PURPOSE
このプロンプトでできること
反復イベントと終末競合事象の依存を共有フレイルティで表し、再発率・累積発生・異質性を区別するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
対象集団、反復イベント時刻、終末事象、打切り、共変量、フレイルティ分布、再発強度、追跡設計。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。
反復イベントと終末競合事象の依存を共有フレイルティで表し、再発率・累積発生・異質性を区別する。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】 対象集団、反復イベント時刻、終末事象、打切り、共変量、フレイルティ分布、再発強度、追跡設計 【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。 臨床予後を個人へ提示せず、競合事象定義・打切り機構・モデル適合を統計専門家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。 事象過程／終末事象／共有効果／累積発生／診断／仮定感度
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100人／再発イベント150件／終末事象20件／追跡打切り=異なる時点
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 再発件数と終末事象は異なる過程。独立モデルと共有フレイルティモデルの適合・推定差を併記する。
TIPS
使うときのコツ
臨床予後を個人へ提示せず、競合事象定義・打切り機構・モデル適合を統計専門家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。