질병부담 산출 시 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 복합질환 보정 방법론 평가

Abstract

인구의 고령화와 기대수명의 연장, 만성질환의 증가로 인하여 한국 성인의 복합질환 유병률이 증가하고 있다. 복합질환의 경우 개인적, 사회적 부담이 단일질환에 비해 큰 것을 고려할 때, 각각의 질병 중심의 보건의료 정책이 아닌 복합질환을 고려한 통합적 보건의료정책이 요구된다. 여러 나라에서 제한적인 보건의료자원을 활용하여 사회적 부담을 줄이고 공중보건학적 정책의 우선순위를 설정하기 위한 자료로써 질병부담을 측정하고 있다. 효과적인 보건의료정책의 수립을 위해서는 보다 정확하게 질병부담을 측정하는 것이 필요하며, 이를 위해서는 복합질환의 유병상태를 보정하여 질병부담을 측정해야한다. 현재 질병부담 산출 시 사용되고 있는 복합질환 보정 방법은 질환의 독립적 복합이환을 가정하여 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 복합질환 상태를 보정하고 있다. 이에 실제 데이터로 성별-연령별 유병률이 높은 상위 다빈도 다섯 개 질환의 복합질환 유병률을 산출하여 질환의 독립이환 가정을 평가하고, 실제 데이터 유병률 기반으로 복합질환을 보정한 YLD와 몬테카를로 시뮬레이션으로 복합질환의 유병상태를 추정하여 보정한 YLD를 비교함으로써 몬테카를로 시뮬레이션 방법의 타당성을 평가하고자 하였다. 연구결과 30세 이하와 60세 이상의 연령층에서는 질환 간 독립 이환 가정을 신중하게 적용해야하는 것으로 확인되었다. 하지만 질환 간 독립 복합이환 가정을 주의하여 적용해야 함에도 불구하고 30세 이상의 연령에서는 국민건강보험공단 실제 데이터를 기반으로 복합질환을 보정한 YLD와 몬테카를로 시뮬레이션으로 복합질환을 보정한 YLD가 95% 신뢰구간 안에서 큰 차이가 없었다. 20세 미만의 연령에서는 상위 다빈도 다섯 개 질환 안에 유병기간의 보정이 필요한 급성 감염성질환이 포함되어 실제 데이터를 기반으로 복합질환을 보정할 때는 유병기간에 대한 고려가 어렵다는 것을 확인하였다. 또한 20대와 30대의 경우 포함된 질환에 따라 실제 데이터로 복합질환을 보정할 때 몬테카를로 시뮬레이션으로 보정한 결과가 차이가 있었다. 따라서 30세 미만 연령대에서는 복합질환의 유병 패턴에 따라 질병부담 산출 결과에 영향을 미칠 것으로 보이며, 이를 위해 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다. 이번 연구 결과를 바탕으로 한국인 질병부담 연구에서 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 복합질환 보정 방법의 효율성과 타당성을 확인하였다. 추후 질병부담을 더욱 정교하게 산출하기 위하여 복합질환 산출 시 독립이환 가정을 적용하는 것이 부적절한 질환을 밝히고, 성별-연령별 복합질환 특성에 따른 보정 방법론에 대한 연구가 이루어지길 바란다.;The prevalence of multimorbidity among Korean adults is increasing due to the aging population, extended life expectancy, and increased chronic diseases. Considering that the personal and social burden of the multimorbidity is greater than that of single disease, an integrated health and medical policy is required to take into account multiple diseases. In many countries, the burden of disease is being used as data to establish public health policies. In order to establish effective health and medical policies, it is necessary to measure the burden of disease more accurately. For that, the burden of disease should be measured by correcting for multimorbidity. The current multimorbidity correction method for disease burden estimation assumes independent occurrence of diseases and uses Monte-Carlo simulation to adjust for the multiple disease conditions for the entire diseases. The purpose of this study is to verify that the above-mentioned assumption is reasonable at the prevalence confirmed from the actual data. Thus, this study compared multimorbidity-adjusted YLD by Monte-Carlo simulation and multimorbidity-adjusted YLD using multimorbidity prevalences derived from the NHIS data. The five most diseases by sex and age groups were selected as diseases of interest. As a result of this study, assumptions about the independent occurrence of diseases should be applied carefully to the younger and older population. However, there was no difference between YLD by actual data and Monte-Carlo simulations, even though assumptions about the independent occurrence of the diseases should be carefully applied in those in those with 30s and older. For those with 20s and younger, acute infectious diseases were common, and it was difficult to consider the prevalence period of diseases in multimorbidity conditions based on actual data. In those with 20s, multimorbidity-adjusted YLD by actual data was different from that by Monte-Carlo simulations. It would have had an impact because the prevalence of various diseases was not well reflected. Based on the results of this study, it has been confirmed that it is useful to apply the efficiency and suitability of calibration for multiplicative methods using Monte-Carlo simulations in the domestic disease burden study, especially in adults with 30s and older. In order to accurately calculate the burden of diseases, it is hoped that research will be carried out on multimorbidity correction methodology according to the characteristics of multiple diseases by sex and age.