臨床試驗精選案例統計學解讀 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳峰，於浩 編

圖書標籤:

• 臨床試驗
• 統計學
• 案例分析
• 醫學統計
• 生物統計
• 數據分析
• 研究方法
• 循證醫學
• 藥物研發
• 臨床研究

齣版社： 人民衛生齣版社

ISBN：9787117200714

版次：1

商品編碼：11670819

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：413

字數：657000

正文語種：中文

內容簡介

　　《臨床試驗精選案例統計學解讀》不是教科書，在統計學方法的介紹上缺乏係統性。《臨床試驗精選案例統計學解讀》按照臨床試驗中的統計設計方法編排，結閤用案例介紹統計方法，每一種設計、每個統計分析方法、統計圖錶都有其應用的背景，易於理解，便於學習，利於模仿。

內頁插圖

目錄

1 鏈黴素治療肺結核——曆史上第一個隨機對照臨床試驗
2 硝酸甘油藥膏對絕經後女性骨骼密度與強度的作用——單中心隨機對照試驗
3 依法利珠單抗治療斑塊狀銀屑病——多中心隨機對照試驗
4 利莫那班治療動脈粥樣硬化——國際多中心隨機對照試驗
5 二十碳五烯酸與冠脈事件-PROBE設計
6 普萘洛爾治療急性心肌梗死——臨床試驗的期中分析
7 介入治療後早期和持續地口服氯吡格雷——加載試驗
8 普拉格雷與氯吡格雷治療急性冠脈綜閤徵-多中心隨機陽性對照試驗
9 達格列嗪治療2型糖尿病——多劑量平行對照試驗
10 紮那米韋治療A型和B型流感——分析人群的定義
11 三聯抗HIV逆轉錄病毒治療——臨床等效性試驗
12 HIV抗病毒治療中兩種監測方案的比較——臨床非劣效性試驗
13 超長效德榖胰島素與甘精胰島素治療1型糖尿病——臨床非劣效性試驗
14 奈韋拉平聯閤齊多夫定預防HIV-1母嬰傳播-三臂自適應非劣效試驗
15 HD203與依那西普的生物相似性-2×2交叉試驗
16 氧吸人與叢集性頭痛——多階段重復交叉設計
17 山楂提取物治療高血壓-4x4交叉設計
18 維生素E與前列腺癌風險-2×2析因試驗
19 利格列汀、二甲雙胍與2型糖尿病-2×3析因試驗
20 氨氯地平、阿托伐他汀與高血壓及血脂異常-3×5析因試驗
……
36 體外膜肺氧閤對嚴重HIN1甲型流感患者的療效——非隨機對照式驗
附錄

前言/序言

《臨床試驗中的統計學挑戰與創新：深度解析與實踐指南》 本書聚焦於臨床試驗設計、執行與數據分析過程中所麵臨的核心統計學問題，並深入探討瞭應對這些挑戰的最新方法與前沿技術。我們並非簡單羅列枯燥的統計公式，而是通過對真實世界中具有代錶性的臨床試驗案例進行細緻入微的解讀，揭示統計學在審慎權衡研究效率、樣本量、統計效力以及倫理考量等復雜因素中的關鍵作用。 核心內容亮點： 前沿研究設計策略： 本書詳細闡述瞭適應性設計（adaptive designs）在現代臨床試驗中的應用，包括預設的修改規則、中間分析策略以及如何利用已獲得的數據動態調整試驗進程，以期在保證研究嚴謹性的前提下，提高研究效率，更快地找到有效的治療方案。我們還將探討貝葉斯方法（Bayesian methods）在臨床試驗中的優勢，例如如何更有效地整閤先驗知識，以及在樣本量有限的情況下如何獲得更可靠的推斷。此外，還將涵蓋序貫設計（sequential designs）的原理與應用，如何在保證統計效力的前提下，減少不必要的受試者暴露。 復雜數據處理與分析技術： 針對臨床試驗中常見的多中心、多因素、異質性數據等復雜情況，本書提供瞭詳盡的分析框架。我們將深入講解混閤效應模型（mixed-effects models）如何處理重復測量數據和多層次數據，以更精確地捕捉個體差異和治療效果。此外，時間依賴性協變量（time-dependent covariates）的處理、缺失數據（missing data）的 imputation 技術（如多重 imputations）及其對結果的影響，也將是重點討論的內容。對於生存分析（survival analysis）領域，我們將超越經典的Kaplan-Meier方法，探討Cox比例風險模型（Cox proportional hazards model）的細節，以及針對不同類型刪失（censoring）情況下的穩健分析方法。 精準醫療背景下的統計考量： 隨著精準醫療的興起，患者的個體化特徵越來越受到重視。本書將探討如何利用亞組分析（subgroup analysis）和交互作用分析（interaction analysis）來識彆對特定治療反應更佳的患者群體，以及在設計和解讀這類分析時需要注意的統計陷阱。我們還將討論生物標誌物（biomarkers）在臨床試驗中的應用，如何利用它們來指導患者選擇，以及如何進行相關的統計驗證。 高風險試驗的統計風險管理： 對於一些涉及高風險乾預或特定疾病（如罕見病）的臨床試驗，統計學在風險評估與管理中扮演著至關重要的角色。本書將探討樣本量計算的敏感性分析，如何評估不同參數假設對結論的影響。此外，還將深入探討功效（power）和樣本量（sample size）之間的權衡，以及如何在倫理約束下最大化研究的科學價值。 監管機構眼中的統計學： 理解監管機構（如FDA, EMA）對臨床試驗統計分析的要求是研究成功的關鍵。本書將梳理主流監管指南中的統計學核心要素，例如對主要終點（primary endpoint）和次要終點（secondary endpoints）的選擇與定義、對統計檢驗方法的要求，以及對偏倚（bias）控製的嚴苛標準。我們還將討論如何撰寫一份清晰、嚴謹的統計分析計劃（Statistical Analysis Plan, SAP），以及如何在研究報告中準確、全麵地呈現統計結果。 案例深度剖析： 本書的核心在於其對真實臨床試驗案例的深度剖析。我們挑選瞭來自腫瘤學、心血管疾病、罕見病等多個治療領域的標誌性研究，通過對這些案例的統計學設計、數據分析過程、結果解讀以及所遇到的爭議進行詳細分析，幫助讀者理解統計學原理在實踐中的靈活運用和麵臨的挑戰。讀者將看到統計學如何指導決策、如何影響研究結論，以及在復雜情境下如何做齣最佳的統計選擇。 新興統計學工具與方法： 隨著計算能力的提升和數據科學的發展，越來越多的新興統計學工具被應用於臨床試驗。本書將介紹機器學習（machine learning）在臨床預測模型構建中的潛在應用，以及如何利用網絡薈萃分析（network meta-analysis）整閤多項研究的結果，為決策提供更全麵的證據。 本書旨在為臨床研究人員、統計學傢、藥物研發人員以及對臨床試驗統計學感興趣的讀者提供一本既具理論深度又富實踐指導意義的參考書。我們力求語言生動，邏輯清晰，避免純粹的理論堆砌，而是通過詳實的案例解析，讓讀者深刻體會統計學在推動醫學進步中的力量。

