본 연구는 국내 외의 종양유전간호 관련 연구를 분석하여 연구동향을 파악하고자 하였다. 종양유전간호 관련 주제로 학술지에 게재된 논문들의 초록에서 제시한 핵심어들을 중심으로 한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 핵심어이자 중심성이 높은 주제어로 Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test 등이 확인되었으며, 시기별 연구동향을 확인한 결과, 2003년 이후 Information, Care, Knowledge 등의 주제어를 포함한 연구들이 증가하였다. 간호학의 메타 패러다임으로 주제어를 분류한 결과, 건강, 간호, 인간, 환경 순으로 중심성이 높게 나타났다. 건강 영역 중 건강 위험 범주에서 Genetics, Risk, 건강 증진 범주에서 Genetic Test, Prevention 등이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구를 통해 종양유전간호 연구의 동향을 파악할 수 있으며, 유전성 암 환자들을 위한 간호 중재에 주축이 되는 간호사의 역할 및 중재프로그램 개발의 방향 설정에 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
본 연구는 국내 외의 종양유전간호 관련 연구를 분석하여 연구동향을 파악하고자 하였다. 종양유전간호 관련 주제로 학술지에 게재된 논문들의 초록에서 제시한 핵심어들을 중심으로 한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 핵심어이자 중심성이 높은 주제어로 Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test 등이 확인되었으며, 시기별 연구동향을 확인한 결과, 2003년 이후 Information, Care, Knowledge 등의 주제어를 포함한 연구들이 증가하였다. 간호학의 메타 패러다임으로 주제어를 분류한 결과, 건강, 간호, 인간, 환경 순으로 중심성이 높게 나타났다. 건강 영역 중 건강 위험 범주에서 Genetics, Risk, 건강 증진 범주에서 Genetic Test, Prevention 등이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구를 통해 종양유전간호 연구의 동향을 파악할 수 있으며, 유전성 암 환자들을 위한 간호 중재에 주축이 되는 간호사의 역할 및 중재프로그램 개발의 방향 설정에 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
The aim of this study is investigate the research trends by analyzing the researches related to Korean and international genetics in oncology nursing. We conducted a text network analysis focusing on the key words presented in the abstracts of papers published in journals related to genetics in onco...
The aim of this study is investigate the research trends by analyzing the researches related to Korean and international genetics in oncology nursing. We conducted a text network analysis focusing on the key words presented in the abstracts of papers published in journals related to genetics in oncology nursing. Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, and Genetic Test were identified as keywords and centralized keywords. As a result of studying research trends over time, researches including keywords such as information, care, and knowledge have increased since the completion of the Human Genome Project in 2003. Key words classified through the meta paradigm of nursing were health, nursing, human, environment order. This study is meaningful in that it can be used to identify trends in tumor genetic nursing research and to set the direction of development of nursing intervention for hereditary cancer patients.
The aim of this study is investigate the research trends by analyzing the researches related to Korean and international genetics in oncology nursing. We conducted a text network analysis focusing on the key words presented in the abstracts of papers published in journals related to genetics in oncology nursing. Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, and Genetic Test were identified as keywords and centralized keywords. As a result of studying research trends over time, researches including keywords such as information, care, and knowledge have increased since the completion of the Human Genome Project in 2003. Key words classified through the meta paradigm of nursing were health, nursing, human, environment order. This study is meaningful in that it can be used to identify trends in tumor genetic nursing research and to set the direction of development of nursing intervention for hereditary cancer patients.
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문제 정의
Human Genome Project가 완성된 2003년을 전후하여 연구의 주제어가 어떻게 변화되었는지 알아보고자 중심 주제어를 확인하였다. 종양유전간호 관련 논문289편 중, 2002년 이전 논문은 111편, 2003년 이후 논문은 178편이었으며, 각 시기별로 주제어의 논문 동시 출현 빈도 분석결과는 [표 2]와 같다.
따라서, 지금까지 축적된 종양유전연구는 연구 주제에서 확인된 대표적인 주제어들 간의 관련된 강도를 측정하여 패턴 및 경향을 살펴보는 동시단어 분석 및 텍스트 네트워크분석(Text Network Analysis)을 활용하여[8] 종양유전간호의 최근 연구 경향을 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 종양유전간호와 관련된 국내외의 선행문헌들의 초록을 고찰하여 주제어를 도출하고, 텍스트 네트워크 분석을 시행하여 핵심적인 주제어들 사이의 관계를 분석하고자 한다. 이를 통해 종양유전간호와 관련된 최근의 연구경향을 확인하고, 유전성 암 환자들을 위한 간호 중재 개발에 대한 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 간호학에서 종양유전과 관련한 최근의 연구경향을 분석하기 위하여 국∙내외 종양유전간호 관련 연구를 텍스트 네트워크 분석법을 적용하여 중심 주제어를 도출하였다.
