カテゴリー: Systematic Review

RISmedはPubMed検索のためのRのパッケージです。作者はStephanie Kovalchik氏です。ASReview https://asreview.nl/ を用いた文献選定の際には、Title, Abstractのデータを用います。書誌情報と合わせて、これらのデータを含むExcelファイル、またはCSVあるいはRISファイルを用意する必要があります。その際に、RISmedを使うのがひとつの方法です。

PubMedではGETメソッドで直接データベースにアクセスして、検索結果をダウンロードできるe-utilitiesというサービスがあります。MeSHへのAutomatic Term Mappingは適用されません。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25501/

それを利用するRのパッケージです。pmSearchも同じサービスを利用しています。

RISmedとtcltk2のパッケージをThe Comprehensive R Archive Network (CRAN)（https://cran.r-project.org/）からRにインストールしておきます。tcltk2は検索結果をCSVファイルとして保存する際のインターフェースとして用います。
Stephanie Kovalchik: RISmed https://cran.r-project.org/web/packages/RISmed/index.html
Philippe Grosjean: tcltk2 https://cran.r-project.org/web/packages/tcltk2/index.html

パッケージがまだインストールされていない場合は、以下のスクリプトをRで実行してください。
#Install the packages.
packneed=c(“RISmed”,”tcltk2″);current=installed.packages();addpack=setdiff(packneed,rownames(current));url=”https://ftp.yz.yamagata-u.ac.jp/pub/cran/”;if(length(addpack)>0){install.packages(addpack,repos=url)};if(length(addpack)==0){print(“Already installed.”)}

以下のRでスクリプトを実行すると検索結果をCSVファイルとして保存できます。SearchWordsと言う変数に検索式search queryを格納しますので、””で囲んであるところを書き換えて使用してください。すべてを選択して、実行すると、ファイル保存のダイアログまで実行されます。ResultsData=EUtilsGet(Results, type=”efetch”, db=”pubmed”)の実行に時間がかかります。

保存したCSVファイルを直接開くのではなく、Excelを起動して、データメニューからテキストまたはCSVファイルからインポートします。元のファイルはUTF-8でエンコードされており、Shift JISがデフォルトのExcelでは文字化けするので、そのような手順を取ります。ファイル保存の際は.xlsxにすることもできます。

また、CSVファイルはテキストファイルなので、Notepad＋＋ https://notepad-plus-plus.org/ などで一度開いて、エンコーディングをUTF-8-BOMに変換するとExcleで直接開いても文字化けしません。

以下にR用のスクリプトを示します。
library(“RISmed”)
library(“tcltk2”)

#Make a search query for PubMed. Write your query in ” “.

SearchWords=”(junior doctor OR young doctor OR resident physician OR intern) AND mindfulness AND humans[mh] AND (english[la] OR japanese[la]) AND hasabstract[tw] AND 2024[dp]”

#Connect and retrieve a list of PubMed IDs. You can change retmax and set years asmindate=2000, maxdate=2024, retmax=2000

Results=EUtilsSummary(SearchWords, type=”esearch”, db=”pubmed”, retmax=2000)

#Show the number of citations retrieved and get title, abstract and other data. This step takes time.

QueryCount(Results)
ResultsData=EUtilsGet(Results, type=”efetch”, db=”pubmed”)

#Make publication year list.

year=YearEntrez(ResultsData)

#Make a list of authors (Last name + initials) for each citation and a list of reference id (first author + year).

au=Author(ResultsData)
refn=length(au)
auv=rep(“”,refn)
refidv=rep(“”,refn)
for(i in 1:refn){
authors=cbind(au[[i]]$LastName,au[[i]]$Initials)
ma=nrow(authors)
authors[1,]
paste(authors[1,1],authors[1,2])

aul=””
for(j in 1:ma){
aut=paste(authors[j,1],authors[j,2])
aul=paste(aul,aut,sep=”, “)
}
aul=substr(aul,3,nchar(aul))
auv[i]=aul
refidv[i]=paste(authors[1,1],authors[1,2],year[i])
}

