Purpose
The aim of this study was to examine the differences in nurse staffing levels and patient outcomes in long-term care hospitals by region and to identity the effects of nurse staffing level and registered nurse proportion on patient outcomes.
Methods
A secondary analysis of national data that included general characteristics of hospitals and long-term care hospitals’ evaluation results from the Health Insurance Review and Assessment Services was conducted, and 1,205 hospitals were selected.
Results
Results showed that the mean number of patients per nursing staff and registered nurse proportion were 4.27 and 0.43, respectively. The differences in long-term care hospitals’ evaluation results and nurse staffing levels according to region were significant. A logistic regression analysis showed that the number of patients per nursing staff affected the probability of the patient experiencing a decline in daily life activities, as well as a decline in the outcomes of patients who were non-dementia; registered nurse proportion affected the outcomes of patients with dementia.
Conclusion
The findings suggest that implementing policies to improve long-term care hospitals’ nurse staffing level and registered nurse proportion is important. Ensuring mandatory registered nurse staffing levels based on the severity of patients’ diagnoses is also necessary.
The aim of this study was to examine the differences in nurse staffing levels and patient outcomes in long-term care hospitals by region and to identity the effects of nurse staffing level and registered nurse proportion on patient outcomes.
A secondary analysis of national data that included general characteristics of hospitals and long-term care hospitals' evaluation results from the Health Insurance Review and Assessment Services was conducted, and 1,205 hospitals were selected.
Results showed that the mean number of patients per nursing staff and registered nurse proportion were 4.27 and 0.43, respectively. The differences in long-term care hospitals' evaluation results and nurse staffing levels according to region were significant. A logistic regression analysis showed that the number of patients per nursing staff affected the probability of the patient experiencing a decline in daily life activities, as well as a decline in the outcomes of patients who were non-dementia; registered nurse proportion affected the outcomes of patients with dementia.
The findings suggest that implementing policies to improve long-term care hospitals' nurse staffing level and registered nurse proportion is important. Ensuring mandatory registered nurse staffing levels based on the severity of patients' diagnoses is also necessary.
인구의 고령화가 지속되고, 2008년 장기요양보험이 도입된 이후로 요양병원의 수가 급속히 증가되면서 요양병원의 서비스 질에 대한 관심이 급증하였다. 2018년 65세 이상 인구는 765만명으로 2012년 대비 약 1.3배 증가, 요양병원의 수는 총 1,560개소로 2012년 대비 약 1.4배로 증가하였고[1], 증가하는 요양병원의 수에 따라 국내 요양병원에서 제공되는 서비스 질의 적정성을 평가하기 위해 2008년부터 건강보험심사평가원에서는 요양병원 적정성 평가를 실시하여, 2018년 7차 적정성 평가결과를 건강보험심사평가원 홈페이지를 통해 일반 국민에게 공개하고 있다. 평가 지표는 구조(시설 · 인력 · 장비), 진료(과정, 결과)영역으로 시작으로 하여 간호인력 이직률, 폐렴 발생률 등 15개 모니터링 지표도 포함되었고, 최종 1등급 내지 5등급으로 구분되어 등급화되었다[1]. 환자 결과에는 일상생활 수행능력과 방밖으로 나오기, 욕창 등이 조사에 포함되었는데, 이는 일상생활 수행능력은 노인 환자의 의료서비스 목적이 질병의 완치와 함께 독립적인 생활 기능을 유지 · 향상시키는 것이기 때문에 가장 광범위하게 사용되는 변수이고, 방밖으로 나오기 능력은 사망률과 관련되어 있기 때문이며, 욕창은 다양한 합병증 유발은 물론 욕창 예방과 치료를 위해서는 잦은 체위변경과 충분한 서비스가 제공되어야 하기 때문이라는 이론적 근거를 바탕으로 하고 있다[1]. 요양병원의 수가 증가하면서 요양병원에 근무하는 간호사도 함께 증가하였고, 요양병원 적정성 평가에는 간호인력의 배치수준과 간호와 관련된 환자결과 등이 포함하고 있으며, 간호사 배치수준의 영향에 대한 지속적인 연구의 필요성이 주장되는 등[2, 3, 4] 요양병원 간호사의 중요성이 증가되고 있기 때문에 간호학 연구에서는 이에 대해 중점적으로 다루어야 한다.
요양병원 간호사와 관련된 많은 연구에서는 간호인력 배치수준과 건강 결과에 대한 관계를 설명하였다. 기존연구에 따르면 요양병원의 간호인력 배치수준은 인지기능 장애가 없는 요양병원 입원 환자의 몸무게 감소[3], 일상생활 수행능력 감퇴, 고위험군에서의 욕창 발생[4], 억제대와 도뇨관 사용[5]등과 관련된 환자결과의 주요한 영향요인이었다. 또 1일 환자당 간호 제공시간(RN Hours Per Resident Day, HPRD)의 증가는 환자의 정신과 약물 복용과 인지 장애를 줄이는 등 간호인력의 적정한 배치를 통한 충분한 간호 제공은 요양병원 입원 환자의 건강에 영향을 미치므로[5, 6, 7], 본 연구에서는 건강보험심사평가원에서 발표한 요양병원 적정성 평가 결과를 바탕으로 요양기관의 간호인력 배치수준을 확인하고 간호인력 배치수준이 환자결과에 미치는 영향을 설명하고자 한다.
