earticle

영어

The purpose of this study is to analyze domestic patient safety culture research topics using text mining and CONCOR analysis. The research method was conducted in the stages of data collection, data preprocessing, text mining and social network analysis, and CONCOR analysis. A total of 136 articles were analyzed excluding papers that were not published. Data analysis was performed using Textom and UCINET programs. As a result of this study, TF (frequency) of patient safety culture-related studies showed that patient safety was the highest, and TF-IDF (importance in documents) was highest in nursing. As a result of the CONCOR analysis, a total of seven clusters were derived: knowledge and attitude, communication, medical service, team, work environment, structure, organization and management that constitute the patient safety culture. In the future, it is necessary to conduct research on the relationship between the establishment of a patient safety culture and patient outcomes.

한국어

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 및 CONCOR 분석을 활용해 국내 환자안전문화 연구주제를 분석하는 것이다. 연구방법은 자료수집, 데이터 전처리, 텍스트 마이닝과 사회연결망 분석, CONCOR 분석 단계로 진행하였으며, 2021 년 9월1일 기준으로 ‘환자안전문화’의 주제어를 검색하여 중복된 논문과 본 연구 목적에 부합되지 않는 논문을 제외한 총 136편을 분석하였다. 자료 분석은 텍스톰(Textom)과 UCINET 프로그램을 이용하였다. 본 연구의 결과 환자안전문 화 관련 연구의 TF(빈도)는 환자안전(patient safety), TF-IDF(문서상의 중요도)는 간호(nursing) 가 가장 높게 나타났 다. CONCOR 분석결과 환자안전문화를 구성하는 지식 및 태도, 커뮤니케이션, 의료서비스, 팀, 작업환경, 구조, 조직 및 경영의 총 7개의 클러스터가 도출되었다. 추후 환자안전문화 구축과 환자결과와의 연관성에 대한 연구가 진행되어 야 할 필요가 있다.