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田金徽，李伦 著

图书标签:

• Meta分析
• 网络Meta分析
• 统计学
• 医学统计
• 临床研究
• 证据医学
• 系统评价
• 数据分析
• R语言
• 决策分析

出版社： 中国医药科技出版社

ISBN：9787506793247

版次：1

商品编码：12132961

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书作为国内一本网状Meta分析指导手册，有以下特色：一，详尽阐述了网状Meta分析的起源、发展和现状以及撰写方法和注意事项；第二，在讲解理论知识的同时，选取了大量有代表性的实例深入分析解读，以便读者能够易于理解和灵活运用；第三，详细、全面的介绍了网状Meta分析中7种软件，深入浅出，图文并茂，操作性强；第四，首次详细介绍了 GRADE 方法在网状Meta分析中的应用。

目录

第一章 系统评价／Meta分析简介
第一节 系统评价／Meta分析定义
一、系统评价定义
二、Meta．分析定义
三、Cochrane系统评价定义
四、系统评价与Meta分析的关系
第二节 系统评价／Meta分析现状
一、系统评价／Meta分析发展现状
二、Cochrane系统评价现状分析
第三节 系统评价／Meta分析进展与面临的挑战
一、系统评价／Meta分析进展
二、系统评价／Meta分析面临的挑战

第二章 网状Meta分析简介
第一节 间接比较概述
一、定义
二、基本思想
三、类型
四、计算方法
五、结果的方向性
六、分析的标准误及可信区间
七、间接比较与直接比较统计分析上的差异
第二节 网状Meta分析起源与发展
第三节 网状Meta分析概念
一、调整间接比较定义
二、混合治疗效应定义
三、网状Meta分析的定义
四、网状Meta分析中其他术语定义
第四节 网状Meta分析现状
一、网状Meta分析发展现状
二、网状Meta分析作者和机构合作情况
三、网状Meta分析疾病和干预措施分布情况
第五节 网状Meta分析基本假设
一、同质性假设
二、相似性假设
三、一致性假设
第六节 网状Meta分析制作步骤
第七节 Cochrane协作网网状Meta分析注册、撰写与发表
一、Cochrane协作网网状Meta分析注册
二、Cochrane协作网网状．Meta分析撰写
三、Cochrane协作网网状．Meta分析发表
四、网状Meta分析的更新

第三章 网状Meta分析的统计学基础
第一节 Meta分析的统计学基础
一、效应量的选择
二、异质性的来源与处理
三、合并效应量模型选择
四、发表偏倚分析
第二节 网状Meta分析的统计学相关知识
一、网状Meta分析统计学原理
二、频率法和贝叶斯法选择
三、随机效应模型和固定效应模型选择
四、网状Meta分析的不一致性检测

第四章 网状Meta分析常用统计学软件
第一节 ITC软件
一、简介
二、下载与安装
三、操作界面简介
四、数据来源
五、数据分析与结果解释
第二节 WinBUGS软件
一、简介
二、下载与安装
三、WinBIJGS语言
四、数据录入
五、数据分析
六、结果解释
第三节 Stata软件
一、简介
二、下载与安装
三、数据准备
四、数据分析与结果解释
第四节 ADDIS软件
一、简介
二、下载与安装
三、数据录入
四、数据分析与结果解释
第五节 GeMTC软件
一、简介
二、下载与安装
三、数据录入
四、数据分析与结果解释
第六节 NetMetaXL软件
一、简介
二、下载与安装
三、数据录入
四、转换数据与产生初始值
五、数据分析
六、结果呈现
七、结果解释
第七节 R软件
一、简介
二、下载和安装
三、数据录入
四、数据分析和结果解释

