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出版者:OUP USA

作者:James J. Schlesselman

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:1982-4-22

价格:GBP 25.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195029338

丛书系列:

图书标签:

• 流行病学
• 研究设计
• 病例对照研究
• 医学统计
• 公共卫生
• 研究方法
• 临床研究
• 观察性研究
• 健康科学
• 数据分析

好的，这是一本名为《深入浅出：现代医学研究设计与实施》的图书简介，内容涵盖流行病学研究方法、生物统计学基础以及临床试验的伦理与实践，旨在为初入医学研究领域的研究人员提供全面且实用的指导。 --- 图书简介：《深入浅出：现代医学研究设计与实施》 引言：科学探究的基石 在当代医学飞速发展的浪潮中，严谨、可靠的研究是推动知识边界拓展和临床实践改进的核心驱动力。然而，面对日益复杂的疾病谱和快速更迭的技术，如何设计出高质量的研究方案，收集有效数据，并进行恰当的分析，已成为摆在每一位研究者面前的重要挑战。《深入浅出：现代医学研究设计与实施》正是为此而作，它并非一本晦涩的理论教科书，而是致力于成为研究者从概念构思到最终报告撰写的全过程向导。 本书的核心目标是弥合理论知识与实际操作之间的鸿沟，通过清晰的结构、丰富的实例和实用的操作指南，帮助读者掌握现代流行病学和生物医学研究的精髓。 第一部分：研究设计的哲学与基础 本部分将研究的起点定位于科学思维的培养，强调研究问题的重要性，并奠定了后续方法论学习的理论基础。 第一章：研究的起源——从临床问题到研究假设 任何伟大的研究都源于一个亟待解答的临床或公共卫生问题。本章首先探讨如何有效地识别、界定和提炼一个具有研究价值的问题。我们将深入剖析“PICO”原则在问题构建中的应用，并指导读者如何将模糊的临床观察转化为清晰、可检验的研究假设。此外，还将讨论研究的背景回顾与文献综述的艺术，强调批判性阅读而非简单堆砌文献的重要性。 第二章：研究的视野——概念化、操作化与测量误差 研究的严谨性始于清晰的概念定义。本章聚焦于核心变量的界定，从抽象概念（如“生活质量”、“疾病严重程度”）到可量化的指标（操作化）的转化过程。我们将详细阐述测量误差的类型（系统误差与随机误差），并介绍提高测量可靠性（Reliability）和有效性（Validity）的实用策略。理解并控制测量误差是确保研究结论准确性的先决条件。 第三章：因果推断的逻辑框架 医学研究的核心驱动力之一在于揭示病因与结果之间的关系。本章构建了现代因果推断的逻辑体系，超越了简单的相关性讨论。我们将引入判定因果关系的经典标准（如Bradford Hill标准），并初步介绍现代因果图模型（如DAGs）的基本概念，为后续更高级的统计模型打下直觉基础。 第二部分：流行病学核心方法论详解 本部分是本书的技术核心，系统地梳理了主要的观察性研究设计，并详述了每种设计的优缺点、适用场景及潜在的偏倚来源。 第四章：描述性研究——描绘健康图景 本章从最基础的描述性研究开始，包括对发病率（Incidence）和患病率（Prevalence）的精确计算与解释。我们将指导读者如何利用流行病学数据来描述人群的健康状况、疾病分布的时空特征，为进一步的病因探索提供基础数据支持。 第五章：横断面研究——瞬时快照的洞察 横断面研究因其经济高效而应用广泛。本章深入探讨了横断面研究的设计要点，重点分析其在评估暴露与结果的共存状态时的优势与局限。我们将详细讨论截面数据中因果关系的识别困难，并提供处理混杂因素的初步策略。 第六章：队列研究——追踪时间序列的探索 队列研究是探究病因的强有力工具。本章详尽剖析前瞻性队列研究和回顾性队列研究的设计细节。内容涵盖队列的选取、随访方案的制定、生存分析的基本概念引入，以及如何通过相对危险度（Relative Risk, RR）来量化暴露对发病风险的影响。 第七章：生态学研究与系统综述基础 生态学研究虽然存在“生态学谬误”，但在宏观层面识别健康决定因素方面仍有价值。本章对其定位进行界定。同时，鉴于综合现有证据的重要性，本章末尾将引入系统综述和荟萃分析的基本流程概述，为读者理解证据等级打下基础。 第三部分：临床试验的规范与伦理 临床试验是评估干预措施有效性和安全性的“金标准”。本部分专注于随机对照试验（RCT）的设计、实施与监管。 第八章：随机对照试验（RCT）的设计精要 本章是关于干预性研究的深度剖析。我们将详细讨论随机化的方法（简单随机化、区组随机化、分层随机化），盲法的实施（单盲、双盲、三盲）及其对偏倚的控制作用。同时，详细阐述干预措施的标准化与依从性监测。 第九章：样本量估算与数据监测 样本量是决定研究效能（Power）的关键。本章提供针对不同研究终点（连续变量、二分类变量）的样本量计算公式推导与实际操作指导。此外，将讨论数据监测委员会（DMC）的作用、期中分析的科学性与伦理考量，确保研究在安全和有效的基础上进行。 第十章：临床试验的伦理与监管框架 医学研究必须以尊重受试者权益为前提。本章全面概述了知情同意的原则、实践与法律要求。我们将重点解析机构审查委员会（IRB/IEC）的职能、赫尔辛基宣言的核心精神，以及如何平衡研究的科学价值与受试者的风险最小化原则。 第四部分：数据分析与结果解读 优秀的研究设计必须辅以恰当的统计分析。本部分侧重于结果的解释和报告，而非复杂的数学推导。 第十一章：描述性统计与数据探索 分析的第一步是了解数据本身。本章教授如何使用图表（直方图、箱线图、散点图）和集中趋势/离散度指标来概括数据特征。重点在于识别异常值、缺失数据模式，并为后续推断性统计做准备。 第十二章：推断性统计的逻辑与应用 本章解释了假设检验的核心逻辑——P值、置信区间（CI）和统计功效。我们侧重于何时选择参数检验（如t检验、方差分析）和何时选择非参数检验。通过具体的案例演示，帮助读者理解统计学显著性与临床重要性之间的区别。 第十三章：多因素分析与调整混杂 在观察性研究中，混杂因素是结论有效性的最大威胁。本章将介绍回归分析（线性回归、逻辑回归）作为调整混杂的标准工具。重点在于解释回归系数的临床意义，并讨论交互作用的识别与处理。 结语：从研究到知识的转化 本书最后强调了研究报告的清晰性与透明度。我们提供了一份实用的报告撰写检查清单，指导读者如何依照国际标准（如CONSORT声明）来完整、准确地呈现研究方法、结果与讨论。最终目标是让研究成果能够被同行准确理解、有效复现，并最终转化为可靠的医学知识。 《深入浅出：现代医学研究设计与实施》是为所有希望在循证医学的道路上迈出坚实步伐的研究生、住院医师、初级研究人员及临床医生量身定制的实践指南。它将严谨的方法论与清晰的实践步骤相结合，是您手中不可或缺的研究伴侣。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深沉的靛蓝色调，配上烫金的衬线字体，散发出一种古典而庄重的气息。光是掂量在手中的分量，就能感受到编著者在内容打磨上的匠心。我最初被吸引，是冲着它那极具学术气息的名字去的，心里暗自期待能从中窥见流行病学研究的精髓。翻开扉页，那整齐划一的章节排布和详实的图表索引，无不彰显着这是一部呕心沥血的专业著作。虽然我目前对这门学科的理解还停留在基础的理论层面，但仅仅是阅读导言部分，我就能察觉到作者对研究方法论的深刻洞察力，那种对潜在偏倚的警惕和对数据解释的审慎态度，简直像是一位经验丰富的老船长在描绘风暴来临前的海面，字里行间充满了对科学严谨性的不懈追求。我特别喜欢它在开篇对“因果推断”这一核心概念的阐述，语言精炼却不失深度，让人在最短的时间内抓住了研究的根本目的。这本书给我的第一印象，就是“可靠”和“权威”，它不是那种轻飘飘的科普读物，而是真正愿意带着读者深入到研究设计的复杂迷宫中去探索的指南，每一个术语的引入都显得恰如其分，为后续复杂的论述奠定了坚实的基础。

