1. 연구의 필요성

병원 이용자들의 의료인을 향한 폭력은 의료인의 신체적·정신적 안녕을 위협할 뿐만 아니라 의료의 질 저하 및 의료 생산성에 악영향을 초래할 수 있다[1]. 특히 응급실은 다양한 문제를 지닌 환자가 방문하기 때문에 환자의 특성을 예측하기 어려우며[2] 의료기기의 소음 등으로 이용자들은 불안 및 스트레스 상황에 놓이기 쉽다[3]. 또한 응급실은 공개적인 공간으로 폭력을 일으킨 환자와 다른 환자 및 보호자, 의료진이 같은 공간에 머물게 되어 제 3자에 대한 잠재적인 폭력의 위험에 취약한 곳이다[4]. Gates 등[5]은 응급실 간호사의 67%와 의사의 51%, 보조직원의 63%가 한번 이상의 신체적 폭력을 경험했다고 하였는데, 이는 응급실 폭력에 대한 연구의 전형적인 결과이다[6]. 폭력으로 인한 부정적인 여파를 고려해 의료인 폭행에 대한 사법적인 처벌을 강화했음에도 불구하고[7] 여전히 해결되지 않는 사회적 문제이다. 응급실 폭력의 유형은 폭언, 진료방해, 난동 및 기물파손, 폭행 등 다양하게 나타나고 있으며 그 중 폭언이 가장 많은 비중을 차지하고 있다[5, 8, 9, 10].

폭력상황을 경험한 의료인들은 위기감, 심리적 위축, 두려움, 지속적인 위협감, 수치심을 느끼게 되고, 환자에 대한 적대감과 공포심, 두통, 수면장애 등의 다양한 심리적·신체적 증상을 경험하게 된다[8, 11]. 또한 업무의 생산성이 저하되고 소진과 이직으로 연결되는 부정적 결과를 초래한다[12].

따라서 폭력발생을 줄이기 위해서는 잠재적 폭력 환자를 예측하고 적절히 대응함으로써 환자의 폭력 잠재성이 행동으로 진행되지 않도록 예방하는 것이 무엇보다 중요하다[13]. 대부분의 폭력은 갑자기 일어나는 것이 아니라 일련의 과정을 거쳐 고조되어 발생한다. 폭력이 행동으로 발현되기 이전에 언어적 또는 비언어적인 행동이 전구신호로 나타날 수 있다[13, 14]. 의료진이 이러한 폭력의 전구신호를 민감하게 지각한다면 폭력행동이 발생하기 이전에 개입하여 폭력을 예방할 수 있다[11, 15]. 응급실 간호사를 대상으로 폭력 전에 나타나는 전구신호에 대한 이해를 증진시키고 그러한 신호를 보이는 환자를 대상으로 언어적·비언어적 중재를 제공한 결과, 실제로 폭력의 발생률을 50%까지 줄인 바가 있다[16]. 따라서 환자가 폭력의 전구신호를 보일 때 의료진이 폭력의 위험을 지각하고 효과적으로 대처한다면 폭력발생을 줄이는데 기여하게 될 것이다[15].

응급실 폭력은 특별한 이유없이 일어난 경우가 56.3%였으며[2], 응급실 도착 후 1시간 이내에 발생하는 경우가 52.4%로 높았다[8]. 따라서 응급실 도착 초기에 폭력의 잠재성이 높은 환자를 식별할 수 있는 의료인의 직관적 해석과 신속한 판단이 중요하다. 기존의 연구에서 폭력을 예측하는데 유용한 정보로 제시한 과거 입원 시 폭력여부, 정신과적 병력, 음주 또는 약물복용 여부 등은 시간적 제약과 정보노출의 기피로 자료수집에 어려움이 따르므로 바쁜 응급실에서 적용하기 용이한 간단하면서도 민감한 도구가 필요하다. 그러나 응급실에서 폭력 감소의 필요성에도 불구하고 응급실 환경에 적용할 수 있는 표준화된 경고 프로토콜이나 폭력의 전구신호를 사정할 수 있는 검증된 도구가 부족하다[13].

