지금까지 의료서비스에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 기존 연구들은 원인변수와 결과변수와의 관계를 규명하는 데만 초점을 두고 있다. 하지만 의료서비스 문제는 다른 서비스 산업과 상대적으로 비교해볼 때 문제 발생 시 고객이 느끼는 감정은 다를 것이라 예측되며, 최근 의료관광과 더불어 의료서비스의 중요성이 부각되는 시점이다. 이에 본 연구는 의료서비스 문제에 관한 정성적 자료를 실증 분석하였으며, 단어구름기법도 이용하였다. 연구의 주요결과를 살펴보면, 의료서비스 문제는 항목별로 의료과실, 간호사 업무미숙, 무심한 진료, 과잉검사 및 진료, 치료강요 및 거부, 응급대기, 불친절, 예약문제, 프로세스문제, 불편함 등 총 10개의 요인으로 나타났다. 그 중 복구 불가능한 서비스 실패에서 가장 많이 산출된 주요 단어는 의료과실, 무심한 진료, 간호사의 업무미숙 순이며, 복구 가능한 서비스 실패에서는 불친절한 태도와 예약시스템에 관한 부정적 경험의 주요 단어가 가장 많이 도출되었다. 의료서비스 문제 후 고객행동은 대부분 강력한 항의를 하며, 아주 심각한 문제에 대해서는 공개적 항의를 하거나 법적대응을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론에서는 연구결과 요약과 시사점, 그리고 향후 연구에 대한 제언을 하였다.
지금까지 의료서비스에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 기존 연구들은 원인변수와 결과변수와의 관계를 규명하는 데만 초점을 두고 있다. 하지만 의료서비스 문제는 다른 서비스 산업과 상대적으로 비교해볼 때 문제 발생 시 고객이 느끼는 감정은 다를 것이라 예측되며, 최근 의료관광과 더불어 의료서비스의 중요성이 부각되는 시점이다. 이에 본 연구는 의료서비스 문제에 관한 정성적 자료를 실증 분석하였으며, 단어구름기법도 이용하였다. 연구의 주요결과를 살펴보면, 의료서비스 문제는 항목별로 의료과실, 간호사 업무미숙, 무심한 진료, 과잉검사 및 진료, 치료강요 및 거부, 응급대기, 불친절, 예약문제, 프로세스문제, 불편함 등 총 10개의 요인으로 나타났다. 그 중 복구 불가능한 서비스 실패에서 가장 많이 산출된 주요 단어는 의료과실, 무심한 진료, 간호사의 업무미숙 순이며, 복구 가능한 서비스 실패에서는 불친절한 태도와 예약시스템에 관한 부정적 경험의 주요 단어가 가장 많이 도출되었다. 의료서비스 문제 후 고객행동은 대부분 강력한 항의를 하며, 아주 심각한 문제에 대해서는 공개적 항의를 하거나 법적대응을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론에서는 연구결과 요약과 시사점, 그리고 향후 연구에 대한 제언을 하였다.
Various studies have been done in medical service area but they have just focused on the examination of the relationships between cause and effect variables. This study, thus, empirically analyzed qualitative data regarding medical service problems using word cloud technique. The major results of th...
Various studies have been done in medical service area but they have just focused on the examination of the relationships between cause and effect variables. This study, thus, empirically analyzed qualitative data regarding medical service problems using word cloud technique. The major results of the paper are as follows. The data reveal ten sources in medical service - forced treatment, excess inspection, misdiagnosis, carelessness, inexperienced service, waiting for emergency, reservation problem, unkindness, process problem, and inconvenience. Major words in the category of irrecoverable service failure are misdiagnosis, careless treatment, and inexperienced service whereas those in recoverable service failure are unkind attitude and negative experience in reservation system. Those who experienced a medical service problem are usually engaged in a public act and they make public protests and legal action against very severe problems. The conclusion of this study also suggests a summary, implication, and agenda of the research.
