입원 시 상병 분류에 따른 재원일수 차이에 관한 연구

Abstract

입원 시 상병(Present on Admission, POA)은 진단의 발생 시점을 구분하는 지표로서, 의료 질 평가의 기초 자료로 활용된다. 그러나 POA 정보를 활용하여 진단의 발생 시점이 재원일수와 같은 입원성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 POA 정보를 활용하여 진단 발생 시점과 재원일수 간의 연관성을 분석하고자 하였다. 본 연구는 서울 소재 종합병원의 2020년부터 2024년까지 퇴원 건(case)을 대상으로, 모든 진단이 입원 당시 존재한(POA Y) 집단과 하나 이상의 진단이 입원 중 발생한 집단(POA N)으로 구분하였다. 두 집단 간 재원일수의 차이를 분석함에 있어 비교의 타당성을 확보하기 위해, 성별, 연령, 동반질환, 수술 여부, 중환자실 이용 여부 등 환자 특성과 진료과정 관련 변수들을 공변량으로 포함하여 1:3 성향점수매칭을 수행하였다. 최종적으로 총 11,186건(POA Y 8,380건, POA N 2,806건)을 대상으로 일반화추정방정식 회귀분석을 통해 재원일수와의 연관성을 분석하였다. 또한 건강보험심사평가원의 입원일수 적정성 평가 기준에 따라 주진단 및 수술코드를 활용하여 6개 진료군(암질환, 외과계, 심호흡계, 심혈관계, 신경계, 기타계)으로 분류하고, 진료군별 POA와 재원일수의 연관성을 분석하였다. 연구대상자 특성 분석 결과 POA N군의 재원일수는 20.50일, POA Y군은 7.27일로 나타났으며, 70세 이상 고령층, 응급실 입원, 수술 시행, 전과 경험, 중환자실 이용 환자에서 POA N 비율이 상대적으로 높았다. 성향점수매칭 후 회귀분석 결과, POA N 집단은 POA Y 집단에 비해 평균 5.79일 더 긴 재원일수를 보였으며 이는 통계적으로 유의하였다(p < 0.0001). 또한 POA 외에도 환자 특성과 진료과정 요인들이 재원일수 연장과 유의한 연관성을 보였다. 각 진료군별로 POA Y 대비 POA N 집단의 재원일수를 분석한 결과, 모든 진료군에서 POA N군은 POA Y군에 비해 재원일수가 통계적으로 유의하게 길었다. 외과계 진료군에서 POA N 집단은 POA Y 집단 대비 재원일수가 17.6일로 가장 길었으며, 그 다음으로 암질환, 신경계, 심호흡계, 기타계, 심혈관계 순으로 나타났다(p < 0.05). 본 연구는 POA 정보를 활용하여 진단 발생 시점과 재원일수 간의 연관성을 실증적으로 분석하여, 입원 중 발생한 진단이 포함된 환자군의 재원일수가 5.79일 더 길다는 것을 확인하였다. 이는 해외 선행연구와 유사한 결과로, POA가 진단 시점을 반영하는 정보로서 재원일수 차이를 설명하는 데 유용한 지표임을 보여준다. 따라서 입원 시 상병 분류에 따른 재원일수의 차이는 의료기관의 운영 계획 수립 및 자원 배분을 위한 정량적 근거로 활용할 수 있을 것이다.

Present on Admission (POA) is an indicator that distinguishes whether a diagnosis was present at the time of hospital admission, serving as foundational information for evaluating healthcare quality. Despite its importance, empirical research analyzing the impact of diagnosis timing on inpatient outcomes such as length of stay (LOS) using POA data remains limited. This study aimed to examine the association between diagnosis timing and LOS based on POA information. We analyzed discharge cases from a tertiary hospital in Seoul between 2020 and 2024, classifying them into two groups: cases in which all diagnoses were present at admission (POA Y) and those with at least one diagnosis acquired during hospitalization (POA N). To ensure comparability, 1:3 propensity score matching was performed using covariates including sex, age, comorbidities, surgical status, and ICU utilization. A total of 11,186 cases (8,380 POA Y and 2,806 POA N) were analyzed using generalized estimating equation (GEE) regression models to assess the relationship between diagnosis timing and LOS. In addition, based on the Health Insurance Review and Assessment Service’s LOS appropriateness evaluation criteria, patients were classified into six clinical groups (oncology, surgical, cardiopulmonary, cardiovascular, neurological, and others) using primary diagnosis and procedure codes, and the association between diagnosis timing and LOS was further examined across these groups. Descriptive analysis showed a mean LOS of 20.50 days in the POA N group compared to 7.27 days in the POA Y group. The proportion of patients with hospital-acquired diagnoses was notably higher among those aged 70 or older, admitted via the emergency department, undergoing surgery, experiencing department transfers, or using the ICU. Post-matching regression analysis revealed that the POA N group had a significantly longer LOS by an average of 5.79 days compared to the POA Y group (p < 0.0001). Additional factors, such as patient characteristics and care process variables, were also significantly associated with extended stays. Subgroup analysis by clinical category indicated that LOS was consistently and significantly longer in the POA N group across all groups, with the greatest difference observed in the surgical group (17.6 days), followed by oncology, neurology, cardiopulmonary, others, and cardiovascular groups (p < 0.05). This study empirically confirms that the timing of diagnosis, as captured by POA coding, is significantly associated with inpatient length of stay. Patients with hospital-acquired conditions experienced substantially longer stays, consistent with findings from prior international studies. These results support the utility of POA classification as an explanatory variable for LOS differences and highlight its value as quantitative evidence for hospital planning and resource allocation.