STREGA 체크리스트: 실제 공개 접근 유전적 연관성 연구에 적용된 22개 항목

게재 2026 년 11 월 1 일

STREGA 체크리스트 는 유전적 연관성 연구 보고 지침입니다. 이 이름은 STrengthening the REporting of Genetic Association studies(유전적 연관성 연구 보고 강화)의 약자로, Little과 동료들이 2009년에 STROBE 성명서 ^[1] 를 확장하여 발표했습니다 . STROBE는 22개 항목으로 구성되어 있으며, STREGA는 이 중 12개 항목에 유전학 관련 내용을 추가했습니다 ^[1] . 추가된 내용은 유전자형 오류, 인구 계층화, 하디-와인버그 평형, 검사 가능한 변이체의 수가 많은 경우 등 다른 관찰 연구 설계에서는 드물게 발생하는 문제들을 다룹니다.

대부분의 가이드는 항목 나열에만 그칩니다. 이 가이드는 그보다 더 나아갑니다. 체크리스트 자체 외에도, 우리는 STREGA의 모든 항목을 2026년 Hormones 저널에 게재된 실제 공개 액세스 사례 대조 연구에 적용했으며, 해당 연구는 STREGA를 준수했다고 명시하고 있으며, 각 판결 옆에는 논문 섹션이 있습니다 ^[2] . 필요성은 문서화되어 있습니다. Nedovic와 동료들은 160개의 유전학 및 유전학 저널을 조사한 결과 29개(18.1%)만이 저자 지침에 STREGA를 언급했으며, 체크리스트를 지지하는 저널에서 체크리스트 준수율이 훨씬 더 높다는 것을 발견했습니다 ^[3].

STREGA 체크리스트란 무엇이며 STROBE와 어떤 관련이 있을까요?

STREGA는 관찰 연구를 위한 STROBE 가이드라인의 유전학적 대응물이며, STROBE 가이드 에서 자세히 설명합니다. 다학제 그룹은 문헌 검토, 워크숍 발표 및 토론, 반복적인 전자 통신을 통해 이를 구축했습니다. 2006년 6월 오타와에서 열린 워크숍에는 74명의 초청자 중 33명이 참석했으며, 여기에는 역학자, 유전학자, 통계학자, 저널 편집자 및 대학원생이 포함 되었습니다 ^[1] . 이 성명서는 2009년에 여러 저널에 게재되었으며, PLoS Medicine 버전은 Creative Commons CC0 라이선스로 배포되어 자유롭게 재사용할 수 있습니다 ^[1].

저자들은 자신들의 권고사항이 특정 연구 설계나 방법을 지지하거나 반대하려는 의도가 아니라고 말합니다. 목표는 수행된 내용과 발견된 내용을 투명하고 완전하게 보고하는 것입니다 ^[1] . 따라서 이러한 종류의 체크리스트는 독자가 정보를 찾을 수 있는지 여부를 기록하는 것이지 연구의 질을 평가하는 것은 아닙니다. 이 체크리스트가 목표로 하는 보고 격차는 일찍부터 드러났습니다. 저자들은 2001년부터 2003년까지 발표된 315개의 유전적 연관성 연구를 무작위로 표본 추출하여 평가한 결과, 일부 연구에서만 유전자형 검증 방법을 설명했다는 점을 인용합니다 ^[1].

STREGA 체크리스트 항목 (원고 섹션별)

표 1은 22개 항목을 의역하고 STREGA가 각 항목에 추가하는 내용을 원고의 답변이 속한 섹션별로 그룹화하여 보여줍니다. 이 표현은 저희가 만든 것이며 원문은 공개 액세스 논문 ^[1] 의 표 1에 있습니다 . 저희가 계산한 바에 따르면 추가된 내용은 12개 항목에 걸쳐 18줄에 달하며, 통계 방법인 12번 항목에 가장 많은 내용이 추가되었습니다.

표 1. Little et al., 2009(CC0)에서 발췌하여 재구성한 22개의 STROBE 항목과 STREGA 추가 항목.

그림 1은 동일한 구조를 한눈에 보여줍니다. 22개의 항목 중 12개에는 유전학적 추가 내용이 포함되어 있으며, 이들은 실험실, 통계 및 참가자 수와 관련된 내용이 있는 방법 및 결과 섹션에 집중되어 있습니다. 서론 및 토론 항목은 3번 항목을 제외하고는 STROBE 형식의 표현을 그대로 유지합니다.

