[논문]요양병원 입원노인환자의 행복지수 영향요인에 관한 융복합 연구

주현정

doi:10.14400/jdc.2020.18.12.413

요양병원 입원노인환자의 행복지수 영향요인에 관한 융복합 연구
Factors influencing the happiness index of elderly patients hospitalized in nursing hospitals Convergence Research 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.12, 2020년, pp.413 - 423

초록
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본 연구의 목적은 요양병원 입원노인환자를 대상으로 행복지수의 영향요인을 구조모형으로 검증하고자 시도되었다. 연구방법은 G시 6개 요양병원 237명을 대상으로 2018년 7월 1일부터 8월 15일까지 설문조사 하였으며 SPSS 18.0과 AMOS 18.0 프로그램으로 분석하였다. 연구결과 행복지수에 영향을 미치는 변수들의 직접효과는 무력감이 가장 큰 요인으로 나타났으며, 그 다음 인지된 건강상태, 경제상태, 간호만족도 순으로 나타났고 이들 변인들은 행복지수를 66% 설명하였다. 경제상태는 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태를 통해 행복지수에 간접효과가 있는 것으로 나타나 직접, 간접 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 입원기간은 무력감과 간호만족도를 통한 간접효과만 있은 것으로 나타났다. 따라서 무력감을 줄이고 인지된 건강상태를 향상시킬 수 있는 다양한 프로그램 개발과 적용, 개인별 상황에 맞는 지지체계 지원 및 간호중재 제공 등 통합적인 관리체계가 필요하리라 생각된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to verify the factors influencing the happiness index for elderly patients hospitalized in nursing hospitals with a structural model. A survey was conducted on 237 people in 6 nursing hospitals in G city from July 1 to August 15, 2018, and analyzed with SPSS 18.0 and AMOS 18.0 programs. As a result of the research, the direct effect on the happiness index is the greatest factor, Next, perceived health status, economic status, and nursing satisfaction are in order, and the explanatory power is 66%. Both direct and indirect economic conditions were found to have a significant effect, and hospitalization period only had indirect effects through helplessness and nursing satisfaction. Therefore, development and application of various programs that can reduce the feeling of helplessness and improve the perceived health status. It is believed that an integrated management system, such as support system support and nursing intervention, suitable for each individual situation is needed.

주제어

표/그림 (6)

표 Table 1. Descriptive Statistics of Variables
표 Table 2. Correlation Matrix Table
표 Table 3. Hypothetical & Modified Mode of Fitness
그림 Fig. 1. Path diagram for Modified Mode
표 Table 4. Modified Mode of Standardized Regression Weights
표 Table 5. Direct Effect, Indirect Effect, and Total Effect in Path Model

AI 본문요약
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문제 정의

․ 요양병원 입원노인환자의 행복에 영향을 미치는 변수들 간의 간접 효과 및 상대적 중요성를 확인한다.
본 연구는 요양병원 입원노인환자를 대상으로 경제 상태와 입원기간을 외생변수로, 무력감과 간호만족도, 인지된 건강상태를 내생변수로 하여 행복지수를 예측하기 위한 구조모형분석 연구로서 주요 결과를 중심으로 논의하고자 한다.
본 연구는 요양병원 입원노인환자의 개인적인 특성 중 경제 상태, 입원기간이 무력감, 간호만족도, 인지된 건강 상태를 통해 행복지수에 미치는 영향의 가설적 모형을 설정하여 모형 적합도와 경로계수를 통해 검정하는 구조모형분석 연구이다.
본 연구는 요양병원 입원노인환자의 행복지수에 영향을 주는 요인들을 예측하기 위해 가설적 모형을 구축하고 이를 검증하고자 시도되었다. 본 연구의 가설적 경로모형의 모수치와 유효성을 검증한 결과 행복지수에 영향을 미치는 변수들의 직접효과는 무력감이 가장 큰 요인으로 나타났으며, 그 다음으로 인지된 건강상태, 경제 상태, 간호만족도 순으로 나타났고 이들 변인들은 행복지수를 66% 설명하였다.
본 연구의 목적은 요양병원 입원노인환자의 행복지수에 대한 영향요인을 설명하기 위해서 경제상태, 입원 기간, 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태를 선정하여 연구모델을 구성하고 이 변인들 간의 구조관계를 검증하기 위함으로 구체적인 목적은 다음과 같다.
경제적인 부분에서 현실적인 지원과 대안과 다양한 의료복지제도 등 개인별 상황에 맞는 중재전략이 필요하고, 사회적 관계망 속에서 인적, 물적 지원, 국가차원에서 의료복지 시설과 전문인력에 대한 적극적인 지원이 필요하리라 생각된다. 본 연구의 의의는 요양병원 입원 노인환자의 행복지수에 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태, 경제 상태가 직접적으로 유의하였고 입원기간은 간호 만족도와 무력감을 통해 간접적으로 유의하였으므로 가설적 모형에 대해 실증적으로 검정한 점이라 할 수 있겠다.
필요하다. 이에 본 연구에서는 현재 요양병원 입원 노인환자의 행복에 영향을 미치는 관련 요인으로 지금까지 단편적으로 규명된 개인적인 특성 중 경제상태와 갈수록 길어지고 있는 입원기간을 외생변수로 하고, 행복지수에 영향을 줄 것으로 예상되는 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태를 내생변수로 해서 행복지수에 미치는 영향요인을 통합적으로 파악하여 간호중재 개발에 기초자료를 제공하고자 한다.

