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시계열 분석 방법론을 활용한 개방병원제도 운영 지침의 효과 분석 및 제도 활성화를 위한 개선 방안 연구 doc_id PCY_201703160436063181_5

주제 (main_topic)
시계열 분석 방법론을 활용한 개방병원제도 운영 지침의 효과 분석 및 제도 활성화를 위한 개선 방안 연구
답변 불가 (is_impossible)
True
문맥 (context)
본 연구에서 적용한 시계열 분석을 위해서는 우선 모형 식별이 필요하다. 이는 시계열 자료를 이용하여 구간별 회귀 모형을 추정하고자 시계열 자료들이 정상성 또는 정태성(stationarity) 가정을 만족하는지 확인하기 위함이다(송근원, 2005). 시간의 순서에 따라 배열되어 있는 시계열 자료의 경우 통계적 추정 및 검정을 하기 위해 시간의 흐름에 관계없이 자료가 일정한 균형 수준을 유지하고 있어야 한다. 따라서 모형 식별의 목적은 비정상 시계열을 정상 시계열로 바꾸는 데 요구되는 차분(difference)을 결정하고, 계절적 또는 비계절형 AR과 MA 모형의 차수(order: p, d, q)를 선정하는 데 있다. 주어진 시계열 데이터의 ARIMA 모형을 식별하기 위해서는 주어진 데이터가 정상 시계열 데이터인지 먼저 판별한 다음 비정상 시계열 데이터일 경우 차분이나 변수 변환을 실시하여 정상 시계열 데이터로 바꾸어 자기상관함수(ACF), 부분자기상관함수(PACF)로 모형을 식별한다. 복스(Box)와 륭(Ljung)은 한 집합으로 여기는 모든 잔차 자기상관함수를 근거한 검증 통계량을 제시하였다. 개방병원의 개방병원 진료 실적에 대한 회귀 분석 결과를 보면, 2009년에 제정되어 시행된 개방병원제도 운영 지침은 개방진료 건수와 개방진료 일수에 긍정적인 영향을 준 것으로 나타난다. 이는 개방병원제도 운영 지침 시행 직후 한 해 동안의 변화를 나타내는 절편(OH)과 2009년 이후 지속적인 변화를 나타내는 기울기(AOH와 AOH2)의 부호, 절대치 및 그 통계적 유의성에서 알 수 있다. 개방진료 건수 모델에서 개방병원제도 운영 지침의 제정 및 시행(OH)의 계수는 양수로 나타났지만(β2=.043, p>0.10), 통계적인 유의성은 낮았다. 그러나 제도 시행 이후의 시간 변화(AOH, AOH2 ) 계수는 음수와 양수(β3=-.093, p>0.10; β4=.065, p<0.05)로, 이는 제도 시행 이후 개방진료 건수는 감소하다가 그 감소 정도는 시간에 따라 크게 줄어드는 양상을 보여 준다. 개방병원 운영 지침은 개방진료 건수와 더불어 개방진료 일수도 비슷한 영향을 준 것으로 추정되었다. 개방진료 일수 모델에서 개방병원제도 운영 지침 시행(OH)의 계수는 양수로 나타났다(β2=.601, p<0.01). 개방병원 종별로 개방진료 실적의 연도별 변화를 보면, 종합병원의 진료 건수는 2007년 1419건으로 2005년 대비 171%가 증가한 것으로 나타났으며, 2009년에는 801건으로 96%가 감소하였다. 상급 종합병원과 종합병원의 개방진료 건수는 2005년 대비 2009년에는 감소한 반면, 병원의 개방진료 건수는 163%(448건) 증가하였다. 또한 병원의 진료 건수는 2010년 800건으로 2005년 대비 161.9%로 증가하였다가 2011년에 590건으로 감소했으나 2012년에 899건으로 다시 증가한 이후에 비약적인 증가세를 보이고 있다. 2005년 대비 2014년의 진료 건수는 상급 종합병원과 종합병원, 병원 모두에서 증가하였는데, 특히 병원의 개방진료 건수는 2005년 대비 940.9%(4648건)로 비약적으로 증가하였다. 참여의가 경험한 개방병원제도에 대해 첫 번째 주제 『제도에 대한 인식』은 ‘이상적이고 완벽한 제도’, ‘인식 부족’의 하위 주제로 나타났다. 두 번째 주제 『인적 자원』은 ‘참여의의 적합성’, ‘개방병원 직원과의 관계’ 의 하위 주제로 구성되었다. 세 번째 주제『환경적 자원』은 ‘개방병원의 선정 기준’, ‘외래 진료 이외의 시간 활용’, ‘개방병원의 배려’의 하위 주제로 구성되었다. 네 번째 주제 『의료 수가 및 수익 분배』는 ‘인센티브 부재’, ‘받아들일 수밖에 없는 수익 분배율’의 하위 주제로 나타났다. 다섯번째 주제 『의료분쟁 및 갈등 조정』은 ‘의료분쟁의 책임’, ‘배상책임보험 미가입’의 하위 주제로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 개방병원제도의 활성화를 위한 정책 개선 방안을 모색해 보고자 한다. 우선 제도에 대한 인식 개선을 위해 확실한 의료 전달 체계를 정상화할 필요가 있고, 개방병원, 개원의 및 정부를 대상으로 개방병원제도에 대해 적극적인 홍보를 해야 할 것이다. 둘째, 인적․환경적 자원의 개선을 위해 참여의의 지원, 공공병원 및 중소 병원에 대한 지원, 그리고 시설 및 장비의 구입, 유지 보수를 위한 지원이 마련되어야 할 것이다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
개방병원제도 운영 지침이 개방진료 건수 모델에서 양수의 계수를 보였음에도 불구하고 통계적 유의성이 낮게 나타난 구체적인 이유는 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    질문은 개방진료 건수 모델에서 특정 계수(OH)가 양수임에도 통계적 유의성이 낮게 나타난 원인에 대한 설명을 요구한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    문맥에서 개방진료 건수 모델의 계수 값과 유의성 여부에 대한 정보를 추출한다.

    • 개방진료 건수 모델에서 개방병원제도 운영 지침의 제정 및 시행(OH)의 계수는 양수로 나타났지만(β2=.043, p>0.10), 통계적인 유의성은 낮았다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    계수의 값(β2=.043)과 유의성 수준(p>0.10)이 명시된 문장을 근거로 선택한다. 하지만 해당 문장에는 유의성이 낮은 '이유'에 대한 설명은 포함되어 있지 않다.

    • 개방진료 건수 모델에서 개방병원제도 운영 지침의 제정 및 시행(OH)의 계수는 양수로 나타났지만(β2=.043, p>0.10), 통계적인 유의성은 낮았다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    제시된 정보는 계수의 수치와 통계적 결과만을 기술할 뿐, 왜 그러한 결과가 도출되었는지에 대한 인과관계나 데이터의 특성(표본 크기, 분산 등)을 설명하지 않는다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    질문이 요구하는 '이유'에 대한 정보는 문맥 내의 어떤 문장을 결합해도 도출할 수 없음을 확인한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다는 최종 답변을 생성한다.

최종 답변 (final_answer)
주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다.
분석 (analysis)
문맥은 개방진료 건수 모델에서 특정 계수의 수치와 통계적 유의성이 낮다는 결과만을 명시하고 있다. 해당 결과가 나타난 근본적인 원인이나 이유에 대한 정보는 누락되어 있으므로, 질문에 답하기 위해서는 외부의 통계적 지식이나 추가적인 데이터 분석 정보가 필요하다.