1. 연구의 필요성

보건의료환경에서 전자의무기록, 원격진료, e-health, m-health, u-health 등 디지털 정보기술을 활용한 병원경영의 효율화는 이미 필수가 되었다. 간호현장에서도 환자교육을 위한 테크놀로지 개발, 인터넷을 활용한 가상간호 개발, 가상공간의 사용자 상담 요구 등 디지털 의료환경에서 안전하고 질 높은 간호를 제공하기 위한 간호사의 간호정보역량이 강조되고 있다[1, 2]. 간호정보역량(nursing informatics competency)은 간호와 관련된 업무를 수행하는데 필요한 컴퓨터와 네트워크, 병원정보시스템(hospital information system) 등의 정보 활용 기술과 다양한 간호정보를 통합하고 활용할 수 있는 전반적인 실무능력이며[3], 다양한 간호 정보활동 수행에 필요한 지식, 기술, 태도의 통합[4]을 의미한다. 또한 간호정보역량은 기본적인 정보통신기술(전자의사소통법, 문서작성, 사회관계망 애플리케이션사용 등)을 포함한 정보와 지식의 관리, 전문적 책임, 환자 간호에서 정보통신기술 사용 등[5] 컴퓨터 역량 이외에도 문제해결, 의사결정, 간호실무 관련 정보사용 능력과 정보관리 측면을 포함한다[6]. 간호실무에서 정보기술은 기록에 소요되는 시간을 최소화하고, 업무의 중복과 오류를 감소시키고, 의사결정을 개선하고, 직접 환자간호 시간을 증가시켜 간호를 촉진하는 잠재력을 가지고 있다[1, 7].

한편 간호사 인력이 부족하거나 업무량이 과다한 경우에, 환자에게 필요한 간호이지만 근무시간 내에 수행하는 못한 업무를 미완료간호(nursing care left undone)라 정의한다[8]. 즉, 미완료간호는 간호현장의 다양한 요소에 의하여 발생하는 누락 또는 생략된 간호이다[9]. 국외 연구에서 최근 마지막 근무시간에 1개 이상의 간호업무를 누락 또는 생략했다고 보고한 간호사가 응답자의 55.0%~98.0%에 달하였다[9]. 국내에서도 간호사들은 총 13개 미완료간호 목록에서 평균 4.42개를 수행하지 못했다고 응답하였고[10], 신규간호사의 92.8%는 마지막 근무에서 미완료간호가 1개 이상 발생한 것으로 보고되었다[11]. 이와 같은 미완료간호는 낙상, 투약, 시술이나 처치 관련 오류, 욕창, 병원감염 등 부정적인 환자 결과를 초래하는 것으로 보고되었다[10, 12, 13]. 이처럼 미완료간호는 환자안전과 간호의 질에 부정적인 영향을 미치고, 간호업무량의 과중으로 인한 미완료간호가 증가될 경우 간호생산성에도 부정적인 영향을 미칠 것으로 예측할 수 있다. 이에 Kalish와 Xie [8]는 미완료간호를 줄이기 위한 방안으로 간호사의 정보기술 활용을 촉진하는 전략을 제안한 바 있다. 따라서 간호사들이 정보시스템을 활용하여 업무를 효율적으로 수행하고, 간호기록 시간을 줄이고, 직접간호를 더 제공함으로써 미완료간호를 줄이는 데, 간호정보역량이 기여할 것으로 예측할 수 있다. 하지만 미완료간호와 간호사 및 환자결과와의 관련성에 대한 연구는 부족한 실정이다.

또한 간호정보역량은 질 높고 안전한 간호 수행을 위한 간호사의 필수적인 역량 중 하나로[14], 간호사의 업무수행과 성과에 긍정적인 영향을 미치는 변인으로 보고되었다[7, 15, 16]. 특히 간호정보역량의 하위영역인 전산정보 관리, 정보검색 능력은 간호사들의 독자적인 간호업무 수행을 증가시키고[7], 간호사의 직접간호시간의 증가는 사망률 감소와 같은 의료서비스의 질에 영향을 주는 것으로 나타났다[15]. 이에 아직까지 간호정보역량과 간호의 질의 직접적인 관련성에 관한 연구가 부족하여 비교하기는 어렵지만, 간호사들이 간호정보역량을 발휘하여 병원정보시스템을 능숙하게 활용하면 간호업무를 효율적으로 수행함으로써 직접 간호시간이 증가하고 간호의 질이 향상될 것으로 예상할 수 있다. 간호의 질에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것은 간호의 질 향상 예측을 가능하게 하며, 개선방법에 관한 아이디어를 제공한다[17]. 특히 간호사가 보고하는 환자간호의 질(nurse reported quality of care [NQoC])은 환자사망률, 환자만족도, 급성심근경색이나 폐렴, 수술환자의 결과와 유의한 관련이 있어 의료기관 평가의 유용한 지표 중의 하나이다[18]. 따라서 간호정보역량이 환자간호의 질에 어떠한 영향을 미치는지 파악하는 것은 환자간호의 질을 개선하기 위한 전략으로 간호정보역량의 중요성을 확인할 수 있다.

