网状Meta分析方法与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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田金徽，李伦主编 著

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• 临床研究
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• 系统评价
• 数据分析
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出版社： 中国医药科技出版社

ISBN：9787506793247

商品编码：14630496385

出版时间：2017-07-01

作  者:田金徽,李伦 主编 定  价:58 出 版 社:中国医药科技出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:358 装  帧:平装 ISBN:9787506793247 ●系统评价／Meta分析简介
●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
●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
●部分目录

内容简介

本书作为靠前靠前本网状Meta分析指导手册，有以下特色：靠前，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，抢先发售详细介绍了 GRADE 方法在网状Meta分析中的应用。

《医学研究设计与统计学原理》 图书简介 本书旨在为广大医学研究者、公共卫生从业者、临床医生以及对医学研究方法论感兴趣的学生提供一个全面而深入的理论与实践指南。在现代医学飞速发展的浪潮中，科学严谨的研究设计和精准的统计分析是产出可靠研究成果的基石。本书将系统性地阐述医学研究的基本原则、各类研究设计的精髓及其在不同研究场景下的应用，并详细讲解统计学在医学研究中的核心地位与实际操作方法，帮助读者掌握从研究构思到数据分析的全过程，提升研究的科学性和可信度。 第一部分：医学研究的基石——科学思维与伦理规范 在深入探讨具体的研究设计和统计方法之前，我们首先需要构建扎实的科学思维框架，并深刻理解医学研究的伦理边界。本部分将从以下几个方面展开： 1. 科学研究的本质与医学研究的特点： 探讨科学研究的定义、基本要素（如可重复性、可证伪性）以及医学研究作为一门高度实践性学科所独有的挑战与机遇。我们将分析医学研究如何从观察、猜想、假设到验证的逻辑演进过程，强调证据在医学决策中的关键作用。 2. 研究问题的提出与界定： 优秀的研究始于一个清晰、可行且有价值的研究问题。本部分将指导读者如何从临床实践、文献回顾、现有理论中发现并提炼出具有研究潜力的科学问题。我们将讨论问题的重要性、创新性、可行性等评估标准，并教授如何将宽泛的问题细化为可操作的研究目标和假设。 3. 文献回顾的艺术与科学： 全面而深入的文献回顾是避免重复研究、确立研究基础、识别研究空白的关键步骤。本书将介绍系统性文献回顾的策略，包括信息检索的数据库选择、关键词构建、文献筛选标准（PICO原则的应用）、以及如何批判性地评估现有研究的质量和局限性。 4. 医学研究的伦理原则： 医学研究直接关系到人类的生命健康，因此伦理考量至关重要。本书将详细阐述医学研究中的核心伦理原则，如知情同意、风险-获益评估、隐私保护、公平性以及研究的保密性等。我们将深入探讨赫尔辛基宣言、贝尔蒙特报告等重要伦理文件，并结合实际案例分析，帮助读者规避研究过程中的伦理风险，确保研究的合乎道德。 5. 研究计划的撰写： 一个周密的研究计划是研究成功的蓝图。本部分将指导读者如何撰写一份完整的研究计划，包括研究背景、研究目的、研究设计、研究方法（包括样本量估算、数据收集、质量控制）、统计分析计划、预期结果、时间进度以及经费预算等关键组成部分。 第二部分：研究设计的智慧——构建严谨的探索框架 研究设计是整个研究的灵魂，它决定了研究能否有效地回答科学问题并减少偏倚。本部分将系统介绍医学研究中常见的各类研究设计，并分析其适用范围、优缺点及实施要点。 1. 描述性研究设计： 横断面研究（Cross-sectional study）： 介绍其定义、目的（如评估疾病流行状况、危险因素暴露水平）、抽样方法、数据收集方式及其在描述性分析中的应用。我们将重点讨论其在揭示“当下”状态方面的优势，以及无法确定因果关系和存在回忆偏倚的局限性。 病例对照研究（Case-control study）： 详细阐述其原理（从结果反推原因）、病例与对照的选择标准、匹配原则、暴露因素的测量方法。我们将深入分析其在研究罕见病和潜伏期长的疾病中的优势，并重点讲解偏倚（选择偏倚、信息偏倚）的控制策略。 队列研究（Cohort study）： 区分前瞻性与回顾性队列研究。讲解队列的建立、随访过程、结局的判定以及暴露与结局之间关联的度量（如发病率、相对危险度）。我们将深入分析其在探讨病因、预测预后方面的价值，并讨论其样本量大、耗时长的缺点。 2. 分析性研究设计——揭示因果联系： 随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）： 将RCT誉为“金标准”，详细介绍随机化的原理、方法（简单随机、分组随机、分层随机）及其在消除选择偏倚中的核心作用。我们将深入讲解盲法（单盲、双盲、三盲）的应用，以及对照组的设置（安慰剂对照、阳性对照、历史对照）。本书将详细阐述RCT的设计要素，如研究人群的选择、干预措施的标准化、结局指标的确定、样本量计算、数据监测和统计分析计划，并讨论RCT的伦理考量、实施难度和外在效度的问题。 3. 特殊研究设计： 生态学研究（Ecological study）： 介绍其特点、优势（易于获取大群体数据）和局限性（生态学谬误）。 诊断性试验评价研究： 阐述如何设计研究来评估诊断试验的准确性，包括敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值等指标的计算和解释。 预后研究： 介绍评估疾病发展进程和长期结局的研究设计。 4. 质量控制与偏倚的识别与规避： 偏倚的种类： 系统性地梳理研究过程中可能出现的各类偏倚，包括选择偏倚、信息偏倚（测量偏倚、回忆偏倚）、混杂偏倚、发表偏倚等。 质量评价工具： 介绍用于评估研究质量的常用工具和量表（如CONSORT声明、STROBE声明、PRISMA声明等），指导读者如何对现有研究进行批判性评价。 