큐뮬메타델타워치코어 — 당뇨 약물군(GLP-1RA/SGLT2i/finerenone/dual·triple agonist)×사전등록 outcome(MACE/HHF/renal/사망) 셀별로 누적 메타분석(cumulative MA)을 자동 유지하고, 신규 RCT가 pooled 추정치를 *언제 임계 전이시키는가*만 알리는 standalone 연구 알림 도구.
당뇨 약물군의 심혈관·신장·사망 근거는 대형 RCT가 연 수 건씩 추가되며 끊임없이 갱신되나, 가이드라인 패널·HTA·약제위는 "이번 신규 CVOT가 기존 pooled 추정치를 *실제로 바꿨는가, noise인가*"를 알려면 수기로 메타분석을 다시 돌려야 한다. PubMed digest는 "새 논문이 나왔다"까지만 알려준다. (1) 약물군-outcome 매트릭스 — 셀마다 누적 forest 유지 (2) 신규 RCT 자동 후보 탐지·적격 매칭·검토 큐 (3) 누적 델타 경보 — 신규 1건 반영 전/후 pooled RR/HR·95%CI·I²·τ²·예측구간 비교 → 유의성 cross·이질성 임계·예측구간 null cross 같은 *전이 이벤트*만 알림 (4) GRADE 확실성 전이 — 비일관성·부정확성·출판편향(funnel/Egger) 재평가 → 등급 ↑/↓ 플래그 (5) 출처 추적 — forest 점별 trial/효과크기 감사 링크. pure-stdlib inverse-variance(fixed)+DerSimonian-Laird(random)+HKSJ+I²/τ²+예측구간+Egger 직접 구현(numpy/statsmodels 0). OpenClaw 바이오 피벗 → 재조합 후보 약물군의 근거강도 실시간 trace layer.
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2️⃣ LivingSR-Staleness-Kor Obesity · 항비만 SR 진부화·PICO 공백 감시
리빙에스알스테일니스코어 — 항비만 체계적고찰(발표본 또는 PROSPERO 프로토콜)을 입력하면 PICO를 구조화하고 신규 색인 trial을 매칭해 "이 SR은 N개 신규 연구로 out-of-date"를 알리는 standalone 연구 알림 도구. 미발표·중복 SR·미충족 PICO 공백도 탐지.
비만 분야는 신규 RCT 유입 속도가 매우 빨라(STEP·SURMOUNT 계열) 2년 전 SR은 이미 핵심 신규 trial을 누락했을 수 있고, PROSPERO에 등록만 하고 수년째 미발표된 SR(연구 낭비·중복)도 광범위하다. "이 SR이 아직 최신인가"를 자동 판정하는 도구는 거의 없다. (1) PICO 추출/구조화 — 초록·PROSPERO 레코드에서 P/I/C/O·포함기준 반구조 파싱(규칙+사용자 확정) (2) 신규 적격 trial 매칭 — 검색일 이후 RCT 후보 PICO 적격 스코어링 → 진부화 trial 리스트 (3) 진부화 지표 신호등 — 신선도·신규 trial 수·총 N (4) 미발표 SR 추적 — PROSPERO 등록 후 미발표 경과·중복 등록(PICO 유사도) (5) PICO 공백 맵 — 덮이지 않은 항비만 PICO 조합. 투명 매칭(필드별 가중 토큰중첩·Intervention 0.35)+날짜/design/duration 적격필터. OpenClaw → 항비만 적응증 미충족 증거공백 탐지 layer.
서로게이트회귀워치코어 — MASLD/MASH 대리표지자(fibrosis Δ·MASH resolution·MRI-PDFF≥30%↓·FAST/FIB-4)×경성결과(간경변·이식·간사망·HCC·MELD) 쌍별로 trial-level surrogacy 메타회귀(R²·STE·기울기 CI)를 유지하고 신규 데이터 유입 시 *대리지표 신뢰도 강화/약화*를 알리는 standalone 연구 알림 도구. sparsity/LOO 과신경고가 핵심 안전기능.
MASLD/MASH 신약(resmetirom 등 THR-β·FGF21·GLP-1)은 대리표지자에 의존하나, "이 대리표지자가 경성결과를 실제로 예측하는가"의 근거는 데이터가 쌓이며 계속 변한다. MASH 조직학 trial은 추적이 짧고 경성결과는 수년 뒤라 surrogate-outcome 쌍이 *시간차를 두고 드물게* 축적 → 신규 1건이 R²·기울기를 크게 흔든다. (1) 표지자-결과 쌍 등록 매트릭스 (2) trial-level 데이터 수집·추출(쌍 단위, 사용자 검증) (3) 메타회귀 재계산 — 가중 WLS R²·surrogate threshold effect(STE)·기울기·예측구간 전/후 비교 (4) 신뢰도 전이 알림 — R² 0.7 cross·STE 임상 달성범위 진입/이탈·기울기 CI 0 배제 등 *신뢰도 변화*만 경보 (5) 불확실성 — leave-one-trial-out 민감도(소수 데이터라 1건 영향 큼)·sparsity 경고로 과신 방지. pure-stdlib 가중 WLS+t-table+STE grid/bisection+LOO. 규제 적격성(5-14 layer)과 다름 — *과학적 상관 증거의 누적 추세* 추적 · 핀포인트 MASLDStager 보완.