전 세계적으로 사람 중심(people-centered) 보건의료제도가 강조되면서[1], 이를 실현하고 모니터링하기 위한 방안에 대한 고민이 더해가고 있다. 과연 어떤 보건의료제도가 사람 중심적이라고 할 수 있는지, 그리고 이러한 제도를 만들기 위해서 무엇을 해야 하는지에 대한 논의가 국제사회에서 이어지고 있다[1,2]. 특히 경제협력개발기구(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD)는 2017년 1월 16일에 “People at the Centre”를 주제로 정책포럼을 실시한바, 이는 사람 중심 보건의료제도의 새로운 지평을 여는 계기가 되었다[3]. 앙헬 구리아 OECD 전 사무총장은 이 행사에서 환자의 의료서비스 이용 경험과 결과 측정의 중요성을 강조하며, OECD가 추진하고자 하는 환자보고지표조사(Patient-Reported In-dicator Survey, PaRIS) 작업에 참여해 줄 것을 세계 각국에 촉구하였다. 세계보건기구(World Health Or-ganization)도 같은 해 6월 바람직한 보건의료제도의 모습을 그리며 “What is people-centered care?”라는 주제의 동영상을 제작하여 배포하였다[2].

우리나라도 이와 같은 세계적 논의에 대응하여 국민의 의료이용 경험을 측정하는 의료서비스경험조사를 2017년에 전 국민을 대상으로 도입하였다. 의료서비스경험조사는 의료서비스 이용 경험과 보건의료제도에 대한 국민의 인식을 확인하고, 국민 중심성의 가치를 실현하고자 하는 가구방문조사이다. 한편, 건강보험심사평가원(심사평가원)도 2017년부터 ‘환자경험평가’를 실시하고 있는바, 의료현장에서는 두 가지를 헷갈리는 경우가 종종 있다. 하지만 이는 환자 중심 의료문화를 조성하기 위하여 의료기관을 단위로 표본을 모집하기 때문에, 일반 가구를 방문하여 의료이용 여부부터 확인하는 의료서비스경험조사와는 운영방식이 다르다. 두 가지의 공통점이 있다면 모두 의료인 중심의 의료체계 패러다임에서 벗어나고자 하며, 사람 중심 보건의료제도를 지향한다는 것이다.

하지만 이러한 움직임은 주요 선진국에 비해 늦은 출발이다. 예를 들어, 미국은 1995년에 Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems 프로그램을 통해 환자 경험을 측정하기 위한 도구를 개발하였다. 영국은 2001년에 NHS Patient Survey Programme을 개발하고, 2002년부터 전국 단위의 조사를 시작했다. 한편, 코먼웰스 펀드(Common-wealth Fund)는 1998년부터 국제보건정책조사(In-ternational Health Policy Survey)¹를 실시하여 여러 국가의 환자 경험 정보를 수집하고 있다.

이러한 활동의 결과는 한곳에 모이고 있다. OECD는 환자 경험(patient experience)을 의료 질 지표의 하나로 간주하고, 회원국에 이를 수집하여 “OECD health statistics”에 수록하고 있다. 이 지표는 2013년부터 수집되었는데, 몇 차례의 항목 변경을 거쳐 현재 13개로 구성되며², 24개 국가가 해당 통계를 OECD에 제공하고 있다[4]. 국가마다 제공 항목 수와 최종 데이터 시점이 다른 가운데, 우리나라는 2018년 이후 매년 의료서비스경험조사 결과에 기초하여 7개 항목을 제공하고 있다.

한편, 보건복지부는 2022년 1월에 의료서비스경험조사를 바탕으로 지난 5년(2017-2021년)의 성과를 돌아보았다[5]. 이에 따르면, 2021년에 외래 방문 또는 입원 중에 겪었던 의사서비스에 대한 경험이 2017년에 비해 모든 면에서 향상되었다. 하지만 지난 5년 동안 조사도구(조사표), 표본 규모, 조사시점 등 여러 변화가 있었기 때문에 동 결과만을 두고 긍정적으로 진단하는 것은 무리가 있다. 조사 내·외부적으로 변화한 환경을 통제한 상태에서 살펴보면 조사결과는 어떠할까? 이를 문제 배경으로 하여, 조사표 구성(문항, 선택지 배열 등)의 변화가 없었던³ 2020년과 2021년 조사를 대상으로 의료서비스 이용 경험의 연도 간 차이를 응답자의 동질성 확보 여부에 따라 살펴보고자 한다.

