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临床医学顶刊文献检索与分析。当用户要求检索医学文献、查找临床研究论文、搜索特定疾病或治疗方法相关文献、或者需要基于PubMed数据库进行系统文献综述时使用。支持JCR分区筛选、影响因子排序和综合相关性排序。
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Based on SOC occupation classification
Generates beautiful, consistent Preline Theme CSS files. Agent interprets user request, runs build script, delivers complete CSS.
Extract clinical trial data from pharmaceutical conference websites or PDF documents. Use when user provides a URL or PDF file containing innovative drug clinical trial data and needs structured extraction of: drug name, manufacturer, indication, clinical phase, trial name, conference, efficacy and safety data (presented as tables), and markdown output to "药品名称@适应症.md" file.
Use this skill when a clinician, practice manager, or healthcare developer needs to draft, structure, or retrieve clinical documentation — including SOAP notes, referral letters, prior authorization forms, discharge summaries, and care plan narratives. Connects to FHIR R4-compliant APIs (Epic, Cerner, Azure Health Data Services, HAPI FHIR) to pull structured patient data and generate documentation drafts. Also supports manual input when no EHR connection is available. DO NOT use for direct diagnosis, prescribing decisions, or any task requiring a licensed clinical judgment — this skill assists with documentation only.
Search clinical trial databases similar to ClinicalTrials.gov. Use this skill whenever the user asks about clinical trials, drug trials, indications, targets, drug names, trial phases, NCT IDs, enrollment, or recruitment. Automatically parses natural language questions into structured query parameters and calls the backend API to return matching trial records. Trigger words include: clinical trial, NCT, drug development, indication, target, phase, enrollment, recruitment, sponsor, cohort, arm, endpoint, efficacy, safety data.
Analyze ECG signals via heartvoice (心之声) API — single-lead and 12-lead. Automatically selects endpoint based on user intent and responds in the user's language. Use when user mentions ECG, 心电图, 心电分析, 单导联, 十二导联, 1-lead, 12-lead, heart rhythm, arrhythmia, QRS, QT interval, signal quality, or asks to analyze an ECG JSON file.
醫療文檔處理技能 - 病歷摘要、報告分析、醫學文獻整理。適用於醫生、醫療專業人員。觸發詞：病歷、醫療報告、醫學文獻、clinical notes、medical document、病歷摘要、出院小結、門診記錄。
| description | 临床医学顶刊文献检索与分析。当用户要求检索医学文献、查找临床研究论文、搜索特定疾病或治疗方法相关文献、或者需要基于PubMed数据库进行系统文献综述时使用。支持JCR分区筛选、影响因子排序和综合相关性排序。 |
| name | pubmed-literature-search |
本技能提供完整的临床医学文献检索服务，基于PubMed数据库，结合JCR期刊分区数据进行智能筛选和排序，帮助用户快速定位高质量医学文献。
核心任务：
检索词构建原则：
检索示例：
| 用户主题 | 拆解检索词 |
|---|---|
| 糖尿病心血管并发症 | ("Diabetes Mellitus"[MeSH] OR "Diabetic Cardiomyopathies"[MeSH]) AND ("Cardiovascular Diseases"[MeSH] OR "Myocardial Infarction") |
| PD-1抑制剂治疗肺癌 | ("PD-1" OR "Programmed Cell Death 1 Receptor") AND ("Lung Neoplasms"[MeSH] OR "NSCLC") AND ("Immunotherapy"[MeSH] OR "Immune Checkpoint Inhibitors") |
时间范围：
用户确认环节：
数据来源：
权重赋值规则：
| JCR分区 | 权重分数 |
|---|---|
| Q1 | 40分 |
| Q2 | 30分 |
| Q3 | 20分 |
| Q4 | 10分 |
⚠️ 本地规则（用户指定，不可覆盖JCR数据）：
- Int J Surg（International Journal of Surgery） → 分区修正为 Q2（权重30分，而非JCR原始数据中的Q1）
匹配流程：
排序维度：
综合评分公式：
综合分数 = 相关性分数 × 0.4 + 分区权重 × 0.35 + 年份标准化分数 × 0.25
初筛规则：
分析对象：综合排序前50篇文献
分析内容：
标题分析：
摘要分析：
关键词分析：
统计输出：
研究类型分布：
| 类型 | 数量 | 占比 |
|---|---|---|
| Meta-Analysis | X | X% |
| Randomized Controlled Trial | X | X% |
| Systematic Review | X | X% |
| Cohort Study | X | X% |
| Case-Control Study | X | X% |
| Other | X | X% |
期刊来源分布（前10名）
发表年份趋势
最终输出：Top 10 文章清单
| 排名 | 标题 | 期刊 | 年份 | JCR分区 | IF | 简要内容 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | [文章标题] | [期刊名] | 2024 | Q1 | 45.5 | [2-3句核心内容] |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
可调整参数：
时间范围扩展：
分区筛选：
研究类型筛选：
排序方式调整：
执行方式：
使用NCBI Entrez API进行文献检索：
ESearchESummary 或 EFetch使用pandas处理Excel文件：
def calculate_composite_score(relevance, jcr_quartile, year, year_range):
quartile_weight = {'Q1': 40, 'Q2': 30, 'Q3': 20, 'Q4': 10}
q_score = quartile_weight.get(jcr_quartile, 0)
year_score = (year - year_range[0]) / (year_range[1] - year_range[0]) * 100 if year_range[1] != year_range[0] else 50
return relevance * 0.4 + q_score * 0.35 + year_score * 0.25
## 文献检索报告
**检索主题**：[用户主题]
**检索词**：[确认的检索词]
**时间范围**：[年 - 年]
**检索日期**：[执行日期]
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### 检索结果概览
- 总检索结果：XXX篇
- 匹配JCR数据：XXX篇
- Q1区文章：XXX篇
- Q2区文章：XXX篇
### Top 10 高质量文献
[详细表格]
### 研究热点分析
[关键词云/词频统计]
### 研究类型分布
[饼图/柱状图]
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场景1：新手研究者
用户："帮我检索一下关于CAR-T细胞治疗淋巴瘤的文献" → 自动拆解检索词 → 用户确认 → 执行检索 → 输出Top 10文献
场景2：系统综述准备
用户："我想做关于二甲双胍在糖尿病中心血管保护作用的Meta-Analysis" → 提供系统性检索词 → 侧重筛选Meta-Analysis和Systematic Review → 详细输出研究方法相关文献
场景3：临床指南更新
用户："查找近3年关于PD-1/PD-L1抑制剂治疗非小细胞肺癌的最新临床试验" → 限定时间范围 → 筛选RCT和Phase III研究 → 按年份排序