第五章 网状Meta分析的制作
第一节 选题
一、选题准备
二、选题原则
三、题目组成
第二节 资料检索
一、检索基础
二、主要信息资源检索
三、已发表网状Meta分析检索情况分析
第三节 纳入排除标准的确定
第四节 文献筛选及偏倚风险评价
一、文献筛选
二、偏倚风险评价
第五节 资料提取
一、资料提取主要内容
二、数据转换
第六节 数据处理
一、常用效应量及选择
二、统计模型选择
三、异质性来源与检验
四、频率法和贝叶斯法的选择
五、其他分析
六、常用统计软件
第七节 结果的呈现
一、文献检索结果
二、纳入研究基本特征
三、纳入研究偏倚风险评价
四、证据图
五、网状Meta分析结果
第八节 讨论与结论
一、讨论
二、结论
第九节 GRADE在网状Meta分析中的应用
一、GRADE分级概述
二、GRADE分级原理
三、GRADE分级流程
第十节 网状Meta分析报告
一、英国国家卫生医疗质量标准署制订的网状Meta分析报告规范
二、国际药物经济学及结果研究协会制订的网状Meta分析报告规范
三、Ohlssen团队制订的网状Meta分析报告规范
四、Tan制订的网状Meta分析统计分析报告规范
五、Thorlund等制订的网状Meta．分析报告规范
六、Hutton等制订的网状Meta分析报告规范
七、李伦等制订的网状Meta分析报告规范
八、PRISMA-NMA

第六章 其他类型网状Meta分析
第一节 单个病例数据网状Meta分析
一、概述
二、基本步骤
三、单个病例数据网状Meta分析的报告和注意事项
四、应用举例
第二节 生存数据网状Meta分析
一、概述
二、基本步骤
三、应用举例
第三节 观察性研究网状Meta分析
一、概述
二、基本步骤
三、应用举例
第四节 动物实验网状Meta分析
一、概述
二、基本步骤
三、动物实验网状Meta分析遇到的问题
四、应用举例

第七章 网状Meta分析的应用及案例分析
第一节 网状Meta分析在内分泌与营养代谢疾病中的应用
一、研究现状
二、案例分析
第二节 网状Meta分析在肿瘤研究中的应用
一、研究现状
二、案例分析
第三节 网状Meta分析在中医药研究中的应用
一、研究现状
二、案例分析
第四节 网状Meta分析在健康相关生存质量中的应用
一、研究现状
二、案例分析
第五节 网状：Meta分析在疼痛管理中的应用
一、研究现状
二、案例分析
第六节 网状Meta分析在外科学研究中的应用
一、研究现状
二、案例分析
附录
附录一 中英文名词对照索引
附录二 SCI收录网状Meta分析主要期刊列表

