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出版者:高等教育出版社

作者:胡修周

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2006-2

价格:33.90元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040186239

丛书系列:

图书标签:

• 医学研究
• 科学研究
• 医学科学
• 研究方法学
• 循证医学
• 生物统计
• 流行病学
• 实验设计
• 科研写作
• 学术规范

《医学科学研究方法与实践》 本书致力于为有志于投身医学科学研究的学者、医生及相关从业人员提供一套系统、详实的研究方法论指导。内容覆盖从研究思路的萌芽，到研究设计的严谨，再到数据收集的规范、统计分析的精准，直至研究结果的解读与传播，旨在全面提升读者在医学研究领域的理论素养与实践能力。 第一部分：研究的基石——选题与设计 本部分深入探讨了医学科学研究的起点：如何确立一个具有价值且可行的研究课题。我们将从医学研究的几个主要领域，如基础医学、临床医学、公共卫生以及转化医学等方面，梳理当前的研究热点与前沿方向。重点讲解如何通过文献回顾、临床观察、病理分析等多种途径发现研究的切入点。在此基础上，本书将详细阐述不同类型研究设计的核心要素与适用场景，包括： 观察性研究： 详细介绍队列研究、病例对照研究、横断面研究的设计原则、优缺点及潜在偏倚的规避策略。重点解析如何精确界定研究人群、设定暴露与结局的测量方法，以及如何处理混杂因素。 实验性研究： 重点阐述随机对照试验（RCT）的设计精髓，包括随机化方法、盲法技术、样本量估算、干预措施的标准化与实施、结局指标的选择与测量。同时，也将涵盖其他实验设计，如交叉设计、析因设计等，并分析其在不同研究情境下的应用。 其他研究方法： 介绍 meta分析、系统评价、真实世界研究（RWR）等新兴研究方法的特点、设计要点与结果解读。 第二部分：严谨的执行——数据收集与质量控制 研究的生命线在于数据的真实性与可靠性。本部分将聚焦于研究过程中至关重要的数据收集环节，并强调数据质量的控制。内容涵盖： 数据来源与收集工具： 详细介绍数据库检索、临床病历、实验室检测、问卷调查、访谈、影像学资料等各类数据来源的特点和使用方法。深入讲解问卷设计、访谈提纲制定、实验操作规程（SOP）的规范化，以及如何利用电子数据采集系统（EDC）提高效率与准确性。 抽样方法与样本量估算： 讲解概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）与非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样）的原理与适用性。详细介绍不同研究类型、效应量、检验效能、显著性水平等参数在样本量估算中的应用，并推荐常用的样本量计算软件。 数据管理与质量控制： 强调数据录入、清洗、核查、编码等数据管理过程的重要性。讲解数据源的溯源性、一致性、完整性、准确性等质量指标的控制方法，以及如何建立完善的数据管理计划（DMP）。 第三部分：智慧的分析——统计学方法与结果解读 统计学是医学研究的语言。本部分将系统介绍医学研究中常用的统计学方法，并指导读者如何正确解读统计结果。内容包括： 描述性统计： 讲解均数、中位数、标准差、百分位数、比值比、优势比等描述性统计量的计算与解释。介绍图表（直方图、箱线图、散点图、生存曲线等）在数据可视化中的作用。 推断性统计： 详细阐述参数检验（t检验、方差分析、卡方检验）与非参数检验（秩和检验、符号秩检验）的适用条件与操作步骤。重点介绍回归分析（线性回归、逻辑回归、Cox比例风险模型）在变量关联性分析中的应用。 生存分析： 深入讲解Kaplan-Meier法、Log-rank检验、Cox回归模型在分析时间-事件数据中的应用，以及中位生存期、风险比等指标的解读。 多重比较与假设检验： 讨论多重比较带来的I类错误，介绍Bonferroni校正、Holm-Bonferroni法等控制多重比较的方法。讲解P值、置信区间在统计推断中的意义，并强调其局限性。 结果的解读与报告： 指导读者如何结合研究设计、数据质量和统计分析结果，对研究发现进行科学、客观的解读。重点讲解如何避免过度解读、报告统计学显著性与临床显著性的关系，以及撰写符合规范的研究报告。 第四部分：研究的升华——伦理、发表与未来展望 本部分将视角扩展至研究的外部环境与发展趋势，帮助读者完成从研究者到负责任的科学家的转变。 医学研究伦理： 详细阐述知情同意、隐私保护、研究对象的权益、数据保密等医学研究中的重要伦理原则。介绍伦理委员会（IRB）的构成、审查流程以及研究者在研究过程中应遵循的伦理规范。 科研诚信与学术规范： 强调科研诚信的重要性，讲解数据伪造、篡改、剽窃等学术不端行为的界定与危害。介绍科研论文的写作规范、参考文献的引用格式（如Vancouver、APA风格），以及投稿、审稿、发表的流程。 科研成果的传播与应用： 探讨如何通过学术会议、期刊发表、科普宣传等多种渠道传播研究成果，并强调转化医学研究在连接基础研究与临床应用中的关键作用。 医学研究的未来趋势： 展望人工智能、大数据、基因组学、精准医学等前沿技术在医学研究中的应用前景，鼓励读者保持终身学习的态度，紧跟学科发展步伐。 本书力求内容全面、逻辑清晰、语言准确，并辅以大量实际案例与图表说明，旨在成为医学科学研究领域的一本实用性、指导性兼备的参考书。通过学习本书，读者将能够独立设计、执行并初步解读一项医学科学研究，为推进医学科学进步贡献力量。

