의학교육과 보건의료체계 사이의 사일로 허물기: 시스템기반실무 역량 강화를 위한 통합 다수준 데이터 모델 구축 (Acad Med. 2024)

Acad Med. 2024 Feb 1;99(2):146-152. doi: 10.1097/ACM.0000000000005294. Epub 2023 Jun 7.

Breaking Down Silos Between Medical Education and Health Systems: Creating an Integrated Multilevel Data Model to Advance the Systems-Based Practice Competency 

James B Reilly, Jung G Kim, Robert Cooney, Ami L DeWaters, Eric S Holmboe, Lindsay Mazotti, Jed D Gonzalo

 

들어가며 

시스템기반진료(systems-based practice, SBP)라는 역량, 한번쯤 들어보셨을 겁니다. ACGME가 2001년에 제시한 6대 핵심역량(core competencies) 중 하나인데요, 20년이 넘도록 전공의 교육 현장에서 가장 가르치기 어렵고, 평가하기도 까다로운 역량으로 꼽혀 왔습니다. 이 논문은 그 이유를 "사일로(silo)" 문제에서 찾고, 이를 깨기 위한 통합 다층 데이터 모델(integrated multilevel data model)을 제안합니다.

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🔍 왜 SBP는 유독 어려운가? 

저자들은 SBP가 다른 역량과 근본적으로 다른 점을 짚습니다. 의학지식(medical knowledge)이나 환자 돌봄(patient care)은 개인 수준에서 가르치고 평가할 수 있지만, SBP는 전공의 개인, 수련 프로그램, 그리고 의료시스템이라는 세 층위가 복잡하게 상호작용하는 가운데에서만 작동하기 때문이라는 거죠.

 

저자들의 표현을 빌리면, SBP가 어려운 이유는 "전공의, 수련 프로그램, 그리고 의료시스템 환경 사이의 복잡한 상호작용에 의존하기 때문(SBP depends on complex interactions among GME trainees, training programs, and the health system settings in which they exist)"입니다.

 

예를 들어볼까요? 전공의가 고가치 진료(high-value care)를 실천하려면 비용과 지불 정보에 접근해야 합니다. 그런데 그 정보가 의료시스템의 다른 부서에 있고, 누구에게 요청해야 하는지도 불분명하고, 정보가 전달되더라도 실시간 진료에 반영하기엔 너무 늦는 경우가 많습니다. 의료시스템 입장에서는 고가치 진료의 기회를 놓치는 것이고, 전공의 입장에서는 SBP를 배우고 실천할 기회를 놓치는 것이며, 수련 프로그램 입장에서는 SBP 역량을 평가할 기회를 놓치는 셈입니다.

 

이 문제의 근저에는 의료시스템과 전공의 교육 프로그램 사이에 필수적인 피드백 루프(feedback loop)가 공유되지 않는다는 구조적 문제가 있습니다. 교육 성과와 의료시스템 성과가 서로 분리되어 측정되고, 분리되어 분석되는 것이죠.

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🏗️ Nelson 모델: 의료시스템의 다층 구조 

저자들은 이 사일로 문제를 해결하기 위한 이론적 토대로 Nelson 등이 제안한 의료시스템 생태학 모델(ecology of a health system)을 활용합니다. 이 모델은 원래 2001년 미국 의학한림원(Institute of Medicine)의 「Crossing the Quality Chasm」 보고서에서 임상 진료 환경의 질 측정과 개선을 위해 제안된 것인데요, 의료시스템을 여러 겹으로 중첩된(nested) 층위로 파악합니다.

 

층위	의료시스템에서의 의미	GME에서의 의미
개인(Individual)	임상 진료를 수행하는 개별 의료인	전공의 개인
미시체계(Microsystem)	특정 환자군을 돌보는 소규모 임상 단위 (예: 뇌졸중 병동)	개별 수련 프로그램
중간체계(Mesosystem)	미시체계들의 집합체 (예: 외과 서비스라인)	관련 프로그램들의 집합 (예: 핵심 전공의 프로그램 + 세부전공 펠로우십)
거시체계(Macrosystem)	다수의 중간·미시체계가 모인 전체 조직 (예: 다전문 병원, ACO)	수련기관(sponsoring institution)
환경(Environment)	사회적·지역사회 맥락 (인구학적 특성, 정치적 관점 등)	—

핵심은 이 층위들 사이에서 일어나는 상호작용(interactions)이 곧 SBP의 본질이라는 점입니다. 의료시스템 안에서 임상학습환경(clinical learning environment, CLE)을 개선하고, 개인·집단·시스템 수준의 건강 결과를 향상시키는 것이 모두 이 상호작용을 통해 이루어진다는 거죠.

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📊 통합 다층 데이터 모델의 제안 

논문의 핵심 기여는 Figure 1에 제시된 개념적 데이터 모델입니다. 저자들은 현재 상태(Panel A)와 이상적 상태(Panel B)를 대비하여 보여줍니다.

 

• Panel A (현재 상태): 상호작용과 상호의존성이 존재하지만, 데이터는 공유되지 않고 각각의 사일로 안에서만 분석됩니다.
• Panel B (이상적 상태): 데이터가 실질적 상호작용과 상호의존성을 반영하여 공유되고, 통합적 분석이 가능해집니다.

 

이 모델에서 상호작용은 세 가지 방향으로 일어납니다.

• 1) 수직적 상호작용(Vertical interactions): 같은 사일로(교육 또는 의료시스템) 안에서 층위 간에 일어나는 상호작용입니다.
  • 예를 들어, 수련 프로그램의 임상역량위원회(clinical competency committee)가 전공의의 마일스톤(milestones)을 평가하거나, 전공의가 ACGME 설문을 통해 프로그램을 평가하는 것이 여기에 해당합니다.
• 2) 수평적 상호작용(Horizontal interactions): 같은 층위에서 교육과 의료시스템 간에 일어나는 상호작용입니다.
  • 예를 들어, 수련 프로그램이 병원 노인병 병동의 낙상 예방 프로그램에 참여하거나, 다직종 팀(interprofessional team)이 질 향상 활동을 수행하는 것입니다.
• 3) 대각선적 상호작용(Diagonal interactions): 사일로와 층위를 동시에 가로지르는 상호작용입니다.
  • 대표적인 예가 전공의 민감 질 지표(resident-sensitive quality measures, RSQMs)인데요, 이는 의료시스템의 질 성과를 전공의의 특정 진료 행위에 귀속시키는 것입니다. 의료시스템 문화가 전공의의 진료 패턴에 각인(imprinting)되는 현상도 대각선적 상호작용의 예로 볼 수 있습니다.

