□ 서 론

 

보건의료 비용이 급속히 증가하고 있으며 자원의 제한으로 인해 어떤 보건의료를 이용할 것인지에 대한 선택이 필요하다. 이러한 측면에서, 보건의료 중재의 결과를 평가하는데 임상적 효과와 더불어 경제성 평가의 중요성이 증가하고 있다. 비용-효용분석은 동일한 결과 지표를 가지고 경제성 평가 결과를 제시하므로 다른 질환을 다룬 연구간 비교가 용이하여 보건경제성 평가에 널리 사용되고 있다. 비용-효용분석은 결과지표로 질보정수명(Quality-adjusted life years, QALYs)를 주로 이용하며, QALYs를 계산하기 위해서는 표준 인구집단의 각 상태에 대한 질 가중치가 필요하다. EQ-5D-3L은 보건 경제성 평가에 필요한 유일한 질 가중치가 추정된 삶의 질 도구이다. EQ-5D-5L은 3L에 비해 많은 장점이 보고되고 있다. 향후 EQ-5D-5L 사용이 증가할 것으로 예상되며 이에 상응하는 질 가중치 세트 개발이 필요하다. 최근 EuroQoL 그룹은 EQ-5D-5L 가치평가 작업에 대한 표준 프로토콜 및 지침을 제공하여 이에 따라 질 가중치를 추정하도록 하고 있다. EuroQoL 지침에 따른 한국 일반인구 집단을 대상으로 하는 EQ-5D-5L 가치 세트 개발은 인구집단조사(survey) 뿐만 아니라 보건의료의 임상적, 경제적 평가에 효과적으로 활용할 수 있을 것이며 국제간 비교 도 가능할 것으로 기대한다.

 

이 연구의 목표는 한국인을 대상으로 EuroQoL 그룹이 제시한 표준방법(컴퓨터 기반의 composite time trade-off(composite TTO)와 discrete choice experiment(DCE))을 이용하여 EQ-5D-5L의 건강상태 가치를 예측하기 위한 모형을 구축하는 것이다.

 

□ 연구방법

Ⅰ. EuroQoL 그룹과의 연계

EQ-5D-5L 가치평가 연구를 수행하기 위해 매주 화상회의를 통해 EuroQoL 집행위원회(Executive Committe of the EuroQoL group)와 현재 진행상황, 이슈 등에 대해 논의하고 해결방안을 모색하였다. EuroQoL 그룹이 제공한 EQ-VT 소프트웨어 내 화면의 문구, 조사자 교육지침에 대해 국내 수용개작(adaptation) 과정을 거쳐 최종 수정되

었다.

 

Ⅱ. EQ-5D-5L 가치평가

EQ-5D-5L 가치평가 연구에서는 시간교환법(time trade-off, TTO)과 lead time TTO가 병합된 composite TTO 방법과 DCE 방법을 적용하였으며 EQ-VT 프로그램을 이용하여 컴퓨터를 이용해 조사하였다. Composite TTO방법은 응답자는 평가하고자 하는 건강상태 B로 10년 사는 것과 완전한 건강상태 A로 x년 사는 것을 비교하게 되며 응답 에 따라 x년이 변화하게 된다. 건강상태 B가 A로 0년 사는 것보다 선호하면, 완전한 건강상태 A로 x년 사는 것과 총 20년을 사는데 완전한 건강상태로 10년 산 후 해당 건강상태로 10년사는 상태 B와 비교하게 되며 응답에 따라 x년이 변화하게 된다. 응답자가 두 상태에 대해 선호도가 비슷하면 ‘A와 B가 거의 같음’을 누르면 다음 건강상태 평가로 넘어가게 된다. DCE에서는 두 가지 EQ-5D-5L 건강상태가 나오고 둘 중 선호하는 상태를 선택하면 된다.

 

EuroQoL 그룹에서 정해놓은 86개 EQ-5D-5L 건강상태를 composite TTO평가에 사용하였고, DCE에서는 186개의 건강상태 비교 쌍을 사용하였다. composite TTO평가의 상태에는 10개의 블록이, DCE 평가 쌍에는 28개의 블록이 나눠져 있고 EQ-VT 프로그램에서 무작위로 응답자에게 배정되었다.

