1. 연구의 필요성

2016년 국내 응급실 이용자 수는 10,752,794명으로 2015년 10,343,985명에 비해 3.8% 증가하였다. 반면 우리나라 응급의료기관 및 응급의료기관 외 응급실 운영 기관수는 546개소(2015년)에서 539개소(2016년)로, 인구 백만명당 기관수는 8.2개소(2015년)에서 8.0개소(2016년)로 감소하였다[1]. 응급의료기관의 감소 및 응급실 이용자 수의 증가는 응급실 대기시간을 증가시키고 이용 가능한 의료자원의 적절한 이용을 저해함으로써 진료의 질을 저하시키며 나아가 환자의 안전에도 영향을 미친다[2]. 따라서 응급실 과밀화를 예방하는 것이 필요하며, 이를 위해서 응급환자를 정확하게 분류하는 것이 필요하다[3].

응급환자 분류(Triage)는 응급실의 제한된 공간과 자원 안에서 정확한 선별을 통해 응급실 과밀화를 해소해주는 방법의 하나로서[4] 즉각적인 치료가 필요한 응급환자를 확인하기 위한 의사결정과정이다. 전 세계적으로 응급실에 내원한 환자의 분류를 위해 여러 가지 도구를 사용하고 있는데, 대표적인 응급환자 분류 도구로 오스트리아의 Australian Triage Scale (ATS), 캐나다의 Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), 미국의 Emergency S everity I ndex (ESI), 영국의 Manchester Triage Scale (MTS) 등이 있다. 이들은 모두 5단계로 이루어진 응급환자 분류 도구로서 환자의 주호소와 증상을 중심으로 중등도를 분류하며 중증도 분류 결과에 따라 의사가 얼마나 빨리 환자를 진료해야 하는지의 필요성이 결정된다[5, 6, 7, 8].

국내의 경우 2012년을 기준으로 볼 때, 총 136개의 응급의료센터 중 97.1%에 해당하는 132개 응급의료센터에서 응급환자 분류를 시행하고 있었다[9]. 응급환자 분류 기준은 다양한데 절반에 가까운 60개 병원(45.5%)에서는 분류 도구가 아닌 증상 즉 「응급의료에 관한 법률 시행규칙 제 18조의 3」에서 정의하는 응급증상 및 이에 준하는 증상을 기준으로 응급환자를 분류하였고[10], 의료인의 임상적 판단으로 응급환자를 분류하는 병원도 12곳(9.1%) 이었다[11]. 분류 도구를 사용하는 병원 중에서는 ESI를 사용하는 병원이 23곳(17.4%)으로 가장 많았고, 다음으로는 각 병원에서 자체 개발한 도구를 사용하는 병원이 21곳(15.9%), CTAS를 사용하는 병원이 13곳(9.8%), ATS를 사용하는 병원이 3곳(2.3%) 순으로 나타났다[11]. 이에 보건복지부는 응급환자의 안전과 효율적인 응급의료 전달 체계 구성을 위해 병원전단계와 병원단계에서 통일된 응급의료체계를 갖추고 있는 캐나다의 CTAS [6]를 기반으로 한국형 응급환자 분류도구(Korean Triage and Acuity Scales [KTAS])를 개발하였다[12]. KTAS가 개발된 후 2016년 1월 1일부터 전국 응급의료기관 및 응급의료기관외 응급실 운영 기관 539개소 중 권역응급의료센터 31개소(5.8%)와 지역응급의료센터 120개소(22.3%)에서 KTAS를 의무적으로 사용하고 있다[13]. 외국의 경우 응급실 도착 환자의 분류는 주로 응급실 전담 의사와 응급실 간호사가 담당하고 있다[14, 15]. 우리나라 역시 KTAS 적용 전과 후 모두 간호사가 주된 응급환자 분류자의 역할을 담당하고 있다[11, 16].

