構造化アブストラクト作成ツール
医学論文の正確な構造化アブストラクトを生成します——文字数制限を厳守し、投稿先誌のフォーマットに適応し、結果に裏付けられない主張にフラグを立てます。
- 研究の種類、投稿先ジャーナルの形式、語数制限を入力します。
- 原稿（少なくとも Methods と Results）を「原稿内容」フィールドに貼り付けます。
- AI Run をクリックすると、アシスタントがチャットのやり取りなしで構造化アブストラクトを直接生成します。
- 投稿前にすべての [DATA NEEDED] プレースホルダーを解決し、アブストラクト後のチェックリストを確認してください。
アブストラクトは発表論文の中で最も多くの人が読む部分であり、多くの読者にとって唯一目にするセクションです。発見を過度に単純化したり、結論を誇張したり、対象誌のフォーマットと一致しないアブストラクトは、デスクリジェクションにつながったり、論文が引用・解釈される方法を歪める可能性があります。このツールは、最も一般的なアブストラクトエラーを防ぐ品質ルールを内蔵した、精確で構造化された医学論文のアブストラクトを生成します。
このツールは四つの主要なアブストラクト形式をサポートします：IMRAD（一般医学誌向け）、CONSORT（ランダム化比較試験向け）、STROBE（観察コホートおよび症例対照研究向け）、PRISMA（系統的レビューおよびメタアナリシス向け）。非構造化の単一段落アブストラクトを要求する誌にも対応しています。各形式に対して、適切なセクションラベルとコンテンツ要件が自動的に適用されます。
データの忠実性がコア設計原則です。AIは統計を捏造したり、効果量を作り上げたりしません。貼り付けた原稿に必要なデータポイント（サンプルサイズ、主要アウトカム結果、追跡期間）が欠けている場合、数値を作成する代わりに[DATA NEEDED]プレースホルダーを挿入します。これらのプレースホルダーはチェックリストとして機能し、誌に提出する前にそれぞれを解決します。
スピンガードルールは、アブストラクトの下書き前に原稿のスピンパターンの事前分析を実行します。これには、非有意な結果に基づいた結論の検出、主要エンドポイントより上位に置かれた副次的アウトカム、および帰無結果に対する漠然とした「有望な」言語が含まれます。アブストラクトは統計的に有意な、事前指定されたアウトカムのみに固定されます。
アブストラクト生成後、ツールは語数遵守、構造の完全性、キーワード提案をカバーするポストアブストラクト品質チェックリストを提供します。PubMedおよびEmbaseのインデックス登録をサポートするため、MeSH互換の5つのキーワードが自動的に提案されます。
このツールは、完全なMethodsおよびResultsセクションを入力として貼り付けた場合に最も効果的に機能します。Discussionの最初の段落も含めることでConclusionsセクションを改善できます。論文全体を貼り付けないでください。テンプレートは焦点を絞ったセクション入力に最適化されています。