#Make citation list. No formatting. Including DOI information.
refer=Citations(ResultsData)

cite=rep(“”,refn)
for(i in 1:refn){
cite[i]=refer[[2]][[i]]
}

#Create a data frame of PMID, Reference_ID,Citation,Year, Title,Abstract. Citation format is not modified.

pubmed_data=data.frame(‘PMID’=PMID(ResultsData),’Reference_ID’=refidv,’Citation’=cite, ‘Year’=YearEntrez(ResultsData), ‘Title’=ArticleTitle(ResultsData), ‘Abstract’=AbstractText(ResultsData))

#Save the frame work as a CSV file with a save file dialogue. Add file extension “.csv”.

filnam=tclvalue(tkgetSaveFile(initialfile=”export.csv”,filetypes=”{{CSV Files} {.csv}} {{All files} *}”));if(filnam!=”.csv”){write.csv(pubmed_data,filnam,row.names=FALSE)}

#Do not open the file directly to avoid character encoding trouble. Launch Excel, then from Data menu use import text/csv file.
#The saved file is a text file with UTF-8. You can change encoding from UTF-8 to UTF-8-BOM using Notpad++, and you can directly open the file with Excel without garbles.

システマティックレビューの際には、Clinical Question (CQ), Healthcare Question (HcQ), Health Question (HQ)に回答するために必要な文献を検索しますが、数百、数千という数の候補文献から、目的に合う文献を選定する作業は時間と労力を要します。

Large Language Model (LLM)を用いたArtificial Intelligence （AI）で、例えばChatGPT turboが有用だという報告もありますが、現時点では、ハルシネーションの問題など、全面的に頼れるところまで来ていないと思います。

一方で、機械学習で標的文献サンプルRelevantとそれ以外Irrelevant文献を分類する方法を用いたASReviewは高性能で時間と労力がセーブできます。実際の文献選定のプロセスを支援する方式です。

ASReviewの使い方の解説を書いたので試してみてください[2024.11.23 Exportについての解説を追加しました]→ASReviewを用いた文献検索 PDF ASReviewへのリンクは文献欄に付けてあります↓

ASReviewはPythonというプログラミング言語を用いていますが、ユーザインタフェースはブラウザで、非常に使いやすくなっています。また、データ管理はクラウドではなく、ローカルなので、自分の作成したデータの漏洩の心配はありません。

文献
Yao X, Kumar MV, Su E, Flores Miranda A, Saha A, Sussman J: Evaluating the efficacy of artificial intelligence tools for the automation of systematic reviews in cancer research: A systematic review. Cancer Epidemiol. 2024;88:102511. doi: 10.1016/j.canep.2023.102511 PMID: 38071872

ASReview  https://asreview.nl/

van Dijk SHB, et al: Artificial intelligence in systematic reviews: promising when appropriately used. BMJ Open. 2023;13:e072254. doi: 10.1136/bmjopen-2023-072254 PMID: 3741964

Oami T, Okada Y, Nakada TA: Performance of a Large Language Model in Screening Citations. JAMA Netw Open 2024;7:e2420496. doi: 10.1186/s13643-018-0707-8 PMID: 38976267

Oami T, Okada Y, Sakuraya M, Fukuda T, Shime N, Nakada TA: Efficiency and Workload Reduction of Semi-automated Citation Screening Software for Creating Clinical Practice Guidelines: A Prospective Observational Study. J Epidemiol 2024;34:380-386. doi: 10.1002/cesm.12021 PMID: 38105001

Cowie K, Rahmatullah A, Hardy N, Holub K, Kallmes K: Web-Based Software Tools for Systematic Literature Review in Medicine: Systematic Search and Feature Analysis. JMIR Med Inform. 2022;10:e33219. doi: 10.2196/33219 PMID: 35499859

Cierco Jimenez R, Lee T, Rosillo N, Cordova R, Cree IA, Gonzalez A, Indave Ruiz BI: Machine learning computational tools to assist the performance of systematic reviews: A mapping review. BMC Med Res Methodol. 2022;22:322. doi: 10.1186/s12874-022-01805-4 PMID: 36522637