Ⅰ. 서론
최근 인터넷 발달, 스마트폰의 대중화 등으로 여러 업종에서 예약과 취소가 간소화되었지만, 예 약 부도(No-Show) 또한 급속하게 증가하였다[1]. 이러한 예약 부도(No-Show)의 심각성에 대한 국민 들의 인식이 부족하고, 이로 인하여 경제적, 사회적 비용도 급속하게 증가하고 있다[2]. No-Show는 사 업체의 매출 손실, 고용 손실, 소비자들의 문화 향 유권 박탈 등 심각한 사회, 경제적 손실을 초래하 기에, 정부의 적극적 역할이 필요하게 되었다. No-Show에 관대한 사회적 분위기를 변화시키고, 법률적, 행정적 보완이 필요하다[3]. 최근 2022년 1 월∼ 2023년 6월까지 국립대병원의 예약부도율은 강원대병원이 14.1%, 제주대병원 10.0%, 충북대병 원 9.0%, 전남대병원 8.0%, 서울대병원 6.7%, 경북 대병원 6.6%, 전북대병원 6.0%, 충남대병원 6.0%, 부산대병원 5.8%, 경상국립대병원 1.2% 순으로 나 타났다. 의료기관의 No-Show는 지속적으로 문제가 되고 있으며, 병원의 경영 손실은 물론 다른 환자 의 진료 기회 상실로 이어져 개선이 필요하다[4].
국내의 선행연구에서는 종합병원 예약부도 결정 요인 및 부도 확률을 예측한 Shin[4]의 연구에서는 의료급여, 낮은 연령, 경력이 적은 의사, 초진, 자 동차 보험, 눈 오는 날, 오후 진료의 예약부도가 높았다. Kim et al.[5]은 입원환자 자료 조사를 통 하여 환자들의 예약부도 이탈 방지 모형을 연구하 였다. 이 연구에서 예약부도는 성별, 연령, 지역, 날씨, 보험, 진료과, 입원 경로, 협진 여부, 진료 예 약 종류, 수술 여부 등에 따른 예측 모형의 필요성 을 제기하였다. Kim[6]은 데이터마이닝을 활용하여 이탈 환자 예측 모형과 환자 이탈군의 특성 요인 을 연구하였다. 회귀분석 모형을 통하여 이탈 방지 모형을 적용하였으며, 외상보다는 질병으로 내원한 환자, 응급실을 통한 입원보다 외래를 통한 입원환 자의 이탈율이 낮은 것으로 나타났다.
외국의 선행연구에서 당뇨환자의 예약부도 관련 요인을 연구한 Nguyen et al.[7]의 결과에서는 예 약부도율이 높은 환자군의 건강 상태가 좋지 않았 다. 특히 히스패닉과 흑인의 예약부도율이 높은 것 으로 나타났다. 대학병원 내과 외래환자를 대상으 로 예약부도를 연구한 Tang et al.[8]의 결과에서는 교수진보다 레지던트의 예약부도율이 높았다. 그리 고 질병 관련하여 지식이 부족한 환자, 저소득층인 Medicaid 환자, 응급실을 자주 이용하는 환자, 의 사소통이 부족한 환자, 혈압 및 혈당이 조절되지 않는 환자들의 예약부도율이 높은 것으로 나타났 다. 스위스의 일개 대학병원 예약부도 관련 연구한 Lehmann et al.[9]의 결과에서는 스위스인이 아닌 환자, 젊은 환자, 재진 환자의 예약부도율이 높게 나타났다.
예약제를 운용하는 음식, 항공, 문화, 운송 등의 서비스 분야에서 No-Show(예약부도)의 사회, 경제 적 심각성을 인식하고, 그동안 많은 연구들이 활발 하게 진행되어 왔다[10],[11]. 하지만 의료기관 예약 부도의 심각성이 오랜 기간 문제로 이어져 왔지만, 이와 관련된 선행 연구가 많이 부족한 실정이다[12].
이에 본 연구에서는 의료기관 No-Show에 미치 는 영향을 체계적이고, 다각적으로 분석하고자 하 였다. 특히 본 연구에서는 의료기관 No-Show의 영향을 미치는 일반적 요인과 기후적 요인으로 나 누어 분석하고, 구체적인 예약부도 감소 방안을 제 시하고자 하였다. 이러한 다양한 연구 결과를 통하 여 국내 의료기관들이 예약부도 감소를 위한 경영 전략의 실무적 기초자료를 제공하고자 하였다.