본 연구는 간호학에서의 종양유전과 관련된 연구경향을 분석하기 위하여 통합적인 문헌고찰을 하고 논문에 사용된 주제어를 텍스트 네트워크 분석을 적용하여 분석한 서술적 조사연구이다.
본 연구의 목적은 종양유전간호 관련 연구의 네트워크를 구축하고, 연구의 시기 별 중심주제어의 차이와 연구경향을 확인하며, 유전성 암 환자의 간호 중재 개발을 제안하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 종양유전간호와 관련된 국내외의 선행문헌들의 초록을 고찰하여 주제어를 도출하고, 텍스트 네트워크 분석을 시행하여 핵심적인 주제어들 사이의 관계를 분석하고자 한다. 이를 통해 종양유전간호와 관련된 최근의 연구경향을 확인하고, 유전성 암 환자들을 위한 간호 중재 개발에 대한 기초자료를 제공하고자 한다.
제안 방법
4를 이용하였는데, 종양유전간호 연구의 주제어 사이의 연결 관계를 확인하기 위해서 네트워크를 생성하였다. 1) KrKwic 소프트웨어 프로그램을 이용하여 주제어 사이 행렬을 구축하고, 2) NetMinor를 이용하여 주제어 사이의 연관도와 속성 및 강도를 분석하였다. 3) 연결정도 중심성으로 중심구조 분석을 하였다.
1) KrKwic 소프트웨어 프로그램을 이용하여 주제어 사이 행렬을 구축하고, 2) NetMinor를 이용하여 주제어 사이의 연관도와 속성 및 강도를 분석하였다. 3) 연결정도 중심성으로 중심구조 분석을 하였다. 연결정도 중심성은 네트워크에서 중심으로서의 역할에 대한 정도를 지수화한 것이며 각 노드와 연결된 다른 노드의 개수를 기준으로, 한 노드에 직접 연결된 노드들의 합을 이용하여 계산한 지수이다[15].
54개 주제어 노드는 1,410개의 링크로 연결된 네트워크를 생성하였고, 종양유전간호 관련 연구에서 중심이 되는 주제어를 확인하기 위해 연결정도 중심성 분석을 수행하였다. 연결정도 중심성은 다른 주제어와 동시에 출현하는 정도를 의미하는 것으로, 연결정도 중심성의 숫자가 클수록 다른 주제어와 연관성이 높다는 의미이다[8].
KrKwic를 통한 도출된 주제어에서 동의어나 파생어 등을 프로그램이 자동으로 처리할 수 없어 동일한 의미를 가진 주제어를 정제하는 과정을 수행하였다[11]. 그리고 논문의 초록에 포함된 OBJECTIVE, BACKGROUND, METHODS, RESULTS, CONCLUSIONS과 같은 섹션 정보는 삭제하였다. 내용에 부합되지 않는 주제어들은 제외하고 주제어 추출 시 일반동사, 부사, 형용사, 조사, 전치사 등은 제외하였다[12].
이에 따라 종양유전간호와 관련된 논문에서 추출한 주제어의 동시출현빈도가 많을수록 단어 구름에서 더 굵고 크게 그려지도록 하였다. 더불어 표준화된 주제어의 네트워크 분석은 NetMiner V.4를 이용하였는데, 종양유전간호 연구의 주제어 사이의 연결 관계를 확인하기 위해서 네트워크를 생성하였다. 1) KrKwic 소프트웨어 프로그램을 이용하여 주제어 사이 행렬을 구축하고, 2) NetMinor를 이용하여 주제어 사이의 연관도와 속성 및 강도를 분석하였다.
둘째, 종양유전간호 연구에서 도출된 주제어들 사이 네트워크를 구축하고 중심주제어를 도출한다.
본 연구는 종양유전간호 연구에서의 관계성 및 경향을 확인하기 위하여 텍스트 네트워크 분석(TextNetwork Analysis)을 이용하여, 국내·외에서 이루어진 종양유전간호 관련 연구 289편을 분석하였다. 또한, 시기별로 중심 주제어를 파악하기 위해 네트워크를 구축하고, 주제어를 메타 패러다임에 따라 분류하였다.
