用途：在可复现流程中生成荟萃分析的留一法（leave-one-out）敏感性分析图。用户提供CSV格式的meta分析数据，技能逐一剔除每项研究并重新计算合并效应估计，评估单个研究对整体结果的影响与结论稳健性，最终产出敏感性森林图（PNG）与敏感性数据表（CSV）。
数据格式：按数据类型要求不同列。二分类（Binary）：study、group1_Events、group1_sample_size、group2_Events、group2_sample_size；连续性（Continuity）：study、group1_sample_size、group1_Mean、group1_SD、group2_sample_size、group2_Mean、group2_SD；生存（Survival）：study、group1_HR、group1_95%Lower_CI、group1_95%Upper_CI。需至少3项研究才有意义。
用法：脚本路径为 scripts/sensitivity_analysis.py，执行前可先做语法检查并查看帮助： python -m py_compile scripts/sensitivity_analysis.py python scripts/sensitivity_analysis.py --help 实际分析调用R脚本： Rscript scripts/sensitivity_analysis.R "<csv_path>" "<type>" "<outcome_name>" "<output_dir>" 参数依次为CSV绝对路径、数据类型（Binary/Continuity/Survival）、结局标签（可选）、输出目录（可选）。需先安装R包： install.packages(c("meta", "metafor", "stringr", "grid"))
输出：成功时打印结局、数据类型、纳入研究数、输出文件路径、全部研究的合并效应及95%CI、各剔除研究后的效应与I²、效应范围与相对变化及稳健性结论，并生成若干 PNG 与 CSV 文件。
依赖与环境：Python 3.10+；R及上述包；第三方Python包未在资料中固定版本。运行前应确认输入路径、输出路径、范围过滤、阈值与领域约束等参数。
限制：仅适用于留一法敏感性分析，输入须符合指定列结构且至少3项研究；资料未提供具体价格、平台支持范围及更多配置细节。