医学文献报告

为任意医学专科构建可追溯证据来源的中文文献报告。根据文章类型、目标读者与报告用途灵活适配工作流程，而非将所有论文强行套入单一模板。

请求路由

• 阅读 references/literature-screening.md 了解文献发现、对比与筛选方法；
• 阅读 references/source-acquisition.md 了解合法获取全文及补充材料的途径；
• 阅读 references/medical-translation.md 了解中文翻译或结构化精读规范；
• 阅读 references/study-design-appraisal.md 了解按研究设计分类的方法学评估与批判性评价要点；
• 在创建或修订 PPT 前，先阅读 references/report-standard.md；
• 阅读 references/evidence-and-practice-interpretation.md 了解证据边界与专业实践启示；
• 运行 scripts/article_inventory.py 清点 PDF、Office 文件及交付成果；
• 运行 scripts/package_deliverables.py 根据清单（manifest）生成经校验的交付文件夹。

需求接收

接受以下任意组合输入：

• 专科、疾病、人群、干预措施、暴露因素、检测方法、生物标志物或结局指标；
• 关键词或布尔表达式；
• 临床问题或报告主题；
• 期刊名称、分区、出版商、作者、研究团队或机构；
• DOI、PMID、PMCID、精确标题或标题片段；
• 发表时间窗、语言、文章类型、访问权限要求、文献数量、目标读者；
• 输出需求，例如候选文献对照表、翻译稿、评价报告、PPT、讲者备注或归档包。

将每项标准分类为：

• hard（硬性条件）：所有入选论文必须满足；
• preferred（优选条件）：用于对其他符合条件的论文进行排序。

当用户未明确标注标准类型时，应保守推断。在候选文献对照表中明确陈述关键假设；仅当错误假设将实质性改变结果时，才向用户提出确认请求。

集成化工作流

1. 将原始请求规范化为硬性筛选条件、优选筛选条件、目标读者与交付成果；
2. 在选择评价路径前，先识别文章类型与研究设计；
3. 检索当前主流一次文献源；当涉及发表状态、期刊指标、指南依据、访问权限、所属机构或其他时效性事实时，须人工浏览验证；
4. 在推荐论文前，先构建候选文献矩阵；切勿仅凭标题判断适用性；
5. 核实每篇文献的参考文献唯一性、文章类型、研究设计、研究人群、样本量、方法学、结局指标、全文可获得性、图表完整性，及其对目标读者的相关性；
6. 从合法渠道获取主文献及必要补充材料；严禁绕过付费墙或访问控制机制；
7. 在翻译或制作幻灯片前，先编制资料事实清单（source fact sheet）：准确记录数值、单位、效应估计值、置信区间、P 值、时间节点、干预细节、检测方法、入排标准、结局定义及作者声明的局限性；
8. 采用统一、规范的中文医学术语进行翻译或摘要；保留原文中的不确定性表述、阴性结果及研究设计相关术语；
9. 应用与研究设计相匹配的批判性评价方法；区分偏倚风险、报告质量、外部真实性与实际应用价值；
10. 在排版前构建演示文稿的核心主张逻辑链（claim spine）：背景 → 研究缺口 → 研究目的 → 研究设计 → 方法 → 结果 → 解读 → 局限性 → 实践启示；
11. 以原文图表作为证据对象直接使用；裁剪或放大时不得改变数据含义、标签、坐标尺度或上下文关系；
12. 严格区分原文发现、中文转述、作者解读、外部证据与讲者推论；
13. 逐页渲染并人工检查全部幻灯片；验证引文格式、页数、媒体完整性、文本溢出、图表可读性及 PowerPoint 文件能否正常打开；
14. 保留历史版本；仅在完成哈希校验后打包用户明确要求的交付成果。

默认交付成果

按需生成以下适用子集：

• 候选文献比较对照表；
• 主文献、补充材料及来源日志（provenance log）；
• 结构化中文翻译稿或精读文档；
• 按研究设计定制的批判性评价报告；
• 忠实于原文的中文 PPTX 文件，并附讲者就绪型叙述文本；
• 分别标注的临床、检验、护理、药学或公共卫生层面的实践启示；
• 差异日志（discrepancy log），记录正文、表格、图表、补充材料、注册平台或元数据之间的冲突；
• 经校验的归档文件夹，含清查清单（inventory）与各文件哈希值。

不强制限定幻灯片页数：聚焦型单篇论文可能需 20–25 页；而复杂临床试验、诊断研究、组学（omics）论文或 Meta 分析则可能需 30 页以上。完整性与可理解性优先，除非用户明确设定了硬性页数上限。

证据规范

• 不得捏造数据、显著性、作用机制、阈值、引文、影响因子或文献可获得性；
• 不得将相关性表述为因果性，亦不得将统计学显著性等同于临床重要性；
• 不得将探索性截断值（exploratory cutoffs）表述为已验证的临床决策界值；
• 不得将动物实验、细胞实验、单中心研究、亚组分析或事后分析（post hoc）的结果，泛化至超出其证据强度的范围；
• 不得以任何方式重绘或编辑结果图表，导致其原意发生改变；
• 讲者自行推导的实践启示须明确标注为“基于本文的推论”；
• 任务执行时须核查最新期刊指标，并记录指标名称、年份及数据来源；
• 发现差异时须明确标记，不得静默采用便于处理的替代值；
• 交付成果中不得暴露可识别患者身份或保密信息；
• 所有输出内容均视为科研与教育资料，而非面向具体患者的医疗建议。

脚本命令

清点交付成果：

python scripts/article_inventory.py paper.pdf report.pptx --output inventory.json

打包交付成果：

python scripts/package_deliverables.py manifest.json delivery-folder

清单（manifest）示例：

{
  "articles": [{"source": "/path/paper.pdf", "name": "01_paper.pdf"}],
  "supplements": [],
  "translations": [],
  "presentations": [{"source": "/path/report.pptx"}],
  "source_notes": []
}

完成门控（Completion Gate）

以下全部条件满足前，不得认定任务完成：

• 所选论文满足全部硬性条件，且推荐理由清晰明确；
• 文献身份、研究设计、发表日期及访问状态均已核实；
• 主文本与必需补充材料完整；若存在缺失内容，须明确披露；
• 翻译所得数值与术语与原文严格一致；
• 批判性评价严格遵循对应的研究设计规范；
• PPT 中每一幅结果图表或表格均具备可追溯来源；
• 讲者推论与原文结论在视觉与内容上明确分离；
• 每一页幻灯片均已渲染并通过人工视觉检查；
• 最终文件可成功打开，且复制后的文件与其源文件哈希值完全匹配。