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STROBE 방법 작성기

STROBE 방법 작성기

관찰 자료로 STROBE 준수 초안 작성

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카테고리연구
출처YouMind

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설명

단면, 코호트 또는 환자-대조군 연구 설계에 따라 참여자 선정 방법, 변수, 표본 수 근거 및 통계 방법을 입력하면 STROBE(Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) 체크리스트의 22개 항목을 암묵적으로 참조해 완전한 방법 및 결과 초안을 작성합니다. 마지막에는 각 문단이 어떤 STROBE 항목을 충족하는지 보여 주는 매핑 표도 제공합니다. 따라서 학술지 투고 과정에서 "STROBE 체크리스트를 작성해 주세요"라는 요청에 바로 대응할 수 있습니다. 관찰 연구이므로 인과관계 표현을 피하고, "원인이 된다"가 아닌 "~와 관련이 있다"라는 표현을 사용하며 편향 및 교란의 원인을 명확히 논의합니다. 역학, 공중보건 및 임상 연구 분야에서 활동하는 학자에게 적합합니다.

이 스킬을 추천하는 이유

STROBE 22개 항목을 반영한 방법·결과 초안을 작성하고, 편향·교란·효과 추정치·참여자 흐름까지 함께 다룹니다.

추천 대상

역학, 공중보건 및 임상 연구에서 관찰 연구 보고서를 작성하는 학자에게 적합합니다.

이 Skill 사용 방법

  1. 입력 제공

    연구 설계, 연구 환경과 기간, 참여자, 변수, 표본 수 근거, 통계 방법 및 주요 결과를 입력하세요.

  2. Skill 실행

    입력한 정보로 STROBE에 부합하는 방법 및 결과 초안을 작성합니다.

  3. 결과 확인

    방법 및 결과 섹션과 STROBE 항목별 매핑 표를 제공하며, 관찰 연구에 맞는 연관성 및 편향 관련 표현을 유지합니다.

관련 스킬

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연구

STROBE/CONSORT 방법·결과 작성기

연구 설계에 맞는 보고 표준(STROBE는 관찰 연구, CONSORT는 무작위 대조 연구)을 기준으로 완전한 방법 및 결과 섹션을 작성합니다. 그런 다음 어떤 체크리스트 항목이 누락되었거나 불충분하게 보고되었는지 투명하게 점검하고, 보완 방법을 제안합니다. 누구에게 적합한가: 학술지 투고 전에 보고의 완성도를 높이고 싶은 연구자와 학위논문을 작성하는 대학원생에게 적합합니다.

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연구

메타분석 및 체계적 문헌고찰 보고서

PRISMA 2020 및 Cochrane 핸드북에 따라 메타분석 통계(통합 효과크기, I², Q, tau², 출판 편향 지표)를 바탕으로 완전한 방법, 결과, 한계 문안을 작성합니다. I² 값을 절대 잘못 해석하지 않으며(백분율 분산 설명을 포함), 과장된 인과관계 표현을 피합니다. 예를 들어 "근거는 …을 보여준다" 대신 "결과는 …와 일치한다"와 같은 신중한 표현을 사용합니다. 마지막에는 심사자가 제기할 수 있는 예상 질문을 최소 3개 제시하고, 이에 대한 답변 문장도 제공합니다. 메타분석 논문을 작성하거나 학술지 제출 전에 방법 섹션을 보완하려는 연구자에게 적합합니다. 하지 않는 일: 원자료에서 통계 계산을 수행하지 않습니다(R/RevMan/CMA 결과를 이미 계산해 두어야 합니다). 결과를 학술적 문장으로 변환하고 해석하기만 합니다.

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7무료
연구

CONSORT 2010 전체 보고서 작성기

무작위 대조시험(RCT) 데이터에서 무작위 배정 방법, 눈가림 상태, 검정력 분석, CONSORT 흐름도 수치(screened/randomized/allocated/analyzed), ITT/PP 분석 접근법을 바탕으로 CONSORT 2010의 25개 항목에 맞는 전체 초록 + 방법 + 결과 초안을 작성합니다. ITT/PP 구분을 혼동하지 않으며, 흐름도 수치의 일관성(randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed)을 확인합니다. 또한 학술지 심사위원이 자주 제기하는 이의 제기(“ITT 분석을 왜 보고하지 않았는가”, “눈가림의 성공 여부를 검정했는가”, “outcome switching이 있었는가” 등)를 최소 4가지 사전에 식별하고, 각각에 대한 대응 문장을 제안합니다. 임상 연구자와 의학·간호학·약학 분야에서 RCT를 수행하며 학술지 투고 전에 방법론적 견고성을 확보하려는 연구자를 위해 설계되었습니다.

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