제안 방법

본 연구는 구조화된 설문지로, 무력감 15문항, 간호 만족도 24문항, 인지된 건강상태 3문항, 행복지수 9문항, 일반적 특성 13문항, 총 64문항으로 구성되어 있고 구체적인 도구의 내용은 다음과 같다.
구체적인 기준은 만 65세 이상의 노인환자로 입소가 한 달 이상, MSQ 8점 이상, 설문 내용을 이해하고 응답할 수 있으며 본 연구 참여 동의서에 서명한 자이다. 설문 작성은 요양병원 간호사의 도움을 받아 면접자가 직접 읽어주고 대상자가 답하는 방식으로 하였으며, 조사기간은 2018년 7월 1일부터 8월 15일까지 이루어졌다. 자료수집 방법은 요양병원 책임자에게 먼저 방문하여 연구 목적, 방법 등을 설명하고 승인과 협조를 받은 후 수행하였다.
설문 작성은 요양병원 간호사의 도움을 받아 면접자가 직접 읽어주고 대상자가 답하는 방식으로 하였으며, 조사기간은 2018년 7월 1일부터 8월 15일까지 이루어졌다. 자료수집 방법은 요양병원 책임자에게 먼저 방문하여 연구 목적, 방법 등을 설명하고 승인과 협조를 받은 후 수행하였다. 구조모형 분석에서 요구되는 최대우도법을 사용하기 위해 200명 이상 되어야 한다는 견해와 측정변수 당 15 명을 권장하는[21] 근거, 10% 내외의 탈락률을 고려하여 총 250명을 대상으로 실시하였고 그 중 불성실하게 작성된 설문지를 제외하고 237부를 최종분석자료로 사용하였다.
잠재변수의 확인요인분석(CFA : Confirmatory Foctor Analysis)을 통하여 측정모형의 개념타당성, 판별 타당성, 법칙타당성과 적합도를 확인한 후 가설적 모형의 전체 적합도와 경로계수의 유의성 여부를 판단하였다.
초기 연구모형을 유지하면서 모형의 적합도를 높이기 위해 수정지수(Modification indices)와 이론적 배경을 고려하여 D1와 D3, V3과 V6, V8과 V9, V3과 V11의 오차 항간 공분산을 순차적으로 허용하였다, 수정된 연구모형의 적합도는 χ²값은 175.94(df=76, p<.001), CMIN/DF(χ2/df)=2.32 GFI=0.92, AGFI=0.88, NFI=0.89, TLI=0.91, CFI=0.3, RMR=0.6, RMSEA=0.07로 전반적으로 향상되어 수정모형을 채택하였다(Table 3 참고).