한편 간호정보역량을 갖춘 간호사들은 병원정보시스템을 능숙하게 다루기 때문에 간호업무를 효과적으로 완수할 수 있고, 간호업무의 생산성을 높일 수 있다[7]. Holcome 등[19]은 간호생산성을 측정하는데 간호사 수, 간호시간, 간호인력의 구성(skill mix), 간호사 교육수준 등 인적 자원, 물리적 자원, 환자 특성, 서비스 양을 활용하였으며, Geun과 Park [20]은 업무환경과 함께 간호사의 학력, 경력, 지식과 기술 등 개인적 특성이 간호생산성에 영향을 미치는 것으로 보고하였다. 지금까지 연구들에서 간호사들의 간호정보역량은 업무수행능력에 영향을 주었고[16], 간호학생들의 간호정보역량은 환자안전역량과 양의 상관관계를 나타내었다[21]. 또한 간호정보역량은 간호업무성과에 영향을 주었고[22, 23], 간호업무성과는 간호서비스의 완성도와 효율성을 포함하는 간호생산성에 영향을 미치는 것으로 나타났다[19, 21, 22]. 따라서 병원정보시스템을 능숙하게 다루는 간호사는 간호업무를 효과적으로 완수할 수 있기 때문에 간호업무의 생산성을 높일 수 있다[22]. 간호생산성(nursing productivity)은 간호단위의 목표달성, 비용절감, 서비스 정확성, 결근율 저하, 이직률 감소, 문제해결 등에 대한 간호사의 기여 정도를 말하며[24, 25], 환자에게 제공되는 간호시간의 양이 많고, 질적으로 우수한 간호를 제공할 때, 간호생산성이 높다[25]. 또한 환자간호의 질은 간호사의 생산성과 관련 있으며[26], 서비스의 질은 생산성의 특수한 영역으로, 질을 개선함으로써 낭비를 줄이고 생산성을 높일 수 있다[27]. 이러한 맥락에서 간호정보역량이 간호생산성에 영향을 줄 것으로 예상되며, 아울러 환자간호의 질이 간호생산성에 영향을 미치는 변수임을 예측할 수 있다.

지금까지 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성에 관한 연구는 특정 변수 간의 관련성을 살펴보는 제한적인 탐색적 연구가 수행되었으며, 간호정보역량이 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성의 관계를 규명한 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구는 간호사의 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질 및 간호생산성 수준을 파악하고, 간호정보역량이 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성에 미치는 영향과 각 변인들의 영향 관계를 분석해봄으로써 간호정보역량 향상을 위한 고찰과 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구의 목적

본 연구의 목적은 간호사의 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질 및 간호생산성 수준과 일반적 특성에 따른 차이를 파악하고, 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성 간의 상관관계를 분석한 후 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성 간의 경로모형을 구축하고 검증하는 것이다.

3. 개념적 기틀과 가설적 모형

본 연구는 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질과 간호생산성에 관한 문헌고찰과 선행연구 결과를 기초로 이들 간의 관계와 경로의 방향을 설정하였다. 즉 간호정보역량은 미완료간호[8], 환자간호의 질[14, 15], 간호생산성[7, 19, 21, 22, 23]에 영향을 미친다. 미완료간호는 환자간호의 질[10, 12, 13]과 간호생산성[9, 10, 25]에 영향을 미치고, 환자간호의 질은 간호생산성[26, 27]에 영향을 미친다. 이상을 바탕으로 Figure 1A와 같은 가설적 경로모형을 구축하였다.

Figure 1
Pathway of research (A) and alternative (B) models.
AIC = Akaike information criterion; GFI = Goodness of fit index; NFI = Normed fit index; RMSEA = Root mean square error of approximation; SRMR = Standardized root mean square residual.

^*p < .05, ^**p < .001.

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1. 연구 설계

본 연구는 간호사의 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질과 간호생산성의 관계를 파악하고 간호정보역량이 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성에 미치는 영향에 대한 가설적 경로모형을 구축하고 모형의 적합 정도와 효과를 파악하는 경로분석 연구이다.

