１．プロプラノロールを片頭痛の予防・治療に用いた文献

この問題の要点はプロプラノロールだけでなく、塩酸プロプラノロールでも検索しなければならない点である。塩酸プロプラノロールからプロプラノロールが切り出されていないので、プロプラノロールだけで検索するともれを生ずる。JCHEMファイルより渡り検索するとしても同じである。どう切り出されているかを見るにはhttp://pr.jst.go.jp/より検索補助機能を用いてチェックしてみる手がある。
また expand してみると、”プロプラノロール１０” などというものもある。これも選ぶか、プロプラノロールの前方一致にしなければならない。
それではプロプラノロールを検索するときに、塩酸プロプラノロールも用いなければならないというのをどうやって知るか。プロプラノロールに詳しい人ならばすぐに思いつくが、一般のサーチャーはどうしたらよいか。JCHEMファイルから渡り検索をするのなら、ここでプロプラノロールのほかに有名商品名のインデラルでも検索すると（インデラルは塩酸塩）塩酸塩も含んで検索できる。または ”Propranolol?　”と横文字で前方一致にすれば ”Propranolol hydrochloride” も得られる。また以前、JSTから配布された「物質慣用名　JSTシソーラス機能上位語リスト」という冊子体のものを調べて塩酸塩があることを見つける手もある。
JST発行の「データベース活用ガイドJMEDPlus」の120頁に ”E LEFT プロフェン/CN” の例がある。JCHEMで ”E LEFT”を行えばよかったと思い、JCHEMファイルで ”E LEFT　プロプラノロール/CN” としたところ、
「コマンドは中断されました。Expandコマンドで索引を表示するためのファイルが一時的に使えなくなっています。数分後にやり直してみてください。このメッセージが繰り返し表示されるときは、ヘルプデスクまでご連絡ください。」
とでた。これを後に何回やっても同じであった。いずれヘルプデスクに相談してみるつもりである。

２．防衛医大の渡辺和彦先生の発表論文

この先生が防衛医大に勤務する前または後に他の機関に所属していたかどうかは調べなけれ ばわからないが、ここでは防衛医大に勤務していた期間の発表ということにする。
”所属機関名　AND　著者名” で検索するということも考えるかもしれないが、これではノイズを生ずることになる。ここではNew JOISで使える著者名と所属機関名のペア検索 ”/AU.A ”を使いたい。固有名詞はいろいろと注意すべき点があるので、まずは　”E　渡辺和彦/AU.A ”　とexpandしてチェックしてみたい。すると、渡辺和彦の所属機関名が防衛医大というもののほかに防衛医大　病院というのもあった。
著者名と所属機関名（前方一致）とのANDではノイズを生ずることがあるが、このとき　AND　ではなく、（P）　または　（L）　を用いればよい。
渡辺のほかに渡邊、渡邉、渡べ、渡なべ　などがあるかと検索してみたが、本ファイルでも存在しなかった。統制されているのか。
欧文誌での発表であれば　WATANABE　K　でも同様に検索しなければならない。これを忘れた人もいた。他のシステムではないことである。
問題には論文とあるので、「会議録などを除く」と深読みした人もいたが、出題者はそこまでは考えてはいなかった。

３．魚油の摂取による肥満の軽減

このような内容の検索ではJMEDのほかにJSTPlusファイルをも用いた方がよく、この際、両方のファイルにある文献を重複して打ち出してはつまらないので、JMEDファイルでは検索結果に　JCME/ST をANDにして両方に重複している文献を除く事をする。

�@下位語を含む検索

統制語による検索は下位語を含めた検索になります。Mapping機能で選択された統制語も同様に下位語を含めた検索になります。また、適切な統制語がなく、統制語の組み合わせで表現されている概念については、組み合わせにMappingするようになります。
　例）MRSA ⇒　メチシリン耐性 + Staphylococcus aureus　にMapping

�Aシソーラス閲覧機能

統制語と階層構造を参照できるようになります（現行の候補語検索の機能拡張）。参照した統制語を検索式に反映することもできます。結果は1画面で表示されますので、参照が容易になります。

�Bアルファベットの大文字、小文字の同一視

大文字、小文字の区別がなくなります。全角、半角も同一視されます。

�C検索レスポンスの向上と検索対象範囲の拡大

DBMSを見直すことにより、レスポンスを向上させました。1983年以降の全レコードを一括検索することも可能になりました。全文検索は維持されます。

�D検索対象年変更時の履歴の自動更新

途中で検索対象年を変更した場合、検索履歴も変更した対象年で再検索できるようになります。

�EPre医中誌のリリース

医中誌に登録される前のレコードが収録されます。毎月更新され、レコード内容はデータの作成状況に応じて変化していきます。タイムラグは雑誌入手から1ヶ月程度です。

�F研究デザインによる絞込み

メタアナリシス、ランダム化比較試験、比較臨床試験、比較研究について絞込みができます。
「比較研究」は、ヒトを対象とした比較試験に付与され、前向き、後ろ向きを問わず、ヒストリカルコントロールを対照としている研究も含まれます。
メタアナリシス、ランダム化比較試験、比較臨床試験については、JHES(日本ハンドサーチ・エレクトロニックサーチ研究会)の調査結果も、2000年7月以降の原著論文に反映されます（1,200誌対象）。

