DOI QR코드

DOI QR Code

Factors Affecting Cost-Sharing Charges for Inpatients

입원환자 본인부담액에 영향을 미치는 요인

  • An, Byeung Ki (National Emergency Medical Center, National Medical Center)
  • 안병기 (국립중앙의료원 중앙응급의료센터)
  • Received : 2012.08.06
  • Accepted : 2012.09.30
  • Published : 2012.09.28

Abstract

In order to strengthen assurance of National Health Insurance, co-payment should be reduced. This can happen with collaborative efforts of patients, medical institutes, and government altogether at the same time. This research applied Dutton(1986)'s medical service research model with high R-square, and analyzed 2008 Korea Health Panel Data (Beta Version 1), that was examined by Korea Institute for Health and Social Affairs and National Health Insurance, in order to figure out influential variables on co-payment. In result of Multiple Linear Regression Analysis, R-square was 46.7%, the older the age, the patients who had surgery, the longer days of hospital treatment are, the higher gross income of a household is, the more hospitalized in upper grade general hospitals, and the more upper grade rooms and selecting a doctor are used. The results have statistical significance. When conducting research applying medical service research model, there is a need to apply Dutton(1986)'s medical service research model with high R-square. In order to strengthen assurance of National Health Insurance, first conditions should be that patients are hospitalized in upper grade general hospital, and at the same time, are patients who had surgery with long stay of hospitalization. In addition, if proven that patients used upper grade rooms and selecting a doctor due to lack of regular treatment and rooms, for certain number of days of such hospitalization, it is suggested to be provided with health care insurance in upper grade rooms and selecting a doctor in calculating co-payment limit.

Keywords

References

  1. 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원. 2009 건강보험통계연보. 서울; 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원: 2010.
  2. 김경아, 신은규, 백수진, 최영순, 정기택. 건강보험환자의 고액 본인부담 진료비 지출에 관한 연구. 보건경제와 정책연구. 17(3); 2011; 75-99.
  3. 김은영, 남은숙, 채영란, 이혜경. Andersen 행동모형에 근거한 한국노인의 장기요양서비스 이용의사 결정요인 분석. 한국노년학회. 28(3); 2008; 585-602.
  4. 김성경, 유승흠, 박웅섭, 정우진. 우리나라 성인과 노인의 개인부담 의료비용 지출의 관련요인. 예방의학회지. 38(4); 2005; 408-414.
  5. 김정희, 정종찬, 김성옥. 건강보험환자의 본인부담 진료비 실태조사. 국민건강보험공단. 2005.
  6. 김정희, 이호영, 황라일, 정현진. 2006년도 건강보험환자의 본인부담 진료비 실태조사. 국민건강보험공단. 2007.
  7. 김정희, 이호용, 정현진. 2007년도 건강보험환자의 본인부담 진료비 실태조사. 국민건강보험공단. 2008.
  8. 김창엽, 이진석, 강길원, 김용익. 의료보험 환자가 병원진료시 부담하는 본인부담 크기. 보건행정학회지. 9(4); 1999; 1-14.
  9. 김창순. 가계지출 보건의료비의 구조변화와 결정 요인 분석. 연세대학교 대학원 박사학위논문. 2003.
  10. 박민정, 최영순, 태윤희, 최재혁, 백수진, 이호용. 2010년도 건강보험환자 진료비 실태 조사. 서울; 국민건강보험공단: 2011.
  11. 배상수. 국민 건강의 결정 요인 3 : 질병예방 및 의료이용행태. 예방의학회지. 1993; 26(4); 508-533.
  12. 서남규, 이용갑, 태윤희, 정영호, 고숙자. 한국의료패널의 효율성 및 신뢰도 제고방안 연구(2). 국민건강보험공단. 2009.
  13. 신영석, 황도경, 강길원, 배은영, 이수연, 이충섭. 건강보험 정책현황과 과제. 한국보건사회연구원. 2010.
  14. 이학식, 임지훈. SPSS 14.0 매뉴얼. 법문사. 2008.
  15. 안병기. 상급병실 이용 결정요인과 의료비 지출. 경북대학교 대학원 박사학위논문. 2011.
  16. 안병기, 박재용. 상급병실 의료이용 결정요인. 보건경제와 정책연구. 17(4); 2011; 69-88.
  17. 안병기, 박재용. 종합전문요양기관과 종합병원의 선택진료 결정요인. 보건행정학회지. 21(4); 2011; 599-616. https://doi.org/10.4332/KJHPA.2011.21.4.599
  18. 양정선. 노인가계의 의료비 지출과 부담에 관한 연구. 한국가정관리학회지. 25(1); 2007; 1-13.
  19. 정영호, 고숙자, 이은영, 진달래, 김성옥, 한준태 등. 2008년 한국의료패널 기초분석보고서(1). 한국보건사회연구원. 2009.
  20. 정형선. 2008 국민의료비 및 국민보건계정. 보건복지부. 2010.
  21. 최기춘, 이호용, 이선미. 2008년도 건강보험환자 진료비 실태조사. 국민건강보험공단 건강보험정책연구원. 2009.
  22. 최영순, 김정희, 이호용, 한준태. 비급여 진료비 실태와 관리 방안. 국민건강보험공단. 2007.
  23. 차병준, 박재용. 보건소의 사업성과와 관련된 요인. 보건행정학회지. 6(1); 1996; 29-58.
  24. 허순임, 최숙자. 소득수준에 따른 의료이용. 한국노동패널 학술대회 논문집. 7; 2006; 462-478.
  25. Andersen R, Newman F. Societal and individual determinants of medical care utilization in the United States. MMFR 1973; 51: 95-124.
  26. Brown C, Barner J, Bohman T, Richards K. A multivariate test of an expanded Andersen Health Care utilization model for complementary and alternative medicine(CAM) use in African Americans. J Altern Complement Med 2009; 15(8): 911-919. https://doi.org/10.1089/acm.2008.0561
  27. Dutton D. Financial, organizational and professional factors affecting health care utilization. Social Science and Medicine 1986; 23(7): 721-735. https://doi.org/10.1016/0277-9536(86)90121-8
  28. Marquardt DW. Generalized inverse, ridge regression, biased linear estimation and nonlinear estimation, Technometric 1970; 12: 591-612.
  29. Mechanic D. Correlates of physician utilization: why do major multivariate studies of physician utilization find trivial psychosocial and organizational effects?. J Health Soc Behav 1979; 20(4): 387-396. https://doi.org/10.2307/2955413
  30. Montgomery JA, Peck EA. Introduction to linear regression analysis, John Wiley & Sons, New York, 1982, pp. 132-175.
  31. OECD, OECD Health Data 2010.