CONSORT 2010 보고서 작성기
RCT 데이터로 CONSORT 준수 보고서 작성
설명
무작위 대조시험(RCT) 데이터(무작위 배정 방법, 눈가림 상태, 검정력 분석, CONSORT 흐름도 수치(선별/무작위 배정/배정/분석), ITT/PP 분석 방식)를 바탕으로 CONSORT 2010의 25개 항목을 모두 준수하는 초록 + 방법 + 결과 초안을 작성합니다. ITT/PP를 혼동하지 않으며, 흐름도 수치의 일관성(무작위 배정 ≥ 배정 ≥ 추적 관찰 완료 ≥ 분석)을 확인합니다. 또한 학술지 심사자가 자주 제기하는 이의(예: "왜 ITT 분석을 보고하지 않았는가", "눈가림이 성공했는지 검정했는가", "결과 변수를 변경하지 않았는가")를 최소 4가지 미리 식별하고, 각 이의에 대한 답변 문장을 제안합니다. 학술지 투고 전에 방법론적 완성도를 높이고자 하는 의학·간호학·약학 분야의 RCT 임상 연구자를 위해 설계되었습니다. 하지 않는 일: 통계 분석을 수행하거나 데이터를 생성하지 않으며, 이미 보유한 결과를 CONSORT 표준 보고서로 변환하기만 합니다.
관련 스킬
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메타분석 전체 보고서 작성기
메타분석 통계(통합 효과크기, I², Q, tau², 출판 편향 지표)를 바탕으로 PRISMA 2020 및 Cochrane Handbook을 준수하는 완전한 방법 + 결과 + 한계 섹션을 작성합니다. I² 값을 절대 잘못 해석하지 않으며("분산의 백분율"이라는 표현을 포함), 인과관계를 과장하는 표현을 피하고 "결과는 …와 일치합니다"와 같은 신중한 표현을 사용합니다. 또한 마지막에는 심사자가 제기할 수 있는 질문을 3개 이상 제시하고, 각 질문에 대한 답변 문장도 제공합니다. 저널 투고 전에 방법 섹션을 강화하려는 메타분석 논문 연구자에게 적합합니다. 지원하지 않는 기능: 원자료에서 통계 계산을 수행하지 않습니다(R/RevMan/CMA의 결과를 미리 준비해야 합니다). 대신 분석 결과를 학술적 문장으로 변환하고 해석합니다.
CONSORT 2010 보고서 작성기
무작위 대조시험(RCT) 데이터—무작위 배정 방법, 눈가림 여부, 검정력 분석, CONSORT 흐름 수치(screened/randomized/allocated/analyzed), ITT/PP 분석 접근법—를 바탕으로 CONSORT 2010의 25개 항목에 맞는 완전한 초록 + 방법 + 결과 초안을 작성합니다. ITT/PP 구분을 절대 혼동하지 않으며, 흐름도 수치의 일관성(randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed)을 확인합니다. 또한 학술지 심사위원이 자주 제기하는 이의 사항을 최소 4가지(예: "ITT 분석을 보고하지 않은 이유는 무엇인가", "눈가림의 성공 여부를 검정했는가", "outcome switching이 있었는가")를 미리 찾아내고, 각 항목에 대한 방어 문장을 제안합니다. 임상 연구자와 의학·간호학·약학 분야에서 RCT를 수행하며 학술지 투고 전 방법론적 견고성을 확보하려는 연구자를 위해 설계되었습니다.
Entropy-TOPSIS-ML + 심사 대응
엔트로피 가중치 + TOPSIS 순위화 + ML 분류기(XGBoost, Random Forest, Logistic Regression 등)의 결과를 바탕으로 완성도 높은 Methods + Results 보고서를 작성합니다. AUC 해석을 Hosmer & Lemeshow 기준에 따라 올바르게 분류하고, 학습/테스트 성능 차이가 클 경우 과적합 위험을 명확히 제시합니다. 또한 학술지 심사자가 자주 제기하는 이견을 최소 4가지(예: "클래스 불균형은 어떻게 처리했는가", "외부 검증 세트를 사용하지 않았다") 미리 식별하고, 각 이견에 대한 대응 문장을 제안합니다. 학술지 투고 전에 방법론적 견고성을 높이고 싶은 보건의료 정보학, 임상 위험 예측 또는 하이브리드 MCDM-ML 방법론 연구자에게 적합합니다.
CONSORT 2010 보고서 작성기
RCT 데이터로 CONSORT 준수 보고서 작성
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무작위 대조시험(RCT) 데이터(무작위 배정 방법, 눈가림 상태, 검정력 분석, CONSORT 흐름도 수치(선별/무작위 배정/배정/분석), ITT/PP 분석 방식)를 바탕으로 CONSORT 2010의 25개 항목을 모두 준수하는 초록 + 방법 + 결과 초안을 작성합니다. ITT/PP를 혼동하지 않으며, 흐름도 수치의 일관성(무작위 배정 ≥ 배정 ≥ 추적 관찰 완료 ≥ 분석)을 확인합니다. 또한 학술지 심사자가 자주 제기하는 이의(예: "왜 ITT 분석을 보고하지 않았는가", "눈가림이 성공했는지 검정했는가", "결과 변수를 변경하지 않았는가")를 최소 4가지 미리 식별하고, 각 이의에 대한 답변 문장을 제안합니다. 학술지 투고 전에 방법론적 완성도를 높이고자 하는 의학·간호학·약학 분야의 RCT 임상 연구자를 위해 설계되었습니다. 하지 않는 일: 통계 분석을 수행하거나 데이터를 생성하지 않으며, 이미 보유한 결과를 CONSORT 표준 보고서로 변환하기만 합니다.
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무작위 대조시험(RCT) 데이터—무작위 배정 방법, 눈가림 여부, 검정력 분석, CONSORT 흐름 수치(screened/randomized/allocated/analyzed), ITT/PP 분석 접근법—를 바탕으로 CONSORT 2010의 25개 항목에 맞는 완전한 초록 + 방법 + 결과 초안을 작성합니다. ITT/PP 구분을 절대 혼동하지 않으며, 흐름도 수치의 일관성(randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed)을 확인합니다. 또한 학술지 심사위원이 자주 제기하는 이의 사항을 최소 4가지(예: "ITT 분석을 보고하지 않은 이유는 무엇인가", "눈가림의 성공 여부를 검정했는가", "outcome switching이 있었는가")를 미리 찾아내고, 각 항목에 대한 방어 문장을 제안합니다. 임상 연구자와 의학·간호학·약학 분야에서 RCT를 수행하며 학술지 투고 전 방법론적 견고성을 확보하려는 연구자를 위해 설계되었습니다.
Entropy-TOPSIS-ML + 심사 대응
엔트로피 가중치 + TOPSIS 순위화 + ML 분류기(XGBoost, Random Forest, Logistic Regression 등)의 결과를 바탕으로 완성도 높은 Methods + Results 보고서를 작성합니다. AUC 해석을 Hosmer & Lemeshow 기준에 따라 올바르게 분류하고, 학습/테스트 성능 차이가 클 경우 과적합 위험을 명확히 제시합니다. 또한 학술지 심사자가 자주 제기하는 이견을 최소 4가지(예: "클래스 불균형은 어떻게 처리했는가", "외부 검증 세트를 사용하지 않았다") 미리 식별하고, 각 이견에 대한 대응 문장을 제안합니다. 학술지 투고 전에 방법론적 견고성을 높이고 싶은 보건의료 정보학, 임상 위험 예측 또는 하이브리드 MCDM-ML 방법론 연구자에게 적합합니다.
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