STREGA가 목표로 하는 5가지 유전적 문제

STREGA 저자는 유전적 연관성 연구에 특화되거나 특히 관련 있는 5가지 특별 관심 영역을 구분합니다 ^[1] . 표 2는 각 영역과 이를 다루는 항목 및 중요한 이유를 설명합니다.

표 2. STREGA에서 특별히 관심을 갖는 다섯 가지 주요 분야(Little et al., 2009에서 발췌 및 재구성).

저자들은 참가자 선정, 유전자 및 변이체 선택의 근거, 양적 형질 연구에서의 치료 효과, 통계적 방법, 관련성, 기술 및 결과 데이터 보고, 그리고 검사 데이터 양 등 7가지 추가적인 문제를 제시합니다 ^[1] . 이 중 마지막 문제는 게놈 전체 연구에서 가장 중요한데, 수십만 개의 변이체를 검색하는 경우 단순히 우연에 의해서도 많은 위양성 오즈비가 발생할 수 있기 때문입니다. 유전체학에서의 통계적 방법 가이드에서는 검정 측면을 다루고 있으며, 카이제곱 검정 가이드에서는 유전자형 빈도를 비교하고 평형 이탈 여부를 확인하는 검정 방법을 보여줍니다.

STREGA 체크리스트, STROBE 및 STROBE-MR 중 선택하기

코호트, 사례-대조군 또는 횡단면 설계에서 유전적 변이와 특성 또는 질병 간의 연관성을 보고하는 논문의 경우, 변이가 후보로 선택되었는지 또는 게놈 전체에서 스캔되었는지 여부와 관계없이 STREGA 체크리스트를 사용하십시오. STREGA 표에는 STROBE 용어가 포함되어 있으므로 하나의 표로 두 가지 모두를 다룰 수 있습니다. 멘델 무작위화 논문은 유전적 변이를 인과 효과를 추정하는 도구로 취급하기 때문에 다르며, 자체적인 20개 항목 지침인 STROBE-MR ^[5] 을 가지고 있습니다 . 본 가이드의 STROBE-MR 예시에서는 실제 연구를 항목별로 평가하는 방식을 동일하게 적용합니다 .

방법론 자체에 대해서는 멘델 무작위화 에 대한 설명 자료부터 시작하시고, F-통계량 이 약한 도구를 어떻게 식별하는지, 다면 발현 가이드 에서 네 가지 추정량 각각이 어떤 문제를 방지하는지 , 그리고 검정력 계산이 왜 논문 심사 거부의 주요 요인이 되는지에 대한 내용을 읽어보세요. 어떤 가이드라인이 연구 설계에 적합한지 확실하지 않다면, 제목에 명시된 연구 설계를 기준으로 삼으세요. 유전적 연관성 연구에는 STREGA 가이드라인을, 멘델 무작위화 연구에는 STROBE-MR 가이드라인을 사용하세요. 유전적 연관성 연구를 통합하는 심사자는 사례-대조군 연구를 뉴캐슬-오타와 척도(Newcastle-Ottawa Scale)로 평가할 수도 있는데, 이는 연구 보고 가이드라인이 아니라 연구의 질을 평가하는 도구이므로 두 가지는 서로 다른 질문에 대한 답을 제시합니다.

우리가 평가한 오픈 액세스 사례

우리가 점수를 매긴 기사

우리는 2026년 Hormones에 발표된 Kalesis와 동료들의 사례-대조군 설계에 따른 비만의 유전적 배경에 관한 논문 ^[2]을 선택했습니다 . 이 논문은 2025년 10월 7일에 접수되어 2026년 4월 24일에 게재 승인되었고 2026년 6월 2일에 온라인으로 출판되었습니다. 초록에는 "본 연구는 STREGA 가이드라인에 따라 수행 및 보고되었습니다."라고 명시되어 있으며, 논문은 가이드라인에 대한 참고 문헌으로 Little과 동료들의 논문을 인용하고 있습니다. 이 연구는 비만인 그리스 성인 257명(제2형 당뇨병이 없는 136명과 있는 121명)을 대상으로 TCF7L2 rs7903146, FTO rs9939609, PPARG rs1801282의 세 가지 변이를 비교하고, 비당뇨병 그룹 내에서 HbA1c 분석을 추가했습니다.

