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Q140分Q230分Q320分Q410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:
text
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:
统计输出:
研究类型分布: 类型数量占比Meta-AnalysisXX%Randomized Controlled TrialXX%Systematic ReviewXX%Cohort StudyXX%Case-Control StudyXX%OtherXX%
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]2024Q145.5[2-3句核心内容].....................
可调整参数:
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:
python
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
text
## 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