대상 데이터

자료수집 방법은 요양병원 책임자에게 먼저 방문하여 연구 목적, 방법 등을 설명하고 승인과 협조를 받은 후 수행하였다. 구조모형 분석에서 요구되는 최대우도법을 사용하기 위해 200명 이상 되어야 한다는 견해와 측정변수 당 15 명을 권장하는[21] 근거, 10% 내외의 탈락률을 고려하여 총 250명을 대상으로 실시하였고 그 중 불성실하게 작성된 설문지를 제외하고 237부를 최종분석자료로 사용하였다. 설문지는 즉석에서 회수하였으며 연구에 참여해 준 대상자들에게는 소정의 선물로 감사표시를 하였다
본 연구 대상자는 설문조사 협조를 수락한 G시 6개 요양병원 입원환자 중 김정순(2007)이 사용한 정신 상태질문지 MSQ(Mental Status Questionaire)의 결과 8 점 이상인 환자를 대상으로 편의 표본추출 하였다. 구체적인 기준은 만 65세 이상의 노인환자로 입소가 한 달 이상, MSQ 8점 이상, 설문 내용을 이해하고 응답할 수 있으며 본 연구 참여 동의서에 서명한 자이다.
이에 질병 치료와 노화에 따른 기능저하로 일상생활이 어려워 장기적인 돌봄이 필요한 노인이 많아져 요양병원에 입원하는 노인 인구가 증가하고 있다. 요양병원 및 요양원은 2017 년 전국 17개 시도별 총 6, 833개소이며. 2016년 4, 565 개소에 비해 2, 268개소 증설됐고, 요양시설이 많아진 만큼 이용기간도 늘어나 2016년 593일 대비 2017년 평균 661로 약 2개월 증가하였다[3].

데이터처리

0을 이용하여 구조모형을 검정하였다. 모형의 확인적 요인분석과 신뢰성 분석으로 요인부하량과 임계 비를 검증하고, 개념타당성, 판별타당성, 법칙 타당성을 검증하였다. 모형 적합도 검증은 절대적합지수인 카이자승치(χ2), χ²/df, 기초적합지수(goodness of fit index, GFI), 조정적합지수(adjusted goodness of fit index, AGFI), 평균제곱잔차이중근(root mean-square residual, RMR), 근사오차평균자승의 이중근(root mean square error of approximation, RMSEA), 증분 적합지수인 표준적합지수(normed fit index, NFI), 비표준적합지수(Tuiker-lewis index, TLI), 비교 적합지수(comparative fit index, CFI)를 이용하였다.
수집된 자료는 SPSS/WIN 18.0 프로그램으로 서술적 통계, 도구 신뢰도, 변수간 상관관계를 분석하였고, AMOS 18.0을 이용하여 구조모형을 검정하였다. 모형의 확인적 요인분석과 신뢰성 분석으로 요인부하량과 임계 비를 검증하고, 개념타당성, 판별타당성, 법칙 타당성을 검증하였다.

이론/모형

Miller[22]가 개발하고 박정문[23]이 번안하여 수정, 보완한 노인의 무력감 측정도구를 사용하였다. 이 도구는 Likert형 4점 척도로 점수가 높을수록 무력감이 높음을 의미한다.
Northern Illinois University에서 개발한 Health Self Rating Scale을 김귀분[9]이 수정, 보완한 것을 사용하였다. 이 도구는 Likert형 5점 척도로 점수가 높을수록 인지된 건강상태가 좋다는 것을 의미한다.
La-Monica et al.[24]이 개발한 환자 만족도 측정 도구(Patient Satisfaction Scale)를 김영희[4]가 수정, 보완한 것을 사용하였다. 이 도구는 Likert형 5점 척도로 신체적 영역 9문항, 사회, 정서적 영역 7문항, 교육적 영역 5문항, 치료적 영역 3문항이며 점수가 높을수록 간호 만족도가 높음을 의미한다.
모형의 확인적 요인분석과 신뢰성 분석으로 요인부하량과 임계 비를 검증하고, 개념타당성, 판별타당성, 법칙 타당성을 검증하였다. 모형 적합도 검증은 절대적합지수인 카이자승치(χ2), χ²/df, 기초적합지수(goodness of fit index, GFI), 조정적합지수(adjusted goodness of fit index, AGFI), 평균제곱잔차이중근(root mean-square residual, RMR), 근사오차평균자승의 이중근(root mean square error of approximation, RMSEA), 증분 적합지수인 표준적합지수(normed fit index, NFI), 비표준적합지수(Tuiker-lewis index, TLI), 비교 적합지수(comparative fit index, CFI)를 이용하였다. 직접, 간접, 총효과 검증은 Bootstrapping을 사용하였다.
모형 적합도 검증은 절대적합지수인 카이자승치(χ2), χ²/df, 기초적합지수(goodness of fit index, GFI), 조정적합지수(adjusted goodness of fit index, AGFI), 평균제곱잔차이중근(root mean-square residual, RMR), 근사오차평균자승의 이중근(root mean square error of approximation, RMSEA), 증분 적합지수인 표준적합지수(normed fit index, NFI), 비표준적합지수(Tuiker-lewis index, TLI), 비교 적합지수(comparative fit index, CFI)를 이용하였다. 직접, 간접, 총효과 검증은 Bootstrapping을 사용하였다.
행복지수 도구는 서은국과 구재선[25]의 ‘단축형 행복 척도(Concise Measure of Subjective Well-Being, COMOSWB)를 사용하였다. 이 도구는 Likert형 7점 척도로 삶의 만족 3문항, 긍정정서 3문항, 부정정서 3문항이며 점수가 높을수록 행복지수가 높음을 의미한다.

