스코핑 리뷰 구조
PRISMA-ScR · 22항목01 무엇인가
스코핑 리뷰는 답을 내는 리뷰가 아니라 지도를 그리는 리뷰다. "이 효과가 있는가"가 아니라 "이 분야에 무엇이 있고 무엇이 없는가"에 답한다.
PRISMA-ScR 원문이 이 구분을 스스로의 존재 이유로 든다 — 목적이 달라지면 기존 PRISMA 항목 중 일부는 부적절하고 새 고려사항이 빠져 있으므로 별도 확장이 필요하다는 논리다. 그래서 원래 PRISMA에서 항목을 덜어내고, 일부를 선택 항목으로 강등하고, 표현을 전부 고쳐 만들었다.
| 스코핑 리뷰 | 체계적 리뷰 | 서사 리뷰 | |
|---|---|---|---|
| 목적 | 범위 지도화 · 공백 식별 | 좁은 질문에 대한 효과 추정 | 주제 개괄·논평 |
| 질문 프레임 | PCC — Population · Concept · Context | PICO — 중재·비교·결과 | 없음 |
| 질문의 폭 | 넓고 탐색적 | 좁고 사전 특정 | 자유 |
| 비뚤림 위험 평가 | 원칙적으로 안 한다 (선택 항목) | 필수 | 없음 |
| 정량 통합 | 하지 않는다 (서술 종합 + 빈도 기술) | 메타분석 | 없음 |
| 보고 지침 | PRISMA-ScR (22항목) | PRISMA 2020 (27항목) | 없음 |
| 사전등록 | OSF · Figshare — PROSPERO 불가 | PROSPERO | 불필요 |
| 산출물 | 개념 지도 · 근거 유형 분포 · 연구 공백 | 효과크기 · 확실성 등급 | 관점 |
| 적합 시점 | 분야를 처음 지도화할 때 | 지도가 이미 있고 답이 필요할 때 | 전문가 논평 |
02 언제 쓰는가
이럴 때 고른다
- 연구 질문이 넓거나 복잡해서 아직 체계적 리뷰를 수행하기 어렵다
- 해당 분야 연구 현황을 처음으로 지도화한다
- 다양한 연구 설계가 혼재해 메타분석이 부적합하다
- 정책 입안자나 연구자를 위한 연구 공백 파악이 목적이다
- 개념·용어 자체가 분야에서 정리되지 않아 먼저 정의를 정돈해야 한다
이럴 때 고르지 않는다
- 효과 추정(effect size)이 목적이다 → 체계적 리뷰
- 특정 임상 질문에 좁게 집중하고 비뚤림 위험 평가가 필요하다 → 체계적 리뷰
- 이미 같은 범위의 스코핑 리뷰가 최근에 나왔다 → 갱신이 아니라 다른 축을 찾는다
- 문헌이 10편 미만이다 → 지도로 만들 대상이 없다
03 5단계 흐름
Arksey & O'Malley(2005)의 5단계가 원형이고, Levac(2010)이 각 단계를 명확화했으며 JBI가 방법론으로 정식화했다. Methods 절에는 세 계보 중 무엇을 따르는지 명시해야 한다.
- 1연구 질문 확정
PCC(Population · Concept · Context)로 넓게 잡는다. "무엇이 연구되었는가" 형태의 기술적 질문이어야 한다.
Levac: 질문과 목적, 그리고 결과 활용 계획을 함께 명시할 것.
- 2관련 문헌 식별
데이터베이스 + 참고문헌 추적 + 회색 문헌. 기술 주제라면 IEEE Xplore·arXiv·ACM DL을 추가한다.
Levac: 폭과 실행 가능성 사이의 균형을 명시적으로 결정하고 기록할 것.
- 3문헌 선정
2인 독립 스크리닝. 제목·초록 → 전문. 불일치는 제3자 또는 합의로 해소.
Levac: 포함 기준을 검색 결과에 익숙해진 뒤 반복적으로(iteratively) 다듬을 것.
- 4자료 charting
체계적 리뷰의 "extraction"이 아니라 charting이라 부른다. 팀이 사전 검증한 양식을 쓰고 양식을 공개한다.
Levac: charting을 반복 과정으로 볼 것 — 초반 표본으로 양식을 시험한 뒤 확정.
- 5결과 정리·요약·보고
기술 통계(빈도·연도·국가·설계 분포) + 주제별 서술 종합. 정량 합산의 유혹을 경계한다.
