RCT 이외 연구 보고 지침 — Ch.22.3

STARD · STROBE · PRISMA — 진단·관찰·메타의 표준

Schulz Ch.22.3 — RCT 이외의 연구 보고 지침. (1) STARD (진단 정확도), (2) STROBE (관찰 연구 — 코호트·환자대조·단면), (3) PRISMA (체계적 문헌고찰·메타분석), (4) EQUATOR Network 의 통합 hub, (5) 연구 유형별 적합한 지침 선택. Phase C 시리즈의 종합 결론.

Experimentation
Epidemiology
저자

Kwangmin Kim

공개

2026년 05월 08일

이 글은 Schulz Ch.22 시리즈의 마지막 글이자, Phase C — RCT 임상 핵심 시리즈 (42 편) 의 마지막 이다. RCT 이외 연구의 보고 지침을 다룬다.

1 진입 직관 — RCT 외의 연구도 표준 보고 필요

CONSORT 는 RCT 의 표준. 그러나 의학 연구는 RCT 만 있는 게 아니다.

임상 연구 분류:
   RCT
     ↓ CONSORT
   진단 정확도 시험
     ↓ STARD
   관찰 연구 (코호트·환자대조·단면)
     ↓ STROBE
   체계적 문헌고찰 / 메타분석
     ↓ PRISMA
   기타 (case report, qualitative 등)
     ↓ CARE, COREQ 등

EQUATOR Network: 모든 보고 지침의 통합 hub. https://www.equator-network.org

2 STARD (Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy)

2.1 적용 범위

진단 정확도 시험 — 새 진단 검사의 민감도·특이도·예측치 평가.

2.2 핵심 항목 (STARD 2015, 30 항목)

  • 적격 환자 선정·sampling
  • 진단 검사 protocol
  • Reference standard 명시 (gold standard 와 비교)
  • Blinding — 검사 시행자·평가자 분리
  • Flow diagram (환자 흐름)
  • 정확도 통계 (sensitivity, specificity, LR+, LR-)

2.3 사례

코로나 항원 검사 의 진단 정확도 시험. STARD 준수: 검사 protocol·gold standard (PCR)·blinded reading·수치 보고.

3 STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology)

3.1 적용 범위

관찰 연구 — 코호트, 환자-대조군, 단면 (cross-sectional). 무작위 배정 없음.

3.2 핵심 항목 (STROBE, 22 항목)

  • 연구 design 명시 (코호트·환자대조·단면)
  • Settingeligibility
  • Confounding 처리 (matching, stratification, adjustment)
  • Selection bias·Information bias 평가
  • Outcome 측정 timing
  • Loss to follow-up
  • 통계 분석 (multivariate adjustment 등)

3.3 변형

변형 적용
STROBE-ME 분자 역학
STROBE-RDS Respondent-driven sampling
RECORD Routine data 사용 연구 (보험 청구 등)

이전 글에서 자주 언급: Ch.4 (코호트), Ch.5 (환자대조), Ch.7 (관찰 역학 한계) 의 보고 표준.

4 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)

4.1 적용 범위

체계적 문헌 고찰·메타분석. 다수 시험의 통합 분석 보고 표준.

4.2 핵심 항목 (PRISMA 2020, 27 항목)

  • Protocol 등록 (PROSPERO 등)
  • 검색 strategy (database·terms)
  • Inclusion/exclusion 기준
  • Data extraction 방법
  • Risk of bias 평가 (각 시험의)
  • Synthesis 방법 (random-effects model 등)
  • Heterogeneity 평가 (I²)
  • Publication bias 평가 (funnel plot, Egger’s test)

4.3 Flow Diagram

PRISMA 도 Flow Diagram 가짐. 검색 → screening → eligibility → included.

Records identified through database (n = ...)
   ↓
Records after duplicates removed (n = ...)
   ↓
Records screened (n = ...)
   ↓ Excluded (n = ..., 사유)
Full-text articles assessed (n = ...)
   ↓ Excluded (n = ..., 사유)
Studies included in synthesis (n = ...)

4.4 PRISMA 2020 의 변화

변화 이유
27 항목 (이전 27) 정밀화
Living reviews 지원 빠른 업데이트
Equity 항목 Health disparities
AI tools 명시 Search 자동화

5 기타 보고 지침

지침 적용
CARE Case report
COREQ Qualitative research
AGREE Clinical practice guideline
TIDieR Intervention description
STARD-AI AI 진단 검사
TRIPOD Prediction model

6 EQUATOR Network — 통합 hub

https://www.equator-network.org

400+ 보고 지침 의 통합 데이터베이스. 연구 유형별 적합 지침 검색 가능.

