교대근무 간호사의 건강 및 피로·회복에 따른 잠재프로파일 분석과 교대제 개선 시범사업 효과: 서술적 단면 조사연구

Eunhee Jung; Eunhye Kim; Suryang Seo; Sunyoung Lee; Sora An; Hyejin Kim; Ye Seul Kim; Youjin Kim; Mijeong Park; Hyoun-Joong Kong; Saram Lee; Yeong Joo Hong; Minho Jung

doi:10.4040/jkan.26006

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Research Paper 교대근무 간호사의 건강 및 피로·회복에 따른 잠재프로파일 분석과 교대제 개선 시범사업 효과: 서술적 단면 조사연구: 정은희¹, 김은혜¹, 서수량¹, 이선영¹, 안소라¹, 김혜진¹, 김예슬¹, 김유진¹, 박미정¹, 공현중^2,3,4, 이사람^2,4, 홍영주², 정민호¹
Latent profile analysis of health and fatigue recovery among shift work nurses and differential associations with participation in a shift work improvement pilot project: a descriptive cross-sectional study: Eunhee Jung¹, Eunhye Kim¹, Suryang Seo¹, Sunyoung Lee¹, Sora An¹, Hyejin Kim¹, Ye Seul Kim¹, Youjin Kim¹, Mijeong Park¹, Hyoun-Joong Kong^2,3,4, Saram Lee^2,4, Yeong Joo Hong², Minho Jung¹; DOI: https://doi.org/10.4040/jkan.26006
Published online: July 23, 2026

¹서울대학교병원 간호부문

²서울대학교병원 융합의학과

³서울대학교병원 융합의학기술원

⁴서울대학교 의과대학 의학과

¹Department of Nursing, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea

²Department of Transdisciplinary Medicine, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea

³Institute of Convergence Medicine with Innovative Technology, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea

⁴Department of Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea

Corresponding author: Minho Jung Department of Nursing, Seoul National University Hospital, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, South Korea E-mail: 16187@snuh.org

• Received: January 21, 2026 • Revised: April 9, 2026 • Accepted: June 12, 2026

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution NoDerivs License (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0) If the original work is properly cited and retained without any modification or reproduction, it can be used and re-distributed in any format and medium.

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Abstract
서론
방법
결과
고찰
결론
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Abstract

Purpose
This study aimed to identify latent profiles of shift-work nurses according to perceived health, fatigue, and recovery levels and to examine differences across profiles in work-related outcomes, including sleep quality, work-life balance, job satisfaction, and turnover intention. It also examined whether patterns associated with participation in a shift-work improvement pilot project differed by latent profile.
Methods
This descriptive cross-sectional study included 120 shift-work nurses working in pediatric wards at a tertiary hospital in South Korea. Data were collected from January 14 to 24, 2025. Latent profile analysis was performed using the 36-Item Short Form Health Survey and the Occupational Fatigue Exhaustion Recovery Scale. Differences in outcomes by latent profile membership and pilot-project participation status at the time of data collection were examined using two-way analysis of covariance, with age included as a covariate.
Results
Three latent profiles were identified: Healthy-Recovery (20.8%), Moderate (41.7%), and Burnout-Vulnerable (37.5%). Significant differences among profiles were observed in sleep quality (F=37.37, p<.001), work-life balance (F=50.86, p<.001), job satisfaction (F=12.29, p<.001), and turnover intention (F=12.11, p<.001). A significant interaction between latent profile membership and pilot-project participation was observed for job satisfaction (F=4.77, p=.010, partial η²=.078). Pilot-project participation was associated with significantly higher job satisfaction only in the Healthy-Recovery profile (p=.005).
Conclusion
Associations between pilot-project participation and work-related outcomes differed according to nurses’ health, fatigue, and recovery profiles. These findings indicate that heterogeneity among shift-work nurses should be considered when interpreting work-related outcomes and designing tailored support strategies.
Key words: Cluster analysis; Fatigue; Health status; Nurses; Shift work

서론

1. 연구의 필요성

간호사는 24시간 연속적인 간호를 제공하기 위해 교대근무를 수행한다. 그러나 교대근무는 불규칙한 생활리듬, 반복되는 야간근무, 높은 직무 요구와 결합되어 수면의 질 저하, 피로 누적, 주관적 건강상태 저하와 같은 건강 문제를 유발할 수 있다[1-4]. 이러한 건강 문제는 간호사의 직무 수행에만 영향을 미치는 것이 아니라, 일-삶의 균형 저하와 이직의도 증가로도 이어질 수 있다[4-7]. 간호사의 높은 이직률은 인력 부족을 심화시키고 의료전달체계의 직ㆍ간접적 비용을 증가시키므로, 교대근무 간호사의 건강과 직무경험을 함께 고려한 접근이 필요하다[8].

교대근무 간호사의 건강 문제는 개별 증상의 단순한 집합으로 보기 어렵다. 선행연구에 따르면 교대근무 특성은 피로와 회복 수준에 직접적인 영향을 미치며, 수면의 질과 주관적 건강상태도 상호 관련되어 나타난다[2-4,9]. 자원보존이론에 따르면 개인은 보유한 신체적ㆍ정신적 자원을 유지하고 보호하려는 경향이 있으며, 자원 소진이 누적될수록 스트레스에 더 취약해진다고 설명한다[10]. 이 관점에서 지각된 건강상태, 직무 피로, 회복 수준은 각각 분리된 변수가 아니라 교대근무 적응과 직무경험을 구성하는 상호 관련 지표로 이해할 수 있다. 또한 이러한 자원상태의 차이는 수면의 질, 일-삶의 균형, 직무만족도, 이직의도와 같은 결과변수의 차이로 연결될 가능성이 있다[2,6,7,11,12].

이와 같은 문제를 완화하기 위해 보건복지부는 2022년 “간호사 교대제 개선 시범사업”(‘시범사업’)을 도입하였다. 이 시범사업의 운영지침에 따르면, 대체간호사, 병동지원인력, 교육전담간호사 지원과 함께 2교대 및 야간전담 운영 등 보다 예측 가능하고 규칙적인 근무체계를 지원하도록 설계되었다[13]. 이러한 지원은 계획된 근무의 이행 가능성을 높이고, 결원 발생 시 병동 운영의 불안정성을 완화하며, 신규간호사의 적응을 지원함으로써 교대근무 적응, 일-삶의 균형, 직무경험에 영향을 미칠 수 있는 구조적 여건을 개선하는 것을 목적으로 한다[13,14].

선행연구에서는 시범사업 참여 간호사가 미참여 간호사보다 교대근무 적응과 일-삶의 균형에서 긍정적인 결과를 보이고, 이직의도가 낮은 것으로 보고되었다[14]. 선행연구는 시범사업 참여 여부에 따른 평균적 차이를 제시하였으나[14], 이러한 접근만으로는 동일한 제도적 지원이 모든 간호사에게 동일한 양상으로 작용하는지 충분히 설명하기 어렵다. 교대근무 간호사 집단은 동일한 근무환경에 놓여 있더라도 건강상태, 피로, 회복 수준에서 이질성을 보일 수 있으므로[2,3], 평균값 비교만으로는 건강과 피로ㆍ회복 자원의 복합적 분포를 충분히 설명하기 어렵다. 특히 지각된 건강상태, 직무 피로, 회복 수준은 서로 독립적으로 작용하기보다 개인 내에서 복합적으로 결합되어 나타날 가능성이 크기 때문에, 개별 변수의 평균 차이만으로는 집단 내에 존재하는 서로 다른 건강-피로ㆍ회복 양상을 충분히 파악하기 어렵다[2-4,9,10].

