Nursing-sensitive Indicators in East Asian Hospitals: A Scoping Review

Jae Jun Lee; Won Jin Seo; Dong Ah Park; Hwa Yeong Oh; Seung Eun Lee

doi:10.14371/QIH.2024.30.2.88

Qual Improv Health Care > Volume 30(2); 2024 > Article

동아시아 병원의 간호민감지표: 주제범위 문헌고찰

Review

Qual Improv Health Care 2024; 30(2): 88-118.

Published online: December 31, 2024

DOI: https://doi.org/10.14371/QIH.2024.30.2.88

동아시아 병원의 간호민감지표: 주제범위 문헌고찰

이재준^1,², 서원진³, 박동아⁴, 오화영⁵, 이승은^6,⁷

¹김모임간호학연구소

²세브란스 병원

³연세대학교 간호대학

⁴한국보건의료연구원 보건의료평가연구본부

⁵한국보건의료연구원 보건의료평가연구본부

⁶연세대학교 간호대학

⁷김모임간호학연구소

Nursing-sensitive Indicators in East Asian Hospitals: A Scoping Review

Jae Jun Lee^1,², Won Jin Seo³, Dong Ah Park⁴, Hwa Yeong Oh⁵, Seung Eun Lee^6,⁷

¹Researcher, Mo-Im Kim Nursing Research Institute, College of Nursing, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea

²Registered Nurse, Cardiac Catheterization Lab, Severance Hospital, Seoul, Republic of Korea

³Doctoral Student, College of Nursing, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea

⁴Senior Research Fellow, Division of Healthcare Technology Assessment Research, National Evidence-based Healthcare Collaborating Agency, Seoul, Republic of Korea

⁵Researcher, Division of Healthcare Technology Assessment Research, National Evidence-based Healthcare Collaborating Agency, Seoul, Republic of Korea

⁶Associate Professor, College of Nursing, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea

⁷Associate Professor, Mo-Im Kim Nursing Research Institute, College of Nursing, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea

Correspondence: Seung Eun Lee College of Nursing, Yonsei University, 50-1 Yonsei-ro, Seodaemun-gu, Seoul, 03722, Republic of Korea Tel: +82-2-2228-3254 E-mail: LEESE@yuhs.ac

Received May 31, 2024 Revised May 29, 2024 Accepted July 11, 2024

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

Purpose

This scoping review aimed to identify nursing-sensitive indicators in East Asian hospitals and understand their relationships.

Methods

We followed the Joanna Briggs Institute guidelines and conducted searches across 12 databases, including gray literature sources, such as ProQuest Dissertations and Theses Global, based on specific inclusion and exclusion criteria.

Results

Of the 5,887 articles identified, we included 46 studies that met the inclusion criteria. Overall, we identified 72 nursing-sensitive indicators, which were classified into three distinct categories; –structure, process, and outcome, aligned with Donabedian’s structure-process-outcome model. Our findings revealed that nurse staffing levels and patient mortality were the most frequently reported nursing-sensitive indicators in East Asian hospitals. Additionally, we found that nurse staffing levels and work environment were significantly associated with improved outcomes for patients and nurses. Several nursing-sensitive indicators, such as turnover intention and caregiver self-efficacy, were derived only in this review. Some nursing-sensitive indicators, such as nurse staffing levels and patient mortality, had limitations because their definitions and measurement methods varied across studies.

Conclusion

This study provides a comprehensive overview of nursing-sensitive indicators in East Asian hospitals. Adequate nurse staffing levels and positive work environment are important in achieving positive patient and nurse outcomes; therefore, hospital administrators should make efforts to improve them. Further consideration is required to determine whether nursing-sensitive indicators derived only from East Asian countries are appropriate for use in this study. Inconsistencies in the operational definitions and measurement methods of nursing-sensitive indicators hinder evidence generation through the synthesis of research findings. Therefore, nursing researchers should standardize nursing-sensitive indicators in this specific healthcare context.

Key words: Nurses ㆍ Nursing care ㆍ Quality indicators ㆍ Health care ㆍ Working conditions

Ⅰ. 서론

1. 연구의 필요성

세계보건기구는 환자의 건강 향상을 위해 질 높은 의료서비스 제공의 필요성을 강조하였다[1]. 의료서비스 제공 인력 중 하나인 간호사는 환자의 가장 가까이에서 환자의 상태를 24시간 확인하며 간호서비스를 제공하므로, 간호의 질은 전체 의료서비스의 질적 향상을 가능케 하는데 중요한 부분이다[2,3]. 이에 1994년 미국 간호 협회의 Nursing Safety and Quality Initiative 프로젝트를 시작으로[4], 간호의 질을 평가하고 이를 통해 의료서비스 수준과 환자안전에 미치는 영향을 확인하는 노력이 지속되고 있다[5,6]. 하지만, 간호의 질은 복잡하고 다면적이며[7] 환자의 건강 결과에 얼마나 기여하는지 정량적으로 평가하기 어렵다는 특성이 있어[8], 간호의 질 평가를 위해서는 간호민감지표(Nursing-sensitive indicators)를 명확히 하는 것이 필요하다[9].

간호민감지표란 환자의 건강 상태 변화에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 간호 관련 지표로, 간호서비스의 질을 객관적으로 측정하고 관찰하는 기준이 된다[10,11]. 1998년 미국간호협회는 양질의 의료서비스 제공에 대한 간호사의 기여를 확인하기 위해 간호사 교육수준, 욕창 발생률, 억제대 사용률 등을 포함한 National Database of Nursing Quality Indicators (NDNQI)를 개발하였으며, 해당 지표를 다수의 의료기관으로부터 정기적으로 수집하고 있다[12]. 미국의 National Quality Forum (NQF)에서는 2004년 국가적 합의를 통해 낙상, 요로감염, 욕창 등을 포함하여 병원에서 측정할 수 있는 15개의 간호민감지표를 발표하였고, 이를 연구와 정책의 우선순위로 삼을 것을 권고하였다[13].

현재까지 간호민감지표 관련 연구는 주로 서양 국가에서 진행되었으나[11], 동아시아 국가와 서양 국가는 사회문화적 맥락의 차이로 인해 사용 가능한 간호민감지표에 차이가 있을 수 있다. 예를 들어 서양 국가의 간호학 교육기간은 학위 과정에 따라 2~4년으로 다양하기 때문에[14] 간호사 교육수준이 주요 간호민감지표 중 하나로 사용되고 있으나[11,12], 간호 학사 교육기간이 모두 4년으로 동일한 한국에서는 해당 변수가 간호민감지표로 사용되지 않을 수 있다. 반대로 개인 중심의 문화적 특성을 가진 서양 국가의 연구에서는 보호자의 특성이나 간호사와 보호자 간의 관계가 간호민감지표로 활용되지 않고 있으나[11-13], 가족 중심 문화가 두드러지는 동아시아 국가에서는 가족이 보호자로 병원에 상주하며 환자의 치료 방침 결정과 환자의 건강 결과에 기여하므로[15] 보호자 관련 변수가 간호민감지표로 도출될 수 있다. 이처럼 간호서비스를 포함한 의료서비스는 사회문화적 맥락에 영향을 받으므로, 문화적 배경이 비슷한 동아시아 국가에서 수행된 연구들을 고찰할 필요가 있다.

간호민감지표는 통상적으로 Donabedian의 모델[16]에 따라 구조, 과정, 결과 지표로 분류된다. 구조 지표는 간호서비스의 구성요소를 나타내는 지표로 환자-간호사 비율, 간호근무환경 등을 포함한다. 과정 지표는 환자-간호사 간 상호작용을 나타내는 지표로 통증 중재, 환자 교육 등을 포함한다. 결과 지표는 간호서비스가 미친 영향을 확인할 수 있는 지표로, 욕창 발생률, 사망률과 같은 환자의 건강 결과뿐 아니라 간호사의 소진, 이직 의도와 같이 간호사의 결과도 포함한다[11]. 구조 지표와 과정 지표는 결과 지표에 영향을 주는 선형적인 관계에 있어[16], 간호의 질 향상을 위한 개선방안을 확인하기 위해서는 지표 간 관계를 파악하는 것이 필요하다[17]. 이에 이 연구에서는 주제범위 문헌고찰을 통해 동아시아 국가에서 연구된 간호민감지표를 확인하고, 간호민감지표 변수 간 관련성에 대해 파악하고자 한다.

2. 연구의 목적

이 연구는 주제범위 문헌고찰 방법을 통해 동아시아 국가의 연구에서 조사된 간호민감지표를 확인하고, 해당 지표 간 관련성을 파악하고자 실시되었다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구 설계

이 연구는 동아시아 국가에서 조사된 간호민감지표의 확인과 간호민감지표 변수 간 관련성을 파악하기 위한 주제 범위 문헌고찰 연구이다. 이 연구는 The Joanna Briggs Institute (JBI)에서 제시한 주제범위 문헌고찰 지침[18]과 Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Review 보고지침[20]에 따라 수행되었다.

2. 핵심 질문

이 연구의 핵심질문은 ‘동아시아 국가에서 연구된 간호민감지표는 무엇이며, 변수 간 연관성은 어떠한가?’로 설정하였다. JBI의 주제범위 문헌고찰 지침에서는 연구 문제 설정 및 검색식 구성 이전에 연구집단(Population [P]), 개념(Concept [C]), 맥락(Context [C])을 명확히 할 것을 제시하고 있다[18]. 이 연구의 연구집단(P)은 간호사이고, 개념(C)은 간호민감지표이며, 맥락(C)은 동아시아 국가의 병원이다. 동아시아 국가에는 외교부의 국가/지역 구분 기준에 따라 동북아시아 국가와 동남아시아 국가가 포함되며, 구체적으로 동북아시아 국가에는 대한민국, 일본, 중국, 대만, 몽골이, 동남아시아 국가에는 동티모르, 라오스, 말레이시아, 미얀마, 베트남, 브루나이, 싱가포르, 인도네시아, 캄보디아, 태국, 필리핀이 포함된다[19].

3. 문헌 검색 및 선정

1) 문헌 검색

문헌 검색을 위해 간호민감지표 관련 선행 연구를 참고하여 검색어를 구성하고 의학 도서관 사서의 자문을 득하였다. 간호민감지표는 시대의 흐름에 따라 변화하므로[12], 최근 연구 동향을 파악하기 위해 2010년 1월부터 2022년 12월까지 출판된 논문을 대상으로 문헌 검색을 시행하였다. 국외 데이터베이스는 PubMed, EMBASE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Scopus, Cochrane Library, Web of science를 이용하였다. 국내 데이터베이스는 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service [RISS]), 한국학술정보(Koreanstudies Information Service System [KISS]), 국가과학기술정보도서관(National Digital Science Library [NDSL])을 이용하였다. 또한 주제 범위 문헌고찰의 경우 폭넓은 문헌을 포함하기 위해 회색 문헌을 포함하는 것을 권장하고 있어[18], 국외 회색 문헌 검색을 위해 ProQuest Dissertations & Theses Global, WorldCat Dissertations and Theses, Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD)를 활용하였고, 국내 학위논문 검색을 위해 RISS를 이용하였다.

