Literature Review

Análise de Literatura

Visão Geral

Conduza análises críticas sistemáticas e abrangentes de literatura seguindo metodologia acadêmica rigorosa. Busque em múltiplos bancos de dados bibliográficos, sintetize achados tematicamente, verifique todas as citações quanto à precisão e gere documentos de saída profissionais em formatos markdown e PDF.

Esta competência se integra com múltiplas competências científicas para acesso a bancos de dados (gget, bioservices, datacommons-client) e fornece ferramentas especializadas para verificação de citações, agregação de resultados e geração de documentos.

Quando Usar Esta Competência

Use esta competência quando:

• Conduzir uma análise crítica sistemática de literatura para pesquisa ou publicação
• Sintetizar conhecimento atual sobre um tópico específico entre múltiplas fontes
• Realizar meta-análise ou revisões de escopo
• Escrever a seção de análise de literatura de um artigo de pesquisa ou tese
• Investigar o estado da arte em um domínio de pesquisa
• Identificar lacunas de pesquisa e direções futuras
• Exigir citações verificadas e formatação profissional

Aprimoramento Visual com Esquemas Científicos

⚠️ OBRIGATÓRIO: Toda análise de literatura DEVE incluir pelo menos 1-2 figuras geradas por IA usando a competência scientific-schematics.

Isto não é opcional. Análises de literatura sem elementos visuais estão incompletas. Antes de finalizar qualquer documento:

1. Gere no mínimo UM esquema ou diagrama (p. ex., diagrama de fluxo PRISMA para revisões sistemáticas)
2. Prefira 2-3 figuras para revisões abrangentes (fluxograma de estratégia de busca, diagrama de síntese temática, marco conceitual)

Como gerar figuras:

• Use a competência scientific-schematics para gerar diagramas de qualidade para publicação com IA
• Simplesmente descreva o diagrama desejado em linguagem natural
• Nano Banana Pro gerará, revisará e refinará automaticamente o esquema

Como gerar esquemas:

python scripts/generate_schematic.py "descrição do diagrama" -o figures/output.png

A IA gerará automaticamente:

• Imagens de qualidade para publicação com formatação apropriada
• Revisão e refinamento através de múltiplas iterações
• Garantia de acessibilidade (amigável para daltônicos, alto contraste)
• Salvamento de saídas no diretório figures/

Quando adicionar esquemas:

• Diagramas de fluxo PRISMA para revisões sistemáticas
• Fluxogramas de estratégia de busca bibliográfica
• Diagramas de síntese temática
• Mapas de visualização de lacunas de pesquisa
• Diagramas de redes de citações
• Ilustrações de marcos conceituais
• Qualquer conceito complexo que se beneficie de visualização

Para orientação detalhada sobre criação de esquemas, consulte a documentação da competência scientific-schematics.

Fluxo de Trabalho Principal

As análises de literatura seguem um fluxo de trabalho estruturado e multifásico:

Fase 1: Planejamento e Delimitação de Escopo

1. Defina a Pergunta de Pesquisa: Use framework PICO (População, Intervenção, Comparação, Outcome) para revisões clínicas/biomédicas

   • Exemplo: "Qual é a eficácia do CRISPR-Cas9 (I) para tratar doença falciforme (P) em comparação com cuidados padrão (C)?"

2. Estabeleça Escopo e Objetivos:

   • Defina perguntas de pesquisa claras e específicas
   • Determine tipo de revisão (narrativa, sistemática, escopo, meta-análise)
   • Estabeleça limites (período de tempo, escopo geográfico, tipos de estudo)

3. Desenvolva Estratégia de Busca:

   • Identifique 2-4 conceitos principais da pergunta de pesquisa
   • Liste sinônimos, abreviaturas e termos relacionados para cada conceito
   • Planeje operadores booleanos (AND, OR, NOT) para combinar termos
   • Selecione no mínimo 3 bancos de dados complementares

4. Estabeleça Critérios de Inclusão/Exclusão:

   • Intervalo de datas (p. ex., últimos 10 anos: 2015-2024)
   • Idioma (tipicamente inglês, ou especifique multilíngue)
   • Tipos de publicação (revisados por pares, preprints, revisões)
   • Desenhos de estudo (RCTs, observacionais, in vitro, etc.)
   • Documente todos os critérios claramente

Fase 2: Busca Sistemática de Literatura

1. Busca em Múltiplos Bancos de Dados:

   Selecione bancos de dados apropriados para o domínio:

   Biomédica & Ciências da Vida:

   • Use competência gget: gget search pubmed "termos de busca" para PubMed/PMC
   • Use competência gget: gget search biorxiv "termos de busca" para preprints
   • Use competência bioservices para ChEMBL, KEGG, UniProt, etc.