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💡 이 모델이 실현되면 무엇이 달라질까? 

저자들은 통합 다층 데이터 모델의 활용 사례를 구체적으로 제시합니다.

• 📈 대시보드(dashboard) 구축: SBP 마일스톤 데이터, 전공의 설문 데이터, 그리고 전공의가 담당하는 병동의 사망률·재입원율을 결합한 GME 대시보드를 만들 수 있습니다.
• 🏆 우수 기관 발굴: 공개 데이터베이스와 성과 지표를 통해 SBP를 잘 실천하는 모범 기관(exemplary institutions)을 식별하고, 그 기관의 임상학습환경에서 모범 사례(best practices)를 연구할 수 있습니다.
• 👤 개인 수준 피드백: 개별 전공의에게 자신의 처방 패턴이 지역 및 전국 벤치마크 대비 어떻게 고가치 진료를 실현하고 있는지 정보를 제공할 수 있습니다.
• 🤝 시스템 시민(systems citizen) 정체성 형성: SBP 역량을 자기 진료의 핵심 요소로 내면화하는 전문직 정체성 형성(professional identity formation, PIF)을 촉진할 수 있습니다.

특히 저자들은, 이 모델이 의학교육 현장에서 오래된 "봉사 대 교육(service vs education)" 이분법을 극복하는 데에도 기여할 수 있다고 봅니다. SBP를 환자 성과(patient outcomes)와 연결하여 측정하면, 의학지식이라는 단일 역량에만 의존하는 경향을 줄일 수 있다는 논리입니다.

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⚠️ 현실적 과제들 

물론 저자들도 이 모델의 실현이 쉽지 않다는 점을 인정합니다.

• 비용과 접근성: 기존의 많은 데이터셋이 독점적(proprietary)이거나, 수련기관이 확보하기에는 비용이 과도합니다.
• 기술적 장벽: 서로 다른 정보 시스템 간의 상호운용성(interoperability)이 확보되지 않아 데이터 병합과 다층 분석이 어렵습니다.
• 데이터의 민감성: 이 데이터들은 고도로 민감하며, 판단이나 경쟁을 유발하는 것이 아니라 지속적 개선(continuous improvement)과 형평성(equity) 증진을 위해 사용되어야 합니다.
• 신뢰도 문제: 일부 데이터셋은 프로그램 수준에서 집계했을 때만 신뢰할 수 있고, 개인 수준에서는 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.

저자들은 이런 과제를 극복하기 위해 클라우드 기반 컴퓨팅(cloud-based computing)의 활용, 비식별화된 데이터를 공유할 수 있는 연합 시스템(federated system)의 개발, 그리고 국가적 차원의 협력을 촉구합니다.

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🎯 마무리하며 

이 논문의 핵심 메시지는 명확합니다. SBP는

 

• 개별 전공의만의 문제가 아니라, 전공의·프로그램·의료시스템이 함께 만들어내는 역량이라는 것,
• 그리고 이 역량을 제대로 가르치고 평가하려면 이 세 층위의 데이터를 통합해야 한다는 것입니다.

 

저자들은 결론에서, "GME에 대한 다층적 접근법의 개발, 연구, 채택은 SBP의 성공적인 운용에 필수적이며, 따라서 사회적 요구를 충족시키기 위한 GME의 사회적 책무에 필수적(The development, study, and adoption of multilevel approaches to GME are imperative to the successful operationalization of SBP and thereby imperative to GME's social accountability in meeting societal needs)"이라고 강조합니다.

 

한국 의학교육 맥락에서도 시사점이 큽니다. 우리도 의과대학·수련병원·의료시스템 사이에 유사한 사일로가 존재하고, 역량바탕교육(competency-based medical education, CBME)의 실질적 구현을 위해서는 이 논문이 제시하는 것과 같은 통합적 시각이 필요합니다. 특히 수련환경 평가, 질 개선 활동, 그리고 전공의 역량 평가를 연결하는 구체적인 데이터 인프라에 대한 고민이 필요한 시점이 아닐까 합니다.

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수십 년 동안 의학교육자들과 보건의료체계 리더들은 점점 더 복잡해지는 의료 시스템 속에서 고품질 진료를 제공함으로써 사회의 건강을 향상시키라는 요구에 응답해 왔다.1–4 이러한 노력을 뒷받침하기 위해, 미국 졸업후의학교육인증평의회(Accreditation Council for Graduate Medical Education, ACGME) 는 2001년 “Outcome Project”에서 6개의 핵심 역량(core competencies)을 제시하였다.5 20여 년이 지난 지금, 졸업후의학교육(graduate medical education, GME) 프로그램들은 이러한 역량을 구현하고 평가하는 데서 엇갈린 성과를 보여 왔다.6,7 특히 프로그램들은 시스템기반실무(SBP) 역량에서 어려움을 겪어 왔는데, 이는 이 역량에 대한 상이한 정의, 타당화된 평가도구(validated assessment tools)의 부족, 그리고 교육이 의학지식(medical knowledge)에 치우치는 경향 때문이었다.8,9 아마도 가장 중요한 이유는, SBP가 GME 수련생, 수련 프로그램, 그리고 그들이 존재하는 보건의료체계 환경 사이의 복잡한 상호작용에 의존하기 때문이며, 이러한 상호작용은 달성하기 어려울 수 있기 때문이다.10

 

SBP에서 레지던트 의사는 의료 전달체계(health care delivery system) 의 더 큰 맥락에 대한 인식과 반응성을 보여야 하며, 최적의 진료를 제공하기 위해 시스템 차원의 자원(systems-based resources) 을 효과적으로 활용해야 한다.8,9 최근 개정되어 조화된 ACGME 마일스톤(milestones) 의 SBP 영역은, 프로그램이 수련생을 3개의 주요 하위역량(primary subcompetencies)에서 평가할 수 있는 틀을 제공한다. 즉,

