A guide to using the Theoretical Domains Framework of behaviour change to investigate implementation problems

🧠 행동변화 이론을 활용한 Implementation 문제 해결 가이드

TDF(Theoretical Domains Framework)를 중심으로

의료나 보건 분야에서 현장에 근거기반 지침을 잘 적용하는 것, 즉 implementation은 말처럼 쉽지 않죠.
실제로는 "왜 이렇게 잘 안 될까?"라는 고민으로 끝나는 경우가 많습니다.

이런 상황에서 TDF(Theoretical Domains Framework)는 우리가 행동을 어떻게 이해하고 바꿀 수 있을지에 대해 이론적 틀을 제공해주는 아주 유용한 도구입니다.

이번 포스팅에서는 다음 논문을 바탕으로,
👉 TDF를 활용해 implementation 문제를 어떻게 접근하고 분석할 수 있을지
👉 실제 연구에서는 어떤 식으로 활용하는지
그 핵심 내용을 쉽게 정리해보려고 해요. 😊

🎯 TDF는 뭐가 좋은가요?

TDF의 가장 큰 장점은 다음 세 가지입니다:

1. 행동 변화의 이론적 기반을 제공해준다.
2. 변화를 방해하거나 촉진하는 다양한 요인을 포괄한다.
3. 문제 분석부터 개입 설계까지 체계적인 연결 고리를 제공한다.

연구진은 이렇게 말합니다:

"The benefits of using the TDF are that it provides a robust theoretical basis for implementation studies, good coverage of potential reasons for implementation problems and… a methodology for progressing from investigation to intervention."
(TDF를 사용하는 장점은 이행 연구에 강력한 이론적 기반을 제공하고, 문제의 잠재적 원인들을 잘 포괄하며… 탐색에서 개입으로 나아가는 방법론을 제공하는 데 있다.)

🔍 실제로는 어떻게 활용되나요?

TDF는 다음과 같은 6단계 절차를 따라 연구에 적용될 수 있어요.

1. 🎯 대상 행동 정하기 (Target Behaviour)

• “누가, 언제, 어디서, 누구와, 무엇을 다르게 해야 하는가?”를 명확히 정의합니다.
• 너무 추상적이지 않고, 너무 세부적이지도 않게 행동의 특이성(Behavioural Specificity)을 잡는 게 중요해요.

2. 🧩 연구 설계 선택 (Study Design)

• 잘 모르는 문제라면 정성적 인터뷰(qualitative interview)
• 요인 파악과 검증을 원하면 설문(survey)
• 인터뷰, 관찰, 문서 분석 등을 병행하면 삼각검증(triangulation) 효과도 낼 수 있어요.

3. 👥 표집 전략 (Sampling Strategy)

• 단일 참여자보다는 다양한 시각을 가진 이해관계자(stakeholders)를 포함하면 더 나은 통찰을 얻을 수 있어요.
• 예: 환자, 간호사, 관리자, 정책자 등

4. 🎤 인터뷰 질문지 구성 (Interview Schedule)

• 각 영역마다 열린 질문(open question) + 탐색 질문(follow-up prompts) 구성을 추천해요.
• 순서는 유연하게 구성하되, 대상 행동에 집중해서 대화를 이끌어야 합니다.

"There is no specific order in which the questions should be asked… we recommend flexibility in the order… to harness the natural flow of the conversation."
(질문의 고정된 순서는 없으며… 자연스러운 대화 흐름을 살릴 수 있도록 순서를 유연하게 운용할 것을 권장한다.)

5. 🗂 자료 수집 (Data Collection)

• 대면 또는 전화 인터뷰, 포커스 그룹 등으로 수집하며
• 보통 1:1 인터뷰는 25~45분, 포커스 그룹은 50~90분이 적당하다고 해요.

6. 🧠 자료 분석 (Data Analysis)

• 연역적 코딩(deductive coding) → TDF의 각 영역에 맞춰 분석
• 귀납적 분석(inductive analysis) → 신념 진술(belief statements)과 주제 도출

예: “guidelines are just guidelines”, “guidelines are not gospel” →
→ “I can make my decision outside the guidelines” 라는 신념 진술로 정리 가능

⏱ 이 연구 방법, 얼마나 오래 걸릴까요?

보통 전체 연구에는 약 12개월 정도가 소요된다고 해요.
물론 규모, 인력, 연구 목적(논문 vs 내부 평가)에 따라 수개월 ~ 24개월까지 다양합니다.

🌱 TDF, 어디에 쓸 수 있나요?

• 임상 지침의 이행 문제
• 환자 안전 개입 설계
• 공중보건 행동(예: 흡연, 운동)
• 환경 행동(예: 재활용, 에너지 절약)

TDF는 단순히 "왜 변화가 안 되는지"를 이해하는 데 그치지 않고, "어떻게 바꿔야 하는가"로 이어질 수 있도록 돕는 다리 역할을 해요.

🧩 COM-B 모델과의 연결

TDF는 COM-B 모델과도 연계가 가능해요.

"The central tenet of this model is that capability, opportunity and motivation interact to produce behaviour."
(COM-B 모델의 핵심 전제는 역량, 기회, 동기의 상호작용이 행동을 만든다는 것이다.)

COM-B는 전체 흐름을 단순하게 보고, TDF는 각각의 요소를 더 깊이 있게 분석하는 역할이라고 보면 돼요.
👉 특히 심리적 역량과 반영적 동기를 TDF는 훨씬 더 구체적으로 파고들 수 있습니다.

📍 마무리하며

이 가이드는 TDF를 활용해 implementation 문제를 다루고자 하는 사람들을 위한 실제적인 첫 안내서입니다.

그리고 향후 TDF의 적용 방식과 가이드도 계속 발전해 나갈 것이라고 전망하고 있어요.

배경 (Background)

조직, 서비스, 시스템에서 새로운 실천(new practices)을 도입하거나 기존의 실천을 변화시키는 것은 개인과 집단의 행동 변화를 요구한다. 행동을 변화시키기 위해서는, 해당 행동이 발생하는 맥락(context) 내에서의 행동에 영향을 미치는 요인들을 이해하는 것이 필요하다.

행동 이론(Behavioural theories)은 행동과 행동 변화를 조절한다고 가정되는 구조적·심리적 과정(structural and psychological processes)에 대한 명시적 설명을 제공하므로, 이행(implementation) 문제를 탐색하거나 이행 개입(intervention)을 설계하는 데 중요한 도구가 될 수 있다. 이러한 이론을 통해

• 행동 변화에 영향을 미치는 요인들(즉, 변화의 촉진 요인과 장애 요인)을 식별하고 [1, 2],
• 개입이 어떻게, 어떤 맥락에서 효과적인지를 설명하는 변화의 기제(mechanisms of change)를 이해하며 [3,4,5],
• 이행 개입을 설계하고 실행하는 데 이론적 근거를 제공할 수 있다는 점에서
  그 활용을 보다 명확히 해야 한다는 주장들이 지속적으로 제기되어 왔다 [6–13].

그러나 이러한 주장에도 불구하고, 전문가 실천을 변화시키기 위한 개입(intervention)을 평가한 체계적 문헌고찰(systematic reviews)에 따르면, 이론을 활용해 이행 문제를 평가하거나 개입 설계에 활용했다고 보고한 연구는 소수에 불과한 것으로 나타났다 [8,13,14].

이론적 영역 프레임워크(Theoretical Domains Framework, TDF)는 처음에 근거기반 권고사항의 이행과 관련된 의료 전문가의 행동에 영향을 미치는 요인을 식별하기 위해 개발되었으며, 2017년 4월 기준 Web of Knowledge 기준으로 800편 이상의 동료 평가 저널에 인용될 정도로 널리 활용되고 있다. TDF는 33개의 행동 및 행동 변화 이론을 종합하여 12개(후에 14개로 확장됨)의 영역으로 묶은 것이며 [15,16], 이론(theory)이 아니라 이론적 틀(theoretical framework)로서, 요소들 간의 검증 가능한 관계(testable relationships)를 제시하지는 않지만, 행동에 영향을 미치는 인지적, 정서적, 사회적, 환경적 요인들을 조망하는 이론적 렌즈로서의 역할을 한다.

TDF는 본래 보건 전문가의 행동을 이해하는 데 활용되었으나, 이후 행동 변화가 중요한 다양한 영역에도 적용되기 시작하였다. 예를 들어, 운동 장애 아동의 신체 활동을 증가시키거나 [17], 뇌졸중 생존자의 활동 수준을 향상시키는 것 [18]과 같은 환자 행동 변화에 적용되었으며, 노인의 외로움을 감소시키거나 [19], 일반 인구의 신체 활동을 촉진하는 데에도 활용되었다 [20]. 본 논문은 특히 이행 연구(implementation research)에 초점을 둔다.

TDF는 이행 연구에서 폭넓게 활용되고 있음에도 불구하고, TDF를 실제 연구에 어떻게 적용할 것인지에 대한 공식적 지침(formal guidance)은 아직 존재하지 않는다. 기존 연구에 따르면, 다양한 직종의 보건 전문가들은 TDF를 사용하면서 프로젝트 수행에 대한 자신감이 높아졌고, 보다 폭넓은 시각을 갖게 되었으며, 이행 문제와 잠재적 해결 방안을 이론적 관점에서 이해할 수 있게 되었다고 보고하였다. 반면, TDF 사용 시 시간과 자원의 부족, TDF를 실제 연구에 적용하기 위한 전문성 부족 등의 어려움도 보고되었다 [21]. 이에 따라, 연구 참가자들은 TDF 사용을 지원하기 위한 훈련(training)과 자원(resources)이 필요하다고 제안하였다.

본 가이드는 이러한 도전 과제를 해결하고, 이행에 관심이 있는 연구자와 실천가들이 TDF를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고자 한다.

이 가이드는 먼저 행동 이론을 활용해 이행 문제를 조사하고 해결해야 하는 근거를 제시하고, 이어서 TDF의 개발 배경 및 주요 활용 사례를 설명한다. 그 후, TDF를 적용한 연구 설계 방법론—대상 행동(target behaviour)의 선정과 명시, 연구 설계 결정, 표집 전략(sampling strategy), 인터뷰 스케줄 개발, 자료 수집 및 분석 등—을 구체적으로 안내한다. 특히 TDF 활용 시 가장 일반적인 접근법인 정성적 연구(qualitative approaches), 특히 인터뷰(interview) 기반의 연구를 중심으로 다루며, 기타 접근법도 간략히 소개한다. 본 가이드는 다양한 이행 연구 사례들을 통해 방법론적 및 실제적 고려사항을 구체적으로 설명하며, 마지막에는 TDF 사용의 한계, 도전 과제, 그리고 향후 기회에 대해 논의한다.

TDF의 개발 (Development of the TDF)

최근 사회 및 행동과학의 여러 분야를 아우르는 문헌 고찰에서 총 83개의 행동 및 행동 변화 이론(theories of behaviour and behaviour change)이 확인되었다 [22]. 이처럼 관련성이 있을 수 있고, 때로는 중첩되는 많은 수의 이론들 중에서 적절한 이론을 선택하는 일은 매우 도전적일 수 있다. 이러한 복잡성을 줄이고 이행 관련 실천가들이 이론을 보다 쉽게 접근할 수 있도록 돕기 위해, 행동 과학자들과 이행 연구자들로 구성된 팀이 협업하여 TDF(Theoretical Domains Framework)를 개발하였다 [15].

TDF는 이행과 관련된 질문에 가장 적절하다고 판단된 33개의 이론으로부터 추출한 128개의 이론적 구성요소(theoretical constructs)를 종합하여 만들어진 통합 이론 프레임워크(an integrated theoretical framework)이다. 이 프레임워크를 개발하기 위해 이 다학제적(cross-disciplinary) 전문가 집단은 다음과 같은 합의(consensus) 과정을 거쳤다:

1. 행동 변화와 관련된 이론 및 이론적 구성요소의 식별
2. 이 이론들과 구성요소들을 상위 수준의 이론적 영역(theoretical domains)으로 단순화
3. 각 이론적 영역의 중요성 평가
4. 다학제적 평가 및 통합(synthesis)을 통해 영역과 구성요소를 정제
5. 영역(domain) 목록의 타당화(validation)
6. 각 구성요소 및 영역에 대한 인식을 탐색하기 위한 인터뷰 질문 개발과 파일럿 테스트

이 프레임워크의 이론적 영역(domains)은 물리적·사회적 환경을 포함하고 있으나, 대부분은 개인의 동기(motivation) 및 역량(capability) 요인에 초점을 둔다. 구분의 명확성을 위해, TDF의 초판(original version)은 본 가이드에서 TDF(v1)으로 지칭된다.

이후 TDF는 독립적인 행동과학 전문가 집단에 의해 프레임워크의 구조와 내용을 최적화하기 위한 타당화 작업(validation exercise)을 거쳤다 [16]. 그 결과로 제시된 TDF 버전은 구조와 내용 면에서 기존 버전과 유사하였으며, 약간의 차이를 통해 84개의 이론적 구성요소를 포함한 14개 영역으로 정리되었다. 이를 본 가이드에서는 TDF(v2)로 지칭한다.

현재 TDF(v1)과 TDF(v2)는 모두 연구와 실무에서 사용되고 있으며, 두 버전이 구조적으로 유사하므로 사용자의 익숙함이나 선호도에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 두 버전의 비교표는 Table 1에 제시되어 있다.

발표된 이행 연구에서 TDF의 활용 (Use of the TDF in published implementation research)

TDF는 다양한 의료 환경(healthcare settings)과 임상 행동(clinical behaviours)에서 광범위하게 적용되어 왔으며, 이는 Implementation Science 저널에서 다룬 주제 시리즈(thematic series)의 주제로도 등장한 바 있다 (http://www.implementationscience.com/series/TDF) [23]. TDF는 다음과 같은 여러 목표와 연구 설계를 가진 연구들의 명시적 기초로 활용되었다:

1. 행동에 영향을 미치는 요인 식별(Identifying influences on behaviours): 특정 근거기반 행동을 이행하는 데 있어 장벽(barriers)과 촉진 요인(facilitators)을 탐색하는 연구들.
   1. 인터뷰 연구의 예로는 정신분열증 환자의 가족에게 가족 중재를 제공하는 데 있어 장벽과 촉진 요인을 조사한 연구 [24], 적혈구 수혈에 대한 연구 [25, 26], 인간 유두종 바이러스(HPV) 백신 접종에 대해 환자와 논의하는 데 있어 장벽과 촉진 요인을 조사한 연구 [27], 수술 전 검사를 정기적으로 주문하는 데 있어 장벽과 촉진 요인 [28], 무오류 처방을 위한 연구 [29], X-ray 없이 급성 요통을 관리하는 데 있어 장벽과 촉진 요인 [30], 치매 진단 및 관리 [31], 그리고 경미한 외상성 뇌 손상 관리 [32]를 포함한다. 설문지 연구의 예로는 손 위생에 대한 장벽과 촉진 요인 [33], 치과 제공자가 담배 사용 예방 및 금연 상담을 제공하는 데 있어 장벽과 촉진 요인 [34], 산파가 임산부와 함께 금연을 촉진하는 데 있어 장벽과 촉진 요인 [35]을 조사한 연구들이 있다.
2. 체계적인 개입 설계(Systematic intervention design):
   1. 예를 들어, 일반의사(GPs), 물리치료사(physiotherapists), 카이로프랙터(chiropractors)가 급성 요통을 관리하는 연구 [36, 37], 응급실 직원들이 경미한 외상성 뇌 손상을 관리하는 연구 [38], 병원 임상의들이 의심되는 바이러스성 뇌염 관리에 대한 국가 지침을 준수하는 연구 [39], 비위관(nasogastric tube) 사용의 안전한 사용을 촉진하는 지침 이행 연구 [40] 등이 있다.
3. 무작위 시험의 과정 평가(Process evaluations of randomised trials):
   1. 근거를 이행하는 효과를 더 잘 이해하기 위한 연구의 예로는 캐나다 CT Head Rule 시험에서 응급의학 의사들을 대상으로 한 연구 [41]가 있다.
4. 행동 변화 기법(behaviour change techniques)을 식별하는 방법과 보다 넓은 개입 전략(intervention strategies)을 설계하는 데 대한 지침 제공 [7, 42], [43].

TDF는 또한 보건 분야를 넘어서서 활용되었으며, 예를 들어 재활용 행동(recycling behaviours)과 관련된 행동을 변화시키는 데에도 사용되었다 [44]. TDF의 발표된 적용 사례에 대한 참고문헌은 추가 파일 1(Additional file 1)에 제시되어 있다.

방법 (Methods)

보건심리학(health psychology), 사회학(sociology), 이행 및 보건서비스 연구(implementation and health services research), 통계(statistics), 그리고 일반의학(general practice), 작업치료(occupational therapy), 카이로프랙틱(chiropractic)을 포함한 다양한 임상 분야(clinical disciplines)를 대표하는 캐나다, 영국, 호주의 연구자들이 2012년 12월에 3일간의 공동 회의(collaborative meeting)에 참여하였다. 이 회의에서는 이행 연구에서 TDF를 사용하는 과학적 근거의 현황을 논의하고, TDF의 활용을 발전시키기 위해 추가 개발이 필요한 영역을 식별하고자 하였다. 이 회의의 구체적인 목적은 다음과 같았다:

• TDF에 대한 현재의 근거(current evidence)를 검토한다.
• 근거의 공백(gaps in the evidence)을 식별하고, TDF의 활용을 증진하고자 하는 연구자와 정책 결정자들 사이의 국제적 협력 네트워크를 구축할 계획을 수립한다.
• TDF를 중심으로 한 일련의 연구 과제들(research agenda)을 개략적으로 정리한다.

참가자들은 TDF를 활용하여 이행 문제를 평가하거나, 개입을 설계하거나, 변화의 메커니즘을 이해한 경험을 가진 사람들이었다. 이들은 TDF 연구의 공백을 검토하고, TDF 사용에 대한 집단적 경험을 바탕으로, 이행 연구에서 TDF를 적용하려는 사람들에게 실질적인 도움이 되는 안내서(guide)가 필요하다는 데 공감하였다.

이 안내서를 제작하기 위해, 연구팀은 행동을 선택하는 것부터 자료를 분석하고 보고하는 데 이르기까지, TDF를 적용하는 데 필수적인 핵심 단계(key steps)들을 식별하였다. 그 후, 참가자들의 경험과 전문성을 결집하여 각 단계에 대해 상세히 설명하였다. 또한, 각 단계를 가장 잘 보여주는 문헌 속 사례들을 선정하여, 독자들이 TDF를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 구체적인 설명과 실제 적용 예시를 함께 제공하였다.

결과 (Results)

이 섹션에서는 TDF 기반 이행 연구에서 사용되는 다양한 방법들을 설명하되, 가이드는 주로 정성적 접근(qualitative approaches)—특히 인터뷰(interviews)와 포커스 그룹(focus groups)—에 중점을 둔다. TDF 기반 연구를 수행하기 위한 단계들은 표 2(Table 2)에 제시되어 있다.

표 2. TDF 기반 이행 연구 수행 단계 (Stages in conducting TDF-based implementation research)

TDF 기반 연구는 다음의 일련의 단계로 구성된다:

• 변화가 필요한 대상 행동의 선정 및 명확화
• 연구 설계의 선택
• 표집 전략의 결정
• 인터뷰 스케줄 개발
• 자료 수집 및 분석

각 단계는 구체적으로 설명되며, 발표된 이행 연구 사례에서 발췌한 예시와 함께 제시된다.

1. 대상 행동의 선정 및 명확화 (Select and specify the target behaviour/s)

가장 첫 번째 단계는, 이행 문제를 해결하기 위해 변화가 필요한 행동(behaviours)을 식별하는 것이다. 이러한 행동들은 그 행동이 수행되는 맥락(context) 안에서, 개인 내 다른 행동들이나 타인의 행동들과 상호 의존성(interdependence)을 가지는 경우가 많다. 또한, 해당 행동이 개별 의료 제공자(individual healthcare professionals)에 의해 수행되는지 혹은 의료팀(healthcare teams)에 의해 수행되는지 여부, 행동 수행 기회의 빈도 등도 행동의 복잡성(complexity)을 구성하는 중요한 속성들이다.

그 다음 단계는, 이러한 행동들을 다음의 질문에 기반하여 구체적으로 명시(specificity)하는 것이다: "누가, 무엇을, 언제, 어디서, 어떻게, 누구와 함께 다르게 해야 하는가?" 여러 개의 행동이 관련되어 있는 경우, 우선 1~2개의 핵심 행동부터 시작하는 것이 도움이 된다. 행동을 우선순위화할 때 고려해야 할 기준은 다음과 같다:

1. 그 행동이 얼마나 수정 가능(modifiable)할 것 같은가?
2. 그 행동이 임상 실천의 바람직한 변화를 이끌어내는 데 얼마나 중심적인 역할을 하는가?
3. '확산 효과(spillover effect)'—즉, 특정 행동의 변화가 관련된 다른 행동들에 미치는 긍정적 또는 부정적 영향 (문헌에서는 conflicting 또는 facilitating behaviours라고 표현됨) [45]
4. 측정 가능성(amenability to measurement)

이러한 선택 과정은 대개 문제에 대한 다양한 정보원에 근거한 정밀한 평가, 근거기반 권고사항과 실증 연구(출판된 연구 및 지역 연구)에 대한 신중한 검토를 통해 이루어진다. 어떤 행동을 우선 분석 대상으로 삼을지 결정하는 데에는 불가피한 트레이드오프(trade-off)가 존재한다.

행동을 더 명확하게 구체화할수록, 식별되는 촉진 요인과 장애 요인의 특이성(specificity)도 높아진다. 이 과정에는 다음과 같은 세 가지 측면이 포함된다:

1. 적절한 수준의 행동 특이성 수준(behavioural specificity)을 결정
2. 누가, 언제, 어디서, 어떻게 그 행동을 수행하는지를 명시
3. 해당 행동의 복잡성, 행동 순서(action sequences), 팀 수준 행동의 상호의존성 등의 속성을 고려

이제 각각의 측면을 구현된 이행 연구 사례들을 활용하여 설명한다.

행동을 매우 구체적으로 정의하면, 해당 행동에 대한 장애 요인과 촉진 요인을 식별할 가능성이 높아지며, 동시에 다양한 맥락에 적용될 수 있을 정도로 일반성도 확보해야 한다.
예를 들어, 1차 진료(primary care)에서 당뇨병 관리를 조사할 때,

• 보다 구체적인 서술:
  → “일반의(general practitioners)는 당뇨병 환자의 혈당 수치를 6개월마다 측정한다”
• 덜 구체적인 서술:
  → “일반의가 당뇨병 환자를 가이드라인에 따라 관리한다”

보다 구체적인 설명은 누가, 어떤 행동을, 얼마나 자주 수행하는지 명확히 제시하므로, 이행 문제의 근원이 되는 요인을 식별하는 데 더 효과적이다. 따라서, 변화를 목표로 하는 행동이 명확하게 정의될수록 연구 결과 해석의 가능성도 높아진다. 이 정의는 다음과 같은 항목을 포함해야 한다:

• 누가(who)
• 무엇을(what)
• 언제(when)
• 어디서(where)
• 얼마나 자주(how often)
• 누구와 함께(with whom) [43, 46, 47]

또한, 행동은 문제 행동(problem behaviour)이 아니라 목표 행동(target behaviour)의 형태로 정의되어야 한다. 예를 들어,

• “일반의는 인후통 환자에게 진통제 복용과 충분한 수분 섭취를 권고해야 한다” (목표 행동)
• “일반의가 인후통 환자에게 항생제를 처방하고 있다” (문제 행동)로 서술해서는 안 된다.

간혹, 한 가지 행동만을 독립적으로 정의하고 타겟팅하는 것이 불가능한 경우도 있다. 예컨대, 일반의가 당뇨병 조절을 개선하도록 돕는 개입을 설계할 경우, 10개 이상의 상호의존적 행동들이 함께 변화되어야 할 수 있다. 이런 경우에는 핵심 행동 두세 가지를 우선순위로 선정하는 방식이 도움이 된다.

표 3(Table 3)은 행동 특이성 원칙에 따라 의료 전문가의 행동을 구체화한 예시를 제시한다. 또한, 예를 들어 감염률 감소라는 목표(goal)는 정해져 있지만, 이를 달성하기 위해 어떤 행동이 필요한지 명확하지 않을 수 있다. 이런 경우에는 감사 자료(audit data)의 분석, 이해관계자와의 논의를 통해 관련 행동을 식별하고, 목표 행동에 대한 합의(consensus)를 도출할 수 있다.

2. 연구 설계 선택 (Select the study design)

다른 모든 연구와 마찬가지로, 적절한 연구 설계는 연구 질문(research question)과 해당 분야의 지식 수준(state of knowledge)에 따라 달라진다. 예를 들어,

• 이행 문제에 대해 알려진 것이 거의 없을 경우, 정성적 인터뷰(qualitative interviews)는 문제에 대해 더 깊이 탐색할 수 있는 연구 설계를 통해 보다 풍부한 자료(richer data)를 수집할 수 있다. 이러한 접근은 이론 기반 개입(theory-informed interventions)을 개발할 때, 개입에 포함되어야 할 내용에 대한 통찰을 제공할 수 있어 유용하다. 또한 이러한 방식은 개입의 작용 기전(mechanism of action)을 이해하는 데에도 유익할 수 있다.
• 반면, 문제와 그것에 영향을 미칠 수 있는 요인들에 대한 지식이 어느 정도 축적되어 있는 경우, 설문 조사(survey studies)는 더 많은 사람을 대상으로 행동 변화를 예측하는 요인이나 영역(domains)을 규명하거나, 개입의 작동 메커니즘(예: 매개 분석, mediation analyses)을 탐색하는 데 적합할 수 있다.

또한, 구조화된 관찰(structured observation)이나 문서 분석(documentary analysis)과 같은 방법은 인터뷰 또는 설문조사를 보완(supplement)하는 데 유용할 수 있으며, 데이터 삼각검증(triangulation)을 가능하게 한다. 그러나 이러한 방법들은 모든 TDF 영역을 포괄하기에는 한계가 있다. 예를 들어, 인지(cognitions)는 관찰 가능하지 않거나 문서로 기록되지 않기 때문이다.

현재까지 TDF는 주로 연구 프로그램의 탐색적(exploratory) 또는 형성적 단계(formative stage)에서 활용되어 왔으며, 문제 분석(problem analysis)과 개입 개발(intervention development)을 위한 기반을 제공하였다. 이에 따라, 대부분의 연구들은 보건 전문가들이 인식하는 TDF 관련 촉진 요인과 장애 요인을 탐색하기 위해 정성적 인터뷰(1:1 또는 포커스 그룹 인터뷰)를 사용해왔다.

그러나 TDF는 이외에도 다양한 연구 설계(research designs)에 적용될 수 있는 잠재력(potential)을 갖고 있으며, 향후 추가적인 방법론 개발이 가능한 분야로는 구조화된 관찰(structured observation), 문서 분석(documentary analysis), 사례연구 설계(case study designs) 등이 있다.

TDF는 설문지 연구(questionnaire studies)에도 활용된 바 있다 (표 4 참조). 현재까지 다음의 행동을 대상으로 TDF 기반으로 검증된(validated) 설문 도구가 3가지 발표되었다:

• 보건 전문가의 환자 안전 행동(patient safety behaviours)을 측정하는 도구 [48]
• 일반 인구의 신체 활동(physical activity)을 측정하는 도구 [20]
• 보편적 보건 전문가 행동(generic health professional behaviours)을 측정하는 도구 [49]

TDF는 또한 체계적 문헌고찰(systematic reviews)에서도 활용될 수 있는 가능성이 있다. 예를 들어, 다양한 연구들에서 행동에 영향을 미치는 요인들을 TDF의 이론적 영역에 따라 종합(synthesise)하거나 (표 5 참조), 효과 크기(effect size)를 이해하는 데 활용될 수 있다 (표 6 참조).

3. 표집 전략 결정 (Decide the sampling strategy)

표적 모집단(target population)에는 반드시 행동 변화의 당사자(adopters) 및 기타 관련 이해관계자(stakeholders)가 포함되어야 한다. 이들은 개인(individuals)(예: 임상의, 환자, 학생, 일반 대중), 쌍(dyads)(예: 임상의와 환자, 교사와 학생), 또는 팀(teams)(예: 임상의와 관리자 팀, 또는 기업 내 업무 그룹)일 수 있다. 변화가 일어나야 할 조직 수준(organisational level)은 개인, 팀, 조직, 또는 인구 집단 등 다양한 수준일 수 있다. 특히, 행동 유형이 다양하고 수행 주체가 여러 개인 혹은 집단일 경우, 변화는 조직의 여러 수준에 걸쳐 조정(coordinated)되어야 할 수 있다 [50].

이행 연구에서 표집 전략을 결정할 때 고려해야 할 주요 도전 과제들이 있다. 우선, 대부분의 연구는 자기보고(self-report) 자료에 의존해왔으며, 참여자들은 문제에 대해 편향된 시각(biassed views)을 가질 수 있고, 실패의 원인을 내적 요인(예: 능력, 노력)보다는 외적 요인(예: 환경, 타인)으로 돌리는 경향이 있다 [51, 52]. 따라서, 여러 관점(multiple perspectives)을 포함하는 것이 중요하며, 가능하다면 다양한 자료원(data sources)을 활용해야 한다. 예를 들어,

• 행동에 영향을 주는 요인에 대한 임상의의 자기보고 자료(interviews and/or surveys),
• 실제 임상 실무와 정책 문서(practice and policy documents),
• 행동에 대한 직접 관찰(direct observation) 등이 있다 [53, 54].

이렇게 다양한 자료를 통합하면, 연구 결과의 타당성(validity)이 높아질 수 있다. 이러한 통합을 삼각검증(triangulation)이라 하며, 이는 “문제를 다양한 방법으로 연구하여 보다 포괄적인 그림을 얻는 과정”이다 [55]. 연구자들은 여러 가지 삼각검증 기법(triangulation techniques)을 사용할 수 있으며, 분석 단계나 해석 단계에서 통합이 이루어질 수 있다 (관련 방법 개요는 O’Cathain 외 [55] 참고).

인터뷰나 포커스 그룹 연구의 표본 크기(sample size)는 일반적으로 표집 절차(sampling procedure)와 연구 대상이 되는 이행 문제에 따라 달라진다. 예를 들어, 최대 변이 목적의 유의표집(purposive sampling for maximum variation)이 사용될 수 있다. 그러나 사전에 최소 표본 수(minimum sample size)를 명시하는 것이 권장된다.

Francis 외 연구자들에 따르면, 초기 자료 분석을 위해 최소 10회의 인터뷰를 실시하고, 이후 새로운 주제가 더 이상 나타나지 않을 때까지 추가로 3회의 인터뷰를 실시하는 것이 바람직하다고 한다 (stopping criterion, 정지 기준) [56]. 표본 크기는 또한 다음에 따라 달라질 수 있다:

• 연구가 다양한 직종의 보건 전문가들을 포함하는지 여부
• 이들이 통합적으로 분석되는지, 또는 집단별로 구분 분석되는지 여부

복수의 전문가 집단이 포함되며, 이들을 집단별로 분석하고자 할 경우에는, 각 집단에 대해 최소 10명 + 추가 3명의 인터뷰가 권장된다 (Francis 외 [56]).

표 7(Table 7)은 TDF 기반의 정성적 인터뷰 연구에서 최대 변이를 확보하기 위한 전문가 집단 선택 사례를 보여준다. 또한, 모든 이해관계자(stakeholders)를 포함하는 포커스 그룹(focus groups)은 다양한 시각을 수렴하고, 행동에 영향을 주는 외부 요인에만 주목하려는 경향을 줄이는 데 유용할 수 있다. 특정 진료 환경(specific care setting)을 중심으로 포커스를 둘 경우, 최소 3개 그룹의 구성이 권장된다.

4. 인터뷰 스케줄 개발 (Develop interview schedule)

인터뷰 스케줄 (Interview schedule)

다른 모든 인터뷰 기반 연구와 마찬가지로, TDF 기반 인터뷰 연구에서 핵심 단계 중 하나는 인터뷰 스케줄(interview schedule)의 개발이다. 연구자들은 대상 모집단(target population)에 적합한 언어를 사용하는 것을 권장하며, 스케줄을 사전 시험(pilot)하여 질문이 제대로 이해되는지를 확인해야 한다.

일반적으로 인터뷰 스케줄은 다음과 같은 구조를 갖는다:

• 각 이론적 영역(theoretical domain)에 대해 응답자의 초기 반응(first response)을 유도하기 위한 개방형 질문(open-ended question)을 포함하고,
• 그 후에는 더 깊은 탐색을 위한 추가 질문(follow-up prompts)이 이어진다.

각 질문은 특정 대상 행동(target behaviour)에 직접적으로 초점을 맞추어야 한다. TDF는 특정 행동에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인들을 포괄적으로 고려하도록 설계된 프레임워크이므로, 질문을 던지는 순서에 대한 고정된 규칙은 없다. 오히려, 인터뷰 도중 응답자가 아직 다루지 않은 영역에 해당하는 정보를 자발적으로 제공하는 경우, 대화의 자연스러운 흐름에 따라 해당 영역을 먼저 다루도록 유연성 있게 구성하는 것이 바람직하다.

다룰 영역의 수와 각 영역 내 질문 수는 대상 행동과 기존의 연구 증거에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 기존 연구에서 특정 영역이 해당 행동과 관련성이 낮다고 입증된 경우, 연구자는 그 영역에 대한 질문은 생략하고, 더 관련성이 높은 영역을 심층적으로 탐색하는 데 집중할 수 있다.

그러나, 모든 정성 연구와 마찬가지로, TDF를 활용한 코딩(coding)은 인터뷰 전사(interview transcript)에 있는 텍스트만을 분석할 수 있다. 즉, 질문이 제시되지 않은 영역에 대한 데이터는 생성되지 않으므로, 해당 영역은 코딩할 수 없다. 따라서 연구자는 모든 영역을 포함할 가치와 대상 행동에 대한 기존 증거를 균형 있게 고려하여 인터뷰 스케줄 구성의 범위를 결정해야 한다.

또한, 각 영역의 이론적 내용에 대한 깊이 있는 이해와, 이행 문제의 맥락(context)에 대한 인식은, 인터뷰 스케줄이 유용한 정보를 최대한 이끌어내는 데 큰 도움이 된다. 기존에 개발된 TDF 기반 설문지(questionnaires)는 인터뷰 스케줄을 개발하는 데 유용한 참고자료가 될 수 있다 [20, 48, 49].

TDF 영역을 탐색하기 위한 인터뷰 질문의 예시는 Huijg 외 연구 [49]에서 가져온 것으로, 부록 2(Additional file 2)에 제시되어 있다.

5. 자료 수집 (Collect the data)

TDF(Theoretical Domains Framework)를 활용한 자료 수집은 다음 중 하나 또는 그 이상의 방법을 통해 이루어질 수 있다:

• 인터뷰(interviews)
• 설문조사(surveys)
• 관찰(observation)
• 문서 분석(documentary analysis)

예를 들어, 병원 내 패스웨이(care pathway)를 구현하여 패혈증 사망률을 감소시키기 위한 연구에서는, TDF를 활용하여 다음과 같은 방식으로 자료를 수집하였다:

• 치료 팀과의 인터뷰
• 병동 직원의 행동 관찰
• 병원 프로토콜 분석
  그리고, 관찰 및 인터뷰를 통해 식별된 행동 변화 기법(behaviour change techniques)은 TDF의 각 영역과 연계(mapping)되어 작용 기전(mechanisms of action)을 밝히는 데 활용되었다 [54].

인터뷰는 개인 또는 그룹 단위로 실시할 수 있으며, 대면(face-to-face) 또는 전화(telephone)를 통해 진행할 수 있다.
연구자들의 경험에 따르면,

• 1:1 인터뷰는 평균 25~45분
• 포커스 그룹 인터뷰는 평균 50~90분 정도 소요되었지만,
  이 역시 조사 대상이 되는 행동의 수에 따라 달라질 수 있다.

모든 인터뷰에서와 마찬가지로, 추가 질문(follow-up questions)은 각 이론적 영역이 대상 문제에 어떻게 기여하는지, 혹은 어떻게 변화 유도에 활용될 수 있는지를 심층적으로 이해하기 위한 핵심이다.

예를 들어,

• “당신은 x를 수행하는 데 얼마나 자신이 있습니까(how confident are you in doing x)?”라는 질문 다음에,
• “어떤 점이 당신을 그렇게 자신 있게 만들었나요(what has made you confident)?”라는 후속 탐색 질문을 이어가면,

참여자는 자신의 자신감(confidence)에 대해 구체적으로 설명할 수 있게 되고, 동시에 자신감을 제한하는 상황에 대해서도 성찰할 기회를 가질 수 있다. 대화의 초점을 명확한 대상 행동(target behaviour)에 고정시킴으로써, 일반적인 문제 논의로 흐르는 것을 방지할 수 있다. 또한, 연구 자료를 개발할 때와 마찬가지로, 인터뷰어가 각 영역을 구성하는 이론적 개념(theoretical constructs)을 충분히 이해하고 있다면, 보다 적절하고 깊이 있는 탐색(probing)이 가능하다.

6. 자료 분석 (Analyse the data)

TDF(Theoretical Domains Framework)는 다양한 학문 분야의 연구자 및 실무자들이 사용할 수 있도록 설계되었다. 사용자가 특정 이론의 전문가일 필요는 없지만, 각 영역(domains)과 그 영역이 나타내는 이론적 구성요소(theoretical constructs)에 대한 충분한 이해는 자료 해석을 용이하게 하는 데 매우 중요하다.

자료 분석은 다음의 두 가지 방식으로 이루어질 수 있다:

• 연역적 분석(deductive analysis): TDF를 분석 틀로 활용하여 내용 분석(content analysis)을 수행
• 귀납적 분석(inductive analysis): 텍스트로부터 주제를 도출한 후, 이를 TDF의 영역과 연계하여 해석

일부 연구팀은 이 접근을 바탕으로 예측 설문지(predictive questionnaires)를 설계하여, 정성 분석에서 생성된 가설을 검증하기 위한 정량 데이터를 수집하는 데 활용하기도 하였다 (그림 1 참조). 개입 설계자(intervention designers)는 식별된 이론 영역으로부터 행동 변화 기법(behaviour change techniques)을 다음 중 한 방식으로 선택할 수 있다:

• 검증된 연결(validated linkages)을 활용해 직접 이론 영역으로부터 선택 [7, 42]
• 또는, Behaviour Change Wheel(행동 변화 휠)에 연결하여, 개입 기능(intervention functions), 정책 범주(policy categories), 행동 변화 기법(behaviour change techniques) 선택을 안내받는 방식 [43]

코딩 가이드라인 개발 (Develop a coding guideline)

코딩 가이드라인(coding guideline)이란, 특정 데이터셋에 TDF를 어떻게 적용할 것인지에 대한 명확한 지침들(explicit statements)을 말한다. 이러한 지침은, 어떤 텍스트 조각(text segment)이 행동 변화를 유도하는 데 도움이 될 가능성이 있는 특정 영역을 나타내는지에 대해, 연구자의 신뢰 수준(confidence in interpretation)을 판단하는 데 참고가 된다. 코딩 가이드라인은 인터뷰 스케줄을 개발할 때 함께 제작되어야 하며, 자료 수집이 진행되는 동안 반복적으로 갱신(iteratively updated)되어야 한다. 두 명의 연구자가 독립적으로 코딩을 수행하는 방식은, 해석의 불일치(discrepancies)를 논의하고 코딩 가이드라인을 세련화(refine)하여, 코더 간 신뢰도(reliability)를 수용 가능한 수준까지 높이는 데 유용하다.

코딩 과정에서 어려움이 발생하는 경우는, 인터뷰어가 응답자의 발화를 충분히 탐색(probe)하지 않아 해당 응답이 어떤 영역과 관련되는지 명확하지 않은 경우가 많다. 따라서, 자료 수집이 종료된 후가 아니라 진행 중에 인터뷰 전사본(transcripts)을 검토함으로써, 이해 수준이 높아짐에 따라 인터뷰 스케줄을 조정(refine)할 수 있고, 더 많은 정보가 생성되도록 설계 개선이 가능하다. 또한, 코딩 팀(coding team)의 많은 불확실성은 다음의 조건이 충족될 경우 예방하거나 해결할 수 있다:

• 인터뷰어가 해당 이행 문제에 대해 잘 알고 있고,
• TDF에 대한 이해가 있으며,
• 기존의 TDF 활용 연구들을 숙지하고 있을 경우

연역적 분석 (Deductive analyses)

인터뷰 전사 자료를 이론적 영역에 따라 코딩하기 (Coding interview transcripts into theoretical domains)

코딩은 참여자의 응답을 전사본(transcript)에서 읽는 것에서 시작하며, 각 응답이 TDF의 영역 정의나 해당 영역 내 구성요소(constructs)와 얼마나 관련이 있는지를 고려한 후, 이를 하나 이상의 이론적 영역(theoretical domains)에 귀속시킨다. 이러한 방식은 지침적 내용 분석(directed content analysis) 기법에 해당하며, 이론과 기존 연구 결과를 토대로 정성 자료의 의미를 해석하고 초기 코드(initial codes)를 생성한다 [57]. TDF 사용에 익숙하지 않은 초심자에게는 다음을 권장한다:

• 모든 코딩된 텍스트가 반드시 대상 행동(target behaviour)과 관련되어 있어야 하며,
• 인터뷰 참여자나 포커스 그룹 참가자가 언급할 수 있는 비관련 행동(other behaviours)에는 코딩하지 않도록 주의할 것.

