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중증 뇌손상 환자에서 기능 평가 척도들을 이용한 간병시간 예측모델

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Authors
윤경재
Advisor
이윤성
Major
의과대학 의학과
Issue Date
2013-02
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
뇌손상간병시간Modified Barthel Index뇌졸중예측 모델
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 의학과 법의학 전공, 2013. 2. 이윤성.
Abstract
연구 배경 및 목적: 최근 산업재해나 교통사고의 증가와 인구의 노령화에 따라 외상이나 뇌졸중에 의한 뇌손상 질환들이 증가하고 있다. 이와 더불어 의학적 치료 방법의 발달로 인해 뇌손상 후 사망에 이르는 사례는 오히려 줄어들고 있어, 뇌손상에 의한 장애 환자의 발생 빈도가 늘어나는 추세이다. 한편, 장애 환자들의 삶의 질에 대한 사회적 관심이 커지면서 간병에 관한 수요도 증가하고 있다. 하지만, 지금까지 뇌손상 환자들의 간병시간에 관한 연구나 간병시간 평가에 대한 과학적 근거가 희박한 상황이다. 본 연구는 뇌손상 환자들의 간병시간과 관련 있는 기능 평가 척도들을 이용하여 간병시간 예측모델을 도출하고자 한다. 이를 토대로 소규모 뇌손상 환자들에게, 도출된 예측모델을 적용하여 실측 간병시간과 예측 간병시간의 일치 여부를 파악하여 그 타당성을 평가하고자 한다.

연구 방법: 요양시설에 입소한 14세 이상의 뇌손상 환자들 중 발병 후 6개월 이상 경과하고, 뇌병변 장애 1급 혹은 2급 판정을 받았으며, 간병인의 도움을 받고 있는 환자들을 대상으로 하였다. 간병시간과 관련 있는 것으로 알려진 일상생활 기능, 사회생활 기능, 운동 기능, 인지 기능 평가를 위해 각각 Modified Barthel Index (MBI), Lawton's Instrumental Activities of Daily Living (IADL), Activity for Basic Movement Scale (ABMS), Global Deterioration Scale (GDS)을 환자 평가에 적용하였다. 1인의 교육받은 간호사가 환자의 성별, 나이, 뇌손상의 원인질환, 발병기간, 장애 등급에 관한 기본 정보를 수집하였고, MBI, IADL, ABMS, GDS를 측정하였다. 간병시간은 간병인들의 사전 교육을 통해 간병시간 기록 방법을 숙지시킨 후, 하루 중 일어난 간병시간을 1분 단위로 평가지에 기록하도록 하였다. 간병시간의 정규분포성을 만족시키기 위해 자연로그를 취하여 ln[간병시간]을 구하였다. 수집된 평가 자료들을 이용하여 stepwise 선형회귀분석을 통해 간병시간 예측모델들을 도출하였다. 이후, 간병시간 예측모델들의 타당성 검증을 위해 소규모 뇌손상 환자들을 대상으로 동일한 방법으로 간병시간과 기능 척도들를 평가하였다. 각각의 간병시간 예측모델들을 적용하여 실측 간병시간과 예측 간병시간의 오차와 일치율을 Bland-Altman plot을 이용하여 검증하였다.

결과: 총 122명의 뇌손상 환자들이 본 연구에 참여하였다 (1차 연구). 평균 연령은 28.2±13.8세, 남자 72명 (59.0%), 뇌손상 발병기간은 평균 2.3±1.3년, 1급 장애는 83명 (68.0%)이었다. 뇌졸중이 60명 (49.2%)으로 가장 많은 원인을 차지하였다. 이들의 실측 간병시간은 393.8±220.4분, MBI 총점은 31.2±25.9점, IADL 총점은 3.9±0.9점, ABMS 총점은 8.5±3.1점, GDS는 3.7±1.8점이었다. 대상 환자들의 ln[간병시간]은 나이, 장애등급, MBI 총점, IADL 총점, ABMS 총점과 상관관계가 있었다. 이를 이용한 stepwise 선형회귀 분석을 통해 간병시간 예측모델을 다음과 같이 도출하였다.

간병시간 = e(6.336 - 0.015 x MBI 총점 - 0.318 x 장애등급 + 0.012 x 나이)
(예측모델 1)

환자들을 장애등급 (1급 vs. 2급), 나이 (20세 미만 vs. 20세 이상), 원인질환별 (외상 vs. 뇌졸중)로 나누어 다음과 같은 간병시간 예측모델들을 동일한 방법으로 도출하였다.

1급 장애 환자의 간병시간 = e(6.025 - 0.011 x MBI 총점 + 0.009 x 나이)
(예측모델 2a)
2급 장애 환자의 간병시간 = e(8.241 - 0.053 x MBI 총점) (예측모델 2b)

20세 미만 환자의 간병시간 = e(6.273 - 0.024 x MBI 총점) (예측모델 3a)
20세 이상 환자의 간병시간 = e(6.458 - 0.017 x MBI 총점) (예측모델 3b)

외상성 뇌손상 환자의 간병시간 = e(5.754 - 0.021 x MBI 총점 + 0.024 x 나이)
(예측모델 4a)
뇌졸중 환자의 간병시간 = e(6.108 - 0.019 x MBI 총점 + 0.011 x 나이)
(예측모델 4b)

간병시간 예측모델의 타당성 검증을 위해 24명의 뇌손상 환자를 대상으로 실시한 추가 연구 (2차 연구)에서 모든 예측모델들이 Bland-Altman plot에서 높은 일치율을 보였다. 이들 중 예측모델 1이 다른 모델에 비해 비교적 높은 교정 설명력, 높은 일치율, 낮은 실측치와의 오차를 보였다.

결론: 여러 간병시간 예측모델들 중 예측모델 1이 교정 설명력, 일치율, 실측치와의 오차에서 우위를 보였고, 장애등급, 나이, 원인질환 등의 조건과 상관없이 단일 수식으로 구성되어 간편하게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나, 이 모델은 요양시설에 입소중인 뇌병변 장애 1급, 2급의 젊은 중증 환자들을 대상으로 도출된 결과이므로, 실제 임상에서는 이러한 조건들을 고려하여 신중하게 적용해야 한다. 향후 대규모 대상자와 추가 기능 평가 척도들을 이용한 후속 연구를 통해 본 연구의 제한점을 보완하는 작업이 필요할 것이다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/121906
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College of Medicine/School of Medicine (의과대학/대학원)Dept. of Medicine (의학과)Theses (Ph.D. / Sc.D._의학과)
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