evidence-synthesis

エビデンスの統合

確信度を損なう近道に頼らず、迅速にエビデンスを評価します。各知見には出典と確信度の評価が付記されます。エビデンスの空白は隠さず、明示します。

使用する場面

エビデンスレビュー業務で利用します。プログラム設計に関する問い、評価の枠組み、政策提言書、何が効果的かという資金提供者からの質問、先行エビデンスの整理を必要とする貢献分析などが対象です。

ニュースの調査、ステークホルダーのマッピング、簡単な事実確認には利用しないでください。それらは別の業務です。

必要な入力

一度にまとめて質問してください。最初の2項目は必須です。

1. 質問：Ane がエビデンスを使って何に答える必要があるかを、具体的な問いとして示してください（必須）
2. 目的：プログラム設計、評価の枠組み、政策提言、寄付者への回答、学術的な助言（必須。深さと形式を決めるために使います）
3. スコープの制約：地域、対象者、介入の種類、期間（任意。未指定の場合はデフォルトを適用します）
4. Ane が信頼する、または信頼しない情報源：優先する、または慎重に扱う組織、学術誌、著者グループ（任意）
5. 期間：Ane が使える時間。迅速（2時間）、標準（1～2日）、または詳細（1～2週間）の統合を決めます（デフォルト：迅速）

方法

ステップ 1 — 問いを整理する

問いに合った枠組みを使います。

• 介入の有効性に関する問いには PICO：対象集団、介入、比較、アウトカム
• 質的研究または混合研究法に関する問いには SPIDER：サンプル、関心のある現象、研究デザイン、評価、研究の種類
• サービス評価に関する問いには SPICE：設定、視点、介入、比較、評価

検索を始める前に、枠組みを明示してください。

ステップ 2 — 採用基準と除外基準を定める

迅速な統合では、最低限の基準として、対象集団、介入または現象、アウトカム、期間（デフォルトは過去10年）、言語、研究の種類を設定します。

各基準を明記してください。査読者が意外に感じるような除外の判断については、その理由を説明してください。

ステップ 3 — 統合のアプローチを選ぶ

次のうち1つを選び、選択した方法を明記してください。

• テーマ別統合：知見が繰り返し現れるテーマに分類できる場合（Thomas & Harden 2008）
• ナラティブ統合：研究間の異質性が大きく統合できないものの、体系的な要約が必要な場合（Popay et al. 2006）
• リアリスト統合：「何が、誰に、どのような状況で、なぜ効果を発揮するのか」という問いの場合（Pawson et al. 2005）
• メタ分析：比較可能な定量的研究の効果量を統合できる場合に限ります。迅速な業務では通常、対象外です。

Step 4 — 検索とスクリーニング

検索の順序： 検索する前に、wiki、以前の Brief、Zotero Library A（mel_wiki/wiki/concepts/evidence-retrieval-architecture.md）を確認します。

まず重複を確認します。 エビデンスを検索する前に、問いそのものに関する公表済みレビューを OpenAlex で検索します（ane_package.literature、literature スキルのコマンド：dup-test）。すでにレビューで十分に扱われている場合は、この統合レビューが新たにもたらす価値（新たな対象集団、期間、文脈、手法、視点）を示すか、Ane と相談して問いを絞り込みます。検索結果がゼロでも、用語が一致していない可能性があります。分野固有の語彙でもう一度検索してから、その分野にエビデンスがないと結論づけます。

重複確認で問題がなければ、時代区分分析を実行します（literature スキル：era-split）。同じトピックを基準年の前後で検索し、文献に登場した用語と、使われなくなった用語を報告します。用途は2つあります。1つ目は、再検索すべき古い語彙を特定することです。エビデンスがないように見えても、実際には存在する場合、その原因として最もよく見られるのがこれです。2つ目は、用語の変化の方向性自体が Method セクションの知見になることです。trial、cohort、implementation などの用語が登場しているなら、エビデンス基盤が成熟してきたことを示します。そのため、エビデンス全体に付与できる確信度の評価も変わります。

研究デザインによって利用可能かどうかが決まる場合は、Consensus にエスカレーションします。 OpenAlex では、サンプルサイズ、研究の種類、人間のみを対象とする研究かどうか、ジャーナルのランクでは絞り込めません。検出力不足の研究や人間を対象としない研究が有効なエビデンスとして使えない有効性の問いでは、literature スキルに記載された Consensus へのエスカレーションを使用し、問いに必要なフィルターだけを適用して、報告される検索結果の上限を記録します。

Ane が情報源を提示した場合は、それを使います。提示がない場合は、どこを検索するか尋ねます。

• グレイリテラチャー：WHO、UNFPA、UNAIDS、IPPF、Cochrane、3ie、関連する IGO
• 学術文献：PubMed、Scopus、Global Health Database、Cochrane；literature スキル経由の OpenAlex（オープンアクセスのリンク、引用の勢いを示すシグナル）
• Ane のリソースライブラリ：トピックに合致する 3. Ane's RESURSE/ のサブフォルダー

