초고령사회 대응을 위한 치매의 사회적 부담과 예방 및 관리 방안

치매의 진단은 환자가 치매 상태인지를 판단하고, 환자에게 치매 상태를 유발시킨 원인 질환을 찾아내는 과정이다. 현재 치매의 유일한 확진법은 뇌 조직검사뿐이나, 통상적으로 진단을 위해 뇌 조직검사를 시행하는 경우는 흔하지 않다(김기웅 등, 2012). 임상에서는 전문의가 철저한 병력 청취와 이학적 검사, 신경학적 검사 및 정신상태 검사, 신경심리학적 검사(신경인지기능 검사), 혈액 및 뇨 검사와 심전도 검사, 뇌 컴퓨터단층(CT)촬영과 뇌 자기공명영상(MRI)촬영 등을 포괄적으로 시행하고, 그 결과를 종합 분석함으로써 치매를 진단하게 된다(조맹제, 2008). 특히 CERAD-K와 같이 표준화된 진단도구를 이용하여 전문의가 진단할 경우, 전문의가 단순 문진을 통해 진단하는 경우 보다 진단 정확도를 85~95%까지 더욱 높일 수 있다(김기웅 등, 2012). 치매가족 지원에 대해 Bowes et al.(2013)은 치매 지원 기술의 비용과 편익에 대한 근거를 평가하기 위해 체계적 문헌 고찰을 수행한 바 있다. RCT, 경제성 평가 등에 관한 문헌을 중심으로 치매 지원 기술의 이용자, 환자의 기능 상태, 지역, 공급자 등을 대상으로 하여 체계적 문헌 고찰을 수행한 결과, 공식적 케어를 통한 재가 중심의 서비스는 기관에서의 서비스보다 비용이 높지 않음을 제시하였다. 정재훈(2013)은 치매노인 부양자의 정신적 스트레스를 분석하였는데, 치매노인 부양자의 경우 일반노인 부양자보다 전반적으로 스트레스가 많았으며, 심리 상태에서는 신체화 장애, 강박증, 대인민감성, 우울증, 불안, 적대감, 공포불안, 편집증, 정신증에 대하여 일반노인 부양자보다 점수가 높게 나타났다. 건강보험공단의 노인장기요양보험 본인부담금에 대한 조사 결과에 따르면, 장기요양 시설급여를 이용하는 수급자의 경우 시설급여 비급여 항목에 대한 본인부담금은 월평균 22만 원이고, 법정 비급여 본인부담금 (식사재료비, 상급침실 이용료, 이미용비)은 월평균 25만 원 정도의 본인 부담금을 지출하게 됨으로써 월평균 약 47만 원의 본인부담이 발생하는 결과를 낳고 있다. 그리고 서비스 수급자의 4.7%는 본인부담금에 대한 경제적 부담으로 인해 장기요양 서비스 이용을 중단한 경험이 있다고 제시하였다. 이와 같이 장기요양 서비스를 받고 있는 경우에도 치매환자의 수발자에게는 본인부담금이 경제적으로 부담이 되고 있어 본인부담금을 경감시킬 수 있는 방안이 마련될 필요가 있다. 더구나 장기요양 서비스를 제공받지 못하는 경증 치매환자의 경우에는 수발자의 경제적 부담과 환자를 케어하기 위한 부담이 증폭된다고 할 수 있다. 치매특별등급이 도입되었지만 여전히 장기요양의 혜택을 받지 못하는 비중이 높으므로 환자의 부담을 경감시킬 수 있도록 대상자를 확대하고 재원을 확보할 수 있는 방안이 검토될 필요가 있다. 급여비용에 대한 본인부담금은 재가급여 이용자의 경우 당해 장기요양 급여비용의 15%를 수급자가 부담하며, 시설급여 이용자는 당해 장기요양급여비용의 20%를 수급자가 부담하도록 하고 있다(노인장기요양보험법 제40조). 단, 국민기초생활수급권자는 본인부담이 없으며, 국민기초생활수급권자를 제외한 의료급여수급권자는 본인일부부담금의 50%를 감경한다. 장기요양급여에서 전액본인부담을 해야 하는 항목은 식사재료비, 상급침실 이용료, 이ㆍ미용비 등이 해당된다. 실제로 치매환자는 증상이 경미하며 장기요양보험 자격인정자가 되지 못하는 경우도 있으며, 장기요양보험 수급자이더라도 시설 및 재가 이외에 의료기관을 이용하게 된다. 따라서 치매환자의 건강보험급여와 장기 요양급여 현황을 보기 위해 노인 코호트 자료를 분석하였다. 우선 국민건강보험공단에서 제공하고 있는 노인 코호트 자료(2002~ 2013년)를 활용하여 치매환자 유병률을 분석한 과정에 대해 살펴보면 다음과 같다. 치매환자를 선정하기 위해 치매치료비지원 대상 질병에 해당 되는 알츠하이머병에서의 치매(‘F00’), 혈관성 치매(‘F01’), 달리 분류된 기타 질환에서의 치매(‘F02’), 상세불명의 치매(‘F03’), 알츠하이머병 (‘G30’)을 포함하였다. 건강보험공단 청구 자료에서 주상병 및 제1부상병인 치매 코드로 입원 또는 외래를 방문한 경우를 치매 사례로 선정하였다. 건강보험청구 자료에 치매로 진단을 받거나 치료를 위해 의료 이용을 하는 경우, 인구 구성원의 치매 시작 시점과 지속적인 치료 또는 치매 치료의 중단 등으로 인해 개인별 자료의 특성이 다양하게 나타날 수 있다. 