이 연구에서 검색을 위한 주요어는 ‘nurs*’, ‘sensitive indicator’, ‘East Asia’이었다. 간호민감지표는 다양한 용어로 사용되고 있으므로 ‘sensitive outcome’, ‘sensitive indicator’, ‘outcome measure’와 같은 용어도 검색어로 포함하였다. 동아시아 국가의 연구 검색을 위해 검색어로 ‘korea*’, ‘china’, ‘japan*’ 등과 같은 검색어도 포함하였다. 각 데이터베이스 특성에 따라 검색식은 Medical Subject Headings (MeSH) 용어, CINAHL Headings, Text word를 사용하였고, Boolean 연산자인 AND/OR과 절단 검색 기능을 적용하여 검색하였다. 국내 데이터베이스의 경우 MeSH 검색 기능이 없어, 의학 도서관 사서의 자문을 통해 검색식을 (‘간호’ AND ‘결과’) OR (‘간호’ AND ‘지표’)로 설정하여 검색하였다(Appendix 1).

2) 문헌 선정기준 및 제외기준

이 연구의 구체적인 선정기준은 (1) 동아시아 국가에서 수행된 간호민감지표 관련 연구, (2) 병원 혹은 요양병원에서 시행된 연구 (3) 연구 결과를 알 수 있는 원저, (4) 2010년 1월 1일부터 2022년 12월 31일 사이 한국어 혹은 영어로 출판된 문헌이다. 이 연구의 제외기준은 (1) 원저가 아닌 문헌(코멘터리, 문헌고찰, 프로토콜), (2) 델파이 기법 등을 활용하여 간호민감지표 개발에 목적을 둔 연구, (3) 변수 간 관련성 등 연구 결과를 포함하지 않은 문헌, (4) 간호사 단독의 결과를 알 수 없는 연구(예: 간호사 및 간호조무사의 결과를 모두 합쳐 보고한 문헌), (5) 요양원, 보건소 및 외래에서 수행된 연구, (6) 원문을 확인할 수 없는 문헌이다.

3) 문헌 선별과정

국내외 데이터베이스에서 검색된 문헌은 서지관리 프로그램인 Endnote 20를 사용하여 중복 문헌을 제거하였다. 이후, 두 명의 연구자가 독립적으로 선정기준 및 제외기준에 맞춰 각 문헌의 제목과 초록을 검토한 뒤, 원문 확인을 통해 최종 분석에 포함할 문헌을 선택하였다. 문헌 선별 과정에서 의견이 불일치하는 경우 논의를 거쳐 합의점을 도출하여 최종문헌을 선정하였다.

4. 문헌의 질 평가

주제범위 문헌고찰은 관심 주제의 개념과 관련된 다양한 연구의 추세 및 간극을 파악하는 목적으로 수행된다[20]. 이 방법은 문헌의 비뚤림 위험 평가를 통한 근거의 질 제시가 목적이 아니므로, 비뚤림 평가가 권장되지 않는다[20]. 이에, 이 연구에서 문헌의 질 평가는 수행하지 않았다.

5. 자료 추출

주제범위 문헌고찰 지침[18]에 따라 간호민감지표 관련 선행 문헌고찰 연구를 참고하여 자료 추출 양식을 구성하였고, 두 명의 연구자가 시범적으로 3개 연구의 자료를 추출하는 과정을 거쳐 최종 자료 추출 양식을 완성하였다. 자료 추출은 1인의 연구자가 Microsoft excel을 이용하여 시행한 뒤 다른 1인의 연구자가 내용 일치 여부를 확인하였다. 자료 추출 과정에서 의견이 불일치하는 경우 논의를 거쳐 합의점을 도출하였다. 자료 추출은 저자, 논문 게재연도, 연구 수행 국가, 연구 설계, 연구 목적, 연구 대상자, 연구가 실시된 병원 및 부서 유형, 연구 변수, 연구 결과를 포함하여 시행되었다.

6. 자료 분석과 합성

추출된 자료를 바탕으로 선정된 문헌의 게재 연도, 연구 수행 국가, 병원 유형, 연구 대상, 연구 방법, 연구 자료원 등에 대해 분석하였다. 연구에서 사용된 간호민감지표는 Oner 등[11]과 마찬가지로 Donabedian의 질 평가 모델[16]에 따라 구조, 과정, 결과 변수로 분류하고, Heslop 등[21]의 기준을 참고하여 세부적으로 병원, 간호사, 환자 중점 지표로 구분하였다. 간호민감지표 간의 관련성은 통계적 유의성을 확인하여 파악하였다.

7. 윤리적 고려

이 연구는 기관생명윤리심의위원회를 통해 승인을 받았다(IRB No. 23-003-2).

Ⅲ. 연구결과

1. 문헌 선정 결과

문헌 선정 기준에 따라 본 주제범위 문헌고찰에 포함된 연구는 총 46편으로, 문헌 선정 과정은 다음과 같다. 국내외 데이터베이스를 통해 검색된 문헌의 개수는 총 5,887편이었다. 이 중 중복되는 문헌 2,441편을 제외하고, 남은 3,446편의 제목과 초록을 연구자 2인이 독립적으로 선정기준 및 제외기준에 따라 검토하였다. 이 과정에서 3,312편의 문헌이 제외되었고 남은 134편의 연구 중 7편의 연구는 원문 접근이 불가하여 제외되었다. 그 후 127편 문헌의 원문을 연구자 2인이 독립적으로 선정기준 및 제외기준에 따라 검토하였다. 원문 검토 결과 간호민감지표를 포함하지 않은 문헌 21편, 코멘터리, 프로토콜, 델파이와 같이 제외기준에 해당하는 연구방법으로 수행된 문헌 30편, 연구가 수행된 국가를 알 수 없는 문헌 1편, 동아시아 국가 이외의 국가에서 시행된 연구 18편, 병원이나 요양병원이 아닌 환경에서 수행된 연구 4편, 간호사만의 결과를 알 수 없는 연구 9편, 철회된 연구 1편을 제외하여 43편이 선정되었다. 이후, 선정된 논문의 참고문헌 리스트 검토를 통해 문헌 3편을 추가적으로 선정하여 총 46편의 문헌이 본 주제범위 문헌고찰을 위해 최종적으로 선정되었다(Figure 1, Appendix 2).

2. 분석 문헌의 특성

본 주제범위 문헌고찰에 포함된 총 46편 논문의 게재 연도 단위 출판 편수는 2010년~2014년에 10편, 2015년~2019년에 27편, 2020년~2022년에 9편으로 확인되었다. 이 중, 동남아시아 국가에서 수행된 연구는 6편, 동북아시아 국가에서 수행된 연구가 40편이었다. 구체적으로 동남아시아 국가 중에서는 태국에서 수행된 연구가 5편, 싱가포르에서 수행된 연구가 1편이었으며, 동북아시아 국가 중에서는 한국(n=21), 중국(n=11), 대만(n=6), 일본(n=2) 순으로 연구가 수행되었다. 본 주제범위 문헌고찰에 포함된 46편의 문헌 중 43편의 연구는 병원 환경에서 수행되었으며, 요양병원에서 수행된 연구는 3편이었다. 연구의 대상으로는, 병원을 대상으로 한 연구가 4편, 부서를 대상으로 한 연구가 1편, 환자를 대상으로 한 연구가 24편, 간호사를 대상으로 한 연구가 10편, 환자와 간호사 모두를 대상으로 한 연구가 7편이었다. 연구 방법에 따라서는 이차자료분석연구가 24편, 설문조사 연구가 13편, 중재 연구가 9편이었다. 연구 자료원으로는 환자 전자 의무 기록 및 병원의 행정적 자료를 활용한 연구가 20편, 설문조사 자료만을 활용한 연구가 13편, 행정적 자료와 설문조사를 모두 활용한 연구가 13편이었다(Table 1, Appendix 3).

3. 간호민감지표 변수

Oner 등[11]의 분류 방법에 따라, 본 주제범위 문헌고찰에 포함된 46편의 문헌에서 사용된 독립 변수를 구조 변수 또는 과정 변수로 분류하였고, 종속 변수는 결과 변수로 분류하였다. 추가적으로, Heslop 등[21]의 분류 방법에 기반하여 구조, 과정, 결과 변수를 각각 병원 중점 변수, 간호사 중점 변수, 환자 중점 변수로 세분화하여 분류하였다(Table 2).

1) 간호민감지표: 구조 변수

구조 변수는 총 9개로 병원 중점 구조 변수 1개, 간호사 중점 구조 변수 8개였다. 병원 중점 구조 변수로는 침상 수가 1편의 연구에서 조사되었다. 간호사 중점 구조 변수 중에는 간호사 확보수준(n=29)이 가장 많이 연구되었으며, 이를 조사하기 위해 간호사-병상 비율, 간호사-환자 비율, 병원 간호사 수, 간호사가 인지하는 인력 배치의 적절성, 환자 1인 당 일 평균 간호 시간, 간호인력 구성 등의 다양한 방법이 사용되었다. 간호근무환경(n=7)은 두 번째로 많이 조사된 간호사 중점 구조 변수로, 모든 연구에서 Practice Environment Scale of the Nursing Work Index (PESNWI) [22]를 측정 도구로 사용하였다. 간호 업무량(n=3)은 그 다음으로 많이 조사된 간호사 중점 구조 변수였으며, 이를 조사하기 위해 총 간호시간, 병상가동률, 간호 요구도, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II(APACHE II)등이 사용되었다. 이 외에도 간호사 교육 수준(n=2), 초과근무시간(n=2), 간호사 근무 경력(n=1), 간호사 소진(n=1), 간호시스템 변화(n=1)가 조사되었으며, 이 중 초과근무시간[A36]과 간호사 소진[A21,A26,A27]의 경우 다른 문헌에서는 결과 변수로 조사되기도 하였다.

2) 간호민감지표: 과정 변수

과정 변수는 총 4개로 간호사 중점 과정 변수 3개와 환자 중점 과정 변수 1개를 포함한다. 간호사 중점 과정 변수 중 간호중재/교육/상담/카운셀링/간호처치는 6편의 연구에서 조사되었다. 간호업무누락의 경우 2편의 연구[A1,A26]에서 과정 변수로, 2편의 연구[A25,A38]에서는 결과 변수로, 그리고 1편의 연구[A9]에서는 과정 변수이자 결과 변수로 사용되었음을 확인할 수 있었다. 환자 중점 과정 변수에는 간호에 대한 환자 경험이 1편의 연구에서 조사되고 있었다.

