레지스트리 · 실사용데이터(RWD) 연구
공개 데이터베이스로 논문이 되는 연구를 설계합니다
국내 연구자들은 이미 대규모 공개·레지스트리 데이터에 접근할 수 있지만, 이를 게재 가능한 연구로 바꿀 시간과 방법론적 지원이 부족한 경우가 많습니다. Editverse는 연구 질문 설정부터 연구 설계, 자료 추출, 통계 분석, 원고 작성까지 전 과정을 함께 진행합니다.
지원하는 연구 유형
연구 질문의 첫 초안부터 투고 원고까지 함께 진행합니다.
후향적 코호트·단면 연구 설계
연구 질문 구체화, 포함·제외 기준 설정, 변수 정의, 보정 대상 교란변수 선정까지 설계 단계를 정리합니다.
멘델 무작위화(Mendelian randomization)
도구변수 선정, 2-표본 MR, 다면발현 민감도 분석(MR-Egger, weighted median)을 수행하고 STROBE-MR 기준으로 보고합니다.
공개 데이터베이스 자료 추출
공개 데이터셋에서 자료를 추출·정제하고 분석 코호트를 구축하며, 변수 정의를 함께 문서화합니다.
통계 분석 및 재분석
모형 설정, 생존분석, 성향점수 방법을 적용하며, 이미 보유한 데이터의 독립적 재분석도 수행합니다.
원고 작성 및 투고 지원
원고 작성, 표·그림 구성, 보고 기준 준수 점검, 저널 선정, 심사 의견 답변까지 지원합니다.
다루는 데이터베이스
국내 데이터베이스
국민건강보험공단(NHIS) 표본코호트, 건강보험심사평가원(HIRA), 국민건강영양조사(KNHANES), 질병관리청 지역사회건강조사.
해외 데이터베이스
NHANES, SEER, MIMIC, UK Biobank 요약통계, GWAS 요약통계(멘델 무작위화용), NTDB/TQP.
데이터 접근 승인, IRB 심의, 이용료는 연구자 본인의 책임이며 데이터베이스마다 조건이 다릅니다. 저희는 신청 준비와 분석을 지원할 뿐, 데이터 자체를 제공하지 않습니다.
따르는 보고 기준
보고 기준은 연구 설계에 맞춰 처음부터 선택합니다.
STROBE
관찰연구용 기준으로, 레지스트리·청구자료 기반 코호트·환자대조군·단면 연구에 적용합니다.
STROBE-MR
멘델 무작위화 연구용 기준으로, 도구변수 근거와 가정 검토, 민감도 분석을 빠짐없이 보고합니다.
RECORD
일상적으로 수집된 보건의료 자료 연구용 기준으로, 원자료에서 코호트를 어떻게 도출했는지와 코드 정의를 명시합니다.
문서화와 재현 가능성
분석 코드와 변수 정의를 문서화하여, 심사자가 수치의 산출 과정을 물었을 때 재현하고 설명할 수 있도록 합니다.
자주 묻는 질문
연구 질문만 있어도 시작할 수 있습니다
연구 질문과 활용하려는 데이터셋을 보내주시면, 착수 전에 실현 가능성에 대한 서면 의견과 견적을 드립니다.