Habilidades clinicaltrials-database
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clinicaltrials-database

Seguro ⚙️ Comandos externos🌐 Acceso a red📁 Acceso al sistema de archivos

Buscar ensayos clínicos en ClinicalTrials.gov para investigación médica

También disponible en: davila7

Encontrar ensayos clínicos relevantes requiere buscar en una gran base de datos de registros. Esta habilidad proporciona una interfaz Python para consultar la API v2 de ClinicalTrials.gov para buscar ensayos por condición, droga, ubicación o patrocinador y recuperar información detallada del estudio.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronce
1

Descargar el ZIP de la skill

2

Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

3

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "clinicaltrials-database". Find breast cancer trials recruiting in California

Resultado esperado:

  • Se encontraron 47 ensayos de cáncer de mama reclutando en California
  • NCT04852770: Estudio Fase 3 de Pembrolizumab - Los Angeles, CA
  • NCT05123482: Ensayo de Inmunoterapia Fase 2 - San Francisco, CA
  • NCT04911071: Estudio de Terapia Dirigida - San Diego, CA

Usando "clinicaltrials-database". Show me Phase 3 immunotherapy trials for lung cancer

Resultado esperado:

  • Se encontraron 23 ensayos de inmunoterapia Fase 3 para cáncer de pulmón
  • Patrocinadores principales: Instituto Nacional del Cáncer, Pfizer, Bristol-Myers Squibb
  • Ubicaciones: 15 ensayos en EE.UU., 8 internacionales

Auditoría de seguridad

Seguro
v4 • 1/17/2026

All 249 static findings are FALSE POSITIVES. The scanner misinterpreted markdown documentation syntax as executable code with security implications. The actual skill code (scripts/query_clinicaltrials.py) makes only legitimate HTTP GET requests to the ClinicalTrials.gov public API. No command execution, file operations, cryptographic operations, or suspicious network activity exists in the executable code. The skill is a simple data lookup tool for clinical research.

4
Archivos escaneados
2,233
Líneas analizadas
3
hallazgos
4
Auditorías totales

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (4)
SKILL.md:34-37 SKILL.md:61-73 SKILL.md:387-404 references/api_reference.md:28-42
🌐 Acceso a red (4)
scripts/query_clinicaltrials.py:19 scripts/query_clinicaltrials.py:86-87 scripts/query_clinicaltrials.py:108-110 SKILL.md:44
📁 Acceso al sistema de archivos (2)
SKILL.md:331 references/api_reference.md:266
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

64
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
22
Comunidad
100
Seguridad
78
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Analizar paisajes de ensayos

Buscar ensayos por condición para entender tendencias de investigación, fuentes de financiamiento y diseños de estudios.

Encontrar opciones para pacientes

Localizar ensayos que están reclutando para pacientes basado en diagnóstico, ubicación y requisitos de elegibilidad.

Seguir desarrollo de medicamentos

Monitorear ensayos para medicamentos o intervenciones específicas a través de fases y patrocinadores.

Prueba estos prompts

Búsqueda básica 
Encontrar ensayos clínicos para [condición] que actualmente estén reclutando participantes.
Búsqueda filtrada 
Buscar ensayos de [intervención] en [ubicación] que estén en Fase 2 o Fase 3.
Consulta detallada 
Obtener información detallada del ensayo NCT[ID] incluyendo criterios de elegibilidad e información de contacto.
Exportación masiva 
Encontrar todos los ensayos de [condición] patrocinados por [organización] y exportar los resultados a CSV.

Mejores prácticas

  • Respetar el límite de 50 solicitudes por minuto de la API usando el tamaño máximo de página (1000) para consultas masivas.
  • Siempre verificar datos faltantes usando métodos .get() ya que no todos los ensayos tienen información completa.
  • Implementar lógica de reintento con retroalimentación exponencial para manejar errores de límite de tasa (429) de manera elegante.

Evitar

  • Hacer solicitudes secuenciales individuales en lugar de usar paginación con tamaño máximo de página.
  • Asumir que todos los ensayos tienen resultados - verificar el campo 'hasResults' antes de acceder a secciones de resultados.
  • Ignorar el estado del estudio al buscar - filtrar por RECRUITING para encontrar ensayos activamente reclutando.

Preguntas frecuentes

¿Necesito una clave API para usar esta habilidad?
No. ClinicalTrials.gov proporciona acceso gratuito público a su API sin autenticación.
¿Cuántas solicitudes puedo hacer por minuto?
La API permite aproximadamente 50 solicitudes por minuto por dirección IP. Use paginación para minimizar solicitudes.
¿Puedo buscar ensayos por NCT ID?
Sí. Use get_study_details con el NCT ID (por ejemplo, NCT04852770) para recuperar información completa del ensayo.
¿Por qué estados de ensayo puedo filtrar?
Los estados válidos incluyen RECRUITING, NOT_YET_RECRUITING, ACTIVE_NOT_RECRUITING, COMPLETED, TERMINATED, SUSPENDED y WITHDRAWN.
¿Puedo exportar datos a formato CSV?
Sí. Configure format='csv' en search_studies para recibir salida CSV que puede guardarse en un archivo.
¿Qué información se incluye en los detalles del ensayo?
Los detalles completos incluyen identificación, estado, patrocinador, descripción, condiciones, diseño, intervenciones, resultados, elegibilidad y contactos.

Detalles del desarrollador

Licencia

MIT

Repositorio

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/clinicaltrials-database

Ref.

main

Estructura de archivos

📁 references/

📄 api_reference.md

📁 scripts/

📄 query_clinicaltrials.py

📄 SKILL.md