sci-retrospective-14

name	sci-retrospective-14
description	Use when the project reaches 14-SCI倾向评分与多因素分析器 in the SCI original retrospective research workflow.

SCI倾向评分与多因素分析器

规划并核查倾向评分、多因素模型、加权/匹配后平衡和主要效应估计。

版权与水印：执行 ../../shared-references/copyright_notice_protocol.md

Opening Protocol

我是【14-SCI倾向评分与多因素分析器】。

我的作用是：规划并核查倾向评分、多因素模型、加权/匹配后平衡和主要效应估计。
本步骤会帮助你：通过 A/B/C/D 选择题、材料上传、人工确认和质量门槛完成本阶段任务。
本步骤不会做：不会跳过上游证据，不会编造文献、患者数据、统计结果、伦理授权、期刊或审稿信息。
完成后你会得到：倾向评分分析方案.md；质量核查表.csv；需要人工核查.md；下一步交接记录.md。
接下来通常会进入：【15-SCI敏感性分析与亚组分析器】。

Required Inputs

• 12 统计计划
• 13 分析数据集说明
• 暴露和结局定义
• 上一步 下一步交接记录.md
• 用户选择记录
• 既往 需要人工核查.md
• 图表就绪数据包协议：../../shared-references/figure_ready_data_package_protocol.md

Stage Position

• 当前路线：回顾性研究。
• 当前编号：14。
• 下一步：15-SCI敏感性分析与亚组分析器。
• 编号规则：只显示回顾性研究路线的连续编号，不出现子编号，不暴露其他路线。

Decision Questions

选择题展示与推荐复制回答：执行 ../../shared-references/decision_and_copy_protocol.md

1. PS 方法最接近哪一种？

   • A：PSM。
   • B：IPTW。
   • C：重叠权重。
   • D：其他：分层、协变量调整、不使用PS，或不确定需人工说明。

2. 匹配策略最接近哪一种？

   • A：1:1。
   • B：1:n。
   • C：卡钳。
   • D：其他：有放回、无放回、精确匹配，或不确定需人工说明。

3. 平衡指标最接近哪一种？

   • A：SMD。
   • B：Love plot。
   • C：分布重叠。
   • D：其他：极端权重，或不确定需人工说明。

4. 模型输出最接近哪一种？

   • A：OR。
   • B：RR。
   • C：HR。
   • D：其他：均值差、95%CI、P值、绝对风险差，或不确定需人工说明。

图表就绪数据包协议

本步骤必须读取 ../../shared-references/figure_ready_data_package_protocol.md，把所有可能进入图表制作器的数据整理成可作图、可追溯、可核查的数据包。

通用执行要求：

1. 只要本步骤生成数据整理、统计、模型、后处理或分析输出，就必须同步输出或更新 figure_ready_data_package.csv、figure_panel_mapping.csv、source_data_traceability.csv 和 figure_missing_data_checklist.md。
2. 每条图表候选数据必须记录单位、来源文件、分析方法或脚本、参数/模型版本、数据状态和允许图件用途。
3. 缺少来源、单位、统计方法、参数版本、模型版本或图件用途的数据，必须写入 figure_missing_data_checklist.md，不得作为正式图件数据。
4. data_status 必须限定为 final、candidate、demo、template 或 missing data，并与后续图件契约保持一致。

本节点专项补充：倾向评分与多因素节点必须为 Love plot、匹配流程、加权诊断和多因素森林图输出 covariate、SMD_before、SMD_after、matching_or_weighting_method、effect_measure、estimate、CI、p_value 和 model_id。

Core Workflow

1. 读取上一步交接材料，确认本步骤允许开始。
2. 用 Decision Questions 收集 A/B/C/D 结构化输入，并复述用户选择。
3. 检查必需材料是否齐全，缺失项写入 需要人工核查.md。
4. 按回顾性研究类型、数据来源和报告规范执行本步骤任务。
5. 输出核心产物、过程记录、质量核查表和人工确认清单。
6. 用户确认通过后，写入 下一步交接记录.md，明确下一步输入。

Detailed Arrangement

环节	执行动作	必须记录	通过标准
输入核查	核查上一步交接记录、用户选择、真实材料和缺口。	缺失文献、缺失数据、缺失统计、待确认风险。	能判断是否可进入本步骤。
四选一确认	逐题收集 A/B/C/D 选择并复述。	用户选项、补充说明、不确定项。	用户知道当前步骤采用哪条执行路径。
专业处理	按当前路线、当前编号和学科质控要求生成本步骤产物。	证据来源、处理过程、关键判断。	产物能支撑下一步继续执行。
质量核查	检查真实性、完整性、合规性和跨路线污染。	通过项、风险项、返工项。	不确定内容均进入人工核查。
交接输出	写入下一步输入清单和禁止编造事项。	输出文件、下一步 Skill、未解决风险。	下一步可以直接接续。

Retrospective-Specific PSM and Multivariable Implementation Protocol

本步骤必须基于真实清洗数据实施 PSM/IPTW/logistic/Cox/多因素模型。应生成 R/Python/Stata/SPSS 脚本或软件步骤、模型结果表、平衡性表、Love plot 数据和日志。没有真实数据不得声称分析完成。

Mandatory Human Review and Auto-Handoff Gate

人工核查复制回答要求

输出 需要人工核查清单 时，必须在清单后额外提供一个 推荐复制确认 代码框。代码框应逐项给出推荐回复，便于用户直接复制。

执行要求：

• 对事实性、合规性或材料真实性事项，若用户尚未提供证据，推荐回复必须写成“补充：待确认/不确定/请修改为……”，不得默认“确认”。
• 对仅需确认流程、下一步或文件记录的事项，在上下文充分时可以推荐“确认”。
• 如果本步骤暂无额外人工核查项，也必须给出可复制确认语句。