효과적인 응급환자 분류를 위해서는 타당도가 검증된 응급환자 분류 도구를 사용해야 하므로 KTAS의 타당도 평가는 필수적이다. 그러나 분류 결과인 응급과 비응급을 구분하는 합의되고 인정된 gold standard가 없는 것이 현실이다. 실제 응급환자 분류 도구의 타당도 검증을 위한 선행연구에서는 분류 대상자의 일반병실 입원 여부[17], 중환자실 입원 여부[18] 및 즉각적인 생명구조 중재[19]를 이용하여 민감도와 특이도를 구하는 예측타당도 검정을 하였거나 혹은 응급환자 분류에 따른 입원율, 병원 내 사망률, 6개월 이내 사망률, 응급실 재실시간, 응급실 내 의료비 사용이나 의료자원의 사용에 대한 유의한 차이를 제시함으로써[4] 분류도구의 타당성을 간접적으로 제시하였다. KTAS 개발 당시 타당도 검증을 위해 26,897명을 대상으로 KTAS 분류 결과와 입원 여부, 응급실 재실시간, 자원의 사용, 응급 구명 중재술 시행, 응급실 진료비에 대한 비교 연구를 시행하였다[13]. 또한, Kim 등[20]의 연구에서는 성인 환자 2,919명을 대상으로 KTAS 및 ESI를 이용하여 입원율과 응급실 재실시간을 비교하였으며, Shin 등[21]의 연구에서는 소아 환자 8,532명을 대상으로 KTAS 분류 결과와 응급진료 결과, 총 진료비, 응급실 재실시간을 비교하였다. 이와 같이 KTAS의 타당성에 대한 선행연구들은 공통적으로 대상 사례가 일개 병원이며, 민감도와 특이도 같은 예측 타당도를 제시하지 않았다는 제한점이 있다.

이에 본 연구에서는 전국의 권역 및 지역 응급의료센터에서 의무적으로 KTAS를 사용한 시점인 2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지의 국가응급진료 정보망(National Emergency Department Information System [NEDIS])을 통해 관련 자료가 공개된 1년 간의 응급실 내원 사례 전체를 대상으로 KTAS의 예측타당도를 비롯한 도구의 타당성을 확인하고, 이를 통해 KTAS 이용 및 분류 결과의 개선을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구의 목적

본 연구는 KTAS의 응급환자 분류의 타당성을 검정하고자 하였다. 즉 대상자의 최초 중증도 분류 결과(KTAS 분류 결과)에 따른 응급진료 결과(응급실 내 사망, 중환자실 입원, 병실 입원, 귀가)를 분석하여 민감도, 특이도 등의 예측타당도를 확인하였으며, KTAS 분류결과에 따른 응급실 재실시간의 차이를 분석하였다.

1. 연구 설계

본 연구는 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)의 타당도를 검증하는 방법론적 연구이다.

2. 연구 대상

2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 KTAS를 의무적으로 사용하고 있는 전국의 권역 및 지역 응급의료센터에 방문하여 정보가 NEDIS로 전송된 5,605,288 사례 중 만 15세 이상 성인의 사례 4,198,805건(74.9%)을 대상으로 하였다. 만 15세 이상을 기준으로 대상 사례를 선정한 것은, 성인용 KTAS를 만 15세 이상의 응급실 방문자에게 적용하기 때문이다. 이는 개발 당시 소아 환자에 대한 델파이조사에서 소아의 해부생리학적 특성과 발달단계, 심리·사회적 특성을 고려하여 소아 구분을 위한 연령 기준을 15세로 결정한 것[21]에 근거한 것이다.

성인 사례 중 KTAS 분류 결과가 미상, 분류 불가, 결측값인 경우와 응급진료 결과가 기타, 미상, 결측값, 응급실 도착 전 사망(death on arrival [DOA]), 그리고 전원의 경우는 제외하고 최종적으로 4,017,539건을 대상으로 분석하였다(Figure 1). 전원의 경우 전원을 간 병원의 규모, 병실 상황 등에 따라 응급진료 결과가 달라지며 KTAS를 시행하는 병원으로 전원을 간 경우 해당 병원에서 다시 응급실 내원 환자에 포함되므로 제외하였다.

Figure 1
Flow diagram of study screening.

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3. 연구 도구

4. 자료수집 및 윤리적 고려

본 연구는 2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 전국의 권역 및 지역 응급의료센터를 방문한 환자의 진료 정보를 NEDIS에서 제공받았다(N20180820211). 본 연구의 내용과 방법에 대하여 K 대학 병원 기관생명윤리위원회의 승인을 받았으며, 제공받은 자료 중환자 식별이 가능한 정보는 제외되어 서면동의 면제를 받았다(KUH1280111).