   Literatura Científica Geral:

   • Busque arXiv via API direta (preprints em física, matemática, CS, q-bio)
   • Busque Semantic Scholar via API (200M+ artigos, multidisciplinar)
   • Use Google Scholar para cobertura abrangente (manual ou scraping cuidadoso)

   Bancos de Dados Especializados:

   • Use gget alphafold para estruturas de proteínas
   • Use gget cosmic para genômica do câncer
   • Use datacommons-client para dados demográficos/estatísticos
   • Use bancos de dados especializados conforme apropriado para o domínio

2. Documente Parâmetros de Busca:

   ## Estratégia de Busca
   
   ### Banco de Dados: PubMed
   - **Data pesquisada**: 2024-10-25
   - **Intervalo de datas**: 2015-01-01 a 2024-10-25
   - **String de busca**:
   

   ("CRISPR"[Title] OR "Cas9"[Title]) AND ("sickle cell"[MeSH] OR "SCD"[Title/Abstract]) AND 2015:2024[Publication Date]

   - **Resultados**: 247 artigos
   

   Repita para cada banco de dados pesquisado.

3. Exporte e Agregue Resultados:

   • Exporte resultados em formato JSON de cada banco de dados
   • Combine todos os resultados em um único arquivo
   • Use scripts/search_databases.py para pós-processamento:

     python search_databases.py combined_results.json \
       --deduplicate \
       --format markdown \
       --output aggregated_results.md
     

Fase 3: Triagem e Seleção

1. Deduplicação:

   python search_databases.py results.json --deduplicate --output unique_results.json
   

   • Remove duplicatas por DOI (primário) ou título (fallback)
   • Documente número de duplicatas removidas

2. Triagem de Títulos:

   • Revise todos os títulos contra critérios de inclusão/exclusão
   • Exclua estudos obviamente irrelevantes
   • Documente número excluído nesta fase

3. Triagem de Resumos:

   • Leia resumos dos estudos restantes
   • Aplique critérios de inclusão/exclusão rigorosamente
   • Documente razões de exclusão

4. Triagem de Texto Completo:

   • Obtenha textos completos dos estudos restantes
   • Conduza revisão detalhada contra todos os critérios
   • Documente razões específicas de exclusão
   • Registre número final de estudos incluídos

5. Crie Diagrama de Fluxo PRISMA:

   Busca inicial: n = X
   ├─ Após deduplicação: n = Y
   ├─ Após triagem de títulos: n = Z
   ├─ Após triagem de resumos: n = A
   └─ Incluído na revisão: n = B
   

Fase 4: Extração de Dados e Avaliação de Qualidade

1. Extraia Dados Principais de cada estudo incluído:

   • Metadados do estudo (autores, ano, periódico, DOI)
   • Desenho e métodos do estudo
   • Tamanho da amostra e características populacionais
   • Achados principais e resultados
   • Limitações observadas pelos autores
   • Fontes de financiamento e conflitos de interesse

2. Avalie Qualidade do Estudo:

   • Para RCTs: Use ferramenta Cochrane Risk of Bias
   • Para estudos observacionais: Use Newcastle-Ottawa Scale
   • Para revisões sistemáticas: Use AMSTAR 2
   • Classifique cada estudo: Qualidade Alta, Moderada, Baixa ou Muito Baixa
   • Considere excluir estudos de qualidade muito baixa

3. Organize por Temas:

   • Identifique 3-5 temas principais entre estudos
   • Agrupe estudos por tema (estudos podem aparecer em múltiplos temas)
   • Observe padrões, consenso e controvérsias

Fase 5: Síntese e Análise

1. Crie Documento de Revisão a partir do template:

   cp assets/review_template.md minha_analise_literatura.md
   

2. Escreva Síntese Temática (NÃO sumários estudo-por-estudo):

   • Organize seção de Resultados por temas ou perguntas de pesquisa
   • Sintetize achados entre múltiplos estudos dentro de cada tema
   • Compare e contraste diferentes abordagens e resultados
   • Identifique áreas de consenso e pontos de controvérsia
   • Destaque a evidência mais forte

   Exemplo de estrutura:

   #### 3.3.1 Tema: Métodos de Entrega de CRISPR
   
   Múltiplas abordagens de entrega foram investigadas para edição gênica
   terapêutica. Vetores virais (AAV) foram usados em 15 estudos^1-15^ e
   mostraram alta eficiência de transdução (65-85%), mas levantaram
   preocupações de imunogenicidade^3,7,12^. Em contraste, nanopartículas
   lipídicas demonstraram eficiência menor (40-60%), mas perfis de segurança
   melhorados^16-23^.
   