3) 간호민감지표: 결과 변수

결과 변수는 총 59개로 8개의 간호사 중점 결과 변수, 51개의 환자 중점 결과 변수를 포함한다. 간호사 중점 결과 변수로는 직무 만족도(n=7), 간호사 소진(n=3), 간호업무누락(n=3) 등이 조사되었다. 환자 중점 결과 변수로는 환자 사망(n=17)이 가장 많이 조사되었으며, 이를 조사하기 위해 수술 후 사망, 퇴원 후 사망, 모든 원인으로 인한 사망, 병원 내 사망, 입원 후 30일 이내 사망 등의 방법이 사용되었다. 이외에도 욕창(n=12), 간호사가 보고하는 케어의 질(n=9), 요로감염(n=8), 재원기간(n=8) 등의 변수가 조사되었다.

4) 선행 문헌과 본 문헌고찰 연구에서 파악된 간호민감지표의 공통점과 차이점

본 문헌고찰의 결과를 3편의 선행 문헌[11-13]에서 제시한 간호민감지표와 비교하였을 때 다음과 같은 공통점과 차이점을 확인할 수 있었다(Table 3). 3편의 선행 문헌에서 모두 파악된 구조 변수는 간호근무환경과 간호사 확보수준으로, 이는 본 문헌고찰에서도 확인된 구조 변수였다. Oner 등[11]에서는 파악되었지만 본 문헌고찰 연구에서 확인되지 않은 구조 변수로는 환자 중증도, 간호사 자율성, 간호사 근무 일정 등이 있었으며, 반대로 선행 문헌[11-13]에서는 파악되지 않고, 본 문헌고찰에서만 파악된 구조 변수는 침상 수, 간호 업무량, 초과근무시간 등이 있었다. 과정 변수 중 선행 문헌과 이 연구에서 모두 확인된 변수는 간호중재/교육/상담/카운셀링/간호처치였으며, 통증 관리와 피부 통합성 유지는 선행 문헌[11-13]에서만 확인되었다. 결과 변수 중 3편의 선행 문헌[11-13]에서 공통적으로 확인된 변수는 욕창, 낙상, 낙상으로 인한 손상, 요로감염, 폐렴, 억제대 사용, 간호사 이직이었다. 이 중 본 문헌고찰 연구에서 파악되지 않은 결과 변수는 간호사 이직이었다. 다만 본 문헌고찰에서는 이와 유사한 변수로 간호사 이직 의도/재직 의도가 결과 변수로 사용되고 있음을 확인하였다. Oner 등[11]에서는 파악되었지만 이 연구에서 확인되지 않은 결과 변수로 상처 감염, 약물 이상 사례, 폐 색전증이 있었으며, 반대로 선행 문헌에는 없었지만 본 문헌고찰에서만 파악된 결과 변수에는 간호사 건강 상태, 인공호흡기 이탈, 환자 삶의 질, 보호자 자기효능감, 의료비용, 호흡부전 등이 있었다.

4. 구조, 과정, 결과 변수의 관련성

1) 구조 변수와 결과 변수의 관련성

본 주제범위 문헌고찰에서 파악된 구조, 과정, 결과 변수 간 관련성은 통계적 유의성을 기준으로 파악하였다(Table 4). 하지만 하나의 연구에서 동일한 개념을 두 가지 이상의 방법으로 측정하고 변수 간 관련성이 측정 방법별 상이한 경우(예: 하나의 연구에서 간호사 확보수준을 간호사가 인지하는 인력수준의 적절성과 간호사 1인 당 환자 수로 측정하였을 시, 측정 방법에 따라 간호사 직무 만족도, 이직 의도와의 통계적 유의성이 상이한 경우[A9]), 변수 간 관련성이 참조 집단과 다른 집단들 중 일부에서만 유의한 경우(예: 간호사 확보수준을 1등급-7등급으로 구분하여 1등급을 참조 집단으로 하였을 때, 환자의 폐렴, 패혈증 발생과의 관련성이 2등급-7등급 집단 중 일부에서만 유의한 경우[A43]), 대상자 군에 따라 관련성 결과가 상이한 경우(예: 간호사 확보수준과 일상생활능력 감소의 관련성이 치매군에서는 유의하나 비치매군에서는 유의하지 않은 경우[A44])에는 결과의 통합이 제한되어 해당 결과는 Table 4에 포함하지 않았다.

본 주제범위 문헌고찰에 포함된 46편의 문헌에서는 구조 변수 중 간호사 확보수준과 다른 결과 변수 간의 관련성이 가장 높은 빈도로 조사되었다(n=73). 그 중에서도 간호사 확보수준과 환자 사망과의 관계가 가장 다빈도로 조사되었으며(n=12), 이 중 7편의 연구에서는 간호사 확보수준과 환자 사망이 유의한 음의 상관관계를 보였으나[A2,A6,A10,A16,A24,A41,A43] 5편의 연구[A5,A13,A32,A36,A46]에서는 통계적으로 유의한 관련성을 보이지 않았다. 그 다음으로 간호사 확보수준과의 관련성을 확인한 다빈도 결과 변수로는 욕창(n=7), 요로 감염(n=5), 재원 기간(n=4), 간호사가 보고하는 케어의 질(n=3) 등이 있었으며, 연구에 따라 통계적 유의성 유무에 차이를 보였다. 이외에도 간호사 확보수준은 환자 만족도[A1], 간호사가 보고하는 환자안전 수준[A9] 등과 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 낙상[A18], 수술부위 감염[A16], 간호사 소진[A27], 초과근무시간[A36] 등과는 유의한 음의 상관관계를 보였다.

간호근무환경은 간호사 확보수준에 이어 두번째 다빈도로 조사된 구조 변수였다(n=21). 간호근무환경과의 관련성을 확인한 결과 변수로는 간호사가 보고하는 케어의 질이 4편으로 가장 많았으며, 모두 유의한 양의 상관관계를 보였다[A1,A25,A26,A29]. 그 다음의 빈도로 간호근무환경과 관련성이 조사된 결과 변수는 간호사 직무 만족도였는데(n=3), 2편의 연구[A26,A29]에서는 두 변수간 유의한 양의 상관관계를 보였으나 1편의 연구[A27]에서는 유의한 관련성이 없었다. 이외에도 간호근무환경은 환자 만족도[A1], 간호사 건강 상태[A29] 등과는 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 욕창[A1,A8], 낙상으로 인한 손상[A8], 수술 부위 감염[A25], 투약 오류[A8], 환자 사망[A6] 등과는 유의한 음의 상관관계를 보였다.

이 외에 조사된 구조 변수와 결과 변수의 관계를 살펴보면 다음과 같다. 간호 업무량은 환자 사망[A5], 환자의 인공호흡기 사용기간[A5], 그리고 재원기간[A5]과 유의한 양의 상관관계를 보였으나, 환자 낙상[A3,A18]과는 유의한 차이를 보이지 않았다. 초과근무시간은 간호사 소진[A21], 환자 욕창[A21], 환자 확인 오류[A21] 등과 유의한 양의 상관관계를 보였으며 간호사 직무 만족도[A21]와는 음의 상관관계를 보였다. 그리고 간호사 소진을 구조 변수로 조사한 연구에서는, 간호사 소진이 투약 오류[A28]와 유의한 양적 상관관계를 보였고 간호사가 보고하는 케어의 질[A28]과는 유의한 음의 상관관계를 보였다.

2) 과정 변수와 결과 변수의 관련성

과정 변수 중 가장 다빈도로 연구된 변수는 간호중재/교육/상담/카운셀링/간호처치로, 이는 결과 변수 중 환자의 삶의 질[A31], 자기효능감[A37], 만족도[A31] 등과 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 임상 문제로 인한 외래/응급실 방문[A23,A31], 병원 도착 후 치료까지의 시간[A14]과는 유의한 음의 상관관계를 보였다. 반면, 간호중재/교육/상담/카운셀링/간호처치는 요로감염[A22,A34], 환자 사망[A35], 보호자 자기효능감[A22]과는 유의한 상관관계를 보이지 않았으며, 재원기간과 재입원은 연구에 따라 통계적 유의성 유무에 차이를 보였다.

다음으로 많이 연구되었던 과정 변수는 간호업무누락으로, 이는 간호사 소진[A26], 이직 의도[A9], 환자안전 사고[A39]와는 정적 상관관계, 환자안전 수준[A9, A26], 직무 만족도[A9, A26]와는 음의 상관관계를 보였다. 반면 간호업무누락은 욕창 발생[A1], 요로감염[A1], 환자 만족도[A1]와는 통계적으로 유의미한 상관성을 보이지 않았다. 또한 간호업무누락은 간호사가 보고하는 케어의 질과 3편의 연구[A9,A26,A39]에서 유의한 음의 상관성을 보였으나 1편의 연구[A1]에서는 유의한 관련성을 보이지 않았다.

Ⅳ. 고찰

본 주제범위 문헌고찰 연구는 2010년 이후 동아시아 국가에서 연구된 간호민감지표를 확인하고, 변수 간 관련성을 파악하기 위해 수행되었다. 본 문헌고찰에 포함된 연구는 총 46편으로, 이들의 출판 년도를 5년 간격으로 구분하였을 때 2010년~2014년에는 10편, 2015년~2019년에는 27편, 2020년~2022년에 9편이 출판되어 간호민감지표 관련 연구가 꾸준하게 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 46편의 연구를 검토한 결과 동아시아 국가에서 주로 연구된 간호민감지표의 구조 변수로는 간호사 확보수준, 간호근무환경, 간호 업무량, 초과근무시간 등이 있었다. 과정 변수로는 간호 중재/교육/상담/카운셀링/간호처치와 간호업무누락이 주로 연구되었고, 결과 변수로는 환자 사망, 욕창 발생, 간호사가 보고하는 케어의 질 등이 주로 연구되고 있었다.

본 문헌고찰의 결과, 간호사 확보수준은 가장 다빈도로 조사된 구조 변수였으며, 이는 환자 중점 결과 변수인 낙상, 수술부위 감염 발생과 간호사 중점 결과 변수인 간호사 소진, 초과근무시간과 음의 상관관계가 있었다. 간호사 확보수준은 선행 간호민감지표 문헌고찰 연구에서도 가장 빈번하게 도출된 구조 변수로, 다수의 문헌에서 환자의 건강 결과나 간호사 결과와 유의한 관련이 있다고 보고하여 이 연구 결과와 일치하였다[11,12]. 이는 환자의 안전과 건강 결과를 향상시키기 위해, 의료기관이 적정 수준의 간호인력을 확보하고 유지하는 것이 필요함을 시사한다. 현재 우리나라는 간호관리료 차등제를 통해 의료기관이 적정 수준의 간호인력을 확보하도록 노력하고 있다. 하지만 간호관리료가 전체 입원료의 25%로 매우 낮게 책정되어 있고[23], 간호사 배치 수준의 차이에 따른 가감산폭이 낮아[24], 의료기관이 적정 간호인력 확충과 배치에 소홀할 수밖에 없다는 제한점을 가지고 있다. 실제로 우리나라 종합병원의 근무조별 간호사 1인당 환자수는 16.3명인 반면[25], 미국은 5.3명, 유럽은 5.4명~13.0명으로 보고되고 있어[26], 우리나라의 간호사 1인당 환자 수가 다른 선진국에 비해 높음을 알 수 있다. 따라서 정부는 의료기관의 간호사 확보수준을 지속적으로 모니터링하고, 간호관리료를 높이거나 간호사 배치 수준에 따른 가감산폭을 높이는 등 간호관리료 차등제를 개정함으로써 의료기관이 적정 간호인력을 확보하도록 감독하고 관리해야 한다.

