網狀Meta分析方法與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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田金徽，李倫主編 著

圖書標籤:

• Meta分析
• 網絡Meta分析
• 統計學
• 醫學統計
• 臨床研究
• 證據醫學
• 係統評價
• 數據分析
• R語言
• Bayes網絡

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中國醫藥科技齣版社

ISBN：9787506793247

商品編碼：14630496385

齣版時間：2017-07-01

作  者:田金徽,李倫 主編 定  價:58 齣 版 社:中國醫藥科技齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:358 裝  幀:平裝 ISBN:9787506793247 ●係統評價／Meta分析簡介
●係統評價／Meta分析定義
●一、係統評價定義
●二、Meta分析定義
●三、Cochrane係統評價定義
●四、係統評價與Meta分析的關係
●第二節係統評價／Meta分析現狀
●一、係統評價／Meta分析發展現狀
●二、Cochrane係統評價現狀分析
●第三節係統評價／Meta分析進展與麵臨的挑戰
●一、係統評價／Meta分析進展
●二、係統評價／Meta分析麵臨的挑戰
●第二章網狀Meta分析簡介
●間接比較概述
●一、定義
●二、基本思想
●三、類型
●四、計算方法
●五、結果的方嚮性
●六、分析的標準誤及可信區間
●部分目錄

內容簡介

本書作為靠前靠前本網狀Meta分析指導手冊，有以下特色：靠前，詳盡闡述瞭網狀Meta分析的起源、發展和現狀以及撰寫方法和注意事項；第二，在講解理論知識的同時，選取瞭大量有代錶性的實例深入分析解讀，以便讀者能夠易於理解和靈活運用；第三，詳細、全麵的介紹瞭網狀Meta分析中7種軟件，深入淺齣，圖文並茂，操作性強；第四，搶先發售詳細介紹瞭 GRADE 方法在網狀Meta分析中的應用。

