미시 모의실험 모형을 이용한 의료 이용량 추정
Healthcare Utilization Forecast using a Micro-simulation Approach
1
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
미시 모의실험 모형은 미국, 캐나다, 스웨덴 등 주요 국가에서 특정 질환군의 유병률, 진료비 추계, 조세·재정정책의 효과 분석 등 미시 단위의 분석부터 총 보건의료 재정 추계 및 사회복지재정 추계 등 거시 단위의 분석까지 폭넓게 활용되고 있는 모형이다. 이 연구에서는 한국의료패널을 활용하여 스웨덴 SESIM모형의 의료 모듈을 한국의 환경에 적용한 모형을 구축하고 미래의 입원 일수와 외래 방문 횟수로 대변되는 의료 이용량을 추정했다. 그 결과, 한국의 내원일수는 약 2040년까지 꾸준히 상승하다가 그 이후부터는 감소하는 것으로 추정되었다. 이에 대해 모의실험 모형 내에서는 인구 감소의 효과와 더불어, 대학 진학률 상승의 교육효과가 영향을 주는 것으로 관찰되었다.
Abstract
A variety of micro-simulation models have been used in the U.S., Canada and Sweden for identifying healthcare policy effects as well as forecasting healthcare spending at a micro- or macro-level. This study adopts the healthcare module in SESIM(a simulation model of the Swedish population) to forecast inpatient and outpatient visit days for the population until the year of 2065 in South Korea. Korea Health Panel Study from 2010 to 2017 was utilized. Inpatient and outpatient visit days are estimated to consistently increase until 2040, and start to decrease thereafter. This study identifies a decrease in population and an increase in highly-educated elderly people in future Korea are the possible sources of the decrease in visit days after 2040.
참고문헌 (22)
- 건강보험심사평가원, "건강보험통계연보 2010-2018, 각 년도", ~
- 미시모의실험 기반 중장기 사회 재정 영향 평가모형 개발-노후 소득 보장 정책을 중심으로, "고제이", 한국보건사회연구원, 1~242 (2016)
- 교육부, "교육통계 분석자료집, 2015-2019, 각 년도", ~
- 건강보험 보장성 강화 정책의 효과 분석 : 4대 중증질환을 중심으로, "김우현", 한국조세재정연구원, 1~274 (2018)
- 건강보험 중·장기 재정추계 모형연구, "박승준", 국회예산정책처, 1~85 (2014)
- 미래 환경변화에 따른 건강보험 중장기 재정추계 연구, "박일수", 국민건강보험 건강보험정책연구원, 1~196 (2011)
- 사회복지 재정분석을 위한 중장기 재정추계모형 개발에 관한 연구, "박형수", 한국조세연구원, 1~256 (2009)
- 백미라, "Future Elderly Model을 활용한 중ㆍ고령자의 연령집단별 3대 만성질환 의료비 변화 예측", 보건행정학회지, 26(3), pp.185~194 (2016), 한국보건행정학회
- 국민의료비 미래추계 구축방안, "정형선", 보건복지부·연세대학교 원주산학협력단·한국보건사회연구원, 1~186 (2015)
- 통계청, "장래인구특별추계 : 2017~2067년", 통계청, ~ (2019)
- A comparative analysis of health forecasting methods, "Astolfi, R.", OECD, 1~120 (2012)
- Astolfi, R., "Informing policy makers about future health spending : a comparative analysis of forecasting methods in OECD countries", Health Policy, 107(1), pp.1~10 (2012)
- Chrysanthopoulou, S. A., "MILC : A Microsimulation Model of the Natural History of Lung Cancer", International Journal of Microsimulation, 10(3), pp.5~26 (2017)
- Cutler, D. M., "Understanding differences in health behaviors by education", Journal of health economics, 29(1), pp.1~28 (2010)
- Getzen, T. E., "International health spending forecasts : concepts and evaluation", Social Science & Medicine, 34(9), pp.1057~1068 (1992)
- Greene, W. H., "Econometric Analysis" (2012), Pearson
- Klevmarken, A, "Simulating an ageing population: a microsimulation approach applied to Sweden" (2008), Emerald Group Publishing Limited
- Lindsey, C., "Variable selection in linear regression", The Stata Journal, 10(4), pp.650~669 (2010)
- Health Spending Projections to 2030:New results based on a revised OECD methodology, "Lorenzoni, L.", OECD, 1~45, pp.OECD Health Working Papers No. 110 (2019)
- Quantitative Methods for Analyzing Travel Behaviour of Individuals : Some Recent Developments, "McFadden, D.", Cowles Foundation for Research in Economics, Yale University, 1~47, pp.Cowles Foundation Discussion Papers 474 (1977)
- Sharabiani, M. T., "Systematic review of comorbidity indices for administrative data", Medical care, 50(12), pp.1109~1118 (2012)
- van Walraven, C., "A modification of the Elixhauser comorbidity measures into a point system for hospital death using administrative data", Medical care, 47(6), pp.626~633 (2009)