(The) impact of telemedicine on healthcare utilization and health outcomes

국문 초록 (Abstract)

서론: 정보통신기술의 발전으로 원격의료는 의료에 대한 혁신적인 접근 방식으로 주목받고 있으며, 이를 통해 상담, 치료, 모니터링과 같은 의료 서비스를 원격으로 제공할 수 있게 되었다. 한국에서는 2020년 비대면 진료가 한시적으로 허용되면서 대중적으로 인식되기 시작했다. 그러나 한국에서 원격의료는 여전히 정책적 합의가 이루어지지 않은 논쟁적인 주제이며, 관련 법안이 계류 중인 상황이다. 원격의료는 치료 접근성을 개선하고 환자의 질환 관리에 기여할 것이라는 기대를 받는 한편, 기술적 한계로 인한 오진과 남용의 위험, 법적 책임 문제, 그리고 디지털 격차로 인한 의료 불평등에 대한 우려도 존재한다. 더욱이, 원격의료에 대한 연구는 충분하지 않은 실정이다. 이에, 본 연구는 원격의료가 효과적으로 활용될 수 있는 만성질환을 대상으로 원격의료가 의료 이용과 건강 결과에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 원격의료로 자주 활용되는 만성질환 중 지속적인 관리와 질병의 위험성, 원격의료에 따른 기대효과를 고려하여 신체적 만성질환으로는 당뇨를, 정신적 만성질환으로는 조현병을 선택하였다. 아울러, 한국이 직면한 정책적 과제이자 전통적인 의료전달체계에서 가장 기본적이고 직접적인 방법 중 하나인 진료을 통해 원격의료의 영향을 분석하고자 하였다. 본 연구는 비대면 상담을 중심으로 원격의료가 만성적인 당뇨와 조현병 환자들의 의료 이용과 건강 결과에 미치는 영향을 확인함으로써, 원격의료의 안전성과 효과성에 대한 정책적 근거를 제공하고자 한다.
연구방법: 연구 데이터는 한국 국민건강보험공단의 맞춤형 코호트를 사용하였다. 연구 대상은 2019년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 만성 당뇨병 또는 만성적인 조현병을 가진 19세 이상의 환자들로 설정되었다. 원격진료 그룹과 대면 진료 그룹은 위험 집합(risk-set) 매칭, 완전(exact) 매칭 및 성향 점수(propensity score) 매칭으로 1:3 매칭하였으며, 이후 계층화 및 랜덤 샘플링하였다. 혼합효과 모델(mixed-effects model)의 일반화 선형 혼합 모델(generalized linear mixed model)로 비교 단절적 시계열(comparative interrupted time series)분석을 수행하였다. 분석 모델에는 트위디(Tweedie), 일반화 포아송(generalized Poisson), 영과잉 포아송(zero-inflated Poisson), 영과잉 음이항(zero-inflated negative binomial) 분포와 자기회귀 모형(autoregressive model)이 반영되었다.
연구결과: 의료 이용과 건강 결과는 질병 유형과 원격 진료 이용 빈도에 따라 상이한 결과를 보였다. 만성 당뇨병 환자는 대면 진료군 대비 원격 진료 경험 군에서 복약 순응도가 감소했으며, 원격 진료를 반복적으로 이용한 군에서 응급실 방문이 감소했다. 반면, 만성적인 조현병 환자는 원격 진료를 반복적으로 이용한 군에서 대면 진료군 대비 복약 순응도와 응급실 방문이 증가했다. 외래 방문, 약물 처방일, 약물 용량, 입원일, 당뇨병 합병증, 동반질환으로서의 우울증과 같은 지표들에서는 대면 진료와 원격 진료 간 유의미한 차이가 없었다. 원격진료를 이용한 환자 중 당뇨병 환자의 52.4%와 조현병 환자의 57.5%가 원격진료를 2 회 이상 이용하였다. 만성 당뇨병 환자의 월평균 복약 순응도는 시간이 지남에 따라 67.6%에서 60.0%로 감소하였으며, 이는 대면 진료 대비 약 4.2% 감소한 차이였다(Exp(β)=0.958, 95% CI: 0.927–0.991). 반면, 원격진료를 반복적으로 이용한 당뇨병 환자의 월평균 응급실 방문은 0.99 일에서 0.91 일로 감소하여 대면 진료 대비 약 2.9% 감소하였다(Exp(β)=0.971, 95% CI: 0.956–0.986). 조현병 환자의 복약순응도는 월평균 40.1%에서 66.9%로 증가하였으며, 이는 대면 진료 대비 약 7.4% 향상된 결과이다(Exp(β)=1.074, 95% CI: 1.028–1.121). 그러나 원격진료를 반복적으로 이용한 조현병 환자들은 월평균 응급실 방문이 1.13 일에서 1.35 일로 증가하였으며, 이는 대면 진료 대비 약 2.1% 증가한 수치이다(Exp(β)=1.021, 95% CI: 1.005–1.038).
