# PubMed: Publikationen suchen und exportieren (`maxx_83/pubmed-publikationen-metadaten`) Actor

Suche in PubMed über die offiziellen E-utilities: Titel, Autoren, Zeitschrift, Datum, DOI, PMC-Links und optional Abstracts, gefiltert nach Zeitraum, Artikeltyp und Sprache.

- **URL**: https://apify.com/maxx_83/pubmed-publikationen-metadaten.md
- **Developed by:** [Max Otto](https://apify.com/maxx_83) (community)
- **Stats:** 2 total users, 1 monthly users, 100.0% runs succeeded, 0 bookmarks
- **User rating**: No ratings yet

## Pricing

$2.00 / 1,000 publikations

This Actor is paid per event. You are not charged for the Apify platform usage, but only a fixed price for specific events.

Learn more: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

## What's an Apify Actor?

An Actor is a serverless cloud program that runs on the Apify platform. It has two run modes.
In Batch mode, an Actor accepts a well-defined JSON input, performs an action which can take anything from a few seconds to a few hours,
and optionally produces a well-defined JSON output, datasets with results, or files in key-value store.
In Standby mode, an Actor provides a web server which can be used as a website, API, or an MCP server.

Apify vocabulary and the platform model are defined once, in the agent quickstart at https://apify.com/agents.md.

## How to integrate an Actor?

If asked about integration, you help developers integrate Actors into their projects.
You adapt to their stack and deliver integrations that are safe, well-documented, and production-ready.

Do not guess an integration path. Every one of them is in the agent quickstart at https://apify.com/agents.md: the Apify MCP server, Agent Skills with the Apify CLI, the JavaScript and Python clients, the REST API, and the account-free path for an agent with no human to sign in. It also carries the rule on stating cost before the first paid run.

For examples already wired to this Actor's own input schema, see the [API](#api) section below.

Each client library has reference documentation the quickstart does not restate: [JavaScript/TypeScript](https://docs.apify.com/api/client/js/docs.md) (`npm install apify-client`) and [Python](https://docs.apify.com/api/client/python/docs.md) (`pip install apify-client`).

# README

## PubMed: Publikationen suchen und exportieren

Dieser Actor durchsucht PubMed über die offiziellen E-utilities der National Library of Medicine (NLM) und liefert Publikations-Metadaten als saubere Tabelle (JSON, CSV, Excel): Titel, Autoren, Zeitschrift, Datum, DOI, PMC-Links und auf Wunsch Abstracts. Du filterst nach Zeitraum, Artikeltyp und Sprache und nutzt die gewohnte PubMed-Suchsyntax.

### Wofür

- Literaturrecherche und Reviews mit nachvollziehbarer Suchanfrage
- Beobachtung neuer Veröffentlichungen zu einem Thema
- Datenbasis für Auswertungen und Wissensdatenbanken

### Eingabe

| Feld | Bedeutung |
|---|---|
| `query` | Suchanfrage, z. B. `crispr AND cancer` oder `diabetes[Title] AND review[PTYP]` |
| `dateFrom`, `dateTo` | Zeitraum der Veröffentlichung |
| `publicationTypes` | z. B. `Review`, `Randomized Controlled Trial`, `Meta-Analysis` |
| `language` | Sprachkürzel, z. B. `eng`, `ger` |
| `sort` | `relevance` oder `pub_date` |
| `includeAuthors` | Autorennamen ausgeben (Standard: an) |
| `includeAbstract` | Abstracts ausgeben (Standard: aus) |
| `contactEmail` | Optional. NCBI bittet um eine Kontaktadresse |
| `ncbiApiKey` | Optional. Eigener Schlüssel für mehr Anfragen pro Sekunde |
| `maxItems` | Begrenzt Ergebnisse und Kosten |

### Ausgabe (Auszug)

```json
{
  "pmid": "42859304",
  "title": "Recent trends and innovative strategies in the curative approach for β-thalassemia …",
  "journalAbbrev": "Mol Biol Rep",
  "publicationDate": "2026 Oct 10",
  "doi": "10.1007/s11033-026-12908-2",
  "publicationTypes": ["Journal Article", "Review"],
  "pubmedUrl": "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42859304/"
}
```

