Chapter 1
问题结构化
把模糊的临床想法变成可研究的问题
- 临床线索提炼
- PICO 架构化
- 可行性初判
输出研究问题（PICO）
不会设计研究，也可以从一个临床想法开始
Clin2Sci 把临床问题、文献证据、研究方案、数据分析和论文草稿连接起来，形成一个可追踪的研究项目，重点把 Ch.4 结果包做成可复核、可导出、可继续写作的成果中心。
数据最小化 · 结果需复核 · 不替代伦理审批 · 不承诺期刊录用
Clin2Sci Results Package
匿名界面示例PCI 术后 30 天 MACE 风险因素分析
示例结果，不代表固定交付
1. 问题结构化
2. 文献与假设
3. 研究方案
4. 数据分析
5. 论文草稿
Table 2. 多因素 Logistic 回归分析
| 变量 | OR (95% CI) | P 值 |
|---|---|---|
| 年龄（每增加 10 岁） | 1.23 (1.12-1.35) | <0.001 |
| 女性（vs. 男性） | 1.58 (1.10-2.27) | 0.012 |
| 糖尿病（vs. 否） | 1.68 (1.28-2.21) | <0.001 |
| 肾功能不全（vs. 否） | 1.42 (1.07-1.88) | 0.015 |
CI：置信区间；OR：比值比。展示数据为匿名示例。
限制性立方样条分析（年龄）
曲线以 60 岁为参考；95% CI 在样本稀疏两端自然变宽，约 68 岁后风险上升更明确。
统计诊断已记录PNG / PDF / CSV
进入结果包预览从临床想法到论文草稿，五个阶段连续推进
系统会在每一步给出引导和工具，不要求一开始就熟练掌握科研方法；核心产物会一路沉淀到 Ch.4 结果包和 Ch.5 草稿。
Chapter 2
文献与假设
基于高质量证据找到研究空白与假设
- 系统检索与筛选
- 证据地图
- 假设与理论框架
输出假设与研究路径
Chapter 3
研究方案
方案设计与数据就绪为分析做好准备
- 研究设计与方案
- 样本量与统计计划
- 数据字典与质控
输出方案与数据模板
Chapter 4
数据分析
把多方法、诊断和结果解释组织成可复核分析
- 多模型与敏感性分析
- 交互与亚组分析
- 可视化与结果表格
输出结果包（Ch.4）
Chapter 5
论文草稿
生成论文草稿支撑投稿准备
- IMRAD 草稿生成
- 表格与图形管理
- 目标期刊适配
输出论文初稿
一个研究项目的可复核结果包预览
Clin2Sci Results Package下方为匿名界面示例，不代表每个项目的固定交付。实际结果包从研究问题、方案和数据一路承接，图表、表格、诊断与导出状态放在同一处，便于研究者复核并继续写作。
最后更新2026-06-25结果状态Ch.4 已完成
Table 2. 多因素 Logistic 回归分析
| 变量 | OR (95% CI) | P 值 |
|---|---|---|
| 年龄（每增加 10 岁） | 1.23 (1.12-1.35) | <0.001 |
| 女性（vs. 男性） | 1.58 (1.10-2.27) | 0.012 |
| 糖尿病（vs. 否） | 1.68 (1.28-2.21) | <0.001 |
| 肾功能不全（vs. 否） | 1.42 (1.07-1.88) | 0.015 |
| 吸烟（vs. 否） | 1.27 (1.03-1.56) | 0.027 |
| 术前 HbA1c（每增加 1%） | 1.19 (1.07-1.33) | 0.002 |
CI：置信区间；OR：比值比。展示数据为匿名示例。
Figure 1. 风险因素森林图（OR, 95% CI）
Figure 2. 限制性立方样条（年龄）
参考年龄 60 岁；两端不确定性更高。
Figure 3. Kaplan-Meier 生存曲线
Figure 4. ROC 曲线与 AUC
Figure 5. 校准曲线
DCA 曲线
Figure 7. 机器学习预测模型：特征重要性（Top 10）
敏感性分析摘要
| 分析方法 | OR (95% CI) | P 值 |
|---|---|---|
| 基线分析 | 1.68 (1.28-2.21) | <0.001 |
| IPTW 后 | 1.61 (1.22-2.13) | 0.001 |
| 排除低值 | 1.63 (1.24-2.15) | 0.001 |
| 多重插补 | 1.66 (1.26-2.19) | <0.001 |
交互作用分析摘要
| 交互项 | P 交互 |
|---|---|
| 年龄 x 糖尿病 | 0.018 |
| 年龄 x 性别 | 0.041 |
| 年龄 x 肾功能不全 | 0.009 |
模型诊断摘要
多重共线性通过
残差趋势通过
拟合优度通过
判别能力通过
校准情况通过
结果包之外，项目还需要这些配件
文献、方案和论文草稿不是另起炉灶，而是围绕同一个研究项目延续。
数据最小化
禁止输入或上传可直接识别个人的数据；当前规则只能提示部分明显标识，不能证明已完成去标识化，研究者仍需确认合法使用基础和机构要求。
结果需复核
来源与关键决策可追踪，但统计解释和适用性仍需研究者审阅。
不替代伦理审批
研究者和所在机构负责伦理、授权与数据使用决定。
不承诺期刊录用
投稿材料需按目标期刊复核，录用由期刊编辑与同行评审决定。
使用 AI 辅助形成的分析说明和写作草稿，需由研究者核对准确性、引用与原创性，并按目标期刊要求披露 AI 的使用方式。