12·01
7 min
研究疑問(PICO)とoutcomeの決め方
— 問いを構造化する
予測モデル研究での PICO の翻訳と、outcome 定義の合意形成。
// research / pico
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// PART 12 / 16
RESEARCH
L2
論文化・研究デザイン
良いモデルを「論文として通す」ための 8 本。PICO、TRIPOD+AI、PROBAST+AI、CLAIM、Methods / Results / Limitations の書き方、査読対応、そして独自版の医療 AI チェックリストまで。研究を成果物にする工程を一気通貫で。
- ARTICLES
- 8本
- EST_TIME
- 60min
- LEVEL
- L2
- UPDATED
- 2026.05.04
記事一覧
// 08 ARTICLES · ALL研究疑問(PICO)とoutcomeの決め方
12·02
8 min
predictorの決め方とサンプル設計
— 変数選択とEPV
事前指定 vs データ駆動、共変量数とサンプル数のバランス設計。
// research / predictor-sample
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12·03
9 min
TRIPOD+AI / PROBAST+AI / CLAIM
— 報告ガイドラインの全体像
予測モデル・バイアス評価・医用画像 AI の3規範を、項目レベルで整理。
// research / guidelines
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12·04
8 min
Methodsセクションの書き方
— 再現性を担保する記述
他人がコードを書き直せる粒度。テンプレと頻出の不足項目。
// research / methods
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12·05
7 min
Results・図表の作り方
— 何を、どの順序で、どう見せるか
査読を通す Results の構成原則。表 1、図 1 の典型と落とし穴。
// research / results
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12·06
6 min
Limitationsの書き方
— 弱点を「議論可能」な形に
言い訳ではなく、研究の輪郭を示す Limitations の構造化。
// research / limitations
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12·07
8 min
査読コメントへの対応
— point-by-point返信のコツ
査読を「論争」ではなく「協働」にする返信の書き方と段取り。
// research / response
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12·08
7 min
医療AI論文チェックリスト(独自版)
— 投稿前の最終点検
TRIPOD+AI / PROBAST+AI / CLAIM を統合した独自チェック 30 項目。
// research / checklist
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