해당 논문의 라이선스는 CC BY 4.0이며, 세 개의 독립적인 기록이 이를 뒷받침합니다. Crossref의 해당 버전 라이선스 기록에는 2026년 6월 2일 시작일의 Creative Commons Attribution 4.0 URL이 표시되어 있고, Europe PMC의 라이선스 필드에는 "cc by"로 표시되어 있으며, 논문 XML(JATS) 내의 라이선스 설명에는 Creative Commons Attribution 4.0 International License가 명시되어 있습니다. PMC 오픈 데이터 기록에도 라이선스는 CC BY로, 논문은 철회되지 않은 것으로 나와 있습니다. PMC 사본이 출판사 버전과 다를 수 있으므로, PMC 오픈 데이터에 저장된 저널 자체 레이아웃과 527~533페이지가 포함된 PDF 파일과 XML 본문 텍스트를 비교한 결과, 방법, 결과 또는 토론 부분의 내용에서 차이점을 발견하지 못했습니다. 아래의 페이지 포인터는 해당 PDF 파일을 가리킵니다.

논문 파일(텍스트, 그림, XML, PDF)에서 STREGA 체크리스트가 완성된 것을 찾지 못했습니다. 유일한 그림은 오즈비의 포레스트 플롯이므로 그림은 재현하지 않고 표는 저희가 직접 요약했습니다.

점수 계산 방법

STREGA 표는 22개 항목으로 구성되어 있으며, 일부 항목은 알파벳으로 구분되어 있어 총 49개 행에 점수를 매겼습니다. 각 행에는 해당 기사의 섹션 또는 페이지 번호가 표시되어 있습니다. STREGA에서 STROBE에 추가하는 행에는 태그가 지정됩니다. 각 행에는 다섯 가지 평가 기준 중 하나가 적용됩니다. '보고됨' 은 정보가 명확하고 충분히 제시되었음을 의미합니다. '부분적으로 보고됨' 은 정보의 일부가 제시되었거나, 제시되었지만 일관성이 없음을 의미합니다 . '보고되지 않음' 은 해당 정보가 없음을 의미합니다. '해당 없음' 은 해당 행이 기준에 부합하지 않으며 그 이유를 명시함을 의미합니다. '판단 필요' 는 일반적인 독자가 어느 쪽으로든 평가할 수 있는 경우이며, 저희의 해석을 설명합니다.

두 가지 주의 사항이 있습니다. 첫째, STREGA는 보고 지침이므로 '보고되지 않음'으로 표시된 항목은 해당 논문에서 정보를 찾을 수 없었음을 의미하며, 저자가 다른 곳에 해당 정보를 보관하고 있을 수 있습니다. 둘째, 저희는 출판된 논문에 나와 있는 내용만 평가합니다. 인용문은 원문 그대로, 25단어 이내로 작성하고, 조판된 PDF 파일과 대조하여 확인합니다.

STREGA 체크리스트를 예시에 항목별로 적용한 결과

표 3. STREGA를 Kalesis et al., Hormones 2026 (CC BY 4.0)에 적용한 결과. 세 번째 열의 페이지 번호와 표 참조는 Hormones 2026, 25권 2호, 527~533페이지에 실린 논문을 가리킵니다.

예시의 집계와 숫자가 보여주는 것

총 49개 행에 걸쳐 보고됨 17개, 부분 보고됨 15개, 보고되지 않음 5개, 해당 없음 6개, 판단 필요 6개입니다. STREGA에서 추가하는 18개 행 중 6개는 보고됨, 4개는 부분 보고됨, 3개는 보고되지 않음, 2개는 해당 없음, 3개는 판단 필요입니다. 이 수치는 해당 논문 하나에 대한 것이며 품질 점수를 나타내는 것은 아니므로, 다른 검토자가 판단 필요 행의 순위를 변경할 수도 있습니다.

이 연구의 강점은 실험실 연구와 결과에 대한 완벽한 보고에 있습니다. 논문은 유전자형 분석 시스템과 실험실을 명시하고, 100% 판정률과 100% 중복 일치율을 제시하며, 모든 변이에 대한 정확한 하디-와인버그 평형 검정 결과를 보고하고, 모든 변이와 모든 유전 모델을 제시합니다. 반면, STREGA 연구가 가장 구체적인 부분, 즉 연구 규모, 다중 비교, 유전적 관련성, 인구 구조, 그리고 유전자형 분석 전 단계 계산에 대한 정보는 부족합니다.