1. 분석자료

이 연구는 2020년과 2021년 의료서비스경험조사원자료를 활용하였다. 의료서비스경험조사는 보건복지부와 한국보건사회연구원이 2017년부터 매년 수행해온 전국 조사로 통계청의 인구주택총조사 조사구 내 6,000가구를 표본으로 한다. 표본으로 선정된 가구의 15세 이상 모든 가구원을 응답 대상으로 하는 가운데, 2020년 12,133명, 2021년 13,546명이 조사에 참여하였다. 2020년 조사의 의료서비스 이용기간은 ‘2019. 7. 1-2020. 6. 30’이며, 2021년은 ‘2020. 7. 1-2021. 6. 30’이다. 의료서비스경험조사는 해당 기간 중 가장최근에 이용한 의료서비스의 경험을 응답하도록 한다.

2020년 조사 참여자(12,133명) 중에서 외래서비스 이용 경험이 있는 사람은 7,770명, 입원서비스 이용 경험이 있는 사람은 497명이다. 2021년 조사(13,546명)는 각각 7,782명, 217명이다. 즉 외래서비스는 2020년 60.8%에서 2021년 54.1%로, 입원서비스는 3.5%에서 1.6%로 의료서비스 이용률이 감소하였다[5].

2. 연구방법

2020년과 2021년은 표본 구성이 다른바, 관측결과의 선택 편의(selection bias)로 인한 이질성을 제거하기 위하여 성향점수매칭(propensity score matching) 분석을 하였다. 성향점수매칭은 비실험적 분석방법으로 가장 적합한 비교 집단을 후향적으로 찾는 방법이다. 이는 이질성이 있는 데이터 세트를 성별, 연령 등과 같은 인구의 일반적 특성에 기반을 두어 유사한 성향의 데이터를 짝을 지어 추출하는 방법이다[6]. 이는 공변량의 불균형을 통제하기 때문에, 특정 개입으로 발생한 집단 간 결과 차이를 개입효과로 해석하도록 한다. 이 연구에서는 시간의 차이(연도 간 차이)를 개입효과로 간주한다.

구체적인 분석을 위하여 실험군과 대조군이 동질성을 확보한 데이터 세트를 구축하였다. 실험군(2021년 조사대상자)의 각 사례를 대조군(2020년 조사대상자)과 가장 근접한 성향점수를 가진 사례와 매칭하기 위하여 1:1 caliper matching 방법을 사용하였다. 이때 한계 범위(caliper)⁴를 0.00001로 지정하여 성향점수의 표준편차를 0.00001배 이내에 위치한 관측점만 매칭하도록 하였다. 성향점수매칭을 위하여 활용한 특성 변수는 성별, 연령, 교육수준, 경제활동유형⁵, 의료보장유형, 소득수준, 생활권역⁶이다. 각 변수는 범주형으로 구성하였다.

매칭 전 조사 참여자는 2020년 12,133명, 2021년 13,546명이었지만, 매칭 후 각각 8,707명이 남았다. 이 중에서 외래서비스를 이용한 사람은 2020년 5,506명, 2021년 4,902명이었으며, 입원서비스를 이용한 사람은 2020년 319명, 2021년 148명이었다(그림 1). 성향점수매칭 적용결과 실험군과 대조군의 사회인구학적 특성이 비슷한 분포를 따르는지 확인하기 위하여 t-test 또는 카이제곱 검정을 실시하였으며, 위의 모든 분석은 STATA ver. 16.1 (Stata Corp., College Station, TX, USA)을 사용하였다.

Figure 1. 연구모델.