성능/효과

90은 우수한 적합도로 나타났다. RMR과 RMSEA 는 0.05이하이면 우수한 적합도이고 0.08이하이면 양호한 적합도로 판단할 수 있는데 본 연구모형에서는 RMR=0.8, RMSEA=0.08로 양호한 적합도를 나타냈다.
가설적 모형에 대한 직접효과, 간접효과, 총효과를 파악한 결과, 행복지수에 대한 직접효과는 무력감이 -0.58(p=.010)로 가장 큰 요인으로 나타났고, 무력감에서는 경제상태 –0.18(p=.010), 간호만족도에서는 경제 상태 0.22(p=.010), 인지된 건강상태에서는 경제상태가 0.21(p=.010)가 가장 큰 요인이었음 총효과에서도 통계적으로 유의하였다. 간접효과에서는 경제상태가 0.
각 요인의 다중상관지수값과 분산추출지수 값을 비교한 결과 변수별 다중상관계수(r²)의 값이 분산추출지수 값보다 모두 작아 요인 간 판별타당성을 충족하였음을 알 수 있다. 또한 행복지수 중심으로 상관관계를 살펴보면, 무력감 r=-0.
010)가 가장 큰 요인이었음 총효과에서도 통계적으로 유의하였다. 간접효과에서는 경제상태가 0.20(p=.010)로 가장 큰 요인으로 나타났으며 입원 기간은 -0.07((p=.357)로 유의하지 않았으나 간호만족도를 통해 행복지수에 영향을 미치는 간접효과는 0.16(p=.010) 로 유의한 것으로 나타났다.
결론적으로 행복지수와 무력감, 행복지수와 간호 만족도, 행복지수와 인지된 건강상태, 행복지수와 경제상태, 무력감과 경제상태, 무력감과 입원기간, 간호만족도와 경제 상태, 간호만족도와 입원기간, 인지된 건강상태와 경제 상태 사이의 경로계수는 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 행복지수와 입원기간, 인지된 건강 상태와 입원 기간의 경로계수는 유의하지 않은 것으로 나타났다 (Table 4, Fig 1 참고).
본 연구의 가설적 경로모형의 모수치와 유효성을 검증한 결과 행복지수에 영향을 미치는 변수들의 직접효과는 무력감이 가장 큰 요인으로 나타났으며, 그 다음으로 인지된 건강상태, 경제 상태, 간호만족도 순으로 나타났고 이들 변인들은 행복지수를 66% 설명하였다. 경제상태는 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태를 통해 행복지수에 간접효과가 있는 것으로 나타나 직접, 간접 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 입원기간은 무력감과 간호만족도를 통한 간접효과만 있은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 요양병원 입원노인환자의 행복지수를 증진시키기위해서는 무력감을 줄일 수 있는 다양한 프로그램과 노인환자의 특성에 따른 간호중재 개발 및 적용이 필요할 것으로 생각된다.
넷째, 경제상태가 행복지수에 직접, 간접적인 영향을 미친다는 본 연구결과는 윤명숙, 이묘숙[15]의 경로 분석연구 결과에서 경제상태(β=.43)가 자아존중감을 완전 매개하여 행복지수에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 이순자, 전은화[11]의 연구에서 경제수준(β=.01)이행복한 삶에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소권섭, 황혜정, 김은미[16]의 연구에서 경제적 수준이 높은 비수급자군(7.
넷째, 인지된 건강상태와 경제상태 사이의 경로계수는 0.21(p=.002)로 유의한 것으로 나타났고, 인지된 건강 상태와 입원기간 사이의 경로계수는 0.09(p=.167)로 유의하지 않은 것으로 나타났으며, 인지된 건강상태에 대한 경제 상태, 입원기간의 설명력인 다중상관자승은 5%이었다.