偏倚的控制策略： 结合具体研究设计，详细讲解在研究设计、数据收集和分析阶段规避各类偏倚的实用方法。 第三部分：统计学的力量——从数据中提取有价值的信息 统计学是医学研究中不可或缺的工具，它能够帮助我们量化不确定性，从复杂的数据中提取有意义的结论。本部分将从基础概念到高级应用，系统讲解医学统计学的核心内容。 1. 统计学基础概念： 变量的类型： 详细介绍分类变量（定类、定序）和数值变量（离散、连续）的定义与特点。 数据的收集与整理： 讲解数据录入、清洗、编码、管理的基本原则，以及如何构建结构化的数据库。 描述性统计： 介绍集中趋势的度量（均数、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距）以及数据分布的描述（直方图、箱线图）。 2. 推断性统计——从样本到总体： 概率与统计分布： 讲解概率的基本概念，以及在医学研究中常用的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布、F分布等。 参数估计： 介绍点估计与区间估计的概念，重点讲解置信区间的计算与解释，以及其在量化不确定性中的作用。 假设检验： 基本原理： 深入讲解零假设、备择假设、P值、I类错误（α）、II类错误（β）、检验效能（1-β）等核心概念。 常用假设检验方法： 均数比较： 配对t检验、独立样本t检验、单因素方差分析（ANOVA）。 比例比较： 卡方检验、Fisher精确检验、Z检验。 非参数检验： Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验，及其适用于非正态分布数据的场景。 3. 回归分析——探索变量间的关系： 线性回归： 讲解简单线性回归和多元线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R²）的意义，以及如何进行模型诊断和评估。 逻辑回归： 详细介绍逻辑回归模型在处理二分类结局变量时的应用，包括优势比（OR）的计算与解释，以及其在预测疾病发生风险中的作用。 Cox比例风险模型： 讲解其在生存分析中的应用，用于分析影响时间-事件结局的多个因素，并解释风险比（HR）。 4. 生存分析： 概念与方法： 介绍删失数据的处理方法、Kaplan-Meier曲线的绘制与解释、以及Log-rank检验的应用。 Cox回归模型： （已在回归分析部分提及，此处可进一步强调其在生存数据中的应用）。 5. 样本量计算： 重要性与原则： 强调样本量计算在研究设计中的关键作用，它直接影响研究的统计效能和结论的可信度。 常用计算公式与软件： 提供针对不同研究设计（如RCT、病例对照、队列研究）和结局变量（均数、比例）的样本量计算公式，并推荐常用的统计软件（如PASS, GPower, R）的使用方法。 6. 统计软件的应用： 常用软件介绍： 简要介绍SPSS, SAS, R, Stata等医学研究常用的统计软件，并提供基础数据录入、管理、图形绘制和基本统计分析的操作指南。 第四部分：论文撰写与成果发表——将研究转化为知识 研究成果的最终价值体现在其能否清晰有效地传达给学术界和公众。本部分将指导读者如何撰写符合学术规范的研究论文，并提高成果发表的成功率。 1. 研究论文的结构与写作： IMRAD结构： 详细讲解引言（Introduction）、方法（Methods）、结果（Results）、讨论（Discussion）各部分的写作要点，以及标题（Title）、摘要（Abstract）、关键词（Keywords）、参考文献（References）的规范要求。 清晰、准确、客观的语言： 强调科学写作的风格，避免模糊、夸张和主观的表述。 图表的设计与规范： 指导读者如何设计简洁、信息量大且易于理解的图表，并遵循学术期刊的图表规范。 2. 结果的呈现与解释： 统计结果的报告： 讲解如何准确、完整地报告统计分析结果，包括P值、置信区间、效应大小等。 讨论部分的写作： 指导读者如何将研究结果与现有文献进行比较，解释研究的意义、局限性，提出未来的研究方向。 3. 学术期刊的选择与投稿： 选择合适的期刊： 讲解如何根据研究内容、创新性和目标读者选择合适的学术期刊。 投稿前的准备： 强调仔细阅读期刊投稿指南、格式要求，以及撰写有说服力的投稿信。 审稿与修改： 介绍审稿过程，并指导读者如何专业地回应审稿人的意见，进行论文修改。 4. 学术诚信与道德： 避免学术不端： 再次强调抄袭、伪造数据、不当署名等学术不端行为的危害，以及如何维护学术诚信。 数据管理与共享： 讨论研究数据的妥善管理和在必要时进行数据共享的原则。 总结与展望 本书的编写致力于为医学研究者提供一个坚实的理论基础和实用的操作指南，帮助他们在日益复杂的医学研究领域中游刃有余。通过对科学思维、伦理规范、严谨研究设计以及统计学原理的深入讲解，我们希望读者能够掌握独立设计和实施高质量医学研究的能力。我们相信，掌握这些方法和技能，将为推动医学知识的进步、改善人类健康做出重要贡献。本书不仅是一本教材，更是一位伴随您踏上科学探索之路的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《网状Meta分析方法与实践》真是让我耳目一新，虽然我之前对Meta分析略有了解，但网状Meta分析的出现无疑打开了一个全新的视角。本书深入浅出地介绍了网状Meta分析的理论基础，从最基本的概念入手，逐步引导读者理解其逻辑和优势。尤其让我印象深刻的是，作者用大量图表和实际案例来解释复杂的统计模型，使得原本可能枯燥的数学公式变得生动易懂。例如，书中关于直接证据、间接证据和双重证据的区分，以及如何整合这些证据来得出更全面、更可靠的结论，讲解得非常细致。我特别喜欢它在方法论部分对不同网络结构（如线性和非线性模型）的探讨，以及如何选择合适的模型来处理不同类型的数据。对于研究者而言，能够系统地掌握网状Meta分析的整个流程，从文献检索、数据提取到结果解释，本书提供了一个非常全面的指导。它不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这对于深入理解研究结果、规避潜在的偏倚至关重要。书中的附录部分，包含了一些常用的统计软件操作指南，这对于初学者来说更是雪中送炭，大大降低了学习门槛。总而言之，这本书为我打开了探索更深层次循证医学研究的大门，让我对如何更有效地整合和利用现有研究证据有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

