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● 논문19

9강. 환자데이터 없이 의학논문 쓰기 무작정 논문을 써보겠다고 도전하는 초심자에게는 환자데이터에 접근할 방법이 마땅치 않다. 교수님과 컨택하여 환자데이터를 뽑아내기엔 너무 부담이 크다. 그런 사람들을 위해 준비한 가볍게 논문쓰는 방법을 소개하고자 한다. 쉬운 난이도부터 어려운 난이도까지 순서대로 소개하였다. 1) 공공 의료데이터 활용하기 국내외에서 제공하는 공공 데이터를 이용하면, 환자 개별 데이터 없이도 연구를 수행할 수 있다. 예를 들어, 질병 유병률, 건강행태, 의료 이용 패턴, 국가 간 비교 연구, 역학 연구, 건강 정책 분석 등이 가능하다. 국가 및 기관에서 검증한 대규모의 객관적 데이터를 손쉽게 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 특정 주제에 제한된다는 한계가 있다. 국내 무료 데이터: 통계청(KOSIS), 국민건강영양조사(KNH.. 2025. 3. 17.

8강. IRB 승인 & 연구 등록하기 이제 연구에 활용될 환자 데이터를 얻어야 한다. 데이터 수집과정을 개략적으로 나타내보았다. 순서후향적 연구(기존 데이터 활용)전향적 연구(향후 환자 모집)1. 연구 설계연구 변수 정의CRF(case report form) 작성2. 연구명단 신청병원 윤리위원회에 연구명단 신청3. IRB 승인 신청IRB에 승인 신청하면서 일정 수립4. 연구 진행차트리뷰 코딩 (EMR 보고 엑셀로 옮기기)CRF 채우기 (IRB 승인 이후에만 채우기 가능)5. 데이터 정리SR 작업 (SPSS 돌릴수있게 엑셀 정리)6. 분석 및 논문 작성통계 분석 후 논문 작성 1. 연구 설계 가장 먼저 할 일은 환자의 어떤 데이터를 수집할지 계획하는 것이다. 이는 논문에 어떤 table을 넣을지를 구상하면 자연스레 결정된다. 일반적으로 의학논.. 2025. 3. 13.

7강. 논문 주제 정해서, 교신 저자 컨택하기 어느 정도 학습을 마치고, 연구하고픈 주제가 생겼다면 실행에 옮겨야 한다. 1. 논문 주제 정하기Novelty: 기존 연구에서 다루지 않았는가? 기존 연구를 보완할 수 있는가?External validity: 외적 타당성이 높은가? 일반적인 환자군에도 적용할 수 있는가?Clinical Relevance: 임상적 유의성이 있는가? 물론 가장 중요한 것은 '내가 하고 싶은 연구'를 하는 것이다. 연구 과정은 길고 어렵기 때문에, 흥미를 잃지 않으려면 본인이 진짜 관심있는 주제를 선택해야 한다. 2. 연구 설계하기Control Group: 대조군(비교대상)이 명확해야 연구의 신뢰도가 올라간다Outcome: 연구결과의 핵심지표를 측정가능하고 객관적이게 정의해야 한다Study design: 연구방법론을 미리 .. 2025. 3. 12.

6강. 전략적으로 논문 읽기 (SciSpace) Skimming 논리정연의 끝이 논문임은 틀림없으나, 오히려 이 논리정연함이 사람을 지루하고 답답하게 만든다. 제한된 시간 내에 논문을 효율적으로 읽기 위해서는 필요한 부분을 위주로 훑는 것이 중요하다. 논문 각각의 field가 어떤 특징을 가지고 있는지를 알아야, 콕콕 집어먹을 수 있다. 논문의 틀은 다음과 같다. 취소선 부분은 추후에 천천히 읽어도 된다. 1️⃣ 제목(Title)2️⃣ 초록(Abstract)3️⃣ 서론(Introduction): 배경, 목적만4️⃣ 연구방법(Methods)5️⃣ 연구결과(Results): Figure, Table의 caption만6️⃣ 논의(Discussion)7️⃣ 결론(Conclusion)8️⃣ 참고문헌(References) Scanning 주 논문을 간단하게 .. 2025. 3. 12.

5강. 논문 선별하여 읽을 순서 정하기 (ResearchRabbit, Litmaps) cut down the reading list 읽어야 할 논문은 많지만, 주어진 시간은 한정적이다. 차곡차곡 모아둔 논문 목록을 모두 읽을 수는 없기에, 핵심 내용의 80%를 담고 있는 20%의 논문만 선별하는 것이 효율적이다. 그렇다면 이 20%의 논문을 어떻게 골라야 할까? 중복된 내용(redundant content), 연구 주제와 동떨어진 논문(off-topic), 기초 개념 없이 지나치게 좁은 범위를 다루는 논문(too narrow without foundational context)을 제거해야 한다. 하지만 수많은 논문을 일일이 열어보며 분석하는 것은 비효율적이다. 이때 ResearchRabbit과 Litmaps 같은 시각화 툴을 활용하면 논문 간의 관계를 시각적으로 파악할 수 있어 더.. 2025. 3. 12.

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