[Health Policy Insight 201회]

미국의 상대가치점수, 얼마나 정확할까?

의사서비스(physician services)에 대한 보험급여(reimbursement)는 미국 헬스케어 지출의 20% 이상을 차지하고, 연간 약 7,000억 달러에 이르며, 70% 이상은 행위별 수가제로 운영된다. 메디케어 의사수가(Medicare Physician Fee Schedule)는 대다수 의사 지불보상을 결정하는데 도움이 된다. 메디케어는 행위별 수가제 보험급여의 모든 것에 대한 수가(fee schedule)를 이용하며 대다수의 민간보험자(commercial insurers)는 다수의 메디케어 행위별 수가제 요율을 기초로 하여 지불보상을 정하며, 심지어 대체지불보상 모델(alternative payment models) 조차도 수가 구조에 기반으로 한다. 의사의 금전적 인센티브와 소득에 대해 현저한 영향을 끼치지만, 30년 전에 채택된 이후 수가구조의 정확도와 갱신(updates)의 정확도는 자주 도전 받아왔다. 수가에서 개별 시술은 수많은 상대가치(relative value units, RVUs)에 할당되어 있으며 상대가치는 시술에 대한 지불보상 수준(payment level)을 결정한다. 상대가치의 3가지 구성요소(components) 중 가장 큰 것은 의사 업무량(physician work)으로 RVU의 절반을 차지한다. 의사 업무량은 서비스를 수행하는데 필요한 시간(time), 강도(intensity) 및 술기(technical skill)로 정의된다. 

미국 보험청(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS)은 상대가치갱신위원회(Relative Value Scale Update Committee, RUC)와 미국의사협회(American Medical Association, AMA)의 현행시술용어 편집패널(Current Procedural Terminology Editorial Panel)과 협력하여 정기적으로 의사 업무량이 잠재적으로 잘못 평가된 시술을 확인하여 검토를 위해 할당한다. RUC는 시술 업무의 상대가치를 평가하기 위해 검토 중인 시술을 수행하는 의학회(specialty societies)가 회원 대상으로 실시한 설문조사에 따른다. 설문조사는 의학회 회원에게 검토중인 시술에 필요한 시간, 강도 및 술기를 추정하도록 요청한다. 설문조사를 토대로 의학회는 RUC에 RVU를 권고하고 RUC는 미국 보험청에 권고사항을 제시한다. 미국 보험청에는 RUC 권고사항을 승인, 거부 또는 수정할 수 있는 권한이 있으며 역사적으로 미국 보험청은 RUC 권고사항의 90% 이상을 승인했다. 모든 Current Procedural Terminology (CPT) 코드의 2% 만이 매년 검토되기 때문에 대부분의 잘못 평가된 코드는 계속 잘못 평가된 상태로 유지된다. 

RUC 권고사항의 정확도와 갱신 절차 모두 논쟁의 여지가 있다. 대다수 외과술에서 수술시간은 상대가치 배후에 있는 주요 동인(driving factor)으로 상이한 수술에 대한 RVUs 간 변동성의 80% 이상을 차지한다. 분당(per minute) 매우 이질적인 RVUs가 기록되어 있으며 의사가 시술 데이터를 보고하고 의학회가 회원들이 수행하는 시술에 대한 보험급여 권고사항을 제시하는 것을 감안할 때, RUC는 체계적인 이해 상충(systemic conflicts of interest)을 장려한다고 비난받아 왔다. 최근 연구에 따르면 RUC 하에 전문의(specialists)를 두는 것은 해당 의학회의 시술에 대한 보험급여 수준이 3~5% 증가한 것과 관련이 있다. 

RUC 설문조사는 전형적 사례(paradigmatic case)를 이용하며 작은 표본크기(50명 미만의 의사)와 낮은 응답율(5% 미만), 그리고 시간과 강도에 대한 (실제 경험적 측정보다는) 의사의 근사치를 이용하는 경향이 있다. 예를 들어, 엉덩이/무릎관절 전치환술에 대한 RUC 권고사항은 각각 150건(21.4%)과 157건(22.4%)의 설문응답을 기준으로 한다. 소수의 연구 만이 의사수가(Physician Fee Schedule)에서 시간 추정치의 정확도를 평가했다. 일반적으로 이들 연구결과는 코드가 대다수 서비스에 대해 의사시간을 과대평가하는 것으로 나타났다. 2006년 수술실 기록(operating room logs)을 처음 사용한 연구에 따르면, RUC 추정시간은 60 개 시술 중 58개의 기록 시간보다 길었다. 가장 최근의 포괄적 연구에 따르면 60개의 상이한 시술에 대한 경험적 데이터를 수집하여 살펴본 결과, 경험적 관찰과 비교시 42개 코드가 10% 이상 과대평가되었다. 이러한 연구에는 제한점이 있는데, 1990년대 중반부터 수술실 기록을 기반으로 한 업무를 기반으로 한 반면 또 다른 연구는 직접 관찰(direct observation)과 타임스탬프 데이터(time-stamp data)를 조합하여 이용했으며, 개별 코드에 대해 123개 시술 평균을 기반으로 했다(범위: 8~1,565). 또한 60개 추정치 가운데 34개는 50건 미만의 시술 사례를 기반으로 했으며 2개만이 500건이 넘는 사례를 기반으로 했다.