간호인력 배치수준 연구는 간호인력을 간호사와 간호조무사를 합친 인력의 배치수준으로 산정하고 이에 따른 환자결과를 확인한 연구나, 간호인력을 간호사와 간호조무사로 구분하여 환자결과에 미치는 영향을 확인한 연구로 구분할 수 있다. 간호인력을 간호사의 배치수준과 간호조무사의 배치수준으로 구분하여 환자결과에 미치는 영향을 확인한 연구에서는 환자와 간호사의 배치수준은 치매 환자군의 일상생활 수행능력 감퇴 환자 비율과 고위험군에서의 욕창발생률에 영향을 미친 반면, 간호조무사의 높은 배치수준은 유의하게 욕창 저위험군에서의 욕창발생률을 낮추었다[8]. ‘간호인력 배치수준’과 ‘간호인력 중 간호사 비율’을 모델에 함께 포함하여 일상생활 수행능력 감퇴능력에 미치는 영향을 본 국내 연구에서도 간호사 비율만 유의한 영향이 확인되었다[9]. 이는 간호사와 간호조무사의 역할과 역량이 다름에 따라 각각의 배치수준을 구분해야 하고, 간호인력 중 간호사 비율, 즉 skill-mix 도 고려되어야 함을 의미한다.
간호인력의 배치수준에 대한 연구에서는 지역별 차이 또한 고려되어야 한다. 우리나라의 간호인력 연구에 따르면 지역별, 규모별로 간호인력, 그 중 간호사의 배치수준 차이가 컸다[10]. 그 이유는 대부분의 신입간호사는 급여와 복지 수준이 높은 큰 규모의 의료기관에서 근무하고자 하고, 이는 대부분 서울, 수도권, 광역시와 같은 대도시에 밀집되어 있기 때문이다. 이런 이유로 본인의 출신 지역을 떠나는 경우가 많았는데, 특히 간호학과 입학정원이 증가되었음에도 전라권, 충청권은 유입보다 유출이 더 증가하였고, 그 반대로 수도권은 유입이 유출보다 더 증가하여 신입간호사의 수도권 집중이 심화되었다[11, 12]. 이에 따라 요양병원에서의 간호사 배치수준도 지역별로 차이가 있을 것이라 예측할 수 있고, 특히 간호사 확보가 어려운 지역에서는 간호사 대신 간호조무사 등의 기타 간호인력을 채용하는 방향의 전략을 택할 가능성이 높다. 요양병원은 간호인력의 2/3을 간호조무사로 대체할 수 있다는 법령 또한 간호사 확보가 어려운 지역에서 간호사 대신 간호조무사 채용을 선택하게 할 수 있다[13]. 그러나 앞서 밝혔듯, 간호사와 간호조무사의 역할과 역량이 다르고 이에 따른 환자결과 영향에도 차이가 있었으므로 지역에 따른 간호인력 배치수준와 함께 간호인력 중 간호사 비율도 고려하여 그 차이를 분석해 볼 필요가 있다.
이에 본 연구에서는 간호인력의 배치수준을 간호사와 간호조무사로 구분하고 간호인력 중 간호사의 비율, 즉 skill-mix를 고려하여 지역별 차이를 밝힐 것이다. 또한 지역 변수를 포함한 요양병원의 특성과 간호인력의 배치수준이 환자건강에 미치는 영향을 분석함으로써 간호인력 배치, 특히 간호사 배치의 중요성에 대해 확인하고 지역별 간호사 배치수준 차이의 완화를 위한 정책적 방향에 대해 논의하고자 한다.
본 연구는 지역별 요양병원 평가 등급, 간호인력 배치수준, 간호인력 중 간호사의 비율, 환자결과의 차이를 확인하고, 요양병원의 지역을 비롯한 특성과 간호인력 배치수준, 간호인력 중 간호사의 비율이 환자결과에 미치는 영향을 규명하고자 수행되었다.
본 연구는 지역별 요양병원 평가 등급, 간호인력 배치수준, 간호인력 중 간호사의 비율, 환자결과의 차이를 확인하고, 그 관계를 규명하기 위해 건강보험심사평가원에서 홈페이지를 통해 공개한 요양병원 적정성 평가 자료를 분석한 2차 자료분석연구이다.
