체계적인 문헌 리뷰 작성: 단계별 완벽 가이드
복잡한 문헌 리뷰를 관리 가능한 단계로 전환하세요!
체계적인 문헌 리뷰(SLR)를 작성하는 것은 단순히 기사를 요약하는 것이 아니라, 특정 질문에 대한 가장 좋은 연구를 수집하고 종합하기 위해 명확하고 구조화된 프로세스를 따르는 것입니다.
전통적인 리뷰와 달리, SLR은 투명하고, 재현 가능하며, 포괄적으로 설계되었습니다. 연구 질문을 공식화하는 것부터 데이터를 추출하고 분석하는 것까지 모든 단계를 신중하게 계획하는 것이 포함됩니다.
이 가이드에서는 핵심 단계에 대해 안내합니다:
연구 질문 정의하기
리뷰 프로토콜 작성하기
철저한 문헌 검색 수행하기
연구 품질 평가하기
결과 종합 및 보고하기
마지막에는 방법론적으로 견고하고 신뢰할 수 있는 SLR을 자신 있게 수행하기 위한 완전한 프레임워크가 마련됩니다. 시작해 보겠습니다.
연구 질문 정의
모든 강력한 체계적 리뷰는 잘 정의된 질문에서 시작됩니다. 이는 귀하의 전체 리뷰 방향을 결정하며, 어떤 연구를 검색할지에서부터 결과를 해석하는 방법까지 포함됩니다.
PICO(인구, 중재, 비교, 결과) 또는 SPIDER(샘플, 관심 현상, 설계, 평가, 연구 유형)와 같은 프레임워크를 사용하여 질문에 구조를 제공하십시오.
예시(PICO):
마인드풀니스 기반 치료(중재)는 성인(인구)에서 불안(결과)을 줄이는 데 전통적인 인지 행동 치료(비교)와 어떻게 비교됩니까?
집중된 질문은 귀하의 리뷰가 목표 지향적이고, 관련성이 있으며, 방법론적으로 견고하다는 것을 보장합니다.
프로토콜 개발하기
프로토콜은 귀하의 SLR 청사진이라고 생각하십시오. 그것은 귀하가 리뷰를 수행하는 방법을 정확히 설명하여 편향 또는 일관성의 위험을 줄입니다.
귀하의 프로토콜은 다음을 포함해야 합니다:
연구 질문 및 목표
포함 및 제외 기준
데이터베이스 및 검색 전략
스크리닝 프로세스
데이터 추출 및 종합 방법
프로 팁: PROSPERO와 같은 플랫폼에 귀하의 프로토콜을 사전 등록하여 투명성과 학문적 신뢰성을 증진하십시오.
포괄적인 문헌 검색 수행하기
이 단계는 범위와 정확성에 관한 것입니다.
관련 연구를 포착하기 위해 여러 데이터베이스(PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar)를 검색하십시오. 불리언 연산자(AND, OR, NOT), MeSH 용어 및 필터를 사용하여 결과를 정교화하십시오.
예제 검색 쿼리:
(“신체 활동” OR “운동”) AND (“정신 건강” OR “우울증”) AND (“청소년” OR “10대”)
귀하의 리뷰가 다른 사람에 의해 재현될 수 있도록 모든 단계, 사용한 데이터베이스, 날짜 범위 및 검색 문자열을 문서화하십시오.
적격 기준에 따라 연구 선택하기
객관성을 유지하기 위해 미리 정의된 포함 및 제외 기준을 사용하십시오.
두 단계를 걸쳐 스크리닝을 수행하십시오:
제목 및 초록 스크리닝
전체 텍스트 검토
PRISMA 흐름도를 사용하여 각 단계에서 포함된 연구 수와 제외된 연구 수를 시각적으로 추적하십시오.
예제 기준:
포함: 2013–2023년의 동료 심사를 받은 기사, 영어, 무작위 대조 시험
제외: 사설, 의견 기사, 비인간 연구
이 단계는 귀하의 최종 연구 풀의 관련성과 품질을 보장합니다.