Various studies have been done in medical service area but they have just focused on the examination of the relationships between cause and effect variables. This study, thus, empirically analyzed qualitative data regarding medical service problems using word cloud technique. The major results of the paper are as follows. The data reveal ten sources in medical service - forced treatment, excess inspection, misdiagnosis, carelessness, inexperienced service, waiting for emergency, reservation problem, unkindness, process problem, and inconvenience. Major words in the category of irrecoverable service failure are misdiagnosis, careless treatment, and inexperienced service whereas those in recoverable service failure are unkind attitude and negative experience in reservation system. Those who experienced a medical service problem are usually engaged in a public act and they make public protests and legal action against very severe problems. The conclusion of this study also suggests a summary, implication, and agenda of the research.
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문제 정의
의료서비스 문제로 산출되는 주요 단어를 바탕으로 고객의 불만족을 세분화하고 단어 구름 기법을 통해 시각화하였다. 그러나 이러한 새로운 노력에 따른 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제안하고자 한다. 본 연구의 한계점은 정성적 연구기법이 가지는 자료의 해석상 발생할 수 있는 오류와 인터뷰에 협조한 대상자가 20대에 치중한 부분이라고 할 수 있다.
지금까지 의료서비스에 대한 대부분의 연구가 양적 조사방법으로 이루어졌으며, 정성적 연구방법을 통한 의료경영 및 서비스 개선방안에 관한 연구는 이루어지지 않은 상황이다[4]. 따라서 본 연구는 오랜 기간 동안 국내외에서 가장 많이 사용된 정성적 연구방법인 critical incident technique(CIT)을 이용하여 의료서비스 문제의 정교한 부분을 알아보고자 한다. CIT는 체계적으로 서비스 문제나 불만족한 사건을 범주화하고 고객의 관점에서 효과적으로 서비스를 수행하도록 하는 기준을 보여준다.
본 연구는 응답자가 경험한 의료서비스 문제를 인터뷰하여 응답자 또는 자료수집자가 직접 기술하게 하였다. 의료서비스의 부정적 경험과 관련하여 개방형 질문 지와 인터뷰를 통해 의료서비스의 부정적이고 인상적인 경험을 회고하는 형식으로 응답하게 하였다.
본 연구는 의료서비스 문제의 주된 요인을 파악하고자 하였으며, 불만족한 경험의 차원을 파악하고자 하는데 적합한 해석적 관점에서의 정성적 연구방법을 선택하였다[15]. 그 방법은 고객에게 발생한 의료서비스의 부정적 경험을 유형별로 분류하고 단어의 빈도수를 살펴보는 단어 구름(word cloud)과 CIT를 활용하였다.
본 연구에서는 의료서비스 문제를 경험한 소비자 인터뷰를 통해 얻은 정성적 자료를 바탕으로 서비스 실패를 분석하고 유형을 범주화 하고자 한다. 특히 선행연구와는 달리, 원상태로의 복구가능한 문제와 불가능한 문제를 구분하여 그 내용을 분석하고 비교하고자 한다.
특히 선행연구와는 달리, 원상태로의 복구가능한 문제와 불가능한 문제를 구분하여 그 내용을 분석하고 비교하고자 한다. 이러한 비교분석을 통해 두 그룹간의 차이를 보다 구체적으로 이해하고, 그에 따른 의료경영 및 서비스 개선방안을 위한 전략적 시사점을 도출하고자 한다.
본 연구에서는 의료서비스 문제를 경험한 소비자 인터뷰를 통해 얻은 정성적 자료를 바탕으로 서비스 실패를 분석하고 유형을 범주화 하고자 한다. 특히 선행연구와는 달리, 원상태로의 복구가능한 문제와 불가능한 문제를 구분하여 그 내용을 분석하고 비교하고자 한다. 이러한 비교분석을 통해 두 그룹간의 차이를 보다 구체적으로 이해하고, 그에 따른 의료경영 및 서비스 개선방안을 위한 전략적 시사점을 도출하고자 한다.
하지만 의료서비스를 포함한 서비스 실패와 복구의 선행연구를 살펴보면, 서비스 실패의 유형을 구분치 않고, 기업의 복구노력에 대해 고객이 평가하는 정당성, 고객만족, 그리고 향후 행동의도 등에 관한 조사가 주류를 이루고 있다. 특히 의료서비스는 다른 서비스산업과는 달리 원상태로의 복구가 불가능한 경우는 더욱 심각한 문제를 초래하기에, 환자에게 발생한 서비스 문제 유형을 구분하여 문제 유형과 환자의 감정 및 대응행동에 관해 분석하고자 한다.