5. 자료분석방법

수집된 자료는 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 대상자 특성에 대한 기초자료와 KTAS 분류 결과, 그리고 KTAS 분류 결과에 따른 응급진료 결과는 실수와 백분율로 나타냈다. 응급실 재실시간은 연속변수로서 편차가 크고 정규분포하지 않아 중앙값과 사분위 범위로 나타냈다. KTAS 분류 결과의 예측타당도를 검증하기 위해 응급진료 결과에 따라 KTAS 분류 결과(응급/비응급)의 민감도(sensitivity), 특이도(specificity), 양성 예측도(positive predictive value [PPV]), 음성 예측도(negative predictive value [NPV]), 양성 검정 우도비(positive likelihood ratio [PLR]), 음성 검정 우도비(negative likelihood ratio [NLR])를 구하였다.

응급과 비응급에 대한 기준이 연구마다 다르므로 본 연구결과를 선행연구와 비교하기 위해서 본 연구에서는 응급실에서의 사망과 중환자실 입원을 응급으로, 일반병실 입원과 귀가를 비응급으로 구분하는 경우[18]와 응급실에서의 사망과 중환자실 혹은 병실 입원을 응급으로, 귀가를 비응급으로 구분하는 경우[17] 모두에 대한 KTAS의 예측타당도를 구하였다. 이는 성인 응급환자를 대상으로 하고 응급실 내 사망과 중환자실 입원을 응급으로 정의하여 MTS의 예측타당도를 확인한 Zachariasse 등[18]의 연구와 소아 응급환자를 대상으로 하고 응급실 내 사망, 중환자실 입원 및 병실 입원까지를 응급으로 정의하여 CTAS의 예측타당도를 확인한 Aeimchanbanjong와 Pandee [17]의 연구를 근거로 한 것이다.

1. 연구 대상자의 특성

본 연구 대상자의 연령범위는 15.0~116.0세이고 평균연령은 49.3±19.8세였다. 여성은 50.3%, 남성은 49.7%를 차지하였다. 내원 사유로는 질병으로 내원한 환자가 72.4%, 질병 외로 내원한 환자가 27.5%였다.

KTAS 분류와 관련된 특성으로, 응급환자 분류자의 직종은 간호사가 82.6%, 응급실 전담 의사가 11.6%, 1급 응급구조사가 5.7%였다. 응급진료 결과는 75.2%가 귀가하였고, 20.1%가 일반병실로 입원하였으며, 4.2%가 중환자실로 입원하였다. 그리고 0.5%의 환자가 응급의료센터에서 사망하였다. 응급실 재실시간의 중앙값은 127분(Inter-quartile range［IQR] 68~228)이었다. KTAS 분류 결과는 레벨 1, 2, 3, 4, 5가 각각 1.12%, 7.46%, 35.68%, 43.09%, 12.65%의 분포로 응급으로 분류된 경우(레벨1, 2, 또는 3)가 44.26%, 비응급으로 분류된 경우(레벨 4 또는 5)가 55.74%로 나타났다(Table 1).

Table 1
Characteristics of Study Participants (N=4,017,539)

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2. KTAS 분류 결과에 따른 응급진료 결과 분포 및 응급실 재실시간

KTAS 분류에 따른 응급진료 결과를 살펴보면, 전체 환자 중 응급실에서 퇴원하여 귀가한 환자의 비율은 KTAS 레벨 1에서 가장 낮게(9.6%), 레벨 5에서 가장 높게(91.9%) 나타났으며, 레벨이 1에서 5로 갈수록 증가하는 경향을 보였다. 일반병실 입원 비율은 KTAS 레벨 2(31.9%)에서 가장 높고, 레벨 3(29.4%), 레벨 1(15.3%). 레벨 4(14.1%), 레벨 5(7.7%) 순이었다. 중환자 입원 비율은 KTAS 레벨 1에서 가장 높았고(41.6%), 레벨 3부터는 4.5% 미만으로 급격히 감소하였다. 중환자실과 병실 입원율을 합한 전체 입원율은 레벨 1에서 5까지 각 56.9%, 55.7%, 33.8%, 14.9%, 8.1%로 점차 감소하는 경향을 보였다. 마지막으로 응급실에서 사망한 환자의 비율은 KTAS 레벨 1에서 가장 높게 나타났고(33.5%), 그 외의 레벨에서는 모두 1.0% 이하로 나타났다(Figure 2).

Figure 2
Comparison of disposition by KTAS.

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KTAS 분류에 따른 응급실 재실시간의 전체 중앙값은 127분(68~228) 이었으며, 레벨 1, 2, 3, 4, 5 각각 164분(IQR 78~365), 208분(IQR 119~389), 165분(IQR 103~288), 107분(IQR 56~183), 59분(IQR 21~125)이었다(Table 1). 응급실 재실시간의 중앙값은 레벨 2에서 가장 길었으며, 레벨 1과 3은 유사하였고 레벨 4, 레벨 5 순으로 점차 감소하였다.