7 연구 유형별 적합 지침

연구 유형 권장 지침
RCT CONSORT
진단 정확도 STARD
코호트 STROBE
환자-대조군 STROBE
단면 STROBE
메타분석 PRISMA
Case report CARE
Qualitative COREQ
AI 진단 STARD-AI
Prediction model TRIPOD

8 Phase C 시리즈의 종합 결론

42 편의 Phase C 시리즈가 다룬 RCT 의 모든 측면:

챕터 주제
Ch.10 모집 (Recruitment)
Ch.12 무작위 배정 순서
Ch.13 비맹검 시험의 추측 위험
Ch.14 Allocation Concealment
Ch.15 Exclusion · ITT
Ch.16 Blinding
Ch.17 Blinding Implementation
Ch.18 Surrogate · Composite
Ch.20 Multiplicity II (Subgroup · Interim)
Ch.21 Prospective Meta-Analysis
Ch.22 CONSORT 보고 지침

종합 메시지: RCT 의 신뢰성은 모든 단계의 적절성 + 적절한 보고 의 조합. 한 단계라도 부실하면 전체 무결성 위험.

Schulz 의 마지막 권고:

Researchers have a fiduciary responsibility to society. 좋은 시험 + 좋은 보고 = 환자의 더 나은 미래.”

9 IT / 디지털 실험 매핑 — 종합

역학 (RCT) IT (A/B Test)
CONSORT A/B test internal documentation standard
STARD ML 모델 평가 보고
STROBE 관찰 데이터 분석 보고
PRISMA Multi-experiment meta-analysis
Trial registration Pre-registered hypothesis
Funnel plot A/B test platform validation

IT 의 응용: 신생 분야 (AI, 추천 시스템) 도 재현 가능성 위기 직면. RCT 의 보고 표준 응용.

10 결론 — Phase C 시리즈의 한 줄 요약

RCT 는 임상 진실 의 도구. 그 도구의 모든 단계 가 적절해야 환자에게 진짜 가치 를 만든다.

Phase C 의 42 편은 RCT 의:

  1. 모집 (Ch.10) — 실험의 시작
  2. 무작위 배정 (Ch.12, 13) — 균형의 보장
  3. Concealment (Ch.14) — Selection bias 차단
  4. ITT (Ch.15) — Baseline 균형 보존
  5. Blinding (Ch.16, 17) — Ascertainment bias 차단
  6. Outcome 선택 (Ch.18) — 의미 있는 결과
  7. Multiplicity (Ch.20) — Type I error 통제
  8. PMA (Ch.21) — 다기관 협업
  9. CONSORT (Ch.22) — 적절한 보고

각 단계가 서로 의존. 한 단계의 부실이 전체 시험의 무결성 위협.

11 관련 주제

Phase C 모든 글

다른 카테고리 연결

  • Surveilance — FDA/EMA 규제 (placeholder)
  • Engineering — Experiment platform 의 CONSORT-like 보고

12 참고문헌

  • Schulz, K. F. & Grimes, D. A. (2019). Essential Concepts in Clinical Research (2nd ed.), Ch.22. Elsevier.
  • Bossuyt, P. M., Reitsma, J. B., Bruns, D. E., et al. (2015). STARD 2015. BMJ 351, h5527.
  • von Elm, E., Altman, D. G., Egger, M., et al. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement. Ann. Intern. Med. 147, 573-577.
  • Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement. BMJ 372, n71.
  • Equator Network. https://www.equator-network.org
  • Gagnier, J. J., Kienle, G., Altman, D. G., et al. (2013). The CARE guidelines: consensus-based clinical case reporting guideline development. Glob. Adv. Health Med. 2, 38-43.
  • Tong, A., Sainsbury, P., Craig, J. (2007). Consolidated criteria for reporting qualitative research (COREQ). Int. J. Qual. Health Care 19, 349-357.
  • Hoffmann, T. C., Glasziou, P. P., Boutron, I., et al. (2014). TIDieR. BMJ 348, g1687.
  • Moons, K. G., Altman, D. G., Reitsma, J. B., et al. (2015). TRIPOD. Ann. Intern. Med. 162, W1-W73.

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