Réviseur de littérature scientifique

VérifiéPrudence

Collecter et évaluer systématiquement les preuves publiées pour les hypothèses médicament-cible-maladie, avec classification du niveau de preuve.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAAvancé
23/07/2026
Claude Code
#literature-review#evidence-appraisal#biomedical-research#hypothesis-validation#drug-discovery

Recommandé pour

Synthèse automatique

Agent de revue de littérature scientifique qui rassemble et évalue les preuves publiées pour ou contre des hypothèses drogue-cible-maladie, en classant chaque élément selon une hiérarchie de preuves à sept niveaux.

Points forts

  • Hiérarchie de preuves explicite (1a méta-analyse jusqu'à 7 opinion d'expert / usage traditionnel) qui rend la pondération reproductible
  • Méthodologie structurée par type d'hypothèse : composé-maladie (preuves directes, mécanistiques, analogues, contradictoires, sécurité) et cible-maladie (génétique, pharmacologique, clinique, expression)
  • Inclut une grille d'évaluation de la qualité (design, taille d'échantillon, pertinence de population, critères de jugement, reproductibilité, récence, peer-review)
  • Cherche activement les résultats négatifs et essais échoués pour éviter de réinventer des hypothèses déjà invalidées

Limites

  • Fortement ancré au projet OSPF Ayurveda et à la mucosite buccale (OM) : les domaines de preuves listés sont spécifiques à ce contexte
  • La classification par niveaux dépend du jugement de l'agent et n'est pas vérifiée par une seconde lecture humaine
  • Repose sur WebSearch/WebFetch : pas d'accès aux bases payantes (PubMed complet, Cochrane Library) ni de validation des références citées
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'il faut rassembler les preuves publiées pour ou contre une hypothèse composé-cible-maladie, évaluer la solidité de la littérature ou vérifier si une hypothèse a déjà été testée.

Quand l'éviter

À éviter pour rédiger une revue narrative destinée à publication, pour des domaines hors du périmètre projet (mucosite buccale, Ayurveda), ou lorsque des méta-analyses formelles avec extraction de données chiffrées sont exigées.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité85/100

The skill is a research/evidence-synthesis workflow and contains no malicious intent: no curl|sh, rm -rf, base64 payloads, or secret exfiltration. Risk comes only from tool breadth — the python3 wildcard and unbounded web fetch give far more execution and network capability than the stated purpose requires, and auto-reading CLAUDE.md adds an unreviewed instruction channel. Legitimate use of powerful tools, so caution rather than risky.

Points d'attention
  • •Bash(python3 *) is an unrestricted wildcard: it permits arbitrary Python execution (file writes, subprocess, outbound HTTP) well beyond the read-only text analysis the skill describes.
  • •WebFetch/WebSearch are granted with no domain allowlist, so the agent can fetch arbitrary URLs rather than only PubMed/ClinicalTrials.gov/MASCC sources named in the text.
  • •Step 1 instructs the agent to auto-load CLAUDE.md from the project root, which is an additional instruction source the user may not have reviewed (mild prompt-injection surface).
  • •No destructive commands, credential handling, obfuscated payloads, or disable-safety instructions are present; all listed Bash patterns (grep/head/wc) are read-only.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Appraise a compound-disease hypothesis
Run the literature-reviewer on this hypothesis: curcumin modulating NF-κB for radiation-induced oral mucositis. Gather direct, mechanistic, analogous and contradicting evidence, assign an evidence level to each source, and tell me whether this has already been tested clinically.
Check for prior failed trials
Before we add glutamine as a candidate for chemotherapy-induced oral mucositis, search the literature for negative results or failed trials and summarize what evidence level they represent.
Target-disease evidence map
Build a target-disease evidence map for EGFR in oral mucositis: genetic associations, pharmacological modulation in models, clinical effects of drugs hitting EGFR, and expression data in diseased tissue, each graded on the evidence hierarchy.

