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문제 정의
- 본 연구는 메타분석을 통해 병원 간호사의 감정노동과 관련된 변인을 파악하고, 감정노동의 방어 변인과 위험 변인들의 상관계수 효과크기를 알아보는 연구이다. 본 연구의 결과는 병원 간호사의 감정노동 관련 관리방안과 간호인력 정책에 기초를 제공할 수 있다.
- 본 연구는 병원 간호사의 감정노동 관련 변인에 대해 연구한 개별연구들의 양적 연구결과들의 상관계수 효과크기를 사용하여 분석한 메타분석연구로 서술적연구이다.
- 감정노동이란 사람이 대인을 접촉하는 동안 조직이 요구하는 감정을 표현하는데 필요한 노력이나 계획 및 통제정도를 말한다[7]. 본 연구에서는 간호사가 고객을 간호하거나 대면하면서 조직이 요구하는 기준에 의해 감정 표현을 통제하는 정도를 말한다.
- 본 연구의 목적은 병원 간호사의 감정노동과 관련된 논문들을 메타분석 하여 병원 간호사의 감정노동과 관련된 주요 변인들의 효과를 통계적으로 계량화하고자 하는 것이며 구체적인 목적은 다음과 같다.
가설 설정
- 연구의 사례수의 크기에 따른 가중치를 부여하기 위해서 Hedges & Olkin[16]의 방법을 활용하였다. 사례수가 많은 연구에서 측정된 효과크기가 사례수가 적은 연구보다 더 정확하다고 가정하여 사례수가 많은 연구에 가중치를 부여하여 전체 효과크기를 계산하였다. 메타분석을 통해 계산된 효과크기는 효과크기계산의 원자료 유형에 상관없이 같은 결과로 해석할 수 있다[13].
제안 방법
- 각각의 하위변인을 살펴보면 다음과 같다. 개인 내적성향 변인은 성격 및 성향, 감성, 의사소통, 자기효능, 자아존중으로 분류하였으며, 간호업무관련 변인으로는 서비스 제공, 간호 수행도의 하위변인으로 구성하였다. 환경적 변인은 사회적 지지, 리더, 근무환경, 조직문화로 구분하였다.
- 인터넷과 도서관 상호대차 등을 통해 자료를 수집하였다. 검색을 위한 주요어는 간호사 OR 병원 간호사 OR 간호 AND 감정노동을 병합하여 검색하였다.
- 동질성 검사결과 병원 간호사의 감정노동 방어 변인의 효과크기(ES=-.11, Q=1901.45, p<.001)와 위험 변인의 효과크기(ES=.27, Q=4298.74, p<.001)는 각각 이질적인 것으로 나타나 각 연구들간의 이질성을 고려하여 가중치를 재설정하는 랜덤효과 모형을 사용하여 효과크기 분포의 평균을 계산하였다.
- 직무관련 반응으로 직무만족은 위험변인과 방어변인에 동시에 포함되었는데 직무 불만족을 측정하는 변수는 위험변인으로 포함하여 분석하였다. 또한 정서에서 우울, 정서적 고갈 등의 부정적인 정서는 위험변인으로, 성격 및 성향에서 외향 성향, 개방적 성향은 방어변인으로 신경증적 성격은 위험변인으로 분류하였다. 즉 측정변수의 구체적인 내용과 점수화 방법을 고려하여 감정노동과 정적 상관이 있는 변인은 위험변인, 감정노동과 부적상관이 있는 변인은 감정노동의 방어 변인으로 명명하였으며, 그 결과 216개의 효과크기 중 방어변인 154개, 위험변인 152개로 분류되었다(Table 1).
- 본 연구에서 자료분석의 대상이 되는 66개의 논문의 코딩은 감정노동과 상관분석을 실시한 변수를 영역별로 분류하여 코딩하였다. 먼저 감정노동의 수준을 높이는 위험 변인과 낮추는 방어 변인으로 크게 분류하였으며, 이러한 변인은 각 변인의 의미와 특성에 맞게 5개의 변인군으로 통합 및 분류되었다. 즉, 개인 내적성향, 간호업무, 환경, 정서적 반응, 직무 관련 반응의 요인으로 나누었다.