연결정도 중심성은 네트워크에서 중심으로서의 역할에 대한 정도를 지수화한 것이며 각 노드와 연결된 다른 노드의 개수를 기준으로, 한 노드에 직접 연결된 노드들의 합을 이용하여 계산한 지수이다[15].본 연구에서는 연결정도 중심성의 상위 25% 주제어를중심 주제어로 선정하였고, 분석 대상으로 확정된 289편의 논문을 시기별로 분류하여 다시 네트워크 분석을 시행하였다.
본 연구에서는 표준화된 주제어의 빈도수는 단어 구름 생성 소프트웨어 프로그램인 Wordle을 사용하여 시각화 하였고, 표준화된 주제어 사이의 동시출현 행렬은 KrKwic 소프트웨어 프로그램을 이용하여 네트워크를 구성하고 분석하였다. 먼저, 데이터 시각화는 과학적 연구 과정의 패턴과 추세를 분석하는 데 도움을 주며[13], 주제어와 주변 단어를 동시에 시각화함으로써 단어들의 상호관련성을 이해할 수 있도록 해준다[14].
종양유전간호 관련 연구의 주제어 간의 네트워크 분석은 54개 주제어의 동시단어출현 분석을 통해 만들어진 행렬(matrix)을 활용하여, 주제어 사이의 연결 정도에 따라 네트워크 분석을 수행하였다[그림 3].
표준화 작업 후에 KrKwic 소프트웨어를 사용하여 주제어를 추출하였다. KrKwic를 통한 도출된 주제어에서 동의어나 파생어 등을 프로그램이 자동으로 처리할 수 없어 동일한 의미를 가진 주제어를 정제하는 과정을 수행하였다[11].
대상 데이터
4 프로그램을 통하여 다시 한 번 데이터 검증을 거쳤다. 그 과정에서 982개의 주제어 중 30회 이상 동시 출현한 54개의 주제어를 본 연구의 분석 주제어로선정하였다[표 1].
본 연구는 종양유전간호 연구에서의 관계성 및 경향을 확인하기 위하여 텍스트 네트워크 분석(TextNetwork Analysis)을 이용하여, 국내·외에서 이루어진 종양유전간호 관련 연구 289편을 분석하였다.
연구의 대상은 종양유전간호에 관련한 주제로 국내·외 학술지에 게재된 논문 중에서 다음과 같은 제외기준(①한국어와 영어가 아닌 기타 언어의 연구, ②종양유전간호와 관련된 주제를 포함하지 않은 연구, ③초록이 제공되지 않은 연구)을 적용하여 최종 확정된 289편의 논문 초록을 연구 대상으로 하였다.
검색결과 총 766건의 논문이 검색되었으며, 검색된 논문들의 제목과 초록의 확인 과정을 거쳐 중복 검색된 논문, 한국어와 영어가 아닌 기타 언어의 논문, 내용이 부적절한 논문, 종양유전간호의 주제를 포함하지 않는 논문, 초록이 없는 연구는 제외하였다. 이러한 방법으로 289건이 최종 논문 분석에 사용되었다.
자료 검색은 국가과학기술정보센터(NDSL), 한국교육학술정보원(RISS), PubMed, 국회도서관, 국립중앙도서관의 검색엔진을 이용하였다. 한국어 검색 핵심어는 종양유전간호이며, 영문검색 핵심어는 genetic cancer nursing, genomic cancer nursing, hereditary cancer nursing이다.
종양유전간호 관련 연구 중 제외기준을 적용하여 선별된 최종 289편 논문의 초록에서 나온 전체 단어는 1,979개 이었다. 이 단어 중 연구주제와 연관성이 없는 일반 동사와 부가적인 명사, 전치사, 부사, 형용사, 조사를 제외하고 982개의 단어가 본 연구의 주제어로 추출되었고, 전체 주제어 가운데 30회 이상 동시 출현한 54개 단어를 본 연구의 주제어로 다루었으며, 이는 전체주제어 분포의 상위 약 5%에 해당한다.
데이터처리
KrKwic를 통하여 추출된 주제어들은 한 논문에 하나의 주제어가 2번 이상 등장한 경우가 대부분이었으며, 한 논문 내에 한 주제어의 동시출현 한 데이터 정제의 어려움이 있었다. 1개의 주제어가 하나의 논문에 1번만 등장하게 하기 위하여, 추출된 주제어들을 NetMiner V.4 프로그램을 통하여 다시 한 번 데이터 검증을 거쳤다. 그 과정에서 982개의 주제어 중 30회 이상 동시 출현한 54개의 주제어를 본 연구의 분석 주제어로선정하였다[표 1].