读了《网状Meta分析方法与实践》这本书，我最大的感受是，它极大地拓宽了我对证据综合的认知边界。以往我们做Meta分析，通常是在研究不同干预措施对同一结局的影响，但对于不同干预措施之间的比较，特别是当它们之间没有直接的头对头研究时，往往会感到无从下手。本书清晰地阐释了网状Meta分析如何解决这一难题，它能够在一个统一的分析框架下，利用直接证据和间接证据，将多个干预措施进行排序和比较。书中关于“网络几何”和“节点”的概念，以及如何构建不同“桥接”关系的讲解，让我茅塞顿开。例如，书中举例说明，如果A和B有直接比较，B和C有直接比较，那么通过B就可以间接比较A和C，而网状Meta分析正是将这种间接信息也纳入考量，从而得出更全面、更具指导意义的结论。我特别喜欢书中对“干预措施排序”和“可信区间”的解读，这对于临床决策至关重要。它不仅告诉我哪个干预措施“看起来”更好，更重要的是，它给出了这种“好”的证据强度和不确定性。此外，书中还讨论了如何评估网状Meta分析的质量和局限性，这使得我对研究结果的解读更加审慎和客观。这本书让我意识到，网状Meta分析是一门强大的工具，能够帮助我们在复杂的医学证据森林中找到更清晰的路径。

