def analyze_claim(claim_text):
    """科学的主張の構造を分析"""
    return {
        "claim": "主張の核心",
        "evidence": "提示された証拠",
        "reasoning": "推論プロセス",
        "assumptions": "暗黙の前提",
        "limitations": "限界・条件"
    }

BIAS_CHECKLIST = {
    "selection_bias": [
        "ランダム化は適切か？",
        "割り付け隠蔽はされているか？",
        "グループ間でベースラインは同等か？"
    ],
    "performance_bias": [
        "参加者は盲検化されているか？",
        "介入提供者は盲検化されているか？",
        "共介入は同等か？"
    ],
    "detection_bias": [
        "アウトカム評価者は盲検化されているか？",
        "評価方法は客観的か？"
    ],
    "attrition_bias": [
        "追跡率は十分か？（>80%）",
        "欠損データの処理は適切か？",
        "Intention-to-treat解析か？"
    ],
    "reporting_bias": [
        "事前登録されたアウトカムは全て報告されているか？",
        "選択的報告はないか？"
    ]
}

## CONSORTチェックリスト

### タイトル・要約
- [ ] タイトルでランダム化比較試験と明記
- [ ] 構造化要約（背景、方法、結果、結論）

### 導入
- [ ] 科学的背景と根拠の説明
- [ ] 具体的な目的または仮説

### 方法
- [ ] 参加者基準（適格・除外）
- [ ] 介入の詳細
- [ ] アウトカムの定義
- [ ] サンプルサイズ算出
- [ ] ランダム化手法
- [ ] 盲検化
- [ ] 統計解析方法

### 結果
- [ ] 参加者の流れ（フローチャート）
- [ ] 募集期間
- [ ] ベースラインデータ
- [ ] 解析対象
- [ ] アウトカムと推定値
- [ ] 副作用

### 議論
- [ ] 結果の解釈
- [ ] 限界
- [ ] 一般化可能性
- [ ] エビデンスとの整合性

## STROBEチェックリスト

### タイトル・要約
- [ ] 研究デザインの明記（コホート、症例対照、横断）

### 導入
- [ ] 科学的背景
- [ ] 目的

### 方法
- [ ] 研究デザイン
- [ ] 設定
- [ ] 参加者
- [ ] 変数
- [ ] 測定方法
- [ ] バイアス対策
- [ ] サンプルサイズ
- [ ] 統計解析

### 結果
- [ ] 参加者
- [ ] 記述データ
- [ ] アウトカムデータ
- [ ] 主要結果
- [ ] その他の解析

### 議論
- [ ] 主要結果
- [ ] 限界
- [ ] 解釈
- [ ] 一般化可能性

def interpret_p_value(p, alpha=0.05):
    """p値の解釈ガイド"""
    
    interpretation = {
        "statistical_significance": p < alpha,
        "strength": None,
        "cautions": []
    }
    
    if p < 0.001:
        interpretation["strength"] = "非常に強い"
    elif p < 0.01:
        interpretation["strength"] = "強い"
    elif p < 0.05:
        interpretation["strength"] = "中程度"
    else:
        interpretation["strength"] = "弱い/有意でない"
    
    # 注意事項
    interpretation["cautions"] = [
        "p値は効果の大きさを示さない",
        "統計的有意性≠実質的有意性",
        "多重比較の問題を考慮",
        "検出力を確認"
    ]
    
    return interpretation