이러한 한계를 보완하기 위해서는 지각된 건강상태와 직무 피로 및 회복 수준을 개별 변수로 분리하여 비교하기보다, 이들이 개인 내에서 어떠한 조합으로 나타나는지를 함께 살펴볼 필요가 있다. 잠재프로파일분석(latent profile analysis [LPA])은 연속형 지표의 응답 패턴을 기반으로 유사한 특성을 보이는 하위집단을 분류하는 사람 중심 접근으로, 변수 중심 분석이 포착하기 어려운 이질적 하위집단을 확인하는 데 유용하다[15,16]. 따라서 LPA는 교대근무 간호사 집단 내에 존재하는 건강-피로ㆍ회복 자원의 다양한 분포 양상을 이해하는 데 적절한 접근이 될 수 있다.

또한 시범사업 참여와 같은 구조적 지원과 관련된 양상은 간호사가 속한 잠재유형에 따라 다르게 나타날 수 있다. 건강 및 회복 자원이 상대적으로 양호한 집단은 근무체계 개선의 이점을 보다 직접적으로 경험할 가능성이 있는 반면, 피로 누적과 회복 부족이 두드러진 집단은 동일한 제도 변화에도 제한된 반응을 보일 수 있다[2,10]. 따라서 시범사업 참여 여부의 평균적 차이만을 확인하는 것보다, 건강 및 피로ㆍ회복 자원에 따라 구분된 잠재유형별로 결과변수의 차이를 검토하는 접근이 필요하다.

이에 본 연구는 교대근무 간호사의 지각된 건강상태, 직무 피로 및 회복 수준에 따라 잠재프로파일 유형을 분류하고, 도출된 잠재유형과 시범사업 참여 여부가 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도, 이직의도에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 또한 본 연구는 교대근무 간호사 집단의 구조적 이질성을 반영하여, 실효성 있는 인력 유지전략과 맞춤형 정책 수립을 위한 근거를 제공하고자 한다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 교대근무 간호사의 지각된 건강상태, 직무 피로 및 회복 수준에 따라 잠재프로파일 유형을 분류하고, 도출된 잠재유형과 시범사업 참여 여부가 주요 결과변수와 어떠한 관련성을 보이는지 확인하는 것이다. 구체적인 목적은 다음과 같다. 첫째, 교대근무 간호사의 지각된 건강상태, 직무 피로 및 회복 수준에 따른 잠재프로파일 유형을 분류한다. 둘째, 도출된 잠재프로파일 유형에 따라 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도 및 이직의도의 차이를 확인한다. 셋째, 잠재프로파일 유형과 시범사업 참여 여부가 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도 및 이직의도에 미치는 주효과와 상호작용 효과를 확인한다.

방법

1. 연구설계

본 연구는 교대근무 간호사의 지각된 건강상태, 직무 피로 및 회복 수준에 따른 잠재프로파일을 분류하고, 도출된 잠재유형과 시범사업 참여 여부에 따라 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도 및 이직의도에 차이가 있는지를 확인하기 위한 서술적 단면 조사연구이다.

2. 연구대상

본 연구의 대상은 서울 소재 일개 상급종합병원의 소아청소년 병동에서 교대근무를 수행하는 간호사이다. 선정기준은 첫째, 소아청소년 병동에서 교대근무를 수행하고 있는 간호사, 둘째, 연구목적을 이해하고 자발적으로 참여에 동의한 간호사로 하였다. 소아중환자실(pediatric intensive care unit [PICU]) 근무 간호사와 설문 응답이 불충분한 경우는 대상에서 제외하였다. PICU는 환자 중증도와 간호 업무의 특성이 일반 병동과 구별되는 중환자 간호 환경이므로, 지표변수의 해석 가능성을 높이고 집단 내 과도한 이질성을 줄이기 위해 제외하였다[17,18].

자료수집 당시 총 169명이 설문에 참여하였으며, 이 중 PICU 간호사 30명과 설문 응답이 불충분한 간호사 19명을 제외하여 최종 120명의 자료를 분석하였다. 이 중 시범사업 참여군은 70명(58.3%), 미참여군은 50명(41.7%)이었다. 본 연구에서 시범사업 참여군은 자료수집 시점 기준으로 시범사업 적용 병동에서 근무하고 있던 간호사, 미참여군은 동일 기관 내 시범사업 비참여 병동에서 근무한 간호사로 정의하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 잠재유형은 자료수집 시점에서 관찰된 간호사의 지각된 건강상태와 직무 피로 및 회복 수준의 이질성을 반영한다.

LPA는 일반적으로 더 큰 표본에서 안정적인 분류가 기대되지만, 모형의 수렴과 잠재집단 분류의 적절성은 표본 수뿐 아니라 잠재집단 간 분리 정도, 지표 수, 모수 수, 그리고 분류 정확도에 의해 함께 영향을 받는다[15,16]. 본 연구에서는 5개 지표변수(신체적 요소 요약점수, 정신적 요소 요약점수, 만성피로, 급성피로, 회복)를 사용하였고, 최종 3개 프로파일 모형에서 entropy가 .837로 나타나 분류 정확도가 양호한 수준으로 해석되었다. 또한 각 잠재집단의 비율이 20.8%, 37.5%, 41.7%였으며, 평균 사후확률(average posterior probability [AvePP])은 .914–.937 범위로 확인되어 분류 정확도가 수용 가능한 수준으로 판단하였다.

3. 연구도구

본 연구는 구조화된 자가보고식 설문지를 사용하였으며, 잠재프로파일 분류를 위한 지표변수와 프로파일 유형별 차이를 검토하기 위한 결과변수로 구분하여 측정하였다.

1) 일반적 특성

일반적 특성은 연령, 성별, 결혼상태, 최종학력, 총 임상경력을 포함하였다. 또한 시범사업 참여 여부를 구분하기 위해 현재 근무 병동과 시범사업 적용 여부를 확인하였다.

2) 잠재프로파일 지표변수

(1) 지각된 건강상태

지각된 건강상태는 Ware와 Sherbourne [19]이 개발한 Short Form-36 Health Survey (SF-36)를 Koh 등[20]이 국내 근로자를 대상으로 번안 및 타당화한 도구를 사용하여 측정하였다. SF-36은 건강상태를 표준화하여 평가하는 일반 건강상태 측정도구이며, 한국어판 SF-36의 타당도는 국내 연구에서도 검토된 바 있다[21]. SF-36은 신체적 기능(10문항), 신체적 역할제한(4문항), 신체적 통증(2문항), 사회적 기능(2문항), 정신건강(5문항), 감정적 역할제한(3문항), 활력(4문항), 일반적 건강(5문항), 건강상태 변화(1문항)의 9개 하위영역, 총 36문항으로 구성된다. 각 하위영역 점수는 0점에서 100점 범위로 환산되며, 점수가 높을수록 건강상태가 양호함을 의미한다.

본 연구에서는 지각된 건강상태를 잠재프로파일의 지표변수로 활용하기 위해 SF-36의 8개 하위영역을 요약한 신체적 요소 요약점수(Physical Component Summary [PCS])와 정신적 요소 요약점수(Mental Component Summary [MCS])를 산출하여 사용하였다. 이는 8개 하위영역을 모두 개별 지표로 투입할 경우 모형이 과도하게 복잡해질 수 있으므로, 신체적 건강과 정신적 건강을 대표하는 요약점수를 사용하여 잠재유형의 해석 가능성을 높이기 위함이다[22].