2. 연구 대상

본 연구는 경상남도 J시에 위치한 1개 상급종합병원에서 근무하고 있는 간호사로, 간호사 선정기준은 3개월 이상 병동에 근무하고 있으며 연구 목적을 이해하고 연구 참여에 서면으로 동의한 자이다. 간호사 제외기준은 연구 참여에 동의하지 않은 자, 병동에서 직접간호를 제공하지 않은 자이다. 연구 대상자 수를 산출하기 위해 G＊Power 3.1.9 [28]를 이용하여 상관관계분석에서 효과크기 .50 (중간), 검정력 .90, 유의수준 .05일 때 적절한 표본수는 176명이 산출되었다. 구조모형의 경우 표본의 크기는 150~400개 정도이면 적당하며[29], 탈락률 10%~15% 정도를 감안하여 200명 정도를 대상으로 하였다. 배포된 설문지 200부 중 197부가 회수되었으며(회수율 98.5%), 답변이 누락되었거나 불성실하게 응답한 설문지 5부를 제외한 192부를 최종분석에 사용하여 표본크기는 적절한 것으로 판단하였다.

3. 연구 도구

본 연구에서 자료 수집을 위해 사용한 구조화된 설문지는 대상자의 일반적 특성과 관련된 성별, 연령, 교육수준, 실무경력, 직위, 병상 수, 근무조별 환자 수 및 최근 근무 조에 관한 질문들과 개발자로부터 사용 승인을 받은 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성을 측정하기 위한 도구들로 구성되었다.

4. 자료수집방법

본 연구를 위해 연구자는 연구대상 의료기관으로부터 자료수집에 대한 허락을 받은 후 해당 병원에 연구의 목적과 방법에 대해 직접 설명하여 연구 진행에 대한 승인을 받았다. 또 연구 참여자에게 동의를 구한 후 설문지를 작성하도록 하였으며, 작성이 완료된 설문지는 연구자가 해당 병동을 재방문하여 회수하였다. 설문지 작성에는 약 10분 정도가 소요되었으며 자료수집은 2022년 4월 22일부터 5월 6일까지 수행되었다.

5. 자료분석방법

수집된 자료는 IBM SPSS Statistics 25.0 Program (IBM Corp., Armonk, NY, USA), AMOS 25.0 Program (IBM Corp.)을 이용하여 분석하였다. 일반적 특성, 간호정보역량, 미완료간호 수준, 환자간호의 질, 간호생산성은 기술통계를 실시하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차를 구하였으며, 일반적 특성에 따른 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성의 차이는 independent t-test, one way-ANOVA, chi-square로 분석하고, 사후검정은 Scheffé test를 이용하였다. 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성 간의 관계는 Pearson correlation coefficient로 분석하였다. 표본의 정규성 검증은 표준화된 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis) 값을 이용하여 확인하였으며, 간호정보역량, 간호생산성, 미완료간호, 환자간호의 질 간의 경로를 파악하기 위해 경로분석을 실시하고 최대우도법(maximumlikelihood)을 이용하여 경로계수를 추정하였다. 모형의 적합도는절대적합지수로는 χ² 검증, normed χ², 기초적합지수(goodness of fit index [GFI]), 증분적합지수(normed fit index [NFI]), 근사오차평균제곱의 제곱근(root mean square error of approximation [RMSEA]), 평균잔차 제곱근(root mean square residual [RMR]), Akaike information criterion (AIC)를 이용하여 평가하였다[29]. 간호정보역량과 간호생산성 관계에서 미완료간호와 환자간호의 질의 매개효과는 부트스트래핑(bootstrapping) 방법을 이용하여 유의성을 검증하였으며, 미완료간호와 환자간호의 질의 다중매개효과를 검증하기 위해서 팬텀변수를 사용하였다.

6. 윤리적 고려

본 연구는 연구 참여자를 윤리적으로 보호하기 위하여 경상국립대학교병원 생명윤리위원회의 승인(IRB no.: GNUH-2022-02-013)을 받은 후 자료를 수집하였다. 대상자의 윤리적 측면을 고려하여 대상자에게 연구 목적 및 방법, 연구 참여에 대한 익명성 보장, 자발적인 연구 참여 동의와 거부, 중도포기 가능 및 발생 가능한 이익과 불이익을 포함한 내용을 연구자가 직접 해당 병원을 방문하여 설명하고 허락을 받은 후, 서면으로 연구 참여 동의서에 서명한 대상자에 한하여 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 연구 이외의 다른 목적으로 사용하지 않으며, 개인 정보가 식별되지 않도록 개인 식별 번호로 암호화하여 관리하고, 연구 종료 후 3년간 보관된 후 문서가 폐기된다는 내용을 설명하였다. 설문지는 개별 봉투에 넣어 배부하고, 작성된 설문지는 개별 봉투에 밀봉하여 회수하도록 하였으며, 연구의 설문에 응답해 준 대상자에게는 사례를 제공하였다.

