해석적 기술: 의학교육연구를 위한 유연한 질적방법론(Med Educ, 2021)

해석적 기술: 의학교육연구를 위한 유연한 질적방법론(Med Educ, 2021)
Interpretive description: A flexible qualitative methodology for medical education research
Julie Thompson Burdine1 | Sally Thorne2 | Gurjit Sandhu1

1 배경
1 BACKGROUND

해석적 기술(ID)은 간호과학에 인식론적 뿌리를 둔 질적 연구 접근법입니다.1 이 방법론은 특히 공식적으로 확립된 질적 전통의 한계를 해결하여 총체적이고 해석적이며 관계적인 관점에서 건강 및 질병 경험에 관한 질문에 신뢰성 있게 답하기 위해 개발되었습니다.2 전통적인 사회과학 방법론은 경험의 공유된 구성요소를 지향하여 인구 패턴, 상관관계 및 경향을 파악할 수 있습니다.2, 3 간호과학 분야를 발전시키기 위해 연구자들은 이론을 넘어 실천으로 나아가는 노력에 학문을 적용해야 했습니다.4, 5 ID는 간호과학(그리고 이제는 의학 교육)에 통합된 지식을 식별하고 적용하는 과정을 포함하는 질적 연구 접근법을 제공합니다.2, 6
Interpretive description (ID) is a qualitative research approach with epistemological roots from within nursing science.1 This methodology was specifically developed to address limitations within formally established qualitative traditions to reliably answer questions about health and illness experience from holistic, interpretive and relational perspectives.2 Traditional social science methodologies are oriented towards shared components of experience, permitting the identification of population patterns, correlations and tendencies.2, 3 To advance the nursing science discipline, researchers needed to apply their scholarship to efforts that moved beyond the theory and into practice.4, 5 ID provides nursing science—and now medical education—with a qualitative research approach that includes processes for identifying and applying aggregated knowledge.2, 6

ID의 독특한 전제는 인간의 경험이 심리사회적 현상과 생물학적 현상 사이의 복잡한 상호작용으로 구성된다는 이해를 수용한다는 것입니다.1 이러한 경험에서 반복되는 패턴 또는 공유된 현실을 발견하는 것이 이 학문적 지식의 핵심입니다.2, 7 또한, 연구자들은 ID를 통해 주관적 관점 사이에서 주제와 패턴을 식별하는 동시에 개인 간의 차이를 설명하는 것을 목표로 의학 교육 현상을 조사할 수 있습니다.8 ID는 인간 경험의 구성적이고 맥락적인 특성을 인정하는 해석적 지향에 기반을 두고 있습니다. 중요한 것은 이 접근 방식이 다양한 맥락, 개념, 분석 프레임워크를 도입하여 재평가할 수 있다는 점에서 비범주적이라는 점입니다.1, 9-11
The unique premise of ID is that it accommodates the understanding that human experiences are comprised of complex interactions between psychosocial and biological phenomena.1 The discovery of recurrent patterns, or shared realities, within these experiences is at the core of this disciplinary knowledge.2, 7 Furthermore, with ID, researchers can examine a medical education phenomenon with the goal of identifying themes and patterns among subjective perspectives, while also accounting for variations between individuals.8 ID is grounded in an interpretive orientation that acknowledges the constructed and contextual nature of human experience. Importantly, this approach is non-categorical in that it remains amenable to re-evaluation with the introduction of varying contexts, concepts and analytical frameworks.1, 9-11

개별 사례와 공통 경험을 모두 설명하기 때문에 이러한 패턴에서 확인된 원칙에서 실제 적용을 도출할 수 있습니다.12 ID는 연구 대상자의 주관적 경험을 포착하는 것을 목표로 하고 이 지식을 사용하여 실무에 정보를 제공하려는 경우 보건 전문직 전반의 질적 조사에 적용할 수 있습니다. ID는 연구 대상 집단의 인식과 경험에 기반한 포괄적인 근거 기반 지식의 개발을 촉진하며, 깊은 이해를 발전시키고 임상 실무를 발전시킬 수 있는 지식을 생성하는 신뢰할 수 있고 투명한 프로세스를 나타냅니다.1, 13 
Practical applications can be derived from the principles identified in these patterns, as they account for both individual cases and common experience.12 ID is applicable to qualitative inquiry across health professions when a study aims to capture the subjective experience of a population and intends to use this knowledge to inform practice. ID facilitates the development of comprehensive evidence-based knowledge informed by the perceptions and experiences of the group under study and represents a credible and transparent process through which to develop deep understanding and to generate knowledge that can advance clinical practice.1, 13

2 왜 ID를 사용하나요?
2 WHY USE ID?

의학교육 연구에서는 시간이 지남에 따라 다양한 학문적 전통의 질적 방법론이 사용되어 왔습니다. 이러한 전통의 두 가지 예는 현상학과 근거 이론입니다. 의학교육 연구자들은 특정 교육 상황에서의 생생한 경험을 이해하기 위해 종종 현상학을 사용합니다.

• 현상학적 접근법을 통해 연구자들은 학부 및 대학원 교육부터 레지던트 교육, CME에 이르기까지 다양한 교육 과정에서 발생하는 공식 및 비공식 교육의 문화적 맥락이 학습자의 개인적 경험에 어떤 영향을 미치는지 조사할 수 있습니다.
• 근거 이론은 학습과 관련된 사회적 상호작용 및 경험에 초점을 맞추고, 연구 목표가 이론을 개발하거나 선험적 가설이 개발되지 않은 과정을 설명하는 데 있는 상황에서 적절한 방법론입니다.14

Within medical education research, we find that qualitative methodologies from several different disciplinary traditions have been used over time. Two examples of these traditions are phenomenology and grounded theory. Medical educational researchers often use phenomenology to understand the lived experience within a particular educational situation.

