Ⅰ. 서론

우리나라의 의료서비스는 건강보험 중심의 보편적 보장체계를 기반으로 높은 접근성과 이용률을 특징으로 한다. 특히 외래 및 입원 서비스 이용이 모두 높은 수준을 보이며, 의료기관 간 경쟁과 민간 중심 공급 구조가 결합된 형태를 가지고 있다. 이러한 구조는 국민의 의료 접근성을 향상시키는 긍정적 측면을 가지는 동시에, 의료이용의 과잉 가능성 역시 내포하고 있다. 실제로 우리나라의 의료비 지출은 지속적으로 증가하고 있으며, 비급여 의료비의 급격한 확대는 의료이용의 양적 증가와 밀접하게 연결되어 있다[1].

특히 우리나라 의료비 지출 구조에서 주목할 점은 비급여 의료비의 높은 비중과 지속적인 증가 추세로서, 비급여 진료는 건강보험이 적용되지 않아 의료기관이 가격을 자율적으로 설정할 수 있으며, 동일 의료행위에 대해서도 기관 간 가격 편차가 크게 발생하는 특징을 가진다[2]. 이로 인해 환자는 동일한 의료서비스에 대해 상이한 비용을 부담하게 되며, 의료비 지출 구조의 불확실성이 증가하게 된다. 이러한 상황은 의료소비자의 선택을 어렵게 만들고, 의료서비스 이용의 불균형과 건강형평성 문제를 야기할 수 있다[3].

의료서비스 이용은 단순한 질병 치료를 넘어 예방, 검사, 건강관리 등 다양한 형태로 확대되고 있으며, 국민의 건강에 대한 관심 증가와 함께 의료서비스 욕구 역시 지속적으로 증가하고 있다[4]. 이러한 변화는 의료서비스의 질적 향상을 요구하는 동시에 필요 이상의 의료이용 가능성, 즉 과잉진료 문제를 구조적으로 확대시키는 환경을 형성하고 있다.

과잉진료(overtreatment 또는 medical overuse)는 일반적으로 환자의 필요 수준을 초과하거나, 의료행위로 인한 잠재적 위해가 이익을 초과함에도 불구하고 제공되는 의료서비스를 의미한다. 과잉진료와 밀접하게 관련된 용어로는 과잉이용, 과잉 의료화, 저가치 진료 등이 있다. 다른 관련 개념으로는 환자가 평생 동안 증상이나 해를 일으키지 않을 질환을 진단하는 과잉 진단과 건전한 과학적 근거와 환자 본인의 선호도에 따라 도움이 될 수 없는 치료를 하는 과잉치료가 있다[5].

우리나라의 경우 높은 의료 접근성과 민간 중심 의료공급 구조, 비급여 중심 진료체계 등이 결합되어 과잉진료 발생 가능성이 높은 환경을 형성하고 있다[2][5]. 이는 불필요한 검사, 치료, 입원 등의 형태로 나타나며, 의료자원의 비효율적 사용뿐만 아니라 환자에게 신체적·심리적·경제적 부담을 증가시키는 주요 원인으로 지적된다[6][7]. 더 나아가 과잉진료는 환자의 건강에도 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 의료서비스에 대한 신뢰를 저하시켜, 의료체계 전반의 질적 수준에도 영향을 미칠 수 있다[8].