TDF의 각 영역은 행동에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인을 넓게 포괄하기 위해 고안되었지만, 그 목적은 중요한 영역들을 더 심층적으로 탐색하는 데 있다. 일부 텍스트는 여러 영역에 해당되는 것처럼 보일 수 있다. 예를 들어, 의료인의 모든 행동은 맥락(context)에 따라 달라질 수 있기 때문에, 모든 응답을 환경 및 자원(environmental context and resources) 영역에 코딩하고 싶은 유혹이 생긴다. 하지만 이는 지나치게 단순화된 가정(simplistic assumption)이다. 다른 TDF 영역들은 맥락 요인을 보다 세분화하여 실제로 변화가 가능한 요소(amenable to change)를 식별하는 데 도움을 준다. 예컨대:

• 사회적 맥락(social context) → 사회적 영향(social influence)
• 맥락에 의해 유도되는 보상(reinforcement)
• 상황 특이적인 자기 효능감(beliefs about capabilities)
• 조직이 특정 행동을 더 쉽게 혹은 어렵게 만드는 구조적 요인(organisational constraints or facilitators)

따라서, 텍스트는 핵심 주제를 가장 잘 반영하는 영역에 코딩되어야 하며, 모든 것을 하나의 영역에 넣으려는 경향은 피해야 한다.

TDF 경험이 없는 연구자는 초기에 자주 만나서 코딩 방식과 문제점을 논의하는 것이 중요하다. 일정 수준 이상 익숙해진 이후에는, 두 명의 연구자가 독립적으로 데이터를 TDF 이론 영역에 따라 코딩하는 것이 바람직하며, 이때는 사전 합의된 코딩 가이드라인(coding guideline)을 활용해 신뢰도(reliability)를 높이는 것이 좋다.

코딩 불일치 해결 (Resolving coding disagreements)

코딩 시 의견 불일치(disagreements)는 드물지 않으며, 이러한 논의는 단순한 기술적 과정뿐 아니라 연구의 본질적 질문에 대한 통찰을 제공할 수도 있다. 코더 간 합의(consensus)를 촉진하기 위해, 다음의 과정을 추천한다:

• 각 코더가 코딩된 텍스트에 대한 자신의 해석(key meaning)을 설명하고,
• 해당 영역을 선택한 이유를 논리적으로 제시하며,
• 왜 다른 영역으로 코딩하지 않았는지에 대한 반론도 함께 제시하고,
• 서로의 입장을 충분히 청취하고 논의할 기회를 제공해야 한다.

만약 합의가 이루어지지 않는 경우, 해당 주제에 대한 전문가 및 TDF와 이론에 정통한 숙련 연구자와 논의하여 텍스트와 이론적 영역 간의 적절한 연계를 도출할 수 있다. 그래도 하나의 영역으로 합의되지 않을 경우, 양 코더가 선택한 모든 영역에 텍스트를 이중으로 코딩함으로써 합의(consensus)를 형성할 수 있다. 각 텍스트가 어느 이론 영역에 귀속되었는지를 명확하게 문서화(documentation)하는 것이 중요하다.

표 8(Table 8)은 이 과정을 실제로 보여준다.

자료 포화 (Data saturation)

자료 포화(data saturation)는, 수집된 자료가 더 이상 새로운 정보를 제공하지 않을 때에 도달한다. 자료 수집과 분석을 동시에 진행(concurrent)하면, 최종 표본 크기 결정에 도움이 된다 [58]. 자료 포화에 영향을 미치는 요인은 다음과 같다:

• 연구 설계나 범위(scope) [59]
• 대상 모집단의 이질성(heterogeneity) [60]
• 이행 문제의 복잡성(nature of the implementation problem) [61]

신뢰도 (Reliability)

두 명의 코더 간 신뢰도(inter-coder reliability)는 카파 계수(kappa score)와 같은 지표로 측정될 수 있다 [28]. 단순 일치율(percentage agreement)을 계산하는 방식도 사용 가능하다 [62].

• 카파 계수 > 0.6, 또는
• 일치율 > 60%일 경우,
  두 코더 간 신뢰도는 수용 가능하다(acceptable reliability)고 판단된다 [63].

또한, Cohen의 kappa가 한계가 있을 때 부정적 일치를 보정하는 PABAK kappa도 사용할 수 있다.

통계 소프트웨어 (Statistical software)

NVivo와 같은 질적 분석용 소프트웨어(qualitative analysis package)는 다음을 가능하게 한다:

• 자료의 저장, 검색, 코딩, 수정, 재코딩
• 자료의 체계적 구성 및 연구자 간 공유
• 신뢰도 분석

이러한 도구는 분석자의 효율성과 코딩 일관성을 높이는 데 유용하다.

귀납적 분석 (Inductive Analyses)

주제 및 신념 진술 도출 (Generating themes and/or belief statements)

주제 분석(thematic analysis)을 수행할 때에는, 연구자들이 기존에 확립된 분석 절차(methods)를 따르고 [64, 65], 자료 분석에 사용된 절차를 명확히 보고(explicitly report)할 것이 권장된다. 일부 연구자들은, 데이터를 이론적 영역(theoretical domains)에 따라 코딩한 이후, 영역 내에서 더 심층적인 분석을 위해 다음의 방법을 사용하였다:

• 유사한 기반 아이디어(underlying ideas)를 공유하는 응답들에 대해 상위 주제(overarching themes)를 도출하거나,
• 각 응답에 대한 구체적인 기반 신념(belief)의 진술(statements of specific underlying beliefs)을 생성

이러한 상위 주제(overarching themes)는, 대상 행동(target behaviour) 수행에 영향을 미친다고 지각된 요인들(perceived influencing factors)을 대표한다. 신념 진술(belief statement)은 유사한 기반 신념을 공유하는 응답들의 집합으로, 이행 문제의 원인 혹은 신념의 영향력을 시사한다 [25].

예를 들어, 다음의 응답들:

• “guidelines are just guidelines”
• “guidelines are not gospel”
• “there are no rules about going outside guideline”

은 다음과 같이 하나의 신념 진술로 묶일 수 있다:
→ “I can make my decision outside the guidelines” (나는 지침 외부에서도 나의 결정을 내릴 수 있다) [26].

시간 효율성을 고려할 때, 한 명의 코더가 신념 진술을 생성하고, 다른 코더가 이를 검토 및 확정(confirm)하는 방식이 유용할 수 있다.
위 예시는 Francis 외 [15]의 연구에 보고된 것으로, 이 단계에서는 다음이 수행되었다:

• 각 이론적 영역 내에서 인터뷰 응답에 의해 뒷받침되는 신념 진술 목록이 생성되었으며,
• 각 신념 진술은 인터뷰 내에서 한 번씩만 카운트하여, 전체 인터뷰에 걸친 빈도(frequency count)를 산출하였다.

이러한 분석 절차는, 각 이론적 영역 내에서 상위 주제 및/또는 신념 진술에 대해 빈도 수(frequency counts)가 포함된 목록으로 이어진다. 단, 포커스 그룹 인터뷰(focus group interviews)에서는 신념 진술의 빈도 수 산출은 적절하지 않을 수 있다.
그 이유는 다음과 같다: 다른 참가자의 진술에 동의하여 고개를 끄덕이는 것과 같은 비언어적 행동(nonverbal behaviour)은 기록되지 않거나 포착되지 않을 수 있으며, 사회적 영향(social influence)의 효과로 인해 일대일 인터뷰(one-to-one interviews)에서보다 더 많은 동의 표현이 유도될 수 있기 때문

자료 코딩의 어려움 (Challenges in coding data)

정성 분석에서 흔히 발생하듯이, 데이터를 TDF의 이론적 영역(theoretical domains)에 코딩하는 과정에서도 불확실성이 발생할 수 있다. 그러나 이러한 불확실성은 연구의 진행을 방해해서는 안 되며, TDF 내 이론적 구성요소(theoretical constructs)에 대한 해석이 어느 정도 요구될 수 있다.

조사하고자 하는 이행 문제의 특성에 따라, 일부 이론 영역으로의 코딩은 다른 영역보다 더 어려울 수 있다. 실제로, 단일 응답(single response) 안에 복수의 이론 영역이 포함되어 있는 경우가 많고, 종종 하나의 질문에 대한 응답에서 여러 영역이 동시에 언급되기도 한다 (예시는 부록 3 [Additional file 3] 참조).

적절한 영역에 코딩하기 위해 텍스트를 나누다 보면, 응답의 맥락이 손실될 수 있기 때문에, 이러한 상황을 피하려면 응답 전체를 식별된 모든 관련 영역에 동시에 코딩할 것을 권장한다. 또한, 어떤 경우에는 훈련된 심리학자나 TDF에 대한 이해도가 높은 연구팀 구성원이 해석을 제공하더라도, 응답이 어느 영역에도 명확히 부합하지 않는 경우가 있다. 이러한 상황은 TDF가 인터뷰 자료 전체를 충분히 포괄할 수 있는지(capacity of the TDF)를 테스트하는 실제적 시험(test)이 되기도 한다. 응답이 어떤 영역에도 맞지 않는 가장 일반적인 이유는 그 발화가 대상 행동(target behaviour)에 대한 것이 아니기 때문이다. 이러한 경우, 행동 명세(behavioural specification)의 적절성을 재검토할 기회로 삼는 것이 바람직하다.

따라서 우리는 다음을 권장한다:

• 보다 넓은 맥락 정보(wider contextual information)는 별도의 코드로 저장하여
• 자료 검색(retrieval)이나
• 참여자의 특성 및 실천 행위에 대한 기술적 요약(descriptive summaries)을 완료할 수 있도록 할 것.

관련 이론 영역의 식별 (Identification of relevant theoretical domains)

이 단계에서는, 개입에서 표적이 되어야 할 이론적 영역(theoretical construct domains)을 식별하는 과정을 수행한다. 이는 특정 신념(beliefs) 또는 주제(themes)의 중요도를 판단하여 결정하며, 기존 연구에서는 다음 세 가지 기준이 적용되었다 [28]:

1. 특정 신념 또는 주제의 상대적으로 높은 빈도(high frequency)
   • (단, 포커스 그룹 인터뷰에는 적용되지 않음)
2. 상충되는 신념(conflicting beliefs)의 존재
3. 대상 행동에 영향을 미칠 수 있는 강한 신념(strong beliefs)의 존재

이 단계를 마치면, 연구자는 이행 문제와 관련 행동에 가장 큰 영향을 줄 가능성이 있는 핵심 이론 영역 목록을 갖게 된다.
표 9(Table 9)는 이 과정을 예시로 보여준다.

부속 자료 안내

본문에 언급된 표 및 그림은 다음과 같은 정보를 제공한다:

• 표 3: 행동 특이성 원칙에 따른 대상 행동의 명세화
• 표 4: TDF 설문지를 활용한 병원 환자안전 개입 설계 사례
• 표 5: TDF를 활용해 1차 진료에서의 당뇨병 관리 장애 요인을 종합한 문헌고찰 예시
• 표 6: TDF를 활용하여 효과 크기(effect size)를 이해한 골절 후 골다공증 위험 환자 관리 사례
• 표 7: TDF를 활용하여 행동 영향 요인을 탐색할 때 최대 변이 표본 구성 예시
• 그림 1(Fig. 1): 인터뷰 전사본을 분석하여 설문지 설계의 이론적 기초를 선택하는 절차를 나타낸 흐름도
• 표 8: TDF를 활용한 코딩 합의 도출 및 신념 도출 과정 예시
• 표 9: 개입의 표적이 될 핵심 이론 영역 식별 예시

TDF 기반 연구 수행 소요 시간 추정 (Time estimates for conducting research using TDF)

TDF를 활용한 연구에서 각 단계를 완료하는 데 걸리는 시간은, 인력(staff), 연구비(funding), 그리고 일정상의 제약(timing constraints)과 같은 가용 자원에 따라 크게 달라질 수 있다.
다음은 각 단계를 완료하는 데 필요한 대략적인 소요 기간(일, 주, 또는 월 단위)을 제시한 것이다:

• 1~3단계:
  
  • 대상 행동 선정 및 명확화, 연구 설계 선택, 표집 전략 결정은 수일에서 수주가 소요될 수 있다. 특히, 대상 행동을 식별하는 작업은 인터뷰 수행과 사후 작업에 비용이 소요되므로, 해당 행동의 변화가 실질적인 이익을 창출하고 위해를 줄일 수 있다는 충분한 근거가 확보되어야 한다.
• 4단계:
  
  • 연구 자료 개발(Developing study materials)에는 수주에서 수개월이 소요될 수 있다. 예: 인터뷰 스케줄과 포커스 그룹용 주제 가이드(topic guides)를 초안 작성, 파일럿 테스트, 최종 확정하는 데 걸리는 시간.
• 5단계:
  
  • 자료 수집(Collecting data)은 수개월이 걸릴 가능성이 크다. 경우에 따라 1개월 내에 인터뷰를 완료할 수도 있지만, 필요한 참여자 수나 모집의 어려움에 따라 훨씬 더 오랜 시간이 소요될 수 있다.
• 6단계:
  
  • 자료 분석(Analysing the data) 또한 수개월이 소요될 수 있으며, 이는 다음 요소들에 따라 달라진다:
    • 데이터 양
    • 코딩에 참여하는 인력 수
    • 코딩 과정에서 발생하는 불일치의 빈도

요약하면, TDF 기반의 인터뷰 연구는 약 12개월 정도의 시간이 소요될 수 있다. 단, 어떤 연구팀은 수개월 내에 완료하기도 하고, 반대로 최대 24개월까지 소요되는 사례도 있다.  전체 소요 기간은 다음 요인에 따라 달라진다:

• 연구의 규모(size)와 범위(scope)
• 윤리심의 요구사항(ethics requirements)의 복잡도
• 연구의 엄격성 수준(rigour)
  • 예: 지역적 목적(local purpose)인지, 정식 출판(publication)을 목표로 하는지
• 연구팀의 기존 전문성(expertise) 및 전담 연구 인력(dedicated research staff) 유무

연구 결과 보고 (Report findings)

TDF 기반 인터뷰 연구의 결과는, 텍스트와 표(table) 형태로 보고되며, 이는 이행 문제에 영향을 미치는 요인들에 대해 풍부하고 명확한 묘사(rich and clear description)를 제공한다.

• 표(table)에는 다음 요소들이 포함될 수 있다:
  • 인터뷰 전사본에서 인용된 직접 발화(quotations)
  • 해당 발화를 요약한 요약 진술(summary statements)
  • 각 진술 또는 주제의 빈도 수(frequency counts)
  • 주요 주제(emerging themes) 등
    → 사용된 방법론에 따라 달라진다.

TDF를 사용하여 수집된 데이터를 표 형식으로 정리한 우수 사례는 Patey 외 연구 [28]에 제시되어 있다.

논의 (Discussion)

이 문서는 행동 변화 이론적 영역 프레임워크(Theoretical Domains Framework, TDF)를 정성적 자료 접근법을 통해 이행 문제에 적용하는 절차를 단계별로 안내하는 가이드로, 이행 연구 커뮤니티를 위한 실용적인 자원(resource)으로 개발되었다. TDF를 사용할 때의 주요 이점은 다음과 같다:

• 이행 연구에 강력한 이론적 기반(theoretical basis)을 제공한다.
• 이행 문제의 원인이 될 수 있는 요인들을 폭넓게 포괄(good coverage)한다.
• 다른 도구 및 방법론과 결합하여, 탐색(investigation)에서 개입(intervention)으로 전환할 수 있는 실용적 경로(methodology)를 제공한다.

특히 다학제적(multidisciplinary) 연구 프로그램의 탐색 단계에서 이루어진 많은 연구를 통해 확인할 수 있듯, TDF는 이행 문제를 탐색하고 해결하는 새로운 접근법을 열어 주었다. 향후 연구 방법과 프로그램이 성숙함에 따라, 개입 설계(intervention design)와 향후 TDF 가이드 개선에 있어 TDF의 부가 가치(added value)를 평가할 수 있는 근거가 더욱 축적될 것이다.

TDF의 잠재적 활용 영역 (Potential applications of the TDF)

TDF는 다음과 같은 방식으로 자료 수집을 안내하는 도구로 활용될 수 있다:

• 인터뷰,
• 포커스 그룹,
• 구조화된 관찰(structured observation),
• 변화의 장벽과 촉진 요인을 식별하기 위한 설문조사(questionnaires) 등.

또한, 이론적 영역과 대상 행동의 수용 간의 관계를 살펴보는 예측 연구(predictive studies)나, 변화의 작용 기전(mechanisms of change)을 규명하는 과정 평가(process evaluations)에도 활용 가능하다. 문헌을 종합하는 체계적 문헌고찰(systematic reviews)에서도 TDF는 증거를 이론적 영역별로 정리(synthesise evidence)하는 데 유용하며, 행동 변화 기법(behaviour change techniques)을 선택하는 데에도 도움이 된다.

비록 지금까지는 주로 의료 환경(healthcare settings)에서 임상 행동(clinical behaviours)에 영향을 주는 요인을 탐색하고 이행 개입을 설계하는 데 사용되어 왔지만, TDF는 공중보건(population/public health), 직업건강(occupational health), 그리고 비보건 분야의 행동(ex: 환경, 교통) 개입 설계에도 유효하다.

TDF와 다른 이론 모델과의 연결 (Linking TDF to other theoretical models)

TDF는 최근 개발된 보다 단순한 행동 모델인 COM-B 모델과 연결된 바 있다 [16, 43].

• COM-B 모델의 핵심 전제는 행동은 역량(capability), 기회(opportunity), 동기(motivation) 간의 상호작용으로 발생한다는 것이다.
• TDF는 이 중에서도 특히 심리적 역량(psychological capability)과 반영적 동기 과정(reflective motivational processes)에 대해 더 세분화된 이해(granular understanding)를 제공한다 (그림 2 참조).

표 10은 연구자가 참가자와의 접촉 시간이 제한적이었던 상황에서, COM-B와 TDF를 연계하여 효과적으로 포커스 그룹 인터뷰를 구성했던 사례를 보여준다 (Michie 외 [43]도 동일 사례 보고).

또한 TDF의 각 영역은 연구자가 다른 관련 이론이나 프레임워크로 확장하는 데 길잡이 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 사회적 영향(social influences) 및 환경 맥락과 자원(environmental context and resources) 영역은 조직 수준의 변화 및 시스템 맥락과 관련되며, 다음과 같은 이론들로 확장 가능하다:

• 정상화 과정 이론(Normalisation Process Theory) [66],
• 통합 이행 연구 프레임워크(Consolidated Framework for Implementation Research, CFIR) [67],
• 요크셔 기여 요인 프레임워크(Yorkshire Contributory Factors Framework) [68]

한계 (Limitations)

이 가이드는 두 가지 주요 한계를 가진다:

1. 주로 정성적 접근법(qualitative approaches)—특히 인터뷰와 포커스 그룹 자료—에 한정되어 있으며, 설문조사나 관찰 자료 등 다른 수집 방법에 대한 세부 안내는 부족하다.
2. TDF 적용 사례를 동료 평가 문헌에서 선별하여 제시했지만, 이 과정은 구조화된 합의 절차(structured consensus process)가 아닌 비공식적 절차에 기반했기 때문에, 사례 선택 편향(selection bias)이 있을 가능성도 존재한다.

그러나 이 가이드의 목적은 포괄적 대표성을 확보하는 것이 아니라, 다양한 환경과 이행 문제에서 TDF가 실제 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주는 예시 제공에 있었다.

향후 연구 방향 (Directions for future research)

현재까지 일부 연구에서는 개입 전달의 충실도(fidelity of intervention delivery)를 탐색하기 위해 TDF를 사용한 바 있으나, 우리는 TDF 적용의 충실도(fidelity of TDF application)나 TDF 사용의 부작용 또는 의도치 않은 결과(harms or unintended consequences)를 조사한 연구는 확인하지 못했다. 따라서 TDF의 최적 활용(optimal application)을 보장하기 위해, 이러한 주제들은 향후 방법론 연구(methodological research)의 중요한 영역으로 제안된다.

결론 (Conclusions)

본 가이드는, 이행 문제를 이해하기 위해 TDF를 어떻게 적용할 수 있을지에 대한 명확한 안내를 요청한 기존 주장들 [21]에 응답하는 형식으로 개발되었다. 우리가 아는 한, 이와 같은 형태의 가이드는 최초이다. 앞으로 이행과학(Implementation Science) 분야의 연구 방법론과 증거가 축적됨에 따라, 이 가이드의 후속 버전도 함께 발전해 나갈 것으로 기대한다.

✅ TDF 기반 이행 연구의 단계별 절차 요약

1단계. 대상 행동 선정 및 명확화 (Select and specify the target behaviour/s)
문헌 분석이나 실증적 연구를 활용하여, 누가 무엇을 어떻게 다르게 해야 근거기반 실천이 향상될 수 있는지를 식별하고 명확히 해야 합니다. → 이 단계에서는 행동을 결과 변수로 측정할 수 있는 실행 가능성(feasibility)을 평가해야 할 수도 있습니다.

2단계. 연구 설계 선택 (Select the study design)
연구 설계는 반구조화된 개인 인터뷰, 포커스 그룹, 설문조사, 구조화된 관찰, 문서 분석, 합의적 접근 등을 포함할 수 있습니다.
→ 설계는 반드시 연구 질문에 적합해야 하며, 연구의 탐색개입설명 각 단계에 따라 달라질 수 있습니다.

3단계. 연구 자료 개발 (Develop study materials)
기존 연구에서 활용된 도구를 참고할 수 있지만, 구체적인 행동과 맥락에 맞게 자료를 조정해야 합니다.
→ 각 TDF 영역의 이론적 내용을 깊이 있게 이해하는 것이 필수이며,
→ 임상 적합성과 이해 가능성을 확보하기 위해 파일럿 테스트(pilot testing)도 권장됩니다.

4단계. 표집 전략 결정 (Decide the sampling strategy)
탐색적 연구에서는 최대 변이 표집(maximum variation sampling)이 적절합니다.
→ 핵심 참여자는 대상 행동을 수행하거나 수행해야 하는 사람들이며, 관리자나 동료 등 다른 이해관계자들도 가치 있는 시각을 제공할 수 있습니다.

5단계. 자료 수집 (Collect the data)
기존 연구들에서는 녹음 기반의 인터뷰(대면 또는 전화, 1:1 또는 그룹)나, 종이/온라인 설문조사를 사용했습니다.
→ 효과적인 인터뷰는 표준화된 인터뷰 기술과 각 TDF 영역의 이론적 내용에 대한 깊은 이해를 요구합니다.

6단계. 자료 분석 (Analyse the data)
분석의 목적은, 이행 문제에 가장 관련성이 높은 이론적 영역들을 식별하고, 해당 영역을 맥락과 행동 특이성에 기반하여 구체화하는 것입니다.
→ 정성 연구에서의 코딩은 각 영역의 이론적 내용을 깊이 있게 이해해야 가능하며, 그에 따라 정확한 해석이 이루어집니다.

7단계. 결과 보고 (Report findings)
인터뷰 연구의 결과 보고 시, 응답 인용문(quotations), 신념 진술(belief statements), 도메인 분류(domain classification), (필요시) 빈도 정보(frequency)를 표와 함께 제공합니다.
→ 해당 결과를 해석하는 본문 설명은 연구의 목적에 맞게 구성되어야 합니다.

The updated Consolidated Framework for Implementation Research based on user feedback

✅ CFIR 개정판이 나왔다!

― 복잡한 이행 과정을 다루는 프레임워크, 이제 더 형평하게, 더 정밀하게!

🧭 Implementation Science 분야에서 가장 널리 쓰이는 이론적 틀 중 하나인 CFIR (Consolidated Framework for Implementation Research), 그 개정판이 드디어 발표되었습니다! 이번 개정판은 기존 사용자들의 피드백을 바탕으로 구성요소를 보완하고, 형평성(equity)과 다양한 맥락(context)에 더 잘 적용될 수 있도록 개선되었습니다.

🧩 왜 개정이 필요했을까?

연구진은 초기 CFIR 논문에서 사용자들에게 세 가지 질문을 던졌습니다.

(1) 용어와 언어가 일관성 있는가?
(2) 다양한 맥락과 시간 축에서 결과 비교를 촉진하는가?
(3) 새로운 이론 발전에 기여하는가?

그리고 이렇게 말합니다.

“이론화(theorizing)는 반복적이고 순환적인 과정이다. 이론은 더 이상 ‘고정되고 불변하는’ 것이 아니라, 살아 있고, 변화하며, 개선되는 제안과 원칙, 가설의 집합이다.”
“Theorizing is an iterative and recursive process [where] theory is no longer seen as ‘fixed and immutable’ but rather as a living, evolving, improving set of propositions, principles, and hypotheses.”

이런 문제의식을 바탕으로, 사용자들로부터 체계적인 피드백을 수집해 CFIR을 개선한 것입니다.

🔄 무엇이 달라졌을까?

📌 구성요소가 더 정교해졌어요

• 총 48개의 구성요소(constructs)와 19개의 하위 구성요소(subconstructs)
• 형평성(equity), 로컬 컨텍스트(local context), 기술 인프라(IT infrastructure) 등
• Implementation Process 도메인에는 Teaming, Tailoring, Adapting 같은 전략들도 포함!

📌 도메인별 재정비

• Innovation: ‘intervention’ 대신 ‘innovation’을 사용
• Outer/Inner Setting: 구분을 명확히 하되, open-systems 관점 강조
• Individuals: 역할(Roles)과 특성(Characteristics)으로 분리
  → 행동 변화 이론 COM-B 도입!
• Process: 기존 ERIC 전략 중 일부 추가, 수혜자(recipient) 중심 접근 강조

⚖ 형평성, 단순히 ‘포함’의 문제가 아니다

이번 개정판의 핵심 중 하나는 이행의 형평성(equity in implementation)입니다.

하지만 연구진은 솔직하게 말합니다.

“우리 팀은 형평성 전문성이 부족하고, 위치성(positionality)이 제한적이라 CFIR에서 형평성을 중심에 놓는 긴급한 필요를 충분히 다루지 못했다.”
“Our own team’s lack of equity expertise and our narrow positionality disallow us from addressing the urgent need to adequately center equity within the CFIR.”

그러면서 이렇게 제안합니다.

“이행 연구자들은 억압(oppression)에 맞서 싸우기 위해, 각 도메인에서 형평한 이행의 결정 요인이 어떻게 나타나는지를 이해해야 한다.”
“Implementation researchers are uniquely positioned to address oppression by seeking to understand how it manifests across all domains as a determinant to equitable implementation.”

그리고 HEIF 같은 형평성 프레임워크와 비판적 인종 이론(Critical Race Theory)을 CFIR과 함께 사용하라고 권유합니다.

🧪 어떻게 사용할 수 있을까?

연구진은 이렇게 강조합니다:

“모든 구성요소를 평가할 필요는 없다. 프로젝트에 적합한 하위 집합을 선택하되, 분석 단계에서는 추가적으로 CFIR 구성요소로 코딩하는 게 좋다.”
“It is often not feasible to assess every construct… data should be coded to additional CFIR constructs during the analysis.”

또한, 정량적(validated), 혼합(mixed), 정성적(qualitative) 평가 도구를 개발하고,
구성요소 간 관계(relationship coding)와 인과 분석(coincidence analysis) 등도 적극 활용하자고 제안합니다.

🔮 앞으로의 과제는?

CFIR 개정판은 끝이 아니라 시작입니다. 연구진은 다음의 발전 방향을 제안합니다.

• 구성요소별 의미 정체성(semantic identity) 탐색
• 중간 범위 이론(middle-range theory) 개발
• 다양한 문화·국가 맥락(LMIC) 적용 사례 확대
• 지속 가능한 형평성 중심 접근의 확립

그리고 이렇게 덧붙입니다:

“우리는 이 프레임워크의 소유자가 아니다. 다른 사람들이 CFIR을 다음 세대로 이끌기를 바란다.”
“We do not own the framework… We extend an open invitation for others within alternative spheres to move the CFIR into the next generation.”

📚 마무리하며

이번 개정판은 단순한 업데이트를 넘어, 사용자와 연구자가 함께 만들어가는 ‘살아 있는 이론’으로서의 CFIR이라는 비전을 보여줍니다. 여러분도 이 커먼 굿(common good)에 참여해보시겠어요?

📎 기술 지원 웹사이트: https://cfirguide.org

배경 (Background)

근거 기반 혁신(Evidence-Based Innovations, EBI)을 실행에 옮기려는 많은 노력들이 실패로 끝나는 경우가 너무 많다 [1, 2]. 이는 실행을 위한 계획이 정교하게 마련되어 있음에도 불구하고 그렇다 [3].

• 무작위 대조 시험(Randomized Controlled Trials)에서는 수많은 맥락적 요인(contextual factors)이 통제된 환경에서 혁신이 검증된다.
• 그러나 이행과학(Implementation Science)은 실제 세계에서는 맥락적 요인이 실행 노력에 유리하게도, 불리하게도 작용하는 '능동적이고 역동적인 힘'이라는 현실을 수용한다 [4,5,6,7].

맥락적 요인을 개념화하는 데 도움을 주는 이론들은 대개 결정 요인 프레임워크(Determinant Frameworks) 안에 통합되어 있다 [8, 9]. 이러한 프레임워크는 이행 노력의 결과에 영향을 미치는 결정 요인(determinants, 즉 장애 요인 또는 촉진 요인)을 구체적으로 설명한다. 결정 요인 프레임워크는 복잡하고 역동적인 맥락(context)을 설명하기 위한 핵심 개념, 용어, 정의들을 제공하며, 이러한 맥락을 측정하기 위한 필요 불가결한 도구로 작용한다 [10]. 이행과학이라는 학문은 일반화된 이론 구축(generalized theory-building)과 성공적인 실행을 위한 실용적 접근(practical approaches)의 개발이라는 두 가지 축을 아우르며, 연구자와 실무자 모두 결정 요인 프레임워크를 활용하고 그로부터 이득을 얻는다 [11].

이행연구 통합 프레임워크(Consolidated Framework for Implementation Research, CFIR)는 이행과학 분야에서 가장 많이 인용되는 프레임워크 중 하나이며, 2009년 발표 이후로 Implementation Science 저널에서 가장 많이 열람된 상위 다섯 논문 중 하나로 등재되어 있다 [12]. Kirk 등은 2015년에 CFIR을 실제로 활용한 26편의 논문을 리뷰하였으며, 대부분의 사용자들이 혼합 방법(mixed methods, n = 13) 또는 질적 방법(qualitative methods, n = 10)을 사용하였고, 이행 이후 단계(post-implementation phase, n = 15)에서 CFIR을 활용하였다고 보고하였다 [13]. 결정 요인 프레임워크로서 CFIR의 궁극적인 목적은, 이행의 효과성(implementation effectiveness)이라는 결과 변수(종속 변수)에 대한 장애 요인과 촉진 요인(determinants, 독립 변수)을 예측하거나 설명하는 데 있다 [8].

따라서 결정 요인 프레임워크는 맥락적 결정 요인을 효과적으로 다루기 위한 실행 전략(implementation strategies)의 선택을 돕고 [14], 이행 결과를 예측하기 위한 가설(hypotheses)을 사전적으로 생성하거나, 혹은 다양한 이행 환경 간의 결정 요인의 차이를 분석함으로써 결과를 사후적으로 설명할 수 있다 [11, 13, 15].

이행과학자들은 이제 이론을 적용하면서 매번 개선하는 '이론 구축(theory-building)'의 과학에 참여해야 한다는 요청을 받고 있다. 이 과정에서 이론화(theorizing)는 반복적이며 순환적인 과정(iterative and recursive process)이 된다 [16]. 즉, 이론은 불변하는 것이 아니라, 실증적 결과(empirical findings)를 바탕으로 지속적으로 다듬어져야 할 대상으로 간주되어야 한다. 이러한 인식 아래, 초기 CFIR 논문에서는 프레임워크가 발전할 수 있어야 한다는 전제를 바탕으로 비판적 피드백을 적극적으로 요청하였다 [17]. 본 연구의 목적은 경험 많은 CFIR 사용자들로부터 피드백을 수렴하여, 이 프레임워크를 개정하는 데 반영하는 것이었다.

방법 (Methods)

VA Ann Arbor Healthcare System의 기관생명윤리위원회(IRB)는 본 연구가 38 CFR 16의 요구사항으로부터 면제됨을 선언하였으며, 면제 사유는 제2범주(category 2)에 해당됨에 근거하였다.

자료 수집 (Data Collection)

피드백은 두 가지 출처로부터 수집되었다:
(1) 체계적인 검색을 통해 수행된 문헌 검토(literature review),
(2) CFIR을 사용한 논문을 출판한 저자들을 대상으로 한 설문조사(survey).

문헌 검토 (Literature Review)

우리는 CFIR에 대한 피드백이 포함된 논문을 확인하기 위해 문헌 검토를 수행하였다. 이 목적에 가장 효율적인 검색 기준은 논문의 제목(title) 및/또는 초록(abstract)에 CFIR이 언급되어 있는 경우였다(자세한 검색 전략은 Additional file 1 참고). SCOPUS와 Web of Science 데이터베이스에서 CFIR이 발표된 2009년부터 2020년 7월 6일까지의 논문을 검색하였으며, 총 376편의 논문이 검색되었다. 이에는 다음이 포함되었다:

• (1) 원저 논문(original research),
  
• (2) 체계적 문헌고찰(systematic reviews),
  
• (3) CFIR을 프레임워크로 평가(evaluation)한 논문.

두 명의 연구자(MOW, CMR)는 검색된 논문 중 약 10%에 해당하는 40편의 원문(full text)을 독립적으로 읽고, CFIR에 대한 피드백 내용을 추출하였다. 추출 과정에서 불일치가 발생한 경우에는 토론을 통해 합의에 도달하였다. 이후 한 명의 연구자(MOW)가 나머지 논문을 모두 읽고 CFIR 관련 구절을 추출하였다. 그 결과, 총 59편의 논문만이 CFIR에 대한 피드백을 포함하고 있음이 확인되었다.

저자 대상 설문조사 (Author Survey)

우리는 문헌 검토에 포함된 논문의 교신저자(corresponding author) 중 중복을 제거한 334명에게 2020년 8월 설문조사를 시행하여, CFIR 사용 경험에 대한 심층적인 피드백을 수집하고자 하였다. 설문조사의 구성은 다음과 같다:

• 첫째, 응답자가 CFIR을 어떻게 사용했는지에 대한 정보를 수집하였다(예: CFIR을 사용하여 수행한 프로젝트 수 등; 표 1 참조).
• 둘째, 응답자에게 Flottorp et al.이 제시한 '판단기준(sensibility criteria)'에 근거하여 결정 요인 프레임워크로서의 CFIR을 평가하도록 요청하였다. 이 기준에는 적용 가능성(Applicability), 단순성(Simplicity) 등이 포함된다 [18] (표 2 참조).
• 셋째, 응답자에게 전체 프레임워크뿐 아니라 기존의 도메인(domains) 및 구성 요소(constructs)에 대해 자유롭게(open-ended) 피드백을 제시하도록 요청하였다.
• 마지막으로, 추가하거나 제거해야 할 도메인 및 구성 요소에 대한 제안 사항도 요청하였다(전체 설문지는 Additional file 2 참조).

설문조사 초대장은 이메일을 통해 설문 링크를 포함한 형태로 발송되었다.

자료 분석 (Data Analysis)

폐쇄형 문항(closed-ended questions)에 대한 응답은 기술 통계(descriptive statistics)를 사용하여 분석하였다.
개방형 문항(open-ended questions)에 대한 응답은 출판된 문헌에서 추출한 구절들과 함께 Microsoft Excel에서 통합되었으며, 다음과 같은 수준에서 각각 별도의 매트릭스(matrix)로 정리되었다:

• 프레임워크 수준 (framework level)
• 도메인 수준 (domain level): 각 도메인별로 하나의 매트릭스
• 구성요소 수준 (construct level): 각 구성요소별로 하나의 매트릭스

각 매트릭스는 개별 피드백 항목별로 하나의 행(row)을 포함하고, 피드백의 출처(즉, 설문조사 또는 문헌)를 명시하였다. 각 분석자(CMR, LJD, JCL)는 여기에 자신의 메모와 해당 피드백을 어떻게 처리할지에 대한 추천 사항을 입력할 수 있는 별도의 열(column)을 가졌다.

추가 문헌 검토는 다음의 경우에 수행되었다:

• (1) 사용자가 특정 문헌을 추천했을 때,
• (2) 사용자가 고차원적 이슈(high-level issue)를 제기했지만, 구체적인 해결책을 제시하지 않았을 때 — 예를 들어, 어떤 구성요소가 너무 포괄적이라는 지적은 있었지만, 구체적인 하위 구성요소(subconstructs)를 제안하지 않은 경우.

연구팀은 모든 피드백 항목을 각자 독립적으로 검토하며 메모와 권고사항을 추가한 후, 2020년 9월부터 2022년 2월까지 매주 약 3시간씩 회의를 진행하면서 CFIR 개정사항에 대해 논의하고 합의(consensus)에 도달하였다.

연구자 위치성 (Positionality)

본 연구팀 구성원 모두는 백인(white), 시스젠더(cisgender) 여성이다. 우리는 미국 재향군인 건강관리청(Veterans Health Administration, VHA)에 소속되어 있으며, 이 조직은 미국 내 최대 통합 보건의료 시스템이다. VHA는 1,000개 이상의 의료센터, 지역사회 기반 외래 클리닉, 기타 기관들을 운영하며, 등록된 960만 명의 미국 군 출신 재향군인(Veterans)을 진료한다.

• LJD와 JCL은 원래의 CFIR 프레임워크를 개발한 연구자들이다.
• JCL은 2006년부터 VHA 산하의 Quality Enhancement Research Initiative (QUERI) 프로그램에서 이행과학 분야에 종사해왔으며, 보건서비스 조직 및 정책(Health Services Organization and Policy) 분야의 박사 학위를 보유하고 있다.
• LJD는 VHA에 합류하기 전까지 20년간 경영 컨설팅 분야에서 일했으며, 생체통계학(biometrics)과 공중보건(public health) 분야의 두 개 석사 학위를 보유하고 있다. 그녀는 2007년부터 VHA QUERI 프로그램에 참여하였다.
• CMR은 질적 분석가(qualitative analyst)로, 지난 10년간 CFIR을 사용하여 이행 평가(implementation evaluations)에서 질적 자료를 수집·분석·해석한 경험을 보유하고 있다.
• MOW는 제한 면허 사회복지사(Limited License Master’s Social Worker, LLMSW)이며, 현재 연구 조교(research associate)로 활동 중이다.

비록 LJD와 CMR은 VHA 외부 프로젝트 수십 건에 자문을 제공하고, 수백 명의 CFIR 사용자들을 교육한 바 있지만, 이들의 활동 대부분은 미국의 보건의료 환경 안에서 이루어졌다.

결과 (Results)

개요 (Overview)

체계적 문헌 검색을 통해 총 376편의 논문과 연락처가 확인된 334명의 고유 저자가 확인되었으며, 이 중 59편의 논문에서 CFIR에 대한 피드백이 포함되어 있었다. 이들 59편의 논문 중 대부분은 미국의 보건의료 환경에서 수행된 연구였고, 27%(n = 16)는 교육, 농업, 지역사회와 같은 비보건 분야(non-healthcare settings)에서, 8%(n = 5)는 저소득 및/또는 중간소득 국가(LMICs)에서 수행된 연구였다 (추가 정보는 Additional file 3 참조).

총 응답률은 47%(n = 157/334)였으며, 실제 설문을 완료한 비율은 40%(n = 134/334)였다. 응답자 중 약 20%는 CFIR을 5개 이상의 프로젝트에서 사용했다고 응답하였고, 65% 이상은 2개 이상의 프로젝트에서 사용했다고 보고하였다. 80% 이상의 응답자는 CFIR을 보건의료 환경에서 사용했으며, 이를 자료 수집, 분석 및 해석 과정에 활용하였다(표 1 참조). 응답자의 50%는 CFIR이 이행과학 연구자(implementation science researchers)에게 사용하기 쉽다고 느꼈지만, 비연구자(non-researchers)에게는 사용이 쉽다고 느낀 비율이 단 16%에 불과했다. 또한, 58%는 CFIR이 필요 이상으로 복잡하다고 응답하였다.
한 응답자는 다음과 같이 밝혔다:

“CFIR은 지나치게 복잡하고 사용하기 어렵습니다. 저는 CFIR을 5년 넘게 배우고 사용해왔지만, 사용할수록 더 어렵고 해석하기 힘들다는 생각이 듭니다.” (설문 응답 중)

그러나 다른 응답자는 다음과 같이 지적하였다:

“이행 연구 자체가 원래 어려운 분야이며, CFIR의 복잡성이 전체적인 난이도에 대해 부당하게 비난받는 경우도 있다고 봅니다.” (설문 응답 중)

또한, CFIR이 복잡하다고 느껴지는 주된 이유로는 '구성요소의 수'가 자주 언급되었지만, 동시에 많은 사용자들이 프레임워크에 빠져 있는 주제(missing themes)가 있다고 지적하였다. 응답자의 거의 전원이 기존 도메인(domain)이나 구성요소(construct)의 수정 또는 추가를 제안하는 질적 피드백을 제공하였다.

