１. Title pageとは？
Title pageとは論文の冒頭につける論文や筆者の情報ページです、雑誌ごとに違うので、投稿規定を確認する必要があります。論文のタイトルはどんな研究デザインで、どんな内容かが簡潔・客観的に示されており、かつ派手すぎないようにします。
論文のタイトルは
・誰に何をして何を見たかが簡潔に伝わる
・内容を適切に表している
・オーバーな表現を用いていない
雑誌によっては、サブタイトルとしてタイトルの後ろにコロン(:)をつけて研究デザインを示す必要があります。大事な点として、「簡潔であればあるほど良い」ので、長ったらしいタイトルは避けましょう。
２. Author Information（著者情報）
・Authors（著者）
著者の名前を書きます。絶対に間違えないでください！ また、 Authorshipは非常に大事な問題なので共著者・チーム決めの章を参照してください。また著者の隣には学位をつける必要があり、下記のように示します。学位は最も高いものを一つと言われた場合、国によって異なりますが、米国ではPhD/Dr.Ph/MD, それからMPH・MSです。英国だとBachelor of Medicine, Bachelor of Surgery（MBBS）という表記もあります。なのでどれか一つで迷ったらMDにしておくのが無難です。
例：Taro Rinsho, MD, MPH, PhD; Jiro Rinsho, MD; and Yaruyo Shidosya, MD, PhD
・Affiliations（所属）
著者の所属を書きます。論文執筆中に施設が変わった場合には、前にいた施設と現在の施設の両方を記載します。3つ以上の施設に所属している場合は、必ず研究データを用いた（集めた）施設の名前を入れてください。多くのジャーナルでは最低 2つまでは施設の併記が許されています。
- Department of Emergency Medicine, Rinsyo Kenkyu Hospital, Bunkyo, Tokyo, Japan
- Department of Epidemiology, Rinsyo Kenkyu Hospital, Bunkyo, Tokyo, Japan
・Email addresses（eメール）
投稿規定で必要な場合は、著者全員の連絡先のアドレスを記載します。できるだけYahooやGoogleなどのフリーアドレスではなく大学や病院の公式アドレスを用いましょう（公式アドレスがない時はgmailのアドレスが良いです）。ただし、それらのアドレスがすぐに使えなくなる可能性がある場合はフリーアドレスの方が無難です。
・Corresponding author（責任連絡者）
代表者、および連絡を担当する著者の情報です。普通は1st authorもしくはメンターですが、日本では研究指導者としての意味合いが大きいので、ここはメンターとよく相談しましょう。一般にはcorresponding authorが雑誌側とやり取りをします。どうしても2名必要な場合は相談の上で2名までcorresponding authorsとすることもあります。
例）Dr. Taro Kenkyu, Department of Emergency Medicine, Rinsyo Kenkyu Hospital, Bunkyo, Tokyo, Japan, 112-9999. Tel: +81-3-999-9**9. Fax: +81-3-999-9**9. Email: kenkyurato@kenkyu.ac.jp
・Word counts（字数）
Wordの字数カウント機能を利用して確認し、tableとfigureの数も併記します。文字数制限はちゃんと守りましょう。字数は一般的にAbstractやreferencesは含みませんが、American Heart Association系など雑誌によってはreferenceも含むので、必ずauthor guidelinesを確認しましょう。
例）Word count: 2,587 words; 3 tables; 2 figures
・Keywords（キーワード）
論文のキーワードです。Intubation, resident, emergency medicineなどのように重要と思われるキーワードを書きましょ う。基本はPubMedのMeSHに掲載されている項目になりますが、意外と悩ましいので、指導者と相談したほうが良いかもしれません。
指導者によっては「本文で用いられているキーワードはどうせ引っかかるから入れるな」という人もいますが、特にこだわりがなければ論文で用いられている重要な語句にしておくのが無難なように思います。
３. その他の情報
論文によってはkey findings/bullet pointsと呼ばれる論文のサマリや、fundings/author contributionsなどを書くように指示されます。Key findings/bullet pointsはその雑誌の他の論文を何本か読んで、それを真似しましょう。独自で書くのは辞めておいた方が無難です。Fundings/author contributionsに関しては「その他論文に書くこと」を参照ください。
Key Points (100/100 words)
Questions: Do machine learning approaches improve the ability to predict clinical outcomes and disposition of children at emergency department (ED) triage?
Findings: In this prognostic study of a nationally-representative sample of 52,037 ED visits by children, machine learning-based triage models had better discrimination ability for clinical outcomes and disposition compared to the conventional triage approaches, with a higher sensitivity for the critical care outcome and higher specificity for the hospitalization outcome.
Meaning: Machine learning approaches improve the prediction ability of triage approaches and could be used to reduce under-triage of critically-ill children and to improve resource allocation in EDs.
Goto T et al. JAMA Netw Open. 2019;2(1):e186937.