KCI등재
의사결정나무분석을 이용한 입원 의료서비스 행동의도 예측모형: 의료서비스경험조사 자료를 활용하여 = A Prediction Model of Hospitalized Medical Service Behavior Using Decision Tree Analysis: Using Korea Medical Service Patient Experience Survey
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2022
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Korean
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KCI등재
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55-69(15쪽)
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코로나19는 우리 사회 전반에 큰 변화를 가져왔으며 특히 보건의료 분야의 의료이용에 영향을 가져왔다. 본 연구는 2020 의료서비스 경험조사 원시자료를 이용하여 치료를 목적으로 입원 의료서비스 경험이 있는 497명을 대상으로 입원 의료서비스 경험 실태를 파악하고 행동예측 모형을 개발하고자 한다. 연구 결과 입원 의료서비스 행동의도 중 치료 결과 만족도는 신체노출보호와 시설의 안락함에 의해 결정되었으며, 전반적인 만족도와 의료기관 추천의향은 담당 의사의 필요시 응대에 의해 결정되는 것으로 조사되었다. 이러한 결과를 종합적으로 정리해보면, 의료기관에서는 고객의 치료 결과 만족 향상을 위하여 진료나 검사 시 신체 노출을 최소화 할 수 있는 방안과 함께 의료진의 배려가 필요하며, 입원 의료서비스 이용 고객이 의료기관 시설환경에 안락함과 편안함을 느낄 수 있도록 하는 노력이 요구된다. 또한 입원 의료서비스 이용 시 행정부서 및 담당 의사와의 소통과 상호작용이 중요한 결정요인라 할 수 있다. 본 연구는 입원 의료서비스 이용자를 대상으로 행동의도를 예측함으로써 정부의 보건의료 정책방향과 의료기관의 효율적인 관리방안에 대하여 시사점을 제공하고자 한다.
더보기This study aims to identify the actual status of inpatient medical service experience and develop a behavioral prediction model for 497 people who have experience in inpatient medical service for treatment purposes using raw data from the 2020 Medical Service Experience Survey. As a result of the study, satisfaction with treatment results among inpatient medical service behavioral intentions was determined by physical exposure protection and facility comfort, and overall satisfaction and intention to recommend medical institutions were determined by the doctor's response if necessary.
Comprehensively summarizing these results, in order to improve customer satisfaction with treatment results, medical institutions need consideration from medical staff as well as measures to minimize physical exposure during treatment or examination. Efforts are required to ensure that customers who use inpatient medical services can feel comfortable and cozy in the medical facility environment. In addition, communication and interaction with administrative departments and doctors in charge are important determinants when using inpatient medical services.
This study aims to provide implications for the government's health care policy direction and efficient management plan of medical institutions by predicting behavioral intentions for inpatients.
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