Levac: 분석 → 결과 보고 → 함의 논의 세 단계로 분리할 것.
- 6전문가·이해관계자 자문 · Arksey 선택 → Levac 필수 권고
Arksey & O'Malley에서는 선택 단계였으나 Levac은 필수화를 권고한다. 지도의 빈칸이 진짜 공백인지 검증하는 장치다.
Levac: 선택이 아니라 필수 구성요소로 둘 것.
04 PRISMA-ScR 22항목
EQUATOR 공식 체크리스트 전문이다. 항목 12·16만 선택이므로 "20개 필수 + 2개 선택"으로 센다. 투고 시 이 체크리스트를 채워 첨부하지 않으면 대개 수정 요청을 받는다.
보고서를 스코핑 리뷰로 명시한다.
배경·목적·적격기준·근거원·charting 방법·결과·결론을 담은 구조화 요약을 제시한다.
이미 알려진 것의 맥락에서 리뷰의 근거를 기술한다. 왜 이 질문이 스코핑 리뷰에 적합한지 설명한다.
핵심 요소(집단·개념·맥락 등)를 참조해 질문과 목적을 명시적으로 진술한다.
프로토콜 존재 여부, 접근 위치, 등록번호를 밝힌다.
연도·언어·출판 상태 등 근거원의 특성을 적격 기준으로 명시하고 근거를 댄다.
모든 정보원(DB와 커버리지 기간, 저자 연락 등)과 최근 검색 실행 일자를 기술한다.
최소 1개 DB의 전자 검색 전략 전문을 제시해 재현 가능하게 한다.
스크리닝과 적격성 판정 절차를 진술한다.
사전 검증된 양식 사용 여부, 독립·중복 수행 여부, 저자 확인 절차를 기술한다.
수집한 모든 변수를 나열·정의하고 가정과 단순화를 밝힌다.
수행했다면 그 근거와 방법, 종합에 어떻게 썼는지 기술한다.
charting된 자료를 다루고 요약한 방법을 기술한다.
스크리닝·적격성 판정·포함 수를 단계별 배제 사유와 함께, 가능하면 흐름도로 제시한다.
근거원별로 charting한 특성을 인용과 함께 제시한다.
수행했다면 항목 12에 따른 결과를 제시한다.
근거원별로 질문·목적과 관련된 charting 자료를 제시한다.
charting 결과를 질문·목적과 연결해 요약·제시한다.
개념·주제·근거 유형 개괄을 포함해 주요 결과를 요약하고, 핵심 집단에 대한 관련성을 논의한다.
스코핑 리뷰 과정의 한계를 논의한다.
질문·목적에 비추어 결과를 해석하고 함의와 다음 단계를 제시한다.
포함 근거원의 연구비와 리뷰 자체의 연구비, 그리고 후원자의 역할을 기술한다.
출처: Tricco AC, Lillie E, Zarin W, et al. PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Ann Intern Med 2018;169(7):467–473. DOI: 10.7326/M18-0850 · 체크리스트 전문 PDF는 EQUATOR Network 배포본에서 추출했다(2026-08-26).
05 용어 — 체계적 리뷰와 다르게 부른다
용어를 틀리면 심사자가 유형 이해도를 의심한다. PRISMA-ScR이 각주로 직접 구분한 넷이다.
06 사전등록
PROSPERO는 건강 관련 결과를 갖는 체계적 리뷰(그리고 rapid·umbrella review)를 등록한다. 스코핑 리뷰와 서사 리뷰는 주제와 무관하게 등록 대상이 아니다 — 사전 특정된 결과 중심 설계가 아니기 때문이다. 대안은 OSF(osf.io) 또는 Figshare이며, 프로토콜을 별도 논문으로 게재하는 방법도 쓰인다(예: JBI Evidence Synthesis, BMJ Open의 protocol 유형).
저장소 `research-types/scoping-review.md` 에 "PROSPERO(스코핑 리뷰도 수용)"로 적혀 있던 것을 2026-08-26에 정정했다.
07 추이 — 직접 집계
PubMed esearch 카운트를 연도별로 직접 집계했다(2026-08-26). 검색식: "scoping review"[ti] AND <year>[dp] · PubMed esearch 카운트
- 제목에 "scoping review"를 단 논문: 2014년 155편 → 2025년 11,170편 (72배).
- 의료 AI·ML·LLM 스코핑 리뷰: 2020년 35편 → 2025년 748편. 2026년은 8개월 만에 839편으로 이미 작년 전체를 넘었다.
