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[국내논문] 텍스트네트워크분석을 적용한 통증관리 간호연구의 지식구조
Identification of Knowledge Structure of Pain Management Nursing Research Applying Text Network Analysis 원문보기 논문타임라인

Journal of Korean academy of nursing = 대한간호학회지, v.49 no.5, 2019년, pp.538 - 549  

박찬숙 (건국대학교 글로컬캠퍼스 간호학과) ,  박은준 (건국대학교 글로컬캠퍼스 간호학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose: This study aimed to explore and compare the knowledge structure of pain management nursing research, between Korea and other countries, applying a text network analysis. Methods: 321 Korean and 6,685 international study abstracts of pain management, published from 2004 to 2017, were collect...

Keyword

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문제 정의

  • 지금까지 축적된 통증관리 간호연구에 대한 종합적이고 체계적인 진단이 필요한 시점이므로 본 연구를 통해 국내·외 통증관리 간호연구의 지식구조를 이해하고 이를 근거로 미래에 나아갈 국내 간호연구 방향을 제안하고자 한다.
  • 본 연구의 목적은 텍스트네트워크분석을 적용하여 국내·외 통증 관리 간호연구의 지식구조를 탐색함으로써 연구동향을 비교하고 국내 연구의 방향을 조망하는 것이다.
  • 본 연구는 통증관리 간호연구의 영문 초록을 대상으로 텍스트네트워크분석을 실시한 계량적 내용분석이다.
  • 본 연구는 국내 321편, 국외 6,685편의 통증관리 간호연구 초록을 대상으로 네트워크분석을 실시함으로써, 중심성 지표에 따른 핵심주제, 주요 의미구조, 하위주제그룹을 파악하였고, 시간 흐름에 따른 간호연구의 주제변화를 살펴보았다. 연구결과를 간략히 요약하면 다음과 같다.
  • 이에 본 연구는 국내·외 통증 관리 간호연구 문헌의 영문초록을 대상으로 텍스트네트워크분석을 실시하였으며, 이를 바탕으로 국내 통증관리 간호연구 방향을 다음과 같이 제언한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
텍스트네트워크분석 대상은 무엇인가? 텍스트네트워크분석은 출현빈도가 일정 수준 이상인 의미형태소를 대상으로 한다[18]. 국내 321편의 초록에서 추출한 의미형태소 총 4,090개의 출현빈도는 1~762회였다.
텍스트네트워크분석란 무엇인가? 텍스트네트워크분석은 계량적 내용분석에 해당하며, 언어네트워크분석 또는 의미네트워크분석으로도 불린다. 이는 대규모 텍스트에서 동시출현(co-occurrence)하는 단어 간의 관계를 근거로 핵심주제를 발견하고 잠재된 맥락적 의미를 해석하며 지식구조를 시각화하는데 유용하다[15].
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참고문헌 (25)

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  3. Joint Commission International (JCI). Joint Commission International accreditation standards for hospitals [Internet]. Oakbrook Terrace (IL): JCI; c2017 [cited 2018 Nov 8]. Available from: https://www.jointcommissioninternational.org/assets/3/7/JCI_Hosp_Standards_6th_STANDARDS_ONLY_14Jan2018.pdf. 

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  6. Siddall PJ, Cousins MJ. Persistent pain as a disease entity: Implications for clinical management. Anesthesia & Analgesia. 2004;99(2):510-520. https://doi.org/10.1213/01.ANE.0000133383.17666.3A 

  7. Dopson L. Role of pain management programmes in chronic pain. Nursing Standard. 2010;25(13):35-40. https://doi.org/10.7748/ns2010.12.25.13.35.c8120 

  8. Scher C, Meador L, Van Cleave JH, Reid MC. Moving beyond pain as the fifth vital sign and patient satisfaction scores to improve pain care in the 21st century. Pain Management Nursing. 2018;19(2):125-129. https://doi.org/10.1016/j.pmn.2017.10.010 

  9. Kim HL, Song CE, So HS. Performance of evidence-based pain assessment and management guidelines among medical-surgical nurses. Korean Journal of Adult Nursing. 2016;28(5):546-558. https://doi.org/10.7475/kjan.2016.28.5.546 

  10. Kim YA, Choi SH. Analysis of nursing diagnoses applied to emergency room patients - using the NANDA nursing diagnosis classification -. Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing. 2015;22(1):16-24. https://doi.org/10.7739/jkafn.2015.22.1.16 

  11. Park JS, Park CJ. An analysis of nursing research on pain reported in Korea from 1970 to 1994. The Journal of Nurses Academic Society. 1995;25(1):30-44. https://doi.org/10.4040/jnas.1995.25.1.30 

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  21. Newman MEJ. Modularity and community structure in networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2006;103(23):8577-8582. https://doi.org/10.1073/pnas.0601602103 

  22. Newman MEJ. Finding community structure in networks using the eigenvectors of matrices. Physical Review. E, Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2006;74(3 Pt 2):036104. 

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