3. Análise Crítica:

   • Avalie forças metodológicas e limitações entre estudos
   • Avalie qualidade e consistência de evidência
   • Identifique lacunas de conhecimento e metodológicas
   • Observe áreas que exigem futuras pesquisas

4. Escreva Discussão:

   • Interprete achados em contexto mais amplo
   • Discuta implicações clínicas, práticas ou de pesquisa
   • Reconheça limitações da própria revisão
   • Compare com revisões anteriores se aplicável
   • Proponha direções específicas de pesquisa futura

Fase 6: Verificação de Citações

CRÍTICO: Todas as citações devem ser verificadas quanto à precisão antes da submissão final.

1. Verifique Todos os DOIs:

   python scripts/verify_citations.py minha_analise_literatura.md
   

   Este script:

   • Extrai todos os DOIs do documento
   • Verifica cada DOI se resolve corretamente
   • Recupera metadados de CrossRef
   • Gera relatório de verificação
   • Produz citações devidamente formatadas

2. Revise Relatório de Verificação:

   • Verifique DOIs que falharam
   • Valide nomes de autores, títulos e detalhes de publicação correspondem
   • Corrija erros no documento original
   • Re-execute verificação até que todas as citações passem

3. Formate Citações Consistentemente:

   • Escolha um estilo de citação e use em todo o documento (consulte references/citation_styles.md)
   • Estilos comuns: APA, Nature, Vancouver, Chicago, IEEE
   • Use saída do script de verificação para formatar citações corretamente
   • Garanta que citações no texto correspondem ao formato da lista de referências

Fase 7: Geração de Documento

1. Gere PDF:

   python scripts/generate_pdf.py minha_analise_literatura.md \
     --citation-style apa \
     --output minha_revisao.pdf
   

   Opções:

   • --citation-style: apa, nature, chicago, vancouver, ieee
   • --no-toc: Desabilite sumário
   • --no-numbers: Desabilite numeração de seções
   • --check-deps: Verifique se pandoc/xelatex estão instalados

2. Revise Saída Final:

   • Verifique formatação e layout do PDF
   • Valide que todas as seções estão presentes
   • Garanta que citações renderizam corretamente
   • Verifique que figuras/tabelas aparecem adequadamente
   • Valide que sumário está correto

3. Checklist de Qualidade:

   • Todos os DOIs verificados com verify_citations.py
   • Citações formatadas consistentemente
   • Diagrama de fluxo PRISMA incluído (para revisões sistemáticas)
   • Metodologia de busca totalmente documentada
   • Critérios de inclusão/exclusão claramente declarados
   • Resultados organizados tematicamente (não estudo-por-estudo)
   • Avaliação de qualidade concluída
   • Limitações reconhecidas
   • Referências completas e precisas
   • PDF gerado sem erros

Orientação Específica por Banco de Dados

PubMed / PubMed Central

Acesse via competência gget:

# Busque PubMed
gget search pubmed "CRISPR gene editing" -l 100

# Busque com filtros
# Use PubMed Advanced Search Builder para construir consultas complexas
# Depois execute via gget ou API Entrez direta

Dicas de busca:

• Use termos MeSH: "sickle cell disease"[MeSH]
• Tags de campo: [Title], [Title/Abstract], [Author]
• Filtros de data: 2020:2024[Publication Date]
• Operadores booleanos: AND, OR, NOT
• Consulte navegador MeSH: https://meshb.nlm.nih.gov/search

bioRxiv / medRxiv

Acesse via competência gget:

gget search biorxiv "CRISPR sickle cell" -l 50

Considerações importantes:

• Preprints não são revisados por pares
• Valide achados com cautela
• Verifique se preprint foi publicado (CrossRef)
• Observe versão e data do preprint

arXiv

Acesse via API direta ou WebFetch:

# Exemplo categorias de busca:
# q-bio.QM (Métodos Quantitativos)
# q-bio.GN (Genômica)
# q-bio.MN (Redes Moleculares)
# cs.LG (Machine Learning)
# stat.ML (Estatística Machine Learning)

# Formato de busca: categoria AND termos
search_query = "cat:q-bio.QM AND ti:\"single cell sequencing\""

Semantic Scholar

Acesse via API direta (requer chave API, ou use tier gratuito):

• 200M+ artigos em todos os campos
• Excelente para buscas multidisciplinares
• Fornece grafos de citações e recomendações de artigos
• Use para encontrar artigos altamente influentes

