2019년 우리나라의 10대 사망 원인은 악성 신생물(암), 심장 질환, 폐렴, 뇌혈관 질환, 고의적 자해(자살), 당뇨병, 알츠하이머병, 간 질환, 만성 하기도 질환, 고혈압성 질환 순으로 조기 발견과 적절한 건강관리가 예후에 영향을 미치는 질환이 주를 이룬다. 통계청에 따르면, 우리나라는 65세 이상의 노인인구 급증으로 고령 사회로 들어섰으며 향후에도 계속 증가하여 2025년에는 초고령 사회로 진입할 것으로 전망되고 있다. 급격한 고령화와 함께 만성질환의 증가는 의료 재정을 악화시키는 요인으로 대두되고 있다. 따라서 환자의 질병 위험을 낮추고 삶의 질을 높이며, 사회적 의료비 부담을 낮추기 위해 기존의 치료 중심에서 예방, 관리 강화로 의료 서비스 영역을 넓히는 노력이 이루어져야 하며 그 방법 중 하나가 일차의료의 강화이다.

일차의료(primary health care)란 지역사회에서 지역주민들의 건강 문제에 대해 가장 먼저 접촉하고, 공통의 건강 문제에 대한 연속적인 관심을 제공하는 포괄적인 보건 의료서비스이다. 또한 예방과 보건서비스에 초점을 맞추고 있어서, 건강에 대한 위험을 미리 알아내고 조기에 개입하고 교육을 하여 미래의 기회비용을 줄일 수 있다.^1,2) 일차의료에서 최초 접촉 및 지속성과 더불어 포괄성, 조정기능과도 관련이 있는 주요한 개념으로 상용치료원(usual source of care)이 있다.^3,4) 상용치료원은 아프거나 건강에 대한 상담이 필요할 때 주로 방문하는 보건 의료인 또는 장소를 의미한다.

상용치료원과 관련된 선행 연구에 따르면 상용치료원 보유는 의료 서비스의 적절한 이용을 통하여 일차의료에 대한 접근성 향상, 미충족의료의 감소, 예방적 의료서비스 증가와 관련이 있다.^5-9) 상용치료원 보유자는 상대적으로 예방 서비스를 더 받는 경향이 있으며, 상용치료원 의사(regular doctor, 주치의)를 보유한 환자가 상용치료원 의료기관을 보유한 환자보다 예방 서비스를 더 많이 받는 경향이 있다.¹⁰⁾ 또한 상용치료원의 존재는 보다 효과적이고 형평한 의료 서비스를 제공하며¹¹⁾ 예방접종률을 증가시키고,¹²⁾ 보다 우수한 건강 결과들에 기여한다.^13,14)

그러나 국내의 경우 상용치료원인 주치의를 가지고 있는 비율이 20%에도 미치지 못하고, 주치의 제도에 대한 사회적 논의도 아직 미약한 수준이다.^15,16) 본 논문의 목적은 주치의 보유 여부가 예방접종 및 예방관리에 미치는 효과를 분석하여 주치의 제도 정착 및 후속 연구를 위한 밑거름이 되고자 한다.

1. 연구자료

본 연구의 목적인 주치의가 예방접종 및 예방관리에 미치는 효과를 분석하기 위해 한국의료패널조사 자료를 활용하였다. 위 자료는 취약한 환경의 연구대상자를 포함하고 있으며, 이와 관련하여 해당 연구대상자로부터의 동의 취득 및 조사 결과의 분석과 활용 과정에서 연구 대상자의 개인정보 보호가 충실히 이루어져 한국보건사회연구원 생명윤리위원회로부터 IRB승인을 받았다(제2014-3호, 제2015-13호, 제2016-01호, 제2018-01호). 한국의료패널조사에서는 2012년과 2013년, 그리고 2016년부터 2018년 조사에서 상용치료원을 묻는 설문을 부가조사에 포함하였으며, 특히 2012년부터는 상용치료원을 주 의료기관과 주 의사로 구분하여 분석할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 2012년, 2013년, 그리고 2016년부터 2018년까지 한국의료패널조사 자료에 포함된 만 18세 이상 성인 가구원 17,621명, 63,658건 중, 상용치료원 주 의사 설문에 응답하지 않은 35건을 제외한 17,613명, 63,623건을 최종 분석 대상으로 하였다.