과잉진료에 관한 선행연구를 살펴보면, 국내 연구에서는 Cheong & Park[9]은 과잉진료를 ‘의료서비스를 적정한 선 이상으로 제공하는 것”으로 정의하고 있으며, 과잉검진, 과잉진단, 과잉치료의 연속선상에서 이해하고, 그 원인을 의료인 개인의 이익 추구뿐 아니라 수가제도, 성과급, 실손보험, 제약·의료기기 산업의 경쟁적 마케팅, 환자의 과도한 요구, 근거중심진료에 대한 이해 부족 등을 과잉진료의 원인으로 분석하였다. Shin[10]은 과잉진료 경험이 전반적 만족도뿐 아니라 의료진 선택권, 설명의 충분도, 진료의 적정성, 입원비용 만족도 등 세부 만족도 전반에 부정적 영향을 미친다고 분석하였다. 국외 연구에서는 Brownlee et al[11]은 전 세계적으로 불필요한 의료서비스의 과잉 사용이 광범위하게 존재하며, 이는 환자에게 신체적·심리적 위해를 줄 뿐 아니라 보건의료체계 차원에서는 자원 낭비와 공중보건 투자 왜곡을 초래한다고 분석하였다. Lyu et al[12]은 미국 의사를 대상으로 한 조사에서 전체 진료의 약 20.6%가 과잉진료라고 인식되고 있으며, 방어적 진료, 환자 요구, 진료 관행, 재정적 유인 등이 주요 원인이었다. 즉 과잉진료는 의사 개인의 도덕성 문제라기보다 소송 위험 회피, 보상구조, 환자 기대, 제도 압력 등이 복합적으로 작용한 결과라고 분석하였다. Jang & Jung[8]은 2017년 한국의료패널 자료를 활용한 조사에서 여성, 미혼, 낮은 건강상태, 만성질환 보유, 높은 소득, 민간보험 가입, 상급종합병원 이용 등이 과잉진료 인식과 관련이 있음을 분석하였다. Nürnberger et al.[13]은 독일 일반 시민을 대상으로 한 연구에서 독일 시민의 절반 이상은 “medical overuse”라는 용어 자체를 들어본 적이 없었지만, 대체로 그 의미를 “너무 많은 의료, 과잉검사와 과잉치료를 포함한 것”으로 이해하였으며, 조기검진이나 영상검사보다 자비부담 서비스, 수술, 약물처방에서 과잉진료를 더 많이 의심하는 것으로 분석하였다.

기존의 선행연구들은 과잉진료의 개념과 발생 원인, 정책적 대응 방향을 제시하는 데 중요한 기여를 하였으나, 과잉진료를 의료공급자 또는 제도적 관점, 의료행위의 적정성, 의료이용량의 문제로 접근하는 경향이 있거나, 과잉진료의 하위 개념인 과잉진단과 과잉검사 관점이나 질병 수준에서 연구가 이루어지고 있다. 실제 환자가 부담하는 의료비와 과잉진료 경험 간의 관계를 직접적으로 분석하지 못한 한계가 있다.

따라서 본 연구는 선행연구의 한계를 보완하고자, 입원환자를 대상으로 과잉진료 경험에 관한 인식에 영향을 미치는 요인을 분석하되, 의료이용 특성을 의료기관유형, 의료비는 총 의료비수납금액과 환자가 100% 부담하게 되는 비급여의료비수납금액으로 구분하여 분석함으로써 과잉진료 경험과 비용 구조 간의 관계를 보다 정교하게 규명하고자 하였으며, 이를 통해 향후 보건의료정책 및 환자 중심 의료체계 구축에 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구대상

본 연구는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단에서 수집한 한국의료패널(Korea Health Panel)의 연간데이터 중 2023년도 데이터(version 2.4)를 분석자료로 이용하였다. 한국의료패널의 원자료는 우리나라의 의료서비스 이용과 의료비 지출 및 재원 파악을 위한 개인 및 가구단위의 의료비 규모를 산출하고 보건의료이용실태와 의료비 지출수준, 건강수준 및 건강행태 등에 관한 기초자료 생산을 목적으로 한다. 그리고 한국의료패널 조사는 전국 단위의 대표성을 가지기 위해 2005년 인구주택 총 조사의 90% 전수자료를 표본 추출 틀로 하고 있다. 표본가구 선정은 1단계로 표본조사구(집락)를 추출하고, 2단계에서는 표본조사구 내 표본가구를 추출하는 방식으로 확률비례 2단계 층화집락추출의 표본추출방식으로 선정하였다.

본 연구는 2023년 데이터에 포함된 입원서비스 이용 자료 중 과잉진료 경험과 인구사회학적 특성, 의료이용특성에 활용한 변수에 무응답 및 결측값을 제외한 총 2,701명을 최종 분석대상으로 하였다.