 

• (1) 환자안전과 질 향상(patient safety and quality improvement),
• (2) 환자중심 진료를 위한 시스템 탐색(system navigation for patient-centered care),
• (3) 보건의료체계에서의 의사의 역할(physician role in health systems) 이다.11

 

SBP 훈련은 보건의료체계에 큰 가치를 창출하는데, 이는 보건의료체계가 레지던트와 GME 프로그램 모두에 의존하여 동시에 환자진료를 제공하고, 역동적이고 복잡한 환경에서 성공적으로 활동할 수 있는 독립적인 의사를 양성하기 때문이다. SBP의 맥락적 강조점(contextual emphasis)은 수련생과 프로그램이 임상학습환경(clinical learning environments, CLEs) 에서 SBP가 가르쳐지고, 실천되고, 학습되고, 평가될 수 있는 기회를 제공하기 위해 보건의료체계와 협력하고 이에 의존해야 함을 뜻한다.12 프로그램과 GME 후원기관은 자원과 정보를 공유하고, 상호작용을 촉진하며, 수련생의 SBP 수행을 적절히 평가하기 위해 보건의료체계와 협력해야 한다.

 

SBP 역량에서의 효과적인 교육과 평가는 프로그램, 후원기관, 보건의료체계 사이의 시너지적 관계(synergistic relationship) 에 달려 있다. 이러한 보건의료체계는 단일 진료현장일 수도 있고, 넓은 지리적 범위를 가진 다기관 진료 네트워크일 수도 있으며, 심지어 보험자(payors), 공중보건 기관(public health entities), 정부기관(governmental agencies), 혹은 기타 보건조직과 통합되어 있을 수도 있다. 조직적 사일로(organizational silos; 예: 레지던시 프로그램, 부서, 서비스 라인, 보건의료체계)는 보건의료체계와 그 GME 파트너들에게 마찰(friction)을 발생시킨다. 예를 들어,

 

• 레지던트가 비용 인식(cost awareness)을 보이고 고가치 진료(high-value care) 를 실천하려면, 보건의료체계로부터 비용 및 지불 정보(cost and payment information)에 접근할 수 있어야 한다.
• 이를 위해서는 먼저 누구에게 연락하여 이를 요청해야 하는지부터 알아내야 하는데, 이 정보는 여러 이유로 제공되지 않을 수 있다.
• 또한 정보 전달이 실시간 진료에 영향을 주기에는 너무 늦을 수도 있다.
• 보건의료체계 입장에서는 이러한 마찰 때문에 고가치 진료를 제공할 기회를 놓치게 된다.
• 한편 레지던트는 SBP를 실천하고 학습할 기회를 잃고, 레지던시 프로그램은 레지던트의 SBP 기술을 평가하고 그것이 환자 건강에 기여한 바를 명확히 제시할 기회를 잃는다.

 

이 사례는 더 큰 문제를 보여 준다. 즉, 보건의료체계와 GME 프로그램 사이에 공유되는 필수적인 피드백 루프(feedback loops) 가 없다면, 사일로화된 행동은 이러한 복잡한 상호의존적 시스템 내에서 SBP를 측정하고 분석하려는 노력을 방해한다.13 생태학적 관점(ecological perspective) 을 갖는 개념틀, 즉 수련생, 보건의료전문직, GME 프로그램, 보건의료체계 사이의 상호작용과 그것이 교육성과와 보건의료체계 성과 모두에 미치는 영향을 이해하는 틀은, SBP와 관련하여 의학교육을 보건의료체계 및 GME 안으로 통합하는 데 도움이 될 것이다. 이러한 이론적 모델(theoretical model)을 도입하면 SBP를 측정하고, 가르치고, 평가하는 더 나은 접근을 가능하게 할 뿐 아니라, 프로그램과 후원기관을 평가하고, SBP가 환자 수준 및 시스템 수준의 결과에 미치는 영향을 입증하는 데도 도움이 될 것이다.

 

본 논문에서 우리는 이러한 모델을 개발해야 하는 근거를 제시하고, 여러 수준의 데이터원을 사용하여 보건의료체계와 교육적 SBP 수행을 통합하는 개념적 틀(conceptual framework)을 제안하며, 기존 데이터를 활용하여 이 작업을 진전시키는 데 따르는 기회와 도전을 탐색한다.

시스템기반실무를 사정·평가하기 위한 통합 데이터 모델 구축의 근거 (Rationale for Creating an Integrated Data Model to Assess and Evaluate Systems-Based Practice) 

여러 학자들은 수련생과 프로그램을 평가하고 GME의 사회적 책무성을 촉진하기 위해 빅데이터(big data) 를 활용해야 한다고 촉구해 왔다.14–22 풍부한 데이터가 존재할 수는 있지만, 그것은 서로 다른 출처에서 오고, 임상결과(clinical outcomes) 또는 학습결과(learning outcomes)만을 각각 পৃথ்லாக 측정하며, 저자들이 알기로 이들을 통합하는 응집력 있는 개념틀(cohesive framework)은 아직 없다.23–29 이러한 사일로형 배열(siloed arrangement)은 GME의 역사적 선례를 갖고 있는데, 즉 오랫동안 “서비스 대 교육(service vs education)” 이라는 이분법이 수련 프로그램과 보건의료체계 사이의 긴장을 만들어 왔다.30,31 GME 프로그램의 교육성과는, 이 둘이 명백히 상호의존적임에도 불구하고, 보건의료체계의 수행성과(performance outcomes)와 자주 분리되어 왔다.32,33 예를 들어 ACGME 설문은 레지던트에게, 구조화된 강의 세션(structured didactic sessions)에 참석하는 데 임상적 책임(clinical responsibilities)이 방해가 되지 않도록 프로그램이 보장하는지 여부를 구체적으로 묻는다.34 프로그램 책임자(program directors), GME 전문가, 수련생들은 보건의료체계의 목표가 프로그램의 교육목표와 경쟁한다고 추론할 수 있다. 이러한 인식된 경쟁(perceived competition)은 애초에 SBP 개념이 등장하게 된 주요 동기였다.10

