PURPOSE
このプロンプトでできること
陽性例だけを確定診断する部分検証と判定者不一致がある場合、検証バイアスの影響を評価するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
検査結果、確定検査の実施規則・結果、検査閾値版、判定者別結果、対象集団、欠測理由、事前推定対象。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。
陽性例だけを確定診断する部分検証と判定者不一致がある場合、検証バイアスの影響を評価する。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】 検査結果、確定検査の実施規則・結果、検査閾値版、判定者別結果、対象集団、欠測理由、事前推定対象 【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。 個別診断や検査推奨を行わず、確定診断の規則・閾値・倫理承認を臨床責任者が確認してください。 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。 感度・特異度推定の識別条件、補正案、判定者不一致・閾値別の感度分析
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）
陽性100人中確定検査80人、陰性200人中20人／判定者一致率=未集計／確定検査欠測理由あり
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 陽性・陰性別の検証率は80/100と20/200。確定検査結果の陽性・陰性内訳がないため感度・特異度は算出できない。検証選択の仮定と判定者不一致を別に確認する。
TIPS
使うときのコツ
個別診断や検査推奨を行わず、確定診断の規則・閾値・倫理承認を臨床責任者が確認してください。 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。