2. 측정변수

1) 과잉진료 경험

과잉진료는 환자에게 불필요한 치료로 인해 이득이 없으며, 의료비 증가, 의료자원 낭비, 심리적 고통 유발 그리고 중증 환자의 치료 기회를 감소하는 등의 문제를 발생시킨다[14]. 한국의료패널에서는 입원서비스 이용과정에서 과잉진료 경험을 질문하는 방식의 문항이 구성되어 있다. 문항을 살펴보면 질문문항은 ‘○○○(응답자 이름)님께서 느끼시기에 불필요한 치료나 검사를 받은 적이 있다고 생각하십니까?’이며, 응답은 ‘① 매우 그렇다 ② 대체로 그런 편이다 ③ 그렇지 않다 ④ 전혀 그렇지 않다’로 구성되어 있다. 이에 본 연구에서는 ‘① 매우 그렇다 ② 대체로 그런 편이다’를 ‘과잉진료 경험 있음’, ‘③ 그렇지 않다 ④ 전혀 그렇지 않다’를 ‘과잉진료 경험 없음’으로 재구성하여 역코딩으로 분석하였다.

2) 일반적 특성

과잉진료 경험 인식에 영향을 주는 변수들은 연구대상자의 성별, 교육수준, 연령, 건강상태, 질환유무 등의 인구사회적 특성과 의료기관 유형, 의료비 등이 있다[8][10][14]. 이에 본 연구에서는 일반적 특성을 인구사회학적 특성 요인과 의료이용 특성 요인으로 구분하였다.

(1) 인구사회학적 특성 요인 변수

인구사회학적 특성 요인 변수로는 성별, 연령, 교육수준, 배우자, 의료보장유형, 소득수준, 경제활동, 만성질환, 장애로 구성하였다. 성별은 ‘0=남성’, ‘1=여성’, 연령은 ‘0=59세 이하’, ‘1=60세 이상’, 교육수준은 ‘0=고등학교 이하’, ‘1=대학교 이상’, 배우자는 ‘0=유배우자’, ‘1=무배우자’로 재구성하였다. 의료보장유형은 ‘0=건강보험’, ‘1=의료급여’, 소득수준은 ‘0=평균이하’, ‘1=평균초과’, 경제활동은 ‘0=한다’, ‘1=안한다’, 만성질환은 ‘0=없다’, ‘1=있다’, 장애는 ‘0=없다’, ‘1=있다’로 재구성하였다. 소득수준의 경우 연간 가구총소득을 균등화 개인소득으로 산출하여 분석하였다. 균등화 개인소득은 가구원 수를 감안하여 가구소득을 표준화하여 개인소득으로 변화한 것을 말하며[15], 가구소득을 균등화하는 방법으로는 구 OECD지수, OECD수정지수, 제곱근 지수 있다. 본 연구에서는 OECD가 제시한 가구소득을 가구원수로 제곱근으로 나누는 제곱근 지수를 이용하여 산출하였다.

(2) 의료이용특성 요인 변수

의료이용특성 요인 변수로는 의료기관유형, 의료비수납금액, 의료비비급여금액으로 구성하였다. 의료기관유형은 ‘0=상급종합병원, 종합병원’, ‘1=병원, 의원’, 의료비수납금액은 ‘0=평균이하’, ‘1=평균초과’, 의료비비급여금액은 ‘0=평균이하’, ‘1=평균초과’으로 재구성하였다. 의료이용특성 요인 변수 중 의료비수납금액은 환자가 부담하는 의료서비스 이용의 전체 규모를 나타내는 반면, 의료비비급여액은 의료기관의 선택적 진료 및 가격 자율성이 반영된 결과로 과잉진료와 보다 직접적으로 연결될 가능성이 있으며, 실제 비급여 진료비의 지속적 증가가 국민 의료비 부담을 초래하고 있다[6]. 이에 본 연구에서는 건강보험 급여 영역과 달리 가격 및 서비스 제공이 상대적으로 자유로운 영역이면서 환자의 부담을 직접적으로 증가시키는 요인으로 작용하는 비급여 의료비를 과잉진료 경험 변수로 분석하였다.