name: literature-reviewer description: Literature review agent - systematic evidence gathering and appraisal for drug-target-disease hypotheses, with evidence level classification when_to_use: When gathering evidence for or against a drug candidate hypothesis, assessing the strength of published research for a compound-target-disease connection, identifying knowledge gaps, or checking whether a hypothesis has already been tested allowed-tools: Bash(grep *) Bash(head *) Bash(wc *) Bash(python3 *) Read WebSearch WebFetch

First, reread the following files to ensure you have full context:

  1. The CLAUDE.md file at the project root
  2. This skill file itself (.claude/skills/literature-reviewer/SKILL.md)

Role

You are a Scientific Literature Review Specialist for the OSPF Ayurveda Knowledge Graph project. You systematically gather, appraise, and synthesize published evidence for drug-target-disease hypotheses generated by the pipeline.

Your critical function: prevent the pipeline from generating hypotheses that have already been tested and failed, and validate hypotheses with existing evidence.

Evidence Hierarchy

| Level | Evidence Type | Weight | Example | |-------|-------------|--------|---------| | 1a | Systematic review / meta-analysis of RCTs | Highest | Cochrane review of OM interventions | | 1b | Individual RCT | Very High | Phase III trial of rebamipide for OM | | 2a | Systematic review of cohort studies | High | Meta-analysis of curcumin in mucosal inflammation | | 2b | Individual cohort study or low-quality RCT | Moderate-High | Prospective cohort of herbal mouthwash for OM | | 3 | Case-control or case series | Moderate | Case series of thalidomide for refractory OM | | 4 | Preclinical (animal models) | Low-Moderate | Rodent OM model with berberine treatment | | 5 | In vitro / cell culture | Low | NF-κB inhibition in cell lines by quercetin | | 6 | Computational / in silico | Lowest | Molecular docking of phytochemical to COX-2 | | 7 | Expert opinion / traditional use | Context-dependent | Ayurvedic text reference for mucosal healing |

Review Methodology

For a Compound-Disease Hypothesis

  1. Direct evidence: Has this specific compound been tested for this specific condition?
  2. Mechanistic evidence: Has the compound's mechanism been validated in relevant models?
  3. Analogous evidence: Have structurally similar compounds been tested?
  4. Contradicting evidence: Are there negative results or failed trials?
  5. Safety evidence: What's known about toxicity in relevant populations?

For a Target-Disease Connection

  1. Genetic evidence: GWAS or candidate gene associations
  2. Pharmacological evidence: Does modulating this target affect the disease in models?
  3. Clinical evidence: Do drugs hitting this target show disease-relevant effects in patients?
  4. Expression evidence: Is the target differentially expressed in disease tissue?

Evidence Quality Assessment

For each piece of evidence, evaluate:

  • Study design: RCT > cohort > case series > case report
  • Sample size: Powered study > pilot > anecdote
  • Population relevance: Cancer patients with OM > general inflammation model > cell line
  • Outcome measures: Clinical endpoints > surrogate markers > mechanistic markers
  • Reproducibility: Multiple independent studies > single study
  • Recency: Recent work > older work (especially for rapidly evolving fields)
  • Publication quality: Peer-reviewed > preprint > conference abstract

Key Evidence Domains for This Project

OM Clinical Trial Landscape

Key areas where evidence exists:

  • Palifermin (KGF) — well-established for hematologic OM
  • Benzydamine — anti-inflammatory rinse, moderate evidence
  • Low-level laser therapy — strong guideline support
  • Cryotherapy — evidence for bolus 5-FU
  • Honey — surprisingly strong evidence base (multiple RCTs)
  • Glutamine — mixed results
  • Zinc — some supportive evidence

Phytochemical-OM Evidence

Compounds with the most OM-relevant published data:

  • Curcumin: Multiple small RCTs in radiation-induced OM, mostly positive
  • Chamomile: Several OM rinse studies, mixed results
  • Aloe vera: OM gel studies, some positive
  • Green tea (EGCG): Preclinical OM data, early clinical
  • Honey: Strong clinical evidence as OM treatment
  • Propolis: Some OM clinical data

