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# Clinical Table 1 — Baseline Characteristics 의학연구 tabular 데이터(.xlsx/.csv)에서 **publishable Table 1** 한 세트 (HTML + Word + LaTeX)를 한 번에 생성한다. 행은 관찰 단위(환자·내원·병변 등), 열은 변수, 그리고 사용자는 비교 대상이 될 **grouping variable**(예: 배정군, 노출군, case/control)을 지정한다. ## 핵심 차별점 - **연구 디자인별 p-value 정책 자동 분기** — RCT는 CONSORT 2010 (Moher BMJ 2010;340:c869) 및 Senn (Stat Med 1994;13:1715-26) 권고에 따라 baseline p-value 기본 숨김. 관찰연구는 표시하되 multiple testing 경고와 함께. - **모든 변수에 SMD 표시** (Austin Stat Med 2009;28:3083). 색 코딩: |SMD| < 0.1 (ok), 0.1–0.2 (small), ≥ 0.2 (meaningful) — propensity adjustment 검토 트리거. - **출판 가능한 3가지 포맷 동시 생성** — HTML (검토용/공유용), Word .docx (논문 본문 복붙), LaTeX (NEJM/JAMA 등 LaTeX 저널 직행). - **자동 정규성 판정** — |skewness| > 1 또는 사전등록된 known-skewed lab 변수(TG, CRP, BNP, troponin, creatinine, hsCRP, LOS, ferritin 등)는 자동 median[IQR]. - **자동 expected count 체크** — chi-square / Fisher's exact / Monte Carlo chi-square 자동 선택. ## 언제 이 스킬을 쓰는가 - 임상연구 분석의 첫 단계 — 군 간 baseline 비교표 제작 - 논문 Methods/Results의 Table 1 직접 사용 - IRB/PI 보고용 baseline summary - Multi-center / multi-arm 연구의 군별 특성 점검 가설검정 본분석, 생존분석, Cox/로지스틱 회귀, propensity score matching은 본 스킬의 대상이 아니다. 그쪽은 `survival-analysis`나 다른 분석 도구를 안내하라. ## 핵심 원칙 1. **연구 디자인에 따라 통계 정책이 분기된다** — 사용자가 디자인을 명시하지 않으면 단계 0에서 묻는다. 2. **p-value보다 SMD를 우선** — p-value는 표본크기에 좌우되어 임상 의미를 왜곡할 수 있다. SMD가 진짜 균형의 척도다. 3. **PHI는 출력에 넣지 않는다** — 식별자 컬럼(`patient_id`, `name`, `RRN` 등)은 자동 감지 또는 `--id-cols`로 명시하여 표에서 제외. 4. **이상치는 알아서 처리하지 않는다** — 입력 데이터의 통계를 그대로 보고한다. 이상치 처리는 사전에 `cli