僕のこだわり論文 Episode 1

先日の講演の事後コメントで　「もっと実例があれば良かった」や「自分の論文を使ったケーススタディーがあればよかった」等のご指摘をいただいたので僕のこだわり論文を裏話を交えて書くシリーズをやってみようと思う。 一応ググって翻訳しているが日本語の専門用語が間違っているところはご指摘いただけたらありがたい。 第一弾はストーリーを書きやすそうだったこちらの論文。 個人的にはトップ５入りするくらいは好き。 メタデータ ジャーナル: J Thorac Cardiovasc Surg (IF 4.4) 記事タイプ: Expert Opinion (1,500 words) 事前リジェクト：１誌 (Ann Surg) 本誌リバイス：１回 所要時間：〜40時間 備考：エディトリアルが４本ついた。 概要 現行の多用されている手術リスクモデルには単一の手術タイプ (i.e. 虫垂切除)ではなくて複数の手術タイプが混ざったデータ（I.e. 虫垂切除 + 食道切除 + 頸動脈内膜剥離）にフィットさせたものがあるが、 100歩譲って手術タイプをrandom effect 等で考慮してフィット自体はリーズナブルになった場合でもそんなごちゃ混ぜモデル(universal risk model)の性能って数字出されても解釈の仕様がなくない？という問題提議をした論文。 シナリオとしては消化器外科医が自分の患者の食道切除のリスクを知りたい時に、そのリスクモデルが心臓血管外科系の手術や整形外科の手術を含むデータにフィットされている場合、そのモデルが食道切除のアウトカムの予測をどれほどの精度で行えるのかは総合モデルの性能評価からはわからない、というもの。 そのごちゃ混ぜモデル全体のAUROCが0.9でも食道切除のケースに限っては0.6ということがあり得るのに総合モデルの性能しか報告されていないのはユースケースが考慮されておらずマズい。 そのせいで弱小モデルがイケてる風に上塗りされて世に出されているのではないか、という議論。 実例としては心臓外科系のEuroSCORE II や外科全般のNSQIP risk model などがこのuniversal risk model にあたり、臨床ではそこそこ、研究では頻用されているリスクスコアを算出するためのモデル。 NSQIPはAmerican College of Surgeons という大御所学会が擁護・スポンサーしているモデル。EuroSCORE IIもヨーロッパの偉い心臓外科医がたくさん関わっているのでこれを名指しで批判するのは躊躇ったがまぁ我々米国だし共著者エライしいいか、となった。

Commentary を小一時間で書いてみた

上の人にきた査読を手伝って、その論文がアクセプトになったので付随する commentary/editorialを書けという依頼が来たので僕が書くことになった。 丁度短めなので前回の Letter to the editor の様な感じで実況しながら書いてみた。 今回は１時間超えてしまったのだが、あまり目新しいことは無かった気がする。 前回の勝手に書いたレターとの違いは、コメンタリーなので一応著者やエディターへの配慮みたいなものが若干難しかったと思う。 イントロ以外は1.2倍速。 “Write drunk, edit sober” の精神に則っている。 よろしければどうぞ。

インパクトファクターは正義か

2019年のインパクトファクター (IF) が公表された。 前年と比べてIFが伸びたジャーナルはSNSなどで大々的に公表してエディターや査読者を称賛するのに対して、下がった場合は誰も気づかないことを願って息を潜めている感じがおもしろい。 良くも悪くも字面になりやすいし、取り合えずこの数字を言えばそのジャーナルに掲載する難しさやインパクトの様なものが伝わる。 ほとんどマウントを取るために存在する指標と言っても過言ではない。 これが僕の結論なのだが、これだけでは味気ないのでもう少し広げると、 一般的に言われる「インパクトファクター」はWeb of Science Group が発表するJournal Citation Report 内に載っている The Clarivate Analytics Impact Factor のことで、計算方法は 過去2年間に掲載された論文が1年間で稼いだ被引用数➗掲載された論文数 なので要はそのジャーナルの論文がどれだけ引用されたか。 そして分母の’citable items’ が何を意味するかも重要で、Clarivate によると Citable items include articles and reviews. Document types that aren’t typically cited, e.g. letters or editorial materials, are not included in the Impact Factor denominator.  となっている。 なのでCommentary や editorial

Letter to the Editor を小一時間で書いてみた

ゲーム実況という、ゲームをやりながら自分で実況して配信するという企画（？）があるが、それを論文でできないかと思い丁度 Letter to the Editor を書けという指令が上からきたので執筆の終始を動画にしてみた。 数年後には何億円市場のeスポーツに化けるかもしれないので、論文実況と名付けたい。 この試みや録画、動画編集、YouTube等全て初めてだったのでなかなか残念なタッチに仕上がっているが、ご了承いただきたい。 １倍で流すと倦怠感がハンパなかったので右下画面に出る数値の倍速で流している。 タイムラインは： イントロ (0:00-0:56) セットアップ・元ネタ論文説明 (0:57-2:32) カバーページ・フォーマット (2:33-4:40) ストップウォッチつけ忘れに気づく(4:21) 本文執筆(4:41-42:35) 抱っこ紐の子供目覚めて泣く(38:42) 編集・音読 (42:36-46:11)

論文リソース・小技集

Twitterに上げた論文リソースの紹介をまとめたページです。ネタが上がれば随時アップデートします。 目次 関連論文を一本釣り (Connected Papers) 図から数値を抽出 (WebPlotDigitizer) 投稿前の図のDPIを一瞬で統一 (Convert Town) いい感じの配色選び (ColorBrewer) Cover letter サンプル データベース定義書 撤回論文のデータベース (Retraction database) 関連論文を一本釣: Connected Papers 2020年６月にリリースされた無料の神サイト。論文を入れると内容の類似度や引用でつながっている論文のネットワークを可視化してくれる。新しく学ぶ分野の重要論文をピックアップしたり論文のトピックに沿った関連論文を見つけるのにかなり有用だと思う。 図から数値を抽出: WebPlotDigitizer 投稿前の図のDPIを一瞬で統一: Convert Town 下記ツイートに全てが記載されている。超便利。 いい感じの配色選び: ColorBrewer カバーレターのサンプル カバーレターの書き方の記事はこちら。 査読レスポンスレターの小技 査読レスポンスレターを読みやすくする色分けと枠使い。ワードの外枠設定で1クリックで段落全てを囲える。出典：嫁 データベースの変数の定義書 データベースを作る場合や変数を足す場合、定義の記録は手間がかかっても超重要！下記はサンプル。 Retraction database 撤回された論文のデータベース。ジャーナルや著者などのメタデータはもちろん撤回理由なども書かれている様。今のところ、暇つぶし以外の用途は今ひとつ不明。