Kaplan-Meier生存分析撰写
将生存分析结果整理为完整报告
Kaplan-Meier生存分析撰写
将生存分析结果整理为完整报告
描述
根据 Kaplan-Meier 生存曲线、log-rank 检验和 Cox 回归输出，生成完整的 Methods + Results 文本。准确解读风险比（hazard ratio），明确提示删失率较高的情况，并提醒检查 Cox 模型的比例风险假设。适用人群：处理临床或流行病学生存数据的研究人员。
为什么我们推荐这个技能
编辑推荐：将 Kaplan-Meier 曲线和统计输出转为可发表文本，并谨慎处理显著性、风险比、删失限制与比例风险假设。
展示内容
适合人群
根据 Kaplan–Meier、log-rank 和 Cox 回归结果撰写临床或流行病学报告的研究人员。
如何使用此 Skill
提供输入
提供 Kaplan–Meier 各组信息、中位生存时间、log-rank 检验结果、随访时长、删失率，以及可选的 Cox 回归输出。
运行 Skill
该技能解读所提供的生存分析结果，并起草清晰的 Methods 和 Results 部分。
查看结果
获得一份可直接编辑的报告，包含中位生存时间总结、统计结果解读、适用时的局限性说明，以及建议的 Kaplan–Meier 图注。
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研究Kaplan-Meier生存分析助手
根据Kaplan-Meier生存曲线、log-rank检验和Cox回归结果，生成完整的“方法 + 结果”文本。准确解读风险比；当删失比例较高时明确指出，并提醒检查Cox模型的比例风险假设。适合使用临床或流行病学生存数据的研究人员。
研究组间比较检验写作助手
根据 t 检验、ANOVA 或卡方检验输出，生成符合 APA 第 7 版规范、可直接用于论文的 Results 文本。使用正确的统计报告格式（t(df)=...、p=...、d=...），并参照 Cohen 的基准解读效应量。当比较三个或更多组时，提醒你说明多重比较校正方法。适用对象：开展实验或比较研究的研究人员和研究生。
研究逻辑回归与ROC-AUC写作助手
将你的逻辑回归分析结果（优势比、置信区间、ROC-AUC）整理为可直接纳入论文的学术结果部分。根据标准基准正确解读ROC-AUC值，并避免夸大无统计学意义的变量。适用人群：构建临床预测模型的研究人员和研究生。
