만성신장질환(chronic kidney disease; CKD)은 인구의 질병 부담을 유발하는 심각한 건강 문제로1) 지속적인 소변 이상, 구조적 이상 또는 기능성 네프론의 상실을 암시하는 배설 신장 기능 장애이다.2) 국제신장병가이드라인기구(Kidney disease Improving global Outcome group; KDIGO)에서는 콩팥의 구조적 기능적 손상이 3개월 이상 지속될 때를 CKD로 정의하였다.3) 국내 CKD의 유병률은 7.9%로 추정하며,4) 전 세계적으로도 유병률이 꾸준히 증가하고 있는 추세로 미국에서는 성인 10명 중 1명이 CKD를 가지고 있다.5)
CKD는 삶의 질 저하, 수명 손실, 보건 시스템에 대한 높은 비용 부담을 초래한다. CKD의 유무에 따른 차이도 있지만, CKD의 stage 증가에 따라 비용 또한 기하급수적으로 증가한다. CKD의 stage는 eGFR (estimated glomerular filtration rate; 추정 사구체 여과율)의 수준에 따라서 stage1~5까지 정의된다. 사구체 여과율이 분당 90mL 이상일 경우 stage1, 분당 60~90 mL일 경우 stage2, 분당 30~59 mL은 stage3, 분당 15~29 mL인 경우 stage4, 마지막으로 분당 15 mL 미만일 경우 stage5이다. 만성신부전은 stage3~5에 해당하고, ESRD (end-stage renal disease; 말기신장질환)는 stage5에 해당한다.3) 미국의 메디케어 자료를 활용한 선행연구에서는 stage2에서 stage4~5로 진행되었을 경우 연평균 비용이 \$14,493에서 \$46,128로 3.18배 증가한다고 설명하였다.6) eGFR이 감소함에 따라 연령 표준화 사망률, 입원율도 급격히 증가한 다는 결과가 있다. stage3에 해당하는 eGFR 60 mL 이하의 사망률은 17% 증가, 입원율은 14% 증가한 반면 stage5에 해당하는 eGFR인 15 mL 미만인 경우 사망률이 600%, 입원율은 315%로 증가한다.7)
말기신장질환(end-stage renal disease; ESRD)은 악화된 CKD의 상태로, ESRD에 의한 의료비 부담도 전 세계적으로 증가하고 있다.8) 만성질환에 관한 국내 선행 연구에서 신장질환으로 인한 부담이 다른 만성질환보다 더 크다는 것이 밝혀진 바 있다.9) 또한 미국에서 ESRD 치료에 대한 메디케어 지출은 1973년 2억 2,900만 달러에서 2016년 354억 달러로 증가했다.10)
ESRD는 신장 이식이나 투석과 같은 신대체요법(renal replacement therapy; RRT) 없이는 신장 기능을 하기 어려울 때 진단된다.11) RRT에는 혈액투석, 복막투석, 신장이식이 있다. 혈액투석(hemodialysis; HD)은 반투막을 통해 요독성 정체 생성물을 제거하여 혈액을 정화하는 체외 과정이다.12) HD는 주로 주 3회 병원이나 투석센터를 방문해야 하므로 환자의 정상적인 생활 방식에 영향을 미친다.13)
복막투석(peritoneal dialysis; PD)은 수액(투석액)을 복막강에 주입하고, 복막 모세혈관의 혈액에서 용질이 확산하어 체외 혈액투석과 유사한 교환을 일으키는 방법이다. 일반적으로 하루에 3~4회 복막투석액을 교환하며, 이러한 과정은 복막의 기능이 유지되는 한 평생 반복하여 이루어진다.14) 신장 이식(kidney transplantation; KT)은 투석 유지와 비교하여 말기 신장 질환 환자의 생존에 이점을 제공한다. 일반적으로 이식을 통해 수명 연장 측면에서 가장 큰 이점을 얻는 환자는 당뇨병 환자, 특히 젊은 환자이다. 20~39세의 경우 투석을 하면 약 8년, 이식 후 25년 정도 살 수 있지만15) 이식 비용이 시간이 지남에 따라 크게 증가하고 있다.16) 이처럼 ESRD는 일상생활의 거의 모든 영역에 제한으로 인해 환자의 건강 관련 삶의 질에 큰 부정적인 영향을 미치는 만성질환이다.13)
CKD 환자는 국내외에서 지속해서 증가할 것으로 예상되며, 이에 따른 ESRD 환자의 증가 및 RRT 시행 환자도 증가할 것으로 예측된다. RRT는 환자 삶의 질 저하, 높은 비용 부담을 초래하는 질병인 만큼 질병에 대한 임상적 특성을 이해하고 경제적 부담을 비교하는 것은 필수적이다. 선행 연구에서도 CKD 진행과 관련된 사회 경제적 부담의 현저한 증가를 강조하고 있으나,17) 각 단계의 CKD 및 RRT 시행 여부에 따라 최근의 전 국민 자료를 사용하여 체계적으로 분석한 사례는 없었다.