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我花了整整一个下午，沉浸在这套书的叙事逻辑之中，不得不说，作者的论证过程严谨得近乎苛刻。他们似乎没有放过任何一个可能引起争议的论点，每一个假设、每一种方法论的选取，都经过了详尽的文献回顾和批判性分析。我特别注意到，作者在介绍前沿理论时，并没有采取那种高高在上的布道姿态，而是非常耐心地梳理了这些理论的演进脉络，从最初的雏形到如今的成熟形态，中间经历了哪些思想的碰撞和实验的验证，都交代得一清二楚。这种‘溯源而上’的写作手法，让读者在理解当前结论的同时，也对整个学科的发展史有了更深层次的认识。对于我这样习惯于刨根问底的学习者来说，这种层层递进、环环相扣的结构，简直是福音，它强迫你必须跟上作者的节奏，否则就会在某个转折点迷失方向。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，厚实的封面配上手感极佳的纸张，一看就知道是精心打磨的作品。内页的排版布局也非常考究，字体大小适中，行距松紧有度，阅读起来非常舒适。我尤其欣赏它在图表和插图方面的处理，那些复杂的示意图和数据图表，色彩搭配和谐，逻辑清晰，即便是初次接触这个领域的读者，也能很快抓住重点。虽然我个人对某些细分的专业术语可能需要多花些时间去理解，但作者似乎预料到了这一点，在关键概念的阐述后，总会附带一些简洁明了的解释或者类比，这种体贴入微的设计，极大地降低了阅读门槛。整体来看，这本书在物理层面的品质和视觉体验上，完全达到了一个专业学术著作应有的高度，让人忍不住想一遍又一遍地翻阅，去感受那种沉甸甸的知识重量。

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坦白讲，初次翻开这本书时，我内心是有些忐忑的，因为我对其中好几个核心概念的理解一直比较模糊，总觉得似懂非懂。然而，作者在讲解那些看似高深的机制时，所用的语言风格出奇地平易近人，几乎没有使用那种故作高深的晦涩词汇堆砌。他们擅长使用一种‘场景化’的叙事方式，仿佛是带着读者走进了实验室，亲眼观察那些分子或细胞层面的互动。比如，在描述某个复杂的信号通路时，作者没有直接给出长串的化学名称，而是将其比喻成一个精密运作的‘工厂流水线’，每个蛋白质分子都是一个特定的工人，各司其职，配合得天衣无缝。这种富有画面感的描述，让原本枯燥的生物化学过程瞬间‘活’了起来，极大地激发了我继续钻研下去的兴趣。

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这本书的参考文献部分，简直是一座宝库，其详尽程度远超我预期的任何一本教材或专著。我数了一下，光是某一章的引用列表就占据了近十页的篇幅，而且引用的文献来源非常广泛，从顶级的期刊到一些专注于方法论改进的小众报告都有收录。更难能可贵的是，作者似乎对这些引用进行了精心的分类和注释，而非简单的罗列。有些关键的奠基性论文，作者还会特别标注出其核心贡献，这使得读者在想要深入了解某个分支领域时，可以迅速定位到最权威、最核心的原始出处。对于需要进行深度文献调研的学生和研究人员来说，这本书的参考价值甚至可能超过其正文内容本身，它构建了一个坚实可靠的学术支撑体系。

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这本书的价值，在我看来，并不仅仅体现在它罗列了多少既有知识，更在于它对未来研究方向的指引和启发。在每一章的末尾，作者都会设置一个‘未解之谜与展望’的板块。这个板块写得非常精彩，它没有空泛地谈论‘未来可期’，而是具体指出了当前研究存在的哪些关键技术瓶颈，哪些实验设计思路是值得尝试的。我从这些建议中获得了非常具体的灵感，甚至促使我重新审视了自己手头正在进行的一个小项目的方向。可以说，这本书不仅是一本学习资料，更像是一位经验丰富的前辈，在你迷茫时递过来的一张精准的藏宝图，清晰地标示出下一阶段需要探索的‘新大陆’所在。

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