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HL7기반 노인장기요양보험 등급판정시스템 모형 개발

Other Titles
 Development of the HL7-based classification system for the long term care insurance for the elderly 
Authors
 곽정수 
Issue Date
2009
Description
보건정보관리학과/석사
Abstract
[한글]

본 연구는 HL7기반 노인장기요양보험 등급판정시스템이 환자의 의료정보를 이용하여 노인장기요양보험 2차 등급을 산출함으로써 조사자 간의 편차나 환자의 조사시점에 따른 편차를 줄이는 등 객관적인 등급판정의 기준이 될 수 있는지를 알아보기 위해 시스템 모형을 개발한 후 일선 등급판정위원회의 실제 자료를 적용하여 등급 산출방법을 제시하였다. 개발된 HL7기반 등급판정시스템은 공단의 1차 등급판정 자료를 기준으로 하여 의사소견서의 논리적 신뢰도분석 모듈에 의하여 의사소견서의 신뢰도를 검사하였으며, 인정조사표와 의사소견서 비교분석 모듈에서는 인정조사표 값과 상관된 의사소견서 값이 서로 상이할 경우 의사소견서의 값을 별도로 저장해 두도록 하였다. 개인급여 정보분석 모듈에서는 시스템에 보관되어 있는 환자의 개인급여 정보를 한국표준질병사인분류의 해당 질병명을 사용하여 분석하였으며, 마지막 모듈인 종합분석을 통한 등급판정 모듈에서는 의사소견서의 신뢰도가 100%이고, 개인급여 정보가 있는 경우 공단 인정조사서의 각 항목의 값을 의사소견서의 상관 항목의 값으로 치환한 후 2차 등급을 산출하였다. 또한, 시스템에 의하여 산출된 2차 판정결과에 대하여 치매, 출혈, 뇌경색, 알쯔하이머병, 파킨슨병 등 기능장애 원인별로 등급변경 비율을 통계적으로 분석하여 시스템 도입이 2차 등급판정에 얼마나 도움을 줄 수 있는지를 제시하였다. 연구방법에 있어 첫째, HL7기반 노인장기요양보험 등급판정시스템을 계획하여 국민건강보험공단 서울 D지사의 노인장기요양보험운영센터에 등급판정을 위해 제출된 자료 중에서 2009년 5월에 등급판정위원회에서 실제 상세 심의를 한 38건을 선정하였다. 둘째, 국민건강보험공단이 보유하고 있는 건강보험 및 노인장기요양보험 정보 중 46개 항목을 발췌하여 HL7기반 의료정보를 설계하였으며, 등급판정시스템에 의료정보를 전달하기 위해 HL7 Version 2.5를 기반으로 IPI(Insurance Patient Information) 메시지를 설계하였다. 셋째, 등급판정시스템의 분석을 통해 4개의 모듈로 시스템을 설계하였으며, 데이터 흐름도 및 HIPO 등을 작성하여 기능을 설정하였다. 넷째, 시스템 구축을 통해 선정된 대상자들의 데이터를 HL7 메시지 및 시스템의 각 모듈을 구동하여 2차 등급을 산출한 후 시스템 환경과 등급판정 데이터의 빈도분석을 통하여 시스템을 평가하였다. 본 연구의 최종 결과를 요약하면, HL7기반 등급판정시스템을 통하여 산출된 자료를 분석한 결과 의사소견서가 제출된 38건 중 신체상태 영역에서는 정상 건 22건과 모순 건 16건이었고, 정신상태 영역에서는 정상 건 27건과 모순 건 11건이었으며, 일상생활 자립도 영역에서는 정산 건 26건과 모순 건 12건이었다. 등급이 변경된 건은 4건으로 4등급에서 3등급으로 1건, 3등급에서 2등급으로 2건, 2등급에서 1등급으로 1건이었으며, 등급 변경 건에 대한 기능장애 원인은 치매가 3건, 출혈이 1건이었다. HL7기반 등급판정시스템은 모형 개발은 전국의 시, 군, 구에 각각 설치되어 있는 등급판정위원회 중 한 곳의 등급판정위원회를 선정하여 등급판정시스템을 구현하였기 때문에 지역적 특성으로 인한 치우침이 있다 하더라도 그 현상을

발견할 수 없었다는 점과 등급판정시스템을 구동하여 등급이 변경된 4건만의 데이터로 기능장애 원인을 분석하였다는 것이 본 연구의 제한점이라 할 수 있다. 따라서, 향후 본 연구에서 다루지 못한 전국 단위의 데이터를 통한 시스템 도입 전과 후의 비교분석 평가에 관한 연구가 필요하다고 할 것이다.





[영문]
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4. Graduate School of Public Health (보건대학원) > Graduate School of Public Health (보건대학원) > 2. Thesis
URI
https://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/124808
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