PRISMA 2020 준수
AI 보조 스크리닝을 통한 투명한 체계적 문헌고찰 보고
PRISMA 2020이란?
PRISMA 2020(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 성명서는 체계적 문헌고찰 보고를 위한 근거 기반 최소 항목 세트를 제공합니다.
- 투명한 보고를 위한 27개 항목 체크리스트
- 연구 선택 과정을 위한 흐름도
- 근거 기반 보고 지침
- 체계적 문헌고찰의 국제 표준
PRISMA 2020 준수
I-카테고리 파이프라인은 전체 체계적 문헌고찰 파이프라인에서 PRISMA 2020 지침을 구현하여 방법론적 엄격성과 투명한 보고를 보장합니다.
1. 식별 (Identification)
데이터베이스 및 등록부에서 식별된 레코드
- ▸데이터베이스에서 가져온 레코드 (Semantic Scholar, OpenAlex, arXiv): n = X
- ▸기타 출처의 레코드 (수동 검색, 인용): n = X
- ▸중복 제거 전 총 레코드: n = X
메타데이터 로깅을 통한 자동 API 기반 검색
2. 스크리닝 (Screening)
중복 제거, 관련성 스크리닝
- ▸중복 제거 (DOI, arXiv ID, 제목 유사도 기준): n = X
- ▸AI 보조 기준을 사용한 스크리닝 레코드: n = X
- ▸사유 문서화와 함께 제외된 레코드: n = X
인간 검증을 통한 AI-PRISMA 6차원 스크리닝
3. 적격성 (Eligibility)
전문 논문의 적격성 평가
- ▸검색 대상 보고서: n = X
- ▸검색되지 않은 보고서 (PDF 없음): n = X
- ▸적격성 평가 보고서: n = X
- ▸사유와 함께 제외된 보고서: n = X
재시도 로직 및 오류 추적을 통한 자동 PDF 다운로드
4. 포함 (Inclusion)
최종 종합에 포함된 연구
- ▸체계적 문헌고찰에 포함된 연구: n = X
- ▸포함된 연구의 보고서: n = X
- ▸RAG 쿼리 시스템에서 사용 가능한 연구: n = X
전문 색인을 통한 벡터 데이터베이스 구축
AI-PRISMA 6차원 스크리닝
파이프라인은 체계적 스크리닝을 위해 6차원 관련성 점수 시스템을 사용하며, AI 효율성과 인간 감독을 결합합니다.
1. 인구 관련성 (Population Relevance)
연구가 대상 인구에 초점을 맞추고 있는가?
이진 (예/아니오) 또는 리커트 척도 (1-5)2. 개입/노출 일치 (Intervention/Exposure Match)
개입 또는 노출이 포함 기준과 일치하는가?
키워드 매칭을 통한 이진 또는 리커트3. 결과 정렬 (Outcome Alignment)
측정된 결과가 연구 질문과 관련이 있는가?
결과 검증을 통한 이진 또는 리커트4. 연구 설계 적합성 (Study Design Fit)
연구 설계가 방법론적 요구 사항을 충족하는가?
범주형 (RCT, 준실험, 관찰 등)5. 기간 준수 (Time Period Compliance)
출판 날짜가 지정된 범위 내에 있는가?
이진 (범위 내/범위 외)6. 언어/접근 기준 (Language/Access Criteria)
연구가 허용 가능한 언어이며 전문이 제공되는가?
이진 (접근 가능/접근 불가능)지식 저장소 모드
50% 관련성 임계값 (광범위한 커버리지를 위한 포괄적)
체계적 문헌고찰 모드
90% 관련성 임계값 (근거 종합을 위한 엄격)
PRISMA 흐름도 생성
파이프라인은 스크리닝 데이터에서 PRISMA 2020 준수 흐름도를 자동으로 생성합니다.
- `screening_results.csv`에서 자동 생성
- 내보내기 형식: PNG, SVG, PDF
- 사용자 정의 가능한 레이블 및 색상
- 개수와 함께 제외 사유 포함
- 타임스탬프가 있는 버전 제어
python scripts/07_generate_prisma.py --project projects/2025-01-15_MyProjectPRISMA 2020 체크리스트 범위
파이프라인은 자동화된 워크플로우를 통해 주요 PRISMA 체크리스트 항목을 다룹니다:
적격성 기준
config.yaml에 정의, 스크리닝에서 시행
정보 출처
database_strategy.md에 문서화
검색 전략
query_log.json에 부울 쿼리 로깅
선택 프로세스
감사 추적을 통한 AI-PRISMA 6-D 스크리닝
비뚤림 위험
Agent B2 (근거 품질 평가자)와의 선택적 통합
종합 결과
인용 추적을 통한 RAG 쿼리 시스템
흐름도
자동 생성된 PRISMA 2020 다이어그램