헬스케어 기반의 고령친화적 스마트홈 서비스 사업의 경제성 평가

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 간호학과, 2014. 2. 김진현.본 연구는 2012년부터 2013년까지 저소득층 노인의 건강관리 측면에서 시행된 헬스케어 기반의 고령친화적 스마트홈 서비스 사업(이하, 고령친화적 스마트홈 서비스 사업 또는 스마트홈 서비스)의 비용편익을 분석한 것으로, 본 사업의 경제적 타당성을 평가하고 이를 통하여 취약계층의 건강형평성 확보를 위한 사업의 확대와 지속적 활성화를 위한 정책적 시사점을 모색하고자 하였다. 연구의 대상은 2012년 8월부터 2013년 7월까지 S시 G구에서 실시된 고령친화적 스마트홈 서비스 사업에 등록되어 6개월 이상 서비스를 이용한 대상자 247명 중 국민건강보험공단의 개인정보 수집 이용·제공 동의서에 동의한 132명을 대상으로 하였다. 헬스케어 기반의 고령친화적 스마트홈 기술 개발의 연구팀으로부터 대상자의 일반적 특성, 서비스 특성, 연구예산 등의 1차 자료를 수집하였으며, 국민건강보험공단 내부 정보제공 규정에 따라 대상자의 건강보험 자격자료 및 건강보험 급여자료를 활용하였다. 수집된 자료를 바탕으로 총 대상자를 주거공간군과 공용공간군으로 구분하여 비교분석하였다. 편익추정은 종속변수를 진료비, 입내원일수, 투약일수로 하고, 각 변수의 편익크기는 2009년-2012년의 연평균증감률에 따른 2013년 추정량과 2013년의 실제 발생량 간의 차이로 측정하였다. 이를 통해 표본 132명의 1인당 편익크기를 각각의 가정과 시나리오에 근거하여 화폐화하였으며, 사업 총 대상자 247명의 편익 크기를 산출하였다. 비용추정은 사업에 대한 직접적 관련성과 발생원가 추적가능성에 따라 총 연구예산을 직접비와 간접비로 배분하고, 직접비만을 최종 비용 분석 대상으로 하였으며 직접비는 인건비, 관리운영비, 재료비로 구분하여 정밀분석하였다. 이러한 과정에 의해 추정된 비용과 결과를 비교분석함으로써 사업의 순편익과 비용-편익비를 산출하여 경제적 타당성을 검증하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1) 1인당 진료비 절감 편익은 주거공간군 753,360원, 공용공간군 73,096원으로 각각 산출되었다. 사업 대상자 247명의 총 진료비 절감 편익은 132,339천원으로 나타났다. 2) 1인당 입내원일수 절감 효과는 주거공간군 7일, 공용공간군 18일로 산출되었다. 이를 왕복교통비 10,585원을 곱하여 편익을 추정한 결과, 1인당 입내원일수 절감 편익은 주거공간군 74,095원, 공용공간군 190,530원으로 산출되었다. 사업 대상자 247명의 입내원일수 감소 편익은 27,500천원으로 나타났다. 3) 1인당 투약일수 절감 효과는 주거공간군 7일, 공용공간군 87일로 산출되었다. 투약일수 감소를 통한 시나리오 분석에 따르면, 사업 대상자 247명의 총 투약일수 감소 편익은 시나리오 1은 123,852천원, 시나리오 2는 61,926천원, 시나리오 3은 41,284천원으로 나타났다 4) 사업에 투입된 총 비용은 579,028천원이었다. 이 중, 연구 및 시스템 개발에 투입된 비용을 포함한 간접비는 246,873천원, 사업 운영에 실질적으로 투입된 직접비는 332,155천원이었다. 직접비를 분석한 결과, 인건비 35.5%, 재료비 49.3%, 관리운영비 15.2%를 차지하였다. 재료비의 감각상각을 고려하면, 사업 대상자 247명의 총 비용은 201,243천원이었다. 5) 사업기간 1∼5년, 합병증 발생 감소에 대한 기여도가 보통인 시나리오를 가정한다면, 비용-편익비 1.10(배), 순편익 20,522천원으로서 본 사업은 경제적으로 타당한 사업이라고 할 수 있었다. 위의 연구 결과를 통해 고령친화적 헬스케어 스마트홈 서비스 사업은 경제적으로 타당한 사업이라고 할 수 있다. 그러므로 저소득 노인층의 건강증진을 위한 본 사업을 확대하고 장기적으로 서비스가 제공될 수 있도록 정부와 관련 공공단체는 지원을 지속할 필요가 있다. 또한 비용-편익 분석 결과 주거공간군과 공용공간군에 따라 본 사업의 경제성이 상이하게 나타날 수 있으므로, 사업 수행 시 효율적 자원 배분을 통해 경제성을 높일 수 있을 것으로 사료된다. 더 나아가, 본 사업이 취약계층을 포함한 국민건강의 증진을 도모할 뿐만 아니라, 실업률 감소와 고용 확대라는 부가적인 경제적 이익을 달성할 수 있을 것으로 사료된다.목 차 국 문 초 록···················································································ⅰ Ⅰ. 서론 ························································································1 1. 연구의 필요성··········································································1 2. 연구 목적··················································································5 3. 연구 가설··················································································6 4. 용어의 정의··············································································7 Ⅱ. 문헌 고찰 ·············································································11 1. 국내의 유헬스 서비스 개요··················································11 2. 보건의료사업과 관련된 경제성 평가··································14 3. 유헬스 서비스의 경제성 평가··············································17 Ⅲ. 연구 방법···············································································19 1. 연구 설계·················································································19 2. 연구의 개념틀·········································································20 3. 연구 대상·················································································21 4. 연구 도구·················································································22 5. 자료수집방법···········································································23 6. 자료분석방법···········································································24 Ⅳ. 연구 결과················································································28 1. 편익 추정··················································································29 2. 비용 추정··················································································44 3. 비용-편익 분석········································································48 Ⅴ. 논의··························································································50 Ⅵ. 결론 및 제언···········································································59 참고문헌·························································································61 부록·································································································68 Abstract··························································································74Maste