감각성 기준(Sensibility Criteria) 평가

Flottorp 등(Flottorp et al.)의 기타 감각성 기준(sensibility criteria)에 대해서는 응답자의 절반 이상이 긍정적으로 평가하였다.
대부분의 응답자는 다음과 같이 느꼈다:

• CFIR은 다양한 환경에서 적용 가능하다(Applicability across settings): 67%
• 다양한 혁신에 적용 가능하다(Applicability across innovations): 81%
• 결정 요인(determinants)을 보고하는 데 유용하다: 77%
• 이행 전략(implementation strategies)을 설계하는 데 유용하다: 65%
• 도메인 및 구성요소의 명칭이 이해하기 쉬웠다: 77%
  (자세한 내용은 표 2 참조)

CFIR 개정 사항 (CFIR Updates)

표 3은 업데이트된 CFIR의 도메인(domain)과 구성요소(construct)의 명칭 및 정의를 상세히 보여주며, 사용자 편의를 위해 Additional file 6에도 동일한 내용이 포함되어 있다. 논문 본문에는 분량 제한(word limits)이 있어 세부사항을 모두 서술할 수는 없지만, 다음의 추가 파일을 통해 자세한 정보를 확인할 수 있다:

• Additional file 4: 원래 CFIR의 구성요소들을 업데이트된 구성요소들과 대응(mapping)한 표
• Additional file 5: 위 매핑표에 사용자 피드백을 근거로 한 업데이트의 논리적 근거(rationale) 추가
• Additional file 6: 업데이트된 CFIR 구성요소의 간략 및 상세 설명을 포함. 이는 원래 CFIR의 설명과 문헌 검토에서 수집된 피드백, 기타 관련 문헌에 근거함

표 3: 업데이트된 CFIR 도메인 및 구성요소 정의 (전체 표는 원문 또는 Supplementary Materials 참조)

이후의 섹션에서는, CFIR 업데이트의 핵심 내용을 요약하고, 자세한 내용은 추가 자료 및 CFIR Outcomes Addendum [19]를 참고하라고 독자에게 안내한다.

전체 프레임워크 (Overall Framework)

도메인과 구성요소의 명칭 및 정의는, 다양한 혁신(innovations)과 맥락(settings)에 보다 널리 적용될 수 있도록 하기 위한 사용자들의 제안에 따라 수정되었다 [30,31,32,33,34,35]. 이러한 수정에는 다음과 같은 세 가지 주요 용어 변경이 포함된다:

1. ‘Intervention’ 대신 ‘Innovation’이라는 용어를 사용하였다. 이는 Rogers의 정의에 따라, “새롭게 인식된 아이디어, 실천, 또는 사물(any idea, practice, or object perceived as new)”은 모두 혁신(innovation)으로 간주될 수 있기 때문이다 [36].
2. ‘Patients’ 대신 ‘Recipients’를 사용하였다. 즉, 해당 혁신으로부터 혜택을 받도록 의도된 사람들(individuals intended to benefit from the innovation)을 의미한다.
3. ‘Deliverers’는 해당 혁신을 전달하거나 수행하는 사람들(individuals involved in delivering the innovation)을 지칭하는 데 사용된다.

또한, 우리는 ‘이해관계자(stakeholders)’라는 용어를 모두 삭제하였으며, 대신 “이행 노력의 결과에 영향력이나 권력을 가진 사람들(people who have influence and/or power over the outcome of implementation efforts)”이라는 표현을 사용하여, 자료 수집을 위한 표본(sample)을 식별하는 과정에서 이러한 사람들을 지칭하도록 하였다.

결과적으로, 모든 도메인과 구성요소는 적어도 ‘경미한 수정(minor revisions)’ 이상을 거쳤다.

인식 vs. 현실에 대한 논의 (Perception vs. Reality)

일부 설문 응답자들은 CFIR이 '인식(perceptions)'을 측정하려는 것인지, 아니면 '현실(actual features)'을 측정하려는 것인지 명확하지 않다고 응답하였다. 예를 들어, 한 응답자는 다음과 같이 지적하였다:

“이 프레임워크가 이행자의 인식(PERCEPTIONS)을 다루는 것인지, 아니면 프로그램의 실제 특성을 반영하려는 것인지 구분하기 어렵습니다. 두 가지 모두 중요해 보입니다.” (설문 응답 중)

이러한 우려에 완전히 답변하려면 평가 이론(assessment theory)에 대한 기반 설명이 필요하다. 그러나 우리는, CFIR 구성요소에 대한 질문에 대한 응답은 설정(context) 내 경험에서 비롯된 객관적 현실(objective reality)과 주관적 인식(subjective perceptions)이 혼합된 형태로 나타날 가능성이 높음을 인정한다(자세한 논의는 “Discussion” 섹션 참조).

구성요소 및 하위 구성요소의 추가 (Constructs and Subconstructs)

프레임워크에서 누락된 주제(missing themes)를 보완하고, 각 도메인을 보다 정교하게 발전시키기 위해 새로운 구성요소(constructs)와 하위 구성요소(subconstructs)가 추가되었다. 이로 인해, Innovation 도메인을 제외한 모든 도메인에서 구성요소와 하위 구성요소의 수가 증가하였다. 업데이트된 CFIR은 총 5개 도메인에 걸쳐 48개의 구성요소와 19개의 하위 구성요소를 포함하며, 이 중 한 도메인은 두 개의 하위 도메인(subdomains)을 포함한다. 각 도메인별 변화는 아래 섹션에서 요약되며, 이들은 출판된 문헌의 피드백(참고문헌으로 표기) 및 설문조사 응답을 바탕으로 이루어진 연구팀의 합의(consensus)에 근거한 결정임을 밝힌다.

혁신 도메인 (Innovation Domain)

도메인 수준 (Domain Level)

설문 응답자들 중 상당수는 CFIR이 ‘혁신(innovation)’ 자체를 평가하려는 것인지, 아니면 그 혁신을 실행하기 위한 전략(implementation strategy)을 평가하려는 것인지에 대해 의문을 제기하였으며, 두 개념을 명확하게 구분하는 것이 어렵다고 느꼈다. 기존 문헌에서도 혁신과 실행 전략 간에 명확한 경계가 없다는 점이 이행의 복잡성(implementation complexity)을 증가시키는 요인임을 지적해왔다 [22]. 하지만 혁신(innovation)과 실행 전략(implementation strategy)을 구분하는 것은 다음 두 가지 목적에서 반드시 필요한 과정이다:

1. 이행 결과(implementation outcomes)에 대한 정확한 인과 귀속(attribution)을 가능하게 하며,
2. 향후 개입 대상 영역을 명확히 식별할 수 있도록 한다 [28].

이러한 이유로, 개정된 CFIR에서는 사용자에게 혁신(다른 말로 “the thing” [20, 25] being implemented)이 무엇인지 명확히 정의하고, 그 혁신과 실행 전략 간의 경계(boundary)를 설정하도록 안내하고 있다.
또한, 우리는 사용자가 혁신을 정의할 때 참고할 수 있도록 ‘보고 지침(reporting guideline)’의 활용을 권장한다 (표 3 참조).

구성요소 및 하위 구성요소 (Constructs and Subconstructs)

Innovation 도메인의 각 구성요소 이름에는 모두 ‘Innovation’이라는 단어가 추가되었으며, 이를 통해 사용자가 이 도메인의 초점이 실행 전략이 아닌 ‘혁신 자체’에 있다는 점을 인식할 수 있도록 하였다.

특히 ‘Innovation Complexity(혁신의 복잡성)’ 구성요소의 정의는 대폭 수정되었다. 기존에는 “이행의 어려움(difficulty of implementation)”이라는 문구가 포함되어 있었으나, 이는 혁신보다는 실행에 초점을 맞추는 표현이었다. 따라서 개정된 정의에서는 이를 “혁신 자체가 복잡한 경우(the innovation is complicated)”라는 표현으로 대체하여, 초점을 ‘혁신’에 명확히 맞추도록 하였다.

외부 환경 도메인 (Outer Setting Domain)

도메인 수준 (Domain Level)

일부 사용자는 외부 환경(Outer Setting)을 여러 수준(levels)으로 나눌 것을 제안하였고, 반면 다른 사용자들은 외부 환경과 내부 환경(Inner Setting)을 통합하자고 제안하며, 두 환경 간의 경계를 이해하기 어렵다고 호소하였다. 초기 CFIR 논문의 Additional file 1에서는 외부 환경과 내부 환경의 경계를 “겹쳐져 있고(irregular), 불규칙하며, 굵고 회색으로 표시된 선(overlapping, irregular, and thick grayed lines)”으로 시각화하여, 이 둘 사이의 경계가 항상 명확하지 않다는 점을 강조하였다 [17].

Lengnick-Hall 등은 이러한 현실을 더욱 확장하여, 연구자들이 ‘개방형 시스템(open-systems)’ 관점을 채택할 것을 제안하였다. 이 관점은 외부와 내부 맥락 간의 상호의존성(interdependence)을 강조하며, 조직을 단순-복잡, 경직-유연, 느슨한 연결-강한 연결과 같은 다양한 수준에서의 상호의존적 시스템의 일부로 간주하게 한다 [37].

이러한 개방형 시스템 관점을 수용하는 것이 개념적으로는 도전이 될 수 있지만, 조직의 성과에 영향을 미치는 내부 및 외부 요인을 구분하는 것은 조직과학(organization science)의 핵심 원리 중 하나이다 [38]. 이 구분은 개입(intervention)의 초점을 어디에 맞출 것인지를 결정하는 데에도 중요하다.

따라서 개정된 CFIR은 외부 환경과 내부 환경이라는 두 개의 도메인을 유지하면서, 사용자가 자신의 연구 맥락에서 외부 환경과 내부 환경을 객관적으로 정의하도록 안내하고 있다. 필요한 경우, 외부 환경 내에 존재할 수 있는 다양한 수준들(multiple levels of the Outer Setting)을 정의하도록 장려한다.

구성요소 및 하위 구성요소 (Constructs and Subconstructs)

일부 구성요소는 사용자들이 이름이 직관적이지 않거나 (예: Cosmopolitanism), 혼란을 유발한다고 판단한 경우 (예: Peer Pressure) 이름이 변경되었다.

또한, 기존의 ‘Patient Needs and Resources(환자의 요구와 자원)’는 두 가지 상이한 주제—환자의 요구에 대한 인식(awareness of needs)과 요구의 우선순위화(prioritization of needs)—를 포함하고 있다는 사용자들의 피드백에 따라 세 개의 구성요소로 분리되었으며, 이 중 일부는 내부 환경 도메인(Inner Setting Domain)과 개인 도메인(Individuals Domain)으로 이동되었다 [39].

여러 사용자는 외부 환경 도메인이 미비하게 개발되어 있다(underdeveloped)고 지적하였다 [40, 41]. 이에 따라 개정된 CFIR은 다음과 같은 새로운 구성요소를 추가하여 외부 환경 내 맥락적 영향력을 포착하고자 하였다:

• 지역 태도(Local Attitudes): 지역사회의 사회문화적 가치와 신념(sociocultural values and beliefs)
• 지역 조건(Local Conditions): 경제적, 환경적, 정치적, 기술적 조건들(economic, environmental, political, and/or technological conditions)

이러한 구성요소들은 외부 환경 내의 조직들이 혁신의 실행과 전달(delivery)을 얼마나 지지할 의지와 능력을 갖추고 있는지를 설명하는 데 중요하며 [42–47], 이행의 형평성(equity in implementation)에도 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, Housing First와 같은 모델은 지역사회 기관의 지지를 필요로 하며 [48], LMICs(저·중소득 국가)에서 자주 나타나는 자원 제약(resource constraints)을 설명하는 데에도 이러한 구성요소가 유용하다 [42].

기존 CFIR의 ‘External Policies and Incentives(외부 정책과 인센티브)’는 지나치게 포괄적이라는 이유로 여러 개의 새로운 구성요소로 분리되었으며, 예를 들어 다음과 같은 항목들이 강조되었다:

• 재정(Financing): 외부 자금 조달의 중요성 [46, 49–51]
• 외부 압력(External Pressures)의 다양한 형태:
  • 사회적 압력(Societal Pressure): 사회 운동이나 시위(social movements and protests)로부터의 압력 [45]
  • 시장 압력(Market Pressure): 경쟁하거나 모방해야 하는 동종 기관으로부터의 압력
  • 성과 평가 압력(Performance Measurement Pressure): 공개적으로 보고되는 목표를 달성해야 한다는 압력

내부 환경 도메인 (Inner Setting Domain)

도메인 수준 (Domain Level)

일부 사용자들은 내부 환경(Inner Setting)을 팀이나 부서(teams or units) 수준을 반영하여 여러 수준(levels)으로 구분할 것을 제안하였다 [52, 53, 54]. 이에 따라, 우리는 사용자가 자신의 내부 환경을 객관적으로 정의하도록 안내하였으며, 필요시 추가적인 수준을 설정할 수 있도록 지침을 추가하였다. 예를 들어, Safaeinili 등은 CFIR을 다음의 세 가지 중첩된 수준에 맞게 조정하였다:
(1) 파일럿 클리닉(pilot clinics),
(2) 동료 클리닉(peer clinics),
(3) 보다 큰 보건 시스템(the larger health system) [54].

구성요소 및 하위 구성요소 (Constructs and Subconstructs)

내부 환경 도메인에는 여러 가지 비판에 대응하기 위해 새로운 구성요소 및 하위 구성요소가 추가되었다.
예를 들어, ‘문화(Culture)’ 구성요소는 너무 포괄적이다는 지적이 있었으며, 한 응답자는 다음과 같이 표현하였다:

“결국 이건 ‘이게 어디에 속해야 할지 모르겠는 항목은 다 여기로 넣는’ 그런 범주가 되어버립니다.”
(설문 응답 중)

또한 사용자들은 CFIR에서 형평성(equity)에 대한 고려가 부족하다고 지적하였으며 [40, 42], 특히 다음과 같은 사회 구조적 문제를 구체적으로 언급하였다:

“우리가 제공하는 진료의 일부분처럼 자리 잡고 있는 인종차별(racism), 가부장제(patriarchy), 여성혐오(misogyny)”
(설문 응답 중)

이에 따라 Culture 구성요소 아래 네 가지 하위 구성요소(subconstructs)가 새롭게 추가되었다:

• 인간 평등 중심성(Human Equality-Centeredness)
• 수혜자 중심성(Recipient-Centeredness)
• 제공자 중심성(Deliverer-Centeredness)
• 학습 중심성(Learning-Centeredness)

이들은 이행의 형평성에 영향을 줄 수 있는 결정 요인들(determinants)을 사용자가 보다 명확히 파악할 수 있도록 돕는다.

또한, 우리가 별도로 발표한 동반 논문(The CFIR Outcomes Addendum) [19]에서 설명했듯이, ‘이행 기후(Implementation Climate)’와 ‘이행 준비도(Readiness for Implementation)’는 개정된 CFIR에서 제거되었다. 이 두 구성요소에 대해 의견을 제시한 사용자는 많지 않았으나, 일부는 이들의 의미와 구조 내 하위 구성요소의 중첩(nesting)에 대해 의문을 제기하였다. 예컨대,

• 리더십 참여(Leadership Engagement),
• 사용 가능한 자원(Available Resources),
• 지식 및 정보에 대한 접근성(Access to Knowledge and Information)
  은 모두 ‘이행 준비도’ 안에 포함되어 있었다.

비록 많은 이들이 이행 기후와 준비도가 여러 결정 요인들의 함수(function of multiple determinants)임을 인정하고 있지만, 정확히 어떤 결정 요인들이 그것을 구성하는지에 대한 합의(consensus)는 없는 상태이다. 이에 따라, 우리는 이 두 구성요소를 보다 적절하게 재분류하였으며, 이를 이행 결정 요인과 결과 간의 경로상에 위치한 ‘선행 평가(antecedent assessments)’로 재정의하였다 [55]. 이 재분류는 CFIR Outcomes Addendum [19]에 반영되어 있다.

개인 도메인 (Individuals Domain)

도메인 수준 (Domain Level)

많은 사용자들은 CFIR이 “개인 수준의 구성요소(individual-level constructs)가 충분하지 않다”고 느꼈으며 [45], CFIR에서 정확히 어떤 ‘개인’이 포함되는지도 불분명하다고 지적하였다 [45,46,47,56,57,58,59].
또한, 기존 개인 도메인의 구성요소들이 다른 도메인의 구성요소들과 중복(overlap)되며, 더 중요한 개인 수준의 특성들을 제대로 포착하지 못하고 있다고 평가하였다.
한 사용자는 이러한 피드백을 다음과 같이 요약하였다:

“CFIR은 ‘누가 그 개인들인가’ 그리고 그들의 ‘기저 특성(underlying characteristics)’에 더 집중해야 합니다.”
(설문 응답 중)

이러한 이유로, Individuals Domain은 대폭 재구성되었으며, 두 개의 하위 도메인(subdomains)으로 나뉘게 되었다:

• 역할(Roles)
• 특성(Characteristics)

역할 하위 도메인 (Roles Subdomain)

기존 CFIR에서는 여러 개인의 역할(roles)이 세 개의 도메인에 흩어져 존재했다:

• Patient Needs and Resources(환자의 요구와 자원)는 외부 환경(Outer Setting)에 포함되어 있었고,
• Leadership Engagement(리더십 참여)는 내부 환경(Inner Setting)에 포함되어 있었으며,
• 구체적인 실행 관련 역할들(예: 공식 임명된 내부 실행 리더 Formally Appointed Internal Implementation Leaders)은 과정 도메인(Process Domain)에 포함되어 있었다.

이제 이러한 역할들은 모두 새로 신설된 역할 하위 도메인으로 이동되었으며, Implementation Team Members(이행 팀 구성원) 등 추가적인 역할들도 포함되었다 [60]. 또한, Formally Appointed Internal Implementation Leader와 Champion이라는 두 구성요소는 사용자들이 두 역할을 명확히 구분하지 못한다는 피드백 [61]과 champions에 대한 문헌 리뷰의 결과 [62]에 따라, ‘Implementation Leads(이행 리더)’라는 단일 구성요소로 통합되었다.

특성 하위 도메인 (Characteristics Subdomain)

사용자들은 기존의 특성 구성요소들이 다른 도메인의 구성요소와 중복된다고 지적하였다. 예컨대, ‘Knowledge and Beliefs(지식과 신념)’는 혁신 도메인(Innovation Domain)의 모든 구성요소와 중복되는 경향이 있었다. 또한, 기존 도메인이 다음과 같은 더 중요하고 실질적인 개인 특성들을 포착하지 못한다는 점도 문제로 지적되었다 [46, 47, 59]:

• 전문적 역할 및 정체성(professional roles and identities)
• 기술 및 역량(skills and capabilities)
• 자율성(autonomy)
• 개입 수준(level of involvement)

이러한 이유로, 일부 사용자들은 CFIR의 개인 도메인을 행동 변화 이론을 통합한 Theoretical Domains Framework (TDF)와 결합해서 사용해왔다. TDF는 “수많은 행동 변화 이론을 단순화하고 통합하여, 이론을 보다 쉽게 타 학문에서도 접근하고 사용할 수 있도록 만들기 위한 목적”으로 개발되었다 [63].

또한, COM-B 시스템은 행동 변화의 핵심 영역을 단순하게 구조화한 이론적 모델로서, 행동 이론가들의 합의(consensus)와 형법학에서 자발적 행동(volitional behavior)을 정의하는 전제 조건 원칙을 바탕으로 개발되었다 [29].

이에 따라, 기존 CFIR의 개인 특성 구성요소들은 제거되었으며, 그 자리에 Michie 등(Michie et al.)의 COM-B 시스템 [29]에 기반한 구성요소들이 새롭게 포함되었다.

COM-B 시스템은 인간의 행동이 다음 세 가지 범주에 의해 형성된다고 본다:

• 역량(Capability): 예, 기술(skills)
• 기회(Opportunity): 예, 자율성(autonomy)
• 동기(Motivation): 예, 몰입(commitment)

COM-B 구성요소들은 TDF의 14개 도메인과 각각 연결(mapping)되어 있으며, 이를 통해 CFIR 사용자는 총 84개의 행동 변화 관련 이론적 구성요소들의 저장소(repository)로 접근할 수 있다. 또한, 사용자는 필요시 자신만의 구성요소를 추가하고 이를 COM-B에 매핑할 수 있도록 권장된다. 예를 들어 다음과 같은 이론, 모델, 프레임워크를 활용할 수 있다:

• 행동 변화(Behavior Change) 관련:
  • TDF [63, 64]
  • 계획된 행동 이론(Theory of Planned Behavior) [65]
  • 사회 생태 이론(Social Ecological Theory) [66]
    → 이는 혁신 수혜자(Innovation Recipients) 및 혁신 제공자(Innovation Deliverers)에 적용 가능
• 촉진(Facilitation) 및 프로젝트 관리(Project Management) 관련:
  → Implementation Facilitators 및 Implementation Leads에 관련된 구성요소 제시 가능 [67–70]
• 리더십(Leadership) 관련:
  → 고위 및 중간 관리자(High- and Mid-Level Leaders)에 적용 가능 [67, 68]

마지막으로, 우리는 ‘Need(요구)’ 구성요소를 새롭게 추가하였다. 이는 모든 이해당사자(constituents)에게 중요한 결정 요인이라는 피드백 [56]에 기반하며, 기존 CFIR의 ‘Patient Needs and Resources’ 구성요소의 핵심 측면을 포착하기 위한 목적이다.

이행 과정 도메인 (Implementation Process Domain)

도메인 수준 (Domain Level)

우리는 사용자들이 자신의 전반적인 접근 방식 또는 이행 과정 프레임워크(implementation process framework)를 명시하도록 권장하는 지침을 추가하였다. 예를 들어, Interactive Systems Framework와 같은 모델이 여기에 해당한다 [71]. 이러한 지침은 ‘혁신(Innovation)’과 ‘이행 과정(Implementation Process)’ 및 그에 수반되는 실행 전략(implementation strategies)을 명확하게 구분하는 데 도움을 준다. 일부 사용자들은, 이행 과정 도메인이 맥락적 요인(contextual factors)이 아니라 전략(strategies)을 포함하는 것처럼 보인다며 CFIR 내 포함 여부에 의문을 제기하였다.

이에 대해 우리는 다음과 같이 명확히 설명한다:

이 도메인의 목적은 각 이행 과정이 실행 중 ‘어느 정도로’ 발생하였는지를 포착하고, 그것이 이행 결과에 어떤 영향을 미쳤는지를 평가하는 것이다.

또한, 2009년 이후 축적된 과학적 진전(scientific advancement)과 여러 이행 프레임워크 및 집단 수준 변화 이론(collective-level change theories)에서 공통적으로 강조되는 요소들을 반영하여, 개정된 CFIR에는 추가 구성요소들이 포함되었다 [8, 72].

어떤 이행 프레임워크(process framework)를 사용하는지, 그리고 어떤 실행 전략을 선택하는지에 따라 [26, 27], 사용자는 이 도메인에 다른 적절한 구성요소들을 추가할 수 있다.

구성요소 및 하위 구성요소 (Constructs and Subconstructs)

개정된 CFIR에서는 이행 과정 도메인의 구성요소 수를 확장하였다. 이는 기존 프레임워크에서 핵심적인 과정(processes) 및 전략(strategies)이 누락되어 있다는 비판에 대응한 것이다. 비록 Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC)에서 제시한 73가지 이행 전략 전체를 CFIR에 포함하는 것은 범위 밖이지만, 그 중 일부 우수 실행 전략(best practices)이 선택적으로 포함되었다:

• 팀 구성(Teaming) [42, 46, 73]
• 요구 평가(Assessing Needs) [46, 47]
• 맥락 평가(Assessing Context)
• 전략 맞춤화(Tailoring Strategies) [14]
• 적응(Adapting) [45, 74, 75]

특히, 혁신을 조정(adapt)하는 것의 중요성은 기존 문헌에서 강조되어 왔으며 [76], 개정된 CFIR은 ‘혁신’뿐만 아니라 ‘이행 환경(setting)’도 함께 조정해야 함을 강조하고 있다 [77].

또한, ‘요구 평가: 혁신 수혜자(Assessing Needs: Innovation Recipients)’와 ‘참여 촉진: 혁신 수혜자(Engaging: Innovation Recipients)’라는 구성요소의 추가는, 개정된 CFIR이 혁신 수혜자(Innovation Recipients)를 중심에 두고, 그들의 요구와 참여를 이행 형평성(equity in implementation)의 중요한 결정 요인으로 간주하도록 사용자들을 안내하는 데 목적이 있다.

논의 (Discussion)

CFIR 초판(original CFIR article)에서는 사용자들에게 다음의 세 가지 핵심 질문에 대한 성찰(reflection)을 논문으로 출판해줄 것을 요청한 바 있다:

• (1) 프레임워크의 용어 및 언어는 일관성이 있는가?
• (2) 이 프레임워크는 시간이 지남에 따라 다양한 맥락 및 연구 간의 결과 비교를 촉진하는가?
• (3) 이 프레임워크는 새로운 이론적 발전(theoretical development)을 자극하는가?

이러한 질문에 대한 피드백은 CFIR의 발전에 활용되었다. 그러나 문헌 고찰에 포함된 376편 중 단 59편(15.7%)만이 CFIR 개선을 위한 피드백을 포함하고 있었다. 반면, 이번 설문조사를 통해 이 비율은 2.5배 증가하여, 전체 334명의 저자 중 40%가 피드백을 제공하였다.

우리는 Kislov 등 [16]의 주장을 되새기며, ‘이론화(theorizing)’란 반복적(iterative)이고 순환적(recursive)인 과정이며, 이론은 더 이상 ‘고정되고 불변하는(fixed and immutable)’ 것이 아니라, 살아 있고 변화하며 발전하는 일련의 제안들, 원칙들, 가설들이라는 관점에 공감한다. 우리의 작업은 각 연구에서 이론을 적용할 때마다 그 이론을 구성하는 하나의 요소로써 기여한다.

구성요소의 추가(addition of constructs)는 개정된 CFIR이 기존에 발표된 다른 프레임워크들과 더 잘 정렬(alignment)되도록 한다. 예를 들어, Nilsen과 Bernhardsson은 17개의 결정 요인 프레임워크(determinant frameworks)를 명확히 구분되는 차원들(dimensions)을 기준으로 평가하였다. 그 결과, CFIR 초판은 이들 중 12개 차원 중 10개만을 다루고 있었으나, 개정된 CFIR은 다음과 같은 구성요소를 추가함으로써 이제 12개 전부를 포괄하게 되었다:

• Individuals Domain의 'Characteristics: Opportunity' 구성요소: 전담 시간(dedicated time)을 포착
• Inner Setting Domain의 'Structural Characteristics: Physical Infrastructure' 하위 구성요소: 물리적 환경(physical environment)을 포착 [41]
• 또한, Outer Setting의 확장은 개정된 CFIR이 다른 실행 및 정책 프레임워크들 [18, 78–80]과 더욱 긴밀하게 정렬되도록 한다.

프레임워크의 범위와 목적 (Framework Scope and Purpose)

우리가 별도로 발표한 동반 논문(CFIR Outcomes Addendum)에서 자세히 설명했듯이, 일부 사용자들은 CFIR의 확장을 제안하였다. 그 내용은 다음과 같다:

• (1) 이행 결과(implementation outcomes)와 혁신 결과(innovation outcomes)를 포함할 것,
• (2) 혁신 수혜자(innovation recipients)로부터 수집한 혁신 결과의 결정 요인들(determinants)을 포함할 것 [19].

하지만 이러한 제안은 CFIR의 범위(scope) 밖에 해당한다. CFIR은 ‘이행 결정 요인 프레임워크(implementation determinant framework)’로 정의되며, 이행 결과에 대한 장애 요인과 촉진 요인(barriers and facilitators to implementation outcomes)을 기술하기 위해 고안된 것이다 [8, 17]. 

CFIR Outcomes Addendum은 타 프레임워크들에 기반하여 이행 결과를 식별하는 데 도움이 되는 상위 수준(high-level)의 지침을 제공하며 [81, 82], CFIR 구성요소에 대한 자료는 이행 결과에 ‘영향력이나 권력을 가진 사람들’로부터 수집되어야 함을 명확히 한다. 실제 이행에 참여하지 않은 수혜자(recipient)로부터 수집된 데이터는 ‘혁신의 결정 요인과 결과’에 대한 정보의 원천으로 사용되어야 한다.

구성요소의 조작화 (Construct Operationalization)

CFIR은 일반화된 프레임워크(generalized framework)이지만, 교육, 농업, 지역사회, 저소득 및 중간소득 국가 등 다양한 혁신 및 맥락에 맞추어 변형(adaptations)되어 사용되어 왔다 [42, 46, 47, 54] (자세한 내용은 Additional file 3 참조).

비록 CFIR은 각 구성요소에 대한 비교적 상세한 정의를 제공하고 있지만 [9], 사용자들이 자신의 맥락과 혁신 전달에 참여하는 개인에게 의미 있는 방식으로 해당 구성요소를 조작화(operationalize)하는 것이 필수적이다. 즉, 각 구성요소를 해당 맥락에 맞게 조정하고, 그에 적합한 언어를 사용하는 방식으로 구체화할 필요가 있다.

구성요소 선택 (Construct Selection)

개정된 CFIR은 구성요소의 수를 크게 확장하였다. 하지만 프레임워크의 모든 구성요소를 평가하는 것은 현실적으로 불가능한 경우가 많으며, 모든 프로젝트에 모든 구성요소가 적용되는 것도 아니다. 따라서 목적에 맞는 구성요소 하위 집합을 선택하기 위해, 사용자는 다음과 같은 근거를 활용할 수 있다:

1. 전문가와의 합의 중심 논의(consensus discussions) 또는 설문조사(surveys)
2. 실증 연구(empirical studies) 또는 과거 연구
3. 조직 수준[40] 또는 개인 수준[63, 83]의 변화(change)에 관한 이론, 정책 이론(policy theories)

예를 들어, Klein 등(Klein et al.)이 개발한 7개의 구성요소로 구성된 이행 모델은 한 연구에서 평가의 초점을 좁히는 데 활용되었다 [84, 85]. 모든 경우에 있어, 기존 구성요소로 포착되지 않는 주제를 탐색하기 위해 반드시 개방형 질문(open-ended questions)을 통해 자료를 수집하고 분석할 필요가 있다. 또한, 설령 일부 구성요소만을 자료 수집의 틀로 사용하더라도, 분석, 해석, 또는 보고 단계에서는 CFIR의 다른 구성요소를 기준으로 자료를 추가적으로 코딩하는 것이 바람직하다.

구성요소 측정 (Construct Measurement)

대다수의 CFIR 사용자는 구성요소를 평가하기 위해 질적 방법(qualitative methods)을 사용한다 [13]. 그러나 최근에는 정량적 평가 접근법(quantitative assessment approaches)을 채택하는 사용자도 늘어나고 있다. 이에는 질적 데이터를 수량화(quantify)하는 방법, 즉 각 구성요소에 대해 긍정–부정(valence), 약함–강함(strength)의 등급을 부여하는 평가 방식이 포함된다 [86, 87].

측정 과정에서의 핵심 도전 과제는 무엇을 측정할 것인가에 대한 초점이다. 몇몇 사용자는 구성요소가 ‘인식(perceptions)’을 포착하려는 것인지, ‘객관적 현실(objective reality)’을 측정하려는 것인지에 대한 명확한 설명을 원했다. 이에 따라, 우리는 구성요소 수준에서 CFIR 사용자들이 구성요소가 “어느 정도로(the degree to which)” 나타나는지를 질문하도록 명시적으로 안내한다. 사람들의 응답은 보통 직장 내 사회적 상호작용을 통해 형성된 인식과 공유된 의미(perceptions and shared meanings)뿐 아니라, 구체적인 요인이 존재하는지 여부에 대한 객관적 판단(objective consideration)에 기반하여 결정된다 [88]. 

따라서 “어느 정도로(the degree to which)” 구성요소가 발현되는지를 평가하는 접근은, 주관적 판단과 객관적 사실이 혼합된 응답을 유도할 가능성이 높다. 예를 들어, ‘구조적 특성: 정보기술 인프라(Structural Characteristics: IT Infrastructure)’는 전자 의무기록 시스템(EHR)의 존재 여부라는 객관적 사실뿐 아니라, 그 시스템이 내부 환경에서의 기능적 수행을 얼마나 잘 지원하는지에 대한 주관적 인식까지도 함께 포착할 수 있다.

이행 맥락(context)을 측정하는 도구에 대한 체계적 문헌 고찰(systematic reviews)이 여러 차례 수행되었으며, 이들 연구는 측정 도구의 부재와 검증 필요성(measure validation and development)에 대한 지속적인 필요를 공통적으로 보고하였다 [89–95].

정량적 측정 도구를 개발할 때에는 이론적 기반(theoretical foundation)과의 긴밀한 연계가 필수적이며, 측정 도구의 검증은 구성요소가 포착하고자 하는 이론적 구조의 경험적 타당성(empirical validity)을 입증하는 것과 관련이 있다. 이에는 적절한 응답 척도(response scale)의 사용도 포함된다 [96].

Lewis 등(Lewis et al.)은 원래 CFIR 구성요소에 대한 측정 도구 리뷰를 수행하였으며 [10], 행동 건강 영역의 의료 전문가 또는 리더에게 배포된 설문지를 타당성(validity)과 실용성(pragmatism)이라는 다차원 기준에 따라 평가하였다 [97, 98]. 가장 높은 평가를 받은 도구들은 대부분 자가 보고(self-rating) 방식이며, Likert 척도(Likert-type scales)를 사용하였다. 

개정된 CFIR에서는, 각 구성요소 정의 앞에 ‘어느 정도로(the degree to which)’라는 문구를 추가함으로써, 명확한 구성요소 명칭(label)과 정의(definition)와 함께, 정량적 도구 개발 시 구성 타당도(construct validity) 및 내용 타당도(content validity)를 평가하기 위한 강력한 출발점을 제공한다.

이행의 형평성 (Equity in Implementation)

개정된 CFIR은 이행의 형평성과 관련된 결정 요인(determinants)을 보다 잘 평가할 수 있도록 새로운 구성요소들을 포함하고 있지만, 우리는 사용자들에게 다음과 같은 점을 강력히 권고한다: 형평성, 정의(justice), 또는 차별 금지(non-discrimination)에 관한 이론을 CFIR과 결합하여 이행의 모든 측면을 바라보는 렌즈로 삼기 위해 형평성 전문가(equity experts)와 협력하라 [99, 100].

예를 들어, Allen 등은 공중보건 비판적 인종 실천(Public Health Critical Race Praxis)을 활용하여 CFIR을 재구성하였고, 구조적 인종차별(structural racism)이 형평성 프로그램의 이행 전반에 어떻게 영향을 미치는지를 모든 구성요소를 통해 분석하였다 [101].수십 년에 걸친 연구들은 개인의 특성(예: 인종 race) 및 구조적 요인(예: 의료 접근성 access to care)이 서비스 및 건강 결과에서의 불평등을 어떻게 드러내는지를 보여주었다 [102].

그러나 이제 우리는 더 상위의 구조적 원인(upstream)을 바라보아야 하며, 겉보기에는 개인 요인처럼 보이는 결정 요인들(spurious individual-level determinants)을 넘어서서, 그러한 결과의 근원이 되는 인종차별과 기타 억압 체계(racism and other systems of oppression)의 역할을 인정해야 한다 [103–105].

Lett 등은 우리에게 다음과 같은 질문을 던지며 형평성을 중심에 둘 것을 요구한다 [99]:

이 연구에 대표되는 집단은 누구인가?
이 연구는 어떤 식으로 해를 끼칠 수 있는가?

이를 위해 우리는 다음과 같은 요소들을 인식하고 실천할 필요가 있다:

• 자신의 위치성(positionality)을 이해하기: 우리가 누구인지, 그리고 누가 이행에 대한 영향력과 권한을 가져야 하는지에 대한 인식
• 지역사회와의 협업 및 형평성 전문 연구자들과의 깊이 있는 협력
• 연구에서 시급함(urgency)보다 지속가능성(sustainability)을 우선시하는 태도

우리 연구팀 역시 형평성 전문성의 부족과 제한된 위치성(narrow positionality)으로 인해, CFIR 내에서 형평성을 충분히 중심에 두는 급박한 필요성(urgent need)을 온전히 해결할 수 없음을 인정한다.

그럼에도 불구하고, 이행과학 연구자들은 억압(oppression)에 맞서 싸울 수 있는 독특한 위치에 있다. 우리는 이행의 형평성(equitable implementation)을 위협하는 억압의 양상이 모든 도메인에서 결정 요인으로 어떻게 나타나는지를 이해함으로써 이를 해결할 수 있다. 전문 실천 내에서 형평성을 중심에 두고(centering equity), 협업적 비판(collaborative critique)과 성찰적 방법(reflexive methods)을 내재화하기 위한 역량을 구축하는 접근법은 이미 존재하며, 이를 통해 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있다 [106].

우리는 역사적으로 배제되어 온 집단(historically excluded groups)의 구성원을 이행 및 평가 과정에 포함시키고, 그들과 권력을 공유하는 방식으로 기존의 억압 체계를 전복(subvert)할 기회를 적극적으로 모색해야 한다. 예를 들어, 혁신을 처음 실행할 때, 형평성을 고려한 이행 전략을 도출하기 위해 다층적 접근법(multilevel approach)을 사용할 수 있다 [100]. 이에는 다음과 같은 전략이 포함된다:

• 수혜자 및 지역사회 구성원들을 이행 전략 및 혁신의 선정과 조정 과정에 참여시키는 것

이행을 평가할 때는, 형평성에 초점을 둔 프레임워크(equity-focused framework) (예: HEIF [107])와, 보다 넓은 이론적 관점 (예: 비판적 인종 이론(critical race theory) [101, 108])을 CFIR과 결합하여 결정 요인 및 이행 결과를 식별해야 하며,
역사적으로 배제되어 온 수혜자와 제공자(historically excluded recipients and deliverers)를 이 평가 과정에 의도적으로 포함시켜야 한다 [99].

한계점 (Limitations)

이번 설문조사는 문헌 검색을 통해 확인된 저자들만을 대상으로 발송되었으며, 해당 문헌 검색은 2020년 7월 이전에 발표된 논문 중 제목(title) 및/또는 초록(abstract)에 CFIR이 포함된 논문으로 한정되었다. 그 결과, 다음과 같은 귀중한 피드백들이 누락되었을 가능성이 있다:

• (1) 다른 결정 요인 프레임워크를 사용한 이행 과학자 및 실무자들,
• (2) CFIR을 사용했으나 논문 제목 또는 초록에 이를 명시하지 않은 저자들,
• (3) 2020년 7월 이후 CFIR 관련 논문을 발표한 저자들.

경험이 부족한 사용자나 비사용자(non-users)를 포함하는 것이 CFIR의 원리와 설계 범위를 넓히는 데 기여할 수도 있다. 그러나 우리는 CFIR 사용 경험이 있는 연구자들로부터의 피드백에 집중하는 전략적 선택을 하였다. 이들은 CFIR을 실제로 적용해 본 경험을 통해 프레임워크의 문제점과 개선 방향에 대한 직접적인 통찰을 가지고 있기 때문이다. 2020년 7월 이후 문헌을 검색하여 반영하는 것은 불가능했으나, 그 대신 대규모 사건(예: COVID-19 팬데믹)이 이행과 혁신 전달(delivery)에 미치는 영향을 포착하기 위해 'Outer Setting: Critical Incidents'라는 새로운 구성요소를 추가하였다. 또한, 많은 설문 응답자들이 CFIR을 어떻게 적용할지, 특정 구성요소 쌍(dyads)이나 클러스터(cluster)를 어떻게 구분할지를 명확히 해달라고 요청하였다. 이번 논문에서는 이 점을 충분히 다루지 못했지만, 향후 사용자들을 위한 실용적 적용 가이드(practical application guide)를 출판할 계획이다. 제한점과 미비점이 존재하고 CFIR은 여전히 진화가 필요한 프레임워크이지만, 이번 개정판은 이행과학 분야에 필요한 여러 중요한 업데이트를 제공한다.

