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민간의료보험 가입자의 건강상태별 의료이용에 대한 연구 = A Study on Medical Use by Health Status of Private Health Insurance Subscribers
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2020
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KCI등재
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학술저널
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137-156(20쪽)
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1
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본 연구는 민간의료보험 가입자의 건강상태별 의료이용을 비교함으로써, 공ㆍ사의료보험의 합리적 역할 설정의 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 최근 민간의료보험의 상품 개편, 실손의료보험의 할증제도 도입 등 논의에 있어 고려해야 할 시사점을 도출하고자 하였다.
본 연구는 2011~2016년간 한국의료패널 통합자료, 총 22,160명의 데이터를 사용하였다. 우선 본 연구에 사용된 변수들의 유효성 검증을 위해 패널데이터 시계열 분석을 진행하였으며, 민간의료보험 가입자의 건강상태를 양호, 보통, 주의 그룹으로 구분하여 의료이용에 대한 분산분석을 진행하였다.
분석결과 민간의료보험 가입자의 의료이용 즉, 외래 방문횟수, 외래 총진료비, 입원 이용횟수, 입원일수, 입원 총 진료비에 성별, 연령, 경제활동여부, 소득, 민간의료보험 가입 건수, 실손의료보험 보유여부, 민간의료보험 납입보험료, 만성질환 보유여부, 와병률, 활동제한 여부는 정(+)의 영향을, 주관적 건강상태는 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다.
분산분석을 통해 민간의료보험 가입자의 건강상태별 즉, 양호, 보통, 주의 그룹 간 외래 방문횟수, 외래 총 의료비, 입원횟수, 입원일수, 입원 총 의료비에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 건강상태가 양호하지 않은 경우 외래와 입원 모두에 있어 의료이용이 높게 나타났다. 이 같은 결과는 민간의료보험의 상품개편 특히, 실손의료보험의 할증제도 도입은 건강상태가 좋지 않은 가입자에게 큰 부담이 될 수 있음을 시사하고 있다고 할 수 있다.
The purpose of this study is to investigate empirically the medical use of private health insurance subscribers by health status. It will help to establish the rational role of private medical insurance and national health insurance, which is being discussed recently. This study used data from 22,160 people from Korea Medical Panel integrated data from 2011 to 2016.
As a research method, analysis of variance(ANOVA) was used along with time series regression analysis. As a result of analysis, the medical use(;outpatient visits, total outpatient medical expenses, inpatient use, inpatient days, and total inpatient expenses) of private health insurance subscribers is positive(+) effected by gender, age, economic activity, income, number of private medical insurance, premiums paid, sickness, and activity limitation. and subjective health status had negative effects.
There were statistically significant differences in the number of outpatient visits, total outpatient medical expenses, hospitalizations, hospitalization days, and total hospital expenses among the health status of private health insurance subscribers. In case of poor health, medical use was high in both outpatient and hospitalization. These results suggest that Bonus-Malus System in Private Health Insurance will have a negative impact on the health vulnerable.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.05 | 1.05 | 1.02 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.1 | 1.15 | 1.323 | 0.1 |
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