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biomedical-paper生物医学论文

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biomedical-paper

生物医学论文写作技能

使用python-docx将草稿生成为可直接投稿的英文生物医学稿件(或中文学位论文)。



核心工作流(必读)

第一阶段:接收与分析

  1. 1. 用户提供中文草稿/大纲 → 确认论文类型(见下)
  2. 识别所有数据(统计值、样本量、引用编号)
  3. 立即执行引用预验证:将参考文献列表中的每一条与PubMed核对,标记无法验证的条目
  4. 如有引用缺失/无法验证 → 先补充验证,再生成正文

第二阶段:生成正文

  1. 5. 按论文类型套用标准结构模板(见本文档各类型模板)
  2. 所有统计数据(β/OR/RR/AAPC/95%CI/p值)必须原文照录,不得编造
  3. 引用编号全程追踪:记录引用编号映射表(见下方规范)

第三阶段:生成参考文献

  1. 8. 按Vancouver格式逐条生成引用(见引用生成规范)
  2. 引用编号以正文中的实际使用为准,不沿用草稿中的旧编号
  3. 参考文献单独存docx,并附加引用编号映射表说明文件

论文类型与模板

类型1:GBD流行病学(疾病负担趋势分析)

  • - 模板文献:SIICI(亚洲神经母细胞瘤,GBD 2023)
  • 数据:GBD数据库(ghdx.healthdata.org)
  • 方法:Joinpoint回归,EAPC/AAPC,ASIR/ASMR/DALYs
  • 关键词:神经母细胞瘤;新生儿;疾病负担;发病率;死亡率;DALYs;亚洲
  • 表格:4张(按地区/SDI/性别/年龄分层)
  • 图片:5张(趋势线、等值区域图)
  • 伦理:GBD IRB豁免(华盛顿大学)
  • 必须注明:ICD-10和ICD-9代码

类型2:队列/登记数据库分析

  • - 模板文献:CHARLS(社会参与与糖尿病)
  • 数据:CHARLS,NHANES,MIMIC,SEER,FAERS等
  • 方法:K-means聚类,logistic/线性回归,Cox比例风险,亚组分析
  • 关键词:社会参与;[疾病];发病率;[数据库];K-means;中介分析
  • 表格:4–13张(描述性统计、聚类轮廓、回归结果、亚组分析)
  • 图片:5–17张(ROC曲线、K-M曲线、聚类轮廓、趋势图)
  • 伦理:豁免IRB(去标识数据)

类型3:交叉横断面/中介分析

  • - 模板文献:GBS(邻苯二甲酸酯、SII、认知功能)
  • 数据:NHANES,横断面调查
  • 方法:线性/logistic回归 + 中介分析(bootstrap N=1000)
  • 关键词:邻苯二甲酸酯;全身性炎症;全身免疫炎症指数;认知功能;老年人;中介
  • 表格:4张(人口学特征、回归β+95%CI、中介分解)
  • 关键指标:SII = 血小板×中性粒细胞/淋巴细胞;SIRI = 中性粒细胞×单核细胞/淋巴细胞

类型4:学位论文(中文,硕士/博士)

  • - 语种:中文(正文)+ 英文摘要
  • 格式要求:依各院校研究生院规范;正文宋体小四,英文Times New Roman 12pt
  • 章节结构:前言 → 资料与方法 → 结果 → 讨论 → 结论 → 参考文献
  • 引用格式:顺序编码制(与期刊Vancouver相同格式)
  • 字数要求:硕士论文 ≥3万字,博士论文 ≥5万字(各校标准)
  • 核心规范:不可有占位符(如[此处补充数据]);表格内数据须与正文一致

引用预验证工作流(最关键环节)

操作步骤

步骤1:提取用户提供的参考文献列表(全部条目)
步骤2:对每一条执行PubMed搜索或batchwebsearch
查询格式:[第一作者] [期刊缩写] [发表年] 或 PMID: XXXXXXXX
步骤3:标记结果:
✅ 已验证(PMID匹配)→ 可直接使用
⚠️ 需复核 → 作者/年份/期刊有偏差,需修正后使用
❌ 未找到 → 无法验证,必须替换为可验证的真实文献
步骤4:如有未找到条目:
→ 搜索同一研究领域3年内(≤3年)的高质量真实文献替代
→ 记录替换原因(如:原引用#14 [虚构],替换为Li M等 Syst Rev 2024;13:171)
步骤5:生成最终引用编号映射表(见下)