Koh 등[20]의 연구에서 SF-36 하위영역의 Cronbach’s α는 신체적 기능 .85, 신체적 역할제한 .74, 신체적 통증 .75, 일반적 건강 .72, 활력 .65, 사회적 기능 .51, 감정적 역할제한 .75, 정신건강 .70이었다. 본 연구에서 Cronbach’s α는 신체적 기능 .79, 신체적 역할제한 .85, 신체적 통증 .86, 일반적 건강 .82, 활력 .77, 사회적 기능 .68, 감정적 역할제한 .86, 정신건강 .77로 나타났다. 국내 연구에서도 사회적 기능 하위영역은 상대적으로 낮은 내적 일관성을 보인 것으로 보고되어[20,21], 본 연구에서는 해당 하위영역을 단독 변수로 분석하거나 해석하지 않았다.

(2) 직무 피로 및 회복

직무 피로 및 회복은 Winwood 등[23]이 개발한 Occupational Fatigue Exhaustion Recovery Scale (OFER)을 Min 등[24]이 한국어판으로 번안 및 타당화한 도구(OFER-K)로 측정하였다. 본 도구는 만성피로, 급성피로, 회복의 3개 하위영역, 총 15문항으로 구성되며, 각 하위영역은 5문항씩 이루어진다. 각 문항은 0점에서 6점까지의 7점 Likert 척도로 응답하며, 일부 문항은 역코딩 후 점수를 산출한다. 하위영역 점수는 0–100점 범위로 환산되며, 만성피로와 급성피로는 점수가 높을수록 피로 수준이 높고, 회복은 점수가 높을수록 교대 간 회복 수준이 높음을 의미한다. 본 연구에서는 만성피로, 급성피로, 회복의 3개 하위영역 점수를 지표변수로 사용하였다. 원도구 개발 연구에서 Cronbach’s α는 만성피로 .86, 급성피로 .84, 회복 .84였고, 한국어판 타당화 연구에서는 각각 .75, .76, .75였다. 본 연구에서 Cronbach’s α는 만성피로 .85, 급성피로 .83, 회복 .88이었다.

3) 결과변수

(1) 수면의 질

수면의 질은 Buysse 등[25]이 개발한 Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)를 사용하여 측정하였다. PSQI는 총 19개 문항으로 구성되며, 주관적 수면의 질, 수면잠복기, 수면시간, 습관적 수면효율, 수면방해, 수면제 사용, 주간 기능장애의 7개 구성요소 점수를 합산하여 총점 0–21점으로 산출한다. 각 구성요소는 0–3점으로 채점되며, 점수가 높을수록 수면의 질이 낮음을 의미한다. 일반적으로 총점이 5점을 초과할 경우 수면의 질 저하를 시사한다. 한국어판은 Sohn 등[26]의 번안본을 사용하였으며, Cronbach’s α는 원도구에서 .83, 한국어판에서 .84, 한국 간호사 대상 연구에서 .73으로 보고되었다[25-27]. 본 연구에서 Cronbach’s α는 .70이었다.

(2) 일-삶의 균형

일-삶의 균형은 Kim과 Park [28]이 개발한 도구를 사용하였다. 이 도구는 일-가족 균형 8문항, 일-여가 균형 8문항, 일-성장 균형 9문항, 전반적 평가 4문항으로 구성된 총 29문항의 척도이다. 각 문항은 0점에서 6점까지의 7점 Likert 척도로 측정되며, 원척도는 일-삶의 불균형 경험을 반영하도록 구성되어 있으므로 본 연구에서는 모든 문항을 역코딩하여 점수가 높을수록 일-삶의 균형 수준이 높도록 처리하였다. 도구 개발 당시 Cronbach’s α는 일-성장 균형 .90, 일-여가 균형 .85, 전반적 평가 .82, 일-가족 균형 .74였으며, 본 연구에서 Cronbach’s α는 일-성장 균형 .94, 일-여가 균형 .90, 전반적 평가 .91, 일-가족 균형 .80이었다.

(3) 교대근무 직무만족도

교대근무 직무만족도는 Im 등[29]이 개발한 도구를 사용하였다. 이 도구는 작업환경, 조직전체, 직무내용의 3개 요인, 총 11문항으로 구성되며, 각 문항은 0점에서 5점까지의 6점 Likert 척도로 응답한다. 점수가 높을수록 교대근무와 관련한 직무만족도가 높음을 의미한다. 도구 개발 당시 Cronbach’s α는 .78이었고, 본 연구에서 Cronbach’s α는 .84였다.

(4) 이직의도

이직의도는 Mobley [30]가 개발하고 Mobley 등[31]이 수정한 도구를 Kim 등[32]이 한국어로 번안하여 사용한 척도를 번안 저자의 승인을 받아 사용하여 측정하였다. 본 도구는 총 3문항으로 구성되며, 각 문항은 5점 Likert 척도로 응답한다. 점수가 높을수록 이직의도가 높음을 의미한다. 한국 병원 간호사 대상 연구에서 Cronbach’s α는 .92였고[32], 본 연구에서 Cronbach’s α는 .92였다.

4. 자료수집 방법

자료수집 기간은 2025년 1월 14일부터 24일까지였다. 해당 기관 소아청소년 병동에 모집 공고문을 게시하여 대상자를 모집하였으며, 연구목적과 방법을 설명한 후 자발적으로 참여에 동의한 간호사를 대상으로 오프라인 자가보고식 설문조사를 실시하였다. 설문 작성에는 약 10분이 소요되었다.

5. 윤리적 고려

본 연구는 서울대학교병원 의학연구윤리심의위원회(IRB No. H-2408-164-1565)의 승인을 받은 후 진행되었다. 연구대상자에게 연구목적, 자발적 참여, 언제든지 중도 철회가 가능함을 설명하였다. 수집된 자료는 연구목적 외에는 사용되지 않으며, 익명성과 비밀보장이 유지됨을 안내하였다. 설문지는 개인 식별정보 없이 부호화하여 관리하였고, 분석자료는 연구 종료 후 3년간 보관 후 폐기할 예정이다.

6. 자료분석 방법

수집된 자료는 R software ver. 4.5.2 (R Foundation for Statistical Computing)를 이용하여 분석하였으며, 유의수준은 .05로 설정하였다. 구체적인 분석방법은 다음과 같다.

첫째, 분석목적에 따라 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 또는 중앙값과 사분위범위(Q1, Q3)로 산출하였다. 시범사업 참여군과 미참여군의 일반적 특성 차이는 연속형 변수의 경우 Wilcoxon rank-sum test로, 범주형 변수의 경우 Pearson’s chi-square test 또는 Fisher’s exact test로 분석하였다. 또한 집단 간 차이의 효과크기는 연속형 변수에 대해 Cohen’s d, 범주형 변수에 대해 Cramer’s V를 산출하였다.

둘째, 교대근무 간호사의 지각된 건강상태와 직무 피로 및 회복 수준에 따른 잠재유형을 분류하기 위해 LPA를 실시하였다. 지표변수는 PCS, MCS, 만성피로, 급성피로 및 회복의 5개 변수로 구성하였다. 모수 추정은 최대우도법(maximum likelihood estimation)을 적용하였고, 잠재프로파일 수를 1개부터 순차적으로 증가시키며 최적 모형을 탐색하였다. 최적 모형은 Akaike information criterion (AIC), approximate weight of evidence (AWE), Bayesian information criterion (BIC), sample-size adjusted BIC (SABIC), entropy, bootstrap likelihood ratio test (BLRT), AvePP, 잠재집단의 크기와 비율, 그리고 해석 가능성을 종합하여 선정하였다.

