This study explored social perceptions of suicide by analyzing the keywords and topics of online news comments. A total of 350,533 comments on 4,189 online news articles were collected via web crawling. The collected unstructured text data were then preprocessed before performing keyword analysis and topic modeling using Python programming. The collected comments were divided into two groups: comments on celebrity suicide news articles and comments on general suicide news articles. Then, topic modeling was performed by applying BTM analysis method. The comments about celebrity suicide were categorized into three topics: “pity towards a celebrity who committed suicide,” “awareness of the cause of a celebrity’s suicide,” and “attitude toward a politician’s suicide.” The comments about general suicide were classified into five topics: “ambivalent attitude toward suicide and compassion toward those bereaved by suicide,” “occupation with a high suicide rate,” “the cause of suicide and the need for policy support,” “the connection between suicide events and social issues,” and “raising doubts about suicide incidents.” Also discussed were the associated practical implications and theoretical contributions.
본 연구는 유명인 자살과 일반인 자살에 대한 인식 차이를 조사하기 위해 뉴스 댓글이라는 소셜 빅데이터를 활용하였다. Python을 이용해 2010년 1월부터 2020년 4월까지 네이버 포털 사이트에 게시된 자살 사건･사고 보도를 수집했으며, 해당 기사에 달린 약 35만 개의 댓글 데이터를 분석 대상으로 사용하였다. 수집된 댓글은 유명인 자살 뉴스 기사에 달린 댓글과 일반인 자살 뉴스 기사에 달린 댓글로 구분한 후, 각각 토픽 모델링을 실시하였다. 분석결과, 유명인 자살에 관해서는 “자살을 선택한 연예인을 향한 연민”, “연예인 자살 원인에 대한 인식과 태도”, “정치인 자살에 대한 인식과 태도” 등 3개의 토픽이 도출되었다. 일반인 자살에 관해서는 “자살자를 향한 양면적 태도 및 유가족을 향한 연민”, “자살한 사람의 사회경제적 특성”, “자살의 원인 인식 및 정책적 지원의 필요성 제기”, “자살 사건에 관한 의구심 제기” 등 5개의 토픽이 도출되었다. 이상의 결과를 바탕으로 실무적, 학문적 함의를 논의하였다.
To reduce informal care-giving and improve the quality of nursing care, comprehensive nursing service has been introduced. The study aims to identify the effect of comprehensive nursing service on patients’ prognosis This study used a National Health Information Database released by the National Health Insurance Service. The case group is a patient who hospitalized in 2015-2019. We used a statistical matching technique called propensity-scores estimating to reduce the bias due to confounding variables between the case and control groups. The final sample included 4,368,956 (case group: 2,210,774, control group: 2,158,182). We used a logistic regression model to identify the effect of comprehensive nursing service on patients’ prognosis while adjusting for confounders. According to results, The probability that patients using the comprehensive nursing service will be re-admission within 30 days of discharge from hospital was lower compared to patients using the general ward. Most of the cases were roughly the same except for a few disease groups. The quality of nursing is one of the factors affecting the patients’ prognosis. It is necessary to ensure that comprehensive nursing service is established in a stable manner through compensation for patients’ safety and medical results.
간호간병 통합서비스는 가족간병인의 재정적 부담, 심리적 스트레스 육체적 피로를 경감하고자 2015년도에 보험급여화되었다. 간호간병 통합서비스의 환자와 간호사의 만족도에 대한 연구가 대부분이고 의료이용 및 재입원률의 차이를 살펴본 연구는 거의 없다. 이 연구는 간호간병 통합서비스 이용여부에 따른 의료이용과 재입원률에 미치는 영향을 확인한 연구이다. 국민건강보험공단에서 제공하는 보건의료 빅데이터를 활용하였으며, 연구대상자는 성향점수 매칭을 활용하여 ‘간호간병 통합서비스 병동 이용군’과 ‘일반병동 이용군’을 1:1로 선정하였다. 간호간병 통합서비스 이용여부에 따른 재원일수 및 진료비 등의 의료이용 차이를 비교하기 위해 t-test를, 퇴원 후 30일 이내 재입원에 미친 영향을 확인하기 위해 로지스틱 회귀분석을 활용하였다. 연구결과에 의하면, ‘간호간병 통합서비스 병동 이용군’의 재원일수는 평균 0.2일 길었고 진료비는 일평균 7만4천원 많았다. ‘간호간병 통합서비스 병동 이용군’이 퇴원 후 30일 이내에 재입원할 확률은 ‘일반병동 이용군’에 비해 약 13% 낮았다. 주진단군별로 나누어 확인하여도 ‘관절증’, ‘명시된 상세불명 및 다발성 신체부위의 기타 손상’, ‘대퇴골의 골절’을 제외하고는 퇴원 후 30일 이내에 재입원할 확률은 일반 병동을 이용하는 환자에 비해 낮았다. 연구결과를 토대로 간호간병 통합서비스 병동이 전국적으로 확대될 수 있도록 정부차원에서의 지원책 마련이 필요하다. 아울러 환자의 안전 및 진료결과에 대한 보상을 통해 간호간병 통합서비스가 안정적으로 정착될 수 있도록 지원방안을 모색할 필요가 있다.