临床病例诊疗剖析。外科学分册

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出版者:人民卫生出版社发行部
作者:陈孝平
出品人:
页数:396
译者:
出版时间:2005-7
价格:33.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787117068277
丛书系列:
图书标签:
  • 外科学
  • 临床病例
  • 诊疗分析
  • 外科教学
  • 病例分析
  • 医学教育
  • 临床实践
  • 手术学
  • 医学案例
  • 诊断治疗
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具体描述

医学教育是一门实践性很强的科学,长期以来人们一直在探索一条理论与实际更好结合的途径和方法。当前,我国医学教育正在进行深入变革,在不断完善五年制本科教育、七年制研究生教育基础上,八年制本-硕-博一贯制教育模式正在全国部分医学院校逐步施行,大批高学历人才将进入临床一线工作,他们具备比较扎实的理论基础,但缺乏临床实际工作能力与经验,在面对患者时,往往手足无措,理论不能联系实际,心中无底。传统的医学教育缺乏对医学生临床诊疗思维的有意识的培养,而实际临床工作能力是做好临床工作的必要前提。本系列教材是依据循证医学的原则,为满足高层次临床医学人才培养的需要而编写的。

本书是该系列教材的外科学分册,以全国高等医药教材建设研究会七年制规划教材《外科学》(陈孝平主编)为基准,全书各章节基本按《外科学》排序。所选病例既有临床常见病、多发病,亦有一定数量的疑难病例。以临床上的真实病例为基础,突破常规病例讨论的模式,按临床诊疗过程逐步展开,层层推进,在病史、体格检查、辅助检查、治疗等方面均有相应分析,使读者有身临其境的感觉,能够触类旁通,举一反三。通过本教材的学习,可使读者在较短时间内提高外科诊疗思维能力,增加外科临床经验,巩固外科临床工作技能。