2. 연구 변수

1) 결과 변수

주치의가 예방적 건강관리에 미치는 효과를 분석하기 위해서 예방적 건강관리 여부를 결과변수로 하였다. 예방적 건강관리 여부는 한국의료패널 설문 중, 외래 방문의 이유를 묻는 설문에 “예방접종, 이상 증상이 없는 경우의 검사/예방관리(골밀도검사, 성장판검사, 당뇨검사, 보약, 스켈링, 예방차원에서의 사랑니발치 등)”에 “예”라고 응답한 경우 각각 예방적 건강관리를 받은 것으로 정의하였다.

2) 관심 변수

한국의료패널 설문지 중, 주 의사로서 상용치료원을 묻는 “귀하가 아플 때나 검사 또는 치료 상담을 하고자 할 때, 주로 방문하는 의사 선생님이 있습니까?”라는 설문 내용에 ‘주로 방문하는 의사 선생님’을 주치의로 명명하였다. 그리고 이 설문에 “예”라고 응답한 경우 주치의를 가지고 있는 것으로 정의하였다.

3) 통제 변수

나이는 18–44세를 참조 기준으로 하여, 45–64세, 65세 이상의 세 그룹으로 범주화되었다. 교육정도는 국제표준교육분류(International Standard Classification of Education, ISCED)에 따라 고등학교 졸업 미만, 고등학교 졸업 이상 대학교 졸업 미만, 대학교 졸업 이상의 세 범주로 구분하였다. 가구 소득은 가구 소득을 가구 크기의 제곱근으로 나누는 제곱근 척도(square root scale)를 사용하여 5분위로 범주화하였는데, 1분위가 최하위 20%이고, 5분위가 참조 기준으로서 최상위 20%이다. 의료보장은 국민건강보험(National Health Insurance) 가입자와 의료급여(medicaid) 수급자로 범주화하였다.

만성질환 유무는 만성질환이 없는 경우와 1개의 만성질환을 가진 경우, 2개 이상의 만성질환을 가진 경우로 범주화하였다. Charlson 동반 상병 지수는 0점, 1점, 2점 이상으로 범주화하였다. 장애 상태는 한국 정부가 채택한 장애 등급 체계에 기초하여 조작적으로 세 그룹으로 범주화하였다. 장애가 없는 경우를 참조 기준으로 하여 1–3등급의 장애를 가진 경우 중증 장애를 가진 그룹으로, 4–6급의 장애를 가진 경우 경증 장애를 가진 그룹으로 분류하였다.

주관적 건강 상태는 다음 설문에 기초하여 조작적으로 이분화되었다: “귀하께서는 현재 본인의 건강상태가 어떠하다고 생각하십니까?”의 질문에 “매우 좋음”, “좋음”, “보통”이라고 응답한 경우 보통 이상의 건강 상태로, “나쁨”, “매우 나쁨”이라고 응답한 경우 나쁜 건강 상태로 코드화하였다.