- 직무 관련 반응으로는 소진, 이직의도, 직무만족, 직무몰입, 직무태도, 책임감을 포함하였다. 변인군에 해당하는 관련 변인들과 효과크기 등을 부호화하였으며 효과크기는 상관계수의 부호와 값을 코딩하였으며 상관효과크기를 산출하였다.
- 병원 간호사의 감정노동과 관련된 변수의 상관관계를 조사한 연구에서 참여 대상자 수, 대상자의 평균 나이, 평균 간호사 경력, 학회지 게재 여부 등을 분석하였다. 문헌들의 조사대상 수는 최저 35명에서 929명으로 다양하였으며, 조사대상자 나이의 평균은 28세에서 43세이었고, 대상자의 경력은 3년에서 16년으로 다양하였다.
- 본 연구는 병원 간호사의 감정노동과 관련된 논문들을 메타분석하여 관련 변인들의 효과를 상관계수를 이용하여 통계적으로 계량화하여 간호사의 감정노동의 방어 변인과 위험 변인으로 분류하였다. 간호사의 감정노동의 방어 변인은 작은 효과크기, 위험 변인은 중간 정도의 효과크기로 나타났다.
- 본 연구에서 분석 대상 논문의 선정 전에 PICO(Patient/Problem, Intervention, Comparison, Outcome)의 핵심질문을 작성하기 위해 연구 참여자(P)는 병원 간호사, 중재 방법(I)과 대조군(C)은 조사연구를 선정에 해당되지 않았으며 결과(O) 변수로 감정노동으로 설정하였다.
- 본 연구에서 자료분석의 대상이 되는 66개의 논문의 코딩은 감정노동과 상관분석을 실시한 변수를 영역별로 분류하여 코딩하였다. 먼저 감정노동의 수준을 높이는 위험 변인과 낮추는 방어 변인으로 크게 분류하였으며, 이러한 변인은 각 변인의 의미와 특성에 맞게 5개의 변인군으로 통합 및 분류되었다.
- 메타분석은 평균적인 효과크기의 분포를 보는 것으로 연구결과들이 이질적인 경우에는 연구내 표집오차 뿐만아니라 연구간의 오차를 고려한 랜덤 효과모형을 사용한다[13]. 본 연구에서는 랜덤효과 모형을 이용하여 전체적인 감정노동 관련 변인의 효과크기를 측정하였다.
- 선정 기준에 따라 선정된 원문을 검토하고 2인의 연구자들이 선정한 원문이 일치하지 않은 경우에는 재검색을 통해 새로운 논문이 추가되지 않을 때까지 3회에 걸쳐 원문을 검토하였다. 최종 논문 검색결과 국내외 석․ 박사 논문, 학술지 등을 포함하여 모두 184개의 논문이 검색되었다.
- 연구목적, 문헌고찰, 설계, 표본 각 항목에 대해 “yes” “no”, “N/A”로 평가하도록 개발되었다.
- 해외논문 검색은 MEDLINE에서 확인된 MeSH어를 통해 검색하였으며 emotional labor와 관련된 검색어로 work labor를 추가하여 (nurse OR hospital nurse OR nursing) AND (emotional AND labor) OR (work AND labor)를 활용하여 검색하였다. 연구설계는 연구 설계는 AND로 연결하는 상세검색을 통해비실험연구로 설정하였다.
- 본 분석과 관련하여 중요한 항목을 살펴보면 논문 모두 자료수집 대상 및 절차를 자세히 기술하였다. 연구자 1인이 논문의 질평가를 수행하였으며 그 결과를 다른 연구자가 다시 재검토하여 일치하지 않은 평가 결과에 대해서는 합의를 통해 결정하였다. 표본크기의 정당화 항목에서는 37개(54.
