텍스트네트워크분석을 활용한 국내·외 호스피스 간호 연구 주제의 비교 분석 A Comparison of Hospice Care Research Topics between Korea and Other Countries Using Text Network Analysis원문보기
Purpose: This study aimed to identify and compare hospice care research topics between Korean and international nursing studies using text network analysis. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts of relevant journal articles, 2) extracting and cleaning keywords (sema...
Purpose: This study aimed to identify and compare hospice care research topics between Korean and international nursing studies using text network analysis. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts of relevant journal articles, 2) extracting and cleaning keywords (semantic morphemes) from the abstracts, 3) developing co-occurrence matrices and text-networks of keywords, and 4) analyzing network-related measures including degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and clustering using the NetMiner program. Abstracts from 347 Korean and 1,926 international studies for the period of 1998-2016 were analyzed. Results: Between Korean and international studies, six of the most important core keywords-"hospice," "patient," "death," "RNs," "care," and "family"-were common, whereas "cancer" from Korean studies and "palliative care" from international studies ranked more highly. Keywords such as "attitude," "spirituality," "life," "effect," and "meaning" for Korean studies and "communication," "treatment," "USA," and "doctor" for international studies uniquely emerged as core keywords in recent studies (2011~2016). Five subtopic groups each were identified from Korean and international studies. Two common subtopics were "hospice palliative care and volunteers" and "cancer patients." Conclusion: For a better quality of hospice care in Korea, it is recommended that nursing researchers focus on study topics of patients with non-cancer disease, children and family, communication, and pain and symptom management.
Purpose: This study aimed to identify and compare hospice care research topics between Korean and international nursing studies using text network analysis. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts of relevant journal articles, 2) extracting and cleaning keywords (semantic morphemes) from the abstracts, 3) developing co-occurrence matrices and text-networks of keywords, and 4) analyzing network-related measures including degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and clustering using the NetMiner program. Abstracts from 347 Korean and 1,926 international studies for the period of 1998-2016 were analyzed. Results: Between Korean and international studies, six of the most important core keywords-"hospice," "patient," "death," "RNs," "care," and "family"-were common, whereas "cancer" from Korean studies and "palliative care" from international studies ranked more highly. Keywords such as "attitude," "spirituality," "life," "effect," and "meaning" for Korean studies and "communication," "treatment," "USA," and "doctor" for international studies uniquely emerged as core keywords in recent studies (2011~2016). Five subtopic groups each were identified from Korean and international studies. Two common subtopics were "hospice palliative care and volunteers" and "cancer patients." Conclusion: For a better quality of hospice care in Korea, it is recommended that nursing researchers focus on study topics of patients with non-cancer disease, children and family, communication, and pain and symptom management.
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문제 정의
국내·외 호스피스 간호 연구의 초록에 등장한 키워드(의미 형태소)의 네트워크 중심성 지표에 근거하여 핵심 키워드를 탐색ㆍ비교하고, 시기별 핵심 키워드의 변화를 비교하며, 하위 연구 주제 집단(topic group)의 차이를 파악하고자 하였다.
미래 연구 방향을 제시하기 위해서는 그 동안 축적해온 호스피스 간호 연구 주제를 명확히 파악하는 것이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구는 텍스트네트워크 분석의 장점을 활용하여 국내와 국외 간호 분야의 호스피스 연구 주제를 비교 분석함으로써 호스피스 간호 연구에 대한 세계적인 흐름을 이해하고 국내 호스피스 연구의 강점과 약점을 파악하고자 시도되었다.
본 연구는 텍스트네트워크분석법을 적용하여 국내·외 호스피스 간호 연구의 핵심 키워드와 주제를 비교 탐색하였고, 이를 바탕으로 국내 호스피스 간호 연구에 대한 반성과 향후 방향에 대한 제언을 하고자 한다.
본 연구의 목적은 텍스트네트워크분석을 이용해 국내·외 간호학 분야 호스피스 연구의 핵심 키워드와 연구 주제를 비교 분석하는 것이다.
