Comprenez d'abord un sujet médical avant de lire 40 articles
avec une enquête bibliographique structurée
Si vous demandez seulement à l'IA de « résumer la littérature sur X », vous obtenez souvent des paragraphes génériques, une discipline de citation faible et des phrases vagues comme « davantage de recherche est nécessaire ». Ce n'est pas suffisant pour un vrai travail de recherche médicale.
Cette page suit le vrai flux de travail du projet : cartographier d'abord le champ, puis décider quoi lire, où les preuves restent faibles et quelle prochaine direction de recherche mérite d'être explorée. Quick Literature Survey fournit une vue courte, vérifiable et exploitable, pas un long texte flou.
Utiliser le modèle gratuitComment le modèle répartit le travail
Vous remplissez seulement le sujet et la langue de sortie. Les règles de qualité des preuves et la structure de sortie sont déjà intégrées.
Ce que vous renseignez
- Sujet de recherche: Saisissez la maladie, l'intervention, la question méthodologique ou le sujet transversal que vous voulez cartographier rapidement.
- Langue préférée: L'enquête complète sera rédigée dans votre langue préférée, par exemple le Français, pour un usage direct en discussion ou en rapport.
Déjà intégré
- Priorité à PubMed, Cochrane, aux revues à fort impact et aux niveaux de preuve solides comme les RCT, revues systématiques et méta-analyses
- Exige Title, Journal, Year et PMID/DOI pour chaque article cité, avec marquage clair des éléments incertains
- Si le sujet est trop large, recentre automatiquement sur les sous-domaines les plus cliniquement pertinents ou les plus dynamiques
- Force chaque opportunité de recherche à provenir d'une contradiction réelle ou d'une limite concrète de la littérature
- Limite la sortie à 500-800 mots afin d'en faire un outil d'orientation rapide
Même sujet, deux manières de demander
La vraie différence n'est pas de savoir si l'IA peut résumer, mais si le résultat est vérifiable et exploitable.
Ce que vous envoyez à l'IA
Résume la littérature sur les agonistes des récepteurs GLP-1 et la protection cardiovasculaire.
Résultat typique
- Liste des thèmes larges sans dire quels articles comptent vraiment - Pas de PMID/DOI pour vérifier rapidement - Dit seulement « plus de recherche est nécessaire » sans lacune concrète À la fin, vous ne savez toujours pas quoi lire ensuite.
Variables renseignées
Sujet : agonistes des récepteurs GLP-1 et protection cardiovasculaire Langue préférée : Français
Résultat structuré renvoyé
1. Hotspots de recherche - Essais de résultat ASCVD - HFpEF et mécanismes de perte de poids 2. Articles représentatifs - Title, Journal, Year, PMID/DOI - Pourquoi les lire en premier 3. Opportunités de recherche - Chaque piste est ancrée dans une contradiction ou une limite réelle - Valeur nouvelle et faisabilité explicites 4. Limites actuelles - Généralisabilité faible - Suivi court ou méthodes incohérentes
Ce qu'une seule exécution vous donne
Ces sorties correspondent directement à la structure réelle du prompt quick-literature-survey.
Hotspots de recherche
Repérez les sous-domaines les plus actifs des 2-3 dernières années pour voir où le champ se déplace.
Articles représentatifs
Obtenez une liste de lecture priorisée avec Title, Journal, Year et PMID/DOI.
Opportunités de recherche
Allez au-delà de « plus de recherche est nécessaire » en identifiant des questions suivantes fondées sur de vraies contradictions ou limites.
Limites actuelles
Voyez rapidement où la base de preuves reste faible pour choisir entre lecture approfondie et conception d'étude.
Comment l'utiliser
Entrer le sujet et la langue
Décrivez le sujet à cartographier et choisissez la langue de sortie. Plus c'est précis, plus le résultat est utilisable.
Coller dans une IA avec recherche
Envoyez le prompt généré à ChatGPT, Claude ou un autre modèle disposant de recherche web ou PubMed.
Décider de la suite
Vérifiez d'abord les articles clés, puis décidez s'il faut lire plus en profondeur, passer au PICO ou réajuster le sujet.
Cartographiez les hotspots, les articles représentatifs et les vraies opportunités de recherche sur n'importe quel sujet médical en moins de 800 mots. Conçu pour l'orientation rapide avant la lecture approfondie.
FAQ
Les citations sont-elles toujours exactes ?
Le prompt oblige l'IA à fournir Title, Journal, Year et PMID/DOI quand c'est possible et à signaler les détails incertains. Mais l'IA peut encore se tromper ; vérifiez toujours les références importantes dans PubMed ou Google Scholar.
Quels sujets fonctionnent le mieux ?
Les sujets cliniques ou méthodologiques précis fonctionnent le mieux. « apprentissage automatique dans le diagnostic du diabète » donnera un meilleur résultat que « diabète » seul. Les sujets trop larges sont resserrés vers les sous-domaines les plus actifs.
Puis-je l'utiliser comme revue de littérature complète pour ma thèse ?
Non, pas comme remplacement complet. Il est conçu pour l'orientation rapide et la cartographie initiale. Pour une thèse, vous devez toujours effectuer vos propres recherches systématiques et lire les textes complets.
Dans quelle mesure les opportunités de recherche sont-elles fiables ?
Elles sont plus fiables qu'un résumé générique car chaque piste doit être rattachée à une contradiction ou une limite documentée. Mais cela reste une hypothèse tant que vous n'avez pas vérifié la lacune dans PubMed.
Comment transformer le résultat en prochaine étape de recherche ?
Choisissez 1 ou 2 opportunités intéressantes, vérifiez-les dans PubMed puis envoyez-les dans le PICO Question Builder de la plateforme pour les transformer en vraies questions de recherche.