Delegate independent tasks to specialized agents working concurrently with isolated context.
Evidence Scout Skill
evidence-scout
指定薬剤・適応・国・データベース特性に基づき、PubMed/Web検索で先行RWD研究・RCT・ガイドラインを調査し、 エビデンスランドスケープを要約する。JMDC/MDV等クレームDBとの差別化観点を必ず含める。
SKILL.md
Full skill instructions
Evidence Scout Skill
目的
指定された薬剤・適応症・国・DB特性について、既存エビデンス(RWD研究、RCT、ガイドライン、規制文書)を網羅的に調査し、研究ギャップと機会を特定する。
入力パラメータ
| パラメータ | 必須 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| DRUG | Yes | 対象薬剤(一般名) | daratumumab |
| INDICATION | Yes | 対象疾患/適応 | newly diagnosed multiple myeloma |
| COUNTRY | Yes | 対象国/地域 | Japan |
| DB_CAPABILITIES | No | 利用可能DB特性 | EHR-linked, lab values available |
| TIME_RANGE | No | 検索期間 | 2019-2025 |
| COMPARATORS | No | 比較対照薬 | VRd, KRd |
実行手順
Step 1: PubMed検索(RWD研究)
検索式: "{DRUG} AND real-world AND {INDICATION} AND {COUNTRY}"
検索式: "{DRUG} AND pharmacoepidemiology AND {INDICATION}"
検索式: "{DRUG} AND claims database OR electronic health records"
Step 2: PubMed検索(RCT・メタ解析)
検索式: "{DRUG} AND {INDICATION} AND (randomized controlled trial OR meta-analysis)"
Step 3: ガイドライン・規制文書(Web検索)
検索語: "{DRUG} {INDICATION} clinical guideline {COUNTRY}"
検索語: "{DRUG} FDA approval label"
検索語: "{DRUG} PMDA 添付文書 審査報告書"
Step 4: JMDC/MDV類似研究の特定
検索式: "{DRUG} AND Japan AND (claims OR JMDC OR MDV OR NDB)"
Step 5: エビデンスマッピング
各研究を以下の軸で分類:
- 研究デザイン(コホート/ケースコントロール/記述研究)
- データソース(クレーム/EHR/レジストリ)
- アウトカム(有効性/安全性/医療経済)
- 方法論的質(new-user design有無、active comparator有無)
出力フォーマット
# Evidence Landscape Report: {DRUG} in {INDICATION} ({COUNTRY})
## 1. 検索サマリー
- PubMed RWD研究: X件
- RCT/メタ解析: Y件
- ガイドライン: Z件
## 2. 主要エビデンス一覧
### 2.1 RWD研究({COUNTRY})
| 著者/年 | デザイン | データソース | N | 主要所見 | PMID/DOI |
|---------|----------|--------------|---|----------|----------|
### 2.2 RWD研究(海外)
| 著者/年 | デザイン | データソース | N | 主要所見 | PMID/DOI |
|---------|----------|--------------|---|----------|----------|
### 2.3 RCT/メタ解析
| 試験名 | フェーズ | 比較 | 主要結果 | PMID/DOI |
|--------|----------|------|----------|----------|
### 2.4 ガイドライン
| 発行元 | 年 | 推奨グレード | URL |
|--------|---|--------------|-----|
## 3. JMDC/MDV等クレームDB研究との比較
| 観点 | クレームDB研究 | 当社EHR-RWDの優位性 |
|------|----------------|---------------------|
| 臨床詳細度 | 限定的 | 経過記録・サマリー利用可 |
| 検査値 | なし/限定的 | 時系列検査値利用可 |
| アウトカム定義精度 | ICD/レセプトコード依存 | 臨床判断との照合可能 |
| 交絡調整 | 限定的 | ベースライン詳細評価可 |
## 4. 研究ギャップ
1. [ギャップ1]
2. [ギャップ2]
3. [ギャップ3]
## 5. 根拠文献(PMID/DOI一覧)
- ...
注意事項
- 機微情報の保護: 検索クエリに患者ID・施設名・個人情報を含めない
- 根拠の明示: 各所見にPMID/DOIを必ず付記。見つからない場合は「根拠不足」と明記
- 検索の網羅性: 日本語文献はJ-STAGEやCiNii検索を別途推奨(MCPで利用不可の場合はユーザーに依頼)
- 更新日の記載: レポート作成日を明記し、エビデンスの鮮度を示す
- バイアス評価: 各研究の方法論的質(Risk of Bias)を可能な範囲で評価
エラーハンドリング
- PubMed MCP利用不可 → WebSearchで"site:pubmed.ncbi.nlm.nih.gov"検索にフォールバック
- Web検索利用不可 → ユーザーに特定URLの提供を依頼して続行
- 検索結果0件 → 検索語を広げて再検索、それでも0件なら「該当研究なし」と報告
More Other skills
brand-guidelines
Applies Anthropic's official brand colors and typography to any sort of artifact that may benefit from having Anthropic's look-and-feel. Use it when brand colors or style guidelines, visual formatting, or company design standards apply.
theme-factory
Toolkit for styling artifacts with a theme. These artifacts can be slides, docs, reportings, HTML landing pages, etc. There are 10 pre-set themes with colors/fonts that you can apply to any artifact that has been creating, or can generate a new theme on-the-fly.
internal-comms
A set of resources to help me write all kinds of internal communications, using the formats that my company likes to use. Claude should use this skill whenever asked to write some sort of internal communications (status reports, leadership updates, 3P updates, company newsletters, FAQs, incident reports, project updates, etc.).
Fundamental design principles for writing maintainable, testable Python code.
responsive-design
Modern responsive layouts using container queries, fluid typography, CSS Grid, and mobile-first strategies.
Generate Playwright tests from scenarios using interactive browser exploration and validation.
Automated website exploration and test case generation using Playwright.
Modern React state management with Redux Toolkit, Zustand, Jotai, and React Query for every state category.
gdpr-data-handling
GDPR-compliant data handling with consent management, data subject rights, and privacy controls.
Python error handling patterns including input validation, exception hierarchies, and partial failure handling. Use when implementing validation logic, designing exception strategies, handling batch processing failures, or building robust APIs.
refactor-plan
Detailed multi-file refactor planning with safety checks and rollback guidance.
