Elicit 与 SciSpace：哪一个能更准确地从论文中提取数据？

在同一个晚上，相隔几分钟，同一句测试句被输入到这两个工具中。 Elicit 返回了一个 3 行的表格，其中 2021 年的 NEJM 报告排在首位，其提取列显示 0.1 mg/kg 为 52%，0.3 mg/kg 为 87%，与论文完全吻合。

而在根据前 5 篇论文进行回答时（这些论文中均未包含该报告）， SciSpace 的摘要将 87% 的比例归于 0.7 mg/kg。对于必须引用主要临床试验的文献综述，建议从 Elicit 开始，并保留内容更广泛的 SciSpace 表格用于范围界定。

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Elicit 还是 SciSpace：前期的决策

• 选择 Elicit - 适用于草稿中提出了某项论断，且必须寻找并引用其背后的主要原始论文时。它将该临床试验排在首位，并准确地提取了两个剂量的数据。

• 选择 SciSpace - 适用于对某一主题进行广泛的初步扫视时。它展示了 100 篇论文中的 10 篇，撰写了摘要，并提供了诸如“结论”、“所用方法”和“局限性”等现成的列。

• 无论哪种方式 - 在将任何提取的数据写入章节之前，务必对照论文原文进行核对。SciSpace 的一个单元格曾出现过其对应论文中并不存在的数据。

逐步运行过程

输入的文本是这些工具评测中通用的 CRISPR 段落中的一句话：“首个在人体内进行的 LNP 递送 CRISPR 疗法系统性试验报告称，单次输注后，在较高剂量下，血清甲状腺素运载蛋白的平均减少量为 87%。”

其背后的论文是发表于《新英格兰医学杂志》的 Gillmore 等人 (2021)。根据 PubMed 记录，该研究报告称，到第 28 天，0.1 mg/kg 组的平均下降幅度为 52%，0.3 mg/kg 组为 87%。

两个工具中的同一句子

Elicit - 选择“Find papers”选项，然后输入该句子。其第一行状态显示 “正在寻找报告的 TTR 减少背后的临床试验论文”。

在 30.5 秒的检查点，它仍在检索，而表格在 66.9 秒的检查点完成。

它包含 3 行，每行都有“摘要”和“相关性”列：

• 第 1 行 - 2021 年 NEJM 试验报告，被引用 1,204 次，标记为“可获取全文”。相关性：“与报告的 87% 的结果直接匹配。”

• 第 2 行 - Fontana 等人 (2024)，这是一项随后发表在 NEJM 上的关于该疗法治疗心肌病的研究，被标记为后续临床随访。

• 第 3 行 - 2021 年发表在《分子治疗》上的对该试验的评论，标记为“仅有摘要”。相关性：“关于原始试验的二级视角；请使用主要的 NEJM 论文获取结果。”

SciSpace - 使用文献综述页面（标题为 Literature Search），处于其 3 种模式之一的“标准模式”。未运行“高质量”和“深度审查”模式。在点击后约 16 秒的第一次检查时，回答和表格就已显示在屏幕上。

表格显示了 100 篇论文中的 10 篇。2021 年的 NEJM 报告不在这 10 篇之中，排在第一位的是一份公司新闻稿，即《Intellia 和 Regeneron 宣布更新的 1 期数据》。第二份新闻稿排在第 5 位。

其余内容包括 2023 年 Kotit 的论文、2024 年 Fontana 的研究、2025 年 NEJM 关于多发性神经病变的随访、一个图书章节、另外两篇论文以及关于不同基因靶点的会议摘要。

每行都有一个“Insights”单元格，说明该论文与检索问题的关联。第 2 行（一项临床前脂质研究）被标记为：“该论文的标题与您的查询匹配，但它没有解决您的具体问题。”