너무 많은 수의 노드(node)와 연결선(link)이 포함된 네트워크에서 주요 현상을 찾기 위해서는 적정 노드 수로 줄이고 일정 수준 이상의 연결 정도만 의미 있는 연결로 인정하는 자료 정제 과정을 수행하지만, 정제 기준에 대한 뚜렷한 기준이 없어서[18] 많은 시행착오가 있었다. 이와 같은 연구의 제한점에도 불구하고, 본 연구에서는 통계분석 결과를 이해하기 위해 원 자료인 초록을 반복적으로 읽고 해당 키워드가 사용된 문장을 확인하는 과정을 통해 연구 결과의 타당성을 높이고자 노력하였다. 전체 네트워크 소시오그램을 살피는 동시에, 중요한 키워드를 중심으로 주변 키워드를 자세히 살펴봄으로써 키워드가 사용되는 맥락을 이해할 수 있었다.
제안 방법
1기(1998년~2005년), 2기(2006년~2010년), 3기(2011년~2016년)의 국내·외 연구 키워드를 연결중심성 기준으로 살펴보았고, Table 2에 상위 30개 핵심 키워드를 제시하였다.
3) 의미 해석이 일정하지 않거나 매우 일반적인 개념의 단어(예: ‘get’, ‘become’, ‘setting’)를 제외하도록 설정하였다.
국내와 국외 호스피스 논문 초록에 사용된 키워드들의 1) 단순출현빈도, 즉 키워드가 등장한 논문 수, 2) 연결중심성, 3) 근접중심성, 4) 매개중심성을 기준으로 키워드 순위를 파악하였다. 기준 별 상위 30개 핵심 키워드를 Table 1에 나열하고, 연결중심성을 기준으로 핵심 키워드 간 네트워크를 살펴볼 수 있도록 소시오그램(sociogram)을 Figure 2에 제시하였다.
MS Office 엑셀프로그램을 이용해 논문별로 ID번호, 출판연도, 초록을 하나의 행으로 구성한 후 NetMiner 프로그램(Version 4.3)의 ‘의미네트워크분석(semantic network analysis)’ 모듈[17]을 이용하여 초록 내 키워드를 추출하였다.
NetMiner를 이용해 키워드 간 동시출현 빈도를 계산하고 이를 가중치 값으로 하는 단어×단어 매트릭스를 생성하였다.
각 시기별로 연결중심성 상위 30개 핵심 키워드를 파악한 후, 국내 또는 국외 연구 내에서 시기별로 키워드의 순위 변화, 그리고 최근 2011년~2016년 국내·외 연구 핵심 키워드의 차이를 비교하였다.
국내·외 호스피스 간호 연구의 하위 주제 그룹을 발견하기 위해 전체 기간 연구 및 최근 2011년~2016년 연구의 키워드 네트워크를 군집화(clustering)하였다.
이는 텍스트 네트워크 내에 영향력 있는 키워드들을 중심으로 복수의 맥락적 군집이 있다고 가정하는 것이다[14]. 군집화를 위해 NetMiner 프로그램에서 응집성(cohesion)을 근거로 가장 큰 하위 집단(component)을 추출하고 이를 대상으로 커뮤니티 분석(community analysis)을 수행하였다. 커뮤니티 구조는 그룹 내 밀도는 높고 그룹 간 밀도는 낮은 상태의 하위집단을 의미하며 모듈이라고 한다[22].
텍스트네트워크분석의 가장 중요한 장점은 텍스트에서 실제적, 잠재적으로 이루어지고 있는 주된 논의가 무엇인지 발견할 수 있는 것이다[14]. 논문 제목이나 저자가 제공한 키워드, 초록, 본문 전체 등 다양한 길이의 텍스트 자료를 분석범위로 하면서, 두 단어(형태소)가 반복적으로 인접하여 사용되는(동시출현, co-occurrence) 빈도와 양상을 이용해 단어의 영향력을 다양한 네트워크 통계 지표로 보여준다[15]. 이를 근거로 특별히 연관성을 보이는 중요한 단어들의 관계를 파악함으로써 의미론적 연관구조를 도출할 수 있다.