본 연구의 분석 자료는 건강보험심사평가원이 2018년 전국의 요양병원을 대상으로 의료 인력 등과 같은 구조 관련 지표, 유치도뇨관이 있는 환자 비율 등과 같은 과정 관련 지표, 치매환자 혹은 치매 환자 외의 일상생활 수행능력 감퇴 환자 비율 등과 같은 결과 관련 지표 등 각 부분에 대한 평가를 실시한 후 각 병원별로 그 결과를 홈페이지를 통해 공개한 ‘요양병원 적정성 평가정보’이다. 2018년에 수행된 요양병원 적정성 평가는 7차 조사로, 2018년 1월 이전에 개설하여 2018년 3월 기준으로 운영하고 있는 요양병원을 대상으로 하였다. 데이터 코딩은 1차로 건강보험심사평가원이 홈페이지를 통하여 공개하고 있는 전국 ‘병원 · 약국 찾기 정보’에서 2019년 7월 기준으로 개설되어 있는 전국 요양병원의 기본정보를 수집하였으며 이는 총 1,212개소였다[14]. 이 정보에는 요양병원명, 소재지, 설립유형 등이 포함되어 있었다. 2차로 그 정보를 바탕으로 각 요양병원의 세부 평가 결과를 동일한 홈페이지 내에서 검색하여 구조, 과정, 결과의 구체적인 평가 결과를 코딩에 포함하였다. 그 중 간호인력 1인당 간호사 수 등 중요 정보가 누락되어 있는 7개소를 분석에 제외하였고, 최종적으로 총 1,205개소를 분석에 포함하였다.
설립구분은 공립과 그 외(개인, 사단법인 등)로 구분하였고, 병상수는 공개된 자료를 활용하여 분석하였다. 본 연구의 목적 중 하나는 지역에 따른 변수들의 차이를 확인하는 것이므로 지역은 17개 시도로 구분된 자료를 ‘서울, 경기 · 인천, 인천을 제외한 5개 광역시(광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산), 경상, 전라 · 제주, 충청 · 강원 · 세종’ 등 6개로 조정하여 분석하였다. 요양병원 평가등급은 1 내지 5로 구분되어 조사된 값을 활용하였다.
본 연구의 간호인력은 간호사, 간호조무사를 합한 의미로, 요양병원에서 해당 기간에 ‘입원료 차등제’에 신고한 자료로 간호인력 1인당 환자수로 공개된 자료를 분석에 활용하였고, 간호사 배치수준은 간호사 1인당 환자수로 공개된 자료를 분석하였다. 간호인력 중 간호사 비율은 간호인력 1인당 환자수, 간호사 1인당 환자수를 이용하여 산출한 값을 이용하였고, 의사 배치수준은 의사 1인당 환자수 값을 활용하였다.
조사기간 중 전월에 비해 일상생활 수행능력이 줄어든 환자를 조사한 값이다. 10개 일상생활 수행능력(Activities of Daily Life, ADL) 항목 중 값이 1 이상 증가한 항목이 2개 이상이거나, 2 이상 증가한 항목이 1개 이상인 환자의 비율이 조사된 값(전월 평가에서 8가지 이상 ADL 값이 모두 ‘전적이 도움’이거나 ‘행위발생 안함’이라 더 이상 나빠질 수 없는 경우는 대상에서 제외)을 해당 환자가 한 명도 없는 경우를 0, 해당 환자가 1명 이상이라도 있어 그 비율이 0을 초과한 경우를 1로 하여 분석하였다.
조사기간 중 전월에 비해 일상생활 수행능력 항목 중 ‘방밖으로 나오기’ 항목이 악화된 환자의 비율이 조사된 값(‘방밖으로 나오기’ 항목 값이 모두 ‘전적이 도움’이거나 ‘행위발생 안함’이라 더 이상 나빠질 수 없는 경우는 대상에서 제외)을 해당 환자가 한 명도 없는 경우를 0, 해당 환자가 1명 이상이라도 있어 그 비율이 0을 초과한 경우를 1로 하여 분석하였다.
고위험군은 ① 체위변경하기가 ‘상당한 도움’이거나 ‘행위발생 안함’인 경우, ② 일어나 앉기가 ‘상당한 도움’이거나 ‘행위발생 안함’인 경우, ③ 옮겨 앉기가 ‘상당한 도움’이거나 ‘행위발생 안함’인 경우, ④ 방밖으로 나오기가 ‘상당한 도움’이거나 ‘행위발생 안함’인 경우 중 하나에 해당되는 환자를 뜻하고, 저위험군은 고위험군이 아닌 환자를 의미하였다. 조사기간 중 전월에 욕창이 없었으나 새롭게 욕창이 생긴 환자의 비율이 조사된 값을 해당 환자가 한 명도 없는 요양병원을 0, 해당 환자가 1명 이상이라도 있어 그 비율이 0을 초과한 요양병원을 1로 하여 분석하였다.
고위험군은 욕창이 새로 생긴 환자 유무에서의 정의와 동일하였다. 고위험군 중 전월에 욕창이 있던 상태에서 총 개수가 늘어난 환자나 욕창이 있던 상태에서 최고 단계가 심해진 환자의 비율이 조사된 값을 해당 환자가 한 명도 없는 요양병원을 0, 해당 환자가 1명 이상이라도 있어 그 비율이 0을 초과한 요양병원을 1로 하여 분석하였다.