表格上方的工具栏提供了“开源获取”、“顶级论文”、“筛选器”和“相关性排序”，通过“加载更多论文”可以翻阅其余的 90 篇。

<ProTip title="🏛️ 索要期刊文章：" description="如果排在最前列的结果是新闻稿，请使用试验名称和期刊名称重新检索。2021 年的 NEJM 报告才是导师期望看到的该数据的引用源" />

每个工具给出的答案

Elicit 的对话回答准确地指出了论文和剂量：“该陈述与 Gillmore 等人 2021 年的主要报告相匹配”，并且 “报告称，在单次给药后，0.3 mg/kg 队列在第 28 天的血清 TTR 平均减少了 87%。”

随后它提供了两个后续行动，一个是查找 2021 年论文的全文和 DOI，另一个是将首次试验与后来的 NTLA-2001 结果进行对比。

SciSpace 根据其前 5 篇论文构建的回答称，该试验 “报告称，在 1.0 mg/kg 的最高剂量下，血清 TTR 的平均减少量为 93%”。其剂量反应要点随后写道：“较低剂量也显示出显著的减少，在 0.7 mg/kg 时为 87%”，并引用了更新数据的新闻稿。

SciSpace 的回答，其中有一行将 87% 归于 0.7 mg/kg

该新闻稿本身发布于 2022 年 2 月 28 日，其中 0.1、0.3 和 0.7 mg/kg 组的数据分别为 52%、87% 和 86%，1.0 mg/kg 组为 93%。因此，87% 属于 0.3 mg/kg 组，而 0.7 mg/kg 组的数据应为 86%。

第 1 行的 Insights 列进一步告诉作者，该试验在 1.0 mg/kg 下报告的数据是 93%，“而非 87%”。87% 是 NEJM 论文中对其较高剂量给出的数据，而 1.0 mg/kg 下的 93% 来自于后来关于额外剂量组的更新。

<ProTip title="📏 核对剂量，而不仅仅是百分比：" description="一个数据可能是正确的，但对应的剂量组可能是错的。在写入句子之前，务必将每个百分比与论文中的剂量进行配对核对" />

提取列

Elicit 的“新建列”面板在占位符文本中要求提供示例提取，因此指令中包含了一个示例。SciSpace 的指令框是可选的，限制在 150 字以内，并直接采用了相同的文本。

两个工具都获得了一个名称相同的列（TTR reduction by dose），以及相同的指令：“对于每个剂量组，提供第 28 天血清 TTR 的平均减少百分比（例如，“1.0 mg/kg: 40%”）。如果论文未提供剂量级别的数据，请写“未报告”。”

Elicit - 点击“添加列”打开了“新建列”面板，该列在 30.4 秒的检查点填充完毕。试验行显示 “0.1 mg/kg: 52%; 0.3 mg/kg: 87%”，与摘要一致，而 Fontana 和评论行显示“未报告”。

聊天注释解释了为什么这两行显示为“未报告”：后来的试验论文和评论 “在源文本中并未报告剂量级别的第 28 天均值。” Fontana 的摘要证实了这一点，其中仅提供了汇总数据。

包含试验行及其提取单元格的 Elicit 表格

SciSpace - “添加列”面板提供了“创建新列”以及建议列的列表，包括 TL;DR、结论、结果、所用方法和局限性。第 1 到 3 行在 20.1 秒的检查点填充完毕，其余行在滚动表格时陆续填充。

SciSpace 表格的第 1 行，包含其 Insights 单元格和提取单元格

对照原文核对了六个 SciSpace 单元格：

• 更新数据新闻稿 - 四个剂量组分别为 52%、87%、86% 和 93%，与新闻稿一致。

• Onuma 等人 (2024) - 在单次注射最佳脂质后减少了 98% 以上，引用自一项临床前研究的摘要，并注明并非第 28 天的剂量数据。

• Kotit (2023) - NYHA I/II 级中 0.7 mg/kg 为 92%，1.0 mg/kg 为 92%，NYHA III 级中 0.7 mg/kg 为 94%，与摘要一致。