또한 명사구와 약어가 동시에 사용되는 경우에는 약어를 대표어로 선정하여(예, ‘quality of life [QOL]’의 대표어는 ‘QOL’) 형태소 분석에서 명사구와 약어 파트가 분리되거나 중복적으로 분석에 사용되는 것을 방지하였다. 둘째, 분석에서 제외하여야 할 형태소를 판단하여 제외어 사전을 개발하였다. 대표적으로 1) 초록 양식을 보여주는 제목 단어(예: ‘background’, ‘objectives’), 2) 본 연구 목적과 무관한 통계 용어(예: ‘p value’, ‘pearson’, ‘parameter’, ‘percent’), 3) 의미 해석이 일정하지 않거나 매우 일반적인 개념의 단어(예: ‘get’, ‘become’, ‘setting’)를 제외하도록 설정하였다.
따라서 본 연구는 연구대상 자료의 경계를 논문 초록으로 설정하고 초록에서 추출한 의미형태소를 ‘키워드(keywords)’, 특히 상위 30개 키워드를 ‘핵심 키워드(core keywords)’라고 명명하였다.
커뮤니티 분석을 통해 얻은 군집에 대해서는 소시오그램(sociogram)을 이용해 주요 키워드 간 관계를 확인하여 명명하였다. 또한 필요시 해당 키워드들이 사용된 초록 원문을 확인하여 해석의 신뢰성을 높였다.
본 연구는 국내·외 간호학 분야의 호스피스 연구 중 학술지에 출판된 논문의 초록을 자료 범위로 설정하고, 키워드 동시출현 관계를 파악하였다.
본 연구는 국내ㆍ외 간호학 분야 호스피스 논문의 초록에서 추출한 키워드(의미형태소) 간 동시출현 관계를 기준으로 네트워크를 구성하여 핵심 키워드와 연구 주제를 탐색하는 텍스트네트워크분석으로, 계량적 내용분석에 속한다.
본 연구에서 다량의 텍스트 자료를 다루어야 하고, 형태소 분석과 네트워크 지표라는 객관적 자료에 근거하여 연구자의 주관성을 배제한 상태에서 다시 원 자료로 돌아가 키워드가 사용된 맥락을 확인하고 결과를 해석하는 과정은 많은 시간과 노력을 요구하였다. 너무 많은 수의 노드(node)와 연결선(link)이 포함된 네트워크에서 주요 현상을 찾기 위해서는 적정 노드 수로 줄이고 일정 수준 이상의 연결 정도만 의미 있는 연결로 인정하는 자료 정제 과정을 수행하지만, 정제 기준에 대한 뚜렷한 기준이 없어서[18] 많은 시행착오가 있었다.
중심성은 키워드 동시출현 관계를 이진 데이터(0, 1)로 계산하는데, 이 때 연결강도가 일정 수준 이상인 경우에 관계가 있는 것(값=1)으로 간주한다. 본 연구에서는 수 차례 시뮬레이션을 통해 주된 현상을 보여줄 것으로 판단된 연결강도 상위 10%에 해당할 경우에 동시출현 관계를 인정하였다.
대표적으로 1) 초록 양식을 보여주는 제목 단어(예: ‘background’, ‘objectives’), 2) 본 연구 목적과 무관한 통계 용어(예: ‘p value’, ‘pearson’, ‘parameter’, ‘percent’), 3) 의미 해석이 일정하지 않거나 매우 일반적인 개념의 단어(예: ‘get’, ‘become’, ‘setting’)를 제외하도록 설정하였다. 셋째, 하나의 형태소가 아니라 두 개 이상의 형태소를 묶어서 한 단위로 읽어야 하는 경우를 지정하였다. 예를 들어, ‘blood pressure’가 ‘blood’와 ‘pressure’라는 단어로 분리되지 않고 한 단어처럼 추출되도록 하였다.
앞서 선정된 키워드 간 동시출현 빈도를 값으로 하는 매트릭스를 생성하고, 동시출현 관계를 연결선(링크)으로 표현한 키워드 네트워크를 개발하였다. 본 연구에서 키워드 간 동시출현은 개별 초록의 문장 내에서 두 개 키워드 간 거리가 ‘3’ 이하인 경우를 의미한다.