결론: 원격의료는 질환의 특성에 따라 적합성이 달라질 수 있다. 만성 당뇨병과 같이 복잡하고 빈번한 약물 조정이 필요한 경우에는 원격진료가 적합하지 않을 수 있다. 이는 의사와 환자 간의 정보 교환과 상호 작용이 제한되어 원격진료가 대면 진료보다 복약순응도에 부정적 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 반면, 병식에 대한 이해 또는 자각이 부족하거나 사회적 낙인에 대한 두려움으로 대면 진료에 심리적 저항을 느낄 수 있는 조현병 환자의 경우, 원격진료는 환자와 환자 보호자의 의료 접근성을 개선하고 약물 복약과 같은 지속적인 관리에 기여할 수 있다. 그러나 원격진료는 의사와 환자 간의 라포 형성이나 심리적 치료가 부족할 가능성이 있다. 심리적 치료가 중요한 조현병과 같은 질환에서는 건강 악화로 응급실 방문이 증가할 위험이 존재한다. 또한 정신 질환이 급성 악화되어 통제하기 어려운 상황이 발생한 경우에도 원격진료를 통해 대처하기 어려워 응급실 방문으로 이어질 가능성이 있다. 그럼에도 불구하고, 반복적인 원격진료를 받은 만성 당뇨병 환자와 같이 원격진료에 익숙하고 자기관리 경험이 있는 경우, 원격진료는 긴급 상황에서 신속히 대응할 수 있는 수단으로 활용될 수 있으며, 이는 응급실 방문과 같은 부정적인 건강 결과 예방에도 기여할 수 있다. 따라서 원격진료가 질환의 특성과 환자의 상황을 종합적으로 고려하여 보완적 수단으로 적절히 활용된다면 안전하고 효과적인 의료 전달 수단으로 자리할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Background: With advancements in information and communication technology, telemedicine has emerged as an innovative approach to healthcare, enabling the remote provision of services such as consultations, treatment, and monitoring. In Korea, public interest in telemedicine increased significantly after the temporary approval of non-face-to-face consultations in 2020. However, telemedicine remains a contentious issue, with policy consensus yet to be reached and relevant legislation still pending. While telemedicine is anticipated to improve access to healthcare and support effective disease management, it also raises concerns regarding risks such as misdiagnosis, misuse due to technological limitations, legal liability, and healthcare disparities stemming from the digital divide. Furthermore, the existing body of research on telemedicine remains limited. This study seeks to examine the impact of telemedicine on healthcare utilization and health outcomes for chronic diseases where its application can be effectively implemented. Specifically, diabetes was chosen as a representative physical chronic disease and schizophrenia as a mental chronic disease, considering their need for continuous management, associated risks, and the potential benefits of telemedicine. Additionally, the study focused on telemedicine consultations, a policy challenge in Korea and concerning one of the most fundamental and direct methods within the traditional healthcare delivery system. By evaluating the impact of telemedicine consultations on healthcare utilization and health outcomes for patients with chronic diabetes and schizophrenia, this research contributes to policy grounds for the safety and effectiveness of telemedicine.
Methods: We used a customized cohort from the Korea National Health Insurance Service. For the period of 2018–2022, we targeted patients aged 19 years or older with chronic diabetes or schizophrenia from January 1, 2019, to December 31, 2022. The telemedicine and in-person groups were matched in a 1:3 ratio using risk set, exact matching, and propensity score matching methods. Stratification and random sampling were performed. Autoregressive model of order one was reflected in the Tweedie, generalized Poisson, zero-inflated Poisson, and zero-inflated negative binomial distributions. Analyses were performed using comparative interrupted time series in the mixed-effects model of the generalized linear mixed model.
Results: Healthcare utilization and health outcomes differed depending on the type of disease and the frequency of telemedicine use. Among patients with chronic diabetes, medication adherence improved in the telemedicine group compared to the in-person group, while emergency room visits decreased among those who repeatedly received telemedicine. Conversely, patients with chronic schizophrenia had increased medication adherence and emergency room visits in the group that repeatedly used telemedicine compared to the in-person group. There was no significant difference between telemedicine and in-person groups in indicators such as outpatient visits, medication prescriptions, medication amounts, hospitalization days, diabetes complications, and depression as a comorbidity. Among patients who used telemedicine, 52.4% of patients with diabetes and 57.5% of patients with schizophrenia had repeated telemedicine consultations. The average monthly medication adherence of chronic diabetes patients who used telemedicine consultations decreased from 67.6% to 60.0% over time, showing a reduction of approximately 4.2% compared to in-person consultations (Exp(β)=0.958, 95% confidence interval [CI]: 0.927–0.991). Among chronic diabetes patients with repeated telemedicine consultations, the average monthly emergency room visits decreased from 0.99 to 0.91 days over time, representing a reduction of approximately 2.9% compared to in-person consultations (Exp(β)=0.971, 95% CI: 0.956–0.986). For chronic schizophrenia patients, the average monthly medication adherence increased from 40.1% to 66.9% over time, with an improvement of approximately 7.4% compared to in-person consultations (Exp(β)=1.074, 95% CI: 1.028–1.121). However, the average monthly emergency room visits for chronic schizophrenia patients with repeated telemedicine consultations increased from 1.13 to 1.35 days over time, indicating an approximate 2.1% increase compared to in-person consultations (Exp(β)=1.021, 95% CI: 1.005–1.038).