《科学研究的逻辑与设计：从问题提出到结果解读的系统方法》 引言 在信息爆炸的时代，科学研究的严谨性与有效性显得尤为重要。研究的生命力在于其严密的逻辑推理、精巧的设计以及对结果的审慎解读。本书《科学研究的逻辑与设计》旨在为读者提供一套系统性的方法论框架，贯穿科学研究的全过程，从源头问题的确立，到研究设计的制定，再到数据分析与结果的阐释，最终触及研究成果的推广与应用。它不仅仅是研究方法的罗列，更是对科学精神的传承，是对严谨求实态度的践行。本书面向所有对科学研究抱有热情、渴望提升研究能力的研究者、学生以及相关从业人员，旨在帮助读者建立清晰的研究思路，规避常见的研究误区，产出高质量的研究成果。 第一章：科学问题的提炼与界定 任何一项有价值的研究都始于一个明确、重要且具有可研究性的科学问题。本章将深入探讨如何从纷繁复杂的现象中捕捉研究的“火花”，并将其转化为一个清晰、聚焦的问题陈述。我们将首先剖析科学问题的来源，包括观察、理论推导、文献回顾以及实践需求等。随后，将重点讲解识别一个“好”的科学问题的关键要素：其新颖性、重要性、可行性以及清晰度。我们将通过一系列案例分析，演示如何将模糊的猜想转化为可操作的研究问题，例如，从“很多老年人记忆力下降”到“特定生活方式干预是否能延缓或逆转与年龄相关的轻度认知障碍”。 本章还会详细阐述问题的分解策略，即如何将一个宏大的问题拆解成若干个可独立研究的子问题，从而降低研究的复杂性，提高研究的可行性。我们还将讨论如何界定研究的范围和边界，避免研究失焦，确保研究在有限的资源和时间内能够深入进行。此外，本章还将触及研究主题的潜在创新点挖掘，鼓励读者跳出思维定势，探索新的研究视角和研究方向。 第二章：研究设计的基石——理论框架与概念模型 在确立科学问题之后，构建一个坚实的理论基础和清晰的概念模型是设计有效研究的关键。本章将引导读者理解理论在科学研究中的核心作用，以及如何选择、构建或修正适合研究问题的理论框架。我们将探讨不同类型的理论，如描述性理论、解释性理论和预测性理论，以及它们在不同研究情境下的适用性。 本章的重点在于概念模型的构建。我们将详细讲解如何将抽象的理论概念转化为具体、可测量的变量，并理清这些变量之间的预期关系。通过可视化工具，如路径图或示意图，读者将学会清晰地展示研究变量之间的逻辑联系和潜在的因果链条。例如，在研究“教育水平对健康结果的影响”时，我们将探讨教育水平如何通过就业、收入、健康素养等中介变量，最终影响健康行为和疾病发生率，并将其绘制成一个概念模型。 此外，本章还将讨论理论驱动研究与数据驱动研究的辩证关系，以及如何在研究过程中灵活运用理论。同时，我们会强调概念清晰化和操作化定义的重要性，这是连接理论与实证研究的桥梁，确保研究能够有效地进行测量和检验。 第三章：研究设计的策略与类型 本章将深入探讨科学研究设计的具体策略和不同类型，为读者提供选择最适合其研究问题的研究范式的指导。我们将首先区分探索性研究、描述性研究和解释性研究这三种基本的研究范式，并阐述它们各自的目的、特点和适用场景。 随后，我们将详细介绍各种常用的研究设计类型。定量研究设计部分，我们将深入剖析实验研究（包括真实验、准实验和类实验设计）、调查研究（横断面调查、纵断面调查）以及相关研究。我们会详细讲解每种设计的优缺点、适用条件、样本选择策略、变量控制方法以及潜在的偏倚来源。例如，在讨论实验设计时，我们会深入讲解随机分配、对照组设置、干预措施实施以及结果测量等核心要素，并分析如何最大程度地减少混淆因素的影响。 在定性研究设计部分，我们将介绍案例研究、民族志研究、扎根理论、现象学研究等方法。我们会强调定性研究在探索复杂现象、深入理解个体经验、发现新理论等方面的独特优势，并讲解其数据收集（如访谈、观察、焦点小组）和数据分析（如主题分析、内容分析）的基本原则。 此外，本章还将讨论混合研究设计，即结合定量和定性方法的优势，以期获得更全面、更深入的研究结果。我们将探讨不同混合方法的组合策略，如并行设计、顺序设计等，并分析其在解决复杂研究问题时的价值。本章的核心在于帮助读者根据其研究问题、研究目的、资源条件以及所处学科领域，做出最恰当的研究设计选择。 第四章：研究工具的开发与选择 无论采用何种研究设计，有效的测量工具是收集可靠数据的关键。本章将聚焦于研究工具的开发、选择与评估。