体系的文献レビューの執筆：完全なステップバイステップガイド
複雑な文献レビューを管理可能なステップに変えましょう！
系統的文献レビュー（SLR）を書くことは、単に記事を要約することではなく、特定の質問に対する最良の研究を収集し、統合するための明確で構造化されたプロセスに従うことです。
従来のレビューとは異なり、SLRは透明性があり、再現可能で包括的であるように設計されています。これは、研究質問の策定からデータの抽出と分析に至るまで、すべてのステップを慎重に計画することを含みます。
このガイドでは、重要なステップを解説します：
研究質問の定義
レビュープロトコルの作成
徹底的な文献検索の実施
研究の質の評価
結果の統合と報告
最後には、方法論的に健全で信頼性のあるSLRを自信を持って実行できる完全なフレームワークが得られます。それでは始めましょう。
研究質問を定義する
強力な系統的レビューは、明確に定義された質問から始まります。これは、どの研究を検索するか、どのように結果を解釈するかといったレビュー全体の方向性を形成します。
PICO（人口、介入、比較、結果）やSPIDER（サンプル、関心の現象、デザイン、評価、研究タイプ）などのフレームワークを使用して、質問に構造を与えましょう。
例（PICO）：
マインドフルネスベースの療法（介入）は、成人（人口）において不安（結果）を減少させる伝統的な認知行動療法（比較）とどのように比較されますか？
焦点を絞った質問は、レビューが標的となり、関連性を持ち、方法論的に健全であることを保証します。
プロトコルを作成する
プロトコルをSLRの設計図と考えましょう。これにより、レビューをどのように実施するかが明確になり、バイアスや不一致のリスクが減ります。
プロトコルには以下を含めるべきです：
研究質問と目的
包含および除外基準
データベースおよび検索戦略
スクリーニングプロセス
データ抽出および統合方法
プロのヒント：PROSPEROなどのプラットフォームでプロトコルを事前登録し、透明性と学問的信頼性を高めましょう。
包括的な文献検索を実施する
このステップは、カバレッジと精度に関するものです。
PubMed、Scopus、Web of Science、Google Scholarなどの複数のデータベースを検索して、関連する研究をキャッチします。ブール演算子（AND、OR、NOT）、MeSH用語、フィルターを使用して結果を微調整します。
例の検索クエリ：
("身体活動" OR "運動") AND ("メンタルヘルス" OR "うつ病") AND ("青年" OR "ティーンエイジャー")
レビューが他者によって再現できるように、すべてのステップ、使用したデータベース、日付範囲、検索文字列を文書化します。
適格性基準に基づいて研究を選択する
客観性を保つために、事前に定義された包含および除外基準を使用します。
2つのフェーズでスクリーニングします：
タイトルおよび要約のスクリーニング
フルテキストのレビュー
PRISMAフローダイアグラムを使用して、各ステージで含まれる研究の数と除外された研究の数を視覚的に追跡します。
例の基準：
包含：2013–2023年の査読付き論文、英語、無作為化比較試験
除外：エディトリアル、意見記事、非人間研究
このステップは、最終的な研究のプールが関連性があり、高品質であることを保証します。
含まれる研究の質を評価する
すべての研究が平等に作成されるわけではなく、質を評価することは強い証拠を弱い発見からフィルタリングするのに役立ちます。
以下のようなツールを使用します：
コクランバイアスリスクツール（無作為化比較試験用）
ニューカッスル-オタワスケール（観察研究用）
CASPチェックリスト（定性的および定量的研究用）
各ツールは、設計、サンプリング、分析、報告におけるバイアスをチェックします。研究をリスクレベル（低、中、高）に基づいて格付けし、弱い研究は注意して解釈します。
質チェックリストの例：
研究タイプ
無作為化方法
盲検化
脱落率
結果測定の明確さ
関連データを抽出する
このステップは、必須の研究詳細を系統的にキャプチャすることに関するものです。
以下の項目を含む構造化データ抽出フォームまたはスプレッドシートを使用します：
研究タイトルと年
著者と所属
サンプルサイズと人口統計
介入または曝露の詳細
測定された結果
重要な発見または効果サイズ
CovidenceやRevManのようなツールは、抽出をより迅速かつ整理されたものにすることができます。
結果を分析し、統合する
データが整ったら、すべてを理解する時間です。
以下のことができます：
定性的レビューのためのナarrティブ統合を使用する—研究間でパターンとテーマを特定します
定量的レビューのためのメタアナリシスを実施する—結果を統計的に結合します
重点を置くべきこと：
結果の比較
矛盾点の強調
研究の質による結果の評価
例（ナarrティブ統合）：
いくつかの研究は、マインドフルネス介入が青少年の不安を軽減することを発見しましたが、効果の大きさは介入の長さや提供形式によって異なりました。
レビューを報告する
良い研究は、単に作業を行うだけでなく、それを明確に提示することに関するものです。
PRISMA報告ガイドラインに従って、系統的レビューのすべての重要な要素を含めるようにします。
論文を以下のように構成します：
導入 – 研究のギャップを定義する
方法 – 検索戦略、基準、ツールの詳細
結果 – 研究の発見とPRISMAフローダイアグラムを提示する
討論 – 結果の解釈、限界、および含意
結論 – 主なポイントを要約する
忘れずに以下を含めます：
検索戦略の付録
どの研究が含まれ、除外されたかを示す明確なPRISMA図
必要に応じてレビューを更新する
系統的レビューは、新しい研究が出現するにつれて最新の状態を保つ必要があります。特に急速に変化する分野では、更新のための明確なタイムラインを設定します。
データベースアラートやAIモニタリングシステムのようなツールを使用して、新しい研究を自動的に追跡します。これにより、ゼロから始めることなく関連する研究を見つけるのが容易になります。
例えば、2020年のレビューは、主要な新たな発見を含めるために2022年にレビューされることが計画されるかもしれません。
AIで文献レビューを効率化する
系統的文献レビューを書くには、質問を定義することから最終結果を統合することまで、構造、一貫性、注意が必要です。AI文献レビュー生成器を使用すると、情報源を整理し、引用を管理し、結果を効率的に要約するのに役立ちます。
時間を節約し、組織を保ちたい場合は、オンラインの論文計画アシスタントであるJenniが、レビューの構造を決め、引用を管理し、結果を簡単に要約するのに役立ちます。
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