Conclusions: Telemedicine may vary in its suitability depending on the nature of the disease. In cases such as chronic diabetes that require complex and frequent medication adjustments, telemedicine consultations may be less feasible than in-person consultations owing to limited information exchange and interaction between physicians and patients. Conversely, for patients with chronic schizophrenia who may face psychological resistance to face-to-face consultations owing to a lack of awareness of their condition or fear of social stigma, telemedicine may increase accessibility for patients and caregivers. It may also facilitate ongoing management such as improving medication adherence. Nevertheless, telemedicine has limitations, particularly in establishing rapport between doctors and patients or providing adequate psychological therapy. In diseases such as schizophrenia, where psychological treatment plays a critical role, telemedicine may increase the risk of health deterioration, leading to emergency room visits. Despite these challenges, for patients with chronic diabetes who are accustomed to telemedicine and experienced in self-management, telemedicine can serve as an effective tool for rapid response in emergencies. It may contribute to preventing negative health outcomes such as emergency room visits. Therefore, when telemedicine is appropriately utilized as a complementary tool, it can contribute to safe and effective healthcare delivery. This requires careful consideration of the characteristics of the disease and the patient’s circumstances.

목차 (Table of Contents)

• ABSTRACT
• I. Introduction
• 1. Study Background
• 2. Study Objectives
• II. Literature Review
• 1. The Concept of Telemedicine
• 2. Policy Background
• 2.1. Telemedicine in Korea
• 2.1.1. History of Telemedicine in Korea
• 2.1.2. Current Status of Telemedicine in Korea
• 2.2. Telemedicine in Major Countries
• 2.2.1. United States: Telemedicine Advancement
• 2.2.2. Japan: Emerging Telemedicine
• 2.2.3. Australia: Specialized Applications of Telemedicine
• 2.3. Expectations and Concerns about Telemedicine
• 2.3.1. Expectations and Concerns Regarding Healthcare Utilization
• 2.3.2. Expectations and Concerns Regarding Healthcare Outcomes
• 3. Previous Studies on Telemedicine
• 3.1. Studies on the Impact of Telemedicine on Healthcare Utilization
• 3.2. Studies on the Impact of Telemedicine on Health Outcomes
• 4. Theoretical Model
• III. Material and Methods
• 1. Conceptual Framework
• 2. Data Sources and Study Population
• 2.1. Data Sources
• 2.2. Study Population
• 3. Variables
• 3.1. Outcome Variables
• 3.1.1. Healthcare Utilization Indicators
• 3.1.2. Health Outcome Indicators
• 3.2. Variable of Interest
• 3.3. Independent Variables
• 4. Statistical Methods
• 4.1. Study Design
• 4.2. Model Specification and Distribution
• 4.3. Statistical Assumptions
• 4.4. Main and Sub-analyses
• 5. Ethics Statement
• IV. Results
• 1. Characteristics of Study Participants
• 1.1. General characteristics at index time
• 1.1.1. General characteristics at index time in patients with diabetes
• 1.1.2. General characteristics at index time in patients with schizophrenia
• 1.2. Telemedicine Utilization Rate
• 2. Comparison of Outcomes Before and After Index Time
• 2.1. Comparison of Outcomes Before and After Index Time in Patients with Diabetes
• 2.2. Comparison of Outcomes Before and After Index Time in Patients with Schizophrenia
• 3. Predicted Outcomes Before and After the Index Time
• 3.1. Predicted Values and Trends in Patients with Diabetes
• 3.2. Predicted Values and Trends in Patients with Schizophrenia
• 4. Differences in Policy Effects
• 4.1. Telemedicine vs. In-Person Consultations in Patients with Diabetes
• 4.2. Telemedicine vs. In-Person Consultations in Patients with Schizophrenia
• 5. Subgroup Analysis
• 5.1. Subgroup Analysis of Predicted Outcomes
• 5.1.1. Subgroup Analysis of Predicted Values and Trends in Patients with Diabetes
• 5.1.2. Subgroup Analysis of Predicted Values and Trends in Patients with Schizophrenia
• 5.2. Subgroup Analyses of Telemedicine Repetition
• 5.2.1. Predicted Outcomes Regarding Telemedicine Repetition
• 5.2.2. Difference in Policy Effects Regarding Telemedicine Repetition
• V. Discussion
• 1. Methodological Considerations
• 2. Discussion of the Results
• 2.1. Summary of Results
• 2.2. Comparison with Previous Studies
• 2.3. Implications of the Results
• 2.4. Implications for Future Research
• 3. Policy Implications
• 3.1. Policy Considerations
• 3.2. Policy Challenges
• 4. Limitations and strengths
• 4.1. Limitations
• 4.2. Strengths
• VI. Conclusion
• ABBREVIATIONS
• REFERENCES
• APPENDIX
• Korean Abstract (국문 요약)