我们将首先讨论不同类型测量工具的特点，包括问卷、访谈提纲、观察表、心理测量量表、生物标记物检测等。 在问卷设计方面，我们将详细讲解如何构建清晰、无歧义的题目，如何设计量表（如李克特量表、语义差异量表），以及如何进行题目排序、编码和选项设置。我们还会深入探讨问卷的信度和效度问题，包括内容效度、结构效度、效标效度等，并介绍初步的预试（pilot study）方法来评估和修订问卷。 对于访谈，本章将区分结构化访谈、半结构化访谈和非结构化访谈，并提供如何设计访谈问题、如何进行访谈引导、以及如何进行访谈记录的实用技巧。在观察法方面，我们将探讨结构化观察与非结构化观察的差异，以及如何制定观察项目和记录方式。 此外，本章还将讨论现有成熟测量工具的检索、评估与选择。我们将强调如何在科学文献中查找可靠的测量工具，并如何对其进行批判性评估，以确保其适用于当前的研究情境。对于需要开发新测量工具的研究者，本章将提供从概念化到初步验证的完整流程。 第五章：抽样方法的原理与应用 为了使研究结果能够推广到更大的群体，科学的抽样方法至关重要。本章将系统地介绍各种抽样方法的原理、特点和应用场景。我们将首先区分概率抽样（随机抽样）和非概率抽样（非随机抽样）。 概率抽样部分，我们将详细讲解简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样以及多阶段抽样等方法。我们会阐述每种方法的抽样原理，如何计算样本量，以及在不同研究情境下选择哪种方法最为合适。例如，我们会讨论在进行全国性调查时，多阶段整群抽样如何能够有效地提高效率并控制成本。 非概率抽样部分，我们将介绍方便抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样等。我们将详细分析这些方法的局限性，特别是它们可能引入的抽样偏差，并指导读者如何在特定情况下审慎地使用它们，例如在探索性研究或难以进行概率抽样时。 本章还将深入探讨样本量确定的原理和常用方法，包括基于统计功效分析的样本量计算，以及基于实践经验和资源限制的样本量决策。同时，我们也会讨论抽样误差的来源及其对研究结果的影响，以及如何通过合理的抽样设计来最小化抽样误差。 第六章：数据收集的流程与质量控制 数据收集是连接研究设计与数据分析的关键环节。本章将详细阐述数据收集的规范流程，并强调质量控制在整个过程中的重要性。我们将从研究方案的细化、研究团队的培训，到数据收集的现场管理，逐一展开。 首先，我们将强调数据收集方案的详细制定，包括具体操作指南、数据记录表格、异常情况处理预案等。研究团队的培训至关重要，我们将探讨如何对数据收集人员进行全面的培训，确保他们理解研究目的、掌握研究工具的使用方法、熟悉数据记录的规范，并具备良好的沟通和问题解决能力。 在数据收集过程中，我们将重点关注质量控制的策略。这包括实施严格的现场监督，定期进行数据核查，确保数据记录的完整性、准确性和一致性。我们会讨论如何识别和处理数据收集过程中的异常情况，如被试不合作、测量仪器故障等，并提供相应的解决方案。 本章还将涉及数据安全与隐私保护的问题，尤其是在涉及敏感信息的收集时，如何采取适当的措施来保护被试的隐私。同时，我们也会讨论如何建立有效的数据反馈机制，以便及时发现和纠正数据收集过程中可能出现的问题。 第七章：数据管理与预处理 在数据收集完成后，有效的 数据管理 和预处理是进行可靠统计分析的前提。本章将指导读者如何建立规范的数据管理体系，并进行必要的数据预处理。 我们将首先介绍数据管理的基本原则，包括数据存储、备份、版本控制以及访问权限管理。我们将讨论如何选择合适的数据管理工具，例如数据库软件或专业的电子数据采集（EDC）系统，以提高数据管理的效率和安全性。 随后，本章将详细阐述数据预处理的各项步骤。数据清洗是核心环节，包括识别和处理缺失值（如删除、插补）、异常值（离群点）的识别与处理、数据重复项的检查与删除，以及数据格式的统一。我们将介绍多种识别和处理缺失值、异常值的方法，并分析它们各自的优缺点。 数据转换也是数据预处理的重要内容，包括变量的重新编码（如将连续变量分箱）、派生变量的生成（如计算BMI）、以及对变量进行标准化或归一化处理，以满足后续统计分析的要求。 最后，本章还将强调数据文档的重要性，即为所有数据管理和预处理操作建立详细的记录，包括所使用的软件、算法、参数设置以及处理过程的说明，以确保研究的可重复性。 