제안 방법
본 연구는 의료서비스 문제의 주된 요인을 파악하고자 하였으며, 불만족한 경험의 차원을 파악하고자 하는데 적합한 해석적 관점에서의 정성적 연구방법을 선택하였다[15]. 그 방법은 고객에게 발생한 의료서비스의 부정적 경험을 유형별로 분류하고 단어의 빈도수를 살펴보는 단어 구름(word cloud)과 CIT를 활용하였다.
주요 단어(key word)에 대한 분석은 응답자가 제시한 단어들을 분석하는 것으로 주요 단어를 분류할 시 의미차이가 미미하거나 다른 의미의 표현일 경우 주요단어로 통합하는 분석이다. 그 이후 각 도출된 단어의 출현 빈도수는 단어 구름 기술을 활용하여 연구결과물을 시각화하였다[15]. 단어 구름은 태그 구름(tag cloud) 이라고도 하며, 문서에 사용된 단어의 빈도를 시각적으로 표현하는 것으로 출현되는 빈도수가 많은 단어에 비례하는 글자 크기나 글자 색깔로 중요도를 나타내어 핵심내용을 파악하는 장점이 있다[16].
인터뷰 내용의 주요 문구를 다시 출현 단어의 빈도수 기준으로 주요 단어를 도출하였다. 그 중 복구 불가능서비스 문제(그룹1)와 복구 가능한 서비스 문제(그룹2)로 나눠 각 그룹에서 주요 단어를 단어 구름 기술로 표현하여 크기로 시각화하였다[그림 1][그림 2].
연구자는 설문작성방법을 직접 설명하고 자료수집자에게 2차례 교육을 실시하였다. 또한 질의응답 시간을 통해 자료수집의 의문점이 없도록 상세히 설명하였으며, 의료서비스 문제를 인터뷰하면서 응답자 또는 자료수집자가 직접 설문지에 기술하게 하는 개방형 질문형태를 취하였다. 본 연구에 이용된 질문은 Hoffman and Bateson[14]의 설문 형식을 본 연구의 서비스 산업 특성에 부합되도록 일부 수정하여 사용되었다.
본 연구의 결정적 사건 기법의 분석방법인 범주 간 유사성을 고려하여 범주화과정은 [표 1]의 4단계를 거쳐 진행되었다. 마지막 3단계 분류에서는 최종의 추상화 개념을 도출하기 위해 다양한 경험을 항목별로 분류하였다. 가장 다양한 항목의 축약은 불친절함이며, 다음은 5개 항목에서 축약된 무심한 진료로 나타나 고객이 경험한 의료서비스의 부정적인 경험을 다양한 측면에서 파악할 수 있었다.
또한 질의응답 시간을 통해 자료수집의 의문점이 없도록 상세히 설명하였으며, 의료서비스 문제를 인터뷰하면서 응답자 또는 자료수집자가 직접 설문지에 기술하게 하는 개방형 질문형태를 취하였다. 본 연구에 이용된 질문은 Hoffman and Bateson[14]의 설문 형식을 본 연구의 서비스 산업 특성에 부합되도록 일부 수정하여 사용되었다.
본 연구의 결정적 사건 기법의 분석방법인 범주 간 유사성을 고려하여 범주화과정은 [표 1]의 4단계를 거쳐 진행되었다. 마지막 3단계 분류에서는 최종의 추상화 개념을 도출하기 위해 다양한 경험을 항목별로 분류하였다.
먼저, 자료수집 계획 및 수립을 위하여 정성적 기법을 수차례 연구한 교수 2명과 자료수집자 6명을 모집하였다. 연구자는 설문작성방법을 직접 설명하고 자료수집자에게 2차례 교육을 실시하였다. 또한 질의응답 시간을 통해 자료수집의 의문점이 없도록 상세히 설명하였으며, 의료서비스 문제를 인터뷰하면서 응답자 또는 자료수집자가 직접 설문지에 기술하게 하는 개방형 질문형태를 취하였다.
