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Date 25/03/06 15:54:58
Name   카르스
Subject   의정갈등 탓 3000명 '초과사망' 논란…"증거 없다"지만 씁쓸, 왜
서울대 의대 의료관리학교실 교수 출신인 김윤 더불어민주당 의원은 지난달 4일 "지난해 2~4월 의료공백 기간 초과사망자 3136명이 발생했다"고 밝혔다. 초과 사망은 위기가 없었을 때 통상적으로 예상되는 사망자 수를 넘어선 수치를 뜻한다.

의원실은 2015~2024년 10년간 연도별 2~7월 병원 입원 환자와 입원 후 사망 현황을 분석해 이 같은 결과를 내놨다. 김 의원은 "의정갈등 이후 6달간 환자들이 적절한 치료를 받지 못해 3000명 이상의 초과사망자가 발생한 것을 확인했다"고 말했다.

반면 의료계에선 의·정 갈등 때문에 예상 사망자를 웃도는 사망자가 나왔다는 김 의원의 분석을 반박하는 연구가 나왔다. 김진환 서울대 보건환경연구소 교수(예방의학과 전문의)는 지난달 25일 글로벌 의학 학술지 랜싯에 사전인쇄본 형식으로 '2024년 전공의 파업이 사망률에 미친 영향'이란 논문을 발표했다. 해당 연구는 지난해 10월부터 진행됐다.

김 교수는 논문에서 "통계청(2019~2023)·행정안전부(2024) 통계를 분석한 결과 2024년에 사망률이 증가했다는 증거가 발견되지 않았다"고 밝혔다. "의정갈등 시기인 지난해 3~12월 사망률(10만 명당 577.4명)과 연령 표준화 사망률(10만 명당 여성 650명·남성 750명)이 의정갈등 이전과 비교했을 때 증가하지 않았다"는 결론이다.

정재훈 고려대 예방의학교실 교수도 지난달 22일 페이스북을 통해 "자체적인 모형으로 의정갈등 이후 초과사망의 증감을 추적하고 있었는데, 초과사망의 유의한 증가는 확인할 수 없었다"고 밝혔다.

김 교수나 정 교수는 "지난해 3~7월 초과 사망자가 3000여명 나왔다"는 김 의원 발표는 고령화 추세를 제대로 고려하지 않은 분석이라고 주장한다. 김 교수는 의정갈등 국면에서 초과사망이 발생하지 않은 이유로 ▶중증·응급 중심 병원 재편으로 진료 효율성 증가 ▶진료로 인한 예상치 못한 부작용(의인성 합병증) 감소를 꼽았다.

(중략)

출처:  https://www.joongang.co.kr/article/25318233
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고령화 감안하면 초과사망이 없다고 생각했는데, 엄밀히 분석해도 그런 느낌이군요.
김진환, 정재훈 교수의 분석이 김윤 교수보다 나아 보입니다.

다만 의료기관별 초과사망이나, 완치율과 치료가능사망률과 같은 의료의 다면적인 질에 대한 추가분석이 필요해 보입니다.  



0


맥주만땅
- 김윤은 자기 말에 따라서 숫자를 바꾸는 인간이라서 딱히

- 초과사망이 없다는 이야기는 시간이 지나보아야 할 것 같습니다.

- 중증질환자들은 치료하나 하지 않으나 결과가 차이가 없는 경우가 많은데,
환자나 가족 입장에서는 치료해 보는 것과 하지 못한 것은 차이가 있지요.

- 다들 경험적으로는 환자의 중증도가 높아지고 있다는 것을 느끼고 있을 겁니다.
15
cheerful
김윤 저놈은 얼굴도 보기 싫읍니다....
5
삼유인생
김.윤. / 박.민.수. 요렇게 처단하면 되는건가요?
3
문샤넬남편
그런데 주변에 병원에 수술날을 못잡아서 발을 동동 구르시는분은 확실하게 몇분 뵜읍니다...ㅜ.ㅜ
3
다른 건 모르겠고 김윤은 콩으로 메주를 쓴다고 해도 그냥 믿고 거르시면 될 정도로 신뢰를 잃은 분입니다

그나저나 정재훈샘 고대로 옮기셨나 보네요...
7
cheerful
서울로 집결은 정재훈쌤도 마찬가지군요....
1
ORIFixation
모교에 자리가 났나봅니다 ㅎㅎ
2
맥주만땅
밤이면 교수 연구실 전원 내리는 곳에 계셨어서.....
3
cheerful
하긴 ㅋㅋ 의대증원 방법에 부정적의견을 계속 내셨는데 길여사가 좋게 볼리가 없기도 할것 같고요ㅋ
1
스펀지
[진료로 인한 예상치 못한 부작용(의인성 합병증) 감소]라 함은 병원에 못갔기 때문에 역설적으로 살아있는 사람도 있다는 얘기인가요
그럴 수 있다고 생각은 들면서 아이러니하네유
1
영향이 없을 순 없다고 인정하지만, 이를 정량적으로 측정하는 건 생각만해도 머리가 아프네요. 이걸 어캐 했누...
1
허락해주세요
do-nothing 시나리오 측정이 정말 많은 연구에 대해서 가장 머리깨지는 파트지요 ㅎㅎ
1
릴리엘
김윤ㅋㅋ

저 이름만으로도 충분히 저 분석의 신뢰도가 바닥이라는 건 알 수 있겠군요.
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