우리가 확인한 산수

인쇄된 표에서 대조군과 환자군의 유전자형 개수를 그대로 사용하여 주요 수치를 다시 계산했습니다. 아래 표 4는 인쇄된 값과 저희 결과를 나란히 보여줍니다. 핵심 결과는 거의 일치하지만 한 곳에서 차이가 납니다.

표 4. 예시의 숫자는 인쇄된 표에서 다시 계산한 것입니다. 계산 과정은 저희가 직접 했습니다.

논문의 표 5 결과에는 주의가 필요합니다. 인쇄된 수치는 인쇄된 p값과 일치하므로, 불일치는 열 제목 또는 세 가지 변이 중 두 가지 변이의 수치에 있는 것으로 보입니다. 257명의 모든 참가자에 대해 유전자형 분석이 완료되었으므로, 동일한 사람들이 각 변이에 대해 동일한 두 HbA1c 그룹을 구성해야 하며, 논문만으로는 어떤 수치를 의미하는지 알 수 없습니다. 이는 방법론적 오류가 아니라 조정이 필요한 부분으로 지적합니다.

독자가 알아차릴 수 있는 불일치 사항

• 논문 표 4의 주석 열에는 TCF7L2 열성, FTO 우성 및 PPARG 열성 행 세 개가 "기본 모델; 조정되지 않음"으로 표시되어 있지만, 각주에는 "가산(대립유전자별) 모델이 사전 지정된 기본 분석이며, 우성 및 열성 모델은 보조 분석입니다."라고 되어 있습니다. 인쇄된 표의 표시는 각주 및 방법론과 모순됩니다.
• 위에서 설명한 바와 같이, 표 5의 그룹 합계는 세 가지 변형에서 일치하지 않습니다.
• 방법론 문장 "수정된 보고서는 STREGA 지침에 따라 작성되었습니다"에는 참고문헌 번호 19가 있는데, 이는 참고문헌 목록에서 미국 당뇨병 협회의 진료 표준이며, STREGA 논문은 참고문헌 15입니다.
• 논의 부분에서는 품질 관리 데이터가 "탐색적 분석에서 이러한 유전자좌를 유지하는 것을 뒷받침한다"고 언급하고 있으며, 한계 부분에서는 세 가지 변이 모두에서 하디-와인버그 평형에서 벗어나는 현상이 "유전자형 분석의 유효성, 표본 추출 효과 또는 인구 구조에 대한 우려를 불러일으킨다"고 지적합니다. 두 진술 모두 솔직하고 명확하며, 독자는 오즈비를 해석할 때 이 두 가지를 종합적으로 고려해야 합니다.

이 사례에서 배우는 다섯 가지 보도 교훈

8b 항목에서 묻는 방식대로 실험실을 설명하십시오.

예시는 명명된 플랫폼, 명명된 실험실, 100% 호출률, 약 10%의 샘플에 대한 중복 유전자형 분석 등 품질 관리 측면에서 강력합니다. 그러나 호출 소프트웨어 및 버전, DNA 저장, 배치에 대한 설명, 사례군과 대조군이 함께 유전자형 분석되었는지 여부에 대한 설명은 빠져 있습니다. STREGA는 이러한 간략한 문장을 요구하는데, 유전자형 분석 자체가 훌륭하더라도 DNA 저장, 수집 또는 처리의 차이로 인해 사례군과 대조군 간의 차별적 오분류가 발생할 수 있기 때문입니다 ^[1].

토론을 시작하기 전에 하디-와인버그 평형 법칙의 의미가 무엇인지 결정하세요.

항목 12f는 평형 상태를 고려했는지 여부와 그 방법을 묻고 있으며, 예시에서는 정확한 테스트를 통해 명확하게 답변하고 있습니다 ^[4] . STREGA 저자들은 편차를 고려하는 절차도 설명해야 하며, 대형 플랫폼의 경우 변이체를 제외하는 데 사용된 임계값을 명시해야 한다고 덧붙였습니다 ^[1] . 예시에서 세 가지 변이체 모두 대조군에서 평형 상태에서 벗어나며, 그중 두 가지 변이체에 대해서는 이형접합체 결핍이 표시됩니다. 독자는 방법 부분에서 그러한 경우에 어떤 조치가 취해졌을지, 예를 들어 검사를 재확인하거나 변이체를 포함하거나 포함하지 않고 분석을 수행하는 등의 내용을 확인해야 합니다. 왜냐하면 토론 부분에서 전체적인 해석을 제시해야 하기 때문입니다.