第八章：描述性统计分析 描述性统计是理解和总结数据集特征的第一步。本章将详细介绍常用的描述性统计方法，帮助读者清晰地呈现和概括研究数据。 我们将首先区分集中趋势的测量（如均值、中位数、众数）和离散程度的测量（如方差、标准差、极差、四分位距）。我们将深入讲解每种统计量的计算方法、解释意义以及它们在不同数据类型（名义、顺序、间隔、比例）下的适用性。 随后，我们将介绍如何使用图形化方法来直观地展示数据分布，包括直方图、箱线图、散点图、条形图和饼图等。我们将指导读者如何根据数据类型和研究目的选择最合适的图形展示方式，并学会解读这些图形所传达的信息。 本章还会讨论频率分布表和百分比的计算与应用，以及如何使用百分位数来描述数据的位置。同时，我们将强调在进行描述性统计时，需要考虑数据的分布特征（如正态分布、偏态分布），并根据分布特点选择合适的统计量。 通过本章的学习，读者将能够有效地总结和描述研究样本的特征，为后续的推断性统计分析打下坚实的基础。 第九章：推断性统计的核心——假设检验 推断性统计的目的是从样本数据推断总体特征，而假设检验是实现这一目标的核心工具。本章将系统地介绍假设检验的基本原理、步骤和常用方法。 我们将首先阐述零假设（H0）和备择假设（H1）的概念，以及它们在研究中的作用。随后，我们将详细讲解假设检验的典型步骤：提出假设、选择检验统计量、确定显著性水平（α）、计算检验统计量的值、确定P值、以及做出统计决策（拒绝或不拒绝零假设）。 本章将重点介绍多种常用的假设检验方法。参数检验部分，我们将深入讲解t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、Z检验、方差分析（ANOVA，包括单因素ANOVA、多因素ANOVA）等。我们会讨论这些检验的适用条件（如正态性、方差齐性），以及如何根据研究设计和数据类型选择最恰当的参数检验。 非参数检验部分，我们将介绍如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验等。这些非参数检验在数据不满足参数检验的假设时尤为有用，我们将详细讲解它们的适用范围和计算原理。 此外，本章还将深入探讨P值的含义、统计显著性与实际显著性的区别、第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念，以及统计功效（1-β）的重要性。掌握本章内容，将使读者能够科学地评估研究结果的统计意义，并谨慎地解释推断性分析的结论。 第十章：统计建模的进阶——回归分析与方差分析 本章将深入探讨统计建模的进阶技术，特别是回归分析和方差分析，这些技术能够帮助研究者探索变量之间的复杂关系。 回归分析部分，我们将从最基本的简单线性回归开始，讲解其模型原理、参数估计、模型拟合优度（R平方）以及系数的统计显著性检验。随后，我们将扩展到多元线性回归，讨论如何引入多个预测变量，如何进行变量筛选，以及如何解读多元回归模型的系数。本章还会介绍逻辑回归，它适用于因变量为二分类变量的研究，例如预测某个事件发生的概率。我们将讲解逻辑回归的输出解读，包括优势比（Odds Ratio）。 方差分析（ANOVA）部分，我们将回顾其在检验多组均值是否存在显著差异时的作用。本章将进一步深入讲解多因素方差分析（Factorial ANOVA），它能够同时考察两个或两个以上自变量对因变量的影响，并探讨它们之间的交互作用。我们将通过实例演示如何设计和分析包含交互项的方差模型。 此外，本章还将触及一些更复杂的统计模型，如协方差分析（ANCOVA），它允许我们在分析自变量对因变量的影响时，同时控制一个或多个协变量的影响，从而提高统计检验的精确度。我们将强调模型假设的检验，以及如何通过残差分析来评估模型的拟合度和诊断潜在问题。 第十一章：研究结果的解释与讨论 研究结果的价值最终体现在其解释和讨论中。本章将指导读者如何将统计分析的结果转化为有意义的科学见解，并将其置于更广阔的研究背景中。 我们将首先强调对统计分析结果的准确解读，包括对P值、置信区间、效应量等的正确理解。研究者需要清晰地说明哪些假设得到了支持，哪些被拒绝，以及这种支持或拒绝的程度。 本章的重点在于“讨论”部分。我们将指导读者如何将研究结果与先前的文献进行对比，是支持、修正还是挑战了已有的理论和发现？研究结果的实际意义是什么？