국민건강보험공단에는 치매 진료환자를 주상병(F00-03, G30)에 근거하여 건강보험 급여실적(의료급여와 건강보험 전체 수진자)이 있는 진료 환자 수를 추정하여 제시한 바 있다(보도자료, 2015.9.14). 각 연도별 치매환자 수를 보면, 2010년 약 27만 명, 2012년에 약 36만 명, 2014년에 약 44만 명으로 추정된다. 이 자료는 건강보험 진료비 지급자료에 근거한 것이므로, 실제 치매환자의 유병자료와는 차이가 있을 수 있다. 앞서 언급한 치매 유병률 조사에서 2012년의 65세 이상 노인인구의 치매환자 수는 약 54만 명으로 추정한 결과와 비교하면, 건강보험 급여실적에 따른 치매환자 수는 약 36만 명(2012년 기준)으로, 다소 낮은 수치라 할 수 있다. 이는 건강보험 진료비 자료이므로 장기요양환자가 제외되었을 수 있으며, 또한 연간 진료실 인원이므로 진료를 받지 않은 환자는 제외되어서 실제 치매환자 수보다 적은 수치로 나타날 수 있다. 본 연구에서의 첫 번째 기본 모형(basecase, (1))으로 장기요양을 신청 하였으나 1~3등급의 장기요양등급을 받지 못한 70세의 치매환자를 대상으로 하여 마르코프 시뮬레이션(markov simulation)을 수행하였다. 그리고 두 번째는 장기요양 신청 유무와는 관계없이 전체 치매환자를 대상으로 하는 기본 모형(2)에 해당하는 치매환자 1000명을 모의실험 대상으로 하였고 향후 10년간 이들 코호트의 변화를 살펴보기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 기본 모형(1)에 해당하는, 장기요양을 신청하였으나 치매 등급을 받지 못한 70세의 치매 환자가 향후 5년 후인 75세가 될 경우에, 1000명 중에 1등급으로 전환될 수 있는 사람은 178명, 2등급으로 전환될 수 있는 사람은 209명, 3등급으로 전환될 수 있는 사람은 296명이며, 이 중에 317명은 사망할 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 전체 치매환자를 대상으로 할 경우 10년 후에 1등급에는 283명이, 2등급에는 101명이, 그리고 360명은 사망하게 될 것으로 분석되었다. 둘째, 마르코프 시뮬레이션 모형은 크게 결정적 코호트 시뮬레이션(deterministic cohort simulation)과 확률적 시뮬레이션(stochastic simulation) 모형으로 구분할 수 있는데, 본 분석에 활용한 모형은 결정적 코호트 시뮬레이션을 적용하였다. 어떤 가정을 제시하기 위해 고안된 몇 가지의 시나리오(예, 전형적인 가정 vs 극단적인 가정)나 변수값에 거의 변화가 없는 경우 deterministic model을 활용하기도 하며, 보건의료 인력 수요, 의사행태(physician behavior), 의료기술평가(medical technology assessment), 의료보험 정책(health insurance policy) 등의 영역에서 광범위하게 stochastic model이 활용되기도 한다(정영호 등, 2009). 본 분석에서 적용한 결정적 코호트 시뮬레이션 모형은 확률적 시뮬레이션 모형과 달리 모든 변수의 불확실성을 반영할 수 없다는 한계점이 있다. 따라서 향후 확률적 시뮬레이션 모형도 함께 설정하여 본 모형에서 설정된 가정을 보다 완화하면서 모형의 불확실성을 반영할 수 있는 모형도 분석이 필요하다. 첫째, 우리나라 국민의 질병 분포를 파악하기 위해서는 질병 발생률, 유병률, 사망률, 장애중증도, 기능 상태 등에 관한 시계열적인 역학자료가 요구된다. 본 연구에서는 노인 코호트 DB에서 제공하고 있는 자료를 활용하여 분석하였다. 그러나 활용하고자 하는 데이터 또는 조사 자료마다 유병률 또는 발생률에서 차이를 보이고 있다. 데이터마다 특성들이 있어서 어떤 데이터를 활용하는지에 따라 장기간에 걸친 분석 결과에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 장기간의 건강보험 청구 자료를 활용하여 치매에 대해 추적한 결과로 치매인구의 유병률 및 발병률, 전이확률을 도출하는 작업이 수반될 필요가 있다. 그리고 건강보험 청구 자료가 지닌 한계가 있기 때문에, 이를 조사를 통해 보완한다면, 좀 더 많은 정보를 담은 역학자료를 생성할 수 있을 것으로 생각된다. 그리고 비급여에 대한 자료와 간병비용에 대한 과학적이고 신뢰성 있는 역학자료를 생산하고 이를 바탕으로 생애의료비를 장기간에 걸쳐 분석할 경우 현실성이 좀 더 높아지면서 정책 수단 및 이의 기대효과를 더 유용하게 도출할 수 있을 것이라 기대된다.