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표제지 1

국문 초록 4

목차 6

Ⅰ. 서론 11

1. 연구 배경 11

2. 연구의 필요성 및 목적 12

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 고찰 14

1. 초과사망의 개념 및 중요성 14

2. 초과사망 추정 방법론 비교 15

1) 과거 평균 및 선형 추세 모델 16

2) 일반화 선형모형(GLM) 기반 접근법 : 포아송, 준포아송, 음이항 회귀분석 16

3) 시계열 및 스플라인 기반 모형(Spline-based model) 17

4) 베이지안 접근법(Bayesian Approaches) 18

3. 주요 국가 및 국제기구의 초과사망 분석 동향 19

1) 영국 통계청 (Office for National Statistics, ONS) 19

2) 미국 질병통제예방센터 (Centers for Disease Control and Prevention, CDC) 20

3) 유럽연합 (European Union, EU) 20

4) 세계보건기구(WHO) 21

4. 한국에서의 초과사망 관련 논의 23

5. 선행 연구의 한계와 본 연구의 차별성 24

Ⅲ. 연구대상 및 방법 25

1. 분석자료 및 대상 25

2. 초과사망률 평가 및 변수 26

3. 통계 분석 모형 28

Ⅳ. 연구 결과 30

1. 분석대상 기간 사망 구조의 기술적 특성 30

2. 전체 인구집단 초과사망 분석 34

3. 주요 범주별 초과사망 분석 38

1) 연령구간별 초과사망 38

2) 사망 장소별 초과사망 45

3) 사망 원인별 초과사망 50

Ⅴ. 고찰 57

1. 주요 연구 결과 종합 57

2. 선행연구와의 비교 고찰 및 본 연구의 의의 59

3. 연구의 한계 60

Ⅵ. 결론 및 정책 제언 63

참고문헌 66

ABSTRACT 77

표목차 8

〈표 2-1〉 주요 국가 및 국제기구의 초과사망 추정 방법론 비교 22

〈표 2-2〉 통계청과 질병관리청의 코로나19 유행기간 중 초과사망 분석 결과 비교 24

〈표 4-1〉 위기 전후 기간의 전체 초과사망 분석 34

〈표 4-2〉 의료인력 위기 이전(2016.1~2024.1) 연령구간별 실제 사망률 및 예측... 39

〈표 4-3〉 의료인력 위기 이후(2024.2~2024.11) 연령구간별 실제 사망률 및 예측... 41

〈표 4-4〉 의료인력 위기 이전(2016.1~2024.1) 사망 장소별 실제 사망률 및 예측... 45

〈표 4-5〉 의료인력 위기 이후(2024.2~2024.11) 사망 장소별 실제 사망률 및 예측... 46

〈표 4-6〉 의료인력 위기 이전(2016.1~2024.1) 사망 원인별 실제 사망률 및... 50

〈표 4-7〉 의료인력 위기 이후(2024.2~2024.11) 사망 원인별 실제 사망률 및... 51

그림목차 9

〈그림 3-1〉 분석 흐름도 27

〈그림 4-1〉 연령구간별, 월별 사망률 추이 (2016년~2024년) 31

〈그림 4-2〉 월별 사망 장소 분포 변화 (2016년~2024년) 32

〈그림 4-3〉 월별 사망 원인 분포 변화 (2016년~2024년) 33

〈그림 4-4〉 2016년부터 2024년 11월까지의 월별 전체 사망률 추세: 관측값과 기댓값의 비교 36

〈그림 4-5〉 2016년부터 2024년 11월까지의 월별 초과사망률 37

〈그림 4-6〉 5세 단위 구간별 실제 사망률과 예측 사망률 비교 (0-4세) 42

〈그림 4-7〉 5세 단위 구간별 실제 사망률과 예측 사망률 비교 (85세 이상) 43

〈그림 4-8〉 의료인력 위기 이후(2024.2~2024.11) 연령구간별 초과사망률 변화 추이 44

〈그림 4-9〉 사망 장소별 실제 사망률과 예측 사망률 비교 (상급종합병원) 47