本分册的主要是外科临床硕士、博士以及低年资外科医生,亦可作为进修医生和基层医院外科医生的培训教材。

现代医学研究方法与数据分析实务 图书简介 本书旨在为广大医学科研工作者、临床医生及公共卫生专业人士提供一套系统、深入且实用的现代医学研究方法与数据分析技术指南。在全球医学研究日益依赖循证实践和大数据分析的背景下,掌握严谨的研究设计、规范的统计学应用以及准确的数据解读能力,已成为推动医学进步和提升临床决策质量的关键。本书立足于跨学科视角,紧密结合当前医学研究的热点与难点,力求构建从研究设想到结果发表的完整知识体系。 本书内容组织上,摒弃了传统教科书中过于抽象的理论堆砌,而是采用“理论讲解—实例剖析—软件操作”相结合的方式,确保读者能够理论与实践同步提升。我们特别关注了当前医学研究中最为核心的几个方面:研究设计的科学性、数据采集的规范性以及统计推断的有效性。 第一部分:医学研究的基石与设计精要 本部分首先界定了现代医学研究的范畴与伦理规范。深入探讨了循证医学(EBM)的核心原则,阐释了PICO原则在构建研究问题的中的核心作用。随后,全书的重点转向研究设计的选择与优化。 我们详细对比分析了不同研究类型的优劣势。观察性研究方面,重点剖析了队列研究、病例对照研究和横断面研究的内部逻辑、潜在偏倚来源(如选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚)及其应对策略。特别强调了如何通过前瞻性设计和严格的样本选择来提高研究证据等级。实验性研究部分,则将篇幅集中于随机对照试验(RCT)的设计艺术。从双盲、安慰剂对照的选择,到随机化方案的实施细节(如区组随机、分层随机),再到样本量估算的实用技巧,力求让读者理解如何构建一个“金标准”级别的临床试验。此外,本书还涵盖了系统综述(Systematic Reviews)和Meta分析的基础流程,包括文献检索的策略优化、纳入排除标准的制定以及异质性检验与合并分析的规范步骤。 第二部分:生物统计学理论与实用技能 本部分是本书的核心技术支柱,旨在帮助读者跨越统计学的门槛,实现对复杂生物学数据的精确把握。我们避免了繁冗的数学推导,而侧重于统计学思想的建立与应用场景的明确。 首先,系统介绍了描述性统计与图表展示的最佳实践,强调选择合适的集中趋势和离散程度指标(如中位数与四分位距在非正态分布数据中的优势)。随后,进入推断性统计的核心领域。本书详细阐述了假设检验的逻辑,包括零假设、备择假设、P值(及其在多重比较中的局限性)、I类和II类错误的概念。 在统计检验方法的选择上,本书构建了一个清晰的决策树: 1. 比较均数或比例: 深入讲解了t检验(单样本、独立样本、配对样本)和方差分析(ANOVA,包括单因素、双因素及重复测量ANOVA)的应用前提(正态性、方差齐性)和后事分析(Post-hoc Tests)。 2. 分析分类数据: 重点介绍了卡方检验、Fisher精确检验以及相对风险(RR)和比值比(OR)的计算与解读,尤其关注其在流行病学研究中的核心地位。 3. 非参数检验: 针对不满足正态分布或数据为有序变量的情况,提供了曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis检验等替代方案的准确应用指南。 第三部分:高级建模技术与纵向数据分析 随着医学研究复杂性的增加,线性模型已不足以应对所有挑战。本部分聚焦于更高级和更贴合临床实际的统计模型。 回归分析被系统化讲解: 多重线性回归: 如何处理共线性、进行变量选择(如逐步法、最大偏R2法)以及模型诊断(残差分析)。 Logistic回归: 它是医学研究中应用最广泛的模型之一,本书详细解释了如何解读回归系数(转换为OR)以及如何构建具有良好预测能力的分类模型。 生存分析: 重点介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险回归模型,强调如何处理删失数据和时间依赖性协变量。 对于处理纵向数据(如重复测量指标、疾病进展跟踪),本书引入了混合效应模型(Mixed-Effects Models)的概念,解释了其相对于传统重复测量方差分析在处理不平衡数据和个体间差异方面的巨大优势。 第四部分:医学数据分析的软件实战与报告规范 理论必须通过实践才能落地。本书的第四部分完全致力于数据分析软件的实际操作指南,选用的软件涵盖了统计学界的主流工具(如SAS, R, SPSS),并侧重于可重复性研究。 数据准备与清洗: 讲解数据录入的规范、缺失值(Missing Data)的处理策略(如插补法,包括均值法、回归法和更先进的MCMC多重插补法)。 统计软件操作流程: 提供了详细的菜单式操作指导和编程语言脚本示例,确保读者能够将书中所学的统计方法转化为实际的分析步骤。 结果的准确报告: 遵循国际期刊对统计结果报告的最新要求(如CONSORT声明、STROBE声明),指导读者如何准确、简洁地报告统计学结果,包括信度和效度评估、效应量(Effect Sizes)的报告,以及如何撰写高质量的“方法”和“结果”章节,为科研论文的成功发表奠定坚实基础。 本书结构严谨、内容全面、紧扣前沿,是所有致力于提升自身科研硬实力的医学专业人士不可或缺的案头工具书。它不仅教授“如何计算”,更重要的是指导读者理解“为何要这样计算”,最终目标是培养具备独立、批判性思维的现代医学研究人才。

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读后感

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用户评价

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这本《临床病例诊疗剖析。外科学分册》显然是一本针对临床实践的深度指南,但读完之后,我发现它在某些关键的、读者迫切需要的信息方面却显得有些意犹未尽。例如,在处理罕见病例的讨论部分,我期待能看到更多关于那些教科书上不常提及的、但在实际工作中可能遇到的“灰色地带”的决策过程。书中对标准流程的阐述非常扎实,无可挑剔,然而,面对一个复杂病例时,外科医生需要权衡的不仅仅是循证医学证据,还有患者的具体并发症、家属的期望管理以及手术室资源的限制等现实因素。我希望能看到更多关于这些“软技能”或说“现场决策艺术”的深入剖析,比如如何在紧急情况下快速调整手术方案,或者如何与多学科团队进行高效协作以应对术后突发状况。目前的叙述更侧重于“应该做什么”,而对于“在资源受限或情况非常棘手时,我们还能做什么”的讨论略显单薄,这使得这本书在培养读者的应急处理和临场应变能力方面,还留有提升的空间。整体而言,它是一本优秀的基础参考书,但要成为一本全面的临床决策辅助工具,还需要在复杂性和现实场景模拟上再下功夫。