Working with Low-Income Elders in Korea : An Ethnographical Exploration of u-Health Nurses Experiences

Purpose: This study sought to ascertain and describe u-Health nurses (ubiquitous healthcare nurse, tele-nurse)' experiences working with low-income elders in Korea. Methods: Data were collected through semi-structured interview, focus group interviews of 6 nurses and participant observations in community places in public rental housing in the city of Seoul. The ethnographical analysis method, proposed by Spradley, was used to analyze interview data. Results: We identified two major clusters of themes on common issues and concerns experienced by nurses: "work environment" and "daily work life." In addition, ten themes and fourteen sub-themes were extracted from the field work data. Conclusion: The study provided a deeper understanding of the experiences and services of u-Health nurses in Korea, of which much remains to be understood, as the healthcare services they currently provide are limited. Moreover, its findings could empower novice nurses and expand nurse's professional knowledge and competence.이 논문은 0000년도 정부(국토교통부)의 재원으로 국토교통과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(No 12CHUD-B056165-03)

Forecast accuracy of demand for registered nurses and its determinants

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 간호대학 간호학과, 2018. 2. 김진현.however, this was opposed to the simulation result for the same dataset and method. According to the researchers factors, the principal investigator with an RN licensure showed a higher MAPE than without it. By the type of research institute, studies conducted by a public institute had lower MAPE than a university. By the type of funding agency, studies funded by a public institute showed lower MAPE than a professional association, such as the Korean Nurses Association and Korean Medical Association. However, the result of subgroup analysis showed there was no significant difference among all researchers factors. Based on the studys findings, the RN demand forecasting model was newly developed, and its predictive power was compared with the previous representative forecasting models. As a result, this forecasting model had better forecast accuracy than previous ones. Accuracy was improved, although the simple linear model was applied so that it was designed to forecast the trends of health utilizations and RN productivity by health facilities, respectively. The simulation results using the same dataset and method showed that variables affecting the forecast accuracy were found to be the length of past data, length of forecast horizon, proportion of RN, and conversion index to adjust outpatients to inpatients. Because minimal variations of RN productivity assumption have much impact on the forecast accuracy of the demand for RN, careful inspection was considered to implement the forecasting studies or to interpret the forecast results. To improve demand forecast accuracy, future studies were required to accurately measure RN workload and productivity consistently with the real world. Also, policies should support building the data infrastructure of the RN workforce and to increase the accessibility and availability into data.국책기관에서는 의료인력 수급불균형 문제를 해소하고자 인력수급연구를 수십년간 실시해왔고, 이를 근거로 정부는 대학 입학정원의 공급총량을 조절하는 정책수단을 펼쳐왔다. 각종 직역단체는 수급연구의 방법론과 결과의 진위를 놓고 끊임없이 문제를 제기해왔다. 미래 환경이 불확실하고 노동시장 주체들의 행태 변화를 쉽게 예측할 수 없기 때문에 인력예측은 근본적으로 부정확할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 수급연구가 인력정책의 실마리를 제공하고, 노동현실에 미치는 파급효과가 크므로 예측의 정확성과 적합성을 다루는 평가연구는 중요하다. 