간호근무환경 또한 많이 연구된 구조 변수 중 하나였는데, 좋은 간호근무환경은 간호사가 보고하는 케어의 질과 환자 만족도와 유의한 양의 상관관계가 있었으며, 반대로 욕창, 낙상으로 인한 손상과는 유의한 음의 상관관계가 있는 것을 확인하였다. 이는 좋은 간호근무환경이 높은 간호의 질[26], 환자의 낙상과 욕창 발생의 감소[27], 간호사의 소진과 직무 불만족의 감소[28]와 관련이 있다는 기존 선행 연구 결과와 일치하는 것으로, 간호근무환경은 환자와 간호사 모두에게 영향을 미치는 중요한 간호민감지표임을 확인할 수 있었다. 본 문헌고찰에 포함된 연구 중 간호근무환경을 측정한 7편의 연구는 모두 PES-NWI도구를 사용하여 간호사의 근무 환경을 측정하였다. 해당 도구는 간호의 질과 간호 실무에 영향을 미치는 간호근무환경 요소들을 측정하기 위해 개발된 것으로, 병원 운영에의 간호사 참여, 양질의 간호를 위한 기반, 충분한 인력과 물질적 지원, 간호사와 의사의 협력 관계, 그리고 간호관리자의 능력, 리더십, 간호사에 대한 지지의 5개의 영역으로 구성되어 있다[22]. PES-NWI는 국내외에서 모두 신뢰도와 타당도가 검증된 도구로[22, 29], 실제로 미국의 American Nurses Credentialing Center에서는 2006년부터 매년 간호서비스 평가를 통한 마그넷 인증 부여 시 PES-NWI 도구를 이용하고 있다[30]. 국내 의료기관에서도 신뢰도와 타당도가 확인된 측정 도구를 활용하여 간호근무환경을 주기적으로 평가함으로써, 간호근무환경 수준을 확인하고 간호근무환경 개선을 위해 어떠한 조직적 노력이 필요한지 파악하는 것이 필요하다[31].

이 연구의 결과, 과정 변수는 구조 변수나 결과 변수에 비해 사용 빈도가 적고, 변수 간 관련성 확인도 상대적으로 부족한 것으로 확인되었다. 이는 과정 지표의 활용이 불충분하고, 과정 변수와 결과 변수 간 관계를 확인하는 연구가 부족하다는 기존 선행문헌의 결과와 일치하였다[10,12]. 과정 변수 관련 연구가 미흡한 이유는 과정 변수가 다른 변수들에 비해 복잡하거나 주관적인 특성이 있고, 표준화된 측정 도구를 개발하고 정량화하기에 어렵기 때문으로 판단된다[10,32,33], 하지만 과정 변수는 의료의 질을 직접적으로 측정할 수 있는 중요 지표이며[34], 과정 변수와 결과 변수와의 상관관계를 확인하는 것은 환자에게 제공하는 간호의 질을 개선하고, 환자 건강 결과에 대한 간호의 기여도를 파악하는 데 필수적이다[32]. 따라서 과정 변수를 측정할 수 있는 표준화된 도구를 개발하고, 이를 활용하여 결과 변수와의 관련성을 확인하는 지속적인 간호 연구가 필요하다.

본 문헌고찰에 포함된 46편의 문헌 분석을 통해, 동일한 간호민감지표에 대해 일관되지 않은 정의와 다양한 측정 기준이 사용되고 있음을 확인하였다. 예를 들어, 구조 변수 중 하나인 간호사 확보수준의 경우 간호사-병상 비율, 간호사-환자 비율, 병원 간호사 수, 간호사가 인지하는 인력 배치의 적절성, 환자 1인 당 일 평균 간호 시간, 간호인력 구성과 같이 다양한 조작적 정의와 측정방법으로 연구되었다. 환자 결과 변수로 가장 많이 측정된 사망의 경우에도, 수술 후 사망, 퇴원 후 사망, 모든 원인으로 인한 사망, 병원 내 사망과 같이 환자 사망이라는 동일한 개념을 다양한 조작적 정의와 측정 방법을 사용하여 측정한 것이 관찰되었다. 동일 개념에 대해 연구자마다 다른 접근 방식과 측정 방법을 사용하는 것은 의료기관이나 국가 간 간호민감지표의 비교를 어렵게 하고, 연구 결과를 종합한 근거 창출을 제한하여 궁극적으로는 간호 질 평가를 어렵게 하며, 선행 간호민감지표 문헌고찰 연구에서도 지속적으로 지적되고 있는 문제이다[9,12,35]. 간호민감지표의 측정 방법을 표준화하기 위한 노력의 일환으로 미국의 NQF에서는 15개의 간호민감지표에 대한 표준화된 계산법을 제시하였는데, 예를 들어 낙상 발생률의 경우 낙상한 환자 수*1,000/총 입원 환자의 재원일로 계산하도록 권고하였다[13]. 국내의 경우 2018년 보건복지부에서 의료기관이 자발적으로 환자안전 활동에 대해 지표를 측정하고 관리할 수 있도록 환자 확인율, 낙상 발생 보고율, 손위생 수행률, 욕창 발생 보고율의 4가지 지표에 대한 측정 방법을 개발하고 보급하였다[36]. 하지만, 선행 문헌에서 파악된 간호민감지표에 비해 국내에서 조사하는 표준화된 지표의 수는 매우 제한적이므로, 연구자들의 합의를 통해 간호민감지표들을 지속적으로 표준화하여 보건의료서비스 제공 과정에서 간호의 기여를 파악하기 위한 노력이 필요할 것이다.

본 문헌고찰의 결과를 3편의 선행 문헌[11-13]에서 제시한 간호민감지표와 비교하였을 때, 간호사 확보수준, 간호근무환경, 욕창, 낙상, 폐렴 등은 서양과 동양 국가의 연구에서 공통적으로 도출된 간호민감지표임을 확인할 수 있었다. 흥미롭게도 서양의 선행 문헌에서는 간호사 이직을 중요한 간호사 중점 결과 지표로 사용하였으나, 본 문헌고찰에 포함된 동아시아 국가의 연구에서는 간호사 이직보다는 간호사 이직 의도를 연구의 변수로 사용하고 있음을 확인하였다. 서양국가에서 수행된 연구에서 이직률이 연구 변수로 사용된 이유 중 하나로, 미국에서는 2,000개 이상의 의료기관이 NDNQI를 통해 주기적으로 간호사의 이직률을 포함한 간호민감지표들을 보고하고 관리하기에 이직률을 포함한 지표 간 관련성을 확인하는 연구의 접근성이 용이하기 때문으로 사료된다[37]. 실제 이직이 발생한 이후에는 이직을 되돌리는 등의 중재가 어렵고, 행위 의도는 실제 행위 이행의 선행변수라는 행위 이론적 관점[38]을 근거로 이직 행위보다 이직 의도에 관심을 가지기도 하지만[39], 이직 행위와 이직 의도는 서로 구분되는 개념이며 영향 요인도 다를 수 있다고 알려져 있기에[40,41], 이직과 이직 의도가 모두 간호민감지표로 활용되는 것이 적절한지에 대한 추가 연구가 필요할 것이다. 특히, 우리나라 의료기관의 간호의 질을 평가하고 환자의 건강 증진에 대한 간호의 기여를 확인하기 위해서도 국가나 간호단체에서 의료기관별 이직률을 포함한 간호민감지표들을 수집하고 대상자의 익명성을 보장하는 수준에서 해당 지표를 연구로 활용할 수 있도록 관리하는 것을 제언한다. 선행 문헌[11-13]의 결과와는 다르게, 본 주제범위 문헌 고찰에 포함된 연구에서는 간호 업무량, 초과근무시간 등이 구조 변수로 사용되었는데, 이는 본 문헌고찰에 포함된 문헌 중 행정자료를 활용한 이차자료분석연구가 50%를 차지하여 행정자료에 포함되어 있는 자료를 최대한 활용하고자 하는 노력 때문이었을 것으로 사료되나, 이들을 간호민감지표로 선정하는 것이 적절한지에 대한 간호연구자들의 논의가 필요할 것이다. 또한, 보호자 자기효능감의 경우 본 문헌고찰에서 파악된 간호민감지표이나[A22], 서양 국가의 선행 연구에서는 확인되지 않은 변수이다. 이러한 차이는 유교사상과 가족의 가치를 중요하게 생각하는 동아시아 국가에서 보호자가 입원 기간 동안 환자의 침상 곁에서 환자 증상 모니터링, 일상 생활 돌봄, 정서적 지원 등 다양한 업무를 수행하는 사회문화적 맥락의 차이로 인해[42,43] 동아시아 국가 연구에서는 보호자 관련 변수가 간호민감지표로 도출된 것으로 사료되나, 해당 변수를 사용한 연구가 미미하여 추가 연구가 수행될 필요가 있다.

이 연구는 다음과 같은 제한점을 포함한다. 첫째, 간호민감지표는 선행 문헌고찰연구[11]에서도 지적하였듯이 다양한 용어(예: nurse quality indicator, nursing sensitive indicator, nurse quality matrix 등)로 사용되고 있어, 선행 문헌고찰의 검색 전략(search strategy)을 참고하여 간호민감지표로 사용되는 용어를 최대한 검색어에 포함하고자 하였다. 하지만, 이러한 특정 검색어의 사용으로 인해, 간호사 확보수준이나 환자 사망 등의 변수를 측정한 문헌이더라도 본 문헌고찰에서 사용한 검색어가 기술되지 않았다면 본 고찰의 범위에 포함되지 않았을 가능성이 있다. 이러한 제한점은 간호민감지표와 관련한 연구를 포괄적으로 포함하지 못하였을 가능성을 의미하며, 이는 이 연구 결과의 해석에도 주의를 요한다. 둘째, 문헌을 정확히 이해하고 분석하기 위해 논문의 출판 언어를 연구자가 이해할 수 있는 한국어와 영어로만 제한하여 검색을 실시하였다. 또한, 제한된 데이터베이스들을 이용하여 문헌을 탐색하였기에 특히 동남아시아에서 시행된 연구 중 일부가 포함되지 않았을 수 있다. 문헌고찰에서 출판 언어를 영어로 한정하는 것에 대한 우려는 선행 문헌에서도 지적한 바 있으나, 온라인 번역 프로그램이 영어가 아닌 언어로 작성된 논문 번역에 얼마나 정확도를 보이는 지, 그리고 번역된 내용이 영어로 출판된 논문과 동일한 품질을 보이는지에 대해서는 연구자가 중요하게 고민해야 하는 부분이기에[44] 본 문헌고찰에서는 연구자가 정확하게 이해할 수 있는 언어로 작성된 문헌만 포함하였으나, 이는 해당 주제의 문헌을 포괄적으로 포함하지 못하였을 수 있기에 이 연구의 제한점이 될 수 있다. 셋째, 이 연구는 2010년 이후 출판된 논문들로 제한되었기에, 2010년 이전에 출판된 간호민감지표 관련 연구는 포함하지 못하였다는 제한점을 가진다. 그러나 빠르게 변화하는 의료 환경에서 보다 현재의 실제 현장에 적용 가능한 결과를 제시할 수 있다는 점에선 긍정적인 의미가 있다.