Ⅱ. 연구방법
1. 자료수집 및 연구대상
본 연구는 경기지역 850병상 규모의 일개 종합 병원을 대상으로 No-Show에 영향을 미치는 요인 을 분석하였다. 2021. 1. 1 ∼ 2021. 12. 31까지 1년 동안의 외래진료 예약 환자 711,674명의 예약부도, 예약준수 관련 자료를 수집하여 분석하였다. 연구 대상에서 예약시간 표기 오류 환자, 진료 예약이 불가능한 응급실 방문 환자는 본 연구에서 제외하 였다. 예약부도 여부는 원무팀, 외래 간호팀에서 예약 당일 등원하지 않고 전산으로 확인된 환자로 하였다.
2. 연구방법
본 연구의 자료 분석은 통계프로그램 IBM SPSS Statistic 21을 사용하였다. 첫째, 일반적 특성인 성 별, 나이, 진료과, 거주지, 보험 유형, 의료진, 예약 방법, 예약부도 여부, 진료일, 진료 시간, 초재진, 진 료월을 빈도분석하였다. 둘째, 일반적 특성과 기후 적 요인에 따른 예약부도, 예약준수 차이분석을 위 하여 Chi-square test를 실시하였다. 셋째, 일반적 특성이 의료기관 No-Show에 미치는 영향을 분석하 였으며, 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 넷째, 로 지스틱 회귀분석을 이용하여, 기후적 요인이 의료기 관 No-Show에 미치는 영향을 분석하였다. 독립변 수는 기온, 풍속, 습도, 강수량, 적설 여부로 하였다. 종속변수는 예약부도, 예약준수 여부로 하였다. 그 리고 2021. 1. 1 ∼ 2021. 12. 31까지 기상청이 제공 하는 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr)를 이용하여 기온, 강수량, 풍속, 습도, 적설 관련 자 료를 수집하였다.
Ⅲ. 연구결과
1. 연구대상의 일반적 특성
연구대상의 일반적 특성에서 나이는 70대 이상 233,562명(32.8%), 60대 154,117명(21.7%), 성별은 여성 395,814명(55.6%), 남성 315,860명(44.4%), 거 주지역은 서경기도 624,365명(87.7%), 서울시 42,455명(6.0%) 순이었다. 보험은 국민건강보험 644,462명(90.6%), 의료급여 1종 38,369명(5.4%), 진 료과는 내과계 232,392명(32.7%), 외과계 103,582명 (14.6%), 안과, 이비인후과 65,351(9.2%) 이었다. 의 료진은 전문의 702,032명(98.6%), 예약 방법은 진료 과 예약 589,786명(82.9%), 전화 예약 75,636명 (10.6%), 원무 예약 23,251명(3.3%), 인터넷 예약 20,554명(2.9%), 예약부도는 50,766명(7.1%)이었다. 진료 시간은 오전 396,558명(55.7%), 진료 요일은 화요일 152,197명(21.4%), 목요일 147,167명(20.7%) 순이었다. 방문타입은 재진이 563,536명(79.2%), 진 료월은 11월 63,206명(8.9%), 6월 63.032명(8.9%), 7 월 63.032명(8.9%)이었다<Table 1>.
<Table 1>
General characteristics of the research participants
| Classification | N | % | |
|---|---|---|---|
|
|
|||
| Age | ~19 | 52,063 | 7.3 |
| 20~29 | 41,240 | 5.8 | |
| 30~39 | 38,076 | 5.4 | |
| 40~49 | 66,789 | 9.4 | |
| 50~59 | 125,827 | 17.7 | |
| 60~69 | 154,117 | 21.7 | |
| 70~ | 233,562 | 32.8 | |
|
|
|||
| Sex | Female | 395,814 | 55.6 |
| Male | 315,860 | 44.4 | |
|
|
|||
| Region | West Gyeonggi | 624,365 | 87.7 |
| Seoul | 42,455 | 6.0 | |
| East Gyeonggi | 11,902 | 1.7 | |
| Etc | 24,660 | 3.5 | |
|
|
|||
| Type of insurance | National Health Insurance | 644,462 | 90.6 |
| Medical Aid Ⅰ | 38,369 | 5.4 | |
| International Insurance & No Insurance | 22,049 | 3.1 | |
