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문제 정의
- 본 연구는 병원정보시스템에 저장된 임상 데이터를 이용하여 적절한 환자분류가 가능한지 조사하고 이를 간호인력 성과관리 및 수급관리 등에 적용해도 무리가 없는지에 대한 타당성을 검토한 연구이다.
- 본 연구에서는 간호사가 환자분류를 작성하지 않고, 병원정보시스템에 저장된 임상 데이터를 이용하는 것이 가능한지 확인하기 위하여 간호사가 작성한 환자분류점수와 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수를 비교 분석하였다.
- 임상(clinical)이란 이론과학이나 기초과학과는 달리 환자의 실제적인 진찰 및 치료에 관계되는 것을 의미하며, 데이터(data)란 텍스트, 숫자, 소리, 이미지 등 컴퓨터에 의해 처리될 수 있는 형태의 실제 정보이다[4]. 본 연구에서는 서울 시내에 소재한 일개 종합전문요양기관의 병원정보시스템에 저장된 환자와 관련된 데이터를 의미한다.
- 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수는 타당도 검증을 마친 임상 데이터 조건을 의료정보개발팀에 의뢰하여 점수를 수집하였다. 의료정보개발팀에서 제공한 점수가 정확한지 확인하기 위해 1일 재원환자 전체의 환자분류 점수와 의료진이 사용하는 입력 및 조회 화면에 입력된 자료가 일치하는지 확인하였다. 예를 들면 'Vital Sign(V/S) check‘ 횟수가 1∼3회는 1점, 4∼6회는 2점, 7∼9회는 3점, 10회 이상은 4점으로 점수를 환산하게 되어 있는데, 의료정보개발팀에서 제공한 점수가 정확한지 V/S 기록지의 입력된 횟수를 확인하여 검증하였다.
- 이러한 임상 데이터를 환자 중증도 분별에 활용할 수 있다면 간호사의 업무 부담을 가중시키지 않고서도, 정확하고 신속하게 업무량을 산정하여 간호단위별 소요 인력을 실시간 계산할 수 있으리라 사료된다. 이에 본 연구에서는 간호사가 작성한 환자분류와 임상 데이터를 이용한 환자분류를 비교 분석하여 임상 데이터를 이용한 자동화된 환자분류가 가능한지 확인하고자 하였다.
제안 방법
- 1단계로 환자분류 항목별 이용 가능한 임상 데이터에 대한 초안을 작성하여 이를 전체 간호팀에 배포하고 의견을 수렴하여 수정 보완한 후 1차안을 선정하였다. 1차안에 대한 간호사 전문가 집단의 내용 타당도 검증 결과, 내용 타당도 지수가 0.
- 수간호사를 통해 각 간호사에게 연구의 취지를 설명한 후, 임상 데이터 이용에 대한 내용 타당도를 ‘매우 타당하다’, ‘타당하다’, ‘타당하지 않다’, ‘매우 타당하지 않다’ 중 선택하도록 하였다. 1차 타당도 검증 결과 타당도가 낮은 항목은 전문가 집단에서 수정 보완하여 재조사하였다.
- 2) 상기 항목 1)에서 선정되는 환자분류에 이용되는 임상 데이터의 내용적 타당성을 검증한다.
- 3) 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수와 간호사가 작성한 환자분류 점수의 구성 타당도를 검증한다.
- 4) 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수와 간호사가 작성한 환자분류 점수를 비교하여 두 방법 간의 상관성을 검증한다.
- 5) 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수와 간호사가 작성한 환자분류 점수를 상호 비교하여 두 방법 간의 차이를 산출한다.
- 7개 병동(산부인과, 종양내과, 소화기내과, 정형외과, 일반외과, 호흡기내과, 소아과)의 2010년 5월 26일 기준 재원환자 348명을 대상으로 간호사가 작성한 환자분류와 임상 데이터를 이용한 환자분류를 비교하여 구성 타당도와 두 방법 간 상관성 및 차이를 검증하였다.