특히 간호사 인력은 최일선에서 환자안전 유지에 기여하고, 의료인력의 상당수를 차지하는 만큼 간호사 인력의 적정 확보를 위한 수급추계의 정확성은 더욱 강조된다. 본 연구의 목적은 수요요인을 중심으로 기존 간호사 수급연구의 구조적 특성을 이해하고, 예측정확도와 이에 미치는 결정요인을 규명함으로써 향후 인력수급연구의 개선을 도모하는 데 있다. 연구설계는 인력수요의 예측정확도에 영향을 주는 요인을 조사하고, 요인별 예측정확도를 분석한 서술적 조사연구이다. 연구방법은 다음과 같다. 체계적 문헌고찰을 통해 간호사 수요예측치를 보고한 국내 연구보고서와 학술지 등의 문헌자료를 수집하였다. 이로부터 간호사 수요예측치와 방법론적 정보를 추출하고, 국가통계자료 실측치와의 비교 분석을 통해 예측치의 평균절대오차율을 평가하였다. 본 연구의 분석단위는 예측기간(forecast horizon)이었다. 예측정확도에 미치는 영향요인은 예측정확도와 관련한 선행연구와 기존 수급연구의 방법론적 차이를 중심으로 주요 요인을 추려냈다. 요인별 예측정확도의 차이는 Man-Whitney 검정과 Kruskal-Wallis 검정으로 분석하였다. 이를 토대로 간호현실에 부합한 간호사 수요예측모형을 개발하였고, 모형의 적정성을 최종 평가하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 체계적 문헌고찰 결과, 총 12편의 문헌을 선정하였다. 이로부터 총 예측기간 105개와 총 예측치 196개를 확보하였다. 예측기간을 대상으로 예측정확도를 분석한 결과, 평균절대오차율은 34.8%로 나타났다. 예측정확도는 연구자와 방법론에 따라 차이가 크게 나타났고, 예측치는 실제치보다 과대추정한 경향이 있었다. 총 8명의 수급연구자 중 6명(75%)이 평균절대오차율이 30% 이상을 보여 연구자의 예측정확도는 전반적으로 저조했다. 예측정확도 결정요인으로 연구자 요인과 방법론적 요인을 선정하였고, 각 요인별 하부변수를 구성하여 요인별 예측정확도를 확인하였다. 연구자 요인과 방법론적 요인간의 상관성을 분석한 결과, 연구비 지원기관의 유형과 관측기간의 길이 간 관계를 제외한 모든 변수에서 상관성이 유의하게 나타났다. 요인간 상관성의 제거를 위해 예측생성연도별 부집단분석(sub-group analysis)을 수행하였다. 각 요인별 예측정확도 분석은 다음과 같다. 1) 방법론 요인에 따른 예측정확도 예측 당시의 현재 간호사 생산성 가정을 적용했을 때, 평균절대오차율 16.9%로 예측정확도가 가장 높았다. 의료법 기준과 환자분류체계에 근거한 생산성 가정은 평균절대오차율이 69.0%~114.6%로 예측정확도가 낮았다. 연간 근무일수 가정에 따른 예측정확도의 유의한 차이는 없었다. 추세분석기법별로 예측정확도를 분석한 결과, ARIMA(auto regressive integrated moving average) 모형은 로그모형과 제곱근모형 등 완만히 증가하는 추세모형 보다 예측력이 우월한 것으로 확인되었다. 그러나 예측생성연도로 통제할 경우, 추세분석기법 간의 예측정확도 차이는 없었다. 예측기간의 길이가 증가할수록 예측정확도는 감소하였다. 관측기간의 길이가 증가할수록 예측정확도가 낮았다. 그러나 본 연구에서 개발한 예측모형을 이용하여 관측기간과 예측기간만을 달리하면서 시뮬레이션한 결과, 관측자료의 길이가 증가함에 따라 예측정확도는 높게 나타났다. 2) 연구자 요인에 따른 예측정확도 책임연구자의 간호사 면허보유 여부에 따른 분석결과, 면허 보유자가 미보유자보다 예측정확도가 낮았다. 그러나 예측생성연도로 통제할 경우, 유의한 차이가 없었다. 연구기관 유형별 예측정확도에선 공공기관에서 수행한 연구가 대학보다 예측정확도가 높은 것으로 나타났다. 그러나 예측생성연도로 통제할 경우, 유의한 차이는 없었다. 연구비 지원기관의 유형별 예측정확도를 분석한 결과, 전문협회가 발주한 연구가 공공기관에서 발주한 연구보다 예측정확도가 낮았다. 그러나 예측생성연도를 통제할 경우, 유의한 차이는 존재하지 않았다. 예측정확도 결정요인을 바탕으로 간호사 수요예측모형을 개발하였고, 모형의 예측력을 기존 수급연구를 재현한 결과와 비교하였다. 분석결과, 본 연구의 간호사 수요예측모형은 기존 방법론에 비해 예측정확도가 우월하였다. 의료기관 종별 의료이용량과 간호사 생산성의 시계열적 변화를 단순선형모형으로 구성하더라도 예측정확도는 상당히 개선되었다. 이 외 예측정확도에 영향을 미칠 것으로 추정되는 변수로는 관측기간, 예측기간, 의료기관 종별 간호사의 비중, 입원외래환산지수 등이 있었다. 간호사 생산성 가정은 간호사 수요예측의 주요한 오차원인으로 확인되었다. 간호사 생산성은 초기 설정의 미세한 변화도 예측정확도에 크게 영향을 미치므로 수급연구를 수행하거나 수급결과를 해석할 경우에 각별한 주의가 필요하다. 수급예측의 정확도를 높이기 위해서는 간호실무에 부합하는 간호업무량 측정과 생산성에 대한 연구를 확대할 필요가 있다. 나아가 간호사 인력현황에 대한 통계인프라 구축, 자료의 가용성과 접근성 증진을 위한 정책지원이 강구되어야 한다.The governmental research institute has forecasted the supply and demand for health professionals for decades, and the government has planned for the expanded capacity of enrollments in colleges based on these forecasts. However, several professional associations have cast doubt on the methodologies and accuracy of these studies. In spite of the importance of adequate supply and demand, there have been few studies that have evaluated past forecasts. Specifically, as registered nurses (RNs) play a critical role in maintaining patient safety and make up most of the health professionals, the accuracy of forecasts on supply and demand for the RN workforce is more important. Also, the demand forecasts are more complex and uncertain than the supply. This paper examined evaluating the ex-post accuracy of past forecasting studies focusing on RN demand and explored its determinants on the accuracy of the demand forecasts. Systematic