 

조직 연구(organizational studies)는 보건의료체계의 생태(ecology) 안에서 상호작용과 결과로부터 발생하는 상호의존적이고(dynamic), 복잡한(complex) 행동을 설명한다.35–37 예를 들어, 미국 의학연구소(Institute of Medicine; 현재의 National Academies of Medicine)가 2001년에 발간한 “Crossing the Quality Chasm” 보고서에는 Nelson 등이 제안한 임상실무 환경을 측정하고 개선하기 위한 시스템 전반의 모델(systemwide model)이 포함되어 있다.3 이 모델은 SBP의 기원에 영향을 준 중요한 촉매가 되었다. Nelson 모델은 상호작용과 결과가 발생하는 일련의 중첩된 수준(nested levels) 을 포함한 근거기반 개념틀을 통해 보건의료체계의 생태를 설명한다. 저자들은 이러한 중첩 수준을 그림 1과 아래에 요약하였다.3,10,35–37

• 개인 수준(individual level): 중첩된 진료 시스템 안에서 실천하는 단일 개인으로, 그 수행을 개별적으로 평가할 수 있다(예: 임상실무 과정에서 보건의료체계를 탐색하는 레지던트 의사).
• 미시체계 수준(microsystem level): 작은 집단의 사람들이 함께 일하며, 특정 환자 하위집단을 돌보기 위해 임상적·사업적 목표, 과정, 정보를 공유하는 임상 단위(clinical units)이다(예: 병원의 뇌졸중 유닛). 이러한 임상 단위는 일반적으로 더 큰 조직 안에 내재되어 있다. GME에서는 이 수준이 단일 수련 프로그램으로 표현될 수 있다.
• 중간체계 수준(mesosystem level): 여러 미시체계를 조직하여 더 큰 진료 단위로 묶는 수준이다(예: 외과 서비스나 약제 서비스와 같은 임상 서비스 라인). GME에서는 이 수준이 여러 프로그램의 집합(예: 핵심 레지던시 프로그램과 그에 연계된 세부전공 펠로십 프로그램들)으로 구성될 수 있다.
• 거시체계 수준(macrosystem level): 중간체계와 미시체계의 집합이 하나의 집합적 실체(collective entity)를 이루는 수준이다(예: 단일 다전문과 병원 또는 고가치 진료를 달성하기 위해 여러 보건의료체계가 조정되는 책임진료조직(accountable care organization)). GME에서는 이는 후원기관(sponsoring institution)을 나타낼 수 있다.
• 환경 수준(environment level): 시스템의 가장 큰 맥락으로, 사회적 특성과 카운티 수준 특성을 포함한다(예: 지역사회의 인구학적 특성, 시민과 지방정부의 정치적 견해가 보건의료체계에 미치는 영향).

Nelson의 수준을 보건의료체계와 GME에 적용하면, 임상학습환경(CLE) 에서 보건의료체계와 GME의 과정(processes)과 결과(outcomes), 그리고 양자의 상호작용을 조직적으로 측정할 수 있는 포괄적 접근이 가능해진다. 이러한 상호작용은 거시체계에서 아래쪽으로 모든 수준에서 발생한다. 바로 이 상호작용들이 SBP의 본질이며, 보건의료체계 내 CLE를 개선하고(예: 오류를 줄이기 위한 전문직간 팀워크의 향상), 개별 환자, 인구집단(population), 보건의료체계 수준에서 건강결과를 향상시킨다. 문헌에는 이러한 상호작용의 많은 사례가 있다.

 

• 몇몇 기초 연구들은 실천 의사의 기술과 결과가 그들이 훈련받았던 GME 프로그램 및 보건의료체계의 결과를 반영한다는 점을 시사한다.21–24 이러한 “거울효과(mirroring)”는 명시적 교육과정(explicit curriculum)을 통해서도, 그리고 숨은 교육과정(hidden curriculum) 의 결과로 실무 패턴이 각인(imprinting)됨을 통해서도 발생하는 것으로 보인다.
• 반대로, Schumacher27,28 등은 레지던트가 보건의료체계 수준의 진료 질에 영향을 미친다는 점을 보여 주었고, 특정 레지던트 제공 진료의 측면을 보건의료체계 결과와 연결하는 resident-sensitive quality measures 를 제시하였다. 예를 들어, 보건의료체계는 천식(asthma)과 같은 흔한 진단을 치료하는 동안 레지던트가 미리 만들어진 오더셋(order set)과 문서화 템플릿(documentation template)을 사용하는지를 측정하는 지표를 도입해 왔다. 이 지표는 개별 항목으로도, 한 진료 에피소드 내 여러 지표를 합성한 점수(composite scores)의 일부로도 기록될 수 있다.27–29

 

또한 상호작용을 보다 직접적으로 개념화하고 측정하려는 단계들이 이미 진행되어 왔다. 예를 들어, ACGME의 임상학습환경검토 프로그램(Clinical Learning Environment Review, CLER Program) 은 Pathways to Excellence 를 통해 보건의료체계, 레지던시 프로그램, 교수진, 레지던트 의사가 질과 환자안전 결과를 개선하는 과정에서 얼마나 통합되어 있는지에 관한 정보를 수집한다.12,38 SBP 수행을 진전시키기 위해서는, 보건의료체계와 GME가 각 수준에서의 목표와 결과, 그리고 그것이 달성되는 상호작용과 공유된 업무(shared work)를 함께 정의하고 측정해야 한다. 이 목표와 결과는 환자 건강뿐 아니라 환자 집단을 위한 보건의료체계의 효율성(efficiency)과 효과성(effectiveness)에도 초점을 두어야 한다.39,40

SBP를 위한 통합 다수준 데이터 모델 제안 (Proposing an Integrated Multilevel Data Model for SBP) 