의료서비스 이용 경험은 크게 외래와 입원으로 나누고, 각각에 있어서 네 가지 영역(의사서비스, 간호사서비스, 의료기관 이용 전반, 안전)을 살펴보았다. 의료서비스 유형에 따라 검토대상이 되는 항목 수는 영역 간 다소 차이가 있다. 예를 들어, 간호사서비스는 외래가 2개 문항, 입원이 4개 문항이다. 의사서비스, 간호사서비스, 의료기관 이용 전반에 관한 경험 문항은 5개 척도(매우 그랬다, 대체로 그랬다, 보통이었다, 별로 그러지 않았다, 전혀 그러지 않았다)로, 안전 경험 문항은 3개 척도(했다, 하지 않았다, 모르겠다)로 구성된다. 이 연구에서는 의사서비스, 간호사서비스, 의료기관 이용 전반에 관한 긍정적 경험은 ‘매우 그랬다’와 ‘대체로 그랬다’에 응답한 사람의 비율로, 안전 경험은 ‘했다’에 응답한 사람의 비율로 산출하였다.

1. 성향점수매칭 결과

2020년과 2021년 분석대상의 일반적인 특성을 살펴보면, 매칭 전에는 연령, 교육수준, 경제활동유형, 의료보장유형, 가구소득수준, 생활권역 변수에서 두 집단 간 차이가 있었으나, 매칭 후에는 모든 변수에서 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 더불어, 성향점수매칭 결과에 따른 분포도도 두 집단 간 성향점수가 유사해졌음을 보여준다. 이를 바탕으로 비교대상 간 배경 변인의 특성이 같아진 것으로 판단할 수 있다(표 1, 그림 2).

표 1. 2020년과 2021년 분석대상의 일반적 특성.

Characteristic	Before matching			After matching
	2020 (n=12,133)	2021 (n=13,546)	χ2	2020 (n=8,707)	2021 (n=8,707)	χ2
Gender			0.75
Men	5,709 (47.1)	6,447 (47.6)		4,145 (47.6)	4,145 (47.6)
Women	6,424 (53.0)	7,099 (52.4)		4,562 (52.4)	4,562 (52.4)
Age group (yr)			7.47**			0.0001
15–19	515 (4.2)	567 (4.2)		312 (3.6)	311 (3.6)
20–29	1,462 (12.1)	1,872 (13.8)		1,104 (12.7)	1,104 (12.7)
30–39	1,585 (13.1)	1,865 (13.8)		1,206 (13.9)	1,207 (13.9)
40–49	1,984 (16.4)	1,847 (13.6)		1,312 (15.1)	1,310 (15.1)
50–59	2,617 (21.6)	3,172 (23.4)		2,105 (24.2)	2,109 (24.2)
60–69	3,972 (32.7)	4,223 (31.2)		2,668 (30.6)	2,666 (30.6)
Education			110.96***			0.0002
Below primary education	1,398 (11.5)	701 (5.2)		534 (6.1)	535 (6.1)
Secondary education	5,916 (48.8)	7,221 (53.3)		4,497 (51.7)	4,494 (51.6)
Higher education	4,819 (39.7)	5,624 (41.5)		3,676 (42.2)	3,678 (42.2)
Type of economic activity			119.23***			0.0000
Wage worker	4,758 (39.2)	6,019 (44.4)		3,794 (43.6)	3,793 (43.6)
Self-employed and employers	2,149 (17.7)	2,652 (19.6)		1,551 (17.8)	1,553 (17.8)
Economically inactive population	5,226 (43.1)	4,875 (36.0)		3,362 (38.6)	3,361 (38.6)
Type of medical coverage			8.56**			0.0395
National health insurance	11,911 (98.2)	13,227 (97.7)		8,590 (98.7)	8,593 (98.7)
Medical aid program	222 (1.8)	319 (2.4)		117 (1.3)	114 (1.3)
Household income level			102.98***			0.0003
1Q	1,954 (16.1)	2,704 (20.0)		1,270 (14.6)	1,271 (14.6)
2Q	2,247 (18.5)	2,829 (20.9)		1,545 (17.7)	1,545 (17.7)
3Q	2,526 (20.8)	2,634 (19.4)		1,903 (21.9)	1,903 (21.9)
4Q	2,718 (22.4)	2,761 (20.4)		2,009 (23.1)	2,008 (23.1)
5Q	2,688 (22.2)	2,618 (19.3)		1,980 (22.7)	1,980 (22.7)
Living area			5.82*			0.0003
Capital area	3,824 (31.5)	4,241 (31.3)		2,992 (34.4)	2,991 (34.4)
Chungcheong	2,321 (19.1)	2,391 (17.7)		1,526 (17.5)	1,526 (17.5)
Jeolla and Jeju	2,202 (18.1)	2,585 (19.1)		1,472 (16.9)	1,472 (16.9)
Gyeongsang	3,217 (26.5)	3,517 (26.0)		2,444 (28.1)	2,445 (28.1)
Gangwon	569 (4.7)	812 (6.0)		273 (3.1)	273 (3.1)

Values are presented as number (%)..

