간호기록을 활용한 배뇨 관련 간호 중재 분석 : 텍스트 마이닝 기법 적용

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Purpose: This study aimed to analyze voiding-related nursing interventions documented in the nursing records of a university hospital in Korea using text mining techniques. The goal was to provide foundational data for improving the quality of voiding care and strengthening nursing professionalism.
Methods: This study employed a secondary data analysis design, utilizing text mining techniques to analyze nursing records from a single university hospital. The data comprised consultation records and corresponding nursing records created from January 1, 2019, to December 31, 2024. A final total of 3,909 nursing records were included for analysis after excluding duplicate records and cases unrelated to voiding issues. Data collection proceeded after obtaining approval from the Institutional Review Board (IRB) and the research institution. Data analysis involved: 1) descriptive statistics (frequency, percentage, mean, standard deviation) for patient characteristics; 2) morphological analysis (tokenization) to identify frequently appearing words; 3) network analysis of voiding-related nursing records; and 4) LDA Topic Modeling to categorize nursing interventions.
Results: The analysis of 3,909 nursing records showed that the mean age of the patients was 73.36 years, with a gender distribution of 61.4% male and 38.6% female. The most frequent referring departments were Internal Medicine (44.9%), followed by Orthopedics (14.6%), Surgery (11.6%), Neurosurgery (8.4%), and Neurology (6.5%). Key words frequently extracted included 'urine,' 'voiding,' 'self-voiding,' 'residual urine volume,' 'measurement,' 'foley,' and 'toilet.' Network analysis revealed three main clusters: a network centered on 'urine' and 'voiding,' one centered on 'self-voiding' and 'residual urine volume,' and one centered on 'toilet' and 'explanation.' LDA Topic Modeling identified three core nursing intervention areas: 1) Self-Voiding Care (including evaluation of self-voiding ability, residual urine volume measurement, and nurse encouragement); 2) Catheter Care (involving catheter insertion/maintenance and voiding status monitoring); and 3) Patient Safety Management (including fall prevention, supervision, and education).
Conclusion: This study identified voiding-related nursing interventions in clinical practice as three distinct areas: Self-Voiding Promotion Care, Catheter Management Care, and Patient Safety Care, utilizing multivariate text mining techniques. Key findings demonstrated that: 1) high prevalence of keywords such as 'self-voiding,' 'residual urine volume measurement,' and 'encouragement' indicated that nurses actively assess and promote functional recovery using objective tools, rather than merely performing passive catheter management. This is a crucial intervention for preventing complications, particularly in surgical patients. 2) The newly identified 'Self-Voiding Care' area, which was not sufficiently captured by conventional classification systems (e.g., NANDA-based studies), objectively revealed actual clinical tasks, validating text mining as an effective methodology for capturing real-world practice. 3) The clustering of 'toilet,' 'fall,' and 'explanation' confirmed that voiding care is an integrated intervention closely linked to fall prevention and safety management for elderly patients. In conclusion, this research established that voiding care is a multi-dimensional professional domain comprising functional recovery, maintenance, and risk management. It expands the utility of nursing record big data for developing Evidence-Based Practice (EBP) and provides foundational data for the future development of integrated voiding care protocols.

국문 초록 (Abstract)