SBP의 통합 분석(integrated analysis)은 서로 다른 사일로의 데이터를 병합하고 분석하여 수준 간 상호작용을 설명하는 것이다. 이러한 통합을 이루기 위해, 보건의료체계와 GME는 목표와 결과를 공유해야 한다. 저자들은 통합적이고, 다수준적이며, 일반화 가능한(generalizable) 모델을 구성하기 위한 데이터 요소(data elements)가 다음 요건을 충족해야 한다고 제안한다. 즉,

 

• (1) GME 수련생, 프로그램, 후원기관뿐 아니라 교육병원 보건의료체계 내 CLE와 직접 연결될 것,
• (2) 교육성과와 건강성과를 포함하고, 양자 사이의 상호작용과 상호의존성(interdependencies)을 담을 것,
• (3) 여러 의학 전문과(medical specialties)에 걸쳐 적용 가능할 것,
• (4) 후원기관과 보건의료체계가 돌보는 환자 집단의 구성과 건강결과에 대한 포괄적 정보를 포함할 것,
• (5) 특히 외래(outpatient) 기반과 입원(inpatient) 기반 GME 프로그램 모두를 아우르는 다양한 진료 환경에 적용 가능할 것, 그리고
• (6) 지역사회와 사회 전체에 적실성을 가질 것이다.1,13,20,39–41

 

이러한 요소들을 고려하고 Nelson의 수준을 거시체계에서 개인 수준까지 적용하면서, 저자들은 통합 다수준 데이터 모델(integrated multilevel data model) 의 도식도를 개발하였다(그림 1).

• 그림 1의 패널 A는 현재의 사일로화된 상태(current state)를 보여 주는데, 여기서는 보건의료체계-GME 생태를 구성하는 다양한 요소들 사이의 복잡한 양방향 상호작용(complex bidirectional interactions)이 충분히 고려되지 않는다.
• 그림 1의 패널 B는 이러한 복잡한 상호작용을 설명하는 이상적 모델(ideal model)을 보여 주며, 이는 단지 수직적(vertical)·수평적(horizontal) 통합에 그치지 않고, 사일로와 수준을 가로질러 대각선적(diagonal) 으로도 동시에 통합한다.
  • 수직적 상호작용(vertical interactions) 은 GME든 보건의료체계든, 특정 수준의 한 주체가 동일한 교육 또는 시스템 “사일로” 안에서 상호작용할 때 발생한다.
    • 예를 들어, 레지던시 프로그램의 임상역량위원회(clinical competency committee) 가 한 레지던트의 마일스톤 평가를 완료하거나, 레지던트가 ACGME 설문을 통해 프로그램을 평가하는 경우가 이에 해당한다. 이러한 상호작용에서 나온 데이터는 개인 수준, 프로그램 수준(미시체계), 집합 수준(중간체계), 그리고 후원기관 수준(거시체계)까지 분석될 수 있다.
  • 수평적 상호작용(horizontal interactions) 은 동일한 수준에서 조직 내부에서 일어난다.
    • 예를 들어, 레지던시 프로그램이 CLE 실무 단위의 작업에 참여하는 경우, 예컨대 병원 노인의학 유닛에서의 낙상 감소 프로그램이나, 전문직간 팀(interprofessional team)이 수행하는 다른 질 향상 활동이 이에 해당한다(CL RER의 Pathways to Excellence를 반영).34,38
  • 대각선적 상호작용(diagonal interactions) 은 사일로와 수준 둘 다를 가로지른다.
    • 예로는 resident-sensitive quality measures 가 있으며, 더 나아가 보건의료체계 문화가 레지던트의 실무 패턴에 미치는 각인 효과(imprinting effects)도 여기에 포함된다.23–29

그림 1 (Figure 1) 시스템기반실무 교육과 관련된 데이터의 현재 상태(패널 A)와 이상적 상태(패널 B)

 

 

• 패널 A는 시스템기반실무 다수준 모델의 여러 구성 요소들 사이에서, 상호작용과 상호의존성이 존재함에도 불구하고 데이터가 공유되지 않고 사일로별로 분석되는 현재 상태를 보여 준다.
• 패널 B는 존재하는 상호작용과 상호의존성을 반영하여 여러 주체들 사이에 데이터가 공유되는 이상적 상태를 보여 주며, 이는 통합된 작업을 촉진하고, 지속적 개선(continuous improvement)과 보건의료체계 및 GME 체계의 공유 목표 달성을 향한 통합 데이터 분석을 가능하게 한다.

 

약어: GME, graduate medical education.

그림 1의 핵심 구성 요소 번역

패널 A: 현재 상태 (Current state) 

• 거시체계(macrosystem): 후원기관(sponsoring institutions), GME 프로그램, 수련생이 가르치고, 배우고, 실천하는 보건의료 전달체계(health care delivery systems) 또는 단일 환경을 포함
• 중간/미시체계(meso-/microsystem): 외래 및 입원 유닛, 수술실, 임상실무 현장 등을 포함하며, 이곳에서 환자들은 레지던트 의사로부터 진료를 받음. 단일 유닛/프로그램 수준일 수도 있고 여러 단위의 집합일 수도 있음
• 개인들(individuals): 이 맥락에서는 개별 환자에게 진료를 제공하는 임상의들(physicians)을 포함하며, 이들은 미시체계와 거시체계 안에 내재되어 있음
• 보건의료체계 데이터(Health system data): Health system / Hospital level outcomes / Clinic level outcomes / Individual physician performance
• GME 데이터(GME data): Sponsoring institution / GME programs (multiple) / GME program 1 / Individual resident performance

패널 B: 이상적 상태 (Ideal state) 

• 보건의료체계(Health system) 와 후원기관(Sponsoring institution)
• 임상학습환경(Clinical learning environment[s]): 병원, 클리닉, 진료 유닛(Hospitals, clinics, care units)
• GME 프로그램(GME program[s])
• 교수 의사들(Faculty physician[s])
• 레지던트들(Resident[s])
• 주요 연결 개념:
  • 통합과 협력(Integration, collaboration)
  • 거버넌스와 책무성(Governance and accountability)
  • 운영과 결과(Operations and outcomes)
  • 서비스/학습 통합(Service/learning integration)
  • 귀속과 기여(Attribution and contribution)
  • 기회구조와 각인(Affordances and imprinting)
  • 감독, 역할모델링, 교수(Supervision, role modeling, instruction)
  • 교육과정(Curriculum)