셋째, 도출된 잠재프로파일 유형에 따른 지표변수 및 결과변수의 차이는 일원분산분석(one-way analysis of variance)으로 분석하였고, 효과크기는 η²로 산출하였다. 사후검정은 각 잠재프로파일 간 개별 집단 비교를 목적으로 하였으며, 다중 비교에 따른 제1종 오류를 통제하기 위해 Bonferroni correction을 적용하였다[33].

넷째, 잠재프로파일 유형과 시범사업 참여 여부가 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도 및 이직의도에 미치는 주효과와 상호작용 효과를 확인하기 위해 이원 공분산분석(two-way analysis of covariance [ANCOVA])을 실시하였다. 공변량으로는 연령을 포함하였는데, 연령은 간호사의 수면, 피로, 직무경험 및 이직의도와 관련될 수 있는 변수로 알려져 있어 결과변수에 미치는 잠재적 영향을 통제하기 위해 선정하였다[34]. 프로파일별 표본 수의 불균형과 상호작용항이 포함된 모형의 특성을 고려하여 Type III sum of squares를 적용하였고, 효과크기는 partial η²로 산출하였다. 프로파일 간 사후비교는 Bonferroni correction을 적용하였으며, 각 잠재프로파일 내에서 시범사업 참여군과 미참여군의 결과변수를 비교하기 위해 연령을 보정한 least-squares means (LS means)를 산출하여 군 간 차이를 비교하였다. ANCOVA 적용에 앞서 선형성, 회귀선의 동질성, 잔차의 정규성 및 등분산성을 점검하였고, 그 결과, 기본 가정이 충족됨을 확인한 후 분석을 수행하였다. 잠재유형을 집단변수로 활용한 후속 결과변수 분석은 잠재유형에 따른 평균 차이와 상호작용 양상을 탐색적으로 이해하기 위한 classify-analyze 접근으로 수행하였으며, 이에 따른 해석은 탐색적 수준에서 이루어졌다[35].

결과

1. 대상자의 일반적 특성 및 동질성 검증

본 연구의 대상자는 총 120명이었으며, 시범사업 참여군은 70명(58.3%), 미참여군은 50명(41.7%)이었다(Table 1). 전체 대상자의 연령 중앙값은 28.0세였고, 참여군은 28.0세, 미참여군은 28.5세로 두 군 간 유의한 차이는 없었다(p=.491). 성별은 여성이 118명(98.3%)으로 대부분을 차지하였으며, 참여군과 미참여군 간 유의한 차이는 없었다(p=.172). 결혼상태는 미혼이 87명(72.5%), 기혼이 33명(27.5%)이었고, 두 군 간 차이는 유의하지 않았다(p=.254). 교육수준은 학사 학위 소지자가 115명(95.8%)으로 대부분이었으며, 집단 간 유의한 차이는 없었다(p>.999). 총 임상경력의 중앙값은 58.0개월이었고, 참여군은 55.5개월, 미참여군은 61.5개월로 나타났으나 두 군 간 유의한 차이는 없었다(p=.243).

2. 잠재프로파일 수 결정 및 유형 분류

간호사의 지각된 건강상태와 직무 피로 및 회복 수준을 바탕으로 잠재프로파일 수를 1개부터 5개까지 증가시키며 모형 적합도를 비교하였다(Table 2). 분석결과, AIC와 BIC는 4개 프로파일 모형까지 감소한 후 5개 프로파일 모형에서 증가하였고, SABIC는 5개 프로파일 모형까지 감소하였다. AWE는 3개 프로파일 모형까지 감소한 후 4개 및 5개 프로파일 모형에서 증가하였으며, BLRT는 4개 프로파일 모형까지 유의하였다. 이러한 결과를 바탕으로 4개 프로파일 모형도 고려할 수 있었으나, 4개 프로파일 모형에서는 한 집단의 비율이 8.3%로 나타났다. 4개 프로파일 모형은 3개 프로파일 모형보다 AIC, BIC, SABIC는 낮았으나 AWE는 높았고, 3개 프로파일 모형은 entropy가 .837이었고 각 집단의 비율이 20.8%, 37.5%, 41.7%로 분포하였으며, 평균 사후확률도 각각 .937, .928, .914로 나타났다. 이에 본 연구에서는 모형의 적합도, 분류 정확도, 집단 크기, 해석 가능성을 종합적으로 고려하여 3개 프로파일 모형을 최종모형으로 선정하였다.

도출된 3개 잠재프로파일은 각 지표의 상대적 수준과 패턴을 바탕으로 명명하였다. Figure 1에서와 같이, 한 집단은 PCS, MCS, 회복 수준이 높고 만성피로와 급성피로가 낮아 Healthy-Recovery형으로 명명하였고, 다른 한 집단은 PCS, MCS, 회복 수준이 낮고 만성피로와 급성피로가 높아 Burnout-Vulnerable형으로 명명하였다. 나머지 한 집단은 모든 지표에서 두 집단의 중간 수준을 보여 Moderate형으로 명명하였다. 각 유형의 분포는 Healthy-Recovery형 25명(20.8%), Moderate형 50명(41.7%), Burnout-Vulnerable형 45명(37.5%)이었다.

3. 잠재프로파일 유형에 따른 지표변수 및 결과변수의 차이

잠재프로파일 유형에 따른 지표변수와 결과변수의 차이를 분석한 결과는 Table 3과 같다. 지각된 건강상태에서는 PCS (F=93.39, p<.001)와 MCS (F=125.71, p<.001) 모두 프로파일 간 유의한 차이가 있었다. Bonferroni 사후검정 결과, Healthy-Recovery형이 가장 높았고, Moderate형, Burnout-Vulnerable형 순으로 나타났다. 직무 피로 및 회복에서는 만성피로(F=60.69, p<.001), 급성피로(F=108.61, p<.001), 회복(F=94.89, p<.001) 모두 프로파일 간 유의한 차이가 있었다. 만성피로와 급성피로는 Healthy-Recovery형, Moderate형, Burnout-Vulnerable형 순으로 증가하였으며, 회복은 Burnout-Vulnerable형에서 가장 낮고, Moderate형, Healthy-Recovery형 순으로 높았다. 이들 지표변수의 효과크기(η²)는 PCS .615, MCS .682, 만성피로 .509, 급성피로 .650, 회복 .619였다.

결과변수에서도 모든 변수에서 프로파일 간 유의한 차이가 나타났다. 수면의 질은 Healthy-Recovery형이 가장 낮고 Burnout-Vulnerable형이 가장 높았으며(F=37.37, p<.001), Bonferroni 사후검정 결과, 세 집단 간 모두 유의한 차이가 있었다. 일-삶의 균형은 Healthy-Recovery형이 가장 높고 Burnout-Vulnerable형이 가장 낮았으며(F=50.86, p<.001), 세 집단 간 모두 유의한 차이가 있었다. 교대근무 직무만족도는 Healthy-Recovery형이 다른 두 집단보다 유의하게 높았고(F=12.29, p<.001), Bonferroni 사후검정 결과, Moderate형과 Burnout-Vulnerable형 간에는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이직의도는 Burnout-Vulnerable형이 Healthy-Recovery형과 Moderate형보다 유의하게 높았으며(F=12.11, p<.001), Healthy-Recovery형과 Moderate형 간에는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 결과변수의 효과크기(η²)는 수면의 질 .390, 일-삶의 균형 .465, 교대근무 직무만족도 .174, 이직의도 .171이었다.

