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PRISMA 2020 흐름도 작성기

PRISMA 2020 흐름도 작성기

선별 수치로 PRISMA 2020 흐름도 생성

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2
카테고리연구
출처YouMind

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설명

체계적 문헌고찰을 수행하는 연구자를 위해 PRISMA 2020 준수 흐름도 문안과 프로토콜 문단을 생성합니다. 데이터베이스 선별 수치(식별 → 선별 → 적격성 평가 → 포함)를 입력하면 수치의 일관성을 확인하고, 심사자의 질문인 "흐름도에서 왜 이렇게 많은 문헌이 제외되었나요?"에 근거 있게 답할 수 있는 문안을 작성합니다. 또한 포함·배제 기준을 PICO/PECO 형식의 표로 변환합니다. 체계적 문헌고찰 및 메타분석 논문을 준비하는 대학원생과 학자, 저널 편집자의 사전 검토에 적합합니다. 수치의 불일치(예: 포함 수 > 적격성 평가 수)를 감지하면 임의로 수정하지 않고 해당 사실을 명시합니다.

이 스킬을 추천하는 이유

스크리닝 수치를 근거 있는 PRISMA 2020 문안으로 정리하고, 단계별 제외 사유와 Methods용 문단 및 PICO/PECO 표를 제공합니다.

추천 대상

체계적 문헌고찰 및 메타분석을 준비하거나 사전 검토하는 연구자, 대학원생, 편집자

이 Skill 사용 방법

  1. 입력 제공

    검토 주제, 데이터베이스, 기간, 포함·배제 기준과 식별, 중복 제거, 선별, 적격성 평가, 포함 단계의 수치를 입력하세요.

  2. Skill 실행

    수치의 일관성을 확인하고 검토 정보를 PRISMA 2020 흐름 요약, 프로토콜 문단, PICO/PECO 기준표로 정리합니다.

  3. 결과 확인

    문헌 수 감소와 제외 사유를 설명하는 검토용 문안, Methods 형식의 프로토콜 문단, 구조화된 포함·배제 기준표를 받습니다.

관련 스킬

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연구

메타분석 종합 보고서 작성기

메타분석 통계(통합 효과크기, I², Q, tau², 출판 편향 지표)를 바탕으로 PRISMA 2020과 Cochrane Handbook을 준수하는 완성도 높은 Methods + Results + Limitations 문안을 작성합니다. I² 값을 절대 잘못 해석하지 않으며(“분산의 백분율”이라는 설명을 포함), 인과관계를 과장하는 표현을 피하고 “evidence demonstrates that” 대신 “findings are consistent with...”와 같은 신중한 표현을 사용합니다. 마지막에는 검토자가 물을 수 있는 질문을 3개 이상 제시하고, 각 질문에 대한 방어 문장도 제공합니다. 학술지 투고 전에 방법 섹션을 강화하려는 메타분석 논문 작성 연구자에게 적합합니다. 하지 않는 일: 원자료에서 통계 계산을 수행하지 않습니다(R/RevMan/CMA 결과를 미리 준비해야 함). 결과를 학술 문장으로 변환하고 해석하는 기능만 제공합니다.

M
4무료
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CONSORT 2010 보고서 작성기

무작위 대조시험(RCT) 데이터(무작위 배정 방법, 눈가림 상태, 검정력 분석, CONSORT 흐름도 수치(선별/무작위 배정/할당/분석 완료), ITT/PP 분석 방식)를 바탕으로 CONSORT 2010의 25개 항목을 모두 준수하는 초록 + 방법 + 결과 초안을 작성합니다. ITT와 PP를 혼동하지 않으며, 흐름도 수치의 일관성(무작위 배정 수 ≥ 할당 수 ≥ 추적 관찰 완료 수 ≥ 분석 완료 수)을 확인합니다. 또한 학술지 심사자가 자주 제기하는 반론을 최소 4가지(예: "왜 ITT 분석을 보고하지 않았는가", "눈가림의 성공 여부를 검정했는가", "결과 변경이 있었는가")를 미리 식별하고 각각에 대한 답변 문장을 제안합니다. 학술지 투고 전에 방법론적 탄탄함을 확보하려는 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.

M
2무료
연구

PRISMA 2020 흐름도 작성기

체계적 문헌고찰을 수행하는 연구자를 위해 PRISMA 2020 체크리스트에 맞는 흐름도 문안과 프로토콜 문단을 작성합니다. 데이터베이스 검색 수치(identification → screening → eligibility → included)를 입력하면 수치의 일관성을 확인하고, 심사자의 "흐름도에서 누락된 수가 왜 이렇게 많은가요?"라는 질문에 답할 수 있는 근거 있는 문안을 생성합니다. 또한 포함·배제 기준을 PICO/PECO 형식의 표로 변환합니다. 이 Skill은 체계적 문헌고찰·메타분석을 작성하는 대학원생과 학자, 학술지 편집자의 사전 검토에 적합합니다. 수치 불일치(예: included > eligibility)를 발견하면 이를 명확히 알리며, 조용히 수정하지 않습니다.

M
6무료

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