상급종합병원 환자의 회송 수용에 영향을 미치는 요인 분석 : 전자의무기록 기반 후향적 코호트연구 = Factors influencing patient acceptance of back-referral in a tertiary general hospital: A retrospective cohort study using electronic medical records

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Purpose: Back-referral plays an important role in optimizing healthcare delivery and reducing outpatient congestion at tertiary hospitals. However, factors influencing patients’ acceptance of back-referral remain insufficiently understood in real clinical settings. This study aimed to evaluate patient, clinical, and referral system–level determinants associated with acceptance of back-referral using large-scale EMR based real-world data.
Methods: A retrospective cohort study was conducted on 44,720 patients with back-referral consultations at a tertiary hospital in Seoul during 2023. Multiple logistic regression was used to identify independent predictors among patient, clinical, and referral network factors. The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) was applied to systematically examine these factors across outer setting, inner setting, and individual characteristics.
Results: Structural factors within the care coordination system were the most powerful facilitators of acceptance. Partial back-referral showed 2.959 times higher acceptance compared to full back-referral (p<0.001). Counselors with ≥24 months of experience were 2.863 times more likely to gain acceptance than those with <3 months (p<0.001). Furthermore, the presence of disease-specific networks increased acceptance by 1.849 times (p<0.001). In contrast, clinical complexity acted as a barrier; higher numbers of comorbid departments (aOR=0.933), emergency visits (aOR=0.918), and outpatient frequency (aOR=0.979) significantly decreased acceptance (p<0.05). Regarding patient factors, males, elderly patients, and Medical Aid beneficiaries showed lower acceptance rates.
Conclusion: Back-referral decisions are more strongly influenced by systemic facilitators than by sociodemographic characteristics. The CFIR-based analysis highlights that partial back-referral strategies, counselor expertise, and disease-specific networks are critical drivers for acceptance. To improve referral performance, hospitals should establish structured referral plans from the early stages of treatment and adopt flexible policy models like partial back-referral(shared care). These findings provide an empirical basis for developing predictive models and refining healthcare delivery policies.

국문 초록 (Abstract)

상급종합병원으로의 환자 쏠림은 의료자원의 효율적 배분과 중환자 진료 집중도를 저해하는 고질적인 문제로 지적되었다. 이를 해결하기 위해 정부는 다양한 제도적 지원을 통해 회송을 활성화하고 있으나, 환자들의 낮은 회송 수용성은 여전히 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 연구는 상급종합병원 환자의 회송 수용에 영향을 미치는 다각적 요인을 정량적으로 분석하여, 실효성 있는 의료전달체계 구축을 위한 실무적 근거를 제시하고자 하였다.
연구를 위해 2023년 한 해 동안 서울 소재 일개 상급종합병원에서 회송 상담을 받은 환자 44,720명을 대상으로 후향적 코호트 연구를 수행하였다. 회송 수용 여부를 종속변수로 설정하고, 환자·질환·진료협력체계 요인이 미치는 독립적 영향력을 다변량 로지스틱 회귀분석으로 검증하였다. 분석 과정에서는 CFIR(Consolidated Framework for Implementation Research) 프레임워크를 적용하여, 회송 수용 요인을 외적 맥락과 내적 맥락, 그리고 개인적 특성 등 다차원적 관점에서 체계적으로 고찰하였다.
분석 결과, 진료협력체계 요인은 수용을 촉진하는 강력한 변수로 확인되었다. 특히, ‘완전회송’ 대비 ‘부분회송’의 수용 가능성은 2.959배 높았으며, 상담자 경력이 24개월 이상인 경우 3개월 미만 그룹보다 수용 가능성이 2.863배 높게 나타났다(각 p<0.001). 또한 질환별 네트워크가 구축된 경우 수용 가능성이 1.849배(p<0.001) 증가하였다. 반면 진료 복잡성이 회송 수용의 주요 저해 요인으로 작용하였다. 동반 진료과 수가 많거나, 응급실 방문, 외래 방문 횟수가 빈번할수록 수용 가능성은 유의하게 감소하였다(p<0.05). 환자 특성에서는 남성 및 고령층, 의료급여 환자에서 회송 수용도가 상대적으로 낮게 확인되었다.
결론적으로 회송 수용이 환자의 개인적 특성보다 시스템적 촉진 요인에 의해 더 크게 영향을 받는다. CFIR 프레임워크를 통한 분석결과, 부분회송 전략과 상담자의 전문성, 그리고 질환별 네트워크 구축이 회송 수용도를 높이는 핵심적인 내·외적 동인임을 확인하였다. 따라서 회송 활성화를 위해서는 진료 초기 단계부터 체계적인 회송 계획을 수립하고, 부분회송과 같은 유연한 정책 모델을 확대 적용해야 한다. 뿐만 아니라, 본 연구에서 확인된 유의한 요인들을 바탕으로 향후 효율적인 의료전달체계 구축을 위한 정책적 근거 및 회송 수용 예측 모델 개발의 기초 자료로 활용될 수 있다는 것에서 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 1. 연구배경 및 필요성 1
• 2. 연구 목적 6
• 3. 주요 개념 및 용어 정의 6
• 4. 사례 연구 13
• 5. 연구 가설 16
• 제2장 연구 방법 17
• 1. 연구 설계 17
• 2. 연구 대상 21
• 3. 변수의 정의 및 측정 방법 23
• 4. 편향(Bias) 최소화 및 교란 변수 통제 30
• 5. 통계 분석 방법 31
• 제3장 연구 결과 36
• 1. 대상자 자의 일반적 특성 36
• 2. 요인 특성에 따른 수용군과 중단군 비교 40
• 3. 회송 수용에 영향을 미치는 요인 49
• 제4장 고 찰 58
• 1. CFIR 프레임워크를 활용한 회송 수용 결정요인의 구조적 해석 60
• 2. 연구의 장점과 함의 63
• 3. 정책적 시사점 65
• 4. 연구의 한계 71
• 제5장 결 론 72
• 참 고 문 헌 74
• 부 록 81
• ABSTRACT 82