検索を開始する前にPROSPEROに登録すべきですか？

はい——PROSPEROへの登録はデータベース検索を開始する前に完了しなければなりません。遡及的登録（検索完了後）は受け付けられません。プロトコルが確定したらすぐに登録してください。これは倫理的要件であり、雑誌投稿の要件としても増加しています。

AIがメタアナリシスは「推奨しない」と言いました。どうすればよいですか？

計画している研究が統計的に合算するには異質性が高すぎる可能性があることを意味します。叙述的合成にはSWiM（メタアナリシスなしの合成）ガイドラインに従ってください。研究デザインが互換性がない場合にメタアナリシスを強制しないでください——査読者に発見されます。

検索戦略に医学図書館員は本当に必要ですか？

強く推奨されます。医学図書館員はデータベース検索構築の専門家です。検索式が不適切に構築されると重要な研究が見落とされる可能性があり、これは系統的レビューが拒否または信頼性がないと判断される最も一般的な理由です。

メタアナリシスに必要な最低研究数は何件ですか？

固定の最低数はありませんが、ほとんどの統計学者はプーリングのために少なくとも3〜5件の研究を推奨します。研究が少ない場合、信頼区間は極めて広くなり、出版バイアス評価（ファンネルプロット）も信頼性が低下します。

グレーリテラチャー（学会抄録、未発表研究）を含めるべきですか？

はい——グレーリテラチャーを省略すると出版バイアスが導入されます。ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP、関連学会録の検索を含め、主要分析に組み込み；除外した感度分析も実施してください。

AIの出力はどれくらい信頼できますか？使用前にすべて確認する必要がありますか？

はい——使用前に必ず確認してください。AIモデルは、もっともらしく聞こえるが不正確な引用、統計、または方法論的主張（「幻覚」）を生成することがあります。このプロンプトは不確かな参考文献を[needs verification]または[not verified via PubMed]としてマークするよう指示していますが、AIは常にすべての不確かな主張にフラグを立てるわけではありません。AIが言及した論文を引用する前に：(1) PubMedで存在と詳細を確認；(2) 要旨を読んで主張を支持しているか確認；(3) 自分で確認していない論文は絶対に引用しないでください。AIの出力は最終答えではなく出発点として扱ってください。

系統的レビュー・メタアナリシス計画アシスタント -- medPrompt

使用ガイド

PICO 質問とレビュー範囲を入力してください。
AI Run をクリックすると、完全な系統的レビューのプロトコルをチャット上で直接受け取れます。
各構成要素を確認し、検索戦略、組み入れ基準、バイアスリスク評価ツールの改善を必要に応じて依頼してください。

医学研究アシスタント

変数を入力してAIで直接実行

解説

このツールの概要

PROSPERO登録に対応した、臨床研究者向けの系統的レビュー・メタアナリシスプロトコル生成ツールです。研究疑問、PICO要素、研究タイプ、データベース、メタアナリシスの計画有無を入力すると、AIがPICO/PICOS正式化、データベース別検索式、組み入れ/除外基準表、PRISMAフロー計画、バイアスリスクツール選択、異質性の予備チェックを含む完全なプロトコルを生成します。

プロトコルに含まれる要素

生成されるプロトコルは、PROSPERO登録と多くのジャーナル投稿に必要なすべてのセクションをカバーします：構造化PICO/PICOS疑問、PubMed/MEDLINE・Embase・CENTRALに最適化されたブール検索式、根拠付きの完全な組み入れ/除外基準表、PRISMA 2020準拠のフロー図計画、適切なバイアスリスクツールの選択（RCTにはRoB 2、非無作為化研究にはROBINS-I、診断研究にはQUADAS-2、観察研究にはNewcastle-Ottawa、動物研究にはSYRCLE）、事前設定データ抽出フォーム。

メタアナリシス実施可能性評価

定量的統合を決定する前に、AIは計画中の研究が統計的に統合できるほど類似しているかを評価します。確認項目：臨床的異質性（集団・介入・アウトカムの重複度）、方法論的異質性（研究デザインの互換性）、統計的異質性（予想I²範囲）。異質性が高いと判断された場合、AIはSWiMガイドラインに従う叙述的統合を推奨します。

バイアスリスクツール選択ガイド

誤ったツールの選択は審査員がすぐに指摘する一般的なエラーです。AIは研究タイプに基づいて選択します：並行群間・クロスオーバーRCTにRoB 2；非無作為化比較研究にROBINS-I；診断精度研究にQUADAS-2；コホート・症例対照研究にNewcastle-Ottawa；動物実験研究にSYRCLE。

スコープガード

研究範囲が広すぎることは、系統的レビューが完成されない、または却下される最も一般的な理由の一つです。AIは、過度に広い集団定義、多すぎるPICOの組み合わせ（別々のレビューへの分割を推奨）、信頼性のある抽出が困難なほど長いアウトカムリスト、文献量が管理不能になる時間枠などのスコープクリープのシグナルをチェックします。

制限事項と推奨事項

AIは入力に基づいてプロトコルテンプレートを生成します；実際のデータベース検索や文献取得は行いません。複雑または影響力の高いレビューでは、医学図書館員による検索式のピアレビューと、研究選択のための独立した2人目のスクリーナーを強くお勧めします。

よくある質問