- 이외 타당도가 낮은 3가지 활동은 간호 단위마다 다양한 간호 행위명과 간호 진술문을 사용하고 있어 표준화에 어려움이 있고, 신규 행위명을 추가하여 간호사들에게 처방하게 하는 것은 간호사들에게 업무 부담이 가중될 것으로 판단하여 제외하였다. [표 1]에 병원정보시스템에 저장된 임상데이터에서 KPCS-1에 있는 간호활동항목에 상응하는 항목을 대응시킨후 각 항목에 대해 산정된 내용타당도를 정리하였다. 예를 들어 KCPS-1의 항목 34의 'start IV' 항목은 병원정보시스템의 ‘Entry of nursing activity' 에 상응하는 항목이며 내용타당도는 85.
- [표 4]에 간호사가 분류한 방법과 임상데이터에 연동되어 분류하는 2가지 조사방법으로 산출된 급내상관 분석 결과를 제시하였다. 환자분류를 위한 각 항목별 평균점수와 급내상관계수(Intraclass correlation coefficient)를 함께 제시하였다.
- [표 5]에 환자분류체계의 각 항목에 대한 2가지 조사 방법 간 점수 차이를 Wilcoxon 부호 순위 검정법으로 분석한 결과를 보였다. 각 항목별로 분류점수의 평균값과 표준편차도 함께 제시하였다.
- 본 연구는 간호사에게 업무 부담을 가중시키지 않고, 임상 데이터를 활용하여 정확하고 신속하게 자동화된 환자분류가 가능한지 확인하고자 서울시내에 소재한 일개 종합전문요양기관을 대상으로 환자분류에 이용할 수 있는 임상 데이터를 확인하고 이에 대한 내용 타당도와 구성 타당도를 검증하였으며, 간호사가 작성한 환자분류 점수와 임상 데이터를 이용한 점수 간에 상관도 및 차이 검증을 통해 두 가지 방법을 비교 분석하였다.
- 본 연구의 환자분류 도구로는 병원간호사회에서 개발한 일반 병동용 요인형 환자분류도구를 수정하여 2009년 신뢰도와 타당도를 검증한 KPCS-1을 사용하였다[5] . KPCS-1은 활력징후 측정, 감시, 호흡치료, 위생, 식이, 배설, 운동, 검사, 투약, 처치, 특수처치, 교육/정서적 지지의 12개 영역, 50개 간호활동, 73개 항목으로 구성되며, 환자를 1군은 총점 1∼10점, 2군 11∼20점, 3군 21∼30점, 4군 31점 이상으로 4개의 분류군으로 나누고 있다.
- 수간호사를 통해 각 간호사에게 연구의 취지를 설명한 후, 임상 데이터 이용에 대한 내용 타당도를 ‘매우 타당하다’, ‘타당하다’, ‘타당하지 않다’, ‘매우 타당하지 않다’ 중 선택하도록 하였다.
- 2008년 이전에는 일반 병동에 요인형 환자분류 도구가 없었으므로 대부분 원형 환자분류 도구를 이용해왔다[8][2][12]. 요인형 환자분류 시스템을 개발한 연구로 월터리드 육군병원의 환자분류도구를 수정하여 개발한 시스템이 있으나 그 타당성을 검증하지 않고 사용하였다[8].
- 환자 분류쳬계는 원형(proto type)과 요인형(factor type)의 두가지 형태가 있으며 원형은 열거된 간호행위의 유사성에 따라 순위척도로 환자의 군을 분류하는 방법이고, 요인형은 항목별 환자의 간호요구를 점수화한후 각 항목 점수를 모두 더하여 환자의 등급을 구분하는 방법이다[13]. 원형은 적용이 쉽다는 장점이 있지만 매일 매일 변하는 환자의 상황을 반영해주기 어렵다는 단점이 있기 때문에 인력수요예측에 요긴한 요인형 환자분류체계를 이용하였다.
