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표제지
목차
요약문 3
I. 서론 13
1. 연구목적 및 필요성 13
1) 직업병 연구의 배경 및 필요성 13
2. 연구 목표 16
1) 빅데이터 기반 직업군 관련 코호트 설계 16
2) 우선순위 질병 선정 및 취약군 발굴 16
3) 근로자 질병 예방을 위한 코호트 활용 방안 제언 16
3. 기대효과 및 활용방안 17
1) 기대효과 17
2) 활용방안 18
II. 연구 방법 19
1. 빅데이터 기반 직업군 관련 코호트 설계 19
1) 빅데이터 자료의 특성 분석 19
2. 우선순위 질병 선정 및 취약군 발굴 26
1) 우선순위 질병 선정 26
2) 취약집단의 발굴 29
3) 질병 선정 및 취약군 발굴의 전제조건 41
3. 근로자 질병 예방을 위한 코호트 활용방안 제언 43
1) 시범 운용을 통한 코호트 활용 방안 43
2) 직업 관련 코호트 시스템 구축 설계 44
III. 연구 결과 46
1. 빅데이터 기반 직업군 관련 코호트 설계 46
1) 국민건강보험공단 빅데이터 자료의 특성 검토 46
2) 빅데이터 기반 구축 코호트의 특징 65
2. 우선순위 질병 선정 및 취약군 발굴 72
1) 질병 선정 및 취약군 발굴의 전제조건 72
2) 질환에 대한 고찰 및 우선순위 질병 탐색 72
3) 직업ㆍ직종ㆍ산업 분류에 따른 취약집단의 발굴 116
4) 사업장 특성에 따른 취약집단 선정 121
3. 근로자 질병 예방을 위한 코호트 활용 방안 제언 122
1) 시범 운용을 통한 코호트 활용 방안 122
2) 직업관련 코호트 시스템 구축 및 관리방안 설계 146
4. 직업관련 코호트의 향후 이용방안 148
1) 근로자건강센터의 효율적 활용 148
2) 직업관련질환 감시체계로서의 기능 149
3) 누출사고 이후 모니터링 149
5. 현 분석 제한점 및 적용의 한계 150
1) 후향적 코호트로서의 제한점 150
2) 업종코드의 불명확성 151
3) 직종 및 직무 정보의 부재 153
4) 대조군의 불명확성 154
5) 진단 질병의 불명확성 155
6) 제한점에 대한 소결 156
IV. 참고문헌 157
V. Summary 159
VI. 부록 및 부표 162
판권기 189
〈표 2-1〉 국민건강보험공단 데이터 구성 내역 20
〈표 2-2〉 국민건강보험공단 정관 제 44조 21
〈표 2-3〉 국민건강보험공단 빅데이터 내 분석 가능 변수 22
〈표 2-4〉 한국표준직업분류 30
〈표 2-5〉 표준산업분류 중 대분류 33
〈표 2-6〉 직장가입자 산업 중분류별 정신질환 교차비 (남성, vs. 교육행정) 35
〈표 2-7〉 표준산업분류 중 대분류 "전기, 가스, 증기 및 수도사업" 의 하위 분류체계 및 타 분류체계와의 비교 39
〈표 3-1〉 국민건강보험공단 빅데이터 내 분석 가능 변수 46
〈표 3-2〉 국민건강보험공단 빅데이터 내 주소 관련 변수 51
〈표 3-3〉 국민건강보험공단 빅데이터 내 가입자와의 관계 변수 52
〈표 3-4〉 국민보험공단과 표준산업분류의 산업분류 비교 53
〈표 3-5〉 건보공단 업종분류와 표준산업분류 중 상이한 업종에 관한 연구진 의견 55
〈표 3-6〉 국민건강보험공단 빅데이터 내 직역상세코드 61
〈표 3-7〉 업종분류코드 이용한 자동차 수리업 종사자 코드 69
〈표 3-8〉 공무원 및 교직원의 코호트 등록 현황 70
〈표 3-9〉 건강보험공단 데이터 내 상병코드의 가장 앞 1자리 알파벳 75
〈표 3-10〉 ICD 상위 3자리(알파벳 1자리+숫자 2자리) 분류의 주요 질환 80
〈표 3-11〉 2002-2015년 남성 근로자의 다빈도 입원 상위 20개 상병 93
〈표 3-12〉 2002-2015년 남성 근로자 1,000명 당 입원일수 상위 20개 상병 96
〈표 3-13〉 2002-2015년 남성 근로자 의 입원을 경험한 근로자 1명 당 평균 입원일수 상위 20개 상병 100
〈표 3-14〉 2002-2015년 여성 근로자의 다빈도 입원 상위 20개 상병 104
〈표 3-15〉 2002-2015년 여성 근로자 1,000명 당 입원일수 상위 20개 상병 108