향후 연구 (Future Research)

이번 개정된 CFIR은 사용자 피드백에 기반한 점진적 변화(incremental change)를 반영한 것으로, 응답자의 약 3분의 2가 2편 이상의 연구에서 CFIR을 실제로 사용한 경험을 갖고 있었다. CFIR (및 기술 지원 웹사이트 [110])은 공공 자원(public resource)이자 공동 재화(common good)로서, 모두에게 무료로 열려 있으며, 앞으로도 지속적으로 발전해 나가야 한다.

우리는 이행과학자들에게 다음을 촉구한다: 형평성 및 정의, 경영학, 조직과학 등의 다른 분야 연구자들과 협업하여 CFIR의 지속적 발전에 기여하고, 더 넓은 사용자 공동체(user community)로부터의 피드백을 바탕으로 이 프레임워크를 더욱 심화·확장시켜라.

우리의 비판과 성찰에 대한 요청(call for critique and reflection)은 다른 연구자들 역시 공감하고 있다 [16, 111]. 우리 팀은 이러한 발전을 지원(support)할 수는 있지만, CFIR의 소유자(owner)가 아니며, 세계를 대표하는 집단도 아니다. 따라서 우리는 다양한 영역의 연구자들에게 CFIR의 다음 세대로의 도약을 위한 열린 초대(open invitation)를 보낸다.

앞으로 필요한 발전 과제는 다음과 같다:

• 형평성을 고려하여 프레임워크를 조작화(operationalize)
• 저·중소득국(LMIC)과 같은 특정 상황에 맞게 프레임워크를 조정(adapt)
• 다른 결정 요인 프레임워크와의 비교(mapping)를 통해 공백(gaps)을 식별하고, 동의어(synonymy) 및 다의어(polysemy) 문제(construct fallacies) 해결
• 정성적, 혼합, 정량적 방법 개발 및 적용
• 검증된 측정 도구(validated measures)의 지속적인 개발
• 프레임워크의 반복적 진화(iterative evolution)를 위한 이론적 기반 구축
• 각 구성요소 간의 관계 및 이행 결과와의 관계에 대한 탐색
• 각 구성요소의 의미적 정체성(semantic identity)을 명확히 하기 위한 탐색

또한, 경험적 연구 결과에 대한 체계적 문헌고찰(systematic reviews)이 필요하며, 이는 프레임워크 전반에 걸친 이론적 개념을 정교화하는 데 필수적이다. 구성요소 간의 상호관계를 이해하기 위해서는 중간 범위 이론(middle-range theories)의 개발이 필요하다 [16]. 우리 팀은 인과성(causation) 및 관계 코딩(relationship coding)의 사용을 탐색하였으며, 이를 통해 결정 요인들이 특정 이행 프로젝트 내에서 어떻게 상호작용하는지를 분석하고자 하였다 [113, 114]. 예를 들어, Kerins 등(Kerins et al.)은 ‘메뉴 라벨링(menu labeling)’ 이행 프로젝트에 대한 체계적 문헌고찰을 바탕으로, 구성요소 간의 관계를 포함한 CFIR의 수정 버전을 개발하였다 [45]. 또한, 동시 발생 분석(coincidence analysis) 및 기타 새로운 분석 방법들은 원하는 결과로 이어지는 구성요소의 클러스터(cluster)를 탐색하는 데 활용될 수 있다 [115].

결론 (Conclusion)

이번 CFIR의 개정은 점점 커지고 있는 사용자 공동체의 피드백을 반영한 것이다. 비록 다양한 업데이트가 있었지만, 개정된 각 구성요소는 원래 CFIR과의 매핑(mapping)이 가능하므로, 장기적 연속성(longitudinal consistency)을 보장할 수 있다. 우리는 사용자들이 개정된 CFIR을 적용할 수 있도록 다양한 부속 문서(additional files)를 제공하였고, 기술 지원 웹사이트(technical assistance website) 또한 CFIR을 지원하도록 업데이트될 예정이다 [110]. 과거에 피드백을 주신 사용자들께 깊은 감사를 표하며, 미래의 사용자들도 CFIR을 공동 재화(common good)로서 계속 비판하고 발전시켜 나가기를 독려한다.

📘 CFIR 개정판 – Innovation 도메인

✅ 프레임워크 안내 (Framework guidance)

CFIR은 이행 결과(implementation outcomes)에 대해 영향력(power) 또는 영향(influence)을 가진 개인들로부터 데이터를 수집하기 위해 사용됩니다. → 관련 개인을 식별하고 결과를 선정하는 방법은 CFIR Outcomes Addendum을 참고하세요 [19]. CFIR을 프로젝트에 적용하기 전, 반드시 충분히 조작화(operationalize)해야 하며, 다음을 포함해야 합니다:

1. 각 도메인의 주제를 명확히 정의할 것 (도메인별 안내 참조)
2. 구성요소의 일반적인 언어를 프로젝트에 맞게 구체적인 언어로 바꿀 것
3. 업데이트된 CFIR에 포함되지 않은 중요한 주제를 포착하기 위한 구성요소를 추가할 것

I. Innovation 도메인

Innovation: “혁신(innovation)”이란 이행되고 있는 ‘무엇(the thing)’을 의미합니다.
예: 새로운 임상 치료법, 교육 프로그램, 도시 서비스 등 [20].

Project Innovation: 이행 중인 혁신의 특성(예: 유형, 핵심 요소 vs. 조정 가능한 요소)을 명시하고, 공식 보고 지침(published reporting guideline)을 기반으로 문서화할 것을 권장합니다 [21–24]. 특히, ‘이행이 완료된 후에도 지속되는 것(the thing)’으로서의 혁신과, 이 혁신을 실행하기 위해 사용된 실행 과정 및 전략(implementation process and strategies)을 구별해야 합니다 [20, 25, 26, 27, 28].

🧩 Innovation 도메인의 구성요소 및 정의

• A. Innovation Source (혁신의 출처)
  → 이 혁신을 개발하고/또는 명시적으로 후원한 집단이 신뢰할 수 있고, 평판이 좋고, 믿을 만하다고 여겨지는 정도
• B. Innovation Evidence Base (혁신의 근거 기반)
  → 이 혁신이 효과성을 뒷받침하는 충분한 근거(evidence)를 가지고 있는 정도
• C. Innovation Relative Advantage (혁신의 상대적 이점)
  → 이 혁신이 현재의 관행이나 다른 가용 혁신에 비해 우월한 정도
• D. Innovation Adaptability (혁신의 조정 가능성)
  → 이 혁신이 현지 맥락(local context)이나 요구(needs)에 맞게 수정, 맞춤화, 정제될 수 있는 정도
• E. Innovation Trialability (혁신의 시험 가능성)
  → 이 혁신이 소규모로 시범적(pilot)으로 적용되거나 테스트될 수 있는 정도,
  그리고 실패 시 되돌릴 수 있는 정도
• F. Innovation Complexity (혁신의 복잡성)
  → 이 혁신이 복잡하게 구성되어 있는 정도.
  예: 범위(scope), 연결 관계 수, 단계 수 등으로 인해 복잡하게 느껴질 수 있음
• G. Innovation Design (혁신의 설계)
  → 이 혁신이 어떻게 설계되고, 구성되고(assembled), 통합되고(bundled), 제시되는지(presented)에 따라
  패키징이 잘 되어 있는지의 정도
• H. Innovation Cost (혁신의 비용)
  → 구매 비용(purchase cost)과 운영 비용(operating cost)이 적절하게 감당 가능한 정도

감사합니다. 이번에는 Table 3의 II. Outer Setting 도메인 부분을 충실히 번역해드리겠습니다. 요청하신 대로 표 형태는 자연스러운 서술형으로 풀어내고, 중요 개념은 굵게 표시, 전문 용어는 영어 병기로 병기하였습니다.

II. 🏙️ Outer Setting 도메인

Outer Setting은 Inner Setting(내부 환경)이 속해 있는 환경을 의미합니다.
예를 들어, 병원 시스템(hospital system), 학군(school district), 주(state) 등이 이에 해당하며, 하나의 Outer Setting 안에 여러 수준(multiple levels)이 존재할 수 있습니다. 예: 지역사회(community), 시스템(system), 주(state) 등

Project Outer Setting(s)에서는 해당 프로젝트의 실제 외부 환경이 무엇인지, 예: 유형, 위치, 그리고 Outer/Inner Setting 간의 경계 등을 문서화해야 합니다.

주요 구성요소와 정의

• A. Critical Incidents (중대한 사건)
  → 혁신의 이행 및 전달을 방해하는 대규모 또는 예기치 못한 사건들의 영향력
  • Large-scale and/or unanticipated events disrupt implementation and/or delivery of the innovation.
• B. Local Attitudes (지역적 태도)
  → 지역 사회의 사회문화적 가치(sociocultural values)와 신념(beliefs),
  예: 수혜자를 돕는 데 있어 책임을 공유해야 한다는 인식 등
  이러한 태도가 혁신의 이행 및 전달을 지지하도록 Outer Setting에 영향을 주는 정도
  • Sociocultural values (e.g., shared responsibility in helping recipients) and beliefs (e.g., convictions about the worthiness of recipients) encourage the Outer Setting to support implementation and/or delivery of the innovation.
• C. Local Conditions (지역적 조건)
  → 경제적, 환경적, 정치적, 기술적 조건이 Outer Setting이 혁신을 지원할 수 있도록 도와주는 정도
  • Economic, environmental, political, and/or technological conditions enable the Outer Setting to support implementation and/or delivery of the innovation.
• D. Partnerships & Connections (파트너십 및 연결)
  → Inner Setting이 외부 기관과 연결되어 있는 정도,
  예: 의뢰 네트워크(referral networks), 학술 협력(academic affiliations), 전문 조직 네트워크 등
  • The Inner Setting is networked with external entities, including referral networks, academic affiliations, and professional organization networks.
• E. Policies & Laws (정책 및 법률)
  → 법률, 규제, 전문 단체의 지침과 권고사항, 또는 인증 기준(accreditation standards)이
  혁신의 이행 및 전달을 지원하는 정도
  • Legislation, regulations, professional group guidelines and recommendations, or accreditation standards support implementation and/or delivery of the innovation.
• F. Financing (재정 지원)
  → 외부 기관(external entities)으로부터의 자금 지원(예: 보조금, 환급 등)이
  혁신의 이행 및 전달을 위해 사용 가능한 정도
  • Funding from external entities (e.g., grants, reimbursement) is available to implement and/or deliver the innovation.

G. External Pressure (외부 압력)

외부 압력은 혁신의 이행 및 전달을 유도하거나 촉진하는 외부 요인들입니다.
이 구성요소는 아래 하위 구성요소(subconstructs)로 포함되지 않는 외부 압력 테마를 포착하는 데 사용합니다.

External pressures drive implementation and/or delivery of the innovation.
Use this construct to capture themes related to External Pressures that are not included in the subconstructs below.

1. Societal Pressure (사회적 압력)
   → 언론 캠페인, 시민단체, 사회운동, 시위 등이 혁신의 이행 및 전달을 유도
   1. Mass media campaigns, advocacy groups, or social movements or protests drive implementation and/or delivery of the innovation.
2. Market Pressure (시장 압력)
   → 동종 기관의 경쟁 또는 모방 욕구가 혁신의 이행을 촉진
   1. Competing with and/or imitating peer entities drives implementation and/or delivery of the innovation.
3. Performance Measurement Pressure (성과 평가 압력)
   → 품질 기준, 벤치마킹 지표, 서비스 목표 등이 혁신의 이행 및 전달을 유도
   1. Quality or benchmarking metrics or established service goals drive implementation and/or delivery of the innovation.

III. 🏥 Inner Setting 도메인

Inner Setting이란 혁신(innovation)이 실제로 실행되는 환경을 의미합니다. 예: 병원(hospital), 학교(school), 도시(city) 등
여러 개의 Inner Setting이 존재할 수 있고, 각각의 Inner Setting 안에는 여러 수준(levels)도 존재할 수 있습니다. 예: 부서(unit), 강의실(classroom), 팀(team) 등

Project Inner Setting(s)에서는 해당 프로젝트 내의 실제 Inner Setting(유형, 위치, Outer/Inner Setting 간의 경계 등)을 명시해야 합니다.

구성요소 A~D는 주의사항이 포함되어 있습니다:

Note: 구성요소 A~D는 혁신의 이행 및 전달 여부와 관계없이 Inner Setting에 항상 존재하는 지속적 특성(persistent general characteristics)이다.

A. Structural Characteristics (구조적 특성)

→ Inner Setting 내에서의 인프라 구성요소들이 기능적 수행(functional performance)을 어떻게 지원하는지의 정도를 포착
→ 하위 구성요소 외의 구조적 특성을 포착하고자 할 때 사용할 수 있음

1. Physical Infrastructure (물리적 인프라)
   → 공간 배치(layout), 물리적 자산(material features) 등이 Inner Setting의 기능적 수행을 얼마나 지원하는지
2. Information Technology Infrastructure (정보기술 인프라)
   → 통신, 전자 문서화, 데이터 저장, 관리, 분석 시스템 등이 기능적 수행을 어떻게 지원하는지
3. Work Infrastructure (업무 인프라)
   → 개인 및 팀 간 업무 분장, 인력 구성, 팀 구성 등의 조직화 정도

B. Relational Connections (관계적 연결)

→ Inner Setting 내에서 공식적 또는 비공식적인 인간관계, 네트워크, 팀 간 연결이
내부 및 외부 경계(예: 구조적·전문적 경계)를 넘나들며 얼마나 높은 품질로 유지되는지

C. Communications (의사소통)

→ Inner Setting 내부 및 경계를 넘는 다양한 주체들 간의 공식적·비공식적인 정보 공유 관행의 품질

D. Culture (문화)

→ Inner Setting 내에서 공유되는 가치관(values), 신념(beliefs), 규범(norms)의 수준
→ 하위 구성요소(subconstructs)로 구체적 주제를 포착 가능

• 1. Human Equality-Centeredness (인간 평등 중심성)
  → 인간 존재의 타고난 가치와 존엄에 대한 공유된 신념과 규범
• 2. Recipient-Centeredness (수혜자 중심성)
  → 수혜자의 욕구를 이해하고 존중하며, 배려하려는 공유된 가치와 규범
• 3. Deliverer-Centeredness (제공자 중심성)
  → 서비스를 제공하는 사람들의 요구와 경험에 대한 공유된 가치와 배려
• 4. Learning-Centeredness (학습 중심성)
  → 심리적 안전성, 자기 성찰, 지속적 개선, 데이터 기반 학습에 대한 가치와 규범

📌 E ~ K: 이행과 직접 관련된 Inner Setting 구성요소

Note: 구성요소 E ~ K는 '혁신의 이행 및/또는 전달(implementation and/or delivery)'에 특화된 요소입니다.

• E. Tension for Change (변화에 대한 긴박성)
  → 현재 상황이 더 이상 받아들일 수 없으며, 반드시 변화가 필요하다는 인식의 정도
  • The current situation is intolerable and needs to change.
• F. Compatibility (적합성)
  → 해당 혁신이 기존의 워크플로우, 시스템, 프로세스와 얼마나 잘 맞는지
  • The innovation fits with workflows, systems, and processes.
• G. Relative Priority (상대적 우선순위)
  → 해당 혁신의 이행이 다른 이니셔티브와 비교하여 얼마나 중요한 과제로 인식되는지
  • Implementing and delivering the innovation is important compared to other initiatives.
• H. Incentive Systems (인센티브 체계)
  → 유형 또는 무형의 보상·장려(incentives and rewards) 혹은 불이익·처벌(disincentives and punishments)이
  혁신의 이행을 촉진하거나 억제하는 정도
  • Tangible and/or intangible incentives and rewards and/or disincentives and punishments support implementation and delivery of the innovation.
• I. Mission Alignment (사명 정렬성)
  → 해당 혁신이 Inner Setting의 전체 목표, 목적, 가치, 전략적 방향성과 일치하는 정도
  • Implementing and delivering the innovation is in line with the overarching commitment, purpose, or goals in the Inner Setting.

J. Available Resources (사용 가능한 자원)

→ 혁신을 이행하고 전달하는 데 필요한 다양한 자원이 실제로 사용 가능한 정도

Use this construct to capture themes related to Available Resources that are not included in the subconstructs below.

하위 구성요소(Subconstructs):

1. Funding (재정)
   → 이행 및 전달에 사용 가능한 자금이 있는지
   1. Funding is available to implement and deliver the innovation.
2. Space (공간)
   → 이행을 위한 물리적 공간이 충분히 확보되어 있는지
   1. Physical space is available to implement and deliver the innovation.
3. Materials & Equipment (물품 및 장비)
   → 필요한 물자와 장비가 적시에 공급 가능한지
   1. Supplies are available to implement and deliver the innovation.

• K. Access to Knowledge & Information (지식 및 정보 접근성)
  → 혁신의 이행을 위해 필요한 지침(guidance)이나 교육(training)이 얼마나 쉽게 접근 가능한지
  • Guidance and/or training is accessible to implement and deliver the innovation.

IV. 🧑‍🤝‍🧑 Individuals 도메인

Individuals: 개인의 역할(roles)과 특성(characteristics)을 다루는 도메인

👥 Roles 하위 도메인 (Roles subdomain)

Project Roles: 프로젝트에 적용되는 역할들을 문서화하고, 이들이 Inner Setting 또는 Outer Setting 중 어디에 위치하는지를 명시해야 합니다.

구성요소별 정의

• A. High-level Leaders (고위 리더)
  → 주요 의사결정자, 임원진, 이사급 인사 등 권한이 매우 높은 인물들
  • Individuals with a high level of authority, including key decision-makers, executive leaders, or directors
• B. Mid-level Leaders (중간 리더)
  → 고위 리더의 감독을 받으며 다른 구성원을 관리하는 중간 수준의 리더
  • Individuals with a moderate level of authority, including leaders supervised by a high-level leader and who supervise others
• C. Opinion Leaders (오피니언 리더)
  → 다른 사람들의 태도나 행동에 비공식적으로 영향을 미치는 인물
  • Individuals with informal influence on the attitudes and behaviors of others
• D. Implementation Facilitators (이행 촉진자)
  → 주제 전문가(subject matter expert)로서 이행을 지원하거나, 코칭하거나, 돕는 역할
  • Individuals with subject matter expertise who assist, coach, or support implementation
• E. Implementation Leads (이행 리더)
  → 혁신의 이행을 주도하는 역할을 맡은 사람
  • Individuals who lead efforts to implement the innovation
• F. Implementation Team Members (이행 팀 구성원)
  → 이행 리더와 협력하며 혁신 실행을 함께 수행하는 인물들.
  이상적으로는 혁신 제공자(Deliverers)와 수혜자(Recipients)를 포함하는 것이 좋음.
  • Individuals who collaborate with and support the Implementation Leads to implement the innovation, ideally including Innovation Deliverers and Recipients
• G. Other Implementation Support (기타 이행 지원자)
  → 이행 리더 또는 팀 구성원을 지원하는 사람들
  • Individuals who support the Implementation Leads and/or Implementation Team Members to implement the innovation
• H. Innovation Deliverers (혁신 제공자)
  → 혁신을 직접 또는 간접적으로 제공하는 개인
  • Individuals who are directly or indirectly delivering the innovation
• I. Innovation Recipients (혁신 수혜자)
  → 혁신을 직접 또는 간접적으로 받는 개인
  • Individuals who are directly or indirectly receiving the innovation

🧠 Characteristics 하위 도메인 (Characteristics subdomain)

Project Characteristics: → 프로젝트 내 각 역할의 개인적 특성들을 COM-B 시스템 [29] 또는 역할별 이론(role-specific theories)에 기반해 문서화합니다.

구성요소별 정의

• A. Need (요구)
  → 개인이 생존, 웰빙, 개인적 충족 등에서 결핍을 갖고 있으며, 이 결핍은 혁신의 이행/전달을 통해 해결될 수 있음
  • The individual(s) has deficits related to survival, well-being, or personal fulfillment, which will be addressed by implementation and/or delivery of the innovation
• B. Capability (역량)
  → 개인이 관계를 맺는 능력, 지식, 기술 등 역할 수행에 필요한 역량을 갖추고 있는 정도
  • The individual(s) has interpersonal competence, knowledge, and skills to fulfill Role
• C. Opportunity (기회)
  → 개인이 역할을 수행할 수 있도록 하는 가용성, 범위, 권한(scope, power)을 갖춘 정도
  • The individual(s) has availability, scope, and power to fulfill Role
• D. Motivation (동기)
  → 개인이 해당 역할을 수행하려는 의지를 갖고 있는 정도
  • The individual(s) is committed to fulfilling Role

V. ⚙️ Implementation Process 도메인

Implementation Process: 혁신을 이행하기 위해 사용되는 활동과 전략
Project Implementation Process: 프로젝트에서 사용된 이행 과정 프레임워크 [8] 및/또는 구체적 활동과 전략 [26, 27]을 문서화해야 합니다. 이 때, 이행이 끝난 뒤에도 지속되는 혁신(the innovation) 자체와, 그 혁신을 실행하기 위한 이행 과정(the implementation process)을 구분해야 합니다 [20, 25, 28].

구성요소별 정의

• A. Teaming (팀 구성)
  → 개인들이 의도적으로 협력하고, 과업을 조정하며, 혁신을 이행하기 위해 함께 일하는 정도
  • Join together, intentionally coordinating and collaborating on interdependent tasks, to implement the innovation.
• B. Assessing Needs (요구 파악)
  → 우선순위, 선호도, 요구 사항에 대한 정보를 수집하는 활동 
  Collect information about priorities, preferences, and needs of people.
  (※ 하위 구성요소에 포함되지 않는 주제를 포착할 때 사용할 수 있음.)
  • 1. Innovation Deliverers (혁신 제공자)
    → 혁신을 제공하는 사람들의 우선순위, 선호도, 요구를 파악하여 이행 및 전달 전략 수립에 활용
    • Collect information about the priorities, preferences, and needs of deliverers to guide implementation and delivery of the innovation.
  • 2. Innovation Recipients (혁신 수혜자)
    → 수혜자의 우선순위, 선호도, 요구를 파악하여 이행 및 전달 전략 수립에 반영
    • Collect information about the priorities, preferences, and needs of recipients to guide implementation and delivery of the innovation.

• C. Assessing Context (맥락 파악)
  → 혁신의 이행/전달에 있어 장애 요인과 촉진 요인을 식별 및 평가하는 활동
  • Collect information to identify and appraise barriers and facilitators to implementation and delivery of the innovation.
• D. Planning (계획 수립)
  → 역할과 책임 정의, 구체적인 단계 및 마일스톤 설정, 성공 기준을 사전에 명시
  • Identify roles and responsibilities, outline specific steps and milestones, and define goals and measures for implementation success in advance.
• E. Tailoring Strategies (전략 맞춤화)
  → 장애 요인에 대응하고, 촉진 요소를 활용하며, 맥락에 맞게 조정하기 위해 이행 전략을 선택하고 조작화하는 활동
  • Choose and operationalize implementation strategies to address barriers, leverage facilitators, and fit context.

• F. Engaging (참여 유도)
  → 이행 과정 또는 혁신 자체에 적극적으로 참여하도록 독려하는 활동
  Attract and encourage participation in implementation and/or the innovation.
  (※ 하위 구성요소에 포함되지 않는 주제를 포착할 때 사용 가능)
  • 1. Innovation Deliverers (혁신 제공자 참여 유도)
    → 제공자가 이행 팀에 참여하거나 혁신을 제공하도록 유도
    • Attract and encourage deliverers to serve on the implementation team and/or to deliver the innovation.
  • 2. Innovation Recipients (수혜자 참여 유도)
    → 수혜자가 이행 팀에 참여하거나 혁신에 적극 참여하도록 유도
    • Attract and encourage recipients to serve on the implementation team and/or participate in the innovation.

• G. Doing (실행)
  → 혁신을 작은 단위로 나누어 실험적으로 적용하거나, 점진적으로 최적화하는 실행 방식
  • Implement in small steps, tests, or cycles of change to trial and cumulatively optimize delivery of the innovation.

• H. Reflecting & Evaluating (성찰 및 평가)
  → 이행 또는 혁신의 성공 여부에 대한 양적·질적 데이터 수집 및 토의
  Collect and discuss quantitative and qualitative information about the success of implementation and/or the innovation. (※ 하위 구성요소에 포함되지 않는 주제를 포착할 때 사용할 수 있음)
  • 1. Implementation (이행 평가) → 이행 성공 여부에 대한 평가
  • Collect and discuss quantitative and qualitative information about the success of implementation.
  • 2. Innovation (혁신 평가) → 혁신 자체의 효과나 영향에 대한 평가
  • Collect and discuss quantitative and qualitative information about the success of the innovation.

• I. Adapting (조정)
  → 혁신과/또는 내부 환경(Inner Setting)을 조정 및 통합하여 실제 업무 과정에 잘 정착되도록 하는 활동
  • Modify the innovation and/or the Inner Setting for optimal fit and integration into work processes.

Learn Health Syst. 2020 Apr 2;5(2):e10226. doi: 10.1002/lrh2.10226. eCollection 2021 Apr.

Multi-level analysis of the learning health system: Integrating contributions from research on organizations and implementation

🧠 보건의료 조직에서 ‘학습’을 일으키는 힘: 다층적(multilevel) 관점이 중요한 이유

우리가 병원이나 의료기관에서 ‘질 향상(Quality Improvement)’이나 ‘환자 중심 진료(Patient-Centered Care)’ 이야기를 들을 때마다 드는 궁금증이 있어요. "그런 변화를 조직 전체로 어떻게 퍼뜨릴 수 있을까?" 그리고 "의료 조직은 정말로 '학습(learning)'할 수 있을까?"

오늘 소개할 논문은 바로 이 질문에 답해주는 연구예요. 미국 의료기관을 포함한 복잡한 진료 조직들이 '학습 건강시스템(Learning Health System, LHS)'으로 진화하려면 어떤 요인들이 조직 내·외부에서 작용하는지를 다층적(multilevel) 관점에서 분석한 내용이에요.

📊 연구팀이 제안한 핵심 프레임워크

연구자들은 아래와 같은 전제를 공유합니다.

“Deep learning addresses the root causes of problems and questions underlying assumptions. It requires alignment and collaboration across multiple levels of organization and complex multilevel thinking.”
→ “심층 학습(deep learning)은 문제의 근본 원인(root causes)을 다루고, 그 기저에 있는 가정(assumptions)을 질문하는 것이다. 이를 위해서는 조직 내 다양한 수준들 간의 정렬(alignment)과 복잡한 다층적 사고(multilevel thinking)가 필요하다.”

이를 바탕으로 제시한 다층적 프레임워크는 아래 그림처럼 구성되어 있어요.

• 일반 환경(General Environment): 정치·사회·기술 조건, 정책, 외부 기관 등
• 운영 환경(Operating Environment): 지불자, 경쟁자, 커뮤니티, 외부 평가기관 등
• 조직 수준(Organizational Level): 목표, 전략, 자원, 학습 지원 시스템
• 중간 관리자(Mid-management Level): 전략 실행 및 학습 촉진
• 팀/부서(Unit/Team Level): 간호 부서, 진료팀 등 집단 학습 주체
• 개인 수준(Individual Level): 진료자 개인의 행동과 태도

💡 세 가지 실제 사례로 살펴본 적용 예시

📌 사례 1: 미국 중환자실(ICU) 감염 예방 프로젝트

처음에는 단순한 감염관리(intervention for catheter infections) 프로젝트였지만, 점점 조직문화 변화와 병원 간 협력으로 확장되었어요.

“They recognized the importance of factors beyond the boundaries of the participating ICUs, particularly organization-level support from senior hospital managers…”
→ “연구자들은 중환자실을 넘어서는 요인들, 특히 병원 고위 관리자들의 조직 수준 지원의 중요성을 인식했다.”

📌 사례 2: 호주의 병원 질 향상 프로그램

정부 기준 준수에 몰입한 나머지, 병원 내부 학습 문화가 충분히 형성되지 못했어요.

“Senior hospital leaders' concentration on compliance with state and federal regulations led them to underestimate the time and resources needed to plan and mobilize support for fundamental change.”
→ “병원 경영진이 정부 규제 준수에 집중한 나머지, 근본적인 변화를 위한 시간과 자원 필요성을 과소평가했다.”

📌 사례 3: 스웨덴의 류마티스 관절염 등록 시스템

국가·지역·의사·환자 간 전방위적 정렬(alignment)과 공유의사결정(shared decision-making)을 통해 성공적인 학습 시스템이 만들어졌어요.

“The registry’s progress and learning contributions were substantially aided by alignment of supportive forces at the level of the nation, the regions, care organizations, physicians, and patients.”
→ “등록 시스템의 발전과 학습 기여는 국가, 지역, 진료 조직, 의사, 환자 간의 정렬 덕분에 가능했다.”

🎯 우리가 던질 수 있는 질문들

연구자들은 단순한 요인 나열이 아니라, 요인 간 상호작용을 보는 것이 중요하다고 강조합니다. 아래는 이 논문에서 제안한 질문 유형이에요.

• 외부 인센티브는 내부 학습을 어떻게 유도하거나 방해하는가?
• 리더는 어떤 가치를 중시하고, 그것이 학습 문화에 어떤 영향을 주는가?
• 조직 내 서로 다른 하위문화(subculture)들은 어떻게 학습에 기여하거나 충돌하는가?

✨ 마무리하며: 진정한 '학습하는 의료 조직'을 만들려면

“To support the kind of learning envisioned by the LHS model, it is valuable for researchers to unpack the complex multilevel, interactions of factors influencing learning within entire organizations and delivery systems.”
→ “LHS 모델이 그리는 학습을 실현하려면, 조직과 시스템 전반에서 학습에 영향을 주는 복잡한 다층적 상호작용을 면밀히 분석해야 한다.”

이 논문은 단지 학습의 '결과'가 아니라, 그 과정과 조건을 정밀하게 탐색한 연구입니다. 의료 교육자, 병원 관리자, 정책 결정자 등 보건의료 조직의 변화에 관심 있는 분들에게 아주 유용한 참고가 될 수 있어요.

1 서론 (Introduction)

미국을 비롯한 여러 산업화된 국가의 보건의료 조직은 비용 절감, 질 향상, 건강 불평등 감소, 그리고 고령 인구에 대한 돌봄이라는 압력에 직면해 있다¹⁻³. 이들은 또한 지불 방식과 예산, 치료법과 기술, 소유권, 조직 구조, 진료 전달 방식의 변화 등 다양한 중대한 변화에도 적응해야 한다²,⁴⁻⁸.

점점 더 많은 보건의료 리더들과 연구자들은 이러한 도전에 대응하기 위해 신속한 학습(rapid learning), 혁신(innovation), 새롭게 등장하는 디지털 기술의 활용(exploitation of emerging digital technologies), 그리고 시스템 재설계(system redesign) 및 질 향상(quality improvement)에 대한 역량 개발을 통해 진료 시스템이 적응할 수 있다고 보고 있다. 이러한 비전은 Learning Health System (LHS, 학습하는 건강시스템)⁹⁻¹³과 Learning Organizations (학습 조직)¹⁴⁻¹⁹에 대한 논의에서 포착된다. 미국국립의학한림원(National Academy of Medicine, NAM)은 “지속적으로 학습하는 건강의료 시스템(Continuously Learning Health Care System)”을 다음과 같이 정의한다:

“과학과 정보학(science and informatics), 환자-임상의 간의 파트너십(patient-clinician partnerships), 인센티브(incentives), 그리고 문화(culture)가 연계되어, 치료의 효과성(effectiveness)과 효율성(efficiency)을 지속적이고 실시간으로 개선할 수 있도록 촉진하고 가능하게 하는 시스템”(원문: “one in which science and informatics, patient-clinician partnerships, incentives, and culture are aligned to promote and enable continuous and real-time improvement in both the effectiveness and efficiency of care”)¹³(p.17)

이 논문에서는, 보건의료 조직 및 시스템 학습에 대한 현재의 논의가 보다 다양한 요인의 상호작용으로 인해 발생하며, 이러한 요인은 개별 진료 조직 내부 및 외부의 다수의 수준(multiple levels)에서 작용한다는 이해를 강화하고자 한다. NAM과 다른 학자들¹⁵,¹⁶의 관점에 따르면, 학습 건강시스템(LHS)에 속한 진료 조직은 환경에서 새로운 지식과 혁신을 탐색(scan)하고, 이를 선택, 시도, 시험(select, try, and test)하며, 내부 데이터 및 경험으로부터 학습하고, 다른 조직과의 비교(comparison)를 통해 지식과 개선 역량을 증진시킨다.

NAM이 제시한 학습 시스템의 주요 특성은 다음과 같다:

• 실시간 증거 접근(real-time access to evidence)
• 진료 경험의 디지털 기록(digital capture of the care experience)
• 환자, 가족, 타 돌봄 제공자와의 강한 파트너십(strong partnerships with patients, families, and other caregivers)
• 지속적 개선과 가치 기반 진료(high-value care)를 장려하는 인센티브 구조
• 완전한 투명성(full transparency)
• 리더십이 주도하는 학습 문화(leadership-instilled culture of learning)
• 팀 훈련 및 역량 개발, 시스템 분석, 피드백 등 학습 및 개선을 위한 지원적 프로세스(supportive processes such as team training and skill building, systems analysis, and feedback for continuous learning and system improvement)¹³(p.18, Table S2)

여러 학습 조직 이론들과 마찬가지로, NAM의 LHS 모델은 학습을 인지적 변화보다는 관찰 가능한 행동 변화(observable, behavioral changes)로 개념화한다²⁰. 이러한 행동주의적 관점(behavioral view)은 조직 학습(organizational learning)을 다음과 같이 정의한다:

“더 나은 지식과 이해를 통해 행동을 개선하는 과정”
(“the process of improving actions through better knowledge and understanding”)²¹(p.803)

LHS 프레임워크는 개별 의료 조직, 진료 전달 시스템, 조직 네트워크²², 그리고 국가 및 국제적 건강 시스템²³에도 적용 가능하며, 본 논문에서는 진료 조직(care organizations)에 중점을 둔다.

기존 연구들은 조직 내부 요인이 학습과 개선에 어떻게 영향을 미치는지를 탐구해왔다. 예를 들면, 개인의 훈련과 실무 중 학습,²⁴ 팀워크, 리더십, 정보기술, 지식관리, 조직문화 등이 있다¹⁸,²⁵⁻³⁴. 또한 다음과 같은 조직 외부 환경 요인(environmental influences)도 학습에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다:

• 진료 조직 간 협력(collaboration among care organizations)³⁵
• 외부 연구자들과의 파트너십(partnerships with external researchers)³⁶
• 학습을 지원하는 연구 및 혁신 활동을 위한 자금 지원(funding for research, innovation, and other activities)²⁹
• 가치 기반 진료 및 기타 진료 개선 활동을 위한 지불 체계(payment for high value care)²⁵,²⁹

2 연구 질문 (Questions of Interest)

보건의료 분야를 포함한 다양한 산업에서 조직 학습(organizational learning)에 영향을 미치는 요인들이 조직 내부와 외부의 여러 수준(multiple levels)에서 작용한다는 것은 널리 인정되고 있다²⁸,³⁰,³⁷,³⁸. 특히 보건의료에서 다층적(multilevel) 학습 수준을 살펴보는 것은 매우 중요하다. 그 이유는 진료 조직과 진료 전달 시스템의 조직적 복잡성(organizational complexity), 그리고 이들이 외부 기관 및 조건(external agencies and conditions)에 의존하고 있다는 점 때문이다.

이러한 복잡성을 제대로 설명하려면 직업군의 다양성과 상호의존성(occupational diversity and interdependence), 전문직 내 위계 구조와 관리자 간의 상호작용, 그리고 업무 수행에 영향을 미치는 외부 요인과 제약 조건(external influences and constraints)을 모두 포괄할 수 있는 다층적 접근(multilevel approach)이 필요하다³⁹. 따라서 다층적 관점(multilevel perspective)은 학습 건강시스템(Learning Health System)을 지향하는 보건의료 조직에게 실질적인 실행 지식(actionable knowledge)을 제공할 수 있는 연구를 진전시키는 데 큰 가능성을 지닌다.

그러나 현재까지 보건의료 분야의 조직 및 시스템 학습을 규명하기 위한 공통적이고 포괄적인 다층적 분석 틀(comprehensive, multilevel framework)은 존재하지 않는다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 조직 과학(organization science)과 이행 과학(implementation science)의 통찰을 바탕으로, 보건의료 분야의 조직 학습 연구를 촉진할 수 있는 분석 틀(framework)을 개발하고자 한다.

3 연구 방법 (Methods)

우리는 먼저,

• 관련 분야에서 제안된 유용한 세 가지 다층적 분석 틀(three helpful multilevel frameworks)을 검토하였다. 이후, 이들 틀과 기존의 연구에서 도출된 통찰들을 통합하여, 각 시스템 수준(system levels)에서 학습에 영향을 미치는 요인들(factors influencing learning)을 보여주는 통합 프레임워크(integrated framework)를 구성하였다.
• 이러한 다층적 관점(multilevel perspective)의 기여를 설명하기 위해, 우리는 특정 진료 개선(specific care improvements)과 지속적인 시스템 학습(enduring system learning)을 목표로 하는 세 가지 이니셔티브(initiatives)의 개발 사례에 이 프레임워크를 적용하였다.
• 이어, 인센티브(incentives), 문화(culture), 리더십(leadership)이라는 세 가지 핵심 영역이 학습에 영향을 미치는 요인 간의 수준 간 관계(cross-level relations)에서 어떻게 작용하는지를 강조하였다. 이 세 가지는 수준 간 역학과 상호작용을 이해하기 위한 풍부한 연구 영역(fertile areas for research)이다.
• 마지막으로, 본 프레임워크와 그에 기반한 다층적 시각(multilevel perspective)이 가지는 연구적 및 실천적 함의(research and practice implications)에 대해 논의하며 글을 마무리한다.

4 결과 (Results)

4.1 세 가지 다층적 분석 틀 (Three Multilevel Frameworks)

보급(dissemination), 이행(implementation), 조직 변화(organizational change), 공중보건(public health) 등에 관한 다양한 연구와 분석 틀들은, 영향력 있는 요인들이 작용하는 시스템 수준(system levels)을 식별해왔다⁴⁰⁻⁴⁴. 이러한 수준은 개인(individual)과 작업팀(work-team)에서 시작하여, 특정 조직 또는 진료 시스템의 환경(environment)에 이르기까지 폭넓다.

다층적 접근(multilevel approaches)은 일반적으로 영향 요인의 목록을 제시하며, 이들 요인 간의 수준 간 관계(cross-level relationships) 가능성도 인정한다. 비록 여기서 검토하는 프레임워크들은 본래 보건의료 분야의 조직 학습(organizational learning in health care)을 목적으로 개발된 것은 아니지만, 학습 건강시스템(Learning Health System, LHS) 연구에 충분히 기여할 수 있다.

4.1.1 이행 연구 통합 프레임워크 (The Consolidated Framework for Implementation Research)

이행 연구 통합 프레임워크(Consolidated Framework for Implementation Research, CFIR)는 이행 과학(Implementation Science) 분야에서 가장 널리 인용되는 프레임워크 중 하나다⁴⁰,⁴⁵. CFIR은 지식 전달(knowledge transfer), 근거 기반 실천의 이행(implementation of evidence-based practice), 성과 확산(dissemination), 조직 변화(organizational change)에 관한 19개의 기존 개념화 및 프레임워크를 경험적 연구 결과와 함께 통합한 것이다.

최근에는 CFIR의 다양한 구성요소(constructs)를 위한 표준화되고 검증된 측정도구(standard, validated measures)를 활발히 개발하는 연구자 커뮤니티의 활동 덕분에, 연구 도구로서의 유용성(research utility)이 점차 높아지고 있다⁴⁶.

CFIR은 총 다섯 개의 영역(domains)에 걸쳐 구성요소들을 정의한다:

• 개입의 특성(Intervention Characteristics)
• 이행이 일어나는 조직의 외부 환경(Outer Setting)
• 조직 내부 구조 및 문화(Inner Setting)
• 관여된 개인(Individuals)
• 이행 과정(Implementation Process)

이 중 Inner Setting에서는 팀, 부서, 서비스 수준(team, unit, and service levels)뿐 아니라 조직 전체 수준까지 고려하도록 설계되어 있다.

CFIR은 원래 근거 기반 실천의 이행(evidence-based practice implementation)을 연구하기 위해 고안되었지만, 그 다층적 관점(multilevel perspective)과 다수의 구성요소는 집단 학습(collective learning)과 조직 전반의 개선 프로그램에 관한 연구에도 활용되고 있다. 예를 들어, 미국 재향군인 보건청(Veterans Health Administration)은 효과적인 학습 건강 시스템(effective learning health care system)이 되기 위한 노력을 안내하고 평가하기 위해 CFIR을 활용한다⁴⁷.