| Medical Aid Ⅱ | 4,106 | 0.6 | |
| Automobile Insurance | 1,454 | 0.2 | |
| Industrial Accident Compensation | 1,234 | 0.2 | |
|
|
|||
| Clinic Department | Internal Medicine | 232,392 | 32.7 |
| Surgery Department | 103,582 | 14.6 | |
| Ophthalmology · ENT | 65,351 | 9.2 | |
| Dermatology · Urology | 55,738 | 7.8 | |
| OBGY · Pediatrics | 46,207 | 6.5 | |
| Others | 202,177 | 28.4 | |
|
|
|||
| Doctor Position | Medical Specialist | 702,032 | 98.6 |
| Resident | 9,642 | 1.4 | |
|
|
|||
| Reservation method | Medical department | 589,786 | 82.9 |
| Phone | 75,636 | 10.6 | |
| Administration department | 23,251 | 3.3 | |
| Internet | 20,554 | 2.9 | |
| Others | 2,447 | 0.3 | |
|
|
|||
| No reservation | Show-up | 660,908 | 92.9 |
| No-show | 50,766 | 7.1 | |
|
|
|||
| Morning/Afternoon | Morning | 396,558 | 55.7 |
| Afternoon | 315,116 | 44.3 | |
|
|
|||
| Day of Week | Monday | 135,827 | 19.1 |
| Tuesday | 152,197 | 21.4 | |
| Wednesday | 140,340 | 19.7 | |
| Thursday | 147,167 | 20.7 | |
| Friday | 116,751 | 16.4 | |
| Saturday | 19,392 | 2.7 | |
|
|
|||
| Type of visit | Re-visit | 563,536 | 79.2 |
| First visit | 87,667 | 12.3 | |
| First Re-visit | 60,471 | 8.5 | |
|
|
|||
| Month | January | 52,975 | 7.4 |
| February | 49,534 | 7.0 | |
| March | 61,453 | 8.6 | |
| April | 61,489 | 8.6 | |
| May | 55,835 | 7.8 | |
| June | 63,032 | 8.9 | |
| July | 63,032 | 8.9 | |
| August | 61,316 | 8.6 | |
| September | 59,149 | 8.3 | |
| October | 57,766 | 8.1 | |
| November | 63,206 | 8.9 | |
| December | 62,887 | 8.8 | |
|
|
|||
| Total | 711,674 | 100.0 | |
2. 일반적 특성과 기후적 요인에 따른 예약준 수, 예약부도 차이 분석
일반적 특성과 기후적 요인에 따른 예약준수, 예약부도 차이분석은 다음 <Table 2>와 같다. 연 령은 60대 145,105명(94.2%), 70대 이상 217,590명 (93.2%)의 예약준수율이 높고, 30대 3,709명(9.7%), 20대 3,920명(9.5%)의 예약부도율이 높았다. 거주지 역은 동경기도 928명(7.8%), 보험유형은 국제보험 및 비보험 2,644명(12%), 의료급여 2종 400명(9.7%) 의 예약부도율이 높았다. 진료과는 피부·비뇨기과 (6,326명, 11.3%), 안과, 이비인후과(7,009명, 10.7%), 의료진은 전공의 873명(9.1%)의 예약부도율이 높았 다. 예약방법은 인터넷 예약 2,744명(13.4%), 원무 창구 예약 2,156명(9.3%), 오후 진료 23,161명 (7.3%), 토요일 1,495명(7.7%), 목요일 11,125명 (7.6%)의 예약부도율이 높았다. 방문타입에서 처음 진료 후 동일 질병으로 90일이 지나 초진으로 변 경된 초재진 10,945명(18.1%)의 예약부도율이 가장 높았다. 예약부도가 가장 높은 진료월은 12월 5,292명(8.4%), 11월 5,098명(8.1%) 이었다.
