우리의 삶을 전반적으로 바꾸었던 COVID-19는 특히 의료분야에 많은 변화를 가져왔다. 의료제공 및 의료서비스의 이용 행태에 많은 변화를 가져왔으며, 이는 그간 의료체계 및 의료서비스의 지역 간 불평등, 불균형의 차이를 확인하고 해소하기 위한 연구에 COVID-19 변화 상황을 고려해서 살펴볼 필요가 있다. 따라서 COVID-19의 상황 전후로 도시-농·어촌 간 미충족의료 현황을 파악하고 관련 요인을 확인할 수 있는 자료 제공 하여 미충족 의료 발생원인을 고려한 정책 마련의 기초자료 제공을 목적으로 진행되었다.
본 연구는 COVID-19 발생 전후의, 2019년과 2020년도에 실시된 국민건강영양조사 자료를 이용하였으며 미충족 의료를 경험한 적이 있다고 응답한 2019년 426명, 2020년 368명을 대상으로 교차분석과 이분형 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 연구결과 도시-농·어촌 모두 지역보험 가입자의 의료 미충족 경험이 증가하였고, 농·어촌의 지역보험 가입자의 경우 그 증가율이 더 컸으며, 소득이 낮은 그룹에서 의료 미충족 경험이 감소하는 결과를 보여주었다. 또한, 만성질환자는 농·어촌지역의 경우 의료서비스 미충족 경험이 도시지역보다 더 많이 감소된 것을 보였다. 그러나 우울증이 있다고 대답한 그룹은 COVID-19 전보다 후에 의료서비스 미충족 경험이 2배 정도 높다는 분석 결과가 나왔다.
이는 영업시간 제한이나 사적모임의 자제 등의 사회적 제제로 인한 자영업자의 소득감소, 사람들의 우울감 심화의 상황을 고려할 필요가 있을 것으로 보인다.
또한, 도시-농·어촌 지역 간의 차이 보다 팬데믹 상황에서 긴급의료지원 및 비대면 진료 등 의료지원 확대가 저소득층의 필요 의료서비스 미충족 요인을 충족시키고, 진료예약서비스, 원격의료, 보건소 및 보건진료소의 역할강화 등 정책적인 노력이 의료서비스의 이용 행태에 영향을 주었을 것으로 본다. 이는 단순히 병원의 방문여부를 묻는 질문으로 사회적 기반과 정책등의 다양한 상황을 고려하지 않고 진행되었다는 본 연구의 한계를 보여준다. 하지만 COVID-19 유행 전·후의 도시 및 농·어촌지역의 미충족 의료경험의 차이를 살펴보았다는 점에서 의의가 있다. 또한 정책적으로 미충족 의료를 개인의 차이가 아닌 지역적, 특히 도시-농·어촌간의 지역적 차이에서 기인하는지를 시도한 연구이며, 의료 인프라의 양적, 질적 차이는 물론 의료이용을 위한 환경과 조건도 보완할 수 있는 연구가 진행되어야 함을 시사한다.
COVID-19 has changed our lives overall and has brought particularly many changes in the area of medicine. There have been many changes in the provision of medicine and modes of using medical services, too. In research to identify and reduce the inequality and imbalance of medical systems and services between regions, it is necessary to consider how things have been changed due to COVID-19. Therefore, this study is aimed to identify the current status of urban and rural unmet healthcare before and after COVID-19, provide data to check related factors, and present basic data to make policies in consideration of the causes of unmet healthcare.
This study utilized data from the Korean National Health and Nutrition Survey conducted in 2019 and 2020 before and after the outbreak of COVID-19. Cross-tabulation analysis and dichotomous logistic regression analysis were done on 426 and 368 respondents in 2019 and 2020 respectively, who said they had experienced unmet healthcare. According to the findings, both urban and rural local insurance subscribers indicated increase in the experience of unmet healthcare, and the increase rate was greater in rural local insurance subscribers, and the experience of unmet healthcare decreased in the group with low income. Also, regarding patients with chronic diseases, the experience of unmet healthcare decreased more in rural areas than in urban areas. However, the analysis showed that the group that said they had depression had twice more experience of unmet healthcare after COVID-19 than before.
This implies that it is needed to consider such situations as the reduced income of self-employed people and the deepening depression of people resulted from social sanctions, for instance, restrictions on business hours or refraining from private gatherings.
Also, aside from regional differences between urban and rural areas, expanding medical support with emergent medical aid or non-face-to-face treatment did reduce the factors of unmet healthcare in the low-income group during the pandemic situation. In addition, political efforts involving medical reservation services, tele-medicine care, or the roles of health centers and health clinics strengthened seem to have influenced the modes of using medical services. The limitation of this study is that the survey was done simply by asking questions about whether they had visited hospital or not without considering various situations like social foundations or policies. However, it is meaningful in that it examined the differences in the experience of unmet healthcare between urban and rural areas before and after the COVID-19 pandemic. This study attempted to identify politically whether unmet healthcare is caused not by individual differences but by regional, particularly, urban-rural differences. This author also suggests that follow-up research will have to be done to complement the environment and conditions for medical use as well as quantitative and qualitative differences in the medical infrastructure.