• The phenomenological approach enables researchers to investigate how the cultural context of formal and informal teaching happening across the continuum, from undergraduate and graduate training to residency training and CME, may influence the learner's personal experience.
• Grounded theory is an appropriate methodology in situations where inquiry focuses on the social interactions and experiences associated with learning, and where the research aim is to develop a theory or to explain a process where a priori hypotheses are not developed.14

질적 방법론은 매우 복잡하고 미묘한 차이가 있습니다.15 전통적인 질적 접근법은 출신 학문의 지식 요구에서 파생된 복잡한 연관성과 엄격한 방법론적 기준을 유지합니다.16, 17 철학의 현상학, 사회학의 근거 사회 이론, 문화인류학의 민족지학은 각 학문 분야에서 특정 학문 전통을 발전시키고 이론화를 발전시키기 위해 개발되었습니다.16, 17 이러한 사회과학 분야에서 파생된 질적 접근법이 종종 의학교육 연구에서 필요한 응용 연구 유형의 고유한 요구를 항상 충족시킬 수 있는 것은 아닙니다.10 의학교육 연구는 내용, 과정 및 결과에서 지속적인 질적 향상을 요구합니다. 연구자들은 필수적인 학습 목표를 파악할 뿐만 아니라 효과적인 교육 경험을 설계하고, 성과 평가를 개선하며, 기존 프로그램의 질과 영향을 평가해야 합니다. 이러한 이유로 의학교육 연구자들은 ID와 같은 다른 방법론적 접근 방식을 통합하기 시작했습니다.
Qualitative methodologies are highly complex and nuanced.15 Traditional qualitative approaches maintain intricate associations and strict methodological standards derived from the knowledge needs of their discipline of origin.16, 17 Phenomenology from within philosophy, grounded social theory from within sociology and ethnography from within cultural anthropology were developed to further specific academic traditions and advance theorizing within each discipline.16, 17 The qualitative approaches derived from these social science disciplines do not always have the capacity to meet the distinct demands of the type of applied research often necessitated in medical education inquiry.10 Medical education research calls for continuous quality improvement in content, process and outcomes. Researchers are called upon not only to identify essential learning objectives, but also to design effective educational experiences, improve assessment of performance and evaluate the quality and impact of existing programmes. For these reasons, medical education researchers have begun integrating other methodological approaches, such as ID.

ID는 의학교육 연구자들에게 교육 이해관계자들이 이해해야 하는 현상을 조명할 수 있는 적응력이 뛰어난 질적 접근법을 제공합니다.12 이 접근법은 데이터 분석을 보건의료 교육의 복잡성을 이해하는 데 기여하고, 나아가 의료 전문가들이 교육 목표를 달성하는 데 도움이 되는 결과를 개발하는 방향으로 지향합니다.18 
ID gives medical education researchers a highly adaptable qualitative approach which can illuminate phenomena that education stakeholders need to understand.12 It orients data analysis towards the development of findings that will contribute to the understanding of the complexities of health care education and, moreover, assist medical professionals in achieving their educational goals.18

3 ID의 성장
3 GROWTH IN ID

표 1.8, 19~25에 예시된 바와 같이 다양한 의료 전문 분야의 연구자들이 ID를 점점 더 자주 활용하고 있습니다. 종합적인 문헌 검토 결과, 2005년부터 2019년까지 출판물 제목이나 초록에 '해석적 설명'이 언급된 출판물은 2303건이 발견되었습니다. PubMed(생명과학 및 생의학), EMBASE(생의학 및 약리학), CINAHL(간호학), Social Services Abstracts(사회사업), Web of Science(다학제), SPORTDiscus(작업 또는 물리치료) 등 문헌 데이터베이스의 광범위한 의학 저널에 대한 검색(방법론을 설명하는 자료 및 응용 용도에 대한 자료)에 모든 ID 사용이 포함되었습니다. 지난 5년 동안 눈에 띄게 성장하여 2015년부터 2020년 사이에 출판된 논문이 4분의 3 이상을 차지했습니다. ID 접근법의 적용 가능성은 의료 과학 전반에 걸친 임상적 질문에 이론적 정합성을 가지고 답할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 외과의가 완화의료에 접근하는 방식을 조사하는 데 ID 방법론을 사용할 수 있는 가능한 방법을 살펴봅시다. ID를 통해 연구자들은 고위험 수술 후 환자를 위한 완화의료 및 임종 치료 제공에 대한 외과의사의 경험 현상을 포착할 수 있습니다.26 또한 고위험 수술 후 완화의료 환자 치료 시 외과의사가 자신의 역할과 책임을 어떻게 경험하는지와 같은 보다 구체적인 질문 영역에 답하는 데 사용할 수 있습니다.27 또한 ID 연구 결과는 환자가 완화의료로 전환하는 동안 외과의사가 건강을 돌보고 번아웃을 방지하기 위한 전략을 식별하여 실무에 정보를 제공할 수 있습니다.28 
ID is being utilized with increasing frequency by researchers in a variety of health professions, an example of which is illustrated in Table 1.8, 19-25 In a comprehensive review of literature, between 2005 and 2019 we found 2303 publications that mention ‘interpretive description’ in publication titles or abstracts. All uses of ID were included in the search (resources describing the methodology, as well as applied uses) for a wide range of medical journals in literature databases, including PubMed (life sciences and biomedical), EMBASE (biomedical and pharmacological), CINAHL (nursing), Social Services Abstracts (Social Work), Web of Science (multidisciplinary) and SPORTDiscus (occupational or physical therapy). There has been a marked growth in the last five years with more than three-quarters of the titles published between 2015 and 2020. The applicability of the ID approach enables the answering of clinical questions across the health care sciences with theoretical integrity. For example, let us look at the possible ways in which ID methodology can be used to examine how surgeons approach palliative care. ID enables researchers to capture the phenomenon of surgeon experiences with the delivery of palliative care and end-of-life care for patients following high-risk surgery.26 It also can be used to answer more specific areas of inquiry, such as how do surgeons experience their role and responsibilities during palliative patient care following high-risk surgery.27 Moreover, the results of ID research can inform practice by identifying strategies for surgeons in training to attend to wellness and protect against burn-out during patient transitions to palliative care.28

4 ID란 무엇인가?
4 WHAT IS ID?

4.1 ID 프로세스 소개
4.1 Introduction to the ID process

연구 설계에 ID를 통합하고자 하는 연구자에게 하나의 방법론적 원천은 없습니다.8, 29, 30 대신, ID 방법론은 연구 질문과 선택한 테크닉 간의 관계, 인식론의 성격과 범위, 결과 지식의 한계에 대한 명확한 이해를 기반으로 해야 합니다.30 이 글에서는 연구 설계에 ID를 적용할 때 고려해야 할 방법론적 작업을 소개합니다. 이는 표 2의 요약 예시를 통해 더 자세히 설명합니다. 
For the researcher who wants to incorporate ID into their research design, there is no single methodological source.8, 29, 30 Instead, an ID methodology must be based on a clear understanding of the relationships between the research question and the techniques chosen, the nature and scope of its epistemology, and the limitations of the resulting knowledge.30 In this article, we introduce the methodological operations necessary to consider when applying ID in a research design. This is further illustrated by the summary example in Table 2.

