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name: pubmed-database description: 直接REST API访问PubMed。高级布尔/MeSH查询、E-utilities API、批量处理、引文管理。Python工作流建议使用biopython（Bio.Entrez）。本技能适用于直接HTTP/REST工作或自定义API实现。 license: Unknown metadata: skill-author: K-Dense Inc. risk: unknown source: community

PubMed数据库

概述

PubMed是美国国家医学图书馆的综合数据库，提供对MEDLINE和生命科学文献的免费访问。使用布尔运算符、MeSH术语和字段标签构建高级查询，通过E-utilities API以编程方式访问数据，用于系统综述和文献分析。

何时使用此技能

此技能应在以下情况使用：

• 搜索生物医学或生命科学研究文章
• 使用布尔运算符、字段标签或MeSH术语构建复杂搜索查询
• 进行系统文献综述或荟萃分析
• 通过E-utilities API以编程方式访问PubMed数据
• 按特定条件查找文章（作者、期刊、发表日期、文章类型）
• 检索引文信息、摘要或全文文章
• 使用PMID（PubMed ID）或DOI
• 创建文献监控或数据提取的自动化工作流

核心功能

1. 高级搜索查询构建

使用布尔运算符、字段标签和专用语法构建复杂的PubMed查询。

基本搜索策略：

• 使用布尔运算符（AND、OR、NOT）组合概念
• 使用字段标签将搜索限制在记录的特定部分
• 使用双引号进行短语搜索以精确匹配
• 使用通配符处理术语变体
• 使用邻近搜索查找指定距离内的术语

查询示例：

# Recent systematic reviews on diabetes treatment
diabetes mellitus[mh] AND treatment[tiab] AND systematic review[pt] AND 2023:2024[dp]

# Clinical trials comparing two drugs
(metformin[nm] OR insulin[nm]) AND diabetes mellitus, type 2[mh] AND randomized controlled trial[pt]

# Author-specific research
smith ja[au] AND cancer[tiab] AND 2023[dp] AND english[la]

何时查阅search_syntax.md：

• 需要可用字段标签的完整列表
• 需要搜索运算符的详细说明
• 构建复杂的邻近搜索
• 理解自动术语映射行为
• 需要日期范围、通配符或特殊字符的具体语法

字段标签的Grep模式：\[au\]|\[ti\]|\[ab\]|\[mh\]|\[pt\]|\[dp\]

2. MeSH术语和受控词汇

使用医学主题词表（MeSH）在生物医学文献中进行精确、一致的搜索。

MeSH搜索：

• [mh]标签搜索MeSH术语并自动包含下位词
• [majr]标签限制为该主题作为主要焦点的文章
• 将MeSH术语与副主题词组合以提高特异性（例如diabetes mellitus/therapy[mh]）

常用MeSH副主题词：

• /diagnosis - 诊断方法
• /drug therapy - 药物治疗
• /epidemiology - 疾病模式和患病率
• /etiology - 疾病原因
• /prevention & control - 预防措施
• /therapy - 治疗方法

示例：

# Diabetes therapy with specific focus
diabetes mellitus, type 2[mh]/drug therapy AND cardiovascular diseases[mh]/prevention & control

3. 文章类型和出版物过滤

按出版类型、日期、文本可用性和其他属性过滤结果。

出版类型（使用[pt]字段标签）：

• Clinical Trial（临床试验）
• Meta-Analysis（荟萃分析）
• Randomized Controlled Trial（随机对照试验）
• Review（综述）
• Systematic Review（系统综述）
• Case Reports（病例报告）
• Guideline（指南）

日期过滤：

• 单一年份：2024[dp]
• 日期范围：2020:2024[dp]
• 具体日期：2024/03/15[dp]

文本可用性：

• 免费全文：在查询中添加AND free full text[sb]
• 有摘要：在查询中添加AND hasabstract[text]

示例：

# Recent free full-text RCTs on hypertension
hypertension[mh] AND randomized controlled trial[pt] AND 2023:2024[dp] AND free full text[sb]

4. 通过E-utilities API编程访问

使用NCBI E-utilities REST API以编程方式访问PubMed数据，实现自动化和批量操作。

核心API端点：

1. ESearch - 搜索数据库并检索PMID
2. EFetch - 以各种格式下载完整记录
3. ESummary - 获取文档摘要
4. EPost - 上传UID进行批量处理
5. ELink - 查找相关文章和链接数据

基本工作流：

import requests

# Step 1: Search for articles
base_url = "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/"
search_url = f"{base_url}esearch.fcgi"
params = {
    "db": "pubmed",
    "term": "diabetes[tiab] AND 2024[dp]",
    "retmax": 100,
    "retmode": "json",
    "api_key": "YOUR_API_KEY"  # Optional but recommended
}
response = requests.get(search_url, params=params)
pmids = response.json()["esearchresult"]["idlist"]

# Step 2: Fetch article details
fetch_url = f"{base_url}efetch.fcgi"
fetch_params = {
    "db": "pubmed",
    "id": ",".join(pmids),
    "rettype": "xml",
    "retmode": "xml",
    "api_key": "YOUR_API_KEY"
}
details = requests.get(fetch_url, params=fetch_params)