CFIR은 학습에 관한 연구를 가능하게 하는데, 그 이유는 다음과 같은 요소를 포함하고 있기 때문이다: 학습 분위기(learning climate) 구성요소는 다음과 같은 조건을 포함한다:

• 리더들이 팀 구성원의 의견을 적극적으로 수렴
• 팀원들이 변화 과정의 핵심 파트너로 인정받으며, 새로운 방법을 시도할 수 있는 심리적 안전감(psychological safety)을 느낌
• 팀원들이 성찰(reflection)과 평가(evaluation)에 충분한 시간과 공간을 가짐

이 외에도 CFIR의 기여는 다음과 같다:

• 다섯 개 영역 간의 상호작용(interaction among the five domains)을 강조
• 공식적으로 임명된 내부 리더(formally appointed, internal implementation leaders)와 비공식 챔피언(informal champions) 또는 오피니언 리더(opinion leaders) 간의 구분

하지만 CFIR을 LHS 연구와 실제에 적용할 때 몇 가지 한계도 존재한다. 이 프레임워크는 본래 개별 근거 기반 실천의 이행(discrete evidence-based practices)을 위한 연구를 위해 개발되었고, 지금도 주로 그 목적에 사용되고 있기 때문에, LHS 구축에 요구되는 조직 전반의 광범위한 변화(broad organizational changes)에는 다소 제약이 있다. 예를 들어,

• Outer Setting에 포함된 주요 구성요소들은 시장 역학(market forces), 지식(knowledge), 기술(technology), 사회적 규범과 가치(social norms and values)와 같은 중요한 외부 요인을 충분히 포함하지 않으며, 이들 요소는 모두 조직 학습에 영향을 줄 수 있는 요인이다.
• 또한 Inner Setting은 다음과 같은 중요한 조직 요소들을 다루지 않는다:
  • 진료 경험의 디지털 기록(digital capture of the care experience)
  • 환자와의 파트너십(partnerships with patients)
  • 시스템 공학 등 학습 지원 프로세스(supportive processes such as systems engineering)

CFIR은 정보 기술(information technology)을 오직 개입의 특성(intervention characteristic) 또는 개입에 관한 지식 접근성에 영향을 미치는 요소로만 언급하고 있다. 또한, 이 프레임워크는 조직 내 각 수준의 리더들이 변화 프로그램에서 어떤 역할을 수행하는지에 대해서도 명확하게 구분하지 않는다.

4.1.2 사회생태학적 틀 (The Social-Ecological Framework)

사회생태학적 관점(social-ecological perspective)은 건강 행동(health behavior)과 공중보건(public health) 분야의 연구와 실천에서 널리 사용되는 관점이다⁴⁴,⁴⁸,⁴⁹. 이 관점은 건강 행동에 영향을 미치는 다층적 결정 요인(multilevel determinants of health behavior)을 식별한다. 이 관점에 기반하여, Tabak 등⁴³은 다음과 같이 수준을 구분하는 사회생태학적 분석 틀(socio-ecological framework)을 제시하였다:

• 개인 수준(individual)
• 조직 수준(organization): 병원, 서비스 조직, 고용 기관 등을 포함
• 지역사회 수준(community): 지방 정부, 지역 공동체 등
• 시스템 수준(system): 병원 시스템 또는 정부/정책 수준 등

이 프레임워크를 학습 건강시스템(LHS) 연구에 확장 적용할 경우의 장점 중 하나는, 다음과 같은 명시적 전제(explicit assumptions)를 포함하고 있다는 점이다⁴⁴,⁴⁹:

• 영향 요인들은 동일 수준 내(intra-level) 및 수준 간(inter-level)에서 상호작용한다
• 외부 요인 중 일부는 즉각적인 영향을 미치는 지역사회 수준의 요인(community factors)이며, 다른 일부는 보다 일반적이고 지연된 영향을 미치는 시스템 수준(system-level) 요인이라는 점을 구분한다

예컨대, 지역사회 내 이용 가능한 서비스, 주민의 자가관리(self-management) 능력, 보건의료 제공자와의 상호작용 역량 등은 진료 행위뿐 아니라 조직 학습(organizational learning)에도 영향을 줄 수 있다¹⁹.

그러나 이 프레임워크는 개인 건강 행동(individual health behavior)에 영향을 미치는 프로그램 및 요인들에 집중하기 때문에, 학습 또는 LHS 운영의 연구에 CFIR만큼 쉽게 적용되지는 않는다. 더불어, 이 틀에서 제시하는 지역사회와 시스템 수준 간의 유망한 구분(promising distinction) 역시, 조직 학습에 영향을 미치는 모든 요인들을 충분히 포괄하기에는 부족하다. 예를 들어,

• 학습 협력체(learning collaborative)에 속한 진료 제공 조직들은 서로의 학습에 직접 영향을 미칠 수 있다. 그러나 이 조직들은 반드시 지리적으로 인접한 지역사회(community)에 속해 있는 것은 아니며, 사회생태학적 프레임워크에서 말하는 “community” 범주와 일치하지 않을 수 있다.

따라서 사회생태학적 용어를 조직 학습에 억지로 적용하기보다는, 다음과 같은 조직이론(organizational literature)의 구분을 따르는 것이 더 유용해 보인다:

• 조직 운영에 직접 영향을 미치는 조건들 (이를 “과업 환경(task environment)” 또는 “근접 환경(close environment)”이라고도 한다)⁵⁰
• 보다 일반적이고, 즉각적이지 않은 영향을 미치는 조건들 (이를 “일반 환경(general environment)”이라고 한다)

여기서 근접/운영 환경(immediate, operating environment)은 다음을 포함한다:

• 조직 간 협력 및 경쟁(interorganizational cooperation and competition)
• 규제(regulations)
• 지불 및 수입의 출처(sources of payment and revenue)

반면, 더 멀리 있는 일반 환경(general environment)은 다음을 포함한다:

• 과학 및 기술 발전(scientific and technological developments)
• 사회경제적 조건(socio-economic conditions)
• 정치적 조건(political conditions)

4.1.3 조직 변화 프레임워크 (Organizational Change Framework)

세 번째 프레임워크로서, 보건의료 분야의 조직 변화에 대한 연구에서 파생된 분석 틀을 추가하면, 앞서 제시한 두 프레임워크를 보건의료 조직 및 시스템 수준의 학습(organizational and system-wide learning)에 적용할 때 발생하는 일부 간극(gaps)을 보완할 수 있다⁵¹. Ferlie와 Shortell은 이 프레임워크를 진료 조직 또는 전달 시스템 전반의 진료 질 향상(care quality improvement)을 위한 이니셔티브에 처음으로 적용하였다.

이들은 다음과 같이 주요 조직 변화에 영향을 미치는 네 가지 수준(four main levels)을 제시하였다:

• 개인(individual)
• 집단 또는 팀(group or team)
• 조직 전체(overall organization)
• 보다 큰 시스템 또는 환경(larger system or environment)

여기서 시스템/환경 수준(system/environment level)은 보건의료의 정치경제적 구조와 시장(political economy and markets)뿐 아니라, 규제기관(regulatory bodies), 지불기관(payment bodies), 조직의 관행 및 성과에 관한 공유 정보(shared information) 등 제도적 요인(institutional forces)을 포함한다.

각 수준에서는 리더십(leadership), 조직문화(culture), 팀 개발(team development), 정보 기술(information technology)이라는 핵심 속성(core properties)이 조직 변화에 영향을 미치며, 동시에 이러한 변화에 영향을 받는다. 이러한 핵심 속성들이 조직 수준의 학습과 개선을 지지하고 정렬(aligned and supportive)되어 있을 때, 이는 NAM¹³과 여러 학자들이 정의한 LHS의 특징과 매우 유사해진다. 이와 마찬가지로, 이 모델의 핵심 속성들은 Singer 등¹⁸이 제안한 학습 기반 모델에서 제시된 조직 내 학습의 구성 요소들(intraorganizational “building blocks”)과도 상당히 겹친다.

이 프레임워크는 조직 수준의 학습에 관한 연구(organization-level learning)에 중요한 함의를 제공한다.

• 개인 수준의 학습은, 그것이 다른 팀원, 팀 단위, 조직 전체의 학습으로 이어지려면, 의사소통과 관리(communication and management)를 통해 공유되어야 한다.
• 마찬가지로, 팀은 근거 기반 실천(evidence-based practices)을 실행하거나⁵², 질 향상 활동(quality improvement)에 참여함으로써⁵³ 더 높은 수준의 학습에 기여할 수 있다.
• 조직 수준의 학습은 이러한 하위 수준 학습을 통합(synthesize)하고, 그로부터 얻은 지식을 전략적 우선순위와 조직 목표 달성에 적용한다.

이 프레임워크의 또 다른 기여는, 조직 외부 환경(extra-organizational environment)의 영향—특히 외부 인센티브와 타 조직들—에 주목한다는 점이다.

• 특히, 저자들은 조직 간 관계(interorganizational relations)를 경쟁(competitive)과 협력(cooperative)으로 구분하는데, 이는 학습에 대한 중요한 시사점을 갖는다. 예를 들어, 경쟁은 혁신적인 조직들이 지식과 유익한 관행을 공유하지 않도록 만들 수 있다.
• 이 프레임워크는 또한 전체 조직(whole organizations)이 내부 학습이나 특정 개선을 위한 컨텍스트로 기능할 뿐만 아니라, 그 자체로 변화를 겪는 주체라는 점을 인식한다는 데서 중요한 기여를 한다.

계획된 변화(planned change)가 LHS의 역량을 형성할 수 있는 것처럼, 비의도적 조직 변화(unintended organizational changes)—예: 리더십 교체(leadership transitions), 내부 권력 갈등(internal power struggles), 외부 명령(external mandates), 외부 변화에의 적응(adaptation), 환경적 선택(environmental selection) 등⁵³—도 마찬가지로 영향을 줄 수 있다.

이 프레임워크는 또한 정보기술(information technology)의 중요성을 강조하는데, 이는 NAM 모델¹³과 최근의 여러 조직 및 시스템 학습 모델들¹²,²³에서도 중심적인 역할을 차지한다. 정보기술은 다음과 같은 새로운 가능성을 창출한다:

• 지식을 신속하게 수집 및 통합(rapidly gathering and synthesizing knowledge)
• 현재의 성과를 평가(assessing current performance)
• 관리자 및 실무자에게 피드백 제공(feedback to managers and practitioners)

이 프레임워크는 리더십과 문화의 구분(distinction between leadership and culture)을 명확히 한다는 점에서, NAM이 제시한 “리더십이 주입한 문화(leadership-instilled culture)”¹³(p.18) 개념과 차이가 있다. 문화를 리더십과 구분함으로써, 학습 문화(learning culture)를 형성하는 데 영향을 미칠 수 있는 리더십 외의 다양한 요인도 함께 살펴볼 수 있도록 한다. 또한 문화를 조사 대상의 핵심 요소(focal area for investigation)로 삼는 것은, 다음과 같은 요소들이 학습에 미치는 영향을 분석할 수 있게 한다:

• 조직 내부의 신념과 가정, 업무 방식의 차이 및 단절(internal differentiation and fragmentation in beliefs, assumptions, and work routines)⁵⁴,⁵⁵

이 프레임워크는 학습에 영향을 미치는 요인들 간의 정렬(alignment)에 주목함으로써, 외부 요인이 조직 학습에 미치는 영향을 이해하는 데에도 기여한다. 예를 들어,

• 진료량(volume)이 아닌 진료의 가치(value)에 기반한 지불 인센티브(payment incentives)는, 진료 제공 조직이 환자 중심 진료(patient-centered care)를 실현하고, 지역사회 서비스와 연계하여 인구 건강(population health)을 증진하려는 학습 노력을 강화할 수 있다⁵⁶.
• 이러한 외부 인센티브와 정책은, 조직의 자체적인 전략 및 질 향상 목표(strategy and goals for improving care)와 정렬(alignment)될 때, 조직 학습을 더욱 촉진시킬 수 있다.

하지만 이 프레임워크에도 한계는 있다. 하나는 정치경제(political economy)와 같은 광범위한 요인에 비해, 즉각적 운영 조건(immediate operating conditions)의 영향에 대한 관심이 상대적으로 부족하다는 점이다. 또한, 앞서 소개한 두 프레임워크와 마찬가지로, 중간 관리자(mid-level management)와 경영진(executives) 또는 팀 리더(team leaders)의 역할을 명확히 구분하지 않는다. 그러나 중간 관리자는 조직 학습²⁸,⁵⁷ 및 변화²⁸,⁵⁸,⁵⁹에서 핵심적인 역할을 수행하는 경우가 많다.

4.2 조직 학습에 영향을 미치는 요인의 다층적 분석 틀

그림 1(Figure 1)은 조직 학습(organizational learning)에 영향을 미치는 다층적 시스템 수준의 요인들(factors at multiple system levels)을 통합적으로 보여주는 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 앞서 설명한 세 가지 프레임워크와 보건의료 분야의 조직 학습 연구에서 확인된 다양한 수준(levels)과 요인(factors)을 포함하고 있다(그림 1 참조).

또한 표 1(Table 1)은 본 다층적 프레임워크가 기존 프레임워크들과 어떻게 연결되면서도 차별화되는지를 보여주는 요약표이다. 표에는 CFIR에서의 구성요소들(constructs)과 조직 변화 프레임워크에서의 속성들(properties) 중, 가장 관련성 높은 요인들이 나열되어 있다. 사회생태학적 프레임워크(socio-ecological framework)에서의 심리사회적 요인(psychosocial factors)은 지면 관계상 생략되어 있다.

(그림과 표의 세부 설명은 각 이미지에 부속된 캡션에서 제공됨)
FIGURE 1: 조직 학습에 영향을 미치는 요인들(Factors influencing organizational learning)
TABLE 1: 다층적 프레임워크 구성의 근거(Constructing the multilevel framework)

이 다층적 프레임워크는 기존 프레임워크들처럼, 동일 수준 내와 수준 간(inter- and intra-level)의 요인들 간 상호작용(interactions)을 전제로 한다. 특히 이 프레임워크는 요인들 간의 정렬(alignment) 또는 불일치(misalignment)가 미치는 영향을 강조한다.

• 예를 들어, 이 프레임워크는 다음과 같은 질문을 제기할 수 있게 한다: 조직 내외부 인센티브(external and intraorganizational incentives)가 LHS 실행을 장려하는 데 있어 서로 보완적인가, 아니면 상충되는 방향으로 작용하는가?
• 또한, 이 프레임워크는 다음과 같은 사고를 유도한다: 조직 내 리더가 학습 시스템을 구축하려는 경우, 그들이 운영하는 성과 평가 및 보상 시스템(performance assessment and reward processes)이 단순히 좁은 성과 기준을 달성하게 유도하는가, 아니면 현재의 관행에 대해 질문하고 반성하는 태도를 장려하여 근본적인 학습(fundamental learning)을 촉진하는가⁶⁰.

그림 1과 표 1에서 제시된 일반 환경(general environment)에는 학습에 간접적으로 영향을 미치는 행위자 및 조건들이 포함된다. 예를 들면:

• 민간 및 공공의 의사결정자(private and public decision makers)와 그들의 정책 및 규제(policies and regulations)
• 과학적, 임상적, 기술적 지식과 혁신을 개발하는 주체들
• 사회적, 경제적, 정치적 조건들
• 전문직 및 교육 관련 조직들의 활동

운영 환경(operating environment)에는 조직의 내부 운영 및 학습에 즉각적이고 직접적으로 영향을 미치는 행위자와 조건들이 포함된다. 구체적으로는:

• 지불자(payers)
• 외부 진료 제공자(external care providers)
• 환자 및 지역사회 집단(patients and community groups)
• 공급업체(suppliers)
• 자문 조직(consulting organizations)
• 진료를 감독하는 기구(boards 등)
• 경쟁자(competitors)

조직 수준(organizational level)에서는 다음과 같은 요소들이 포함된다:

• 조직의 목표(goals), 전략(strategies), 자원(resources), 학습 및 진료 개선을 위한 운영 지원(operational support)
• 지식 관리(knowledge management)와 정보기술 역량(IT capacities)
• 조직 문화(culture)
• 성과 평가 및 보상 체계(performance assessment and reward system)

중간 관리자 수준(mid-management level)은

• 시스템 학습에서 중간 리더의 중요성을 반영하기 위해 그림 1에 포함되었으며, 앞서 다룬 세 가지 프레임워크에서는 공식적으로 제시되지 않았던 수준이다.

팀/부서 수준(team/unit level)은

• 간호 부서(nursing units), 지원 부서(support departments), 일차 진료팀(primary care teams) 등에서 집단 학습(group learning)이 이루어질 수 있는 다양한 하위 집단에 주목한다.

개인 수준(individual level)은

• 진료 제공자 및 기타 직원의 능력과 행동을 포착하며, 이들이 공유 학습(shared learning)에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 반영한다.

그림 1에서 하위 수준들이 상위 수준에 포개어(nested) 표현되어 있는 것은, NAM이 제시한 LHS 모델¹³에서처럼, 학습을 촉진하는 특성들(예: 지지적 리더십)이 다수의 수준에서 작동하며 서로 정렬될 때, 조직 학습이 보다 용이하게 발생한다는 전제를 시각적으로 표현한 것이다.

NAM의 제안에 따르면, 과학적 지식에 기반한 조직 학습을 보장하려면, 진료 제공 조직은 외부 지식을 수집, 관리, 실행하기 위한 내부 메커니즘을 자체적으로 개발해야 한다. 또한, 진료 경험을 데이터화하고 임상 지식으로 전환할 수 있는 기술과 프로세스도 마련해야 한다. NAM이 주장하듯이, 조직이 환자와 함께, 환자로부터 학습하려면, 지역사회 및 환자 집단과의 유대(ties to communities and patient groups)를 구축해야 한다.

뿐만 아니라, 진료 과정을 환자 중심으로 운영하는 임상 미시시스템(clinical microsystems)을 개발하고, 진료에 대한 공동 의사결정(shared decision-making)을 보장해야 한다¹⁹,⁵². 아울러, 환자로부터의 학습 내용을 조직 내부 지식과 돌봄 지침으로 전환하는 프로세스도 개발되어야 한다. 이 외에도, 수준 간 정렬(alignment across levels)이 요구되는 요인들은 이후 단락들에서 추가로 논의될 것이다.

4.3 학습의 다층적 분석 (Multilevel Analysis of Learning)

진료 조직 학습(care organization learning)에 대한 이 다층적 관점(multilevel perspective)의 가치는, 세 가지로 문서화된 개선 이니셔티브(improvement initiatives)에 이를 적용함으로써 잘 드러난다.

• 그 첫 번째 사례는 병원 중환자실(ICU)에서 도관 관련 감염(catheter-related infections)을 줄이기 위해 근거 기반 절차(evidence-based procedures)의 이행을 돕는 질 향상 개입(quality-improvement intervention)으로 시작되었다⁶¹.
  • 연구자들은 이 개입이 실행되는 과정을 관찰하면서, 참여한 ICU의 경계를 넘어서는 요인들(factors beyond the boundaries), 특히 조직 수준에서의 지원(organization-level support)—즉, 병원 고위 관리자들(senior hospital managers)이 유닛 수준의 실행 노력(unit-level implementation efforts)에 보여주는 지원의 중요성을 인식하게 되었다. 연구팀은 점차 그들의 목표를 확대하여, 조직 및 중간 관리자 수준(mid-management level)에서의 안전 문화(safety culture)를 재구성하는 방향으로 나아갔다. 또한, 병원 개선 협력체(hospital improvement collaboratives)를 개발함으로써, 병원들의 운영 환경(operating environments)에서 작용하는 외부 동력(forces)을 이행 전략에 포함시켰다. 이러한 프로그램 목표, 전략, 이행 방식의 변화는 병원 학습이 어떻게 예방 가능한 의료관련 위해를 줄이는 방향으로 작동할 수 있는지에 대한 다층적 이해(multilevel view)가 발전하고 있음을 반영한다⁶²,⁶³.
  • 연구자들은 이후 미시간 주(Michigan)에서 성공적으로 수행된 전 주(statewide)의 감염관리 개선 협력체를 사후(post hoc) 분석하면서 다층적 관점을 더욱 확장했다⁶². 이들은, 팀 수준의 실천 변화(team-level practices)는 다른 병원의 감염관리 전문가들로부터의 동료 압력(peer pressure)과 협력체 내 병원들 간에 보여준 모범 사례(peer examples)에 의해 촉진되었다는 결론을 내렸다. 이러한 규범적 압력(normative pressures)은 병원 운영 환경(operating environment)에서 기원한 것으로, 병원 직원들이 성과 데이터를 공유하고, 주 전역의 안전 목표를 달성하려는 노력을 장려했다⁶².
• 두 번째 이니셔티브는 호주의 네 개 병원이 야심찬 질 향상 프로그램(quality program)을 도입하도록 돕기 위한 것이었다⁶⁴.
  • 이 프로그램은 LHS의 많은 원칙들을 내포하고 있었으며, 높은 질의 진료(high quality care)를 리더십의 목표, 운영 방식, 병원 문화에 내재화(embed)시키는 것을 목표로 했다. 3년간의 시범(trial) 동안 한 병원은 프로그램을 중도에 중단했고, 나머지 병원에서도 이행 속도와 일관성이 예상보다 떨어졌다. 결과적으로 8개의 질 지표 중 단 하나에서만 개선이 나타났다⁶⁵.
  • 저자들은 자신들의 결과에 대한 다층적 분석(multilevel analysis)을 직접 제공하지는 않았지만, 이 관점을 적용함으로써 프로그램 성공을 제한한 주요 요인들을 식별하고 분류할 수 있었다. 병원의 운영 환경에서 가장 영향력 있는 요인들은 안전 훈련과 임상 질·안전에 대한 보고 요건에 관한 주 정부의 엄격한 기준(strict state standards)이었다. 이에 따라 병원의 질 관리 담당자(quality managers)들은 이 기준을 충족하는 데 집중하게 되었고, 이는 곧 질 향상 프로그램에 대한 시간과 관심이 분산(diverted)되는 결과를 낳았다⁶⁶. 여기에 더해, 정부 정책의 변화, 병원의 인증 평가(accreditation review) 등도 질 향상 프로그램에 대한 관심을 분산시켰다.
  • 조직 수준(organizational level)에서는, 병원의 고위 및 중간 관리자(senior and mid-level leaders)들이 다른 도전과제와 우선순위에 직면해 있었으며, 이는 질 향상 프로그램에 대한 헌신(dedication)을 방해했다. 더 나아가, 병원 경영진이 정부 규제 준수에 집중한 나머지, 직원의 태도 및 행동 변화를 위한 시간과 자원의 요구를 과소평가(underestimate)한 것도 문제였다.
  • 유닛 및 개인 수준(unit and individual levels)에서는, 임상의들(clinicians)이 행동 및 문화의 근본적 변화를 위한 경영진의 지원 부족(insufficient support)을 지적했다. 특히, 직속 관리자와 상위 관리자 모두로부터의 지원이 부족했다고 보고되었다. 또한, 수준 간 상호작용(cross-level interaction)이 또 하나의 장애 요인이 되었는데, 이는 현장 직원(front-line staff)과 관리자(managers) 간에 질 보장을 위한 접근 방식에 대한 정렬 부족(limited alignment)에서 기인했다.
• 세 번째 이니셔티브는 스웨덴에서의 류마티스 관절염 등록 시스템(rheumatoid arthritis registry) 구축에 관한 것이며, 15년 간의 회고적 연구(retrospective study)를 통해 보고되었다³¹.
  • LHS 모델에서 상정한 바와 같이, 진료 제공 조직들은 일반 환경 및 운영 환경(general and operating environments)에서 새롭게 사용 가능해진 정보기술(information technologies)을 채택하였다. 이러한 기술들은 점차적으로 약물 효과에 대한 임상적 학습(clinical learning)을 위해 등록 시스템(registry)을 활용하는 데 기여하였다. 진료 조직 내에서는 보건 정보 기술(health information technology)이 환자 중심 진료(patient-centered care)를 가능하게 했으며, 이는 학습 시스템의 핵심 가치 중 하나였다. 이와 같은 진료 접근 방식은 다음과 같은 전산화 절차의 개발 덕분에 더욱 효과를 발휘했다: 환자가 내원 전 증상을 직접 입력할 수 있는 시스템, 건강 상태 점수의 신속한 계산, 증상 및 과거 치료를 종단적으로 시각화하는 기능, 그리고 진료자와 환자가 함께 치료 옵션에 대해 공동 의사결정(shared decision-making)을 할 수 있도록 하는 데이터 기반 상호작용.
  • 이 등록 시스템이 시스템 학습(system learning)에 기여한 내용을 완전히 다층적으로 기술(multilevel account)하기 위해서는, 이 등록 시스템이 스웨덴 전자 건강 기록 시스템(electronic health records system)이라는 더 넓은 컨텍스트 내에 구축되었다는 점을 이해해야 한다⁶⁷. 등록 시스템의 발전과 학습 기여는 다음과 같은 여러 수준에서의 지지적 힘들의 정렬(alignment of supportive forces)에 의해 실질적으로 촉진되었다: 국가 수준, 지역(County Councils), 진료 조직(병원과 산하 클리닉), 의사(physicians), 환자(patients).
  • 스웨덴 보건복지부(Ministry of Health)와 지역협의회 연맹(Federation of County Councils)은, 병원과 의사 간 협력적 정보 교환(collaborative information exchange)을 위한 제도적 기반을 마련하고, 등록 시스템의 개발 및 유지 비용을 지원했다. 국가 단일 환자 식별자(national patient identifier)와, 국가 수준의 상호운용 가능한 데이터 교환 시스템(national, interoperable data exchange)을 위한 기반이 갖춰진 점도, 데이터 수집 및 통합(data collection and aggregation)을 촉진했다.
  • 개별 병원들은 데이터 공유에 참여하고 입력 비용도 분담했다. 의사들(physicians)은 등록 시스템 개발 과정에서 필요한 데이터 요소를 직접 제안했으며, 등록 데이터가 임상 치료에 기여함을 인정하고, 공유의사결정(shared decision-making)에 열려 있는 태도를 보였다. 환자들(patients) 역시, 이 전자 등록 시스템이 가능하게 한 더 풍부하고 협의적인 의사소통을 가치 있게 여겼던 것으로 보인다.
  • 만약 의사나 환자가 등록 시스템을 다른 가치관이나 태도로 대했더라면, 공유의사결정의 기반은 더 약했을 수 있다. 또한, 만약 이 등록 시스템이 국가 및 지역 수준에서의 강력한 제도적 지원(institutional support)을 받지 못했더라면, 개발자들은 전혀 다른 방향으로 개발을 진행해야 했을 것이다. 예컨대 미국에서는, 진료 시스템과 새로운 보건 정보 기술 개발자들이 훨씬 더 분절된 기술적, 재정적, 규제 환경(fragmented technical, financial, and regulatory environment)에 직면해 있다. 이로 인해, 여러 경쟁적 arthritis 등록 시스템들이 출현하게 되었으며, 이들은 전문 학회, 정부 및 민간 재정 지원 기관, 산업계, 병원 등 다양한 출처로부터 지원과 개발을 받으며 병렬적으로 존재하고 있다⁶⁸.

요약하자면, 이 세 가지 사례는 조직 학습에 다층적 관점을 적용하는 것이 가지는 분석적 및 실천적 가치(analytic and practical value)를 잘 보여준다.

• 감염관리 연구자들(infection control researchers)은 자신들의 이니셔티브를 수행하는 과정에서 점진적으로 이 다층적 관점(multilevel perspective)을 개발하였고, 이를 통해 병원 외부의 전문가 동료와 규범이 병원 내부의 팀 및 조직 수준 학습에 영향을 미치는 방식을 새롭게 발견하였다.
• 반면 나머지 두 사례는 원 논문에서 다층적 접근을 명시적으로 적용하지는 않았다. 그러나 이 사례들에 대한 재검토(reexamination)를 통해, 다층적 접근을 적용할 때의 이점이 분명히 드러난다.
  • 예컨대, 호주 병원 질 향상 프로그램의 경우, 엄격한 외부 기준 준수에 지나치게 집중(overemphasis)한 것이 시스템 수준 학습(system learning)에 어떤 일반화 가능한 영향(generalizable influences)을 미쳤는지를 밝혀볼 수 있었다⁶⁵. 이러한 재분석(reanalysis)은 또한, 시스템 수준 학습은 다양한 수준 내외의 영향력 있는 요인들 간의 상호작용과 정렬(supportive interactions and alignments)에 본질적으로 의존한다는 사실을 시사한다.

4.4 수준 내 및 수준 간 관계 (Relations Within and Across Levels)

앞서 소개된 사례연구들이 시사하듯, 다층적 분석(multilevel analysis)에 정밀성을 더하기 위해서는, 연구자들이 수준 간 관계(cross-level relations)를 면밀히 조사할 필요가 있다. 본 절에서는 공유 학습(shared learning)과 질 향상(improvement)에 있어 조직 및 이행 연구자들(organizational and implementation researchers)이 특히 중요하다고 밝혀온 세 가지 영역에서의 관계들(potential relations)을 고찰한다. 표 2(Table 2)는 각 영역에 대해 제기될 수 있는 연구 질문들(research questions)을 제시하고 있으며, 다른 유형의 영향 요인들에 대해서도 이와 유사한 질문들이 개발될 수 있다.

TABLE 2. 리더십, 인센티브, 조직문화에 관한 연구 질문(Research questions on leadership, incentives, and culture)

4.4.1 인센티브 (Incentives)

진료 전달 시스템(delivery system)의 운영 환경(operating environment)에 존재하는 외부 성과 기반 인센티브(external performance incentives)와, 조직 내부의 인센티브, 구조, 프로세스와의 정렬(alignment with intraorganizational incentives, structures, and processes)은, 해당 시스템이 진료의 질과 효율성을 향상시키기 위해 학습할 수 있을지, 또 어떻게 학습할지를 결정짓는 데 중대한 영향을 미칠 수 있다.

예컨대, 최근 확산되고 있는 가치 기반 지불(value-based payment) 이니셔티브⁷,⁸,⁶⁹는 진료 재설계(care redesign)에 대한 학습을 촉진할 수 있다. 그러나 이러한 이니셔티브가 조직 성과(organizational performance)에 미치는 잠재적이거나 실증적인 효과는 아직 확립되지 않았으며⁵⁶, 이들이 개인 및 조직 차원의 다른 행동 양식에 미치는 영향에 대해서는 광범위한 논쟁이 존재한다.

적절하게 설계된 인센티브는 연구(research), 전문직 교육(professional education), 진료 조정(care coordination), 고가치 진료(high value care) 제공과 같은 활동을 지원함으로써 시스템 수준 학습(system learning)을 촉진할 수 있다²⁹. 그러나 일부 분석가들은, 현재의 지불 프로그램들이 진료 결과의 질 향상을 이끌어낼 수 있을지, 혹은 단지 원치 않는 부작용과 의도하지 않은 결과만 초래할지를 의문시한다. 예를 들어:

• 측정되지 않거나 보상받지 않는 진료 관행의 소홀(neglect of unmeasured or unrewarded practices)
• 내재적 동기의 감소(reduced intrinsic motivation)⁷⁰
• 지름길 선택(short-cutting) 혹은 부정행위(cheating)⁶⁹

또한, 성과 기반 인센티브는 조직 내부 혹은 조직 간의 협업(collaboration)을 위축시키고⁶⁹, 단기 성과(short-term results)에 대한 주의를 과도하게 집중시켜, 실험(experimentation), 혁신(innovation), 개선 프로그램의 체계적 평가(systematic evaluation)를 억제함으로써 학습 기회를 감소시킬 수 있다⁷¹.

인센티브 간 정렬 및 이들이 학습에 미치는 영향(alignment and impact on learning)을 조사하기 위해, 연구자들은 표 2의 질문들과 유사한 질문들을 설정할 수 있다. 예를 들어, 외부 인센티브가 어떻게 내부의 제재(sanctions)와 보상 시스템(rewards)으로 전환되는지, 또 이러한 내부 구조들이 개인, 팀, 조직 수준의 학습에 어떤 영향을 미치는지를 탐구할 수 있다.

4.4.2 조직문화 (Culture)

학습 건강시스템(LHS)의 과정과 성과에 대한 문화적 영향(cultural influences)은 진료 제공 조직 및 시스템 내부는 물론 외부에서도 발생한다. 사회적 규범(norms), 가치(values), 신념(beliefs)의 점진적 변화는, 진료 제공 조직들로 하여금 학습을 수행하고 학습을 지원하는 특성들을 개발할 수 있도록 하는 압력과 기회를 동시에 제공할 수 있다. 예를 들어, 건강의 사회적 결정 요인(social determinants of health)에 대한 인식이 높아지면서, 지불자(payers)와 진료 전달 시스템(delivery systems)은 인구 건강(population health)을 증진하기 위한 방안을 모색하고 있다⁷²,⁷³. 이러한 방향으로 나아가기 위해, 진료 제공자들과 그들의 리더들은 조직의 목표와 운영 방식에 대한 기본적인 가정을 재고(rethinking basic assumptions)하는 근본적인 조직 학습(fundamental forms of organizational learning)에 참여해야 한다⁶⁰.

마찬가지로, 투명성(transparency)과 공공 정보 공개(public disclosure)에 대한 기대가 높아짐에 따라, 진료 제공 조직들은 외부 지향적 조직문화(outward facing organizational cultures)를 개발하도록 유도되고 있다⁷⁴. 이러한 문화는 단지 이사회(board)나 전문직 리더(professional leaders)와 같은 내부 이해관계자(internal stakeholders)의 만족을 추구하는 데 그치지 않고, 조직 간 협력 및 학습(interorganizational collaboration and learning)을 장려할 수 있다.

조직 내부에서의 문화가 학습에 미치는 영향에 대한 많은 논의들은, 조직 전체에 걸쳐 존재하는 공유된 가치, 규범, 신념, 가정(shared values, norms, beliefs, and assumptions)에 주목하며, 이러한 요소들이 학습을 지지하거나 학습의 장벽을 극복한다는 점에 초점을 맞춘다. 예를 들어,

• 팀워크(teamwork)와 표준화된 진료(standardized care)를 중시하는 문화의 형성은 공유 학습(shared learning)을 촉진하며²⁹,
• 새로운 아이디어에 대한 개방성(openness to new ideas), 차이에 대한 존중(appreciation of differences), 심리적 안정감(psychological safety)을 장려하는 문화는, 투명성(transparency)과 통찰 및 우려의 공유(sharing of insights and concerns)를 가능하게 한다¹⁸,⁷⁵,⁷⁶.
• 이러한 총체적 접근 방식(holistic approach)은, 지배적인 규범과 가치, 신념이 공유 학습을 지지하는지 혹은 저해하는지를 묻는 질문(표 2 참조)을 연구에 제기할 수 있게 해준다.

공유된 문화의 효과를 조사하는 것 외에도, 분석가들은 진료 시스템 또는 조직 내 문화 요소들 간의 불일치(divergence among cultural elements)를 탐구함으로써 새로운 통찰을 얻을 수 있다⁵⁴.

• 하나의 진료 전달 시스템 내에 여러 조직 간 문화적 차이가 있을 수 있으며,
• 단일 조직 내에서도 직급(ranks), 직종(occupations: 예. 간호사 vs 의사), 부서(예. 입원 vs 외래), 임상 전문 분야(clinical specialties), 운영 단위(operating units)에 따라 문화적 차이(cultural differences)가 존재할 수 있다.
• 예컨대, 고위 리더(senior leaders)는 실험과 혁신의 가치(value of experimentation and innovation)에 대해 부서장이나 일선 직원들과는 다른 신념을 가질 수 있다.

마지막으로, 연구자들은 조직의 실제 실행에서 나타나는 암묵적 가정과 행동(implicit assumptions and behavior in practice)을 면밀히 조사해야 한다. 이러한 요소들은 다음과 같은 조직의 문화적 상징(cultural symbols)—예컨대 공식 슬로건, 유행어, 보상식 등—이나, 공표된 규범과 가치(espoused norms and values)—예컨대 비전 선언문(vision statements)—과는 구분된다⁷⁷. 실제 문화와 문화적 불일치의 영향을 탐구하기 위해, 연구자들은 표 2에 제시된 것과 같은 질문들을 제기할 수 있다. 예를 들어, 리더의 행동 속에 드러나는 학습에 대한 암묵적 가정과 규범은 무엇인가?, 또는 하위문화(subcultures)의 차이와 이를 처리하는 조직의 관행이 학습에 어떤 영향을 미치는가?라는 질문이 있을 수 있다.

4.4.3 리더십 (Leadership)

리더(Leaders)는 조직과 그 일반 환경(general environment), 운영 환경(operating environment) 사이를 연결하는 매개자 역할을 수행한다³⁰,³⁹. 이 과정에서, 그들은 조직 내부 시스템 학습(internal system learning)을 유도하고 지원할 수 있다¹³,¹⁸,²⁹.

• 본 다층적 프레임워크는 분석가들이 진료 시스템의 이사회(governing boards) 및 최고경영진(executives)이
  • 웰니스(wellness)에 대한 강조 증가, 개인용 디지털 기술(personal digital technology)의 보급 등 일반 환경 내의 강력한 요인들을 어떻게 해석하고 이에 대응하는지를 면밀히 살펴보도록 유도한다.
  • 마찬가지로, 진료 조직 간의 통합(consolidation)과 같은 운영 환경 내 주요 영향 요인들에 대해 이들이 어떤 시각을 가지고 있으며, 어떻게 대응하는지를 분석하는 것 또한 중요하다.
  • 이를 바탕으로 연구자들은, 조직의 비전(vision), 사명(mission), 전략(strategies) 수립 방식이 학습에 어떤 영향을 미치는지를 분석할 수 있다¹³,¹⁴,²⁵,⁷⁷.

조직 내부에서는, 다양한 수준의 리더들(leaders at several organizational levels)이 학습에 역할을 수행하는데, 이들은 조직 전략을 실행에 옮기고, 새로운 진료 관행의 이행(implementation of new care practices)과 질 향상(quality improvement)에 영향을 미친다⁷⁸,³⁷. 리더들은 다음과 같은 활동을 수행할 수 있다:

• 정보와 지식의 통합 및 확산(synthesize and diffuse information and knowledge)
• 공유된 목표 설정 및 중재(set mutually shared goals; establish and mediate strategic priorities)
• 자원(resource) 및 훈련(training) 제공
• 일선 직원(front line staff)에게 학습 기회를 제공하고, 그들의 의견을 청취하며, 피드백을 제공하여 권한을 부여(empowerment)
• 이해관계자 통합(integration of stakeholders)
• 혁신에 대한 지지 및 챔피언 역할(innovation championing)
• 외부 환경의 도전과 기회에 대응(address external environmental challenges and opportunities)¹⁸,⁵⁹,⁷⁹⁻⁸¹

따라서 표 2에서 제안된 바와 같이, 모든 수준의 리더들이 중시하고, 보상하며, 지원하는 실천과 가치(practices and values)를 조사하는 것이 연구자들에게 매우 중요하다. 그 후, 연구자들은 리더들의 행동이 학습을 얼마나 촉진하는지, 상호 간에 정렬되어 있는지, 그리고 인센티브와 같은 다른 영향 요인들과 얼마나 정렬되어 있는지를 평가할 수 있다.

특히, 연구자들은 중간 관리자(mid-level managers)가 고위 리더십의 변화 전략(senior leadership change strategies)을 어떻게 중재(mediate)하며, 경우에 따라 그 전략을 근본적으로 변화시키는지에 대한 다양한 과정들을 식별할 수 있다⁸⁰. 예를 들어, 호주 병원의 질 향상 프로그램 연구에서는⁶⁵, 질 관리 담당자(quality managers)와 기타 중간 관리자들이, 병원 경영진과 주정부가 제시한 프로그램 목표를 재해석(reinterpreted program objectives)하였으며, 이로 인해 질 중심 문화(culture of quality)를 형성할 수 있는 기회가 약화되었다는 사실이 드러났다.

5 논의 (Discussion)

본 논문에서 개발된 다층적 관점(multilevel perspective)과 그림 1(Figure 1)에 제시된 프레임워크는, 연구자들이 복잡한 보건의료 조직(complex health care organizations) 내에서의 학습(learning)을 조사하고, 이 학습이 조직 내로 어떻게 확산(diffusion)되며, 조직이 단기 목표를 달성하고 외부 변화에 따른 장기적 도전과제를 해결하는 데 어떤 역할을 하는지를 탐구하는 데 유용한 지침(guide)이 될 수 있다.

보건의료 서비스 제공의 질 편차(care quality variation)와 상당한 자원 낭비(substantial waste)는⁸², 긴급한 문제를 해결하기 위한 단발성(one-off)이고 1차원적인 해결책(first-order solutions)에 의존하는 것의 한계를 시사하며⁷⁵, 심층 학습(deep learning)의 필요성을 강조한다. 심층 학습은 문제의 근본 원인(root causes)을 다루고, 그 기저에 놓인 가정(assumptions)을 질문하는 과정이다⁶⁰. 이는 조직 내 다양한 수준들 간의 정렬과 협력(alignment and collaboration across multiple levels), 그리고 복잡한 다층적 사고(complex multilevel thinking)를 필요로 한다.