4.1.1 분석 프레임워크
4.1.1 Analytic frameworks

분석 프레임워크는 모든 연구 설계에서 핵심적인 부분입니다. 이는 연구자가 연구 목표를 구체화하고, 관련 연구 질문을 개발하며, 적절한 방법론을 선택하고, 결과에 대한 잠재적인 타당성 위협을 식별하는 데 도움이 되는 아이디어를 나타냅니다. 분석 프레임워크의 구성에는 네 가지 주요 출처가 사용됩니다.31 

• 연구자의 경험적 지식,
• 기존 이론 및 연구,
• 파일럿 또는 탐색적 연구,
• 사고 실험

The analytic framework is a key part of any research study design. It represents the ideas that the researcher brings into the study that will help refine research aims, develop relevant study questions, inform the selection of appropriate methodologies and identify potential validity threats to the results. There are four main sources used to construct analytic frameworks:

• the researcher's experiential knowledge,
• existing theory and research,
• pilot or exploratory research and
• thought experiments.31

경험적 지식 분석 프레임워크는 교육 관행에 대한 비평, 평가 도구, 학습 결과 해석 등에서 의학교육 탐구를 지원할 수 있습니다. 데이터 수집 및 분석은 연구자의 전문가적 시각을 통해 수행되며, 특히 의료 제공자와 관련된 정보에 중점을 둡니다.24 전통적으로 연구자의 경험은 편견으로 간주되어 설계에서 제거해야 할 요소로 여겨져 왔습니다. 그러나 ID에서 연구자는 연구의 중요한 도구입니다. 연구자의 기술 지식, 연구 배경, 개인적인 경험은 인사이트의 주요 원천입니다.32-34
An experiential knowledge analytic framework can aid medical education inquiry in critiques of teaching practices, instruments of assessment and interpreting learning outcomes, to name a few. Data collection and analysis are conducted through the expert lens of the researcher with a particular focus on the information that would be pertinent to providers.24 Traditionally, a researcher's experience has been viewed as bias and as something to be eliminated from the design. However, in ID the researcher is a valuable instrument of the research. A researcher's technical knowledge, research background and personal experiences are major sources of insight.32-34

인간의 경험을 설명하려는 시도에서, 연구가 발전함에 따라 확립된 이론과 기존 모델을 활용하면 관련 사회적 맥락과 개인과 환경 간의 상호 연결된 관계에 대한 의미 있는 렌즈를 제공할 수 있습니다.33

• 의학교육 학술분야의 현재 학습 이론은 학습자 또는 교수자 개인의 행동에 영향을 미치는 요인을 설명할 수 있으며, 개인 경험에 영향을 미치는 외부 영향을 다룰 수 있습니다.
• 비의학 분야의 기존 교육 이론은 대인관계 및 제도적 요인이 의학교육 내 개인 경험에 미치는 영향을 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.13, 35

그러나 연구자는 이론이 관련성이 있을 것이라고 미리 결정하지 않도록 주의해야 합니다. 자신의 통찰력을 기존 모델에 맞추려고 하면 주장이 왜곡되고 현상을 구성하는 새로운 방식을 조명하기 어려워질 수 있습니다.33
In an attempt to explain human experiences, drawing upon established theories and existing models as the study evolves can provide meaningful lenses on the relevant social contexts and the interconnected relationship between individuals and their environment.33 

• Current learning theory in medical education scholarship may be able to explain factors that impact learner or instructor individual behaviour and may address outside influences that affect individual experiences.
• Existing educational theory from non-medical disciplines may help describe the impact of interpersonal and institutional factors on personal experiences within medical education.13, 35 

However, researchers should be mindful not to predetermine that a theory will be relevant. Trying to fit your insights into established models can distort your argument and make it difficult to illuminate new ways of framing the phenomenon.33

파일럿 연구를 통해 분석 프레임워크를 구축할 수도 있습니다.35 파일럿 연구는 교육 혁신을 시험하고, 문제 해결을 검토하며, 교육적 개입과 그 프로그램적 함의를 탐구하기 위해 수행할 수 있습니다. 특히 잠재적 연구 집단이 가지고 있는 개념을 명확히 하는 데 도움이 된다면 시간과 노력을 들일 가치가 있습니다.35
A analytic framework can also be constructed through the use of pilot research.35 Pilot studies can be conducted to test out educational innovations, examine problem-solving and explore educational interventions and their programmatic implications. They are worth the time and effort, especially if they help clarify concepts held by potential study populations.35

마지막으로 사고 실험을 통해 프레임워크를 구축할 수 있습니다. 사고 실험은 이론과 경험을 바탕으로 연구 설계에서 발생하는 '만약에'라는 질문에 답하는 것입니다. 사고 실험을 통해 의학교육 연구자는 다양한 프로그램 평가 설계 모델의 의미를 탐색하고 원래의 연구 기대치에서 비롯된 가정을 통해 작업할 수 있습니다. 또한 사고실험은 연구자가 새로운 교육 세션과 커리큘럼 아이디어에 대한 연구를 전략적으로 배치하기 위한 다양한 옵션을 조정하는 데 도움이 될 수 있으며, 결과를 예측하는 것이 아니라 연구자가 현재 세계에서 연구의 실현 가능성을 설명하는 데 가장 적합한 위치를 차지할 수 있는 추측적 사고를 유도할 수 있습니다.35, 36
Lastly, a framework can be constructed through thought experiments. Thought experiments draw on theory and experience to answer ‘what if’ questions that arise in research design. They may enable medical education researchers to explore the implications of various programme evaluation design models and work through assumptions arising from original study expectations. Also, thought experiments may help researchers align various options for strategically positioning the study of novel educational sessions and curriculum ideas, not in the sense of predicting the outcomes, but rather to engage speculative thinking that will best position researchers to describe the study's feasibility in the present world.35, 36