따라서, 본 연구에서는 CKD 환자에서 stage별 환자의 특성을 비교하고 1년 평균 의료비 지출을 비교한다. 또한 CKD환자에서 RRT 시행 환자와 RRT 미시행 환자(non-RRT 환자)의 임상적 특성을 비교하고 1년 평균 의료비 지출을 비교하고자 한다.
이 연구는 유병률 기반 접근법을 사용하여 단면적 연구를 진행하였다.
이 연구에서 사용한 자료는 2018년의 건강보험심사평가원 환자표본자료(Korean Health Insurance Review and Assessment Service-National Patient Sample; HIRA-NPS)이다. 대한민국 국민의 약 97%인 5천만 명이 국민건강보험에 가입하고 있고, HIRANPS 데이터는 우리나라 건강보험에 가입된 환자 중 약 110만 명을 추출한 표본 자료이다.18) 해당 자료는 성별, 나이 등 인구학적 정보 외에, 진료과목과 진료 내역 등을 포함한다.
2018년 전국 환자 표본(HIRA-NPS) 청구 데이터에서 ICD-10th code를 사용하여 1회 이상 N18 및 하위코드를 주상병과 제1부상병으로 진단 받은 환자를 CKD 환자로 정의하였다.17) N18의 하위코드를 이용하여 stage1~5 (N18.1~N18.5)로 분류하였고, stage가 불특정한 N18와 N18.9는 분석에서 제외하였다. 환자의 모든 청구서 중 가장 높은 stage를 환자의 stage로 정의하였다. 예를 들어 주상병에 N18.2가 기재되어 있고, 같은 청구서 혹은 다른 청구서의 제1부상병에 N18.5가 기재되어 있으면 제1부상병인 N18.5에 해당하는 환자로 판단하였다. 연구기간 내 환자의 stage가 변한 경우, 더 높은 stage의 환자로 분류하였다. RRT는 HD, PD, KT로 구분하였으며, 시술 코드를 1회 이상 받은 환자들을 RRT로 정의하였다. HD는 혈액투석 시술 코드(O7020, O7021, O9991), PD는 복막투석 시술 코드(O7076, O7077), KT는 신장이식 코드(R3280)로 정의하였다. 다른 종류의 투석을 진행한 경우, 연간 청구내역을 기준으로 더 많이 시행된 procedure code를 환자의 RRT 종류로 정의하였다.
본 연구에서는 환자의 성별 분포를 살펴보았고 연령군을 10세 단위로 stage 별 연령군의 차이를 확인하였다. 보험자 종별 구분은 건강보험, 의료급여, 국가보훈을 대상으로 나누었다. 또한 만성신질환자의 치료패턴을 살펴보기 위해 HD, PD, KT 시행 분포를 분석하였다. 환자의 동반 질환 상태를 확인하기 위하여 상병 내역정보를 이용하여 Charlson 동반 질환 지수(Charlson comorbidity index; CCI)를 사용하였다. CCI 계산 시 당해 진단 받은 모든 부상병을 포함하였다. Deyo19)의 알고리즘을 토대로 ICD-10th code로 전환하여 최종적으로 17개의 질병으로 구성된 Quan 등(2005)의 가중치 정보를 사용하였다.20) 본 연구에 포함한 질환은 심근경색, 말초혈관질환, 뇌혈관병, 위궤양, 당뇨, 만성폐질환, 류마티스, 당뇨합병증, 우혈성 심부전, 치매, 경도 간질환, 마비, 백혈병, AIDS, 중증간질환, 전이암이다. 해당 질병을 가진 환자가 없거나, 적은 수의 환자에게서 발현되었을 경우 Table 1과 Table 2에 기재하지 않았다. 위에 기재한 질병 외에도 만성콩팥병 환자에게서 높은 비율로 나타나는 것으로 알려진 고혈압과 고지혈증을 추가하여 전체 환자 중 몇 퍼센트의 환자에게서 질병이 나타나는지 조사하였다. 고혈압과 고지혈증의 CCI weight는 0으로 설정하여 평균 CCI weight를 구하는 데에는 영향을 끼치지 않았다.
