Synthèse automatique
Évalue la valeur clinique d'un projet de recherche en notant quatre domaines (résultats pour les patients, décision clinique, système de santé, qualité des preuves) puis en calculant un score pondéré sur 5 avec un niveau d'interprétation.
Points forts
- Grille de 20 critères répartis en quatre domaines, chacun noté de 1 à 5 avec une justification écrite.
- Formule de pondération explicite (0,35 / 0,30 / 0,20 / 0,15) et cinq niveaux allant de Transformative à Minimal, ce qui rend le score lisible et comparable.
- Appuie les notes sur les recommandations en vigueur et la littérature via WebSearch et l'outil de recherche PubMed.
- Impose un modèle de rapport Markdown fixe, donc des évaluations homogènes d'un projet à l'autre.
Limites
- Les notes restent un jugement du modèle et non un instrument validé de type GRADE ou cadre HTA.
- Suppose que l'utilisateur fournit d'emblée le médicament, l'indication, la population cible et la question clinique.
- Exemples et tableau de recommandations très centrés sur l'oncologie (myélome), et la quatrième section du modèle de sortie est tronquée.
À utiliser pour trier et prioriser rapidement des projets de recherche clinique avant d'y engager des ressources.
À éviter pour un dossier réglementaire, une soumission HTA formelle ou une analyse quantitative bénéfice-risque exigeant des instruments validés.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only uses read-only tools (Read, Grep, Glob, WebSearch, PubMed search) and provides a structured evaluation framework. It does not instruct destructive, exfiltrating, or obfuscated actions, and has no execution risk.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
ダラツムマブ皮下注の新規診断多発性骨髄腫(NDMM、TIE基準の高齢者)に対する DRd vs VRd 比較研究案について、臨床価値スコアを算出し、患者アウトカム・臨床意思決定・医療システム・エビデンス質の4領域で評価レポートを作成してください。現在の標準治療は VRd(または入手可能性に応じて DRd)です。切除不能膵癌に対する FOLFIRINOX とゲムシタビン+ナブパクリタキセルを比較する研究案の臨床的価値を評価してください。臨床的問いは「高齢者・PS低下例ではどちらが優れるか」、対象集団は70歳以上です。NCCN・ESMO・日本膵臓学会の推奨も踏まえて各項目を1〜5で採点し、総合スコアと臨床価値レベルを出してください。以下の3つの研究案(A: DRd vs VRd、B: 高齢者での用量調整、C: PRO評価研究)それぞれに clinical-value スキルを適用し、総合臨床価値スコアとレベルを並べて優先順位を提案してください。name: clinical-value description: | 研究案の臨床的価値を評価する。患者アウトカム改善への貢献度、臨床意思決定への影響、 ガイドライン・治療戦略変更の可能性を多角的に評価。 allowed-tools:
- Read
- Grep
- Glob
- WebSearch
- mcp__plugin_pubmed_PubMed__search_articles context: normal
Clinical Value Skill
目的
研究案の臨床的価値を体系的に評価し、患者・臨床医・医療システムへの貢献度を定量化する。
入力パラメータ
| パラメータ | 必須 | 説明 | 例 | |-----------|------|------|-----| | RESEARCH_PROPOSAL | Yes | 研究案の概要 | DRd vs VRd比較効果研究 | | DRUG | Yes | 対象薬剤 | daratumumab | | INDICATION | Yes | 対象疾患 | NDMM | | TARGET_POPULATION | Yes | 対象患者集団 | TIE elderly patients | | CLINICAL_QUESTION | Yes | 臨床的問い | Which regimen is superior for frail patients? | | CURRENT_PRACTICE | No | 現在の標準治療 | VRd or DRd based on availability |
臨床的価値評価フレームワーク
1. 患者アウトカムへの影響(Patient Outcomes Impact)
| 評価項目 | 評価基準 | スコア (1-5) | |----------|----------|-------------| | 生存改善可能性 | 死亡率・OS改善への寄与 | | | QOL改善可能性 | 症状・機能・PRO改善への寄与 | | | 有害事象回避 | 毒性・副作用軽減への寄与 | | | 治療負担軽減 | 通院・入院・費用負担軽減 | | | 個別化治療への貢献 | 患者特性に応じた治療選択支援 | |
2. 臨床意思決定への影響(Clinical Decision Impact)
| 評価項目 | 評価基準 | スコア (1-5) | |----------|----------|-------------| | エビデンスギャップ充足 | 現在の不確実性解消への貢献 | | | 治療選択への影響 | 実臨床での処方行動変化 | | | 患者説明への活用 | IC・shared decision making支援 | | | リスク層別化への貢献 | 予後予測・リスク評価改善 | | | 適正使用への貢献 | 過少/過剰使用是正 | |
3. 医療システムへの影響(Healthcare System Impact)