<Table 2>
Analysis of group differences by show-up and no-show
| Classification | Show-up(N, %) | No-show(N, %) | P-Value | |
|---|---|---|---|---|
|
|
||||
| Age | ~19 | 48,280(92.7) | 3,783(7.3) | P<.01 |
| 20~29 | 37,320(90.5) | 3,920(9.5) | ||
| 30~39 | 34,367(90.3) | 3,709(9.7) | ||
| 40~49 | 61,167(91.6) | 5,622(8.4) | ||
| 50~59 | 117,079(93.0) | 8,748(7.0) | ||
| 60~69 | 145,105(94.2) | 9,012(5.8) | ||
| 70~ | 217,590(93.2) | 15,972(6.8) | ||
|
|
||||
| Sex | Female | 367,843(92.9) | 27,971(7.1) | P<.05 |
| Male | 293,065(92.8) | 22,795(7.2) | ||
|
|
||||
| Region | West Gyeonggi | 581,089(93.1) | 43,276(6.9) | P<.01 |
| Seoul | 39,466(93.0) | 2,989(7.0) | ||
| East Gyeonggi | 10,974(92.2) | 928(7.8) | ||
| Etc | 22,851(92.7) | 1,809(7.3) | ||
|
|
||||
| Type of insurance | National Health Insurance | 600,105(93.1) | 44,357(6.9) | P<.01 |
| Medical Aid Ⅰ | 35,188(91.7) | 3,181(8.3) | ||
| International Insurance & No Insurance | 19,405(88.0) | 2,644(12.0) | ||
| Medical Aid Ⅱ | 3,706(90.3) | 400(9.7) | ||
| Automobile Insurance | 1,335(91.8) | 119(8.2) | ||
| Industrial Accident Compensation | 1,169(94.7) | 65(5.3) | ||
|
|
||||
| Clinic Department | Internal Medicine | 220,509(94.9) | 1,1883(5.1) | P<.01 |
| Surgery Department | 97,856(94.5) | 5,726(5.5) | ||
| Ophthalmology · ENT | 58,342(89.3) | 7,009(10.7) | ||
| Dermatology · Urology | 49,412(88.7) | 6,326(11.3) | ||
| OBGY · Pediatrics | 43,033(93.1) | 3,174(6.9) | ||
| Others | 186,160(92.1) | 1,6017(7.9) | ||
|
|
||||
| Doctor Position | Medical Specialist | 652,139(92.9) | 49,893(7.1) | P<.01 |
| Resident | 8,769(90.9) | 873(9.1) | ||
|
|
||||
| Reservation method | Medical department | 548,267(93.0) | 41,519(7.0) | P<.01 |
| Phone | 71,480(94.5) | 4,156(5.5) | ||
| Administration department | 21,095(90.7) | 2,156(9.3) | ||
| Internet | 17,810(86.6) | 2,744(13.4) | ||
| Others | 2,256(92.2) | 191(7.8) | ||
|
|
||||
| Morning/ Afternoon | Morning | 368,953(93.0) | 27,605(7.0) | P<.01 |
| Afternoon | 291,955(92.7) | 23,161(7.3) | ||
|
|
||||
| Day of Week | Monday | 125,843(92.6) | 9,984(7.4) | P<.01 |
| Tuesday | 142,054(93.3) | 10,143(6.7) | ||
| Wednesday | 130,567(93.0) | 9,773(7.0) | ||
| Thursday | 136,042(92.4) | 11,125(7.6) | ||
| Friday | 108,505(92.9) | 8246(7.1) | ||
| Saturday | 17,897(92.3) | 1,495(7.7) | ||
|
|
||||
| Type of visit | Re-visit | 531,262(94.3) | 32,274(5.7) | P<.01 |
| First visit | 80,120(91.4) | 7,547(8.6) | ||
| First Re-visit | 49,526(81.9) | 10,945(18.1) | ||
|
|
||||
| Month | January | 49,274(93.0) | 3,701(7.0) | P<.01 |
| February | 46,206(93.3) | 3,328(6.7) | ||
| March | 57,396(93.4) | 4,057(6.6) | ||
| April | 57,325(93.2) | 4,164(6.8) | ||
| May | 52,011(93.2) | 3,824(6.8) | ||
| June | 58,900(93.4) | 4,132(6.6) | ||
| July | 58,837(93.3) | 4,195(6.7) | ||
| August | 57,107(93.1) | 4,209(6.9) | ||
| September | 54,852(92.7) | 4,297(7.3) | ||
| October | 53,297(92.3) | 4,469(7.7) | ||
| November | 58,108(91.9) | 5,098(8.1) | ||
| December | 57,595(91.6) | 5,292(8.4) | ||
|
|
||||
| Temperature | <-5°C | 48,959(92.8) | 3,801(7.2) | P<.01 |
| -5-0°C | 53,010(92.5) | 4,323(7.5) | ||
| 0.1-20°C | 359,437(92.7) | 28,144(7.3) | ||
| >20 | 199,502(93.2) | 14,498(6.8) | ||
|
|
||||
| Precipitation | < 60mm | 660,568(92.9) | 50,733(7.1) | P<.05 |
| 60-90mm | 340(91.2) | 33(8.8) | ||
|
|
||||
| Wind velocity | < 3.3m/s | 651,388(92.9) | 49,992(7.1) | P<.05 |
| 3.3-7m/s | 9,520(92.5) | 774(7.5) | ||
|
|
||||
| Humidity | 30-70% | 171,716(92.8) | 13,235(7.2) | P<.05 |
| >70% | 481,229(92.9) | 36,862(7.1) | ||
|
|
||||
| Snowing | No | 651,206(92.9) | 49,896(7.1) | P<.01 |
| Yes | 9,702(91.8) | 870(8.2) | ||
|
|
||||
| Total | 711,674 | 100.0 | ||
기후적 요인에서 기온은 20°C 이상의 날씨에서 199,502명(93.2%)으로 예약부도율이 낮고, -5-0°C에 서 4,323명(7.5%)으로 예약부도율이 가장 높았다. 그리고 강수량은 60-90mm, 풍속은 3.3-7m/s, 습도 는 30-70%에서 예약부도율이 높았다. 적설 여부에 서는 눈오는 날이 870명(8.2%)으로 예약부도율이 높았으며, 통계적으로 유의한 관련성이 이었다.
