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Yang-Shuangxi/clinical-prediction-modeling-r-skill

Rによる再現可能な臨床予測モデリングと検証のためのバイリンガルCodexスキル

clinical-prediction-modeling-r-skill とは?

このスキルは、R言語を用いた臨床予測モデルの構築と検証を支援するために設計されたCodexスキルです。バイリンガル(日本語・英語)で記述されたSKILL.mdに基づき、ロジスティック回帰やCox比例ハザードモデルなどの統計手法を用いたモデル開発、内部・外部検証、識別能・較正の評価、そして再現可能なワークフローの構築をガイドします。主にCodex(GitHub Copilot等)上で動作し、開発者はスキル指示に従うことで、臨床研究や医療データ分析において標準化されたモデリングプロセスを効率的に実行できます。このスキルは、データの前処理、特徴量選択、モデル評価、結果のレポート生成までを一貫して支援し、特に臨床予測モデルの再現性と透明性を重視する研究者やデータサイエンティストにとって有用です。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add Yang-Shuangxi/clinical-prediction-modeling-r-skill

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ドキュメント

clinical-prediction-modeling-r-skill は何をしますか?

Rによる再現可能な臨床予測モデリングと検証のためのバイリンガルCodexスキル

概要

このスキルは、R言語を使用した臨床予測モデルの開発と検証を効率化します。ロジスティック回帰、Cox回帰、ランダムフォレストなどの手法をサポートし、内部検証(交差検証、ブートストラップ)および外部検証を実施します。識別能(AUC、C統計量)と較正(キャリブレーションプロット)の評価を自動化し、再現可能なレポートを生成します。

使用方法

  1. スキルをCodex環境で有効にします。
  2. データセットのパスと予測目標を指定します。
  3. スキルの指示に従ってモデルを構築・評価します。

対応プラットフォーム

  • GitHub Copilot (Codex)
  • その他のCodexベースのツール

必要条件

  • R (>= 4.0)
  • パッケージ: rms, glmnet, randomForest, pROC, caret, rmda

参考リンク

ライセンス

MIT License

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