4.1.2 표본 선정
4.1.2 Sample selection

의학교육을 위한 ID 방법론의 장점은 연구자가 모집단의 주관적 현실을 더 잘 이해할 수 있게 해준다는 것입니다. 신중하게 선택된 표본 추출 기법을 사용하면 상대적으로 적은 수의 참가자로도 연구 질문에 답할 수 있는 충분한 심층 데이터를 얻을 수 있습니다. 비확률 표본 추출의 한 형태인 목적적 표본 추출은 관심 있는 현상에 대해 특별히 잘 알고 있거나 경험이 있는 개인 또는 집단으로부터 데이터 수집을 요청하는 데 사용됩니다.13, 37, 38 예를 들어, 특정 교육 경험과 집단 교육 현실을 공유하는 의대생으로부터 통찰력을 얻으려면 표본 선택에 대한 신중한 접근 방식이 필요합니다. 풍부한 정보를 수집하는 데 도움이 되는 표본 추출 전략에는 핵심 정보원, 기준, 강도, 계층화된 목적, 중요 사례 등이 있습니다.39 연구자는 연구 결과의 대상에게 표본 추출 선택의 논리를 정당화해야 합니다.
An advantage of the ID methodology for medical education is that it enables researchers to develop a better understanding of the subjective reality of a population. With a carefully selected sampling technique, a relatively small number of participants may yield sufficient in-depth data to answer a research question. Purposeful sampling, a form of non-probability sampling, is employed to solicit data collection from individuals or groups of individuals that are especially knowledgeable about or experienced with a phenomenon of interest.13, 37, 38 For example, to access insights from medical students who share certain educational experiences and collective instructional realities, a thoughtful approach to sample selection is needed. Sampling strategies beneficial for information-rich data collection include key informant, criterion, intensity, stratified purposive and critical case.39 Researchers must justify the logic of the sampling choices they make to the intended audience of their findings.

4.1.3 데이터 수집
4.1.3 Data collection

ID에서 데이터 수집과 분석은 반복적인 과정을 통해 서로에게 정보를 제공하는 동시에 이루어집니다.2 응용 및 실무 분야에서는 경험이 이론적으로 무한한 변형을 가질 수 있다는 점을 인식하는 경향이 있기 때문에 데이터 포화는 ID에서 바람직한 결과가 아닙니다. 대신, 인식의 다양성과 이상값이 존재할 수 있음을 인정하면서 참여자의 관점을 더 깊이 이해하는 데 초점을 맞춰야 합니다.24 질적 연구에서 데이터를 수집하는 데 자주 사용되는 기법은 개별 인터뷰, 포커스 그룹, 관찰입니다. 이러한 전략은 연구자에게 많은 비용과 시간이 소요되는 경우가 많으므로, ID를 사용하면 적절한 보조 데이터 소스를 포함시켜 조사 범위를 확대하고 연구의 이론적 표본 범위를 확장할 수 있습니다.2, 40 이를 통해 일반 미디어, 소셜 미디어 플랫폼, 임상 논문 및 사례 보고서 등 새로운 데이터 소스를 수집하여 동시적 데이터 분석 중에 확인된 인사이트를 뒷받침할 수 있습니다. 소셜 미디어 리소스를 통합하는 방법론에는 다음이 있습니다.41

• 코딩되고 주제별로 분석된 과거 데이터를 사용하는 관찰 모델,
• 연구자가 사용자와 소통하여 전통적으로 분석되는 정보를 수집하는 대화형 모델,
• 과거 데이터 또는 대화형 데이터를 질적 패턴을 식별할 수 있는 온라인 도구로 분석하는 분석 모델

새로운 데이터를 통합할 때 연구자는 타당성 및 윤리적 고려 사항을 염두에 두어야 합니다.41 이러한 보조 데이터 수집 절차는 인터뷰, 그룹 인터뷰 및 관찰을 통해 전통적으로 수집된 데이터를 지원하는 목적으로 사용해야 합니다.2

In ID, data collection and analysis occur concurrently each informing the other in an iterative process.2 Data saturation is not a desired outcome in ID because the applied and practice disciplines tend to appreciate that experience can theoretically possess infinite variation. Instead, the focus should be on obtaining a deeper understanding of participant perspective while recognizing that variation in perceptions and outliers may exist.24 The techniques often relied on for collecting data in qualitative studies are as follows: individual interviews, focus groups and observations. As these strategies are often expensive and time-consuming for the researcher, ID allows for the inclusion of appropriate collateral data sources to augment the scope of inquiry and expand the reach of a study's theoretical sample.2, 40 This enables the collection of novel sources of data to support insights identified during concurrent data analysis, including lay media, social media platforms, clinical papers and case reports. Methodologies for integrating social media resources include

• the observational model, which uses historical data that is coded and thematically analysed;
• the interactive model, where researchers engage with users to gather information that is traditionally analysed; and
• the analytical model, where historical data or interactive data are analysed with online tools that can identify qualitative patterns.41 

When integrating novel data, the researcher must be mindful of validity and ethical considerations.41 Such supporting data-gathering procedures must be used with the purpose of supporting data traditionally gathered through interviews, group interviews and observations.2