연구목적: 본 연구는 한국의 일개 대학 병원 환경에서 사용한 간호기록지를 연구자료 로 하여 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 배뇨와 관련된 간호 중재를 분석하여 배뇨 간 호의 기초자료 제공 및 질 향상과 간호의 전문성 강화에 기여하는 것을 목적으로 하였다.
연구방법: 본 연구는 일개 대학 병원의 간호기록지를 텍스트 마이닝 기법으로 분석한 이차자료분석 연구이다. 연구 자료은 2019 년 1 월 1 일부터 2024 년 12 월 31일까지 부 산 소재 대학 병원에서 작성된 협진기록지와 이에 대응하는 간호기록지이며, 중복 기록 과 배뇨와 무관한 사례를 제외한 최종 3,909 건의 간호기록지를 분석 대상으로 포함하였다.자료 수집은 기관생명윤리심의위원회(IRB) 및 연구 대상 기관의 승인을 거쳐 진행 되었다. 자료 분석은 다음과 같은 절차로 이루어졌다. 첫째, 환자의 일반적 특성은 빈도, 백분 율, 평균, 표준편차로 기술통계 분석하였다. 둘째, 배뇨 관련 간호 기록을 대상으로 형 태소 분석을 통해 토큰화한 후 다빈도 출현 단어를 파악하였다. 셋째, 배뇨 관련 간호 기록을 대상으로 네트워크 분석을 실시하였다. 넷째, 배뇨 관련 간호 중재는 LDA 토픽 모델링을 적용하여 분석하였다.
연구결과: 본연구의 결과는 다음과 같다. 1. 본 연구는 총 3,909 건의 간호기록을 분석하여 배뇨 관련 간호 중재를 분석하였다. 환자의 평균 연령은 73.36 세였으며, 성별 분포는 남성이 61.4%, 여성이 38.6%로 나타났 다. 협진 의뢰는 내과(44.9%)가 가장 많았고, 정형외과(14.6%), 외과(11.6%), 신경외과 (8.4%), 신경과(6.5%) 등 다양한 진료과에서 이루어졌다. 2. 배뇨 관련 간호 기록 다빈도 출현 단어 분석 배뇨 관련 간호 기록에서 도출된 주요 단어는 `소변', `배뇨', `자가배뇨', `잔뇨량', `측 정', `폴리', `화장실' 등이었다. 3. 배뇨 관련 간호 기록 다빈도 출현 단어 네트워크 분석 다빈도 출현 단어의 네트워크 분석 결과 `소변'과 `배뇨'를 중심으로 한 네트워크, `자 가배뇨'와 `잔뇨량'을 중심으로 한 네트워크, `화장실'과 `설명함'을 중심으로 한 네트워 크, 세 개의 주요 네트워크가 확인되었다. 4. LDA 토픽 모델링을 통한 배뇨 관련 간호 중재 분석 LDA 토픽 모델링을 이용하여 분석한 배뇨 관련 간호 중재는 첫째, 자가배뇨 능력 평 가와 잔뇨량 측정, 간호사의 격려를 포함한 `자가배뇨 간호', 둘째, 도뇨관 삽입 및 유 지 관리와 배뇨 상태 모니터링을 포함한 `도뇨관 간호', 셋째, 낙상 예방, 감독 및 교육 을 포함한 `환자 안전 관리의 세가지로 확인되었다.
결론: 본 연구의 결론은 다음과 같다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용한 다각적 분석(빈도 분석, 네트워크 분석, LDA 토픽 모델링)을 통해 임상 현장의 배뇨 관련 간호 중재를 자가배뇨 촉진 간호, 도뇨관 관리 간호, 환자 안전 간호의 세 가지로 확인하였다. 핵심 결과는 다음과 같다. 첫째, 자가배뇨, 잔뇨량 측정, 격려 등의 키워드가 높은 비 중을 차지하여, 임상 간호사들이 도뇨관 관리와 같은 수동적 처치를 넘어 잔뇨 측정기 를 활용한 능동적인 배뇨 기능 사정 및 회복 촉진을 핵심 업무로 수행하고 있음을 실 증하였다. 이는 특히 외과계열 환자의 수술 후 합병증 예방에 중요한 간호 중재임을 입 증한다. 둘째, LDA 토픽 모델링을 통해 발굴된 `자가배뇨 간호'는 기존의 정형화된 분 류 체계(NANDA 기반)에서는 충분히 포착되지 않았던 실질적인 임상 업무를 객관적으 로 제시함으로써, 텍스트 마이닝이 간호 실무 연구에 효과적인 방법론임을 입증하였다. 셋째, 키워드 연결망을 통해 `화장실', `낙상', `설명함' 등의 단어가 통합적으로 나타나 배뇨 간호가 고령 환자의 낙상 예방 및 안전 관리와 밀접하게 연계된 통합적 중재임을 확인하였다. 결론적으로, 본 연구는 배뇨 간호가 기능 회복, 유지 관리, 위험 관리의 다차원적 요 소로 구성된 전문 영역임을 규명하였다. 이는 간호기록 빅데이터를 활용한 근거 기반 간호 실무(EBP) 개발의 연구 활용 가능성을 확장하고, 향후 통합적 배뇨 간호 프로토콜 개발의 기초 자료로 기여할 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 표 목차 (List of Tables)
• 그림 목차 (List of Figures)
• 국문초록 i
• ABSTRACT iv
• I. 서론 1
• 가. 연구의 필요성 1
• 나. 연구의 목적 3
• 다. 용어 정의 4
• II. 연구방법 8
• 가. 연구 설계 8
• 나. 연구 대상 자료 8
• 다. 자료 수집 방법 11
• 라. 윤리적 고려 11
• 마. 연구 절차 및 분석 방법 12
• III. 연구결과 15
• 가. 대상 자료의 환자 특성 15
• 나. 대상 자료의 다빈도 출현 단어 17
• 다. 대상 자료의 다빈도 출현 단어 네트워크 분석 20
• 라. 대상 자료의 배뇨관련 간호 중재 분류 23
• IV. 논의 25
• V. 결론 및 제언 30
• 가. 결론 30
• 나. 제언 32
• VI. 참고문헌 33
• VII. 부록 38
• 부록 1. IRB 승인서 38
• 부록 2. 연구 수행을 위한 협조 요청문 39
• 부록 3. 협진기록처리 프로그램 40
• 부록 4. 3일 이내 간호기록 추출기. 43
• 부록 5. 간호기록지 형태소 분석 결과 – 배뇨관련 단어 45
• 부록 6. 의료진 이름 및 데이터에 포함된 타과 협진 내용 제거기 46
• 부록 7. 영어 – 한글 변경 및 오타 수정 프로그램 48
• 부록 8. 한글 오타 수정기 52
• 부록 9. 텍스트 마이닝 프로그램 55
• 부록 10. 불용어 86
• 부록 11. 사용자 정의 사전 87
• 부록 12. Token list 89
• VIII. 감사의 글 93
• 표 목차 (List of Tables)
• Table 1. Patient Characteristics in Voiding-related Nursing Records 16
• Table 2. Result of Freqeuncy Analysis of Voiding-related Nursing Records 18
• Table 3 Centrality Scores from Network Analysis of Voiding-related Nursing 21
• 그림 목차 (List of Figures)
• Figure 1 Voiding-related nursing record extracting flow chart 10
• Figure 2. Word cloud of voiding-related nursing 19
• Figure 3. Keywords network of voiding-related nursing 22
• Figure 4. Topics of voiding-related nursing by LDA topic modeling 24