코로나바이러스감염증-19 환자의 불확실성, 사회적 고립감 및 사회적 지지가 극복력에 미치는 영향 :

이민희

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자료유형: 학위논문

저자정보: 이민희 (군산대학교, 군산대학교 대학원)

발행연도: 2022

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

코로나바이러스감염증-19 환자의 극복력 관련 요인

이민희 , 박민정 한국콘텐츠학회논문지 2022.10 학술저널

코로나바이러스감염증-19 환자의 불확실성, 사회적 고립감 및 사회적 지지가 극복력에 미치는 영향

이민희 2022.01 학위논문

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본 연구는 코로나바이러스감염증-19 환자의 불확실성, 사회적 고립감 및 사회적 지지가 극복력에 미치는 영향을 파악함으로써 코로나바이러스감염증 환자의 극복력을 향상하기 위한 효과적인 간호중재 방안을 수립하는데 기초적인 자료를 제공하고자 시도된 서술적 조사연구이다.

본 연구의 자료 수집은 2021년 3월 7일부터 5월5일까지였으며, 연구 대상은 J도에 소재한 3개의 감염병전담병원인 지방의료원에서 코로나바이러스감염증-19 확진으로 입원 치료를 받은 환자 총 218명을 대상으로 하였고, 총 200명의 설문지를 최종 자료 분석에 사용하였다.

본 연구 결과는 다음과 같다.

첫째, 대상자의 불확실성은 평균 2.62점, 사회적 고립감은 평균 2.27점, 사회적 지지는 평균 3.91점, 극복력은 평균 2.62점으로 나타났다.

둘째, 대상자의 일반적 특성 및 질병 관련 특성에 따른 극복력의 차 이를 분석한 결과 직업(t=-2.54, p=.012), 격리에 대한 설명(t=6.24, p<.001), 경제상태(F=7.69, p<.001), 증상(F=3.36, p=.020)에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

셋째, 대상자의 극복력과 불확실성(r=-.60, p<.001), 사회적 고립감(r=-.72, p<.001)은 통계적으로 유의한 음의 상관관계를 보였고, 극복력과 사회적 지지(r=.66, p<.001)는 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

넷째, 대상자의 극복력에 영향을 미치는 요인은 사회적 고립감(β=-.45, p<.001), 사회적 지지(β=.20, p=.008), 격리에 대한 설명(β=.16, p=006), 경제상태(β=.15, p=.001)로 나타났으며, 극복력에 대한 이들 변인의 설명력은 61.4%였다.

결론적으로 코로나바이러스감염증-19 환자의 경제상태가 중일 경우, 격리에 대한 설명에 만족 할 경우와 불확실성과 사회적 고립감이 낮을수록, 사회적 지지가 높을수록 극복력이 높은 것으로 나타났다.
이러한 결과를 바탕으로 코로나바이러스감염증-19에 대한 체계적인 극복력 증진 프로그램을 개발하고 적용하며 환자의 불확실성과 사회적 고립감은 낮추고 사회적 지지를 강화시킬 수 있는 토대를 마련하여 코로나바이러스감염증-19 환자의 정신건강 향상에 기여해야 할 것이다.

This study is a descriptive research study attempted to provide basic data for establishing effective nursing intervention measures to improve the resilience of COVID-19 patients by grasping the effects of uncertainty, social isolation, and social support on resilience.
The data collection of this study was from March 7 to May 5, 2021, and a total of 218 patients who were hospitalized for COVID-19 at local medical centers, three infectious disease hospitals located in the J region, were used for final data analysis.

The results of this study are as follows:
First, the average of subjects'' uncertainty was 2.62 points, social isolation averaged 2.27 points, social support averaged 3.91 points, and resilience averaged 2.62 points.

Second, the results of analyzing the difference in resilience according to the general and disease-related characteristics of the subjects were as follows; the results of the occupation (t=2.54, p=.012), the explanation of isolation (t=6.24, p<.001), the economic status (F=7.69, p<.001). There was a statistically significant difference in symptoms (F=3.36, p=.020).

Third, the subjects'' resilience and uncertainty (r=-.60, p<.001) and social isolation (r=-.72, p<.001) showed a statistically significant negative correlations. The resilience and social support were found to have a statistically significant positive correlation (r=.66, p<.001).

Fourth, the factors influencing the resilience of the subject were social isolation (β=-.45, p<.001), social support (β=.20, p=.008), the explanation of isolation (β=.16, p=.006), and economic state (β=.15, p=.001), and the explanatory power of these variables for resilience was 61.4%.

In conclusion, it was found that the resilience was high when the economic status of the coronavirus infection-19 patient was moderate, when he was satisfied with the explanation for isolation, when uncertainty and social isolation were low, and when social support was high.

Based on the above results, the patient''s uncertainty and social isolation are improved by developing and applying a program that can improve systematic resilience to COVID-19. In addition, it will be necessary to contribute to the improvement of the mental health of COVID-19 patients by laying the foundation for strengthening social support.

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