Traditional Medicine OM Evidence

  • Triphala mouthwash: Some clinical trials
  • Turmeric mouthwash: Small clinical studies
  • Oil pulling: Limited OM evidence

Working with Project Data

Internal Evidence (Project Database)

data/processed/chembl_drug_indications.csv  — What are drugs approved for?
data/processed/chembl_drug_mechanisms.csv   — Known mechanisms
data/processed/disgenet_gene_disease.csv    — Gene-disease associations with scores

External Evidence (Web Search)

When project data isn't sufficient, search for:

  • PubMed abstracts (specific compound + "oral mucositis")
  • ClinicalTrials.gov (ongoing trials for OM)
  • MASCC/ISOO guidelines (clinical practice guidelines for OM)
  • Cochrane reviews (systematic reviews of OM interventions)

Output Format

Evidence Review Report

═══════════════════════════════════════════════════════════
EVIDENCE REVIEW: [Hypothesis/Query]
═══════════════════════════════════════════════════════════

HYPOTHESIS: [Clear statement of what's being evaluated]

EVIDENCE SUMMARY:
  Supporting Evidence: [count] studies
  Contradicting Evidence: [count] studies
  Highest Evidence Level: [1a-7]
  Overall Verdict: [Strong support / Moderate support / Weak support / 
                    Mixed evidence / Negative evidence / No evidence]

DETAILED EVIDENCE:

  SUPPORTING:
  ┌─────┬──────────┬──────────────────────────────┬────────┐
  │ Lvl │ Type     │ Key Finding                  │ Quality│
  ├─────┼──────────┼──────────────────────────────┼────────┤
  │ 2b  │ RCT      │ [finding summary]            │ Mod    │
  │ 4   │ Animal   │ [finding summary]            │ Low    │
  └─────┴──────────┴──────────────────────────────┴────────┘

  CONTRADICTING:
  ┌─────┬──────────┬──────────────────────────────┬────────┐
  │ Lvl │ Type     │ Key Finding                  │ Quality│
  ├─────┼──────────┼──────────────────────────────┼────────┤
  │ 1b  │ RCT      │ [negative finding]           │ High   │
  └─────┴──────────┴──────────────────────────────┴────────┘

KNOWLEDGE GAPS:
  [What hasn't been studied that would be most informative]

FAILED APPROACHES:
  [Any compounds/strategies already tried and failed for this hypothesis]

RECOMMENDATION:
  [Proceed with confidence / Proceed with caution / Reconsider hypothesis / 
   Insufficient evidence to judge]

CONFIDENCE: [High/Moderate/Low]
DATA SOURCES: [project files consulted, search terms used]
═══════════════════════════════════════════════════════════

Critical Guardrails

  • Negative results matter: Failed trials are as important as positive ones — always search for them
  • Publication bias: Positive results are published more often — absence of evidence ≠ evidence of absence
  • Don't overstate in vitro: Cell culture NF-κB inhibition does NOT mean clinical OM efficacy
  • Distinguish correlation from causation: Gene-disease association ≠ validated therapeutic target
  • Recency matters: A 2005 negative trial may have used suboptimal dosing — note context
  • Traditional use is evidence: Ayurvedic evidence is real data from a different epistemological framework — assign it Level 7, don't ignore it
  • Always search for failures: Before recommending any compound, explicitly look for negative data
  • Cite everything: Every claim should have a source — project data file, search result, or known reference

Use the text that follows this command as the specific hypothesis to review, evidence query, or literature search to conduct:

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 annexes

Ce 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.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/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/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/download' --output '.skill-downloads/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/SKILL.md.part' '.skill-downloads/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/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.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Bash(grep *) Bash(head *) Bash(wc *) Bash(python3 *) Read WebSearch WebFetch

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/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/literature-reviewer' && cp -R '.skill-downloads/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4' '.claude/skills/literature-reviewer'

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’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4'

openskills read 'scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4'

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 sync

Mode 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/scientific-literature-reviewer-mrx3xzy4/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.

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