답이 '없음'이더라도, 다중성과 계층화에 대해 간단히 언급해 보세요.

12h, 12i, 16d 행은 저자에게 거의 비용 부담이 없는 한 줄짜리 설명입니다. 세 가지 변이와 세 가지 유전 모델을 통해 아홉 가지 연관성 추정치가 나왔는데, 논문에는 수정 사항이나 수정하지 않은 이유가 명시되어 있지 않습니다. 층화는 연구 기록에 따라 하나의 조상으로 제한하는 방식으로 처리되었는데, 이는 STREGA 연구진이 조상 확인 방법과 함께 명시하기를 원할 만한 타당한 선택입니다. 수정 사항이나 층화 방법을 적용하지 않았다는 사실과 그 이유를 설명하는 한 문장으로 해당 항목을 충족합니다.

단계별 빈도와 연구 규모 산정 근거를 제시하십시오.

이 논문은 최종 그룹 크기와 유전자형 분석 성공률만 제시할 뿐, 접근한 대상자 수, 적격자 수, 제외된 대상자 수 또는 257명이 어떻게 선정되었는지에 대한 정보는 제공하지 않습니다. 이 세 가지 사실을 통해 독자는 선정 과정과 검정력을 판단할 수 있으며, 이는 일반적으로 흐름도에 포함되는 내용입니다. 아래에 링크된 무료 흐름도 생성기를 사용하면 이러한 수치를 기반으로 STROBE 다이어그램을 생성할 수 있습니다.

모든 라벨, 총액 및 인용 번호가 일치하도록 하십시오.

예시에서 발견되는 몇 안 되는 실제적인 불일치는 사소한 것들입니다. 예를 들어 한 표의 주석 레이블, 다른 표의 그룹 합계, 그리고 잘못된 참고 문헌을 가리키는 인용 번호 등이 있습니다. 이러한 불일치는 모두 오즈비에 영향을 미치지 않으며, 편집자와 심사위원이 가장 먼저 확인하는 종류의 세부 사항입니다. 초록, 표, 본문, 참고 문헌 목록 간의 모든 개수, 레이블, 참고 문헌 번호를 비교하는 일관성 검사는 한 시간 이내에 완료할 수 있습니다.

STREGA 체크리스트 작성 방법

저자들이 편집 가능한 파일로도 제공하는 오픈 액세스 논문의 STREGA 표(보충 정보의 표 S1 ^[1]) 에서 시작합니다 . 각 항목에 대해 한 행씩 추가하고, 그 옆에 원고 섹션 또는 페이지를 적고, 해당하지 않는 모든 행에는 이유를 적습니다. 그런 다음 아래에 유전학 관련 단락을 작성하는데, 각 단락은 방법 또는 결과에 포함될 수 있을 만큼 짧아야 합니다.

• 실험실 관련 단락. DNA의 출처 및 보관, 유전자형 분석 방법 및 플랫폼, 판별 알고리즘 및 버전, 실험실, 판별 및 오류율, 그룹 간 비교 가능성, 그리고 유전자형이 동시에 또는 일괄적으로 할당되었는지 여부 등이 포함됩니다.
• 하디-와인버그 법칙. 사용한 검사 방법, 적용 대상 그룹, 변이 제외 기준, 각 변이에 대한 결과, 그리고 변이가 나타났을 때 취한 조치 등을 명시해 주세요.
• 계층화 문장. 이용 가능한 조상 정보, 정보 확인 방법, 계층화를 평가하거나 해결하는 데 사용된 방법 또는 그러한 방법을 사용하지 않았다는 진술.
• 다중성 문장. 테스트된 변형 및 모델의 수는 몇 개이며, 임계값은 조정되었는지 여부와 조정 방법은 무엇입니까?
• 개수. 유전자형 분석 시도가 성공적으로 이루어졌으며, 환자군과 대조군의 유전자형 범주별 수치 및 그 이전 단계들을 제시합니다.
• 복제문. 해당 연구가 최초 보고인지, 재현 연구인지, 아니면 둘 다인지 여부와, 관련이 있는 경우 재현 연구 기준을 명시하십시오.