Ⅴ. 결론

본 주제범위 문헌고찰 연구는 동아시아 국가에서 간호민감지표와 관련된 46편의 문헌을 분석하여 동아시아 국가에서 연구된 간호민감지표를 파악하고 변수 간 관련성을 확인하기 위해 수행되었다. 이 연구의 결과, 간호사 확보수준과 간호근무환경은 가장 빈번하게 연구되며, 환자 결과나 간호사 결과와 유의미한 관련성을 지속적으로 보이는 중요한 구조 지표임을 확인하였다. 이는 국외의 간호민감지표 선행 문헌고찰에서도 강조된 내용으로, 의료 질 향상을 위해 간호사 확보수준과 간호근무환경의 개선이 필요함을 시사한다. 과정 변수는 간호의 질을 가장 직접적으로 측정할 수 있는 지표임에도 불구하고 서양 국가와 동아시아 국가의 연구에서 구조 변수나 결과 변수에 비해 과정 변수에 대한 연구가 부족하므로, 과정 변수를 활용한 연구가 활발히 진행될 수 있도록 간호연구자들의 노력이 필요하다. 간호사 이직 의도와 보호자의 자기효능감 등 동아시아 국가의 연구에서만 파악된 변수들에 대해서는 이들을 간호민감지표로 선정하고 사용하는 것이 적절한지에 대한 추가 고찰이 필요할 것이다. 마지막으로, 간호민감지표 연구자 사이의 조작적 정의와 측정 방법에 대한 일관성 부족은 연구 결과를 통합한 근거 창출을 제한하기에, 간호연구자들의 합의를 통해 표준화된 간호민감지표가 제시되고 활용될 수 있기를 기대한다.

NOTES

Funding

This study was funded by the National Evidence-based Healthcare Collaborating Agency (NECA) under project number NC22-001, NC23-001 and by the Korean Society of Nursing Science.

Conflict of Interest

None

Figure 1.

Flow diagram of study selection process.

Table 1.

Characteristics of included studies.

Characteristic	Category	Number of study
Publication year	2010 ~ 2014	10
	2015 ~ 2019	27
	2020 ~ 2022	9
Country
Southeast Asia	Thailand	5
Southeast Asia	Singapore	1
Northeast Asia	Korea	21
	China	11
	Taiwan	6
	Japan	2
Setting	Hospital	43
Setting	Long-term care hospital	3
Study sample	Hospital	4
	Unit	1
	Patient	24
	Nurse	10
	Patient & nurses	7
Study method	Secondary data analysis	24
	Survey	13
	Intervention	9
Data Source	Hospital administrative data	20
	Survey data	13
	Survey data & hospital administrative data	13

Table 2.

Nursing–sensitive indicators in East-Asian hospitals.

Category	Sub–category	Variable	Frequency	Article#
Structure	Hospital–focused	Number of bed	1	A18
	Nurse-focused	Nurse staffing level¹⁾	29	A1, A2, A5, A6, A8, A9, A10, A13, A15, A16, A17, A18, A19, A20, A24, A25, A27, A30, A32, A33, A36, A38, A40, A41, A42, A43, A44, A45, A46
		Nursing work environment	7	A1, A6, A8, A25, A26, A27, A29
		Nurse workload²⁾	3	A3, A5, A18
		Nurse education level	2	A6, A30
		Overtime hours	2	A21, A40
		Years of nursing experience	1	A30
		Nurse burnout	1	A28
		Nursing system change	1	A7
Process	Nurse–focused	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	6	A11, A14, A22, A34, A35, A37
		Missed nursing care	3	A1, A9, A26
		Interpersonal process of care	1	A1
	Patient–focused	Patient experience with nursing care	1	A4
	Nurse–focused	Job satisfaction	7	A9, A14, A21, A26, A27, A29, A40
		Nurse burnout	3	A21, A26, A27
		Missed nursing care	3	A9, A25, A38
		Intent to leave or intent to stay	2	A9, A21
		Job performance	2	A36, A40
		Nurse health status	1	A29
		Fatigue	1	A29
		Overtime hours	1	A36
Outcome	Patient–focused	Mortality³⁾	17	A2, A3, A5, A6, A10, A11, A12, A13, A16, A20, A24, A32, A35, A36, A41, A43, A46
		Pressure ulcer	12	A1, A3, A8, A16, A17, A21, A30, A32, A38, A42, A44, A45
		Nurse–reported quality of care	9	A1, A9, A25, A26, A27, A28, A29, A38, A39
		Urinary tract infection	8	A1, A16, A22, A25, A32, A33, A34, A43
		Length of stay	8	A5, A14, A15, A31, A32, A35, A36, A46
		Readmission	6	A11, A12, A23, A31, A35, A37
		Pneumonia	5	A16, A17, A25, A30, A43
		Patient satisfaction	5	A1, A4, A14, A31, A38
		Fall	4	A3, A18, A28, A30
		Medication error	4	A8, A28, A33, A38
		Surgical site infection	4	A16, A17, A25, A38
		Nosocomial infection	4	A3, A28, A30, A41
		Bloodstream infection	3	A25, A32, A33
		Sepsis	3	A16, A17, A43
		Patient quality of life	3	A31, A35, A37
		Declined activities of daily living	3	A42, A44, A45
		Medical expenses	3	A15, A32, A33
		Use of restraint	2	A3, A38
		Shock/cardiac arrest	2	A16, A17
		Respiratory tract infection	2	A17, A32
		Respiratory failure	2	A16, A17
		Physiologic/metabolic derangement	2	A16, A17
		Central nervous system complication	2	A16, A17
		Patient survival	2	A19, A35
		Postoperative complication	2	A13, A17
		Ventilator weaning	2	A32, A33
		Visit to outpatient or emergency room with clinical problem	2	A23, A31
		Self–care ability	2	A11, A35
		Nurse–reported patient safety level	2	A9, A26
		Fall with injury	1	A8
		Gastrointestinal infection	1	A17
		Failure to rescue	1	A17
		Deep vein thrombosis	1	A16
		Gastrointestinal bleeding	1	A16
		Urinary catheter utilization	1	A45
		Unexpected tube self–extraction	1	A3
		Ventilator day	1	A5
		Abnormal level of consciousness	1	A7
		Patient self–efficacy	1	A37
		Caregiver self–efficacy	1	A22
		Patient complaint	1	A21
		Patient identification error	1	A21
		Nurse–patient communication error	1	A21
		Nurse–reported patient adverse event	1	A39
		Urinary incontinence	1	A45
		Pain	1	A7
		Nursing severity	1	A7
		Use of narcotics	1	A7
		Use of sedatives	1	A7
		Door to treatment time	1	A14
		Exercise capacity	1	A31

¹⁾ For Nurse staffing level, metrics to consider include the ratio of beds to nurses, the ratio of patients to nurses, the total number of nurses in hospital, the perceived staffing adequacy, the nursing care hours per patient day, and the overall skill mix of the nursing team.

²⁾ For Nurse workload, parameters encompass the total nursing hours, the current bed occupancy rate, the overall nursing needs, and the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation-II score.

³⁾ Mortality indicators include post–operative mortality, post–discharge mortality, all–cause mortality, in–hospital mortality, and the 30–day post-admission mortality rate.

Table 3.

Commonalities and differences in nursing–sensitive indicators identified in the reference literature and this current review

Category	Variable	NQF (2004)	Montavolo (2007)	Oner (2021)	This research
Structure	Nurse staffing level¹⁾	O	O	O	O
	Nursing work environment	O	O	O	O
	Nurse education level		O	O	O
	Years of nursing experience			O	O
	Patient acuity			O
	Patient turnover			O
	Nurse autonomy			O
	Nurse vacancy rate		O
	Work schedule			O
	Case mix			O
	Number of bed				O
	Nurse burnout				O
	Nurse workload²⁾				O
	Overtime hours				O
	Nursing system change				O
Process	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	O		O	O
	Pain management		O	O
	Maintenance of skin integrity			O
	Missed nursing care				O
	Interpersonal process of care				O
	Patient experience with nursing care				O
Outcomes	Pressure ulcer	O	O	O	O
	Falls	O	O	O	O
	Falls with injury	O	O	O	O
	Urinary tract infection	O	O	O	O
	Pneumonia	O	O	O	O
	Use of restraint	O	O	O	O
	Bloodstream infection	O	O		O
	Failure to rescue	O		O	O
	Job satisfaction		O	O	O
	Nurse turnover	O	O	O
	Medication error			O	O
	Deep vein thrombosis			O	O
	Sepsis			O	O
	Nosocomial infection			O	O
	Respiratory tract infection			O	O
	Mortality³⁾			O	O
	Shock/cardiac arrest			O	O
	Length of stay			O	O
	Patient/family satisfaction			O	O
	Nurse burnout			O	O
	Nurse reported quality of care			O	O
	Wound infection			O
	Adverse drug event			O
	Pulmonary embolism			O
	Pediatric peripheral intravenous infiltration rate		O
	Psychiatric physical/sexual assault rate		O
	Missed nursing care				O
	Intent to leave or intent to stay				O
	Job performance				O
	Nurse health status				O
	Fatigue				O
	Overtime hours				O
	Physiologic/metabolic derangement				O
	Central nervous system complication				O
	Postoperative complication				O
	Surgical site infection				O
	Gastrointestinal infection				O
	Patient survival				O
	Gastrointestinal bleeding				O
	Urinary catheter utilization				O
	Unexpected tube self–extraction				O
	Ventilator weaning				O
	Ventilator day				O
	Abnormal level of consciousness				O
	Readmission				O
	Visit to outpatient or emergency room with clinical problem				O
	Self–care ability				O
	Patient quality of life				O
	Patient self–efficacy				O
	Caregiver self–efficacy				O
	Patient complaint				O
	Patient identification error				O
	Nurse-patient communication error				O
	Nurse-reported patient safety level				O
	Nurse–reported patient adverse event				O
	Declined activities of daily living				O
	Urinary incontinence				O
	Pain				O
	Nursing severity				O
	Use of narcotics				O
	Use of sedatives				O
	Door to treatment time				O
	Medical expenses				O
	Respiratory failure				O
Exercise capacity				O

NQF=National quality forum.