다른 많은 연구는 호환되지 않는 혼합방법(incompatible mixed methods)을 이용하거나 100건 미만의 사례를 평가했다. 몇몇 오래된 연구 만이 동료심사 저널(peer-reviewed journals)에 발표되었다. 어떤 연구도 경험적 데이터와 RUC의 실제 설문조사 자료를 비교하지 않았다. 기존 연구의 제한점을 해결하고 의사수가와 RUC 권고사항의 정확도를 결정하기 위해, 2,700건 이상의 엉덩이/무릎관절전치환술을 대상으로 수술 전 및 수술실 부분 모두에 대한 RUC 시간 평가와 실제 전자건강기록(electronic health record, EHR) 타임스탬프 데이터를 비교하였다. 이러한 수술은 미국에서 가장 흔한 입원환자 수술이기 때문에 선택했는데 매년 약 1백만건의 수술이 행해지며 매년 100억 달러가 넘는 직접비를 차지하고 있다. 또한, 상대적으로 적은 코딩 범주(coding categories)와 제한된 임상 편차(clinical variation)를 보이기 때문에 상대적으로 비교하기 쉽다. 이러한 정형외과 수술은 자발적인 ‘Bundled Payments for Care Improvement (BPCI)’ 추진계획과 의무적인 'Comprehensive Care for Joint Replacement (CCJR)' 모델과 같은 묶음식 지불보상(bundled payment) 모델의 최전선에 있다.

2,700건이 넘는 외과수술에 대한 본 연구는 RUC의 권고사항과 현행 의사수가 모두가 최초 수술의 경우 18~23%, 재치환수술의 경우 48~61%까지 평균시간을 과대평가한 것으로 나타났다. 짧은 수술시간은 더 높은 합병증 발생률과 관련이 없었는데 4가지 결론이 중요한 가치가 있다.

첫째, RUC의 상대가치 권고사항은 최초/재치환술 모두에서 수술시간을 현저히 과대평가했다. 엉덩이관절전치환술의 과대평가는 평균 18%, 중위값 25%였고 무릎관절전치환술은 평균 23%, 중위값 27%였다. 관절재치환술에 대한 서비스내 시간(intra-service time) 과대평가는 훨씬 더 컸는데 엉덩이관절재치환술은 평균 61%, 중위값 75%, 무릎관절재치환술은 평균 48%, 중위값 59%였다. 이러한 결과는 2개의 3차 수련대학병원(tertiary academic teaching hospitals)에서 구한 것으로 RUC가 커뮤니티병원 및 정형외과센터에서 더 많이 과대평가되는 것으로 보이는데 이러한 의료기관은 일반적으로 의학적으로 복잡한 환자가 적고 규모의 효율성이 더 높기 때문이다. 

둘째, 1995년 RUC에 의해 마지막으로 갱신된 두가지 재치환술은 2013년 RUC에 의해 마지막 수정된 최초 수술보다 더 과대평가되었다는 사실은 의사들이 시간 경과에 따라 효율성을 증가시킨다는 개념을 지지한다. 따라서 수술시간의 시의적절한 검토가 중요하다. 매년 CPT 코드의 2%만을 검토하고 수십년 된 설문조사를 바탕으로 계속해서 의사수가를 지불보상 하는 것은 용납될 수 없고 전문진료과목 간 격차를 더욱 악화시킨다. 그리고 매년 수십억 달러까지 의사에 대한 지불보상을 증가시킨다 – 좀 더 자주 갱신하는데 오직 일부 금액만 지불한다.  

