論文を批判的に読み、生活へ翻訳できるようになるまでを5段階に分けた。 自分が今いる段階を選び、そこから順に進む。 各段階のページは一通り読むと20〜75分で完走できる。
論文は、答えではない。
判定の道具だ。
「論文に出ている」と聞くと、確定情報のように響く。けれど査読論文は「答え」ではなく「ある条件下のデータ」にすぎない。
このページは、ビジネスアスリートが「論文を眺める側」から「自分で読む側」へ移るための地図。
アブストラクトの罠を見抜く。
アブストは要約ではなく、著者が見せたい数字だけが並ぶ宣伝コピー。
構造化アブストの6段がそれぞれ何を答えているかを言語化する。
アブストラクトは、要約ではなく宣伝コピーである。
論文を読む人の8割はアブストラクトしか読まない。だから著者は、アブストラクトに最も都合の良い数字を選んで載せる。これは怠惰ではなく、論文という形式の構造的特性だ。
Morton 2018 のアブストラクトは6段の構造化形式（Objective / Data sources / Eligibility criteria / Design / Results / Conclusion）。 主要な数字として、1RM +2.49 kg、除脂肪量 +0.30 kg、 そしてタンパク補給の「上限」1.6 g/kg/day が明示されている。
95%信頼区間の幅、ブレークポイント回帰の p値（実は p=0.079 で統計的非有意）、 年齢層別の効果差の大きさ、女性データの不足。 これらは本文を読まないと出てこない。
Morton 2018 のアブストラクトは6つのラベルで区切られている。 それぞれが論文全体のどのパーツに対応するかを把握すると、 アブストが「どこまで見せていて、何を隠しているか」が分かる。
- 01Objective研究の目的。「何を明らかにするか」の一文。ここに書かれた問い以外は答えていない。
- 02Data sourcesどのデータベースを検索したか。4データベース横断かどうかがすでに品質の指標になる。
- 03Eligibility criteriaどの研究を含め、どの研究を除いたか。除外基準が厳しいほど結論の適用範囲は狭くなる。
- 04Design統計手法の宣言。meta-analysis + meta-regression とある時点で用量反応分析が含まれると分かる。
- 05Results研究数・参加者数・主要な数値が並ぶ。ここに出てくる数字に 95%CI が明示されているかを確認する。
- 06Conclusion著者の解釈。「Results が示した数値」と「著者が主張する結論」が一致しているかを照合する。
"Data from 49 studies with 1863 participants showed that dietary protein supplementation significantly increased changes in muscle strength [1RM +2.49 kg (95% CI 0.64 to 4.33 kg)] and muscle size [muscle fibre cross-sectional area +310 μm² (95% CI 51 to 569 μm²), fat-free mass +0.30 kg (95% CI 0.09 to 0.52 kg)]."
Morton RW et al., BJSM 2018 ─ Abstract, Results より。 49研究・1863名のデータを統合した結果、タンパク補給は筋力と筋肉量の増加に 統計的に有意な効果を示した。数値は点推定値と 95% 信頼区間。
PMC から Morton 2018 のアブストを開き、Objective のセクションを声に出して読む。 その後、ペンを持って動詞（determine, assess, examine 等）と 研究固有の名詞（protein supplementation, resistance training, muscle mass 等）を それぞれ書き出す。 5つ抜き出せれば、この論文が「何を問い、何を測っているか」は脳に入った状態になる。
- 主要アウトカムの点推定値（例: +0.30 kg）
- 95% 信頼区間の数値
- 統合した研究数と参加者数
- 著者の結論の方向性
- 上限 1.6 g/kg/day のブレークポイント回帰の p 値（実際は p=0.079、有意水準外）
- サブグループ別（年齢・トレーニング経験）の効果量の差
- 女性データが全体の 27% 未満という偏り
- 各研究間の異質性（I² 値）
Objective. We performed a systematic review, meta-analysis and meta-regression to determine if dietary protein supplementation augments resistance exercise training (RET)-induced gains in muscle mass and strength.
Data sources. A systematic search of Medline, Embase, CINAHL and SportDiscus.
Results.Data from 49 studies with 1863 participants showed that dietary protein supplementation significantly (all p<0.05) increased changes in strength—1RM (+2.49 kg, 95% CI 0.64 to 4.33), FFM (+0.30 kg, 95% CI 0.09 to 0.52), muscle fibre CSA (+310 μm², 95% CI 51 to 570) and mid-femur CSA (+7.2 mm², 95% CI 0.20 to 14.30) during periods of prolonged RET.
Conclusion.Protein supplementation enhanced RET-induced gains in muscle strength and size in healthy adults. With protein supplementation, intakes >~1.6 g/kg/day did not further contribute to RET-induced gains in FFM.
CASP（Critical Appraisal Skills Programme）の流儀では、 論文を採点しない。スコアも出さない。 「Yes」「No」「分からない」の3択で問いに答えることで、 自分の理解と知識のギャップを明示化する。 特に「分からない」を堂々と書くことが、この演習の核心だ。
Morton 2018 のアブストラクトだけを見て、以下の3問に答えてみる。 答え合わせの前に、自分の判断を先に書き出すこと。
Q1. アブストには 95% 信頼区間（CI）が明示されているか?
YesResults セクションに 1RM +2.49 kg (95% CI 0.64 to 4.33 kg)、除脂肪量 +0.30 kg (95% CI 0.09 to 0.52 kg) と CI が明記されている。点推定値だけでなく幅を示しているのは誠実な報告だ。
Q2. ブレークポイント回帰の p 値はアブストに書かれているか?
分からないアブストの Conclusion には「1.62 g/kg/day を超えても効果が増加しなかった」と書かれているが、その統計的有意性（実際は p=0.079）はアブストに出てこない。「本文を読まないと分からない」が正直な答えだ。アブストだけで判断すると上限を事実として受け取る。
Q3. この論文の結論は高齢者や女性にも適用できるか?
Noアブストの Eligibility criteria には「healthy adults」とある。本文 Methods では女性データが全体の 27% 未満で、高齢者データも限定的だ。「健常成人一般」への適用は可能だが、高齢者サルコペニアの予防や女性ホルモン周期の影響などを論じるには別の証拠が必要になる。
「分からない」は敗北ではない。 どこを本文で確認すればよいかを示す地図だ。 Q2 の答えを「分からない」と書けた人は、 アブストと本文の間にある情報の落差を正確に見ている。
アブストの数字を引用してSNSで発信する。 それは論文を読んだとは言わない。証拠の写しの写しを読んでいるだけだ。
アブストは Methods が極端に圧縮されている。 検索データベース、適格基準、統計手法はアブストでは1〜2文。 本文の Methods で15〜20倍に展開される。 アブストで「見える」結論は、本文では「条件付きの結論」になる。
宣伝コピーである。
ここまでで掴めたこと。
- アブストの主要結果: 1RM +2.49 kg、FFM +0.30 kg、上限 1.6 g/kg/day。
- アブストに書かれていないこと: ブレークポイントの p値（実は p=0.079 で非有意）、95%CI の幅、女性データ不足。
- アブストの数字を引用してSNSで発信するのは、論文を読んだとは言わない。