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Public Health Aff > Volume 6(1); 2022 > Article
울산광역시의 낮은 건강수준 원인 추정: 사망자의 주소지 이동을 중심으로

Abstract

Purpose

In this study, it was assumed that the cause of the low health level problem represented by the high mortality rate in Ulsan was due to the change of address before the death of the deceased. We analyzed how many people moved to Ulsan before death by analyzing the address movement of the deceased from 2014 to 2018, and compared the results with those of Gwangju and Daejeon, which have similar population sizes.

Methods

The socio-demographic characteristics of the deceased in Ulsan were summarized by year, and the proportions of the address of the deceased one year before and five years before the death was compared with those of Gwangju and Daejeon. In addition, a chi-square analysis was performed to determine whether there is a difference in the previous address according to the regions.

Results

In the case of the address of the deceased one year before and five years before death in Ulsan, the proportions of areas other than Ulsan were about 4% and about 13%, respectively, indicating that the figures did not change significantly. When comparing and analyzing the addresses of the deceased in three metropolitan cities before death, the proportion of Ulsan for outside of Ulsan was generally about 1%p higher than those of Gwangju and Daejeon, but the level was significantly different.

Conclusions

It was difficult to accept the hypothesis that one of the reasons for the low level of health in Ulsan was the change of address before death of the deceased. Other causes of Ulsan’s low health level need to be explored further.

서론

대표적인 공업도시이자 소득 수준이 높은 울산광역시(이하 울산시)의 건강 수준은 그리 좋은 편은 아니다. 한국건강 형평성학회 자료에 따르면, 울산시의 기대수명(남녀전체)은 80.8세로 전국 17개 시도 중 16위에 해당하고, 서울특별시에 비해 울산시의 기대수명은 2.5년 낮았다[1]. 또 울산시 전체 연령표준화 사망률은 2014년 십만 명당 387.7명에서 2020년 319.5명으로 감소하였지만, 매년 전국보다 높은 사망률을 보였다[2]. 특히, 2018년 울산시 전체 연령표준화 사망률은 전국 17개 시도 중 가장 높은 사망률을 보였다. 건강수명으로 볼 때에도 울산시의 건강 수준은 좋은 편이 아니다. 장애보정건강수명(health-adjusted life expectancy)이라는 건강수명 지표를 활용하여 시도 간 건강 수명을 알아본 연구에 따르면, 울산시의 건강수명은 64.4세로 전국 평균 이하 수준이었다[3]. 질보정건강수명(quality-adjusted life expectancy)이라는 건강수명 지표를 활용하여 시도 간 건강수명을 알아본 연구에 따르면, 울산시의 건강수명은 75.0세로 서울특별시의 78.2세에 비하여 약 3세 이상 낮았다[4].
이러한 자료들은 울산시의 낮은 건강 수준, 높은 사망률은 특정 영역이나 연도에 한정된 사실이라기보다 고착화되어 있고 시급히 개선해야 할 과제임을 나타내 준다. 따라서 울산시의 높은 사망률로 대변되는 낮은 건강 수준 문제를 개선하기 위해서는 무엇보다도 그 원인을 탐색해 볼 필요가 있다. 물론 건강결정 요인의 다차원, 다수준적 속성을 고려했을 때 사망과 같은 건강의 결과를 단일한 요인 또는 원인으로서 완전히 설명하기는 매우 힘들 것이다. 그러나 존재하는 현상에 대한 해결의 실마리를 얻기 위해서는 울산시가 높은 사망률을 보이는 원인을 다각도로 탐색하는 것이 필요할 것이다.
울산시의 높은 사망률로 요약되는 낮은 건강 수준의 원인 다각도로 파악해보고자 하는 시도는 있었다. 울산광역시 공공보건의료지원단에서는 울산시의 낮은 건강 수준의 원인을 다음과 같은 4가지 가설로 정리하고 가설 검정을 시도하였다[5].
- 가설 1: “울산시의 낮은 건강 수준은 특정 사망 원인 문제이거나 사망 취약 지역이 존재하기 때문이다.”
- 가설 2: “울산시의 낮은 건강 수준은 응급의료의 질적 수준이 낮기 때문이다.”
- 가설 3: “울산시의 낮은 건강 수준은 질환자의 건강행태가 좋지 못하기 때문이다.”
- 가설 4: “울산시의 낮은 건강 수준은 사망자의 사망 전 주소지 변경 때문이다.”
이 글은 “울산시의 낮은 건강 수준은 사망자의 사망 전 주소지 변경 때문이다.”라는 4번째 가설을 중심으로 논한다. 이러한 가설이 나오게 된 배경은 울산시가 현대자동차, 한국조선해양, SK에너지 등 대기업이 많이 분포해 있기 때문이라 예상된다. 즉, 울산시에 주소지를 두고 있는 중장년층의 부모 세대가 대기업의 의료비 지원 혜택을 누리기 위하여 사망 전에 타지역에서 울산으로 대거 유입되었다는 것이다.
이 주장이 타당성을 가지기 위해서는 실제 얼마나 많은 사람들이 사망 전 울산 지역으로 전입하였는지 살펴보고, 이들의 구·군별, 연령대별 비중을 살펴볼 필요가 있을 것이다. 나아가, 비슷한 인구 규모를 가진 광주광역시(이하 광주시)와 대전광역시(이하 대전시)의 결과와 비교하여 해당 가설의 타당성을 평가해 볼 필요가 있다.

