技能介绍

要解决什么问题

面对一个不熟悉的医学主题，常见困境不是「找不到论文」，而是看不清领域怎么被组织：哪些研究主线在互相平行、证据集中在哪些人群与终点上、方法栈如何分布、哪里已经拥挤、哪里只是文献稀疏。若一上来就做 gap 分析、写综述或定方案，很容易把「稀疏区」误当成「高价值空白」，或把 mapping 和 formal gap 混为一谈。

Topic Evidence Mapper 的定位是：在正式 gap 分析或完整文献综述之前，先产出一张可决策的证据景观图（evidence map）。

技能如何工作

技能会先界定主题边界（过宽则按疾病分期、人群、干预、证据类型或方法层收窄），再按固定维度建框：

研究主线（research streams）：按集群组织领域，而不是逐篇罗列
人群 / 场景、终点、方法、证据类型
证据密度：区分 dense/crowded、moderate、thin/underdeveloped
切入点建议与推荐下游步骤（更深阅读、gap 查找、方案规划等）

推理与输出需对齐内置 reference 模块（如 topic scope、mapping dimensions、stream clustering、density rules、downstream routing 等），最终结构通常包含：主题范围、映射框架、主线集群、人群与终点/方法图、密度与薄弱区、切入点、下一步技能建议。

边界与注意点

会做：疾病/机制/生物标志物/干预/组学/转化等风格的主题级证据景观梳理；饱和感与入口评估。
不会做：个体化治疗建议、终局医学决策、直接交付完整 protocol、非生物医学 mapping；也不应替代系统综述撰写或正式 gap-finding 技能。
硬规则：薄覆盖区仅作 mapping 观察，不得在未做独立 gap 分析时宣称「正式研究空白」；不把文献频次等同于重要性；覆盖不完整时需明确说明不确定性。