공공데이터를 이용한 건강보험 작업치료 진료금액, 환자수, 사용량에 미치는 영향분석: 2017~2019년

• 영문명: Analysis of Impact on National Health Insurance Service Occupational Therapy Cost of treatment, Number of patients, and Number of treatments Based on Public Data: 2017~2019
• 발행기관: 대한고령친화산업학회
• 저자명: 조승현(Cho, Seung-Hyun)
• 간행물 정보: 『대한고령친화산업학회지』제12권 제2호, 13~24쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.12.31

국문 초록

연구목적 : 의료기관에서 건강보험 급여로 시행되고 있는 작업치료와 관련하여 성별, 연령별, 작업치료 진료행위가 진료결과(진료금액, 환자수, 사용량)에 미치는 영향을 탐색함으로써 건강보험 급여로 시행되는 작업치료 진료행위의 현황과 향후 연구⋅통계의 기초자료를 제시하고자 함에 있다. 연구방법 : 2017년부터 2019년까지 3개년도의 건강보험 작업치료 진료 관련 데이터를 보건의료빅데이터 개방시스템을 통해 수집하였다. 이후 분석을 위해 독립변수 및 종속변수를 설정하고, 통계적 분석을 시행하였다. 연구결과 : 작업치료 진료금액, 환자수, 사용량과 환자 1인당 작업치료 사용량, 환자 1인당 작업치료 진료금액은 2017년 대비 2019년 모두 증가하였다. 진료행위별 분석에서는 진료금액, 사용량은 특수작업치료 (MM113)가 가장 많았으며 환자수는 복합작업치료(MM112)가 많았다. 회귀모형 분석에서 특수작업 치료(MM113)가 진료금액, 환자수, 사용량 증가에 가장 큰 영향력이 있었으며 가장 작은 영향을 미친것은 모든 각 회귀모형에서 표준화 계수가 음의 값으로 가장 크게 나온 단순작업치료(MM111)였다. 결론 : 본 연구를 통해 최신의 건강보험 작업치료 경향에 대하여 알아볼 수 있었으며, 향후 건강보험 작업치료의 변화에 대해서도 지속해서 자료를 수집 및 분석해야 할 것이다.

영문 초록

Objective : This study was conducted to find out the current status of National Health Insurance Service (NHIS) occupational therapy and analysis of impact on Cost of treatment, Number of patients, and Number of treatments based on public data. Methods : The status of NHIS occupational therapy were gathered through Healthcare Bigdata Hub from 2017 to 2019. Independent and dependent variables were set for analysis and statistical analysis was performed. Results : The occupational therapy Cost of treatment, Number of patients, Number of treatments, The number of patient(per occupational therapist), and Occupational Therapist NHIS Income (per Occupational Therapist and per treatment) all increased in 2019 compared to 2017. As a result of analysis by Treatment Action, MM113 was the most for Cost of treatment and Number of treatments, and MM112 was the most for the Number of patients. As a result of the regression analysis, MM113 had the greatest influence on the increase in Cost of treatment, Number of patients, Number of treatments. The smallest influence was MM111, whose standardization coefficient was the largest negative value in all regression models. Conclusion : Through this s tudy, w e were a ble to f ind out t he l atest trend s in NHIS occupational t herapy. In the future, data should be continuously collected and analyzed for changes in NHIS occupational therapy.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅳ. 고 찰

Ⅴ. 결 론

키워드

건강보험 공공데이터 보건의료빅데이터 작업치료 Healthcare bigdata National health insurance service Occupational therapy Public data