셋째, RUC 설문조사 응답자의 10% 이상이 최초 관절치환술 서비스 시간을 실제 수술실 시간의 2배 이상으로 추정했다. 이와 같은 현저한 양(positive)의 왜곡(skew)은 추정치의 정확도에 의문을 제기하고 현행 가치평가 프로세스(valuation process)에서 이해상충 문제를 제기한다. 의사가 측정된 측정기준(metric)을 이해하지 못하여 왜곡이 발생할 수 있어 잘못된 결과가 초래될 수 있다. 1991년에 구성된 RUC는 최근 몇 년간 강도 높은 조사를 받았다. RUC는 원래 1989년에 처음 실행된 자원기반 상대가치척도 지불보상시스템(Resource-Based Relative Value Scale payment system) 하에서 미국 보험청이 시술에 대한 가치산정에 도움을 주는 업무가 부여되었지만, 책무성(accountability)은 수반되지 않고 상당한 영향력을 높여 왔다. 비판론자들은 RUC의 소규모(약 31명의 회원)로 대체로 폐쇄적 정책(closed-door policies)과 과도한 정치적 절차가 특정 서비스에 대한 불공정한 보험급여 수준을 영속화시키고, 체계적으로 1차 케어 의료공급자 대비 시술자(proceduralists)에 대해 유리한(favored) 구조이고, 전체적으로 헬스케어 비용 증가를 악화시킨다고 주장한다. 권고사항의 양(+)의 왜곡은 광범위하게 작성되었지만 다른 연구가 RUC 설문조사 데이터에 대한 접근성이 없기 때문에 아직 입증되지 않았다.

넷째, 효율성은 질을 손상시키지 않는다. 급한 수술로 인해 합병증 발생률이 높아질 수 있다는 타당한 우려가 있지만, 본 연구는 수술량이 많은 외과의사가 수술을 더 빠르게 하고 합병증 발생률과 중환자실 입원이 더 낮음을 제시한다. 빠르고 수술 경험이 많은 외과의사는 합병증 발생률이 낮고 수술 시간이 짧아 전체 헬스케어 비용이 낮아진다. 

본 연구를 통해 2가지 중요한 정책적 함의를 살펴볼 수 있다.

첫째, 설문조사에 대한 자가보고 응답(self-reported response)을 상대가치(relative value units)의 의사시간 구성요소(physician time component)를 결정하는데 사용해서는 안된다. 최소한 전자건강기록 타임스탬프 데이터(EHR time-stamp data)가 포함된 수천 건의 시술에 대해 미국 보험청은 참여 병원이 경험적 데이터를 제공하도록 요구하고 이러한 데이터가 보험급여의 기초로 사용해야 한다. 기록된 데이터를 사용하면 실시간으로 실제 합병증, 감염 및 재입원율을 기반으로 지불보상을 수정할 수 있다. 이러한 데이터는 고품질의 케어를 재정적으로 보상하기 위해 사용될 수 있다. 미국 보험청은 높은 질을 달성하는 의료기관과 외과의사에게 보상하는 의사수가에 지불보상 수식어(payment modifier)를 추가하는 것도 고려해야 한다. 이러한 재정적 인센티브가 충분히 클 경우, 케어 과정을 변경함으로써 합병증 발생률을 낮출 수 있다. 이러한 인센티브는 교육과 다른 형태의 개입 후 지속적으로 높은 합병증을 발생시키는 외과의사를 없앨 수 있다. 

둘째, 이 데이터는 의사의 서비스내 시간(intra-service time)에 대한 추정치를 보험급여의 기반으로 하는 전통적 접근방식이 적어도 엉덩이/슬관절전치환술에 대해 의사에게 부정확하게 보상하고 있음을 제시한다. 이러한 전통적인 서비스내 시간에 대한 강조는 의사의 책임 증가를 고려하지 못한다. 묶음식 지불보상(bundled payment)의 증가로 수술실에서 발생하는 부분에 대한 보험급여는 작은 부분을 차지한다. 현행 제도는 묶음식 지불보상에 필요한 급성기 후 케어(post-acute care)와 질 보고(quality reporting)의 보다 세부적인 관리를 설명하지 않는다. 또한 수술 전 환자선택과 위험 수정에 대한 수술 전 평가(preoperative assessment)를 다루지 않으며 환자 결과를 향상시킬 수 있는 질 측정(quality metrics)에 기반한 보상을 허용하지도 않는다. 의사수가는 수술실 밖의 책임에 소요되는 시간을 명시적으로 통합해야 하며 지금보다 더 정확하게 수술시간을 계산해야 한다.