연구방법

1. 자료원

사망자의 주소지 분석을 위하여 국민건강보험공단 맞춤형 연구 DB 자료를 활용하였다. 사망 확인 및 사망 일자 확인을 위한 사망 테이블, 사망자의 인구사회학적 정보 및 보험 자격 확인을 위한 자격 및 보험료 테이블을 활용하였다.

2. 연구 대상

연구는 2014년부터 2018년까지 울산시, 광주시, 대전시 주소로 된 사망자를 대상으로 하였다. 광주시와 대전시는 울산시와 행정구역 특성이 비슷하고, 인구 규모가 비슷하여 비교 지역으로 선정하였다. 건강보험공단 사망자는 사망으로 건강보험 자격이 상실된 건으로 정의하였다[6].

3. 분석 변수

분석에 활용한 변수는 사망 일자, 성별, 출생연도, 보험가입자 구분, 실거주 주소, 보험료 20분위 변수이다. 사망 연도와 출생연도를 통해 사망 시 연령을 계산하였고, 분석에 활용하기 위해 사망 시 연령은 19세 이하, 20-39세, 40-59세, 60-79세, 80세 이상으로, 사망 시 보험가입은 지역, 직장, 의료급여로, 사망 시 보험료 20분위는 5분위 이하, 6-10분위, 11-15분위, 16분위 이상, 결측으로 범주화하였다. 또 사망자의 사망 1년 전, 5년 전 주소지는 해당 지역, 해당 외 지역, 결측으로 범주화하였는데, 교차분석 시에는 해당 외 지역과 결측을 하나의 범주로 적용하였다.

4. 분석 방법 및 윤리적 고려

기술 분석을 통해 울산시 사망자의 연도별 인구사회학적 특성을 정리하였으며, 사망자의 사망 1년 전, 5년 전 주소지의 비율을 살펴보고 광주시, 대전시와 비교하였다. 또 울산시 구·군에 따라 이전 주소지 차이가 있는지, 울산시와 광주시, 대전시의 이전 주소지 차이가 있는지 카이제곱 분석을 실시하였다. 데이터 전처리 및 분석은 Stata/SE13.1 (StataCorp, Texas, TX)를 이용하였고, p-value가 0.05 미만인 경우를 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다. 이번 연구는 울산대학교병원 임상연구심의위원회의 승인을 얻은 후 이 연구를 수행하였다(IRB File No: 2020-02-013).

연구결과

1. 울산시 사망자의 주요 특징

울산시의 연도별 사망자 수는 약 5천여 명 수준이고, 남성의 비중이 좀 더 높은 편이었다. 사망 시 연령대는 80세 이상이 가장 많은 비중을 차지하였다. 구·군 중에서는 남구에서 사망자 수가 가장 많은 편이었고, 울주군과 중구에서도 사망자 수가 많은 편이었다<Table 1>.