*p <0.05. **p <0.01. ***p <0.001..

Figure 2. 성향점수매칭(propensity score matching) 전·후 두 집단 간 분포.

2. 의료서비스 경험 변화

2020년과 2021년의 응답 분포를 살펴보면, 의사 서비스는 환자의 의견을 반영한 진료서비스 및 담당 의사와의 충분한 대화를 제외한 모든 문항에서 긍정적인 응답비율(‘매우 그랬다’와 ‘대체로 그랬다’)이 감소하였다. 한편, 매칭 전·후의 차이를 살펴보면, 매칭 후에 증감 폭이 0.1%p-0.5%p 조정되었다(표 2).

표 2. 외래서비스 경험(단위: %).

Variable	Before matching			After matching
	2020	2021	Change	2020	2021	Change
Doctor
Polite response	95.1	93.4	▼1.7%p	95.0	93.0	▼1.9%p
Easy-to-understand explanation	91.0	88.0	▼3.0%p	90.9	88.4	▼2.5%p
Caring attitude	88.6	88.3	▼0.3%p	88.3	88.1	▼0.2%p
Reflecting the opinions of patients	87.6	89.2	1.6%p	87.5	89.2	1.7%p
Empathy for anxiety	82.7	81.0	▼1.7%p	82.63	80.6	▼2.0%p
Enough conversation	75.1	81.4	6.3%p	74.7	80.9	6.1%p
Nurse
Polite response	93.5	92.4	▼1.2%p	93.6	92.0	▼1.6%p
Easy-to-understand explanation	91.8	88.8	▼3.0%p	91.7	88.8	▼2.9%p
Overall use of medical institutions
Comfort using medical institutions	88.9	93.5	4.6%p	89.3	94.0	4.7%p
Service satisfaction of administrative departments	92.1	87.4	▼4.7%p	92.4	87.7	▼4.7%p
Patient privacy and caution	88.1	89.3	1.2%p	87.8	88.9	1.1%p
Intention to recommend	85.8	88.5	2.7%p	85.8	88.2	2.4%p
Safety
Confirmation of patient status before treatment	97.8	98.3	0.5%p	97.9	98.2	0.3%p
Anxiety about infection within medical institutions	14.8	31.2	16.5%p	15.3	30.0	14.7%p

▼ 는 감소를 의미함..

간호사서비스는 2020년 대비 2021년에 긍정적인 응답비율이 감소한 가운데, 응답자 특성을 보정할 경우 담당 간호사의 예의 있는 응대 항목의 감소 폭이 0.4%p 더 커졌다. 한편, 담당 간호사의 알기 쉬운 설명 항목의 감소 폭은 0.1%p가 줄어들었다.

의료기관 이용 전반에 관한 경험의 경우, 의료기관 이용 시 안락함과 편안함, 개인정보 보호 및 주의에 관한 경험 수준은 2021년에 향상되었지만, 행정부서의 서비스 만족도는 저하되었다. 의료기관 이용 전반에 관한 경험 수준을 가늠해볼 수 있는 의료기관 추천의향은 향상하였다. 한편, 매칭 후에는 안락함과 편안함, 행정부서의 서비스 만족도, 개인정보 보호 및 주의 경험은 각각 매칭 전에 비교해서 0.1%p-0.3%p 더 벌어졌으며, 의료기관 이용에 대한 추천의향의 차이는 0.3%p 줄어들었다.

안전 영역 중에서 진료 전 신분 확인 경험은 0.5%p, 의료기관 내 감염에 대한 불안 경험은 16.5%p가 증가하였다. 성향점수매칭을 통해 응답자의 특성을 보정하면 연도 간 변화 폭은 조정되었는데, 진료 전 신분 확인 경험은 0.2%p, 의료기관 내 감염에 대한 불안 경험은 1.8%p 줄어들었다.