본 연구는 의료서비스 문제 610개의 인터뷰 자료를 분석하였다. 의료서비스 문제로 산출되는 주요 단어를 바탕으로 고객의 불만족을 세분화하고 단어 구름 기법을 통해 시각화하였다. 그러나 이러한 새로운 노력에 따른 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제안하고자 한다.
의료서비스 문제에 관한 정성적 연구는 사실상 미흡하며, 본 연구는 복구 가능 vs. 복구 불가능한 의료서비스 문제 유형으로 구분하였다. 그 중 많이 도출된 빈도 수를 바탕으로 파악된 주요 요인을 단어 구름과 CIT 기법으로 실증 분석한 것에 의의가 있다.
본 연구는 응답자가 경험한 의료서비스 문제를 인터뷰하여 응답자 또는 자료수집자가 직접 기술하게 하였다. 의료서비스의 부정적 경험과 관련하여 개방형 질문 지와 인터뷰를 통해 의료서비스의 부정적이고 인상적인 경험을 회고하는 형식으로 응답하게 하였다. 이 자료를 바탕으로 정성적 기법을 수차례 연구한 교수 3명이 분류하였다[표 1].
이는 의료서비스의 부정적인 경험과 관련한 결정적 사건에서 중심이 되는 중요 문구와 출현 빈도수가 많은 단어를 도출하였다. 인터뷰 내용에 대한 답변으로써 비교적 구체적이고 상세한 내용을 서술하므로 한 사례 당 중심문구를 한정하지 않고 응답자의 표현에서 모든 주요 문구를 추출하였다. 특히 연구자들은 반복적으로 등장하는 주요 단어를 하나로 묶는 작업을 수차례 반복하여 인상적인 주요 요인으로 그룹화하면서 단어를 도출하였다.
인터뷰 내용의 주요 문구를 다시 출현 단어의 빈도수 기준으로 주요 단어를 도출하였다. 그 중 복구 불가능서비스 문제(그룹1)와 복구 가능한 서비스 문제(그룹2)로 나눠 각 그룹에서 주요 단어를 단어 구름 기술로 표현하여 크기로 시각화하였다[그림 1][그림 2].
인터뷰내용에 관한 자료 수집은 자료수집자 총 6명이 약 1시간가량 2차례 교육받은 내용을 바탕으로 하여 의료서비스 실패에 관한 결정적 사건을 수집하였다. 6명의 자료수집자가 25일 동안 1,200명이 넘는 응답자를 접촉하여 인터뷰에 응한 635명의 응답자로부터 인터뷰한 내용을 회수하였으며, 그 중 인터뷰 내용이 불성실한 25부를 제외한 610부가 최종분석에 이용되었다.
대상 데이터
인터뷰내용에 관한 자료 수집은 자료수집자 총 6명이 약 1시간가량 2차례 교육받은 내용을 바탕으로 하여 의료서비스 실패에 관한 결정적 사건을 수집하였다. 6명의 자료수집자가 25일 동안 1,200명이 넘는 응답자를 접촉하여 인터뷰에 응한 635명의 응답자로부터 인터뷰한 내용을 회수하였으며, 그 중 인터뷰 내용이 불성실한 25부를 제외한 610부가 최종분석에 이용되었다. 응답자의 인구통계적 특성을 살펴보면, 연령은 20대 42.
이 연구는 병원에서 의료서비스 실패를 경험한 고객들을 모집단으로 선정하였다. 먼저, 자료수집 계획 및 수립을 위하여 정성적 기법을 수차례 연구한 교수 2명과 자료수집자 6명을 모집하였다. 연구자는 설문작성방법을 직접 설명하고 자료수집자에게 2차례 교육을 실시하였다.
본 연구는 의료서비스 문제 610개의 인터뷰 자료를 분석하였다. 의료서비스 문제로 산출되는 주요 단어를 바탕으로 고객의 불만족을 세분화하고 단어 구름 기법을 통해 시각화하였다.
이 연구는 병원에서 의료서비스 실패를 경험한 고객들을 모집단으로 선정하였다. 먼저, 자료수집 계획 및 수립을 위하여 정성적 기법을 수차례 연구한 교수 2명과 자료수집자 6명을 모집하였다.
