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자료포락분석방법을 이용한 내원환자의 지역별 벤치마킹분석 = 일개 한방병원을 중심으로
저자
문경준(Kyeong-Jun Moon) ; 이광수(Kwang-Soo Lee) ; 권혁준(Hyuk-Jun Kwon) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
91-105(15쪽)
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제공처
본 논문의 목적은 지역을 대상으로 자료포락분석방법을 적용하여 한방병원에 내원한 환자의 지역적 특성 분석 및 성과개선규모를 파악하는 데 있다. 본 논문에서 사용된 자료는 대전광역시에서 운영 중인 일개 한방병원을 대상으로 수집되었다. 환자의 위치 정보는 행정구역의 가장 작은 단위인 ‘동’을 사용하였으며, 연구대상 병원의 의무기록 자료에서 환자 주소를 기준으로 수집하였다. 각 행정동의 인구사회학적 변수들은 통계청 자료를 사용하였다. 자료포락분석을 이용하여 행정동에서 내원한 환자의 규모를 비교 평가하였고, 그리고 Tobit 회귀분석을 이용하여 효율성 점수와 지역 특성 변수들 간의 관계를 분석하였다. DEA 분석결과 효율적인 동은 6개였으며, Tobit 회귀분석에서는 각 동별 기초생활수급자수와 총인구수 변수에서 통계적으로 유의하였다. 본 논문에서는 분석단위를 행정구역의 최소단위인 행정동 별로 세분화하여 자료포락분석방법이 가지는 벤치마킹의 개념을 이용하여 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 그리고, 병원의 성과 개선을 위해 필요로 하는 각 지역별 환자수를 구체적으로 파악하여다는 점에서 의의가 있다.
더보기This study purposed to benchmark the number of patients who visited an oriental medicine hospital from its surrounding regions using data envelopment analysis (DEA) model, and to analyze the relationships between regional characteristics and efficiency scores from DEA. Study data was collected from one oriental medicine hospital operated in a metropolitan city in Korea. Patient locations were identified at the smallest administrative district, Dong, and number of patients was calculated at the Dong level based on the address of patients in hospital information system. Socio-demographic variables of each Dong were identified from the Statistics of Korea web-sites. DEA was used to benchmark the number of patients between Dongs and to compute the efficiency scores. Tobit regression analysis model was applied to analyze the relationship between efficiency scores and regional variables. 6 Dongs were identified as efficient after DEA. In Tobit analysis, number of medical aid recipients and number of total population in each Dong was significant in explaining the differences of efficiency scores. The study model introduced the application of DEA model in benchmarking the patients between regions. It can be applied to identify the number of patients in each region which a hospital needs to improve their performances.
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