引用编号映射表(每次必须生成)

markdown

引用编号映射表

旧编号新编号作者期刊年份PMID备注
#1#1Lei J等Lancet Reg Health West Pac2024替换(原文虚构)
#8
#2 | Lei J等 | Lancet Reg Health West Pac | 2024 | — | 与#1合并/替换 | | #14 | 删除 | — | — | — | — | 删除(虚构引用) | | #15 | #14 | Li M等 | Syst Rev | 2024 | — | 重新编号 | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 递进 |

⚠️ 重要教训:PRISm大论文(2026-03-22)中,草稿含虚构引用(#14等),导致引用需全面重编。以后所有任务必须先验证再使用,任何无法PubMed查证的引用必须替换。


标准摘要格式(所有类型通用)

目的:为了[动词][暴露/主题]是否/如何[关联][人群][利用数据来自][数据库]。

方法:[研究设计],[N]名参与者/记录来自[数据库,年份范围]。[关键纳入标准]。[统计方法:聚类/回归/等]。[中介/分层(如适用)]。

结果:[主要聚类/概况发现](n=%,n=%)。[关键关联,含OR/β,95% CI,P值]。[亚组发现]。[中介结果](ACME比例%)。

结论:[主要发现]。[机制/通路意义]。[政策/实践建议]。

  • - 字数:250–350词
  • 摘要内不使用小标题(无背景:、方法:等)

标准前言格式(4段递进结构)

第1段 — 疾病/暴露负担:
[疾病/暴露]是一种[定义]。[全球/国家患病率,趋势]。[临床意义]。

第2段 — 流行病学背景:
流行病学研究表明[模式]。[主要危险因素]。[近期变化:COVID-19、老龄化等]。

第3段 — 研究缺口:
尽管[已有知识],但[缺口:缺乏比较/中介/预测研究]。[地区/数据库比较]有限。

第4段 — 研究目的:
利用[数据库],本研究旨在:(i) [目的1];(ii) [目的2];(iii) [目的3]。(如为学位论文,还需详述各章安排。)



标准方法格式

GBD方法

所有数据均从公开可用的GBD [年份]数据库获取(http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool)。
GBD研究整合了多个流行病学数据来源——包括人口登记、调查、已发表文献、
医院记录和死因数据——并采用标准化建模框架生成跨国跨时期的可比负担估算。
[疾病]采用ICD-10代码[X]和ICD-9代码[Y]进行识别。
[结局]提取自[国家],时间为[年份]:[列举结局],均以每10万人表示,
并按GBD全球标准人群进行年龄标准化。
本研究使用公开可用的去标识化汇总数据,已获得华盛顿大学机构伦理审查委员会豁免;
无需额外伦理审批。

队列/登记数据库方法

本研究为[回顾性/前瞻性] [队列/登记]研究,利用[数据库名称][年份范围]数据。
[纳入标准]:[N]名参与者/记录符合[临床/人口学标准]。
[排除标准]:[因X原因排除的记录数]。
[暴露/干预]:[按X标准定义]。
结局由[临床标准/ICD代码]定义。
统计分析:[回归类型],调整[协变量]。亚组分析按[因素]分层。
[中介/因果分析]采用[方法,bootstrap N次]。
所有分析使用[软件,版本号]完成。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 biomedical-paper-billing-1775979902 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 biomedical-paper-billing-1775979902 技能

通过命令行安装

skillhub install biomedical-paper-billing-1775979902

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文件大小: 15.84 KB | 发布时间: 2026-4-13 09:30

v1.0.0 最新 2026-4-13 09:30
Initial release of biomedical-paper skill for automated biomedical manuscript generation.

- Converts Chinese drafts/outlines into full English biomedical research papers (or Chinese theses) formatted for publication.
- Supports major types: GBD epidemiology, cohort studies (CHARLS/NHANES), cross-sectional mediation analyses, pharmacovigilance (FAERS), and graduate/doctoral thesis formatting.
- Enforces rigorous citation verification: all references are pre-checked with PubMed; unverifiable or fictional citations are replaced or flagged.
- Outputs publication-ready docx files, including numbered Vancouver-style references, reference mapping tables, and journal/thesis-specific formatting.
- Strictly preserves all user-provided statistical data and ensures reference, table, and figure numbering consistency throughout the document.

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