포함된 연구의 품질 평가하기
모든 연구가 동일하게 생성되는 것은 아니며, 품질 평가를 통해 강력한 증거와 약한 발견을 걸러낼 수 있습니다.
다음과 같은 도구를 사용하십시오:
코크랜 편향 위험 도구 (무작위 대조 시험용)
뉴캐슬-오타와 척도 (관찰 연구용)
CASP 체크리스트 (정성적 및 정량적 연구용)
각 도구는 설계, 샘플링, 분석 및 보고에서 편향을 확인합니다. 연구의 위험 수준(낮음, 중간, 높음)에 따라 등급을 매기고 약한 연구는 주의해서 해석하십시오.
예제 품질 체크리스트 항목:
연구 유형
무작위화 방법
눈가림
탈락률
결과 측정의 명확성
관련 데이터 추출하기
이 단계는 필수 연구 세부 정보를 체계적으로 캡처하는 것입니다.
다음과 같은 내용을 포함하는 구조화된 데이터 추출 양식 또는 스프레드시트를 사용하십시오:
연구 제목 및 연도
저자 및 소속
표본 크기 및 인구 통계
중재 또는 노출 세부정보
측정된 결과
주요 발견 또는 효과 크기
Covidence 또는 RevMan과 같은 도구는 추출을 더 빠르고 체계적으로 만들 수 있습니다.
발견 분석 및 종합하기
데이터가 수집되면 이제 모든 것을 이해할 때입니다.
다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
정성적 리뷰를 위한 서사적 종합—연구 전반의 패턴과 주제 식별하기
정량적 리뷰를 위한 메타 분석 실시—결과 통계적으로 결합하기
다음에 집중하십시오:
결과 비교
모순 강조하기
연구 품질에 따라 결과의 중요성 평가하기
예시(서사적 종합):
여러 연구는 마인드풀니스 중재가 청소년의 불안을 줄이는 데 효과적이라고 밝혔지만, 효과의 크기는 중재의 길이와 전달 형식에 따라 다르게 나타났습니다.
리뷰 보고하기
좋은 연구는 단순히 작업을 수행하는 것이 아니라, 이를 명확하게 제시하는 것입니다.
모든 체계적 리뷰의 주요 요소를 포함하는 PRISMA 보고 지침을 따르십시오.
귀하의 논문을 다음과 같은 구조로 구성하십시오:
서론 – 연구 갭 정의하기
방법 – 검색 전략, 기준 및 도구 자세히 설명하기
결과 – 연구 결과 및 PRISMA 흐름도 제시하기
토론 – 결과 해석, 한계 및 시사점
결론 – 주요 사항 요약하기
다음 사항을 포함하는 것을 잊지 마십시오:
검색 전략 부록
포함/제외된 연구 수를 보여주는 명확한 PRISMA 다이어그램
리뷰를 필요에 따라 업데이트하기
체계적 리뷰는 새로운 연구가 등장함에 따라 최신 상태를 유지해야 합니다. 빠르게 변화하는 분야에서는 업데이트를 위한 명확한 일정을 설정하십시오.
데이터베이스 알림 또는 AI 모니터링 시스템과 같은 도구를 사용하여 새로운 연구를 자동으로 추적하십시오. 이를 통해 처음부터 시작하지 않고도 관련 연구를 발견할 수 있습니다.
예를 들어, 2020년의 리뷰는 주요 새로운 발견을 포함하기 위해 2022년 리뷰 일정을 설정할 수 있습니다.
AI로 문헌 리뷰 간소화하기
체계적인 문헌 리뷰를 작성하는 것은 질문 정의부터 최종 결과 종합까지 구조, 일관성 및 세부 사항에 대한 주의가 필요합니다.
시간을 절약하고 조직적으로 유지하려면 Jenni AI와 같은 도구가 리뷰의 구조를 잡고, 인용을 관리하고, 결과를 쉽게 요약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
오늘 Jenni AI 사용해 보기로 귀하의 리뷰 프로세스를 더욱 원활하게 하고 효율적으로 만드세요!