2020년과 2021년의 응답 분포를 살펴보면, 의사서비스는 모든 문항에서 긍정적인 응답비율이 증가하였다(표 3). 담당 의사의 배려 경험은 5.2%p, 환자의 의견을 반영한 진료에 대한 경험은 6.5%p 향상되었다. 그러나 응답자의 성향을 보정할 경우 증가 폭은 각각 0.6%p, 0.4%p가 줄어들어 연도 간 차이가 조금 둔화한 양상을 보였다. 전반적으로 매칭 후에는 매칭 전과 비교해서 긍정 경험의 증가 폭이 크게 감소하였다. 입원 중 환자 필요에 대한 응대는 매칭 전·후에 반대의 결과를 보였는데, 원자료는 2020년 대비 2021년 4.8%p 향상되었으나, 응답자의 성향을 보정할 경우 0.1%p 감소하였다. 그리고 불안에 대한 공감도 2020년 대비 2021년 2.8%p 향상하였으나, 응답자의 성향을 보정할 경우 반대로 0.3%p 감소하였다.

표 3. 입원서비스 경험(단위: %).

Variable	Before matching			After matching
	2020	2021	Change	2020	2021	Change
Doctor
Polite response	94.0	97.0	3.0%p	84.2	95.9	1.7%p
Easy-to-understand explanation	91.8	95.2	3.4%p	81.4	93.3	1.9%p
Caring attitude	90.1	95.3	5.2%p	90.0	94.5	4.6%p
Reflecting the opinions of patients	86.3	92.8	6.5%p	87.0	93.1	6.1%p
Response to patient needs during hospitalization	84.6	89.4	4.8%p	87.0	86.9	▼0.1%p
Empathy for anxiety	83.4	86.2	2.8%p	84.0	83.7	▼0.3%p
Nurse
Polite response	94.4	96.1	1.7%p	93.8	97.7	3.8%p
Easy-to-understand explanation	92.4	93.1	0.7%p	93.5	94.8	1.3%p
Nurse's response in case of emergency contact	87.5	88.3	0.8%p	87.3	88.9	1.7%p
Explanation of precautions after discharge	89.6	95.5	5.9%p	91.6	96.0	4.5%p
Overall use of medical institutions
Comfort using medical institutions	90.8	95.7	4.9%p	91.0	95.0	4.0%p
Service satisfaction of administrative departments	90.6	89.5	▼1.1%p	90.6	90.5	▼0.1%p
Guide to hospital life rules	91.7	94.5	2.9%p	93.1	92.8	0.3%p
Patient privacy and caution	89.9	95.7	5.8%p	91.5	95.2	3.7%p
Intention to recommend	81.3	88.9	7.6%p	83.2	89.6	6.5%p
Safety
Confirmation of patient status before treatment	96.2	98.7	2.5%p	95.4	98.6	3.2%p
Anxiety about infection within medical institutions	18.1	31.6	13.5%p	19.9	31.9	12.0%p

▼ 는 감소를 의미함..

간호사서비스 경험 또한 모든 문항에서 2020년 대비 2021년에 향상되었다. 한편, 응답자의 성향을 보정할 경우 예의 있는 응대, 알기 쉬운 설명, 긴급 연락 시 간호사의 응대는 2020년에 비해 2021년에 증가 폭이 0.6%p-2.1%p 더 커졌으나, 퇴원 후의 주의 사항 설명은 증가 폭이 1.4%p 줄어든 것으로 나타났다.

의료기관 이용 전반에 관한 경험의 경우, 의료기관 이용 시 안락함과 편안함, 병원의 생활수칙 안내, 개인정보 보호 및 주의는 2021년에 긍정적 경험이 향상되었지만, 행정부서의 서비스 만족도는 저하되었다. 이는 외래서비스의 응답 경향과 같은 것이다. 한편, 의료기관 이용 전반에 관한 경험 수준을 가늠해볼 수 있는 의료기관 추천의향은 7.6%p 향상되었다. 한편, 매칭 후에는 안락함과 편안함, 개인정보 보호 및 주의 경험의 증가 폭이 매칭 전보다 줄어든 가운데, 해당 의료기관에 대한 추천의향은 6.5%p만 향상한 것으로 나타났다.