²⁾ For Nurse workload, parameters encompass the total nursing hours, the current bed occupancy rate, the overall nursing needs, and the Acute Physiology and Chronic Health Enquire-II score.

³⁾ Mortality indicators include post–operative mortality, post–discharge mortality, all–cause mortality, in–hospital mortality, and the 30–day post-admission mortality rate.

Table 4.

Association between dependent variables and independent variables in included studies.

Sub–category	Outcome	Structure or process	Significant association							Non–significant association
Nurse–focused	Job satisfaction	Nurse staffing level¹⁾	A40							A27
		Overtime hours	A21
		Nursing work environment	A26	A29						A27
		Missed nursing care	A9	A26
	Nurse burnout	Nurse staffing level¹⁾	A27
		Overtime hours	A21
		Nursing work environment	A26							A27
		Missed nursing care	A26
	Missed nursing care	Nurse staffing level¹⁾	A9
	Intent to leave or intent to stay	Overtime hours	A21
	Intent to leave or intent to stay	Missed nursing care	A9
	Job performance	Nurse staffing level¹⁾	A36							A40
	Nurse health status	Nursing work environment	A29
	Overtime hours	Nurse staffing level¹⁾	A36
Patient–focused	Pressure ulcer	Nurse staffing level¹⁾	A1	A8	A16	A17	A30			A32	A45
		Overtime hours	A21
		Nursing work environment	A1	A8
		Nurse education level								A30
		Years of nursing experience								A30
		Missed nursing care								A1
	Fall	Nurse staffing level¹⁾	A18
		Nurse workload²⁾								A3	A18
		Nurse education level								A30
		Years of nursing experience	A30
		Number of bed								A18
	Fall with injury	Nurse staffing level¹⁾	A8
	Fall with injury	Nursing work environment	A8
	Medication error	Nurse staffing level¹⁾	A8
		Nursing work environment	A8
		Nurse burnout	A28
	Physiologic/metabolic derangement	Nurse staffing level¹⁾	A16							A17
	Central nervous system complication	Nurse staffing level¹⁾	A16							A17
	Postoperative complication	Nurse staffing level¹⁾	A13
	Urinary tract infection	Nurse staffing level¹⁾	A1	A16	A32	A33				A43
		Nursing work environment	A25							A1
		Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure								A22	A34
		Missed nursing care								A1
	Pneumonia	Nurse staffing level¹⁾	A16							A30
		Nursing work environment								A25
		Nurse education level								A30
		Years of nursing experience								A30
	Surgical site infection	Nurse staffing level¹⁾	A16
	Surgical site infection	Nursing work environment	A25
	Bloodstream infection	Nurse staffing level¹⁾	A32
	Sepsis	Nurse staffing level¹⁾	A17
	Nosocomial infection	Nurse staffing level¹⁾	A41							A30
		Nurse education level								A30
		Years of nursing experience								A30
	Gastrointestinal infection	Nurse staffing level¹⁾	A17
	Respiratory tract infection	Nurse staffing level¹⁾	A17							A32
	Mortality³⁾	Nurse staffing level¹⁾	A2	A6	A10	A16	A24	A41	A43	A5	A13	A32	A36	A46
		Nursing work environment	A6
		Nurse workload²⁾	A5
		Nurse education level	A6
		Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure								A35
	Shock/cardiac arrest	Nurse staffing level¹⁾	A16
	Failure to rescue	Nurse staffing level¹⁾	A17							A13
	Patient survival	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure								A35
	Gastrointestinal bleeding	Nurse staffing level¹⁾	A16
	Urinary catheter utilization	Nurse staffing level¹⁾	A45
	Ventilator weaning	Nurse staffing level¹⁾	A32
	Ventilator day	Nurse staffing level¹⁾	A5
	Ventilator day	Nurse workloadb	A5
	Abnormal level of consciousness	Nursing system change								A7
	Length of stay	Nurse staffing level¹⁾	A36	A46						A5	A32
		Nurse workload²⁾	A5
		Patient acuity
		Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A31	A35						A14
	Readmission	Nurse staffing level¹⁾	A12
	Readmission	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A11	A23	A31					A35	A37
	Visit to outpatient or emergency room with clinical problem	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A23	A31
	Self-care ability	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A11
	Patient quality of life	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A31
	Patient self–efficacy	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A37
	Caregiver self–efficacy	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure								A22
	Patient satisfaction	Nurse staffing level¹⁾	A1
		Nursing work environment	A1
		Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A31
Missed nursing care									A1
Interpersonal process of care		A1
Patient experience with nursing care		A4
Patient complaint	Overtime hours	A21
Patient identification error	Overtime hours	A21
Nurse–patient communication error	Overtime hours	A21
Nurse–reported quality of care	Nurse staffing level¹⁾	A9	A27						A39
	Nursing work environment	A1	A25	A26	A29
	Missed nursing care	A9	A26	A39					A1
	Nurse burnout	A28
Nurse–reported patient safety level	Nurse staffing level¹⁾	A9
	Nursing work environment	A26
	Missed nursing care	A9	A26
Nurse–reported patient adverse event	Nurse staffing level¹⁾								A39
Nurse–reported patient adverse event	Missed nursing care	A39
Declined activities of daily living	Nurse staffing level¹⁾								A42	A45
Urinary incontinence	Nurse staffing level¹⁾								A45
Pain	Nursing system change	A7
Nursing severity	Nursing system change	A7
Use of narcotics	Nursing system change								A7
Use of sedatives	Nursing system change	A7
Door to treatment time	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A14
Respiratory failure	Nurse staffing level¹⁾	A16
Exercise capacity	Nursing intervention/education/consultation/counseling/procedure	A31
Medical expenses	Nursing staffing¹⁾	A33							A32

²⁾ For nurse workload, parameters encompass the total nursing hours, the current bed occupancy rate, the overall nursing needs, and the Acute Physiology and Chronic Health Enquire-II score.

³⁾ Mortality indicators include post–operative mortality, post–discharge mortality, all–cause mortality, in–hospital mortality, and the 30–day post-admission mortality rate.

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APPENDICES

Appendix 1.

Database search strategy.

1. PubMed

No.	Query	Results
#1	“Nursing”[Mesh] OR “Nurses”[Mesh]	331,406
#2	nurs*	511,749
#3	korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR “hong kong” OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino*	951,255
#4	“Far East”[Mesh] OR “Asia, Southeastern”[Mesh]	602,373
#5	“sensitive outcome OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “compos- ite indicator” OR “quality index”	101,951
#6	“Patient Outcome Assessment”[Mesh] OR “Outcome Assessment, Health Care”[Mesh]	1,295,704
#7	#1 OR #2	660,456
#8	#3 OR #4	1,098,339
#9	#5 OR #6	1,373,907
#10	#7 AND #8 AND #9	1,077
#11	#10 Filters: from 2010–2022	842
#12	Filters: English, Korean	819

2. EMBASE

No.	Query	Results
#1	nursing’/exp OR ‘nurse’/exp	578,263
#2	nurs*	602,464
#3	korea:ab,ti OR china:ab,ti OR chinese:ab,ti OR japan:ab,ti OR taiwan:ab,ti OR ‘hong kong’:ab,ti OR monglia:ab,ti OR ‘east timor’:ab,ti OR ‘timor leste’:ab,ti OR brunei:ab,ti OR cambodia:ab,ti OR indonesia:ab,ti OR laos:ab,ti OR laotian:ab,ti OR malaysia:ab,ti OR myanmar:ab,ti OR singapor:ab,ti OR thai:ab,ti OR vietnam:ab,ti OR philippine:ab,ti OR filipino*:ab,ti	1,301,775
#4	Far East’/exp OR ‘Southeast Asia’/exp	758,657
#5	sensitive outcome’:ab,ti OR ‘sensitive indicator’:ab,ti OR ‘care metrics’:ab,ti OR ‘care indicator’:ab,ti OR ‘care measure’:ab,ti OR ‘outcome measure’:ab,ti OR ‘quality outcome’:ab,ti OR ‘quality indicator’:ab,ti OR ‘quality mea- sure’:ab,ti OR ‘outcome assessment’:ab,ti OR ‘composite indicator’:ab,ti OR ‘quality index’:ab,ti outcome assessment’/exp	131,100
#6	#1 OR #2	731,073
#7	#3 OR #4	832,761
#8	#5 OR #6	1,465,382
#9	#7 AND #8 AND #9	831,432
#10	#10 AND (2010:py OR 2011:py OR 2012:py OR 2013:py OR 2014:py OR 2015:py OR 2016:py OR 2017:py OR 2018:py	1,173
#11	OR 2019:py OR 2020:py OR 2021:py OR 2022:py)	1,053
#12	#12 AND ([english]/lim OR [korean]/lim)	1,039

3. CINAHL

No.	Query	Results
#1	(MH “Nurses+”)	247,120
#2	TI nurs* OR AB nurs*	610,568
#3	(MH “Far East+”)	141,343
#4	(MH “Asia, Southeastern+”)	38,148
#5	S3 OR S4	177,744
#6	TI(korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR hong kong OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino) OR AB(korea OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR hong kong OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino*)	219,609
#7	TI(sensitive outcome OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index”) OR AB(sensitive outcome OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index”)	38,046
#8	(MH “Outcome Assessment”) OR (MH “Outcomes (Health Care)+”)	563,275
#9	#1 OR #2	704,226
#10	#5 OR #6	272,904
#11	#7 OR #8	590,336
#12	#7 AND #8 AND #9	1,363
#13	#12 Published Date: 20100101–20221231	1,153
#14	#14 Narrow by Language: Korean, english	1,011

4. Scopus

No.	Query	Results
#1	TITLE–ABS–KEY (nurs*)	942,538
#2	TITLE–ABS–KEY korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR “hong kong” OR monglia* OR “east timor” OR timor–leste OR brunei* OR cambodia* OR indonesia* OR laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR sin- gapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino*)	3,623,139
#3	TITLE–ABS–KEY (“sensitive outcome” OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index”)	905,746
#4	#1 AND #2 AND #3	1,722
#5	#4 AND ((LIMIT–TO (PUBYEAR, 2022) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2021) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2020) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2019) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2018) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2017) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2016) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2015) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2014) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2013) OR LIMIT– TO (PUBYEAR, 2012) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2011) OR LIMIT–TO (PUBYEAR, 2010))	1,422
#6	#5 AND (LIMIT–TO (LANGUAGE, “English”) OR LIMIT–TO (LANGUAGE, “Korean”))	1,374

