建议先写清
- 主要结局与随访时间窗
- 暴露变量可测量性
- 预设分层（性别、年龄、地区等）
1) 研究问题
明确核心假设、主要暴露与结局，并先确认是否需要跨国比较、亚组差异或政策相关解释。建议输出一份问题定义卡（研究问题、结局指标、预期方向、关键混杂因素）。
常见风险
- 问题过宽导致变量不可对齐
- 结局定义在各国不一致
- 忽略样本权重与复杂抽样设计
2) 数据库与变量
根据问题定义选择国家队列，并在变量索引中核查共同变量与国家特有变量。优先构建“核心变量集 + 可选扩展变量集”，减少后续反复清洗成本。
3) 纳排与波次
对每个国家统一纳入排除标准，处理基线年龄阈值、缺失值规则、随访波次衔接和死亡/失访标记。必要时记录国家特异补充规则并在附录说明。
4) 方法与图表
方法层面可采用加权回归、纵向模型、生存分析或多层模型。图表建议至少包含样本流程图、变量分布图、主模型效应图与敏感性分析对照图。
推荐图表清单
- 纳排流程图（按国家）
- 基线特征表 + 可视化分布
- 主效应 forest / line 图
- 敏感性与亚组分析图
报告一致性要点
- 统一变量命名与单位
- 统一模型调整策略
- 统一图表标题与注释规范
5) 交付 / 定制
基础交付可覆盖方法说明、可复现脚本和标准图表模板。若研究目标涉及特殊结局定义、复杂建模或期刊导向补充分析，可进入定制分析路径。