안전 영역 중에서 진료 전 신분 확인 경험은 2.5%p, 의료기관 내 감염에 대한 불안 경험은 13.5%p 증가하였다. 성향점수매칭을 통해 응답자의 특성을 보정하면 연도 간 변화 폭이 조정되었는데, 진료 전 신분 확인 경험은 0.8%p가 늘었지만, 의료기관 내 감염에 대한 불안 경험은 1.5%p 줄었다.

이 연구에서는 2020년과 2021년 의료서비스경험조사 참여자를 대상으로 준실험 연구를 실시하였다. 외래서비스와 입원서비스 모두 2020년 대비 2021년에 이용률이 감소하였는데[5], 이는 코로나19의 영향에 따른 의료이용률 감소로 판단된다. 전체적으로 의료서비스 이용이 줄어든 가운데, 의료서비스를 이용한 사람들의 경험은 어떤 변화가 있었는지에 중점을 두어 살펴보았다.

두 해의 응답자 성향을 유사하게 맞춘 경우(매칭 후)를 그렇지 않았을 때(매칭 전)와 비교해서 긍정적 경험 수준의 차이가 줄어들거나, 증감의 방향이 바뀌는 경우가 있음을 확인할 수 있었다. 특히 이러한 경향은 의료서비스를 집중적으로 경험하는 입원서비스에서 더 두드러졌다. 입원 중 환자 필요에 대한 ‘의사’의 응대와 환자의 불안에 대한 ‘의사’의 공감은 2020년 대비 2021년에 향상하였지만, 응답자의 성향을 보정할 경우 반대로 감소하였다. ‘간호사’서비스는 성향 보정 후 모든 문항(퇴원 후의 주의사항 설명 제외)에서 증가 폭이 0.6%p-2.1%p 커졌으며, 의료기관 이용 전반에 관한 경험은 매칭 전보다 증가 폭이 줄어들었다. 이와 같은 결과는 앞서 제시한 의료서비스 이용 경험 변화에 대한 보건복지부의 5년의 평가에 다소 편의(bias)가 있었음을 보여준다.

의료서비스경험조사는 OECD에 제공되어 국가 간,시점 간 비교가 되는 만큼 제시된 수치에 대한 올바른 이해와 해석이 뒤따라야 한다. 이를 위해서는 무엇보다도 의료 질 향상을 가늠해볼 수 있는 의료서비스에 대한 환자의 경험을 정확하게 측정해야 한다. 물론 이는 실험연구가 아니기 때문에 환자의 경험을 측정하고 비교하는 작업에 있어서 완벽히 하기 어렵다. 예를 들어, 코로나19의 확산에 따른 정부 규제 수준의 변화, 의료제공 환경(환자 동선 분리, 입원절차 강화 등)의 변화, 의료기관 이용자 수의 변화 등 의료서비스 이용 경험에 영향을 줄 수 있는 다양한 외적 요인이 현재의 조사 틀에서는 통제가 불가능하다. 비록 조사과정에서 외적 요인을 통제하지 못했더라도, 과학적인 분석을 통해서 발생할 수 있는 해석의 오류를 줄여야 한다. 특히 비교 집단 간 혹은 비교시점 간 이질성에서 기인하는 오류를 줄여야 한다. 여기에서는 경험 수준의 변화를 해석하는 데 집단 간 동질성을 확보하고 내적 타당도를 높이기 위해서 성향점수매칭 분석을 하였다. 하지만 동질성을 확보하기 위해서 투입할 수 있는 기초 변수가 부족했다.

앤더슨의 행동모델에 따르면 의료서비스를 이용하는 데 영향을 줄 수 있는 요인이 다양한 가운데[7], 이 연구에서는 가능요인과 소인요인 중 몇 가지만 제한적으로 고려하였다. 즉 의료서비스 이용결과에 영향을 미칠 수 있는 기저질환이나 건강 관련 변수가 의료서비스경험조사에 없어서 매칭 변수로 포함하지 못했다는 한계가 있다. 향후, 필요요인을 비롯하여 여기에서 고려하지 못한 변수를 추가로 확보하여 비교 집단 간 동질성을 확보해야 한다. 더불어 이 연구에서는 성향점수매칭에 따른 전·후 비교 및 변화 분석만 했기 때문에 변화의 원인을 설명하는 데 한계가 있으므로, 추가적인 분석을 통해 더욱 정확한 인과 관계를 규명해야 한다.

