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연구 설계

/design-study
데이터 · 연구 설계

기능 설명

분석 단위, 코호트 논리, 데이터 누출 위험, 검증 전략을 식별합니다.

주요 기능

  • ✓데이터 누출 위험 감지
  • ✓비교군 설계 검토
  • ✓보고 가이드라인 매칭

이 스킬 설치

git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r medsci-skills/skills/design-study ~/.claude/skills/
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표본 크기 계산/calc-sample-size

결정 트리 기반 검정 선택으로 17개 설계를 지원하는 대화형 표본 크기 계산기. Cox regression EPV 포함.

데이터 정제/clean-data

연구 데이터셋 표준화, 유효성 검증, 변환. 결측치, 이상치 감지, 변수 리코딩을 처리합니다.

비식별화/deidentify

LLM 분석 전 임상 연구 데이터를 비식별화합니다. 11개국 로케일 팩을 지원하는 독립 Python CLI. LLM 미사용.

변수 정의/define-variables

관찰연구의 문헌 기반 변수 운영화. 데이터 사전 + 연구 질문 → 노출 / 결과 / 보정변수 정의, 컷오프, DB 변수 매핑이 인용으로 뒷받침된 표. Tier 0 dictionary-first 룰로 reviewer reject을 부르는 ad-hoc phenotype 정의를 차단. /search-lit과 /write-protocol Methods를 잇는 다리.