引用を捏造してはいけません。OpenAlex 経由で候補となる情報源が見つかったら、各情報源の撤回フラグを確認します。撤回済みの研究は除外し、その旨を記録します。このセッション中に検索を実行できない場合は、主な情報源を貼り付けるか、ライブラリ内のサブフォルダーを示すよう Ane に依頼します。

Step 5 — 知見の抽出

各情報源について、以下を抽出します。

• 完全な引用情報（著者、年、タイトル、ジャーナルまたは出版社、入手できる場合は DOI）
• 実施環境と対象集団
• 研究対象となった介入または現象
• 主要な知見（情報源自体の枠組みに沿って）
• 研究デザインとサンプルサイズ
• 確信度に関するフラグ：サンプル数が少ない、ランダム化されていない、自己申告、著者の利益相反、資金提供者によるバイアス

Step 6 — 確信度の評価

各知見またはテーマについて、GRADE に準じた以下の基準で評価します。

• 高：複数の厳密な研究で一貫した知見があり、メカニズムも理解されている
• 中程度：知見は一貫しているものの、方法論上の限界や文脈の狭さがある
• 低：研究数が少ない、知見が相反している、または重大なバイアスのリスクがある
• 非常に低い：情報源が1件のみ、または方法論的に弱い研究しかない

評価の理由を1つの節で説明します。評価を不当に高くしてはいけません。

Step 7 — エビデンスの不一致がある箇所を整理する

見解の一致が全体像を示すとは限りません。不一致をならしてしまうと、最も役立つシグナルが隠れてしまいます。評価の後に、見解の相違を整理します。

• 2つ以上の情報源が同じ問いに対して正反対の結論に達している場合は、両方を引用付きで示します。
• ある知見が特定の実施環境や対象集団では成り立つ一方、別の環境や集団では逆になる場合は、その対比をノイズではなく知見として扱います。
• エビデンスが最も強い情報源の結論が、最も引用されている情報源または最も新しい情報源と異なる場合は、その旨を示します。

都合のよい側を選んだり、2つの見解を平均したりして、現在も続いている不一致を解消してはいけません。不一致を明示し、現時点でエビデンスがどちらの解釈を支持しているか、その理由とともに述べます。エビデンスではまだ解決できない不一致には ⚠️ Unresolved: を付けます。

ステップ 8 — 該当するレンズを適用する

SRHR またはジェンダー関連の質問には、以下を適用します。

• フェミニストのレンズ：研究課題は誰の声によって形作られたのでしょうか。女性や少女は研究の主体でしょうか、それとも対象でしょうか。Cornwall & Rivas（2015）の枠組みを参照してください。
• 脱植民地主義のレンズ：研究はどこで実施され、誰が資金を提供し、誰の知識が中心に置かれているでしょうか。Chilisa（2020）を参照してください。
• 交差性：エビデンスは現在の標準（年齢、ジェンダーアイデンティティ、障害、地理）に従って細分化されていますか。そうでない場合は明記してください。

ステップ 9 — ギャップを特定する

エビデンスが答えていないことを明示します。⚠️ エビデンスのギャップ: の形式を使用してください。以下を区別します。

• 研究のギャップ（研究が実施されていない）
• 文脈のギャップ（研究は存在するが、関連する状況で行われていない）
• 対象集団のギャップ（研究は存在するが、対象集団が含まれていない）
• 方法のギャップ（研究は存在するが、設計が弱いものしかない）

ステップ 10 — 読む順番を決める

20 件の情報源を挙げても順位を付けない概要では、選別の問題を読者に押し戻すことになります。執筆する前に、5～7 件の情報源を選び、初学者が読むべき順に並べてください。順序の考え方は、次のとおりです。

1. 最も新しい優れたレビューまたはメタ分析を最初に置きます。 読む時間を最小限に抑えながら、幅広い全体像を把握できます。優れたシステマティックレビューがある場合は、ほぼ常に最初に置きます。
2. 次に、その分野の基盤となる研究を置きます。 通常は古く、引用数も多い研究です。literature スキルの anchor シグナルで特定できます。
3. 続いて、現在の最先端を示す研究を2、3件置きます。 特に、それまでのコンセンサスを拡張したり、異議を唱えたりする研究を選びます。rising シグナルで特定できます。
4. 最後に、ギャップや現在進行中の意見の相違を明らかにする情報源を1件置きます。 これにより、未解決の問いがどこにあるかを読者が把握できます。

各情報源について、2文以内で記述してください。この順番で読むことで何が得られるか（内容の説明ではありません）、そして読む際に注目すべき点（「効果量は表3で比較されています」「考察では未解決の論争が示されています」など）を書きます。各タイトルにハイパーリンクを設定し、オープンアクセスのリンク先を優先してください。MA のスタッフやパートナーは、ペイウォールを越えてアクセスできないためです。

信頼度の評価やアルファベット順ではなく、読者に必要な順に並べてください。信頼度の低い情報源でも、問い全体の枠組みを示す唯一のものであれば、最初に読むのに適している場合があります。