n (%) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Total | stage1 | stage2 | stage3 | stage4 | stage5 | p-value | |
6,571(100) | 238(3.62) | 458(6.97) | 2,253(34.29) | 813(12.37) | 2,809(42.75) | ||
Sex | 0.0005 | ||||||
Men | 4,054(61.70) | 117(49.16) | 295(64.41) | 1,543(68.49) | 437(53.75) | 1,662(59.17) | |
Women | 2,517(38.30) | 121(50.84) | 163(35.59) | 710(31.51) | 376(46.25) | 1,147(40.83) | |
Age, years | <0.0001 | ||||||
~49 | 958(14.58) | 78(32.77) | 92(20.09) | 175(7.77) | 73(8.98) | 540(19.22) | |
50-59 | 1,287(19.59) | 57(23.95) | 98(21.40) | 350(15.53) | 95(11.69) | 687(24.46) | |
60-69 | 1,635(24.88) | 53(22.27) | 131(28.60) | 552(24.50) | 159(19.56) | 740(26.34) | |
70~ | 2,691(40.95) | 50(21.01) | 137(29.91) | 1,176(52.20) | 486(59.78) | 842(29.98) | |
Admission | 1,719(26.16) | 7(2.94) | 12(2.62) | 152(6.75) | 130(15.99) | 1,418(50.48) | |
Frequency of admission, cases | 0.86 | 0.03 | 0.03 | 0.12 | 0.32 | 1.82 | <0.0001 |
Admission days, days | 47.54 | 10.43 | 7.08 | 24.61 | 32.26 | 51.92 | <0.0001 |
Outpatient visit | 6,238(94.93) | 234(98.32) | 455(99.34) | 2,199(97.60) | 767(94.34) | 2,583(91.95) | |
Frequency of outpatient visit, cases | 37.64 | 3.26 | 3.89 | 4.24 | 6.27 | 81.88 | <0.0001 |
RRT | 2,226(33.88) | 1(.42) | 0(0) | 3(.13) | 10(1.23) | 2,212(78.75) | <0.0001 |
Hemodialysis | 2,164(32.93) | 1(.42) | 0(0) | 3(.13) | 10(1.23) | 2,150(76.54) | |
Peritoneal dialysis | 4(.06) | 0(0) | 0(0) | 0(0) | 0(0) | 4(.14) | |
Kidney transplantation | 58(.88) | 0(0) | 0(0) | 0(0) | 0(0) | 58(2.06) | |
Type of health security program | <0.0001 | ||||||
National Health Insurance | 5,655(86.06) | 230(96.64) | 434(94.76) | 2,029(90.06) | 710(87.33) | 2,252(80.17) | |
Medical aid | 905(13.77) | 8(3.36) | 24(5.24) | 217(9.63) | 100(12.30) | 556(19.79) | |
Veterans program | 11(.17) | 0(0) | 0(0) | 7(.31) | 3(.37) | 1(.04) | |
CCI weight, mean (SD) | 1.61(1.43) | 1.12(1.14) | 1.154(1.29) | 1.43(1.37) | 1.56(1.44) | 1.89(1.45) | <0.0001 |
CCI | |||||||
Myocardial infarction | 113(1.72) | 2(.84) | 2(.44) | 38(1.69) | 25(3.08) | 46(1.64) | |
Peripheral vascular disease | 262(3.99) | 2(.84) | 6(1.31) | 73(3.24) | 27(3.32) | 154(5.48) | |
Diabetes | 3,457(52.61) | 93(39.08) | 180(39.30) | 1,198(53.17) | 474(58.30) | 1,512(53.83) | |
Pulmonary disease | 1,872(28.49) | 45(18.91) | 95(20.74) | 602(26.72) | 221(27.18) | 909(32.36) | |
Diabetes with complication | 2,756(41.94) | 43(18.07) | 99(21.62) | 799(35.46) | 385(47.36) | 1,430(50.91) | |
Congestive heart failure | 90(1.37) | 0(0) | 1(.22) | 18(.80) | 17(2.09) | 54(1.92) | |
Mild liver disease | 1,936(29.46) | 66(27.73) | 124(27.07) | 705(31.29) | 240(29.52) | 801(28.52) | |
Hemiplegia or paraplegia | 17(.26) | 0(0) | 0(0) | 5(.22) | 2(.25) | 10(.36) | |
lukemia and lymphoma | 75(1.14) | 1(.42) | 7(1.53) | 34(1.51) | 5(.62) | 28(1.00) | |
Moderate liver disease | 69(1.05) | 1(.42) | 4(.87) | 25(1.11) | 9(1.11) | 30(1.07) | |
Hyperlipidemia | 5,050(76.85) | 181(76.05) | 356(77.73) | 1,822(80.87) | 664(81.67) | 2,027(72.16) | |
Hypertension | 5,793(88.16) | 165(69.33) | 364(79.48) | 1,999(88.73) | 768(94.46) | 2,497(88.89) |
CCI, Charlson Comorbidity Index; RRT, Renal Replacement Therapy; SD, Standard Deviation
n (%) | RRT, non-RRT | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
RRT | Non-RRT | |||||||||||
RRT total | HD | PD | KT | Non-RRT total | stage1 | stage2 | stage3 | stage4 | stage5 | p-value | ||
2,226(100) | 2,164(97.21) | 4(0.18) | 58(2.61) | 4,345(100) | 237(5.45) | 458(10.54) | 2,250(51.78) | 803(18.48) | 597(13.74) | |||
Sex | 0.0036 | |||||||||||
Men | 1,319(59.25) | 1,283(59.29) | 2(50) | 34(58.62) | 2,735(62.95) | 116(48.95) | 295(64.41) | 1,540(68.44) | 435(54.17) | 349(58.46) | ||
Women | 907(40.75) | 881(40.71) | 2(50) | 24(41.38) | 1,610(37.05) | 121(51.05) | 163(35.59) | 710(31.56) | 368(45.83) | 248(41.54) | ||
