간호사 수요추계의 예측정확도와 영향요인 분석

Abstract

however, this was opposed to the simulation result for the same dataset and method. According to the researchers factors, the principal investigator with an RN licensure showed a higher MAPE than without it. By the type of research institute, studies conducted by a public institute had lower MAPE than a university. By the type of funding agency, studies funded by a public institute showed lower MAPE than a professional association, such as the Korean Nurses Association and Korean Medical Association. However, the result of subgroup analysis showed there was no significant difference among all researchers factors. Based on the studys findings, the RN demand forecasting model was newly developed, and its predictive power was compared with the previous representative forecasting models. As a result, this forecasting model had better forecast accuracy than previous ones. Accuracy was improved, although the simple linear model was applied so that it was designed to forecast the trends of health utilizations and RN productivity by health facilities, respectively. The simulation results using the same dataset and method showed that variables affecting the forecast accuracy were found to be the length of past data, length of forecast horizon, proportion of RN, and conversion index to adjust outpatients to inpatients. Because minimal variations of RN productivity assumption have much impact on the forecast accuracy of the demand for RN, careful inspection was considered to implement the forecasting studies or to interpret the forecast results. To improve demand forecast accuracy, future studies were required to accurately measure RN workload and productivity consistently with the real world. Also, policies should support building the data infrastructure of the RN workforce and to increase the accessibility and availability into data.

국책기관에서는 의료인력 수급불균형 문제를 해소하고자 인력수급연구를 수십년간 실시해왔고, 이를 근거로 정부는 대학 입학정원의 공급총량을 조절하는 정책수단을 펼쳐왔다. 각종 직역단체는 수급연구의 방법론과 결과의 진위를 놓고 끊임없이 문제를 제기해왔다. 미래 환경이 불확실하고 노동시장 주체들의 행태 변화를 쉽게 예측할 수 없기 때문에 인력예측은 근본적으로 부정확할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 수급연구가 인력정책의 실마리를 제공하고, 노동현실에 미치는 파급효과가 크므로 예측의 정확성과 적합성을 다루는 평가연구는 중요하다. 특히 간호사 인력은 최일선에서 환자안전 유지에 기여하고, 의료인력의 상당수를 차지하는 만큼 간호사 인력의 적정 확보를 위한 수급추계의 정확성은 더욱 강조된다. 본 연구의 목적은 수요요인을 중심으로 기존 간호사 수급연구의 구조적 특성을 이해하고, 예측정확도와 이에 미치는 결정요인을 규명함으로써 향후 인력수급연구의 개선을 도모하는 데 있다. 연구설계는 인력수요의 예측정확도에 영향을 주는 요인을 조사하고, 요인별 예측정확도를 분석한 서술적 조사연구이다. 연구방법은 다음과 같다. 체계적 문헌고찰을 통해 간호사 수요예측치를 보고한 국내 연구보고서와 학술지 등의 문헌자료를 수집하였다. 이로부터 간호사 수요예측치와 방법론적 정보를 추출하고, 국가통계자료 실측치와의 비교 분석을 통해 예측치의 평균절대오차율을 평가하였다. 본 연구의 분석단위는 예측기간(forecast horizon)이었다. 예측정확도에 미치는 영향요인은 예측정확도와 관련한 선행연구와 기존 수급연구의 방법론적 차이를 중심으로 주요 요인을 추려냈다. 요인별 예측정확도의 차이는 Man-Whitney 검정과 Kruskal-Wallis 검정으로 분석하였다. 이를 토대로 간호현실에 부합한 간호사 수요예측모형을 개발하였고, 모형의 적정성을 최종 평가하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 체계적 문헌고찰 결과, 총 12편의 문헌을 선정하였다. 이로부터 총 예측기간 105개와 총 예측치 196개를 확보하였다. 예측기간을 대상으로 예측정확도를 분석한 결과, 평균절대오차율은 34.8%로 나타났다. 예측정확도는 연구자와 방법론에 따라 차이가 크게 나타났고, 예측치는 실제치보다 과대추정한 경향이 있었다. 총 8명의 수급연구자 중 6명(75%)이 평균절대오차율이 30% 이상을 보여 연구자의 예측정확도는 전반적으로 저조했다. 예측정확도 결정요인으로 연구자 요인과 방법론적 요인을 선정하였고, 각 요인별 하부변수를 구성하여 요인별 예측정확도를 확인하였다. 연구자 요인과 방법론적 요인간의 상관성을 분석한 결과, 연구비 지원기관의 유형과 관측기간의 길이 간 관계를 제외한 모든 변수에서 상관성이 유의하게 나타났다. 요인간 상관성의 제거를 위해 예측생성연도별 부집단분석(sub-group analysis)을 수행하였다. 각 요인별 예측정확도 분석은 다음과 같다.