 

가치평가에 앞서 성별, 연령, EQ-5D-5L건강상태로 표현한 자가 건강상태, 본인, 가족, 다른 사람의 질병경험에 대한 사항을 조사하였고, 실제 가치평가 조사에 앞서 4가지 예제 문제를 수행함으로써 평가방법을 이해하고 친숙하게 하였다.

 

Ⅲ. 조사자 교육 및 예비조사

설문조사를 시행하기 전 3개의 권역으로 나누어 조사자 교육을 시행하였다. 연구개요, 오프라인 EQ-VT 프로그램 소개, 조사자 역할 소개, EQ-VT 프로그램 시연, 실습, 연구 질 관리에 대해 설명하였으며 조사자가 모두 직접 인터뷰를 해볼 수 있도록 하였다.

 

교육 후 조사자 1인당 2건의 예비조사를 시행한 후, 예비조사 결과 조사자별로 휠체어 예제 클릭 수, 휠체어 예제 소요시간, 휠체어 예제에서 lead time TTO에 대한 설명 여부 등에 대해 조사하였다. 문제점 등을 재교육한 후 조사자 별로 연구진의 승인 하에 본 조사를 실행하였다.

 

Ⅳ. 본조사

본조사는 8월 9일에서 11월 13일까지 연구진 감독 하에 한국갤럽조사연구소에서 수행하였다. 응답대상자는 제주를 제외한 전국 19세 이상 성인 남녀를 대상으로 1,000명 모집을 계획하였으나, 진행과정에서 질 관리로 인한 탈락 인원을 고려하여 추가모집을 진행하였으며 최종 대상자 수는 1,080명이었다. 인구비례확률추출법으로 지역별로 층화하여 표본지점을 먼저 선정하였다. 표본지점에서 지역별, 성별, 연령별 인구분포를 고려하여 비례할당을 한 후 지역, 학력별(대졸미만과 대졸 이상) 할당을 고려하였다.

 

총 27명의 조사자가 참여하였다. 조사자는 노트북을 소지하고 컴퓨터 기반 일대일 면접조사를 통해 자료를 수집하였다. 본조사를 2건 시행한 후 질 관리 모임을 가지고 문제점에 대해 재교육 후 다음 조사를 진행하게 하였다. 본조사 진행과정 동안 업로드된 표본을 가지고 실제 존재하는지에 대한 조사와, 질 관리 지표에 맞게 자료가 조사되는지 모니터링하고 피드백을 제공했다.

 

V. 분석

응답자의 성별, 연령 등 인구학적 정보와 간병 경험, 외래방문 경험, 입원 경험, 자가 건강상태 등을 변수의 특성에 따라 분율 혹은 평균 및 표준편차를 계산하였다. EQ-VT 프로그램을 이용한 composite TTO와 DCE의 실행가능성(feasibility)을 살펴보기 위해 각 방법 설문 후 난이도에 대한 질문을 분석하고, 방법별 소요시간, composite TTO에서 비논리적인 응답 분율을 살펴보았다.

 

Composite TTO의 질 가중치는 무차별 점에서 (완전한 건강상태 A의 년수 - 10) / (20- 10)로 계산하였다. 모형은 개별 수준에서 응답자들 내에서의 변이를 고려한 변량효과모형(random effect model)을 사용하였다. 종속변수로는 y = 1 - composite TTO 값을 적용하였고, 기본 설명변수는 EQ-5D-5L 건강상태의 각 수준과 각 영역을 기술하는 이분형 가변수 세트 20개로 구성하였다. 기준값은 영역별로 아무런 문제가 없는 상태인‘수준 1’로 하였다. 기본 설명변수 외에 다양한 교호작용변수들을 탐색하였다.

 

최적 모형을 선택하기 위해 논리적 일관성, 모형적합성, 간결성을 고려하였다.

 

□ 연구결과

 

I. 응답자 특성

총 3,206가구를 방문하여 1,085명(응답률 33.8%)의 조사가 이루어졌다. 10개의 건강 상태를 모두 동일하게 평가한 5명을 제외하여 총 분석 대상수는 1,080명이었다. 대상자는 할당 계획에 맞게 모집되었으며 자가 건강상태를 완전한 건강상태(11111)로 응답한 경우는 824명(76.3%)이었다.

