1. 연구의 필요성

인공지능을 이용한 로봇이나 기계가 인간의 노동을 대체하며 사회 전반에 걸쳐 혁신의 바람이 불고 있다. 의료 현장 역시 많은 부분이 기계화 되면서 간호 업무에도 변화가 생기고 있지만, 여전히 환자들은 의료진과의 상호작용을 통해 개별적 존엄성을 인정받기 원하고 있어[1], 시대가 바뀌어도 인간의 존엄성을 기초로 하는 돌봄(caring)은 간호의 핵심이 된다[2].

환자는 자신의 질병을 인식하고 기능적 장애를 경험하면서 정서적 불안과 의존적인 특성을 보이게 되는데, 이 때 간호사가 그들의 상황을 이해하고 공감해 주며, 인격적이고 의미있는 대화로 간호를 제공하는 경우에 환자들은 신체적, 심리적 편안함을 느끼고, 환자 만족도를 높여 치료 이행도에 긍정적인 영향을 미치게 된다[3].

그러나 최근 임상 현장에서는 새로운 의료 장비의 도입과 의료기관 인증평가 준비 등과 관련해 간호사의 업무가 가중되면서 환자와 피상적이고 기계적인 업무 중심적 의사소통을 하는 경우가 많다[4]. 이런 경우 환자들은 존중받지 못한다고 느끼고, 때로는 자신의 존재가 간호사에게 방해가 될 것이라고 여겨 불편감을 표현하지 못하기도 한다[5].

그러므로 환자를 돌보는 과정에서 간호사의 의사소통이 환자에게 어떻게 전달되었는지 확인하고 환류하는 과정은 간호의 가시성을 높이는 방법이 되며, 간호업무의 개선이나 성과 측정을 위한 지표가 된다. 또한 이로 인한 긍정적인 피드백은 간호사로 하여금 자신감을 갖게 하고, 양질의 간호 제공으로 선순환 되므로 돌봄 의사소통을 측정하는 것이 필요하다[6].

그러나 국내 간호학 분야에서 의사소통을 다룬 연구에서 사용한 도구는 주로 간호사의 대인관계 의사소통 능력이나 기술을 측정하는 것이어서[7], 특정 대상을 목표로 하지 않고 개발되었으며, 간호사의 자가보고 방식을 이용하기 때문에 환자가 인식하는 간호사의 의사소통을 측정하는데 한계가 있다. 또한 타 학문의 의사소통 도구를 사용하는 경우[8] 간호사와 환자간의 특수한 치료적 관계를 반영하기 위해서는 도구를 수정하거나 보완하는 것이 필요하나 타당성이 확보되지 않은 채 사용되는 실정이며, 간호사를 대상으로 개발된 도구[9]는 환자와의 상호작용에 있어 간호사의 의사소통 유형을 구분하는 목적으로 사용되었으므로 환자에게 전달되는 의사소통의 정도를 파악하는데 어려움이 있었다. 특히 간호사가 환자를 돌보는 과정에서 일어나는 의사소통은 주관적인 경험을 바탕으로 발생하는 것으로[10], 동일한 시공간에서 일어나는 상호작용도 서로 다르게 인지할 수 있다.

Watson은 간호란 인간 중심의 예술이며, 개별적인 환자와의 상호작용속에서 신체적, 정신적 영적 조화가 이루어질 때 가장 의미있는 것이라고 하면서 인본주의에 근거한 돌봄을 강조하였다[11]. 특히 환자의 입장에서 돌봄을 측정할 수 있는 5가지 요소(인본주의적 가치 체계, 믿음과 희망의 주입, 신뢰관계 형성, 환경 제공, 인간적 욕구 만족)를 제시하면서, 이 과정은 간호사와 환자의 상호작용 속에서 발생한다고 보았다[12]. 이런 맥락에서 간호사가 환자를 돌보는 과정에서 이루어지는 언어적 비언어적 의사소통은 돌봄을 전달하는 수단이며, 치료적 관계의 특성을 구성하는 본질적 요소가 된다[13]. 실제로 환자가 간호사를 통해 인지하는 공감과 신뢰, 반응성 등의 의사소통 요인은 환자가 지각하는 간호의 질에 영향을 미치게 되는 것으로 알려져[14], 간호사의 의사소통을 측정하기 위해서는 돌봄의 주체인 환자의 관점을 반영하는 것이 매우 중요하다.

