다수준 분석을 활용한 고령층에서의 미충족 의료 연관요인 분석

Abstract

Background and Purpose South Korea entered an aging society in 2000 and further transitioned to an aged society in 2017 after 17 years. With the continuous increase in the elderly population, Statistics Korea predicts that by 2025, the proportion of people aged 65 and above will exceed 20%, leading to an ultra-aged society. Countries entering aging societies are witnessing a growing demand for medical services, highlighting the pressing issue of healthcare inequality. Given the rapid aging trend, inequalities in elderly healthcare could escalate into a more severe problem. Particularly, unmet healthcare needs, where individuals forego or are unable to access necessary medical services due to various societal and economic reasons, can impact both personal health and societal well-being, necessitating national intervention. Thus, this study aims to identify individual and regional factors associated with unmet healthcare experiences among the elderly through multi-level analysis, serving as a foundation for policy formulation and improvement to reduce unmet healthcare experiences. Subject and Methods This study selected a final sample of 184,081 individuals aged 60 and above from the 2021 and 2022 Community Health Survey, excluding missing data, and conducted multilevel analysis considering both individual and regional influences using data from the Community Health Survey and e-Local Indicator of Spatial Association (e-LISA) provided by Statistics Korea. A chi-square test was performed to confirm the frequency and distribution of each factor according to the individual level, and the regional level variables were analyzed after Spearman correlation analysis was performed. After assessing multicollinearity for all variables used in the study, binary outcome variables regarding unmet healthcare experiences were analyzed using Generalized Linear Mixed Effects Models (GLMM) to build four multilevel models. All statistical analyses were conducted using SAS version 9.4, with a significance level set at 5% for all analyses. Results The Intra-class Correlation Coefficient (ICC), representing the proportion of variance at the regional level among the total variance, was 7.38%. Typically, if the ICC value is above 5%, it indicates the presence of regional characteristics influencing overall changes. Therefore, in this study, multilevel analysis that considers regional levels is deemed appropriate. The results of the multilevel analysis indicated that at the individual level, the likelihood of experiencing unmet healthcare was higher for females, individuals in their 70s compared to those in their 60s, past or current recipients of basic livelihood benefits, single-person households, individuals with lower household income, those engaged in economic activities, individuals with lower education levels, alcohol consumers, underweight individuals, those perceiving their subjective health as fair or poor, individuals not diagnosed with hypertension or diabetes, individuals engaging in moderate physical activity, those experiencing depression or high stress, and individuals with happiness levels below 7. Regarding the regional level, although not significant in all segments, it was observed that a lower number of physicians and a higher number of hospital beds were associated with a higher likelihood of experiencing unmet healthcare. Conclusions This study confirmed that unmet healthcare experiences among individuals aged 60 and above are influenced not only by personal characteristics but also by healthcare resources such as the number of physicians per thousand population and the number of hospital beds per thousand population. However, socioeconomic variables like population density and financial independence were not statistically significant. Therefore, besides implementing various tailored policies to reduce the likelihood of unmet healthcare experiences, efficient distribution of healthcare resources is necessary by understanding the needs and desires regarding healthcare utilization. Additionally, continuous follow-up research utilizing more diverse and detailed regional-level variables will be required.

