Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Phân tích cohort theo lô (batch-cohort)

Nhân một template phân tích đã kiểm định thành N script R/Python theo từng cặp phơi nhiễm–kết cục, rồi tổng hợp thành ma trận kết quả.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 320⑂ 77Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 29 thg 9, 2026

Làm được gì

  • Đọc script phân tích đã kiểm định (hoặc template nhis_cohort, cross_national, survey_weighted) và xác định các ô cần thay : EXPOSURE_VAR, OUTCOME_VAR, cách mã hoá, nhãn hiển thị.
  • Nhận danh sách phơi nhiễm/kết cục (inline, file CSV, hoặc từ khoá all để tạo mọi tổ hợp), lập ma trận tổ hợp rồi sinh script riêng cho từng tổ hợp kèm script chạy tổng run_all.R.
  • Ở chế độ execute/full: chạy cả lô, ghi log tổ hợp thất bại, và tổng hợp summary_matrix.csv, subgroup_matrix.csv, heatmap hiệu ứng.
  • Áp đặt quy tắc dịch tễ: bỏ tự hiệu chỉnh khi phơi nhiễm nằm trong biến hiệu chỉnh, bắt buộc phân tích có trọng số, kiểm tra EPV (≥10 biến cố/biến), thêm cột Bonferroni khi >5 tổ hợp, định nghĩa kết cục phải gồm chẩn đoán của bác sĩ, lưu SHA256 của dữ liệu.
  • Chế độ cross-national tạo script cặp Hàn–Mỹ và cột kiểm tra đồng hướng hiệu ứng.

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu y khoa/y tế công cộng làm việc với KNHANES, NHANES, NHIS hoặc bất kỳ cohort đã làm sạch.
  • PI và học viên cao học muốn khảo sát hệ thống nhiều giả thuyết phơi nhiễm–kết cục bằng cùng một phương pháp.
  • Nhóm nghiên cứu cần tái sử dụng một pipeline thống kê chuẩn hoá cho cả đội.

Ví dụ sử dụng

  1. Dùng HN18.csv (KNHANES) và script đã kiểm định để chạy 6 phơi nhiễm (trầm cảm, béo phì, thuốc lá, uống nhiều, thu nhập thấp, học vấn thấp) → đái tháo đường ở chế độ full.
  2. Chạy song song dữ liệu Hàn Quốc và Mỹ cho 3 phơi nhiễm × 3 kết cục (ĐTĐ/tăng huyết áp/hội chứng chuyển hoá), nhận 9 cặp script so sánh hai nước.
  3. Với cohort mẫu NHIS: rung nhĩ, suy tim, COPD, CKD → tử vong chung, tử vong tim mạch, đột quỵ, chỉ lấy mã nguồn (code_only) để tự review trước khi chạy.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/Aperivue/medsci-skills/HEAD/skills/batch-cohort/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/batch-cohort từ repo GitHub Aperivue/medsci-skills vào ~/.claude/skills/batch-cohort/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r medsci-skills/skills/batch-cohort ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal và vào thư mục làm việc của bạn.
  2. Tải repo: git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git
  3. Tạo thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Copy skill: cp -r medsci-skills/skills/batch-cohort ~/.claude/skills/
  5. Nên copy thêm các skill liên quan (analyze-stats, replicate-study, cross-national, make-figures, write-paper) để dùng đầy đủ tính năng.
  6. Khởi động lại Claude Code, gõ /batch-cohort và cung cấp: đường dẫn dữ liệu, đường dẫn template, danh sách phơi nhiễm/kết cục, chế độ (code_only/execute/full).
  7. Cần cài sẵn R hoặc Python (ví dụ gói survey cho phân tích có trọng số) nếu muốn chạy thật thay vì chỉ sinh mã.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT