論文検索を上手に行うためには慣れとノウハウが必要！そのマル秘テクニックとは？

しかし、O崎さんはさすがだなぁ。あれだけ必死で論文を調べたのにねぇ、T川さん

でもまあ、さすがに検索語が『sleep』じゃ、論文は見つからないでしょう。中学生じゃあるまいし

相変わらず手厳しいねぇ。でもやっぱり検索語って大事なんだなぁ

EBMが苦手と感じることの多くは、英語や統計に関する知識量の問題というよりは、医学論文の検索が思い通りにできないことが原因だと思いますよ

PubMedで検索するって、いうなればGoogle検索と同じじゃないですか。そういう意味では、実際の日常用語ではなく、検索用の言語ってあると思うんです。例えば、東京駅周辺の本屋さんをGoogle検索する場合、『本屋』で検索しないですよね。『八重洲口　書店』　とか、そんな感じじゃないですか。だからPubMedもそういうイメージで検索語を選べばよいと思ったんですけど…

確かにGoogleで睡眠薬を調べたい場合、『エスゾピクロン　睡眠』で調べないよなぁ。せめて『エスゾピクロン　不眠症』かな

今、『エスゾピクロン　睡眠』でGoogle検索してみましたけど、クリニックのブログとか、そういう記事ばかりです……。でも、『睡眠潜時』1) とか、『主観的総睡眠時間』2) なんかで調べていると専門的なウェブサイトが上位に検索されますね

T川さん、すんごい難しい言葉知ってんだねぇ（汗）

『睡眠』という検索語から、『睡眠潜時』とか『総睡眠時間』という検索語の変換は、論文検索をするうえで非常に重要な視点だと思います。患者さんもしばらくこなさそうなので、少し整理してみましょうか

臨床疑問をPECOによって適切に定式化したとしても、検索効率に優れた検索語を抽出できるわけではありません。論文検索がうまくいかないと感じる原因の多くは、PECOの変換作業にあるといってもよいでしょう

変換作業！？

東京駅周辺の本屋さんのことじゃないの？Google検索で調べ物をするときに、任意の検索語で有益な情報が得られなかったとしたら、検索語を変更するね。生じた疑問の全てに参照可能な情報があるとは限らないけど、検索語を変更することで、有益な情報を入手できる可能性は高まるというわけ

まさにその通りで、臨床疑問の解決においても、EBMのステップ①で定式化したPECOを、論文検索用のPECOに変換することで、より効率的な論文検索が可能となります。このようなPECOの変換プロセスは、EBMに関する参考書にはあまり明記されていません。この作業の多くは無意識的に行われるからなのでしょうね

でも、その変換作業とうのは、具体的にどのような修正を加えるんですか？

検索語を変換することの重要性は分かるけど、何かコツとか指針のようなものがあれば良いのだけど…

PECOへの変換作業は、例えば、自分が研究者の立場になったとして、『目の前のから定式化したPECOをどのような研究手法で検討するか？』と問うてみると、変換のポイントが明確になります。また、論文検索をするうえでPECOの変換作業が特に重要だと思われる項目は『P』と『O』です

例えば、臨床疑問から設定したPECOの『P』、つまりPatientが『86歳男性で腎機能が悪く、脳梗塞の既往がある患者』だったとしましょう。ただ、このようなハイリスクな高齢者は、倫理的な観点からランダム化比較試験の被験者として登録されることは稀です。したがって、Pの内容に修正を加えなければ、参照できる医学論文はほとんど存在しないことになってしまいます

なるほど。Patientの情報は、とても個別性が強くなっているんですね。臨床試験に参加した被験者、つまりSubjectに近しい情報に置き換えないと、参照できる論文が限られてしまうというわけですか。確かに、目の前の患者さんで調べた研究でもない限り、PatientとSubjectは厳密に一致しませんね。

この場合、高齢高血圧患者とするか、あるいは単に高血圧患者で検索して、検索結果から絞り込んでいくという感じが良いんかな

はい、最初から詳しい患者情報、つまりPatientの内容を意識して検索語とするのではなく、臨床試験に組み入れられそうな患者背景、subjectを意識して検索語を設定すると、参照できる論文の数が増えるはずです。報告されている論文数が少ない臨床課題でも効率的な論文検索ができると思います

検索された論文があまりに多い場合は、subjectに関連する言葉を検索語に追加すれば良いわけですね。Patient/Subjectは分かりましたが、『O』はどうすれ良いのでしょう

PECOの変換作業で最も重要な項目は『Ｏ』だと思います。例えば、「幸せ」になれるかどうかをランダム化比較試験で検証する場合、どんなアウトカムを設定すれば良いでしょうか

幸せを評価することは難しいよねぇ。人によって幸せの定義は異なるわけですし……

発症率が一定レベルで確保できるアウトカムであること、定量的かつ客観的に表現でき、統計処理が可能なアウトカムであること、こうした要素を意識して『O』を修正変換すると良いと思います。先ほどT川さんが指摘してくれた『睡眠』から『睡眠潜時』への変換は良い例だと思います

例えば『死亡率』を検討したくても、死亡の発生頻度は一般的に低く、長期間にわたり追跡調査しないと統計処理が可能なイベント数を確保できません。現実的にはそのようなランダム化比較試験の実施は困難です。そういう意味でも、統計解析が可能な発症率が期待できるアウトカムの設定、つまり死亡ではなく脳卒中や心筋梗塞といったアウトカム（場合によっては複合アウトカム）で検索語を設定するとよいでしょう

表１の右下で『（心血管リスクの高い）2型糖尿病患者』となっているのは、アウトカムの発生数の問題なんだね。つまり、心血管リスクの高い人を対象にしないと、心血管イベントに差がつかないというわけか

はい、その通りです。また、倫理的な観点から研究遂行が可能なこと、臨床にとって興味深く有用であり、社会的にも貢献性が高く、学術的に新規性の高い臨床課題が優先的に検証の対象となります

みんなが疑問に思うこと、疑問を解決することで、より社会的にメリットがあるという視点で疑問の方向性も整える必要があるわけですね

『優れた研究デーマ』を明文化したものにFINER 基準があります【表3】。論文検索用のPECOを設定する際に参考にするとよいでしょう。