PapersFlow per la ricerca nelle scienze della salute e in medicina
Conduci revisioni della letteratura medica con classificazione ICD-11, workflow per revisioni sistematiche, ricerca di trial clinici tramite ClinicalTrials.gov e analisi statistiche nel sandbox Python — basato su Semantic Scholar e OpenAlex.
Cerca la letteratura clinica tramite Semantic Scholar e OpenAlex, classifica con ICD-11, esegui workflow di revisione sistematica, interroga ClinicalTrials.gov e analizza i dati in Python — progettato appositamente per i ricercatori in ambito medico.
I ricercatori in ambito medico devono sintetizzare evidenze provenienti da trial clinici, studi osservazionali e meta-analisi — ciascuno con disegni, endpoint e standard di reporting differenti. Una singola domanda clinica può richiedere la ricerca su PubMed, lo screening di centinaia di abstract, l'estrazione dei dati sugli outcome, l'esecuzione di statistiche meta-analitiche e la formattazione dei risultati per una rivista specifica. Il sistema di classificazione ICD-11 aggiunge un ulteriore livello di complessità. Gli strumenti esistenti gestiscono singole fasi, ma nessuno integra l'intero workflow dell'evidenza clinica.
Cosa puoi fare
- Classificazione ICD-11 (8 strumenti)
- Workflow di revisione sistematica
- Statistiche cliniche e meta-analisi
- Generazione di forest plot
Strumenti
Confronta
Frequently Asked Questions
- PapersFlow può sostituire Covidence o Rayyan per le revisioni sistematiche?
- PapersFlow offre workflow automatizzati per revisioni sistematiche con ricerca su più database, deduplicazione e sintesi assistita dall'AI. Per uno screening formale con doppio revisore conforme a PRISMA e registri di risoluzione dei conflitti, potresti voler integrare PapersFlow con Covidence o Rayyan.
- Come funziona la classificazione ICD-11?
- PapersFlow offre 8 strumenti ICD-11 per cercare codici, mappare tra sistemi di codifica e classificare le condizioni menzionate negli articoli. Questo aiuta a standardizzare il modo in cui categorizzi popolazioni di studio e outcome tra studi eterogenei.
- Posso generare forest plot direttamente?
- Sì. Puoi generare forest plot nel sandbox Python usando matplotlib. Inserisci manualmente dimensioni dell'effetto e intervalli di confidenza oppure lascia che l'AI li estragga dagli articoli, quindi produci grafici di qualità editoriale con statistiche di eterogeneità (I-squared, Q-test).
- Effettua ricerche su ClinicalTrials.gov per i trial in corso?
- Sì. PapersFlow interroga ClinicalTrials.gov insieme alla letteratura accademica. Questo ti aiuta a identificare trial registrati ma non pubblicati, trovare studi con risultati pubblicati nel registro e valutare la completezza della base di evidenze pubblicate per la tua domanda clinica.