- 그러나 국내외적으로 간호사의 감정노동 관련 변인에 대한 메타분석은 찾아보기 어렵고 최근 국내에서 출판된 연구물을 대상으로 실시한 연구가 있으나[14] 국내 연구에 국한하였다는 제한점이 있다. 이에 본 연구는 국내외 병원 간호사의 감정노동 관련 변인에 대한 연구 결과를 통합하고 선행 연구들의 상관계수를 이용하여 메타분석을 실시하여 관련 변인들을 위험 변인과 방어 변인으로 구분하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 병원 간호사의 감정노동 관련 변인들의 상관계수의 효과크기를 정리하여 간호사의 감정노동을 해결하기 위한 방안의 모색 뿐 아니라 간호 인력관리 유지에 기초를 제공할 수 있다.
- 먼저 감정노동의 수준을 높이는 위험 변인과 낮추는 방어 변인으로 크게 분류하였으며, 이러한 변인은 각 변인의 의미와 특성에 맞게 5개의 변인군으로 통합 및 분류되었다. 즉, 개인 내적성향, 간호업무, 환경, 정서적 반응, 직무 관련 반응의 요인으로 나누었다. 각각의 하위변인을 살펴보면 다음과 같다.
- 환경적 변인 중 사회적 지지의 동료지지는 방어변인, 직장가정갈등은 위험 변인으로 분류되었다. 직무관련 반응으로 직무만족은 위험변인과 방어변인에 동시에 포함되었는데 직무 불만족을 측정하는 변수는 위험변인으로 포함하여 분석하였다. 또한 정서에서 우울, 정서적 고갈 등의 부정적인 정서는 위험변인으로, 성격 및 성향에서 외향 성향, 개방적 성향은 방어변인으로 신경증적 성격은 위험변인으로 분류하였다.
- 최종 검토 후 분석을 실시하였으며 각 변인들과 하부 변인들 중에는 측정변수에 따른 상관의 방향 즉 부적 상관, 정적상관을 고려하여 감정노동의 부정적인 요인과 긍정적인 요인으로 분류하여 분석하였다. 환경적 변인 중 사회적 지지의 동료지지는 방어변인, 직장가정갈등은 위험 변인으로 분류되었다.
- 코딩 전 연구자 2인이 하위변인의 분류에 대해 논의하고 코딩북을 작성하였다. 코딩은 연구자와 연구보조원에 의해 실시되었으며 코딩 실시 후 연구자 2인이 코딩 검토와 하위 변인군 분류에 따른 코딩자료를 재검토하였다.
- 코딩 전 연구자 2인이 하위변인의 분류에 대해 논의하고 코딩북을 작성하였다. 코딩은 연구자와 연구보조원에 의해 실시되었으며 코딩 실시 후 연구자 2인이 코딩 검토와 하위 변인군 분류에 따른 코딩자료를 재검토하였다. 코딩 검토 후 이상치나 확인이 필요한 부분을 확인하였고, 불일치 항목은 없었다.
- 해외논문 검색은 MEDLINE에서 확인된 MeSH어를 통해 검색하였으며 emotional labor와 관련된 검색어로 work labor를 추가하여 (nurse OR hospital nurse OR nursing) AND (emotional AND labor) OR (work AND labor)를 활용하여 검색하였다. 연구설계는 연구 설계는 AND로 연결하는 상세검색을 통해비실험연구로 설정하였다.
- 개인 내적성향 변인은 성격 및 성향, 감성, 의사소통, 자기효능, 자아존중으로 분류하였으며, 간호업무관련 변인으로는 서비스 제공, 간호 수행도의 하위변인으로 구성하였다. 환경적 변인은 사회적 지지, 리더, 근무환경, 조직문화로 구분하였다. 정서적 반응의 하위변인은 긍정 정서, 부정 정서, 신체화, 스트레스를 포함하는 하위변인으로 구성하였다.
대상 데이터
- 연구의 대상 자료는 국회도서관에서 발행한 석·박사 학위 논문, 한국학술정보원(Korean Studies Information Service System,KISS), 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service,RISS), 국회도서관(National Assembly Library), Pubmed, CINAHL의 데이터베이스에서 검색기한은 시작기간은 제한을 두지 않고 2015년 9월까지 발행된 논문을 모두 검색하였다.
