Elicit mi SciSpace mi: Makalelerden Hangisi Daha Doğru Veri Çıkarıyor?

Aynı deneme cümlesi, aynı akşam birkaç dakika arayla her iki araca da girildi. Elicit, ilk sırada 2021 NEJM raporunun yer aldığı 3 satırlı bir tablo döndürdü ve veri çekme sütununda, makaleyle eşleşecek şekilde 0.1 mg/kg için %52 ve 0.3 mg/kg için %87 değerleri yer aldı.

En iyi 5 makalesine dayanarak yanıt veren ve bu raporlardan hiçbirine yer vermeyen SciSpace'in özeti ise %87'lik oranı 0.7 mg/kg olarak gösterdi. Birincil çalışmaya atıfta bulunması gereken bir literatür taraması için işe Elicit ile başlayın ve kapsam belirlemek için daha geniş olan SciSpace tablosunu kullanın.

<CTA title="Kaydedilen makalelerinizi PDF metnine kadar arayın" description="Jenni Kütüphanesi; başlıkları, yazarları, özetleri ve tam PDF metinlerini anlama veya anahtar kelimeye göre arar; böylece kontrol edilmiş bir veriyi tekrar bulmak çok kolaylaşır" buttonLabel="Jenni'yi Ücretsiz Deneyin" link="https://app.jenni.ai/register" />

Elicit mı SciSpace mi: En baştan karar verin

• Elicit'i seçin - bir taslak iddiada bulunduğunda ve bunun arkasındaki birincil makalenin bulunup alıntılanması gerektiğinde. Denemeyi ilk sıraya koydu ve her iki doz verisini de doğru bir şekilde çekti.

• SciSpace'i seçin - işiniz bir konunun geniş kapsamlı ilk taraması olduğunda. 100 makaleden 10'unu gösterdi, bir özet yazdı ve Sonuçlar, Kullanılan Yöntemler ve Sınırlılıklar gibi hazır sütunlar sundu.

• Her iki durumda da - çıkarılan her veriyi bölüme eklemeden önce makaleyle karşılaştırarak kontrol edin. Bir SciSpace hücresinde, ilgili makalede yer almayan bir veri bulunuyordu.

Adım adım süreç

Girdi, bu araç incelemelerinde ortak olarak kullanılan CRISPR paragrafından tek bir cümleydi: "LNP ile iletilen bir CRISPR tedavisinin ilk insan içi sistemik denemesi, tek bir infüzyondan sonra yüksek dozda serum transtiretinde ortalama yüzde 87'lik bir azalma bildirdi."

Bunun arkasındaki makale, PubMed kaydına göre, 28. güne kadar kilogram başına 0.1 mg'da ortalama %52 ve kilogram başına 0.3 mg'da %87 düşüş bildiren New England Journal of Medicine'deki Gillmore ve ark. (2021) çalışmasıdır.

Her iki araçta da aynı cümle

Elicit - Önce makale bulma aracı, ardından cümle girildi. İlk durum satırında şu yazıyordu: "Bildirilen TTR düşüşünün arkasındaki klinik deneme makalesi arandı".

30.5 saniyelik kontrolde hâlâ veri çekiliyordu ve tablo 66.9 saniyelik kontrolde tamamlandı.

Her biri Özet ve Alaka Düzeyi sütunlarına sahip 3 satırdan oluşuyordu:

• Satır 1 - 2021 NEJM deneme raporu, 1.204 atıf, Tam metin mevcut olarak işaretlenmiş. Alaka düzeyi: "Bildirilen %87 sonucuyla doğrudan eşleşme."

• Satır 2 - Fontana ve ark. (2024), aynı tedavinin kardiyomiyopatideki daha sonraki bir NEJM çalışması, sonraki klinik takip olarak etiketlenmiş.

• Satır 3 - Molecular Therapy'de denemeyle ilgili 2021 tarihli bir yorum, Yalnızca özet olarak işaretlenmiş. Alaka düzeyi: "Orijinal denemeye ilişkin ikincil perspektif; sonuç için birincil NEJM makalesini kullanın."