정신과 병동 또는 일반 입원환자를 대상으로 개발된 기존 도구들을 살펴보면, Violence Risk Screening-10 (V-RISK-10) [17]은 정신과적 병력과 이전에 폭력을 일으킨 경험에 대한 정보가 필요하며, Aggressive Behaviour Risk Assessment Tool (ABRAT) [10]은 정신과 병력과 함께 음주 또는 약물의 복용력에 대한 정보가 필요하다. 이처럼 기존의 도구들은 환자나 보호자들이 노출을 기피하는 예민한 정보나 환자의 진료가 어느 정도 이루어져야 수집할 수 있는 정보를 포함하고 있으므로 응급실에서 폭력위험을 신속히 사정하는데 한계가 있다.

Behavioral Cue Checklist (BCC)는 Wilkes 등[18]이 델파이 기법을 이용하여 개발한 것으로 폭력을 예측할 수 있는 행동신호를 사정하는 관찰 도구이다. 17개의 폭력예측 행동신호로 구성된 체크리스트로 환자에 대한 사전 정보가 없는 상태에서 즉각적으로 수집할 수 있는 최소한의 정보를 바탕으로 쉽고 빠르게 사정할 수 있다는 점에서 응급실 환경에 적용하기 용이하다. 본 도구를 이용해 응급실[9] 및 응급실 외 병원환경[1]에서도 폭력 환자의 예측에 효과적이었음이 입증되었다. 국내에서 이 도구의 유용성이 입증된다면 폭력 가능성이 높은 환자를 미리 식별하여 실제 폭력이 발생하기 전에 의료진이 개입할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것이다[11, 15]. 또한 응급실의 전체 환자들 중 소수만이 실제 폭력을 행사하므로 보편적인 예방 전략보다는 BCC를 통해 폭력 고위험환자를 예측함으로써 그들을 대상으로 한 집중적인 예방 전략이 효과적일 것이다[19]. 그러나 외국의 도구를 국내에 그대로 적용할 경우에 문화적 맥락과 언어적 차이가 고려되지 않아 연구결과를 그대로 받아들이는데 제약이 따른다. 폭력에 대한 인식 및 반응은 국가별로 경제 성장률과 사회적 분위기, 근로 문화의 차이, 용인가능성, 종교 등에 따라서도 영향을 받는다[20]. 국가 간 직장 내 폭력을 조사한 결과에서, 서유럽에 비해 아메리카는 대체적으로 신체적인 요소에 집중하였고, 폭력의 보고율도 네덜란드는 30.0%, 프랑스 25.1%, 덴마크 24.3%순으로 한국자료의 7.0%와 큰 차이가 있다[20]. 이처럼 문화에 따라 폭력에 대한 역치가 낮거나 민감하게 받아들이기도 하며, 반대로 어떤 문화권에서는 견딜만한 것으로 인식될 수도 있다. BCC는 폭력의 전구 행동신호로 구성된 도구로 문화권에 따라 폭력의 전구신호로 간주되거나 또는 폭력 자체로 간주되거나 반대로 폭력과 무관한 행동으로 간주될 수도 있다. 따라서 본 연구자는 한국어판 행동신호 사정도구 (K-BCC)가 국내 응급실에서 잠재적 폭력 환자를 예측할 수 있는 도구로서 유용한지를 검토하고자 하였다.

2. 연구 목적

본 연구의 목적은 응급실을 방문한 환자의 폭력실태에 대해 조사하고, 한국어판 행동신호 사정도구가 응급실에서의 폭력 환자를 예측하는데 유용한 도구인지를 평가하기 위함이다.

1. 연구설계

본 연구는 응급실 환자를 대상으로 한국어판 행동신호 사정도구의 유용성을 평가하기 위한 전향적 관찰 조사 연구이다.

2. 연구대상

본 연구는 B광역시에 소재하는 권역응급의료센터에 방문한 만 18세 이상의 성인을 대상으로 시행하였다. 대상자 수는 G power 3.1.9 프로그램[21]을 이용하여 로지스틱 회귀분석에서 오즈비=1.3, 양측검정, 유의수준 α=.05, 검정력 .95의 조건하에서 최소 표본크기를 구하면 1,188명이었다. B 광역시 권역응급의료센터는 2014년 기준으로 일일 방문환자 수가 평균 79.8명으로 보고되어 4주의 연구 기간동안 2,234.4명이 내원할 것으로 예상되어 탈락률 20.0%를 고려하더라도 최소표본 크기를 충족하는 것으로 예상하였다.

