clinicaltrials-database

用途

ClinicalTrials.gov 是由美国国家医学图书馆维护的全球临床试验研究注册库。本技能用于通过 ClinicalTrials.gov API v2 访问该数据库，检索试验、获取详细研究信息、按多种条件筛选并导出数据以供分析。

适用场景包括：

患者匹配：为特定疾病或患者群体查找正在招募的试验
研究分析：分析临床试验趋势、结果或研究设计
药物/干预措施研究：识别测试特定药物或干预措施的试验
地理检索：定位特定地点或区域的试验
申办方/机构追踪：查找特定机构开展的试验
数据导出：提取临床试验数据用于进一步分析或报告
试验监测：跟踪特定试验的状态更新或结果
入组资格筛查：审查试验的纳入/排除标准

主要能力

按疾病/状况检索：使用 query.cond 参数查找研究特定医学状况或疾病的试验。
按干预措施/药物检索：使用 query.intr 参数查找测试特定干预措施、药物、器械或操作的试验。
地理检索：使用 query.locn 参数查找特定地点的试验。
按申办方/机构检索：使用 query.spons 参数查找特定组织开展的试验。
按研究状态筛选：使用 filter.overallStatus 参数按招募或完成状态筛选。有效状态值包括 RECRUITING（正在招募）、NOT_YET_RECRUITING（尚未开始招募）、ENROLLING_BY_INVITATION（仅限邀请入组）、ACTIVE_NOT_RECRUITING（活跃但不再招募）、SUSPENDED（暂停）、TERMINATED（提前终止）、COMPLETED（已完成）、WITHDRAWN（入组前撤回）。
获取详细研究信息：通过 NCT ID 获取试验的完整信息，包括入组资格标准、结局指标、联系方式和地点。
分页与批量数据获取：使用分页高效处理大量结果集。
数据导出为 CSV：将试验数据导出为 CSV 格式，便于在电子表格或数据分析工具中处理。
提取与汇总研究信息：提取关键信息用于快速概览或报告。
组合查询策略：组合多个筛选条件进行定向检索。

使用方式

基础检索可通过辅助脚本执行：

cd scientific-databases/clinicaltrials-database/scripts
python3 query_clinicaltrials.py

也可直接使用 Python 的 requests 库调用 API：

import requests

url = "https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies"
params = {
    "query.cond": "breast cancer",
    "filter.overallStatus": "RECRUITING",
    "pageSize": 10
}

response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

print(f"Found {data['totalCount']} trials")

通过 NCT ID 获取特定试验详情：

import requests

nct_id = "NCT04852770"
url = f"https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies/{nct_id}"

response = requests.get(url)
study = response.json()

title = study['protocolSection']['identificationModule']['briefTitle']
status = study['protocolSection']['statusModule']['overallStatus']

脚本提供的主要辅助函数包括：

search_studies()：使用多种筛选条件检索试验
get_study_details()：获取特定试验的完整信息
search_with_all_results()：自动分页获取全部结果
extract_study_summary()：提取关键信息用于快速概览

技术规格

基础 URL：https://clinicaltrials.gov/api/v2
认证：无需认证（公开 API）
速率限制：约每分钟 50 次请求（按 IP）
响应格式：JSON（默认）、CSV
最大分页大小：每次请求 1000 项研究
日期格式：ISO 8601
文本格式：富文本字段使用 CommonMark Markdown
API 版本：2.0（2024 年 3 月发布）
API 规范：OpenAPI 3.0

限制与注意事项

API 速率限制约为每分钟 50 次请求。批量获取数据时建议使用最大分页大小（1000）以减少请求次数，在遇到速率限制错误（429 状态）时实施指数退避，并在大规模数据收集时在请求之间添加延迟。
并非所有试验都有完整信息，访问字段时应检查字段是否存在（例如使用 .get() 进行安全导航）。
CSV 格式返回字符串而非 JSON 字典。
应始终为网络请求实现适当的错误处理。
关于完整技术细节，可参阅 references/api_reference.md。

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

技术规格

限制与注意事项