3. 예약부도(No-Show)에 영향을 미치는 요인: 일반적 특성 대상
일반적 특성이 예약부도에 미치는 영향을 분석 하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 결 과는 다음 <Table 3>과 같다. 연령은 60대를 제외 한 전 연령에서 통계적으로 유의하였다. 19세 이하 환자군에 비해 30-39세는 OR=1.715, 95% CI=1.629-1.806, 20-29세는 OR=1.583, 95% CI=1.505-1.665로 전 환자군의 교차비가 높았다. 19 세 이하, 60대, 70대가 상대적으로 예약준수가 높 고, 30대, 20대의 예약부도율이 높았다.
<Table 3>
Regression analysis of the effect of no-show
| Variables | B | S.E, | P | OR | 95% CI | |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
||||||
| Min | Max | |||||
|
|
||||||
| ~19 | . | 1.000 | ||||
| 20~29 | .459 | .026 | 000 | 1.583 | 1.505 | 1.665 |
| 30~39 | .540 | .026 | .000 | 1.715 | 1.629 | 1.806 |
| 40~49 | .414 | .024 | .000 | 1.513 | 1.443 | 1.586 |
| 50~59 | .229 | .023 | .000 | 1.258 | 1.203 | 1.315 |
| 60~69 | .040 | .023 | .083 | 1.041 | .995 | 1.088 |
| 70~ | .216 | .022 | .000 | 1.241 | 1.188 | 1.295 |
|
|
||||||
| Male | 1.000 | |||||
| Female | -.016 | .010 | .102 | .984 | .965 | 1.003 |
|
|
||||||
| West Gyeonggi | 1.000 | |||||
| Seoul | -.044 | .020 | .027 | 1.053 | .920 | .995 |
| East Gyeonggi | .108 | .040 | .007 | 1.225 | 1.030 | 1.204 |
| Etc | .045 | .031 | .152 | 1.046 | .984 | 1.113 |
|
|
||||||
| National Health Insurance | 1.000 | |||||
| Medical Aid Ⅰ | .262 | .020 | .000 | 1.299 | 1.250 | 1.350 |
| Medical Aid Ⅱ | .402 | .054 | .000 | 1.494 | 1.343 | 1.662 |
| Automobile Insurance | .198 | .098 | .043 | 1.219 | 1.006 | 1.477 |
| Industrial Accident Compensation | -.275 | .130 | .035 | .759 | .588 | .981 |
| International Insurance & No Insurance | .178 | .025 | .000 | 1.195 | 1.138 | 1.256 |
|
|
||||||
| Internal Medicine | 1.000 | |||||
| Surgery Department | -.801 | .044 | .000 | .449 | .412 | .489 |
| OBGY · Pediatrics | -.786 | .045 | .000 | .455 | .417 | .497 |
| Ophthalmology · ENT | -.531 | .048 | .000 | .588 | .536 | .646 |
| Dermatology · Urology | -.216 | .045 | .000 | .806 | .738 | .880 |
| Others | .099 | .045 | .027 | 1.104 | 1.011 | 1.206 |
|
|
||||||
| Medical Specialist | 1.000 | |||||
| Resident | .089 | .037 | .016 | 1.093 | 1.017 | 1.175 |
|
|
||||||
| Medical department | 1.000 | |||||
| Internet | .055 | .025 | .028 | 1.056 | 1.006 | 1.109 |
| Phone | -.722 | .020 | .000 | .486 | .467 | .505 |
| Administration department | -.228 | .027 | .000 | .796 | .755 | .840 |
| Others | -.770 | .086 | .000 | .463 | .391 | .548 |
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||||||
| Morning | 1.000 | |||||
| Afternoon | .039 | .010 | .000 | 1.040 | 1.020 | 1.060 |
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||||||
| Monday | 1.000 | |||||