《醫學研究設計與統計學原理》 圖書簡介 本書旨在為廣大醫學研究者、公共衛生從業者、臨床醫生以及對醫學研究方法論感興趣的學生提供一個全麵而深入的理論與實踐指南。在現代醫學飛速發展的浪潮中，科學嚴謹的研究設計和精準的統計分析是産齣可靠研究成果的基石。本書將係統性地闡述醫學研究的基本原則、各類研究設計的精髓及其在不同研究場景下的應用，並詳細講解統計學在醫學研究中的核心地位與實際操作方法，幫助讀者掌握從研究構思到數據分析的全過程，提升研究的科學性和可信度。 第一部分：醫學研究的基石——科學思維與倫理規範 在深入探討具體的研究設計和統計方法之前，我們首先需要構建紮實的科學思維框架，並深刻理解醫學研究的倫理邊界。本部分將從以下幾個方麵展開： 1. 科學研究的本質與醫學研究的特點： 探討科學研究的定義、基本要素（如可重復性、可證僞性）以及醫學研究作為一門高度實踐性學科所獨有的挑戰與機遇。我們將分析醫學研究如何從觀察、猜想、假設到驗證的邏輯演進過程，強調證據在醫學決策中的關鍵作用。 2. 研究問題的提齣與界定： 優秀的研究始於一個清晰、可行且有價值的研究問題。本部分將指導讀者如何從臨床實踐、文獻迴顧、現有理論中發現並提煉齣具有研究潛力的科學問題。我們將討論問題的重要性、創新性、可行性等評估標準，並教授如何將寬泛的問題細化為可操作的研究目標和假設。 3. 文獻迴顧的藝術與科學： 全麵而深入的文獻迴顧是避免重復研究、確立研究基礎、識彆研究空白的關鍵步驟。本書將介紹係統性文獻迴顧的策略，包括信息檢索的數據庫選擇、關鍵詞構建、文獻篩選標準（PICO原則的應用）、以及如何批判性地評估現有研究的質量和局限性。 4. 醫學研究的倫理原則： 醫學研究直接關係到人類的生命健康，因此倫理考量至關重要。本書將詳細闡述醫學研究中的核心倫理原則，如知情同意、風險-獲益評估、隱私保護、公平性以及研究的保密性等。我們將深入探討赫爾辛基宣言、貝爾濛特報告等重要倫理文件，並結閤實際案例分析，幫助讀者規避研究過程中的倫理風險，確保研究的閤乎道德。 5. 研究計劃的撰寫： 一個周密的研究計劃是研究成功的藍圖。本部分將指導讀者如何撰寫一份完整的研究計劃，包括研究背景、研究目的、研究設計、研究方法（包括樣本量估算、數據收集、質量控製）、統計分析計劃、預期結果、時間進度以及經費預算等關鍵組成部分。 第二部分：研究設計的智慧——構建嚴謹的探索框架 研究設計是整個研究的靈魂，它決定瞭研究能否有效地迴答科學問題並減少偏倚。本部分將係統介紹醫學研究中常見的各類研究設計，並分析其適用範圍、優缺點及實施要點。 1. 描述性研究設計： 橫斷麵研究（Cross-sectional study）： 介紹其定義、目的（如評估疾病流行狀況、危險因素暴露水平）、抽樣方法、數據收集方式及其在描述性分析中的應用。我們將重點討論其在揭示“當下”狀態方麵的優勢，以及無法確定因果關係和存在迴憶偏倚的局限性。 病例對照研究（Case-control study）： 詳細闡述其原理（從結果反推原因）、病例與對照的選擇標準、匹配原則、暴露因素的測量方法。我們將深入分析其在研究罕見病和潛伏期長的疾病中的優勢，並重點講解偏倚（選擇偏倚、信息偏倚）的控製策略。 隊列研究（Cohort study）： 區分前瞻性與迴顧性隊列研究。講解隊列的建立、隨訪過程、結局的判定以及暴露與結局之間關聯的度量（如發病率、相對危險度）。我們將深入分析其在探討病因、預測預後方麵的價值，並討論其樣本量大、耗時長的缺點。 2. 分析性研究設計——揭示因果聯係： 隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT）： 將RCT譽為“金標準”，詳細介紹隨機化的原理、方法（簡單隨機、分組隨機、分層隨機）及其在消除選擇偏倚中的核心作用。我們將深入講解盲法（單盲、雙盲、三盲）的應用，以及對照組的設置（安慰劑對照、陽性對照、曆史對照）。本書將詳細闡述RCT的設計要素，如研究人群的選擇、乾預措施的標準化、結局指標的確定、樣本量計算、數據監測和統計分析計劃，並討論RCT的倫理考量、實施難度和外在效度的問題。 3. 特殊研究設計： 生態學研究（Ecological study）： 介紹其特點、優勢（易於獲取大群體數據）和局限性（生態學謬誤）。 診斷性試驗評價研究： 闡述如何設計研究來評估診斷試驗的準確性，包括敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值等指標的計算和解釋。 預後研究： 介紹評估疾病發展進程和長期結局的研究設計。 4. 質量控製與偏倚的識彆與規避： 偏倚的種類： 係統性地梳理研究過程中可能齣現的各類偏倚，包括選擇偏倚、信息偏倚（測量偏倚、迴憶偏倚）、混雜偏倚、發錶偏倚等。 質量評價工具： 介紹用於評估研究質量的常用工具和量錶（如CONSORT聲明、STROBE聲明、PRISMA聲明等），指導讀者如何對現有研究進行批判性評價。 偏倚的控製策略： 結閤具體研究設計，詳細講解在研究設計、數據收集和分析階段規避各類偏倚的實用方法。 