• 그림 1의 프레임워크는 연구자 및 실무자가 개선과 학습에 영향을 미치는 다양한 요인들을 광범위하게 탐색(scan)할 수 있도록 도와주며, 기존에 간과되었던 요인들 간의 상호작용(interactions among influential factors)을 발견하게 해줄 수 있다. 핵심 요인들과 그들 간의 관계는 잠재적 영향력, 이론적 중요성, 변화 가능성(amenability to change)을 기준으로 평가될 수 있다.
• 연구자들은
  • 영향력 있는 수준들과 그 안의 핵심 요소들을 예비적으로 고려한 후, 그 중 일부 수준 및 요인(subset of levels and factors)을 선택하여 체계적 자료 수집(systematic data gathering)과 정교한 분석(rigorous analysis)을 수행할 수 있다.
  • 이 다층적 프레임워크는 연구 결과의 보고(reporting of research findings)에도 적용 가능하다.
  • 연구자들이 자신들의 연구에서 탐구한 수준(levels), 요인(factors), 관계(relations)를 명시함으로써, 후속 검증을 위한 경험적 기반의 가설(empirically grounded hypotheses) 형성에 기여할 수 있고, 다양한 연구들 간의 결과 통합(synthesis of findings across studies)을 촉진할 수 있다.
• 관리자(managers)와 실무자(practitioners) 역시
  • 이 프레임워크를 계획 수립 도구(planning tool)로 활용할 수 있다. 각 수준별로, 학습을 촉진하고 지원하기 위해 필요한 자원(resources), 인센티브(incentives), 교육(training), 기술 조합(skill mix), 팀 구조(team structure), 시간 배분(time allocations) 등을 고려할 수 있으며,
  • 이러한 요인들의 비용(cost)과 이용 가능성(availability), 상호 지원 여부, 수준 간 정렬 최적화 방법(best alignment across levels) 등을 평가할 수 있다.

미국의학한림원(NAM)과 다른 LHS 및 학습 조직 advocates들은, 진료 제공 조직과 전체 전달 시스템을 변혁(transform)하기 위한 복잡하고 야심찬 목표들(complex and ambitious targets)을 제시해왔다. 이를 달성하기 위해서는, LHS 모델이 상정하는 학습의 형태를 어떻게 개발하고 지원할 수 있는지에 대한 가장 핵심적인 경로(the most critical paths)를 규명하는 연구(research)가 필요하다. 이를 위해, 연구자들은 전체 조직과 진료 시스템 내에서 학습에 영향을 미치는 요인들 간의 복잡한 다층적 상호작용(complex multilevel interactions of factors)을 정밀하게 분석(unpack)하는 노력이 중요할 것이다.

이 그림(Figure 1)은 조직 학습(organizational learning)에 영향을 미치는 요인들을 다층적(multilevel) 구조로 보여주는 시각적 도식입니다. 중심에서 바깥쪽으로 퍼져나가는 동심원 구조를 통해, 개인(individual) 수준에서 시작하여 팀/유닛(team/unit), 중간 관리자(mid-management), 조직(organization), 운영 환경(operating environment), 일반 환경(general environment)까지 다양한 수준에서 작용하는 요인들(factors)을 설명합니다.

🧍 Individual (개인 수준)

• 핵심 요인: 기술(skills), 태도(attitudes), 지식(knowledge), 챔피언 역할(championing), 공유 학습(shared learning), 환자 참여(patient engagement)
• 📌 개인 수준에서는 진료 제공자나 직원 개개인의 능력과 태도가 조직 학습에 중요한 영향을 미칩니다. 특히 환자와의 상호작용, 학습에 대한 열의, 다른 사람들과의 지식 공유가 핵심입니다.

👥 Team/Unit (팀/유닛 수준)

• 핵심 요인: 팀워크(teamwork), 임상 마이크로시스템(clinical microsystems), 분위기(climate), 학습/개선 활동, 업무 루틴(routines), 워크플로우(workflows), 수평적·수직적 의사소통
• 📌 특정 부서나 진료팀 단위에서는 공동 작업과 의사소통 방식이 학습을 촉진하거나 저해할 수 있습니다. 팀 문화와 개선 활동의 일상화가 중요합니다.

🧑‍💼 Mid-management (중간 관리자 수준)

• 핵심 요인: 리더십(leadership), 인센티브, 자원(resources), 지원 체계(supportive systems), 하위문화(subcultures)
• 📌 중간관리자는 조직 전략을 현장에 연결하고, 실행을 중재하며, 리더십과 현장 사이에서 가교 역할을 합니다. 이들의 영향력은 종종 과소평가되지만, 핵심적입니다.

🏢 Organization (조직 수준)

• 핵심 요인: 리더십, 전략, IT, 지식관리(knowledge management), 조직 문화/하위문화(culture/subcultures), 인센티브, 자원, 지원 시스템
• 📌 조직은 전체적인 전략과 구조, 학습을 지원하는 인프라를 갖추는 것이 중요합니다. 조직 문화는 여러 하위문화(subcultures)로 구성될 수 있으며, 이 간의 조화도 중요합니다.

🌐 Operating Environment (운영 환경)

• 핵심 요인: 지불자/인센티브(payers/incentives), 자금(funding), 외부 진료기관과의 경쟁/협력, 커뮤니티, 환자 그룹, 이해관계자
• 📌 조직 외부의 운영 환경은 즉각적이고 실질적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, 건강보험 지불 방식이나 정부 규제는 병원의 전략과 학습 방향을 바꿔놓을 수 있습니다.

🌍 General Environment (일반 환경)

• 핵심 요인: 과학 및 임상 지식(science, clinical knowledge), 기술 발전, 사회·경제·정치적 조건, 전문직 및 교육 기관
• 📌 가장 바깥의 환경은 직접적인 영향을 주진 않지만, 장기적으로 조직이 학습해야 할 방향과 변화의 필요성을 만들어냅니다. 예를 들어, 디지털 헬스 기술이나 건강 불평등에 대한 사회적 인식이 변화 방향에 영향을 줍니다.

✅ 다층적(multilevel) 프레임워크 구성의 근거 설명

1️⃣ 일반 환경 (General environment)

• CFIR에서는 ‘Outer Setting(외부 환경)’으로 분류되며, 여기에는 정책, 인센티브, 환자의 요구 및 자원 등이 포함됨.
• 사회생태학적 관점에서는 ‘System(시스템)’ 수준에 해당함.
• 조직 변화 관점에서는 정치경제, 시장, 제도적 요인 등의 환경(environment)으로 설명됨.
• 이 수준을 포함한 이유: 정책, 제도, 환자 기대치 등과 같은 변화 속도가 느리고 더 먼 거리의 환경 조건들이 조직 학습에 미치는 영향을 탐색하기 위함.

2️⃣ 운영 환경 (Operating environment)

• CFIR에서는 외부 조직과의 연결(linkage), 동료 압력(peer pressure) 등을 포함하는 Outer Setting의 일부로 간주됨.
• 사회생태학적 모델에서는 ‘Community(지역사회)’ 수준에 해당함.
• 조직 변화 관점에서는 인센티브, 타 조직과의 관계 등 환경적 요인으로 나타남.
• 이 수준을 포함한 이유: 지불 인센티브, 경쟁자, 협력 기관 등과 같은 보다 즉각적이고 동적인 영향 요인들을 구분하기 위함.

3️⃣ 조직 수준 (Organization)

• CFIR에서는 ‘Inner Setting(내부 환경)’ 중에서도 서비스, 유닛, 팀 수준의 구조적 특성, 문화, 리더십, 자원, 지식 정보 등 다양한 요인을 포함함.
• 사회생태학적 모델에서는 그냥 ‘Organization’ 수준으로 표현됨.
• 조직 변화 모델에서는 전체 조직의 핵심 속성(리더십, 문화, 팀 개발, 정보기술)을 강조함.
• 이 수준을 포함한 이유: 널리 사용되는 용어로서의 조직 수준을 채택하고, 핵심 속성 간의 정렬(alignment)이 학습에 미치는 효과를 강조하며, 리더십과 문화의 구분 필요성을 부각하기 위함.

4️⃣ 중간 관리자 수준 (Mid-management)

• CFIR에서는 별도 수준으로 구분되어 있지 않음. 다만, ‘Implementation Process’ 내에서 계획, 실행, 평가, 공식적 리더의 역할 등이 다뤄짐.
• 사회생태학적 모델에서는 이 수준이 구분되어 있지 않음.
• 조직 변화 모델에서는 핵심 속성은 적용되지만 별도 수준으로 구분되어 있지 않음.
• 이 수준을 포함한 이유: 변화를 실행하는 주체로서가 아닌, 공유 학습의 촉진자로서 중간 관리자들의 역할을 강조하고, 그들의 영향력을 반영하기 위해 별도 수준으로 포함.

5️⃣ 팀/유닛 수준 (Team/Unit)

• CFIR에서는 ‘Inner Setting’의 변이(variation across teams)와 Implementation Process(오피니언 리더, 챔피언, 반영 및 평가 등) 요소로 다뤄짐.
• 사회생태학적 모델에서는 별도로 포함되어 있지 않음.
• 조직 변화 모델에서는 팀/그룹 수준의 핵심 속성(core properties)으로 포함됨.
• 이 수준을 포함한 이유: 팀 차원의 프로세스가 조직 수준과 개인 수준 학습에 모두 영향을 미친다는 점을 강조하기 위함.

6️⃣ 개인 수준 (Individual)

• CFIR에서는 ‘Involved Individuals’로서, 개인의 속성, 개입에 대한 인식, 행동 등을 포함함.
• 사회생태학적 모델에서는 ‘Individual’ 수준으로 명확히 포함됨.
• 조직 변화 모델에서는 개인의 기술, 동기, 행동(예: 팀워크, 기술 사용)을 다룸.
• 이 수준을 포함한 이유: 개인 수준의 학습은 팀 학습에 기여할 수 있고, 개인이 조직 학습의 챔피언 역할을 하며, 환자를 조직 학습 과정에 참여시키는 매개자로 기능할 수 있기 때문.

📌 참고: 용어 설명

• CFIR (Consolidated Framework for Implementation Research): 근거 기반 개입을 실제 현장에 적용할 때 영향을 미치는 요인을 다층적으로 분석하는 이론적 틀. 여기서 Outer/Inner Setting, Process, Individuals 등이 주요 영역.
• Socio-ecological Model: 건강 행동에 영향을 미치는 요인을 개인, 조직, 지역사회, 시스템 수준으로 구분해 설명하는 접근.
• Organizational Change Framework: 조직 내 변화가 어떻게 일어나는지를 리더십, 문화, 정보기술 등 핵심 속성을 중심으로 설명.

💬 조직 학습을 위한 리더십, 인센티브, 조직문화 관련 핵심 연구 질문들

이 표에서는 조직 학습(organizational learning)과 개선(improvement)을 촉진하기 위해 주목해야 할 세 가지 주요 요소—인센티브(incentives), 조직문화(culture), 리더십(leadership)—와 관련된 연구 질문들을 제안하고 있습니다.

🎯 1. 인센티브(Incentives)에 관한 질문

• 운영 환경(operating environment), 조직 수준, 중간 관리자, 유닛 수준에서 제공되는 인센티브들이 서로를 어떻게, 얼마나 강화하거나 약화시키는가?
• 진료 시스템의 리더들은 외부 인센티브를 어떻게 내부 지침과 보상 체계로 전환(translating external incentives into internal directives)하고 있는가?
  이 번역 과정은 공유 학습과 실험(learning and experimentation)을 장려하는가, 아니면 중간 관리자와 직원들이 좁은 성과 지표에만 집중하도록 만드는가?
• 외부 및 내부 인센티브는 조직 간 협력을 통한 학습(collaboration for learning among organizations)에 어떤 영향을 미치는가?

🌐 2. 조직문화(Culture)에 관한 질문

• 사회적 규범, 가치, 환자 기대의 변화는 조직의 학습과 변화(organizational learning and change)에 대한 새로운 필요를 만들고 있는가?
  진료 조직들은 이러한 압력에 어떻게 반응하고 있는가?
• 한 조직 내에서의 지배적인 규범, 가치, 신념은 공유 학습에 대한 수용성을 강화하는가, 약화시키는가?
• 고위 리더가 실제로 실천하는 가정과 규범(assumptions and norms)은 투명성과 개선 제안의 개방성을 촉진하는가?
  아니면 중간 관리자, 임상의, 직원들의 제안 의욕을 억제하는가?
• 부서 간 또는 기능 간에 공유된 가치, 가정, 작업 루틴의 유사성은 도전과제에 대한 협업적 성찰과 실험, 경험 기반 학습의 기반이 되는가?
  혹은 하위문화 간 차이(subcultural differences)가 오히려 공유 학습 기회를 줄이는가?
• 진료과, 직종, 간호팀, 환자 및 그 가족 간의 하위문화 차이는 조직 학습 역량에 어떤 영향을 미치는가?
  그리고 이 차이를 다루는 통용된 방식은 그 영향력을 증폭시키는가, 완화시키는가?

🧭 3. 리더십(Leadership)에 관한 질문

• 리더는 학습과 개선에 기여할 수 있는 외부 지식 및 혁신(external knowledge and innovations)을 어떻게 탐색하고, 실행에 옮기는가?
• 고위, 중간, 유닛 수준의 리더는 어떤 실천과 가치(practices and values)를 인지하고, 측정하고, 보상하고, 모델링하고, 교육하고, 지지하는가?
  이러한 행동은 학습 문화를 구축하는가, 아니면 그 발전을 방해하는가?
• 리더들의 전략, 목표, 행동은 조직 내 여러 수준에서 얼마나 정렬(alignment)되어 있으며, 이것이 학습과 개선을 지지하는 방식으로 작동하는가?
• 중간 관리자(mid-level managers)는 고위 리더의 전략을 어떻게 중재(mediate)하는가?
  이들은 이해관계자를 통합하고, 정보를 통합·전파하며, 혁신을 주도하고 촉진하는(champion and facilitate) 역할을 수행하는가?

필요하시면 이 내용을 요약 카드, 슬라이드, 블로그용 마크다운 파일 등으로 정리해드릴 수도 있습니다. 포맷을 말씀해 주세요!

Trainees as Agents of Change: A Theory-Informed Model for Trainee-Driven Curricular Advocacy in Medical Education

👩‍⚕️ 의과대학생이 교육과정을 바꿀 수 있다고요?

― 교육생 주도 교육과정 개혁을 위한 실천적 모델 소개

요즘 의학교육 개혁 이야기, 자주 들으시죠?
그런데 그 중심에 의과대학생, 전공의, 펠로우 같은 '교육생(Trainees)'이 있다면 믿기시나요?
이번 포스팅에서는 Academic Medicine에 실린 한 논문을 바탕으로, 교육생 주도 교육과정 개혁(trainee-driven curricular advocacy)이 어떻게 가능한지, 그리고 어떤 체계적인 접근이 필요한지 소개해보려고 합니다.

🧭 시작은 질문에서

교육과정 개혁에 교육생은 왜, 어떻게 참여해야 할까?

과거에는 교육과정 개혁이 대부분 교수나 기관의 몫이었어요. 하지만 이 논문은 분명히 말하고 있습니다:

"Trainee-driven curricular advocacy therefore relies not only on passionate trainees but also on passionate faculty members."
👉 “교육생 주도 교육과정 옹호는 열정적인 교육생뿐 아니라, 열정적인 교수진에도 의존한다.”

즉, 교육생 혼자만의 힘으론 어렵고, 교수진과의 파트너십이 핵심이라는 거죠.

🌱 교육과정 개혁을 위한 실행 모델

이 논문에서 제안하는 모델(model)은 단순한 이론이 아니라, 실제 교육과정 개혁을 추진하기 위해 따라갈 수 있는 단계별 로드맵이에요. (그림은 논문 Figure 2를 참고하세요!)

핵심 단계는 다음과 같아요:

1. 교육과정의 격차(gap)를 발견하기
2. 프로젝트의 범위(scope) 설정
3. 동료 교육생(partners) 및 교수진(faculty mentors)과 팀 구성
4. 요구도 조사(needs assessment)와 교육과정 맵핑(curriculum mapping)
5. 학습목표 설정 및 기존 교육과정과의 연결 지점 파악
6. 이해관계자(stakeholders)에게 제안하고 지지(buy-in) 얻기
7. 교육과정 실행(implementation)
8. 평가(evaluation) 및 결과 확산(dissemination)

여기서 포인트는 뭐냐면, 이 과정이 절대 일직선이 아니라는 거예요.
항상 앞으로만 나가는 게 아니라, 필요하면 이전 단계로 돌아가기도 하면서 다듬어가는 '반복적 과정(iterative process)'이라는 거죠.

"This model also highlights that trainee advocacy is an iterative process, with the double-sided arrows linking most steps emphasizing the likelihood of having to go back to previous steps throughout the advocacy process."

🤝 교수님, 도와주세요

이 모델은 교수님들의 역할도 굉장히 중요하게 봅니다.

"Almost every step of the proposed model requires that trainees receive support from faculty."
👉 “제안된 모델의 거의 모든 단계는 교육생이 교수의 지원을 받을 것을 전제로 한다.”

예를 들어, 교육생이 어떤 과목에 새 내용을 넣고 싶어도 과목 책임자(course director)나 교육과정 책임자(curriculum director)의 승인 없이는 힘들 수밖에 없죠. 그래서 교수-교육생의 파트너십이 이 개혁의 핵심 축이에요.

📣 끝까지 갔으면, 확산까지

교육과정이 성공적으로 도입됐다면, 그걸 널리 퍼뜨리는 것도 중요합니다.

"Disseminating outcomes of new curriculum initiatives... is one way to encourage the development of exosystem-level reform."
👉 “새로운 교육과정 결과를 확산시키는 것은 외체계 수준의 개혁을 촉진하는 방법 중 하나이다.”

여기서 말하는 외체계(exosystem)는, 예를 들어 인증기관(accreditation bodies)이나 국가 교육정책처럼 직접적이지 않지만 교육생에게 영향을 미치는 구조들을 말해요. 이 논문은, 교육생이 주도한 작은 움직임이 교육과정 전체의 변화로 이어질 수도 있다는 희망을 보여줍니다. 그리고 이를 위해 교육생에게 실행 전략과 도전의식을 심어주는 도구(toolkit)가 바로 이 모델인 거죠.

🧩 마무리하며

이 논문이 정말 잘한 건, 단순히 "교육생도 참여해야 한다!"고 외치기만 한 게 아니라, 교육생이 실제로 어떻게 개입할 수 있는지를 단계적으로 제시했다는 점이에요.

"The theory-informed model proposed here can guide trainees toward acting as agents of change in medical education."
👉 “여기 제안된 이론 기반 모델은 교육생이 의학교육에서 변화의 주체로 행동할 수 있도록 안내한다.”

📌 여러분은 어떻게 생각하세요?
여러분의 의과대학에서는 학생이 교육과정을 바꾸는 데 참여할 수 있는 구조가 있나요?
아니면 ‘그건 교수님들 몫’이라고만 생각하고 계셨나요?

작은 질문 하나로 시작된 변화가, 전체 시스템을 흔들 수 있습니다.
학생 여러분, 그리고 교수님 여러분, 함께 해주세요. 🙌

의학교육(Medical education)은 지난 한 세기 동안 다양한 개정과 개혁을 거쳐왔다. 예를 들어, 1910년 Carnegie Foundation for the Advancement of Teaching(이하 Carnegie 재단)이 발간한 Flexner 보고서는 의사 훈련의 표준화를 강화하고 의학의 기초과학(fundamental sciences)에 더욱 집중할 것을 권고하였다¹. 하지만 이러한 권고는 그 기준을 충족시킬 자원이 부족한 의과대학들의 폐쇄를 초래했으며, 이러한 학교들은 대개 여성과 유색인종 학생들(marginalized students such as women and students of color)을 주로 교육하던 곳이었다² ³.

100년 후, Carnegie 재단은 다시 한번 개혁의 필요성을 제기하며, 표준화된 결과(standardized outcomes)를 충족시키는 데 있어 유연성을 허용하고(예: 역량 기반 의학교육, competency-based medical education), 지식의 통합(integration of knowledge)을 촉진하고, 탐구와 개선의 습관(the habit of inquiry and improvement)을 장려하며, 전문직 정체성 형성(professional identity formation)의 기회를 제공할 것을 권고하였다. 2010년 보고서의 저자들은 이러한 개혁적 요구를 달성하기 위해 “우리는 의학교육을 다시 한 번 변화시켜야 한다(we must transform medical education yet again)”고 강조하며, “의학교육을 새롭게 창의적으로 상상하고, 사려 깊게 발명하자(thoughtfully inventing medical education anew)”고 동료들에게 호소하였다⁴ ⁵. 그러나 이전의 대규모 개혁이 사회적 약자에게 부정적인 영향을 미쳤던 점을 고려할 때, 이번 재설계는 모두에게 공평하게 접근 가능하도록 해야 한다.

의과대학생으로서 나는, 교육과정 개혁이 형평성을 보장하기 위해서는 관련된 모든 시각, 특히 교육생(trainees)의 시각이 반드시 고려되어야 한다고 주장하고 싶다. 여기서 교육생이란 의과대학생, 전공의(residents), 펠로우(fellows)를 포함한다. 최근 교육생들은 자신의 교육에 변화를 추구하려는 움직임을 점차 보여주고 있다⁶ ⁷. 예를 들어, 의대생들은 교수들과 협력하여 반인종차별적 교육과정(antiracist curricula)을 발전시키고⁸, 기후 변화가 건강에 미치는 영향을 다루는 강의를 설계하며⁹, 건강 옹호(health advocacy)와 보건시스템 과학(health systems science)에 대한 교육자료를 제작하고¹⁰, 다양성과 건강 형평성(health equity)을 우선시하는 사례 기반 학습(case-based learning)을 수정하고¹¹, 자원 절약(resource stewardship)에 관한 다국가 교육 프로그램을 실행하며¹², 지적 장애인에 대한 진료 교육을 개선하는 등의 활동을 수행해왔다¹³. 전공의와 펠로우들도 완화의료(palliative care)¹⁴, 영상의학(radiology)¹⁵, 신생아학(neonatology)¹⁶ 등 다양한 분야에서 교육과정을 개발해왔다. 더 나아가, 일부 연구에서는 적절한 상황에서 교육생이 주도한 강의가 학습자들에게 더 선호될 수도 있다는 근거도 제시된다¹⁷ ¹⁸. 그럼에도 불구하고, 교육생 주도 교육과정 개혁이 성공하기 위한 구체적인 경로는 아직 명확하지 않다.

교육생 중심(curriculum driven by trainees)의 교육과정 옹호(curricular advocacy) 과정을 보다 잘 이해하기 위해서는, 이를 촉진하거나 방해하는 요소들(facilitators and barriers)을 검토하는 것이 중요하다. AMEE의 ASPIRE Award Programme에 참여한 여러 의과대학들은 학생 참여(student engagement)의 우수성에 초점을 맞추고 있으며, 여기서는 다음과 같은 12가지 팁(tips)을 제시한 바 있다: 교육생을 권한 있게 만드는 문화 조성, 공식적인 참여 틀의 개발, 교육과정 설계와 개발 과정에 교육생의 적극적 참여 보장 등이다¹⁹.

또한, 교육생 주도 교육과정 프로젝트를 검토한 한 연구에서는 성공적인 교육생 주도 교육과정 옹호를 위한 촉진 요인으로, 학생 리더십을 의도적으로 육성하기, 지역 교수 멘토를 발굴하기, 상부의 지원(top-down support)을 제공하기, 지속 가능성(sustainability)을 확보하기 등을 제시하였다. 그러나 이 연구는 동시에 학생들이 교육과정 변화의 절차와 조직 내 위계(local hierarchies)를 모르는 경우가 많기 때문에, 지역 교수의 지원, 멘토링, 안내가 필수적이라는 점도 강조하였다¹². 이러한 복잡한 제도적 절차를 탐색해야 하는 과제 외에도, 교육생 주도 개혁을 방해하는 또 다른 장애물로는 교육생 참여에 대한 저항(resistance to trainee involvement)을 극복하는 것, 이 과정에서 포용적인 접근법을 정착시키는 것 등이 있다²⁰.

교육생 주도의 교육과정 개혁(trainee-driven curricular advocacy)은 복잡한 과정이지만, 일부 대학에서는 교육생의 참여를 충분히 뒷받침할 수 있는 창의적인 해결책을 고안해왔다. 그 예로, University of Illinois College of Medicine at Chicago의 Student Curricular Board를 들 수 있는데, 이 기구는 학생들이 기관의 리더십과 협력하여 단기 및 장기 교육과정 개선 프로젝트에 참여할 수 있는 공식적인 기회(formalized opportunity)를 제공한다²¹. 이 사례는 교육생 주도 개혁의 장벽을 극복하기 위해 제도적 지원(institutional support)이 얼마나 중요한지를 보여주는 사례이다.

하지만 이러한 프로그램이 존재하지 않는 기관에 다니는 교육생들은 어떻게 해야 할까? 그들은 어떻게 장벽을 극복하고 교육과정 개혁을 주장할 수 있을까? 현재로서는 공식적인 제도적 지원 없이 교육과정 옹호에 참여하고자 하는 교육생들에게 도움이 될 만한 지침은 거의 없거나 전무하다. 위에서 논의된 교육생 주도 옹호의 촉진 요인(facilitators)은 성공적인 실행을 위해 교수나 기관의 참여가 필요하다. 그러나 교육생이 독립적으로 실행할 수 있는 촉진 요인에 대한 문헌은 부족하다.

Carnegie 재단이 강조한 바와 같이, 의학교육에서 획일성을 줄이고(decreased rigidity) 개별화된 학습 과정(individualizing the learning process)에 더 집중해야 한다는 요구는 교육과정 개발과 개혁에 교육생을 반드시 참여시켜야 할 시급성(urgency)을 잘 보여준다⁴ ⁵. 하지만 혁신과 지속가능성(innovation and sustainability)에 기반한 교육생 중심의 모델(trainee-centered model)이 부재한다면, 교육생 주도 개혁은 정체 상태에 머물 수밖에 없다.

이 글에서 나는 생태학적 체계 이론(Ecological Systems Theory, EST)을 활용하여 위에서 논의된 교육생 주도 교육과정 옹호의 장벽과 촉진 요인에 대한 맥락(context)을 제공하고자 한다²² ²³. 더불어, 이 이론의 틀을 통해 교육생 주도 개혁과 개혁 과정에 영향을 미치는 사회정치적 힘(sociopolitical forces)을 교육생의 시각으로 해석하여 의학교육의 이해를 확장하려 한다. 이어서, 나의 의과대학생 경험을 바탕으로 지역 및 국가 수준의 교육과정 개혁을 위한 실제 옹호 활동 사례를 이론적 토대에 연결하고, 의학교육에서 교육생 주도 개혁을 촉진하는 모델을 제안할 것이다.

물론, 의학교육의 영향을 받는 다양한 이해당사자들—예: 환자들—이 존재하지만, 본 모델은 의학교육 체계 내에서 의과대학생(medical student)을 중심에 두고 설계될 것이다. 교육생 옹호자가 직면하는 고유한 장벽들을 해결하기 위해 특별히 설계된, 실행 가능하고 접근 가능한(curricular advocacy) 모델은 현재 존재하지 않기 때문에, 나는 이 모델이 다음과 같은 효과를 갖기를 기대한다.

• 교육생들이 의학교육의 변화 주체(agent of change)가 되어 교육과정 옹호에 적극 참여할 수 있도록 권한을 부여하고,
• 보건전문직 교육기관 내 교수진과 행정가들(예: 강의 책임자, 교육과정 부학장 등)이 이러한 노력에 있어 교육생들을 적극적으로 지지하도록 장려하는 것이다.

의학교육 체계에 대한 생태학적 체계 관점

Ecological Systems Theory(EST)는 개인이 복잡한 사회적·환경적 힘의 그물망 속에서 어떻게 영향을 받는지를 설명하는 이론이다. 이 이론은 의학교육에서 교육생 주도의 교육과정 개혁(trainee-driven curricular advocacy)을 맥락화(contextualize)하는 데 유용한 틀을 제공하며, 교육 시스템의 구성요소들(예: 교육생, 교수진, 기관 등)이 자신이 속한 환경 속에서 어떻게 상호작용하는지를 분석할 수 있게 해준다.

EST는 다섯 가지 생태학적 영향 체계(ecological systems of influence)를 제시한다:

1. 미시체계(Microsystem)
2. 중간체계(Mesosystem)
3. 외체계(Exosystem)
4. 거시체계(Macrosystem)
5. 시간체계(Chronosystem)²⁴ ²⁵

의학교육에서 이러한 다섯 생태 체계를 개괄함으로써, 이 체계들이 어떻게 작동하고 상호작용하는지에 대한 더 깊은 이해, 나아가 이 체계들이 변화하는 방식과 그 변화가 학습자에게 미치는 영향에 대한 더 섬세한 분석이 가능해진다²⁶. 따라서 EST는 교육생 주도 교육과정 개혁 과정을 더 잘 이해하고, 교육생들이 개혁 과정에서 마주하는 사회정치적 영향력을 분석하는 데 효과적인 틀을 제공한다. 그림 1(Figure 1)은 교육생 교육과정 옹호자(trainee curricular advocates)의 관점에서 본 EST의 다섯 생태 체계를 시각적으로 보여준다.

📊 Figure 1 설명: EST 시각에서 본 교육생 주도 교육과정 옹호(trainee-driven curricular advocacy)의 개요도
EST는 개인이 사회적·환경적 힘의 복잡한 네트워크 속에서 어떻게 영향을 받는지를 설명하며, 그 영향 체계는 미시체계, 중간체계, 외체계, 거시체계, 시간체계로 구성된다²⁴. 이 다이어그램은 이러한 다섯 체계가 의학교육 내 교육생 주도 교육과정 개혁 과정에서 어떻게 작동하는지를 예시적으로 보여준다.
약어: LCME (Liaison Committee on Medical Education), ACGME (Accreditation Council for Graduate Medical Education)

EST의 관점을 통해 교육생 주도 교육과정 개혁 과정을 맥락화함으로써, 그림 1은 이 과정에 영향을 미치는 다양한 층위의 구조적 요소들을 조명한다.

• 미시체계(Microsystem)는 교육생이 직접적으로 상호작용하는 요소들로, 소속 기관, 해당 기관 내의 특정 부서, 교수진과 스태프, 다양한 강의, 그리고 다른 교육생 등이 포함된다.
• 중간체계(Mesosystem)는 이 미시체계의 구성요소들 간의 상호작용을 의미한다. 예를 들어, 교수 개개인이나 학과는 교육생과 개별적으로 존재하지만, 학과 간에 교수와 교육생이 공정하고 양방향적으로 상호작용할 경우, 이는 교육생 주도 교육과정 개혁을 촉진하는 역할을 할 수 있다. 이러한 점에서 미시체계와 중간체계는 모두 중요한 요소임을 보여준다.
• 외체계(Exosystem)는 교육생에게 직접적으로 노출되지는 않지만, 간접적으로 영향을 주는 제도적 구조들을 포함한다.
  예를 들어, LCME(Liaison Committee on Medical Education), ACGME(Accreditation Council for Graduate Medical Education), 미국소아과학회(American Academy of Pediatrics), 미국외과학회(American College of Surgeons) 등은 교육생이 속한 기관 외부에 존재하지만, 인증 기준(accreditation standards)과 면허 시험의 출제 범위를 결정함으로써 간접적 영향을 미친다.
• 거시체계(Macrosystem)는 학습 환경 전체에 영향을 미치는 문화적 요소를 다룬다. 여기에는 개인 수준에서의 문화적 정체성, 인종/민족, 사회경제적 지위, 의료 분야에 대한 친숙도 등과, 사회적 수준에서의 지역/국가의 정치, 학교의 지리적 위치 등 다양한 요인이 포함된다.
• 마지막으로, 시간체계(Chronosystem)는 모든 체계에 걸쳐 시간에 따른 변화를 포착하며, 교육생이 처한 환경의 진화, 의학교육의 목표 변화, 교육생이 속한 사회정치적 환경의 변화 등을 포괄한다.

EST를 활용해 교육생 주도 교육과정 개혁 과정을 탐색하면, 교육생들이 직면하는 영향 체계의 복합성을 명확하게 드러낼 수 있다.
예를 들어, 미시체계와 중간체계가 교육생 옹호 활동에 미치는 영향을 분석하면 다음과 같은 점이 드러난다.

• 자신의 학교에서 새로운 교육 개입(intervention)을 필수 교육과정에 도입하고자 하는 의과대학생이 관련 교수들과 연결되어 있지 않다면, 해당 프로젝트의 목표를 진전시키기 어려울 수 있다.
• 반대로, 강력한 교수진의 지지(faculty support)는 교육생 주도의 개혁을 성공적으로 이끄는 핵심 요소가 될 수 있으며, 이는 University of California, San Francisco와 Harvard Medical School에서의 반인종차별 교육과정 개혁 사례에서 잘 드러난다⁸.

미시체계와 중간체계의 중요성은 이 주제에 관한 기존 연구들에서도 입증되었으며, 지역 교수 멘토십(local faculty mentorship)과 상부의 지지(top-down support)가 교육생 주도 교육과정 옹호의 핵심 촉진 요인(key facilitators)으로 확인된 바 있다¹². 따라서 EST를 활용해 교육생 옹호자에게 영향을 미치는 체계들을 분류하고 명확히 제시하는 것은, 이들의 개혁 활동에서 마주하는 장벽과 촉진 요인을 이해하고 맥락화하는 데 매우 유용하다.

의학교육에서 교육생 주도 교육과정 옹호를 위한 이론 기반 모델 개발

생태학적 체계 이론(EST)을 활용하여 의학교육 시스템을 교육생, 교수진, 국가 수준의 기관들 간 복잡한 관계망으로 구성된 체계로 이해한 후, 다음으로 제기되는 질문은 ‘이해를 넘어선 실행’의 문제이다. 이처럼 복잡한 시스템을 교육생이 어떻게 탐색하며, 기존에 교수나 제도적 지원이 없는 상태에서도 어떻게 교육과정 개혁에 참여할 수 있을까?

나는 지역 및 국가 수준에서 교육과정 개혁을 위한 교육생 옹호 활동을 수행한 경험에 기반하여²⁷, EST를 의학교육 시스템에 적용하고, 교육생이 의학교육에서 변화의 주체(agent of change)가 될 수 있도록 구체적인 실행 단계를 제시하는 모델을 개발하였다. 이 모델은 교육생이 자신이 속한 기관 내에서 또는 국가 수준에서 교육과정 옹호 활동을 수행할 때 따라갈 수 있는 명확한 단계들을 제공한다.

그림 2(Figure 2)는 이 모델을 시각화한 것으로, 교육생 옹호 활동은 반복적이고 순환적인(iterative) 과정임을 강조하며, 옹호 과정 중 여러 단계들을 다시 되짚게 되는 가능성이 높다는 점을 시사한다.

📊 Figure 2 설명: 의학교육에서 교육생 주도 교육과정 옹호를 촉진하는 모델

이 모델은 교육생 옹호자(trainee advocates)가 자신의 기관 내에서든, 국가 수준에서든 교육과정 옹호를 수행할 때 따라갈 수 있는 구체적 단계들(concrete steps)을 제시한다. 전통적으로 이 모델은 교육생이 발견한 교육과정의 격차(curriculum gap)를 출발점으로 삼는다. 그러나 이미 진행 중인 개혁 활동에 참여하고자 하는 교육생은 이 모델의 어느 단계에서든 참여할 수 있다. 또한 이 모델은 옹호 활동이 반복적 과정(iterative process)임을 강조하며, 대부분의 단계들이 양방향 화살표(double-sided arrows)로 연결되어 있다는 점은 이전 단계로 되돌아가야 할 가능성이 높음을 시사한다. 그리고, 점선 화살표와 박스(dotted arrow and box)는 반드시 요구되지는 않지만, 교육생 주도 교육과정 개혁의 결과를 외부에 공유·확산(dissemination)하는 것도 고려되어야 함을 나타낸다.

이 모델이 제시하는 교육과정 개혁의 진행 과정은 전통적으로 교육생이 식별한 교육과정의 격차로부터 시작된다. 그러나, 이미 다른 교육생이나 교수진이 진행 중인 개혁 활동에 합류하려는 교육생은 이 모델의 어느 지점에서든 진입 가능하다. 교육생이 자신이 해결하고자 하는 교육과정의 격차(curricular gap)를 식별한 이후에는, 자신이 제안하는 프로젝트의 범위(scope)를 비판적으로 검토해야 한다²⁸.

• 프로젝트가 자신이 속한 기관 내부(curriculum within their institutions)에 국한될 경우, 미시체계(microsystem)와 중간체계(mesosystem)가 가장 주요한 분석 틀이 될 것이다. 하지만 모든 기관은 외체계(exosystem)와 거시체계(macrosystem)의 영향을 받기 때문에, 이 수준들은 간접적으로라도 교육생의 개혁 역량에 영향을 미친다.
• 반대로, 교육생의 옹호 목표가 ‘국가적 기준(national standards)’을 변화시키는 것이라면, 외체계와 거시체계의 중요성은 더욱 커진다.

따라서 교육생은 옹호 과정의 초기에 자신이 추구하는 교육과정 개혁의 범위를 명확히 정의해야 한다. 물론, 미시체계 내 개혁을 목표로 시작한 프로젝트라도, 이후에는 다른 생태 체계로 확대될 수 있다. 하지만 외체계 수준의 변화를 추구하는 옹호 과정은, 미시체계에서의 변화 과정보다 완전히 다른 전략을 요구한다.

교육과정의 격차(gap)를 식별하고 프로젝트의 범위(scope)를 명확히 한 후, 교육생은 해당 교육과정 격차를 해결하는 데 관심을 공유하고 옹호 활동 과정에서 협력할 동료 교육생들(peer trainees)을 찾아야 한다. 특히 교육 단계가 서로 다른 교육생 간의 협력은 역할의 공평한 분배(equitable distribution of responsibilities)를 가능하게 하고, 장기적인 참여(longitudinal trainee engagement)를 촉진하는 데 도움이 된다. 이와 동시에, 교육생은 자신이 변화를 추구하는 체계(예: 미시체계 또는 외체계) 내에서 지도자적 위치에 있는 교수진(faculty partners with leadership positions)을 전략적으로 파악해야 한다. 예를 들어,

• 교육생이 속한 기관에서 교육과정 개발이나 강의에 참여하고 있는 교수진은 종종 강의 책임자(course directors), 프로그램 디렉터(program directors), 또는 교육과정 결정에 관여하는 기타 인물들과의 연결고리를 가지고 있다. 이러한 네트워크는 교육생 주도 교육과정 개혁 프로젝트의 지지를 확보하는 데 핵심적 역할을 할 수 있다. 따라서 지역 교수진(local faculty)과의 협력은 미시체계 수준의 개혁을 성공적으로 추진하는 데 거의 필수적이다.
• 반면, 국가 수준의 조직(national-level organizations)에서 활동하는 교수진과의 파트너십은 외체계 수준의 변화(exosystem-level change)를 추진하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 이러한 교수진은 미시체계 내 개혁을 실현하는 데는 직접적인 도움이 되지 않을 수 있다. 이러한 이유로, 교육과정 개혁의 범위(scope)를 명확히 규정하는 작업은 효과적인 팀 구성을 가능하게 해주며, 다층적 교수 멘토십(multilayered faculty mentorship)의 중요성을 시사한다.

즉,

• 미시체계 내 멘토십은 지역 수준의 변화(local change)를 돕고,
• 외체계 내 멘토십은 국가적 수준의 변화(national change)를 가능하게 해준다.

동료 및 교수진 파트너 구성 이후, 교육생은 자신이 해결하고자 하는 교육과정 격차를 보다 심층적으로 이해해야 한다. 교육생은 해결하고자 하는 구체적인 지식(knowledge), 기술(skills), 행동(behaviors), 태도(attitudes)의 결핍(deficiencies)을 파악하기 위해, 초기 요구도 조사(initial needs assessment)를 수행해야 한다²⁹. 요구도 조사를 수행할 때에는 설문조사(surveys)³⁰, 인터뷰(interviews)³¹ 등 다양한 조사 기법을 사용할 수 있으며, 무엇보다 교육생이 개혁을 추구하는 체계(미시체계 또는 외체계)를 중심으로 조사가 설계되어야 한다.

요구도 조사 이후에는 교육과정 맵핑(curriculum mapping)을 수행해야 한다. 이 과정에서는 기존 교육과정에서 이미 해당 격차와 관련된 내용이 있는지 여부를 파악하게 되며, 이는 다음과 같은 목적에 기여할 수 있다:

• 기존에 활용 가능한 자료 및 도구들을 수집하여 새로운 교육과정 개발 과정에 활용할 수 있고,
• 특정 주제에 관심 있는 학습자의 요구를 현재 교육과정이 얼마나 수용할 수 있는지를 평가하는 수단이 될 수 있다³².

요구도 조사(needs assessment)와 교육과정 맵핑(curriculum mapping)을 완료한 후, 교육생은 학습목표(learning objectives)를 설정하고, 새롭게 개발한 교육내용을 기존 교육과정의 어느 부분에 통합할 수 있을지 식별해야 한다. 새로운 교육과정을 직접 개발하는 것 외에도, 교육생은 기존 교육과정 자료(preexisting curricula)를 검색해보는 것도 권장된다. 예를 들어, MedEdPORTAL (https://www.mededportal.org/)과 같은 데이터베이스를 통해 이미 해당 격차를 다루고 있는 자료가 있는지를 탐색해볼 수 있다.