이 연구들을 살펴보면 1985년~2012년에 출판된 110편~240편의 호스피스 간호 연구를 수집하여 출판 기간, 출판물 유형, 연구설계, 연구대상 등에 따른 논문 편수를 제시하였고, 연구 내용을 파악하기 위하여 ‘인간-건강-환경-간호’라는 간호패러다임 등을 이용해 문헌 내용을 분류하였다.
9%를 차지하고 있는데, 이들은 네트워크 분석에서 제외하는 것이 바람직하다. 적정 수준의 키워드 개수를 결정하는 합의된 기준은 없지만[18], 본 연구에서는 다수의 단어에 해당하는 출현빈도가 낮은 경우부터 검토하면서 적정 수준을 결정하였다. 예를 들어, 국외 연구 키워드들의 출현빈도는 1~4,349회로 다양하지만, 출현빈도 5회 미만이 86.
형태소정제를 위해 3인의 연구자가 앞서 얻어진 전체 형태소 목록을 살피면서 정제가 필요한 유사어(thesaurus), 제외어(exception list), 지정어(defined words) 사전을 개발하였고, 이를 NetMiner프로그램에 등록한 후 다시 형태소 분석을 실시하였다. 첫째, 유사어 사전을 작성하기 위해서는 동일하거나 유사한 의미를 갖고 있지만 표기가 다른 단어를 모으고 하나의 대표어를 지정하였다. 예를 들어, ‘nurse(s)’, ‘RN(s)’, ‘registered nurse(s)’, ‘general nurses’, ‘nursing staff(s)’는 대소문자 구분 없이 모두 대표어 ‘RNs’으로 인식하도록 하였다.
그러나 의미 있는 텍스트네트워크분석을 위해서는 형태소를 정제하는 과정이 중요하다[18]. 형태소정제를 위해 3인의 연구자가 앞서 얻어진 전체 형태소 목록을 살피면서 정제가 필요한 유사어(thesaurus), 제외어(exception list), 지정어(defined words) 사전을 개발하였고, 이를 NetMiner프로그램에 등록한 후 다시 형태소 분석을 실시하였다. 첫째, 유사어 사전을 작성하기 위해서는 동일하거나 유사한 의미를 갖고 있지만 표기가 다른 단어를 모으고 하나의 대표어를 지정하였다.
호스피스 간호 연구 주제의 시기별 변화 추이를 살펴보기 위해 1998년~2016년에 출판된 연구를 3개 그룹, 즉 1998년~2005년(1기), 2006년~2010년(2기), 2011년~2016년(3기)로 나누어 연결중심성 분석을 실시하였다. 각 시기별로 연결중심성 상위 30개 핵심 키워드를 파악한 후, 국내 또는 국외 연구 내에서 시기별로 키워드의 순위 변화, 그리고 최근 2011년~2016년 국내·외 연구 핵심 키워드의 차이를 비교하였다.
대상 데이터
데이터베이스에 따라 제목 또는 초록에 포함된 자연어(예: “hospice”), 관련 분야(예: “nursing”), 출판 시기(“1998~2016”), 언어 유형(“영어”), 문서유형(예: “journal article”) 등을 적용하여 간호 관련 호스피스 연구를 검색할 수 있었다. PubMed 1,309편, EMBASE 617편, WOS 600편, CINAHL 467편으로 총 2,993편의 논문이 검색되었다. 데이터베이스 간 중복된 1,011편, 초록이 제공되지 않은 32편, 한국에서 수행되어 국내 연구 분석에 포함된 24편을 제외하고 총 1,926편의 논문 초록을 분석에 포함하였다.
국내 호스피스 간호 논문은 2017년 3월에 한국교육학술정보원(RISS), 국가과학기술정보센터(NDSL), 한국학술지인용색인(KCI) 데이터베이스를 이용하여 수집하였다. 논문의 출판 연도를 1998년~ 2016년으로 제한하였다.
국외 호스피스 간호 논문은 PubMed, EMBASE, Web of Science(WOS), Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature(CINAHL)데이터베이스를 이용하여 수집하였다. 데이터베이스에 따라 제목 또는 초록에 포함된 자연어(예: “hospice”), 관련 분야(예: “nursing”), 출판 시기(“1998~2016”), 언어 유형(“영어”), 문서유형(예: “journal article”) 등을 적용하여 간호 관련 호스피스 연구를 검색할 수 있었다.
