노인코호트DB를 이용한 개인건강상태에 따른 노인장기요양등급 예측모형 (A prediction model for changes in long-term care level for the elderly according to individual health status using the elderly cohort DB)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 36권 / 3호 / 443 ~ 455페이지
· 저자명 : 인태교, 전희주

초록

본 연구는 국민건강보험공단의 노인코호트DB를 이용하여 비례오즈로짓모형을 통해 노인성 질환, 주요 질환 발생, 진료 형태 및 건강검진 결과를 기반으로 노인장기요양보험의 현재 등급에서 4년 후의 등급을 예측하고자 한다. 4년 후 장기요양등급에 가장 영향을 주는 요인은 현재 장기요양보험 등급이다. 다음으로 연령, 성별, 최근 5년 치매 유병 여부, HMG (혈색소), 최근 5년 파킨슨증 유병 여부, 최근 5년 암유병 여부, BMI (체질량지수), 요단백, BMI**2, 최근 5년 뇌혈관질환 유병 여부 순이었다. 모형 분석 결과, 첫째, 현재 장기요양보험 등급이 높을수록 당연히 4년 후의 장기요양등급은 1등급, 사망으로 빠르게 전이됨을 보인다. 둘째, 연령이 높을수록, 남성이 여성 대비 4년 후의 장기요양보험 등급으로 악화될 오즈는 더 높게 나타났다. 셋째, 최근 5년 내의 치매, 파킨슨증, 암, 뇌혈관질환의 과거 병력이 존재할수록 4년 후의 장기요양보험 등급이 더 악화될 오즈는 더 높게 나타났다.

영어초록

This study aims to predict the grade of the long-term care insurance for the elderly 4 years from the current grade using the National Health Insurance Corporation's elderly cohort database, based on geriatric diseases, major disease occurrence, treatment type, and health checkup results, through a proportional odds logit model. The factor that most influenced the long-term care grade in four years later from now was the current long-term care insurance grade, followed by age, sex, dementia in the past 5 years, HMG (hemoglobin), Parkinson's disease in the past 5 years, cancer in the past 5 years, BMI (body mass index), urine protein, BMI**2, and cerebrovascular disease in the past 5 years. The results of the model analysis show that, first, the higher the current long-term care insurance grade, the faster the long-term care grade transitions to grade 1 and death in 4 years from now. Second, the older the age, the higher the odds that men will deteriorate to the long-term care insurance grade 4 years from now for men compared to women. Third, the more history of dementia, Parkinson's disease, cancer, or cerebrovascular disease in the past five years, the higher the odds that the long-term care insurance grade will worsen four years later.

참고자료

· 없음