保険診療におけるカルテの記載要件はより細分化，複雑化する一方，診療報酬審査の厳密化，第三者への開示に対応するためにも，適切なカルテ記載のあり方が求められている．
本書では，実際に書く際の考え方，やってはいけない点など，具体的な事例を紹介しながら，カルテの適切な書き方，留意点等についてわかりやすく解説した．

薬物治療のエビデンスを散歩する
おさらい＆アップデート 医療者の臨床判断に大きな変更を迫るような研究結果は「ランドマークスタディ（画期的研究）」とよばれます．人気連載『えびさんぽ』では，こうしたランドマークスタディを含むランダム化比較試験（RCT）を中心に，1つのテーマを時系列で掘り下げ解説してきました．本特集では，これまでの連載記事をテーマ別に再構成し，各ランドマークスタディを読み解くうえで有用な視点や論点となる「指針（ガイド）」を新たに加えて編集いたしました．より理解しやすく，臨床応用しやすい内容へとパワーアップしています．

【第1特集】医学教育のエビデンス
【第2特集】敗血症の尾を掴め 難しい敗血症診療を解きほぐすためのエッセンス 【第1特集】
医療現場では「教える」ことも重要な業務です．でも最適な教え方ってどんなものなのでしょうか？ 医学教育学のエビデンスをもとに，働き方改革やAIなどの最新トピックもふまえて，一度，自分の場に合ったベストな教え方を学んでみましょう．
【第2特集】
敗血症はいつ出会うともわからない疾患で、常に対応を備えておく必要があります．どういうときに疑うのか，治療の方針の立て方はどうするか，全身管理を要点はどこか．大事な点をコンパクトにまとめた永久保存版ともいえる解説です．

横浜発，これまでになかった「使える」テキスト。「腕が上がらない」など症候から予測できる疾患へすぐ飛べ，最適な治療方針までよくわかる。若手医師から開業している先生まで，みんながほしかったテキストが誕生！

Evidence Update 2026
最新の知見から日々の臨床をアップデートする 現場で差がつく！ トップランナーが選んだ最新論文と実践の視点

各分野のエキスパートが，臨床に大きな影響を与える重要論文を厳選しました．
単なる論文紹介にとどまらず，診療でどのように活かせるのかを具体的に解説しています．
新たな知見を日々の臨床に結びつけ，確かな実践力を養うことができる一冊です．

【特集】
採用を成功に導く「情報発信」と「マッチング」―定着につながる採用活動の実践知

　看護師の採用では、「応募が少ない」「求める人材に出会えない」「入職してもすぐ辞めてしまう」といった悩みを抱える採用担当者が少なくありません。本特集では、こうした現場の課題を踏まえ、採用活動を「病院と看護師の出会いの場」としてとらえて、実務に生かせる工夫や考え方をまとめました。
　具体的には、求める人材像の整理、広報の工夫、紹介会社との外部リソースとの効果的な付き合い方、面接での相互理解の深め方、入職後の定着支援などについて解説し、病院と看護師双方にとって納得のいく出会いと関係づくりの実践方法を提示します。

【特集】読影のお作法−連続画像スライスで追う小児の診断：先天性疾患を中心に−

好評の物理療法学テキストの改訂第2版！
Web動画付きで授業の理解をアシスト！

●今回の改訂では全体の見直しを図り，新たに「ラジオ波療法」と「拡散型圧力波療法」を新章に加えた．
●各種物理療法の場面を収録した動画を多数収載．QRコードからアクセス可能で，より理解が深まる．
●学生や初学者を対象とした物理療法学の入門書でありながら，基礎的な物理療法の知識だけでなく，臨床場面での適応の方法などについてもまとめた．
●長文での概説などはせずに箇条書きの形式で構成し，簡潔に理解し知識の整理を促せるように模式図を多用した．

これで解決！　臨床化学検査のピットフォール
●日常業務で遭遇するピットフォール発見のポイントや，原因・対策・解析方法を解説．
●検査前から検査後まで，各工程のピットフォールを幅広くカバー．
●病態を反映しない不適切な検査値の「なぜ？」が解決する一冊．

膝周囲骨切り術のすべてがここに︕

二部構成でおくる、究極の「教科書」がついに完成︕

第一部では多数の文献に基づいて、HTO の歴史や変形矯正の理論、生体力学、各術式の適応、評価、長期成績、合併症の報告が理論的に説明され、第二部では代表的な術式を豊富な写真や模式図で解説︕

巻末には本書で引用した700超の文献の索引も収載！

HTO を学び始めた臨床医、さらに指導にあたる臨床医にとっても、より深く理解したい内容を収載した必携書です。

AI×ビッグデータが実現する創薬DX
企画：奥野恭史（京都大学大学院医学研究科ビッグデータ医科学分野）

・AI技術の発展と社会実装が加速度的に進み，創薬分野においても，膨大なデータから疾患関連経路や病態関連遺伝子を抽出し，創薬標的をデータ駆動的に推定するなど，AI技術を応用した創薬プロセスに関する研究が急速に発展している．
・さまざまなデータの統合的活用が求められる一方で，データの偏りや不足，アクセス制限など，運用には依然として多くの課題が存在する．
・本特集では，AIを活用した創薬の現在地と今後の進むべき道筋を示すべく，臨床ビッグデータや分子ネットワークに基づく創薬標的推定から大規模言語モデルを実装した臨床試験まで取り上げ，さらには創薬計算技術など創薬のためのAIツールについても幅広く解説する．