Bancos de Dados Biomédicos Especializados

Use competências apropriadas:

• ChEMBL: Competência bioservices para bioatividade química
• UniProt: Competência gget ou bioservices para informações de proteínas
• KEGG: Competência bioservices para vias e genes
• COSMIC: Competência gget para mutações em câncer
• AlphaFold: gget alphafold para estruturas de proteínas
• PDB: gget ou API direta para estruturas experimentais

Encadeamento de Citações

Expanda busca via redes de citações:

1. Citações diretas (artigos que citam artigos principais):

   • Use Google Scholar "Citado por"
   • Use APIs Semantic Scholar ou OpenAlex
   • Identifica pesquisa mais nova construindo sobre trabalho seminal

2. Citações reversas (referências de artigos principais):

   • Extraia referências de artigos incluídos
   • Identifique trabalho fundacional altamente citado
   • Encontre artigos citados por múltiplos estudos incluídos

Guia de Estilo de Citação

Orientação detalhada de formatação está em references/citation_styles.md. Referência rápida:

APA (7ª Edição)

• No texto: (Smith et al., 2023)
• Referência: Smith, J. D., Johnson, M. L., & Williams, K. R. (2023). Título. Periódico, 22(4), 301-318. https://doi.org/10.xxx/yyy

Nature

• No texto: Números sobrescritos^1,2^
• Referência: Smith, J. D., Johnson, M. L. & Williams, K. R. Título. Nat. Rev. Drug Discov. 22, 301-318 (2023).

Vancouver

• No texto: Números sobrescritos^1,2^
• Referência: Smith JD, Johnson ML, Williams KR. Título. Nat Rev Drug Discov. 2023;22(4):301-18.

Sempre verifique citações com verify_citations.py antes de finalizar.

Melhores Práticas

Estratégia de Busca

1. Use múltiplos bancos de dados (mínimo 3): Garante cobertura abrangente
2. Inclua servidores de preprints: Captura achados mais recentes não publicados
3. Documente tudo: Strings de busca, datas, contagens de resultados para reprodutibilidade
4. Teste e refine: Execute buscas piloto, revise resultados, ajuste termos

Triagem e Seleção

1. Use critérios claros: Documente critérios de inclusão/exclusão antes da triagem
2. Triagem sistemática: Título → Resumo → Texto completo
3. Documente exclusões: Registre razões para excluir estudos
4. Considere triagem dupla: Para revisões sistemáticas, dois revisores triagem independentemente

Síntese

1. Organize tematicamente: Agrupe por temas, NÃO por estudos individuais
2. Sintetize entre estudos: Compare, contraste, identifique padrões
3. Seja crítico: Avalie qualidade e consistência de evidência
4. Identifique lacunas: Observe o que está faltando ou pouco estudado

Qualidade e Reprodutibilidade

1. Avalie qualidade do estudo: Use ferramentas apropriadas de avaliação de qualidade
2. Verifique todas as citações: Execute script verify_citations.py
3. Documente metodologia: Forneça detalhe suficiente para outros reproduzirem
4. Siga diretrizes: Use PRISMA para revisões sistemáticas

Escrita

1. Seja objetivo: Apresente evidência justamente, reconheça limitações
2. Seja sistemático: Siga template estruturado
3. Seja específico: Inclua números, estatísticas, tamanhos de efeito quando disponível
4. Seja claro: Use headings claros, fluxo lógico, organização temática

Armadilhas Comuns a Evitar

1. Busca em banco de dados único: Perde artigos relevantes; sempre busque em múltiplos
2. Sem documentação de busca: Torna revisão irreproduível; documente todas as buscas
3. Sumário estudo-por-estudo: Falta síntese; organize tematicamente em vez disso
4. Citações não verificadas: Leva a erros; sempre execute verify_citations.py
5. Busca muito ampla: Produz milhares de resultados irrelevantes; refine com termos específicos
6. Busca muito restrita: Perde artigos relevantes; inclua sinônimos e termos relacionados
7. Ignora preprints: Perde achados mais recentes; inclua bioRxiv, medRxiv, arXiv
8. Sem avaliação de qualidade: Trata toda evidência igualmente; avalie e reporte qualidade
9. Viés de publicação: Apenas resultados positivos publicados; observe viés potencial
10. Busca desatualizada: Campo evolui rapidamente; declare claramente data da busca

Exemplo de Fluxo de Trabalho

Fluxo de trabalho completo para análise de literatura biomédica:

# 1. Crie documento de revisão a partir do template
cp assets/review_template.md analise_crispr_celula_falciforme.md

# 2. Busque em múltiplos bancos de dados usando competências apropriadas
# - Use competência gget para PubMed, bioRxiv
# - Use acesso API direto para arXiv, Semantic Scholar
# - Exporte resultados em formato JSON