5. Cochrane library

No.	Query	Results
#1	MeSH descriptor: [Nursing] explode all trees	3,466
#2	MeSH descriptor: [Nurses] explode all trees	1,323
#3	#1 OR #2	4,534
#4	(nurs*):ti,ab,kw	48,448
#5	(korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR “hong kong” OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino*):ti,ab,kw	90,206
#6	MeSH descriptor: [Far East] explode all trees	12,022
#7	MeSH descriptor: [Asia, Southeastern] explode all trees	2,961
#8	(“sensitive outcome” OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “compos- ite indicator” OR “quality index”):ti,ab,kw	155,046
#9	MeSH descriptor: [Patient Outcome Assessment] explode all trees	1,394
#10	MeSH descriptor: [Outcome Assessment, Health Care] explode all trees	161,471
#11	#3 OR #4	48,709
#12	#5 OR #6 OR #7	90,378
#13	#8 OR #9 OR #10	282,913
#14	#11 AND #12 AND #13	716
#15	#14 with Cochrane Library publication date from Jan 2010	590

6. Web of science

No.	Query	Results
#1	Nurs* (Title) or Nurs* (Abstract)	309,774
#2	korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR hong kong OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino* (Title) or korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR hong kong OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino* (Abstract)	2,039,985
#3	sensitive outcome OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “out-come measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index” (Title) or sensitive outcome OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index” (Abstract)	106,578
#4	#1 AND #2 AND #3	216
#5	#4 Refined By: Publication Years: 2022 or 2021 or 2020 or 2019 or 2018 or 2017 or 2016 or 2015 or 2014 or 2013 or 2012 or 2011 or 2010	198
#6	#5 Refined By: Languages: English or Korean	197

7. Korean databases

Database	Search term	Category	Results
RISS	(간호 AND 결과) OR (간호 AND 지표)	학위논문	313
RISS	(간호 AND 결과) OR (간호 AND 지표)	국내학술지	80
KISS	(간호 AND 결과) OR (간호 AND 지표)	전체	34
NDSL	(간호 AND 결과) OR (간호 AND 지표)	전체(해외논문제외)	219

8. ProQuest dissertations & theses global

No.	Query	Results
#1	nurs*	55,855
#2	korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR hong kong OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino*	263,951
#3	“sensitive outcome” OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “compos- ite indicator” OR “quality index”	4,999
#4	#1 AND #2 AND #3	9
#5	#4 Limits applied: 2010–	4
#6	#5 Limits applied: English	4

9. WorldCat dissertations and theses

No.	Query	Results
#1	ti: korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR “hong kong” OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino* ti:”sensitive outcome” OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index” ti:nurs* [Filter by: Korean]	2
#2	ti: korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR “hong kong” OR Monglia* OR “east timor” OR Timor–leste OR Brunei* OR Cambodia* OR Indonesia* OR Laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino* ti:”sensitive outcome” OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index” ti:nurs* [Filter by: English]	185
#3	#1 OR #2	187

10. NDLTD

No.	Query	Results
#1	nurs* AND (korea* OR china OR chinese OR japan* OR taiwan* OR “hong kong” OR monglia* OR “east timor” OR timor–leste OR brunei* OR cambodia* OR indonesia* OR laos OR laotian* OR malaysia* OR myanmar* OR singapor* OR thai* OR vietnam* OR philippine* OR filipino*) AND (“sensitive outcome” OR “sensitive indicator” OR “care metrics” OR “care indicator” OR “care measure” OR “outcome measure” OR “quality outcome” OR “quality indicator” OR “quality measure” OR “outcome assessment” OR “composite indicator” OR “quality index”)	198
#2	#1 Publication year: 2010~	120
#3	#2 Language: English, Korean	20

Appendix 2.

List of studies included in scoping review.

A1. Boonpracom R, Kunaviktikul W, Thungjaroenkul P, Wichaikhum O. A causal model for the quality of nursing care in Thailand. International Nursing Review. 2019;66(1):130-8.

A2. Chang YC, Yen M, Chang SM, Liu YM. Exploring the relationship between nursing hours per patient day and mortality rate of hospitalised patients in Taiwan. Journal of Nursing Management. 2017;25(2):85-92.

A3. Chang LY, Yu HH. The relationship between nursing workload, quality of care, and nursing payment in intensive care units. The Journal of Nursing Research. 2019;27(1):1-9.

A4. Chen X, Zhang Y, Qin W, Yu Z, Yu JX, Lin Y, et al. How does overall hospital satisfaction relate to patient experience with nursing care? A cross-sectional study in China. BMJ Open. 2022;12(1):e053899.

A5. Chittawatanarat K, Sataworn D, Thongchai C. Effects of ICU characters, human resources and workload to outcome indicators in Thai ICUs: The results of ICU-RESOURCE I study. Journal of the Medical Association of Thailand. 2014;97(1):S22-30.

A6. Cho EH, Sloane DM, Kim EY, Kim SR, Choi MY, Yoo IY, et al. Effects of nurse staffing, work environments, and education on patient mortality: An observational study. International Journal of Nursing Studies. 2015;52(2):53542.

A7. Cho HY, Song X, Piao J, Jin Y, Lee SM. Automatic delirium prediction system and nursing-sensitive outcomes in the medical intensive care unit. Clinical Nursing Research. 2015;24(1):29-50.

A8. Cho EH, Chin DL, Kim SH, Hong OS. The relationships of nurse staffing level and work environment with patient adverse events. Journal of Nursing Scholarship. 2016;48(1):74-82.

A9. Cho SH, Lee JY, You SJ, Song KJ, Hong KJ. Nurse staffing, nurses prioritization, missed care, quality of nursing care, and nurse outcomes. International Journal of Nursing Practice. 2020;26(1):e12803.

A10. Chung W, Sohn M. The impact of nurse staffing on in-hospital mortality of stroke patients in Korea. Journal of Cardiovascular Nursing. 2018;33(1):47-54.

A11. Cui X, Zhou X, Ma LL, Sun TW, Bishop L, Gardiner FW, et al. A nurse-led structured education program improves self-management skills and reduces hospital readmissions in patients with chronic heart failure: A randomized and controlled trial in China. Rural and Remote Health. 2019;19(2):1-8.

A12. Han KT, Kim SJ, Jang SI, Hahm MI, Kim SJ, Lee SY, et al. The outcomes of psychiatric inpatients by proportion of experienced psychiatrists and nurse staffing in hospital: New findings on improving the quality of mental health care in South Korea. Psychiatry Research. 2015;229(3):880-6.

A13. Hirose N, Morita K, Matsui H, Fushimi K, Yasunaga H. Dose‐response association between nurse staffing and patient outcomes following major cancer surgeries using a nationwide inpatient database in Japan. Journal of Clinical Nursing. 2022;31(17-18):2562-73.

A14. Ho CHY, Rainer TH, Graham CA. Nurse initiated reinsertion of nasogastric tubes in the Emergency Department: A randomised controlled trial. Australasian Emergency Nursing Journal. 2013;16(4):136-43.

A15. Kim Y, Kim SH, Ko Y. Effect of nurse staffing variation and hospital resource utilization. Nursing & Health Sciences. 2016;18(4):473-80.

A16. Kim CG, Bae KS. Relationship between nurse staffing level and adult nursing-sensitive outcomes in tertiary hospitals of Korea: Retrospective observational study. International Journal of Nursing Studies. 2018;80:155-64.

A17. Kim CG, Kim JS. The association between nurse staffing levels and paediatric nursing‐sensitive outcomes in tertiary hospitals. Journal of Nursing Management. 2018;26(8):1002-14.

A18. Kim JH, Kim SJ, Park JH, Lee EH. Multilevel factors influencing falls of patients in hospital: The impact of nurse staffing. Journal of Nursing Management. 2019;27(5):1011-19.

A19. Kim YM, Kim JY, Shin SA. Relationship between the legal nurse staffing standard and patient survival after perioperative cardiac arrest: A cross-sectional analysis of Korean administrative data. International Journal of Nursing Studies. 2019;89:104-11.

A20. Kim YM, Kim SY, Lee KA. Association between registered nurse staffing levels and in-hospital mortality in craniotomy patients using Korean National Health Insurance data. BMC Nursing. 2020;19(1):36.

A21. Kim YM, Kim SY, Lee KA. Association between registered nurse staffing levels and in-hospital mortality in craniotomy patients using Korean National Health Insurance data. BMC Nursing. 2020;19(1):36.

A22. Lee KC, Chao YFC, Wang YM, Lin PC. A nurse–family partnership intervention to increase the self‐efficacy of family caregivers and reduce catheter‐associated urinary tract infection in catheterized patients. International Journal of Nursing Practice. 2015;21(6):771-9.

A23. Lee JH, Kang SM, Kim YA, Chu SH. Clinical outcomes of a nurse-led post-discharge education program for heart-transplant recipients: A retrospective cohort study. Applied Nursing Research. 2021;59:151427.

A24. Liang YW, Tsay SF, Chen WY. Effects of nurse staffing ratios on patient mortality in Taiwan acute care hospitals: A longitudinal study. Journal of Nursing Research. 2012;20(1):1-8.

A25. Liu J, You L, Zheng J, Ross AM, Liu K. Effects of work environment on quality of care in ICUs. Journal of Nursing Care Quality. 2016;31(3):1-8.

A26. Liu J, Zheng J, Liu K, You L. Relationship between work environments, nurse outcomes, and quality of care in ICUs: Mediating role of nursing care left undone. Journal of Nursing Care Quality. 2019;34(3):250-5.

A27. Nantsupawat A, Srisuphan W, Kunaviktikul W, Wichaikhum OA, Aungsuroch Y, Aiken LH. Impact of nurse work environment and staffing on hospital nurse and quality of care in Thailand. Journal of Nursing Scholarship. 2011;43(4):426-32.

A28. Nantsupawat A, Nantsupawat R, Kunaviktikul W, Turale S, Poghosyan L. Nurse burnout, nurse‐reported quality of care, and patient outcomes in Thai hospitals. Journal of Nursing Scholarship. 2016;48(1):83-90.

A29. Ogata Y, Sato K, Kodama Y, Morioka N, Taketomi K, Yonekura Y, et al. Work environment for hospital nurses in Japan: The relationships between nurses’ perceptions of their work environment and nursing outcomes. Nursing Open. 2021;8(5):2470-87.

A30. Wang L, Lu H, Dong X, Huang X, Li B, Wan Q, et al. The effect of nurse staffing on patient‐safety outcomes: A cross‐sectional survey. Journal of Nursing Management. 2020;28(7):1758-66.

A31. Wang LH, Zhao Y, Chen LY, Zhang L, Zhang YM. The effect of a nurse‐led self‐management program on outcomes of patients with chronic obstructive pulmonary disease. The Clinical Respiratory Journal. 2020;14(2):148-57.

A32. Yang PH, Hung CH, Chen YM, Hu CY, Shieh SL. The impact of different nursing skill mix models on patient outcomes in a respiratory care center. Worldviews on Evidence‐Based Nursing. 2012;9(4):227-33.

