건강보험공단 자료를 이용한 재난적 의료비 및 의료 빈곤화 발생률 분석 (Catastrophic health expenditure and impoverishing health spending analysis using Korean National Health Insurance Service data)

서지정보

· 발행기관 : 한국보건경제정책학회
· 수록지 정보 : 보건경제와 정책연구 / 29권 / 2호 / 141 ~ 171페이지
· 저자명 : 이영실, 서은솔, 이태진

초록

연구배경: 현재까지 우리나라의 의료비 관련 재정적 보호 지표 산출은 주로 패널조사 자료를 이용해 이루어져 재난적 의료비 지원사업의 주체인 건강보험공단이 실제로 이용할 수 있는 자료(청구자료)와 괴리가 있었다. 본 연구는 건강보험 청구자료를 이용하여 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생률을 산출하고 이를 통해 정기적 모니터링의 가능성을 제시하고자 하였다.
연구방법: 건강보험공단의 맞춤형연구DB를 이용하여 2018~2020년 자격DB와 한방과 치과를 제외한 모든 명세서를 대상으로 분석을 수행하였다. 재난적 의료비 발생률, 의료 빈곤화 발생률을 연도별, 상병별로 산출하였고, 신규 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생 가구 수와 유형을 산출하였다. 마지막으로 로지스틱 회귀분석을 통해 집중적 모니터링이 필요한 고위험군을 탐색하고자 하였다.
연구결과: 분석 결과 임계값 10%에서 건강보험공단 자료를 이용한 재난적 의료비 발생률은 2018년 16.7%, 2019년 17.0%, 2020년 16.6%였다. 의료 빈곤화 발생률은 2018년 2.75%, 2019년 2.82%, 2020년 2.78%였다. 중증질환 가구는 비(非)중증질환 가구에 비해 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생률이 두 배 가량 높았다. 코로나19 전후 신규 재난적 의료비 발생 가구 수는 줄어들었으나 신규 의료 빈곤화 가구 수는 증가하였고, 소득감소형은 증가하고 의료비증가형은 감소하였다. 재난적 의료비 발생과 통계적으로 유의한 관련이 있는 변수는 영유아 가구 여부, 노인 가구 여부, 장애 가구 여부, 건강보장 유형, 중증질환 가구 여부, 장기입원 가구 여부 등이었다.
결론: 선행연구와의 비교 결과 건강보험공단 자료를 이용한 재난적 의료비, 의료 빈곤화 발생률 산출은 지불능력 정의를 소득으로밖에 볼 수 없다는 한계점은 있으나 타 자료원에서 동일한 지불능력 정의, 임계값을 이용한 선행연구들과 크게 차이나지 않는 결과를 보여 재정적 보호 지표 산출의 자료원으로서의 타당성이 있다고 판단된다.

영어초록

Backgrounds: Until now, the calculation of financial protection indicators related to healthcare expenditures in Korea has been mainly conducted using panel survey data, which has deviated from the data actually available by the Korean National Health Insurance Service (NHIS), the main body of the catastrophic health expenditure (CHE) support program. This study calculated the incidence of CHE and impoverishing health spending (IHS) using the claims data to show the possibility of regular monitoring by the NHIS. Methods: Analyses were conducted using data from 2018 to 2020. The incidence of CHE and IHS were calculated by year and by disease, and the number and type of households with new CHE and IHS were calculated. Finally, we tried to explore high-risk groups that require intensive monitoring through logistic regression analysis. Results: The incidence of CHE using NHIS data was 16.7% in 2018, 17.0% in 2019, and 16.6% in 2020. The incidence of IHS was 2.75% in 2018, 2.82% in 2019, and 2.78% in 2020. Households with severe diseases had twice the incidence of CHE and IHS compared to households without severe diseases. After COVID-19, the number of new CHE cases decreased, but the number of new IHS cases increased. The ‘income reduction type’ increased, and the ‘healthcare expenditure increase type’ decreased. Conclusion: The calculation of CHE and IHS incidence using NHIS claims data has limitations, but it was not different much from previous studies, suggesting its validity as a data source for calculating financial protection indicators.

참고자료

· 없음