4.2 데이터 정리 및 분석
4.2 Data organization and analysis

4.2.1 코딩 및 정리
4.2.1 Coding and organization

데이터를 전사한 후 연구자는 참가자의 경험과 관점에 대한 통찰력을 얻기 위해 코딩을 하면서 텍스트와 긴밀하고 집중적으로 작업합니다. 코딩은 데이터를 식별 및 분류하고 정보를 관리 가능한 형태로 정리하기 위해 필요합니다. ID에서 코딩은 '상향식'으로 진행되며, 이는 연구자가 데이터에 적용될 수 있는 코드를 식별하기 위해 기존의 이론을 사용하는 것이 아니라 데이터에서 코드를 생성하는 것을 의미합니다. 광범위한 질문을 하기 위해 한 줄 한 줄 세부적인 코딩은 피합니다.13 
After transcribing the data, the researcher works closely and intensively with the text, coding for insights into the participants' experiences and perspectives. Coding is necessary in order to identify and sort data and organize information into a manageable form. In ID, coding is conducted 'bottom-up', meaning that the researcher generates codes from the data rather than using a pre-existing theory to identify codes that might be applied to the data. Detailed line by line coding is avoided in favour of asking broad questions.13

연구자는 예비 코딩 노트를 목록화하고 패턴이나 주제를 찾기 시작합니다. 그러나 이러한 테마의 구성은 분석 프로세스가 계속 진행됨에 따라 잠정적인 상태로 유지됩니다. 따라서 연구자는 발전하는 과정에서 수정하거나 재구성할 수 있으며 더 높은 수준 또는 더 낮은 수준에서 재정의할 수 있습니다.19 코딩은 주로 의미를 미리 결정하는 것이 아니라 식별된 주제에 대한 부분을 한곳에 모아 해석 프로세스를 완성하는 데 사용됩니다.42-44 
The researcher catalogues the preliminary coding notes and begins to look for patterns or themes. However, the construction of these themes remains tentative as the analytic process continues. This allows researchers to modify or restructure them as they develop and they can be redefined at higher or lower levels.19 Coding is primarily used not to predetermine meaning, but to allow for segments about an identified topic to be assembled in one place to complete the interpretative process.42-44

코딩을 통해 데이터 내에서 연결을 만들 수 있기 때문에 분석은 해석으로 진행됩니다(초기 이론적 발판의 옵션을 고려 등). 분석과 해석이 심화됨에 따라 데이터에서 더 복잡한 그림이 만들어집니다. 고립된 주제는 사라지고 참가자 경험에 대한 보다 응집력 있는 개념이 형성되기 시작합니다.13, 45 그러나 때때로 한 참가자의 발언 하나라도 전체 경험을 명확히 하는 데 도움이 될 수 있으므로 연구자는 관련성이 분명해질 때까지 흥미로운 아이디어를 포착할 수 있는 주제를 고안할 수 있습니다. 테마는 발견되기를 기다리며 데이터 속에 숨어 있는 것이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다.46 오히려 테마는 연구자가 연구 질문을 해결하기 위해 데이터에 참여하는 과정에서 드러납니다. 따라서 테마는 연구자가 데이터 집합에 대한 설명을 작성하는 데 도움이 되는 실용적인 도구가 됩니다.42, 43 
As coding allows for making connections within the data, analysis progresses to interpretation, including consideration of options from the initial theoretical scaffold. As analysis and interpretation deepen, a more complex picture is constructed from the data. Isolated themes are jettisoned and a more cohesive concept of the participant experience begins to take shape.13, 45 However, at times even a single comment made by one participant will help with clarifying the experience of the whole, so the researcher may want to devise a theme to capture intriguing ideas until their relevance can become apparent. It is important to understand that themes are not hiding in the data waiting to be discovered.46 Rather, themes surface during the process of the researcher's engagement with the data in the attempt to address the research question. Themes thus become pragmatic tools in assisting the researcher to produce an account of the data set.42, 43

4.2.2 지속적인 비교 분석
4.2.2 Constant comparative analysis

ID는 현상학적 탈맥락화 및 재맥락화에 기초한 Giorgi에 의해 발전된 후설적 전통이나 사회적 구성과 인간 상호 작용의 의미 결정에 초점을 맞춘 링컨과 구바의 자연주의적 탐구 프레임워크와 같이 귀납적 추론 과정을 통해 진행되는 분석 프레임워크를 선호합니다.47-50 이 글에서는 지속적 비교 분석을 강조하기로 결정했습니다. 지속적 비교 분석은 질적 데이터를 분류하고 비교하는 데 사용되는 귀납적 프로세스입니다. 근거 이론을 위한 지식을 생성하기 위해 Glaser와 Strauss에 의해 개발되었지만, ID는 지속적 비교 분석의 원칙을 차용하여 결과의 검증과 위치를 보강하고, 통합적이고 일관되며 그럴듯하고 데이터에 가까운 분석의 해석을 지원합니다.51, 52 지속적 비교 분석을 사용하면 해당 연구의 목적에 가장 부합하는 해석을 유연하게 생성할 수 있습니다.51, 52
ID favours analysis frameworks which progress via a process of inductive reasoning, such as the Husserlian tradition as developed by Giorgi, based on phenomenological de-contextualization and recontextualization, or the naturalistic inquiry framework of Lincoln and Guba, which focuses on social constructions and sense-making of human interaction.47-50 In this article, we have chosen to highlight constant comparative analysis. Constant comparative analysis is an inductive process used for categorizing and comparing qualitative data. While developed by Glaser and Strauss to generate knowledge for grounded theory, ID borrows principles of constant comparative analysis to augment verification and location of findings, as well as support interpretations from the analysis that are integrated, consistent, plausible and close to the data.51, 52 Constant comparative analysis allows for flexibility in the generation of interpretations that will best serve the purposes of the study in question.51, 52

지속적 비교 분석에는 6가지 방법론적 단계가 포함됩니다.19, 53

• 데이터 몰입,
• 초기 주제별 템플릿 개발,
• 템플릿에 기반한 데이터 정리,
• 데이터 압축 및 반영,
• 유사한 참가자 범주 내 데이터 비교 및 대조,
• 다른 참가자 범주와의 데이터 비교 및 대조 

연구자는 이러한 각 단계를 면밀히 수행함으로써 참가자 경험의 유사점과 차이점에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.19, 53
Constant comparative analysis involves six methodological steps:

