편집 정책

콘텐츠 생성 방법

우리의 콘텐츠는 다단계 프로세스를 통해 생성됩니다:

1. 논문 수집: 우리는 학술 데이터베이스에서 동료 검토 의학 연구 논문을 수집합니다.
2. AI 처리: 대형 언어 모델(AI)이 논문을 분석하고 주요 발견, 권장 사항 및 증거를 추출합니다.
3. 수동 검토: 정확성과 명확성을 확인하기 위해 AI 생성 요약을 주기적으로 검토합니다.
4. 사용자 피드백: 독자들은 오류나 우려 사항을 보고할 수 있으며, 우리는 이를 조사하고 해결합니다.

오류 및 수정 처리

우리는 정확성을 중요하게 생각합니다. 오류를 발견하면:

• 피드백 버튼을 사용하거나 이메일을 보내주세요 support@techhkg.com
• 잘못된 것 같은 내용에 대한 세부 정보와 가능하면 관련 출처 링크를 포함해주세요
• 문제를 검토하고 필요에 따라 수정하겠습니다

중요한 오류를 수정할 때 콘텐츠를 직접 업데이트합니다. 우리의 목표는 실수를 숨기는 것이 아니라 정확한 정보를 제공하는 것입니다.

업데이트 빈도

이것은 여가 시간에 유지되는 개인 프로젝트입니다. 콘텐츠 업데이트는 다음과 같이 이루어집니다:

• 주기적으로 - 새로운 연구 논문이 처리되어 데이터베이스에 추가될 때
• 자원이 허용하는 대로 - 업데이트는 AI 처리를 위한 가용 시간과 컴퓨팅 리소스에 따라 달라집니다
• 피드백에 대한 응답으로 - 사용자가 문제를 보고하면 수정이 우선순위로 처리됩니다

실시간 업데이트나 최신 연구 커버리지를 보장하지 않습니다. 항상 출처 논문의 발행일을 확인하고 현재 의료 지침을 참조하세요.

상충되는 연구 처리

의학 연구는 종종 상충되는 결과를 생성합니다. 연구 설계, 모집단 또는 방법론의 차이로 인해 서로 다른 연구가 서로 다른 결론에 도달할 수 있습니다. 우리는 이것을 다음과 같이 처리합니다:

• 우리는 여러 관점을 보여줍니다: 증거가 상충될 때, 단일 '승자'를 선택하기보다는 다양한 연구의 결과를 제시하려고 합니다.
• 우리는 더 높은 품질의 증거를 우선시합니다: 체계적 문헌고찰과 메타분석은 개별 연구보다 더 큰 비중을 가집니다. 무작위 대조 시험은 관찰 연구보다 더 높은 비중으로 평가됩니다.
• 우리는 불확실성을 표시합니다: 증거가 혼합되거나 제한적인 경우, 요약은 그 불확실성을 반영해야 합니다.
• 새로운 증거가 오래된 결과를 대체할 수 있습니다: 더 최근의 잘 설계된 연구가 오래된 연구와 모순될 때, 우리는 그에 따라 요약을 업데이트합니다.