표 1. 시스템기반실무와 관련된 시스템 수준 전반의 다수준 개념적 데이터 모델의 특징 (Table 1. Features of the Multilevel Conceptual Data Model Across System Levels Relevant to Systems-Based Practice) 

수평적 상호작용 (Horizontal interactions) 

1) 거시체계: 보건의료체계와 후원기관 (Macrosystems: Health system and sponsoring institution) 

• 관계와 설명(Relationships and description): 통합과 협력(Integration and collaboration). 보건의료체계와 GME 리더십은 모두 레지던트의 전문직 발달(professional development)을 위한 적절한 조건(시설, 재정 등)을 보장할 책임이 있으며, 보건의료체계는 운영(operations)을 교육과 통합하는 데 참여해야 한다.
• 잠재적 대표 데이터(Potential representative data):
  • GME 연례 기관 검토(annual institutional review)
  • 후원기관 ADS 업데이트
  • CLER 보고서
  • 보험자 데이터(payor data; CMS/상업 청구자료)
  • CMS 비용 보고서(cost reports)
  • GME 위원회에 대한 보건의료체계 리더의 참여
  • 보건의료체계 위원회에 대한 수련생/교수진 참여

2) 중간체계와 미시체계: 병원, 클리닉, 진료 유닛, GME 프로그램 (Mesosystems and microsystems: Hospitals, clinics, care units, and GME programs) 

• 관계와 설명: 서비스 학습(service learning)과 CLE. GME 프로그램은 기본적으로 임상진료를 위해 설계된 보건의료체계 안에서 운영되며, 학습은 구조(structure), 과정(process), 성과(performance) 지표를 포함한 보건의료체계 환경 안에 “중첩되어(nested)” 있다.
• 잠재적 대표 데이터:
  • CLER Pathways to Excellence38
  • 프로그램 ACGME 연례 설문34
  • 연례 프로그램 평가 및 ADS 업데이트
  • 유닛 기반 진료 질 지표(unit-based quality of care measures)

3) 개인: 교수 의사와 레지던트 (Individuals: Faculty physicians and residents) 

• 관계와 설명: 교수, 임상감독, 역할모델링(Instruction, clinical supervision, and role modeling). 수련생은 교수 의사의 실천, 감독, 코칭(coaching)을 통해 기술을 개발한다.
• 잠재적 대표 데이터:
  • 수련생 개인 마일스톤 및 평가
  • SBP 학습 포트폴리오(예: 질 향상 프로젝트, QI projects)
  • 질과 안전 지표가 포함된 전자의무기록 감사 및 피드백(EHR audit and feedback)

수직적 상호작용 (Vertical interactions) 

4) 거시체계, 중간체계, 미시체계: 중첩된 관계 (Macrosystems, mesosystems, and microsystems: Nested relationships) 

• 관계와 설명: 거버넌스, 책무성, 인증(Governance, accountability, and accreditation). 후원기관은 GME 사명(mission)을 지원해야 하며, GME 프로그램은 환자와 보건의료체계의 요구에 부합해야 하고, 모두 공중(the public)에게 책무를 진다.
• 잠재적 대표 데이터:
  • 보건의료체계 특성(규모, 지역/환경, 비영리 여부, 정부기관 여부 등)
  • 보건의료체계 인증/인가(예: The Joint Commission)
  • 후원기관/프로그램 인증 상태(accreditation status)
  • 후원기관/프로그램의 집합 마일스톤 보고서 및 ACGME 설문34

5) 거시체계, 중간체계, 미시체계: 중첩된 관계 

• 관계와 설명: 운영과 결과(Operations and outcomes). 진료 제공 유닛(care delivery units)은 자원, 과정, 진료팀, 환자를 포함하는 보건의료체계의 구성요소이며, 각 유닛의 결과(unit outcomes)는 집합적 결과(collective outcomes)를 산출한다.
• 잠재적 대표 데이터:
  • 프로그램 수준과 유닛 수준 모두에서 보고되는 진료 질 지표
  • 보건의료체계의 재정 성과(financial performance)
  • 운영 성과(예: throughput, 입원기간 length of stay)

6) 미시체계와 개인: 중첩된 관계 (Microsystems and individuals: Nested relationships) 

• 관계와 설명: 교육과정(Curriculum). SBP를 체현하는 역량과 전문직 정체성(professional identity)의 진화를 촉진하며, 이는 개인의 전문직 가치와 기술과 완전히 통합되어야 한다. 현재는 개인과 임상기술에 초점을 두는 경향이 있어 SBP가 열망적 목표(aspirational goal)로 주변화되고 있다.
• 잠재적 대표 데이터:
  • 개인 SBP 마일스톤11
  • 졸업 및 보드시험 합격
  • SBP 학습 포트폴리오

대각선적 상호작용 (Diagonal interactions) 

7) 거시체계, 중간체계, 미시체계, 개인 (Macrosystems, mesosystems, microsystems, and individuals) 

• 관계와 설명: 귀속과 기여(Attribution and contribution). 시스템 수준 전반의 서로 다른 주체들이 건강결과에 어떠한 방식과 정도로 영향을 미치는지를 의미하며, 이는 개별적으로는 귀속(attribution), 여러 요인 중 하나로는 기여(contribution) 로 이해할 수 있다. 이러한 영향은 이론화되어 왔고, 개인과 미시체계 모두에 어떻게 적용되는지 분석할 수 있다.
• 잠재적 대표 데이터:
  • Resident-sensitive quality measures27,28
  • 서로 다른 수준에서 조직·보고되는 진료 질 데이터48

8) 거시체계, 중간체계, 미시체계, 개인 

• 관계와 설명: 기회구조와 각인(Affordances and imprinting). 환경이 수련생에게 부여하는 기회(opportunities granted to trainees)를 통해, 수련생은 각인(imprinting)의 과정을 거쳐 습관을 형성한다(예: 숨은 교육과정). 훈련 중 형성된 습관은 종종 실제 진료에서도 지속된다. 이는 수련생과 교수진이 유닛의 임상업무에 통합되는 CLE에서 흔히 발생한다.
• 잠재적 대표 데이터:
  • CLER Pathways to Excellence38 및 기타 통합성 측정치
  • 교수와 수련생의 임상 수행 데이터
  • 프로그램 졸업생 수행 데이터20,23–26,49

약어(Abbreviations):
ADS, Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) accreditation data system;
CLE, clinical learning environment;
CLER, clinical learning environment review;
CME, continuing medical education;
CMS, Centers for Medicare and Medicaid Services;
EHR, electronic health record;
EPA, entrustable professional activity;
GME, graduate medical education;
HSS, health systems science;
QI, quality improvement;
SBP, systems-based practice;
UME, undergraduate medical education.