### Hinweise

- **Datenquelle:** PubMed, National Library of Medicine. NLM beansprucht kein Copyright auf die Abstracts in PubMed, **Verlage oder Autoren können es aber tun.** Wer Inhalte weiterverbreitet oder kommerziell nutzt, soll sich laut NCBI an die Bedingungen der Rechteinhaber halten. Nutze Abstracts deshalb nur, wenn du das darfst. Der Standard ist: keine Abstracts.
- **NCBI-Hinweis:** Der Haftungs- und Copyright-Hinweis von NCBI (ncbi.nlm.nih.gov/home/about/policies/) gilt auch für die Nutzung dieser Daten. Bitte nenne NLM als Quelle.
- **Unabhängig:** Dieser Actor ist ein unabhängiges Angebot und steht in keiner Verbindung zu NLM, NIH oder NCBI. Er ist keine medizinische Beratung.
- **Abrufgrenzen:** NCBI erlaubt 3 Anfragen pro Sekunde, mit eigenem API-Schlüssel mehr. Der Actor hält diese Grenze ein.
- **Autorennamen:** Es sind die in der Quellenangabe veröffentlichten Namen. Schalte `includeAuthors` aus, wenn du sie nicht brauchst.
- **Volltexte** werden nicht geliefert, nur Links (PubMed, DOI, PMC).

# Actor input Schema

## `query` (type: `string`):

Suchbegriffe wie in PubMed, auch mit Feldern und Operatoren, zum Beispiel: crispr AND cancer, oder: diabetes\[Title] AND review\[PTYP].

## `dateFrom` (type: `string`):

Nur Publikationen ab diesem Datum.

## `dateTo` (type: `string`):

Nur Publikationen bis zu diesem Datum.

## `publicationTypes` (type: `array`):

Zum Beispiel Review, Clinical Trial, Randomized Controlled Trial, Meta-Analysis. Leer = alle.

## `language` (type: `string`):

Sprachkürzel nach PubMed, zum Beispiel eng, ger, fre. Leer = alle.

## `sort` (type: `string`):

'relevance' = nach Relevanz, 'pub_date' = neueste zuerst.

## `includeAuthors` (type: `boolean`):

Namen der Autorinnen und Autoren aus den veröffentlichten Quellenangaben. Ausschalten, wenn du keine Personennamen brauchst.

## `includeAbstract` (type: `boolean`):

Abstracts können Rechte der Verlage oder Autoren berühren. Beachte dazu den Hinweis in der Beschreibung.

## `contactEmail` (type: `string`):

NCBI bittet um eine Kontaktadresse, damit bei Problemen jemand erreichbar ist. Sie wird nur im Abruf an NCBI gesendet.

## `ncbiApiKey` (type: `string`):

Mit eigenem Schlüssel erlaubt NCBI mehr Anfragen pro Sekunde. Der Schlüssel wird nur an NCBI gesendet.

## `maxItems` (type: `integer`):

Begrenzt die Anzahl der gelieferten Publikationen (und der Kosten).

## Actor input object example

```json
{
  "query": "crispr AND cancer",
  "publicationTypes": [],
  "language": "",
  "sort": "relevance",
  "includeAuthors": true,
  "includeAbstract": false,
  "maxItems": 100
}
```

# Actor output Schema

## `overview` (type: `string`):

Die gelieferten Datensätze in der Übersichtsansicht.

## `items` (type: `string`):

Die gelieferten Datensätze mit allen Feldern.

## `summary` (type: `string`):

Stand der Daten, Quelle und Anzahl der Ergebnisse.

# API

You can run this Actor programmatically using our API. Below are code examples in JavaScript, Python, and CLI, as well as the OpenAPI specification and MCP server setup.

## JavaScript example

```javascript
import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {
    "query": "crispr AND cancer"
};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("maxx_83/pubmed-publikationen-metadaten").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

```

## Python example

```python
from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = { "query": "crispr AND cancer" }

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("maxx_83/pubmed-publikationen-metadaten").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

```

## CLI example

```bash
echo '{
  "query": "crispr AND cancer"
}' |
apify call maxx_83/pubmed-publikationen-metadaten --silent --output-dataset

```

## MCP server setup

```json
{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,maxx_83/pubmed-publikationen-metadaten"
        }
    }
}
```

The hosted server signs you in with OAuth on first connect, so no API token belongs in this config. Clients without OAuth support can send an `Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN>` header instead, using a token from API & Integrations in Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

## OpenAPI specification

Download the OpenAPI definition: https://api.apify.com/v2/actors/Hdmsm2whteSGMf4Ti/builds/dme9PFgey9bgQ0zTG/openapi.json