2017 학부 연구 · 재구성 프로젝트 CASE STUDY 01 BY DIANE-ANALYST

늦어진 출산,
데이터로 읽는
임신 합병증 위험.

출산 연령의 변화는 위험을 어떻게 바꿀까?
원시 기록에서 연령별 위험률까지,
보험통계의 관점으로 다시 살펴본 모성 건강.

연령별 합병증 진단 비율가상 데이터

임신성 당뇨전자간증 (Pre-eclampsia)2012–2016 통합

위험의 크기뿐 아니라,
추정의 불확실성까지 함께 읽습니다.

이 페이지의 모든 분석 수치는 직접 생성한 가상 데이터에서 산출했습니다. 실제 통계·개인정보·의료 예측·보험료 산정 결과가 아닙니다.

재구성 · 2026

01 / PROJECT OVERVIEW

하나의 질문에서,
재현 가능한 분석으로.

2017년 학부 수업에서 다룬 출산 연령과 임신 합병증의 관계를, 데이터의 출처와 계산 과정을 추적할 수 있는 분석 프로젝트로 재구성했습니다.

분석 대상60,000건

정제 후 가상 분만 기록

관찰 기간2012–2016

5개 연도 · 연간 12,000건

분석 범위20–49세

6개 연령군 · 5세 단위

위험 지표03가지

임신성 당뇨 · 전자간증 · 모성 사망

연구의 출발점

원문은 만혼과 출산 연령 상승이라는 당시의 사회적 변화에서 출발했습니다. 임신 합병증을 연령별로 살펴보고, 이를 보험 보장과 공적 지원의 관점에서 논의하는 것이 학부 연구의 목적이었습니다.

핵심 질문

진료 건수를 환자 수로 오인하면 위험이 과대평가됩니다. 재구성에서는 ‘임신 한 건’을 관찰 단위로 정하고, 반복 진료를 합친 뒤 같은 연령·연도의 분모와 연결했습니다.

이번 재구성의 범위

2017년 연구 주제에 재현 가능한 데이터 처리 과정을 더했습니다. 재구성한 구현을 당시 수행 내역으로 소급하지 않습니다.

02 / DATA PIPELINE

수집 → 정제 → 결합 → 집계 → 분석. 모든 결과는 동일한 원시 데이터에서 시작합니다.

03 / RISK ANALYSIS

04 / IMPLICATIONS