4. 잠재프로파일 유형과 시범사업 참여 여부에 따른 결과변수의 차이

잠재프로파일 유형과 시범사업 참여 여부가 결과변수에 미치는 주효과 및 상호작용 효과를 연령을 통제한 상태에서 분석한 결과는 Table 4와 같다. 수면의 질에서는 프로파일 유형의 주효과가 유의하였으며(F=29.41, p<.001), Bonferroni 사후검정 결과, Healthy-Recovery형에서 가장 낮고 Burnout-Vulnerable형에서 가장 높았으며, 세 집단 간 모두 유의한 차이가 있었다. 시범사업 참여 여부의 주효과와 상호작용 효과는 유의하지 않았다. 일-삶의 균형에서도 프로파일 유형의 주효과가 유의하였으며(F=37.10, p<.001), Healthy-Recovery형이 가장 높고, Moderate형, Burnout-Vulnerable형 순으로 나타났다. 시범사업 참여 여부의 주효과와 상호작용 효과는 유의하지 않았다.

교대근무 직무만족도에서는 프로파일 유형의 주효과(F=4.21, p=.017), 시범사업 참여 여부의 주효과(F=4.02, p=.047), 그리고 상호작용 효과(F=4.77, p=.010, partial η²=.078)가 모두 유의하였다. 사후검정 결과, Healthy-Recovery형이 Burnout-Vulnerable형보다 유의하게 높았고, Moderate형은 다른 두 집단과 유의한 차이가 없었다. 상호작용 효과에 대한 단순 주효과 분석결과, Healthy-Recovery형에서만 시범사업 참여군의 직무만족도가 미참여군보다 유의하게 높았다. 상호작용 효과에 대한 프로파일별 비교 결과, Healthy-Recovery형에서 시범사업 참여군의 연령 보정 LS mean은 34.53점(95% CI 31.98–37.07)으로 미참여군의 26.40점(95% CI 21.40–31.39)보다 유의하게 높았다(p=.005). 반면 Moderate형(p=.425)과 Burnout-Vulnerable형(p=.240)에서는 시범사업 참여 여부에 따른 유의한 차이가 없었다.

이직의도에서는 프로파일 유형의 주효과가 유의하였으며(F=10.64, p<.001), Burnout-Vulnerable형이 Healthy-Recovery형과 Moderate형보다 유의하게 높았다. 그러나 시범사업 참여 여부의 주효과와 상호작용 효과는 유의하지 않았다.

고찰

본 연구는 교대근무 간호사의 지각된 건강상태와 직무 피로 및 회복 수준을 바탕으로 잠재프로파일 유형을 분류하고, 각 유형에 따라 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도 및 이직의도에서 어떠한 차이가 나타나는지 확인하였다. 또한 시범사업 참여 여부와 결과변수 간 관련 양상이 잠재프로파일 유형에 따라 다르게 나타나는지를 탐색하였다. 연구결과, 교대근무 간호사 집단 내에는 건강과 피로ㆍ회복 수준에 따라 구분되는 이질적 하위집단이 존재하였고, 이들 유형에 따라 주요 결과변수의 분포와 시범사업 참여와 관련된 양상이 다르게 나타났다. 이러한 결과는 교대근무 간호사를 하나의 동질적 집단으로 가정하기보다, 건강과 회복 자원의 차이를 고려하여 결과를 해석할 필요가 있음을 시사한다.

본 연구에서 도출된 세 가지 잠재프로파일 유형은 교대근무 간호사의 건강과 피로ㆍ회복 특성이 단일 연속선상에 놓여 있다기보다, 서로 다른 조합의 양상으로 나타날 수 있음을 보여준다. Healthy-Recovery형은 지각된 신체적ㆍ정신적 건강상태와 회복 수준이 높고 피로 수준이 낮은 특성을 보였으며, Burnout-Vulnerable형은 반대로 건강상태와 회복 수준이 낮고 만성피로와 급성피로가 높은 양상을 나타냈다. Moderate형은 전반적으로 두 집단의 중간 수준에 위치하였다. 이러한 결과는 동일한 교대근무 환경에 있더라도 간호사가 지각하는 건강상태, 피로 누적 정도, 회복 자원의 수준에 따라 서로 다른 경험 양상이 형성될 수 있음을 시사한다. 이는 교대근무 간호사에서 근무 특성과 피로ㆍ회복 수준이 밀접하게 관련되어 있으며, 건강상태와 수면 취약성 또한 개인에 따라 다르게 나타날 수 있음을 보고한 선행연구와 맥락을 같이한다[2,3,9,10]. 특히 본 연구에서 말하는 개인적 요인은 신체적 건강상태, 정신적 건강상태, 만성피로, 급성피로, 회복 수준과 같이 교대근무 적응과 관련된 개인 내 자원상태를 의미하며, 이러한 차이가 교대근무 경험의 이질성을 설명하는 중요한 배경이 될 수 있다.

이와 같은 잠재프로파일의 구분은 단순히 건강지표의 수준 차이를 보여주는 데 그치지 않고, 교대근무 간호사가 실제로 경험하는 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도 및 이직의도와도 연결되어 나타났다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 Healthy-Recovery형은 가장 양호한 수면상태와 높은 일-삶의 균형, 높은 직무만족도, 낮은 이직의도를 보인 반면, Burnout-Vulnerable형은 가장 저하된 수면의 질과 낮은 일-삶의 균형, 낮은 직무만족도, 높은 이직의도를 나타냈다. Moderate형은 대부분의 변수에서 두 집단의 중간 수준을 보였다. 이러한 결과는 건강상태와 피로ㆍ회복 수준의 차이가 개별 지표에 한정되지 않고, 교대근무 간호사의 전반적인 직무경험 및 조직 관련 결과와도 함께 나타날 수 있음을 시사한다. 이는 건강문제, 일-삶의 균형, 직무만족도 및 이직의도가 서로 밀접하게 관련된다고 보고한 선행연구를 지지한다[4-7,11,12]. 아울러 수면의 질, 피로, 직무만족도는 상호 관련된 양상으로 나타날 수 있으며, 교대근무 유형이나 근무환경에 따라 이러한 변수들 간 관계가 달라질 수 있다는 선행연구를 함께 고려하면[7,36-38], 본 연구에서 관찰된 프로파일 간 차이는 단일 요인에 의해 설명되기보다 복합적인 경로를 통해 형성된 결과로 이해할 수 있다.

한편, 시범사업 참여 여부와 결과변수 간 관련 양상은 모든 잠재프로파일에서 동일하게 나타나지 않았다. 본 연구에서는 교대근무 직무만족도에서만 잠재프로파일 유형과 시범사업 참여 여부 간 상호작용 효과가 확인되었고, 단순 주효과 분석결과, Healthy-Recovery형에서만 시범사업 참여군의 직무만족도가 미참여군보다 유의하게 높았다. 반면, Moderate형과 Burnout-Vulnerable형에서는 시범사업 참여 여부에 따른 유의한 차이가 나타나지 않았다. 또한 수면의 질, 일-삶의 균형, 이직의도에서는 시범사업 참여 여부의 주효과나 상호작용 효과가 유의하지 않았다. 이러한 결과는 시범사업 참여와 관련된 양상이 교대근무 간호사의 건강 및 피로ㆍ회복 자원 수준에 따라 다르게 나타날 가능성을 시사한다. 다만, 본 연구는 단면설계로 수행되었고 자료수집 시점에서 관찰된 차이를 분석한 것이므로, 이를 시범사업의 인과적 효과로 해석하기보다는 특정 병동 맥락에서 나타난 관련 양상으로 이해할 필요가 있다[10,14].