만 18세 미만인 자, 한국어를 사용하지 않는 자, 의식이 명료하지 않은 자는 대상자에서 제외하였다. 대상자에게 연구의 목적과 방법, 자발적 참여와 철회 가능 여부, 연구자료 처리 방법과 용도, 비밀보장에 대한 내용이 수록된 설명문을 제공하고 연구참여에 대한 자발적인 동의를 구하였다.

자료수집 기간 4주동안 총 2,317명의 환자가 내원하였으며 그 중 소아환자 230명과 외국인 5명, 의식이 명료하지 않은 171명을 제외한 1,911명 중 587명이 연구 참여를 거부하여 1,324명을 최종 분석에 사용하였다. 연구 참여에 동의하지 않은 사유는 연구에 대한 설명 듣기 자체를 귀찮아하거나 행동 관찰에 대한 거부감 등이었다.

3. 연구도구

4. 자료수집 절차

자료수집은 2017년 2월 6일부터 동년 3월 6일까지 4주의 기간 동안 시간의 단절 없이 B광역시 권역응급의료센터에 내원한 환자를 대상으로 시행하였다.

번역 및 역 번역을 통해 완성된 체크리스트에 대해 응급실 근무경력 5년 이상인 간호사 5인을 대상으로 2016년 12월 3일부터 동년 12월 7일까지 사전조사를 시행하였다. 사전조사의 목적은 한국어판 도구의 내용 명확성, 이해 불가능한 용어 여부, 적용하는데 소요되는 시간, 적용 시점 및 실제 근무 현장에서의 적용가능성과 효과적인 적용방법을 파악하기 위함이었다. 먼저 그룹토론을 통해 의견을 수렴하였고, 사전조사 시행 후 다시 각자의 의견을 종합한 결과, 문항을 이해하는데 어려움은 없었고 한명의 환자에게 적용하는데 5분 이내의 시간이 소요되었으며, 도구 적용에 익숙해진 이후에는 1분 이내로 시간이 단축되었다. 그리고 응급실 폭력의 특징인 별다른 이유 없이 발생한 폭력이 많으며, 응급실 도착 1시간 이내에 폭력 발생률이 높게 보고된 점[2, 8], 그리고 해당 연구기관의 업무분담을 고려하여 응급실 근무자 중 주로 신환자 담당 간호사가 17개 문항의 체크리스트를 작성하는 것이 적합하다고 판단하였다. 응급실에서 조기에 폭력위험을 식별하는데 Triage 담당 간호사의 역할이 효과적이라는 기존의 연구 결과[9, 24]를 참고하여 본 연구에서도 17개 항목의 행동신호는 신환자 담당 간호사가 환자를 처음 접했을 때 보인 행동신호를 바탕으로 작성하도록 하였다. 폭력여부에 대한 항목은 대상자가 폭력행동을 보인 직후 즉시 목격한 간호사가 기록하거나 응급실에서 퇴실하는 시점에 환자를 퇴실시킨 간호사가 작성하도록 하였다.

응급실 간호사의 전체 인수인계 시간을 통해 연구의 목적과 내용, 방법 등에 대한 정보를 전체 간호사가 공유할 수 있도록 하였고, 연구에 대한 의문점이나 제안 사항이 있을 시 언제든지 연구자에게 문의하도록 하였다. 또한 사전조사 결과를 바탕으로 17개 행동신호를 평가하기 위해 응급실 근무경력이 최소 5년 이상이며, 신환자에 대한 전반적인 사정, 분류, 처방확인, 간호기록 등의 업무를 하는 신환자 담당 간호사를 연구보조원으로 선정하였다. 신환자 담당 간호사 6명을 선정하여 2017년 2월 1일부터 2월 4일까지 연구자가 개별적으로 유인물을 활용하여 교육과 훈련을 실시하였다. 교육내용은 연구의 목적과 내용, 대상자 선정조건, 절차, K-BCC의 사용법에 대한 설명을 포함하였다. 각 항목에 대한 조사자 간 해석의 오류를 줄이기 위해 연구자가 사례를 들어 각 항목을 설명하였고, 조사자 간의 신뢰도를 높이기 위해 6명의 조사자가 동시간대에 내원한 환자들을 대상으로 동시에 각자 측정한 후 결과를 비교하여 서로 의견을 조율하였다. 조사자 간 자료의 일치도가 80%이상이 될 때까지 훈련을 시행하였고, 평가자 간 신뢰도(Intraclass Correlation Coefficient [ICC])로 자료의 일치율을 검정한 결과, ICC는 .96으로 평가자 간 신뢰도를 확보하였다[25].