# 3. Agregue e processe resultados
python scripts/search_databases.py combined_results.json \
  --deduplicate \
  --rank citations \
  --year-start 2015 \
  --year-end 2024 \
  --format markdown \
  --output search_results.md \
  --summary

# 4. Triagem de resultados e extração de dados
# - Triagem manual de títulos, resumos, textos completos
# - Extração de dados principais para o documento de revisão
# - Organização por temas

# 5. Escreva a revisão seguindo estrutura do template
# - Introdução com objetivos claros
# - Seção de metodologia detalhada
# - Resultados organizados tematicamente
# - Discussão crítica
# - Conclusões claras

# 6. Verifique todas as citações
python scripts/verify_citations.py analise_crispr_celula_falciforme.md

# Revise o relatório de citações
cat analise_crispr_celula_falciforme_citation_report.json

# Corrija citações que falharam e re-verifique
python scripts/verify_citations.py analise_crispr_celula_falciforme.md

# 7. Gere PDF profissional
python scripts/generate_pdf.py analise_crispr_celula_falciforme.md \
  --citation-style nature \
  --output analise_crispr_celula_falciforme.pdf

# 8. Revise saídas finais de markdown e PDF

Integração com Outras Competências

Esta competência trabalha de forma integrada com outras competências científicas:

Competências de Acesso a Bancos de Dados

• gget: PubMed, bioRxiv, COSMIC, AlphaFold, Ensembl, UniProt
• bioservices: ChEMBL, KEGG, Reactome, UniProt, PubChem
• datacommons-client: Dados demográficos, econômicos, estatísticas de saúde

Competências de Análise

• pydeseq2: RNA-seq expressão diferencial (para seções de métodos)
• scanpy: Análise single-cell (para seções de métodos)
• anndata: Dados single-cell (para seções de métodos)
• biopython: Análise de sequências (para seções de fundo)

Competências de Visualização

• matplotlib: Gere figuras e gráficos para revisão
• seaborn: Visualizações estatísticas

Competências de Escrita

• brand-guidelines: Aplique branding institucional ao PDF
• internal-comms: Adapte revisão para diferentes audiências

Recursos

Recursos Inclusos

Scripts:

• scripts/verify_citations.py: Verifique DOIs e gere citações formatadas
• scripts/generate_pdf.py: Converta markdown em PDF profissional
• scripts/search_databases.py: Processe, deduplicar e formate resultados de busca

Referências:

• references/citation_styles.md: Guia detalhado de formatação de citações (APA, Nature, Vancouver, Chicago, IEEE)
• references/database_strategies.md: Estratégias abrangentes de busca em banco de dados

Assets:

• assets/review_template.md: Template de análise de literatura completo com todas as seções

Recursos Externos

Diretrizes:

• PRISMA (Revisões Sistemáticas): http://www.prisma-statement.org/
• Manual Cochrane: https://training.cochrane.org/handbook
• AMSTAR 2 (Qualidade de Revisão): https://amstar.ca/

Ferramentas:

• Navegador MeSH: https://meshb.nlm.nih.gov/search
• PubMed Advanced Search: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/advanced/
• Guia Boolean Search: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/

Estilos de Citação:

• APA Style: https://apastyle.apa.org/
• Nature Portfolio: https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/reporting-standards
• NLM/Vancouver: https://www.nlm.nih.gov/bsd/uniform_requirements.html

Dependências

Pacotes Python Obrigatórios

pip install requests  # Para verificação de citações

Ferramentas de Sistema Obrigatórias

# Para geração de PDF
brew install pandoc  # macOS
apt-get install pandoc  # Linux

# Para LaTeX (geração PDF)
brew install --cask mactex  # macOS
apt-get install texlive-xetex  # Linux

Verifique dependências:

python scripts/generate_pdf.py --check-deps

Resumo

Esta competência de análise de literatura fornece:

1. Metodologia sistemática seguindo melhores práticas acadêmicas
2. Integração multi-banco de dados via competências científicas existentes
3. Verificação de citações garantindo acurácia e credibilidade
4. Saída profissional em formatos markdown e PDF
5. Orientação abrangente cobrindo todo processo de revisão
6. Garantia de qualidade com ferramentas de verificação e validação
7. Reprodutibilidade através de requisitos de documentação detalhada

Conduza análises de literatura rigorosas e minuciosas que atendam padrões acadêmicos e forneçam síntese abrangente do conhecimento atual em qualquer domínio.