3. 통계 분석 방법

이 연구에서 우리는¹⁷⁾ within-between random effect (REWB) 접근법을 사용하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. REWB 모형을 추정하기 위해 우리는 먼저 각각의 범주형 변수들을 더미 변수로 전환하였고, 이어 각각을 다음의 두 변수로 변환하였다: (1) 전체 연구 기간에 걸친 개체 평균값(individual-specific mean), 그리고 (2) 개인 평균값과 각각의 인연 값(individual-year value)의 편차(deviation). 이후, 두 변수 모두를 모형에 포함하였다. 두 변수들의 계수는 각각 개체 간 효과와 개체 내 효과로 해석되었다. 또한 결과 변수에 영향을 미치는 연도별 효과를 통제하기 위해 연도별 더미 변수를 모형에 포함하였다.¹

REWB 로지스틱 회귀분석 결과를 between 효과와 within 효과 모두에서 소수점 첫째 자리까지의 odds ratios (OR)와 95% 신뢰구간(95% confidence interval [CI])을 보고하였다. 소수점 둘째 자리까지는 표에서 확인할 수 있다. 우리는 또한 본문에서 각각의 변수에 대해 0.05의 유의도로 통계적 차이를 보고하였다.

모든 통계 분석은 Stata 16.1 (StataCorp LLC, College Station, TX, USA)을 사용하였다.

1. 기술 통계 분석

주치의 보유율은 2012년 16.0%에서 2018년 23.0%까지 상승하는 경향을 보였다(Table 1).

Table 1

Yearly regular doctor’s retention rate (proportion of sample)

Year	Total (n=63,623)	Having a regular doctor (n)	No having a regular doctor (n)	Retention rate (%)	95% CI (%)
2012	11,935	1,909	10,026	16.0	15.3–16.7
2013	11,299	2,062	9,237	18.2	17.5–19.0
2016	13,522	2,286	11,236	16.9	16.3–17.5
2017	13,457	2,821	10,636	21.0	20.3–21.7
2018	13,410	3,080	10,330	23.0	22.2–23.7

CI, confidence interval.

연구 대상자는 남성이 46.2%, 여성이 53.8%였고, 연령대는 45–64세가 36.5%로 가장 많았다. 배우자가 있는 사람은 67.6%였고 교육수준은 고등학교 졸업 이상 대학교 졸업 미만이 46.0%로 가장 많았다. 경제활동을 하는 사람은 59.9%였고, 가구소득은 4분위가 21.9%로 가장 많았다. 의료급여 수급자는 전체 연구 대상자의 3.6%였고, 민간의료보험을 가입한 사람은 71.4%였다. 만성질환의 보유 여부는 2개 이상을 가진 경우가 44.8%로 가장 많았고, Charlson 동반상병지수는 0점인 사람이 77.9%로 가장 많았다. 중증 장애를 가진 경우가 2.7%였고 주관적 건강 상태는 84.4%가 보통 이상이었다.

예방접종 및 예방적 건강관리를 받은 경우는 전체 63,623명 중 15,278명으로 24.0%였다. 주치의를 보유한 사람 중 예방적 건강관리를 받은 경우는 33.9%, 주치의를 보유하지 않은 사람 중 예방적 건강관리를 받은 경우는 21.7%에 해당했다(Table 2).

Table 2

General characteristics of study subjects according to whether they have a regular doctor