- 국내에서는 2002년 병원 간호사회에서 개발한 12개 영역의 일반병동환자분류도구를 사용하고 있지만 환자의 간호요구 정도를 타당하게 나타내는 데에는 미흡한 상태이다. 이에 2009년 병원간호사회에서 간호인력 배치 및 간호원가 산정을 위한 기초 도구로 간호 요구도에 따른 12개 영역 50개 간호활동, 73개 항목으로 구성된 한국형 환자분류도구-1(KPCS-1: Korean Patient Classification System for nurses version 1)을 개발하여 신뢰도와 타당도를 검증하고 환자분류점수 1점당 간호시간 환산지수를 산출하였다[1].
- 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수는 타당도 검증을 마친 임상 데이터 조건을 의료정보개발팀에 의뢰하여 점수를 수집하였다. 의료정보개발팀에서 제공한 점수가 정확한지 확인하기 위해 1일 재원환자 전체의 환자분류 점수와 의료진이 사용하는 입력 및 조회 화면에 입력된 자료가 일치하는지 확인하였다.
- 현행 일반병동 환자분류를 입력하고 있는 담당간호사가 2010년 5월 26일 24시간 동안(0시∼24시) 간호사가 수행한 행위를 근거로 환자분류 점수를 작성하도록 하였다.
- 현행 일반병동 환자분류를 입력하고 있는 담당간호사가 2010년 5월 26일 24시간 동안(0시∼24시) 간호사가 수행한 행위를 근거로 환자분류 점수를 작성하도록 하였다. 환자분류 조사지는 5월 25일 수간호사를 통해 환자별 담당 간호사에게 조사 목적과 방법을 설명한 후 배포하도록 하였으며, 5월 26일 재원환자목록을 확인하여 누락이 없는지 검토한 후 27일에 수거하였다.
- [표 4]에 간호사가 분류한 방법과 임상데이터에 연동되어 분류하는 2가지 조사방법으로 산출된 급내상관 분석 결과를 제시하였다. 환자분류를 위한 각 항목별 평균점수와 급내상관계수(Intraclass correlation coefficient)를 함께 제시하였다.
대상 데이터
- 1단계로 환자분류 항목별 이용 가능한 임상 데이터에 대한 초안을 작성하여 이를 전체 간호팀에 배포하고 의견을 수렴하여 수정 보완한 후 1차안을 선정하였다. 1차안에 대한 간호사 전문가 집단의 내용 타당도 검증 결과, 내용 타당도 지수가 0.80 미만인 항목의 수정 보완 방법 및 본 연구에서 제외할 항목을 결정하였고, 수정된 항목의 내용 타당도를 재조사한 후 환자분류에 이용 가능한 임상 데이터 최종안을 선정하였다.
- 예를 들면 'Vital Sign(V/S) check‘ 횟수가 1∼3회는 1점, 4∼6회는 2점, 7∼9회는 3점, 10회 이상은 4점으로 점수를 환산하게 되어 있는데, 의료정보개발팀에서 제공한 점수가 정확한지 V/S 기록지의 입력된 횟수를 확인하여 검증하였다. 연구에 포함된 환자분류 46개 활동을 모두 검증한 후에, 5월 26일 7개 병동 348명 재원환자에 대한 환자별 환자분류 점수를 수집하였다.
- 전문가 집단에 의해 선정된 임상 데이터는 임상관찰 기록지, 중환자실기록지, 통증기록지 등을 포함한 16개였으며, 이중 간호 처방 화면이 가장 많이 선정되었다[표 1]. 예를 들면 34번 활동 ‘Start Intra-Venous injection(IV)’라는 활동의 점수를 수집하기 위해 간호 처방 화면에서 행위명 ‘IV insertion'을 입력하면 1점으로 계산하는 방식으로 선정하였다.
- 총 348명 연구 대상 환자의 환자분류 점수 자료가 분석에 이용되었다. 연구 대상 환자의 남, 녀 비율은 각각 52.
