MedExtract 医学文献提取

要解决什么问题

做系统综述、范围综述或病例汇总时，真正耗时的往往不是「写结论」，而是从本地文献库到可分析表格的链条：检索是否查全、重复文献如何合并、纳排决策如何留痕、提取字段如何统一、PRISMA 数字能否对得上引用列表。MedExtract 把这条链路按阶段拆成可落盘的工作流，而不是在对话里零散地筛几篇摘要。

工作方式与核心步骤

技能首先要求你指定输出目录，后续产物按固定子目录写入：01_config 研究配置、02_search 检索策略与原始命中、03_screening 筛选记录、04_extraction 提取表、05_prisma 图表数据、06_export 引用导出。

• Phase 1：用 PICO/PECO 确认研究问题、目标变量清单（类型与必填/选填）及纳入排除标准，写入 research_config.md；确认后才进入检索。
• Phase 2：为各 PICO 元素建同义词组，用 OR/AND 组合查询；跨文件夹遍历本地知识库。若任一查询触达命中数上限，视为检索不完整，必须细化条件直到全部低于上限，再进入去重前清单。
• Phase 3：去重优先级为 DOI 精确匹配 → 标题标准化相似度（>95%）→ 作者+年份+关键词组合；输出 deduplicated_records.csv 与去重报告，确认后再筛选。
• Phase 4–5：标题/摘要逐篇纳排（纳入/排除/待定及原因），再记录全文获取与全文级决策。
• Phase 6：按 Phase 1 字段建表；原文复制优先，数值保留单位与精度，缺失标 NR。
• Phase 7–8：汇总 PRISMA 计数并生成 Mermaid 流程图；支持 Vancouver、AMA、RIS、CSV 等引用导出。

设计原则在 SKILL 里写得很明确：单一本地知识库降低幻觉；可比性等主观判断留给研究者；不做描述性统计与 Meta 合并；流程可追溯以支撑 PRISMA 报告。

适用边界

• 不连接外部数据库，依赖你提供的本地文件夹；检索失败会记录来源并继续其它路径。
• 不提供全文自动下载；质量评价与统计合并需研究者自行完成。
• 解析异常会标记单篇文献，不中断整体流程。