디자인 가이드라인이 먼저 필요한 저자는 STROBE 가이드 를 사용할 수 있으며 공식 STREGA 페이지는 EQUATOR 네트워크 사이트에 나열되어 있습니다. 원본 STROBE 성명서도 공개 액세스 ^[6] 이며 STROBE 웹사이트에는 각 디자인에 대한 체크리스트가 있습니다 (STROBE 성명 사이트).

STREGA 체크리스트 사용 시 흔히 저지르는 실수

• 연구가 "STREGA를 따랐다"고만 언급하고 체크리스트나 항목 위치는 제공하지 않았습니다.
• 방법, 플랫폼 또는 실험실 정보를 제외하고 통화율을 보고하는 것.
• 하디-와인버그 평형을 검정해 놓고 결과나 그 결과가 분석에 어떤 의미를 갖는지에 대해서는 아무런 언급도 하지 않는 것.
• 다중성 여부를 명시하지 않고 여러 변형 또는 모델을 테스트합니다.
• 최종 집단 규모만 제시하고, 접근한 개체 수, 제외된 개체 수, 유전자형 분석된 개체 수는 제외했습니다.
• 표 레이블, 그룹 합계 및 인용 번호가 본문과 일치하지 않게 표시됩니다.

유전적 연관성 연구 원고에 대한 전문가 지원

체크리스트는 연구에 이미 포함된 내용을 기록하므로 계획 단계는 작성 단계만큼 중요합니다. 사례와 대조군을 어떻게 선택하는지, 샘플을 어떻게 추출하는지, 실험실 작업을 어떻게 보고하는지와 같은 질문은 데이터 수집 전에 해결하기가 더 쉽습니다. Editverse의 두 가지 서비스는 이 두 단계에 대응됩니다. 하나는 설계에 대한 방법론 컨설팅이고, 다른 하나는 참고 문헌 목록 검증을 포함한 완성된 원고의 실질적인 편집입니다. Editverse의 편집 및 작성 지원은 ICMJE , COPE 및 GPP 2022 와 귀하의 기관 및 국가의 윤리 요구 사항을 준수합니다 ^{[7] [8]}.

공개된 GWAS 요약 통계로 답변할 수 있는 인과 관계에 대한 질문이라면, 멘델 무작위화 연구 패키지에 포함된 STROBE-MR 체크리스트를 사용해 보세요.

맺음말

STREGA 체크리스트는 STROBE의 22개 항목을 모두 유지하고 그중 12개 항목에 유전학 관련 설명을 추가하여 독자가 DNA 처리 방식, 유전자형 분석 샘플 수, 유전자형 분포가 평형 상태에 부합하는지 여부, 조상 정보 처리 방식, 검사된 변이 개수 등을 판단할 수 있도록 합니다. 실제 공개 접근 가능한 사례-대조군 연구에 적용한 결과, 명시된 플랫폼과 연구실, 전체 콜률, 중복 유전자형 분석, 모든 모델에서 모든 변이 제시 등 우수한 보고서의 형태를 보여줍니다. 또한, 아무리 꼼꼼하게 작성된 논문이라도 연구 규모, 다중성, 관련성, 층화, 단계 수 등에서 허점이 발생할 수 있으며, 사소한 불일치가 발생할 수 있는 부분도 보여줍니다. 제출 전에 표를 작성하고, 해당되지 않는 항목에는 이유를 기재하며, 최종 교정본에서 모든 항목 수, 레이블, 인용 번호를 확인하십시오.

STREGA 체크리스트에 대한 자주 묻는 질문

STREGA 체크리스트에는 항목이 몇 개 있습니까?

2009년 발표에 따르면, 이 개정안은 STROBE 체크리스트의 22개 항목을 그대로 유지하고 그중 12개 항목에 유전학 관련 내용을 추가했습니다. 저희가 확인한 바에 따르면, 추가된 내용은 새로운 하위 항목인 12f~12j, 16d, 17b, 17c를 포함하여 총 18줄입니다.

STREGA 체크리스트가 STROBE를 대체하는 건가요?

아니요. 확장 기능이며, STREGA 표에는 유전학적 추가 사항과 함께 STROBE 용어가 포함되어 있으므로 하나의 완성된 표로 두 가지 모두를 처리할 수 있습니다.

