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pubmed-database

PubMed 및 NCBI E-utilities 검색 워크플로우를 통해 생의학 문헌, MeSH 질의, PMID 조회, 인용 검색 및 API 기반 문헌 모니터링을 지원합니다. 일반 웹 검색이 아닌 생의학 문헌이 필요할 때 사용하세요.

pubmed-database란 무엇인가요?

이 스킬은 PubMed 및 NCBI E-utilities를 활용한 생의학 문헌 검색 워크플로우를 제공합니다. MEDLINE, MeSH 용어, 필드 태그, 날짜, 발행 유형 등을 조합하여 정밀한 질의를 구성하고, PMID 조회, 초록 검색, 인용 정보 확인 등을 수행할 수 있습니다. Python, 셸, HTTP 클라이언트를 통해 E-utilities API를 직접 호출하는 방식을 지원하며, 환경 변수를 통한 API 키 관리와 요청 속도 제한 준수를 강조합니다. 체계적인 검색 로그 기록과 재현 가능한 검색 전략 수립에 유용하며, 임상 시험, 메타 분석, 가이드라인 등 다양한 발행 유형 필터를 제공합니다. 특히 체계적 문헌 고찰(Systematic Review) 과정에서 반복 가능한 검색 문자열을 사용해야 하는 작업에 적합합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/scientific-db-pubmed-database

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문서

PubMed 데이터베이스

이 스킬은 작업에 일반 웹 검색이 아닌 PubMed의 생의학 문헌이 필요할 때 사용하세요.

사용 시기

  • MEDLINE 또는 생명과학 문헌 검색
  • MeSH 용어, 필드 태그, 날짜, 발행 유형을 사용한 PubMed 질의 구성
  • PMID, 초록, 발행 메타데이터 또는 관련 인용 조회
  • 반복 가능한 검색 문자열이 필요한 체계적 문헌 고찰 검색 과정 수행
  • Python, 셸 또는 다른 HTTP 클라이언트에서 직접 NCBI E-utilities 사용

질의 구성

연구 질문으로 시작하여 개념으로 분할한 다음, Boolean 연산자로 개념을 결합하세요.

concept_1 AND concept_2 AND filter
synonym_a OR synonym_b
NOT exclusion_term

유용한 PubMed 필드 태그:

  • [ti]: 제목
  • [ab]: 초록
  • [tiab]: 제목 또는 초록
  • [au]: 저자
  • [ta]: 저널명 약어
  • [mh]: MeSH 용어
  • [majr]: 주요 MeSH 주제
  • [pt]: 발행 유형
  • [dp]: 발행일
  • [la]: 언어

예시:

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 및 부주제

개념에 안정적인 통제 어휘 용어가 있을 때는 MeSH를 선호하세요. 주제가 새롭거나 용어가 다양할 때는 MeSH를 제목/초록 용어와 결합하세요.

올바른 부주제 구문은 부주제를 필드 태그 앞에 배치합니다:

diabetes mellitus, type 2/drug therapy[mh]
cardiovascular diseases/prevention & control[mh]

주제가 논문의 핵심인 경우에만 [majr]를 사용하세요. 정밀도를 높일 수 있지만 관련 작업을 놓칠 수 있습니다.

필터

발행 유형:

  • clinical trial[pt]
  • meta-analysis[pt]
  • randomized controlled trial[pt]
  • review[pt]
  • systematic review[pt]
  • guideline[pt]

날짜 필터:

2026[dp]
2020:2026[dp]
2026/03/15[dp]

가용성 필터:

free full text[sb]
hasabstract[text]

E-utilities 워크플로우

NCBI E-utilities는 반복 가능한 API 워크플로우를 지원합니다:

  1. esearch.fcgi: 검색 및 PMID 반환
  2. esummary.fcgi: 간단한 문서 메타데이터 반환
  3. efetch.fcgi: XML, MEDLINE 또는 텍스트 형식의 초록 또는 전체 레코드 가져오기
  4. elink.fcgi: 관련 문서 및 연결된 리소스 찾기

프로덕션 스크립트의 경우 이메일과 API 키를 사용하세요. API 키는 환경 변수에 저장하고, 커밋된 파일이나 명령 기록에는 절대 저장하지 마세요.

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)

배치 작업의 경우 매우 긴 PMID 목록을 URL로 전달하는 대신 NCBI 히스토리 서버 매개변수(usehistory=y, WebEnv, query_key)를 사용하는 것이 좋습니다.

출력 규율

각 검색 과정에 대해 다음을 기록하세요:

  • 정확한 검색 문자열
  • 검색한 데이터베이스
  • 검색 날짜
  • 사용한 필터
  • 결과 수
  • 내보내기 형식
  • 수동 제외 사항

예시:

| 데이터베이스 | 검색 날짜 | 질의 | 필터 | 결과 |
| --- | --- | --- | --- | ---: |
| PubMed | 2026-05-11 | `sickle cell disease[mh] AND CRISPR[tiab]` | 2020:2026[dp], 영어 | 42 |

검토 체크리스트

  • 필드 태그가 유효한 PubMed 태그인가요?
  • MeSH 용어가 새로운 주제에 대해 자유 텍스트 동의어와 쌍을 이루고 있나요?
  • 날짜 범위가 명시적이고 적절한가요?
  • 검색 로그에 질의를 재현할 수 있는 충분한 세부 정보가 포함되어 있나요?
  • API 키가 환경 변수에서 로드되었나요?
  • HTTP 코드가 raise_for_status()를 호출하거나 파싱 전에 200이 아닌 응답을 처리하고 있나요?
  • 속도 제한이 준수되고 있나요?

참고 자료

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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