它们对理论发展和实践应用有何启示？ 我们将强调避免过度推论和夸大研究结果的重要性，以及承认研究的局限性。研究局限性的诚实陈述能够增强研究的可信度，并为未来的研究指明方向。本章还会探讨如何提出基于研究结果的未来研究建议，以及如何将研究发现转化为具体、可操作的建议。 第十二章：研究报告的撰写与学术发表 产出的研究成果需要通过规范的学术报告来呈现，并最终通过学术发表来传播。本章将聚焦于研究报告的撰写规范和学术发表的流程。 我们将详细讲解研究报告的标准结构，包括标题、摘要、引言、方法、结果、讨论、结论、参考文献和附录等。我们将逐一剖析每个部分的写作要点、内容要求和写作技巧。例如，在“方法”部分，需要详细描述研究设计、样本、数据收集工具、数据分析方法，以确保研究的可重复性；在“结果”部分，需要客观、清晰地呈现数据分析的发现，通常结合图表。 本章还将深入介绍学术发表的流程，包括选择目标期刊、撰写投稿信、进行同行评审以及修改稿件等。我们将分享如何撰写一份有说服力的投稿信，如何应对同行评审意见（无论是积极还是批评性的），以及如何有效地修改稿件以提高发表的成功率。 最后，本章还会讨论学术诚信的重要性，包括避免抄袭、伪造数据等学术不端行为，以及恰当引用他人的工作。通过本章的学习，读者将掌握如何将自己的研究成果以规范、专业的面貌呈现给学术界。 结论 《科学研究的逻辑与设计》旨在为读者构建一个全面的科学研究方法论知识体系。从最初问题的萌芽，到严谨的设计，再到精密的分析与审慎的解读，本书力求引导读者掌握科学研究的核心逻辑和实践技能。我们坚信，通过对本书内容的深入学习和实践，每一位研究者都能在自己的科研道路上行稳致远，产出具有深远影响力的科学成果，为知识的进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在科研领域，尤其是需要整合大量文献的系统评价中，传统的Meta分析在处理多组干预措施的比较时，显得力有不逮。经常遇到这样的情况：很多研究只比较了A与C，B与C，而直接比较A与B的研究却很少。这让我意识到，需要一种更强大的分析工具来处理这种复杂的比较关系。《网状Meta分析方法与实践》这个书名正好戳中了我的痛点。我迫切想知道这本书是如何构建一个“网络”的，将所有相关的研究像节点一样连接起来，并通过这些连接来推断出不同干预措施之间的相对优劣。我尤其关注书中关于统计建模的具体方法，比如如何处理不同研究的异质性，如何量化和解释间接证据的权重，以及如何评估网络分析的可靠性。对于“实践”部分，我充满了期待，希望它能提供一些具体的操作步骤和案例，例如使用特定的统计软件来执行网状Meta分析，并清晰地解读分析结果，包括如何绘制网络图和展示相对疗效。我期待这本书能让我掌握一套科学的工具，能够更有效地评估和比较多种干预措施，为我的研究提供更全面、更具说服力的证据支持。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个对数据分析充满热情的人，尤其是在我最近参与的一个项目里，我们面临着一项复杂的系统评价任务，需要整合来自不同研究的多种治疗方案的疗效数据。传统的Meta分析虽然是基础，但对于多臂试验和间接比较的研究，总觉得有些力不从心。偶然间了解到《网状Meta分析方法与实践》这本书，标题就直击痛点，让我眼前一亮。我非常想了解它是否能提供一套系统化的方法论，指导我如何搭建起一个网状的比较框架，将分散的研究证据连接起来，形成一个整体的图谱。比如，在药物疗效的评价中，常常存在A与C比较，B与C比较的研究，而直接比较A与B的研究却寥寥无几。这本书是否能教会我如何利用“C”这个中间节点，巧妙地推断出A和B之间的相对优劣？我特别关注书中在统计模型选择上的建议，以及如何处理模型假设的验证。另外，对于不确定性评估和网络中潜在偏倚的识别，我希望能有详细的讲解，因为这些都是影响网状Meta分析结果可靠性的关键因素。我期盼这本书能提供一些实用的代码示例或者操作指南，让我能够快速上手，将理论知识转化为实际操作，为我的研究提供强有力的工具和支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对循证医学研究方法感兴趣的医生，我一直在寻找能够深化我对Meta分析理解的资源。传统的Meta分析固然重要，但现实世界的临床问题往往比简单的两两比较要复杂得多。