Compute a fragility index from…
Compute a fragility index from flip-point distances and degradation scores,
fragility-measurement能帮你做什么
不说虚话——S7613 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7613 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
fragility-measurement · 实跑样例
任务：帮我算一下这个临床试验结果的脆弱性指数：试验组200人中事件发生12例，对照组200人中发生3例，p=0.02，用Fisher精确检验的翻转点距离来算。
# 临床试验脆弱性指数（Fragility Index, FI）计算结果
一、示例案例背景
某RCT比较新型抗凝药 vs 标准治疗预防术后静脉血栓：试验组200例中12例发生事件（6.0%），对照组200例中3例发生事件（1.5%），Fisher精确检验 p=0.02，总样本量400，总事件15例。
二、FI的定义与算法
FI = 使Fisher精确检验 p值升到 ≥0.05 所需在“事件较少组”（对照组）中把非事件者转变为事件者的最少人数。逐次模拟如下（试验组12/200固定，2×2表逐行重算Fisher双侧p）：
| 模拟步骤 | 试验组事件 | 对照组事件 | 对照组事件率 | Fisher p值 | 结论 |
|---|---|---|---|---|---|
| 原始数据 | 12/200 | 3/200 | 1.5% | 0.020 | 显著 |
| +1 | 12/200 | 4/200 | 2.0% | 0.036 | 显著 |
| +2 | 12/200 | 5/200 | 2.5% | 0.064 | 不显著 |
三、结果
脆弱性指数 FI = 2
只需将对照组中2名原判为“无事件”的患者改为“发生事件”，p值即从0.02升至0.064，统计学显著性丧失。
四、解读
1. 显著性脆弱：FI=2，远低于经验阈值（FI<8 通常认为结论脆弱），提示该阳性结论对个别患者结局的变动极为敏感。
2. 事件数过少：总事件仅15例，稀有事件下Fisher检验对单个病例变动敏感是FI偏小的直接原因。
3. 对比参考：若对照事件为10例（试验组仍12例），FI通常可达8以上，结论才算稳健。
4. 实践建议：作者应在文中报告FI；读者宜将该“显著获益”视为初步信号，等待更大样本（例如估算需对照组增至约800–1000例、事件≥40例）验证。
五、方法学备注
- FI计算以Fisher精确检验（双侧）为准，适用于本例小事件数场景（卡方检验在
三种做法,一比就知道
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你可能想问
fragility-measurement怎么安装使用？
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