用途：面向观察性流行病学研究，提供从研究问题到可发表统计报告的端到端工作流，要求实际编写并运行 Python 代码，而非仅描述步骤。
主要能力：
- 研究问题构建：用 PECO（人群/暴露/对照/结局）框架定义问题，并检查研究设计（横断面、队列、病例对照、临床试验）是否满足时间性要求；若仅有横断面数据却暗示因果，需明确说明局限并改用关联性表述。
- 数据发现与评估：通过 find_tools 与 execute_tool 检索数据集与文献先例（如 PubMed_search_articles、EuropePMC_search_articles），评估变量、混杂因素与样本量，并提供 logistic 回归样本量估算函数。
- 数据下载与准备：提供通用下载解析函数，支持 csv、tsv、xpt、stata、json 等格式，含合并、人群筛选、缺失值处理（<5% 完整病例、5-20% 多重插补、>20% 删除变量）、变量编码与调查权重提示。
- 描述统计与回归：生成 Table 1，按结局类型选择 ols、logit、OrderedModel、CoxPHFitter、poisson/negativebinomial，采用序贯调整策略报告 OR 与 95% CI，并检查 VIF 等多重共线性。
- 敏感性分析：分层分析、剔除离群值、混杂因素调整暴露（残差法）、多重比较校正（如 Bonferroni）。
- 生物学解释：结合文献、通路、基因-疾病、药物/化学机制等工具，串联“暴露→分子通路→生物过程→结局”的机制链条。
数据源提示：涉及国际/中低收入国家可用 DHSProgram 工具；欧洲可用 euhealthinfo 系列（需先同步本地数据存储，否则返回警告与空结果）；COVID-19 可用 Disease.sh 系列；全球健康指标可用 WHO GHO（需 OData filter 语法）；空气质量可用 WAQI 与 OpenMeteo；美国县级社会决定因素工具仅返回元数据与访问链接，需自行下载 CSV。
限制：部分工具为发现型而非数据检索型；空气质量工具不提供数日以上的历史序列；euhealth 工具需先执行 tu-datastore sync-hf download 同步；WHO GHO 不加 filter 会返回大量行。资料未提供具体收费、平台支持与效果保证信息。