코로나19 팬데믹 위기 대응 역량의 국가별 비교분석 (Comparative Analysis of COVID-19 Pandemic Crisis Response Capacities by Countries)

서지정보

· 발행기관 : 한국학교·지역보건교육학회
· 수록지 정보 : 한국학교·지역보건교육학회지 / 25권 / 2호 / 59 ~ 70페이지
· 저자명 : 이윤현

초록

목적: 국가별 감염병 대응 역량을 분석하여 이를 바탕으로 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점을찾아보고자 한다.
방법: 본 연구에서는 첫 번째로 2022년 WHO가 공개한 전 세계 96개국 SPAR 점수로 코로나19 감염병 대응 역량을 국가별로 분석하였다. 둘째, Our World in Data와 글로벌보건안보지수(GHSI)를 활용하여 각국의구체적인 코로나19 방역 성과를 분석하였다.
결과: 첫째, 2021년 1월 24일의 방역강도 지수는 동남아시아 지부 방역이 67.6으로 가장 높아 강한 방역대책을 가지고 있었고, 아프리카 지부는 44.5로 가장 낮았다. 2022년 12월 31일의 방역강도 지수는 유럽이11.6으로 대폭 낮아졌다. 둘째, SPAR 지표가 인구 백만명당 총환자수에 미친 영향 요인은 국가 실험실(C4)로p=.027이고, 인구 백만명당 총사망수에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.005, 위험 의사소통 및지역사회 참여(C10) p=.040이었다. 1인당 GDP의 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.009이고, GHSI에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.002이었다.
결론: 이상의 연구결과로 감염병 역량 정도를 각 국가가 자체평가한 결과인 SPAR가 코로나19의 누적 환자수를 낮추거나 방역강도를 결정하는 것과 연관성을 발견하기 어려웠지만 사망율과 GHSI, 국민소득 등과는 일정 부분 영향을 받은 것으로 판단이 된다. 향후 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점은 향후 미지의신종감염병이 발생했을 때를 대비하여 JEE 혹은 GHSI 등과 같은 보다 과학적이고 신뢰성 높은 데이터를 중심으로 대응역량을 분석하여 사회ㆍ경제적 비용 감소 효과를 절감할 수 있는 방역대책 수립이 필요하다. 이를기초로 공중보건학적 국가 위기에 대응하여 전문가 그룹을 중심으로 한 콘트롤타워의 주도적인 의사결정과효과적 보건 의사소통도 요구된다.

영어초록

Objectives: The purpose of this study is to analyze each country’s infectious disease response capacities and, based on this, find areas for improvement in Korea’s infectious disease management response.
Methods: First, the capacity to respond to the COVID-19 infectious disease was analyzed by country using the SPAR scores of 96 countries around the world released by WHO in 2022.
Second, we analyzed each country’s specific COVID-19 quarantine performance using Our World in Data and the Global Health Security Index (GHSI).
Results: First, the quarantine intensity index on January 24, 2021 was the highest in the Southeast Asia branch at 67.6, which had strong quarantine measures, and the lowest at 44.5 in the Africa branch. As of December 31, 2022, the quarantine intensity index in Europe was significantly lowered to 11.6.
Second, the factor that influenced the SPAR indicator on the total number of patients per million population was national laboratory (C4), p=.027, and the factor that influenced the total number of deaths per million population was infection prevention and control (C9), p=.005., Risk Communication and Community Participation (C10) p=.040. The influential factor on GDP per capita was infection prevention and control (C9) p=.009, and the influential factor on GHSI was infection prevention and control (C9) p=.002.
Conclusion: The research findings indicate that it was difficult to find a correlation between the SPAR, which is each country’s self-assessment of their infectious disease capacities, and the number of COVID-19 cases or the intensity of pandemic responses. However, mortality rates, as well as factors such as the Global Health Security Index (GHSI) and national income, appear to be somewhat influenced. For future improvements in infectious disease management and response in our country, it is necessary to develop pandemic strategies that can reduce socio-economic costs based on more scientific and reliable data like JEE or GHSI, especially in preparation for potential unknown emerging infectious diseases. Based on this, proactive decision-making led by a control tower of experts and effective health communication are also required to respond to public health crises at a national level.

참고자료

· 없음