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영어

The aim of this study is to provide basic data that can contribute to improving successful clinical adaptation and reducing turnover of new graduate nurses by analyzing research related to reality shock experienced by new graduate nurses using text network analysis. The topics of reality shock experienced by new graduate nurses were extracted from 115 papers published in domestic and foreign journals from January 2002 to December 2021. Articles were retrieved from 6 databases (Korean DB: DBpia, KISS, RISS /International DB: Web of science, Springer, Scopus). Keywords were extracted from the abstract and organized using semantic morphemes. Network analysis and topic modeling for subject knowledge structure analysis were performed using NetMiner 4.5.0 program. The core keywords included ‘new graduate nurses’, ‘reality shock’, ‘transition’, ‘student nurse’, ‘experience’, ‘practice’, 'work environment', 'role', 'care' and ‘education’. In recent articles on reality shock experienced by new graduate nurses, three major topics were extracted by LDA (Latent Dirichlet Allocation) techniques: ‘turnover’, ‘work environment’, ‘experience of transition’. Based on this research, the necessity of interventional research that can effectively reduce the reality shock experienced by new graduate nurses and successfully help clinical adaptation is suggested.

한국어

본 연구의 목적은 신규간호사가 경험하는 현실충격 관련 연구를 텍스트 네트워크 분석을 통해 분석함으로써 신규간호사의 성공적인 임상적응과 이직률 감소에 기여할 수 있는 기초자료를 제공하기 위함이다. 2002년 1월부터 2021년 12월까지 국내외 학술지에 게재된 115편의 논문에서 신규간호사가 경험한 현실충격에 관한 토픽을 추출하였 다. 6개의 데이터베이스(국내: DBpia, KISS, RISS / 해외: Web of science, Springer, Scopus)에서 문헌을 검색하 였다. 키워드는 문헌의 초록에서 추출되었고 의미론적 형태소를 사용하여 정리되었다. 네트워크분석 및 토픽모델링은 NetMiner 4.5 프로그램을 사용하여 수행되었다. 핵심 키워드는 ‘신규간호사', ‘현실충격', ‘전환', ‘학생간호사', ‘경험', ‘실습', ‘근무환경', ‘역할', ‘돌봄', ‘교육' 등으로 확인되었다. 최근 신규간호사의 현실충격에 관한 연구에서 잠재적 디 리클레 할당(LDA) 기법으로 ‘이직', ‘근무환경', ‘전환 경험'의 세 가지 주요 주제를 추출하였다. 본 연구결과를 바탕 으로 신규호사가 경험하는 현실충격을 효과적으로 감소시키고 성공적으로 임상적응을 도울 수 있는 중재 연구의 필 요성을 제언한다.