,

Choti MA, Burleyson GP, Hsieh G, Cameron JL. Complex

gatrointestinal surgery: impact of provider experience on clinical and

economic outcomes. J Am Coll Surg 1999; 189(1): 46-56

Gordon TA, Burleyson GP, Tielsch JM, Cameron JL. The effects of

regionalization on cost and outcome for one general high-risk

surgical procedure. Annals of Surgery 1995; 221(1): 43-9

Guo G. Zhao H. Multilevel Modeling for Binary Data. Annual Review of

Sociology 2000, 26: 441-462

Hannan EL, O'Donnell JF, Kilburn H Jr, Bernard HR, Yazici A.

Investigation of the relationship between volume and mortality for

surgical procedures performed in New York State hospitals. JAMA.

1989; 262(4): 503-10

Hannan EL, Popp AJ, Feustel P, Halm E, Bernardini G, Waldman J, Shah

D, Chassin MR. Association of surgical specialty and processes of

care with patient outcomes for carotid endarterectomy. Stroke 2001;

32(12): 2890-7

Hannan EL, Popp AJ, Tranmer B, Fuestel P, Waldman J, Shah D.

- 106 -

Relationship between provider volume and mortality for carotid

endarterectomies in New York state. Stroke. 1998; 29(11): 2292-7

Hannan EL, Radzyner M, Rubin D, Dougherty J, Brennan MF. The

influence of hospital and surgeon volume on in-hospital mortality for

colectomy, gastrectomy, and lung lobectomy in patients with cancer.

Surgery. 2002; 131(1): 6-15

Halm EA Lee C, Chassin MR. Is volume related to outcome in health

care? A systematic review and methodologic critique of the literature.

Ann Intern Med 2002; 137: 511-20

Halm EA Lee C, Chassin MR. How is volume related to quality in health

care: A systematic view of the research literature. Institute of

medicine. 2000

Harmon JW, Tang DG, Gordon TA, Bowman HM, Choti MA, Kaufman

HS, Bender JS, Duncan MD, Magnuson TH, Lillemoe KD, Cameron

JL. Hospital volume can serve as a surrogate for surgeon volume for

achieving excellent outcomes in colorectal resection. Ann Surg 1999;

230(3): 411-3

Hewitt, M. Interpreting the volume-outcome relationship in the context of

health care quality: Workshop Summary Washington, D.C.: National

Academies Press. 2000

Hewitt, M and Petitti, D. Interpreting the volume-outcome relationship n

the context of cancer care Washington, D.C.: National Academy

Press. 2001

Howard G, Anderson RT, Russell G, Howard VJ, Burke GL. Race,

socioeconomic status, and cause-specific mortality. Ann Epidemiol

2000; 10(4): 214-23

Hox J. Multilevel Analysis: Techniques and applications. Mahwah, NJ:

Lawrence Erlbaum Associates. 2002

International Agency for Research on Cancer. World Cancer Report.

- 107 -

WHO. 2003

Jencks SF, Cuerdon T, Burwen DR Fleming B, Houck PM, Kussmaul

AE, Nilasena DS, Ordin DI, Arday DR. Quality of medical care

delivered to Medicare beneficiaries: A profile at state and national

levels. JAMA 2000; 284(13): 1670-1676

Jones J, Rowan K. Is there a relationship between the volume of work

carried out in intensive care and its outcome? Int J Technol Assess

Health Care 1995; 11(4): 762-769

Khuri SF, Daley J, Henderson W, Hur K, Hossain M, Soybel D, Kizer

KW, Aust JB, Bell RH Jr, Chong V, Demakis J, Fabri PJ, Gibbs JO,

Grover F, Hammermeister K, McDonald G, Passaro E Jr, Phillips L,

Scamman F, Spencer J, Stremple JF. Relation of surgical volume to

outcome in eight common operations: results from the VA National

Surgical Quality Improvement Program. Ann Surg. 1999; 230(3):

414-29

Khuri SF, Najjar SF, Daley J, Krasnicka B, Hossain M, Henderson WG,

Aust JB, Bass B, Bishop MJ, Demakis J, DePalma R, Fabri PJ, Fink

A, Gibbs J, Grover F, Hammermeister K, McDonald G, Neumayer L,

Roswell RH, Spencer J, Turnage RH. Comparison of surgical

outcomes between teaching and nonteaching hospitals in the

Department of Veterans Affairs. Ann Surg. 2001; 234(3): 370-82;

discussion 382-3

Kravdal O. Children, family and cancer survival in Norway. Int J Cancer

2003; 105(2): 261-6

Lieberman MB. The learning curve and pricing in the chemical

processing industries. Rand Journal of Economics 1984; 15(2): 213-218

Lieberman MD, Kilburn H, Lindsey M, Brennan MF. Relation of peri-

operative deaths to hospital volume among patients undergoing

pancreatic resection for malignancy. Annals of Surgery. 1995; 222(5):

- 108 -

638-45

Lien YC, Huang MT, Lin HC. Association between surgeon and hospital

volume and in-hospital fatalities after lung cancer resections: the

experience of an Asian country. Ann Thorac Surg. 2007; 83(5) :

1837-43

Luft HS. The relation between surgical volume and mortality: an

exploration of causal factors and alternative model. Med Care 1980;

18: 940-59

Luft HS, Bunker JP, Enthoven AC. Should operations be regionalized?