Variable	Total (n=63,623)	Having a regular doctor	No having a regular doctor	P-value
Sex				0.001
Male	29,423 (46.2)	4,939 (40.6)	24,484 (47.6)
Female	34,200 (53.8)	7,219 (59.4)	26,981 (52.4)
Age (y)				0.001
18–44	22,350 (35.1)	1,892 (15.6)	20,458 (39.8)
45–64	23,241 (36.5)	4,459 (36.7)	18,782 (36.5)
≥65	18,032 (28.3)	5,807 (47.8)	12,225 (23.7)
Spouse				0.001
None	20,629 (32.4)	3,332 (27.4)	17,297 (33.6)
Has exist	42,994 (67.6)	8,826 (72.6)	34,168 (66.4)
Educationa				0.001
Under high school	20,608 (32.4)	5,683 (46.7)	14,925 (29.0)
Higher than high school and less than college	29,297 (46.0)	4,507 (37.1)	24,790 (48.2)
University graduate or higher	13,718 (21.6)	1,968 (16.2)	11,750 (22.8)
Economic activity				0.001
Yes	25,508 (40.1)	6,008 (49.4)	19,500 (37.9)
No	38,115 (59.9)	6,150 (50.6)	31,965 (62.1)
Household incomeb				0.001
1st quartile (lowest)	9,732 (15.3)	2,793 (23.0)	6,939 (13.5)
2nd quartile	12,714 (20.0)	2,725 (22.4)	9,989 (19.4)
3rd quartile	13,686 (21.5)	2,408 (19.8)	11,278 (21.9)
4th quartile	13,940 (21.9)	2,133 (17.6)	11,807 (22.9)
5th quartile (highest)	13,532 (21.3)	2,095 (17.2)	11,473 (22.3)
Medical coverage				0.001
Health insurance	61,299 (96.4)	11,448 (94.2)	49,851 (96.9)
Medical benefits	2,311 (3.6)	709 (5.8)	1,602 (3.1)
Private medical insurance				0.001
Not join	18,177 (28.6)	4,515 (37.1)	13,662 (26.5)
Join	45,446 (71.4)	7,643 (62.9)	37,803 (73.5)
Chronic diseases				0.001
0	23,122 (36.4)	1,330 (10.9)	21,792 (42.3)
1	11,995 (18.8)	2,001 (16.5)	9,994 (19.4)
≥2	28,506 (44.8)	8,827 (72.6)	19,679 (38.2)
CCI				0.001
0	49,591 (77.9)	7,228 (59.5)	42,363 (82.3)
1	9,011 (14.2)	3,057 (25.1)	5,954 (11.6)
≥2	5,021 (7.9)	1,873 (15.4)	3,148 (6.1)
Disability				0.001
None	59,161 (93.0)	10,857 (89.3)	48,304 (93.9)
Mild disability	2,690 (4.2)	765 (6.3)	1,925 (3.7)
Severe disability	1,712 (2.7)	514 (4.2)	1,198 (2.3)
Unregistered disability	60 (0.1)	22 (0.2)	38 (0.1)
Subjective health status				0.001
Above average	50,906 (84.4)	9,011 (76.1)	41,895 (86.4)
Bad	9,397 (15.6)	2,826 (23.9)	6,571 (13.6)
Vaccinations and preventive care				0.001
No	48,345 (76.0)	8,036 (66.1)	40,309 (78.3)
Yes	15,278 (24.0)	4,122 (33.9)	11,156 (21.7)

Values are presented as number (%).

CCI, Charlson Comorbidity Index.

^aDivided into three categories according to the International Standard Classification of Education (ISCED).

^bUsing a square root scale, the 1st quartile is the lowest 20%, and the 5th quartile is the highest 20% as a reference criterion.

P-value by chi-square.

2. Within-between random effect 회귀분석 결과

1) 주치의의 개체 간 효과(between effects)

주치의가 있는 사람은 주치의가 없는 사람에 비해 예방접종 및 예방관리를 더 많이 받는다고 보고하였다(OR, 1.4; 95% CI, 1.2–1.5) (Table 3).

Table 3

Between effects of regular doctor on preventive health care (between effect from REWB logistic regression)