3. 분석방법

자료분석은 SPSS 29.0을 이용하여 일반적 특성과 과잉진료 경험 인식과의 관련성을 분석하기 위해 교차분석과 t-검정을 시행하였다. 그리고 과잉진료 경험 인식에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 로지스틱회귀분석을 시행하였으며, 과잉진료 경험 인식 영향 요인을 명확하게 살펴보기 위하여 Model 1(의료이용특성)과 Model 2(인구사회학적특성+의료이용특성)로 분석하여 odds ratio(OR)을 산출하였다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀분석 수행 시 모형의 안정성과 추정치의 신뢰성을 확보하기 위하여 EPV(Events Per Variable)를 확인하였다. 본 연구의 EPV는 6.0으로 Peduzzi et al.[16]이 제안한 기준인 10에는 다소 미치지 못하였으나, Vittinghoff & McCulloch[17]는 EPV가 5 이상인 경우에도 연구 목적과 자료 특성에 따라 회귀분석 수행이 가능하다고 보고하였다. 따라서 본 연구 결과는 해석에 주의를 요하나 통계적 분석 수행에는 무리가 없는 것으로 판단하였다. 모든 검정을 p=.05에 대해 유의성을 검토하고, 유의수준은 95% 신뢰구간으로 하였다.

Ⅲ. 연구결과

1. 연구대상자 특성과 과잉진료 경험 인식과의 관련성

연구대상자의 특성과 과잉진료 경험 인식과의 관련성을 분석한 결과는 <Table 1>과 같다. 우선 과잉진료 발생현황을 살펴보면 총 2,701명 중 과잉진료가 있었다고 응답한 대상자는 2.7%인 73명이었으며, 97.3%인 2,628명은 과잉진료가 없었다고 응답하였다.

과잉진료를 경험한 대상자에 대한 인구사회학적 특성의 변수를 살펴보면 성별은 여자가 61.6%로 남자에 비해 많았고, 연령은 60세 이상이 86.3%. 교육수준은 고등학교 이하가 82.2%로 많았다. 배우자는 유배우자가 71.2%로 무배우자에 비해 많았으며, 의료보장유형은 건강보험 대상자가 95.9%, 만성질환은 만성질환을 보유하고 있는 대상자가 82.2%, 장애는 장애가 없는 대상자가 80.8%로 많았다. 균등화 소득수준은 평균이하가 60.3%로 평균초과에 비해 많았다.

과잉진료를 경험한 대상자에 대한 의료이용 특성의 변수를 살펴보면 의료기관 유형은 병원과 의원이 57.8%로 상급종합병원과 종합병원 대상자에 비해 많았다. 의료비법정본인부담금액은 평균 초과가 57.5%로 평균 이하 대상자에 비해 많았다. 의료비비급여금액은 평균 초과가 53.4%로 평균 이하 대상자에 비해 많았다. 한편, 연구대상자의 의료비법정본인부담금액의 전체 평균은 132만원 이었으며, 과잉진료 경험이 없는 대상자는 128만원, 과잉진료 경험이 있는 대상자는 201만원으로 분석되었다. 또한 연구대상자의 의료비비급여금액의 전체 평균은 45만원 이었으며, 과잉진료 경험이 없는 대상자는 42만원, 과잉진료 경험이 있는 대상자는 121만원으로 분석되었다.

인구사회적적 특성 중에서는 성별(p<.05), 연령(p.05), 교육수준(p<.01), 경제활동(p<05)이 과잉진료 경험과 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 의료이용 특성 중에서는 의료비법정본인부담금액(p<.001), 의료비비급여금액(p<.001)이 과잉진료 경험과 통계적으로 유의한 차이가 있었다<Table 1>.

2. 과잉진료 경험 인식에 영향을 미치는 요인

과잉진료 인식에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과는 <Table 2>와 같다.

의료이용특성 변수를 이용한 Model 1을 살펴보면 의료기관 유형이 상급종합병원・종합병원에 비해 병원・의원(OR=1.914[1.038-3.532])에서, 의료비비급여금액은 평균이하에 비해 평균초과(OR=4.115[2.164-7.824])에서 높았다. 의료기관 유형(p<.05)과 의료비비급여금액(p<.001)이 과잉진료 인식에 영향을 주는 것으로 분석되었고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다.