Age, years | <0.0001 | |||||||||||
~49 | 377(16.94) | 355(16.40) | 2(50) | 20(34.48) | 581(13.37) | 78(32.91) | 92(20.09) | 175(7.78) | 73(9.09) | 163(27.30) | ||
50-59 | 511(22.96) | 486(22.46) | 0(0) | 25(43.10) | 776(17.86) | 57(24.05) | 98(21.40) | 350(15.56) | 95(11.83) | 176(29.48) | ||
60-69 | 614(27.58) | 600(27.73) | 2(50) | 12(20.69) | 1,021(23.50) | 53(22.36) | 131(28.60) | 550(24.44) | 157(19.55) | 130(21.78) | ||
70~ | 724(32.52) | 723(33.41) | 0(0) | 1(1.72) | 1,967(45.27) | 49(20.68) | 49(10.70) | 137(6.09) | 1,175(146.33) | 478(80.07) | ||
Admission | 1,255(56.38) | 1,200(55.45) | 2(50) | 53(91.38) | 464(10.68) | 7(2.95) | 12(2.62) | 151(6.71) | 123(15.32) | 171(28.64) | ||
Frequency of admission, cases | 2.17 | 2.18 | 0.50 | 2.17 | 0.19 | 0.0295 | 0.0328 | 0.1236 | 0.3113 | 0.474 | <0.0001 | |
Admission days, days | 56.6 | 57.91 | 5 | 28.64 | 23.05 | 10.43 | 7.08 | 24.66 | 32.62 | 16.37 | <0.0001 | |
Outpatient visit | 2,032(91.28) | 1,972(91.13) | 4(100) | 56(96.55) | 4,206(96.80) | 233(98.31) | 455(99.34) | 2,196(97.60) | 758(94.40) | 564(94.47) | ||
Frequency of outpatient visit, cases | 101.01 | 102.82 | 18.75 | 38.93 | 5.18 | 3.2616 | 3.8865 | 4.2996 | 6.2242 | 8.8141 | <0.0001 | |
Type of health security program | <0.0001 | |||||||||||
National Health Insurance | 1,757(78.93) | 1,699(78.51) | 4(100) | 54(93.10) | 3,898(89.71) | 229(96.62) | 434(94.76) | 2,027(90.09) | 702(87.42) | 506(84.76) | ||
Medical aid | 468(21.02) | 464(21.44) | 0(0) | 4(6.90) | 437(10.06) | 8(3.38) | 24(5.24) | 216(9.60) | 99(12.33) | 90(15.08) | ||
Veterans program | 1(.04) | 1(.05) | 0(0) | 0(0) | 10(.23) | 0(0) | 0(0) | 7(.31) | 2(.25) | 1(.17) | ||
CCI weight, mean (SD) | 1.94(1.49) | 1.93(1.5) | 1.5(1.5) | 2.41(1.08) | 1.45(1.36) | 1.12(1.14) | 1.15(1.29) | 1.43(1.37) | 1.56(1.44) | 1.88(1.45) | <0.0001 | |
CCI | ||||||||||||
Myocardial infarction | 41(1.84) | 40(1.85) | 0(0) | 1(1.72) | 72(1.66) | 2(.84) | 2(.44) | 38(1.69) | 25(3.11) | 5(.84) | ||
Peripheral vascular disease | 134(6.02) | 131(6.05) | 0(0) | 3(5.17) | 128(2.95) | 2(.84) | 6(1.31) | 73(3.24) | 26(3.24) | 21(3.52) | ||
Diabetes | 1,236(55.52) | 1,192(55.08) | 2(50) | 42(72.41) | 2,221(51.12) | 92(38.82) | 180(39.30) | 1,195(53.11) | 468(58.28) | 286(47.91) | ||
Pulmonary disease | 740(33.24) | 713(32.95) | 1(25) | 20(34.48) | 1,132(26.05) | 44(18.57) | 95(20.74) | 602(26.76) | 218(27.15) | 173(28.98) | ||
Diabetes with complication | 1,236(55.52) | 1,208(55.82) | 2(50) | 26(44.83) | 1,520(34.98) | 42(17.72) | 99(21.62) | 797(35.42) | 377(46.95) | 205(34.34) | ||
Congestive heart failure | 45(2.02) | 45(2.08) | 0(0) | 0(0) | 45(1.04) | 0(0) | 1(.22) | 18(.80) | 17(2.12) | 9(1.51) | ||
Mild liver disease | 668(30.01) | 652(30.13) | 0(0) | 16(27.59) | 1,268(29.18) | 66(27.85) | 124(27.07) | 704(31.29) | 235(29.27) | 139(23.28) | ||
Hemiplegia or paraplegia | 10(.45) | 10(.46) | 0(0) | 0(0) | 7(.16) | 0(0) | 0(0) | 5(.22) | 2(.25) | 0(0) | ||
lukemia and lymphoma | 23(1.03) | 21(.97) | 0(0) | 2(3.45) | 52(1.20) | 1(.42) | 7(1.53) | 34(1.51) | 5(.62) | 5(.84) | ||
Moderate liver disease | 27(1.21) | 27(1.25) | 0(0) | 0(0) | 42(.97) | 1(.42) | 4(.87) | 25(1.11) | 8(1.00) | 4(.67) | ||
Hyperlipidemia | 1,595(71.65) | 1,544(71.35) | 1(25) | 50(86.21) | 3,455(79.52) | 180(75.95) | 356(77.73) | 1,819(80.84) | 655(81.57) | 445(74.54) | ||
Hypertension | 2,012(90.39) | 1,951(90.16) | 4(100) | 57(98.28) | 3,781(87.02) | 164(69.20) | 364(79.48) | 1,997(88.76) | 758(94.40) | 498(83.42) |
이 연구에서는 CKD 환자의 CKD로 인한 의료비용을 Direct cost로 추계하였다. Frequency of admission은 의과 입원, 치과 입원, 정신과 입원, 한방입원환자 모두를 살펴보았다. 이 항목들에 해당하는 환자들이 1년 동안 평균 몇 번 입원했는지 분석하였다. Admission days는 입원환자 중에서 1년 동안의 평균적인 입원 기간이다. 총입원일수/입원 환자 수로 계산하였다. Frequency of outpatient visit은 1년 동안 평균 몇 번 외래를 방문했는지 관찰한 것이다. 외래방문 명세서 수를 외래방문 환자 수로 나누었다. 의과 외래, 치과 외래, 보건기관 외래, 한방 외래, 의료급여 혈액투석정액 환자에서 살펴보았다.