• immersion in the data,
• development of an initial thematic template,
• organization of the data based on the template,
• condensing of data and reflecting,
• comparing and contrasting data within similar participant categories and
• comparing and contrasting data with different participant categories.19, 53 

Closely following each of these steps allows the researcher to gain in-depth insight into the similarities and differences of participant experiences.19, 53

데이터 몰입은 데이터 수집 중에 시작됩니다. 연구자는 인터뷰 녹음을 듣고 현장 노트, 저널 항목, 토론 요약본을 읽어야 합니다. 수집된 정보를 바탕으로 연구자는 다음 인터뷰를 위해 인터뷰 가이드를 수정할 필요가 있는지 평가해야 합니다. 이 과정을 통해 진행 중인 데이터 수집에서 초기 분석 가정을 추구할 수 있습니다.53 데이터 몰입은 데이터 전사 후에도 녹취록의 반복적인 읽기를 통해 계속됩니다. 연구자는 녹취록을 읽으면서 중요한 문제, 잠재적 주제 또는 패턴을 지적하기 위해 메모를 작성해야 합니다.4, 19 
Data immersion begins during data collection. Researchers should listen to interview recordings and read field notes, journal entries and summaries of the discussions. Based on the information being collected, researchers should evaluate whether it is necessary to modify the interview guide for the next interview. This process enables early analytical assumptions to be pursued in the ongoing data collection.53 Data immersion continues after data transcription through repeated reading of transcripts. The researcher should write notes while reading the transcripts to point out important issues, potential themes or patterns.4, 19

데이터 분석에는 참여자의 기록에 나타난 인지적 인상과 정서적 의미를 파악하는 것이 포함됩니다.44 분석 과정은 참여자의 해석을 직접적으로 다루는 주요 주제를 식별하는 것으로 시작됩니다. 주요 주제가 구체화되면 다른 참가자 발화account에서 추가 설명을 요청하는 데 사용됩니다.54 템플릿 분석은 코딩 템플릿 개발을 중심으로 하는 기법으로, 후속 데이터에 적용하여 수정하고 다듬습니다. 이를 통해 연구자는 주제를 보다 광범위하게 개발할 수 있을 뿐만 아니라 분석이 전개된 방식과 주요 분석 결정을 각 단계에서 어떤 변화가 있었고 그 이유는 무엇인지에 대한 해설과 함께 간단하게 기록할 수 있습니다.55 패턴과 주제를 지속적으로 종합하면 연구자는 다양한 해석이 주제에 대한 결론에 어떻게 도달했는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 포괄적인 데이터 세트는 일반적인 패턴뿐만 아니라, 복잡하고 때로는 모순되는 아이디어와 신념도 반영해야 한다.54 주요 주제에 대한 분석은 하위 주제로 나누어 진행할 수 있다.24 분석 과정에서 다양한 가능성이 생성될 수 있으며, 연구자는 전체를 통합하고 연구 질문을 해결하는 데 가장 도움이 되는 것을 선택해야 한다.19
Data analysis involves identifying cognitive impressions and emotional meanings present in participant accounts.44 The analytical process begins by identifying main themes that directly address participant interpretation. As key themes take shape, they are used to solicit further explanation in other participant accounts.54 Template analysis, a technique which centres around the development of the coding template, is then applied to subsequent data, revised and refined. It enables researchers to develop themes more extensively, as well as keep a straightforward record of the way your analysis has developed and the key analytical decisions you made, accompanied by a commentary on what changes were made at each stage and why.55 Continued synthesis of patterns and themes help the researcher to understand how various interpretations led them to conclusions about the topic. A comprehensive data set should reflect not only common patterns but also complex, sometimes contradictory, ideas and beliefs.54 Analysis of major themes can be facilitated by division into sub-themes.24 A wide range of possibilities may be generated in the analytic process, and the researcher must choose which will best serve to integrate the whole and to address the research question.19

4.3 ID의 엄격성
4.3 Rigour in ID

엄격성에 대한 일반 원칙을 활용하면 튼튼한 근거가 있는 연구를 만들 수 있습니다.8 엄격성을 확립하기 위해 연구 방법론은 분석 프레임워크, 표본 선택, 데이터 소스 및 데이터 분석에 대한 건전한 원칙을 따라야 합니다.4, 56 엄격성에 대한 주의는 해석적 기술에서 특히 중요합니다.1 연구자는 편향의 영향을 가능한 한 많이 고려해야 합니다.7 연구자는 개별 편향 외에도 연구가 위치한 의학교육 분야에 존재할 수 있는 내재적 편향을 직접 다루도록 권장합니다. 의학교육 철학의 중심이 되는 편견은 모든 수준에서 연구팀의 관점을 형성합니다. 예를 들어, 의학계에서 소수 인종 및 소수 민족의 과소 대표성, 의과대학 커리큘럼의 다양성 부족, 의료 서비스에 대한 불평등한 접근성은 연구에 영향을 미칠 수 있는 의학교육 내 암묵적인 인종적 편견을 보여줍니다.57 최근 뉴잉글랜드 의학 저널에 실린 기사에서 하버드 의과대학 학생 라시라 놀렌은 의학교육 내에서 유색 인종과 여성 환자에게 불리한 배타적인 관행을 지적합니다. 이러한 격차에는 심폐소생술 교육에 백인 남성 마네킹만 사용하는 관행, 흑인과 갈색 신체의 질병 증상을 인식하는 대체 방법에 대해 학생과 수련의에게 교육하지 않는 것 등이 포함됩니다.57 이러한 편견이 연구 질문, 질문 방식, 답을 찾는 데 사용되는 방법에 미치는 영향을 고려하는 것이 중요합니다.2
Utilization of the general principles for rigour allows for the creation of well-founded research.8 To establish rigour, research methodologies should follow sound principles for analytic frameworks, sample selection, data sources and data analysis.4, 56 Attention to rigour is especially critical in interpretive description.1 The researcher must account for the influence of bias as much as possible.7 In addition to the individual biases, the researcher is encouraged to directly address inherent biases which may exist within the discipline of medical education in which the study is situated. Biases central to medical education philosophy shape the perspectives of the research team at every level. For example, under-representation of racial and ethnic minority groups in medicine, lack of diversity in medical school curricula and inequitable access to health care illustrate implicit racial biases within medical education that could affect the study.57 In a recent New England Journal of Medicine article, Harvard Medical School student LaShyra Nolen points out the exclusionary practices within medical education that disadvantage patients of colour and women. These gaps include practices such as only using white male manikins to provide CPR training, as well as not educating students and trainees on alternative methods to recognize symptoms of disease on black and brown bodies.57 It is vital to account for the influence of biases such as these upon the research question, how the question is asked and the methods used to seek an answer.2

