clinical-decision-support
إنتاج وثائق دعم القرار السريري
متاح أيضًا من: davila7
يحتاج الباحثون السريريون إلى وثائق قائمة على الأدلة لتطوير الأدوية وتقديمها للجهات التنظيمية. تنتج هذه المهارة وثائق دعم القرار السريري جاهزة للنشر مع تقسيم المؤشرات الحيوية وتقييم الأدلة حسب نظام GRADE.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "clinical-decision-support". تحليل 60 مريضاً بسرطان الثدي HER2+ حسب حالة المستقبل الهرموني مع نتائج trastuzumab-deruxtecan
النتيجة المتوقعة:
- ملخص تنفيذي: مقارنة فعالية HR+/HER2+ مقابل HR-/HER2+
- جدول الخصائص السكانية مع الخصائص الأساسية
- ORR: 68% مقابل 78% (p=0.041) لصالح HR-سلبي
- PFS المتوسط: 16.2 مقابل 22.1 شهراً (HR=0.74، 95% CI: 0.58-0.95)
- منحنيات البقاء Kaplan-Meier مع نطاقات الثقة 95%
- مخطط الغابة显示 التحليلات الفرعية
- الآثار السريرية مع توصية الدرجة 1A
استخدام "clinical-decision-support". إنتاج توصيات علاجية للخط الأول لسرطان الرئة ذي الخلايا غير الصغيرة مع طفرة EGFR مع osimertinib
النتيجة المتوقعة:
- توصية قوية لـ osimertinib 80 ملغ يومياً (الدرجة 1A)
- أدلة من تجربة FLAURA: PFS 18.9 مقابل 10.2 شهراً (HR 0.46)
- فائدة OS: 38.6 مقابل 31.8 شهراً (HR 0.80، p=0.046)
- مخطط تدفق خوارزمية العلاج مع نقاط قرار المؤشرات الحيوية
- الملف profile للأحداث السلبية ومتطلبات المراقبة
التدقيق الأمني
آمنAll static findings are false positives. The skill generates legitimate clinical research documents using standard Python libraries (pandas, numpy, scipy). The 'weak cryptographic algorithm' detections are medical terminology matches (e.g., hazard ratio, recommendation strength). 'External commands' flagged are markdown backticks for documentation formatting, not shell execution. Filesystem operations are standard document generation. No malicious code, credential exfiltration, or harmful patterns exist.
عوامل الخطر
📁 الوصول إلى نظام الملفات (3)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
توثيق تطوير الأدوية
إنتاج تحليلات مجموعات المرضى المقسمة حسب المؤشرات الحيوية للمراحل 2/3 من التجارب وتقديمها للجهات التنظيمية
المبادئ التوجيهية القائمة على الأدلة
إنتاج تقارير توصيات العلاج مع تقييم GRADE للجمعيات الطبية
وثائق التقديم
إنتاج تحليلات جاهزة للنشر لتقديمات IND/NDA واللجان الاستشارية
جرّب هذه الموجهات
إنتاج تحليل مجموعة لـ 50 مريضاً بسرطان الرئة ذو الخلايا غير الصغيرة مقسمة حسب مستويات تعبير PD-L1. تضمين ORR، PFS المتوسط، وOS مع معدلات الخطر مقارنة بين المجموعات.
إنتاج توصيات علاجية مصنفة حسب GRADE لسرطان الثدي النقيلي HER2+ بما في ذلك الخط الأول والعلاجات اللاحقة.
تحليل 75 مريضاً بورم الدماغ الدبقي حسب النوع الجزيئي مع النتائج وملفات المؤشرات الحيوية ومقارنة الاستجابة للعلاج.
إنشاء مخطط تدفق TikZ لقرارات العلاج المتقدم لسرطان الرئة ذي الخلايا غير الصغيرة بناءً على PD-L1، EGFR، ALK، وحالة الأداء مع التوصيات.
أفضل الممارسات
- قم دائماً بتضمين ملخص تنفيذي كامل في الصفحة الأولى مع 3-5 نتائج رئيسية في مربعات ملونة
- استخدم المصطلحات الطبية القياسية وتضمين أسماء التجارب للاستشهاد بالأدلة
- وثّق الأساليب الإحصائية وتضمين معدلات الخطر مع فترات الثقة 95%
تجنب
- لا تقم بتضمين معلومات تعريفية للمرضى - استخدم البيانات المجهولة الهوية فقط
- تجنب النص السردي بدون بيانات - دعم جميع التوصيات مع جداول الأدلة
- لا تتخطى العناصر البصرية - تضمين منحنيات Kaplan-Meier ومخططات تدفق القرار
الأسئلة المتكررة
ما الفرق بين هذه ومهارة treatment-plans؟
هل يمكنني استخدام بيانات المريض الحقيقية؟
ما هو تنسيق الإخراج الذي ينتجه؟
هل أحتاج إلى تثبيت LaTeX؟
ما الأساليب الإحصائية المدعومة؟
هل يمكنه إنشاء مخططات تدفق القرار؟
تفاصيل المطور
بنية الملفات