第三部分：統計學的力量——從數據中提取有價值的信息 統計學是醫學研究中不可或缺的工具，它能夠幫助我們量化不確定性，從復雜的數據中提取有意義的結論。本部分將從基礎概念到高級應用，係統講解醫學統計學的核心內容。 1. 統計學基礎概念： 變量的類型： 詳細介紹分類變量（定類、定序）和數值變量（離散、連續）的定義與特點。 數據的收集與整理： 講解數據錄入、清洗、編碼、管理的基本原則，以及如何構建結構化的數據庫。 描述性統計： 介紹集中趨勢的度量（均數、中位數、眾數）、離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位數間距）以及數據分布的描述（直方圖、箱綫圖）。 2. 推斷性統計——從樣本到總體： 概率與統計分布： 講解概率的基本概念，以及在醫學研究中常用的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布、F分布等。 參數估計： 介紹點估計與區間估計的概念，重點講解置信區間的計算與解釋，以及其在量化不確定性中的作用。 假設檢驗： 基本原理： 深入講解零假設、備擇假設、P值、I類錯誤（α）、II類錯誤（β）、檢驗效能（1-β）等核心概念。 常用假設檢驗方法： 均數比較： 配對t檢驗、獨立樣本t檢驗、單因素方差分析（ANOVA）。 比例比較： 卡方檢驗、Fisher精確檢驗、Z檢驗。 非參數檢驗： Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis檢驗，及其適用於非正態分布數據的場景。 3. 迴歸分析——探索變量間的關係： 綫性迴歸： 講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、決定係數（R²）的意義，以及如何進行模型診斷和評估。 邏輯迴歸： 詳細介紹邏輯迴歸模型在處理二分類結局變量時的應用，包括優勢比（OR）的計算與解釋，以及其在預測疾病發生風險中的作用。 Cox比例風險模型： 講解其在生存分析中的應用，用於分析影響時間-事件結局的多個因素，並解釋風險比（HR）。 4. 生存分析： 概念與方法： 介紹刪失數據的處理方法、Kaplan-Meier麯綫的繪製與解釋、以及Log-rank檢驗的應用。 Cox迴歸模型： （已在迴歸分析部分提及，此處可進一步強調其在生存數據中的應用）。 5. 樣本量計算： 重要性與原則： 強調樣本量計算在研究設計中的關鍵作用，它直接影響研究的統計效能和結論的可信度。 常用計算公式與軟件： 提供針對不同研究設計（如RCT、病例對照、隊列研究）和結局變量（均數、比例）的樣本量計算公式，並推薦常用的統計軟件（如PASS, GPower, R）的使用方法。 6. 統計軟件的應用： 常用軟件介紹： 簡要介紹SPSS, SAS, R, Stata等醫學研究常用的統計軟件，並提供基礎數據錄入、管理、圖形繪製和基本統計分析的操作指南。 第四部分：論文撰寫與成果發錶——將研究轉化為知識 研究成果的最終價值體現在其能否清晰有效地傳達給學術界和公眾。本部分將指導讀者如何撰寫符閤學術規範的研究論文，並提高成果發錶的成功率。 1. 研究論文的結構與寫作： IMRAD結構： 詳細講解引言（Introduction）、方法（Methods）、結果（Results）、討論（Discussion）各部分的寫作要點，以及標題（Title）、摘要（Abstract）、關鍵詞（Keywords）、參考文獻（References）的規範要求。 清晰、準確、客觀的語言： 強調科學寫作的風格，避免模糊、誇張和主觀的錶述。 圖錶的設計與規範： 指導讀者如何設計簡潔、信息量大且易於理解的圖錶，並遵循學術期刊的圖錶規範。 2. 結果的呈現與解釋： 統計結果的報告： 講解如何準確、完整地報告統計分析結果，包括P值、置信區間、效應大小等。 討論部分的寫作： 指導讀者如何將研究結果與現有文獻進行比較，解釋研究的意義、局限性，提齣未來的研究方嚮。 3. 學術期刊的選擇與投稿： 選擇閤適的期刊： 講解如何根據研究內容、創新性和目標讀者選擇閤適的學術期刊。 投稿前的準備： 強調仔細閱讀期刊投稿指南、格式要求，以及撰寫有說服力的投稿信。 審稿與修改： 介紹審稿過程，並指導讀者如何專業地迴應審稿人的意見，進行論文修改。 4. 學術誠信與道德： 避免學術不端： 再次強調抄襲、僞造數據、不當署名等學術不端行為的危害，以及如何維護學術誠信。 數據管理與共享： 討論研究數據的妥善管理和在必要時進行數據共享的原則。 總結與展望 本書的編寫緻力於為醫學研究者提供一個堅實的理論基礎和實用的操作指南，幫助他們在日益復雜的醫學研究領域中遊刃有餘。通過對科學思維、倫理規範、嚴謹研究設計以及統計學原理的深入講解，我們希望讀者能夠掌握獨立設計和實施高質量醫學研究的能力。我們相信，掌握這些方法和技能，將為推動醫學知識的進步、改善人類健康做齣重要貢獻。本書不僅是一本教材，更是一位伴隨您踏上科學探索之路的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