5. 윤리적 고려

본 연구의 내용과 방법에 대하여 B광역시 3차 의료기관의 기관생명윤리위원회로부터 심의면제(IRB No. H-1610-019-048)를 받았다. 응급센터에 내원한 환자에게 연구자와 연구보조원이 직접 연구의 목적과 방법, 자발적 참여와 철회 가능 여부, 연구자료 처리 방법과 용도, 비밀보장에 대한 내용이 수록된 설명문을 제공하였다. 또한 수집된 자료는 연구목적으로만 사용될 것이고 철저히 비밀이 보장되며, 결코 강제적인 것이 아니므로 원치 않는 경우 언제든지 참여 동의 의사를 철회할 수 있음을 설명하여 자발적인 연구참여에 대한 동의서를 받았다.

6. 자료 분석 방법

수집된 자료는 SPSS 24.0 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 대상자의 일반적 특성과 폭력 관련 특성은 기술통계분석을 이용하였고, K-BCC의 각 항목과 폭력발생과의 관계는 χ²-test, Fisher's exact test, K-BCC의 예측타당도는 위계적 로지스틱 회귀분석을 통해 오즈비(Odds ratio)와 95% 신뢰구간(Confidence interval [CI])으로 평가하였다. 이와 함께 K-BCC의 유용성 및 절단값(cut-off value)을 판단하기 위해 Receiver Operating Characteristic (ROC) curve와 곡선하면적(Area Under the Curve [AUC]), 표준오차, 95% CI, 민감도(sensitivity)와 특이도(specificity), 양·음성 예측도(Positive·Negative Predictive Value [PPV·NPV])로 확인하였다. AUC는 수치에 따라 비 정보적(AUC≤0.5), 덜 정확함(0.5<AUC≤0.7), 중등도의 정확함(0.7<AUC≤0.9), 매우 정확함(0.9<AUC<1) 그리고 완벽한 검사(AUC=1)로 분류할 수 있다[26]. 민감도는 선별도구가 특정 문제를 가진 개인들을 그 문제를 가지고 있는 개인들로, 특이도는 선별도구가 특정 문제를 가지고 있지 않은 개인들을 그 문제를 가지고 있지 않은 개인들로 정확하게 선별하는 정도를 나타내는 기준이다. 민감도와 특이도의 범위는 0에서 1.0까지이며 1.0에 가까울수록 민감도와 특이도가 뛰어남을 의미한다[27].

1. 대상자의 일반적 특성과 폭력 관련 특성

전체 대상자 1,324명 중 남자는 704명(53.2%)이고 여자는 620명(46.8%)이었다. 연령의 범위는 20세부터 106세였고, 60세부터 79세가 39.7%로 가장 많았다. 폭력을 일으킨 대상자는 37명(2.8%)이었으며, 그 중 남자가 70.3%로 여자보다 많았으며, 연령은 60세부터 79세가 40.6%를 차지하였다. 총 37명의 폭력 대상자가 보인 폭력의 유형은 43건으로 이중 ‘언어적 위협/괴롭힘/강압’이 32건(74.4%)으로 가장 많았고, ‘신체적 위협’이 8건(18.6%). 실제 ‘신체적 폭력’이 3건(7.0%)이었다. 연구기간동안 ‘성희롱’은 발생하지 않았다(Table 1).

Table 1
General Characteristics and Violence-Related Characteristics (N=1,324)

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2. K-BCC의 예측 타당도와 유용성 검증

1) K-BCC 항목과 폭력발생여부와의 관계

대상자 1,324명 중 1,244명(92.4%)은 폭력의 행동신호를 나타내지 않았다. 하나 이상의 폭력예측 행동신호를 보인 대상자 100명(7.6%) 중 폭력으로 이어진 대상자 수는 전체 폭력 대상자 37명 중 36명이었다. 나머지 1명은 폭력예측 행동신호 없이 폭력을 보였다.