评分☆☆☆☆☆

《网状Meta分析方法与实践》这本书，简直是循证医学领域的一本“宝典”，尤其是对于那些在医疗健康领域辛勤耕耘的研究者和临床医生来说。本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次深刻的思想启迪。在阅读过程中，我反复体会到作者对研究严谨性的追求，以及将复杂问题简单化的能力。书中对网状Meta分析的理论框架的构建，以及其背后的统计学原理，讲解得既有高度又接地气。我特别欣赏作者在书中反复强调的“质量”和“一致性”的重要性，这让我认识到，网状Meta分析的价值不仅仅在于能够纳入更多研究，更在于如何科学地处理和评估这些研究的质量以及它们之间的相互关系。书中对于“模型选择”和“结果解释”的详细指导，让我能够更加自信地开展和解读网状Meta分析。我尤其关注书中关于“异质性”的讨论，因为在实际研究中，这是最常见也是最棘手的问题之一，而本书提供的多种方法和视角，为如何应对和解释异质性提供了宝贵的经验。此外，书中还对网状Meta分析在不同学科领域的应用进行了展望，这让我看到了这项技术广阔的应用前景。总而言之，这本书让我对如何更科学、更全面地整合和利用现有研究证据有了更深的理解，也让我对如何进行更具影响力的循证医学研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《网状Meta分析方法与实践》在实践层面的指导性简直是太强了！我之前参加过一些Meta分析的培训，但总是觉得离实际操作还有点距离，很多细节性的问题处理起来会捉襟见肘。这本书就完美地解决了这个问题。作者在描述具体操作步骤时，详略得当，既有宏观的流程框架，也有微观的细节提示。我最欣赏的是它对数据处理和软件应用的详细介绍，尤其是如何使用 R 语言和 Stata 等工具来实现网状Meta分析。书中提供了大量的代码示例，可以直接拿来参考和修改，这对于我这样需要快速上手应用的研究者来说，效率提升是巨大的。而且，作者并没有回避实际研究中可能遇到的各种难题，比如数据不完整、异质性过大、发表偏倚等，并针对这些问题提供了多种解决方案和评估方法。对模型诊断和异质性检验的讲解尤其细致，让我明白了如何判断网状Meta分析结果的可信度。我还在书中看到了关于如何解读和报告网状Meta分析结果的章节，这对于撰写研究论文非常有用，避免了常见的错误和遗漏。整体感觉这本书是站在用户的角度，将理论知识转化为切实可行的操作指南，让网状Meta分析不再是遥不可及的“高精尖”技术。

评分☆☆☆☆☆

这本《网状Meta分析方法与实践》给我的感觉，就像是为研究者量身打造的一本“武林秘籍”。它不仅仅是关于方法论的介绍，更像是对整个网状Meta分析研究过程的一次全面“内功”与“外功”的修炼。在“内功”层面，本书深入剖析了网状Meta分析的核心思想，比如如何处理多重比较带来的问题，如何评估网络的一致性（consistency）和有效性（coherence），以及如何利用贝叶斯和频率学派的视角来构建模型。这些概念的讲解既有深度又不失清晰度，让我能够从根本上理解网状Meta分析的优势和适用范围。在“外功”层面，本书提供了非常实用的指导，包括如何设计一个网状Meta分析的研究，如何选择合适的数据库和检索策略，如何进行文献筛选和质量评价，以及如何提取关键数据。特别值得一提的是，书中对不同类型研究设计（如随机对照试验、队列研究等）在网状Meta分析中的处理方式进行了详细阐述，这对于理解不同证据的价值至关重要。我尤其喜欢书中关于如何处理“不一致性”的讨论，这往往是网状Meta分析中最棘手的问题之一，而本书提供的多种方法和判断依据，让我对此有了更深的理解和信心。这本书真的让我感觉，掌握了网状Meta分析，就像获得了一把能够整合海量研究证据的“利剑”，能够洞察隐藏在数据背后的真相。