評分☆☆☆☆☆

視角獨特，啓發創新 《臨床試驗精選案例統計學解讀》讓我耳目一新，它所提供的視角非常獨特，超越瞭許多傳統教材的局限性。書中對於“研究者偏倚”和“安慰劑效應”等非統計學因素如何影響研究結果的討論，也充滿瞭智慧。作者並沒有迴避這些“難處理”的問題，而是巧妙地將其融入到統計學解讀中，引導讀者思考如何通過研究設計和分析方法來盡可能地減弱這些潛在的乾擾。我特彆喜歡書中關於“統計功效分析”的案例，它不僅講解瞭如何計算所需的樣本量，還深入探討瞭在不同研究目標下，功效分析的側重點和注意事項。這種對研究前沿問題的關注，以及對統計學理論與實踐結閤的深刻洞察，讓我覺得這本書的內容非常前沿且富有啓發性。它鼓勵讀者跳齣思維定勢，思考更優化的研究設計和更創新的統計分析方法。閱讀這本書，我不僅學會瞭如何解讀已有的統計結果，更重要的是，我開始思考如何“創造”更科學、更嚴謹的統計結果。這本書的價值在於，它不僅是一本工具書，更是一本能夠激發研究者思考和創新的“智囊團”。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱，驚喜連連 這本《臨床試驗精選案例統計學解讀》真是打開瞭我對統計學在醫學領域應用的新視角。過去，統計學對我來說總是一堆晦澀難懂的公式和圖錶，感覺離實際的臨床工作很遙遠。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它不是枯燥地講解理論，而是通過一個個精心挑選的真實案例，將統計學原理融入其中，讓概念變得鮮活起來。我特彆喜歡它對方法選擇的Rationale的詳細闡述，比如為什麼在某個特定情況下會選擇Kaplan-Meier生存分析，而不是Log-rank檢驗，或者在處理不平衡數據時，為什麼會傾嚮於采用某種迴歸模型。這種“為什麼”的解答，遠比直接羅列公式來得有價值。而且，作者的語言風格也非常平易近人，即使是對統計學基礎不那麼紮實的讀者，也能跟著案例一步步理解。我尤其欣賞書中對數據解釋的深入剖析，不僅僅是給齣P值，更重要的是去理解P值背後的臨床意義，以及如何避免常見的解釋誤區。例如，在關於藥物療效的案例中，書中就非常清晰地指齣瞭“統計學顯著性”不等於“臨床意義上的顯著性”，以及樣本量對結果解釋的重要性。這本書的排版也很用心，關鍵概念和統計圖錶都設計得清晰明瞭，方便反復查閱和理解。總而言之，這是一本能夠真正幫助臨床研究者提升統計學應用能力的實用讀物，強烈推薦給所有在臨床試驗領域摸索的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

重塑認知，理論與實踐的橋梁 這本書《臨床試驗精選案例統計學解讀》對於我來說，是一座連接理論與實踐的堅實橋梁，它徹底重塑瞭我對統計學在臨床領域重要性的認知。過去，我可能更多地關注統計理論本身，但這本書讓我看到瞭這些理論是如何在真實的臨床試驗中發揮作用，並直接影響著醫療決策。書中對“治療效果的評估”這一宏大主題，通過多個不同疾病領域的案例進行瞭細緻的闡述，從藥物的有效性、安全性到醫療器械的性能，每一個案例都提供瞭具體的統計方法和解讀框架。例如，在分析某個新型手術方法的有效性時，書中就詳細講解瞭如何使用卡方檢驗、Fisher精確檢驗等來比較不同治療組之間的結局差異，並且重點強調瞭如何解釋P值和置信區間，以及如何避免過度解讀。更讓我印象深刻的是，書中對“亞組分析”的討論，它清晰地闡述瞭如何通過亞組分析來探索不同人群的療效差異，同時也警示瞭進行亞組分析時可能存在的陷阱，例如樣本量不足可能導緻的假陽性結果。這本書的價值在於，它不僅僅是教授讀者“怎麼做”，更是深入講解瞭“為什麼這麼做”，並且用實際案例來佐證，使得統計學知識不再是抽象的概念，而是觸手可及的實用工具。

評分☆☆☆☆☆

深度思考，引發共鳴 閱讀《臨床試驗精選案例統計學解讀》的過程，更像是一次與資深統計學傢的深度對話。這本書的獨特之處在於，它並不滿足於錶麵化的講解，而是引導讀者進行更深層次的思考。每一個案例的呈現，都伴隨著作者對研究設計、數據收集、統計分析及結果解讀的全麵審視。我印象特彆深刻的是關於“多重比較”的章節，書中通過一個真實的研究場景，生動地展示瞭如果不進行適當校正，可能導緻齣現“假陽性”結果的風險。作者不僅解釋瞭Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等方法，更重要的是，他強調瞭在研究設計階段就應充分考慮這一問題，而不是等到分析階段纔亡羊補牢。此外，書中關於“缺失數據處理”的討論也極具啓發性。以往我常常對缺失數據感到頭疼，不知道如何處理纔算嚴謹，而這本書則係統地介紹瞭填補法、多重填補法等，並結閤案例分析瞭它們各自的優缺點和適用場景。這種深入的討論，讓我不再是簡單地“做”統計，而是開始“思考”統計。這本書讓我明白，統計學並非一成不變的規則，而是一個需要結閤具體研究情境、專業知識和倫理考量的復雜過程。每一次閱讀，都能發現新的細節，獲得新的啓發，仿佛對臨床試驗的理解又進瞭一層。

評分☆☆☆☆☆

實戰指南，解決痛點 作為一名臨床研究的參與者，我經常麵臨著如何正確理解和應用統計學知識的挑戰，尤其是在撰寫研究報告和論文時。而《臨床試驗精選案例統計學解讀》恰好填補瞭這一空白，它更像是一本“實戰手冊”，提供瞭切實可行的指導。《臨床試驗精選案例統計學解讀》中的案例選擇非常貼近實際需求，涉及瞭從早期探索性研究到大規模注冊試驗的各個階段。例如，書中關於“分層抽樣”和“整群抽樣”的案例分析，就為我理解如何設計更具代錶性的樣本提供瞭清晰的思路。更重要的是，本書對於如何選擇閤適的統計模型來分析特定類型的數據給齣瞭非常具體的建議，並且附帶瞭清晰的圖錶和解釋。比如，在處理生存數據時，不僅僅是講解Cox比例風險模型，還對比瞭其與其他生存分析方法的適用性，並對模型假設的檢驗進行瞭詳細的說明。此外，書中對“意嚮性治療分析”和“符閤方案集分析”的對比與權衡，也讓我深刻認識到在結果解讀中必須考慮分析策略對結論的影響。這本書的價值在於，它不是簡單地羅列統計方法，而是通過“以案說法”的方式，教會讀者如何將統計學工具應用到實際的臨床研究問題中，真正解決瞭我在實際工作中遇到的痛點。

評分☆☆☆☆☆

送到時間比承諾的晚瞭一點，不過整體還好！

評分☆☆☆☆☆

內容實用，價格也不錯。

評分☆☆☆☆☆

專業書，很喜歡

評分☆☆☆☆☆

不錯，案例詳實，對每一個案例做瞭仔細分析

評分☆☆☆☆☆

內容不是很適閤我，不過是正版。

評分☆☆☆☆☆

內容很不錯，理論聯係實踐，可以參考。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

書是正版的書，還沒來得及仔細學習。

評分☆☆☆☆☆

寫的不錯的一本關於臨床的書籍