Variable	Vaccination and preventive carea
Regular doctor (Ref: no having)
Having	1.36 (1.21–1.53)***
Sex (Ref: male)
Female	1.72 (1.62–1.83)***
Age, y (Ref: 18–44 y)
45–64	0.77 (0.70–0.85)***
≥65	4.24 (3.75–4.80)***
Spouse (Ref: having)
No having	0.50 (0.46–0.55)***
Education (Ref: under high school)
Higher than high school and less than college	0.90 (0.82–0.98)*
University graduate or higher	1.01 (0.91–1.12)
Economic activity (Ref: yes)
No	1.30 (1.20–1.40)***
Household incomeb (Ref: 1st quartile)
2nd quartile	0.86 (0.75–0.98)*
3rd quartile	0.76 (0.66–0.87)***
4th quartile	0.83 (0.72–0.96)*
5th quartile (highest)	1.02 (0.88–1.17)
Medical coverage (Ref: health insurance)
Medical benefits	0.73 (0.62–0.87)***
Private medical insurance (Ref: not join)
Join	1.20 (1.11–1.30)***
Chronic diseases (Ref: none)
1	1.48 (1.33–1.65)***
≥2	2.09 (1.88–2.31)***
CCI (Ref: 0)
1	0.90 (0.81–0.99)*
≥2	0.90 (0.80–1.02)
Disability (Ref: none)
Mild disability	0.99 (0.86–1.14)
Severe disability	0.93 (0.76–1.14)
Subjective health status (Ref: above average)
Bad	0.75 (0.67–0.85)***

Values are presented as odds ratio (95% confidence interval).

REWB, within-between random effect; CCI, Charlson Comorbidity Index.

^aBone mineral density test, bone age test, diabetes mellitus test, herbal medicine, scaling, wisdom tooth extraction for prevention, etc.

^bUsing a square root scale, the 1st quartile is the lowest 20%, and the 5th quartile is the highest 20% as a reference criterion.

^*P<0.05, ^**P<0.01, ^***P<0.001.

예방접종 및 예방관리는 남성에 비해 여성에서 더 많이 받고(OR, 1.7; 95% CI, 1.6–1.8), 65세 이상의 연령대가 가장 강한 연관성을 보이며 18–44세 연령대에 비해 예방접종 및 예방관리를 더 많이 시행하였다(OR, 4.2; 95% CI, 3.8–4.8). 배우자가 없는 사람이 배우자가 있는 사람에 비해 적게 받았으며(OR, 0.5; 95% CI, 0.5–0.6), 경제활동을 안 하는 사람이 하는 사람에 비해 예방접종 및 예방관리를 더 많이 받았다(OR, 1.3; 95% CI, 1.2–1.4). 의료급여 수급자는 예방접종 및 예방관리를 건강보험 가입자에 비해 더 적게 받고(OR, 0.7; 95% CI, 0.6–0.9]) 민간 의료보험에 가입한 사람이 가입 안 한 사람에 비해 많이 받았다(OR, 1.2; 95% CI, 1.1–1.3). 보유한 만성질환의 수가 더 많을수록 예방접종 및 예방관리를 더 많이 받는다고 보고하였다. 주관적 건강생태는 보통 이상이라고 답한 경우보다 나쁨이라고 답한 경우 예방접종 및 예방관리를 더 적게 받았다(OR, 0.8; 95% CI, 0.7–0.9).

2) 주치의의 개체 내 효과(within effects)

예방접종 및 예방적 관리에 대한 주치의의 개체 내 효과는 통계적인 차이가 없었다(Table 4).

Table 4

Within effect of regular doctor on preventive health care (between effect from REWB logistic regression)

Variable	Vaccination and preventive carea
Regular doctor (Ref: no having)
Having	1.05 (0.98–1.13)
Age, y (Ref: 18–44 y)
45–64	0.92 (0.78–1.09)
≥65	1.84 (1.44–2.35)***
Spouse (Ref: having)
No having	0.57 (0.45–0.73)***
Education (Ref: under high school)
Higher than high school and less than college	1.05 (0.67–1.63)
University graduate or higher	1.26 (0.75–2.09)
Economic activity (Ref: yes)
No	1.04 (0.94–1.14)
Household incomeb (Ref: 1st quartile)
2nd quartile	1.14 (1.02–1.27)*
3rd quartile	1.06 (0.93–1.21)
4th quartile	1.05 (0.91–1.22)
5th quartile (highest)	1.09 (0.92–1.28)
Medical coverage (Ref: health insurance)
Medical benefits	0.87 (0.63–1.21)
Private medical insurance (Ref: not join)
Join	1.14 (0.95–1.36)
Chronic diseases (Ref: none)
1	1.08 (0.94–1.25)
≥2	1.20 (1.02–1.42)*
CCI (Ref: 0)
1	0.84 (0.73–0.97)*
≥2	0.76 (0.63–0.92)**
Disability (Ref: none)
Mild disability	0.73 (0.51–1.05)
Severe disability	0.91 (0.50–1.64)
Subjective health status (Ref: above average)
Bad	1.00 (0.92–1.09)

