PURPOSE
このプロンプトでできること
イベントが最終陰性確認と初回陽性確認の間に発生したデータで、区間情報を保つ推定を設計するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
対象ID、最終陰性時刻、初回陽性時刻、競合イベント、追跡終了、共変量、評価目的。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
イベントが最終陰性確認と初回陽性確認の間に発生したデータで、区間情報を保つ推定を設計する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 対象ID、最終陰性時刻、初回陽性時刻、競合イベント、追跡終了、共変量、評価目的 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 検査日をイベント発生日に置き換えず、各対象の観測区間を保持してください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 観測区間一覧、点時刻扱いのバイアス懸念、推定法候補、欠落条件
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
対象A: 3月1日陰性、6月1日陽性／定期検査は3か月間隔
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 イベント時刻は(3/1,6/1]の区間 6/1を正確な発生日とみなせない 区間打切り対応法を検討
TIPS
使うときのコツ
検査日をイベント発生日に置き換えず、各対象の観測区間を保持してください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。