첫째, CKD를 stage 별로 구분하여 나이, 성별, RRT 시행과 CCI 분포를 살펴보았고 ANOVA를 이용하여 차이를 살펴보았다. ANOVA에 대한 사후 검정은 Bonferroni 사후검정을 사용하였다. 둘째, RRT 시행군과 non-RRT군으로 구분하여 이 두 군의 입원, 외래횟수의 양상을 확인하였고, CCI weight의 차이를 비교하였다. 셋째, 전체 CKD, RRT, non-RRT군의 1년간의 1인당 평균 치료비용 차이를 비교하였다. 더불어 RRT의 평균 진료비용을 작성하였다. 넷째, 전체 CKD stage 별 평균 치료 비용과 non-RRT의 stage 별 평균 치료 비용을 비교하였다. 통계 분석을 위해 유의 수준을 5%로 설정한 상태에서 연속형 변수에선 t -t est와 이분형 자료에선 chi-square test를 사용하여 전체 RRT군과 전체 non-RRT군 간의 차이를 평가했다. 모든 통계 분석은 SAS 9.4 (SAS Institute Inc. Cary, NC, USA)를 사용하여 수행되었다. 본 연구는 연구기관이 생명윤리위원회 심의면제를 득하였다(승인번호: 202401-HB-EX-001).
2018 HIRA-NPS 자료에 포함된 환자 중 9,006명이 CKD 진단을 받았다. 그 중 stage1인 환자는 238명, stage2는 458명, stage3는 2,253명, stage4는 813명, stage5에 해당하는 환자는 2,809명으로 stage1~5에 해당하는 환자는 6,571명이었다(Fig. 1).
6,571명의 CKD 환자 중 stage5에 해당하는 환자가 42.75%를 차지하였다. 전체 CKD 환자의 24.88%인 1,625명이 60~69세이며, 40.95%인 2,691명은 70세 이상의 환자로, 2018년 유병률은 연령이 높아질수록 증가하였다. 입원을 경험한 환자는 stage1에서는 2.94%이고, stage4에선 15.99%, stage5에선 50.48%로 증가하였다. Stage1의 환자보다 stage5 환자의 평균 입원 기간이 4.95배 더 길고(10.43일 vs. 51.92일), 평균 외래방문은 25.12배 더 많았다(3.26회 vs. 81.88회). Stage5의 환자 중 78.75%의 환자가 신대체요법(renal replacement therapy; RRT)을 받았다. CKD 환자 중 동반질환으로 당뇨(diabetes)를 가지고 있는 환자는 52.61%, 고혈압(hypertension)은 88.16%, 고지혈증(hyperlipidemia)은 76.85%이다. 주요 만성질환의 동반 유병률이 높은 것을 볼 수 있다. 평균(SD) CCI weight는 1.61(1.43)였고, stage가 높아질수록 평균 CCI weight 또한 커졌다(stage1: 1.12, stage2: 1.154, stage3: 1.43, stage4: 1.56, stage5: 1.89)(Table 1). ANOVA 사후검정으로 Bonferroni 방법을 사용한 결과 stage5로 인해 유의한 차이가 만들어짐을 확인하였다. 입원 빈도는 stage5와 stage4, stage3에서 유의한 차이가 나타났으며, 외래 방문 주기, RRT 여부, CCI weight에서는 stage5가 모든 stage와 유의한 차이를 보였다.