- 연구의 대상 자료는 국회도서관에서 발행한 석·박사 학위 논문, 한국학술정보원(Korean Studies Information Service System,KISS), 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service,RISS), 국회도서관(National Assembly Library), Pubmed, CINAHL의 데이터베이스에서 검색기한은 시작기간은 제한을 두지 않고 2015년 9월까지 발행된 논문을 모두 검색하였다. 인터넷과 도서관 상호대차 등을 통해 자료를 수집하였다. 검색을 위한 주요어는 간호사 OR 병원 간호사 OR 간호 AND 감정노동을 병합하여 검색하였다.
- 자료의 형식을 갖추지 못한 논문 즉, 통계자료가 제시되지 않은 논문 1개를 제외하여 총 66개의 논문을 최종 선정하였다(Figure 1).
- 선정 기준에 따라 선정된 원문을 검토하고 2인의 연구자들이 선정한 원문이 일치하지 않은 경우에는 재검색을 통해 새로운 논문이 추가되지 않을 때까지 3회에 걸쳐 원문을 검토하였다. 최종 논문 검색결과 국내외 석․ 박사 논문, 학술지 등을 포함하여 모두 184개의 논문이 검색되었다. 일차로 검색된 논문들의 제목과 초록을 확인하여 중복 논문 77개, 상관분석을 실시하지 않은 논문 26개, 종합병원에서 환자를 직접적으로 간호하는 간호사 대상자 연구가 아닌 논문 14개를 제외하였다.
데이터처리
- 개별연구들의 결과를 통계적으로 종합하기 위해서는 먼저 동질성 검정을 통해 개별 연구결과들이 같은 모집단에서 추출된 것인지를 파악하여야 한다. 동질성 검정은 Q 통계치를 이용하였다[15]. 동질성 검사결과 병원 간호사의 감정노동 방어 변인의 효과크기(ES=-.
- 본 연구에서 코딩한 자료는 CMA (Comprehensive Meta-Analysis) 프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서는 효과크기의 계산을 위해 병원간호사의 감정노동 관련 변인에 대해 상관계수 효과크기를 사용하였으며 일반적으로 활용되고 있는 Fisher's z 척도로의 변환을 사용하였다[13].
이론/모형
- 본 연구에서는 효과크기의 계산을 위해 병원간호사의 감정노동 관련 변인에 대해 상관계수 효과크기를 사용하였으며 일반적으로 활용되고 있는 Fisher's z 척도로의 변환을 사용하였다[13].
- 연구의 사례수의 크기에 따른 가중치를 부여하기 위해서 Hedges & Olkin[16]의 방법을 활용하였다.
- 최종 선정된 논문의 질 평가를 위해 Critical review form을 이용하였다[17]. Law 등은 양적 연구의 연구 목적, 문헌고찰, 설계, 표집, 표본수 산정, 측정변수의 신뢰도, 타당도, 중재방법, 통계 및 결과제시, 결론 및 의의를 포함하는 총 15개 항목으로 양적 연구 평가를 제시하였으며[17] 상관계수를 사용한 본 연구물의 질평가에 적절한 것으로 판단하였다.
성능/효과
- 06)의 순으로 나타났다. 각 변인의 하위 변인별 효과크기를 살펴보면, 개인 내적성향 요인에는 자기효능감(ES=-.13), 감성(ES=-.11), 의사소통(ES=-.11), 간호업무관련 요인의 하위 변인 중에는 서비스제공(ES=-.08), 환경적 요인의 하위 변인 중에는 리더 요인(ES=-.26), 사회적 지지(ES=-.14), 직무반응 요인에는 직무만족(ES=-.21), 직무몰입(ES=-.17)의 순으로 상관계수 효과크기를 보였다(Table 3).
- 간호사의 감정노동의 위험 변인의 효과크기가 방어 변인 보다 크게 나타나 병원 간호사의 감정노동의 위험 변인의 관리가 필요함을 시사하고 있다. 각 요인과 각각의 하위변인의 효과를 분석하면, 먼저 감정노동에서 개인 내적성향은 감정노동의 방어 변인으로 낮은 효과크기를 보였으나, 위험 변인으로는 높은 효과 크기를 보였다. 감정노동의 방어변인에서 자기효능감, 감성, 의사소통이 관련이 있는 것으로 분석되었다.