고위험군은 욕창이 새로 생긴 환자 유무에서의 정의와 동일하였다. 고위험군 중 전월에 욕창이 있던 상태에서 총 개수가 줄어든 환자나 욕창이 있던 상태에서 최고 단계가 낮아진 환자의 비율이 조사된 값(전월에 욕창이 없었거나 개선과 악화가 모두 발생한 환자 제외)을 해당 환자가 한 명도 없는 요양병원을 0, 해당 환자가 1명 이상이라도 있어 그 비율이 0을 초과한 요양병원을 1로 하여 분석하였다.
요양병원의 설립구분, 병상수, 소재지, 요양병원 평가 등급, 의료진 배치수준 등의 분석은 빈도, 퍼센트, 중앙값, 평균, 표준편차 등의 서술적 통계방법을 이용하였다. 지역에 따른 평가 등급의 차이는 서술적 통계방법과 카이제곱 분석을 실시하였고, 의료인력 배치수준의 차이는 one-way ANOVA 분석을 실시하고 사후 검정은 Scheffé test로 하였다. 지역별 간호인력 1인당 환자수의 평균을 초과하는 요양병원과 그렇지 않은 요양병원의 간호인력 당 간호사 비율의 차이 분석은 t-test로 하였고, 지역에 따른 환자결과의 차이를 확인하기 위해 카이제곱 분석과 Fisher's exact test를 하였다. 환자결과에 미치는 영향요인을 규명하기 위해서는 로지스틱 회귀분석을 하였고, 병상수, 간호인력 중 간호사 비율, 의사 1인당 환자수는 정규분포를 만족하지 않아 로그 변환 후 로지스틱 회귀분석에 포함하였다.
본 연구는 공공기관에서 요양병원을 대상으로 의료인력 배치수준, 환자결과 등에 대한 적정성 평가를 한 결과를 바탕으로 분석을 시행한 연구로 연구목적, 연구방법 등의 적정성에 대해 생명윤리위원회에 심의를 의뢰하였고, 그 결과 심의 면제 승인을 받았다(IRB No. SMU-EX-2020-01-001).
분석대상 요양병원의 특성은 Table 1과 같다. 1,205개 요양병원 중 사립이 1,130개소(93.78%)로 대부분을 차지하였다. 병상수는 가장 적은 요양병원이 13개, 가장 많은 요양병원이 783개였고, 100~199개 병상이 있는 요양병원이 60.58%로 가장 많았다. 지역별로 구분하면 광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산광역시 소재 요양병원이 28.22%로 가장 많았고, 그 다음으로 경기 · 인천(24.81%), 경상(17.59%) 순이었다. 서울은 7.05%로 가장 적었다. 요양병원 평가등급으로 구분하면 2등급 요양병원이 38.92%로 가장 많았고, 3등급 요양병원이 24.73%로 그 다음으로 많았다. 1등급 요양병원은 19.92%였다. 간호사와 간호조무사를 합한 간호인력 1인당 환자수는 평균이 4.27명, 간호사 1인당 환자수 평균은 10.97명이었다. 간호인력 중 간호사 비율은 평균 0.43이었고, 비율이 가장 낮은 요양병원은 0.02, 가장 높은 요양병원은 0.97이었다. 의사 1인당 환자수는 평균 31.21명이었다.
Table 1
Descriptive Statistics of Organization's Characteristics (N=1,205)
지역에 따른 요양병원의 평가등급 결과를 분석한 결과는 Table 2와 같다. 지역에 따른 요양기관 평가등급의 차이는 유의하였다(χ2=80.66, p<.001). 서울에 소재한 요양기관 85개소 중 40.00%인 34개소는 1등급이었고, 다른 지역에 비해 1등급 기관에 속하는 기관의 비율이 가장 높았다. 1등급에 속하는 요양병원 비율이 가장 낮은 지역은 전라 · 제주로, 1등급인 기관이 8.39%, 2등급에 속하는 기관이 41.96%였고, 가장 낮은 등급인 5등급에 속하는 기관은 6.29%였다. 간호인력 1인당 환자수는 강원 · 충청 · 세종이 4.39명으로 가장 많았고, 광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산광역시는 4.20으로 가장 적었으며 그 차이는 유의하였다(p<.001). 지역에 따른 간호사 1인당 환자수의 차이도 유의하였다(p<.001). 간호사 1인이 맡은 환자수가 가장 많은 지역은 전라 · 제주로 평균 12.54명의 환자를 보고 있었고, 광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산광역시 소재 요양병원은 평균 12.12명으로 그다음으로 많았다. 서울은 평균 7.04명으로 가장 적었다. 사후 검정 결과 서울은 다른 기타 지역보다 유의하게 간호사 1인당 환자수가 적었고, 경기 · 인천 지역 요양병원은 광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산광역시, 전라 · 제주 소재 요양병원에 비해 유의하게 간호사 1인당 환자수가 적었다. 간호인력 당 간호사 비율은 서울이 0.64로 가장 높았고, 다른 지역과의 차이는 유의하였다(p<.001). 가장 적은 지역은 전라 · 제주로 0.37이었다. 의사 1인당 환자수는 경상 지역이 32.01명으로 가장 많았고, 경기 · 인천이 30.28명으로 가장 적었으며, 그 차이는 유의하였다(p<.001).