시범사업 참여와 관련된 양상이 교대근무 직무만족도에서만 확인되고, 수면의 질, 일-삶의 균형, 이직의도에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다는 점도 함께 고려할 필요가 있다. 본 연구에서 직무만족도는 Healthy-Recovery형에서만 시범사업 참여 여부에 따른 차이가 관찰되었는데, 이는 근무환경 변화와 관련된 차이가 일부 집단에서는 일에 대한 만족감의 차이로 먼저 나타날 가능성을 시사한다. 반면, 수면의 질, 일-삶의 균형, 이직의도는 개인의 건강상태, 누적된 피로, 생활환경, 조직문화, 경력 전망 등 보다 다양한 요인의 영향을 함께 받을 수 있으므로, 동일한 시점에서 관련 양상이 뚜렷하게 관찰되지 않았을 가능성이 있다[5-7,11,34]. 또한 간호전달체계 변화나 스케줄링 방식의 개선이 직무만족도와 업무경험에는 긍정적인 관련을 보일 수 있다는 선행연구와, 패턴 기반 근무제와 순환 교대제를 비교한 연구에서 직무만족도와 삶의 질은 차이를 보이더라도 이직의도는 보다 복합적인 요인의 영향을 받는다는 선행연구를 함께 고려할 필요가 있다[38,39]. 실제로 이직의도는 직무만족뿐 아니라 조직몰입, 역할갈등, 근무환경, 보상만족, 대인관계, 경력동기 등 다양한 요인의 영향을 받는 것으로 알려져 있다[40]. 따라서 본 연구 결과는 시범사업 참여와 관련된 양상이 모든 결과변수에서 동일하게 나타나지 않을 수 있으며, 보다 직접적인 직무경험 차원의 변수에서는 일부 관련 양상이 먼저 관찰될 수 있지만, 수면의 질이나 이직의도와 같은 변수에서는 동일한 시점에 뚜렷하게 나타나지 않을 가능성을 시사한다.

자원보존이론의 관점에서 보면, 이러한 차이는 개인이 보유한 건강 및 회복 자원의 수준에 따라 동일한 근무환경 변화가 다르게 인식될 가능성과도 관련지어 생각해볼 수 있다[10]. 자원보존이론에 따르면 개인은 보유한 자원을 유지하고 보호하려는 경향이 있으며, 자원이 상대적으로 충분한 상태에서는 새로운 환경 변화나 지원을 추가적인 자원으로 인식할 가능성이 있다[10]. 교대근무 간호사에서 근무 특성과 피로ㆍ회복 수준이 밀접하게 관련되어 있고[2], 개인의 수면 취약성과 건강상태가 교대근무 적응에 차이를 만들 수 있다는 선행연구를 함께 고려하면[3,9], 본 연구에서 Healthy-Recovery형에서만 시범사업 참여군의 직무만족도가 더 높게 나타난 결과는 비교적 양호한 건강상태와 회복 수준을 지닌 집단이 근무환경 변화와 관련된 차이를 보다 긍정적으로 인식했을 가능성을 시사한다. 반면, Moderate형과 Burnout-Vulnerable형은 만성피로와 급성피로가 높고 회복 수준이 상대적으로 낮았으므로, 동일한 변화가 있더라도 이를 직무경험의 차이로 연결하여 인식하는 데 제한이 있었을 가능성이 있다. 또한 Burnout-Vulnerable형에서 수면의 질 저하와 높은 이직의도가 함께 나타난 점은, 자원 수준이 낮은 집단일수록 부정적 직무경험이 동반될 가능성을 보여준 결과로도 볼 수 있다[4,12]. 다만, 본 연구는 자원의 변화 자체를 직접 측정하지 않았고, 시범사업 전후를 비교한 설계도 아니므로, 이러한 설명은 자원보존이론과 선행연구에 근거한 해석 가능성의 수준에서 이해할 필요가 있다[10].

본 연구는 몇 가지 제한점을 가진다. 첫째, 본 연구는 단면설계로 수행되어 잠재프로파일 유형, 시범사업 참여 여부, 결과변수 간의 시간적 선후관계나 인과관계를 확인할 수 없다. 둘째, 본 연구는 일개 상급종합병원 소아청소년 병동 간호사를 대상으로 수행되었으므로, 다른 의료기관이나 간호단위, 또는 교대근무 운영방식이 상이한 환경에 결과를 일반화하는 데에는 어려움이 있다. 셋째, LPA는 집단 분류에 유용한 방법이지만, 분류과정에서 일정 수준의 오분류 가능성이 존재하며, 본 연구 역시 제한된 표본 규모에서 탐색적으로 수행되었다는 점을 고려할 필요가 있다[15,16,35]. 넷째, 본 연구의 모든 변수는 자기보고식 설문으로 측정되었으므로, 응답자의 주관적 인식과 동일방법편의(common method bias)의 영향을 받을 가능성을 배제할 수 없다. 또한 SF-36 한국어판의 원 번역 연구와 국내 선행연구에서 사회적 기능 하위영역의 내적 일관성이 상대적으로 낮게 보고된 점은 본 연구의 제한점이다[20,21]. 본 연구에서는 해당 하위영역을 단독으로 분석하거나 해석하지 않았으나, 사회적 기능 하위영역의 제한적 신뢰도가 지각된 건강상태 측정에서 측정오차 가능성으로 작용했을 수 있다. 마지막으로, 시범사업 참여 여부는 자료수집 시점 기준으로 구분되었으므로, 참여 이전 상태나 참여기간의 차이, 병동별 조직문화와 운영 특성 등의 맥락적 요인을 충분히 반영하지 못하였다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 기관과 병동을 포함한 종단적 설계를 통해 잠재유형의 안정성과 시범사업 관련 양상의 변화를 반복 검증할 필요가 있다.

결론

본 연구는 교대근무 간호사의 지각된 건강상태와 직무 피로 및 회복 수준을 바탕으로 잠재프로파일 유형을 분류하고, 이러한 잠재유형에 따라 수면의 질, 일-삶의 균형, 교대근무 직무만족도 및 이직의도에서 차이가 나타나는지를 확인하였다. 분석결과, 교대근무 간호사 집단은 Healthy-Recovery형, Moderate형, Burnout-Vulnerable형의 세 가지 잠재유형으로 구분되었으며, 이들 유형에 따라 주요 결과변수의 양상이 다르게 나타났다. 또한 시범사업 참여와 관련된 양상은 모든 잠재유형에서 동일하게 나타나지 않았으며, 교대근무 직무만족도에서는 Healthy-Recovery형에서만 유의한 차이가 관찰되었다. 이러한 결과는 교대근무 간호사를 하나의 동질적 집단으로 전제하기보다, 건강과 회복 자원의 차이를 고려하여 교대근무 경험과 제도 개선 관련 양상을 해석할 필요가 있음을 시사한다.