이에 본 연구에서는 간호사와 환자의 상호성을 강조한 Watson의 돌봄 이론을 배경으로, 환자가 간호사의 돌봄을 받는다고 인지하는 의사소통을 환자의 관점에서 측정하는 ‘환자 돌봄 의사소통 측정도구(Patient Caring Communication Scale [PCCS])’를 개발하고, 타당도와 신뢰도를 검증하고자 하였다.

2. 연구 목적

본 연구의 목적은 환자 돌봄 의사소통 측정도구[PCCS]를 개발하는 것이며, 구체적인 목적은 다음과 같다.

1) 환자 돌봄 의사소통 측정도구[PCCS]를 개발한다.

2) 환자 돌봄 의사소통 측정도구[PCCS]의 신뢰도와 타당도를 검증한다.

1. 연구 설계

본 연구는 PCCS를 개발하고, 신뢰도와 타당도를 검증하는 방법론적 연구이다.

2. 도구 개발 과정

본 연구는 DeVellis [15]가 제시한 8단계의 도구개발 지침에 근거하여 설계하였으며, 도구의 구성요소 확인, 문항 작성, 도구의 척도 결정, 타당도 검정, 문항 검토, 도구 적용, 도구 평가, 도구 최적화의 순으로 진행되었다(Figure 1).

Figure 1
Instrument development process.

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1. 대상자의 일반적 특성

대상자는 총 285명으로 여자가 146명(51.2%)이었고, 연령은 평균 59.38세였으며, 기혼이 245명(86.0%)이었고, 종교가 있는 대상자는 183명(64.2%)이었다. 직업이 없는 대상자는 184명(64.6%)이었고, 이전에 입원한 경험이 있는 대상자는 223명(78.2%)이었으며, 현재 입원 중인 병동은 외과 171명(60.0%)이었으며, 입원기간이 1주일 이내인 대상자는 145명(50.9%)이었고, 입원기간이 1주일 이상 1개월 미만인 대상자는 111명(38.9%)이었다(Table 1).

Table 1
Characteristics of the Participants

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2. 문항 분석

각 문항의 평균과 표준편차를 확인하고, 분포의 형태를 알기 위해 EFA 분석 대상자 130명의 자료를 왜도(skewness)>2.00, 첨도(kurtosis)>7.00의 기준으로 분석한 결과, 모든 문항의 정규성이 확인되었다. 또한 개별 문항과 전체 문항의 상관계수(Corrected item-total correlation coefficient)를 측정하여 .30 이하인 경우 척도 내에서 내적 일관성이 낮다고 판단하여[25], 기준에 미달하는 4개의 문항을 삭제하고, 30문항에 대한 탐색적 요인분석을 실시하였다(Table 2).

Table 2
The Result of Item Analysis (N=130)

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3. 탐색적 요인분석

내적 일관성을 확인한 측정도구 30문항의 구성 타당도 검증을 위하여 5회의 탐색적 요인분석을 시행하였다. 1차 요인분석 결과 3개의 요인이 추출되었고, 누적 설명력은 64.70%이었으며, 요인 적재량이 0.5 미만(7, 15번)이거나 2개 요인 이상에 요인 적재량이 0.4 이상으로 중복되는 문항(4, 8, 9, 11, 12, 13, 14, 19, 25, 26번)을 검토 후에 삭제하였다. 그 결과 18문항이 선정되었다. 이에 대해 2차 요인분석을 실시하였으며, 2개 요인 이상에 요인적재량이 0.4 이상으로 중복되는 문항(16, 34번)을 검토 후에 삭제하여 16문항을 선정하였다. 16문항에 대한 3차 요인분석 결과 2개 요인 이상에 요인적재량이 0.4 이상으로 중복되는 문항(10번 문항)을 삭제하고, 15문항을 선정하였다. 이 문항에 대한 4차 요인분석 결과 모든 문항이 요인 적재량 기준을 충족하였다.

이에 최종 문항을 선정하기 전 문항의 내용을 검토하고, 각 영역별 내적 일관성 신뢰도를 확인한 결과 22번 문항이 삭제된 경우의 α값이 높아졌으므로 해당 문항을 삭제하였다.