Table 2
Long Term Care Hospitals' Evaluating Results according to Location (N=1,205)
지역별 간호인력 배치수준에 따른 간호인력 중 간호사 비율의 차이는 Table 3과 같다. 분석 대상 요양병원의 간호인력 1인당 환자수 평균인 4.27명을 기준으로 하여 간호인력 1인당 환자수가 4.27명 이하인 요양병원과 초과하는 요양병원을 구분한 후 간호사 비율의 평균을 구하고 그 차이를 확인하였다. 그 결과 대부분의 지역은 간호인력 1인당 환자수의 평균 충족 여부에 따른 간호인력 당 간호사 비율이 유의한 차이가 없었다. 다만 제주 · 전라 지역은 간호인력 1인당 환자수가 4.27이 넘는 요양병원의 간호인력 중 간호사 비율 평균이 0.38 (38%)인 반면, 4.27 이하인 요양병원은 그 평균이 0.34 (34%)로 그 차이가 유의하였다(p=.029). 즉 제주 · 전라 지역은 간호인력 배치수준이 높은 요양병원은 그 중 간호사의 비율이 낮았고, 반대로 간호인력 배치수준이 낮은 요양병원에서는 그 중 간호사의 비율이 그렇지 않은 요양병원보다 높았다.
Table 3
Registered Nurse Proportion among Nursing Staff according to Location and Nurse Staffing Level (N=1,205)
지역에 따른 환자결과의 차이는 Table 4와 같다. 전라 · 제주 지역은 간호인력 1인당 환자수의 평균 초과 여부에 따라 전체 간호인력 중 간호사 비율이 차이가 있었기 때문에 이에 따라 다시 구분하였다. 치매 환자 중 ADL의 감퇴 환자가 있었던 요양병원의 비율을 지역별로 구분하였을 때 전라 · 제주 지역(간호인력 1인당 환자수 4.27초과)의 비율이 86.67%로 가장 높았고 서울은 57.65%로 가장 낮았으며 지역별 차이는 유의하였다(χ2=23.06, p<.001). 치매 환자 중 방밖으로 나오기 악화 환자가 있었던 요양병원의 비율도 전라 · 제주 지역(간호인력 1인당 환자수 4.27명 초과)이 78.89%로 가장 높았고 서울이 34.12%로 가장 낮았다(χ2=43.13, p<.001). 욕창이 악화된 환자가 있었던 요양병원의 비율은 강원 · 충청 · 세종이 34.92%로 가장 높았고, 광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산광역시가 14.41%로 가장 낮았다(χ2=27.51, p<.001). 욕창이 개선된 환자가 있었던 요양병원 비율은 강원 · 충청 · 세종이 87.30%로 가장 높았고, 경상지역이 70.28%로 가장 낮았다(χ2=29.62, p<.001).
Table 4
Patient Outcomes according to Location (N=1,205)
지역과 요양병원 특성이 환자결과에 미치는 영향을 분석한 결과는 Table 5와 같다. ‘간호인력 중 간호사 비율’과 ‘의사 1인당 환자수’는 정규분포를 하지 않아 로그값으로 변환하여 분석에 포함하였다. 요양병원에서 치매 환자 중 일상생활 수행능력의 감퇴 환자가 있을 확률은 서울에 비해 전라 · 제주 지역(간호인력 1인당 환자수 4.27명 초과)이 높았고(95% 신뢰구간: 1.22~6.08, p=.014), 간호인력 중 간호사 비율이 낮을수록 높았다(95% 신뢰구간: 0.26~0.70, p<.001). 반면, 치매 환자 외에서 일상생활 수행능력 감퇴 환자가 있을 확률은 간호인력 1인당 환자수가 많을수록 높았다(95% 신뢰구간: 1.18~2.28, p=.003). 치매 환자 중 방밖으로 나오기 악화 환자가 있을 확률은 간호인력 1인당 환자수가 많을수록(95% 신뢰구간: 1.15~2.27, p=.006), 간호인력 중 간호사 비율이 낮을수록 높았고(95% 신뢰구간: 0.24~0.59, p<.001), 치매 환자 외에서는 간호인력 1인당 환자수만 유의하였다(95% 신뢰구간: 1.09~2.16, p=.014). 고위험군에서 욕창이 새로 생긴 환자가 있을 확률은 광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산광역시(95% 신뢰구간: 0.21~0.67, p=.001), 경상지역이 서울에 비해서 낮았고(95% 신뢰구간: 0.27~0.91, p=.022), 간호인력 중 간호사 비율이 낮을수록 높았다(95% 신뢰구간: 0.37~0.89, p=.013). 욕창이 개선된 환자가 있을 확률에는 간호인력 배치수준은 유의한 영향이 없었다.