전체 6,571명의 환자 중 2,226명(33.88%)의 환자는 RRT를 시행하였고, 4,345명의 환자는 RRT를 시행하지 않았다(non-RRT). RRT 시행 환자 중 2,164명인 97.21%의 환자는 혈액투석을 받았다. RRT 환자 중 혈액투석 환자가 복막투석 환자와 신장이식 환자에 비하여 평균 입원일과 평균 외래방문이 더 많았다(57.91일, 102.82번). 또한 KT 환자들의 평균 CCI weight (2.41)가 HD 환자의 CCI weight (1.93)와 PD 환자의 CCI weight (1.5)보다 높았다. RRT 환자와 non-RRT 환자를 비교하였을 때, 56.38%의 RRT 환자가 입원을 경험하고, non-RRT 환자의 10.68%인 464명이 입원을 경험하였다. 평균 입원 횟수는 11.42배(2.17회 vs. 0.19회) 차이가 났다. 평균 입원 기간은 RRT 환자가 2.46배(56.6일 vs. 23.05일), 평균 외래방문 횟수는 19.5배(101.01회 vs. 5.18회) 더 컸다. 평균(SD) CCI weight의 경우 RRT군은 1.94(1.49), non-RRT군은 1.45(1.36)로 RRT군의 평균 CCI weight가 더 컸다. non-RRT군의 stage 별 평균 CCI weight는 stage1에선 1.12, stage2에서는 1.15, stage3에서는 1.43, stage4에선 1.56 stage5에서는 1.88로 stage가 높아질수록 평균 CCI weight가 증가하였다. 보험자 종별 구분은 RRT와 non-RRT에서 78.93%와 89.71%로 국가 건강보험의 비율이 가장 높았다. 전체 CKD와 동일하게 가장 많은 동반 질환으로는 당뇨(Diabetes)와 고혈압(Hypertension), 고지혈증(Hyperlipidemia)이었다. 당뇨환자는 RRT에서 56%, non-RRT에서는 51%를 차지하고 있었고 고혈압 환자는 각각 7 2%와 80%의 CKD 환자에게서 분석되었다. 고지혈증을 동반 질환으로 가진 환자는 90%와 8 7 %였다(Table 2).
전체 CKD 환자 중 stage1~5 환자의 2018년도의 평균 치료 비용은 11,002,515원이었다. RRT 환자는 29,237,779원으로 전체 CKD 환자의 평균(11,002,515원)보다 2.66배 많으며, non-RRT 환자(1,660,352원)에 비교하면 1 7 .61배 더 많았다. RRT 중에서는 KT가 37,669,224원, HD는 29,021,183원, PD는 24,160,250원으로 KT의 비용이 가장 많이 드는 것으로 도출되었다(Fig. 2).
전체 CKD 환자군의 stage1과 stage5의 비용은 7 8.81배 차이가 난다(313,899 vs. 24,737,834). 전체 CKD 환자군과 non-RRT (RRT 미시행 환자군)을 stage 별로 나누어 보면 non-RRT stage5의 평균 비용이 7,781,082로 non-RRT stage1~4의 환자들보다 컸다. RRT 환자가 포함된 전체 CKD 환자의 stage5의 평균 비용이 24,737,834원으로 RRT가 포함된 stage5의 비용은 non-RRT의 stage5 보다 3.19배 컸다(Fig. 3).
본 연구에서 주목할 만한 결과들은 다음과 같다. 국내 CKD 환자는 고령 환자의 비율이 높으며, stage가 증가할수록 그 비율이 더 높았다. Stage가 증가할수록 CCI weight도 높아지며, 국내 CKD 환자에서 당뇨, 고지혈증, 고혈압 비율이 50% 이상을 차지하고 있다고 확인되었다. 의료비 지출은 RRT 시행 여부에 따라 큰 차이가 있었으며, stage가 증가할수록 의료비 지출도 증가하였다.
국내 CKD 환자의 특성을 살펴보았을 때, 전체 CKD 환자의 41%가 7 0세 이상이며, stage4의 경우 약 60%가 7 0세 이상인 것을 확인할 수 있었다. 미국, 일본, 유럽 등 전 세계의 CKD 유병률을 연구한 체계적 문헌고찰 논문에서도 30대는 16.6%, 60대에선 2 7 .6%, 7 0대는 34.3%로 본 연구처럼 연령이 증가할수록 CKD 유병률이 높아졌다.21) 연령군 증가에 따른 유병률 증가의 이유는 40세 이후 10년마다 GFR은 10 mL/min씩 감소하며, 70세가 되면 10년마다 약 30 mL/min씩 감소하기 때문이다. 또한 혈압과 세포외액의 부피를 조절하는 레닌 안지오텐신 시스템의 비정상적인 활성화로 인한 노화 과정은 고령의 인구를 CKD에 취약하게 만든다.22)
