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PROBAST: A Tool to Assess Risk of Bias and Applicability of Prediction Model Studies: Explanation and Elaboration
Karel G.M. Moons, Robert Wolff, Richard D Riley 외 · Annals of Internal Medicine · 2018년 · 조회 12
왜 이 논문인가 — 선정 기준
RESEARCH PAPER · 후속 연구설계에 활용하기 좋은 논문 — 척도·모형·프레임워크류, 피인용 다수
2018-12 발표 · 피인용 1,720회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 참고문헌 202개
RESEARCH PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2018년 발표 이후 1,720회의 피인용으로 분야 평균 대비 매우 높은 인용 영향력을 보여 후속 연구 설계에 큰 활용 가치를 지니기 때문이다.
논문 요약
이 논문은 예측모델 연구의 편향 위험과 적용 가능성을 평가하기 위한 도구인 PROBAST를 개발하고 상세히 설명한다. 기존 체계적 리뷰에서 직면하는 모델 선택·평가 문제를 해결하기 위해 도구의 항목과 평가 절차를 제시한다. PROBAST는 모델 개발·검증 연구에 대한 객관적인 위험도 및 적용성 평가를 가능하게 하여, 향후 정책·지침 수립에 활용될 수 있다.
후속 연구설계에 활용하기
PROBAST의 각 평가 항목을 변수화하여 예측모델 연구의 위험 편향 점수를 측정하고, 이를 서브그룹 분석이나 메타‑분석의 품질 조절 변수로 활용할 수 있다.
핵심어
PROBAST편향 위험예측 모델체계적 리뷰
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다.
SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.