이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
소화기내과 로테이션 중 진행 중인 후향적 코호트 연구 보조에 참여했습니다. 저는 특정 기간 내 내시경 시술 환자의 증례 데이터 정리를 맡았고, 전자 차트에서 기준에 맞는 환자를 추출해 변수 항목별로 스프레드시트에 기록했습니다. 데이터 입력 과정에서 누락 항목 처리 기준을 담당 교수에게 확인하고 일관성을 유지하는 것이 중요했는데, 초반에 임의로 처리했다가 교정을 받은 경험이 있었습니다. 이후로는 기준이 애매한 항목은 꼭 확인하고 메모해두는 방식으로 바꿨습니다. 활용 결로는 데이터 정리 경험이 논문 읽기 방식을 바꿨는데, 변수 정의와 수집 방법 섹션을 더 꼼꼼히 보게 됐습니다. 이 경험으로 임상 연구는 수집 기준의 일관성이 결과의 신뢰도를 만든다는 걸 배웠습니다.
연구 참여 중 데이터 정리 과정에서 예상과 다른 결과를 발견한 경험이 있었습니다. 수집한 데이터 일부에서 입력 오류가 의심되는 항목이 나왔고, 그냥 넘어가야 할지 원자료와 다시 대조해야 할지 판단이 필요했습니다. 정확성이 연구 결과의 신뢰도를 결정한다는 생각에 원자료를 전부 재대조하는 방식을 선택했고, 시간이 더 걸렸지만 입력 오류 여러 건을 수정할 수 있었고, 그 결과 데이터 신뢰도가 높아진 걸 확인했습니다.
데이터 수집에서 의심이 생기면 넘어가지 않고 출처를 다시 확인하는 방식이 그때부터 루틴이 됐습니다. 지금도 데이터 검토 시 이상값은 어김없이 출처를 재확인하는 습관을 유지하고 있습니다.
연구 경험에서 본인의 한계를 솔직히 말씀드리면 통계 분석 단계에서였습니다. 데이터 수집과 정리는 자신 있었지만, 결과 해석에서 통계적 유의성과 임상적 유의성의 차이를 구분하는 판단이 어려웠습니다. 단순히 p값만 보고 결과를 해석하려다가 선생님께 지적받으면서 임상적 맥락을 함께 봐야 한다는 걸 알게 됐습니다. 이후에는 결과 해석 시 통계 결과와 함께 임상적 의미를 한 줄로 정리하는 방식을 쓰기 시작했고, 그 방식이 발표 자료 정리에서도 도움이 됐습니다. 지금도 통계 분석 결과를 임상 맥락으로 연결하는 훈련을 이어가고 있고, 이 부분이 앞으로 더 쌓아야 할 역량이라고 인식하고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한양대학교병원(서울) 의료진 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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