 

• 표 1은 이러한 상호작용을 더 자세히 설명하고, 문헌 검토와 GME 공동체의 내용 전문가(content experts)에 근거하여 잠재적 데이터 출처의 예를 제시한다. 현재 SBP를 측정하기 위해 포착되거나 개발되지 않은 추가 데이터원(additional data sources)도, 그림 1의 패널 A와 B에 제시된 것처럼, 시스템의 어느 수준에서든 특정 CLE에 대한 전반적 사정(overall assessment)과 평가(evaluation)에 정보를 제공할 수 있다.

 

기회와 도전: GME 후원기관과 보건의료체계에 대한 함의 (Opportunities and Challenges: Implications for GME-Sponsoring Institutions and Health Systems) 

GME 후원기관과 프로그램이 더 높은 수준의 사회적 책무성(social accountability) 을 가져야 한다는 요구는 계속 증가해 왔다.1,22,41 이러한 요구에 응답하기 위해, 후원기관과 보건의료체계는 거시 수준에서 SBP를 운영화하기 위해 데이터를 어떻게 확보하고 분석할지 협력적으로 고려해야 한다. SBP의 교수(teaching), 학습(learning), 평가(assessment)를 지속적으로 개선하는 데 기여하는 지표(measures)를 객관적으로 채택하기 위해서는, 보건의료체계와 GME 공동체의 모든 구성원들과 함께 추가적인 연구와 논의가 필수적이다. 또한 이러한 작업은 환자와 인구집단의 결과를 향상시키기 위해 보건의료체계와의 상호작용까지 고려해야 한다.

 

현재 이러한 데이터세트를 감독하는 국가 수준의 질 관리기관(quality bodies), 규제기관(regulatory bodies), 인증기구(accrediting bodies), 정부조직(governmental organizations), 보험자(payors)는, 데이터를 더 접근 가능(accessible) 하고, 감당 가능(affordable) 하며, 실행 가능(actionable) 하고, 상호운용 가능(interoperable) 하게 만들기 위해 보건의료체계, 후원기관, 그리고 서로와 파트너십을 형성해야 한다. 그 초점은 오늘날 수련기관이 제공하는 진료와, 미래에 그 졸업생들이 사회적 요구를 충족하기 위해 제공하게 될 진료를 모두 향상시키는 데 맞추어져야 한다.1,16,41

 

저자들은 통합 다수준 데이터 모델이 광범위하게 활용될 수 있으리라고 전망한다.

• 예를 들어, SBP를 보건의료체계와 GME에서 측정하기 위한 공개 데이터베이스(publicly available databases), 성과지표(performance indices), 대시보드(dashboards)에 활용될 수 있다. 이러한 도구들은 모범적 기관(exemplary institutions)을 식별하고, 이후 그 기관들의 CLE에서 SBP의 모범사례(best practices)를 규명하기 위해 연구하는 데 사용될 수 있다.
• 또한 이들은 SBP 역량을 자신의 실천의 핵심 요소로 온전히 받아들이는 임상의들의 전문직 정체성 형성(professional identity formation) 을 촉진하는 데도 사용될 수 있는데, 이러한 임상의들은 “시스템 시민(systems citizens)” 으로 불린다.9,42–44
• GME 프로그램과 후원기관 역시 벤치마킹(benchmarking)과 지속적 개선(continuous improvement)의 역량 향상을 통해 혜택을 볼 수 있다. 예를 들어, GME와 관련된 대시보드에는 SBP 마일스톤과 레지던트 설문 데이터 같은 교육 수행지표와, 레지던트가 담당하는 병원 유닛의 사망률 및 재입원률을 결합해 담을 수 있다.45
• 개별 레지던트는 자신이 시행한 처방 패턴이 지역 및 국가 벤치마크와 비교해 얼마나 고가치 진료를 제공하는지에 대한 정보를 받을 수 있다.
• 지역사회 환자들은, 공개된 진료질 보고서의 일부로서, 특정 보건의료체계의 레지던트들이 얼마나 안전한 진료 전환(safe transitions of care)을 수행하는지에 관한 정보에 더 잘 접근할 수 있을 것이다.
• 우리 모델은 환자와 지역사회, 수련 프로그램, 후원기관, 보건의료체계, 그리고 정부를 포함한 GME 재원 제공자와 보험자에 이르기까지, 모든 이해관계자의 관심을 연결하는 데 기여할 수 있다.1–4,41

레지던트와 프로그램의 시간과 노력에 경쟁적 요구(competing demands)가 존재한다는 점을 기술한 풍부한 문헌을 고려할 때, 환자결과와 연결된 SBP를 측정하는 일은 오직 하나의 핵심역량, 즉 의학지식에 의존하는 경향을 완화할 수 있으며, 문헌에서 비판받아 온 “서비스 대 교육(service vs education)” 이분법도 극복할 수 있다.8,9,30–33 또한 저자들은 이 모델이 ACGME의 CLER Program 을 더욱 풍부하게 할 수 있으리라고 본다. 특히 GME 프로그램과 보건의료체계의 통합을 공유 목표와 데이터(shared goals and data)를 통해 촉진함으로써, SBP 운영화를 향상시키는 촉매 역할을 할 수 있기 때문이다. CLER Program은 Pathways to Excellence 를 통해 교육과 보건의료체계 업무를 연결하는 구체적 단계들을 제공하며, 이는 두 세계를 교차 연결하는(crosswalk) 핵심 과정지표(key process measures)를 명시한다.38 우리 모델은 이러한 단계들을 측정하고 보고함으로써, GME와 보건의료체계 주체들 사이의 효과적 통합을 위한 벤치마크로 삼을 수 있다.