《網狀Meta分析方法與實踐》這本書，簡直是循證醫學領域的一本“寶典”，尤其是對於那些在醫療健康領域辛勤耕耘的研究者和臨床醫生來說。本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一次深刻的思想啓迪。在閱讀過程中，我反復體會到作者對研究嚴謹性的追求，以及將復雜問題簡單化的能力。書中對網狀Meta分析的理論框架的構建，以及其背後的統計學原理，講解得既有高度又接地氣。我特彆欣賞作者在書中反復強調的“質量”和“一緻性”的重要性，這讓我認識到，網狀Meta分析的價值不僅僅在於能夠納入更多研究，更在於如何科學地處理和評估這些研究的質量以及它們之間的相互關係。書中對於“模型選擇”和“結果解釋”的詳細指導，讓我能夠更加自信地開展和解讀網狀Meta分析。我尤其關注書中關於“異質性”的討論，因為在實際研究中，這是最常見也是最棘手的問題之一，而本書提供的多種方法和視角，為如何應對和解釋異質性提供瞭寶貴的經驗。此外，書中還對網狀Meta分析在不同學科領域的應用進行瞭展望，這讓我看到瞭這項技術廣闊的應用前景。總而言之，這本書讓我對如何更科學、更全麵地整閤和利用現有研究證據有瞭更深的理解，也讓我對如何進行更具影響力的循證醫學研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《網狀Meta分析方法與實踐》這本書，我最大的感受是，它極大地拓寬瞭我對證據綜閤的認知邊界。以往我們做Meta分析，通常是在研究不同乾預措施對同一結局的影響，但對於不同乾預措施之間的比較，特彆是當它們之間沒有直接的頭對頭研究時，往往會感到無從下手。本書清晰地闡釋瞭網狀Meta分析如何解決這一難題，它能夠在一個統一的分析框架下，利用直接證據和間接證據，將多個乾預措施進行排序和比較。書中關於“網絡幾何”和“節點”的概念，以及如何構建不同“橋接”關係的講解，讓我茅塞頓開。例如，書中舉例說明，如果A和B有直接比較，B和C有直接比較，那麼通過B就可以間接比較A和C，而網狀Meta分析正是將這種間接信息也納入考量，從而得齣更全麵、更具指導意義的結論。我特彆喜歡書中對“乾預措施排序”和“可信區間”的解讀，這對於臨床決策至關重要。它不僅告訴我哪個乾預措施“看起來”更好，更重要的是，它給齣瞭這種“好”的證據強度和不確定性。此外，書中還討論瞭如何評估網狀Meta分析的質量和局限性，這使得我對研究結果的解讀更加審慎和客觀。這本書讓我意識到，網狀Meta分析是一門強大的工具，能夠幫助我們在復雜的醫學證據森林中找到更清晰的路徑。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《網狀Meta分析方法與實踐》真是讓我耳目一新，雖然我之前對Meta分析略有瞭解，但網狀Meta分析的齣現無疑打開瞭一個全新的視角。本書深入淺齣地介紹瞭網狀Meta分析的理論基礎，從最基本的概念入手，逐步引導讀者理解其邏輯和優勢。尤其讓我印象深刻的是，作者用大量圖錶和實際案例來解釋復雜的統計模型，使得原本可能枯燥的數學公式變得生動易懂。例如，書中關於直接證據、間接證據和雙重證據的區分，以及如何整閤這些證據來得齣更全麵、更可靠的結論，講解得非常細緻。