다섯째, 입원기간이 행복지수에 직접적인 영향은 미치지 않았고, 간호만족도를 통하거나 무력감을 통한 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 요양병원 입원 노인을 대상으로 적응에 대해 연구한 김영희[4], 이경미[32] 의 연구결과에서 간호만족도가 높을수록 요양병원 생활 적응 정도가 높게 나타났고, 적응정도 관련 변수 중 간호 만족도가 가장 높은 설명력을 있다고 하였다.
대상자의 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태, 행복지수 변인에 대해 확인요인분석과 신뢰성 분석을 실시한 결과 χ²값은 162.29(df=71, p<.001), CMIN/DF(χ 2/df)=2.29 GFI=0.91, AGFI=0.87, RMR=0.04, NFI=0.90, TLI=0.92, CFI=0.94, RMSEA=0.04, RMSEA=0.07로 양호한 모형임이 검증되었다. 분석 결과무력감의 하위문항 중 “학습참여 무력감” 변수는 표준화 계수가 0.
둘째, 간호만족도가 행복지수에 직접적인 영향을 미친다는 연구결과는 선행연구가 거의 없어 직접적인 비교는 어려우나 이선아[26]의 연구에서 간호 만족도(r=.19)가 행복지수에 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났고, 최동숙[14]의 구조모형연구에서 요양원 서비스만족도(β=.40) 가 행복에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타나 본 연구 결과와 유사하였다. 그 외 김영희[4]의 연구에서 간호만족도(β=.
둘째, 무력감과 경제상태 사이의 경로계수는 – 0.19(p=.008)로 유의한 것으로 나타났고, 무력감과 입원 기간 사이의 경로계수는 –0.14(p=.046)로 유의한 것으로 나타났으며, 무력감에 대한 경제상태, 입원기간의 설명력인 다중상관자승은 6%이었다.
있다. 또한 행복지수 중심으로 상관관계를 살펴보면, 무력감 r=-0.50(p<.001)으로 부적 상관관계를 나타냈고, 간호만족도는 r=0.33(p<.001), 인지된 건강상태 r=0.50(p<.001)로 정적 상관관계를 나타내 법칙 타당성을 충족했음을 알 수 있다(Table 2 참고).
모형검증 결과 행복지수에 영향을 미치는 변수들의 직접 효과는 무력감(β=-.61)이 가장 큰 부적요인으로 나타났으며, 그 다음으로 인지된 건강상태(β=.38), 경제상태(β=.15), 간호만족도(β=.14)는 양적요인으로 나타났다. 입원 기간은 직접효과는 없고 무력감과 간호만족도를 통한 간접효과가 있는 것으로 나타났다.
82 이었다. 변수의 왜 도와 첨도의 절대값이 ±1.96 범위로 정규분포의 가정을 충족하는 것으로 나타났다. 측정변수간 공차한계는 0.
08로 나타났다. 본 연구모형에 대한 적합도는 χ²값은 231.89(p<.001)로 가설적 모형이 기각되었으나 표본수에 덜 민감한 다른 전반적인 모형의 적합도를 확인한 결과, CMIN/DF는 3.0 이하이면 우수한 적합도이고 5.0이하이면 양호한 적합도를 나타내는데 본 연구에서는 CMIN/DF=2.89로 우수한 적합도로 나타났으며, GFI=0.89, AGFI=0.84, NFI=0.86, TLI=0.87은 우수한 적합도의 기준인 0.90에 근접하며 CFI=0.90은 우수한 적합도로 나타났다. RMR과 RMSEA 는 0.
이를 검증하고자 시도되었다. 본 연구의 가설적 경로모형의 모수치와 유효성을 검증한 결과 행복지수에 영향을 미치는 변수들의 직접효과는 무력감이 가장 큰 요인으로 나타났으며, 그 다음으로 인지된 건강상태, 경제 상태, 간호만족도 순으로 나타났고 이들 변인들은 행복지수를 66% 설명하였다. 경제상태는 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태를 통해 행복지수에 간접효과가 있는 것으로 나타나 직접, 간접 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 입원기간은 무력감과 간호만족도를 통한 간접효과만 있은 것으로 나타났다.