2. 울산시 사망자의 사망 전 주소지

울산시 사망자의 사망 1년 전 주소지의 약 95%는 울산 지역이었고, 2014년부터 2018년까지 그 비중의 큰 변화가 없었다. 사망 1년 전 주소지의 약 4% 정도가 울산 외 지역이었고, 이 비중도 연도별로 큰 변화가 없었다. 울산시 사망자의 사망 5년 전 주소지의 약 85%는 울산 지역이었고, 이 역시 연도별로 그 비중의 변화가 크지 않았다. 반대로 사망 5년 전 주소지의 약 13% 정도가 울산 외 지역이었고, 2014년부터 2018년 중에서는 2018년에 그 비중이 가장 낮았다<Table 2>.
울산시 구·군별 사망자의 사망 전 주소지 비중에 대하여 교차 분석을 실시했을 때, 동구와 북구가 전반적으로 울산 외 등(결측 포함)의 비중이 높은 것으로 나타났고, 이는 통계적으로 유의한 수준이었다. 2018년 기준, 사망자의 사망 1년 전 주소지의 울산 외 등 비중이 가장 높았던 구·군은 동구(7.0%)이었고, 북구(6.2%), 울주군(4.4%) 순으로 그 비중이 높았다. 같은 해, 사망자의 사망 5년 전 주소지의 울산 외 등 비중이 가장 높았던 구·군은 북구(18.5%)이었고, 동구(18.4%)도 북구와 비슷한 수준으로 높았다<Table 3>.

3. 3개 광역시 사망자의 사망 전 주소지 비교

3개 광역시의 사망자의 사망 전 주소지를 비교했을 때, 울산시의 울산 외 비중이 광주시의 광주 외 비중이나 대전시의 대전 외 비중에 비해서 약간 높은 것으로 보이지만, 그 차이가 1%p 미만이었다. 구체적으로 2018년 기준, 울산시 사망자의 사망 1년 전 주소지의 울산 외 지역 비중이 3.9%이었고, 광주시는 4.2%, 대전시는 3.4%이었음. 또 같은 해, 울산시 사망자의 사망 5년 전 주소지의 울산 외 지역 비중은 12.5%이었고, 광주시는 11.9%, 대전시는 11.7%이었다<Table 4>.
3개 광역시의 연도별 사망자의 사망 전 주소지 비중에 대하여 교차 분석을 실시했을 때, 전반적으로 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 통계적으로 유의한 경우는 2016년 사망자의 사망 1년 전 주소지와 2017년 사망자의 사망 5년 전 주소지밖에 없었다. 2016년 기준 사망자의 사망 1년 전 주소지의 경우 울산시(4.9%)와 광주시(4.8%)의 자신 외 지역 비중이 대전시(4.3%)의 비중에 비하여 다소 높은 것으로 보였다. 또 2017년 기준 사망자의 사망 5년 전 주소지에 있어 울산시(14.3%)의 자신 외 지역 비중의 광주시(13.0%)과 대전시(12.7%)의 비중에 비하여 다소 높은 것으로 판단되었다<Table 5>.