그 다음 단계로, 교육생은 자신이 설계한 교육과정 계획(curriculum plan)을 관련 이해관계자(stakeholders)에게 제시할 준비가 되어야 한다. 이해관계자란, 의대/레지던시/펠로우십의 교육과정에 영향을 미치는 모든 사람들을 포괄하며,
예를 들어:

• 강의 책임자(course directors)
• 교육과정 책임자(curriculum directors)
• 임상 지도교수(clinical instructors)
• 국가 수준의 교수 리더(national faculty leaders)
• 학장(deans) 등이 이에 해당한다.

이 단계에서는, 교육생과 교수 파트너가 협력하여 현재 의학교육에서의 격차를 명확히 전달하고,
제안된 교육과정 변경사항을 기존 구조에 어떻게 통합할 수 있을지 전략적으로 설명하는 데 중점을 두어야 한다.

이 시점에서, 교육생은 이해관계자의 지지를 획득했는지 여부(stakeholder buy-in)를 확인하게 된다.

• 지지를 얻었다면, 교육과정 실행 단계로 나아갈 수 있다.
• 지지를 얻지 못했다면, 교육과정을 수정하고 보완하는 작업을 반복해야 한다.

제안한 개혁안에 대해 이해관계자의 지지를 확보한 이후, 교육생은 본격적인 교육과정 실행(curriculum implementation)을 시작할 수 있다.

교육과정이 실행된 후에는 평가(assessment), 검토(evaluation), 개선(improvement)의 과정이 뒤따라야 한다.
신규 교육과정은 다음과 같은 영역에 대해 평가되어야 한다:

• 학습자의 만족도(learner satisfaction)
• 학습된 지식(knowledge gained)
• 행동 변화(behavior change)

이러한 평가를 통해, 교육생은 교육과정을 개선할 부분을 파악하고, 학습자의 요구에 보다 잘 부응할 수 있게 된다.

한편, 교육생 주도 교육과정 개혁의 성공을 위해 필수는 아니지만, 성과를 외부에 확산(disseminating outcomes)시키는 것은 외체계 수준(exosystem-level)의 개혁을 촉진하는 하나의 방법이 될 수 있다. 특히 현재 필수 교육과정에 포함되지 않은 주제를 다루는 경우, 그 영향은 더욱 크다. 교육생은 자신이 개발한 교육과정을 지역(local) 및 국가(national) 학술대회에서 발표하거나, 동료 평가 학술지(peer-reviewed journals)에 논문으로 출판하도록 권장되어야 한다.

만약 인증기관(accreditation organizations)이 교육생이 식별한 교육과정 격차의 중요성을 인식하고 관련 기준을 변경한다면, 각 기관은 일정 수준의 교육과정 변경을 수행하지 않으면 인증을 상실할 위험에 처하게 된다. 물론, 각 기관은 이 기준을 어떻게 충족할지는 자율적으로 결정할 수 있지만, 새로운 주제가 추가되는 경우에는 모든 기관에서 최소 수준의 교육과정 변경이 불가피하게 된다. 이러한 방식은, 새로운 기준과 관련된 교육과정 개혁을 위해 각 기관의 교육생 옹호자가 일일이 미시체계 내 지지를 확보해야 하는 부담을 줄일 수 있다.

하지만 주의할 점도 있다. 이러한 확산 노력(dissemination efforts)이 국가 수준의 교육과정 변화(national-level curriculum change)로 직결되지 않을 수도 있다. 이는 외체계 수준 개혁을 실현하고자 하는 교육생들에게 좌절감을 줄 수 있다.

교수진을 위한 특별 고려 사항

내가 이 모델을 개발하면서 설정한 주요 목표는 두 가지였다.

1. 교육생이 교육과정 옹호자(curricular advocates)로 성장하여 교육과정 개혁 활동에 적극 참여하도록 돕는 것,
2. 그리고 교수진이 이러한 교육생들의 노력을 지지하도록 유도하는 것이다.

제안된 모델의 거의 모든 단계는 교수의 지지(faculty support)를 필요로 한다. 따라서 교육생 주도 교육과정 옹호(trainee-driven curricular advocacy)는 단지 열정적인 교육생만으로는 충분하지 않으며, 열정적인 교수진의 참여 또한 필수적이다. 나는 이 모델이 교수들에게 다음과 같은 변화를 촉진하기를 바란다:

• 교육생의 교육과정 옹호 활동을 적극적으로 지지하려는 동기를 부여하고,
• 소속 기관의 교육과정 개발 및 개혁 과정이 교육생에게 보다 개방적이고 참여 가능하도록 만드는 방법에 대해 행정가들이 다시 생각해보는 계기가 되기를 바란다.

결론

교육생 주도 교육과정 옹호는 본질적으로 복잡한 과정이다. 지금까지의 문헌들은 이 과정을 촉진할 수 있는 요소를 주로 기관 수준(institutional level)에서만 다루어 왔으며, 교육생 개인 수준에서의 요인들은 상대적으로 간과되어 왔다¹² ¹⁹. 물론, 지금까지도 교육생 주도로 성공한 교육과정 개혁 프로젝트 사례들은 다양하게 존재한다⁸–¹⁶. 그러나 교육생이 실제 옹호 활동을 수행하는 데 있어, 그 과정을 안내해주는 문헌은 거의 없었다. 이번에 제안한 이론 기반 모델(theory-informed model)은 교육생이 의학교육에서 변화를 이끄는 주체(agent of change)로서 행동할 수 있도록 안내해줄 수 있다.

나는 이 모델이 교육생들이

• 교육과정 옹호 과정(curriculum advocacy process)에 더 잘 준비되어 참여할 수 있도록 돕고,
• 의학교육에 지속적이고 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 자신감과 역량을 갖도록 지원해주기를 진심으로 바란다.

🔍 그림 구조 해설 (안쪽에서 바깥쪽으로)

🧍 Trainee (교육생)

가장 중심에 있는 존재로, 모든 체계의 영향을 받는 당사자입니다. 교육과정 개혁을 시도하는 주체입니다.

🟠 Microsystem (미시체계)

• 직접적으로 상호작용하는 환경입니다.
• 예: 소속 기관, 학과, 강의, 교수진, 직원, 다른 교육생들 등
• 교육생이 일상적으로 마주치는 공간이죠.

교육과정 개혁이 여기서 시작되는 경우가 많습니다.

🟡 Mesosystem (중간체계)

• 미시체계 구성 요소들 간의 상호작용입니다.
• 예: 학과 간 협력, 교수진과 학생 간 협업 등
• 양방향적 상호작용이 공정하고 활발할수록 개혁의 가능성이 커집니다.

🔵 Exosystem (외체계)

• 교육생이 직접 관여하지 않지만 영향을 받는 제도나 조직
• 예: 인증 기준(accreditation standards), 면허 시험 요구사항, LCME, ACGME 등
• 이 체계의 변화는 국가 수준의 교육과정 변화와 연관됩니다.

🟣 Macrosystem (거시체계)

• 문화적, 사회적, 정치적 요소들로 이루어진 광범위한 배경
• 예: 지역 및 국가의 정치 상황, 학교의 지리적 위치, 교육생의 문화 정체성, 사회경제적 지위 등
• 학습환경 전체에 영향을 미치는 가치와 신념이 여기에 포함됩니다.

⏳ Chronosystem (시간체계)

• 시간의 흐름에 따른 변화를 포착합니다.
• 예: 인증 기준의 진화, 사회적 담론의 변화, 정치적 전환 등
• 교육생이 속한 모든 체계에 시간 축(time dimension)에서 영향을 미칩니다.

🧩 이 그림이 주는 메시지

이 도표는 단순히 구조를 나열하는 것이 아니라,
👉 교육생이 교육과정 개혁을 시도할 때 얼마나 다층적인 시스템의 영향을 받는지를 시각적으로 보여줍니다.

예를 들어,

• 한 학생이 교육과정 내에 기후 변화 교육을 추가하고 싶다고 한다면,
  • Microsystem에서는 담당 교수와 강의 구조가 문제일 수 있고,
  • Exosystem에서는 이 주제가 면허시험에 반영되는지가 관건이 될 수 있습니다.
  • Chronosystem에서는 사회 전반의 관심 변화가 영향을 미칠 수 있겠죠.

✅ 요약

이 그림은 교육생이 교육과정 개혁을 주도하는 과정에서 단순히 개인의 열정만으로는 부족하며,
복합적이고 상호작용적인 체계를 고려해야 함을 강조합니다.
EST는 그런 복잡성을 체계적으로 분석하고 설계할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

이 그림(Figure 2)은 의학교육에서 교육생 주도 교육과정 개혁(trainee-driven curricular advocacy)을 촉진하기 위한 실행 단계 모델을 시각적으로 나타낸 것입니다. 그림의 핵심 목적은 교육생이 실제로 교육과정을 개혁하려 할 때 따라갈 수 있는 구체적 단계들을 제시하는 것이며, 이 모델은 반복 가능하고 비선형적인(iterative and non-linear) 과정임을 강조합니다.

🔄 전체 구조 개요

이 그림은 12개의 주요 단계로 구성된 순환형 흐름도로, 대부분의 단계는 양방향(double-sided) 화살표로 연결되어 있어, 상황에 따라 언제든 이전 단계로 돌아가야 할 수도 있다는 점을 강조하고 있습니다. 또한 점선 박스와 화살표(dotted arrow and box)는 선택적으로 진행할 수 있는 단계를 나타냅니다.

🧩 단계별 설명

1. Trainee-identified curriculum gap
   → 교육생이 교육과정 내 결핍 또는 문제점을 인식함.
2. Define scope of project
   → 프로젝트의 범위와 영향력을 명확히 규정 (기관 내인지, 국가 수준인지 등).
3. Identify peer and faculty partners
   → 같은 관심을 가진 동료 교육생 및 교수진 파트너십을 구축.
4. Perform needs assessment and curriculum mapping
   → 요구도 조사(needs assessment)와 교육과정 맵핑(curriculum mapping)을 수행하여 현재 상황을 분석.
5. Develop new curriculum
   → 교육과정의 학습 목표 및 구조를 설계하고, 필요한 경우 기존 교육과정을 참고해 개발.
6. Revise new curriculum
   → 피드백을 반영해 교육과정을 반복적으로 수정 및 보완함.
7. Achieve buy-in for curriculum initiative
   → 이해관계자(stakeholders)로부터 승인과 지지(buy-in)를 얻음.
   (예: 강의 책임자, 학과장, 교육과정 위원회 등)
8. Implement trainee-driven curriculum change
   → 실제로 교육과정을 실행함.
9. Assessment and evaluation
   → 실행 결과를 바탕으로 학습자 반응, 지식 습득, 행동 변화 등을 평가함.
10. Make improvements to curriculum
    → 평가 결과를 바탕으로 지속적으로 개선함.
11. (Optional) Dissemination of outcomes
    → 논문, 학술대회, 워크숍 등을 통해 성과를 외부에 공유.
    → 외체계(exosystem) 수준의 개혁을 촉진할 수 있는 방법이 될 수 있음.

🔁 왜 반복적인가?

이 모델에서 거의 모든 단계가 양방향 화살표로 연결되어 있는 이유는,
교육과정 개혁이 결코 단순한 직선적 과정이 아니라는 점을 보여주기 위함입니다.

예를 들어:

• 이해관계자의 buy-in을 얻지 못하면 다시 교육과정을 수정해야 하고
• 평가에서 문제점이 발견되면 다시 개선 과정을 거쳐야 하죠.

"This model... highlights that trainee advocacy is an iterative process, with the double-sided arrows linking most steps emphasizing the likelihood of having to go back to previous steps throughout the advocacy process."

J Clin Transl Sci. 2021 May 14;5(1):e126. doi: 10.1017/cts.2021.789. eCollection 2021.

Understanding and applying the RE-AIM framework: Clarifications and resources

💡 RE-AIM 프레임워크에 대한 오해들, 이제는 바로잡아야 할 때

– RE-AIM과 PRISM의 현재와 미래

안녕하세요 😊
오늘은 이행 과학(Implementation Science) 분야에서 오랫동안 사랑받아온 프레임워크인 RE-AIM과 그것에 대해 우리가 흔히 가지고 있는 오해(misconceptions)들을 짚어보려고 해요.

그동안 RE-AIM을 써보셨거나 들어보셨다면, ‘이거 평가할 때만 쓰는 거 아냐?’ ‘다섯 개 항목 다 써야 하는 거 아냐?’라는 생각 한 번쯤 해보셨을지도 몰라요.
하지만 최근 논문에서는 이처럼 널리 퍼진 오해들에 대해 조목조목 정리하고, RE-AIM의 최신 방향과 자원들까지 소개해줍니다.

🔍 RE-AIM은 뭐였더라?

RE-AIM은 1999년에 제안된 프레임워크로, 연구 결과가 실제 현장에 잘 적용되기 위한 다섯 가지 핵심 요소를 제시해요.

• Reach (도달률)
• Effectiveness (효과성)
• Adoption (채택률)
• Implementation (이행도)
• Maintenance (지속성)

초기에는 평가(evaluation) 중심으로 많이 활용되었지만, 지금은 기획, 실행, 확산, 개선 전 과정에 적용되는 종합 프레임워크로 확장되었죠.

❗ 많이들 헷갈리는 RE-AIM 오해들

논문에서는 RE-AIM에 대한 13가지 오해를 정리해요. 그 중 대표적인 것들 몇 가지를 소개할게요.

1. “RE-AIM은 평가용 프레임워크잖아?”

사실 RE-AIM은 처음부터 '연구를 실제로 연결하는 도구'로 설계되었어요.
논문에서는 이렇게 강조하죠:

“RE-AIM has always been designed to help translate research into practice.”
→ "RE-AIM은 항상 연구를 실천으로 전환하는 데 도움을 주기 위해 설계되어 왔다."

기획할 때도, 교육할 때도, 실행 중 피드백을 줄 때도, RE-AIM을 활용할 수 있어요.

2. “도달률이랑 채택률은 비슷한 말 아닌가요?”

많은 사람들이 이 두 개념을 헷갈려해요.
하지만 Reach는 프로그램의 ‘대상자’ 수준에서 얼마나 많이 참여했는지를 말하고,
Adoption은 그 프로그램을 실행하려는 기관이나 제공자가 실제로 ‘채택했는가’를 보는 거예요.

“Reach is measured at the level of the individual… Adoption is measured at one or more levels of the organizational or community setting.”

3. “RE-AIM은 대형 연구에서나 쓰는 거지...”

NOPE!
작은 커뮤니티 프로젝트나 예산이 거의 없는 상황에서도 RE-AIM은 충분히 쓸 수 있어요.
논문에서도 실제 사례들을 소개하며 강조합니다:

“Many successful projects described use of RE-AIM with low budgets or even no budget.”
→ “예산이 적거나 전혀 없는 프로젝트에서도 RE-AIM을 성공적으로 활용한 사례들이 다수 보고되었다.”

4. “RE-AIM은 정량 데이터만 다루지 않나요?”

RE-AIM도 질적 자료(qualitative data)를 아주 중요하게 여겨요.
요즘은 적응(adaptation), 맥락(context), 형평성(equity) 같은 복잡한 요소를 이해하기 위해 혼합 방법(mixed methods)을 적극 권장하고 있어요.

🧭 RE-AIM의 현재 위치는? PRISM과 함께 진화 중!

요즘 RE-AIM은 PRISM이라는 이름으로 한층 더 발전하고 있어요.

PRISM은 Pragmatic Robust Implementation and Sustainability Model의 약자로,
RE-AIM의 다섯 가지 요소에 더해

• 정책 요인
• 이행 기반 구조
• 건강 형평성
• 비용(cost)
  같은 요소들을 포함해서 현장의 맥락을 더 잘 반영할 수 있는 실용적 도구로 쓰이고 있어요.

“The changes to RE-AIM have been in response to growing knowledge in implementation science and practice and include… context, adaptations, health equity, and costs.”

📚 어디서 더 배울 수 있을까?

RE-AIM 공식 웹사이트인 www.re-aim.org에서는

• 체크리스트 ✔
• FAQ ❓
• 오해 정리 슬라이드 📊
• PRISM 통합도 📌
  등 유용한 자료를 계속 업데이트하고 있어요.
  적용 전 자가진단 체크리스트도 꼭 한 번 써보세요!

✨ 마무리하며 – 프레임워크는 살아있다

프레임워크는 고정된 틀이 아니라, 변화하는 환경과 연구에 따라 계속 진화하는 도구예요.
논문은 이렇게 강조하며 마무리해요:

“TMFs should change and adapt over time so that they do not become ossified.”
→ “TMF는 시간이 지남에 따라 변화하고 적응해야 하며, 고착되어서는 안 된다.”

RE-AIM도 예외가 아닙니다.
우리가 제대로 이해하고, 유연하게 적용해나간다면, RE-AIM은 여전히 강력한 실행 과학의 동반자예요.

📌 읽어주셔서 감사합니다!

서론 (Introduction)

Implementation science(이행 과학)는 theories, models, or frameworks(TMFs: 이론, 모형, 또는 프레임워크)의 도움을 받는다. 이러한 TMF들은 (a) 연구 설계와 가설 생성, 측정 도구 선택, 분석 과정을 안내하고, (b) 일반화 가능성을 높이며, (c) 결과를 개선하거나 최소한 그 과정을 이해하는 데 기여한다 [1,2]. 이러한 이유로 TMF의 활용은 이행 과학 분야에서 연구 제안서의 자금 지원을 결정짓는 기준이 되었다. 그만큼 TMF들은 새로운 연구 결과와 응용을 반영하여 시간에 따라 발전해야 한다 [3]. 그러나 TMF의 진화를 따라가고, 이를 실제 연구에 적용하고 실행 가능한 형태로 바꾸는 일은 결코 쉽지 않다 [4].

이행 과학 분야에는 150개가 넘는 TMF가 존재하고 있으며 [5], 이들은 유형, 목적, 사용 방식 면에서 다양하기 때문에 연구 목적에 가장 적합한 TMF를 선택할 수 있도록 정리하고 분류하는 작업이 필요하다 [1]. 이와 동시에 연구자들이 TMF를 선택하거나 설명할 때, 최초 논문이나 단일 리뷰에만 의존하지 않고, 가장 최근의 문헌과 자료를 검토하는 것이 매우 중요하다. TMF들은 적용 맥락이나 대상 행동에 따라 진화하기 때문이다. 예를 들어, PARIHS 프레임워크는 수정과 보완을 거쳐 iPARIHS라는 이름으로 재소개되었다 [6]. 이러한 점은 특히 중요하다. Kislov 등의 주장에 따르면 TMF는 데이터, 새로운 과제, 변화하는 상황에 따라 진화해야 하며, 고정되고 경직되어서는 안 된다 [3].

그러나 TMF에 관한 논문과 논의가 방대하고 복잡하기 때문에, 연구자들이 특정 TMF에 대해 가장 핵심적인(seminal) 논문이나 리뷰에서 제시한 해석에만 의존하게 되는 경향은 충분히 이해할 수 있다. 그 결과, 초기의 분류 방식이 이후에도 이행 과학 수업, 교육 프로그램, 교과서, 후속 연구, 리뷰 논문, 리뷰의 리뷰 등에서 반복적으로 재생산된다. 이러한 과정을 거치며 TMF가 새로운 방식으로 적용되거나, 확장되거나, 경험적으로 검증되거나, 새로운 환경이나 인구집단에 적용되는 동안 이루어진 진화나 정교화가 간과되기 쉽다.

이러한 경향은 RE-AIM 프레임워크에서도 동일하게 관찰된다 [7,8]. 많은 TMF 리뷰에서는 TMF를 설명(explanatory)용, 과정(process)용, 결과(outcome)용과 같이 서로 배타적인 유형으로 분류하거나, 계획(planning), 평가(evaluation), 개선(improvement) 중 오직 하나의 용도에만 사용할 수 있는 것으로 경계를 설정한다. 그러나 실제로는 이러한 경계가 모호하며, 일부 TMF는 여러 범주에 동시에 해당될 수 있다. RE-AIM의 핵심 개념들과 측정 지표들 역시 초기 발표 이후 새로운 데이터와 연구 방법, 이행 과학의 발전에 따라 진화해 왔다. 이 논문에서는 이러한 이슈와 그로 인해 생긴 오해에 대해 자세히 논의하고자 한다.

TMF의 활용과 관련된 혼란을 방지하고 줄이려는 노력은 매우 중요하다. 이해 부족이나 TMF의 진화로 인한 오해를 명확히 밝히는 작업은 이행 과학의 발전을 가속화할 수 있다. 이는 TMF의 활용을 지나치게 제한하거나 혁신을 억제하며, 연구자들에게 부정적인 영향을 미치는 등 원하지 않는 결과를 줄이는 데에도 기여할 것이다.

이 논문의 목적은 다음 네 가지이다.

1. RE-AIM 프레임워크가 시간이 지나면서 어떻게 진화해 왔는지 요약하고, 이 진화가 어떤 오해와 관련되어 있는지를 밝힌다.
2. RE-AIM에 대한 구체적인 오해(misconceptions)를 식별하고, 이에 대해 정정 설명을 제공한다.
3. RE-AIM의 사용과 관련된 혼란을 해소할 수 있는 자료와 자원(resources)을 제시한다.
4. TMF 개발자, 논문 심사자, 저자, 과학 문헌 사용자들에게 TMF 오해의 빈도를 줄이거나 영향을 줄이기 위한 권고(recommendations)를 제공한다.

RE-AIM의 진화 (The Evolution of RE-AIM)

많은 TMF(theories, models, or frameworks)는 적용 범위가 다양한 환경, 인구집단, 주제로 확장됨에 따라, 그리고 과학적 진보에 부응하여 시간이 지나면서 진화한다. 예를 들어, EPIS(Exploration, Preparation, Implementation, Sustainment) 프레임워크는 처음에는 보다 선형적인 형태(linear form)로 구상되었지만 [9], 국제적 맥락에서의 적용을 통해 순환적 모델(circular model)로 진화하였다.

RE-AIM 프레임워크는 20년 이상 전에 처음 개념화된 것으로, 과학적 근거가 실제 정책이나 실행으로 전환되는 데 있어 발생하는 잘 알려진 실패와 지연 문제를 해결하고자 고안되었다 [10]. RE-AIM은 내적 타당성(internal validity)뿐만 아니라 외적 타당성(external validity, 예: 일반화 가능성)의 중요성을 강조하고, 모든 RE-AIM 차원에서 투명한 보고(transparency in reporting)를 강조한 핵심 TMF 중 하나로 자리 잡았다 [7].

RE-AIM은 공중보건, 행동과학, 이행 과학 분야 전반에서 가장 널리 사용되는 기획 및 평가 프레임워크 중 하나이며 [7], 기획, 평가(가장 빈번함), 또는 둘 다의 목적으로 명시적으로 사용된 논문만 해도 700편이 넘는다. RE-AIM은 다양한 임상, 지역사회, 기업 환경을 포함하여 광범위한 설정과 인구, 건강 문제에 걸쳐 적용되어 왔으며 [7, 11, 12], 정책 및 환경 변화(policy and environmental change) 분야에서도 활용되어 왔다.

RE-AIM의 다섯 가지 핵심 차원(dimension)은 개인 수준(individual level)뿐 아니라 여러 생태학적 수준(ecologic levels)에서 작동하며 측정된다. (예: 보건 시스템의 직원 및 환경 수준에서 가장 흔히 적용되지만, 지역사회 및 국가 수준에서도 자주 활용됨). 주요 차원은 다음과 같다:

• 도달률(Reach)과 효과성(Effectiveness): 개인 수준
• 채택률(Adoption)과 이행도(Implementation): 직원, 조직, 시스템 또는 정책 수준
• 지속성(Maintenance): 개인 수준과 조직/시스템/정책 수준 모두 [7]

표 1(Table 1)에서는 각각의 RE-AIM 차원에 대해 정의, 보고 권고사항, 예시를 요약하고 있다. 리뷰에 따르면 RE-AIM의 모든 지표가 항상 보고되지는 않으며, 예를 들어 채택률과 지속성은 상대적으로 덜 보고되는 경향이 있다 [13, 14]. 최근에는 이 프레임워크를 실제 적용하기 전에 이해관계자와 함께 사전에(priori) 논의하여 어떤 차원을 우선 개선할지, 어떤 차원은 제외할지, 어떤 것은 어떻게 측정하고 실행할지 결정하는 ‘실용적 적용(pragmatic application)’에 더 큰 강조가 이루어지고 있다 [7, 15, 16]. 이러한 진화적 변화는 Glasgow 외 연구진이 정리한 논문 [7]에서 자세히 논의되며, 그 내용은 아래에 간략히 요약되어 있다.

📌 표 1. RE-AIM 각 차원의 명확화 및 보고 기준 요약
(RE-AIM: Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, Maintenance)

곧 학술지 Frontiers in Public Health에 출간될 “Use of the RE-AIM Framework: Translating Research to Practice with Novel Applications and Emerging Directions” 주제 논문에서는 RE-AIM을 활용한 기획, 적응, 평가 사례와 최근 활용 방향의 확장을 잘 보여주는 우수 사례와 실천적 가이드를 제시하고 있다.

RE-AIM의 원 출판 논문인 Glasgow 외 연구진의 논문 [10]에서는 “RE-AIM 평가 모델은 참여자와 환경의 도달률(reach) 및 대표성(representativeness)을 강조한다”고 명시하고 있으며(p. 1322), 이는 RE-AIM을 단지 “평가 모델(evaluation model)”로만 오해하고 분류하는 원인이 되었을 수 있다 [17]. 그러나 후속 연구에서는 기획, 확산 설계, 전이 연구(translational science) 전반에 걸친 연구 설계에 있어서의 RE-AIM의 가치가 명확히 강조되었다. RE-AIM은 이후 Evidence-Based Cancer Control Programs 데이터베이스에 포함된 근거 기반 암 예방 프로그램의 일반화 가능성 평가에도 통합되었고 [18], NIH와 다양한 재단의 이행 과학 연구 자금 공고에서도 추천 TMF로 지정되었다.

RE-AIM은 앞으로도 계속 진화하면서, 현실 평가(realist evaluation)에서 제기되는 “어떤 개입 구성요소가, 어떤 이행 전략과 함께, 누구에게, 어떤 맥락에서, 어떻게, 왜, 그리고 얼마나 오래 효과적인가”라는 질문에 답하는 데 적합한 위치에 있다 [19]. 이러한 맥락적 증거(contextualized evidence)는 현장의 상황에 맞춰 효과적인 개입을 복제하거나 적절히 수정(adapt)할 수 있게 해준다. RE-AIM은 ‘어떤 개입이 전반적으로 효과적인가?’라는 질문보다, ‘인구 건강과 관련된 여러 차원과 맥락 속에서 그 개입이 효과적이거나 효과적이지 않은 이유는 무엇인가?’라는 보다 실천적이고 세분화된 질문에 더 관심을 둔다.

RE-AIM의 이해와 활용: 흔한 오해와 그에 대한 정정
(Understanding and Using RE-AIM: Common Misconceptions and Clarifications)

아래에서 설명하는 내용은 RE-AIM 프레임워크에 대해 자주 발생하는 오해(misconceptions)를 설명하고 이에 대한 정정 및 해설을 제공한다. 이 오해들은 RE-AIM을 실제로 활발히 연구에 적용해 온 전문가들로 구성된 National RE-AIM Working Group의 회원들을 대상으로 한 설문조사(polling)를 통해 확인되었다 [20]. 이 그룹에는 본 논문의 저자들뿐만 아니라, RE-AIM의 주요 개발자, RE-AIM 관련 논문을 가장 많이 발표한 연구자들, RE-AIM.org 웹사이트 운영자들이 포함되어 있다.

이들은 RE-AIM과 관련된 논문 심사(review panels), 원고 리뷰(manuscript review), 학술대회 발표, 교육 프로그램, 초청 강의 등에 자주 참여하며, 이 과정에서 반복적으로 제기된 질문이나 혼란을 통해 오해 사례를 확인하였다. 또한 RE-AIM 웹사이트로 접수된 문의들도 이러한 오해를 파악하는 데 도움이 되었다.

물론 이러한 오해의 빈도(frequency)를 정량적으로 분석한 체계적 문헌고찰이 추가된다면 그 정당성이 더 강해질 수 있었겠지만, 최근에 출판된 RE-AIM 적용 관련 체계적 문헌고찰들의 결론이 달라질 가능성은 낮다고 판단된다 [12–14]. 더 중요한 점은, 기존 문헌 리뷰만으로는 실제 오해가 발생하는 프레젠테이션, 연구계획서, 논문 심사, 교육 프로그램, 출판되지 않은 문서 등 1차 정보(primary sources)를 포괄할 수 없다는 사실이다.

이번 논문에서는 총 13개의 오해(misconceptions)를 표 2(Table 2)에 정리하여, 모델의 진화와 최신 적용 방식에 대한 이해를 돕고자 한다. 이 오해들은 위에서 설명한 과정을 통해 수집되었으며, 중복(redundancy)은 제거하고, 유사한 항목은 통합, 그리고 더 큰 개념적 범주로 조직화하였다. 이 13가지 오해는 빈도나 우선순위에 따라 나열된 것이 아니며, 개념적(conceptual), 방법론적(methodological), 실행적(implementation) 이슈로 분류하여 독자의 이해를 돕는다. 각 오해에 대한 서술적 설명(narrative explanation)은 이어지는 문단에서 개별적으로 제공된다.

📌 표 2. RE-AIM에 대한 오해의 유형
(RE-AIM misconceptions including misunderstanding of the original model, evolution of the model, and the current guidance)
이 표는 다음과 같은 내용을 포함한다:

• RE-AIM 원래 모델에 대한 오해
• RE-AIM의 진화 과정에 대한 인식 부족
• 현재 적용 가이드라인에 대한 오해 또는 미숙지

🔹 RE-AIM은 다음의 다섯 가지 핵심 요소로 구성된다:
Reach (도달률), Effectiveness (효과성), Adoption (채택률), Implementation (이행도), Maintenance (지속성)

🔹 PRISM은 Practical, Robust Implementation and Sustainability Model (실용적이고 견고한 이행 및 지속 가능성 모델)의 약자이다.

🔹 TMF는 Theories, Models, and Frameworks (이론, 모형, 프레임워크)의 총칭이다.

개념적 오해 (Conceptual Issues)

❌ 오해 1: “RE-AIM은 오직 평가(evaluation) 프레임워크이다”

RE-AIM은 단지 평가(evaluation)를 위한 도구가 아니며, 애초부터 연구 결과를 실제로 전환(translation of research into practice)하는 데 도움을 주기 위해 설계되었다 [7, 10, 15, 21]. 초기에는 RE-AIM을 다수 수준(multi-level)의 개입을 대상으로 하는 포괄적 평가 프레임워크(comprehensive evaluation framework)로 개념화하였지만 [10], 그 이후 기획, 이행, 평가, 보고 전반을 포괄하는 도구로 발전하였다.

예컨대, 2005년 Klesges 등 [22]은 RE-AIM을 프로그램을 설계(design)하는 도구로 명시적(explicitly)으로 활용할 수 있음을 강조하였고, 2013년 Kessler 등 [23]은 RE-AIM을 기획, 이행, 평가, 보고를 통합한 모델로 설명하며, 외적 타당성(external validity)을 강조하였다.

결론적으로, RE-AIM은 단순한 평가 프레임워크를 넘어서서,

• 실제 적용을 고려한 연구 설계(research-to-practice translation),
• 확산을 염두에 둔 프로그램 설계(dissemination-focused design),
• 기획과 설계에서의 맥락 고려(context consideration)
  등을 강조하는 전 주기적 모델로 진화하였다.

❌ 오해 2: “RE-AIM은 개인(individual)과 조직(organizational) 수준에만 적용된다”

RE-AIM은 다양한 사회생태학적 수준(socioecologic levels)에 적용될 수 있으며, 이해 수준의 차이로 인해 혼란이 자주 발생하는 지점이다. 초기 연구들에서는 개인 수준(예: 환자, 직원, 학생)과 조직 수준(예: 병원, 직장, 학교)의 예시만 제시되었고, R(Reach), E(Effectiveness)는 주로 개인 수준, A(Adoption), I(Implementation), M(Maintenance)는 조직 수준에서 논의되어 이러한 오해가 발생한 것으로 보인다. 그러나 이 두 수준에만 국한하겠다는 의도는 애초에 없었다.

최근 연구들에서는 RE-AIM이 세 개 이상 수준에서 적용될 수 있음이 명확히 드러났다 [24]. 그 중에서도 ‘채택(Adoption)’ 차원은 특히 다층적(multilevel)으로 확장되어, 개입이 전달되는 환경(setting)을 조직을 넘어 여러 수준의 전달 주체(delivery agents)와 맥락(context)을 포함하도록 넓혀졌다.

이는 인간의 행동이 본질적으로 다층적 맥락에서 발생하며, 그 맥락에 의해 영향을 받기 때문이다 [25]. 또한, 정책, 지역사회, 조직 등 다양한 ‘설정(setting)’에서의 개입 노출이 도달률, 집단적 효과(collective impact), 지속적 효과성(sustained effectiveness)을 극대화하기 위해 필요할 수 있다 [24]. 따라서 잠재적 채택 주체(potential adopters)는

• 정책 입안자(policy makers),
• 행정기관(agencies),
• 지자체 부서(municipal departments),
• 지역 단체(community groups) 등 매우 다양할 수 있다.

이러한 정의의 확장(broadened definition)은 채택률 측정을 더욱 복잡하게 만들 수 있다. 예컨대, ‘보건 시스템 내 병원’이 ‘지역 내 보건 시스템’ 안에 위치한 상황처럼, 중첩된 구조(nested structure)가 있을 경우가 많다. 또한, 개입이 다음과 같은 형태라면:

• 정책 변화(예: 포장 식품의 영양 표시 의무화),
• 환경 변화(예: 신체활동을 장려하는 공공 공간 개선사업),

이행 전략과 그에 해당하는 측정 지표는 다음과 같은 내용을 포함해야 할 수 있다:

• 결정권자들의 참여와 관여(participation and engagement of decision-makers),
• 지원 기관의 협력(cooperation of supportive agencies),
• 집행자의 활동(implementation by enforcers).

기획, 승인, 실행, 유지 각 단계에서 어떤 이해관계자(key stakeholders)가 중요한지,
누가 프로그램을 유지하거나 집행할 책임을 질 것인지를 명확히 규정하는 것이 핵심이다.
그리고 채택률(adoption)을 정의하고 측정하는 방식은 적용 환경에 맞게 맞춤화(tailored)되어야 한다.

❌ 오해 3: “RE-AIM은 결정요인(determinants), 맥락 요인(contextual factors), 또는 결과 향상을 위한 전략을 포함하지 않는다”

RE-AIM의 초기 논문 및 초기 연구들에서는 결정요인(determinants)을 포함하지 않았던 것이 사실이다. 그러나 RE-AIM은 이후 몇 년 전부터 PRISM 모델로 확장되었다 [7, 26]. PRISM (Practical Robust Implementation and Sustainability Model)은

• RE-AIM의 결과 지표(RE-AIM outcomes)를 중심(도표의 가운데 부분)으로 포함하며,
• 이 결과에 영향을 미치는 핵심 맥락 요인(contextual factors)을 명시적으로 제시한다(도표의 바깥 부분 참고) [26].

PRISM은 2008년에 개발되었으며, 맥락(context)을 다루고, 연구자 및 실무자들이 기획, 개발, 평가, 지속화를 실용적으로 설계하고 실행할 수 있도록 돕기 위한 가이드로 제안되었다. PRISM은 RE-AIM 결과 외에도 다음과 같은 주요 개념들을 통합하고 있다:

• Diffusion of Innovations 이론 [27]
• Chronic Care Model (만성질환 관리모형) [28]
• IHI의 변화 모델(Institute for Healthcare Improvement Change Model) [29]

📊 [도표 1] Pragmatic Robust Implementation and Sustainability Model (PRISM)
PRISM(자세한 내용은 www.re-aim.org 참고)은 다음과 같은 주요 결정요인(determinants)을 명시한다:

• 정책(policies)
• 이행 및 지속성 기반 구조(implementation and sustainability infrastructure)
• 다층적 조직 관점(multilevel organizational perspectives) [30]

PRISM은 다양한 설정과 주제를 아우르는 개입의 기획, 중간 조정(mid-course adjustment), 평가를 안내하는 데 성공적으로 사용되어 왔다 [16]. PRISM의 원 논문은 160편 이상의 연구에서 인용되고 있으며, 맥락을 개념화하는 도구로서 그 적용 범위와 유용성이 널리 입증되었다 [7, 26, 30]. 또한 Feldstein과 Glasgow, 그리고 RE-AIM 웹사이트에서는 기획 단계에서 각 결정요인을 성찰할 수 있는 질문(reflection questions)도 제공한다 [26].

👉 따라서 RE-AIM을 사용할 계획인 연구자와 실무자들은 PRISM을 함께 고려할 것을 권장한다. 모든 연구나 프로그램이 맥락을 포괄적으로 평가할 필요는 없지만, PRISM은 중요한 맥락 요인을 실용적이고 실행 가능하며 강건하게 고려할 수 있는 구조를 제공한다. RE-AIM 공식 웹사이트(re-aim.org)의 새 섹션에서는 PRISM과 RE-AIM의 관계와 관련된 내용을 명확히 설명하고 있다.

❌ 오해 4: “RE-AIM은 장기적 유지(longer term sustainment)를 다루지 않으며, 임의적으로 6개월만 평가 대상으로 한다”

이 오해는 아마도 RE-AIM의 원 논문에서 제시된 다음 문장에서 비롯된 것으로 보인다:

“유지(Maintenance)는 프로그램 종료 후 최소 6개월 동안 평가한다” (maintenance was defined as “at least 6 months following program completion”)

그러나 여기서 강조된(at least) 표현에서도 알 수 있듯, RE-AIM이 유지 기간을 6개월로 한정한다는 의미는 아니며, 평가 시점을 6개월까지만 설정하라는 의미도 아니다. 실제로 6개월 이상 장기적으로 유지 여부를 평가한 연구들이 다수 존재한다 [31].

RE-AIM은 장기적 유지의 의도와 계획(long-term sustainment intentions and plans)까지 포함할 수 있으며, 비록 재정 제약으로 인해 장기 시점에서의 평가가 어려울 수 있어도, 이러한 내용은 설계에 포함되어야 한다 [7].

역사적으로 RE-AIM은 조직 수준에서 지속성 또는 유지 개념을 명시적으로 강조한 최초의 프레임워크 중 하나였다. 체계적 문헌고찰에서는 ‘지속성(maintenance)’ 데이터가 자주 보고되지 않는다는 점이 반복적으로 지적되어 왔지만 [14], 최근에는 역동적 맥락(dynamic context) 속에서 장기적 지속성을 이해하는 것의 중요성이 점점 더 강조되고 있다 [32, 33].

🔍 이러한 공백을 해소하기 위해, 최근에는 RE-AIM의 확장 모델이 개발되어 다음과 같은 개념을 명시적으로 포함하게 되었다 [34].

1. RE-AIM 평가를 반복적으로(iteratively) 적용하여, 개입의 전체 생애주기(life cycle) 동안 지속성(sustainability)을 다룸
2. 역동적 지속성(dynamic sustainability) 및 개입의 진화 가능성(evolvability) 개념을 구체화
   • 이는 원래 개입의 기능과 이행 전략을 지속적 전달하면서,
   • 적응(adaptation) 및 경우에 따라 비이행(de-implementation)을 고려하여,
   • 지속적이고 공정한 건강 결과(sustained and equitable health outcomes)를 산출하는 것을 의미함
3. 비용(costs)과 형평성(equity)을 지속성에 영향을 미치는 핵심 요인(driving forces)으로 지속적이고 명시적으로 고려

❌ 오해 5: “RE-AIM은 비용(costs)을 포함하지 않는다”

비용 및 경제성 분석(cost and economic analyses)은 모든 이행 환경에서 확산(dissemination) 및 이행(implementation)을 논의할 때 핵심적 이슈이다. RE-AIM에서는 최소한 2013년부터 비용(cost)을 명시적으로 포함해 왔지만, 실제로는 연구 보고서에서 가장 덜 보고되는 요소 중 하나이다. 반면, 비용은 잠재적 채택자(potential adopters) 및 의사결정자(decision makers)들이 가장 우려하는 핵심 요소이기도 하다 [13]. 더욱이, 비용이 보고되는 경우에도 그 방식이 일관되지 않아, 연구 간 비교가 어렵다 [35]. 개입의 복잡성, 이행 전략, 적용 환경에 따라 비용이 달라지므로 비용을 이해하는 작업 자체가 도전적일 수밖에 없다.