07로 양호한 모형임이 검증되었다. 분석 결과무력감의 하위문항 중 “학습참여 무력감” 변수는 표준화 계수가 0.5보다 낮아 제거하기로 결정하였고 그 외 다른 요인들의 표준화계수는 모두 0.5 이상이고, 개념 신뢰도 값이 0.7이상, 분산추출지수(AVE) 값이 0.5이상으로 나타나 신뢰성과 개념타당성은 충족되었음을 알 수 있다. (Table 1 참고).
셋째, 간호만족도와 경제상태 사이의 경로계수는 0.21(p=.002)로 유의한 것으로 나타났고, 간호 만족도와 입원 기간 사이의 경로계수는 0.20(p=.003)로 유의한 것으로 나타났으며, 간호만족도에 대한 경제상태, 입원 기간의 설명력인 다중상관자승은 9%이었다.
셋째, 인지된 건강상태가 행복지수에 직접적인 영향을 미친다는 연구결과는 이선아[26]의 연구결과에서 인지된건강상태(β=.17)가 행복지수에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 본 연구결과와 유사하였다. 소권섭 황혜정, 김은미[16]의 연구에서 주관적 건강수준이 높을수록 행복감과 삶의 질이 높은 것으로 나타났고, 이순자, 전은화 [11]의 연구에서 건강상태(β=.
연구초기에 설정한 가설적 모형의 각 요인 간 상관행렬을 기초로 최대우도법(ML : Maximun Likelihood Estimation)을 통해 분석한 모형의 적합도 분석결과 χ2 값은 231.37(df=80, p<.001), CMIN/DF(χ2/df)=2.89 GFI=0.89, AGFI=0.84, NFI=0.86, TLI=0.87, CFI=0.90, RMR=0.8, RMSEA=0.08로 나타났다. 본 연구모형에 대한 적합도는 χ²값은 231.
14)는 양적요인으로 나타났다. 입원 기간은 직접효과는 없고 무력감과 간호만족도를 통한 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 먼저 무력감이 행복지수에 직접적인 영향을 미친다는 결과는 경로분석에 관한 선행연구가 거의 없고 행복을 종속변수로 한 선행연구도 거의 없어 직접 비교하기에는 제한이 있었으나 무력감과 행복지수와의 상관관계나 무력감과 삶의 질, 혹은 생활 만족도의 상관관계 연구를 살펴보면 이선아[26]의 연구에서 무력감(r=-.
첫째, 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태, 행복지수변수의 확인적 요인분석 결과 측정변수들은 개념타당도, 판별타당도, 법칙타당도를 확보하여 잠재요인을 잘 설명하고 있음을 알 수 있었고, 가설적 모형의 적합도가 전반적으로 모형을 수용하기에 적합한 것으로 나타났다. 모형검증 결과 행복지수에 영향을 미치는 변수들의 직접 효과는 무력감(β=-.
첫째, 행복지수와 무력감 사이의 경로계수는 -0.61(p<.001)로 유의한 것으로 나타났고, 행복 지수와 간호 만족도 사이의 경로계수는 0.14(p=.032)로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 행복지수와 인지된 건상상태 사이의 경로계수는 0.
96 범위로 정규분포의 가정을 충족하는 것으로 나타났다. 측정변수간 공차한계는 0.1이하인 변수가 없고 분산팽창지수가 10을 넘는 변수가 없어 다중공선성의 문제는 없는 것으로 나타났다 (Table 1 참고).
375)로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 행복지수에 대한 무력감, 간호 만족도, 인지된 건강상태, 경제상태, 입원기간의 설명력인 다중 상관 자승(SMC: Squared Multiple Correlation)은 66%이었다.