4.3.1 반사성 및 회원 확인
4.3.1 Reflexivity and member checking

반사성은 ID 연구의 핵심입니다. 연구자는 일기를 작성하고, 동료와 열린 대화를 유지하고, 연구 과정을 내부적으로 성찰하는 등 여러 가지 방법으로 반성성을 실천할 수 있습니다. 반성적 사고는 연구자가 자신의 가치, 의견, 경험이 연구 과정과 결과에 어떤 영향을 미치는지 인식하는 데 도움이 될 수 있습니다. 구성원 점검member checking은 새로운 개념화를 연구 참여자에게 다시 가져와 명확히 하거나, 구체화하거나, 상반된 관점을 드러낼 수 있게 해줍니다.24, 38 분석에 대한 참여자의 비판적 논평은 연구 결과에 품질을 더할 수 있습니다.13, 38 ID에서 구성원 점검은 분석 과정을 풍부하게 할 수 있습니다. 참가자의 의견과 통찰력은 잠재적인 데이터로 사용될 수 있습니다. 그러나 연구자는 참여자와의 연구 정보 공유가 윤리적으로 이루어지도록 해야 합니다. 연구자는 연구 참여자 확인의 목적과 관련하여 투명성을 유지하는 것이 중요합니다.58
Reflexivity is key in ID research. Researchers can practice reflexivity in a number of ways, such as keeping a journal, maintaining open dialogue with colleagues and internally reflecting on the research process. Reflexivity can help researchers become aware of how their values, opinions and experiences affect the process and outcomes of the research. Member checking enables emerging conceptualizations can often be brought back to the study participants for clarification, refinement or even surfacing contrary perspectives.24, 38 A participant's critical commentary on the analysis can add quality to the findings.13, 38 In ID, member checking can enrich the process of analysis. Participant comments and insight can be used as potential data. However, researchers must ensure the sharing of study information with participants is done ethically. It is important for the researcher to be transparent in regard to the purposes of member checking in the study.58

4.3.2 독립적 조사
4.3.2 Independent scrutiny

독립적인 조사는 연구 과정에 통합하는 데 유용합니다. 연구자는 연구 전반에 걸쳐 전문가와 새로운 연구 결과를 공유하여 진화하는 해석에 이의를 제기하거나 확인할 수 있습니다. 연구자가 독립적 면밀한 조사를 활용하는 한 가지 방법은 결과가 현상에 대한 전문가의 이해와 어느 정도 일치하는지 또는 확대되는지를 반영하는 것입니다.43 진행 중인 분석의 진술을 연속적인 인터뷰로 종합하면 현상을 명확히 하고 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 참가자의 정보가 기존 지식이나 선행 연구의 결과와 상반될 수 있고 지식 통합을 위해 이러한 긴장에 대한 이해가 필요한 경우에 특히 유용합니다.19, 54
Independent scrutiny is useful to incorporate into the research process. Throughout the study, researchers can share emerging findings with experts to challenge or confirm evolving interpretations. One way for researchers to use independent scrutiny is by reflecting upon the extent to which the results match or enlarge upon expert understandings of the phenomenon.43 Synthesizing statements from ongoing analysis into successive interviews can help with clarification and expansion of phenomena. This is especially helpful when information from participants may be contrary to conventional knowledge or findings from prior research and where knowledge integration will require an understanding of that tension.19, 54

4.3.3 감사 추적 생성하기
4.3.3 Creating an audit trail

연구자는 분석 프로세스에 대한 감사 추적을 작성할 것을 권장합니다. 이는 원시 데이터를 최종 해석으로 변환하는 과정에서 취한 단계와 내린 결정에 대한 기록입니다.43 이는 작업 평가에 필수적인 요소입니다. 감사 추적을 유지하는 것은 생성된 해석에 어떻게 도달했는지에 대한 기록을 유지하는 데 도움이 되므로 좋은 관행입니다.56 분석 프로세스 중에 개발된 템플릿 분석은 분석 선택에 대한 자세한 문서이므로 감사 추적을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.55 
It is recommended that researchers compile an audit trail of their analytical process. This is a record of the steps taken and the decisions made in transforming the raw data into its finalized interpretation.43 This should be integral to the assessment of the work. Keeping an audit trail is good practice as it helps to maintain a record of how you reached the interpretation produced.56 The template analysis developed during the analysis process can aid in the production of an audit trail as it is a detailed document of your analytical choices.55