〈표 3-16〉 2002-2015년 입원을 경험한 여성근로자의 1명 당 평균 입원일수 상위 20개 상병 112
〈표 3-17〉 2002-2015년 다빈도상병 평균 순위 상위질환 116
〈표 3-18〉 2002-2015년 산업분류별 우선순위 10개 질환의 표준화발생비, 남성 117
〈표 3-19〉 2002-2015년 산업분류별 우선순위 10개 질환의 표준화발생비, 여성 119
〈표 3-20〉 분진노출근로자의 소화기계암 123
〈표 3-21〉 병ㆍ의원 종사자의 각 질환별 표준화발생비 127
〈표 3-22〉 육상운수업 종사자의 표준화발생비 129
〈표 3-23〉 반도체 근로자의 건강영향 132
〈표 3-24〉 디스플레이 근로자의 건강영향 134
〈표 3-25〉 타이어업종 근로자의 건강영향 (암) 136
〈표 3-26〉 타이어업종 근로자의 건강영향 (뇌심혈관질환) 137
〈표 3-27〉 석유화학단지 근로자의 건강영향 139
〈표 3-28〉 암모니아 노출 관련 추정 질환의 ICD-10코드 142
〈표 3-29〉 업종분류코드에 따른 사업장 선정 예시 152
[그림 2-1] 국민건강보험공단 데이터의 수집체계 19
[그림 2-2] 빅데이터 기반 직업코호트의 구축 형태 24
[그림 2-3] 국민건강보험공단 빅데이터를 활용한 코호트 체계 25
[그림 2-4] 우선순위 질병 선정 기준 26
[그림 2-5] 우선순위 질병 선정 방법 27
[그림 2-6] 직종별 10만 명당 자살 사망률 변화(남성) 31
[그림 2-7] 2015년 근로환경조사 업종별 산업재해 재해율 32
[그림 2-8] 빅데이터 기반 직업관련 코호트 시스템 구축 및 관련기관 연계 45
[그림 3-1] 2002-2015년 전체 직장가입자 수 62
[그림 3-2] 2002-2015년 직장가입자 중 총 입원일 수 62
[그림 3-3] 2002-2015년 직장가입자 1000명 당 입원일 수 63
[그림 3-4] 2002-2015년 직장가입자 중 총 입원자 수 63
[그림 3-5] 2002-2015년 직장가입자 10만 명 당 입원 근로자 수 64
[그림 3-6] 2002-2015년 입원근로자 1명당 평균 입원일 수 65
[그림 3-7] 국민건강보험공단 빅데이터를 활용한 코호트 체계 66
[그림 3-8] 사업장 이름을 이용한 텍스트 분석 67
[그림 3-9] 업종분류코드 이용한 연구의 분류체계에 따른 특징 68
[그림 3-10] 빅데이터 기반 직업코호트의 구축 모식도 71
[그림 3-11] 우선순위 질병 선정 기준 73
[그림 3-12] 우선순위 질병 선정 방법 74
[그림 3-13] ICD 상위 A 코드 별 하위 코드의 남성 직장가입자 십만 명 당 환자 수 77
[그림 3-14] ICD 상위 A 코드 별 하위 코드의 남성 직장가입자 천 명당 입원일 수 77
[그림 3-15] ICD 상위 A 코드 별 하위 코드의 남성 직장가입자 중 환자 당 입원일 수 78
[그림 3-16] ICD 상위 A 코드 별 하위 코드의 여성 직장가입자 십만 명 당 환자 수 78
[그림 3-17] ICD 상위 A 코드 별 하위 코드의 여성 직장가입자 천 명당 입원일 수 79
[그림 3-18] ICD 상위 A 코드 별 하위 코드의 여성 직장가입자 중 환자 당 입원일 수 79
[그림 3-19] 의료기관 추출 과정 125
[그림 3-20] WHO 병ㆍ의원 종사자의 직업성 위험요인 126
[그림 3-21] 분석에 사용된 석유화학단지 138
[그림 3-22] 암모니아에 의한 유발 증상 141
[그림 3-23] 각 집단별 노출시점(분기)을 기준으로 본 남성에서의 급성인두염 외래이용률 143
[그림 3-24] 불산 고노출지역 남성 전체 표준화외래이용비 144
[그림 3-25] 불산 고노출지역 여성 전체 표준화외래이용비 144
[그림 3-26] 불산 중등도 노출지역 남성 전체 표준화외래이용비 145
[그림 3-27] 빅데이터 기반 직업관련 코호트 시스템 구축 및 관련기관 연계 147
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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