検索から分析までのシステマティックレビューワークフローを自動化。透明性のある方法論、データ抽出、統計的合成による包括的なレビューとメタアナリシスを生成します。
1000人以上の研究者と大学から評価されています
従来の系統的レビューでは、複数のデータベースを手動で検索する必要があり、検索段階だけで2〜4ヶ月かかります。
500〜2000以上の論文のタイトル、要約、全文を確認することで、一貫性のないスクリーニング結果になりがちです。
効果量、信頼区間、方法論の詳細を手動で抽出することは、退屈で誤りが生じやすい作業です。
プールされた効果量の計算、異質性の評価、サブグループ分析の実施には広範な専門知識が必要です。
コクランのバイアスリスクツールを使用して研究の質を手動で評価すると、一貫性のない評価につながります。
PICOの質問または系統的レビューの目的を入力します。PaperguideのAIがあなたの質問を解釈し、定義された包含/除外基準を持つ構造化された検索戦略を作成します。
例:成人の大うつ病性障害の治療において、認知行動療法は薬物療法と比較してどの程度効果的か?
Deep Researchは、系統的な方法論を使用して2億以上の論文を自動的に検索します。関連する概念やMeSH用語を探索し、完全なカバレッジを確保します。
AIが特定の包含基準に対して論文をスクリーニングし、研究デザイン、対象集団、介入、アウトカムを評価します。論文は透明性のある理由付けでランク付けおよびフィルタリングされます。
統計分析のために、複数の研究にわたる特定のアウトカム指標、効果量、信頼区間、研究特性を標準化された表で抽出します。
Know what researchers, students, doctors, and professionals are saying about Paperguide.
エビデンスに基づく医療チーム治療ガイドラインやヘルスケアプロトコルのための臨床的系統的レビューを実施
学術研究者学術誌掲載のための系統的レビューとメタ分析の実施
ガイドライン開発チーム臨床実践ガイドラインや政策提言のためのエビデンスの統合
メタ分析専門家統計的統合のための複数の研究からの定量的データの抽出
医療機関エビデンスに基づくプロトコルと治療推奨事項の開発
何ヶ月もの手動検索を、自動化された系統的レビュー生成と包括的な分析に置き換えます。
メタ分析のための一貫したアウトカム指標と効果量を持つ標準化された抽出テーブルを構築します。
統合された引用を含む複数の研究を分析することで、特定のレビュー質問に即座に回答を得られます。
PICOエレメントと統計データを含む系統的レビュープロトコルに合わせた抽出フォームを設計できます。
客観的な指標に基づいて、ジャーナルの質と研究影響力を考慮した包含判断を行えます。
個々の研究に直接質問して、方法論の違いやアウトカム定義を理解できます。