- 환자분류에 이용 가능한 임상 데이터가 포함된 화면으로 임상관찰기록지, 중환자실기록지, 간호 처방 등 16개 화면을 선정하였으며 이 중 간호사의 직접 간호 행위를 입력하고 있는 간호 처방 화면을 가장 많이 이용하였다. KPCS-1은 간호사가 환자 간호를 위해 직접 제공하는 간호활동을 기초로 개발된 환자분류도구이기 때문에 간호 처방 화면에서 입력하고 있는 간호 행위명과 일치하는 부분이 많았다.
- 환자분류에 이용 가능한 임상데이터를 선정하기 위해, 서울 시내에 소재한 일개 종합전문요양기관의 간호 관리자로서 간호부를 대표할 수 있는 팀장 3명과 수간호사 7명, 간호부 업무개선 파트 총괄 1명과 전산담당 1명으로 구성된 간호관리전문가 집단이 2010년 3월에서 5월 사이 5차례의 검토 과정을 통해 환자분류에 이용 가능한 임상데이터 최종안을 작성하였다.
- 환자분류에 이용되는 임상 데이터의 내용적 타당성을 검증하기 위해 학사 학위 이상이며 5년 이상 병동에 근무하면서 병원정보시스템을 직접 사용하는 7개 병동 (산부인과, 종양내과, 소화기내과, 정형외과, 일반외과, 호흡기내과, 소아과) 간호사 28명으로 전문가 집단을 구성하였다. 수간호사를 통해 각 간호사에게 연구의 취지를 설명한 후, 임상 데이터 이용에 대한 내용 타당도를 ‘매우 타당하다’, ‘타당하다’, ‘타당하지 않다’, ‘매우 타당하지 않다’ 중 선택하도록 하였다.
데이터처리
- 1) 측정변수에 대한 정규성은 Shapiro-Wilk로 검정한 결과 대부분의 변수에서 정규성을 만족하지 못한 것으로 나타나 비모수 통계방법을 이용하여 분석하였다.
- 2) 대상자의 일반적 특성은 실수 및 백분율을 이용하였다.
- 3) 간호사가 작성한 환자분류 점수와 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수의 구성타당도 검증은 Kruskal-Wallis 및 사후 분석으로 Mann-Whitney U를 이용하였다.
- 4) 간호사가 작성하는 환자분류 방법과 임상 데이터를 이용한 환자분류 방법 간 상관성 검증은 급내 상관분석(intraclass correlation analysis)을 이용하였고, 두 방법 간의 차이는 Wilcoxon 부호 순위 검정법을 사용하였다.
- 수집된 자료는 연구 목적에 따라 SPSS for window 프로그램을 이용하여 전산 통계 처리하였다.
성능/효과
- 2. 진료과별 환자분류 점수를 비교한 결과 간호사 작성 방법(X2=35.69, p<.001)과 임상 데이터 이용 (X2=39.92, p<.001) 방법 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났고, 환자 유형별 환자분류 점수도 간호사 작성 방법(X2=26.3, p<.001)과 임상 데이터 이용 방법(X2=35.7, p<.001)모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 환자분류의 구성 타당도가 두 방법 모두 동일하게 검증되었다.
- 28명의 전문가 타당도 검증 결과 ‘타당하다’ 이상의 응답이 나온 비율이 80% 미만인 항목은 9개(18%)였고, 41개(82%)활동은 타당도가 높은 것으로 나타났다.
- 3. 연구 대상 병원의 7개 병동 348명을 대상으로 간호사가 작성한 환자분류 점수와 임상 데이터를 이용한 점수를 비교하여 조사 방법 간 상관성을 검증한 결과 0.96(p<.001)의 높은 상관계수를 나타내었다.
- 4. 간호사 작성 방법과 임상 데이터 이용 방법 간의 차이를 검증한 결과 간호사가 작성한 총점의 평균은 10.71, 임상 데이터를 이용한 총점의 평균은 12.95로 임상 데이터를 이용한 점수의 평균이 다소 높았고, 환자분류 11개 영역 중 3개 영역 호흡치료, 위생, 배설을 제외한 8개 영역에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으나 실용적인 문제는 없었다.