- 본 연구는 병원 간호사의 감정노동과 관련된 논문들을 메타분석하여 관련 변인들의 효과를 상관계수를 이용하여 통계적으로 계량화하여 간호사의 감정노동의 방어 변인과 위험 변인으로 분류하였다. 간호사의 감정노동의 방어 변인은 작은 효과크기, 위험 변인은 중간 정도의 효과크기로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 간호사의 감정노동에 대한 위험 변인에 대한 중재가 필요하다.
- 각 요인과 각각의 하위변인의 효과를 분석하면, 먼저 감정노동에서 개인 내적성향은 감정노동의 방어 변인으로 낮은 효과크기를 보였으나, 위험 변인으로는 높은 효과 크기를 보였다. 감정노동의 방어변인에서 자기효능감, 감성, 의사소통이 관련이 있는 것으로 분석되었다. 자기효능감이 높으면 업무에서의 감정노동을 덜 지각할 수 있으며, 주위의 설득이나 격려가 간호사의 자기효능감 증진에 도움이 된다[9].
- 27로 나타났다. 병원 간호사 감정노동의 위험 변인의 상관계수 효과크기 분석 결과, 개인내적성향(ES=.44), 정서반응(ES=.46), 환경적 요인(ES=.27), 직무 반응(ES=.27), 간호업무(ES=.19) 순으로 나타났다. 하위 변인 중에 개인 내적성향 요인의 성격 및 성향은(ES=.
- 11로 나타났다. 병원 간호사의 감정노동 방어 변인의 상관계수 효과크기 분석 결과, 직무 반응(ES=-.17), 환경(ES=-.14), 개인내적 성향(ES=-.08), 간호업무(ES=-.06) 정서반응(ES=-.06)의 순으로 나타났다. 각 변인의 하위 변인별 효과크기를 살펴보면, 개인 내적성향 요인에는 자기효능감(ES=-.
- 이러한 결과로 볼 때 간호사의 감정노동에 대한 위험 변인에 대한 중재가 필요하다. 본 연구에서 간호사 감정노동의 상관계수 효과크기는 변인마다 다양하게 나타났으며, 본 연구 결과로 나타난 감정노동의 위험변인과 방어변인의 상관계수 효과크기는 효과적인 간호사 감정노동 중재 프로그램의 구성에 필요한 근거를 제공할 수 있겠다. 또한 본 연구는 간호사의 감정노동 관련 요인을 변인으로 분류하여 다차원적으로 분석하고, 다양성을 고려한 메타분석 결과를 제시함으로 병원 간호사 및 연구자들에게 간호사의 감정노동에 대한 이해 뿐 아니라 간호업무와 인력관리의 기초자료를 제공할 수 있다.
- 본 연구에서 간호사의 감정노동의 위험 변인으로 성격 및 성향(ES=.44)이 높은 효과크기를 나타내었다. 특히 감정노동에 영향을 미치는 선행요인 중 개인 특성과 관련된 변수로는 감정적 감화, 공감적 배려, 직무 감정 등으로[18] 감정적 감화의 성향을 가진 사람은 자신의 감정을 쉽게 표출하므로 타인과 감정적인 교감이 용이한 반면 자신의 감정을 억제할 경우 쉽게 스트레스를 지각하게 된다[19].
- 본 연구에서 간호업무 변인은 감정노동에 있어서 방어 변인으로는 약한 효과크기를 보였으나, 위험 변인으로는 중간 정도의 효과크기를 보였다. 그리고 하위 변인인 간호서비스 변인이 감정노동의 방어 변인으로 나타났다.
- 본 연구에서 감정노동의 방어 변인의 상관계수 효과크기는-.11, 감정노동의 위험 변인은 .27로 중간 효과크기를 나타내었다. 간호사의 감정노동의 위험 변인의 효과크기가 방어 변인 보다 크게 나타나 병원 간호사의 감정노동의 위험 변인의 관리가 필요함을 시사하고 있다.
