메타분석의 데이터 추출 방법.'같은 결과'처럼 보여도 다르다

일반적인 고찰의 추출표가 '연구별 정보 목록'이라면, 메타분석의 추출표는 한층 엄격해서 '통합의 재료로서 대응이 확인된 수치의 표'여야 합니다.

그래서 추출표의 모든 셀에는 암묵적인 질문이 붙어 있습니다. '이 수치는 다른 연구의 같은 열에 있는 수치와 정말 합쳐도 되는가?' 이 질문을 다섯 가지 확인으로 나눠 봅니다.

같은 '사망률'이라도 전체 사망인지 질환 특이적 사망인지에 따라 별개입니다. 같은 '개선'이라도 척도가 다르면 통합할 수 없습니다.

각 연구가 결과를 어떻게 정의했는지 Methods의 기술에서 뽑아 정의째로 표에 적습니다. 라벨의 일치가 아니라 정의의 일치를 확인하는 것 — 이것이 첫 번째 확인입니다.

'치료 후 결과'라 해도 4주 후의 연구와 1년 후의 연구는 의미가 다릅니다.

측정 시점은 반드시 별도의 열로 만들고, 어느 시점에서 통합할지(혹은 시점별로 나눌지)는 팀에서 정합니다. 시점 정보는 본문 곳곳에 흩어져 있기 쉽고, 그림의 가로축에만 적혀 있는 경우도 있습니다. 도표까지 포함해 확인하는 것이 확실합니다.

중재군·대조군의 내용도 대응 확인의 대상입니다. '대조군 = 위약'인 연구와 '대조군 = 통상 치료'인 연구는 비교의 의미가 다릅니다.

용량과 시행 기간의 범위도 여기서 함께 적어 두면, 나중에 이질성 고찰이나 하위군 논의에서 힘을 발휘합니다.

수치의 분모가 ITT(intention-to-treat) 분석인지, 프로토콜 준수자만인지, 탈락을 제외한 수인지. 같은 연구 안에서도 표마다 분모가 다를 수 있습니다.

어느 분석 집단의 수치를 뽑았는지를 출처 표 번호와 한 세트로 기록하세요. "Table 3, ITT" 한마디가 이후의 검증과 심사 대응을 구합니다. 분모 선택 방침은 팀에서 미리 통일해 둡니다.

마지막은 통계 형식의 확인입니다. 보고된 값이 평균 차이인가, 비(ratio)인가. 산포는 SD(표준편차)인가 SE(표준오차)인가, 신뢰구간인가.

SD와 SE의 혼동은 메타분석의 고전적이고 심각한 추출 오류로 알려져 있습니다. 형식이 연구마다 다를 때의 변환 여부에는 통계적 판단이 들어가므로, 임의로 변환하지 말고 통계 전문가나 지도교수에게 확인하세요.

이 다섯 가지 확인이 들어간 추출도 초안은 AI에게 맡길 수 있습니다. "이 논문에서 결과 정의·측정 시점·군의 정의·분석 집단·효과크기를 이 형식으로 뽑아 줘"라고 요청하면 표의 첫 판이 빠르게 만들어집니다.

다만 통합에 쓰는 수치인 이상 검증은 전수를, 원문의 본문·도표·보충 자료에서. AI 초안은 빈칸을 채우는 첫수일 뿐 검증의 대체물이 아닙니다. 오류를 발견하면 초안을 고치고 확인 완료 표시를 남기세요.

Paperfy에서는 선정 논문마다 AI 요약·도표·원문 PDF가 한 페이지에 놓여, 다섯 가지 확인에서 '원문의 어디를 봤는지'까지 도달이 빨라집니다.

요약은 직접 편집할 수 있으므로 "결과: 전체 사망(Methods p.4) / 시점: 12개월 / 분모: ITT(Table 2)"처럼 확인이 끝난 메모를 논문 페이지에 적어 둘 수 있습니다. 통합 단계에서 불안해졌을 때, 추출표와 원문 사이에 이 메모 층이 있으면 다시 여는 시간이 크게 줄어듭니다.