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PubMed 생물의학 문헌 검색

Auch verfügbar von: davila7

연구자들은 체계적 문헌고찰과 근거 기반 연구를 위해 생물의학 문헌에 대한 효율적인 접근이 필요합니다. 이 스킬은 Boolean 연산자, MeSH 용어, E-utilities API 접근을 포함한 PubMed 쿼리에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Angemessen
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3

Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "pubmed-database". 2023-2024년에 발표된 의료 영상의 기계 학습에 관한 체계적 문헌고찰 검색

Erwartetes Ergebnis:

  • Query: (machine learning[mh] OR deep learning[tiab] OR artificial intelligence[tiab]) AND (medical imaging[mh] OR radiology[tiab] OR diagnostic imaging[tiab]) AND systematic review[pt] AND 2023:2024[dp]
  • Result: 247 articles found
  • Top matches include:
  • - Deep learning in radiology: a systematic review (PMID: 38012345)
  • - Machine learning for medical image analysis: systematic review (PMID: 37987654)

Verwendung von "pubmed-database". 심혈관 결과를 동반한 제2형 당뇨병에 대한 메트포르민 임상시험 찾기

Erwartetes Ergebnis:

  • Query: (metformin[nm] OR biguanides[mh]) AND diabetes mellitus, type 2[mh] AND cardiovascular diseases[mh] AND randomized controlled trial[pt] AND hasabstract[text]
  • Result: 89 articles found
  • Key studies:
  • - Metformin and cardiovascular outcomes in type 2 diabetes (PMID: 36543210)
  • - Long-term cardiovascular effects of metformin (PMID: 36123456)

Sicherheitsaudit

Sicher
v5 • 1/21/2026

All static findings are false positives. This is a documentation-only skill providing reference materials for PubMed queries. The detected patterns (backticks, API key placeholders, URLs) are markdown documentation elements, not executable code. The skill contains no executable code, no network calls, and no credential access.

5
Gescannte Dateien
5,088
Analysierte Zeilen
1
befunde
5
Gesamtzahl Audits
Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

45
Architektur
90
Wartbarkeit
87
Inhalt
23
Community
100
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

체계적 문헌고찰

Boolean 연산자, MeSH 용어, 필터를 사용하여 체계적 문헌고찰과 메타분석을 위한 모든 관련 연구를 찾기 위한 포괄적인 검색 전략을 구성합니다.

생물의학 연구 쿼리

정확한 필드 태그와 통제 어휘를 사용하여 특정 질병, 치료법 또는 약물 상호작용에 관한 논문을 검색합니다.

프로그래밍 방식 데이터 추출

대규모 연구 프로젝트를 위해 E-utilities API를 사용하여 PubMed를 검색하고 논문 메타데이터를 추출하는 자동화된 워크플로우를 구축합니다.

Probiere diese Prompts

기본 논문 검색
2024년에 발표된 {topic}에 관한 최근 논문을 찾으세요. 적절한 MeSH 용어와 필드 태그를 사용하여 영어로 작성된 연구 논문으로 결과를 제한하세요.
임상시험 검색
2020년부터 2024년까지 {condition}에 대한 {treatment_a}와 {treatment_b}를 비교하는 무작위 대조 시험을 검색하세요. 무료 전문 논문만 포함하세요.
체계적 문헌고찰 쿼리
PICO 프레임워크를 사용하여 {clinical_question}에 대한 포괄적인 검색 전략을 구성하세요. 모든 관련 동의어와 MeSH 용어를 포함하세요.
API 기반 일괄 검색
{criteria}와 일치하는 논문을 검색하고, history server를 사용하여 최대 500개의 PMID를 검색하고, PMID, 제목, 초록이 포함된 CSV 파일로 결과를 내보내는 Python 스크립트를 E-utilities API를 사용하여 작성하세요.

Bewährte Verfahren

  • MeSH 용어를 사용하여 광범위한 검색으로 시작한 다음, 정확도를 위해 필드 태그와 필터로 범위를 좁히세요
  • 모든 관련 문헌을 포착하기 위해 동의어와 대체 용어를 포함하세요
  • 500개 이상의 논문을 포함하는 대규모 결과 집합에는 history server (usehistory=y)를 사용하세요
  • 더 높은 속도 제한 (초당 10회 요청 대 3회)을 위해 NCBI에서 API 키를 받으세요

Vermeiden

  • MeSH 용어 없이 자유 텍스트 용어만 사용하면 색인된 논문을 놓치게 됨
  • 일괄 작업 대신 많은 작은 API 요청을 실행하면 속도 제한을 낭비함
  • 결과를 캐싱하지 않으면 중복 API 호출과 느린 워크플로우로 이어짐
  • 자동 용어 매핑을 무시하면 예상치 못한 검색 결과가 나올 수 있음

Häufig gestellte Fragen

MeSH 용어와 텍스트 단어 검색의 차이점은 무엇인가요?
MeSH 용어는 모든 논문이 수동으로 태그되는 통제 어휘 색인을 검색합니다. 텍스트 단어 검색은 제목과 초록에 나타나는 용어만 일치시킵니다. 두 가지를 결합하면 포괄적인 범위를 제공합니다.
PubMed E-utilities용 API 키를 어떻게 받나요?
ncbi.nlm.nih.gov에서 무료 NCBI 계정을 등록한 다음, 계정 설정을 방문하여 API 키를 생성하세요. 더 높은 속도 제한을 위해 api_key 매개변수와 함께 요청에 포함하세요.
PubMed 속도 제한은 어떻게 되나요?
API 키 없이: 초당 3회 요청. API 키 사용: 초당 10회 요청. 요청에 항상 설명적인 User-Agent 헤더를 포함하세요.
수천 개의 논문이 포함된 대규모 결과 집합을 어떻게 처리하나요?
history server를 사용하세요: 먼저 usehistory=y로 ESearch를 호출하여 결과를 저장한 다음, ESummary 또는 EFetch와 함께 WebEnv 및 QueryKey 매개변수를 사용하여 요청당 최대 500개의 레코드를 일괄로 검색하세요.
PubMed 결과에 사용할 수 있는 내보내기 형식은 무엇인가요?
일반적인 형식에는 MEDLINE (텍스트), XML (구조화된 데이터), RIS (참고문헌 관리자), NBIB (EndNote)가 있습니다. rettype 및 retmode 매개변수를 사용하여 원하는 형식을 지정하세요.
특정 논문을 인용하는 논문을 어떻게 찾나요?
dbfrom=pubmed, db=pubmed, cmd=cite를 사용하여 ELink 유틸리티를 사용하세요. 이것은 입력 논문을 인용하는 논문의 PMID를 반환합니다. 매우 최근 출판물의 경우 인용 데이터가 완전하지 않을 수 있습니다.