메타분석 AI·통계 도구: 데이터에서 재현 가능한 결과까지

질문, 설계, 결과, 비교, 시점을 정한 뒤 효과크기와 필요한 데이터를 선택합니다. 개념은 메타분석의 원리와 해석를 참고하세요. 소프트웨어를 예정 분석에 맞춥니다.

통합 절차는 추출·분석·그림·작성을 화면에서 연결하고 스크립트는 코드와 인자를 확인·재사용하기 쉽습니다. 모두 실제 설계에 적합해야 합니다. 메타분석 지원이라는 문구만으로 상관된 효과, 군집, 다중군 연구 지원을 판단할 수 없습니다.

아래 네 단계로 작업을 나누세요. 추출값이 맞아도 변환과 모델이 적절한지는 별개입니다. 선별·추출이 끝나지 않았다면 체계적 문헌고찰 도구 가이드를 참고하세요.

제품 정보는 2026년 10월 18일 확인한 공급사 문서에 근거하며 발행사 Gatsbi에도 같은 기준을 적용합니다. 정확도 실험이 아닙니다. 코드 도우미는 평가할 범주이지 특정 제품을 시험한 행이 아닙니다.

RevMan과 metafor는 고찰 분석·통계 소프트웨어로 AI와 함께 쓴다고 생성형 AI가 되지는 않습니다. 추출 표를 만드는 도구도 완전한 통계 엔진과 다릅니다. 누가 효과크기와 모델을 계산하는지 명확히 하세요.

필요한 효과크기, 설계, 추정법, 구간 방법을 정하고 해당 버전 문서와 작은 예제로 확인합니다. 개요에서 확인되지 않은 기능과 출력은 지원 여부를 추정하지 않고 미확인으로 둡니다.

연구, 보고서, 분석에 별도 ID를 부여하고 원값, 검증값, 변환을 보존합니다. 고찰에는 적격이어도 특정 결과나 시점의 계산 데이터가 부족할 수 있으므로 판단을 분리합니다.

가상 분석 MD_12W는 12주 연속 점수의 중재군−대조군 평균차이며 낮을수록 좋은 방향입니다. A는 추출 가이드와 같은 보고서이고 B는 시점 불일치, C는 SD 누락 사례입니다. 실제 연구 결과나 제품 출력이 아닙니다.

A는 예시 계산 필드를 갖춥니다. B의 6주 평균을 12주로 바꾸지 않습니다. C는 자료 요청, 근거 있는 도출, 적절한 사전 지정 방법, 해당 정량 합성에서 제외 중 선택을 기록합니다. 고찰에서 연구를 자동 제외하는 뜻은 아닙니다.

• 정체성과 범위: study_id, report_id, analysis_id, arm, outcome, timepoint_weeks, statistic, unit.

• 값과 출처: original_value, checked_value, n, source_location, transformation, missing_reason. 누락 SD를 0으로 채우지 않음.

• 판단: verification_status, include_in_analysis, 이유와 확인자. include_in_review는 별도로 유지.

최종값인지 기저치 대비 변화인지, 군 순서가 맞는지, SD·표준오차·신뢰구간을 구분했는지 확인합니다. 방법은 Cochrane 효과크기 지침, 구현은 소프트웨어 문서를 참고하세요.

가상 A를 독립 계산하면 12주 중재−대조는 12−15=−3점이며 순서를 바꾸면 +3입니다. 해석 전에 스크립트나 화면이 예정한 순서를 유지하는지 확인합니다.

코드에서는 인자, 필드 대응, 결측 처리, 패키지, 실행 버전을 확인합니다. 화면에서는 입력·설정·출력과 확인 가능한 버전을 보존합니다. 필요한 추정법이나 구간 설정이 안 보이면 한계를 기록하고 확인하세요.

짝지은 자료, 군집, 반복 측정, 다중군 설계에는 다른 불확실성·모델 처리가 필요할 수 있습니다. 여기서는 뺄셈만 확인하며 통합 모델을 선택하거나 구간 계산을 검증하지 않습니다.

검증 데이터와 예정 분석에 맞춰 연구·참여자 수, 방향, 구간, 가중치, 라벨을 확인합니다. 이상을 먼저 조사하고 결과 문단을 작성하세요.

이 장부에서 A만 지정 계산의 예시 필드를 갖춥니다. B는 시점이 다르고 C는 SD가 없어 세 연구의 통합 추정값을 만들 수 없습니다. 프로그램이 만들었다면 포함 규칙과 결측 처리를 추적합니다.

I² 기준값만으로 모델을 선택하지 말고, 비유의 결과를 효과 없음의 증명으로 보지 마세요. 개념은 메타분석의 원리와 해석, 방법은 Cochrane 분석 지침를 참고하세요. 통합 계산이 맞지 않으면 근거 합성과 인계 가이드에서 출력과 인계를 정합니다.

• 모든 입력 행이 예정 결과·비교·추적 시점에 대응함.

• 같은 참여자의 여러 보고서·효과를 독립으로 잘못 취급하지 않음.

• 변환, 결측 결정, 민감도 분석을 영향을 받는 결과와 연결함.

• 원고 수치·라벨이 저장 출력과 일치하고 불확실성·한계를 유지함.

동료가 허용된 출처에서 보고 결과까지 추적할 수 있어야 합니다. 표는 복사해 적용할 구조이며 모든 후보가 모든 항목을 내보낸다는 뜻은 아닙니다. 원본 출력, 검증 데이터, 분석 입력을 나눠 보존하세요.

Gatsbi는 검증한 필드와 명확한 분석으로 시작해 출력을 검토·수정하고 제품 문서에 설명된 원자료·주요 결과를 내보내 표와 대조하는 시험을 할 수 있습니다. 출처 대응, 전체 모델 설정, 코드, 고정 환경은 확인 대상입니다. 보고서나 그림만으로 재현성을 보장하지 않습니다.

코드는 다른 분석자가 재실행하고 화면 작업은 설정을 재구성해 가능한 핵심 값을 독립 계산합니다. 서비스 버전 미확인 등 재현 한계를 남깁니다. 수정은 이유를 붙인 새 버전으로 만들고 최종 원고와 대조하세요.