고찰

이번 연구에서는 울산시의 낮은 건강 수준의 원인이 사망자의 사망 전 주소지 변경 때문이라는 가설을 검정하고자 시도하였다. 즉, 울산시 사망자의 사망전 주소지를 광주시와 대전시 사망자의 주소지와 비교하여 울산시가 사망자의 사망 전 주소지 변경이 두드러지는지 확인하고자 하였다. 연구 분석 결과를 요약해서 살펴보면, 울산시 사망자의 사망 1년 전 및 5년 전 주소지에 있어 울산 외 지역 등의 비중은 각각 약 4%, 약 13% 내외로, 그 수치가 크게 변화가 없는 것으로 나타났다. 3개 광역시 사망자의 사망 전 주소지를 비교, 분석했을 때, 울산시의 울산 외 비중이 광주시의 광주 외 비중이나 대전시의 대전 외 비중보다 전반적으로 약 1%p 정도 높았지만, 그 수준이 유의미한 차이로 보기는 힘들었고, 실제로 통계적으로 유의한 차이를 나타낸 경우는 드물었다.
이번 연구의 결과를 종합적으로 놓고 판단했을 때, 울산시의 낮은 건강 수준, 즉 높은 연령표준화 사망률 현상을 나타내는 것이 사망자의 사망 전 주소지 변경 때문이라는 가설을 받아들이기는 힘들었다. 물론 산업 수도인 울산시의 특성상 외지인의 인구 유입이 활발할 것으로 예상되고, 실제 울산시의 5개 구군 중 대기업이나 중견기업이 여럿 위치하고 있는 동구와 북구에서 사망자의 사망 전 주소지의 울산 외 지역 비중이 다른 구군에 비하여 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타나기도 했다. 하지만 이를 타 광역시와 비교했을 때 통계적으로 유의한 차이를 나타나지는 않았다. 즉, 그 영향력은 완전히 무시하기는 힘들지만, 이를 울산시의 낮은 건강 수준의 주된 원인으로 치부하기에는 무리가 있다고 판단하였다.
대기업이나 중견기업의 복지 서비스를 누리기 위하여 주소지를 이전한다고 했을 때 사망자 중 연령대가 높은 사람들의 이주가 많아야 할 것으로 보이는데, 실제로는 울산시보다 광주시에서 그 비중이 높았던 점도 이번 연구의 가설을 기각하는 데에 큰 영향을 미쳤다. 즉, 3개 광역시의 연도별 사망자 중 해당 지역 외 거주자였던 사망자의 연령대를 비교해 보았을 때, 70대 이상의 비중은 광주시가 울산시나 대전시에 비하여 높은 편이었다<Appendix Table 1>.
기존 연구에서는 일반적으로 역학적 자료를 해석하는 데에 있어 그 변화 또는 차이가 진정한 변화 또는 차이일 것으로 가정하는 경향을 보이지만[6, 7], 이번 연구에서는 역학적 자료의 변화가 과연 진정한 의미를 갖는지에 대한 의문을 갖고 검증해보고자 했다는 점에서 큰 의의가 있다. 특히, 지역 간 사망률 비교를 할 때 단순히 연령 구조를 표준화하는 형태로만 비교를 하게 되는데, 사람들이 동적으로 움직인다고 가정했을 때 주소지 이전 문제도 함께 고려해야 할 것으로 보인다. 예를 들어, 특정 지역의 사망률이 크게 변화했을 때 이것을 치료 성적으로 평가하는 데에 바로 귀결시키기 보다는 대규모 인구 유입이나 유출이 있었는지를 함께 살피는 것이 중요할 것이다[8].
기존 연구들 중 주소지 이전을 고려한 연구 결과는 찾기가 어려웠다. 이번 연구의 결과가 역학적 자료를 해석함에 있어 주소지 이전을 함께 고려해야 한다는 점을 시사하였다는 점에서 의미가 있다. 다만, 사망자의 주소지가 과연 정확했는지에 대한 검토가 필요해 보인다. 사망자료의 정확성 확보는 역학 연구에서 가장 기본적으로 요구되는 사항이지만[9], 최근 역학 자료의 정확성에 대한 관심은 그리 크지 않는 것으로 보인다. 사망자료뿐만 아니라 진단 코드 등 행정 자료를 이용한 분석에 있어서도 자료의 타당성을 먼저 확보한 후 분석을 진행하는 것이 중요하다. 물론 자료의 정확성이 제한적이라는 문제점은 분석 연도를 늘리거나 지역 간 비교를 통하여 그러한 잠재적 바이어스를 상쇄시킴으로서 극복할 수 있는 대안도 있을 것이다.
이번 연구의 제한점으로는 분석의 대상을 3개 광역시로 한정지었다는 점이 있다. 비교가능성을 높이기 위하여 3개 광역시 중심으로 비교, 분석을 진행하였지만, 이번 분석의 범위를 도 수준으로 넓혀 그 현황을 살피는 것도 필요하리라 판단된다. 또 다른 제한점으로 주소지 이전을 한 사람들의 건강 수준을 평가해보지 못한 점도 있다. 즉, 울산시로 이전하는 사람들의 건강수준이 광주시나 대전시에 비하여 두드러지게 더 나쁘다면 이번 연구에서 기각한 가설을 재검증해볼 필요가 있다. 후속 연구에서는 주소지 이전이 많은 사람들이 어떤 건강 행태나 결과를 나타내는지에 대한 분석을 진행해볼 필요가 있다.
이러한 제한점에도 불구하고 이번 연구는 건강 결과 지표의 원인을 탐색하기 위하여 시도하였다는 큰 의의가 있다. 사망률 등 건강 결과 지표의 모니터링은 단순한 모니터링에 그쳐서는 안 될 것이다. 건강 결과 지표를 모니터링하는 과정은 문제를 확인하고 그 원인을 탐색하여 건강 결과 지표를 개선하기 위한 정책이나 사업 마련까지 이어져야 제대로 된 건강 수준 모니터링이라고 볼 수 있다. 울산시뿐만 아니라 타 시도에서도 이번 연구 결과와 같이 건강 결과의 원인을 탐색하기 위한 다양한 시도가 이루어지길 바란다.