일상생활 및 삶의 만족도 연구에서 성향점수매칭이 활용되는 가운데, 이는 주로 제도 및 정책효과, 영향요인 등을 파악하는 과정에서 다양한 인구 사회학적 변수 등을 통제하기 위해서 사용되었다[8,9]. 그러나 의료서비스 만족 내지 경험을 주제로 한 대규모 조사에 성향점수매칭을 활용한 연구는 전무하다. 현재 의료서비스경험조사의 원시 자료(2017-2020년)는 통계청 MDIS (Micro Data Integrated Service) 웹사이트에 공개되어 있어서 모든 국민이 받아볼 수 있다. 이 자료를 연도별로 비교 분석하고자 할 때는 집단 간의 동질성을 확보하기 위하여 성향점수매칭 방법 등을 적용해보기를 권고한다. 현재의 의료서비스경험조사는 가구 방문조사로 의료기관 정보를 제공하고 있지 않아서 활용성을 검토할 필요가 없지만, 만약 의료기관의 활동성과(performance)를 평가하고자 한다면 대상자의 동질성 확보 등 분석 틀을 더욱 정교하게 설계해야 한다.

보건복지부가 의료서비스경험조사를 도입한 지 5년이 지났다. 비단 지난 1월 보건복지부는 5년의 수치를 통해 보건의료제도에 대한 국민의 인식 수준과 만족도의 변화 수준만을 짚어보았지만, 향후에는 조사결과를 통해 드러난 제도적 한계 등을 개선하여 보건의료제도와 의료서비스에 대한 국민의 신뢰를 쌓아야 한다. 더 나아가 의료서비스경험조사가 보건의료제도의 변화와 개혁을 이끄는 데 중추적인 역할을 할 수 있도록 해야 한다. 이로써 환자의 경험을 확인하는 작업이 미래 보건의료제도의 핵심 가치로 자리매김할 수 있을 것이다.

그리고 이 과정에서 국내·외적으로 지향점이 비슷한 활동과의 연계방안에 대해서도 고심해보았으면 한다. 특히 심사평가원이 시행 중인 환자경험평가, OECD가 최근 중점적으로 추진하고 있는 환자보고지표조사(PaRIS)와의 균형 등을 꾀하여 사람 중심 보건의료제도로의 이행에 박차를 가해야 한다. 정부 내· 외부에서 시행되는 여러 활동을 통해 국민 또는 환자가 존중받는다고 인식할 때, 보건의료제도의 새로운가치가 실현되고 사람 중심 보건의료제도의 기틀이 마련될 것이다.

1 OECD에 환자 경험 지표를 제공한 24개 국가 중에서 11개 국가(호주, 캐나다, 프랑스, 독일, 네덜란드, 뉴질랜드, 노르웨이, 스웨덴, 스위스, 영국, 미국)가 국제보건정책조사에 참여 중이며, 이 결과를 중심으로 OECD에서 비교됨.

2 의사서비스 경험 10개, 비용으로 인한 의료서비스 포기 경험 3개로 구체적인 문항은 OECD 통계 포털(htpts://stats.oecd.org/)의 지표 목록을 참고하기 바람.

3 2017–2019년은 조사표 개발과정으로 조사 문항의 변경이 계속되었으며, 2020년은 선택지 배열순서가 ‘① 부정→⑤ 긍정’에서 ‘① 긍정→⑤ 부정’으로 바뀜.

4 Caliper의 크기를 작게 설정하면 매칭의 질을 향상할 수 있지만, 표본의 수가 줄어들어 추정량의 분산이 증가함. 하지만 이 연구에서는 매칭 후 실험군과 대조군 각각 8,000개 이상의 표본이 분석대상으로 추출되어 추정량의 분산이 문제가 되지 않을 것으로 판단함.

5 조사에서는 임금근로자, 자영업 및 고용주, 주부, 학생, 무직, 기타로 구분되는데, 이를 임금근로자, 자영업 및고 용주, 비경제활동인구로 새롭게 범주화함.

6 조사에서는 17개 시도로 구분되는데, 이를 수도권, 충청권, 전라 및 제주권, 경상권, 강원권으로 새롭게 범주화함.