노인의 건강 형평성 연구 : 지역과 개인의 사회경제적 요인에 따른 생존시간 불평등

Abstract

연구배경 서구선진국에서는 이미 1980년대부터 건강형평성에 관한 논의가 계속되어 왔다. 우리나라의 경우 2000년대부터 건강형평성에 관한 논의가 시작되었으며, 개인의 사회경제적 요인에 의한 불평등을 측정하는 것부터 연구가 시작되었다. 2000년대 후반 건강 형평성에 관한 관심이 증가하면서 건강의 지역적 격차의 문제가 대두되었으며, 서울시와 부산광역시를 중심으로 건강불평등에 관한 지방자치단체의 보고서가 출간하기에 이른다. 현재 우리사회는 급격한 고령화를 경험하고 있으며 초고령사회 진입을 눈앞에 두고 있다. 이런 상황에서 노인 인구에 대한 건강형평성 연구가 절실히 필요한 상황이지만 아직 이에 대한 관심과 선행연구가 부족한 상황이다. 따라서, 본 연구는 노인 인구집단의 건강불평등에 대한 지역적 편차를 파악하고, 불평등에 있어서 지역과 개인의 사회경제적 특성이 가지는 효과를 분석해봄으로써 앞으로 노인의 건강 형평성 문제를 해결하는데 밑걸음이 되고자 한다. 대상 및 방법 본 연구에서 사용한 자료는 2002년부터 2013년까지 국민건강보험공단의 표본코호트 자료이다. 전국 244개 시군구 65세이상 85세 미만 남녀 노인인구 75,118명을 대상으로 하였으며, 지역과 개인수준 변수를 고려하여 다수준 생존분석을 실시하여 생존시간에 대한 사망위험비를 산출하였다. 지역의 사회경제적 수준은 지역박탈지수를 활용하였고, 의료수준은 인구천명당 요양기관수, 병상수, 상급종합병원 유무를 고려하였다. 개인수준 변수는 표본 코호트의 자격 DB와 진료 DB를 이용하여 개인의 성별, 연령, 보험료분위, 장애중증도, CCI지수를 활용하였다. 연구결과 첫째, 우리나라 노인의 생존시간 격차는 인구 1000명당 병상수, 인구 1000명당 요양기관수, 상급종합병원 유무가 통계적으로 유의하였으며 지역적 임의효과는 유의하지 않았다. 성별 차이를 살펴보면, 남성노인의 경우 지역박탈지수와 사망위험비간의 양의 관계(열악한 환경일수록 사망위험비 증가)가 있었고 이는 통계적으로 유의하였으며, 여성노인의 경우 음의 관계가 있었지만 통계적으로 유의하지 않았다. 개인변수의 경우 연령, 보험료분위, CCI지수, 장애중증도 모두 사망위험비와 통계적으로 유의한 관계를 나타냈다. 둘째, 지역별 분석의 경우 서울지역의 지역적 임의효과는 유의하지 않았으며, 고려된 지역변수의 고정효과 또한 통계적으로 유의하지 않았다. 하지만, 개인의 성별, 연령, 보험료분위, CCI지수, 장애중증도를 고려한 효과는 여전히 유의한 결과를 나타냈다. 이는 서울지역은 지역적 편차로 사망위험이 설명되지 않고, 오직 개인의 편차로 사망위험이 설명될 수 있음을 의미한다. 서울을 제외한 지역의 경우에도 지역적 임의효과는 유의하지 않았으며, 인구 1000명당 병상수, 인구 1000명당 요양기관수, 상급종합병원 유무에 대한 고정효과는 통계적으로 유의하였다. 사용된 개인변수의 고정효과 값도 모두 유의한 결과값을 나타냈다. 셋째, 노인을 연령대별로 나누어 사망위험비를 산출한 결과 전 연령대에서 지역적 임의효과는 유의하지 않았고, 인구 1000명당 병상수는 전 연령집단에서 유의하였고, 상급종합병원 유무도 70-74세 연령집단을 제외하고 유의한 방향으로 나탔지만 그 외의 지역변수는 대체로 고령층이 되며 p-value가 증가하면서 연령집단간 차이를 보였다. 개인의 연령과 성별은 전 연령층에서 유의하였고, 보험료분위, CCI지수, 장애중증도는 대체로 통계적으로 유의하였지만 고령집단으로 갈수록 p-value값이 증가하는 방향을 나타냈다. 이는 후반기 노년층으로 갈수록 개인과 지역의 사회경제적수준을 고려한 사망위험의 영향력은 전반적으로 줄어드는 경향을 보이는 것으로 해석된다. 결론 연구결과 우리나라에서 노인의 생존시간에 영향을 미치는 지역적 요인으로 맥락효과는 존재하지 않았지만 구성효과는 연관성이 있는 것으로 나타났으며, 개인의 사회경제적 요인에 따른 불평등의 차이는 존재하는 것으로 나타났다. 그러나 노인계층중 소외된 집단에 대한 지역적 맥락효과의 가능성은 여전히 존재하며 이에 대한 추후 연구가 필요하다. 다양한 서브그룹 분석을 통해 지역별 연구결과 값이 다르게 산출되는 것은 노인을 하나의 동질적인 집단으로 두고 접근하기보다는 연령별, 성별, 지역별 연구와 정책 접근의 필요성을 시사하는 부분이라 할 수 있다.