먼저 읽을 글
체계적 문헌고찰의 스크리닝. '읽기'가 아니라 '판정'이다
스크리닝은 논문을 읽는 단계가 아니라, 미리 정한 기준에 하나씩 대조해 판정하는 단계입니다. 제목·초록 단계에서는 넓게 남기기, 애매하면 보류하기, 제외 사유 남기기 — 실무 요령을 정리했습니다.
2PICO를 AI로 추출하는 법. 라벨 붙이기로 끝내지 않는 확인법
PICO(대상·중재·비교·결과)의 AI 추출은 편리하지만, 기계적인 라벨 붙이기로 끝나면 위험합니다. Methods의 결과 정의를 원문에서 확인하고, 연구 질문의 뼈대로 활용하는 방법을 정리했습니다.
3논문 스크리닝에 AI를 쓰는 법. 맡기는 것은 '순서', 정하는 것은 나
대량 논문의 1차 스크리닝에서 AI가 진가를 발휘하는 것은 선정·제외 결정이 아니라 '검토 순서의 정렬'입니다. 우선순위 매기기로서의 AI 활용, AI 점수와 사람 판정의 분리 기록, 팀 규칙과의 관계를 정리했습니다.
이 주제의 모든 글
체계적 문헌고찰의 스크리닝. '읽기'가 아니라 '판정'이다
스크리닝은 논문을 읽는 단계가 아니라, 미리 정한 기준에 하나씩 대조해 판정하는 단계입니다. 제목·초록 단계에서는 넓게 남기기, 애매하면 보류하기, 제외 사유 남기기 — 실무 요령을 정리했습니다.
글 읽기PICO를 AI로 추출하는 법. 라벨 붙이기로 끝내지 않는 확인법
PICO(대상·중재·비교·결과)의 AI 추출은 편리하지만, 기계적인 라벨 붙이기로 끝나면 위험합니다. Methods의 결과 정의를 원문에서 확인하고, 연구 질문의 뼈대로 활용하는 방법을 정리했습니다.
글 읽기논문 스크리닝에 AI를 쓰는 법. 맡기는 것은 '순서', 정하는 것은 나
대량 논문의 1차 스크리닝에서 AI가 진가를 발휘하는 것은 선정·제외 결정이 아니라 '검토 순서의 정렬'입니다. 우선순위 매기기로서의 AI 활용, AI 점수와 사람 판정의 분리 기록, 팀 규칙과의 관계를 정리했습니다.
글 읽기전문(full-text) 검토 방법. 초록에 '안 적힌 것'을 확인하러 간다
전문 검토는 정독이 아니라 적격성 확인 작업입니다. 초록으로는 보이지 않는 대상의 세부 기준·중재 내용·결과 정의·데이터 중복을 본문·도표·보충 자료에서 확인하는 순서를 정리했습니다.
글 읽기논문 데이터 추출에 AI를 쓰는 법. 초안은 AI, 수치 검증은 원문으로
자료 추출은 요약 쓰기가 아니라, 미리 정한 항목을 모든 논문에서 같은 형식으로 뽑아내는 작업입니다. 추출표 설계, AI 초안, 단위·분모·방향의 원문 검증, 메타분석용 수치의 주의점을 정리했습니다.
글 읽기임상 의문을 논문 검색으로 잇는 법, PICO는 '검색 설계도'다
"이 치료, 정말 효과가 있을까?"라는 임상 의문은 그대로는 검색할 수 없습니다. 의문을 PICO(대상·중재·비교·결과)로 분해하고, 검색어로 변환하고, 찾은 논문을 가려내기까지의 흐름을 해설합니다.
글 읽기