AIを使用して既存の試験を調査し、研究デザインを分析し、適切な引用付きでプロトコルセクションを作成します。包括的な文献サポートで、より強力な試験プロトコルをより速く構築します。
1000人以上の研究者と大学から評価されています
プロトコルデザインをサポートするための関連試験の検索とレビューには2〜3ヶ月の検索時間がかかります。
数十の試験から研究デザイン、エンドポイント、方法を手動で抽出するのは時間がかかります。
背景セクション、研究根拠、方法論の説明の作成には、広範な文献レビューと引用が必要です。
手動検索では、より良いデザイン決定や安全性の考慮に役立つ関連試験を見逃す可能性があります。
包括的な証拠レビューがなければ、エンドポイントや基準などの設計決定を正当化することは困難です。
FDA、EMA、またはその他の規制当局による治療領域の要件について質問できます。公式ガイダンス文書からの引用を含む包括的な回答を得られます。
例:糖尿病薬開発における心血管安全性試験に関するFDAの要件は何ですか?
文献レビューを使用して、複数の試験から研究デザインを抽出し比較できます。他の研究がどのようにエンドポイント、適格基準、統計手法を選択したかを確認できます。
AI検索を使って、あなたの領域における現在の研究状況を確認できます。既存のエビデンスをレビューして、新しい試験のためのギャップや機会を特定したり、未研究領域を強調する包括的なレポートを得るためにディープリサーチを使用したりできます。
AIライターを使用して、自動引用付きの背景、根拠、方法論セクションを生成できます。関連する研究を参照するドラフトコンテンツを取得できます。
Know what researchers, students, doctors, and professionals are saying about Paperguide.
臨床研究者新しい試験の設計と研究プロトコルの作成
プロトコル作成者規制当局の承認のための試験文書の作成
薬事専門家医薬品申請と補助文書の準備
CROチーム製薬クライアント向けのプロトコル開発
メディカルライター規制文書や臨床試験報告書の作成
生物統計学者試験デザインと統計手法の選択
治療領域に関する包括的なレポートを、既存の試験と不足している部分の詳細な分析とともに提供します。
エンドポイントと安全性データを含む整理された表で、研究間の試験デザインを比較します。
試験デザインに関する具体的な質問をすると、最適なアプローチについて引用付きの即時回答が得られます。
背景や方法論などのプロトコルセクションを、関連研究への自動参照付きで生成します。
公開された試験プロトコルに直接質問して、特定のデザインや方法論の選択について理解できます。
エンドポイント、対象集団、方法などのプロトコル要素の抽出フォームを作成し、一貫した比較が可能になります。