A33. Yang PH, Hung CH, Chen YC. The impact of three nursing staffing models on nursing outcomes. Journal of Advanced Nursing. 2015;71(8):1847-56.

A34. Yatim J, Wong KS, Ling ML, Tan SB, Tan KY, Hockenberry M. A nurse‐driven process for timely removal of urinary catheters. International Journal of Urological Nursing. 2016;10(3):167-72.

A35. Yu DS, Lee DT, Stewart S, Thompson DR, Choi KC, Yu CM. Effect of nurse‐implemented transitional care for Chinese individuals with chronic heart failure in Hong Kong: A randomized controlled trial. Journal of the American Geriatrics Society. 2015;63(8):1583-93.

A36. Yu SY, Kim TG. Evaluation of nurse staffing levels and outcomes under the government–recommended staffing levels in Korea. Journal of Nursing Management. 2015;23(4):479-86.

A37. Zhang P, Xing FM, Li CZ, Wang FL, Zhang XL. Effects of a nurse‐led transitional care programme on readmission, self‐efficacy to implement health‐promoting behaviours, functional status and life quality among Chinese patients with coronary artery disease: A randomised controlled trial. Journal of Clinical Nursing. 2018;27(56):969-79.

A38. Zhu Xw, You Lm, Zheng J, Liu K, Fang Jb, Hou Sx, et al. Nurse staffing levels make a difference on patient outcomes: A multisite study in Chinese hospitals. Journal of Nursing Scholarship. 2012;44(3):266-73.

A39. Zhu X, Zheng J, Liu K, You L. Rationing of nursing care and its relationship with nurse staffing and patient outcomes: The mediation effect tested by structural equation modeling. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2019;16(10):1672.

A40. Ko YK, Park BH. The relationship of the nursing work environment and nursing outcome among it’s nurses and content analysis of nurses’ workload. Korea Journal of Hospital Management. 2014;19(1):54-67.

A41. Kim MG. The impact of nurse staffing level on in-hospital death and infection in cancer patients who received surgery. Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society. 2017;18(4):408-17.

A42. Kim BH, Lee EJ. Effects of nursing staffing level and hospital grades on nursing sensitive patient outcomes in long-term care hospitals. Journal of Kyungpook Nursing Science. 2022;26(1):61-70.

A43. Kim YM, Cho SH, June KJ, Shin SA, Kim JY. Effects of hospital nurse staffing on in-hospital mortality, pneumonia, sepsis, and urinary tract infection in surgical patients. Journal of Korean Academy of Nursing. 2012;42(5):71929.

A44. Kim YM, Lee JY, Kang HC. Impact of nurse, nurses’ aid staffing and turnover rate on inpatient health outcomes in long term care hospitals. Journal of Korean Academy of Nursing. 2014;44(1):21-30.

A45. Kim EH, Lee EJ. Nursing outcomes of inpatient on level of nursing staffing in long term care hospitals. Journal of the Korean Data and Information Science Society. 2015;26(3):715-27.

A46. Cho SJ, Lee HJ, Oh JY, Kim JH. Inpatient outcomes by nurse staffing grade in Korea. Health Policy and Management. 2011;21(2):195-212.

Appendix 3.

General characteristics of studies included in scoping review. (N=46)

No	First author (Year)	Study design	Country	Sample	Data source
A1	Boonprcom (2019)	Cross–sectional study	Thailand	Hospital=9	Survey data (nurse, patient)
				Unit=121
				Nurse=819
				Patient=840
A2	Chang (2017)	Secondary data analysis	Taiwan	Hospital=35	Survey data (nurse, patient)
A2	Chang (2017)	Secondary data analysis	Taiwan	Unit=115	Survey data (nurse, patient)
A3	Chang (2019)	Secondary data analysis	Taiwan	Hospital=1	Hospital administrative data (ICU patient classification information system, nursing quality monitoring system, infection control monitoring system)
A3	Chang (2019)	Secondary data analysis	Taiwan	Unit=8
A4	Chen (2022)	Cross–sectional study	China	Hospital=1	Survey data (patient)
				Unit=36	Hospital administrative data (hospital information system)
				Patient=756	Hospital administrative data (hospital information system)
A5	Chittawatanarat (2014)	Secondary data analysis	Thailand	Hospital=87	Hospital administrative data (unit record, hospital database)
				Unit=155
				Patient=104,046
A6	Cho (2015)	Cross–sectional study	Korea	Hospital=14
				Unit=N/M	Survey data (nurse)
				Nurse=1,024	HIRA data
				Patient=76,036
A7	Cho (2015)	Quasi–experimental study	Korea	Hospital=1
				Unit=1	Survey data (nurse)
				Nurse=40 (post–test)	Hospital administrative data (EMR)
				Patient=145 (pre–test), 172 (post–test)
A8	Cho (2016)	Cross–sectional study	Korea	Hospital=58
				Unit=N/M	Survey data (nurse)
				Nurse=4,864	HIRA data
				Patient=113,426
A9	Cho (2020)	Cross–sectional study	Korea	Hospital=49	Survey data (nurse)
				Unit=156
				Nurse=2,114
A10	Chung (2018)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=615	NHIS data
				Unit=N/M	HIRA data
				Patient=11,819
A11	Cui (2019)	RCT	China	Hospital=1	Survey data (patient)
				Unit=N/M	Hospital administrative data (EMR)
				Patient=96 (E: 48, C: 48)
A12	Han (2015)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=81	NHIS data
				Unit=N/M
				Patient=21,315
A13	Hirose (2022)	Secondary data analysis	Japan	Hospital=787	Diagnosis procedure combination database
				Unit=N/M
				Patient=645,687
A14	Ho (2013)	RCT	China	Hospital=1	Survey data (nurse, patient)
				Unit=1	Hospital administrative data (emergency department records)
				Patient=22 (E:10, C:12)
A15	Kim (2016)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=222	NHIS data
				Unit=N/M
				Patient=22,289
A16	Kim (2018)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=46	HIRA data
				Unit=N/M
				Patient=3,665,307
A17	Kim (2018)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=46	HIRA data
				Unit=N/M
				Patient=608,017
A18	Kim (2019)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=275	NHIS data
				Unit=N/M
				Patient=60,049
A19	Kim (2019)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=121	NHIS data
				Unit=N/M
				Patient=1,696
A20	Kim (2020)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=203	NHIS data
				Unit=N/M
				Patient=46,779
A21	Kunaviktikul (2015)	Cross–sectional study	Thailand	Hospital=90	Survey data (nurse)
				Unit=N/M
				Nurse=1,524
A22	Lee (2015)	RCT	Taiwan	Hospital=1	Survey data (patient)
				Unit=2
				Patient=61 (E: 30, C: 31)
A23	Lee (2021)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=1	Hospital administrative data (EMR)
				Unit=N/M
				Patient=136
A24	Liang (2012)	Longitudinal Study	Taiwan	Hospital=32	Survey data (nurse)
				Unit=108
				Patient=756
A25	Liu (2016)	Secondary data analysis	China	Hospital=134	Survey data (nurse)
				Unit=134
				Nurse=1,890
A26	Liu (2019)	Cross–sectional study	China	Hospital=22	Survey data (nurse)
				Unit=22
				Nurse=459
A27	Nantsupawat (2011)	Secondary data analysis	Thailand	Hospital=39	Survey data (nurse)
				Unit=N/M
				Nurse=5,247
A28	Nantsupawat (2016)	Cross–sectional study	Thailand	Hospital=92	Survey data (nurse)
				Unit=N/M
				Nurse=2,084
A29	Ogata (2021)	Longitudinal study	Japan	Hospital=7 (Phase 1), 23 (Phase 2)	Survey data (nurse)
				Unit=N/M
				Nurse=1,020 (Phase 1), 3,421 (Phase 2)
A30	Wang (2020)	Cross–sectional study	China	Hospital=13	Survey data (nurse)
A30	Wang (2020)	Cross–sectional study	China	Unit=211	Hospital administrative data (EMR)
A31	Wang (2020)	RCT	China	Hospital=1	Survey data (patient)
				Unit=N/M	Hospital administrative data (EMR)
				Patient=154 (E:77, C: 77)
A32	Yang (2012)	Secondary data analysis	Taiwan	Hospital=1	Hospital administrative data (EMR, infection control unit records, quality management unit records, human resource unit records, hospital accounting records)
				Unit=1
				Patient=487
A33	Yang (2015)	Secondary data analysis	Taiwan	Hospital=1	Hospital administrative data (EMR, infection control unit records, quality management unit records, human resource unit records, hospital accounting records)
				Unit=1
				Patient=667
A34	Yatim (2016)	Quasi–experimental study	Singapore	Hospital=1	Survey data (nurse)
A34	Yatim (2016)	Quasi–experimental study	Singapore	Unit=1	Hospital administrative data (EMR)
A35	Yu (2015)	RCT	China	Hospital=1	Survey data (patient)
				Unit=N/M	Hospital administrative data (EMR)
				Patient=178 (E: 90, C: 88)
A36	Yu (2015)	Quasi–experimental study	Korea	Hospital=1	Survey data (nurse)
				Unit=1	Hospital administrative data (EMR)
				Nurse=17 (pre–test), 17 (post–test)
A37	Zhang (2018)	RCT	China	Hospital=1	Survey data (patient)
				Unit=N/M	Hospital administrative data (EMR)
				Patient=199 (E: 100, C: 99)
A38	Zhu (2012)	Cross–sectional study	China	Hospital=181	Survey data (nurse, patient)
				Unit=600
				Nurse=7,802
				Patient=5,430
A39	Zhu (2019)	Secondary data analysis	China	Hospital=181	Survey data (nurse, patient)
				Unit=600
				Nurse=7,802
				Patient=5,430
A40	Ko (2014)	Cross–sectional study	Korea	Hospital=1	Survey data (nurse)
				Unit=N/M
				Nurse=246
A41	Kim (2017)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=260	HIRA data
				Unit=N/M
				Patient=24,510
A42	Kim (2022)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=1,056	HIRA data
A42	Kim (2022)	Secondary data analysis	Korea	Unit=N/M	HIRA data
A43	Kim (2012)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=182	NHIS data
				Unit=N/M
				Patient=111,491
A44	Kim (2014)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=610	HIRA data
A44	Kim (2014)	Secondary data analysis	Korea	Unit=N/M	HIRA data
A45	Kim (2015)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=695	HIRA data
A45	Kim (2015)	Secondary data analysis	Korea	Unit=N/M	HIRA data
A46	Cho (2011)	Secondary data analysis	Korea	Hospital=1,182	HIRA data
A46	Cho (2011)	Secondary data analysis	Korea	Unit=N/M	HIRA data

ICU=Intensive care unit; N/M=Not mentioned; HIRA=Health Insurance Review and Assessment service; EMR=Electronic medical record; NHIS=National Health Insurance Service; RCT=Randomized controlled trial; E=Experimental group; C=Control group