出力構成

次のセクションでエビデンスブリーフを作成します。

1. 質問 — Step 1で設定した問いを、フレームワーク名を明記して示します
2. 方法 — 採用基準、検索方法、統合方法、迅速な形式の限界
3. 主要な知見 — テーマ別に整理します。各知見には以下を含めます。
   • 1文での記述
   • 確信度の等級
   • 根拠となる出典（著者、年）
4. エビデンスが一致しない点 — Step 7で明らかになった見解の相違を、平滑化せずに記載します。それぞれについて、引用付きで対立する知見を示し、現時点でエビデンスがどちらの解釈を支持するか、その理由を説明します。決着できない場合は ⚠️ Unresolved: と記載します
5. レンズによる観察 — フェミニスト、脱植民地主義、インターセクショナルな観点からの注記
6. 示唆 — これが明示された目的（プログラム設計、評価など）に何を意味するのかを具体的に示します
7. まず読む資料 — Step 10で選んだ5～7件の出典を、読む順に並べます。それぞれについて、内容への貢献を1行で、注目すべき点を1行で記載します。ブリーフの目的が意思決定ではなく全体像の把握である場合、読者が未知の分野に入る際に読む順番を先に知る必要があるため、このセクションをエグゼクティブサマリーの直後に移動します
8. エビデンスのギャップ — ⚠️ Evidence gap: の項目を記載します
9. 出典 — 完全な書誌情報を、筆頭著者のアルファベット順に記載します
10. 検索監査 — 次の3つの数値を混同せずに示します。送信した検索クエリ数、受け取ったユニークな検索結果数、引用した検索結果数。使用したツール（OpenAlex、Consensus、手動提供のいずれか）、確認された結果上限、失敗した検索すべて、および結果が乏しかった検索セットを明記します。実行記録から数値を算出し、推定してはいけません。結果が乏しい場合はそのまま報告し、学習データの知識で補ってはいけません。監査の最後に、次の形式を厳密に守って引用確認ゲートの集計を記載します。**Citation verification gate:** N sources checked: a REAL+CORRECT, b REAL+MISATTRIBUTED, c FABRICATED, d UNRESOLVED. Verdict: PASS|FAIL.

引用要件

すべての知見に、少なくとも1件の出典を引用します。方法論の参考文献：

• 主題別統合には Thomas & Harden (2008)
• ナラティブ統合には Popay et al. (2006)
• リアリスト統合には Pawson et al. (2005)
• 確信度の評価には GRADE Working Group

SRHRに特化した枠組み：

• レンズには Cornwall & Rivas (2015)、Chilisa (2020)
• 権利に基づく枠組みには WHO (2010) WHO/RHR/10.12 + UNFPA HRBAP + UNFPA SoWP 2021/2024/2025

引用確認ゲート（必須、モデルに依存しません）。 提出前に、WebSearch / WebFetchを使って出典リストにあるすべての引用を確認します。出典が実在し、著者、年、掲載誌・刊行物が記載どおりであることを確認してください。各出典について、REAL+CORRECT、REAL+MISATTRIBUTED、FABRICATED、UNRESOLVEDのいずれかを判定します。DOIまたはタイトルが同じで、著者や年が異なる引用がある場合は、正しい書誌情報を確認してください。MISATTRIBUTEDまたはFABRICATEDが1件でもあればFAILです。提出前に訂正するか、別の出典に差し替えてください。確認できない引用を、出典が確認済みであるかのように言い換えてはいけません。確認ツールが利用できない場合は、未確認の引用それぞれに ⚠️ attribution unverified — confirm before publication と記載してください。agent-improvements/model-selection-policy.md のGate 1、および mel_wiki/wiki/concepts/evidence-retrieval-architecture.md の正本に従ってください。集計は検索監査（出力項目10）に記載します。

執筆ルール

CLAUDE.mdのハウススタイルに従ってください。このスキルでは、特に以下を守ります。

• 出典が裏付ける以上に強い表現で知見を要約してはいけません
• 議論のある知見を、決着済みのように提示してはいけません
• 具体的な引用なしに「エビデンスが示している」と述べてはいけません
• 知見に異論がある場合は、そのことと異論を唱えている人を明記してください

限界

迅速な統合はシステマティックレビューではありません。この限界を方法のセクションに記載してください。効果量を捏造したり、互換性のない研究間で知見を統合したりしてはいけません。Aneがシステマティックレビューを必要とする場合は、迅速レビューの範囲を不当に膨らませるのではなく、適切なレビュー手順（PRISMA）に案内してください。

編集保持プロトコル

Ane がパスを指定して既存の出力に言及し、改善、反復、または拡張を依頼した場合、このプロトコルが適用されます。まずファイルを読み、Edit ツールで編集範囲を限定して編集し、範囲外の内容はバイト単位で同一に保ち、EDIT-PRESERVATION DELIVERY の要約を返してください。

対象ファイルが存在する場合は、mel_wiki/wiki/concepts/edit-preservation-protocol.md を適用してください。