STREGA 체크리스트는 게놈 전체 연관성 연구에도 적용될까요?

네. 저자들은 유전체 전체 연구에 대해 직접적으로 언급하며, 예를 들어 변이를 제외하는 데 사용된 임계값과 많은 변이가 검사되었을 때 검사된 모든 변이에 대한 요약을 요구했습니다.

STREGA 체크리스트는 멘델 무작위화에 사용되나요?

아니요. 멘델 무작위화 연구에는 20개 항목으로 구성된 STROBE-MR이라는 자체 지침이 있습니다.

STREGA 체크리스트는 품질 평가 도구인가요?

아니요. 이는 보고가 완료되었는지 여부를 기록하는 것이며, 연구의 질을 평가하는 것은 아닙니다. 보고된 행과 보고되지 않은 행의 수는 하나의 논문에 대한 설명일 뿐이며, 이를 척도로 사용해서는 안 됩니다.

STREGA 공식 체크리스트는 어디에서 찾을 수 있나요?

해당 논문은 CC0 라이선스 하에 PLoS Medicine에 공개되어 있으며, 편집 가능한 표는 부록에 포함되어 있고, EQUATOR 네트워크 사이트에도 등재되어 있습니다.

예시 문제에서 가장 자주 누락된 부분은 무엇이었나요?

우리가 예시로 든 연구에서 가장 명확한 격차는 연구 규모 산정 기준, 다중 비교, 관련성, 유전자형 분석 전 단계 수, 그리고 인구 계층화 처리 방식이었다.

참고자료

1. Little J, Higgins JPT, Ioannidis JPA, Moher D, Gagnon F, von Elm E, et al. 유전적 연관성 연구 보고 강화(STREGA): STROBE 성명서의 확장. PLoS Med. 2009;6(2):e1000022. doi:10.1371/journal.pmed.1000022. PMID: 19192942. PMCID: PMC2634792. CC0. 게시자 페이지.
2. Kalesis K, Roidos P, Nikolopoulos V, Katsiki N, Kotsa K, Koufakis T. 비만의 유전적 배경: 사례 대조 연구. Hormones (Athens). 2026;25(2):527-33. doi:10.1007/s42000-026-00790-3. PMID: 42230483. PMCID: PMC13582106. CC BY 4.0. 게시자 페이지.
3. Nedovic D, Panic N, Pastorino R, Ricciardi W, Boccia S. 출판된 유전적 연관성 연구의 보고 품질에 관한 STrengthening the REporting of Genetic Association Studies (STREGA) 성명서 승인 평가. J Epidemiol. 2016;26(8):399-404. doi:10.2188/jea.JE20150173. PMID: 27349199. PMCID: PMC4967660. 사실만 인용됨. 게시자 페이지.
4. Wigginton JE, Cutler DJ, Abecasis GR. Hardy-Weinberg 평형의 정확한 테스트에 대한 참고 사항. Am J Hum Genet. 2005;76(5):887-93. doi:10.1086/429864. 게시자 페이지.
5. Skrivankova VW, Richmond RC, Woolf BAR, Yarmolinsky J, Davies NM, Swanson SA, et al. 멘델 무작위화를 이용한 역학 분야 관찰 연구 보고 강화(STROBE-MR). JAMA. 2021;326(16):1614-21. doi:10.1001/jama.2021.18236.
6. von Elm E, Altman DG, Egger M, Pocock SJ, Gotzsche PC, Vandenbroucke JP. 역학에서 관찰 연구 보고 강화(STROBE) 성명: 관찰 연구 보고 지침. PLoS Med. 2007;4(10):e296. doi:10.1371/journal.pmed.0040296.
7. 국제 의학 저널 편집자 위원회(ICMJE). 의학 저널에 게재되는 학술 연구의 수행, 보고, 편집 및 출판에 대한 권고 사항. icmje.org/recommendations에서 확인할 수 있습니다.
8. DeTora LM, Toroser D, Sykes A, Vanderlinden C, Plunkett FJ, Lane T, et al. 회사 후원 생의학 연구를 위한 우수 출판 관행(GPP) 가이드라인, 2022년 업데이트. Ann Intern Med. 2022;175(9):1298-1304. doi:10.7326/M22-1460. PMID: 36037471.