Values are presented as odds ratio (95% confidence interval).

REWB, within-between random effect; CCI, Charlson Comorbidity Index.

^aBone mineral density test, bone age test, diabetes mellitus test, herbal medicine, scaling, wisdom tooth extraction for prevention, etc.

^bUsing a square root scale, the 1st quartile is the lowest 20%, and the 5th quartile is the highest 20% as a reference criterion.

^*P<0.05, ^**P<0.01, ^***P<0.001.

예방접종 및 예방관리는 개체 간 효과와 마찬가지로 65세 이상의 연령대가 가장 강한 연관성을 보이며 18–44세 연령대에 비해 예방접종 및 예방관리를 더 많이 시행하였다(OR, 1.8; 95% CI, 1.4–2.4). 배우자가 있다가 없어진 경우는 예방접종 및 예방관리를 적게 시행하였다(OR, 0.6; 95% CI, 0.5–0.7). 만성질환은 보유하지 않은 사람에 비해 2개 이상 보유한 경우 예방접종 및 예방관리를 많이 시행하였으며(OR, 1.2; 95% CI, 1.0–1.4), Charlson 동반 상병 지수는 점수가 증가할수록 예방접종 및 예방관리를 적게 받았다.

본 연구 결과 주치의는 질병 발생 이전 단계인 예방접종 및 예방관리에 영역에 편익을 보였다. 이는 상용치료원 보유는 예방접종률을 증가시키고¹²⁾ 예방 서비스의 수검률을 높인다⁶⁾는 국내외 선행 연구 결과와 일치함을 보여줌으로써 일차의료의 핵심 역할을 하는 주치의 필요성을 알린 데 의의가 있다.

미국의 Commonwealth Fund가 시행한 7개국 18세 이상 성인 대상 설문조사(2007)에 따르면 상용치료원(regular doctor or place of care) 보유율은 네덜란드가 가장 높아서 의료기관 보유율 100%/주치의 보유율 100%였으며, 영국은 각각 96%/89%, 호주 96%/88%, 독일은 95%/92%, 뉴질랜드 95%/89%, 캐나다 91%/84%, 그리고 미국은 90%/80%였다.¹⁸⁾ 우리나라는 아직 다른 나라들과 비교하면 주치의 보유율이 한참 부족한 수준이지만 2012년 16%에서 2018년에는 23%로 점차 증가하는 경향을 보이고 있으며 앞으로 더 증가할 것이라 예상된다. 이처럼 주치의 보유율이 점차 증가하는 것은 여러 국내외 선행 연구 결과에서 보여 주었듯이 일차의료에 대한 접근성 향상, 미충족의료의 감소, 예방적 의료서비스 증가 등의 편익에 따른 주치의의 필요성을 보여주는 것이라 할 수 있다.