| Tuesday | -.111 | .015 | .000 | .895 | .868 | .922 |
| Wednesday | -.059 | .015 | .000 | .943 | .915 | .972 |
| Thursday | .050 | .015 | .001 | 1.051 | 1.021 | 1.082 |
| Friday | -.062 | .016 | .000 | .940 | .911 | .971 |
| Saturday | -.096 | .031 | .002 | .909 | .855 | .965 |
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| January | 1.000 | |||||
| February | -.042 | .025 | .094 | .958 | .912 | 1.007 |
| March | -.053 | .029 | .063 | .948 | .897 | 1.003 |
| April | -.022 | .028 | .435 | .978 | .926 | 1.034 |
| May | -.011 | .029 | .695 | .989 | .934 | 1.047 |
| June | -.015 | .034 | .655 | .985 | .922 | 1.052 |
| July | -.001 | .036 | .985 | .999 | .931 | 1.073 |
| August | .034 | .036 | .337 | 1.035 | .965 | 1.110 |
| September | .076 | .032 | .017 | 1.079 | 1.014 | 1.148 |
| October | .130 | .029 | .000 | 1.139 | 1.077 | 1.204 |
| November | .159 | .027 | .000 | 1.172 | 1.112 | 1.236 |
| December | .194 | .024 | .000 | 1.214 | 1.158 | 1.273 |
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| First visit | 1.000 | |||||
| Re-visit | -.575 | .018 | .000 | .563 | .543 | .583 |
| First Re-visit | .835 | .019 | .000 | 2.306 | 2.223 | 2.392 |
거주지역은 동경기도(OR=1.225, 95% CI=1.030-1.204), 서울시(OR=1.054, 95% CI=0.920- 0.995)가 통계적으로 유의하였다. 병원이 위치한 서 경기도에서 거리가 먼 동경기도의 예약부도율이 높고, 병원이 위치한 서경기도의 예약준수가 높았 다. 보험유형은 건강보험 환자에 비해 의료급여 2 종, 의료급여1종, 자동차보험, 일반환자 순으로 교 차비가 유의하게 높았으며, 산재환자(OR=0.759, 95% CI=0.588-0.981)는 유의하게 교차비가 낮았다. 건강보험 환자 대비 의료급여 2종, 의료급여 1종, 자동차 보험 순으로 예약부도율이 높고, 산재보험 환자의 예약부도율이 낮았다.
진료과는 내과에 비해 외과계, 산부인과·소아청 소년과, 안과·이비인후과, 피부·이비인후과 순으로 예약준수율이 높았으며, 내과 및 기타 환자의 예약 부도율이 유의하게 높았다. 의료진은 전문의에 비 해 전공의(OR=1.093, 95% CI=1.017-1.175)가 유의 하게 교차비가 높았으며, 예약부도율이 높았다. 예 약 방법은 인터넷 예약(OR=1.056, 95% CI=1.006-1.109)의 교차비가 유의하게 높았으며, 전 화 예약은 유의하게 교차비가 낮았다. 인터넷 예약 이 예약부도율이 높고, 전화 예약의 예약부도율이 상대적으로 낮았다.
진료 시간은 오전에 비해 오후(OR=1.040, 95% CI=1.020-1.060)의 예약부도율이 높았다. 진료요일 은 목요일, 월요일이 상대적으로 예약부도율 높고, 화요일, 토요일, 금요일, 수요일 순으로 예약부도율 이 낮았다. 예약월은 12월, 11월, 10월, 1월 순으로 예약부도율이 높고, 2월, 3월이 상대적으로 예약부 도율이 낮았다. 진료타입에서 초진에 비해 초재진 (OR=2.306, 95% CI=2.223-2.392) 교차비가 유의하 게 높았으며, 재진(OR=0.563, 95% CI=0.543-0.583) 은 유의하게 교차비가 낮았다.
4. 예약부도(No-Show)에 영향을 미치는 요인: 기후적 요인 대상
기후적 요인이 예약부도에 미치는 영향을 분석 하였으며, 결과는 다음 <Table 4>와 같다. 20°C 이 상의 기온에서 통계적으로 유의하였으며 (OR=0.904, 95% CI=0.866-0.942), -5°C 대비해서 20°C 이상의 날씨에서 예약부도율이 낮았다. 상대 적으로 0°C 이하의 추운 날씨에서 예약부도율이 높았다. 강수량과 풍속은 예약부도율에 유의한 영 향이 없었다. 습도는 70% 이상 날씨에서 통계적으 로 유의하였으며(OR=1.035, 95% CI=1.011-1.061), 70% 이상 습도가 높은 날씨에 예약부도율이 높게 나타났다. 적설 여부에서는 눈 오는 날(OR=1.132, 95% CI=1.053- 1.216)이 통계적으로 유의하였다. 눈이 오지 않은 날보다 눈 오는 날의 예약부도율 이 상대적으로 높았다.
