위험 보정법을 활용한 지역 간 의료 서비스 이용 및 의료비 지출 격차 분석과 연구의 한계 및 향후 과제 doc_id PCY_201807190549534821_1

한편, 미국과 같이 국가 면적이 넓어 의료 서비스의 지역화(localization)가 비교적 뚜렷한 국가뿐 아니라, 벨기에, 스위스, 포르투갈 등 면적이 넓지 않아 지역화의 정도가 약할 것으로 예상되는 국가에서도 소규모 지역간 의료 서비스 이용의 격차가 발견되고 있다. OECD는 벨기에의 무릎 관절경 검사, 심장 혈관 카테터 수술, MRI/CT 검사, 스위스의 무릎 관절경 검사, 포르투갈의 관상동맥 우회술, 자궁적출술 등의 이용 수준을 예로 분석하여 소규모 국가에서도 지역간 의료 서비스 이용에 차이가 있을 수 있음을 주장했다(OECD, 2014). 이는 우리 나라와 같은 의료 서비스의 지역화 정도가 낮은 국가에서도 의료 서비스 이용의 지역간 격차를 확인할 수 있음을 간접적으로 나타낸다. 실제로 국내에서도 주요 질병들을 대상으로 성, 연령 등의 정보를 보정한 이후 입원율, 재원일수, 수술률 등의 지역간 차이를 발견하는 많은 연구 결과가 발표되어 왔다(이선희 외(1994), 김윤미 · 양봉민(2004), 서영숙 외(2010), 권영채 · 장동민(2012), 권영채 · 이경수(2013)). 이후 회귀 모형을 통해서 추정된 의료비와 실제 지출된 의료비를 비교하여 위험 보정 이후의 지역별 의료비 지출(risk-adjusted expenditure)을 추정했다. 예를 들어, 특정 지역에 65세 이상 고령층 비율이 높거나, 만성질환을 앓고 있는 환자의 비율이 높은 경우, 이 지역의 높은 의료비 지출에 합당한 이유가 있다고 주장할 수 있다. 따라서 앞선 회귀분석을 통해 추정된 이와 같은 위험 요인들의 효과를 모두 반영한 이후에도 여전히 지역간 의료비 지출 격차가 나타나는지 살펴볼 필요가 있다. 위험 보정법(risk adjustment)은 설명변수들의 추정된 효과를 모두 반영하여 모형에서 예상하는 의료비 지출액(fitted value)을 추정하고, 이러한 모형의 추정치에서 벗어난 의료 지출의 부분만큼을 지역간에 비교할 수 있도록 한다. 이를 통해 관찰 가능하지 않은 요인들로 인한 지역간 의료비 지출의 변이가 어느 정도인지 비교해볼 수 있다. 만약 실제 지출된 1인당 의료비 규모가 회귀모형의 추정치보다 높다면, 모형에서 설명할 수 있는 효과들을 모두 반영한 이후에도 지역의 의료비 지출을 높이는 설명되지 않는 요인이 존재한다고 생각할 수 있을 것이다. 본 연구는 건강보험 급여 지출을 대상으로 하였고, 비급여 항목을 포함한 전체 국민 의료비를 대상으로 분석하지 못했다. 또한, 선행 연구(Skinner and Fisher, 1997)에서 주장한 것처럼 이러한 격차가 반드시 의료 자원 소비의 비효율을 의미하는 것인지에 대해서는 조심스러운 접근이 필요함을 인식했으나, 이를 명확하게 해결하지 못한 한계가 존재한다. 집계변수의 분석만으로 비효율적인 의료 자원의 활용 정도를 정교하게 파악하기는 쉽지 않으며, 소규모 지역별, 질병별, 요양기관 종별로 세부적인 의료 지출 자료가 적극 활용되어 비효율적인 의료 지출의 식별을 위한 미시적인 연구가 계속되어야 할 것이다. 마지막으로 예를 들어, 표준보육비용을 산정하듯이 합당한 기준에 근거하여 지역별 의료서비스 제공의 표준비용을 산정할 수 있다면, 비효율적 의료비 지출 규모를 보다 정확하게 추정할 수 있을 것이며 이를 후속 연구 주제로 제안한다.