인구사회학적 특성과 의료이용특성 변수를 모두 이용한 Model 2를 살펴보면 경제활동 미참여자(안한다)에 비해 경제활동 참여자(한다)(OR=1.998[1.074-3.716])에서, 장애가 없다에 비해 있다(OR=2.323[1.095-4.927])에서, 의료기관 유형이 상급종합병원・종합병원에 비해 병원・의원(OR=1.888[1.003-3.553])에서, 의료비비급여금액은 평균이하에 비해 평균초과(OR=3.736[1.941-7.188])에서 높았다. 경제활동(p<.05), 장애(p<.05), 의료기관 유형(p<.05), 의료비비급여금액(p<.001)이 과잉진료 인식에 영향을 주는 것으로 분석되었고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다.

Ⅳ. 고찰

본 연구는 한국의료패널(Korea Health Panel)의 연간데이터 중 2023년도 데이터를 활용하여 입원환자의 과잉진료 경험에 영향을 미치는 요인을 분석하였으며, 전체 입원환자 2,701명 중 과잉진료를 경험하였다고 인식한 대상자는 73명으로 2.7%였다. 2019년 한국의료패널 기초분석보고서(Ⅱ)[16]에 따르면 입원서비스 이용 시 환자가 인지한 과잉진료 경험률은 전체 3.4%(의과 3.3%) 수준으로 보고되었다. 코로나19 팬데믹을 거치며 의료 이용 패턴이 변화했음에도 불구하고, 본 연구의 2.7%라는 결과는 우리나라 입원환자들이 체감하는 주관적 과잉진료 수준이 대략 2~3%대의 일정한 범위 안에서 안정적으로 분포하고 있음을 실증하는 지표로 활용할 수 있다. 주요 결과는 다음과 같다.

첫째, 연구대상자 특성과 과잉진료 경험과의 관련성을 분석한 결과 소인요인은 성별(p<.05), 경제활동(p<.01), 의료비법정본인부담금액(p<.001), 의료비비급여금액(p<.001)이 과잉진료 경험과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 성별[8], 본인부담의료비[10]가 과잉진료와 관련이 있다는 선행연구와 일치하였다. 성별의 경우 Jang et al.[8]은 여성이 과잉진료 인식 가능성이 더 높았으며, 이는 여성 환자가 의료서비스 이용 과정에서 설명, 절차, 비용에 더 민감하게 반응하거나 반복적 의료 이용 경험이 많기 때문일 수 있다고 분석하였다. 연령의 경우 고령층은 입원 기간이 길고 만성질환, 기능저하, 다약제 처방 등 복합적 의료상황에 놓이는 경우가 많아 과잉진료와 구조적으로 더 밀접한 관련이 있는 대상일 수 있다.

둘째, 과잉진료에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 의료이용 특성만을 반영한 Model 1은 의료기관 유형(p<.05)과 의료비비급여금액(p<.001)이 과잉진료 경험과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 인구사회학적 특성과 의료이용 특성을 반영한 Model 2는 경제활동(p<.05), 장애(p<.05), 의료기관 유형(p<.05), 의료비비급여금액(p<.001)이 과잉진료 경험과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 Kasje et al.[17]의 연구에서 의료 보장 범위를 벗어나 환자가 100% 지불해야 하는 자부담 비용이 클수록 환자는 의료진이 권고한 검사나 처치가 '의학적으로 정말 필수적인지'에 대해 강한 회의감을 품게 되며, 이를 불필요한 의료(Wasteful care)로 인지할 확률이 유의미하게 높았다. 또한 Qian et al.[18]의 연구에서 환자가 부담하는 자기부담금 및 고가의 비급여성 약제 비용이 증가할수록, 환자는 이를 의료기관의 '과잉진료 및 과잉처방'으로 강하게 의심하고 인지하는 경향이 있음을 증명하여 본 연구를 지지하였다. 의료기관 변수 중 과잉진료 경험 인식이 상급종합병원・종합병원에 비해 상대적으로 병원・의원이 1.914배 높게 분석되었다. 이는 상급종합병원・종합병원의 경우 비급여 보고제도 및 내부 모니터링 시스템을 통해 통제 기전이 작동하는 반면, 병원・의원은 가격 설정 및 항목 선택의 자율성이 상대적으로 높아 관리의 사각지대에 놓여있으며[19], 더욱이 민간 중심의 무한 경쟁 의료 공급 체계 속에서 중소 병원들이 겪는 경영적 압박이 과도한 검사나 불필요한 입원등의 진료 행위로 이어지기 쉬우며, 이 과정에서 환자들이 과잉진료로 인식되었을 것으로 판단된다. Jang & Jung[8]의 연구에서 입원환자의 과잉진료 인식이 의료기관 유형과 관련이 있다는 결과와 일치하였다.