• Fontana 等人 (2024) - 未按剂量报告。摘要仅给出了汇总数据，28 天时为 -89%，12 个月时为 -90%。

• Gillmore 等人 (2025) - 第 28 天为 -90%（汇总数据），与摘要一致。

• Brannagan 等人 (2022) - “1.0 mg/kg: 40%”。PubMed Central 上的全文中并没有 40% 这个数据。它报告了剂量依赖性的减少但没有具体数值，且其表 1 显示单次剂量最高为 1 mg/kg。

Brannagan 的单元格内容与指令中的示例一字不差。另外两行（2024 年的图书章节和 2026 年的论文）返回的是横杠，没有具体数据。

<ProTip title="🧩 注意那些复现示例的单元格：" description="SciSpace 的一个单元格与指令中的示例一字不差。在将任何重复您示例的单元格写入表格之前，务必对照论文进行核对" />

文献综述矩阵模板是一种手动排版这些相同列的方法。

并排对比

SciSpace 的速度更快，覆盖面也更广。Elicit 返回的论文较少，但其表格首位就是该句子所针对的论文。

<ProTip title="🎯 使用草稿中的句子进行检索：" description="Elicit 的第一行状态会针对数据背后的试验论文进行检索，并且该论文会排在首位。当任务是寻找其来源时，请直接复制草稿中的原句进行粘贴" />

各个工具的费用

价格来源于 elicit.com/pricing 和 scispace.com/pricing。

Elicit 还列出了商业价格，且没有 Plus 档：Pro 为每月 $75 或每年 $588，Scale 为每月 $279 或每年 $2,028。其学术 Plus 档支持导出为 RIS、CSV、BIB、PDF 和 DOCX，且一次可处理 5 个表格列，而 Pro 档将此上限提升至 20 列。

SciSpace 以“点数”计算使用量，其点数指南说明文献综述和提取数据工具不消耗点数。Premium 档每月提供 1,200 点数和无限次的文献综述。

结合使用两者

这两个工具在本次运行中各有所长，因此文献综述可以循序渐进地使用它们：

• 在 Elicit 中寻找主要论文 - 输入原样撰写的论断，并保留标记为直接匹配的行。

• 在 SciSpace 中界定主题范围 - 将主题作为问题进行检索，并添加诸如“所用方法”和“局限性”等建议列，以了解还有哪些其他相关研究。

• 对照论文核对每个数据 - 打开每篇论文，并在复制任何内容之前确认数据及其剂量。

• 引用期刊文章 - 即使新闻稿中包含相同的数据，也请引用期刊文章，而非新闻稿。

如需完整的方案，可以参考逐步进行的系统性文献综述指南、关于整理文献综述来源（针对核对后的论文）的指南，而什么是主要来源也有其专属指南。

<ProTip title="✍️ 引用您核对过的论文：" description="一旦确认了论文中的数据，请直接在草稿中引用该论文。在 Jenni 中，点击“引用”按钮即可在光标处进行检索，并将正文引用和参考文献合并归档" />

结论：Elicit 还是 SciSpace？

对于需要引用某项论断背后主要试验的论文，推荐使用 Elicit。它仅凭论断就首先找到了该论文，且其回答和提取单元格都与论文一致，将 87% 归于 0.3 mg/kg。

对于快速而广泛的初步浏览，推荐使用 SciSpace，它拥有建议列以及可供翻阅的 100 篇论文。但需对照其自身来源来阅读其回答，因为在本次运行中，其摘要和提取列在剂量上出现了分歧。

一旦找到了论文并核对了数据，就可以在 Jenni 中进行写作，将每个引用插入到它所支持的句子处。

<CTA title="在论断所在的位置插入引用" description="在光标处打开“引用”，找到论文，正文引用和参考文献条目即可同时插入" buttonLabel="开始免费写作" link="https://cn.app.jenni.ai/register" />

医学研究数据库指南列出了运行相同检索的其他平台，而工具评测中心则提供了针对同一段落测试过的更多工具。