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텍스트 네트워크 분석을 활용한 고령친화 분야의 연구동향 분석 : 「보건의료산업학회지」 게재논문(2007~2018)을 중심으로

A Study on Research Trends of Age-Friendly Using Text Network Analysis : Focusing on 「The Korean Journal of Health Service Management」 (2007-2018)

고민석
보건의료산업학회 (Korea Society of Health Service Management)|2019.12|보건의료산업학회지 (The Korean Journal of Health Service Management)|제13권 제4호|pp. 19-31|DOI https://doi.org/10.12811/kshsm.2019.13.4.019

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연구동향Research TrendText Network Analysis고령친화텍스트 네트워크분석Age-Friendly

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Objectives: The purpose of this study was to analyze research trends in age-friendly research and suggest directions for future research. Methods: For this study, 112 articles related to age-friendly research were selected, from 605 published articles in The Korean Journal of Health Service Management (2007-2018). Content analysis and text network analysis were conducted using SPSS 23.0 and NetMiner 4. Results: First, 2 authors (30.4%) and 4 keywords (45.5%) were the most studied. Most of the studies used quantitative research (93.8%). Primary data (61.9%) and SPSS (77.7%) were the most used for analysis. Second, there were seven common keywords in the top 10 in all the centralities. They were Elderly, Geriatric Hospital, Depression, Care Workers, Long-Term Care Facilities, Experience, and Attitude. Conclusions: This study shows the need for diversity of research topics, subjects, research methods, and analytical tools in future age-friendly related studies. In addition, it suggests activating convergence research in this field linked to various industries and services.

Abstract

Objectives: The purpose of this study was to analyze research trends in age-friendly research and suggest directions for future research. Methods: For this study, 112 articles related to age-friendly research were selected, from 605 published articles in The Korean Journal of Health Service Management (2007-2018). Content analysis and text network analysis were conducted using SPSS 23.0 and NetMiner 4. Results: First, 2 authors (30.4%) and 4 keywords (45.5%) were the most studied. Most of the studies used quantitative research (93.8%). Primary data (61.9%) and SPSS (77.7%) were the most used for analysis. Second, there were seven common keywords in the top 10 in all the centralities. They were Elderly, Geriatric Hospital, Depression, Care Workers, Long-Term Care Facilities, Experience, and Attitude. Conclusions: This study shows the need for diversity of research topics, subjects, research methods, and analytical tools in future age-friendly related studies. In addition, it suggests activating convergence research in this field linked to various industries and services.

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