PapersFlow für Forschung in Gesundheitswissenschaften und Medizin
Führen Sie medizinische Literaturübersichten mit ICD-11-Klassifikation, Workflows für systematische Reviews, klinischer Studiensuche über ClinicalTrials.gov und statistischer Analyse in der Python-Sandbox durch — unterstützt von Semantic Scholar und OpenAlex.
Durchsuchen Sie klinische Literatur über Semantic Scholar und OpenAlex, klassifizieren Sie mit ICD-11, führen Sie Workflows für systematische Reviews aus, durchsuchen Sie ClinicalTrials.gov und analysieren Sie Daten in Python — speziell entwickelt für medizinische Forschende.
Medizinische Forschende müssen Evidenz aus klinischen Studien, Beobachtungsstudien und Meta-Analysen zusammenführen — jeweils mit unterschiedlichen Designs, Endpunkten und Berichtsstandards. Eine einzelne klinische Fragestellung kann die Suche in PubMed, das Screening von Hunderten Abstracts, die Extraktion von Ergebnisdaten, die Durchführung meta-analytischer Statistiken und die Formatierung der Ergebnisse für eine bestimmte Fachzeitschrift erfordern. Das ICD-11-Klassifikationssystem fügt eine weitere Komplexitätsebene hinzu. Bestehende Tools decken einzelne Schritte ab, aber keines integriert den vollständigen Workflow für klinische Evidenz.
Was Sie tun können
- ICD-11-Klassifikation (8 Tools)
- Workflow für systematische Reviews
- Klinische Statistik & Meta-Analyse
- Forest-Plot-Generierung
Tools
Vergleichen
Frequently Asked Questions
- Kann PapersFlow Covidence oder Rayyan für systematische Reviews ersetzen?
- PapersFlow bietet automatisierte Workflows für systematische Reviews mit Suche über mehrere Datenbanken, Deduplizierung und KI-gestützter Synthese. Für formales PRISMA-konformes Screening mit zwei Gutachtenden und Protokollen zur Konfliktauflösung sollten Sie PapersFlow möglicherweise durch Covidence oder Rayyan ergänzen.
- Wie funktioniert die ICD-11-Klassifikation?
- PapersFlow bietet 8 ICD-11-Tools zum Suchen von Codes, zur Zuordnung zwischen Codierungssystemen und zur Klassifikation von in Artikeln erwähnten Erkrankungen. Das hilft dabei, zu standardisieren, wie Sie Studienpopulationen und Endpunkte über heterogene Studien hinweg kategorisieren.
- Kann ich Forest-Plots direkt erstellen?
- Ja. Sie können Forest-Plots in der Python-Sandbox mit matplotlib erstellen. Geben Sie Effektgrößen und Konfidenzintervalle manuell ein oder lassen Sie sie von der KI aus Artikeln extrahieren und erzeugen Sie dann publikationsreife Diagramme mit Heterogenitätsstatistiken (I-squared, Q-Test).
- Durchsucht es ClinicalTrials.gov nach laufenden Studien?
- Ja. PapersFlow fragt ClinicalTrials.gov zusammen mit der wissenschaftlichen Literatur ab. Das hilft Ihnen, registrierte, aber unveröffentlichte Studien zu identifizieren, Studien mit veröffentlichten Ergebnissen zu finden und die Vollständigkeit der publizierten Evidenzbasis für Ihre klinische Fragestellung zu bewerten.