方法論
Illness Researcherは、医学研究論文を実用的な健康推奨に変換するために体系的なアプローチを使用しています。データの処理方法は以下の通りです：
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論文収集
私たちは世界最大のオープンアクセス研究論文コレクションであるCOREから、医学および健康関連の出版物に焦点を当ててオープンアクセスの研究論文を集約しています。
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関連性スクリーニング
各論文はAIを使用して関連性をスクリーニングされます。食事、サプリメント、ライフスタイルの行動、警告サインを含む実用的な健康推奨に関する研究を探します。薬の副作用や薬物相互作用に関する論文は除外されます。
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研究品質評価
論文は研究タイプ（例：システマティックレビュー、ランダム化比較試験、コホート研究）によって分類されます。最小限のエビデンス品質基準を満たす研究のみが含まれます。メタ分析とシステマティックレビューは最高の信頼度スコアを受けます。
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知識抽出
AIは各論文から具体的な推奨事項を抽出し、疾患、推奨される行動（食事、サプリメント、行動、または警告サイン）、およびサンプルサイズ、効果量、統計的有意性を含む裏付けとなるエビデンスを特定します。
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エビデンスの要約
複数の研究が同じ推奨を支持する場合、エビデンスは簡潔な要約に統合されます。これには研究全体の集計統計が含まれ、一貫した発見を強調しています。
重要な注意事項
- 私たちは高品質のエビデンス（システマティックレビュー、メタ分析、RCT）を優先しますが、適切な信頼度指標を付けて他の研究タイプも含めています。
- これは医療アドバイスではありません。健康に関する決定を行う前に、必ず医療専門家にご相談ください。
- 新しい研究が利用可能になると、データベースを継続的に更新しています。