현재 RE-AIM에서는 비용을 주로 ‘이행(Implementation)’ 차원 아래에서 명시적으로 고려하고 있으며, 이는 수년간 일관되게 유지되어 왔다 [23]. 최근에는 RE-AIM의 다섯 가지 모든 차원에서 목표 결과 달성을 위한 비용 고려를 포함하는 사례도 등장하고 있다 [23]. 예컨대, Rhodes 외 [36]는 개입 참여자(individual participants), 개입 전달자(intervention agents), 설정(setting) 등 여러 수준의 이해관계자 관점에서 비용과 자원 요구를 실용적으로 측정할 수 있는 절차와 지표를 제시하였다. 이러한 다층적 이해관계자 관점(multilevel stakeholder perspectives)에서의 비용 평가는, 연구 결과의 실제 적용 가능성(translation into practice)을 높이는 데 필수적이다 [35].

❌ 오해 6: “RE-AIM은 이행 성과로서 ‘충실도(fidelity)’만을 다룬다”

RE-AIM의 원 논문에서는 이행(Implementation)을 “계획된 대로 프로그램이 제공되었는가”를 평가하는 충실도(fidelity) 중심으로 정의하였다 [10]. 그러나 그 이후 지난 20년 동안 이행 차원은 가장 다양한 구성요소를 갖춘 영역으로 발전해왔다.

현재의 이행 평가 기준은 다음을 포함한다:

• 개입 제공의 충실도(fidelity to delivering the intervention)
• 설정/장소 간 이행의 일관성(consistency across settings/sites)
• 개입 또는 이행 전략의 적응(adaptations)
• 비용(cost) [7, 23]

이행 차원은 단지 개입이 제공되었는가뿐 아니라, 다양한 설정과 인구집단에 어떻게 통합되었는가, 시간과 맥락에 따라 어떻게 조정(adapt)되었는가를 이해하려는 데 초점이 있다. 특히 적응(adaptation)의 필요성을 식별하고 추적하며 이해하는 일은 이행에서 중심적인 요소이다. 또한 이 차원은 질적 연구 방법(qualitative methods)을 통합하면서 크게 강화되었으며, 이를 통해

• 어떤 적응이 있었는가뿐만 아니라,
• 누가 적응을 했고,
• 왜 그렇게 했으며,
• 그 결과는 무엇이었는가
  에 대한 심층적 탐색이 가능해졌다 [19, 30, 37, 38].

❌ 오해 7: “RE-AIM은 이행 단계의 시간적 구분(phases)을 고려하지 않는다”

일부 프레임워크(예: EPIS)에서는 이행 단계를 명시적으로 정의하며 [9], 이에 비해 RE-AIM은 시간적 구분이 부족하다는 비판을 받아왔다. 그러나 실제로는, PRISM이 RE-AIM의 각 차원을 이행 단계(planning, early/mid-implementation, sustainment)에 따라 적용할 수 있도록 지원한다 [16].

RE-AIM 자체에도 암묵적인 시간 순서(temporal order)가 존재한다. 즉,

• 프로그램은 채택(adoption)되어야 이행(implementation)될 수 있고,
• 이행되어야 참여자에게 도달(reach)할 수 있으며,
• 도달과 이행이 이루어져야 효과(effectiveness)도 발생할 수 있다.

실제 이행팀은 RE-AIM 각 차원을 이행 전, 도중, 이후에 각각 어떤 질문을 던질 수 있는지를 고려하고, 이를 PRISM이나 CFIR(Consolidated Framework for Implementation Research) 같은 맥락 결정요인 프레임워크(contextual determinant frameworks)와 짝지어 사용할 수 있다 [26, 39, 40]. 이렇게 하면 각 시간대에 가장 관련성 높은 구성요소를 선택할 수 있고, 이행팀은 이를 기반으로 다음을 보장하는 표적화된 전략(targeted implementation strategies)을 설계할 수 있다:

• 최대 도달률(maximum reach)
• 효과(effectiveness)
• 이행 충실도(fidelity)
• 지속성(maintenance)

방법론적 오해 (Methods Issues)

❌ 오해 8: “RE-AIM은 정량적 데이터(quantitative data)만 사용한다”

RE-AIM의 각 구성 요소는 항상 정량적 정의를 포함해 왔다. 예를 들어, 도달률(Reach)은 개입 대상이 되는 사람들 중 실제로 개입에 참여한 사람의 수 및 비율, 그리고 그 참여자들의 대표성(representativeness)으로 정의된다. 그러나 도달률에는 단지 숫자뿐만 아니라, 어떤 유형의 대상자가 참여했는지(type of recipients), 참여 또는 비참여의 이유(reasons for participation or nonparticipation)도 포함된다.

이러한 “유형”과 “이유”는 인구통계학적 특성, 교통/비용 장벽 언급 빈도 등으로 정량화 가능하지만, 도달률의 핵심 요소인 ‘누가(who)’, ‘무엇을(what)’, ‘왜(why)’, ‘어떻게(how)’ 참여하고 혜택을 얻는가에 대한 깊이 있는 통찰은 숫자만으로는 파악하기 어렵다. 이는 RE-AIM의 다른 차원에서도 마찬가지이다.

이러한 이유로, 질적 연구(qualitative methods) 및 혼합 방법(mixed methods)은 개입 참여 및 효과에 영향을 주는 요소들을 깊이 있게 탐색할 수 있는 귀중한 도구로 간주되며, 실제로 여러 RE-AIM 리뷰 논문에서도 질적 접근의 활용이 명시적으로 권장되어 왔다¹⁴,²³. Holtrop 등은 2018년에 RE-AIM의 질적 적용에 대한 종합적인 해설 및 가이드를 제시하였다³⁷.

❌ 오해 9: “RE-AIM은 고정적(static)이며 반복적으로(iteratively) 사용되지 않는다”

앞서 언급한 바와 같이, RE-AIM은 프로그램의 기획(planning), 실행(implementation), 지속화(sustainment) 단계에 모두 활용 가능하다. 또한, 특정 시점에서 RE-AIM의 각 차원에 대한 영향(impact)을 평가함으로써 진행 상황을 구조화하여 평가하고, 중간 조정(mid-course adjustment) 및 적응(adaptation)을 위한 지침을 제공할 수 있다¹².

RE-AIM은 오랫동안 비공식적으로 반복적(iterative) 의사결정을 돕는 프레임워크로 활용되어 왔으며⁴¹,⁴², 최근에는 Glasgow 외 연구진이 2020년에 RE-AIM의 반복적 적용을 위한 명확한 절차(protocol)를 개발하였다¹⁶. 이 절차는 미국 재향군인 건강 시스템(VA)에서 수행된 다섯 개 연구에 적용되었으며, 프로젝트 팀 내에서의 성찰적 대화(reflective conversation)와 적응 계획 수립(adaptation planning)을 이끌어내는 데 유용한 것으로 나타났다.

❌ 오해 10: “RE-AIM은 다섯 가지 차원을 모두 동일하게 중요하게 보고, 모두 반드시 사용해야 한다”

이 오해는 RE-AIM의 원 출판 논문이 다섯 가지 차원 모두의 중요성을 강조하고, 공중보건에 미치는 잠재적 영향(potential public health impact)은 각 차원 결과의 곱(product)으로 계산될 수 있다고 제안한 데서 비롯되었을 가능성이 있다¹⁰. 하지만 실제 RE-AIM 문헌들을 검토해 보면, 대부분의 연구에서 다섯 차원 모두를 보고하지 않는다는 사실이 일관되게 나타난다¹⁴.

이러한 현실적 한계와 고려사항들은, RE-AIM을 실제 적용할 때 이해관계자의 우선순위(stakeholder priorities)를 기반으로 차원의 상대적 중요성과 정보 수집 필요성을 판단하는 실용적 접근(pragmatic approach)을 개발하는 계기가 되었다¹⁵. 즉, 모든 연구에서 다섯 가지 차원을 모두 평가할 필요는 없지만, 다음과 같은 원칙은 중요하다¹⁵:

• (a) 모든 차원을 한 번쯤 고려해야 하며,
• (b) 사전에(a priori) 어떤 차원을 우선할지 결정하고, 그 이유를 명시적으로 제시해야 하며,
• (c) 평가하거나 강화하기로 한 차원에 대해서는 투명한 보고(transparent reporting)가 이루어져야 한다.

이러한 실용적 접근은

• 연구 기획 단계에서 모든 차원을 염두에 두고,
• 의사결정에 중요하게 작용하는 차원 중심으로 평가를 수행하며,
• 직접적으로 타깃하지 않은 차원에 대해서도 배경 정보(contextual information)를 제공할 것을 장려한다.

RE-AIM의 실행(Implementation of RE-AIM)

❌ 오해 11: “RE-AIM의 구성 요소들은 서로 구분하기 어렵다”

RE-AIM을 처음 접하는 사용자들은 흔히 도달률(Reach)과 채택률(Adoption)이 같은 것이라 생각하거나, 채택(Adoption)과 이행(Implementation)이 서로 중복되며, 둘 다 고려하는 것이 중요하지 않거나 불필요하다고 결론내리곤 한다. RE-AIM의 구성 요소들이 명확하게 구분되지 않거나(fuzzy boundaries) 중복된다는 우려는, RE-AIM 측정과 적용에 대한 교육 및 가이드라인을 통해 해결되고 있다¹¹.

RE-AIM은 직관적으로 이해하기 쉬우며(face validity) 많은 사람에게는 자연스럽게 받아들여지지만, 실제로는 세부적인 차이(nuance)가 존재하며, 적절하게 학습하고 적용하기 위해서는 충분한 이해와 학습이 필요하다.

• 도달률(Reach)은 개입의 최종 수혜자인 개인(individual) 수준에서 측정된다 (예: 환자, 직원).
• 채택률(Adoption)은 프로그램을 전달하는 조직 또는 지역사회 수준의 한 개 이상 수준에서 측정되며, 이들 설정 안의 전달자(delivery agents)나 직원(staff) 수준에서도 평가된다 (예: 의료인이 개입을 제공하기로 하거나 훈련을 받기로 결정하는 경우)¹¹.
• 효과성(Effectiveness)은 수혜자 수준에서의 결과 (예: 신체활동 증가, 체중 감소)를 의미하고,
• 이행(Implementation)은 서비스 제공자 수준에서의 개입 실행 정도 (예: 개입 제공자가 개입 프로토콜을 일관되게 따르는가, 의료 제공자가 환자를 꾸준히 선별(screening)하는가)를 나타낸다.

❌ 오해 12: “RE-AIM은 대규모 연구나 잘 자금이 지원된 평가에만 사용 가능하다”

RE-AIM이 연구 외 환경(nonresearch settings)에서 어떻게 적용되는지를 정리한 최근 보고서에서는, RE-AIM이 “현실 세계(real world)”의 임상 및 지역사회 환경에서 건강 개선을 위한 프로그램, 제품, 서비스의 기획, 평가, 개선에 효과적으로 활용될 수 있음을 강조하였다. 이때의 목적은 일반화 가능한 지식의 생산이 아닌, 특정 인구 집단이나 설정에서의 실질적 개선이었다¹¹.

여기에는 예산이 거의 없거나 전혀 없는 프로젝트에서도 성공적으로 RE-AIM을 적용한 사례들이 다수 포함되어 있다. 실제로 데이터 출처, 타임라인, 범위(scope), 규모(scale) 등은 RE-AIM 적용의 실행 가능성 및 자원 요구량에 영향을 준다.

예를 들어, RE-AIM 기반 평가에서 가치가 높은 1~2개의 핵심 지표 또는 질적 질문을 선택하고, 이미 존재하는 데이터를 활용하면 범위 내에서 효율적인 평가 수행이 가능하다. 실제로 Frontiers in Public Health의 2015년 특별호에서는, 아주 적은 자원으로도 고령자 신체활동 증진과 낙상 예방 평가에 RE-AIM을 성공적으로 적용한 여러 조직의 사례들이 소개되었다⁴³.

❌ 오해 13: “RE-AIM을 사용하면 다른 이행 과학 프레임워크를 사용할 수 없다”

RE-AIM은 다른 이행 과학 프레임워크들과 병행하여 함께 사용하는 것이 일반적이며, 이는 권장되기까지 한다⁷. 단, 각 프레임워크 간의 호환성(compatibility)이 전제되어야 한다³⁹. 서로 보완적인 정보를 제공하는 프레임워크(process, explanatory, 또는 타 분야 TMFs)를 결합하면, 이행이 왜, 어떻게 성공 또는 실패했는지를 보다 잘 이해할 수 있다³⁹. 다만 다중 프레임워크를 사용할 경우, 각 프레임워크가 어떻게 서로를 보완(supplement)하는지를 설명하는 이론적 근거(theoretical rationale)를 명확히 제시해야 한다¹⁷.

예를 들어, Rosen 외 연구팀은 EPIS 프레임워크와 CFIR을 활용하여 핵심 채택 결정요인(adoption determinant)으로 ‘클라이언트의 요구와 자원(client needs and resources)’을 평가하고, RE-AIM을 사용하여 도달률과 효과성(reach and effectiveness)이라는 이행 성과(implementation outcomes)를 평가하였다⁴⁴.

이처럼 RE-AIM을 다른 TMF들과 통합하여 사용하는 예시들은 www.re-aim.org 웹사이트에 다수 소개되어 있다.

RE-AIM을 위한 자료와 향후 방향
(Resources and Current Directions for RE-AIM)

우리는 앞서 서술한 오해들을 해소하기 위해 여러 조치를 취하고, 다양한 자료를 개발해왔다. 또한, 추가적인 명확화와 지침 제공에 도움이 될 것으로 기대되는 현재 진행 중인 활동들도 간단히 소개한다.

🔧 RE-AIM 웹사이트 개편, 확장 및 기타 자원

위와 같은 오해들을 해소하기 위해서는 동료 평가를 거친 학술 논문(peer-reviewed publications)을 넘어서는 적절한 사용 지침(guidance)이 필요하다. 이러한 필요를 인식하고, National RE-AIM Working Group은 2004년 RE-AIM 적용을 돕기 위한 웹사이트(www.re-aim.org)를 개설하였다²⁰.

이 웹사이트는 다음과 같은 기능과 자료를 제공한다:

• 정의(definitions)
• 계산기(calculators)
• 체크리스트(checklists)
• 인터뷰 가이드(interview guides)
• 지속적으로 업데이트되는 검색 가능한 참고문헌 목록(searchable bibliography)

이후 웹사이트는 더욱 확장되어 다음 항목을 포함하게 되었다:

• 블로그 게시물(blog posts)
• 슬라이드 자료(slide decks) – 특히 오해(misconceptions)를 주제로 한 자료
• 웨비나 시리즈(webinar series)
• 프레임워크 적용 관련 질문과 답변, FAQ
  → http://www.re-aim.org/about/frequently-asked-questions/
• RE-AIM의 근거 기반 문헌 정리

본 논문의 독자들에게 특히 유용한 자료로는 다음 두 가지가 있다:

• (a) 앞서 소개된 주요 이슈들을 다룬 최신 RE-AIM 요약 슬라이드
  → http://www.re-aim.org/recommended-re-aim-slides/
• (b) PRISM/RE-AIM 통합을 시각화한 새로운 요약 그림
  → 이 그림은 여러 교차 이슈(crosscutting issues)를 강조하며, 위에서 언급한 오해들을 명확히 설명하는 데 도움을 준다⁷.

이 웹사이트는 매월 업데이트되며, RE-AIM 적용을 위한 사례와 가이드를 추가로 제공하는 새로운 섹션도 운영 중이다. 이에는 RE-AIM 사용자가 자가 점검(self-evaluation)할 수 있도록 설계된 체크리스트도 포함되어 있다.
또한, RE-AIM 기획 및 평가 프레임워크의 현재 워킹 그룹은 이 웹사이트 플랫폼을 통해 다양한 자료와 도구를 보급하는 방식에 대해 기술한 논문도 최근 발표하였다²⁰.

🧩 비연구 환경에서의 RE-AIM 활용

우리는 이미 RE-AIM이 통제된 연구나 대규모 자금 지원이 있는 연구에만 적합하다는 오해에 대해 설명한 바 있다. 하지만 실제로 RE-AIM을 비연구 환경(non-research settings)에 적용하기 위해서는, RE-AIM에 익숙하지 않은 사용자들을 위한 지침과 방향 제시가 필요하다¹¹.

기본적인 RE-AIM 개념 및 방법론은 웹사이트에 있는 실용적 도구(pragmatic tools)와, 지역사회 및 임상 환경에서 RE-AIM 모델을 성공적으로 적용한 주요 출판물들을 통해 익힐 수 있다¹¹,¹². 보다 복잡한 문제의 경우에는, 경험 있는 RE-AIM 사용자나 National Working Group과의 상호작용적인 자문(interactive consultation)을 권장한다.

🚀 향후 방향 (Current Directions)

시간이 지나며, RE-AIM의 핵심 원칙과 구성 요소들 중 일부는 유지되었지만, 일부는 상당한 진화를 겪었다⁷.

• 핵심 원칙과 차원은 여전히 동일하게 유지되고 있으며,
• 공중보건 영향(public health impact) 및 연구 결과의 일반화 가능성(generalizability)에 대한 강조도 계속되고 있다.

RE-AIM의 변화는 다음과 같은 이행 과학 및 실제 실행에 대한 지식의 진보에 따라 이루어졌다:

• (a) 핵심 차원의 실행 가능한 정의(operationalization)의 정교화 및 일부 확장
• (b) 맥락(context), 적응(adaptation), 건강 형평성(health equity), 비용(cost)의 통합
• (c) 질적 접근(qualitative approaches)의 적용에 대한 구체적 지침 마련

앞으로도 방법론적 접근법과 측정 실천이 발전함에 따라, RE-AIM/PRISM은 Kislov 외의 권고³에 따라 지속적으로 진화할 것으로 기대된다.

현재 중점적으로 진행 중인 활동들은 표 3(Table 3)에 요약되어 있으며, 특히 PRISM의 일부로서 맥락(context)에 대한 심층적 평가가 포함되어 있다. 우리는 또한 다음과 같은 분야에 대해 개발 및 검증을 진행 중이다:

• RE-AIM 차원에 대한 표준화된 설문 측정 도구(standardized survey measures)
• 반복적 적용(iterative application)을 위한 가이드라인¹⁶
• 비용, 가치, 지속 가능성(cost, value, sustainability)의 상호 연관성을 해결하기 위한 확장된 RE-AIM/PRISM의 적용³⁴
• RE-AIM의 대표성 요소(representativeness)가 건강 형평성에 어떻게 기여하는지를 구체화하는 작업

또한, 참여 기반 시스템 역학 모델링(participatory systems dynamic modeling)과 기타 이해관계자 참여 방법(stakeholder engagement methods)과의 통합 가능성도 활발히 탐색 중이다.

📊 표 3. 확장된 RE-AIM/PRISM 프레임워크의 현재 방향과 개발 중인 자원

(Table 3. Current directions and resources under development for the expanded RE-AIM/PRISM framework)

약어 정리

• PRISM: Pragmatic Robust Implementation and Sustainability Model (실용적이고 견고한 이행 및 지속 가능성 모델)
• RE-AIM: Reach (도달률), Effectiveness (효과성), Adoption (채택률), Implementation (이행도), Maintenance (지속성)

결론 (Conclusions)

이론, 모형, 프레임워크(TMFs: Theories, Models, and Frameworks)는 이행 과학(implementation science)의 발전에 큰 기여를 해왔다¹,². TMF들은 시간이 흐르며 새로운 맥락에 적용되고 기존 한계를 해결하기 위해 진화하며, 그 유용성도 향상되어 왔다³. 그러나 이러한 진화는 때때로 TMF의 올바른 적용 방식과 가능성에 대한 혼란을 불러일으킬 수 있다. 이러한 문제점을 고려하여, 우리는 TMF에 대한 오해와 혼란을 줄이기 위한 다음과 같은 권고 사항을 제시한다. 단, 이 권고들이 모든 상황에서 항상 실행 가능하지는 않을 수 있음을 함께 인정한다.

✅ 1. TMF의 주요 수정이나 업데이트가 있을 경우

개발자는 해당 변경 사항이 반영된 학술 논문(scholarly publication)과 기록 보관용 웹세미나(archived webinar)를 제공할 수 있어야 한다. 여기에는 다음 내용을 명확히 포함하는 것이 좋다:

• 어떤 변경이 있었는가
• 어떤 문제를 해결하고자 하는가
• 현재 권장되는 사용법은 무엇인가

특히 "TMF XX의 적응(adaptation)"과 같은 명시적 언어를 사용하여, 이것이 TMF의 수정 혹은 확장 버전임을 독자에게 분명히 해야 한다. 만약 원 개발자가 아닌 제3자가 수정한 경우, 원 개발자와 사전에 논의하고, 그 변경 사항에 대한 동의 여부를 명시하는 것이 바람직하다.

✅ 2. TMF를 요약하거나 분류하는 리뷰어의 경우

비록 어려운 작업이 될 수 있지만, TMF의 최근 문헌과 주요 사용자들의 설명을 확인하여, 해당 TMF에 대한 기술(description)이 정확한지를 반드시 검토해야 한다.

✅ 3. TMF 사용을 고려하는 연구자나 실무자

사용자는 해당 TMF에 대해 최근의 업데이트 여부를 확인하고, 적응 사례(adaptations)가 있는지 명시적으로 탐색해야 한다. 특히 TMF 관련 공식 웹사이트가 있다면 반드시 확인해야 한다. 또한, 최초 논문이나 오래된 리뷰 논문에만 의존하지 말고, 최근 사용 사례들을 인용(cite)해야 한다. 무엇보다도, 자신이 해당 TMF를 사용하는 이유와 방법을 명확히 서술함으로써, 오용(mischaracterization)의 위험을 줄일 수 있다.

✅ 4. TMF 웹사이트 운영자

웹사이트의 눈에 잘 띄는 위치에 개선 사항 또는 개정 내용을 요약해두고, 흔한 오해(misconceptions)와 그에 대한 대처 방법을 명시하는 것이 필요하다.

Kislov 외³가 강조했듯이, TMF는 시간이 지나며 변화하고 적응할 수 있어야 하며, 고착화(ossification)되어서는 안 된다. 표 3은 현재 RE-AIM이 진화하고 있는 방식과 개발 중인 자원(resource development)을 정리한 것이다. TMF가 변화하고 적응할 때, 연구자와 사용자들이 이러한 변화에 발맞추어 나가는 것이 매우 중요하다. 물론 이러한 오해와 혼란을 완전히 방지하는 것은 불가능할 수 있지만, 본 논문에서 제시한 논의와 권고 사항들이 TMF의 잘못된 적용(misapplication)을 최소화하는 데 기여하기를 기대한다. 우리는 TMF의 개발자, 리뷰어, 사용자들이 함께 논의하고 협력하여 어떤 행동을 취할 수 있을지에 대한 지속적인 대화를 환영한다.

1. Reach (도달률)

정의

• 개인 수준(Individual level)에서, 주어진 프로그램·개입에 참여 의사가 있는 대상자 중 실제로 참여한 사람의 절대수, 비율, 그리고 이 참여자가 얼마나 대표성을 띠는지(인구통계학적 특성 등).
• 또한, 참여 또는 비참여 이유(why or why not)도 포함.

보고 시 유의사항

• 유효한 분모(denominator)를 기준으로 참여자 비율(%)을 보고하고,
• 참여자와 비참여자 간 특성(demographics 등)을 비교해야 한다.
• 제외 기준(exclusion criteria)과 함께, 질적 방법을 이용해 도달 과정(reach) 및 모집 과정(recruitment)에 대한 심층 이해를 권장.

사례 프로젝트

• DeMarchis et al.는 소아 클리닉에서 환자와 부모를 대상으로 사회적 위험 요인(social risk)을 선별(screening)했다.
• 참여 완료율(completed screening)을 사이트별·대상별로 비교하고, 참여자와 비참여자의 배경 특성을 분석했다.
• 질적 인터뷰를 통해 참여·비참여 동기를 추가로 탐색했다.

2. Effectiveness (효과성)

정의

• 개인 수준(Individual level)에서의 개입 효과(impact),
• 부작용(potential negative effects) 포함,
• 삶의 질(quality of life)·경제적 결과(economic outcomes) 등 광의의 성과,
• 하위집단별 효과 차이(heterogeneity of effects).

보고 시 유의사항

• 주요 결과(primary outcome)와 더 넓은 성과 지표(quality of life 등),
• 단기·장기 이탈률(attrition) 및 환자 특성별 차이를 보고.
• 가능하면, 하위집단별 강건성(robustness) 지표와 질적 방법을 통해 결과를 함께 설명.

사례 프로젝트

• Jauregui et al.는 멕시코의 신체활동(public health) 프로그램을 평가했다.
• 체중, BMI, 허리둘레, 신체활동 참여율 등의 효과성 지표를 측정했으며,
• 12개 프로그램 중 3개에서 질적 평가를 수행해 효과를 설명했다.

3. Adoption (채택률)

정의

• 조직 및 직원 수준(multiple setting and staff levels)에서, 프로그램을 운영할 기관(조직)·전달자(people who deliver the program)가 얼마나 대표성을 띠며, 몇 %가 도입 의사를 표명했는지.
• 예: 진료소(clinic)나 학교(school) 소속 직원(staff)이 프로그램을 시작하기로 결정한 비율 등.
• 많은 중첩 수준(nested levels)(예: 시스템→병원→부서→직원)에서 적용 가능.

보고 시 유의사항

• 조직 수준(setting level)에서,
  • 접근받은 조직 중 몇 %가 참여했는지,
  • 참여 조직과 비참여 조직 간 특성 비교.
• 직원 수준(staff level)에서,
  • 직원 중 몇 %가 초대되어 참여했는지,
  • 제외된 비율과 참여·비참여 직원 특성 비교.

사례 프로젝트

• Kwan et al.는 1차 진료(primary care) 환경에서 협력 진료(collaborative care) 도입을 분석했다.
• 설정(의료 기관)별 채택 결정 및 실제 채택한 실무자(Clinicians and staff) 수·비율·유형을 측정했고,
• 질적 인터뷰를 통해 채택·비채택 이유를 심층 조사했다.

4. Implementation (이행도)

정의

• 다중 설정 및 특히 전달자 수준에서, 개입 핵심 기능(key functions) 또는 구성요소(com­ponents)가 계획대로 제공(fidelity)되는 정도,
• 일관성(consistency), 시간·비용(cost),
• 개입·이행 전략의 적응(adaptations) 및 그 이유.

보고 시 유의사항

• 충실도(fidelity)뿐 아니라,
  • 일관성(adherence and consistency),
  • 개입·전략 적응 내역(adaptations),
  • 비용(cost: 시간, 예산) 등을 모두 보고.
• 특히 어떤 적응이 언제, 왜, 어떻게 이루어졌는지 구체적으로 기술.

사례 프로젝트

• Holtrop et al.는 1차 진료 매니저(care managers) 이행을 평가했다.
• 다회기 세션, 동기면담(motivational interviewing) 등 핵심 요소에 대한 충실도를 측정했고,
• 교육·유지 전략(training, tickler system), 전자건강기록 개선 등 개입 적응 사례를 모두 보고했다.

5. Maintenance (지속성)

정의

• 조직 수준(setting level)에서, 연구 종료 후에도 프로그램·정책이 제도화(institutionalization)되어 일상 업무에 남아있는 정도.
• 개인 수준(individual level)에서, 개입 종료 후 장기적 효과(long-term effects).

보고 시 유의사항

• 조직 수준:
  • 연구 종료 후 일정 시점에 프로그램이 계속 운영되는지,
  • 조직 목표와의 정렬(alignment),
  • 연구 이후 추가된 적응(adaptations).
• 개인 수준:
  • 최종 개입 시점 이후 주요 결과(primary outcome)를 여러 시점(예: 6개월, 2년)에 걸쳐 보고,
  • 장기 이탈률(attrition) 및 치료 효과 이질성(heterogeneity) 등.

사례 프로젝트

• Toobert et al.는 노인 당뇨병 예방 프로그램의 지속성을 평가했다.
• 조직 수준에서는 추가 자원·리더십 없이도 프로그램이 유지되는지 확인했고,
• 개인 수준에서는 6~12개월, 24개월 시점별 행동 변화 유지력을 측정했다.

✅ RE-AIM에 대한 대표적인 오해와 정정

❌ 오해 1: RE-AIM은 평가(evaluation)에만 쓰이는 프레임워크이다

➡ 사실은 RE-AIM은 평가뿐 아니라 기획, 실행 전략 설계(adaptation planning), PRISM을 통한 결정요인 분석(determinants analysis) 등에도 폭넓게 사용된다.
🌀 왜 오해했을까? 초기 논문이 평가 측면을 강조했기 때문이며, 이후 PRISM으로 확장된 점을 잘 모르는 경우가 많다.

❌ 오해 2: RE-AIM은 개인(individual)과 조직(organization) 수준에만 적용할 수 있다

➡ 사실은 RE-AIM은 다수의 사회생태학적 수준(multilevel)에 적용 가능하며, 대부분의 프로젝트에서는 개인, 전달자, 조직 수준을 함께 고려한다.
🌀 왜 오해했을까? 초기 논문에서 예시가 부족했지만, 제한한다는 의미는 아니었다.

❌ 오해 3: RE-AIM 또는 PRISM은 맥락(context)이나 결과 향상 전략을 포함하지 않는다

➡ 사실은 확장된 RE-AIM/PRISM 모델은 맥락 요인(contextual factors)을 포함하고, 효과를 높이기 위한 전략도 고려한다.
🌀 왜 오해했을까? PRISM이라는 진화 형태를 잘 모르는 경우에서 비롯된 오해.

❌ 오해 4: RE-AIM은 장기적 지속성(sustainment)을 정의하거나 구분하지 않으며, 평가도 6개월만 한다

➡ 사실은 RE-AIM은 단기와 장기 유지 모두를 고려하며, 개입 유형에 맞는 지속성 기간 설정을 권장한다.
🌀 왜 오해했을까? 초기 모델에서 "6개월 이후 평가"라는 문구가 오해를 불러일으켰다.

❌ 오해 5: RE-AIM은 비용(costs)을 포함하지 않는다

➡ 사실은 RE-AIM에서는 Implementation 차원 아래에 비용을 명시적인 핵심 요소로 포함하고 있다.
🌀 왜 오해했을까? 비용이 대부분 Implementation 영역에서만 보고되어 전체 차원과 연관된 비용은 간과되었기 때문.

❌ 오해 6: 이행(implementation)은 충실도(fidelity)만 보면 된다

➡ 사실은 요즘 RE-AIM은 충실도(fidelity) 뿐 아니라 적응(adaptation)도 함께 강조한다.
🌀 왜 오해했을까? 초기 모델이 충실도 중심이었고, 이후 적응의 중요성이 커졌지만 반영되지 않았던 경우가 많음.

❌ 오해 7: RE-AIM은 이행의 시간적 단계(phases)를 고려하지 않는다

➡ 사실은 RE-AIM은 계획, 실행, 유지 각 단계에서 적용 가능하며, PRISM이나 CFIR과 결합해 시간적 맥락도 잘 반영할 수 있다.
🌀 왜 오해했을까? 초창기 모델은 암묵적으로 시간 순서를 포함했지만 명시적으로 언급되지 않았음.

⚙ 방법론 관련 오해 (RE-AIM 차원의 적용 방식)

❌ 오해 8: RE-AIM은 정량적 데이터(quantitative data)만 사용한다

➡ 사실은 RE-AIM은 정량 및 질적 데이터 모두를 사용하도록 구성되어 있다.
🌀 왜 오해했을까? 정량 데이터를 중심으로 활용하는 경우가 많았고, 질적 접근에 대한 최신 지침이 널리 알려지지 않음.

❌ 오해 9: RE-AIM은 고정적(static)이어서 반복적으로(iteratively) 적용되지 않는다

➡ 사실은 RE-AIM은 반복적으로 적용(iterative use)하며, 프로그램 수정이나 개선의 기준으로도 사용 가능하다.
🌀 왜 오해했을까? 과거에는 비공식적으로 반복 적용되었고, 최근에야 체계적 가이드가 나왔기 때문.

❌ 오해 10: RE-AIM은 다섯 가지 차원을 모두 항상 동일하게 중요하게 적용해야 한다

➡ 사실은 우선순위 기반의 실용적 사용(pragmatic tailoring)이 가능하며, 프로젝트별로 어떤 차원을 강조할지는 조정할 수 있다.
🌀 왜 오해했을까? 원 논문에서 다섯 차원의 곱(product)을 강조한 부분이 오해를 낳았음.

📘 적용 명확성에 대한 오해 (RE-AIM을 어떻게 써야 하는가에 대한 혼란)

❌ 오해 11: RE-AIM 구성 요소는 서로 구분이 어렵다

➡ 사실은 각 구성 요소마다 명확한 정의, 구분, 실제 적용 예시가 있으며 구체적 설명도 존재한다.
🌀 왜 오해했을까? 개념이 중첩된 듯 보일 수 있고, 구체적 설명 자료를 접하지 못한 경우가 많음.

❌ 오해 12: RE-AIM은 대규모 연구나 잘 자금이 지원된 프로젝트에서만 쓸 수 있다

➡ 사실은 어떤 유형의 프로젝트에도 적용 가능하며, 최근에는 다양한 사례가 더 많아지고 있다.
🌀 왜 오해했을까? 초기에는 대형 연구 사례 중심으로 소개되었던 영향.

❌ 오해 13: RE-AIM을 쓰면 다른 프레임워크는 같이 쓰지 못한다

➡ 사실은 RE-AIM은 다른 TMF들과 통합 적용 가능하며, 그 예시와 지침도 풍부하게 제공되고 있다.
🌀 왜 오해했을까? 예전에는 단일 프레임워크 중심 사고가 많았지만, 최근에는 혼합적 접근이 더 권장됨.

🧠 중심 구조: RE-AIM 핵심 차원과 개입 전략

가장 중심에 있는 원은 두 부분으로 나뉘어 있습니다:

1. Evidence-Based Intervention (Components)

• 근거 기반의 개입 요소들을 의미합니다. 예: 특정 건강 프로그램의 핵심 구성, 치료 방식 등

2. Implementation Strategies

• 그 개입을 어떻게 실행할 것인지에 대한 전략들입니다. 예: 교육, 피드백, 리마인더 시스템 등

이 두 개념이 함께 작동하며, 그 주위를 감싸고 있는 것이 바로 RE-AIM의 다섯 가지 차원입니다:

• Reach (도달률)
• Effectiveness (효과성)
• Adoption (채택률)
• Implementation (이행도)
• Maintenance (지속성)

이 다섯 가지는 개입의 전반적인 성과를 다층적 수준(multi-level)에서 평가하는 지표입니다.

🔄 양옆과 하단: 맥락(Context)과 상호작용

왼쪽 – 개입의 설계·실행과 맥락 간의 정합성(Fit and Interactions)

왼쪽 박스는 다음 네 가지 요소가 어떻게 맞물려 돌아가는지를 보여줍니다:

• Intervention Components: 개입의 구성요소
• Implementation Strategies: 실행 전략
• Inner & Outer Context: 내부(조직, 현장 문화 등) 및 외부(법, 제도 등) 맥락
• RE-AIM Dimensions: 위에서 언급한 다섯 가지 차원

이 네 가지는 서로 영향을 주고받으며 작동합니다. 즉, 맥락에 따라 전략을 조정하거나, 전략에 따라 개입이 달라질 수 있음을 시사합니다.

오른쪽 – 전반적 고려 요소(Overarching Issues)

다음은 RE-AIM/PRISM이 단순한 도구 그 이상이 되게 하는 핵심 고려사항입니다:

• Proportion / Penetration: 개입이 대상자 중 얼마나 퍼졌는가
• Representativeness: 참여자 및 설정의 대표성은 어떤가
• Reasons – How & Why: 참여/비참여 이유는 무엇이며, 어떻게 전달되었는가
• Costs: 비용은 어느 수준에서 어떻게 발생하는가
• Adaptations / Translations: 개입은 어떤 방식으로 조정되었으며, 번안은 있었는가

이 요소들은 각 RE-AIM 차원 전반에 걸쳐 영향을 미치는 상위 개념들입니다.

상단 – Changing External Context (외부 맥락의 변화)

• PRISM은 개입이 이루어지는 외부 환경(External Environment)의 영향을 강조합니다.
• 예: 정책 변화, 보상 체계, 가이드라인, 인센티브 구조 등은 개입과 실행 전략에 큰 영향을 줍니다.

하단 – Changing Internal Context (내부 맥락의 변화)

• 조직 내부나 대상자의 변화도 중요합니다.
• PRISM Factors로 다음 세 가지를 들고 있어요:
  1. Organizational & Patient Characteristics (특성)
  2. Organizational & Patient Perspectives (가치, 인식, 수용성)
  3. Implementation & Sustainability Infrastructure (이행 및 지속 가능성 기반)

이 요소들은 실제로 개입이 성공적으로 자리잡고 지속되도록 하는 내부 기반입니다.

🔁 전체 구조의 의미

이 도식은 단순한 RE-AIM의 평가 틀을 넘어, 실행과 지속의 실제적인 복잡성을 보여줍니다.
즉, 성공적인 개입은:

• 개입 자체뿐 아니라,
• 그것이 누구에게 도달하고, 어떤 맥락에서 작동하며,
• 어떻게 채택되고, 어떤 전략으로 실행되며,
• 얼마나 유지되며, 어떤 비용과 적응이 필요한지까지 고려해야 한다는 것입니다.

필요하시면 이 구조를 바탕으로 블로그용 요약 이미지나 슬라이드 구성도 도와드릴 수 있어요!

🔍 RE-AIM/PRISM의 현재 중점 방향 및 개발 중인 자원

1. 🧭 맥락(Context)

• PRISM의 맥락 요인(contextual factors)을 더 세밀하게 정의하고, 강화하고, 명확히 보고하는 것이 중점입니다.
• 이를 위해 웹사이트에 새로운 섹션과 인터랙티브 가이드 도구가 개발되고 있습니다.
  👉 실제 적용 환경에 대한 이해를 깊이 있게 반영하려는 노력입니다.

2. 📊 측정 지표와 표준화(Measures and norms)

• RE-AIM의 각 차원(Reach, Effectiveness 등)을 정량적으로 측정하기 위한 표준 설문 문항을 개발하고 검증 중입니다.
  👉 RE-AIM의 적용을 보다 일관되고 신뢰도 있게 만들기 위한 기반 작업입니다.

3. 🔁 빠르고 반복적인 사용(Rapid and iterative use)

• RE-AIM을 반복적으로 사용하면서 개입 중간에 평가하고, 개선을 유도하는 방법을 연구 중입니다.
• 기존 적용 사례를 복제하거나 확장하고, 이를 통해 반복 적용 시 최적화 전략을 찾아내고자 합니다.
  👉 정적(static) 프레임워크가 아닌, 실시간 대응 가능한 동적 툴로 발전하는 방향입니다.

4. 💰 비용, 가치, 지속 가능성(Cost, value, and sustainability)

• 단순한 시간·금전적 비용뿐 아니라,
• 이해관계자의 부담 인식, 개입의 가치 평가, 지속성과의 관계까지 포함해 RE-AIM의 비용 개념을 확장하고 있습니다.
  👉 보다 현실적인 ‘실행 가능성’ 평가가 가능해집니다.

5. ⚖️ 건강 형평성(Health equity)

• 맥락(context)과 대표성(representativeness)과 관련된 RE-AIM 차원을 중심으로,
• 건강 형평성 문제에 어떻게 기여할 수 있을지를 구체적으로 정의하고 있습니다.
  👉 RE-AIM을 건강 불평등 해소의 관점에서도 활용할 수 있게 됩니다.

6. 🔄 모델링 및 이해관계자 참여(Stakeholder engagement)

• RE-AIM을 시스템 역학 기반 모델링(participatory systems dynamic modeling) 및
• 이해관계자 참여법(engagement methods)과 통합하려는 노력이 진행 중입니다.
  👉 공동 설계(co-design)와 시스템적 사고(system thinking)를 결합하는 방향입니다.

7. 🧑‍🏫 지침과 교육(Guidance and training)

• RE-AIM 적용과 관련된 훈련(training), 도구(tool), 가이드(guides), 예시(examples)를
• 웹사이트를 통해 제공하고 있습니다.
  👉 초보 사용자부터 고급 연구자까지 누구나 참고할 수 있도록 지원 확대 중입니다.

8. 📢 소통 활동(Communication activities)

• RE-AIM 웹사이트를 업데이트하고,
• 다양한 커뮤니케이션 채널(예: @reaim 트위터, 리스트 서브 등)을 통해
  • (a) 사용자 유형별,
  • (b) 연구 단계별
    자원을 효과적으로 제공하고 있습니다.
    👉 사용자 맞춤형 정보 접근성이 높아지고 있습니다.

🔚 요약하면?

이 표는 RE-AIM/PRISM이 더 실용적이고, 더 반복 가능하며, 더 형평성 있고, 더 체계적으로 사용될 수 있도록 다양한 측면에서 발전하고 있다는 걸 보여줍니다. 연구자와 실무자 모두를 위한 ‘살아있는 프레임워크’로 진화 중이라고 볼 수 있죠.