clinical-decision-support
Générer des documents d'aide à la décision clinique
Également disponible depuis: davila7
Les chercheurs cliniciens ont besoin de documents fondés sur des preuves pour le développement de médicaments et les soumissions réglementaires. Cette compétence crée des documents d'aide à la décision clinique prêts pour la publication avec stratification par biomarqueurs et évaluation des preuves GRADE.
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Utilisation de "clinical-decision-support". Analyze 60 HER2+ breast cancer patients by hormone receptor status with trastuzumab-deruxtecan outcomes
Résultat attendu:
- Executive Summary: HR+/HER2+ vs HR-/HER2+ efficacy comparison
- Demographics table with baseline characteristics
- ORR: 68% vs 78% (p=0.041) favoring HR-negative
- Median PFS: 16.2 vs 22.1 months (HR=0.74, 95% CI: 0.58-0.95)
- Kaplan-Meier survival curves with 95% confidence bands
- Forest plot showing subgroup analyses
- Clinical implications with Grade 1A recommendation
Utilisation de "clinical-decision-support". Create treatment recommendations for first-line EGFR-mutant NSCLC with osimertinib
Résultat attendu:
- Strong recommendation for osimertinib 80mg daily (Grade 1A)
- Evidence from FLAURA trial: PFS 18.9 vs 10.2 months (HR 0.46)
- OS benefit: 38.6 vs 31.8 months (HR 0.80, p=0.046)
- Treatment algorithm flowchart with biomarker decision points
- Adverse event profile and monitoring requirements
Audit de sécurité
SûrAll 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.
Facteurs de risque
📁 Accès au système de fichiers (3)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Documentation pour le développement de médicaments
Générer des analyses de cohortes stratifiées par biomarqueurs pour les essais de phase 2/3 et les soumissions réglementaires
Lignes directrices fondées sur les preuves
Créer des rapports de recommandations de traitement avec notation GRADE pour les sociétés médicales
Documents de soumission
Produire des analyses prêtes pour la publication pour les soumissions IND/NDA et les comités consultatifs
Essayez ces prompts
Create a cohort analysis for 50 NSCLC patients stratified by PD-L1 expression levels. Include ORR, median PFS, and OS with hazard ratios comparing groups.
Generate GRADE-graded treatment recommendations for HER2+ metastatic breast cancer including first-line and subsequent therapies.
Analyze 75 GBM patients by molecular subtype with outcomes, biomarker profiles, and treatment response comparison.
Create a TikZ flowchart for advanced NSCLC treatment decisions based on PD-L1, EGFR, ALK, and performance status with recommendations.
Bonnes pratiques
- Incluez toujours un résumé exécutif complet en page 1 avec 3-5 résultats clés dans des encadrés colorés
- Utilisez la terminologie médicale standard et incluez les noms des essais pour les citations de preuves
- Documentez les méthodes statistiques et incluez les rapports de risque avec des intervalles de confiance à 95%
Éviter
- N'incluez pas d'informations identifiables sur les patients - utilisez uniquement des données dé-identifiées
- Évitez le texte narratif sans données - soutenez toutes les recommandations avec des tableaux de preuves
- Ne sautez pas les éléments visuels - incluez les courbes de Kaplan-Meier et les diagrammes de décision
Foire aux questions
Quelle est la différence avec la compétence treatment-plans ?
Puis-je utiliser de vraies données de patients ?
Quel format de sortie génère-t-elle ?
Dois-je installer LaTeX ?
Quelles méthodes statistiques sont prises en charge ?
Peut-elle créer des diagrammes de décision ?
Détails du développeur
Structure de fichiers