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medlit-research

医学文献检索、批判性评价与综合分析。支持PubMed检索、研究质量评价、系统综述写作。使用场景：(1)检索PubMed医学文献，(2)评价医学研究质量（RCT、队列、病例对照、系统综述等），(3)生成结构化批判性评价报告，(4)提取文献关键信息并汇总，(5)辅助系统综述和Meta分析。

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: medlit-research
description: 医学文献检索、批判性评价与综合分析。支持PubMed检索、研究质量评价、系统综述写作。使用场景：(1)检索PubMed医学文献，(2)评价医学研究质量（RCT、队列、病例对照、系统综述等），(3)生成结构化批判性评价报告，(4)提取文献关键信息并汇总，(5)辅助系统综述和Meta分析。

医学文献检索与批判性评价

综合医学文献检索、质量评价和分析工具，支持循证医学实践。

核心功能

  1. •PubMed文献检索 - 使用NCBI E-utilities API检索文献
  2. •批判性评价 - 基于研究设计类型的结构化评价
  3. •文献汇总 - 提取关键信息并生成摘要

使用场景

场景1: 检索PubMed文献

bash
# 基本检索
python3 scripts/pubmed_search.py "liver cirrhosis AND treatment" 20

# 使用MeSH主题词
python3 scripts/pubmed_search.py '"Liver Cirrhosis"[mh] AND "Drug Therapy"[sh]' 30

# 限定文献类型和语言
python3 scripts/pubmed_search.py '("systematic review"[pt] OR "meta-analysis"[pt]) AND English[la]' 50

检索支持完整PubMed语法，详见 pubmed_syntax.md。

场景2: 生成批判性评价清单

bash
# 为RCT生成评价清单
python3 scripts/critical_appraisal.py RCT

# 为系统综述生成评价清单
python3 scripts/critical_appraisal.py systematic_review

# 为队列研究生成评价清单
python3 scripts/critical_appraisal.py cohort

支持的研究类型:

  • •RCT - 随机对照试验
  • •cohort - 队列研究
  • •case_control - 病例对照研究
  • •systematic_review - 系统综述/Meta分析
  • •cross_sectional - 横断面研究
  • •diagnostic - 诊断试验

场景3: 完整工作流程 - 检索+评价+汇总

  1. •

    检索文献

    bash
    python3 scripts/pubmed_search.py "主题词 AND 干预" 20 > search_results.json
  2. •

    分析检索结果

    • •查看返回的文献列表
    • •选择关键文献进行深度评价
  3. •

    生成评价报告

    bash
    python3 scripts/critical_appraisal.py RCT > appraisal_template.json
  4. •

    填写评价结果

    • •根据实际文献阅读填写答案
    • •记录质量问题和偏倚风险

检索策略建议

构建有效检索式

  1. •

    使用PICO框架

    • •P (Population): 目标人群特征
    • •I (Intervention): 干预措施
    • •C (Comparison): 对照/比较
    • •O (Outcome): 结局指标
  2. •

    组合检索词

    code
    (Population terms) AND (Intervention terms) AND (Outcome terms)
  3. •

    使用过滤器

    • •文献类型: systematic review[pt], randomized controlled trial[pt]
    • •时间范围: 2020:2025[dp]
    • •语言: English[la]
    • •人类研究: Humans[mh]

批判性评价流程

第一步: 确定研究类型

阅读文献方法部分，确定研究设计类型。

第二步: 选择对应评价工具

根据研究类型选择评价清单，详见 appraisal_tools.md。

第三步: 逐项评价

  • •回答每个评价问题
  • •记录支持证据
  • •标记偏倚风险

第四步: 总体判断

  • •研究结果是否可信？
  • •结果是否适用于我的患者？
  • •获益是否大于风险？

研究类型参考

不同研究类型的特点和适用场景，详见 study_types.md。

研究类型证据等级主要用途关键偏倚
RCT高疗效评价选择偏倚、实施偏倚
队列研究中危险因素混杂、失访偏倚
病例对照中罕见病研究回忆偏倚、选择偏倚
系统综述最高证据综合发表偏倚、异质性
横断面低患病率因果推断局限
诊断试验中诊断准确性谱偏倚、金标准偏倚

输出格式

PubMed检索结果

json
{
  "query": "检索词",
  "count": 10,
  "results": [
    {
      "pmid": "12345678",
      "title": "文献标题",
      "authors": ["作者1", "作者2"],
      "journal": "期刊名",
      "pubdate": "2024 Jan",
      "doi": "10.xxxx",
      "url": "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/"
    }
  ]
}

批判性评价报告

json
{
  "study_type": "RCT",
  "study_type_name": "随机对照试验",
  "questions": [
    {
      "id": "randomization",
      "question": "随机化方法是否恰当？",
      "answer": "是，使用计算机随机数生成器",
      "notes": "分配隐藏充分"
    }
  ],
  "overall_assessment": "总体评价结论"
}

注意事项

  1. •API速率限制: NCBI E-utilities建议每秒不超过3次请求，脚本已内置延迟
  2. •邮箱设置: 首次使用前在脚本中设置有效邮箱（NCBI要求）
  3. •结果解读: 检索结果是起点，需结合专业知识解读
  4. •伦理使用: 遵守PubMed使用条款，大量检索请使用批量下载

扩展资源