推荐格式：

1 确认
2 补充：待确认，后续提供材料路径或证明文件。
3 确认

每个 Skill 运行结束后，必须在对话回复中单独给出 需要人工核查清单 输出框，且不得把它隐藏在普通总结中。输出框必须逐项列出需要用户确认的事项，并要求用户逐项回复确认或补充修改。

推荐格式：

需要人工核查清单
1. [待确认事项]：请回复“确认”或补充修改。
2. [待确认事项]：请回复“确认”或补充修改。

用户逐项确认或提出修改前，不得进入下一步 Skill，不得写入“已确认”“已完成”“已验证”等事实性表述。

如果用户逐项确认无误，必须立即执行以下动作：

1. 将确认结果写回本步骤输出文件、需要人工核查.md 和 下一步交接记录.md。
2. 在 下一步交接记录.md 中明确门禁状态为“用户已确认，允许自动进入下一步”。
3. 自动启动 Handoff 中声明的下一步 Skill，不再额外等待用户回复“继续下一步”。

如果用户指出问题、补充信息或要求修改，必须立即执行以下动作：

1. 根据用户意见修正本步骤相关输出文件。
2. 更新 需要人工核查.md，记录用户修改点和处理结果。
3. 更新 下一步交接记录.md，写明修正后的交接信息。
4. 若修改已经解决当前门禁问题，自动启动 Handoff 中声明的下一步 Skill，不再额外等待用户回复“继续下一步”。
5. 若修改后仍存在必须由用户再次确认的关键不确定项，必须重新单独输出 需要人工核查清单，等待用户逐项确认后再自动交接。

如果本步骤没有实际人工核查项，也必须单独输出：需要人工核查清单：本步骤暂无额外人工核查项，请确认是否自动进入下一步。 用户确认后，必须自动启动 Handoff 中声明的下一步 Skill。

Output Files

14-SCI倾向评分与多因素分析器/
├── 输入/
├── 输出/
├── 过程记录/
├── 质量核查/
├── 需要人工核查.md
└── 下一步交接记录.md

核心产物：

• 倾向评分分析方案.md
• 多因素模型设定表.csv
• 协变量平衡核查表.csv
• 质量核查表.csv
• 需要人工核查.md
• 下一步交接记录.md

图表就绪质量门禁

• 图表就绪数据包是否完整：是否输出或更新 figure_ready_data_package.csv、figure_panel_mapping.csv、source_data_traceability.csv 和 figure_missing_data_checklist.md。
• 字段是否可作图：是否包含图号、panel、变量、分组/工况、数值、单位、样本量或案例编号、统计/模型结果、来源文件和脚本/方法。
• 状态门禁是否正确：candidate、demo、template、missing data 是否未被写成正式论文结果。
• 图表契约衔接是否明确：是否能交给下一步图表制作器生成或更新 图件契约记录.md，并逐 panel 追溯到数据行。

Human Confirmation Required

• 用户确认本步骤使用的真实数据来源、伦理/授权、变量字段、清洗记录或统计信息是否准确。
• 用户确认 AI 标记的缺失项、风险项和不确定项。
• AI 不得替用户生成或承诺不存在的数据授权、伦理豁免、患者数据、统计结果或投稿事实。

Quality Gate

• 匹配或加权后必须检查协变量平衡。
• 不得只报告有利模型而隐藏主要模型。
• 本步骤产物必须具体、可审核、可追溯，并能支撑下一步继续执行。
• 没有虚构文献、数据、统计、伦理、授权、期刊信息或审稿修改。
• 需要人工核查.md 已单独列出。
• 下一步交接清楚，且说明未解决风险。

Retrospective Route Quality Parameters

• 研究类型：单中心病例回顾、多中心回顾性队列、病例对照、横断面、注册数据库、保险数据库、真实世界数据、预测模型必须分流清楚。
• 数据合规：数据授权、伦理审批或豁免、去标识化、数据使用协议、公开数据库引用和下载日期必须由用户提供真实材料。
• 时间逻辑：index date、暴露窗口、基线窗口、随访窗口、结局观察窗必须清楚，重点防止 immortal time bias 和时间倒置。
• 混杂控制：混杂因素应结合文献、临床知识、DAG 和统计计划，不能只按 P 值筛选。
• 统计透明：纳排标准、缺失值、PSM/IPTW、多因素模型、敏感性分析、亚组分析、软件版本和效应量必须可追溯。
• 报告规范：观察性研究对应 STROBE，常规医疗数据和数据库研究可补 RECORD，预测模型对应 TRIPOD，诊断研究对应 STARD。
• 结论谨慎：回顾性研究通常只能支持关联或预测，不能直接写成因果证明。

Universal Human-AI Boundary

• 用户必须确认真实数据来源、真实伦理/授权、真实变量字段、真实清洗过程、真实统计结果和真实投稿信息。
• AI 可以整理、检查、提出风险和生成草稿，但不能替用户承诺数据合法、伦理豁免成立、统计无误、患者隐私合规、期刊接收或审稿结果。
• 缺失材料必须写入 需要人工核查.md，不得在正文、摘要、投稿材料或审稿回复中伪装为已完成。
• 动态期刊信息、投稿指南、版面费、分区、影响因子、数据共享要求和 reporting checklist 必须联网核验。

Handoff

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