국내 CKD 환자의 CCI weight는 stage1에서 1.12, stage5에서 1.89로 stage가 높아질수록 CCI weight가 높아졌다. 실질적으로 평균 CCI weight를 높게 만든 질환은 가중치가 큰 폐질환(Pulmonary disease), 당뇨합병증(Diabetes with complication), 울혈성 심부전(Congestive heart failure; CHF), 경도 간질환(Mild liver disease), 중등도 간질환(Moderate liver disease)일 것으로 예상한다. 가중치가 2점인 울혈성 심부전(Congestive heart failure; CHF)과 경도 간질환(Mild liver disease), 4점의 가중치를 가진 중등도 간질환(Moderate liver disease)의 경우 본 연구에서 stage가 높아질수록 높은 비율의 환자에게서 발견되는 경향이 있었다. Stage2 환자의 0.22%의 환자가 울혈성 심부전을 가지고 있었고, stage3에서는 약 4배인 0.8%의 환자에게서 발견되었다. Stage4와 stage5에서는 2% 내외의 환자에게서 발견되었다. 이는 심부전이 CKD와 연관이 있다는 것을 보여주는 지표이다. 심부전의 경우 stage3 이상의 단계에서 심부전의 발병률이 3배가 더 높은 것이 선행 문헌에 의해 밝혀졌다.23) 가중치가 4점인 중등도 간질환 역시 stage1에서는 0.42%, stage2에서는 0 .87 %의 환자에게서 발견된 것에 비하여 stage3~5에서는 1%가 넘는 환자에게서 발견되었다. 간질환 역시 CKD와의 연관성이 밝혀져 있다. 11개 문헌을 메타 분석한 연구에 의하면 간섬유증이 있는 환자는 간섬유증이 없는 환자에 비해 유의하게 더 높은 CKD 유병률을 나타냈다(OR 2.28, 95% CI [1.05-4.94]).24)
전체 CKD 환자 중 52.61%의 환자가 당뇨를 동반 질환으로 앓고 있었다. 76.85%의 환자는 고지혈증, 88.16%의 환자는 고혈압이 있었다. 당뇨의 경우 RRT군과 non-RRT군으로 나누었을 때에도 56%, 51%로 절반 이상을 차지했다. 당뇨병은 유전적, 분자적 또는 생화학적 요인과 레닌-안지오텐신계(RAS)의 활성화로 인한 고혈당증으로 인해 발생하는 대사 장애 그룹으로, 이는 결국 신장에 손상을 초래한다. 잘 알려진 질병으로는 당뇨병성 신장병증(Diabetic Nephropathy, DN)이 있다. DN은 당뇨병으로 인한 합병증으로 발생하며 당뇨병으로 인해 혈관이 손상되고 신장 여과 시스템에 영향을 미쳐 ESRD로 진행될 수 있는 진행성 신장 질환 중 하나이다.25)
고지혈증의 경우 RRT군과 non-RRT군의 72%, 80%의 환자에게서 진단되었다. 고지혈증은 신장 기능의 저하로 인한 합병증이다. 기능 저하로 인하여 산화저밀도지단백(LDL) 콜레스테롤 수치가 증가하고 고밀도지단백(HDL) 콜레스테롤 기능 장애가 발생하는 질환이다.26) 해외 선행 문헌에서도 고지혈증과 CKD의 연관성을 이용한 연구 결과가 밝혀지고 있다. HDL 기능 장애는 CKD에서 죽상경화증의 발생 및 진행에 대한 중요한 예측바이오마커가 될 수 있고, HDL 콜레스테롤 기능을 개선하면 심혈관에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 밝혔다.27)
고혈압의 경우 RRT군의 90%, non-RRT군의 8 7 %의 환자에게서 진단되었다. 고혈압은 단백뇨성 CKD에서, 단백질 세뇨관 과부하를 만들고 과부하가 지속되어 결국 조직 흉터와 사구체 여과율 손실을 초래할 수 있다.28) 선행 연구인 2019년 베트남의 연구에선 전체 CKD 환자의 81.4%가 고혈압을 가지고 있었고, ESRD 87.4%의 환자에게서 고혈압이 있다는 결과가 있었다.29) 2022년 레바논의 연구에선 stage4~5의 환자 중 5 7 .8%가 당뇨병을 가지고 있었고, 93.3%의 환자에서 고혈압이 있다는 결과가 있었다.30) 이처럼 CKD로 인해 동반 질환이 생기기도 하지만, 동반 질환에 의해 CKD가 생기기도 한다. 합병증으로 인하여 CKD가 생겼을 때의 질병 부담은 큰 편이니, 합병증에도 관심을 기울여야 한다는 것을 시사한다.
CKD 환자의 연간 의료비 지출은 평균적으로 11,002,514원이었으나 stage가 높아질수록 환자당 연간 의료비 지출 비용이 증가하였다. 본 연구에서 non-RRT stage3~5의 한 해 의료기관지출은 546,146원, 1,376,431원, 7,781,082원으로 stage가 높아질수록 의료기관지출이 증가했다. 평균 의료기관지출의 차이는 대한민국의 2013년 국가 표본 코호트를 사용한 연구에서도 우리의 연구와 동일한 결과가 나왔다. non-RRT의 stage3~5의 의료비는 €1,205, €1,962, €8,035 (€1=1,250원으로 환산하여 계산)으로 stage가 높아질수록 의료비 지출이 커졌다.17) Stage가 높아지면서 입원 빈도와 외래빈도 또한 증가하는 양상을 보인다(Table 1, 2). 이에 따라 교통비나 간병인비용까지 더해진다면 본 연구의 stage 증가에 따른 비용 차이가 더 벌어질 것으로 예상한다.
