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直接 PubMed 和 NCBI E-utilities 搜索工作流，用于生物医学文献、MeSH 查询、PMID 查找、引文检索和基于 API 的文献监控。
name: pubmed-database description: 直接使用 PubMed 和 NCBI E-utilities 搜索工作流，用于生物医学文献检索、MeSH 查询、PMID 查找、引文获取和基于 API 的文献监控。 origin: community
PubMed 数据库
当任务需要从 PubMed 获取生物医学文献而非通用网络搜索时，使用此技能。
使用场景
- 搜索 MEDLINE 或生命科学文献。
- 使用 MeSH 术语、字段标签、日期或文章类型构建 PubMed 查询。
- 查找 PMID、摘要、出版元数据或相关引文。
- 运行需要可重复搜索字符串的系统综述检索。
- 从 Python、shell 或其他 HTTP 客户端直接使用 NCBI E-utilities。
查询构建
从研究问题出发，将其拆分为概念，然后用布尔运算符组合概念。
concept_1 AND concept_2 AND filter
synonym_a OR synonym_b
NOT exclusion_term
常用 PubMed 字段标签：
[ti]：标题[ab]：摘要[tiab]：标题或摘要[au]：作者[ta]：期刊名称缩写[mh]：MeSH 术语[majr]：主要 MeSH 主题[pt]：出版类型[dp]：出版日期[la]：语言
示例：
diabetes mellitus[mh] AND treatment[tiab] AND systematic review[pt] AND 2023:2026[dp]
(metformin[nm] OR insulin[nm]) AND diabetes mellitus, type 2[mh] AND randomized controlled trial[pt]
smith ja[au] AND cancer[tiab] AND 2026[dp] AND english[la]
MeSH 与副标题
当概念有稳定的受控词汇术语时，优先使用 MeSH。当主题较新或术语多变时，将 MeSH 与标题/摘要术语结合使用。
正确的副标题语法将副标题放在字段标签之前：
diabetes mellitus, type 2/drug therapy[mh]
cardiovascular diseases/prevention & control[mh]
仅当主题必须是论文核心时才使用 [majr]。它可以提高精确度，但可能遗漏相关文献。
过滤器
出版类型：
clinical trial[pt]meta-analysis[pt]randomized controlled trial[pt]review[pt]systematic review[pt]guideline[pt]
日期过滤器：
2026[dp]
2020:2026[dp]
2026/03/15[dp]
可用性过滤器：
free full text[sb]
hasabstract[text]
E-utilities 工作流
NCBI E-utilities 支持可重复的 API 工作流：
esearch.fcgi：搜索并返回 PMID。esummary.fcgi：返回轻量级文章元数据。efetch.fcgi：以 XML、MEDLINE 或文本格式获取摘要或完整记录。elink.fcgi：查找相关文章和链接资源。
生产脚本请使用邮箱和 API 密钥。将 API 密钥存储在环境变量中，切勿放在提交的文件或命令历史中。
import os
import time
import requests
BASE = "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils"
def esearch(query: str, retmax: int = 20) -> list[str]:
params = {
"db": "pubmed",
"term": query,
"retmode": "json",
"retmax": retmax,
"tool": "ecc-pubmed-search",
"email": os.environ.get("NCBI_EMAIL", ""),
}
api_key = os.environ.get("NCBI_API_KEY")
if api_key:
params["api_key"] = api_key
response = requests.get(f"{BASE}/esearch.fcgi", params=params, timeout=30)
response.raise_for_status()
time.sleep(0.35)
return response.json()["esearchresult"]["idlist"]
pmids = esearch("hypertension[mh] AND randomized controlled trial[pt] AND 2024:2026[dp]")
print(pmids)
对于批量操作，优先使用 NCBI 历史服务器参数（usehistory=y、WebEnv、query_key），而非通过 URL 传递超长 PMID 列表。
输出规范
每次搜索记录：
- 精确搜索字符串
- 搜索的数据库
- 搜索日期
- 使用的过滤器
- 结果数量
- 导出格式
- 任何手动排除项
示例：
| Database | Date searched | Query | Filters | Results |
| --- | --- | --- | --- | ---: |
| PubMed | 2026-05-11 | `sickle cell disease[mh] AND CRISPR[tiab]` | 2020:2026[dp], English | 42 |
审查清单
- 字段标签是否为有效的 PubMed 标签？
- MeSH 术语是否与较新主题的自由文本同义词配对？
- 日期范围是否明确且适当？
- 搜索日志是否包含足够的细节以重现查询？
- API 密钥是否从环境变量加载？
- HTTP 代码是否在解析前调用了
raise_for_status()或以其他方式处理非 200 响应？ - 是否遵守了速率限制？
参考资料
兼容工具
Claude CodeCursor
标签
前端开发