17개의 폭력예측 행동신호는 모두 1건 이상 발생하였고 그 중 4번 문항인 ‘짜증을 내거나 쉽게 귀찮아하거나 한숨을 쉼’이 32회로 가장 자주 발생하였고, 다음은 2번 문항으로 ‘주먹을 꽉 쥐며 신경이 곤두선 자세’가 30회 발생하였다. 발생빈도가 가장 낮았던 행동신호는 12번 문항으로 ‘타인이 수치심을 느끼게 하는 모욕적인 발언’이 1회 나타났고, 다음은 13번 문항으로 ‘강압적인 힘으로 타인에게 공포심을 주는 위협’이 3회 나타났다.

폭력을 일으킨 37명에게 가장 자주 나타난 폭력예측 행동신호는 15번 문항으로 ‘타인이 기피할 정도로 높은 언성’이 15회 발생하였고, 그 다음이 5번 ‘날카롭게 비꼬며 쏘아붙임’과 8번 ‘의료처치나 절차에 대한 거부’ 문항이 각각 13회씩 발생하였다. 특이하게 11번 문항인 ‘타인을 비하하는 어투’와 12번 문항인 ‘타인이 수치심을 느끼게 하는 모욕적인 발언’, 13번 문항인 ‘강압적인 힘으로 타인에게 공포심을 주는 위협’은 폭력을 일으킨 대상자에게서만 나타났다.

폭력예측 행동신호 17개 문항의 발생빈도는 폭력을 일으킨 군이 비폭력군보다 많았다(p<.001) (Table 2).

Table 2
Comparison of Cue Occurrence Between Violent and Non-Violent Group (N=1,324)

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2) K-BCC의 폭력 예측타당도 분석

17개 행동신호가 폭력발생여부를 예측하는지를 파악하기 위해 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과, Nagelkerke R² 값이 .71이었으며 모형의 적합도는 Hosmer와 Lemeshow의 검정에서 χ²값이 2.58 (p=.459)로 나타나 모형이 적합한 것으로 확인되었다.

일반적 특성 중 폭력발생과 유의한 관계를 보인 성별과 17개 행동신호를 각각 독립변수로 하여 단변량 로지스틱 회귀분석을 실시한 후 유의하게 나타난 14개 신호와 성별을 독립변수로 하여 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 그 결과, 성별은 유의하지 않았으나 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15번 문항이 유의하였다. 그 중 7번 문항인 ‘일반적 대화에서의 공격적 발언’(OR=61.02, 95% CI=6.47~575.11)의 오즈비가 가장 높았고, 15번 문항인 ‘타인이 기피할 정도로 높은 언성’(OR=42.44, 95% CI=5.46~329.93)과 5번 문항인 ‘날카롭게 비꼬며 쏘아붙임’(OR=25.24, 95% CI=2.80~227.35)이 그 다음으로 높았다(Table 3).

Table 3
Prediction of Violence with Cues

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3) K-BCC의 분류기준값과 곡선하 면적, 민감도와 특이도, 양·음성 예측도 및 정확도

로지스틱 회귀분석을 통해 산출된 8개 문항으로 ROC curve 분석 결과, 폭력의 발생을 예측하는 K-BCC의 민감도와 특이도가 최대가 되는 유효한 분류기준값(cut-off value)은 2점(95% CI=0.94~1.0, sensitivity=97.3, specificity=96.7)으로 나타났고 곡선하 면적은 97.0%로 도구의 정확도는 매우 높은 수준이었다(Figure 1). Cut-off value를 기준으로 2점 미만과 2점 이상으로 나눠 폭력 발생 예측에 대한 민감도와 특이도 및 양·음성 예측도를 구한 결과, 민감도는 75.6%, 특이도는 9 8.9%, 양성 예측도는 6 8.2%, 음성 예측도는 99.2%였고 전체 사례 중 검사결과 적중 비율인 정확도(accuracy)는 98.3%로 나타났다(Table 4).

Figure 1
Behavioral Cue Checklist (BCC) Receiver Operating Characteristics (ROC) curve. Diagonal broken line represents the line of no discrimination with Area Under the Curve (AUC) of .5. Solid curve represents the BCC with AUC of .97 (95% CI=0.94~1.0; p<.001).

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Table 4
Sensitivity, Specificity, PPV NPV, and Accuracy of K-BCC

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