1. 일반적 특성 및 일반적 특성에 따른 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성의 차이

본 연구의 대상자는 대부분 여성이었으며(183명, 95.3%), 연령은 평균 28.63 ± 4.85세, 직위는 일반간호사 182명(94.8%)이었다. 교육수준은 전문학사 31명(16.1%), 학사 139명(72.4%), 대학원 재학 이상 22명(11.5%)이었다. 근무부서는 내과병동 5 0명(26.0%), 외과병동 38명(19.8%), 중환자실 94명(49.0%), 감염병동/암병동 10명(5.2%)이었다. 임상총경력은 평균 5.91 ± 4.97년이었으며, 5년 이상 88명(45.8%), 1~3년 46명(24.0%), 3~5년 42명(21.9%), 1년 미만 16명(8.3%) 순이었다. 현 근무부서 경력은 평균 3.48 ± 2.76년이었으며, 1~3년이 61명(31.8%)으로 가장 많았다. 간호사 1인당 담당환자수는 중환자실의 경우 낮번 근무조에서는 평균 3.14명, 초번 3.14명, 밤번은 3.18명 정도였고, 내과병동은 낮번 9.02명, 초번 98.98명, 밤번 11.05명, 외과병동은 낮번 12.68명, 초번 12.50명, 밤번 12.34명, 감염병동과 암병동은 낮번 8.30명, 초번 8.30명, 밤번 9.89명 정도로 모든 병동에서 낮번에 비해 밤번 근무조의 담당환자수가 많았다. 환자수를 기준으로 낮번 근무조에서 5명 미만을 간호하는 경우는 47.6%, 5~10명 사이를 간호하는 경우가 31.0%, 11명 이상을 간호하는 경우가 21.4%였는데, 밤번 근무조에서는 5~10명 사이를 간호하는 경우가 15.9%로 감소하고, 11명 이상 간호하는 경우가 34.1%로 증가하였다.

간호정보역량에 차이를 보이는 특성은 학력(F = 5.02, p = .008)으로 대학원 재학 이상이 전문학사와 학사보다 간호정보역량이 높았다. 미완료간호는 밤번 담당환자수(F = 5.92, p = .003)에 따라 차이를 보였는데 담당환자수가 11명 이상인 경우가 5~10명인 경우보다 미완료 간호행위가 더 많았다. 환자간호의 질의 경우 낮번 담당환자수(F = 3.09, p = .048), 초번 담당환자수(F = 3.22, p = .042), 밤번 담당환자수(F = 6.54, p = .002)에 따라 차이를 보였다. 낮번 담당환자수별로 5명 미만과 5~10명이 11명 이상보다, 초번 담당환자수에서는 5명 미만이 11명 이상보다, 밤번 담당환자수는 5명 미만과 5~10명인 경우 11명 이상인 경우보다 환자간호의 질이 높았다. 간호생산성은 연령(F = 3.02, p = .031), 결혼상태(t = -5.00, p < .001), 학력(F = 4.93, p = .008), 총경력(F = 5.16, p = .002), 부서경력(F = 5.97, p = .001)에 따라 차이를 보였으며 연령은 35세 이상이 25세 미만보다, 기혼이 미혼보다, 대학원재학이상이 전문학사와 학사보다 간호생산성이 높았다. 총경력은 1~3년과 5년 이상이 1년 미만보다, 부서경력은 1~3년, 3~5년, 5년 이상이 1년 미만보다 간호생산성이 높은 것으로 나타났다(Table 1).

Table 1
Descriptive Statistics and Differences of Nursing Informatics Competency, Nursing Care Left Undone, Nurse Reported Quality of Care, Nursing Productivity by General Characteristics (N = 192)

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2. 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질, 간호생산성 정도 및 상관관계

간호정보역량의 평균은 전체 2.65 ± 0.50점(4점만점)이었으며, 하위항목인 기술 2.60 ± 0.54점, 지식 2 .10 ± 0.83점, 태도 3.13 ± 0.61점이었다. 미완료간호는 평균 4.77 ± 3.76점(13점 만점), 환자간호의 질은 평균 3.51 ± 0.94점(6점 만점), 간호생산성은 평균 3.35 ± 0.54점(5점 만점)이었다.