 

II. 실행가능성

응답자는 DCE 방법을 composite TTO 방법보다 조금 쉬워하는 경향을 나타냈다. 10

개의 건강상태를 compositeTTO로 평가하는데 걸린 시간은 평균 13.6분이었고, 7개

건강상태 쌍을 DCE로 평가하는데 걸린 평균 소요시간은 4.4분이었다. composite TTO

응답의 논리적 일관성을 살펴보았을 때 약한 가정 하에 모순값이 하나도 없는 경우

는 717명(66.4%)이었고, 모순값이 4개 이상인 경우는 48명(4.4%)이었다.

 

III. 모형선택

기본모형과 더불어 다양한 교호작용 모형을 탐색하였다. 회귀계수의 논리적 일관

성(각 영역별 수준이 높을수록 회귀계수가 커야함)을 유지하고, Mean absolute

error(MAE, 실제값과 예측값의 차이의 절대값들의 평균)가 작고 Absolute Error가 0.5

혹은 0.1보다 큰 건강상태 수가 적은 것을 선호모형으로 판단하였다(표 1). N3, N4,

C4모형이 선호되며 연구진은 N4모형을 최적으로 선정하였다.

 

 

 

 

 

N4모형을 이용하여 EQ-5D-5L 건강상태 질 가중치를 추정하였을 때 최소값은 55555상태에서 -0.066으로 나타났다

 

□ 결론 및 정책적 제언

EQ-5D-5L의 건강상태 질 가중치를 예측하기 위한 최종 추정식은 다음과 같으며 이를 이용하여 EQ-5D-5L의 전체 건강상태에 대한 질 가중치를 추정할 수 있다. 추정모형을 살펴보았을 때, 이동성, 통증/불편감 영역이 질 가중치에 큰 영향을 나타냈다.

 

   

추정식을 산출하여 QALYs를 산출할 수 있고, 일반인구집단뿐만 아니라 환자를 대상으로도 EQ-5D-5L의 질 가중치를 활용하여 건강관련 삶의 질 평가, 보건의료분야 경제성 평가 등 다양한 연구와 정책결정에 활용할 수 있을 것이다.

 

한국인에서 질 가중치를 컴퓨터를 이용한 composite TTO 방법으로 평가하는 작업은 기존연구와 비교하였을 때 난이도, 모순값의 수 측면에서 실행할만하다.

 

 

The valuation of EQ-5D-5L health states in Korea

 

□ Background

: The EuroQol Group recently published a new questionnaire, the EQ-5D-5L, which has 5 levels per each dimension. This study aims to estimate Korean preference weights for the EQ-5D-5L based on values elicited from representative sample and this is the first study applied the EuroQoL standard protocol of valuation.

 

□ Methods

: Total of 1,080 respondents were recruited from the general population of Korea using multi-stage quota sampling method. Each respondent valued 10 health states using the composite time trade-off in computer-assisted face-to-face interview, in the EQ-VT software from the EuroQoL group. Various prediction models were explored including the ones naturally extended from the 3-level valuation studies. The best model was selected by goodness of fit measures, logical consistency and parsimony.

 

□ Results

: The best model included dummy variables of each level of severity associated with each dimension, an intercept associated with any move away from full health, and a dummy term (N4) that picked up whether any dimension in the state had the 4th or 5th severe level. This model predicted the utilities for observed health states better than the other models. The selected model has all the coefficients being statistically significant and logically consistent and it was parsimonious. The final model had a mean absolute error of 0.027 and none of 86 health states exceeded 0.1 for absolute error.

 

□ Conclusions

: The final model in this paper appeared to predict the utilities of the states, which was valuated directly. This could be used interpolate quality weights of all EQ-5D-5L health states.

 

 

1. 서론

1.1 연구의 배경

1.2 연구의 필요성

1.3 연구 목적

2. 선행연구 및 현황

2.1 가치평가 방법

2.2 EQ-5D 건강상태의 가치평가

3. 연구방법

3.1 EuroQoL 가치평가 프로토콜

3.2 조사자 교육

3.3 예비조사

3.4 본 조사

3.5 분석

4. 연구결과

4.1 응답자 특성

4.2 기초분석

4.3 모형개발

4.4 DCE 분석

5. 고찰

5.1 연구결과 요약 및 고찰

5.2 연구의 의의

5.3 연구의 한계

5.4 후속연구 제안

6. 결론 및 정책제언

7. 참고문헌

8. 부록