Meta分析完整报告撰写
根据统计结果生成符合PRISMA的报告
描述
根据你的Meta分析统计结果（合并效应量、I²、Q、τ²、发表偏倚指标），生成符合PRISMA 2020和《Cochrane手册》的完整方法、结果与局限性文本。它不会误读I²值（包括将其表述为“方差百分比”的情况），也会避免夸大的因果表述，使用“研究结果与……一致”等谨慎措辞，而不是“证据证明……”。最后，它还会提供至少3个审稿人可能提出的问题，并附上相应的答辩句式。适合希望在投稿前加强方法部分的Meta分析论文作者。它不会做什么：不会根据原始数据进行统计计算（你必须已有R、RevMan或CMA的输出）；它只会将你的结果转换并解读为学术文本。
相关技能
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CONSORT 2010 报告写作器
根据您的随机对照试验（RCT）数据——包括随机化方法、盲法状态、效能分析、CONSORT 流程图人数（筛选/随机分组/分配/分析）以及 ITT/PP 分析方法——生成完整的摘要 + 方法 + 结果草稿，符合 CONSORT 2010 的全部 25 项要求。它不会混淆 ITT 与 PP，还会检查流程图人数的一致性（随机分组人数 ≥ 分配人数 ≥ 完成随访人数 ≥ 分析人数）。此外，它会预先识别期刊审稿人经常提出的至少 4 个质疑（例如：“为什么没有报告 ITT 分析？”“是否检验了盲法成功？”“是否更换过结局指标？”），并为每个质疑提供一句答辩表述。适用于开展 RCT 的医学、护理和药学临床研究人员，帮助其在投稿前提高方法学严谨性。它不能做什么：不执行统计分析，也不生成数据——只会将您已有的结果转换为符合 CONSORT 标准的报告。
统计报告＋审稿人质疑
根据你的描述性统计和推断性统计结果（包括假设检验）生成完整的“结果”部分。如果检测到正态性或方差齐性违反，会推荐非参数替代检验，而不是将问题隐藏起来。它还会提前识别期刊审稿人常提出的至少 4 项质疑（例如“未报告假设检验”“未说明效应量”“未进行多重比较校正”），并为每项质疑提供一句回应。适用人群：使用定量方法、希望在投稿前提高统计报告严谨性的研究人员。
PRISMA 2020流程图写作助手
为开展系统综述的研究者生成符合PRISMA 2020规范的流程图文本和方案段落。输入数据库筛选数量（识别 → 筛选 → 资格评估 → 纳入）后，它会检查数字是否一致，并生成能够应对审稿人“为什么流程图中丢失了这么多记录？”这一问题的文本。它还会将纳入和排除标准转换为PICO/PECO格式的表格。适用于：研究生、学术研究人员，以及期刊编辑对系统综述/Meta分析论文进行预审的场景。如果检测到数字不一致（例如纳入数量 > 资格评估数量），它会明确指出，而不会默默更正。
Meta分析完整报告撰写
根据统计结果生成符合PRISMA的报告
描述
根据你的Meta分析统计结果（合并效应量、I²、Q、τ²、发表偏倚指标），生成符合PRISMA 2020和《Cochrane手册》的完整方法、结果与局限性文本。它不会误读I²值（包括将其表述为“方差百分比”的情况），也会避免夸大的因果表述，使用“研究结果与……一致”等谨慎措辞，而不是“证据证明……”。最后，它还会提供至少3个审稿人可能提出的问题，并附上相应的答辩句式。适合希望在投稿前加强方法部分的Meta分析论文作者。它不会做什么：不会根据原始数据进行统计计算（你必须已有R、RevMan或CMA的输出）；它只会将你的结果转换并解读为学术文本。
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根据您的随机对照试验（RCT）数据——包括随机化方法、盲法状态、效能分析、CONSORT 流程图人数（筛选/随机分组/分配/分析）以及 ITT/PP 分析方法——生成完整的摘要 + 方法 + 结果草稿，符合 CONSORT 2010 的全部 25 项要求。它不会混淆 ITT 与 PP，还会检查流程图人数的一致性（随机分组人数 ≥ 分配人数 ≥ 完成随访人数 ≥ 分析人数）。此外，它会预先识别期刊审稿人经常提出的至少 4 个质疑（例如：“为什么没有报告 ITT 分析？”“是否检验了盲法成功？”“是否更换过结局指标？”），并为每个质疑提供一句答辩表述。适用于开展 RCT 的医学、护理和药学临床研究人员，帮助其在投稿前提高方法学严谨性。它不能做什么：不执行统计分析，也不生成数据——只会将您已有的结果转换为符合 CONSORT 标准的报告。
统计报告＋审稿人质疑
根据你的描述性统计和推断性统计结果（包括假设检验）生成完整的“结果”部分。如果检测到正态性或方差齐性违反，会推荐非参数替代检验，而不是将问题隐藏起来。它还会提前识别期刊审稿人常提出的至少 4 项质疑（例如“未报告假设检验”“未说明效应量”“未进行多重比较校正”），并为每项质疑提供一句回应。适用人群：使用定量方法、希望在投稿前提高统计报告严谨性的研究人员。
PRISMA 2020流程图写作助手
为开展系统综述的研究者生成符合PRISMA 2020规范的流程图文本和方案段落。输入数据库筛选数量（识别 → 筛选 → 资格评估 → 纳入）后，它会检查数字是否一致，并生成能够应对审稿人“为什么流程图中丢失了这么多记录？”这一问题的文本。它还会将纳入和排除标准转换为PICO/PECO格式的表格。适用于：研究生、学术研究人员，以及期刊编辑对系统综述/Meta分析论文进行预审的场景。如果检测到数字不一致（例如纳入数量 > 资格评估数量），它会明确指出，而不会默默更正。
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