SciSpace - 3 modundan biri olan Standart modda, Literatür Araması başlıklı Literatür Taraması sayfası. Yüksek Kalite ve Derin İnceleme modları çalıştırılmadı. Cevap ve tablo, tıklamadan yaklaşık 16 saniye sonra, ilk kontrolde ekrandaydı.

Tablo 100 makaleden 10'unu gösterdi. 2021 NEJM raporu bu 10 makale arasında yoktu ve ilk sırada bir şirket basın açıklaması olan "Intellia and Regeneron Announce Updated Phase 1 Data" yer aldı. İkinci bir basın açıklaması ise 5. sıradaydı.

Geri kalanlar arasında 2023 Kotit makalesi, 2024 Fontana çalışması, polinevropatide 2025 NEJM takibi, bir kitap bölümü, diğer 2 makale ve farklı bir gen hedefine ilişkin bir kongre özeti yer alıyordu.

Her satır, makalenin sorguyla nasıl ilişkili olduğunu söyleyen bir Analiz hücresi taşır. Klinik öncesi bir lipid çalışması olan 2. Satır şu şekilde işaretlendi: "Makalenin başlığı sorgunuzla eşleşiyor ancak özel sorunuza yanıt vermiyor."

Tablonun üzerindeki araç çubuğu Açık Erişim, En iyi makaleler, Filtreler ve alaka düzeyine göre sıralama sunar ve Daha fazla makale yükle seçeneği diğer 90 makale arasında geçiş yapar.

<ProTip title="🏛️ Dergi makalesini isteyin:" description="En üstteki sonuç bir basın açıklamasıysa, deneme adı ve dergi ile tekrar arama yapın. 2021 NEJM raporu, bir danışmanın bu veri için bekleyeceği atıftır" />

Her bir aracın yazdığı cevap

Elicit'in sohbet yanıtı makaleyi ve dozu doğru bir şekilde adlandırdı: "İfade, Gillmore ve arkadaşlarının 2021 birincil raporuyla eşleşiyor" ve "tek bir dozdan sonra 0.3 mg/kg kohortunda 28. günde %87 ortalama serum TTR azalması bildiriyor."

Ardından, biri 2021 makalesinin tam metnini ve DOI'sini bulmak, diğeri ise ilk denemeyi sonraki NTLA-2001 sonuçlarıyla karşılaştırmak için iki takip seçeneği sundu.

SciSpace'in en iyi 5 makalesinden oluşturulan yanıtı, denemenin "en yüksek doz olan 1.0 mg/kg'da serum TTR'sinde ortalama %93 oranında bir azalma bildirdiğini" belirtti. Doz-yanıt maddesinde ise güncellenmiş veri açıklamasına atıfta bulunularak "Düşük dozlar da 0.7 mg/kg'da %87 ile önemli azalmalar gösterdi" denildi.

%87'yi 0.7 mg/kg olarak gösteren satırıyla SciSpace yanıtı

28 Şubat 2022 tarihli açıklamanın kendisi; 0.1, 0.3 ve 0.7 mg/kg grupları için %52, %87 ve %86, 1.0 için ise %93 değerlerini vermektedir. Dolayısıyla %87 oranı 0.3'e aittir, 0.7 ise %86'dır.

Analiz sütunu 1. satırda daha da ileri giderek yazara denemenin 1.0 mg/kg'da %93 bildirdiğini, "%87 olmadığını" söyledi. %87, NEJM makalesinin daha yüksek dozu için verdiği değerdir ve 1.0'daki %93 ise ekstra doz gruplarına ilişkin daha sonraki bir güncellemeden gelmektedir.

<ProTip title="📏 Sadece yüzdeyi değil, dozu da kontrol edin:" description="Bir rakam doğru olabilir ve yine de yanlış doz grubunun karşısında yer alabilir. Cümleye dökmeden önce her yüzdeyi makaledeki dozuyla eşleştirin" />

Veri çekme sütunu

Elicit'in Yeni sütun paneli, yer tutucu metninde örnek veri çekme işlemlerini ister, bu nedenle talimat bunlardan birini taşıyordu. SciSpace'in talimat kutusu isteğe bağlıdır, 150 kelime sınırına sahiptir ve aynı metni değiştirmeden kabul etmiştir.

