PapersFlow para Pesquisa em Ciências da Saúde e Medicina
Realize revisões da literatura médica com classificação ICD-11, fluxos de trabalho de revisão sistemática, busca de ensaios clínicos via ClinicalTrials.gov e análise estatística no sandbox Python — com tecnologia de Semantic Scholar e OpenAlex.
Pesquise literatura clínica via Semantic Scholar e OpenAlex, classifique com ICD-11, execute fluxos de trabalho de revisão sistemática, consulte ClinicalTrials.gov e analise dados em Python — desenvolvido especificamente para pesquisadores médicos.
Pesquisadores médicos precisam sintetizar evidências de ensaios clínicos, estudos observacionais e meta-análises — cada um com desenhos, desfechos e padrões de relato diferentes. Uma única questão clínica pode exigir busca no PubMed, triagem de centenas de resumos, extração de dados de desfecho, execução de estatísticas meta-analíticas e formatação dos resultados para um periódico específico. O sistema de classificação ICD-11 adiciona outra camada de complexidade. As ferramentas existentes lidam com etapas individuais, mas nenhuma integra todo o fluxo de trabalho de evidência clínica.
O Que Você Pode Fazer
- Classificação ICD-11 (8 Ferramentas)
- Fluxo de Trabalho de Revisão Sistemática
- Estatística Clínica e Meta-Análise
- Geração de Forest Plot
Ferramentas
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Frequently Asked Questions
- O PapersFlow pode substituir Covidence ou Rayyan em revisões sistemáticas?
- PapersFlow oferece fluxos de trabalho automatizados de revisão sistemática com busca em múltiplas bases, remoção de duplicatas e síntese assistida por IA. Para triagem formal em conformidade com PRISMA com revisão dupla e logs de resolução de conflitos, talvez você queira complementar o PapersFlow com Covidence ou Rayyan.
- Como funciona a classificação ICD-11?
- PapersFlow oferece 8 ferramentas de ICD-11 para pesquisar códigos, mapear entre sistemas de codificação e classificar condições mencionadas em artigos. Isso ajuda a padronizar como você categoriza populações de estudo e desfechos em estudos heterogêneos.
- Posso gerar forest plots diretamente?
- Sim. Você pode gerar forest plots no sandbox Python usando matplotlib. Insira tamanhos de efeito e intervalos de confiança manualmente ou deixe a IA extraí-los dos artigos, e então produza gráficos com qualidade de publicação com estatísticas de heterogeneidade (I-squared, teste Q).
- Ele pesquisa no ClinicalTrials.gov por ensaios em andamento?
- Sim. PapersFlow consulta o ClinicalTrials.gov junto com a literatura acadêmica. Isso ajuda você a identificar ensaios registrados, mas não publicados, encontrar estudos com resultados publicados na plataforma e avaliar a completude da base de evidências publicada para sua questão clínica.