査読者ガイドライン

1. 専門知識：原稿の実質的な部分を評価できること。判断できる部分について受諾し、それがどの部分かを編集者に伝えてください。手法を扱い、その旨を明記した査読は、すべてを曖昧に扱う査読よりも有用です。
2. 利益相反：著者と同じ所属機関、最近の共同研究、共著または資金関係がなく、評価対象のシステム、ベンダーまたは製品に商業的な利害関係がないこと。読者が合理的に利益相反とみなしうるものはすべて申告し、編集者の判断に委ねてください。
3. 期間：合意した期間内に査読結果を返送できること。できない場合は、編集者が他の人に依頼できるよう、速やかに辞退してください。
4. 守秘：原稿が機密であることを了承していること。

辞退する際に代わりの査読者を提案していただくと、編集者にとって大きな助けになります。

守秘義務

査読中の原稿は機密です。出版前に、原稿を共有したり、査読以外の場で議論したり、その内容、データまたはアイデアを自身の研究に使用したりしないでください。

同僚の関与

まず編集者に相談してください。共同査読者（研修中の者を含む）は、編集者の同意がある場合に限り参加でき、報告書にその氏名が記載されます。

査読方式

標準ではシングルブラインド方式。要望に応じてダブルブラインド方式の査読も利用できます。

ダブルブラインド方式の原稿

ダブルブラインド方式の原稿については、査読者は著者を特定しようとしてはなりません。

AIの利用

査読者は、AIを査読の補助に使用する前に、本誌の許可を得なければなりません。許可された使用はすべて開示しなければならず、機密性が保証できない場所に原稿の機密内容をアップロードしてはなりません。

ファイル

査読結果の提出後、査読者はダウンロードした原稿ファイルを安全に削除する必要があり、未公表の資料を保持または使用してはなりません。

語調

著者ではなく、研究そのものについて述べてください。述べる価値のある批判は、常に相手をおとしめることなく述べることができます。

医療意思決定科学研究および方法論研究

医療情報学・健康情報学、または医療意思決定科学への貢献を評価してください。決定分析については、選択肢、仮定、選好または効用、不確実性、および結論の意思決定に対する妥当性を評価してください。形式的研究、概念的研究、方法論の論文は、その主張にふさわしい推論と評価によって判断してください。すべての研究に、新しいデジタルシステム、臨床コホート、実装、または患者転帰を求めないでください。以下のデータ、ソフトウェア、倫理に関する問いは、該当する場合に適用してください。

機械学習・AI研究

1. データセットの来歴：データの出所、対象期間、ラベルまたは参照基準の作成方法。
2. リーケージ：データ分割が適切な単位で行われているか、また、いずれかの特徴量が結果やその発生時期を符号化していないか。
3. 検証：内部検証が適切に行われているか、また、主張が開発時の環境を超える場合には外部検証が行われているか。
4. 比較対照：現在の診療、臨床スコア、またはより単純なモデル。ベースラインのない結果は解釈できません。
5. 評価指標：タスクとクラスバランスに適したものであり、不確実性とともに報告されているか。
6. 出力が確率として用いられる場合の較正（キャリブレーション）。
7. システムが適用される各集団にわたるバイアスと公平性。
8. 一般化可能性：他の環境でも機能するために何が成り立つ必要があるか。
9. 再現性：前処理、ハイパーパラメータ、シード、コード、モデルのバージョン。
10. 主張がエビデンスを超えていないか。

臨床NLPと画像情報学

1. コーパスまたは画像セット：規模、出所、想定される環境をどの程度代表しているか。
2. アノテーション：誰が、どのガイドラインに基づいて、どの程度のアノテーター間一致でアノテーションを行ったか。
3. 参照基準と、その信頼性。
4. タスクに適した評価指標を、適切なレベル（言及、文書、検査、患者）で用いているか。
5. 他施設の診療記録、スキャナー、プロトコルへの一般化。
6. エラー分析：システムが何を誤るか、またそれらの誤りが臨床的に重要か。

臨床意思決定支援

1. 対象となる意思決定と、それが行われる診療上の時点。
2. 想定される利用者と、その利用者が出力を活用できるかどうか。
3. 比較対照：現在その意思決定が何に基づいて行われているか。
4. ワークフロー：推奨がどのように提示されるか、また、それが覆されたり無視されたりした場合に何が起こるか。
5. 評価がモデルの性能、利用者の行動、診療の転帰のいずれを測定しているか、そして結論が3つのうち実際に測定したものと一致しているか。
6. リスク：アラートの負担、自動化バイアス、各種の誤りがもたらす結果。

情報システム研究および実装研究

1. 背景：組織、その規模、既存のシステム、導入期間。
2. 評価デザインと、それによって立証できること、できないこと。
3. 主張ではなく測定によって示した、ユーザビリティとワークフローへの影響。
4. 導入状況：誰が、どの程度使用したか、また使用しなかった場合に何が起こったか。
5. 移転可能性：この施設に固有の点は何か。

1. 概要

   研究の内容と貢献について2～3文で述べ、編集者と著者が、あなたが研究を意図どおりに理解したことを確認できるようにしてください。

2. 主要な指摘事項

   番号を付け、それぞれについて問題点、原稿中の該当箇所、解決策を示してください。修正が必須の事項と、論文をより良くするための事項を分けてください。

3. 軽微な指摘事項

   具体的な訂正や説明の追加については、番号を付けて記載してください。

4. 推奨判定

   採択、軽微な修正、大幅な修正、または不採択を、査読報告書と整合する形で示してください。不採択の推奨は主要な指摘事項によって裏付けられ、採択の推奨には未解決の主要な指摘事項が伴わないようにしてください。

5. 編集者への機密コメント

   編集者が知る必要があり、著者には見せるべきでない事項：重複投稿の疑い、研究公正上の懸念、原稿の一部についてのご自身の専門知識の限界など。

剽窃、二重出版、画像操作、データの捏造または開示されていない利益相反が疑われる場合は、著者に指摘しないでください。手元にある証拠とともに非公開コメントで報告し、調査は編集者に委ねてください。