성능/효과
결과적으로 이 주제어들은 종양유전간호 관련 연구에서 가장 중심적으로 논의되는 주제어로 분석된다. 54개의 중심 주제어 사이에는 Nurse, Cancer, Genetic, Patient,Knowledge, Care, Genetic Test, Risk, Family,Information을 중심으로 하는 네트워크가 형성되었다.이는 종양유전간호 연구가 환자(Patient)의 지식(Knowledge)을 사정하고 그에 맞게 돌봄(Care)을 제공하며, 유전성 암인 만큼 유전자 검사(Genetic Test)를통하여 암 발생 위험도(Risk)를 확인하여, 가족(Family)에게 정보(Information)를 주고자 함에 초점이 있다는 것을 의미한다.
주제어의 총 빈도를 메타 패러다임으로 분류한 결과는 건강, 간호, 인간, 환경 순이었다. 건강 부분에서는 건강증진 영역이, 간호 부분에서는 간호 중재 영역이, 인간 부분에서는 대상자 영역이, 환경 부분에서는 심리적 영역이 높았다.
종양유전간호 관련 연구에서 주제어 54개의 네트워크 분석 결과, 연결정도 중심성 지수 상위 25% 중심 주제어는 Nurse, Genetic, Cancer, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test, Risk, Family, Information, Role, Oncology, Education, Prevention, Practice 등으로 출현빈도가 높았던 주제어와 대부분 일치한다. 결과적으로 이 주제어들은 종양유전간호 관련 연구에서 가장 중심적으로 논의되는 주제어로 분석된다. 54개의 중심 주제어 사이에는 Nurse, Cancer, Genetic, Patient,Knowledge, Care, Genetic Test, Risk, Family,Information을 중심으로 하는 네트워크가 형성되었다.
연결정도 중심성이 가장 높게 나타난 주제어는 Nurse였으며, 연결정도 중심성 지수 상위 25%의 주제어들 중 Nurse, Cancer,Genetic, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test, Risk,Information, Role, Oncology, Education은 출현 빈도 역시 높았던 주제어이다. 결과적으로 이와 같은 주제어들은 출현 빈도뿐만 아니라 주제어 사이의 연결정도 중심성도 높게 나타나 종양유전간호 관련 연구에서 가장 중심적으로 논의되는 주제어로 분석되었다. 반면에 연결정도 중심성이 낮은 Need, Service, Detection, Procedure, Result와 같은 주제어는 출현 빈도가 낮았으며 종양유전간호 관련 연구에서 상대적으로 다뤄지지 않았음을 의미한다[그림 3].
연결정도 중심성은 다른 주제어와 동시에 출현하는 정도를 의미하는 것으로, 연결정도 중심성의 숫자가 클수록 다른 주제어와 연관성이 높다는 의미이다[8]. 연결정도 중심성 분석을 통한 본 연구의 중심 주제어는 연결정도 중심성 상위 25%의 주제어로 Nurse,Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, GeneticTest, Risk, Family, Information, Role, Oncology,Education 등 13개가 추출되었다. 연결정도 중심성이 가장 높게 나타난 주제어는 Nurse였으며, 연결정도 중심성 지수 상위 25%의 주제어들 중 Nurse, Cancer,Genetic, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test, Risk,Information, Role, Oncology, Education은 출현 빈도 역시 높았던 주제어이다.
연결정도 중심성 분석을 통한 본 연구의 중심 주제어는 연결정도 중심성 상위 25%의 주제어로 Nurse,Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, GeneticTest, Risk, Family, Information, Role, Oncology,Education 등 13개가 추출되었다. 연결정도 중심성이 가장 높게 나타난 주제어는 Nurse였으며, 연결정도 중심성 지수 상위 25%의 주제어들 중 Nurse, Cancer,Genetic, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test, Risk,Information, Role, Oncology, Education은 출현 빈도 역시 높았던 주제어이다. 결과적으로 이와 같은 주제어들은 출현 빈도뿐만 아니라 주제어 사이의 연결정도 중심성도 높게 나타나 종양유전간호 관련 연구에서 가장 중심적으로 논의되는 주제어로 분석되었다.
연구의 결과 출현빈도 수가 높으면서, 연결정도 중심성 지수 상위 25%에 링크된 중심 주제어는 Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, GeneticTest, Risk, Family, Information, Role, Oncology,Education 이었다. 이와 같은 단어들은 연구동향이나 연구 주제를 대표하는 활발히 연구가 이루어진 주제어들이다.
