臨床意思決定支援文書
製薬および臨床研究向けのプロフェッショナルな臨床意思決定支援（CDS）文書を生成：患者コホート分析（バイオマーカー層別化とアウトカム）および治療推奨レポート（決定アルゴリズムを伴うエビデンスベースのガイドライン）。
主な利点
- バイオマーカー層別化を伴う患者コホート分析
- GRADE エビデンスグレーディングを伴う治療推奨レポート
- 統計分析（ハザード比、生存曲線、ウォーターフォールプロット）
- バイオマーカー統合（ゲノム変異、IHC、PD-L1）
- 規制コンプライアンス（HIPAA 非識別化、ICH-GCP）
- 出版準備済み LaTeX/PDF 形式（0.5 インチマージン）
- AI 生成の臨床決定フローチャート
主な機能
- 文書タイプ：患者コホート分析、治療推奨レポート
- バイオマーカー：ゲノム変異、遺伝子発現、IHC マーカー、分子サブタイプ
- 統計：ハザード比、95% CI、p 値、Kaplan-Meier 曲線、Cox 回帰
- エビデンスグレーディング：GRADE システム（1A/1B/2A/2B/2C）、品質評価
- ビジュアル：生存曲線、ウォーターフォールプロット、フォレストプロット、TikZ 決定アルゴリズム
- ユースケース：薬剤開発、規制提出、臨床ガイドライン、医療戦略
使用するタイミング
- バイオマーカーまたは分子サブタイプで層別化された患者コホートを分析
- エビデンスグレーディングを伴う治療推奨を生成
- 患者サブグループ間のアウトカムを比較（生存、反応率）
- 試験または規制用の製薬研究文書を作成
- 決定アルゴリズムを伴う臨床実践ガイドラインを開発
- バイオマーカーガイド治療選択を文書化（集団レベル）
- 複数の試験からのエビデンスを統合
製薬応用
- 第 2/3 相試験サブグループ分析
- コンパニオン診断開発
- 規制提出（IND/NDA）
- KOL 教育資料
- 医療戦略文書
- 臨床ガイドライン開発
- リアルワールドエビデンスコホート研究
ソース：https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-writer/tree/main/skills/clinical-decision-support ライセンス：MIT
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