Notes

Funding

대한예방의학회의 지역 간 건강격차 원인 규명과 해소를 위한 학술활동 촉진 연구사업 지원에 의하여 이루어진 것임.

Table 1.
Characteristics of deaths by year in Ulsan City
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Table 2.
The address area before death of the deceased by gu/gun of Ulsan City
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Table 3.
Cross tabulation analysis of the address area before death of the deceased by gu/gun in Ulsan City
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* The rest: outside of Ulsan and missing

Table 4.
Comparison of the address area before death of the deceased in three metropolitan cities
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Table 5.
Cross tabulation analysis of the address area before death of the deceased by gu/gun in Ulsan City
pha-22-4i5.jpg

* The rest: outside of Ulsan and missing

참고문헌

1. 한국건강형평성학회. 울산광역시 건강격차 프로파일(2010-2015) [Internet]. 한국: 한국건강형평성학회; 2018 [cited 2022 July 28]. Available from: http://www.healthequity.or.kr/bbs/zboard.php?id=pds_thesis.

2. 국가통계포털. 사망원인통계 [Internet]. 한국: 통계청; 2019[cited 2022 July 28]. Available from: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B34E12&conn_path=I2.

3. Lee JY, Ock M, Kim SH, Go DS, Kim HJ, Jo MW. Health-Adjusted Life Expectancy (HALE) in Korea: 2005-2011. J Korean Med Sci. 2016;31 Suppl 2(Suppl 2):S139–S145.
crossref pmid pmc pdf
4. Jo MW, Seo W, Lim SY, Ock M. The Trends in Health Life Expectancy in Korea according to Age, Gender, Education Level, and Subregion: Using Quality-Adjusted Life Expectancy Method. J Korean Med Sci. 2018;34(Suppl 1):e88.
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5. 울산광역시 공공보건의료지원단. 울산광역시 낮은 건강 수준 원인 분석 연구. 울산, 한국:울산광역시 공공보건의료지원단; 2021.

6. 국가법령정보센터. 국민건강보험법 제10조(자격의 상실 시기 등) [Internet]. 한국: 국가법령정보센터; 2022[cited 2022 July 28]. Available from: https://www.law.go.kr/법령/국민건강보험법.

7. 김 수연, 김 지만, 박 종연, 이 창우, 이 상규, 신 의철. 서울특별시 사망률 변이 및 관련 특성 분석. 보건행정학회지. 2018;28(1):15–22.

8. 한 진아, 김 수정, 김 세롬, 전 기홍, 이 윤환, 이 순영. 건강행위가 지역간 표준화사망률 변이에 미치는 영향. 보건교육건강증진학회지. 2015;32(3):23–31.

9. 한국역학회, 고디스 역학 6판, 서울:범문에듀케이션, 2020.

10. 맹 광호. 우리나라 사망자료의 문제점과 개선방안. 한국역학회지. 1989;11(2):150–154.

Appendices

<Appendix Table 1>

Comparison of the age group in out of area before death of the deceased in three metropolitan cities

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