review-paper について
review-paper は、ナラティブ、スコーピング、システマティックレビュー論文を構成するスキルです。範囲の定義、形式に応じた章立て、エビデンステーブル、品質確認を支援します。
主な機能
- 01形式別の論文構成
- 02対象範囲とレビュー境界の定義
- 03サマリーテーブルのテンプレート
- 04報告と登録に関する指針
- 05引用と原稿の品質確認
活用シーン
- 01ナラティブレビューの計画
- 02スコーピング/システマティックレビューの構成
- 03引用と報告要件の確認
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ aperivue/ medsci-skills --skill review-paperインストール後、Claude Code で/review-paperを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
skill.ymlreferences/macro_skeleton.mdtests/check_skeleton.pytest_macro_skeleton.sh詳細
Review-Paper スキル
write-paper(原著研究)に対応するレビュー論文用スキルです。他者のレビュー論文を査読する場合は、代わりに /peer-review または /self-review(RV1-RV9 プローブ)を使用してください。
Step 0 — 形式と背骨となる軸(構成を決める選択)
- ユーザーに形式を確認します:ナラティブ(SANRA)|スコーピング(PRISMA-ScR + JBI)|システマティック(PRISMA 2020)。これによって報告ガイドラインと登録方法が決まります。
- 背骨となる軸を選びます。これは最も重要な決定です:本文をモダリティ(例:2D → 3D)、タスク(生成/QA/導入)、またはライフサイクルの段階で構成します。その後、各本文セクションはすべてこの一つの軸に沿って構成します。軸を混在させることが、最もよくある構成上の失敗です。
- 先行・隣接レビューとの差別化を明確にするスコープの記述と重複しない範囲の境界を必須とします。これにより、査読者が最初に抱く「なぜまたこのテーマのレビューが必要なのか」という疑問を未然に防ぎます(ユーザー承認のチェックポイント:骨組みを作る前に、境界をユーザーと確認してください)。
Step 1 — 形式に応じたマクロ構成の骨組みを作成する
${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/macro_skeleton.md を読み込み、選択した形式のセクションを、要約表のひな形(Step 2)と該当セクションの図表凡例の計画とともに、原稿ディレクトリ内の manuscript.md に記述します。構成は形式によって異なります。
- ナラティブ — 以下の7部構成の骨組みを使用します。
- スコーピング/システマティック — PRISMA-ScR または PRISMA 2020 の各項目につき、Methods と Results の枠を一つずつ設けた IMRaD 構成にします(参照資料には項目番号ごとに記載されています)。これらには7部構成の骨組みを使用しないでください。適格基準、検索、選定、チャーティング/抽出、バイアスリスク、統合の方法、研究選定の結果を記載する場所がないためです。背骨となる軸に沿ったテーマ別の本文は Results → synthesis に置き、今後の展望と評価指標への批評は Discussion に置きます。
ナラティブの7部構成の骨組み:
- 要旨 — 4~5段階の構成(スコーピング/システマティックでは構造化)。
- 序論 — 臨床的な動機 → 技術 → スコープと重複しない範囲のブロック(全形式で必須の項目) → 「本レビューでは……」。
- 背景/技術的原理 — 簡潔にまとめます。引用は一度にとどめ、分野全体を再調査しないでください。
- 背骨となる軸に沿ったテーマ別の本文 — 各セクションの最後に要約表を置きます(形式に合わせて作成したひな形を使用。Step 2)。
- 今後の展望/進展している領域。
- 課題/考察 — 評価指標への批評の小節を含めます(必須の品質指標です。この分野が何を基準に評価しているか、またその指標がどこで誤解を招くかを扱います)。
- 結論 — 慎重な表現にします。スコーピングレビューはエビデンスを整理するものであり、推奨の根拠となる表現や臨床的な推奨は行いません。
すべての citekey は、プロジェクトで検証済みの _src/refs.bib(/search-lit → /lit-sync → /verify-refs で作成)に対応している必要があります。主張に必要な文献がまだライブラリにない場合は、[@NEW:short-topic] プレースホルダーを残し、/search-lit に回してください。DOI、著者、年、citekey を捏造してはいけません。
Step 2 — 要約表のひな形(形式に合わせる)
- ナラティブ/スコーピング:
study | year | [spine-axis value] | method | key finding。 - システマティック:PRISMA フロー + 研究の特性表 + 抽出表。
ひな形には列見出しとプレースホルダーの行を一つ含めます。セル(研究、年、指標、知見)は、ユーザーが提供した情報または検証済みの情報のみで埋めます。不明なセルはプレースホルダーのままにします。
Step 3 — 報告と登録の設定
- スコーピング → PRISMA-ScR(+ JBI のチャーティング)+ OSF 登録。
- ナラティブ → SANRA(報告チェックリストではなく、6項目の評価補助ツールです。過度に適用しないでください)。
- システマティック → PRISMA 2020(+ PROSPERO 登録)。
/check-reportingに選択したチェックリストが含まれていない場合(PRISMA-ScR と PRISMA 2020 は含まれていますが、SANRA は含まれていません)、手動のギャップ表を作成し、項目を黙って飛ばさずにユーザーに知らせます。
ステップ 4 — QC への引き継ぎ
このスキルが対象とする標準的な原稿 QC の一連の工程を実行します。
/self-review— レビュー記事では、RV1-RV9 のナラティブレビュー用プローブが自動的に有効になります。/check-reporting— PRISMA-ScR または PRISMA 2020(SANRA はステップ 3 の手動表を使用)。/verify-refs— すべての引用が解決され、FABRICATED / MISMATCH が 0 件であること。/humanize— AI パターン密度をしきい値未満にします。/academic-aio— 発見可能性の確認(任意)。
収束ゲート — 次の条件を満たすまで、草稿は完成ではありません:self-review の致命的な問題が 0 件、verify-refs の FABRICATED/MISMATCH が 0 件、[@NEW:...] のプレースホルダー引用が残っていないこと、humanize の密度が 2.0 未満であること。
ガード
- 自己引用は適切な範囲にとどめ、著者がレビュー対象分野に貢献している場合は、知的な利益相反を申告してください。
- 原稿ディレクトリ内にのみ書き込んでください。