〈그림 4-10〉 의료인력 위기 이후(2024.2~2024.11) 사망 장소별 초과사망률 변화 추이 48

〈그림 4-11〉 의료인력 위기 이후(2024.2~2024.11) 사망 장소별 사망 구성비 비교 49

〈그림 4-12〉 사망원인별 실제 사망률과 예측 사망률 비교 (허혈성 심장질환) 52

〈그림 4-13〉 의료인력 위기 이후(2024.2~2024.11) 사망 원인별 초과사망률 변화 추이 53

〈그림 4-14〉 코로나19 사망원인의 관측사망률과 예측사망률 (표준 모형) 55

〈그림 4-15〉 코로나19 사망원인의 관측사망률과 예측사망률 (재구축 모형) 56

초록보기

 본 연구는 2024년 2월부터 11월까지 대한민국 보건의료 시스템이 경험한 전례 없는 의료인력 위기가 인구집단의 사망률에 미친 영향을 다각적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 정부의 의과대학 정원 확대 정책에 반발한 전공의들의 집단 사직으로 촉발된 의료인력 감소와 의료서비스 공급체계의 변화는 보건의료 체계에 큰 충격을 주었으며 국민의 의료 이용 양상에도 많은 영향을 미쳤다. 본 연구는 국민건강보험공단으로부터 확보한 2016년 1월부터 2024년 11월까지의 월별 사망자료 및 동일 기간의 행정안전부 인구 데이터를 기반으로 포아송 회귀모형(Poisson regression model)을 구축하여 2024년 2월부터 11월까지의 기대사망률을 추정하였다. 추정된 기대사망률과 실제 관찰된 사망률을 비교하여 연령구간별, 사망 원인별, 사망 장소별 초과사망 규모와 발생 양상을 분석하였다. 이 과정에서 인구 고령화, 계절적 변화 및 코로나19 팬데믹의 영향을 통제하여 분석의 정밀도를 높였다.

연구 결과, 전체 인구집단 수준에서 통계적으로 의미 있는 초과사망은 나타나지 않았으나, 세부 집단별 분석에서는 일부 집단에서 사망 패턴의 변화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 첫째, 연령별로는 0~4세 영유아와 85세 이상 초고령층에서 통계적으로 유의미한 초과사망이 발생하였다. 반면, 65세부터 84세까지의 고령층에서는 초과사망이 유의미하게 감소하는 결과가 나타났다. 이는 의료인력 위기의 영향이 전 연령대에 걸쳐 균일하게 나타나지 않고, 가장 취약한 일부 연령층에 편중되어 나타났음을 시사한다. 둘째, 사망 장소별로는 상급종합병원에서의 사망은 뚜렷이 감소한 반면, 요양(정신)병원 및 병원 외 장소에서의 사망은 소폭 증가하는 상반된 양상을 보였다. 이는 환자의 의료 이용 경로 및 사망 장소의 변화가 진행되고 있음을 시사한다. 셋째, 사망 원인별 분석에서는 허혈성 심장질환, 뇌졸중, 암과 같은 주요 응급·중증질환의 사망률은 뚜렷한 변화를 보이지 않았다. 여러 다양한 질환이 포함된 '기타 질환' 범주에서는 소폭의 초과사망이 관찰되었으나, 통계적인 유의성은 없었다.

이러한 결과는 장기간 지속된 대규모의 의료인력 감소에도 응급·중증 진료 기능과 같은 보건의료 시스템의 핵심 기능은 일정 수준 이상 유지되었으며, 단기간의 대규모 사망자 증가와 같은 보건의료 시스템 붕괴 상황은 발생하지 않았음을 의미한다. 다만, 그 과정에서 특정 취약 집단의 위험이 증가하고, 의료 자원의 배분 및 환자의 부담이 시스템 내 다른 부분으로 이전되는 구조적 변화를 겪고 있음을 시사한다.

본 연구는 분석 시점 및 가용 데이터의 한계 등으로 사망률이라는 최종 지표에 선행하는 진료 지연, 만성질환 관리 악화 등의 지표들에 대한 분석은 시행하지 못한 한계가 있다. 이러한 지표의 악화는 장기간에 걸쳐 건강에 영향을 미치고, 결국 초과사망 증가로 귀결될 수 있어 이를 규명하기 위한 추가적인 조사와 연구가 필요하다.

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