3. KTAS 분류 결과의 예측 타당도

응급진료 결과 응급실 내 사망과 중환자실 입원을 응급이라고 판단한 선행연구[18]에 근거하여 예측타당도를 구한 결과는 다음과 같다. KTAS 분류 결과에 대한 민감도(95% CI)는 .916 (.915~.917)이었으며, 이는 중환자실에 입원하거나 응급실에서 사망한 환자 중 KTAS 분류 결과 레벨 1, 2 혹 은 3의 응급으로 분 류된 경우가 91.6%임을 의미한다. 특이도(95% CI)는 .581 (.580~.581)로 일반 병동으로 입원하거나 귀가한 환자 중 KTAS 분류 결과 레벨 4 혹은 5의 비응급으로 분류된 경우가 58.1%인 것으로 나타났다. 양성 예측도(95% CI)는 .097 (.096~.097)로 KTAS 분류 결과 레벨 1, 2 혹은 3의 응급으로 분류된 대상자 중 중환자실로 입원하거나 응급실에서 사망한 경우가 9.7%임을 의미하며, 음성 예측도(95% CI)는 .993 (.993~.993)으로 KTAS 분류 결과 레벨 4 혹은 5의 비응급으로 분류된 대상자 중 일반병실로 입원하거나 귀가하는 경우가 99.3%인 것으로 나타났다. 양성 검정 우도비(95% CI)는 2.185(2.181~2.189)로 이는 응급진료 결과 중환자실로 입원하거나 응급실에서 사망한 실제 응급환자를 KTAS가 제대로 분류한 비율(sensitivity)이 그렇지 못한 비율(false positive)에 비해 2.185배임을 의미한다. 음성 검정 우도비(95% CI)는 0.144 (0.142~0.146)로 이는 응급진료 결과 일반병실에 입원하거나 귀가한 비응급 대상자를 KTAS 레벨 4 혹은 5로 바르게 분류한 비율(specificity)에 비해 그렇지 못한 비율(false negative)이 0.144배임을 나타낸다(Table 2).

Table 2
Predictive Validity of KTAS by Disposition of ICU Admission or Death in ED

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응급진료 결과 응급의 범위를 보다 넓게 적용한 경우 즉 응급실 내 사망, 중환자실 입원뿐만 아니라 병실 입원까지를 응급이라고 판단한 선행연구[17]에 근거하여 예측타당도를 구한 결과는 다음과 같다. KTAS 분류 결과에 대한 민감도(95% CI)는 .700 (.699~.701)로 병실 혹은 중환자실에 입원하거나 응급실에서 사망한 환자 중 KTAS 분류 결과 레벨 1, 2 혹 은 3의 응급으로 분 류된 경우가 70.0%이었다. 특이도(95% CI)는 .642 (.642~.643)로서 이는 귀가한 환자 중 KTAS 분류 결과 레벨 4 혹은 5의 비응급으로 분류된 경우가 64.2%임을 의미한다. 양성 예측도(95% CI)는 .391 (.391~.392)이며 이는 KTAS 분류 결과 레벨 1, 2 혹은 3의 응급으로 분류된 대상자 중 병실 혹은 중환자실에 입원하거나 응급실에서 사망한 경우가 39.1%임을 의미한다. 음성 예측도(95% CI)는 .867 (.866~.867)로 이는 KTAS 분류 결과 레벨 4 혹은 5의 비응급으로 분류된 대상자 중 귀가하는 경우로서 86.7%임을 나타낸다. 양성 검정 우도비(95% CI)는 1.955 (1.951~1.959)로 이는 응급진료 결과 병실 혹은 중환자실에 입원하거나 응급실에서 사망한 실제 응급환자를 KTAS가 제대로 분류한 비율(sensitivity)이 그렇지 못한 비율(false positive)에 비해 1.955배임을 의미한다. 음성 검정 우도비(95% CI)는 0.467 (0.466~0.469)로 이는 응급진료 결과 귀가한 비응급 대상자를 KTAS 레벨 4 혹은 5로 분류한 비율(specificity)에 비해 그렇지 못한 비율(false negative)이 0.467배임을 나타낸다(Table 3).

Table 3
Predictive Validity of KTAS by Disposition non-ICU or ICU Admission or Death in ED

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