최종적으로 14문항에 대한 5차 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과 KMO 값은 .93, Bartlett의 구형성 검정 값은 p<.001이었으며, Varimax 회전에 의한 주성분, 분석(Principal Component Analysis)에 의해 요인 수는 3개, 누적 설명력은 68.5%으로 나타났다. 공통성(communality)은 .62~.74 이었으며, 요인적재량(factor loading)은 .68~.79로 나타났다(Table 3).

Table 3
Exploratory Factor Analysis Finding (N=130)

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이에 탐색적 요인분석을 통해 추출된 3개의 요인에 대해 문항을 검토하여 다음과 같이 명명하였다. 1요인은 ‘환자의 이름이나 특성을 기억해 준다’, ‘친절한 말투와 표정으로 환자를 대한다’, ‘환자가 이해하기 쉽도록 설명한다’, ‘간호사의 말에 환자가 반응할 시간을 준다’, ‘간호 처치를 할 때 환자에게 먼저 인사를 한다’의 문항을 포함하여 ‘존중’으로 명명하였다. 2요인은 ‘환자의 불편감을 먼저 알아차리고 물어본다’ ‘환자의 요구를 해결하지 못했을 때 양해를 구한다’, ‘환자가 아프다고 말할 때 그대로 받아들여준다’, ‘환자의 질문에 솔직하게 대답한다’, ‘환자의 부정적 말투나 반복적 요구에 늘 온화하게 대한다’ 문항을 포함하여 ‘진정성’으로 명명하였다. 3요인은 ‘응급 상황에서도 차분하게 환자를 대한다’, ‘환자의 질병 회복에 대해 희망적인 말을 한다’, ‘환자의 상태에 대해 격려를 표한다’, ‘고통스러운 처치를 할 때 환자의 불편감을 알아준다’ 문항을 포함하여 ‘관계성’으로 명명하였다.

4. 확인적 요인분석

최종 도구의 모델 적합도(model fit)를 확인하기 위하여 탐색적 요인분석에 사용한 자료를 제외한 155부의 자료로 확인적 요인분석을 실시하였다. 그 결과 χ²=84.0 (p=.02), χ²/df=1.13, Root mean square residual [RMR]=.03 (<.05), Root mean square error of approximation [RMSEA]=.03 (<.05), Standardized root mean square residual [SRMR]=.04 (<.05), Goodness-of-fit index [GFI]=.93 (>.90), Comparative fit index [CFI]=.99 (>.90), aka Tucker-Lewis index [TLI]=.99 (>.90)로 모두 수용 기준 값을 충족하였다(Table 4). 초기에 모형 적합도 검증을 위해 사용하던 χ²값은 표본의 크기에 영향을 많이 받고 기준이 엄격하여 최근에는 거의 사용하지 않아, χ²/df의 값을 확인하였다. 그 결과 1.13으로 측정되었고, 이 값이 3.00 이하일 때 모델이 자료를 잘 설명한다는 기준[24]에 근거하여 모델 적합성을 확인할 수 있었으며, 모형의 간명성을 잘 나타내는 RMSEA가 .03의 값을 보여 본 연구에서 개발한 도구의 모형 적합성이 확인되었다[26].

Table 4
Confirmatory Factor of Analysis Finding (N=155)

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5. 준거 타당도 분석

PCCS와 PPHEN의 준거타당도는 285명 전체를 대상으로 하여 상관관계 검정으로 확인하였다. 두 도구의 총점은 r=.66 (p<.001)로 양의 상관관계를 보였고, 하위영역별로 존중 r=.60 (p<.001), 진정성 r=.56 (p<.001), 관계성 r=.57 (p<.001)으로 양의 상관관계를 보였다. 준거도구와의 상관관계는 r=.40~.80의 결과를 보이는 것이 적절하므로 준거 타당도가 확보되었다(Table 5).

Table 5
Correlation between PCCS and PPHEN for Criterion-Related Validity, Reliability and Descriptive Statistics (N=285)

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6. 신뢰도 분석

본 연구에서 개발한 PCCS 도구는 Appendix와 같다. PCCS의 신뢰도 계수 Cronbach's α는 .92였고, 각 요인별로 존중 .88, 관계성 .86, 진정성 .83이었으며, 하위 요인의 신뢰도가 전체보다 작은 값을 보여 신뢰도가 확보되었다. 도구 전체 문항의 점수는 평균 4.34점이었고, 존중 4.40점, 진정성 4.35점, 관계성 4.26점이었다(Table 5).