literature-search

文献検索のベストプラクティス

検索戦略の設計

1. PICO フレームワーク（対象集団、介入、比較、アウトカム）を用いて研究課題を定義します
2. 研究課題から中核となる概念を2～4個特定します
3. 各概念について、同義語、略語、関連用語を列挙します
4. ブール演算子を使って用語を組み合わせます：AND（概念間）、OR（同義語内）
5. 分野に関連する補完的なデータベースを少なくとも3つ選択します：
   • 生物医学：PubMed、Scopus、Web of Science
   • コンピューターサイエンス：arXiv、Semantic Scholar、DBLP、ACL Anthology
   • 学際分野：Google Scholar、OpenAlex
6. 再現性を確保するため、検索式を正確に記録します

選択基準と除外基準

1. 期間を定めます（例：急速に発展する分野では直近5～10年）
2. 言語の制限を指定します（通常は英語）
3. 出版物の種類を指定します（査読済み論文、プレプリント、会議論文）
4. 研究デザインの要件を定義します（RCT、観察研究、計算研究）
5. 分野固有のフィルターを設定します（種、方法論、サンプルサイズ）
6. スクリーニングを開始する前に、すべての基準を記録します

PRISMA の方法論

1. 重複排除の前に、各データベースのヒット総数を記録します
2. 重複を削除し、その件数を記録します
3. 選択基準に照らしてタイトルと抄録をスクリーニングします（除外件数を記録）
4. 残った論文の全文を確認します（除外した論文とその理由を記録）
5. PRISMA フローダイアグラムを用いて、最終的に採用した研究を報告します
6. スコーピングレビューでは、PRISMA-ScR 拡張版を使用します

スクリーニングと品質評価

1. 2段階でスクリーニングを行います：まずタイトルと抄録、次に全文
2. 研究の種類に適した品質評価ツールを適用します：
   • RCT：Cochrane のバイアスリスク評価ツール
   • 観察研究：Newcastle-Ottawa Scale
   • ML 論文：再現性、データセットの妥当性、統計的な厳密さを確認します
3. 事前に定義した抽出フォームを使って、体系的にデータを抽出します

統合のアプローチ

1. ナラティブ統合：知見をテーマ別に整理し、パターンと矛盾点を特定します
2. メタ分析：研究間の均質性が十分な場合に、定量的な結果を統合します
3. ギャップ分析：文献で扱われていない内容を明確に特定します
4. 各テーマの主要な知見を、裏付けとなる引用件数とともに要約します
5. 相反する結果と、その考えられる説明を示します
6. 研究を実施する動機となる研究上のギャップを明確に述べて締めくくります