The empirical relation between surgical volume and mortality. NEJM

1979; 301(25): 1364-9

Luft HS Hunt SS, Maerki SC. The volume-outcome relationship:

practice-makes-perfect or selective-referral patterns? Health Serv Res

1978; 22: 157-82

Luft HS, Hunt SS, Maerki SC. The volume-outcome relationship:

practice-makes-perpect or selective-referral patterns? HSR

1987;22(2):157-181.

McCabe JE, Jibawi A, Javle P. Defining the minimum hospital case-load

to achieve optimum outcomes in radical cystectomy. BJU Int. 2005;

96(6): 806-10

McGregor M, Pelletier G. Planning of specialized health facilities: size vs.

cost and effectiveness in heart surgery. N Engl J Med 1978; 299:

179-181.

McGregor M: Can our health services be saved by technology

evaluation? The Quebec experience. Clin. Invest. Med 1994; 17(4):

334-42

Munoz E, Mulloy K, Goldstein J, Tenenbaum N, Wise L. Costs, quality,

and the volume of surgical oncology procedures. Arch Surg. 1990 ;

125(3): 360-3

- 109 -

Nomura E, Tsukuma H, Ajiki W, Oshima A. Population-based study of

relationship between hospital surgical volume and 5-year survival of

stomach cancer patients in Osaka, Japan. Cancer Sci. 2003; 4(11) :

998-1002

Palmer RH. Process-based measures of quality: the need for detailed

clinical data in large health care databases. Ann Intern Med. 1997

Oct 15;127(8 Pt 2):733-8

Palmer RH. Using health outcomes data to compare plans, networks and

providers. Int J Qual Health Care. 1998 Dec;10(6):477-83

Parry JM, Collins S, Mathers J, Scott NA, Woodman CB. Influence of

volume of work on the outcome of treatment for patients with

colorectal cancer. Br J Surg 1999; 86(4): 475-81

Patti M, Corvera CU, Glasgow RE, Way LW. A hospital's annual rate of

esophagectomy influences the operative mortality rate. Journal of

Gastrointestinal Surgery 1998; 2: 186-92

Pearson SD, Kleefield SF, Soukop JR, Cook EF, Lee TH. Critical

pathways intervention to reduce length of hospital stay. Am J Med.

2001; 110(3): 175-80

Pera M, Cameron AJ, Trastek VF, Carpenter HA, Zinsmeister AR.

Increasing incidence of adenocarcinoma of the esophagus and

esophago-gastric junction. Gastroenterology 1993; 104: 510-3

Phillips KA, Luft HS, The policy implications of using hospital and

physician volumes as 'indicator' of quality of care in a changing

health care environment. International Journal for Quality in Health

Care 1997; 9(5): 341-348

Phillips KA, Luft HS, Ritchie JL. The association of hospital volumes of

percutaneous transluminal coronary angioplasty with adverse outcome,

length of stay, and charges in California. Med Care 1995; 33: 502-514

Poter GA, Soskolne CL, Yakimets WW, Newman SC. Surgeon-related

- 110 -

factors and outcome in rectal cancer. Ann Surg 1998; 227(2): 157-67

Romano PS, Mark DH. Patient and hospital characteristics related to

in-hospital mortality after lung cancer resection. Chest 1992; 101(5):

1332-7

Roohan PJ, Bickell NA, Baptiste MS, Therriault GD, Ferrara EP, Siu AL.

Hospital volume differences and five-year survival from breast

cancer. American Journal of Pulblic Health 1998; 88(3): 457

Ryan TJ, Klocke FJ, Reynolds WA. Clinical competence in percutaneous

transluminal coronary angioplasty: a statement for physicians from

the ACP/ACC/AHA Task Force on Clinical Privileges in Cardiology.

Circulation 1990; 81(6): 2041-2046.

