MediStat-Table1
一键生成医学论文中的基线特征对比表（Table 1），支持多种研究设计和多种输出格式。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：MediStat-Table1。 它的用途是：一键生成医学论文中的基线特征对比表（Table 1），支持多种研究设计和多种输出格式。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/medistat-table1/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我这里有一个RCT的基线数据‘data.csv’，请根据‘treatment_group’分组变量，帮我生成Table 1。” AI会询问研究设计等细节，然后自动运行脚本，最终为你生成包含HTML、Word和LaTeX三种格式的、可直接用于论文投稿的基线特征对比表。
介绍
这个技能专门解决医学研究中制作基线特征对比表（Table 1）的繁琐问题。研究者只需提供包含分组信息的表格数据（如.xlsx/.csv），它就能自动生成可直接用于论文发表的、格式规范的Table 1。
使用时，用户只需告诉AI研究设计（如RCT、队列研究）和分组变量（如治疗组、对照组），技能便会自动调用后台脚本，根据数据特性选择合适的统计方法（如t检验、卡方检验），并计算标准化均数差（SMD），最终一次性生成HTML、Word和LaTeX三种格式的完整表格。
它非常适合临床研究者、流行病学学者、医学生以及需要撰写或审阅医学论文的任何人，尤其适用于在数据分析初期快速评估不同组别患者的基线特征是否均衡。
与通用的数据探索工具不同，本技能专为医学研究的Table 1定制，核心区别在于它能根据CONSORT等国际规范，自动为不同研究设计（如RCT默认不报告基线p值）应用正确的统计报告策略，并直接生成出版级的Word和LaTeX文档，而非仅提供交互式分析报告。
核心特点
核心区别在于：1) 严格遵循CONSORT等国际报告规范，能根据研究设计（RCT/观察性研究）自动切换是否显示基线p值；2) 为所有变量计算并可视化标注SMD（标准化均数差），更科学地评估组间均衡性；3) 一次性生成可直接用于投稿的Word和LaTeX格式文档，而不仅仅是交互式HTML报告。
注意事项
本技能不适用于需要进行假设检验、生存分析、回归建模或倾向评分匹配等更复杂的统计分析场景。
常见问题
这个技能能处理生存分析数据吗？
不能，它专门用于生成基线特征描述表（Table 1），生存分析等后续分析请使用其他专门工具。
支持哪些数据格式和统计方法？
支持.xlsx和.csv格式；自动判断变量类型，对连续变量根据正态性选用均值±标准差或中位数[四分位距]，对分类变量选用卡方检验或Fisher精确检验。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/medistat-table1/raw/index.md 读取 MediStat-Table1 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/medistat-table1/raw/index.md（查看排版版本）