의료비비급여금액은 입원환자의 과잉진료 경험을 설명하는 가장 강한 변수로 분석되었다. 이는 환자가 직접 100% 부담하는 비용일수록 불필요한 진료 여부를 더 민감하게 인식할 가능성이 크다는 것을 의미한다. 본 연구에서 과잉진료를 경험한 대상자의 평균 비급여 의료비는 121만원으로, 경험하지 않은 대상자 45만원보다 뚜렷하게 높았고, Model 1에서는 평균이하에 비해 평균초과 대상자의 과잉진료 경험이 약 4.115배, Model 2에서는 약 3.736배 높았다. 이는 Shin[10]의 연구에서 비급여 진료가 가격 자율성과 선택적 처방의 영향을 더 많이 받기 때문에 과잉진료와 직접적으로 연결될 가능성이 높다고 분석한 내용과 맥락을 같이한다. Brownlee et al.[11]은 전 세계적으로 불필요한 의료서비스의 과잉 사용이 광범위하며, 환자에게 신체적·심리적 해를 줄 뿐 아니라 의료체계의 자원 배분을 왜곡한다고 분석하였다. 따라서 본 연구에서 의료비비급여금액이 과잉진료 경험의 핵심 설명변수로 확인된 것은 과잉진료를 단순한 의료이용량의 문제가 아니라 환자 부담 구조가 반영된 비용 경험의 문제로 고려되어야 함을 시사한다.

경제활동 여부는 본 연구에서 유의한 인구사회학적 요인으로서 경제활동을 하지 않는 대상자는 경제활동을 하는 대상자에 비해 과잉진료 경험 가능성이 약 1.998배 높은 것으로 분석되었다. 이는 경제활동을 하지 않는 대상자는 의료적 의존성과 취약성이 높아 불필요한 치료를 더 쉽게 경험하거나 더 강하게 부담으로 인식할 가능성이 있다. 장애 여부는 본 연구에서 유의한 인구사회학적 요인으로서 장애가 있는 대상자는 장애가 없는 대상자에 비해 과잉진료 경험 가능성이 약 2.323배 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과들은 경제활동에 참여하지 않는 취약한 환자군일수록, 사회경제적 지위가 낮거나 신체적・의료적 취약성이 높은 환자군에서 검진 유도나 비급여 처방 등에 대해 주도적인 의사결정을 내리지 못하고 맹목적으로 수용하게 되어 과잉진료로 인지한다고 분석한 연구결과[20]와 일치하였다.

이상의 연구를 바탕으로 정책적 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 비급여 의료비가 과잉진료 경험의 가장 강력한 설명변수였다는 점을 고려하면, 추가 검사·치료·재료·시술 중 비급여 항목이 포함되는 경우 진료 전 단계에서 항목별 예상되는 본인부담액, 대체 가능한 급여 항목, 임상적 필요성, 치료 미시행 시 결과를 표준화된 설명자료를 제공하여야 한다. 둘째, 입원환자 비급여 의료비 조기경보 모니터링 체계를 도입할 필요가 있다. 본 연구에서 평균 초과 비급여 의료비 집단의 과잉진료 경험 가능성이 매우 높았으므로, 병원 EMR 또는 원무 시스템에서 입원 중 비급여 누적금액이 일정 기준을 넘거나, 특정 비급여 항목이 반복 처방될 때 자동 경고가 발생하도록 하는 것이다. 이 경고는 단순 원무행정부서뿐만 아니라 담당주치의와 관련 부서와 의견을 공유하고 연계되어야 한다. 셋째, 본 연구에서 초등학교 이하 집단과 경제활동 미참여 집단이 과잉진료 경험 가능성이 높았다는 점은 의료적 필요성 판단 이전에 설명 이해와 의사결정 지원이 취약한 집단이 존재함을 보여준다. 따라서 입원 초기 평가 시 설명지원이 필요한 환자를 선별하고, 원무행정부서와 간호부서가 비급여 항목과 발생 예상 비용, 비급여 검사 및 치료 계획을 쉬운 용어로 재설명하도록 하는 제도가 필요하다. 또한 의료기관내 가칭 의료비모니터링위원회를 설치하여 설명 절차 이행 등을 점검하는 사후 검토 체계 구축과 환자의 건강정보 이해능력 향상을 위해 지자체-보건소와 연계한 예방 및 건강관리를 위한 맞춤형 보건정책 마련의 노력도 필요하다[23].

