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- Name :
- Bae, SungA [배성아]
http://orcid.org/0000-0003-1484-4645
- Department :
- College of Medicine (의과대학) - Dept. of Internal Medicine (내과학교실)
교수 기본정보
- 세부 전공
- 심장초음파, 심부전
실험실 기본정보
- 구분
- Wet Lab ( %), Dry Lab (100%)
연구소개
- 관찰/임상연구심혈관계
연구 내용
본 연구는 UK Biobank 대규모 인구 기반 코호트 데이터를 활용하여 Cardiac Structure(예: Left ventricular size, chamber dimension) 및 Cardiac Function(예: Left ventricular ejection fraction, myocardial function 지표)에 따른 장기 임상 예후 차이를 분석하고자 합니다.
UK Biobank에 포함된 cardiac imaging data와 임상 정보, 추적 관찰된 all-cause mortality, cardiovascular mortality, major adverse cardiovascular events (MACE) 등의 outcome을 연계하여, 심장 크기와 기능의 연속적 분포가 예후와 어떤 연관성을 가지는지를 평가합니다.
연구 과정에서 학생은 연구 질문 설정, 변수 정의, 통계 분석 계획 수립, 실제 데이터 분석 및 결과 해석을 단계적으로 수행하며, observational cohort study의 전반적인 연구 흐름을 경험하게 됩니다. 최종적으로는 manuscript 형태의 연구 결과물을 도출 및 SCIE 에 Submission 하여 Accept 되는 것을 목표로 합니다.
UK Biobank에 포함된 cardiac imaging data와 임상 정보, 추적 관찰된 all-cause mortality, cardiovascular mortality, major adverse cardiovascular events (MACE) 등의 outcome을 연계하여, 심장 크기와 기능의 연속적 분포가 예후와 어떤 연관성을 가지는지를 평가합니다.
연구 과정에서 학생은 연구 질문 설정, 변수 정의, 통계 분석 계획 수립, 실제 데이터 분석 및 결과 해석을 단계적으로 수행하며, observational cohort study의 전반적인 연구 흐름을 경험하게 됩니다. 최종적으로는 manuscript 형태의 연구 결과물을 도출 및 SCIE 에 Submission 하여 Accept 되는 것을 목표로 합니다.
학생 참여 정보
학생들이 참여하면 좋을 연구
- 본 연구는 학생이 UK Biobank의 실제 raw data를 직접 다루며, 임상 연구의 전 과정을 단계적으로 경험할 수 있도록 설계된 연구입니다. 학생은 연구 기간 동안 data extraction, data cleaning, variable definition, statistical analysis, figure 및 table 작성, 그리고 manuscript drafting까지 직접 수행하게 됩니다.
- 특히 Cardiac Structure 및 Cardiac Function과 clinical outcomes 간의 연관성을 분석하는 observational cohort study를 기반으로, regression analysis, survival analysis, subgroup analysis 등 실제 논문에 사용되는 통계 기법을 적용합니다. 분석 결과는 학술지 기준에 맞춘 figure와 table로 정리되며, 이후 LLM (GPT 기반 도구)를 활용한 논문 초안 작성 및 문장 다듬기 과정을 통해 Original article submission을 연구 종료 목표로 설정합니다.
- 이 과정을 통해 학생은 단순한 보조 역할을 넘어서, 임상 연구의 설계–분석–해석–출판 전 주기를 경험하며, 향후 의과학자 또는 clinician-scientist로서 필요한 연구 역량을 체계적으로 습득하게 됩니다.
학생 참여 시 사용하게 되는 장비 및 프로그램
- UK Biobank raw data 제공
- LLM (GPT 기반 도구)를 활용한 통계 분석 (R statistical software를 이용한 데이터 처리), manuscript 초안 작성, 논리 구조 점검, 학술 영어 표현 개선
- 개인용 PC 또는 laptop 환경에서 분석 수행
참여 전 준비사항
- basic statistics에 대한 기초 이해
- (mean, standard deviation, confidence interval, p-value, regression 개념 등)
- 임상 연구에 대한 기본적인 관심과 성실한 참여 태도
- 프로그래밍 경험은 필수가 아니나 적극적으로 Original article 을 써보고 싶은 학생이 지원하면 좋겠습니다.
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