연구 변수 간 상관관계를 분석한 결과, 전체 간호정보역량은 미완료간호와 부적상관(r = -.25, p < .001), 환자간호의 질과 정적상관(r = .39, p < .001), 간호생산성과 정적상관(r = .58, p < .001)을 보였다. 미완료간호는 환자간호와 질(r = -.23, p = .001), 간호생산성(r = -.21, p < .001)과 모두 부적상관을 보였다. 환자간호의 질은 간호생산성과 정적상관(r = .52, p < .001)을 보였다(Table 2).

Table 2
Descriptive Statistics and Correlations between Study Variables (N = 192)

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3. 경로분석

선행문헌과 본 연구에서의 상관관계분석 결과를 토대로 간호정보역량, 미완료간호, 환자간호의 질이 간호생산성에 미치는 영향 관계를 검증하기 위해 경로분석을 실시하였다. 분석 전 간호정보역량, 간호생산성, 미완료간호, 환자간호의 질의 점수분포를 정규분포로 가정할 수 있는지 왜도와 첨도를 통해 알아본 결과 왜도는 -0.40~0.63으로 0 근방이었으며, 첨도 역시 -0.65~1.63으로 0 근방의 값으로 나타나 연구변인들의 분포를 정규분포로 가정할 수 있었다(Table 2).

가설모형은 모든 변인을 연결한 full 모델로 자유도가 ‘0’으로 χ²값이 산출되지 않았지만 standardized root mean square residual (SRMR) .00 (적합기준 ≤ .05), GFI 1.00 (적합기준 ≥ .90), NFI 1.00 (적합기준 ≥ .90), AIC 20.00, RMSEA .37 (적합기준 ≤ .08)이었다. 변인 간 경로를 분석한 결과 미완료간호가 간호생산성으로 가는 경로를 제외한 모든 경로는 유의하였으며 모형의 설명력은 44%였다(Table 3, Figure 1A). 가설모형에서 간호정보역량이 간호생산성으로 가는 경로에서 미완료간호와 간호의 질의 간접효과를 검증한 결과, 간호정보역량이 환자간호의 질을 경유한 경로와 미완료간호와 환자간호의 질을 경유한 경로는 유의하였으나, 간호정보역량이 미완료간호를 거쳐 간호생산성으로 가는 경로는 통계적으로 유의하지 않았다. 특히 미완료간호가 간호생산성에 영향을 미치는 경로에 있어 환자에게 제공되는 간호시간의 양이 많고, 질적으로 우수한 간호를 제공할 경우 간호생산성이 높아[25, 26], 미완료간호의 감소가 양질의 간호를 효율적으로 제공하는 간호생산성에 기여[9]할 것으로 예측하였으나, 분석 결과 미완료간호는 간호생산성에 직접 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

Table 3
Parameter Estimates for Path Models (N = 192)

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모형의 적합도를 향상시키기 위해 가설모형에서 유의하지 않은 경로를 제거한 후 수정한 모형에 대한 적합도와 경로를 확인한 결과, 모형의 적합도는 χ² (p) = .11 (.741), χ²/df = .11 (적합기준 ≤ 3), SRMR .01 (적합기준 ≤ .05), RMSEA .00 (적합기준 ≤ .08), GFI 1.00 (적합기준 ≥ .90), NFI 1.00 (적합기준 ≥ .90), AIC는 18.11로 가설모형의 AIC 20.00보다 낮게 나타나 간명적합지수가 양호하여 가설모형보다 우수하였다[29]. 경로는 간호정보역량에서 미완료간호(β = -.25, p < .001), 간호정보역량에서 환자간호의 질(β = .36, p < .001), 미완료간호에서 환자간호의 질(β = -.14, p = .041), 간호정보역량에서 간호생산성(β = .44, p < .001), 환자간호의 질에서 간호생산성(β = .35, p < .001)으로 가는 경로 모두 유의하였으며, 수정모형의 설명력도 44%로 나타났다(Table 3, Figure 1B).

수정모형에서 간호정보역량이 간호생산성에 영향을 미치는 관계에서, 환자간호의 질의 매개효과의 크기는 .14 (95% CI .08~.24)로 95% 신뢰구간에 ‘0’을 포함하고 있지 않아 매개효과는 유의한 것으로 나타났다. 또한 간호정보역량이 간호생산성에 영향을 미치는 관계에서 미완료간호가 환자간호의 질을 거쳐 간호생산성에 미치는 매개효과를 검증한 결과, 효과크기는 .01 (95% CI .00~.03)로 나타나 유의한 것으로 나타났다. 즉 간호정보역량과 간호생산성의 관계에서 미완료간호와 환자간호의 질은 이중 매개효과를 갖는 것으로 나타났다(Table 4).

Table 4
Mediating Effects of Alternative Model (N = 192)

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