4.4 ID의 장점
4.4 The advantages of ID

ID는 개인의 주관적 경험을 포착하는 동시에 연구 중인 현상 내의 광범위한 패턴에서 교훈을 도출한다는 점에서 의학교육 연구자의 요구를 충족합니다.1 또한, 그 결과물은 즉각적인 실천을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가진 지식입니다.59 ID는 개인과 집단이 실제 상황에서 어떻게 의미를 만들고 행동하는지 탐구하고 이해하기 위해 설계되었습니다. 이는 연구자의 사려 깊은 숙고를 안내하는 논리 모델과 이 지식을 바탕으로 행동을 가능하게 하는 수단을 제공합니다.1 경험적 현상의 규명에서 도출된 경험적 지식을 실제로 적용하는 것은 보건 전문가의 전문적 사고방식과 업무에 부합하는 것입니다. 주니어 수련의에게 바쁜 다중 환자 환경을 다루는 방법을 가르치고, 방문 강사에 대한 학생의 태도를 탐구하고, 교수진과 학생 간의 교육적 상호작용 경험을 포착하는 전략은 모두 생생한 경험, 새로운 지식, 실용적 결과물을 함께 엮어낸 ID 연구의 예입니다.19, 20, 23 새로운 증거에 대한 적용 가능성은 여전히 남아 있으며, 새로운 개념과 맥락에 따라 교육 전략의 수정을 가능하게 합니다.18
ID meets the needs of medical education researchers in that it captures the subjective experience of individuals while drawing on lessons from broader patterns within the phenomenon being studied.1 Moreover, the resulting outcome is knowledge with the potential to change immediate practice.59 ID was designed to explore and to understand how individuals and groups make meaning and act in real-world situations. It provides a logic model to guide researchers through their thoughtful deliberation along with the means to enable action based upon this knowledge.1 Practical application of the empirical knowledge derived from identification of experiential phenomena is in keeping with the professional mindset and work of health professionals. Strategies to teach junior trainees how to handle busy multipatient environments, explore student attitudes about visiting instructors and capture the experiences of educational interactions between faculty members and students are all examples of ID studies that have woven together lived experiences, new knowledge and practical outputs.19, 20, 23 The application potential remains amenable to new evidence, which enables the modification of educational strategies based upon emerging concepts and contexts.18

4.5 ID 사용 시 유의해야 할 사항
4.5 Concerns to keep in mind when using ID

ID 조사 수행 시 연구자는 적절한 이론 개발을 위해 방법론적 일관성, 표본 추출의 충분성, 표본 추출, 데이터 수집 및 분석 간의 역동적 관계 개발을 보장해야 합니다.60 ID에서 신뢰성은 연구자가 논리적으로 분석하고 관계를 증거하고 정당화할 수 있는 능력에 달려 있습니다.30 분석의 요구는 연구자의 긴밀한 참여와 개념적 민감성을 요구합니다.60 연구자는 자신의 역사, 언어, 가정을 참여자와 함께 의미를 해석하고 적극적으로 구성하는 작업에 가져옵니다.30 따라서 ID 연구의 무결성은 연구자가 무엇을 포함하고 무엇을 제외할지, 무엇을 주목하고 무엇을 무시할지 선택하는 등 자신의 결정을 적절하게 설명할 수 있는지에 달려 있습니다. 또한 품질은 연구 결과가 의도한 대상에게 적용 가능하고 방어 가능하며 관련성이 있다고 여겨지는 정도에 따라 달라집니다.1 그리고 중요한 것은 결과 지식의 한계를 명확하게 전달해야 한다는 것입니다.30
Within the conduct of ID inquiry, the researcher must assure methodological coherence, sampling sufficiency and the development of a dynamic relationship between sampling, data collection and analysis, to ensure proper theory development.60 In ID, credibility rests on the researcher's ability to logically analyse, evidence and justify relationships.30 The demands of analysis require close researcher engagement and conceptual sensitivity.60 The researcher brings their history, language and assumptions to the task of interpreting and actively constructing meaning with participants.30 Therefore, the integrity in an ID study rests on the shoulders of the researcher to adequately account for their decisions: choosing what to include, what to leave out, what to notice and what to ignore. Quality also depends on the extent to which the findings are seen as applicable, defensible and relevant to the intended audience.1 And importantly, the limitations of the resulting knowledge must be clearly communicated.30

5 결론
5 CONCLUSION

의학교육에서 질적 연구 방법을 활용하면 교육 실습을 발전시킬 수 있는 지식을 창출할 수 있습니다. 우리는 의학교육 연구를 위한 실행 가능한 방법론으로 ID를 사용할 것을 권장합니다. ID는 의학교육 연구자에게 질적 데이터 분석에 대한 접근 가능하고 유연한 접근 방식을 제공합니다. 또한 교육자 및 학생 이해관계자의 경험적 질문을 해결하고 이러한 지식을 실행 가능한 것으로 만들 수 있는 수단을 제공합니다. 이 백서는 연구자들에게 교육 연구 설계에 ID를 통합하는 방법에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 이 가이드라인이 연구자들이 철저하고 엄격한 방식으로 ID 분석을 수행하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

Utilizing qualitative research methods in medical education enables the generation of knowledge to advance educational practice. We encourage the use of ID as a viable methodology for medical education research. ID offers medical education researchers an accessible and flexible approach to analysing qualitative data. It offers the means to address experiential questions for educator and student stakeholders and to make this knowledge actionable. This paper provides researchers with a detailed description on how to incorporate ID into educational research study design. We intend for these guidelines to assist researchers with conducting ID analysis in thorough and rigorous ways.

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Med Educ. 2021 Mar;55(3):336-343. doi: 10.1111/medu.14380. Epub 2020 Oct 12.

Interpretive description: A flexible qualitative methodology for medical education research

Julie Thompson Burdine 1, Sally Thorne 2, Gurjit Sandhu 1

Affiliations

1Department of Surgery, Michigan Medicine, Ann Arbor, MI, USA.

2School of Nursing, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada.

PMID: 32967042

DOI: 10.1111/medu.14380

Abstract

Background: Qualitative research approaches are increasingly integrated into medical education research to answer relevant questions that quantitative methodologies cannot accommodate. However, researchers have found that traditional qualitative methodological approaches reflect the foundations and objectives of disciplines whose aims are recognizably different from the medical education domain of inquiry (Thorne, 2016, Interpretive description. New York, NY: Routledge). Interpretive description (ID), a widely used qualitative research method within nursing, offers an accessible and theoretically flexible approach to analysing qualitative data within medical education research. ID is an appropriate methodological alternative for medical education research, as it can address complex experiential questions while producing practical outcomes. It allows for the advancement of knowledge surrounding educational experience without sacrificing methodological integrity that long-established qualitative approaches provide.

Purpose: In this paper, we present interpretive description as a useful research methodology for qualitative approaches within medical education. We then provide a toolkit for medical education researchers interested in incorporating interpretive description into their study design. We propose a coherent set of strategies for identifying analytical frameworks, sampling, data collection, analysis, rigour and the limitations of ID for medical education research. We conclude by advocating for the interpretive description approach as a viable and flexible methodology for medical education research.

© 2020 John Wiley & Sons Ltd and The Association for the Study of Medical Education.