まず読むなら
システマティックレビューのスクリーニング方法。「読む」のではなく「判定する」
スクリーニングは論文を読み込む工程ではなく、事前に決めた基準に照らして判定する工程です。タイトル・抄録段階は広めに残す、迷ったら先送りにする、除外理由を残す——実務のコツを解説します。
2PICOをAIで抽出する方法。ラベル貼りで終わらせない確認のしかた
PICO（対象・介入・比較・アウトカム）のAI抽出は便利ですが、機械的なラベル貼りで終わると危険です。Methodsとアウトカム定義を原文で確認し、研究疑問の骨組みとして使う方法を解説します。
3論文スクリーニングにAIを使う方法。任せるのは「順番」、決めるのは自分
大量論文の一次選別でAIが本領を発揮するのは、採否の決定ではなく「読む順番の並べ替え」です。優先順位付けとしてのAI活用、AI判定と人の判定を分けた記録、チームルールとの関係を解説します。
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システマティックレビューのスクリーニング方法。「読む」のではなく「判定する」
スクリーニングは論文を読み込む工程ではなく、事前に決めた基準に照らして判定する工程です。タイトル・抄録段階は広めに残す、迷ったら先送りにする、除外理由を残す——実務のコツを解説します。
記事を読むPICOをAIで抽出する方法。ラベル貼りで終わらせない確認のしかた
PICO（対象・介入・比較・アウトカム）のAI抽出は便利ですが、機械的なラベル貼りで終わると危険です。Methodsとアウトカム定義を原文で確認し、研究疑問の骨組みとして使う方法を解説します。
記事を読む論文スクリーニングにAIを使う方法。任せるのは「順番」、決めるのは自分
大量論文の一次選別でAIが本領を発揮するのは、採否の決定ではなく「読む順番の並べ替え」です。優先順位付けとしてのAI活用、AI判定と人の判定を分けた記録、チームルールとの関係を解説します。
記事を読むフルテキストレビューの方法。抄録に「書かれていないこと」を確かめに行く
フルテキストレビューは精読ではなく、適格性の確認作業です。抄録では見えない対象の詳細・介入内容・アウトカム定義・データの重複を、本文・図表・補足資料で確かめる手順を解説します。
記事を読む論文データ抽出にAIを使う方法。下書きはAI、数値の検証は原文で
データ抽出は要約ではなく、決めた項目を同じ形式で抜き出す作業です。抽出表の設計、AIによる下書き、数値・単位・分母・方向の原文検証、メタ解析用データの注意点を解説します。
記事を読む臨床の疑問を論文検索につなげる方法。PICOは「検索の設計図」
「この治療、本当に効くのか?」という臨床の疑問は、そのままでは検索できません。疑問をPICO(対象・介入・比較・アウトカム)に分解し、検索語に変換し、見つけた論文を仕分けるまでの流れを解説します。
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