Her iki araç da aynı ada (Dozaj bazında TTR düşüşü) ve aynı talimata sahip bir sütun aldı: "Her doz grubu için, 28. günde serum TTR'sindeki ortalama yüzde azalma (örneğin, "1.0 mg/kg: %40"). Makale doz düzeyinde bir veri vermiyorsa "bildirilmedi" yazın."

Elicit - Sütun ekle seçeneği Yeni sütun panelini açtı ve sütun 30.4 saniyelik kontrolde dolduruldu. Deneme satırında özetle eşleşecek şekilde "0.1 mg/kg: %52; 0.3 mg/kg: %87" yazıyordu ve Fontana ile yorum satırlarında bildirilmedi yazıyordu.

Sohbet notu bu ikisinin neden bildirilmedi olarak okunduğunu açıkladı: sonraki deneme makalesi ve yorum "kaynak metinlerinde doz düzeyinde 28. gün ortalamalarını bildirmemektedir." Fontana özeti de sadece birleştirilmiş verilerle bunu doğrulamaktadır.

Deneme satırı ve veri çekme hücresiyle Elicit tablosu

SciSpace - Sütun Ekle paneli, Yeni sütun oluştur seçeneğini ve TL;DR, Sonuçlar, Bulgular, Kullanılan Yöntemler ve Sınırlılıklar dahil olmak üzere önerilen sütunların bir listesini sunar. 1. ila 3. satırlar 20.1 saniyelik kontrolde dolduruldu ve geri kalanı tablo kaydırıldıkça doldu.

Analiz hücresi ve veri çekme hücresiyle SciSpace tablosunun 1. Satırı

Altı SciSpace hücresi kaynaklarıyla karşılaştırılarak kontrol edildi:

• Güncellenmiş veri açıklaması - dört doz için %52, %87, %86 ve %93, açıklamayla eşleşiyor.

• Onuma ve ark. (2024) - optimal lipid düzeyinde tek bir dozdan sonra %98'den fazla azalma, klinik öncesi bir çalışmanın özetinden alıntılanmış ve 28. gün doz verisi olmadığı belirtilmiş.

• Kotit (2023) - NYHA I/II'de 0.7 mg/kg'da %92 ve 1.0 mg/kg'da %92 ve NYHA III'te 0.7 mg/kg'da %94, özetle eşleşiyor.

• Fontana ve ark. (2024) - doza göre bildirilmemiş. Özet yalnızca birleştirilmiş verileri vermektedir; 28 günde -%89 ve 12 ayda -%90.

• Gillmore ve ark. (2025) - 28. günde -%90, birleştirilmiş, özetle eşleşiyor.

• Brannagan ve ark. (2022) - "1.0 mg/kg: %40". PubMed Central'daki tam metinde %40'lık bir veri bulunmuyor. Herhangi bir sayı olmaksızın doza bağlı bir azalma bildiriyor ve Tablo 1'de dozu tek seferlik 1 mg/kg'a kadar olarak veriyor.

Brannagan hücresi, talimattaki örneğin kelimesi kelimesine aynısıdır. Diğer iki satır (2024 kitap bölümü ve 2026 makalesi) bir çizgiyle döndü ve hiçbir rakam içermiyordu.

<ProTip title="🧩 Örneği taklit eden hücrelere dikkat edin:" description="Bir SciSpace hücresi, talimattaki örnekle kelimesi kelimesine eşleşti. Tabloya girmeden önce örneğinizi tekrarlayan tüm hücreleri makaleye karşı kontrol edin" />

Literatür taraması matris şablonu, aynı sütunları manuel olarak düzenlemenin bir yoludur.

Karşılaştırma

SciSpace daha hızlıydı ve daha geniş bir ağ oluşturdu. Elicit daha az makale döndürdü, ancak tablosu cümlenin konusu olan makaleyle başladı.