- 그러므로 간호사의 스트레스는 감정노동에 영향을 미치므로[6, 25], 병원에서의 간호사 스트레스의 요인 파악과 대처 및 관리 방안모색이 필요하며, 이에 대한 간호사 교육과 훈련이 필요하다고 사료된다. 본 연구에서 감정노동의 직무관련 반응은 감정노동의 방어 변인과 위험 변인이 모두 중간 정도의 효과크기를 보였다. 이중 방어 변인의 하위 변인으로 직무만족과 직무몰입은 중요하며, 직장에서의 만족은 간호사 업무 중 느끼는 감정노동을 줄이는 좋은 요인가 된다[3, 5].
- 본 연구에서 랜덤효과 모형으로 측정한 감정노동의 방어 변인의 상관계수의 효과크기는 -.11로 나타났다. 병원 간호사의 감정노동 방어 변인의 상관계수 효과크기 분석 결과, 직무 반응(ES=-.
- 본 연구에서 랜덤효과 모형으로 측정한 감정노동의 위험 변인의 상관계수 효과크기는 .27로 나타났다. 병원 간호사 감정노동의 위험 변인의 상관계수 효과크기 분석 결과, 개인내적성향(ES=.
- 본 연구에서 정서반응은 감정노동의 방어 변인으로 효과크기가 유의하지 않게 나타났으나 감정노동의 위험 변인으로 감정노동과 강한 상관이 있는 것으로 확인되었다. 정서반응의 하부 변인 중에는 스트레스와 부정적인 정서가 감정노동의 위험요인으로 나타났다.
- 본 연구에서 환경 요인은 감정노동의 방어 변인과 위험 변인 모두에서 중간 효과크기를 나타났으며, 환경 요인의 하부변인 중에 리더 변인과 사회적 지지 변인의 효과가 큰 것으로 확인되었다. 리더 요인에서 리더의 지지가 간호사의 감정노동 조정에 많은 도움이 된다는 보고를 볼 때 리더의 지지가 간호사의 감정노동 조정에 중요함을 시사한다[3].
- 또한 정서에서 우울, 정서적 고갈 등의 부정적인 정서는 위험변인으로, 성격 및 성향에서 외향 성향, 개방적 성향은 방어변인으로 신경증적 성격은 위험변인으로 분류하였다. 즉 측정변수의 구체적인 내용과 점수화 방법을 고려하여 감정노동과 정적 상관이 있는 변인은 위험변인, 감정노동과 부적상관이 있는 변인은 감정노동의 방어 변인으로 명명하였으며, 그 결과 216개의 효과크기 중 방어변인 154개, 위험변인 152개로 분류되었다(Table 1).
- 코딩은 연구자와 연구보조원에 의해 실시되었으며 코딩 실시 후 연구자 2인이 코딩 검토와 하위 변인군 분류에 따른 코딩자료를 재검토하였다. 코딩 검토 후 이상치나 확인이 필요한 부분을 확인하였고, 불일치 항목은 없었다.
- 19) 순으로 나타났다. 하위 변인 중에 개인 내적성향 요인의 성격 및 성향은(ES=.44), 간호업무관련 요인에서 서비스제공(ES=.24), 환경적 요인의 하위변수 중에는 사회적 지지(ES=.38), 리더요인(ES=.27), 정서반응에서는 스트레스(ES=.48), 부정적 정서(ES=.39), 직무반응 요인에서는 소진(ES=.34), 이직의도(ES=.34), 직무스트레스(ES=.33)의 순으로 효과크기가 나타났다(Table 4).
후속연구
- 본 연구는 병원 간호사 감정노동 연구에서 상관관계를 이용한 연구들을 중심으로 초점을 두었기에 비교적 제한된 사례수의 논문이 메타분석에 활용되었다는 점이 제한적이며, 또한 비교할 만한 선행 메타분석이 없어서 관련 서술적 연구들과의 비교만을 제시한 것 또한 제한점이다. 그러나 본 연구를 통해 병원 간호사의 감정노동을 통합적으로 이해 할 수 있으며, 간호사 감정노동 관련 근거기반실무 및 연구에 기여할 수 있을 것이다.