본 연구에서 주치의의 개체 간 효과는 통계적으로 의의가 있었지만 개체 내 효과는 통계적인 차이가 없었다. 이는 개체 내 효과와 개체 간 효과를 해석할 때 우리나라 현실에서 주치의를 가지게 되는 과정을 고려할 필요가 있다. 주치의 등록제가 없는 우리나라의 경우 대부분 주치의를 가지게 되는 경로는 급, 만성 질환 등의 나쁜 건강 상태로 인해 자주 의사를 방문하게 되는 경우이다. 그래서 주치의가 없는 경우는 의사 방문이 많지 않거나, 여러 의사를 질환에 따라 다양하게 방문하는 경우일 것이다. 결국 개체 내 효과는 상대적으로 질환이 없던 사람이 건강 상태가 나빠져서 자주 의사를 방문하게 되었거나, 여러 의사를 방문하던 사람이 단골 의사를 가지게 된 경우로 구별해서 생각해 볼 수 있다. 개체 내 효과의 경우 전자가 일반적으로 영향이 더 크리라 추정할 수 있다. 개체 간 효과도 마찬가지로 생각해 볼 수 있겠으나, 개체 내 효과에 비해 건강 상태가 나쁘면서 여러 의사를 방문하는 경우와 단골 의사를 주로 방문하는 경우의 차이를 더 많이 반영하는 것으로 추정할 수 있다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 상용치료원을 주치의라고 정의하였으나 우리나라는 영국, 프랑스, 독일, 뉴질랜드 등에서 시행되고 있는 주치의 제도가 없다. 따라서 자신의 주치의를 통해 진료와 상담을 하는 나라들과는 의료 이용에 다른 실정을 가지고 있어 우리나라에서 주로 방문하는 의사가 실제로 주치의인가에 대한 부분을 고민할 필요가 있다. 본 연구에서 사용한 한국의료패널의 상용치료원 및 주치의에 대한 설문 문항에서 이러한 점들을 반영하여 주치의에 대한 성격을 명확히 표기하고 건강보험 빅데이터와 연결해 실제 주치의의 개념을 확실하게 할 필요가 있다.

둘째, 한국의료패널의 예방적 건강관리에 대한 설문 문항은 골밀도 검사, 성장판검사, 당뇨검사, 보약, 스켈링, 예방차원에서 사랑니발치 등 치과, 한방치료 영역까지 전역으로 뭉뚱그려 조사되어 있다. 주치의와 예방적 건강관리의 긴밀한 연관성을 살펴보기 위해서는 이러한 것들을 명확히 구분하여 설문조사를 시행할 필요가 있겠다.

마지막으로 예방적 건강관리와 연관될 수 있는 연도별 의료 보장성 및 병상 공급의 차이, 의료제도 및 의료기술의 발전, 지역별 의사 밀도나 병상 수의 차이 등에서 발생하는 선택 비뚤림(selection bias)의 문제를 들 수 있다. 연도별 더미 변수를 모형에 포함시켰으나, 자료의 한계로 지역별 더미 변수는 본 연구에 포함시키지 못했다.

예방접종 및 골밀도검사, 당뇨검사 등의 예방적 건강관리에 대한 주치의의 개체 간 효과는 통계적으로 유의하게 높았다(OR, 1.4; 95% CI, 1.2–1.5). 즉, 주치의가 있는 사람은 주치의가 없는 사람에 비해 예방적 건강관리를 더 많이 받았다.

이는 만성 질환과 노인인구의 급증에 발맞춰 환자의 질병 위험을 낮추고 삶의 질을 높이며, 사회적 의료비 부담을 낮추기 위한 방안으로 일차의료의 강화, 즉 주치의 제도가 활성화되어야 한다는 것을 보여주었다.

¹Yit=β0+β1WXit− X¯i+β2BX¯i+β3Genderi+β4Yearit+vi+εit.

X_it 는 t년의 개체 i의 개체 수준의 공변인을 나타낸다. X¯i 는 전체 연구기간에 걸친 개체 평균 값(individual-specific mean)을 의미한다. β_1W는 개체 내 효과를 나타내고, β_2B 는 개체 간 효과를 의미한다. β₃는 시간 불변 변수인 gender의 개체 간 효과를 의미하고, β₄는 한국의료패널 조사년도의 더미효과이다. ν는 개체 i의 확률 효과를, ε_it 는 개체-년의 잔차(residuals for individual-year)를 의미한다.

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.