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본 연구는 허혈성 심장질환 입원환자의 효율적 재원일수 관리방안 제시를 위해 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 허혈성 심장질환 입원환자에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발하고, 이를 기반으로 허혈성 심장질환 입원환자의 재원일수 변이요인을 파악하고자 하였다. 수집된 퇴원손상심층조사 자료 중 허혈성 심장질환 입원환자 29,958명을 대상으로 동반상병 보정 방법 및 데이터마이닝 기법을 이용하여 허혈성 심장질환 입원환자에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발한 결과 CCS(clinical classification software) 동반상병 보정 방법을 이용한 의사결정나무 모형이 가장 우수하였으며, 허혈성 심장질환 입원환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인은 관상동맥우회술 시행 여부, 수술 또는 치료의 합병증 동반 여부, 주진단, 입원경로 등으로 나타났다. 개발된 중증도 보정 모형을 기반으로 허혈성 심장질환 입원환자의 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이를 파악한 결과 진료비지불방법, 병상 규모, 의료기관 소재지 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 허혈성 심장질환 입원환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 과잉진료에 대한 모니터링과 모형의 의료정보시스템 적용 등에 방안 마련이 필요하다.
This study was conducted to develop a severity-adjusted LOS (length of stay) model for ischemic heart disease patients and identify factors that can influence the LOS by using the Korean national hospital discharge in-depth injury survey data. The comorbidity scoring systems and data-mining methods were used to design a severity-adjusted LOS model which covered 29,958 ischemic heart disease patients. In this study, a decision tree model using CCS comorbidity scoring index was chosen for the final model that produced superior results. Factors such as perform of CABG (coronary artery bypass graft), complications of surgical and medical care, primary diagnosis, and admission route etc. influenced patient length of stay. And there was a statistically significant difference between real LOS and adjusted LOS resulted from health-insurance type, bed size, and hospital location. Therefore the alternative plan on excessive medical utilization is needed to reduce variation in length of hospital stay of patients who undergo ischemic heart disease.
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ischemic heart disease, LOS (length of stay), severity-adjusted model, data-mining