<Table 4>
Regression analysis of the effect of no-show by weather factors
| Variables | B | S.E, | P | OR | 95% CI | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Min | Max | ||||||
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|||||||
| Temperature | <-5°C | 1.000 | |||||
| -5-0°C | .029 | .024 | .224 | 1.029 | .983 | 1.078 | |
| 0.1-20°C | -.022 | .019 | .252 | .978 | .942 | 1.016 | |
| >20°C | -.101 | .021 | .000 | .904 | .866 | .942 | |
|
|
|||||||
| Precipitation | < 60mm | 1.000 | |||||
| 60-90mm | .230 | .187 | .220 | 1.258 | .872 | 1.816 | |
|
|
|||||||
| Wind velocity | < 3.3m/s | 1.000 | |||||
| 3.3-7m/s | .025 | .041 | .534 | 1.026 | .947 | 1.112 | |
|
|
|||||||
| Humidity | 30-70% | 1.000 | |||||
| >70% | .035 | .012 | .005 | 1.035 | 1.011 | 1.061 | |
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|
|||||||
| Snowing | No | 1.000 | |||||
| Yes | .124 | .037 | .001 | 1.132 | 1.053 | 1.216 | |
Ⅳ. 고찰
본 연구는 의료기관 No-Show에 미치는 영향을 일반적 특성과 기후적 요인으로 나누어 분석하였 다. 연구 자료는 2021. 1. 1 ∼ 2021. 12. 31까지 1 년 동안 경기지역의 일개 종합병원의 외래진료 예 약 환자 711,674명을 대상으로 예약부도, 예약준수 관련 자료를 수집하여 분석하였다.
첫째. 60대, 70대, 19세 이하의 예약준수율이 높 고, 20대, 30대의 예약부도율이 높았다. 거주지역은 병원이 위치한 지역에서 거리가 먼 동경기도, 서울 시 순으로 예약부도율이 높았다. 보험 유형은 의료 급여 2종, 의료급여 1종, 진료과는 내과 및 기타 환자의 예약부도율이 높았다. 의료진은 전문의에 비해 전공의, 예약 방법은 인터넷 예약의 예약부도 율이 높았다. 예약부도 관련하여 대학병원 외래환 자를 분석한 Kwon et al.[3]의 연구 결과에서도 50-64세(95.64%), 65세 이상(95.37%)의 예약준수율 이 높은 것으로 나타났다. 연령이 젊은 20-30대 보 다 상대적으로 고령층의 예약부도율이 낮은 것으 로 나타났다. 종합병원에서 예약부도 확률과 예약 부도 결정 요인은 연구한 Shin[4]의 결과에서도 낮 은 연령, 의료급여, 자동차보험 환자의 예약부도율 이 높았다. 이러한 결과는 노령인구에 비해 상대적 으로 사회 및 경제 활동을 많은 젊은층의 예약부 도율이 높은 것으로 판단할 수 있다. 보건정보를 활용하여 Kim[6]은 대학병원의 신환 환자의 예약 부도율을 연구하였으며, 거리와 지역은 예약부도율 에 유의한 영향력이 없었다. 이러한 상이한 결과는 연구대상 병원의 규모, 지역, 환자의 유형, 환경적 요인 등에 따라 다양한 결과로 나타났다.
의료서비스의 접근 전략은 시간적 접근, 정보적 접근, 물리적 접근이 있다[14]. 선행연구와 본 연구 에서는 의료기관과 환자와의 물리적 접근성 요인 인 거리가 예약부도에 중요한 요인이었다. 이에 의 료기관들은 고객들에게 교통의 편리한 접근성 제 공을 위하여, 주요 교통지에 순환버스 운행 등 다 양한 교통 지원이 필요하다. 일개 대학병원의 기상 변화와 예약부도 관련성을 연구한 Park et al.[13] 의 결과에서도 인터넷 예약부도율(10.8%)이 가장 높았다. 최근 스마트폰 및 인터넷 등의 급속한 발 달로 손쉽게 진료 예약이 가능하고 이로 인한 예 약부도율 또한 높은 것으로 나타났다. 이에 정보적 접근성과 예약부도 관련된 심도있는 연구가 추가 적으로 필요하다고 판단된다.