논문 초록 또는 주요어에 ‘간호’와 ‘호스피스’를 포함하고 있는 논문을 검색했을 때 RISS 328편, NDSL 319편, KCI 197편이 검색되었고, 총 844편의 논문 중 데이터베이스 간에 중복된 505편, 동물 호스피스 등 연구 목적에서 벗어난 14편을 제외하여 325편을 수집하였다.
국내 호스피스 간호 논문은 2017년 3월에 한국교육학술정보원(RISS), 국가과학기술정보센터(NDSL), 한국학술지인용색인(KCI) 데이터베이스를 이용하여 수집하였다. 논문의 출판 연도를 1998년~ 2016년으로 제한하였다. 이는 국내에서 호스피스 간호 연구가 가장 많이 발표되는[8] 호스피스·완화의료학회지가 1998년부터 발간되었고, 본 연구에 사용된 국내·외 데이터베이스에서 호스피스 간호 연구가 공통적으로 검색되는 기간을 고려하여 결정하였다.
PubMed 1,309편, EMBASE 617편, WOS 600편, CINAHL 467편으로 총 2,993편의 논문이 검색되었다. 데이터베이스 간 중복된 1,011편, 초록이 제공되지 않은 32편, 한국에서 수행되어 국내 연구 분석에 포함된 24편을 제외하고 총 1,926편의 논문 초록을 분석에 포함하였다.
1%였다. 따라서 10회 이하로 출현한 키워드를 제거하고 국내 연구에서 198개, 국외 연구에서 594개의 다빈도 키워드를 선정하였다.
본 연구에서 분석한 호스피스 간호 논문은 국내에서 수행된 347편, 국외에서 수행된 1,926편이었다. 국내 논문의 출판 연도별 편수를 살펴보면, 1998년~2002년까지 연평균 12편이 발표되다가 2003년 25편으로 증가하였고 이 후 매년 20편 내외의 연구가 발표되고 있었다.
본 연구에서 생성한 국내·외 각각의 전체기간 연구의 키워드 네트워크에서 응집성을 기준으로 한 최대 크기의 컴포넌트(component)는 국내 101개, 국외 169개 키워드로 연결된 네트워크였다.
논문 초록 또는 주요어에 ‘간호’와 ‘호스피스’를 포함하고 있는 논문을 검색했을 때 RISS 328편, NDSL 319편, KCI 197편이 검색되었고, 총 844편의 논문 중 데이터베이스 간에 중복된 505편, 동물 호스피스 등 연구 목적에서 벗어난 14편을 제외하여 325편을 수집하였다. 한편 국외 데이터베이스에서 검색된 한국의 호스피스 간호 연구 24편 중 국내 데이터베이스에서 검색되지 않았던 22편을 추가하여 총 347편의 국내 논문 초록을 분석에 포함하였다.
5점[24]보다 훨씬 높은 우수한 군집성을 보여주는 커뮤니티가 탐색되었다. 한편, 최근 연구 동향을 파악하기 위해 2011년~2016년 연구 대상으로 커뮤니티 분석을 추가하였다. Table 3에 국내 외 연구 각각의 5개 하위 주제 그룹을 제시하고 각 그룹의 키워드를 연결강도 순으로 나열하였다.
데이터처리
국내·외 호스피스 연구의 핵심 주제를 찾기 위해 앞서 개발한 키워드의 동시출현 매트릭스를 이용해 네트워크 통계분석을 실시하였다.
이론/모형
커뮤니티 구조는 그룹 내 밀도는 높고 그룹 간 밀도는 낮은 상태의 하위집단을 의미하며 모듈이라고 한다[22]. 커뮤니티 탐색을 위해 링크의 매개성(betweenness)에 기초한 Girvan과 Newman 알고리즘(GN algorithm)[23]을 이용하였다. 이는 네트워크 내에서 매개중심성이 가장 큰 링크를 제거하여 군집화한 후, 변경된 매개중심성을 적용해 다시 매개중심성이 가장 큰 링크를 제거하면서 군집화 과정을 반복하는 것이다.