Table 5
Results of Logistic Regression Analyses for Patient Outcomes (N=1,205)
본 연구는 요양기관 입원급여 적정성 평가 결과를 바탕으로 지역에 따른 평가 결과 차이, 특히 간호인력과 환자결과의 차이를 분석함으로써 간호인력과 환자 건강의 지역 간 격차를 줄이기 위한 정책의 필요성을 주장하기 위한 기초자료로 활용하기 위해 수행되었다. 그 결과 요양병원 간호인력 1인당 환자수의 평균은 4.27명, 간호사 1인당 환자수는 평균 10.97명으로 기존 연구결과인 간호사 1인 당 환자수 11.0명이나[8], 간호인력 1인당 환자수 4.4명, 간호사 1인당 환자수 11.6명[4]보다 줄어들어 요양기관의 간호인력 배치수준이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 이는 요양기관을 대상으로 한 지속적인 적정성 평가의 효과가 나타나고 있고, 상급종합병원, 종합병원과 같은 의료기관의 간호인력 배치수준의 향상이 요양기관에서도 이어지고 있다고 판단할 수 있다[10]. 다만 전체 간호인력 중 간호사의 비율의 평균은 0.43 (43%), 중앙값은 0.40 (40%)이었는데, 이는 환자결과 조사 결과를 분석한 문헌의 2011년의 중앙값 40.7%, 2013년의 중앙값 37.5%인 것과 비교하였을 때 큰 변화는 없어 간호인력의 증가가 곧 간호인력 중 간호사 비율의 증가로 연결되지 않음을 확인할 수 있었다[15].
지역에 따른 간호인력의 배치수준 차이를 분석한 결과에서는 서울 소재 요양병원 간호사 일인당 환자수에 비해 기타 지역의 간호사 일인당 환자수가 유의하게 많았다. 지역별 간호인력 일인당 환자수에 비해 간호사 일인당 환자수의 차이가 더 컸는데, 즉, 지역별 간호사의 배치수준의 차이가 많았는데 이는 서울, 경기권에 비해 그 외 지역의 간호사 배치수준 향상이 어렵다는 기존 연구와 비슷한 결과이다[10]. 이 결과는 비수도권 지역일수록 간호사를 구하기 어렵다는 뜻으로 해석할 수 있는데 특히 전라 · 제주 지방의 경우 간호사 1인당 환자수가 12.54명으로 가장 많았고, 이는 전체 분석 대상 요양기관의 평균인 10.97명에 비해 약 2명가량 많은 숫자였다. 전라 · 제주 지역은 전체 간호인력 중 간호사의 비율도 가장 낮았는데 요양병원의 간호사에 의한 간호시간은 항정신성 약물의 사용, 인지기능장애 등에 영향을 미쳐 환자안전의 중요한 요인이었으므로[7], 해당 지역의 간호사 배치수준이 미흡한 원인에 대한 면밀한 조사와 대책 마련이 이루어져야 할 것이다.
기존 문헌에서는 장기요양영역의 병원경영자가 가능한 간호사를 비전문 보조인력으로 대체하여 전체 인력의 수를 높이려는 경향이 있다고 하였다. 즉, 간호인력의 배치수준을 높이기 위해 간호사 비율을 낮추거나 간호사 비율이 높다면 전체 인력 배치수준을 낮추는 전략을 선택한다는 것이다[8]. 특히 의료법 시행규칙 제38조(별표 5)에서는 간호인력 중 간호사 정원의 2/3을 간호조무사로 대체할 수 있도록 하였기 때문에[13] 간호등급을 높이기 위해 간호사보다는 간호조무사 채용을 선택하기 쉬울 수 있다. 이에 본 연구에서는 지역별로 요양병원 간호인력 배치수준의 평균 충족 여부에 따라 요양기관을 구분하고, 그 요양기관의 skill-mix, 즉 간호인력 중 간호사 비율의 평균을 구하였다. 그 결과 간호인력 배치수준이 가장 낮았던 전라 · 제주 지역은 간호인력 배치수준이 평균을 충족하지 못하는 요양병원의 간호사 비율 평균이 0.38로, 간호인력 배치수준이 평균보다 높은 동일 지역 요양병원의 간호사 비율 평균인 0.34보다 높아 유의한 차이가 있었다. 즉, 가장 간호인력 배치수준이 낮았던 전라 · 제주 지역은 기존 문헌의 주장대로 간호인력을 확보하기 위해서 간호사보다는 간호조무사를 채용하는 전략을 쓴다고 해석할 수 있어 기존 문헌의 주장이 지지되었다.