종양유전간호 관련 연구 중 제외기준을 적용하여 선별된 최종 289편 논문의 초록에서 나온 전체 단어는 1,979개 이었다. 이 단어 중 연구주제와 연관성이 없는 일반 동사와 부가적인 명사, 전치사, 부사, 형용사, 조사를 제외하고 982개의 단어가 본 연구의 주제어로 추출되었고, 전체 주제어 가운데 30회 이상 동시 출현한 54개 단어를 본 연구의 주제어로 다루었으며, 이는 전체주제어 분포의 상위 약 5%에 해당한다. 각 주제어의 논문 동시 출현 빈도 분석결과는 Nurse가 233회 동시 출현하여 주제어 빈도가 가장 높았고 Genetic이 217회,Cancer가 191회로 높았는데, 이는 자료 검색 핵심어와 직접적인 관계가 있는 단어들이다.
후속연구
이러한 네트워크 구조에서 특정 주제어가 얼마나 자주 등장했는지를 확인하는 분석은 주제어 가시성 분석뿐만 아니라 중심 주제어들이 서로 어떻게 연결되는지, 중심이 되는 주제어가 무엇인지 파악함으로써[24] 종양유전간호 연구를 실증적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 더불어, 시기별로 종양유전간호 연구를 분석함으로써 시기적 특성을 고려한 유전성 암환자 간호중재 개발에 도움이 될 것이다.
본 연구는 선행연구 고찰을 통하여 초록에 제시한 주제어 중 빈도수가 높은 주제어를 선정하였으므로, 빈도수가 작아 누락된 주제어가 있으므로 주제어 선정 방법을 달리한 반복 연구가 필요하겠다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 종양 유전 간호 관련하여 연구 흐름을 분석한 국내·외의 선행연구가 부족한 시점에 연구경향을 확인할 수 있는 자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다고 본다.
유전학 및 종양학 분야 중 본 연구에서 제외되었던 주제어들을 포함하여 더 많은 논문을 분석 대상으로 한 후속 연구가 진행되어야 하며, 여러 유전성 종양 연구들의 암 유형별 주제어 차이를 확인하기 위해서 암 유형별로 분류하여 분석할 필요가 있다.
그럼에도 불구하고 본 연구는 종양 유전 간호 관련하여 연구 흐름을 분석한 국내·외의 선행연구가 부족한 시점에 연구경향을 확인할 수 있는 자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다고 본다. 이는 향후 유전성 암 환자 간호연구의 방향을 제시하고, 간호중재 개발을 위한 근거가 되기를 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
종양간호에 영향을 끼친 사안은?
유전성 암은 최근 유전학의 발달로 인해 발암원인이 되는 유전자들이 밝혀짐에 따라 유전성 암의 예방과 선별검사, 치료 등이 임상분야에 적용되기 시작하였다. 이러한 유전학 및 유전체 연구의 발전은 종양간호에도 영향을 미치고 있으며, 간호사들이 해당 임상 실무를 충분히 수행하기 위해서는 유전학이 건강과 질병에 미치는 영향을 이해할 필요가 있다[3][4].
주제어란?
주제어는 초록의 분석을 통해 선별된 핵심적인 주제가 되는 단어이며, 네트워크 분석을 통해 주제어 간의 관계와 연관성을 파악하므로 분석단계에 있어서 중요한 자료이다[9].
발생 원인이 확인된 암의 예는 무엇인가?
유전성 암은 최근 유전학의 발달로 인해 발암원인이 되는 유전자들이 밝혀짐에 따라 유전성 암의 예방과 선별검사, 치료 등이 임상분야에 적용되기 시작하였다. 이러한 유전학 및 유전체 연구의 발전은 종양간호에도 영향을 미치고 있으며, 간호사들이 해당 임상 실무를 충분히 수행하기 위해서는 유전학이 건강과 질병에 미치는 영향을 이해할 필요가 있다[3][4].
A. W. Rivadeneira, D. M. Gruen, M. J. Muller, and D. R. Millen, "Getting our head in the clouds: Toward evaluation studies of tag clouds," In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, pp.995-998, 2007.
J. Ferlay, I. Soerjomataram, R. Dikshit, S. Eser, C. Mathers, M. Rebelo, D. Parkin, D. M. Forman, and F. Bray, "Cancer incidence and mortality worldwide: Sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012," International Journal of Cancer, Vol.13, No.5, 2015.
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