이상의 결과를 바탕으로 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 교대근무 간호사의 건강상태와 피로ㆍ회복 수준을 함께 고려할 수 있는 평가 접근이 필요하며, 향후 교대근무 관련 연구에서는 간호사 집단 내 이질성을 반영한 분석이 이루어질 필요가 있다. 둘째, 교대근무 제도 개선과 관련된 양상은 결과변수의 특성과 간호사의 자원 수준에 따라 다르게 나타날 수 있으므로, 향후 연구에서는 다양한 의료기관과 간호단위를 포함한 종단적 설계를 통해 잠재유형의 안정성과 변화 양상을 반복 검증할 필요가 있다. 셋째, 교대근무 관련 지원전략을 논의할 때에는 직무만족도와 같은 보다 직접적인 직무경험 차원의 변수뿐 아니라 수면의 질, 일-삶의 균형, 이직의도와 같은 보다 복합적인 결과변수를 함께 고려할 필요가 있다. 넷째, 단일 병동 맥락에서 관찰된 결과를 바탕으로 일반화하기보다는, 병동의 운영방식과 조직문화, 인력구성 등의 맥락적 요인을 함께 고려한 후속연구가 필요하다.

Article Information

Conflicts of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Acknowledgements

None.

Funding

This study was supported by the Seoul National University Hospital Research Fund in 2025.

Data Sharing Statement

Please contact the corresponding author for data availability.

Author Contributions

Conceptualization: EJ, EK, SA, YK, MJ. Methodology: EJ, EK, SA, YK, MJ. Software: MJ. Validation: EK, SA, YK, MJ. Formal analysis: EJ, EK, MJ. Investigation: EK, Sunyoung L, SA, HK, YSK, YK. Resources: MJ. Data curation: EJ, EK, MJ. Visualization: MJ. Supervision: EJ, EK. Project administration: EJ, EK. Funding acquisition: EJ. Writing–original draft: SS, Sunyoung L, SA. Writing–review & editing: EJ, EK, HK, YSK, YK, MP, HJK, Saram L, YJH, MJ. Final approval of the manuscript: all authors.

Fig. 1.

Latent profiles of nurses based on health, fatigue, and recovery indicators.

Table 1.

General characteristics of participants and homogeneity testing (N=120)

Characteristic	Total (N=120)	Intervention group (n=70)	Control group (n=50)	p	Effect size
Age (yr)	28.0 (26.0–32.5)	28.0 (26.0–32.0)	28.5 (25.0–34.0)	.491^a)	0.17^b)
Gender				.172^c)	.12^d)
Women	118 (98.3)	70 (100.0)	48 (96.0)
Men	2 (1.7)	0 (0.0)	2 (4.0)
Marital status				.254^e)	.05^d)
Single	87 (72.5)	48 (68.6)	39 (78.0)
Married	33 (27.5)	22 (31.4)	11 (22.0)
Education				>.999^c)	.00^d)
Bachelor’s degree	115 (95.8)	67 (95.7)	48 (96.0)
Master’s degree or higher	5 (4.2)	3 (4.3)	2 (4.0)
Clinical career (mo)	58.0 (23.5–110.0)	55.5 (23.0–93.0)	61.5 (24.0–120.0)	.243^a)	0.18^b)

Values are presented as median (Q1–Q3) for continuous variables and number (%) for categorical variables.

^a)By Wilcoxon rank sum test.

^b)Cohen’s d.

^c)By Fisher’s exact test.

^d)Cramer’s V.

^e)By Pearson’s chi-square test.

Table 2.

Model fit indices and classification quality for the latent profile analysis (N=120)

Model	Information criteria				Accuracy of classification	Fit differences	Class proportions (%)
Model	AIC	AWE	BIC	SABIC	Entropy	BLRT (p)	Class proportions (%)
1	5,169.22	5,272.97	5,197.09	5,165.48	-	-	-
2	4,917.33	5,084.75	4,961.93	4,911.34	.890	<.001	37.5, 62.5
3	4,848.74	5,079.72	4,910.07	4,840.51	.837	<.001	20.8, 37.5, 41.7
4	4,804.08	5,098.43	4,882.13	4,793.61	.874	<.001	8.3, 28.3, 25.0, 38.3
5	4,805.35	5,163.13	4,900.12	4,792.63	.886	.141	26.7, 28.3, 3.3, 36.7, 5.0

The average posterior probabilities for each model were as follows: Model 2 (0.958, 0.972), Model 3 (0.937, 0.928, 0.914), Model 4 (0.960, 0.955, 0.953, 0.897), and Model 5 (0.925, 0.945, 0.959, 0.919, 0.956).

AIC, Akaike information criterion; AWE, approximate weight of evidence; BIC, Bayesian information criterion; BLRT, bootstrap likelihood ratio test; SABIC, sample-size adjusted Bayesian information criterion.

Table 3.

Differences in study variables among latent profiles (N=120)

Classification	Healthy-Recovery (n=25)^a	Moderate (n=50)^b	Burnout-Vulnerable (n=45)^c	F	p	η²	Post hoc test (Bonferroni)
Perceived health status
PCS	89.67±6.04	76.01±8.88	60.32±10.03	93.39	<.001	.615	a>b>c
MCS	80.15±9.35	70.30±7.04	51.14±8.01	125.71	<.001	.682	a>b>c
Occupational fatigue and recovery
Chronic fatigue	49.33±17.19	71.73±15.95	91.04±13.42	60.69	<.001	.509	c>b>a
Acute fatigue	53.20±15.20	77.67±10.13	94.81±10.11	108.61	<.001	.650	c>b>a
Recovery	86.00±12.55	56.40±14.33	39.70±12.97	94.89	<.001	.619	a>b>c
Outcome variables
Sleep quality (PSQI)	4.68±2.08	7.60±2.82	10.51±2.99	37.37	<.001	.390	c>b>a
Work-life balance	107.72±17.09	86.82±14.58	70.36±14.07	50.86	<.001	.465	a>b>c
Shift work job satisfaction	32.60±6.44	26.96±5.66	25.53±5.69	12.29	<.001	.174	a>b,c
Turnover intention	6.72±2.72	8.38±2.89	10.07±2.68	12.11	<.001	.171	c>a,b

Values are presented as mean±standard deviation unless otherwise stated.

MCS, mental component summary; PCS, physical component summary; PSQI, Pittsburgh Sleep Quality Index; η², eta squared.

Table 4.

Age-adjusted least-squares means of outcome variables by latent profile and intervention status (N=120)

Outcome	Latent profile	Control LS mean (95% CI)	Intervention LS mean (95% CI)	p	Profile post hoc	Overall ANCOVA effects, p (partial η²)
Sleep quality	Healthy-Recovery^a	5.00 (2.54–7.46)	4.56 (3.31–5.81)	.754	c>b>a	Profile: <.001 (.342); Intervention: .252 (.012); P×I: .855 (.003)
	Moderate^b	7.85 (6.79–8.91)	7.32 (6.17–8.47)	.502
	Burnout-Vulnerable^c	11.19 (9.89–12.49)	10.08 (9.02–11.13)	.191
Work-life balance	Healthy-Recovery^a	109.41 (96.04–122.77)	106.50 (99.68–113.31)	.702	a>b>c	Profile: <.001 (.396); Intervention: .489 (.004); P×I: .992 (.000)
	Moderate^b	87.78 (82.03–93.54)	85.96 (79.71–92.21)	.672
	Burnout-Vulnerable^c	71.83 (64.74–78.93)	69.73 (63.98–75.48)	.648
Shift work job satisfaction	Healthy-Recovery^a	26.40 (21.40–31.39)	34.53 (31.98–37.07)	.005	a>c	Profile: .017 (.069); Intervention: .047 (.034); P×I: .010 (.078)
	Moderate^b	26.31 (24.16–28.46)	27.59 (25.26–29.93)	.425
	Burnout-Vulnerable^c	26.65 (24.00–29.31)	24.62 (22.47–26.77)	.240
Turnover intention	Healthy-Recovery^a	7.60 (5.25–9.96)	6.05 (4.85–7.25)	.246	c>a,b	Profile: <.001 (.159); Intervention: .363 (.007); P×I: .545 (.011)
	Moderate^b	8.39 (7.38–9.40)	8.52 (7.42–9.62)	.862
	Burnout-Vulnerable^c	10.28 (9.03–11.53)	10.12 (9.11–11.14)	.847