- 직원이 서비스를 제공하는 과정에서 긍정적이거나 부정적인 감정을 감추기 위하여 많은 노력과 에너지를 소모함으로 정서적인 피로와 함께 육체적 증상을 일으킬 수 있다[20]. 그리고 간호사 업무는 환자를 대상으로 친절을 강요당하는 분위기 안에서 이루어지기 때문에 병원에서 간호사로 하여금 친절을 강요하기 보다는 간호대상자에 대한 적절한 응대나 의사소통의 상황 훈련이 간호사의 감정노동에 대한 부정적 결과를 줄이는데 도움이 될 것으로 사료된다.
- 본 연구에서 간호사 감정노동의 상관계수 효과크기는 변인마다 다양하게 나타났으며, 본 연구 결과로 나타난 감정노동의 위험변인과 방어변인의 상관계수 효과크기는 효과적인 간호사 감정노동 중재 프로그램의 구성에 필요한 근거를 제공할 수 있겠다. 또한 본 연구는 간호사의 감정노동 관련 요인을 변인으로 분류하여 다차원적으로 분석하고, 다양성을 고려한 메타분석 결과를 제시함으로 병원 간호사 및 연구자들에게 간호사의 감정노동에 대한 이해 뿐 아니라 간호업무와 인력관리의 기초자료를 제공할 수 있다. 제언으로 간호사의 감정노동 경험에 대한 질적연구를 제언한다.
- 본 연구는 병원 간호사 감정노동 연구에서 상관관계를 이용한 연구들을 중심으로 초점을 두었기에 비교적 제한된 사례수의 논문이 메타분석에 활용되었다는 점이 제한적이며, 또한 비교할 만한 선행 메타분석이 없어서 관련 서술적 연구들과의 비교만을 제시한 것 또한 제한점이다. 그러나 본 연구를 통해 병원 간호사의 감정노동을 통합적으로 이해 할 수 있으며, 간호사 감정노동 관련 근거기반실무 및 연구에 기여할 수 있을 것이다.
- 이에 본 연구는 국내외 병원 간호사의 감정노동 관련 변인에 대한 연구 결과를 통합하고 선행 연구들의 상관계수를 이용하여 메타분석을 실시하여 관련 변인들을 위험 변인과 방어 변인으로 구분하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 병원 간호사의 감정노동 관련 변인들의 상관계수의 효과크기를 정리하여 간호사의 감정노동을 해결하기 위한 방안의 모색 뿐 아니라 간호 인력관리 유지에 기초를 제공할 수 있다.
- 본 연구는 메타분석을 통해 병원 간호사의 감정노동과 관련된 변인을 파악하고, 감정노동의 방어 변인과 위험 변인들의 상관계수 효과크기를 알아보는 연구이다. 본 연구의 결과는 병원 간호사의 감정노동 관련 관리방안과 간호인력 정책에 기초를 제공할 수 있다.
- 이상의 연구 결과를 종합하여 볼 때 병원과 간호 서비스의 특성상 간호사의 감정노동은 피할 수 없는 상황이나 이에 대한 해결책과 긍정적인 조직분위기 조성 및 감정노동을 줄이기 위한 환경의 조정 및 조직의 노력이 지속적으로 필요하다. 구체적으로 병원에서 간호사의 감정노동을 줄이기 위한 방법으로 먼저 간호관리자의 간호사의 대상자에 대한 감정노동에 대한 이해와 관심이 필요하며 관련 교육과 보수교육을 통한 학습이 필요하다.
- 또한 본 연구는 간호사의 감정노동 관련 요인을 변인으로 분류하여 다차원적으로 분석하고, 다양성을 고려한 메타분석 결과를 제시함으로 병원 간호사 및 연구자들에게 간호사의 감정노동에 대한 이해 뿐 아니라 간호업무와 인력관리의 기초자료를 제공할 수 있다. 제언으로 간호사의 감정노동 경험에 대한 질적연구를 제언한다. 간호사의 감정노동 도구의 개발로 타당성 있는 관련 연구의 재조사가 필요하다.
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