간호사의 빅데이터에 대한 인식이 환자 중심 간호에 미치는 영향

Abstract

본 연구는 종합병원에 근무하는 간호사를 대상으로 빅데이터 인식과 환자 중심 간호 인식을 파악하고, 환자 중심 간호 인식에 미치는 요인을 파악하기 위하여 시행된 서술적 조사연구이다. 자료 수집은 2019년 1월 7일부터 1월 20일까지 서울의 종합병원인 E병원에 근무하면서 6개월 이상 전자의무기록과 하나 이상의 사회 연결망 서비스(Social Network Service; SNS)를 이용하는 간호사 145명을 대상으로 시행하였다. 연구 도구로는 자가 보고식 설문지를 사용하였는데, 빅데이터 인식은 이영주와 양현철(2017)이 개발한 도구를 사용하였고, 환자 중심 간호 인식은 Suhonen 등(2008)에 의해 임상 간호사를 대상으로 개발된 간호사용 Individualizes Care Scale(ICS-Nurse)을 이재은(2015)이 번안한 한국형 ICS-Nurse 도구를 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 각 변수의 빈도, 백분율, 평균, 표준편차 및 최솟값과 최댓값을 기술통계로 분석하였으며, 대상자의 일반적 특성에 따른 빅데이터 인식, 환자 중심 간호 인식 정도의 차이를 independent t-test와 one-way ANOVA로 분석하였고, 유의한 것으로 나타난 경우 사후검정을 위하여 Scheffé test를 시행하였다. 대상자의 빅데이터 인식과 환자 중심 간호 인식의 상관관계를 파악하기 위해 Pearson’s correlation을 시행하였고, 환자 중심 간호 인식 정도에 미치는 요인을 파악하기 위해 Multiple linear Regression으로 분석하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 1. 대상자의 일반적 특성 및 SNS 관련 특성 연구 대상자 145명의 평균 연령은 28.89±5.39세였고, 여성이 137명(94.5%)이었다. 최종학력은 학사가 117명(80.7%)로 가장 많았다. 대상자의 근무부서는 일반 병동이 84명(57.9%)으로 가장 많았다. 또한 대상자의 총 임상 경력은 평균 5.78±5.33년이었고, 현재 부서에서의 근무 경력은 평균 4.02±3.98년이었다. 대상자의 SNS 사용 빈도는 평균 5.33±2.42회였고, 사용하는 SNS의 종류로는 인스타그램이 113명(77.9%)으로 가장 높은 비율을 차지하였다. 2. 빅데이터 인식과 환자 중심 간호 인식 간의 상관관계 환자 중심 간호 인식과 빅데이터 인식의 사용용이성(r=.171, p=.040), 이용의도(r=.272, p<.001)가 정적 상관관계가 있었다. 3. 환자 중심 간호 인식 정도에 영향을 미치는 요인 환자 중심 간호 인식 정도에 영향을 미치는 것은 빅데이터의 이용의도(β=.259, p=.028)인 것으로 나타났다. 본 연구를 종합해볼 때, 빅데이터 이용의도가 환자 중심 간호 인식에 영향을 미치는 요인인 것으로 나타났다. 따라서 종합병원에 근무하는 간호사의 환자 중심 간호 인식을 향상시키기 위해서는 조직적 및 개인적 노력을 통해 빅데이터의 이용의도를 제고할 수 있도록 해야 한다. 국가적으로 독립된 기관을 통해 빅데이터를 안정되고 성숙한 환경에서 활용할 수 있도록 체계적으로 관리하는 제도 및 사회적 기반을 마련하여야 하고, 간호사의 개인적인 특성을 고려하여 빅데이터에 대한 단계적인 교육과 빅데이터 활용을 위한 역량 강화 프로그램이 필요하다.;Purpose: This study uses descriptive research to identify perceptions of big data and patient-centered care. Further, this study aims to understand factors influencing perceptions of patient-centered care for nurses using electronic medical records and one or more social-network services, working at a general hospital in Korea. Methods: Measurements accrued using the Korean Measure of Big Data Perceptions and Korean Measure of Patient-Centered Care. Results: The multiple linear regression analysis showed statistically significant results for the intention to use big data(β = .259, p = .028) influencing perceptions of patient-centered care. Conclusion: The results of this study can be used to improve nurses’ perceptions of patient-centered care at a general hospital. Organizations and individual efforts should increase the intention to use big data. At an organizational level, social systems and foundations for systematic management of big data through national independent institutions are needed to provide a stable and mature environment. In addition, phased education of big data and an empowerment program to use big data are required that consider the individual characteristics of nurses.