 

저자들은 GME와 관련된 서로 다른 사일로형 데이터세트를 통합하는 다수준 데이터 모델을 구현하는 데 여러 도전이 있음을 인정한다. 이러한 수행 데이터(performance data)의 획득, 관리, 거버넌스와 관련된 비용(costs), 이해관계자(stakeholders), 전문성(expertise)을 고려해야 한다.13,19 기존 데이터세트 중 많은 것은 독점적(proprietary)이거나, GME 후원기관과 그 프로그램들이 확보하기에는 지나치게 비용이 많이 드는(cost-prohibitive) 경우가 있다. 데이터 공유는 공동선(the greater good)보다 개별 이해관계자의 이익 때문에 제한되어 왔다. 더욱이 이러한 데이터는 국가적으로 상호운용되지 않는 정보시스템에 저장되어 있을 수 있다. 따라서 이러한 빅데이터를 병합하고 다수준 분석을 수행하려면, 현재 GME 프로그램이나 심지어 보건의료체계가 보유한 인력 수준을 넘어서는 기술적 전문성(technical expertise)이 필요하다. 그럼에도 이러한 인프라를 구축하는 일은 SBP를 촉진하고, 보건의료체계와 GME 파트너들 간의 시의적절한 피드백 루프를 가능하게 하기 위해 반드시 필요하다. 저자들은 이 데이터가 매우 민감(highly sensitive)하므로, 그것이 판단(judgment)이나 경쟁(competition)을 낳는 방향이 아니라 지속적 개선과 형평성 증가(increasing equity)를 촉진하는 방향으로 사용되어야 함을 인정한다. 성과기반 보상(pay for performance) 과 같이 보건의료체계 수준 지표와 의사 수준 지표를 통합한 다수준 분석은, 보건의료체계 내에서 개인 수행의 특정 측면에 인센티브를 부여하는 것이 환자진료 개선과 무관한 의도치 않은 결과(unintended consequences)로 이어질 수 있음을 보여 준 바 있다.46

 

또한 저자들은 일부 데이터세트가 교육 목적이 아니라 인증(accreditation)이나 기타 비교육적 목적을 위해 설계되었고, 집합되고 비식별화된 형식(aggregated, deidentified formats)으로만 공개되도록 의도되었음을 인정한다. 일부 문헌은 기존 데이터세트가 신뢰할 수 없거나, 혹은 개인 수준이 아니라 프로그램 수준으로 집계했을 때에만 신뢰 가능할 수 있다고 제시한다.46 그러나 환자진료를 최적화하고 교육을 개선한다는 이중의 관심을 대변하는 데이터세트들을 신중하고 엄격하게 검토한다면, 우리는 경험적 연구(empirical studies)를 통해 SBP의 상당한 잠재력을 실제화(actualizing)하는 데 더 가까이 갈 수 있을 것이다.

 

이러한 도전을 극복하기 위해, 저자들은 의학교육 리더들이 자신의 GME 데이터와 보건의료체계 데이터를 병합하고, 이 다양한 데이터원들을 공유 가능한 데이터세트(shareable datasets)로 통합하여 국가적으로 집계할 수 있도록 옹호할 것을 촉구한다. 궁극적 목적은 레지던트의 SBP 역량과 환자 건강을 함께 향상시키는 것이다. 또한 저자들은 미국 국립의학한림원(National Academy of Medicine) 이, 보건조직, 인증기구, 정부기관, 기타 GME의 핵심 파트너들이 SBP를 지원하는 작업을 위해 협력할 수 있는 추가적인 장(venues)을 계속 마련해 줄 것을 촉구한다. 이러한 협력은 정부 및 규제기관, 보험자, 보건의료체계, GME 후원기관이 데이터를 공유하고, SBP를 위한 국가 표준(national standards)을 촉진하는 보고서를 공동생산(coproduce)하는 더 강한 파트너십으로 이어질 수 있다. 저자들은 상호운용성과 보안 문제를 극복하기 위해 클라우드 기반 컴퓨팅(cloud-based computing) 의 활용에 큰 가능성이 있다고 본다.47 저자들은 상호 합의하여 설계된 클라우드 기반 서버를 사용해, 비식별화된 데이터가 모든 이해관계자들 사이에서 공유될 수 있는 연합형 시스템(federated system) 의 개발을 제안한다. 마지막으로 저자들은 공공 및 민간 연구비 지원 프로그램(public and private grant programs)이 SBP의 혁신을 촉진하고, GME가 실제로 지역사회와 인구집단의 건강을 향상시키고 있는지를 알려 주는 사명기반 수행지표(mission-based performance measures)를 이끌 수 있는 경험적 연구를 계속 지원하고 장려할 것을 촉구한다.

결론 (Conclusions) 

SBP 역량이 세 번째 10년(third decade)에 접어든 지금도, GME 프로그램들은 시스템기반 교육과정(curriculum), 평가(assessment), 평가방법(evaluation methods), 그리고 건강결과 개선(improving health outcomes)에서 계속 도전에 직면하고 있다. 보건의료체계 내 CLE를 포괄하고 측정하는, 중첩된 거시체계·중간체계·미시체계 전반의 다수준 데이터(multilevel data) 를 통합하고 모델링하는 일은 SBP에 대한 경험적이고 시스템기반적인 접근(empirical systems-based approach)을 가능하게 할 수 있다. 이러한 노력은 임상진료와 교육의 통합을 향상시킬 수 있으며, ACGME와 기타 국가 보건조직, 내용 전문가들이 수행해 온 방대한 작업을 포함하여, 광범위한 이해관계자의 요구를 충족시킬 수 있다. GME에 대한 다수준 접근(multilevel approaches)의 개발, 연구, 채택은 SBP의 성공적 운영화, 수련생이 유능한 SBP 실천가(competent practitioners of SBP)로 성장하는 것, 그리고 사회적 요구를 충족하기 위한 의학교육과 보건의료체계의 지속적 개선에 필수적이다.