지역에 따른 환자결과에서는 지역별로 유의한 차이가 있었는데, 특히 치매가 있는 군에서의 일상생활 수행능력 감퇴 환자, 방밖으로 나오기 악화 환자가 있었던 요양병원의 비율은 전라 · 제주 지역(간호인력 1인당 환자수 4.27명 초과)이 가장 높아 간호인력 배치수준이 낮은 지역과 일치하였다. 전라 · 제주 지역(간호인력 1인당 환자수 4.27명 초과)은 치매 환자 외에서 방밖으로 나오기 악화 환자가 있는 요양병원의 비율 또한 가장 높았다. 이는 간호인력 배치수준이 인지능력 장애, 욕창 발생률 등의 환자결과에 유의한 영향을 주었다는 기존 문헌의 결과와 연결된다[7, 8]. 특히 전라 · 제주 지역은 종합 등급 평가 결과에서도 다른 지역에 비해 낮은 등급을 받은 요양병원이 많았으므로, 이 지역의 요양병원 진료의 질을 향상시키기 위해서 보다 집중적인 관심과 지원이 필요한 것으로 판단된다. 우선 의료진이 해당 지역에서 오래 근무할 수 있도록 정착을 위한 주거 공간과 교육 지원 등 다양한 혜택 제공을 위한 국가적 지원이 필요하다. 그리고 근방의 간호학과와의 연계를 통하여 해당 지역의 요양병원에 취업하여 일정 기간 이상 근무할 경우 장학금이나 인센티브를 받을 수 있도록 개선하여 근속을 유인하도록 해야 할 것이다.
환자결과에 영향을 미치는 요인에 대한 분석에서 지역별로 살펴보면 광주 · 대구 · 대전 · 부산 · 울산광역시에서는 요양병원에서 치매 환자 외에서 일상생활 수행능력의 감퇴가 있는 환자, 욕창이 새로 생긴 환자(고위험군)가 있을 확률이 서울 지역에 비해 적었던 반면, 전라 · 제주 지역(간호사 1인당 환자수 4.27명 초과)은 치매 환자 중 일상생활 수행능력의 감퇴, 방밖으로 나오기 악화 환자가 있을 확률이 서울 지역에 비해 높았다. 즉, 지역에 따른 환자결과 차이가 유의하였는데 향후 연구에서는 이와같은 결과가 건강 상태 등의 개인적 특성에 기인한 것인지, 요양병원의 인력 구성이나 근무 환경 등의 조직적 특성에 기인한 것인지, 지역적 문화에 기인한 것인지 규명할 필요가 있다.
특히 간호인력의 배치수준이 환자결과의 중요한 영향요인 이었는데, 간호인력의 배치수준은 치매 환자 외에서 일상생활 수행능력 감퇴 환자, 치매 환자와 치매 환자 외에서 방밖으로 나오기 악화 환자의 유무에 영향을 주었던 반면, 간호인력 중 간호사의 비율은 치매 환자에서의 일상생활 수행능력 감퇴 환자, 치매 환자에서의 방밖으로 나오기 악화 환자, 고위험군에서 욕창 발생 환자 유무에 영향을 주어 차이가 있었다. 즉 간호인력 중 간호사의 비율은 비교적 치매 환자, 고위험군과 같이 중증도가 높은 환자의 건강 결과의 영향요인이었다. 이와 같이 간호인력 중 간호사의 비율은 고위험군 환자결과의 주요 영향 요인이었으므로 각 요양기관에서 간호사의 채용을 위한 노력을 하도록 정책적으로 유인할 필요가 있다. 예를 들면 일반병동에 적용하고 있는 의료 취약지 병원 대상 간호사 인건비 지원[16]을 참고하여 요양병원에도 비슷한 지원제도를 신설한다면 상대적으로 간호사 채용이 어려운 취약 지역에 간호사를 추가로 채용할 수 있을 것이다. 또한 현재 의료법에는 요양병원 간호인력에서 간호사 대신 간호조무사 채용을 가능하도록 하였는데, 환자 중증도와 간호필요도가 높은 요양병원에서도 이러한 법적용이 적절한가에 대한 논의가 지속적으로 이루어져야 한다.
연구결과에서 볼 수 있듯이, 간호인력 배치수준 뿐 아니라 그 중 간호사의 비율, 즉 skill -mix도 중증도나 간호필요도가 높은 환자군의 환자결과에 영향을 주었다. 이는 현재 요양병원의 간호사 배치 여부를 포함하지 않는 법적 제도는 환자결과의 향상을 기대하기 어렵다는 의미가 된다. 모든 요양병원을 대상으로 단시간 내 간호사 채용 확대를 요구하기는 어려울 수 있으나, 환자의 중증도가 간호필요도가 높은 환자가 많이 입원하고 있는 요양병원에 우선적으로 간호인력 당 간호사의 비율을 강제하는 등 법적 조치의 필요성과 그 방법을 구체적으로 논의해야 할 것이다. 외국에서는 간호사의 24시간 상주를 강제하거나, 환자 당 1일 간호 제공 시간(RN hours per resident day, HPRD)에 대한 규정을 두고 있었다[17, 18]. 이는 간호사의 인력의 수뿐 아니라 그 인력의 실제 근무시간이 고려된다는 점에서 보다 실질적인 규제라고 할 수 있다. 우리나라에서도 이와같은 외국의 실례를 조사하고, 우리나라 실정에 맞는 지표를 개발하여 요양병원에 입원하고 있는 환자들이 안전을 위한 간호 제공을 충분히 받을 수 있도록 개선해야 할 것이다.
