jinko-task-literature-search

生物医学文献検索

エビデンスを抽出したり、システマティックレビューを行ったと主張したりするのではなく、引用文献に裏付けられた候補のショートリストを作成します。

PDF がない論文の Jinkō Reference は作成しないでください。 文献検索では、DOI が分かっていても、PDF がある論文のみを Jinkō に登録します。DOI のみの Reference は、Jinkō では空の Reference として表示されます。

枠組み

各検索を次のように分類します。

• Knowledge：疾患、メカニズム、治療、集団、または臨床的背景。
• Data：指定されたモデル変数の値が報告されている可能性のある研究。
• Models：再利用可能な構造、方程式、パラメーター、またはコードを含む数学的または計算論的モデル。

検索を始める前に、対象、範囲、エビデンスの種類、日付と言語の制限、および希望するショートリストの件数を確認します。Data 検索では、情報が必要な変数、対象集団と疾患状態、ならびに集計データと分布データのどちらが必要かも確認します。不足している選択肢が検索内容を大きく左右する場合に限り、焦点を絞った質問を 1 つします。

canonical_name、synonyms、mesh_term、related_entities、intent_groups、exclusions を含む共有 Entity Table を 1 つ作成します。提案する別名や除外条件が検索結果に大きく影響する場合は、ネットワークにアクセスする前にユーザーの確認を得ます。

ヒトの臨床、⽣物学、または PK/PD の Data 検索では、jinko-task-trial-data-scoping を並行して実行します。優先度の高い NCT 識別子は、PubMed の追加検索語として <NCT_ID>[si] を使用します。動物のみ、または in vitro の検索では、ユーザーから依頼がない限り省略します。

検索

1. assets/pubmed-primitives.md を読み、各検索意図に合致するレシピのみを使用します。
2. エンティティと検索意図ごとに、少なくとも 3 つの異なる PubMed 検索語を作成します。Entity Table の別名と除外条件を再利用し、指定されたアンカー PMID は --seed-pmids で含めます。
3. scripts/literature_search.py を検索語ごとに 1 回実行し、それぞれ異なる出力ディレクトリを使用します。NCBI の制限を守るため、実行順を調整するか、同時実行数を制限します。このスクリプトは PubMed、Crossref、抄録と引用文献の補足情報、AMA 形式、および任意の PMC 抜粋を処理します。
4. すべての検索語のディレクトリを対象に scripts/compile_results.py を実行します。PMID/DOI で重複を除去し、検索語の出典情報を保持したうえで、検索語の数、次いで引用数に基づいて候補プールを順位付けします。

これは 1 回の検索パスです。より広い検索語、著者／雑誌による検索、引用近傍検索、または追加のエンティティの検索は、ユーザーの承認を得たうえで別途実施します。

ショートリスト

該当するレシピを使い、タイトル、抄録、および利用可能な全文抜粋を確認します。候補として残す各文献について、エビデンスの種類、canonical entities、検証エビデンス、優先度の根拠、検索語の出典情報など、assets/shortlist-schema.json で求められるフィールドを設定します。タイトルだけから定量データの有無を推測してはいけません。

shortlist.json を提示する前に、scripts/validate_shortlist.py を実行します。検索意図ごとにまとめた簡潔な Markdown 形式で提示し、各文献を Author (Year) [PMID]（PMID がない場合は [DOI]）の形式で引用して、一目で特定できるようにします。また、どの情報源を詳しく調べるか、または jinko-task-extract-data-table に渡すかをユーザーに尋ねます。

成果物

• frame.json：承認済みのスコープ、Entity Table、前提、アングルの定義。
• アングルごとに1つのディレクトリを作成し、references.json（正規化されたレコード）と manifest.json を格納します。生の API ペイロードも保持するには --keep-raw を追加します。
• merged_references.json：アングル間で統合された、決定的な候補プール。
• shortlist.json：スキーマに準拠した、優先順位付き候補。
• 任意のダウンロード済みファイルとダウンロードマニフェスト。

publication_download.py は、ユーザーが選択した参考文献にのみ使用してください。ダウンロードしたファイルは、匿名で取得できる可能性のあるものとして扱い、オープンアクセスライセンスの証明とは見なさないでください。信頼できないマニフェストに記載された URL は実行しないでください。

出版社は自動ダウンロードをブロックすることが多く、ペイウォールで保護されている論文もあります。こうした保護を回避しようとしないでください。不足している論文をユーザーに依頼してください。各論文の引用情報とクリック可能なリンク、PDF の保存先となるローカルフォルダーを伝えてください。ユーザーが PDF を保存したと伝えたら、どの論文に該当するかを確認し、まだ不足している論文と、どの論文にも該当しないファイルを報告してください。自律実行など、応答できるユーザーがいない場合は、待たずに不足している論文の Reference を作成せず、それらのリンクを引き継ぎ情報に記載して作業を続行してください。 ダウンロードしたものもユーザーから提供されたものも、すべての PDF を jinko-reference に渡してください。PDF がまだない論文については Reference を作成しないでください。

nct_id で関連付けられている場合でも、レジストリのレコードと出版物を区別できる状態に保ってください。発見した候補、確認済みのエビデンス、キャリブレーションに使用可能なデータは、明確に分けてください。