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KNN 연구 요약서

Title Nationwide NICU Infection-Prevention Quality Improvement and Outcomes in Very Low Birth Weight Infants: A Korean Neonatal Network Study
Author 오문연
작성자 오문연
Background 2019년을 전후하여 보건당국은 NICU 의료관련감염 감시체계 도입, NICU 감염예방 표준지침 제정, NICU 적정성 평가 등 국가 차원의 질 향상(Quality Improvement, QI) 사업을 시행하였다. 이러한 정책은 감염예방, 환자안전 강화, 치료 표준화 등을 통해 미숙아의 치료 성과를 개선하는 것을 목표로 한다. 한국 신생아 네트워크(KNN)는 전국 NICU에 등록된 극소저체중아(VLBWI)의 임상·예후 정보를 장기간 축적해온 레지스트리로서, 이러한 국가적 QI 정책의 효과를 평가할 수 있는 최적의 자료 기반을 제공한다. 본 연구는 2019년 QI 정책 도입 전후의 극소저체중아 주요 합병증 및 사망률 변화를 비교하여, 정부 차원의 QI 프로그램이 실제 임상 예후 개선에 기여했는지를 평가하고자 한다.
Aim / Hypothesis 1. 2019년 QI 정책 도입 전후, 극소저체중아의 의료관련감염, 주요 합병증, 사망률이 변화했는지 비교한다. 2. Propensity score를 통해 환자 특성 차이를 보정한 후에도 QI 이후 기간에서 더 좋은 예후가 나타나는지 평가한다. 3. 연도별 추세 분석을 통해 QI 도입 이후 장기적 개선 경향이 있는지 확인한다.
Inclusion Criteria KNN에 등록된 VLBWI: 재태연령 32주 미만 또는 출생체중 1500g 미만 조사 기간: o 2013–2018년 (QI 도입 이전) o 2019–2023년 (QI 도입 이후)
Exclusion Criteria 산전에 진단된 주요 선천성 기형 주요 결과변수 결측 사례
Study Design Statistical methods 전국 다기관 후향적 코호트 연구(KNN 데이터 기반). - 분석 단위: 환자 수준 - 비교 구조: Pre-QI (2013–2018) vs Post-QI (2019–2023) - 추가적으로 연도별 변화 추세 확인 1) 기술 통계 - Pre-QI vs Post-QI 두 그룹의 기본 특성 비교 - 연속형: t-test 또는 Mann–Whitney - 범주형: χ² test 2) 단순 전후 비교 (주 분석) - QI 이후 각 outcome의 비율이 감소했는지 비교 - χ² test로 crude 비교 - 이후 로지스틱 회귀로 주요 공변량 보정 - 보정 변수: GA, BW, 성별, 산전 스테로이드, 산모 합병증, PROM 등 3) Propensity Score 분석 (환자 특성 보정) - 노출 변수: Post-QI 출생 - PS 방법: 1:1 matching 또는 IPTW(inverse probability weighting) - 매칭/가중 후: Outcome 발생률 비교 - OR 또는 RR 제시 4) 연도별 추세 분석(단순 시계열) - 2013–2023 연도별 outcome 비율을 꺾은선 그래프로 제시 - QI 도입 이후 감소 경향이 있는지 단순 선형회귀로 추세 검정 - 종속 변수: 연도별 outcome 비율 - 독립 변수: 연도(year), QI 이후 여부
Primary Outcomes 의료관련감염(Late-onset sepsis, culture-proven sepsis) NICU 재원 중 사망률 중증 합병증 또는 사망 복합지표 - Moderate-to-severe BPD, IVH grade III–IV 또는 PVL, NEC stage II 이상, 치료 필요한 ROP, 사망
Secondary Outcomes and Definitions 개별 합병증(BPD, IVH, NEC, ROP 등) 산소/기계환기 기간 재원 기간
Protocols 1. 데이터 정제 및 변수 정의 - KNN 레지스트리에서 연구 변수 추출 - 결측치 비율 확인 후 적절한 처리(complete case 또는 단순 대체) 2. Two-period dataset 구축 - Pre-QI: 2013–2018 - Post-QI: 2019–2023 3. 기술 통계 분석 - 두 기간의 baseline 비교 4. 전후 비교 분석 - Outcome의 crude 차이 - 공변량 보정 로지스틱 회귀로 adjusted OR 계산 5. Propensity score matching/IPTW - PS balance 확인 후 - outcome 비교 6. 연도별 추세 분석 - 꺾은선 그래프 - 선형회귀 기반 단순 trend test 7. 해석 및 논의 - QI 정책 효과 있는 outcome - 효과가 약하거나 없는 outcome - 환자 mix 변화 보정 후에도 일관성 있는지 설명
Funding 없음.

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