성능/효과
마지막 3단계 분류에서는 최종의 추상화 개념을 도출하기 위해 다양한 경험을 항목별로 분류하였다. 가장 다양한 항목의 축약은 불친절함이며, 다음은 5개 항목에서 축약된 무심한 진료로 나타나 고객이 경험한 의료서비스의 부정적인 경험을 다양한 측면에서 파악할 수 있었다.
7%로 나타났다. 각 그룹의 하위 문제 유형을 구체적 으로 살펴보면, 의료서비스 문제 유형은 의료과실 (24.9%), 불친절한 의료진(16.2%), 예약시스템 문제 (11.5%), 간호사 업무미숙(11.0%), 무심한 진료(10.5%), 과잉검사 및 진료(6.7%), 프로세스 문제(6.6%), 치료강요 및 거부(6.4%), 불편한 편의시설(3.4%), 응급 중 대기문제(2.8%) 등의 순으로 분류되었다. 의료과실의 경우, 하위 문제 유형 중 가장 빈번히 발생하는 문제 유형이며, 다음으로는 불친절한 의료진으로 나타났다.
첫째, 의료서 비스 문제는 의료과실, 간호사의 업무미숙, 무심한 진료, 과잉검사 및 진료, 치료강요 및 거부, 응급 중 대기 문제, 불친절함, 예약시스템문제, 프로세스 문제, 불편한 편의시설 등 총10개 요인으로 나타나 의료서비스의 빈번하게 발생하는 문제를 파악할 수 있었다. 그 중 복구 불가능한 서비스 문제에서 의료과실, 치료강요 및 거부, 과잉검사 및 진료, 간호사의 업무미숙, 무심한 진료, 응급 중 대기 6개 요인으로 도출되었으며, 복구 가능한 서비스 문제에서는 예약시스템 문제, 불친절함, 프로세스 문제, 불편한 편의시설 4개 요인으로 나타났다. 특히 단어구름 기법을 활용한 복구 불가능한 서비스 문제에서도 가장 많이 산출된 주요 단어는 의료과실과 오진이며, 그 다음이 무심한 진료, 간호사의 업무미숙, 과잉검사 및 진료, 치료강요 순이다.
넷째, 의료서비스 문제 후 고객행동은 대부분 공개적인 행동을 하며, 그 중 아주 심각한 문제에 대해서는 공개적 항의를 하거나 법적대응을 하는 것으로 나타났다. 공개적 항의는 빈번한 고객행동으로 표출되지 않지만 SNS의 발달로 부정적 경험을 한 고객에게 힘을 실어주었으므로 의료서비스 문제를 경험한 모든 고객을 관리 하는 적극적인 복구노력이 매우 중요하다고 할 수 있다.
둘째, 불친절의 출현단어 빈도가 상당히 높게 나타났다. 주요 단어로는 간호사, 의사 그리고 직원 불친절, 불친절 등 부정적 경험에 의한 주요 단어가 총1,001회로 도출되어 정기적인 서비스 보수교육이 필요하리라 보인다.
복구 가능과 복구 불가능 서비스 실패 시 모두 빈번한 고객행동은 말로만 강력한 항의를 하는 형태로 나타났다. 또한 복구 가능 여부와 관계없이 법적 항의 및 공개적 항의는 의료서비스 실패의 심각성과 불쾌감이 상당히 높을 때 표출하는 것으로 나타났다.
특히 단어구름 기법을 활용한 복구 불가능한 서비스 문제에서도 가장 많이 산출된 주요 단어는 의료과실과 오진이며, 그 다음이 무심한 진료, 간호사의 업무미숙, 과잉검사 및 진료, 치료강요 순이다. 또한 의료과실은 가장 빈번하게 발생하는 의료서비스 문제이며, 심각성과 불쾌감도 본 연구에서 가장 높게 나타났다. 이 결과는 선행연구와 마찬가지로 의료서비스 만족과 불만족에 영향을 미치는 핵심적인 요인이 인력의 전문성임을 확인하였다.
특히 의사의 태도가 보다 중요함을 다시 확인하였다. 또한 의료진의 불친절한 태도는 복구 불가능한 의료서비스 문제의 불쾌감 못지않게 상당히 높은 것으로 나타났다. 이는 의사의 실력과 믿음직함, 자상한 진료 설명과 친절, 그리고 경청하는 태도 등 의사의 자질과 태도가 의료서비스 만족도에 영향을 미치는 가장 중요한 요인이라고 제안한 선행연구[2] 결과와 일맥상통 하다.