例如，在面对多种治疗方案时，我们很难找到直接比较所有方案的研究。这时，我就在想，是否有一种方法能够整合所有可用的证据，即使它们是通过不同的中间治疗方案进行比较的？《网状Meta分析方法与实践》这个书名一下子就抓住了我的兴趣点。我很好奇它是否能教会我如何构建一个“网络”，将所有相关的研究像节点一样连接起来，从而实现对多项干预措施的间接比较。书中对“方法”的强调让我期待能深入了解其背后的统计学原理，比如如何构建相应的模型来处理不同比较对的数据，以及如何评估不同研究之间的同质性。而“实践”部分则让我对具体操作充满期待，比如书中是否会提供不同软件（如Stata, R）下的实现代码，以及如何解读分析结果，特别是当网络模型面临一些挑战时（如数据稀疏、存在环路等）。我希望这本书能像一位经验丰富的向导，带我穿越错综复杂的研究证据网络，最终找到最可靠的临床决策依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题是《网状Meta分析方法与实践》，我一直对这类系统性的研究方法很感兴趣，尤其是在医学和公共卫生领域，很多研究都涉及到比较不同治疗方案的效果。传统的Meta分析通常是比较两两之间的研究，但现实情况是，我们经常会面对多个干预措施，比如A药物、B药物、C药物，它们可能在不同的文献中与安慰剂或其他药物进行比较，形成了一个复杂的比较网络。我很好奇这本书是如何教会我构建和分析这样一个“网状”结构的，它是否能帮助我理解如何整合来自不同比较对的证据，从而得出一个更全面、更可靠的结论？比如，如果我想知道A药物相对于B药物的效果，但直接比较A和B的研究很少，而A和C、B和C的研究很多，这本书能否提供一个框架，让我通过C这个“桥梁”来间接推断A和B的相对效果？我对书中介绍的统计模型和软件应用方面的内容尤其期待，比如是否会详细讲解如何使用R或者Stata等软件来实现网状Meta分析，以及如何解读那些复杂的输出结果。同时，我也想知道书中对于异质性处理、发表偏倚以及敏感性分析等方面是否有深入的探讨，因为这些都是Meta分析中非常关键且容易出错的环节。这本书的“实践”二字也暗示了它会提供大量的案例分析，我希望这些案例能够贴合实际研究需求，能够让我边学边练，真正掌握这项技术。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我一直深陷于各种文献中，试图为我的研究找到最恰当的证据支持。但很多时候，直接比较特定干预措施的研究数量有限，而间接证据又过于零散，这让我感到非常困扰。我听说过“网状Meta分析”，但对其具体的操作和理论基础了解不多。《网状Meta分析方法与实践》这个书名听起来就非常契合我的需求。我特别想了解它如何教会我将来自不同比较对的研究数据整合起来，形成一个统一的分析框架。想象一下，如果A治疗与安慰剂比较，B治疗也与安慰剂比较，而我们想比较A和B的效果，这本书是否能提供一种方法，让我们在这种情况下也能得出有意义的结论？我期待书中能详细介绍构建网络模型的方法，包括如何选择合适的统计模型，以及如何处理可能出现的复杂情况，例如存在多个间接路径或者治疗方案之间存在显著异质性。此外，关于如何对分析结果进行解释和呈现，特别是如何可视化展示网络中的相对效果，我也希望能有深入的指导。我希望这本书能像一幅详细的地图，指引我如何 navigate 复杂的研究数据，发现隐藏在背后的真实疗效。

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好

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书不错 很好很好很实惠哈哈哈哈哈 双11前

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实用

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实用

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内容丰富，纸质好，支持一下

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