JeonKH81
UserClaude Code skill that generates a self-contained Korean HTML EDA dashboard for clinical/medical tabular research data (xlsx/csv).
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Indexed Skills (2)
clinical-eda-report
의학연구 tabular 데이터(.xlsx/.csv)에 대해 한국어 단일 HTML EDA 리포트를 자동 생성하는 스킬. 행이 관찰 단위(환자·내원·병변·검체 등), 열이 변수인 모든 의학연구 데이터셋이 대상이며 연구 디자인(후향/전향 코호트, RCT·임상시험, case-control, cross-sectional, registry, survey 등)을 가리지 않는다. n·변수 타입별 요약, 결측 패턴, 분포 플롯, 이상치(implausible value) 감지, 선택적 소그룹별 Table 1, 상관관계 heatmap, VIF를 모두 한 파일에 임베딩한다. 사용자가 임상연구·관찰연구·임상시험·환자 데이터·registry·연구 데이터셋·엑셀/CSV 파일을 업로드하면서 "EDA", "데이터 탐색", "탐색적 분석", "기초통계", "Table 1", "결측 보고", "분포 확인", "데이터 살펴봐", "데이터 점검" 같은 표현을 사용하면 적극적으로 트리거하라. 단순 통계 분석(t-test, Cox regression 등)이나 가설 검정 요청, 시각화 1개만 요청한 경우는 대상이 아니다. raw 영상(DICOM/JPEG)·ECG waveform·자연어 free text·omics 매트릭스 같은 비-tabular 데이터는 대상이 아니다. clinical-research-harness:data-inspect와 달리 사전등록·검정력 평가 없이 독립적으로 동작한다.
clinical-table1
의학연구 tabular 데이터(.xlsx/.csv)에서 baseline characteristics을 비교하는 Table 1을 자동 생성하는 스킬. RCT, prospective/retrospective cohort, case-control, cross-sectional, registry, single-arm 등 연구 디자인을 모두 지원하며 디자인에 따라 p-value 보고 정책(RCT는 CONSORT 2010에 따라 baseline p 숨김)이 자동 분기된다. 연속형은 정규성에 따라 mean±SD(Welch t/ANOVA)와 median[IQR](Mann-Whitney/Kruskal-Wallis)로, 범주형은 n(%)와 chi-square/Fisher's exact/Monte Carlo chi-square로 처리한다. 모든 변수에 대해 SMD(2군은 표준, ≥3군은 max pairwise)를 색 코딩(<0.1 ok / 0.1-0.2 small / ≥0.2 meaningful)으로 표시한다. 출력은 HTML(단일 자기완결, Pretendard 임베딩, 다크모드/인쇄)과 Word(.docx)와 LaTeX(booktabs)을 한 번에 생성한다. 사용자가 "Table 1", "baseline characteristics", "기초통계 표", "환자군 특성 비교", "demographic comparison" 같은 표현을 임상 데이터(.xlsx/.csv)와 함께 언급하면 적극적으로 트리거하라. clinical-eda-report의 Table 1 섹션과 달리 grouping이 필수이며, 출판 가능한 표 형식(Word/LaTeX)을 함께 제공하는 것이 차별점이다. Survival analysis, regression, propensity score matching은 대상이 아니다.
Bio shown is the top-scored skill's repo description as a fallback — real GitHub bios land in a future update.