복구 불가능 의료서비스 실패를 고객행동 유형별로 분류하였다. 복구 가능과 복구 불가능 서비스 실패 시 모두 빈번한 고객행동은 말로만 강력한 항의를 하는 형태로 나타났다. 또한 복구 가능 여부와 관계없이 법적 항의 및 공개적 항의는 의료서비스 실패의 심각성과 불쾌감이 상당히 높을 때 표출하는 것으로 나타났다.
셋째, 병원예약의 철저한 관리 및 보완이 필요하다. 본 연구 결과는 예약시스템의 부정적 경험으로 인한 주요 단어 빈도수가 상당히 높게 나타나 의료서비스의 예약문화가 제대로 정착되지 않음을 확연히 보여주고 있다. 예약관련 문제는 의료서비스의 핵심을 보조해주는 가치증대 서비스의 성격이나 체계가 없는 예약시스템은 오히려 고객 불만족의 원인이 되므로 철저한 예약시스템 정착이 의료서비스에 필요하다.
의료서비스 문제 유형 중 복구 불가능한 서비스 문제의 심각성 수준이 복구 가능한 서비스 문제보다 모두 높았고, 특히 의료과실은 가장 빈번하게 발생하는 의료서비스 문제이며, 그 문제의 심각성(S=4.86)과 불쾌감 (D=4.88)도 가장 높게 나타났다. 이는 진료진의 ‘의료과실’이 발생하면 그 피해는 생명과 직결되고, 의료서비스는 신용속성을 지녔기에 응답자가 지각하는 심각성은더 큰 것이다.
의료서비스 문제 유형 중에서 그룹1은 결정적 사건의 62.3%의 비율로 복구 불가능한 의료서비스 문제가 빈번하게 발생하였으며, 복구 가능한 의료서비스 문제는 37.7%로 나타났다. 각 그룹의 하위 문제 유형을 구체적 으로 살펴보면, 의료서비스 문제 유형은 의료과실 (24.
의료서비스 문제의 심각성 수준이 가장 높은 경우‘법적으로 항의’하는 행동을 하며, 다음으로 홈페이지에 직접 항의하는 것으로 공개적으로 불쾌감을 표출하는‘공개적 항의’로 나타났다.
의료서비스의 부정적 경험과 관련된 인터뷰 내용을 범주화한 결과, 복구 불가능한 서비스 문제는 의료과실, 간호사 업무미숙, 무심한 진료, 치료강요 및 거부, 과잉 검사 및 진료, 응급대기 6개, 복구 가능한 서비스 문제는 불친절, 예약문제, 프로세스문제, 불편함 4개로 총10개의 하위범주가 구분되었다. 이는 의료서비스의 부정적인 경험과 관련한 결정적 사건에서 중심이 되는 중요 문구와 출현 빈도수가 많은 단어를 도출하였다.
본 연구결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 의료서 비스 문제는 의료과실, 간호사의 업무미숙, 무심한 진료, 과잉검사 및 진료, 치료강요 및 거부, 응급 중 대기 문제, 불친절함, 예약시스템문제, 프로세스 문제, 불편한 편의시설 등 총10개 요인으로 나타나 의료서비스의 빈번하게 발생하는 문제를 파악할 수 있었다. 그 중 복구 불가능한 서비스 문제에서 의료과실, 치료강요 및 거부, 과잉검사 및 진료, 간호사의 업무미숙, 무심한 진료, 응급 중 대기 6개 요인으로 도출되었으며, 복구 가능한 서비스 문제에서는 예약시스템 문제, 불친절함, 프로세스 문제, 불편한 편의시설 4개 요인으로 나타났다.
후속연구
그러나 이러한 새로운 노력에 따른 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제안하고자 한다. 본 연구의 한계점은 정성적 연구기법이 가지는 자료의 해석상 발생할 수 있는 오류와 인터뷰에 협조한 대상자가 20대에 치중한 부분이라고 할 수 있다. 향후 연구에서는 병원유형별로 의료서비스 문제를 분석할필요가 있다.