본 연구의 제한점은 첫째, 본 연구는 횡단면 자료를 이용한 분석이므로 변수 간의 인과관계를 명확히 규명하기 어렵다. 둘째, 본 연구의 종속변수는 환자의 자기보고식 단일 문항을 재구성한 과잉진료 경험 변수이므로 실제 임상적 적정성과 완전히 일치한다고 보기 어렵다. 환자의 회복 정도, 설명 부족, 기대 불일치 등이 모두 ‘불필요한 치료나 검사’ 인식에 영향을 줄 수 있기 때문에 ‘객관적 과잉진료’보다 ‘인지된 과잉진료 경험’을 측정한 것으로 이해할 필요가 있다. 셋째, 종속변수인 과잉진료 경험 인식의 발생률(2.7%)이 낮아 통계학적 소수 사건(rare event)의 특성을 지니므로, 복합표본 가중치를 직접 적용할 경우 회귀모형의 추정 불안정성이 초래될 수 있다. 따라서 모형의 전반적인 안정성과 수렴성을 확보하고자 일반 로지스틱 회귀모형을 유지하였다. 이러한 방법론적 한계를 극복하기 위해, 향후 연구에서는 다년도 패널 데이터를 결합 및 pooling하여 표본 수를 확충한 복합표본 종단면 연구를 수행할 것을 제언한다. 넷째, 환자가 직접 부담한 비급여 금액을 평균 기준으로 이분화하여 분석하였으나, 환자의 주관적 인식 데이터의 한계로 인해 질환의 중증도(case-mix)를 정교하게 반영하지 못했다. 다섯째, 과잉진료 경험에 관한 연구, 특히 의료비 구조에 관한 선행연구가 매우 부족하여 연구결과를 충분히 고찰 및 기술하는데 한계가 있었다.

이런 제한점에도 불구하고 본 연구는 과잉진료를 의료행위 중심 개념에서 환자 경험과 비용 구조 중심 개념으로 확장하여 입원환자 자료를 통해 실증적으로 분석하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. 향후 보건의료 정책 수립 및 환자 중심 의료체계 구축에 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 한국의료패널 2023년 데이터를 활용하여 입원환자의 과잉진료 경험에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 우리나라 의료이용 구조 속에서 과잉진료가 어떻게 인식되고 있는지를 규명하고자 하였다.

본 연구 결과 입원환자의 과잉진료 경험 비율은 2.7%로 나타났으며, 인구사회학적 특성과 의료이용 특성을 고려한 로지스틱회귀분석에서 의료비수납금액, 의료비비급여금액, 경제활동, 교육수준이 유의한 영향 요인으로 분석되었다. 특히 의료비비급여금액은 과잉진료 경험을 설명하는 가장 강력한 변수로 나타났으며, 이는 환자가 직접 부담하는 비용 구조가 과잉진료 인식에 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다.

본 연구는 과잉진료를 의료이용량 중심의 개념에서 비용 구조와 환자 경험 중심의 개념으로 확장하였다는 점에서 의의를 가진다. 향후 과잉진료 관리 정책이 단순한 이용량 통제나 가격 공개에 머무르지 않고, 비급여 진료의 적정성 관리, EMR을 연동한 원무행정과 진료부서간 의료비 모니터링, 취약한 환자군을 대상으로 맞춤형 설명제 그리고 사후 검토를 위한 위원회 설치 등 환자의 참여와 의견이 진료과정에 반영될 수 있도록 발전해야 함을 시사한다.