review was conducted to collect national reports or articles to forecast RN demand. Data were extracted, which included information about demand forecasts and the characteristics of the methodology and researcher. The outcome variable was the mean absolute percentage error (MAPE) that was measured for forecasting error by comparing the forecast with the actual demand (employed RNs). Non-parametric tests, Man-Whitney test, and Kruskal-Wallis test were used to analyze the difference of MAPE by each factor. Independent variables were the methodological and researchers factors, which were determined by reviewing the literature of forecasting accuracy and by examining the methodological differences between previous RN forecasting studies. To control the time effect by launch year of the forecast, subgroup analysis was employed. The unit of MAPE analysis was the forecast horizon. The results were as follows. Twelve literature articles or reports were collected by the systematic review, and, from them, 105 forecast horizons and 196 forecasts were extracted. The average MAPE of the total forecast horizon was 34.8%, and the overestimated forecasts were greater than underestimated. Six out of eight researchers showed poor forecast accuracy with over MAPE 30.0%. The variables in the researchers and methodological factors were highly intercorrelated. According to the methodological factors, the most influential factor affecting forecast accuracy was found to be the nurse–patient ratio. Among RN productivity assumptions, the current level had better forecasting accuracy than assumptions by medical law or by the patient classification system. The differences of forecast accuracy by annual workdays were not significant. Among trend-fitting methods, the forecast accuracy of ARIMA (autoregressive integrated moving average) was more superior compared to the log model or square root model, but the result of subgroup analysis was not significantly different among trend-fitting methods. The longer the length of the forecast horizon, the higher the MAPE was. The longer the length of past data, the higher the MAPE was제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 필요성 1 제 2 절 연구목적 4 제 2 장 문 헌 고 찰 5 제 1 절 인적자원과 인력수급예측 5 제 2 절 간호사 인력 관련 이론적 논의 14 제 3 절 예측정확도 및 결정요인 24 제 3 장 연 구 방 법 36 제 1 절 연구의 이론적 틀 36 제 2 절 연구설계 39 제 3 절 주요 변수의 조작적 정의 40 제 4 절 연구대상 45 제 5 절 자료수집방법 46 제 6 절 자료분석방법 52 제 4 장 연 구 결 과 55 제 1 절 간호사 수급문헌 분석 55 제 2 절 예측정확도와 예측편향 분석 71 제 3 절 간호사 수요예측모형 89 제 4 절 예측오차의 유형 및 원인 106 제 5 장 논 의 110 제 6 장 결 론 125 참고 문헌 127 부 록 140 Abstract 158Docto

A Critical Review of Nurse Demand Forecasting Methods in Empirical Studies 1991~2014

Purpose: The aim of this study is to review the nurse demand forecasting methods in empirical studies published during 1991~2014 and suggest ideas to improve the validity in nurse demand forecasting. Methods: Previous studies on nurse demand forecasting methodology were categorized into four groups: time series analysis, top-down approach of workforce requirement, bottom-up approach of workforce requirement, and labor market analysis. Major methodological properties of each group were summarized and compared. Results: Time series analysis and top-down approach were the most frequently used forecasting methodologies. Conclusion: To improve decision-making in nursing workforce planning, stakeholders should consider a variety of demand forecasting methods and appraise the validity of forecasting nurse demand