셋째, 병원예약의 철저한 관리 및 보완이 필요하다. 본 연구 결과는 예약시스템의 부정적 경험으로 인한 주요 단어 빈도수가 상당히 높게 나타나 의료서비스의 예약문화가 제대로 정착되지 않음을 확연히 보여주고 있다.
원상태로 복구가 불가능한 서비스 문제를 겪은 고객은 더욱 심한 부정적 감정을 느끼고 표출할 것이며[3], 기업의 복구노력에 대한 만족도 및 서비스제공자와의 관계에도 보다 부정적인 영향을 미칠 것으로 예측된다. 이처럼 발생한 서비스 실패가 원상태로의 복구가 가능할지 여부에 따라 고객의 감정과 기업대응에 대한 고객의 평가 및 향후 관계품질에 미치는 영향도 상이할 것이기에, 의료서비스 문제 유형에 따른 차별적이고 체계적인 의료기관의 복구전략과 대응이 요구될 것이다.
향후 연구에서는 병원유형별로 의료서비스 문제를 분석할필요가 있다. 즉, 의료법에 의한 의료기관의 종별과 진료과목, 수용시설 및 입원과 외래기능에 따라 병원 및 환자를 세밀하게 분류하여 의료서비스의 문제를 조사및 분석한다면 의료기관의 맞춤별 복구전략을 제시할수 있는 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것이다.
본 연구의 한계점은 정성적 연구기법이 가지는 자료의 해석상 발생할 수 있는 오류와 인터뷰에 협조한 대상자가 20대에 치중한 부분이라고 할 수 있다. 향후 연구에서는 병원유형별로 의료서비스 문제를 분석할필요가 있다. 즉, 의료법에 의한 의료기관의 종별과 진료과목, 수용시설 및 입원과 외래기능에 따라 병원 및 환자를 세밀하게 분류하여 의료서비스의 문제를 조사및 분석한다면 의료기관의 맞춤별 복구전략을 제시할수 있는 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
의료서비스에서 많이 발생하는 문제 중 복구 불가능한 서비스 문제는 무엇인가?
첫째, 의료서 비스 문제는 의료과실, 간호사의 업무미숙, 무심한 진료, 과잉검사 및 진료, 치료강요 및 거부, 응급 중 대기 문제, 불친절함, 예약시스템문제, 프로세스 문제, 불편한 편의시설 등 총10개 요인으로 나타나 의료서비스의 빈번하게 발생하는 문제를 파악할 수 있었다. 그 중 복구 불가능한 서비스 문제에서 의료과실, 치료강요 및 거부, 과잉검사 및 진료, 간호사의 업무미숙, 무심한 진료, 응급 중 대기 6개 요인으로 도출되었으며, 복구 가능한 서비스 문제에서는 예약시스템 문제, 불친절함, 프로세스 문제, 불편한 편의시설 4개 요인으로 나타났다. 특히 단어구름 기법을 활용한 복구 불가능한 서비스 문제에서도 가장 많이 산출된 주요 단어는 의료과실과 오진이며, 그 다음이 무심한 진료, 간호사의 업무미숙, 과잉검사 및 진료, 치료강요 순이다.
CIT는 어떤 연구방법인가?
CIT는 응답자의 기억에 의존하는 회고적 연구방법 (retrospective research method)이다. CIT는 다양한 결정적 사건들을 몇 개의 큰 범주로 구분하고, 수량적으로 연결하기 부적합한 특정 사건들을 각각의 하위 사건 들로 범주화 한다.
단어 구름은 어떻게 핵심내용을 파악하는가?
그 이후 각 도출된 단어의 출현 빈도수는 단어 구름 기술을 활용하여 연구결과물을 시각화하였다[15]. 단어 구름은 태그 구름(tag cloud) 이라고도 하며, 문서에 사용된 단어의 빈도를 시각적으로 표현하는 것으로 출현되는 빈도수가 많은 단어에 비례하는 글자 크기나 글자 색깔로 중요도를 나타내어 핵심내용을 파악하는 장점이 있다[16]. 이 기술은 메타 데이터에서 얻어진 태그들을 분석하고, 중요도 등을 고려 하여 시각적으로 표시하는 것이다.
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