- [표 3]에 4가지 환자유형(재원중인 환자, 입원당일환자, 전동환자, 퇴원환자)의 환자들을 대상으로 산정한 점수들을 서로 다른 환자유형 간 에 통계적으로 비교한 결과를 보였고 [그림 2]에 그래프로 나타내었다. MannWhitney U를 통해 사후 검정 한 결과 간호사 작성 방법은 퇴원당일 점수가 재원중과 입원당일, 전출입당일 점수와 유의한 차이를 나타냈다. 임상 데이터를 이용한 경우는 재원중과 입원당일 점수 차이를 제외한 모든 유형별 점수에 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.
- Wilcoxon 부호 순위를 이용하여 조사 방법 간 차이를 검증한 결과 간호사가 작성한 점수 평균은 10.71, 임상 데이터를 이용한 점수의 평균은 12.95로 임상 데이터를 이용한 점수의 평균이 약간 높은 것으로 나타났다. 11개 영역 중 3개 영역 호흡치료, 위생, 배설을 제외한 8개 영역에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p<.
- 간호사가 작성하는 환자분류 방법과 임상데이터를 이용한 환자분류 방법 간 상관성을 검증한 결과 검사 영역에서 0.72의 약간 낮은 상관계수를 보였으나 11개 영역 모두 통계적으로 유의하였으며 전체적으로 0.96(p<.001)의 높은 상관계수를 나타내었다.
- 간호사가 작성한 총점의 평균은 10.71, 임상 데이터를 이용한 총점의 평균은 12.95로 두 방법 간에 다소 차이가 있었으며, 11개 영역 중 8개 영역에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 송경자 등[5]의 연구에서 KPCS-1의 신뢰도와 타당도 검증 연구에서 총점의 평균은 13.
- 추후 교차 시험의 경우 ‘추가 혈액 검사’ 활동 점수에서 제외할 지에 대한 재검토가 필요할 것으로 생각된다. 그러나 거의 모든 영역에서 통계적으로 유의한 상관계수가 산출되었으므로 본 연구에서 임상 데이터를 이용하여 환자 중중도를 분별하는 기법의 신뢰도가 확보되었다고 사료된다.
- 급내 상관분석(intraclass correlation analysis)을 이용하여 조사 방법 간 신뢰도를 검증한 결과 간호사가 작성한 점수와 임상 데이터를 이용한 점수의 전체 환자 분류 점수는 0.96(p<.001)의 높은 상관계수를 보였으며, 11개 영역 중 검사가 0.72로 약간 낮은 상관관계수를 보였다.
- 본 연구 결과 간호사가 작성한 환자분류 방법과 임상 데이터를 이용한 환자분류 방법 모두 환자의 특성별로 환자의 간호 요구도를 명확하게 구분해 줄 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 간호사에게 업무 부담을 가중시키는 수동적인 방법 대신 본 연구에서처럼 기존에 입력된 임상 데이터를 이용한 환자분류 기법은 충분히 수용할 만한 수준이라고 할 수 있다.
- 지금까지 개발된 환자 중증도를 분별하는 시스템은 기존 연구에서 제시하고 있는 환자분류 항목을 사용자가 직접 입력하는 형태이며, 종합병원 간호정보시스템의 전산화 정도를 분석한 결과 41개 중 26개 병원 (62.5%)에서 환자분류에 활용 가능한 정보들이 전산화 되어 있는 것으로 나타났다. 2008년 이전에는 일반 병동에 요인형 환자분류 도구가 없었으므로 대부분 원형 환자분류 도구를 이용해왔다[8][2][12].