연구 배경 및 목적 우리나라는 2000년 고령화 사회로 진입한 데 이어 17년 만인 2017년 고령사회로 진입하게 되었고, 지속적인 노인 인구 증가에 따라 통계청에서는 2025년 65세 이상 인구 비율이 20% 이상을 차지하여 초고령 사회에 진입할 것으로 전망하고 있다. 이미 고령화 사회로 진입한 국가들은 의료서비스에 대한 수요가 점점 증가하고 있으며, 사회적으로 의료서비스 불평등에 대한 문제가 중요한 문제로 부각되고 있다. 우리나라의 급속한 고령화 추세를 감안할 때, 고령층의 의료 이용에 대한 불평등은 더욱 심각한 문제로 다가올 수 있다. 특히 의료이용 욕구가 있으나 사회, 경제 등 다양한 이유로 인해 필요한 의료서비스를 포기하거나 제때 이용하지 못하게 되는 경우인 미충족 의료 경험은 개인의 건강에 영향을 미치는 동시에 가구 및 사회 전반에도 영향을 미칠 수 있으므로 이를 해결하기 위한 국가적인 관리가 필요하다. 이에 본 연구는 다수준 분석을 통해 고령층에서 발생하는 미충족 의료 경험과 연관된 개인 및 지역 수준 요인을 확인하고, 미충족 의료 경험을 줄일 수 있는 정책수립 및 여건 조성에 기초가 되고자 실시하였다. 연구 대상 및 방법 본 연구는 2021, 2022년 지역사회건강조사의 60세 이상 고령층을 대상으로 결측치를 제외한 총 184,081명을 최종 연구대상자로 선정하였고, 지역사회건강조사 자료와 통계청의 e-지방지표 자료를 이용하여 개인 수준과 지역 수준의 영향을 동시에 고려한 다수준 분석으로 분석하였다. 개인 수준에 따른 요인별 빈도 및 분포 확인을 위해 카이제곱검정을 시행하였고, 지역 수준 변수는 스피어만 상관관계 분석을 시행하였다. 본 연구에 사용되는 모든 변수에 대한 다중공선성을 판단한 뒤 분석을 진행하였으며, 종속변수인 미충족 의료 경험 여부는 이항분포라 Generalized linear mixed effects models(GLMM)로 네 가지의 다수준 연구모형을 구축해 수행하였다. 모든 통계분석은 SAS version 9.4를 사용하였으며 모든 분석의 유의수준은 5%로 설정하였다. 연구 결과 전체 분산 중 지역 수준의 분산이 차지하는 비율인 ICC가 7.38%로 보통 ICC 값이 5% 이상이면 전체 변화에 영향을 미치는 지역 특성이 존재하는 것으로 보기 때문에 본 연구에서도 지역 수준을 반영한 다수준 분석이 적합하다고 할 수 있다. 다수준 분석 결과, 개인 수준 측면에서는 남성보다는 여성일수록, 70대에 비해 60대일수록, 과거 수급자이거나 현재 수급자일수록, 1인 가구일수록, 가구 소득이 낮을수록, 경제활동을 할수록, 교육수준이 낮을수록, 음주할수록, 저체중일수록, 주관적 건강수준을 보통이나 나쁨으로 생각할수록, 고혈압과 당뇨를 진단받지 않을수록, 중등도 신체활동을 할수록, 우울할수록, 스트레스가 높을수록, 행복감이 7미만일수록 미충족 의료를 경험할 가능성이 높음을 확인하였다. 지역 수준 측면에서는 모든 구간에서 유의하지는 않았으나 의사 수가 적을수록, 병상 수가 많을수록 미충족 의료 경험의 가능성이 높은 것으로 확인하였다. 결론 본 연구를 통해 60세 이상 고령층에서의 미충족 의료 경험은 개인적 특성뿐만 아니라 인구 천 명당 의료기관 종사 의사 수, 인구 천 명당 의료기관 병상수와 같은 의료자원의 영향도 받는다는 것을 확인하였다. 그러나 인구밀도나 재정자립도와 같은 사회경제적 변수는 통계적으로 유의하지 않았다. 따라서 미충족 의료 경험의 가능성을 줄이기 위한 다양한 맞춤형 정책을 시행하는 것뿐만 아니라 의료이용에 대한 필요나 욕구를 잘 파악하여 사회적 비용을 최소화하기 위한 효율적인 의료자원 배분이 필요하다. 더불어 보다 다양하고 세부적인 지역 수준 변수를 활용한 지속적인 후속 연구가 필요할 것이다.