| 評価項目 | 評価基準 | スコア (1-5) | |----------|----------|-------------| | ガイドライン改訂可能性 | 推奨変更への寄与 | | | 保険収載・償還への影響 | 薬価・適応拡大への寄与 | | | 医療資源適正化 | コスト・資源配分最適化 | | | 医療格差是正 | アクセス・公平性改善 | | | 医療安全向上 | 安全性監視・リスク管理改善 | |
4. エビデンスの質と適用性(Evidence Quality & Applicability)
| 評価項目 | 評価基準 | スコア (1-5) | |----------|----------|-------------| | 内的妥当性 | バイアス最小化、方法論的質 | | | 外的妥当性 | 日本実臨床への適用可能性 | | | 効果の大きさ | 臨床的に意味のある差か | | | 精度 | 十分なサンプルサイズ・信頼区間 | | | 一貫性 | 先行研究との整合性 | |
臨床価値スコアリング
総合臨床価値スコア算出
Clinical Value Score =
(Patient Outcomes × 0.35) +
(Clinical Decision × 0.30) +
(Healthcare System × 0.20) +
(Evidence Quality × 0.15)
スコア解釈
| スコア範囲 | 臨床価値レベル | 解釈 | |-----------|---------------|------| | 4.5-5.0 | Transformative | 診療を根本的に変える可能性 | | 3.5-4.4 | High | 重要な臨床的貢献が期待 | | 2.5-3.4 | Moderate | 一定の臨床的意義あり | | 1.5-2.4 | Limited | 限定的な臨床的意義 | | 1.0-1.4 | Minimal | 臨床的意義乏しい |
出力フォーマット
# Clinical Value Assessment: {RESEARCH_PROPOSAL}
## 1. 臨床的文脈
### 現在の臨床課題
- 対象疾患: {INDICATION}
- 対象薬剤: {DRUG}
- 対象患者: {TARGET_POPULATION}
- 臨床的問い: {CLINICAL_QUESTION}
- 現在の標準治療: {CURRENT_PRACTICE}
- **未充足臨床ニーズ**: [具体的記述]
### 関連ガイドライン・推奨
| 発行元 | 現在の推奨 | エビデンスレベル | 参照 |
|--------|-----------|----------------|------|
| NCCN | ... | ... | URL |
| ESMO | ... | ... | URL |
| 日本血液学会 | ... | ... | URL |
## 2. 臨床価値評価
### 2.1 患者アウトカムへの影響
| 項目 | スコア | 根拠 |
|------|--------|------|
| 生存改善可能性 | X/5 | ... |
| QOL改善可能性 | X/5 | ... |
| 有害事象回避 | X/5 | ... |
| 治療負担軽減 | X/5 | ... |
| 個別化治療貢献 | X/5 | ... |
| **小計** | X.X/5.0 | |
### 2.2 臨床意思決定への影響
| 項目 | スコア | 根拠 |
|------|--------|------|
| エビデンスギャップ充足 | X/5 | ... |
| 治療選択への影響 | X/5 | ... |
| 患者説明への活用 | X/5 | ... |
| リスク層別化貢献 | X/5 | ... |
| 適正使用貢献 | X/5 | ... |
| **小計** | X.X/5.0 | |
### 2.3 医療システムへの影響
| 項目 | スコア | 根拠 |
|------|--------|------|
| ガイドライン改訂可能性 | X/5 | ... |
| 保険収載・償還影響 | X/5 | ... |
| 医療資源適正化 | X/5 | ... |
| 医療格差是正 | X/5 | ... |
| 医療安全向上 | X/5 | ... |
| **小計** | X.X/5.0 | |
### 2.4 エビデンス質と適用性
| 項目 | スコア | 根拠 |
|------|--------|------|
| 内的妥当性 | X/5 | ... |
| 外的妥当性 | X/5 | ... |
| 効果の大きさ | X/5 | ... |
| 精度 | X/5 | ... |
| 一貫性 | X/5 | ... |
| **小計** | X.X/5.0 | |
## 3. 総合臨床価値スコア
| カテゴリ | スコア | 重み | 加重スコア |
|---------|--------|------|-----------|
| Patient Outcomes | X.X | 0.35 | X.XX |
| Clinical Decision | X.X | 0.30 | X.XX |
| Healthcare System | X.X | 0.20 | X.XX |
| Evidence Quality | X.X | 0.15 | X.XX |
| **総合** | - | - | **X.XX/5.0** |
### 臨床価値レベル: **[Transformative/High/Moderate/Limited/Minimal]**
## 4. EHR-RWDによる臨床価値向上
### クレームDB研究との差別化による追加価値
| 観点 | クレームDB | EHR-RWD | 臨床価値への貢献 |
|------|-----------|---------|-----------------|
| 詳細臨床情報 | × | ○ | 患者選択精度向上 |
| 検査値推移 | × | ○ | 効果/安全性評価精度向上 |
| 経過記録 | × | ○ | アウトカム定義精度向上 |
## 5. 限界と不確実性
1. [限界1]
2. [限界2]
3. [不確実性要因]
## 6. 臨床的推奨
### 研究実施推奨度: **[強く推奨 / 推奨 / 条件付推奨 / 非推奨]**
### 理由
[推奨理由の詳細]
### 想定される臨床インパクト
[研究結果が陽性だった場合の臨床実践への影響予測]
注意事項
- 患者視点の重視: 患者アウトカムへの影響を最重要視
- 現実的評価: 理論的価値と実臨床での実装可能性を区別
- エビデンスの質: 研究デザインの限界が臨床価値を制限する点を考慮
- 根拠の明示: 各評価に文献的根拠またはエキスパートオピニオンを明記
- 比較対象の明確化: 現在の標準治療・既存エビデンスとの比較で価値を評価
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/download' --output '.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/SKILL.md.part' '.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/clinical-value' && cp -R '.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi' '.claude/skills/clinical-value'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi'openskills read 'clinical-value-assessment-mmlj2nxi'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/clinical-value-assessment-mmlj2nxi/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.