我特彆喜歡它在方法論部分對不同網絡結構（如綫性和非綫性模型）的探討，以及如何選擇閤適的模型來處理不同類型的數據。對於研究者而言，能夠係統地掌握網狀Meta分析的整個流程，從文獻檢索、數據提取到結果解釋，本書提供瞭一個非常全麵的指導。它不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這麼做”，這對於深入理解研究結果、規避潛在的偏倚至關重要。書中的附錄部分，包含瞭一些常用的統計軟件操作指南，這對於初學者來說更是雪中送炭，大大降低瞭學習門檻。總而言之，這本書為我打開瞭探索更深層次循證醫學研究的大門，讓我對如何更有效地整閤和利用現有研究證據有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本《網狀Meta分析方法與實踐》給我的感覺，就像是為研究者量身打造的一本“武林秘籍”。它不僅僅是關於方法論的介紹，更像是對整個網狀Meta分析研究過程的一次全麵“內功”與“外功”的修煉。在“內功”層麵，本書深入剖析瞭網狀Meta分析的核心思想，比如如何處理多重比較帶來的問題，如何評估網絡的一緻性（consistency）和有效性（coherence），以及如何利用貝葉斯和頻率學派的視角來構建模型。這些概念的講解既有深度又不失清晰度，讓我能夠從根本上理解網狀Meta分析的優勢和適用範圍。在“外功”層麵，本書提供瞭非常實用的指導，包括如何設計一個網狀Meta分析的研究，如何選擇閤適的數據庫和檢索策略，如何進行文獻篩選和質量評價，以及如何提取關鍵數據。特彆值得一提的是，書中對不同類型研究設計（如隨機對照試驗、隊列研究等）在網狀Meta分析中的處理方式進行瞭詳細闡述，這對於理解不同證據的價值至關重要。我尤其喜歡書中關於如何處理“不一緻性”的討論，這往往是網狀Meta分析中最棘手的問題之一，而本書提供的多種方法和判斷依據，讓我對此有瞭更深的理解和信心。這本書真的讓我感覺，掌握瞭網狀Meta分析，就像獲得瞭一把能夠整閤海量研究證據的“利劍”，能夠洞察隱藏在數據背後的真相。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《網狀Meta分析方法與實踐》在實踐層麵的指導性簡直是太強瞭！我之前參加過一些Meta分析的培訓，但總是覺得離實際操作還有點距離，很多細節性的問題處理起來會捉襟見肘。這本書就完美地解決瞭這個問題。作者在描述具體操作步驟時，詳略得當，既有宏觀的流程框架，也有微觀的細節提示。我最欣賞的是它對數據處理和軟件應用的詳細介紹，尤其是如何使用 R 語言和 Stata 等工具來實現網狀Meta分析。書中提供瞭大量的代碼示例，可以直接拿來參考和修改，這對於我這樣需要快速上手應用的研究者來說，效率提升是巨大的。而且，作者並沒有迴避實際研究中可能遇到的各種難題，比如數據不完整、異質性過大、發錶偏倚等，並針對這些問題提供瞭多種解決方案和評估方法。對模型診斷和異質性檢驗的講解尤其細緻，讓我明白瞭如何判斷網狀Meta分析結果的可信度。我還在書中看到瞭關於如何解讀和報告網狀Meta分析結果的章節，這對於撰寫研究論文非常有用，避免瞭常見的錯誤和遺漏。整體感覺這本書是站在用戶的角度，將理論知識轉化為切實可行的操作指南，讓網狀Meta分析不再是遙不可及的“高精尖”技術。