후속연구

또한 노인마다 지각하는 건강신념이 다르고 본인 질환에 따라 건강에 대한 관심에 차이가 있으며, 건강증진행위에도 차이가 있어 추후 이러한 차이가 인지된 건강상태에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 연구가 필요할 것으로 보인다. 경제적인 부분에서 현실적인 지원과 대안과 다양한 의료복지제도 등 개인별 상황에 맞는 중재전략이 필요하고, 사회적 관계망 속에서 인적, 물적 지원, 국가차원에서 의료복지 시설과 전문인력에 대한 적극적인 지원이 필요하리라 생각된다. 본 연구의 의의는 요양병원 입원 노인환자의 행복지수에 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태, 경제 상태가 직접적으로 유의하였고 입원기간은 간호 만족도와 무력감을 통해 간접적으로 유의하였으므로 가설적 모형에 대해 실증적으로 검정한 점이라 할 수 있겠다.
따라서 요양병원 입원노인환자의 행복지수를 높이기 위해 노인 스스로가 지각하는 건강상태에 대한 수준을 높일 수 있는 방안을 모색하여 적용하는 것이 필요하다. 또한 개인별 맞춤 교육과 상담 등을 통해 올바른 건강신념을 형성할 수 있도록 도와줘야 하며, 자존감 향상을 통해 긍정적인 건강지각력을 넗혀 스스로 지각하는 건강상태 수준이 높아 질 수 있는 전략 및 방안을 강구해야 할 것이다.
또한 노인마다 지각하는 건강신념이 다르고 본인 질환에 따라 건강에 대한 관심에 차이가 있으며, 건강증진행위에도 차이가 있어 추후 이러한 차이가 인지된 건강상태에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 연구가 필요할 것으로 보인다. 경제적인 부분에서 현실적인 지원과 대안과 다양한 의료복지제도 등 개인별 상황에 맞는 중재전략이 필요하고, 사회적 관계망 속에서 인적, 물적 지원, 국가차원에서 의료복지 시설과 전문인력에 대한 적극적인 지원이 필요하리라 생각된다.
또한 인지된 건강상태와 간호만족도도 중요한 영향을 미치는 것으로 나타나 노인환자 개인별 특성에 맞는 통합적 간호제공이 필요할 것이다. 아울러 추후 연구에서 지역과 대상자를 확대하고 노년기 특성에 따른 다른 개념을 도입해서 반복 연구해 볼 것을 제언한다.
또한 인지된 건강상태와 간호만족도도 중요한 영향을 미치는 것으로 나타나 노인환자 개인별 특성에 맞는 통합적 간호제공이 필요할 것이다. 아울러 추후 연구에서 지역과 대상자를 확대하고 노년기 특성에 따른 다른 개념을 도입해서 반복 연구해 볼 것을 제언한다.
경제상태는 무력감, 간호만족도, 인지된 건강상태를 통해 행복지수에 간접효과가 있는 것으로 나타나 직접, 간접 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 입원기간은 무력감과 간호만족도를 통한 간접효과만 있은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 요양병원 입원노인환자의 행복지수를 증진시키기위해서는 무력감을 줄일 수 있는 다양한 프로그램과 노인환자의 특성에 따른 간호중재 개발 및 적용이 필요할 것으로 생각된다. 또한 개인별 상황에 맞는 지지체계 지원, 다양한 의료복지제도 등 현실적인 방안이 상호보완적인 역할을 할 수 있어야 노인의 무력감을 감소시킬 수 있다고 생각된다.
이상의 결과로 요양병원 입원노인환자의 행복지수를 높이기 위해서는 무력감을 줄이고 간호만족도와 인지된 건강 상태를 높일 수 있는 방안 모색이 필요하며, 특히 노인의 무력감을 감소시킬 수 있는 개인 특성별 프로그램개발과 적극적인 참여, 지지체계 강화, 긍정적인 인간관계 형성 등 다양한 노력이 필요할 것으로 생각된다. 또한 노인마다 지각하는 건강신념이 다르고 본인 질환에 따라 건강에 대한 관심에 차이가 있으며, 건강증진행위에도 차이가 있어 추후 이러한 차이가 인지된 건강상태에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 연구가 필요할 것으로 보인다.
이상의 연구결과를 통하여 요양병원 입원 노인환자의 행복지수를 높이기 위해 본 연구의 결과를 바탕으로 한 무력감을 감소시킬 수 있는 중재 프로그램 개발을 제언한다. 또한 인지된 건강상태와 간호만족도도 중요한 영향을 미치는 것으로 나타나 노인환자 개인별 특성에 맞는 통합적 간호제공이 필요할 것이다.

참고문헌 (33)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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