生成AI時代の論文の上手な「探し方」「読み方」「捨て方」とは？ 医学・看護系の学生や若手医師向けの医学論文の読み方の入門書として、これまで世界で20を超える言語に翻訳されてきた名著『How To Read A Paper』が、内容を大幅に刷新した最新版を刊行。EBM（エビデンスに基づく医療）の基礎からひも解き、論文の上手な「探し方」「読み方」「捨て方」を詳細かつ魅力的に紹介するほか、近年話題のビッグデータ研究や生成AI、コンセンサス形成手法などについても新たに取り上げました。 2016年に日経BPから第5版の翻訳書を『読む技術』として出版。今回は第7版の翻訳書となる。日本語版では各章に臨床疫学の専門家である横浜市立大学学術院医学群データサイエンス研究科教授の後藤匡啓氏による「1分解説」を追加。全体像の把握と論点整理が容易になっています。 ＜目次＞ 第1章 なぜ論文を読むのか？ 第2章 文献を検索する 第3章 全体像をつかむ：この論文は何を論じているのか？ 第4章 方法の質の評価 第5章 統計学の専門家でない人のための統計 第6章 シンプルな介入試験の論文 第7章 複雑な介入試験の論文 第8章 診断検査やスクリーニング検査の論文 第9章 他の論文を要約する論文（システマティック・レビューとメタ解析） 第10章 何をすべきかを伝える論文（ガイドライン） 第11章 費用を推定する論文（医療経済評価） 第12章 数字の枠を超える論文（質的研究） 第13章 質問紙調査の論文 第14章 医療の質改善研究の論文 第15章 遺伝子関連研究の論文 第16章 エビデンスを患者に適用する 第17章 AIと医療に関する論文 第18章 メカニズムエビデンスの重要性 第19章 コンセンサス形成に関する論文 第20章 エビデンスに基づく医療への批判

統計に詳しくなくても大丈夫! 要点を把握して四則計算ができれば 優れた論文は見分けられる！ 情報も論文も毎週山のように増えていきます。 しかし、単にp＜0.05を判断基準にするなら、20本に1本は間違った結論の論文を読まされることになってしまいます。 臨床上の疑問を解決するのに真に役立つ論文を探すことは、科学的に読むに値しない論文を捨て去る技術でもあるのです。 本書は、医学生と初期研修医を主な読者対象にした医学論文の読み方の入門書です。 これさえ読んでおけば、NEJM、JAMA、BMJ、Lancetなど医学雑誌に掲載される論文がどのくらい重要な研究なのか分かるようになります。