1) 방법론 요인에 따른 예측정확도  예측 당시의 현재 간호사 생산성 가정을 적용했을 때, 평균절대오차율 16.9%로 예측정확도가 가장 높았다. 의료법 기준과 환자분류체계에 근거한 생산성 가정은 평균절대오차율이 69.0%~114.6%로 예측정확도가 낮았다.  연간 근무일수 가정에 따른 예측정확도의 유의한 차이는 없었다.  추세분석기법별로 예측정확도를 분석한 결과, ARIMA(auto regressive integrated moving average) 모형은 로그모형과 제곱근모형 등 완만히 증가하는 추세모형 보다 예측력이 우월한 것으로 확인되었다. 그러나 예측생성연도로 통제할 경우, 추세분석기법 간의 예측정확도 차이는 없었다.  예측기간의 길이가 증가할수록 예측정확도는 감소하였다.  관측기간의 길이가 증가할수록 예측정확도가 낮았다. 그러나 본 연구에서 개발한 예측모형을 이용하여 관측기간과 예측기간만을 달리하면서 시뮬레이션한 결과, 관측자료의 길이가 증가함에 따라 예측정확도는 높게 나타났다. 2) 연구자 요인에 따른 예측정확도  책임연구자의 간호사 면허보유 여부에 따른 분석결과, 면허 보유자가 미보유자보다 예측정확도가 낮았다. 그러나 예측생성연도로 통제할 경우, 유의한 차이가 없었다.  연구기관 유형별 예측정확도에선 공공기관에서 수행한 연구가 대학보다 예측정확도가 높은 것으로 나타났다. 그러나 예측생성연도로 통제할 경우, 유의한 차이는 없었다.  연구비 지원기관의 유형별 예측정확도를 분석한 결과, 전문협회가 발주한 연구가 공공기관에서 발주한 연구보다 예측정확도가 낮았다. 그러나 예측생성연도를 통제할 경우, 유의한 차이는 존재하지 않았다.

예측정확도 결정요인을 바탕으로 간호사 수요예측모형을 개발하였고, 모형의 예측력을 기존 수급연구를 재현한 결과와 비교하였다. 분석결과, 본 연구의 간호사 수요예측모형은 기존 방법론에 비해 예측정확도가 우월하였다. 의료기관 종별 의료이용량과 간호사 생산성의 시계열적 변화를 단순선형모형으로 구성하더라도 예측정확도는 상당히 개선되었다. 이 외 예측정확도에 영향을 미칠 것으로 추정되는 변수로는 관측기간, 예측기간, 의료기관 종별 간호사의 비중, 입원외래환산지수 등이 있었다. 간호사 생산성 가정은 간호사 수요예측의 주요한 오차원인으로 확인되었다. 간호사 생산성은 초기 설정의 미세한 변화도 예측정확도에 크게 영향을 미치므로 수급연구를 수행하거나 수급결과를 해석할 경우에 각별한 주의가 필요하다. 수급예측의 정확도를 높이기 위해서는 간호실무에 부합하는 간호업무량 측정과 생산성에 대한 연구를 확대할 필요가 있다. 나아가 간호사 인력현황에 대한 통계인프라 구축, 자료의 가용성과 접근성 증진을 위한 정책지원이 강구되어야 한다.

The governmental research institute has forecasted the supply and demand for health professionals for decades, and the government has planned for the expanded capacity of enrollments in colleges based on these forecasts. However, several professional associations have cast doubt on the methodologies and accuracy of these studies. In spite of the importance of adequate supply and demand, there have been few studies that have evaluated past forecasts. Specifically, as registered nurses (RNs) play a critical role in maintaining patient safety and make up most of the health professionals, the accuracy of forecasts on supply and demand for the RN workforce is more important. Also, the demand forecasts are more complex and uncertain than the supply. This paper examined evaluating the ex-post accuracy of past forecasting studies focusing on RN demand and explored its determinants on the accuracy of the demand forecasts. Systematic review was conducted to collect national reports or articles to forecast RN demand. Data were extracted, which included information about demand forecasts and the characteristics of the methodology and researcher. The outcome variable was the mean absolute percentage error (MAPE) that was measured for forecasting error by comparing the forecast with the actual demand (employed RNs). Non-parametric tests, Man-Whitney test, and Kruskal-Wallis test were used to analyze the difference of MAPE by each factor. Independent variables were the methodological and researchers factors, which were determined by reviewing the literature of forecasting accuracy and by examining the methodological differences between previous RN forecasting studies. To control the time effect by launch year of the forecast, subgroup analysis was employed. The unit of MAPE analysis was the forecast horizon. The results were as follows. Twelve literature articles or reports were collected by the systematic review, and, from them, 105 forecast horizons and 196 forecasts were extracted. The average MAPE of the total forecast horizon was 34.8%, and the overestimated forecasts were greater than underestimated. Six out of eight researchers showed poor forecast accuracy with over MAPE 30.0%. The variables in the researchers and methodological factors were highly intercorrelated. According to the methodological factors, the most influential factor affecting forecast accuracy was found to be the nurse–patient ratio. Among RN productivity assumptions, the current level had better forecasting accuracy than assumptions by medical law or by the patient classification system. The differences of forecast accuracy by annual workdays were not significant. Among trend-fitting methods, the forecast accuracy of ARIMA (autoregressive integrated moving average) was more superior compared to the log model or square root model, but the result of subgroup analysis was not significantly different among trend-fitting methods. The longer the length of the forecast horizon, the higher the MAPE was. The longer the length of past data, the higher the MAPE was