본 연구는 2018년(7차) 요양병원 입원급여 적정성 평가 결과 자료를 바탕으로 지역별 요양병원의 평가 등급과 인력 현황, 이에 따른 환자결과의 차이를 분석함으로써 지역별로 요양병원 내 간호인력의 수급이 불균형함을 확인하였다. 또한 이러한 간호인력 수급의 불균형이 요양병원 환자, 특히 치매가 있는 환자군에서 일상생활 수행능력이나 방밖으로 나오는 능력 등에 중요한 영향을 주는 것을 확인하였으며, 이를 토대로 지역별 환자결과의 격차 완화를 위하여 간호인력의 균등한 수급을 위한 정책의 중요성을 주장할 수 있는 근거를 마련하였다는 의의가 있다. 또한 지역별 간호인력 배치수준에 따른 간호사 비율의 차이를 구분하여 밝힘으로써 특정 지역에 간호사 채용이 어려움을 확인하였고, skill-mix에 따른 간호 환자 결과에 미치는 영향을 구분하여 설명한 것도 기존 연구와의 차이점이라 할 수 있다. 이에 따라 간호사 비율의 보다 강력한 법적 규제의 필요성 등 정책 필요성에 대한 기초자료로 사용할 수 있을 것이라 기대한다.
연구의 제한점 또한 존재한다. 기관을 대상으로 조사한 자료이기 때문에 입원하고 있는 환자의 개인적 특성이 반영되지 못하였다. 향후 연구에서는 환자의 연령, 인지기능수준 등 환자의 특성을 반영하여 분석에 포함해야 할 것이다. 또한 자료에 포함된 의료 인력의 업무와 역할이 정확하지 않았다. 즉, 동일한 수의 간호사가 요양병원에 있더라도 일부의 간호사는 직접 환자에게 간호를 제공하는 반면, 다른 간호사는 관리자의 역할만, 혹은 행정 업무만 하고 있을 수 있는데 이러한 차이가 자료에 반영되지 못하였다. 그리고 향후 연구에서는 기존 연구에서 요양병원 간호사의 이직률도 환자결과의 중요한 영향요인이었으므로 간호인력 이직률 등 인력과 관련한 다양한 요양병원의 특성을 분석에 포함하여야 할 것이다[19]. 이와 같은 연구결과를 토대로 요양병원 간호사의 이직률을 낮추기 위한 방안 모색도 함께 이루어질 수 있을 것이다. 그리고 요양병원 내 조직문화, 리더십 등의 특성을 포함하여 간호인력의 배치와 조직문화의 관계도 밝히고, 이에 따른 환자결과의 영향도 향후 연구에 수행되어야 할 것이다[20]. 환자 결과 역시 간호성과나 조직성과로 연결될 수 있는 부분이 부족한 것도 본 연구의 한계이므로 향후 연구가 지속적으로 이루어져야 한다.
본 연구는 요양병원 입원급여 적정성 평가 결과를 바탕으로 지역별 요양병원 등급의 차이, 간호인력 배치수준의 차이, 환자결과의 차이와 그 연관성을 분석함으로써 관련된 정책의 필요성에 대해 논의하기 위해 수행되었다. 그 결과 지역에 따른 요양병원의 평가 등급은 물론, 그 지표에 포함되는 간호인력, 간호사 배치수준에 차이가 있었고, 이에 따라 환자결과에도 영향을 주었다. 전라 · 제주 지역과 같이 간호인력, 특히 간호사의 배치수준이 다른 지역에 비해 낮은 지역의 간호사 확보를 위해 현재 일반병동에 지원하고 있는 인건비 지원 등의 정책이 필요할 것이며, 요양병원의 환자들이 충분한 간호를 제공받을 수 있도록 환자 당 1일 간호 제공 시간 등과 같은 지표를 정책에 도입함으로써 요양병원의 간호인력 배치수준 향상을 도모해야 한다.
향후 연구에서는 간호인력의 배치수준이 환자결과에 미치는 영향을 확인하기 위해 환자의 개인적 특성, 요양병원의 조직적 특성 등을 분석에 포함하여 보다 설명력을 높일 필요가 있다. 또한 환자 중증도를 반영한 요양병원의 간호사 배치수준 적정성 확인과 관련된 법 제정을 위한 노력이 요구된다.