�@MeSH 2001年版に対応

MeSH 2001年版を参考に用語の選択や階層構造の構築を行っています。MeSH新設語約1,200語を含め、約3,400語が新設されました。

�A医薬品名の充実

約1,400語が追加されました。「JAPIC辞書」を参照し、日本で使用されている医薬品について国際一般名(INN)のあるものを収録しました。

�B薬効別カテゴリーの導入

MeSHのPharmacologic Actionを参考に薬効別カテゴリーを導入し、下位に医薬品を分類しました。薬効別カテゴリーにより関連する医薬品について網羅的に検索できるようになります。一方で、複数の薬効を示す医薬品については、検索対象以外の薬効についてのレコードも含まれることになります。

�C医中誌独自用語の充実

フリーキーワードの内、使用頻度の高いものをディスクリプタに昇格させました。また、看護や介護用語も充実させました。

• AQUIRE (Aquatic Toxicity Information Retrieval)： 水生生物(動植物)に対する化学物質の毒性データを提供。レコードは毒性試験単位。CAS登録番号も使用可能。
• NUTRACEUT (Nutraceutical Internatinal)：栄養補助食品に関するニュースレターの全文を提供。
• PCTGEN： WIPOに電子的に提出された核酸･タンパク質の配列情報を提供。DUPLICATE コマンドは実行できるが、DGENEとの重複特許を適切に除去することはできない。
• PHARMAML(Pharma Market Letter)： 医薬、健康産業のニュース情報を提供。

• ADISCTI (Adis Clinical Trials Insight)： ADISALERTSから名称変更。

• BEILSTEIN：Pharmacological and Ecological Dataの追加。環境情報データ用の検索オプション (ECO/FA)の追加。
• BIOTECHABS (Derwent Biotechnology Resource)： 収録雑誌の拡大。WPIの抄録を収録。新しい分類体系とシソーラスの使用。
• REGISTRY： 同一の配列を持つ核酸･タンパク質配列を網羅的に検索するSEQLINK EXACTコマンドの追加。

• 1/100時間(36秒)単位で課金されるので、こまめにLogoff、Logoff hold。
• 検索式や回答内容を確認するときは、無料のファイル (STNGUIDE等)を活用。
• 回答セットの再利用と一次保存。
• H付 (接続料金が高く、検索語料なし)とZ付 (接続料金なし、検索語料が高い)ファイルの使い分け。

• 回答セットの再利用。
• 事前にSTN on the webのFree Search Previewで回答件数を確認 (無料、ブール演算や近接演算も可能)。
• 前方一致、後方一致、中間一致を駆使。

• 無料の表示形式の利用。
• 定形表示形式を利用。
• 特定のフィールド情報をまとめて表示する場合は、SELECT や ANALYZE コマンドの活用も考慮。

• 同義語が豊富で、統制語（優先語）、同義語、準同義語、英語同義語、略号、同音異表記語に分類され、英語名も付与されている。
• 用語が階層構造によって整理･体系化されている。1つの用語に複数の補助的コードを付け、複数の階層に対応させている。
• 各用語に1行程度の簡単な説明が付与されている。
• 医薬同義T辞書や相互作用禁忌T辞書（発売：薬事日報）も用意されている。

説明資料は、tjisho.ppt

1. 科学分野の文献220万件についてタイトルと抄録をテキスト化し、用語を抽出。
2. 各用語について頻度を計算し、頻度2以上のものを選択。一方、頻度が高いものは一般用語と考えられるので除外。
3. 選択した用語について、各分野の専門家が妥当性を確認し、英語を付与。
4. 同義語の選択には、英語でのソートや頭揃え・後揃えも活用。

１．特徴

Epi Databaseは米国のThe Mattson Jack Groupが作製している疾患別疫学情報のデータベースで、29ヶ国の180以上の疾患をカバーしています。日本については、124疾患のデータが収録されています(2003年1月現在)。主な特徴としては、以下の点が挙げられます。

• 社内の専門疫学者が様々なデータを収集、評価、分析し、メタアナリシスに基づいてデータを作製している。
• 1995年〜2025年までのデータ(患者数、人口比、基準年比等)を5才刻みで表示する。性別や人種別での表示も可能。
• 発病率、有病率等を疾患ごとに重症度や治療法に分類して表示する。
• 疫学データごとに参考文献の一覧が掲載されており、参考文献をオンライン上で閲覧することができる。
• データは随時更新、新規追加される。

２．データ作成方法

1. MEDLINEやPubMedの検索、政府実施の疾病調査資料等の調査により、有効な疫学文献の収集。
2. 疾患ごとに疫学データの特性を解析し、調査期間、サンプル数等から文献を評価。
3. 文献ごとにウエイティングし、発病率、有病率、診断等の基本モデルを作製。
4. 基本モデルを元に、国ごとにライフスタイルや人種特性、診断基準等を考慮して予測データを作製。

３．提供形態

年間契約で、全データを参照できるフルパッケージ(Traditional Package)と特定の疾患のみを選択できるMini Packageを選ぶことができます。インターネットで日本国内であれば自由にアクセスすることができます。

４．デモサイト

5疾患に限定したデモサイトが用意されています。興味のある方はサイニクス(株)に問合せてください。

説明資料は、Epi Database.ppt