<ProTip title="🎯 Taslaktaki cümleyle arama yapın:" description="İlk Elicit durum satırı, verinin arkasındaki deneme makalesini aradı ve o makale ilk sırada döndü. Amaç kaynağını bulmak olduğunda, cümleyi taslakta olduğu gibi yapıştırın" />

Her bir aracın maliyeti

Fiyatlar elicit.com/pricing ve scispace.com/pricing adreslerinden alınmıştır.

Elicit ayrıca Plus seviyesi olmayan Sektör fiyatlarını da listeliyor: Aylık 75 $ veya yıllık 588 $ karşılığında Pro ve aylık 279 $ veya yıllık 2.028 $ karşılığında Scale. Akademik Plus seviyesi; RIS, CSV, BIB, PDF ve DOCX formatlarına aktarımı ve tek seferde 5 tablo sütununu listelerken Pro bunu 20 sütuna çıkarıyor.

SciSpace kullanımı kredilerle sayar ve kredi kılavuzu Literatür Taraması ve Veri Çıkarma araçlarının bunları tüketmediğini belirtir. Premium aylık 1.200 kredi ve sınırsız Literatür Taraması sunar.

İkisini birden kullanmak

İki araç bu süreçte farklı şeyleri iyi yaptı, bu nedenle bir literatür taraması bunları sırayla kullanabilir:

• Elicit'te birincil makaleleri bulun - iddiayı yazıldığı gibi girin ve doğrudan eşleşme olarak işaretlenen satırları saklayın.

• SciSpace'te konuyu inceleyin - konuyu bir soru olarak çalıştırın ve dışarıda başka nelerin olduğunu görmek için Kullanılan Yöntemler ve Sınırlılıklar gibi önerilen sütunları ekleyin.

• Her veriyi makaleye karşı kontrol edin - her birini açın ve herhangi bir yere kopyalamadan önce sayıyı ve dozunu onaylayın.

• Dergi makalesine atıfta bulunun - basın açıklaması aynı veriyi taşıyor olsa bile basın açıklamasına değil, makaleye atıf yapın.

Tam bir protokol için, sistematik literatür taraması kılavuzu adım adım ilerler, literatür taraması için kaynakları düzenleme kılavuzu kontrol edildikten sonra makaleleri kapsar ve neyin birincil kaynak sayıldığına dair kendi kılavuzu vardır.

<ProTip title="✍️ Kontrol ettiğiniz makaleye atıfta bulunun:" description="Bir veri makalesine karşı onaylandıktan sonra, taslağın kendisinden o makaleye atıfta bulunun. Jenni'de Atıf Yap butonu imlecin bulunduğu yerde arama yapar ve metin içi atıf ile referans girişini birlikte kaydeder" />

Karar: Elicit mı SciSpace mi?

Bir iddianın arkasındaki birincil çalışmaya atıfta bulunması gereken bir tez için Elicit. Sadece iddiadan yola çıkarak o makaleyi ilk sırada buldu ve hem yanıtı hem de veri çekme hücresi, makalede olduğu gibi %87'yi 0.3 mg/kg'a yerleştirdi.

Önerilen sütunları ve taranacak 100 makalesiyle hızlı ve geniş bir ilk bakış için SciSpace. Yanıtını kendi kaynaklarına karşı okuyun, çünkü burada özet ve veri çekme sütunu doz konusunda uyuşmadı.

Makaleler bulunup veriler kontrol edildikten sonra, yazma işlemi her atıfın desteklediği cümlenin yanına eklendiği Jenni'de gerçekleşir.

<CTA title="Atıfı iddianın bulunduğu yere yerleştirin" description="İmlecin bulunduğu yerde Atıf Yap penceresini açın, makaleyi bulun; metin içi atıf ve referans girişi birlikte eklensin" buttonLabel="Yazmaya Ücretsiz Başlayın" link="https://app.jenni.ai/register" />

Tıbbi araştırma veri tabanları kılavuzu aynı aramayı çalıştıracak diğer yerleri listeler ve araç incelemeleri merkezi aynı paragrafta test edilmiş daha fazla araca sahiptir.