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从一个资深读者的角度来看,我对本书在“长期随访与生活质量重建”这方面的讨论深度感到不足。外科学的最终目的不仅仅是成功切除病灶,更是确保患者术后的功能恢复和生活质量的提升。这本书在手术技术和急性期处理上投入了极大的篇幅,这是必要的,但对于术后数月乃至数年,患者可能面临的慢性疼痛管理、造口生活适应、瘢痕影响下的心理重建,乃至特定癌症术后的功能性并发症(如食管癌术后的反流或胃肠道重排症状),讨论得过于简略。这些长期问题往往是决定患者对治疗满意度的关键所在,需要外科医生具备跨越围手术期的全程管理视角。我希望看到更多的真实患者反馈或基于患者报告结局(PROMs)的数据分析,来指导我们在制定初始治疗方案时,就充分考虑到这些长期的生活质量维度,而不是仅仅将重点停留在手术成功率这一单一指标上。

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本书的理论框架令人信服,但它在讨论不同地区、不同医疗资源背景下的“可及性”和“差异化治疗”方面做得不够充分。外科诊疗方案的选择,从来都不是一个孤立的、纯粹基于教科书的决策过程,它深受当地医疗资源的制约。比如,对于一个需要复杂血管重建的创伤病例,在设备完善的大型三甲医院,外科医生可能会选择一步到位的高难度手术;但在基层或资源有限的医疗机构,可能需要采取分阶段治疗的策略,或者依赖于经验更丰富的专科团队的远程指导。这本书的病例展示和讨论,似乎预设了一个相对理想化的、资源充裕的手术环境。因此,它在提供“最佳”方案的同时,缺乏对“次优但可行”或“基于现有条件的最优”方案的探讨,这使得对于那些身处基层、需要用有限条件解决复杂问题的同道来说,这本书的指导性在实际应用层面打了折扣,显得有些“不接地气”,缺乏应对真实世界中复杂临床情境的弹性。

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这本书在基础理论的构建上无疑是扎实可靠的,它无疑能让年轻医生对常见疾病的病理生理和标准手术指征有一个坚固的认知。然而,令我深感遗憾的是,它似乎对近年来飞速发展的微创技术和机器人辅助手术的最新进展着墨不多,或者说,这些新兴技术在现有病例中的体现略显滞后。如今,许多传统开放手术的指征和方式正在被新技术的出现而重塑。我期望看到的是,如何将这些尖端技术无缝地融入到传统病例的讨论中,比如,在讨论一个结直肠癌病例时,除了传统的Miles术,书中能否更深入地探讨机器人TME(经腹会师直肠系膜下行分离术)在特定盆腔解剖结构下的操作要点、其对恢复速度的影响以及与开放手术的长期随访差异。目前的讨论似乎停在了技术成熟的那个时间点,对于如何“驾驭”这些日新月异的工具,缺乏足够的前瞻性和实操指导,这使得这本书对于需要紧跟技术前沿的进修医生来说,参考价值有所减弱。

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阅读体验上,这本书的结构编排虽然逻辑清晰,但对于急需快速查阅某个特定手术并发症处理流程的读者来说,查找效率并不算最高。我注意到,很多重要的经验总结,它们被分散在了不同章节的病例分析尾声,而不是集中在一个专门的“陷阱与对策”或“高危并发症管理”的综述模块中。这迫使我不得不逐一翻阅多个病例来拼凑出某种特定并发症(比如术后出血的鉴别诊断和处理路径)的完整图谱。如果能有一个统一的、按问题导向组织的索引或章节,专门梳理那些外科医生最头疼的、术中术后最容易出现争议和风险的环节,无疑会大大提升其实用价值。此外,配图的质量和数量也略显保守,尤其是在描述一些精细解剖层次或微创手术入路的关键步骤时,图示的清晰度和三维空间感的表达能力,距离我心目中理想的“手术导航图”还有一定的距离。毕竟,外科手术的理解很大程度上依赖于视觉记忆的建立,而这一点上,本书的呈现方式还有优化的余地。

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