- 진료과별 환자분류 점수를 비교해 본 결과 간호사 작성 방법과 임상 데이터 이용 방법 모두 외과와 호흡기 내과 환자의 점수가 높게 나타났고, 산부인과 환자의 점수가 가장 낮게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다. [표 2]는 7개 진료과별 환자분류점수를 2가지 조사방법 즉 간호사가 분류한 방법과 임상데이터에 연동되어 분류되는 방법으로 산정한 후 점수들을 서로 다른 진료과들 간의 차이를 통계적으로 분석한 결과이고 이를 [그림 1]에 그래프로 나타내었다.
- 0%)이었다. 진료과별 환자수는 산부인과가 가장 적은 38명(10.9%)이었고, 소화기내과가 가장 많은 58명 (16.7%) 이었으며, 환자 유형은 재원중인 환자가 274명 (78.7%)으로 가장 많은 비율을 차지하였다.
- 환자분류에 이용되는 임상 데이터에 대한 내용적 타당성을 검증한 결과 환자분류 50개 간호 활동 중 41개 (82%)활동은 타당도가 높게 나타났고, 9개 활동(18%)은 타당도가 낮았다. 타당도가 낮은 9개 활동 중 5개를 수정 보완하여 총 46개(92%)의 환자분류 활동이 임상 데이터를 이용하는 것이 타당한 것으로 판단하였다. 조인숙 등[10]의 연구에서도 욕창발생 위험요인을 중심으로 욕창 발생과 밀접하게 관련 되는 것으로 알려진 30개의 개념 중 28개(93.
- 28명의 전문가 타당도 검증 결과 ‘타당하다’ 이상의 응답이 나온 비율이 80% 미만인 항목은 9개(18%)였고, 41개(82%)활동은 타당도가 높은 것으로 나타났다. 타당도가 낮은 9개 활동을 13명의 간호 관리자 전문가 집단에서 검토한 결과 5개 활동은 기존에 간호사가 입력하던 내용이나 도구에서 요구하는 조건에 만족되지 않는 부분이 있어 간호 처방 화면에 신규 간호 행위명을 추가하여 수정 보완한 후 타당도 검사를 실시한 결과 5개 활동 모두 90점 이상의 타당도 점수를 받은 것으로 나타났다. 이외 타당도가 낮은 3가지 활동은 간호 단위마다 다양한 간호 행위명과 간호 진술문을 사용하고 있어 표준화에 어려움이 있고, 신규 행위명을 추가하여 간호사들에게 처방하게 하는 것은 간호사들에게 업무 부담이 가중될 것으로 판단하여 제외하였다.
- 환자 유형별 환자분류 점수의 차이를 비교한 결과 퇴원당일 점수가 가장 낮았으며, 간호사 작성 방법과 임상데이터 이용 방법 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. [표 3]에 4가지 환자유형(재원중인 환자, 입원당일환자, 전동환자, 퇴원환자)의 환자들을 대상으로 산정한 점수들을 서로 다른 환자유형 간 에 통계적으로 비교한 결과를 보였고 [그림 2]에 그래프로 나타내었다.
- 간호사가 작성한 환자분류 점수와 임상 데이터를 이용한 환자분류 점수 모두 모두 진료과별 환자 특성 그리고 입퇴원 및 전출입 등 환자의 유형별 특성에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보여, 송경자 등[5]의 연구 결과와 동일하게 KPCS-1이 환자의 간호 요구도를 의미 있게 반영한다는 것을 재확인하였다. 환자 유형별로 간호사 작성 방법과 임상 데이터 이용 방법 모두 재원 중과 입원당일 점수는 비슷하였고, 전출입당일 점수가 가장 높았으며, 퇴원당일 점수가 가장 낮게 나타나 두 방법 간에 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 또한 환자 유형 중 퇴원당일 점수가 가장 낮았던 결과와도 일치하였다.
- 환자분류에 이용되는 임상 데이터에 대한 내용적 타당성을 검증한 결과 환자분류 50개 간호 활동 중 41개 (82%)활동은 타당도가 높게 나타났고, 9개 활동(18%)은 타당도가 낮았다. 타당도가 낮은 9개 활동 중 5개를 수정 보완하여 총 46개(92%)의 환자분류 활동이 임상 데이터를 이용하는 것이 타당한 것으로 판단하였다.
