공개 데이터 주제는 가능한가?

RigorMed에 이 작업 요청하기

1. ‘이 주제를 할 수 있는가’를 실행 가능성 메모로 만들기

   아래는 작업 입력과 요청할 정리 산출물의 제안입니다. 이번에 실제 실행한 결과나 고객 성과가 아니며 완료를 보장하지 않습니다.

   준비된 자료: 연구 질문, 합법적 데이터 출처, 변수 설명, 준비된 표본 집계와 확인된 유사 연구.

   요청할 산출물·전달 목표: 실행 가능성 메모, 부족 항목 목록, 계획 논의 초안.

2. 수정해서 사용할 작업 입력 예시

   갖춰진 조건, 확인할 항목과 차단 요인을 나누고 항목마다 출처를 연결해 주세요. 변수, 설계, 표본과 새로운 가치를 각각 확인한 뒤 유지, 범위 축소 또는 보류할 연구 계획을 제안해 주세요.

3. 사람이 확인할 사항

   인기 데이터베이스, 전체 표본 수나 하나의 유의한 결과만으로 가능성을 입증하지 않습니다. 윤리 사실, 사건 수나 검정력을 지어내지 않습니다.

세 가능성 결론

예·아니오가 아니라 단계별 결론이 다음 행동을 설명합니다.

‘조건부 가능’을 기본 통과로 취급하면 안 됩니다. 부족한 점을 특정 출처, 변수, 표본이나 방법의 사실로 구체화하고 명확한 검증 결과를 얻어야 계획 단계로 바꿀 수 있습니다.

일곱 확인

1. 질문이 명확한가

   목표 집단, 주요 노출 또는 예측 요인, 주요 결과, 기간과 설계를 명시합니다. 질병이나 데이터베이스 이름만으로는 확인 가능한 질문이 되지 않습니다.

2. 접근·사용 가능한가

   공식 입구, 버전, 접근 날짜, 라이선스 또는 이용 계약, 신청 조건, 인용 요건과 재배포 제한을 보존합니다. 공개 웹페이지, 검색 가능 목록과 환자 단위 데이터 다운로드 가능성은 서로 다른 상태입니다.

3. 설계가 결론을 지지하나

   표본추출 틀, 포함 집단, 관찰 시간, 노출·결과의 시간 순서와 목표 모집단을 확인합니다. 단면 조사, 등록 데이터와 병원 데이터가 답할 수 있는 질문은 같지 않습니다.

4. 변수를 검증할 수 있나

   주요 노출, 결과와 필요한 공변량은 공식 정의, 측정법, 단위, 코드, 적용 집단과 주기 근거가 있어야 합니다. 핵심 개념을 불완전한 대리 변수로만 표현한다면 측정 편향과 해석 한계를 사전에 설명합니다.

5. 표본이 분석을 지지하나

   데이터베이스 총인원이 아닌 포함·제외와 변수 사용 가능성으로 최종 표본을 추정합니다. 이진 결과는 사건과 비사건을, 예측 연구는 개발·검증 분리를, 복합표본은 설계 자유도를 고려합니다.

6. 유사 연구 확인

   PubMed 등에서 가장 가까운 연구를 검색하고 필요하면 ClinicalTrials.gov 등록도 확인합니다. 제목의 완전 일치만 보지 말고 집단, 데이터 주기, 정의, 설계, 모델과 결론을 비교합니다.

7. 분석·관리 경계를 지킬 수 있나

   통계 전에 주요 모델, 결측 전략, 민감도 분석과 보고 지침을 명확히 하고 책임 주체가 윤리, 면제, 데이터 이용과 등록 요건을 확인해야 합니다. 소프트웨어는 부족한 점을 알릴 수 있지만 기관과 연구자의 거버넌스 결정을 대체하지 못합니다.

단독 증명이 아닌 여섯 신호

1. 전체 표본이 큼;
2. 검색에 핵심 단어가 있음;
3. 같은 자료 논문이 있음;
4. 처음 모형이 유의함;
5. 동일 제목 없음;
6. 복잡 모형 실행 가능.

판단 전 목록

확인·미확인·부족·장애로 표시하고 근거 저장:

• 질문·결론이 명확한가?
• 경로·버전·조건·용도가 확정됐나?
• 집단·추출틀·시간이 맞나?
• 핵심 변수·공변량 정의가 있나?
• 주기·출처 비교 근거가 있나?
• 표본·사건·비사건·결측을 계산했나?
• 매개변수·설계·검증이 맞나?
• 문헌·등록 검색을 저장했나?
• 변수·주기·모형 변경 이상의 가치가 있나?
• 윤리·권한·등록·보고 책임이 명확한가?

실행 가능성 통과는 계획 단계의 조건이 있다는 뜻일 뿐, 결과가 반드시 유의하거나 논문이 게재된다는 의미는 아닙니다.

자주 묻는 질문