Earticle

초록

한국어

본 연구는 2012년∼2016년의 퇴원손상심층조사 자료를 사용하여 운수사고에 따른 노인 보행자 입원환자의 의료적 특성인 재원기간을 파악하였다. 연구결과, 운수사고에 따른 노인 보행자 입원환자의 의료적 특성으로 입원경로, 중증도, 손상부위, 수술유무, 치료결과, 병원소재지, 병상규모가 재원일수에 영향을 주는 요인으로 나타났다. 외래경유 입원인 경우, 치료결과가 호전보다는 호전 안됨이나 사망인 경우, 100-299병상보다는 500-999병상, 1000병상 이상인 경우 재원일수가 짧았다. 그러나, CCI는 0점보다는 1-2점, 3점 이상인 경우, 손상부위가 머리 또는 목보다는 기타부위 인 경우, 수술을 한 경우, 병원소재지가 서울보다는 도 지역, 광역시인 경우 재원일수가 길었다. 본 연구는 인구고령화에 따른 보행 운수사고 예방을 위하여 입원환자의 의료적 특성을 파악함으로써 노인의 특성을 고려한 교통안전 및 의료자 원을 효율적으로 관리할 수 있는 정책수립의 기초자료로 활용되기를 바란다.

영어

This study aims to analyze the factors affecting the length of stay in elderly pediatric inpatients in traffic accidents. We used Korean National Hospital Discharge In-depth Injury data on the discharged from 2012 to 2016. Statistically significant factors affecting the length of stay are admission route, Charlson Comorbidity Index(CCI), injury parts, operation, results, hospital area, and beds for hospitals. The length of stay was shorter in the case of the admission route of the outpatient department than the emergency room, the results were not improved or death rather than improved, and the bed size was 500-999 beds or over 1000 beds rather than 100-299 beds. However, the length of stay was longer in the case of CCI score was 1-2 or over 3 rather than 0, injury parts were other parts rather than head/neck, when the operation was yes, and when the hospital area was a province, metropolitan rather than Seoul. This study intends to understand the medical characteristics of inpatient to prevent pedestrian traffic accidents in accordance with the population aging. Based on this finding, we wish to be used as the basic data for the establishment of policies to effectively manage traffic safety and medical resources in consideration of the characteristics of the elderly people.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 연구의 필요성
1.2 연구 목적
2. 연구방법
2.1 연구 대상
2.2 변수 정의
2.3 자료 분석
3. 연구결과
3.1 연구대상자의 일반적인 특성
3.2 연구대상자 특성별 재원일수 차이 비교
3.3 재원일수에 영향을 미치는 요인
4. 고찰 및 결론
4.1 연구자료에 대한 고찰
4.2 연구결과에 대한 고찰
5. 결론
REFERENCES

저자

• 박혜선 [ Hye-Seon Park | 경남도립거창대학 보건의료행정과 조교수 ]
• 김상미 [ Sang-Mi Kim | 이화여자대학교 빅데이터분석학 박사과정 ] Corresponding author

참고문헌