후속연구
- 나아가 간호업무양에 따른 병동별 환자간호결과를 비교할 수 있는 기초자료도 산출할 수 있다. 그러나 임상 데이터를 이용한 자동화된 환자분류 시스템을 개발하려면 본 연구에서 제외한 4가지 활동에 대한 표준화와 이의 적용 방법을 모색해야 하며, 간호사 작성 방법보다 임상 데이터 점수가 높게 나타난 검사 영역에 대한 추가 검토가 필요할 것이다.
- 본 연구는 연구 범위가 단일 의료기관의 7개 병동으로 국한되었으므로 일반화에 제한이 있을 수 있다. 향후에는 연구 대상 범위를 확대한 반복 연구와 본 연구에서 제외된 4가지 환자분류 활동의 임상 데이터 이용 방법 모색 연구, 임상 데이터를 이용한 자동화된 환자 분류시스템을 개발하고 이의 타당성을 검증하는 추후 연구 등이 수행되어야 할 것이다.
- 또한 전자간호기록 데이터를 이용하여 욕창발생예측도구 개발이 가능하며 이는 일상적으로 수집되는 데이터를 이용해 추가적인 데이터 획득 없이 임상 의사결정에 유용한 정보를 얻을 수 있음을 강하게 시사하는 것이라 하였다[10]. 이에 따라 환자분류 시스템 역시 일상에서 수집되는 임상 데이터를 이용하여 개발이 가능할 것으로 기대된다.
- 또한 간호사에게 업무 부담을 가중시키는 수동적인 방법 대신 본 연구에서처럼 기존에 입력된 임상 데이터를 이용한 환자분류 기법은 충분히 수용할 만한 수준이라고 할 수 있다. 이와같이 기존에 입력된 임상 데이터를 이용하여 매 근무조마다 환자분류을 손쉽게 할수 있다면 이에 따른 각병동별 근무조별 필요간호인력을 추출할 수 있는 프로그램을 개발하여 간호관리자가 매일, 매주, 매월의 필요간호인력을 자동 산정할 수 있을 것이다. 또한 현행 간호수가내에서 배치가능한 인력수준과 환자분류에 의거하여 산정되는 실제로 필요한 간호인력수준간 차이를 추적하여 적정 간호인력에 대한 의사결정도 가능하다.
- 추후 교차 시험의 경우 ‘추가 혈액 검사’ 활동 점수에서 제외할 지에 대한 재검토가 필요할 것으로 생각된다.
- 추후 수혈 시 활력징후 측정을 ‘V/S check'에서 제외할 수 있도록 시스템을 보완해야 할 것으로 판단된다.
- 본 연구는 연구 범위가 단일 의료기관의 7개 병동으로 국한되었으므로 일반화에 제한이 있을 수 있다. 향후에는 연구 대상 범위를 확대한 반복 연구와 본 연구에서 제외된 4가지 환자분류 활동의 임상 데이터 이용 방법 모색 연구, 임상 데이터를 이용한 자동화된 환자 분류시스템을 개발하고 이의 타당성을 검증하는 추후 연구 등이 수행되어야 할 것이다.
- 전산화된 정보시스템을 이용하여 업무의 효율성과생산성을 높이고자하는 노력은 의료분야뿐 아니라 교육, 경영분야 등 사회전반적인 추세이다[3][6][7]. 환자의 안전을 보장하고 간호의 효율성을 높이기 위하여 간호 분야에서도 현재 사용하고 있는 전자간호기록시스템 (ENR), 전자의무기록시스템(EMR), 병원정보시스템 (HIS)등에서 추출할 수 있는 정보를 이용하고 현재 외래 당뇨환자나 천식환자 등에서 유용하게 사용하고 있는 모바일 의료시스템[3]과도 연계할 수 있는 정보시스템 개발연구를 제언한다.
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