텍스트 네트워크 분석을 이용한 임상간호연구 게재논문의 연구동향 분석: 2000년부터 2017년까지
Research Trends of Articles Published in the Journal of Korean Clinical Nursing Research from 2000 to 2017: Text Network Analysis of Keywords
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초록
목적: 본 연구는 2000년부터 2017년까지 임상간호연구에 게재된 논문들의 주요어를 이용한 텍스트 네트워크 분석을 통해 연구동향을 파악하기 위한 것이다. 방법: 2000년부터 2017년까지 임상간호연구에 게재된 600편의 논문을 분석하였다. R 통계프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝을 실시하였으며 영문 주요어들의 빈도, 중심성, 그리고 네트워크 도식을 산출하였다. 결과: 2000년부터 2009년까지 빈번하게 나타난 주요어는 ‘간호사(nurse)’, ‘통증(pain)’, ‘불안(anxiety)’, ‘지식(knowledge)’, ‘태도(attitude)’ 등이었다. ‘통증’, ‘간호사’, 그리고 ‘지식’은 높은 중심성을 보였다. ‘피로(fatigue)’의 경우 중심성은 높았으나 빈도가 높지는 않았다. 2010년부터 2017년도까지 ‘간호사’, ‘지식’, 그리고 ‘통증’은 높은 빈도와 중심성을 보였다. 이 시기에는 ‘혈액투석(hemodialysis)’과 ‘중환자실(intensive care unit)’도 높은 빈도와 중심성을 보였다. 결론: ‘간호사’, ‘통증’, ‘지식’, ‘혈액투석’, 그리고 ‘중환자실’과 같은 주요어들은 2000년도부터 2017년도까지 임상간호연구에 게재된 연구들의 동향을 반영하고 있다. 추후 빈도 및 중심성이 높은 주요어들 간의 연결을 통해 네트워크를 더 확장시킬 수 있는 연구들이 필요하다.
Abstract
Purpose: The aim of this study was to identify the research trends of articles published in the Journal of Korean Clinical Nursing Research from 2000 to 2017 by a text network analysis using keywords. Methods: This study analyzed 600 articles. The R program was used for text mining that extracted frequency, centrality rank, and keyword network. Results: From 2000 to 2009, keywords with high-frequency were ‘nurse’, ‘pain’, ‘anxiety’, ‘knowledge’, ‘attitude’, and so on. ‘Pain’, ‘nurse’, and ‘knowledge’ showed a high centrality. ‘Fatigue’ showed no high frequency but a high centrality. Keywords such as ‘nurse’, ‘knowledge’, and ‘pain’ also showed high frequency and centrality between 2010 and 2017. ‘Hemodialysis’ and ‘intensive care unit’ were added to keywords with high frequency and centrality during the period. Conclusion: The frequency and centrality of keywords such as ‘nurse’, ‘pain’, ‘knowledge’, ‘hemodialysis’, and ‘intensive care unit’ reflect the research trends in clinical nursing between 2000 and 2017. Further studies need to expand the keyword networks by connecting the main keywords.
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