PapersFlow для исследований в области наук о здоровье и медицины
Проводите обзоры медицинской литературы с классификацией ICD-11, рабочими процессами систематических обзоров, поиском клинических испытаний через ClinicalTrials.gov и статистическим анализом в Python sandbox — на базе Semantic Scholar и OpenAlex.
Ищите клиническую литературу через Semantic Scholar и OpenAlex, классифицируйте с помощью ICD-11, запускайте рабочие процессы систематических обзоров, выполняйте запросы к ClinicalTrials.gov и анализируйте данные в Python — решение, специально созданное для медицинских исследователей.
Медицинским исследователям необходимо синтезировать доказательства из клинических испытаний, наблюдательных исследований и мета-анализов — каждое из которых имеет разные дизайны, конечные точки и стандарты отчетности. Один клинический вопрос может потребовать поиска в PubMed, скрининга сотен аннотаций, извлечения данных по исходам, проведения мета-аналитической статистики и форматирования результатов под требования конкретного журнала. Система классификации ICD-11 добавляет еще один уровень сложности. Существующие инструменты охватывают отдельные этапы, но ни один не интегрирует полный рабочий процесс работы с клиническими доказательствами.
Что вы можете делать
- Классификация ICD-11 (8 инструментов)
- Рабочий процесс систематического обзора
- Клиническая статистика и мета-анализ
- Построение forest plot
Инструменты
Сравнить
Frequently Asked Questions
- Может ли PapersFlow заменить Covidence или Rayyan для систематических обзоров?
- PapersFlow предоставляет автоматизированные рабочие процессы систематических обзоров с поиском по нескольким базам данных, дедупликацией и AI-поддерживаемым синтезом. Для формального скрининга двумя рецензентами в соответствии с PRISMA с журналами разрешения конфликтов вы можете дополнить PapersFlow инструментами Covidence или Rayyan.
- Как работает классификация ICD-11?
- PapersFlow предоставляет 8 инструментов ICD-11 для поиска кодов, сопоставления между системами кодирования и классификации состояний, упомянутых в статьях. Это помогает стандартизировать категоризацию исследуемых популяций и исходов в разнородных исследованиях.
- Могу ли я напрямую строить forest plot?
- Да. Вы можете создавать forest plot в Python sandbox с использованием matplotlib. Вводите размеры эффекта и доверительные интервалы вручную или позвольте AI извлечь их из статей, а затем создавайте графики публикационного качества со статистикой гетерогенности (I-squared, Q-test).
- Ищет ли система текущие испытания в ClinicalTrials.gov?
- Да. PapersFlow выполняет запросы к ClinicalTrials.gov наряду с академической литературой. Это помогает выявлять зарегистрированные, но неопубликованные испытания, находить исследования с опубликованными результатами и оценивать полноту опубликованной доказательной базы по вашему клиническому вопросу.