- 같은 2025년 체계적 리뷰(제목 기준)는 49,026편 — 스코핑 리뷰는 그 약 23% 규모까지 올라왔다.
- PRISMA-ScR을 본문에 언급한 논문 7,801편 중 3,082편이 2026년이다. 지침 자체가 이제 표준으로 정착했다.
- Arksey 인용 5,260편, JBI+스코핑 리뷰 4,964편 — 세 계보를 병기하는 것이 관행이다.
2026 값은 연중 집계라 미완결이다(8월 기준). 의료 AI 스코핑 리뷰는 이미 8개월 만에 2025년 전체를 넘었다.
08 이 분야 표준형 — 실측
의료 AI·헬스케어 정보시스템·의료 LLM 분야 Q1 스코핑 리뷰 18편을 전수 정리한 저장소 브리핑에서 나온 패턴이다.
저자들이 공통 지적한 공백 넷
- ad-hoc 평가지표 남용
- 비영어권 배제로 인한 언어 편향
- 실사용(real-world) 근거 부족
- 위험·편향·안전성 과소보고
저자들이 공통으로 지적한 공백 넷이다. 이 중 하나를 정면으로 겨냥하면 신규성 확보에 유리하다.
출처: ideas/inbox/briefings/2026-08-14-medical-ai-scoping-reviews-q1-briefing.md
09 실패 유형
| desk-reject 사유 | 왜 |
|---|---|
| 제목·초록에 "scoping review" 명시 없음 | 항목 1·2 위반. 편집부 스크리닝에서 바로 걸린다. |
| PRISMA-ScR 체크리스트 미첨부 | 즉각 수정 요청 사유. |
| 검색 전략이 재현 불가능 | 항목 8은 최소 1개 DB의 검색식 전문을 요구한다. |
| 문헌 목록 나열에 그침 | 개념 지도화·공백 분석이 없으면 학술적 기여가 없다고 판정된다. |
| 사전등록 없음 | OSF 번호 없이 투고하면 HARKing 의심을 받는다. (PROSPERO는 받아주지 않는다) |
| 비뚤림 위험 평가를 본격 수행 | 체계적 리뷰로 오인되어 "유형 혼란"으로 비판받는다. 항목 12·16은 선택이다. |
10 사례 — 검증된 것만
- BMC Med Inform Decis Mak · 2024142편 · DB 3개 · 2023년 9개월Analyzing evaluation methods for large language models in the medical field: a scoping review
추출 축을 명시적으로 열거한 좋은 예 — 질문 수, 평가자 수, 반복측정, prompt engineering, accuracy 외 지표. 내 Study 1의 직접 선례다.
- npj Digit Med · 2026벤치마크 55편 · 전문가 5명 적용 검증Structured taxonomy and framework for developing medical benchmark in LLMs derived from scoping review (READY)
스코핑 리뷰 → taxonomy → 프레임워크 → 검증까지 닫은 완결형. 스코핑 리뷰가 1티어에 실리는 형태를 보여준다.
- Lancet Digit Health · 2024AI RCT 86건Randomised controlled trials evaluating artificial intelligence in clinical practice: a scoping review
스코핑 리뷰가 Lancet 계열에 Article로 실린 사례. 보고 실태 비판을 결론으로 삼는 것이 허용됨을 보여준다.
- JBI Evid Synth · 2025PRISMA-ScR 개정 프로토콜Update to the PRISMA guidelines for network meta-analyses and scoping reviews...
스코핑 리뷰 방법으로 스코핑 리뷰 지침을 개정하는 자기참조적 사례. 포함 기준이 "보고 완전성을 평가한 연구"다 — 내 Study 1이 여기 걸린다.
11 내 기획과의 연결
Study 1(의료 LLM 리뷰 ~100편의 보고 완전성 실측)은 형태상 스코핑 리뷰다. 따라서 위 22항목을 그대로 적용받는다. 특히 세 가지가 결정적이다 — 항목 3(왜 스코핑 리뷰인지 정당화), 항목 8(검색식 전문 공개), 항목 10(charting 양식을 사전 검증하고 독립·중복 수행). 그리고 PROSPERO가 아니라 OSF에 사전등록해야 한다.
한 가지 더. PRISMA-ScR 개정 프로토콜의 포함 기준이 "보고 완전성을 평가한 연구"이므로, Study 1을 스코핑 리뷰로 제대로 수행하면 그 개정의 입력 자격을 갖는다. 지침을 새로 만드는 것보다 훨씬 현실적인 경로다.