Ryan TJ, Bauman WB, Kennedy JW, Kereiakes DJ, King SB ,ⅢMcCallister BD, Smith SC, Ullyot DJ. Guidelines for percutaneous

transluminal coronary angioplasty; a report of the American College

of Cardiology/American Heart Association Task Force on Assessment

of Diagnostic and Therapeutic Cadiovascular Procedures(Committee

on Percutaneous Transluminal Coronary Angioplasty). J Am Coll

Cardiol 1993; 22(7): 2033-2054

Sainsbury R, Haward B, Rider L, Johnston C, Round C. Influence of

clinician workload and patterns of treatment on survival from breast

cancer. Lancet 1995; 345(8960): 1265-70

Sesperez J, Wilson S, Jalaludin B, Seger M, Sugrue M. Trauma case

management and clinical pathways: prospective evaluation of their

effect on selected patient outcomes in five key trauma conditions. J

Trauma. 2001; 50(4): 643-9

Simunovic M, To T, Theriault M, Langer B. Relation between hospital

surgical volume and outcome for pancreatic resection for neoplasm in

a publicly funded health care system CMAJ 1999; 160(5): 643-8

Snijder T, Bosker R. Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and

- 111 -

Advanced Multilevel Modeling. London: Sage Publications. 2002

Sosa JA, Bowman HM, Gordon TA, Bass EB, Yeo CJ, Lillemoe KD, Pitt

HA, Tielsch JM, Cameron JL. Importance of hospital volume in the

overall management of panceatic cancer. Annals of Surgery 1998;

228(3): 429-38

Wade TP, Halaby IA, Stapleton DR, Virgo KS, Johnson FE.

Population-based analysis of treatment of pancreatic cancer and

Whipple resection: Department of Defense hospitals, 1989-1994.

Surgery 1996; 120(4): 680-5

Wright TP. Factors affecting the cost of airplanes. J Aeronaut Sci 1936;

3: 122

Xirasagar S, Lien YC, Lin HC, Lee HC, Liu TC, Tsai J. Procedure

volume of gastric cancer resections versus 5-year survival. Eur J

Surg Oncol. 2008; 34(1): 23-9

- 112 -

ABSTRACT



Thresholds

Jong Hyock Park

Department of Health Policy and Management

Seoul National University College of Medicine

(Directed by Youngsoo Shin M.D., Ph.D.)

Introduction: Although evidence supports the general proposition that a

higher volume is associated with better outcomes, the consistency and

magnitude of the relationship varies markedly. Therefore, we explored the

relationship between the volume of major cancer surgery in hospitals and

the associated in-hospital mortality using administrative data for Korea.

Methods: We obtained National Health Insurance claims data, which

cover almost the entire Korean population, and identified patients who

had undergone cancer surgery, such as esophagectomy,

pancreaticoduodenectomy, gastrectomy, major lung resection, cystectomy,

colon resection, and breast surgery, between 2001 and 2005. The hospital

volume was divided into four categories (very high, high, low, very low)

so that each group had approximately the same number of procedures.

We assessed the adjusted odds ratio for death within 30 days of surgery

in relation to the hospital volume. The estimates were adjusted for patient

characteristics, such as age, gender, area of residence, type of health

- 113 -

insurance, route of admission, duration of admission, diagnosis-related

group (DRG) code as a proxy for the complexity of cancer surgery, and

comorbidity, and hospital characteristics, such as hospital ownership,

teaching hospital, hospital location, and hospital beds. The volume

threshold was calculated using the adjusted mortality, Spearman correlation

analysis, nonparametric smoothing methods, a hierarchical generalized

linear model, and piecewise regression.

Results: The hospital volume and 30-day mortality (adjusted odds ratio

for death at very-low-volume hospitals compared with very-high-volume

hospitals) were significantly associated with cancer surgeries such as

esophagectomy (2.66, 95%CI=1.40-5.07), pancreaticoduodenectomy (3.55,

1.80-7.01), gastrectomy (2.97, 2.10-4.20), lung resection (3.12, 1.40-6.95),

and colorectal resection (2.06, 1.51-2.80), but not breast surgery (4.07,

0.47-46.78) or cystectomy (2.77, 0.71-10.83). The volume threshold was

9.53 cases per year for esophagectomy, 64.78 for gastrectomy, 5.94 for

lung resection, and 6.27 for colectomy.

Conclusions: For five cancer surgery groups, we are confident that the

overall association between hospital volume and the outcome of cancer

surgery is robust. Therefore, cancer surgery volume indicators such as

esophagectomy, pancreaticoduodenectomy, gastrectomy, lung resection, and

colectomy should be very helpful for controlling the quality of hospitals

in Korea.

Keywords: Cancer, Volume, Outcome, Cancer surgery, Threshold

Student number: 2006-30969

Documents

우리나라주요암수술병원의 시술량시술결과의관련성및 …snu-dhpm.ac.kr/pds/files/박종혁_박사학위논문_최종.pdf · Cancer procedure code ... mortality