Values are age-adjusted least-squares means with 95% confidence intervals. p-values represent comparisons between the intervention and control groups within each latent profile based on the age-adjusted ANCOVA model. Bonferroni-adjusted post hoc comparisons for the profile main effect were as follows: a=Healthy-Recovery (n=25), b=Moderate (n=50), and c=Burnout-Vulnerable (n=45). Overall effects were obtained from the two-way ANCOVA adjusted for age, with partial η² presented in parentheses. CI, confidence interval; LS mean, least-squares mean; P×I, profile-by-intervention interaction; partial η², partial eta squared.

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Latent profile analysis of health and fatigue recovery among shift work nurses and differential associations with participation in a shift work improvement pilot project: a descriptive cross-sectional study

DOI: https://doi.org/10.4040/jkan.26006

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Fig. 1. Latent profiles of nurses based on health, fatigue, and recovery indicators.

Fig. 1.

Characteristic	Total (N=120)	Intervention group (n=70)	Control group (n=50)	p	Effect size
Age (yr)	28.0 (26.0–32.5)	28.0 (26.0–32.0)	28.5 (25.0–34.0)	.491^a)	0.17^b)
Gender				.172^c)	.12^d)
Women	118 (98.3)	70 (100.0)	48 (96.0)
Men	2 (1.7)	0 (0.0)	2 (4.0)
Marital status				.254^e)	.05^d)
Single	87 (72.5)	48 (68.6)	39 (78.0)
Married	33 (27.5)	22 (31.4)	11 (22.0)
Education				>.999^c)	.00^d)
Bachelor’s degree	115 (95.8)	67 (95.7)	48 (96.0)
Master’s degree or higher	5 (4.2)	3 (4.3)	2 (4.0)
Clinical career (mo)	58.0 (23.5–110.0)	55.5 (23.0–93.0)	61.5 (24.0–120.0)	.243^a)	0.18^b)

Model	Information criteria				Accuracy of classification	Fit differences	Class proportions (%)
Model	AIC	AWE	BIC	SABIC	Entropy	BLRT (p)	Class proportions (%)
1	5,169.22	5,272.97	5,197.09	5,165.48	-	-	-
2	4,917.33	5,084.75	4,961.93	4,911.34	.890	<.001	37.5, 62.5
3	4,848.74	5,079.72	4,910.07	4,840.51	.837	<.001	20.8, 37.5, 41.7
4	4,804.08	5,098.43	4,882.13	4,793.61	.874	<.001	8.3, 28.3, 25.0, 38.3
5	4,805.35	5,163.13	4,900.12	4,792.63	.886	.141	26.7, 28.3, 3.3, 36.7, 5.0

Classification	Healthy-Recovery (n=25)^a	Moderate (n=50)^b	Burnout-Vulnerable (n=45)^c	F	p	η²	Post hoc test (Bonferroni)
Perceived health status
PCS	89.67±6.04	76.01±8.88	60.32±10.03	93.39	<.001	.615	a>b>c
MCS	80.15±9.35	70.30±7.04	51.14±8.01	125.71	<.001	.682	a>b>c
Occupational fatigue and recovery
Chronic fatigue	49.33±17.19	71.73±15.95	91.04±13.42	60.69	<.001	.509	c>b>a
Acute fatigue	53.20±15.20	77.67±10.13	94.81±10.11	108.61	<.001	.650	c>b>a
Recovery	86.00±12.55	56.40±14.33	39.70±12.97	94.89	<.001	.619	a>b>c
Outcome variables
Sleep quality (PSQI)	4.68±2.08	7.60±2.82	10.51±2.99	37.37	<.001	.390	c>b>a
Work-life balance	107.72±17.09	86.82±14.58	70.36±14.07	50.86	<.001	.465	a>b>c
Shift work job satisfaction	32.60±6.44	26.96±5.66	25.53±5.69	12.29	<.001	.174	a>b,c
Turnover intention	6.72±2.72	8.38±2.89	10.07±2.68	12.11	<.001	.171	c>a,b

Outcome	Latent profile	Control LS mean (95% CI)	Intervention LS mean (95% CI)	p	Profile post hoc	Overall ANCOVA effects, p (partial η²)
Sleep quality	Healthy-Recovery^a	5.00 (2.54–7.46)	4.56 (3.31–5.81)	.754	c>b>a	Profile: <.001 (.342); Intervention: .252 (.012); P×I: .855 (.003)
	Moderate^b	7.85 (6.79–8.91)	7.32 (6.17–8.47)	.502
	Burnout-Vulnerable^c	11.19 (9.89–12.49)	10.08 (9.02–11.13)	.191
Work-life balance	Healthy-Recovery^a	109.41 (96.04–122.77)	106.50 (99.68–113.31)	.702	a>b>c	Profile: <.001 (.396); Intervention: .489 (.004); P×I: .992 (.000)
	Moderate^b	87.78 (82.03–93.54)	85.96 (79.71–92.21)	.672
	Burnout-Vulnerable^c	71.83 (64.74–78.93)	69.73 (63.98–75.48)	.648
Shift work job satisfaction	Healthy-Recovery^a	26.40 (21.40–31.39)	34.53 (31.98–37.07)	.005	a>c	Profile: .017 (.069); Intervention: .047 (.034); P×I: .010 (.078)
	Moderate^b	26.31 (24.16–28.46)	27.59 (25.26–29.93)	.425
	Burnout-Vulnerable^c	26.65 (24.00–29.31)	24.62 (22.47–26.77)	.240
Turnover intention	Healthy-Recovery^a	7.60 (5.25–9.96)	6.05 (4.85–7.25)	.246	c>a,b	Profile: <.001 (.159); Intervention: .363 (.007); P×I: .545 (.011)
	Moderate^b	8.39 (7.38–9.40)	8.52 (7.42–9.62)	.862
	Burnout-Vulnerable^c	10.28 (9.03–11.53)	10.12 (9.11–11.14)	.847

Table 1. General characteristics of participants and homogeneity testing (N=120)

Values are presented as median (Q1–Q3) for continuous variables and number (%) for categorical variables.

By Wilcoxon rank sum test.

Cohen’s d.

By Fisher’s exact test.

Cramer’s V.

By Pearson’s chi-square test.

Table 2. Model fit indices and classification quality for the latent profile analysis (N=120)

Table 3. Differences in study variables among latent profiles (N=120)

Values are presented as mean±standard deviation unless otherwise stated.

MCS, mental component summary; PCS, physical component summary; PSQI, Pittsburgh Sleep Quality Index; η², eta squared.

Table 4. Age-adjusted least-squares means of outcome variables by latent profile and intervention status (N=120)