성능/효과
NetMiner 프로그램에 연구자 간 합의된 유의어, 제외어, 지정어를 적용한 결과, 국내 논문에서 3,046개, 국외 논문에서 8,705개 키워드가 출현빈도와 함께 확인되었다. 텍스트 네트워크분석에서 반복적으로 나타나는 주제어를 중심으로 분석할 때 주요 현상을 보다 명확히 발견할 수 있으므로 일정 빈도 이상으로 출현한 키워드만 분석에 포함하는 것이 일반적이다[11].
넷째, 과거 국내 호스피스 간호 연구와 달리 최근에 상대적으로 관심이 적어진 대상자는 소아(children), 자원봉사자(volunteer), 수발자(caregiver) 등이었다. 국외 연구에서는 ‘소아(children)’의 연결 중심성이 최근 들어 더욱 높아졌으며, 가족에 대한 지원과 의사소통을 중요시하는 소아 호스피스가 중요한 하위 연구 주제로 확인되었다.
다섯째, 국내 연구의 하위 주제 그룹 중 호스피스 완화의료와 자원봉사자, 암환자의 삶의 질 관련 주제는 국외와 공통적이었지만, 통증과 증상 관리 관련 연구가 국외 연구처럼 두드러진 연구 주제로 자리잡지 못하고 있었다. 호스피스는 통증과 증상 관리를 최우선 목적으로 하는 서비스이다.
전체 네트워크 소시오그램을 살피는 동시에, 중요한 키워드를 중심으로 주변 키워드를 자세히 살펴봄으로써 키워드가 사용되는 맥락을 이해할 수 있었다. 또한 텍스트네트워크분석 전문가 및 NetMiner 프로그램 개발자의 자문을 얻어 분석 결과의 정확성을 점검하는 등 보다 충실히 텍스트네트워크분석법을 적용하기 위해 노력을 기울임으로써 호스피스 연구의 주요 주제를 효과적으로 발견할 수 있었다.
본 연구를 통해 첫째, 전 세계적으로 호스피스 간호 연구의 핵심 키워드는 ‘호스피스(hospice)’, ‘환자(patient)’, ‘죽음(death)’, ‘돌봄(care)’, ‘간호사(RNs)’, ‘가족(family)’, ‘암(cancer)’, ‘완화의료(palliative care)’라는 것을 발견하였다.
셋째, 국외에서는 국내보다 가족을 포함한 수발자에 대한 지원, 생애 말기에 필요한 의료진-환자와 가족 간 의사소통에 대한 논의가 활발하였다. ‘의사소통(communication)’이 국외 연구의 핵심 키워드인 반면 국내 연구에서는 단순출현빈도와 연결중심성 모두 약 100위로 상당히 낮았다.
이와 같은 연구의 제한점에도 불구하고, 본 연구에서는 통계분석 결과를 이해하기 위해 원 자료인 초록을 반복적으로 읽고 해당 키워드가 사용된 문장을 확인하는 과정을 통해 연구 결과의 타당성을 높이고자 노력하였다. 전체 네트워크 소시오그램을 살피는 동시에, 중요한 키워드를 중심으로 주변 키워드를 자세히 살펴봄으로써 키워드가 사용되는 맥락을 이해할 수 있었다. 또한 텍스트네트워크분석 전문가 및 NetMiner 프로그램 개발자의 자문을 얻어 분석 결과의 정확성을 점검하는 등 보다 충실히 텍스트네트워크분석법을 적용하기 위해 노력을 기울임으로써 호스피스 연구의 주요 주제를 효과적으로 발견할 수 있었다.
후속연구
미국, 일본, 대만, 싱가포르 등은 이미 심장질환, 폐질환, 치매, HIV, 간질환, 신장질환 등 비암성 말기 환자에게 호스피스를 제공해왔으므로[25,26] 이들 국가의 연구 성과에서 도움을 받을 수 있을 것이다. 그러나 전인 간호를 위해 우리나라 국민의 정서와 문화, 사회적 여건에 적합한 호스피스가 이루어지려면 앞으로 비암성 질환자 대상의 호스피스 연구가 적극 권장되어야 한다
첫째, 지금까지 국내 호스피스 연구가 암환자에 제한되었으나, 지금부터는 호스피스법에 추가된 비암성 만성 질환 관련 연구를 지체 없이 수행하여야 한다. 둘째, 과거에 비해 오히려 감소하고 있는 소아 호스피스 연구, 국외에 비해 관심이 부족한 의료진의 의사소통 관련 연구를 활성화하여야 한다. 셋째, 통증 및 증상 관리 등 전문적 간호중재에 대한 연구를 격려해야 한다.
