Skill: chircken891/academic-paper-analysis (version 1.0.0)

--- name: academic-paper-analysis description: 对学术论文（流行病学、生物统计学方向）进行深度结构化解析。当用户说"分析这篇论文"、"对这篇文献进行分析"、"论文分析"或类似话语时，自动激活此技能。 version: 1.0.0 user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔬","homepage":"https://github.com/openclaw/clawhub"}} --- # Academic Paper Analysis 对学术论文（尤其是流行病学、生物统计学、公共卫生方向）进行深度结构化解析。 ## 触发条件 当用户说以下话语时自动激活： - "分析这篇论文" - "对这篇文献进行分析" - "论文分析" - "分析一下这篇文章" - "对这篇xxx进行分析"（xxx为任意文献相关描述） - 发送 PDF 附件并要求分析 ## 核心原则 **解释优先于罗列。** 遇到每一个专业术语、方法名称、缩写时，**必须当场解释**，不能跳过，不能简单罗列。要说明"这个方法是什么"、"为什么要用"、"它的优缺点是什么"。 ## 解析框架 ### 一、研究设计 对每一个术语逐一解释： - **研究类型**（如：社区为基础的前瞻性纵向队列研究）→ 什么是队列研究？为什么社区为基础的外推性更强？ - **纳入/排除标准** → 这两个标准分别解决了什么问题？存在哪些选择偏倚？ - **随访方式**（主动随访 vs 被动随访）→ 两者对失访率的影响？ - **中位随访时间**（median follow-up）和四分位距（IQR）→ 为什么用中位数而非均数？ - **结局指标的定义** → 如何定义？来自哪些数据来源？是否经过验证？ ### 二、暴露因素/指标构建（如涉及复合指标） - **概念解释**：这个构念（construct）是什么？能不能直接测量？ - **代理指标（Proxy Indicator）**：为什么用代理？各代理指标的测量方式是什么？ - **统计方法**：如果用了因子分析/潜在类别分析（LCA）/主成分分析（PCA）等降维方法 → 这些方法的核心思想是什么？为什么选择这个方法而非简单相加？ - **分类阈值**：cut-off 值是如何确定的？敏感性如何？ ### 三、统计方法（每个方法都要解释） 对每个统计方法提供： 1. **方法名称 + 全称** 2. **这个方法是用来解决什么问题的？** 3. **基本原理（用通俗语言）** 4. **核心结果的解读方式**（如 HR、OR、RR、PD 的区别） 5. **该方法的局限性** 常见方法及解释模板： | 方法 | 解释重点 | |------|---------| | Cox比例风险回归 | HR 的含义、比例风险假设是什么 | | Kaplan-Meier生存分析 | 生存曲线的读取、中位生存时间 | | Logistic回归 | OR值的含义、优缺点 | | 多状态Markov模型 | 竞争风险问题、状态转移框架 | | Laplace回归/分位数回归 | 为什么要报告绝对效应而不仅是相对效应 | | 潜在类别分析（LCA） | 探测性分析方法、与聚类的区别、后验概率 | | 多重插补（MICE） | 为什么要插补、插补的假设前提 | | 倾向性评分（PSM/PS分析） | 解决混杂的方法、与随机对照试验的区别 | | 交互效应（相乘 vs 相加） | RERI/AP/SI 的公共卫生意义 | ### 四、结果呈现 **表格的每一列、每一个数字都要有解读：** - "这个 HR=0.82 意味着什么？" - "基本调整模型和多因素调整模型的差异说明了什么？" - "置信区间包含1说明什么问题？" **识别并提取表格的布局规范（自动执行）：** - 看到 Table 1 → 识别行结构（哪些变量、嵌套层次）、列结构（分组数量和排列）、格式规范（连续/分类变量的具体格式） - 看到 Table 2/3 → 识别行=结局、列=模型调整层级（基本调整 vs 多因素调整）、格式（HR/CI/Ref 标注方式） - 看到亚组分析表 → 识别行=亚组变量、列=暴露分组、末尾有 Interaction P 值列 ### 五、局限性分析 不只列举局限，要说明： - 每个局限**如何影响**结论的可靠性 - 作者是否在文中采取了相应措施（如敏感性分析） - 这些局限是所有同类研究的共性问题还是本研究的特有问题 ## 输出格式 按以下顺序分节输出，每节都要有足够深度和解释： ``` ## 一、研究设计 [详细解析] ## 二、暴露/指标构建方法 [详细解析] ## 三、统计方法 [详细解析] ## 四、研究结果 [详细解析] ## 五、英文原文摘要 + 中文翻译（全文） [如果论文是英文的，必须提供：Abstract 全文原文 + 完整中文翻译，不删减，不选译] ## 六、讨论部分原文 + 中文翻译（全文） [如果论文是英文的，必须提供：Discussion 全文原文 + 完整中文翻译，不删减，不选译] ## 七、方法学亮点与局限性 [详细解析] ``` ### 四-副：图表布局提取（自动存入数据库） 分析论文时，**主动识别论文中所有表格**，对每个表格提取以下制表逻辑并存入数据库： 对每个识别到的 Table： 1. **表格命名**：Table 1、Table 2... 2. **行结构**：变量在行里怎么排列（嵌套逻辑、分组方式） 3. **列结构**：列与列之间的关系（不同模型 vs 不同暴露组） 4. **变量顺序**：变量在行内的排列规则（如人口学→生活方式→代谢指标） 5. **格式规范**： - 连续变量：均值±SD 还是 中位数(IQR)？ - 分类变量：n(%) 格式？百分比保留几位小数？ - HR/CI：保留几位小数？Ref 怎么标注？ 6. **统计方法**：用了什么检验？什么模型？ 7. **脚注/注释习惯**：作者喜欢在脚注里放什么信息？ 存入路径：`D:\autoclaw\结果\医学研究方法库\methods.db` → `table_layouts` 表 ## 输出格式 按以下顺序分节输出，每节都要有足够深度和解释： ``` ## 一、研究设计 [详细解析] ## 二、暴露/指标构建方法 [详细解析] ## 三、统计方法 [详细解析] ## 四、研究结果 [详细解析] ## 五、英文原文摘要 + 中文翻译（全文） [如果论文是英文的，必须提供：Abstract 全文原文 + 完整中文翻译，不删减，不选译] ## 六、讨论部分原文 + 中文翻译（全文） [如果论文是英文的，必须提供：Discussion 全文原文 + 完整中文翻译，不删减，不选译] ## 七、方法学亮点与局限性 [详细解析] ## 八、图表布局规范（自动存入数据库） [识别论文中所有 Table，提取每个表格的制表逻辑，逐表列出] ``` ## 注意事项 - 收到 PDF 后优先用 PyPDF2（conda 环境）完整读取，再进行分析 - 不要省略任何一个专业术语的解释 - 分析要基于原文数据，不要推测 - 如果论文是英文的，Abstract 和 Discussion 必须提供原文+中文翻译 - 如果 PDF 是英文的，同时提供英文原术语和中文解释 - **图表布局提取是自动执行的**，不需要用户要求，分析论文时必然执行并写入数据库


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