RRT 시행 여부에 따른 의료비 지출 및 RRT 종류에 따른 의료비 지출 차이도 상당하였다. CKD stage5 환자 중 non-RRT stage5 환자의 연간 의료비 지출은 7,781,082원인 것에 비하여 RRT군은 29,237,779원으로 3 .7 6배 RRT 환자가 높았으며, HD 환자 29,021,183원, PD 환자 24,160,250원, KT 환자 37,669,224원으로 non-RRT stage5 환자와 비교 시 각각 3 .7 , 3.1, 4 .8배 높았다. 이는 2013년 한국의 선행 문헌과 유사한 결과이다. non-RRT stage5 환자의 직접 의료비는 €8,035이지만, HD는 €34,554, PD는 €25,805, KT 2년 차는 €35,765으로 적게는 3.21배 많게는 4.5배 증가했다.17) 하지만 RRT와 non-RRT의 생존을 비교할 때 non-RRT가 RRT 환자에 비해 사망률이 1.37배 더 높은 것으로 나타나 RRT를 받을 때의 생존율이 더 큰 것을 알 수 있다.30)
해외 연구에서도 non-RRT stage5의 사회적 관점에서의 연간 비용은 \$3,825 (median, \$1=1,515레바논파운드로 환산하여 계산)인 것에 비하여 HD는 \$27,818 PD는 \$28,596, KT는 \$7,146로 적게는 1.7배 많게는 7 .48배 차이가 난다.31) CKD는 RRT를 받아야 하는 ESRD 단계에 가까워질수록 낮은 stage에 비하여 치료비용이 훨씬 더 많이 들게 된다. 이와 같은 비용적인 문제도 있지만, 투석을 진행하게 되면 환자의 삶의 질 부분에 굉장한 부정적인 영향을 끼치게 된다.13) 그러므로 ESRD를 진단받기 전, 질병의 초기 단계에 진단받고 신경을 기울이는 것이 중요하다.
본 연구는 2018년도의 HIRA-NPS 데이터를 사용하였으나, 2018년부터 2024년도까지 각 투석 종류별 분포와 비용에 큰 변동이 없었다.32) 2018년과 2024년을 비교한 결과, 혈액투석, 복막투석, 신장이식의 분포 변동은 2% 이내였으며, 의료비의 가장 큰 부분을 차지하는 투석비용 또한 2018년부터 2024년도까지 매년 1% 내외로 동일하게 그 비용이 증가하고 있으므로 현시점의 의료양상과 큰 차이가 없을 것으로 생각된다.
본 연구는 다음과 같은 제한점이 있으므로 해석에 주의가 필요하다. 첫 번째는 ICD code를 이용하여 CKD stage를 정의한 것이다. 하지만 본 연구에서 ICD-10th code를 이용하여 정의한 stage별 CKD 환자의 분포와 특성이 국내 최대 CKD 코호트인 KNOW-CKD 특성과 유사한 것을 확인하였다. KNOW-CKD 연구에서도 투석 전의 stage5를 제외하면 본 연구와 동일하게 stage3의 인원이 가장 많았고, stage4, stage2, stage1 순서로 적어졌으며,33) stage가 증가함에 따라 의료비용과 입원, 외래의 빈도가 증가하였다. 또한 ICD-10th code를 사용하여 stage를 정의하면서 stage를 구분할 수 없는 2,435명의 환자(N18, N18.9)가 제외되었다. 그러나 본 연구에서 사용된 ICD-10th code는 실제 환자들의 임상적 stage와 비교하여 양성예측값(Positive predictive value)이 81.6%로 확인되었으며,34) 이는 해당 환자 정의가 stage를 식별하는데 충분히 정확하다는 것을 보여준다. 국내 선행 연구에서도 ICD-10th code N18의 하위코드로 만성신장질환과 stage를 정의하였고, procedure code를 이용하여 투석과 신장이식을 정의하였다.17,35,36)
두 번째, 본 연구는 단일년도 자료를 이용한 단면연구로 CKD가 새롭게 발생한 환자들만을 대상으로 분석한 것이 아니라 해당연도에 CKD의 유병환자를 대상으로 분석하였으므로 해석에 주의가 필요한 부분이 있다. 또한 초기 KT 비용과 KT 유지비용은 크게 차이가 나지만, 2018년 한 해의 유병률로 산출되어 첫해의 비용과 1년 차 이후의 비용을 구분하지 못하였다.
세 번째, CCI를 구할 때 중복되어 추계한 항목이 있다. 고혈압의 경우 울혈성 심부전에서 쓰이는 ICD-10th code가 중복되었지만, 가중치를 0으로 설정하여 평균 CCI weight에는 영향을 미치지 않았다. 그러나 이러한 한계점에도 불구하고 유사 선행연구들에 비하여 최신의 자료를 사용하였으며, stage 별로 구분하여 분석하였고, RRT와 non-RRT를 비교한 연구라는 의의가 있다.
본 연구는 만성신장질환 초기 및 중등도 단계에서 적절한 관리가 필요함을 강조한다. CKD는 stage가 높아질수록, 특히 RRT를 진행하는 ESRD의 치료비용이 크다. 그러므로 초기에 진단 받는 것이 중요하다는 것을 강조한다. 또한 고혈압, 당뇨, 고지혈증 등의 합병증으로 인한 CKD 발생에 주의를 기울여야 할 필요가 있다.
본 연구는 경기도의 경기도지역협력연구센터(GRRC) 사업(GRRC Ajou2023-B02)과 식품의약품안전처의 연구개발비(21153MFDS602)로 수행하였음.
모든 저자는 이해 상충을 가지고 있지 않음을 선언한다.
Subin Lee : Graduate student
Heejung Choi : Medical doctor
Ah-Young Kim : Research professor
Hankil Lee : Assistant professor