bio-workflows-clinical-trial-pipeline - 端到端临床试验分析流程
从 CDISC 数据加载与整理，到基于估计目标的主要分析、亚组分析、敏感性分析及监管报告，完成临床试验数据分析。
标签
更新于: 2026-10-19能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 加载 CDISC 域文件
- 构建受试者级数据集
- 预先定义估计目标
- 运行主要 Logistic 模型
- 执行分类变量检验
- 分析治疗亚组
- 开展缺失数据敏感性分析
- 调整图形化多重性
- 执行生存分析
- 生成基线特征表
- 生成监管报告
输入
- CDISC SDTM 或 ADaM 域文件
- 统计分析计划
- 估计目标定义
- 治疗组与终点定义
- 治疗期间事件处理策略
- 分析人群定义
- 协变量设定
- 亚组定义
输出
- 受试者级分析数据集
- 主要分析估计结果
- 分类检验结果
- 亚组交互作用结果
- 缺失数据敏感性分析结果
- 基线特征表
- 森林图
- 监管用表格和图形
要求
- Python 环境
- statsmodels 0.14+
- scipy 1.12+
- tableone 0.9+
- pyreadstat 1.2+
- pandas 2.1+
- numpy 1.26+
- matplotlib 3.8+