临床队列研究方案设计师

解决什么问题

临床队列设计常见难点不是“没有想法”，而是把 研究问题、来源人群、time-zero、基线变量 和 随访终点 混在一起。这个技能面向回顾性或前瞻性临床队列研究方案，不是给患者诊疗建议，也不生成随机试验方案、病例对照设计或完成稿论文。

如何工作

技能会把输入的临床问题拆成可审查的协议框架：

• 判断是否适合队列设计，并说明解释层次：描述性、关联性、预测性或准因果。
• 选择 retrospective 或 prospective 队列类型，结合 EHR、registry、claims、临床招募等数据现实。
• 定义 来源人群、纳入/排除标准、index date、基线窗口和入组逻辑。
• 明确随访起点、观察窗口、删失规则、竞争事件和终点判定机制。
• 区分基线变量、暴露、预测因子、效应修饰因素和随访中变量，避免把 post-baseline 变量误作基线混杂。
• 给出与终点类型匹配的主分析线，如 time-to-event、binary、longitudinal 或 competing-risk。

适用边界

该技能会主动澄清关键缺口，而不是直接堆变量。若缺少疾病/人群、暴露或预测因子、终点族、随访时限等关键信息，它可能提出 2–6 个高价值问题；若用户要求一次性输出，也会标注假设依赖项。不适用于个性化诊疗、纯文献综述、诊断准确性研究或机制湿实验方案。