둘째, 진료 시간은 오후, 요일은 토요일, 목요일, 월요일 순으로 예약부도율 높았다. 예약월은 12월, 11월, 1월과 초재진의 예약부도율이 가장 높았다. Kim et al.[5]은 입원환자 자료 조사를 통하여 환 자들의 예약부도 이탈 방지 모형을 연구하였으며, 결과에서는 진료월, 진료요일은 예약부도에 유의한 영향력이 없었다. Kim[6]의 연구에서도 계절, 요일 은 예약부도에 유의한 영향력이 없었다. 하지만 Kwon et al.[3]의 연구에서 5시 이후 진료 예약 (6.8%), 3-5시 진료예약(5.34%), 8월(5.82%), 9월 (5.48%), 2월(5.46%), 12월(5.43%), 1월(5.39%) 그리 고 토요일(6.26%), 월요일(5.12%) 순으로 예약부도 가 높았다. 선행연구와 본 연구를 비교 분석한 결 과 진료 형태, 병원 규모, 연구 자료 등의 다양한 요인들이 예약부도에 영향을 미치는 것으로 나타 났다. 본 연구와 선행연구에서는 오후 진료 및 토 요일 진료의 예약부도율이 유의하게 가장 높게 나 타났다. 이에 병원들은 예약부도율을 줄이기 위하 여 예약부도가 높은 요일에 전화 안내, SNS 안내, 문자발송, 메일 발송 등의 다각적인 방안이 필요하 다[15]. 추운 날씨에는 예약부도율에 유의하게 높 았다. 이러한 결과는 최근 급속한 고령화 및 인구 구조의 변화로 인하여 추운 겨울의 예약부도율이 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 이에 노령 환 자들이 추운 날씨에 병원을 방문하는데 불편함이 없도록 병원 차원의 노력이 필요하다[3][13]. 그리 고 예약제도 활성화를 통한 대기시간 축소, 전화로 다양한 정보 제공, 홈페이지 활성화, SNS 활용, 야 간, 공휴일 진료 시간 확대 등의 다양한 시간적, 정보적 접근성을 제공하여 예약부도율을 낮추기 위한 노력이 필요하다.
셋째, 기온은 20°C 이상의 날씨에서 예약부도율 이 낮았고, 상대적으로 0°C 이하의 날씨에서 예약 부도율이 높았다. 강수량과 풍속은 예약부도율에 유의한 영향이 없었다. 습도는 70% 이상의 높은 날 예약부도율이 높았다. 적설 여부는 눈 오는 날 의 예약부도율이 유의하게 높았다.
일개 대학병원의 기상변화와 예약부도 관련성을 연구한 Park et al.[13]의 결과에서 20°C 이상의 날 씨에는 예약부도율이 5.9%로 낮고, 0°C 이하의 날 씨에서 예약부도율이 7.3%로 가장 높아, 본 연구 결과와 동일하였다. 예약부도 관련하여 대학병원 외래환자를 분석한 Kwon et al.[3]의 연구 결과에 서도 예약부도율과 날씨는 유의한 차이가 없는 것 으로 나타났다. 선행연구와 본 연구 결과를 비교분 석한 결과 더운 날씨에 예약부도율이 낮고, 0°C의 이하의 추운 날씨에 예약부도율이 높았다. 이러한 결과는 본 연구에서 60세 이상의 노령 환자가 약 55%이며, 급속하게 증가하는 노령 환자들은 추운 날씨에 의료기관으로 물리적 접근성의 제약으로 예약부도율에 높은 것으로 판단된다. 습도는 병원 의 지역, 병원의 규모, 연구 방법 등에 따라 예약 부도율에 다양한 결과로 나타났다[13]. 향후 예약 부도율과 습도의 관련성에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다. 본 연구는 경기지역 850병상 규모의 일개 종합병원을 대상으로 연구를 진행하 였기에, 연구 결과의 대표성에 한계가 있었으며 향 후 추가적 연구가 필요하다.
Ⅴ. 결론
본 연구에서 의료기관 No-Show에 영향을 미치 는 요인을 분석하였다. 본 연구에서 더운 날씨에 예약부도율이 낮고, 0°C의 추운 날씨에 예약부도 율이 높았다. 그리고 의료기관과 거리인 물리적 접 근성, 계절적 요인, 요일 등이 예약부도율에 유의 한 영향력이 있었다. 최근 노인인구 증가와 인구구 조의 변화는 병원들의 의료서비스 제공에도 많은 영향을 미치고 있으며, 다양한 고령 친화적 맞춤형 의료서비스 제공이 필요하다. 그리고 예약부도율을 낮추기 위하여 SNS 안내, 문자 안내, 전화 안내, 홈페이지 활성화, 메일발송, 편리한 교통의 접근성 제공 등의 적극적인 노력을 통하여 예약부도 감소 를 위한 병원 경영이 필요하다.