질 높은 호스피스 제공을 위해서는 다양한 주제의 관련 연구가 뒷받침되어야 한다. 본 연구를 근거로 국내 연구에서 다음을 보완할 것을 제언한다. 첫째, 지금까지 국내 호스피스 연구가 암환자에 제한되었으나, 지금부터는 호스피스법에 추가된 비암성 만성 질환 관련 연구를 지체 없이 수행하여야 한다.
둘째, 과거에 비해 오히려 감소하고 있는 소아 호스피스 연구, 국외에 비해 관심이 부족한 의료진의 의사소통 관련 연구를 활성화하여야 한다. 셋째, 통증 및 증상 관리 등 전문적 간호중재에 대한 연구를 격려해야 한다. 호스피스 분야에서 리더십을 발휘해야 하는 간호사들이 본 연구결과를 바탕으로 호스피스 실무 현장에 유용한 중장기적 연구 전략을 수립하기를 기대한다.
본 연구를 근거로 국내 연구에서 다음을 보완할 것을 제언한다. 첫째, 지금까지 국내 호스피스 연구가 암환자에 제한되었으나, 지금부터는 호스피스법에 추가된 비암성 만성 질환 관련 연구를 지체 없이 수행하여야 한다. 둘째, 과거에 비해 오히려 감소하고 있는 소아 호스피스 연구, 국외에 비해 관심이 부족한 의료진의 의사소통 관련 연구를 활성화하여야 한다.
셋째, 통증 및 증상 관리 등 전문적 간호중재에 대한 연구를 격려해야 한다. 호스피스 분야에서 리더십을 발휘해야 하는 간호사들이 본 연구결과를 바탕으로 호스피스 실무 현장에 유용한 중장기적 연구 전략을 수립하기를 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
호스피스란?
호스피스(hospice)는 임종 과정에 있는 환자와 그 가족의 삶의 질을 위해 다학제 팀을 구성하여 환자의 신체적 간호는 물론이고 정서적, 영적, 법적, 재정적 상담 등 전인적 돌봄을 제공하는 것을 의미한다[1]. 호스피스는 완화의료(palliative care)의 연속선상에서 제공되지만 일반적으로 지역사회 기반으로 제공되고, 대개 기대 여명이 6개월 미만인 말기 질환자와 가족을 대상으로 자원봉사자와 함께 증상 관리부터 사별 간호까지 포괄적인 간호를 제공하는 것이 특징이다[2].
호스피스 간호 수요가 증가할 것으로 예상되는 이유는?
2017년 8월부터 ‘호스피스·완화의료 및 임종과정에 있는 환자의 연명의료결정에 관한 법률(이하 호스피스법)’이 시행되고 있다. 또한 우리 사회에 인구 고령화와 암 환자 증가 추세가 이어지면서 호스피스 간호 수요는 더욱 높아질 것으로 전망되는 가운데, 간호 전문직은 사회적 요구에 부응하는 호스피스 간호를 제공할 수 있도록 발빠른 대응이 필요한 시점이다.
초기 국내 호스피스에서 영성 개념에 대해 종교적 측면이 강조된 이유는?
영성 개념은 개인이나 문화에 따라 그 의미가 다르게 사용되고 있다[27]. 국내 호스피스가 1980년대 가톨릭대학교와 성모병원이 참여하면서 본격화되었고 가톨릭 호스피스협회와 기독교 중심의 한국호스피스협회가 참여하면서 영적 간호 활동에 많은 노력을 기울였다[26,28]. 따라서 초기 국내 호스피스에서 영성은 절대자와의 관계를 전제로 하는 종교적 측면이 강조되었다.
참고문헌 (32)
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