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如果用一个比喻来形容这本书的价值，我会说它像是一部精密的外科手术指南，而非一本简单的急救手册。它教你如何精确地规划每一次切割，如何预估组织对刺激的反应，以及如何在复杂的人体结构中避开关键的神经和血管。我特别欣赏作者在探讨“因果关系构建”时所展现出的那种近乎艺术的严谨性。书中对于“时间顺序”和“生物学合理性”这两个基石的强调，简直是深入骨髓。它反复告诫读者，统计显著性绝不等于临床或流行病学上的因果关系，这种冷静的、去魅化的批判精神，是这部作品最宝贵的财富之一。阅读这本书，我逐渐意识到，科学研究的真正魅力，并不在于得出“yes”或“no”的简单答案，而在于如何构建一个足够强大、足以经受住最严苛质疑的逻辑论证链条。它培养的不是一个答案的获取者，而是一个合格的、持怀疑态度的研究思考者，这才是其超乎工具书价值的根本所在。

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这本书的文字风格，坦白说，对于初涉此领域的读者来说，算是一个不小的挑战。它完全摒弃了那种为了迎合大众而采取的简化和口语化倾向，而是坚定地站在了学术规范的制高点上。每一个句子的构建都像是一道经过精密计算的数学公式，逻辑链条环环相扣，不留一丝松动的余地。我记得我尝试着去理解其中关于“选择偏倚”的那一节，作者用了足足三页的篇幅来剖析不同类型的混杂因素如何微妙地扭曲结果，中间穿插了大量假设性的情景模拟，每一步推导都极其细致，仿佛在构建一个微型的、封闭的逻辑世界。这迫使我必须放慢速度，反复咀嚼每一个从句和限定词的意义。这种阅读体验更像是在解构一个复杂的机械装置，你需要耐心找到每一个齿轮的咬合点。虽然过程略显晦涩，但一旦豁然开朗的瞬间，那种知识被彻底吸收的满足感是无与伦比的。它不提供捷径，而是要求读者拿出对真理的敬畏之心，去跟随作者搭建的逻辑桥梁，一步步抵达真相的彼岸。

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这本书在引用和文献综述方面做得非常扎实，给人一种极其厚重和可靠的感觉。我随手翻开任何一个章节的末尾，都能看到令人赞叹的参考列表，这些引用并非仅仅是点缀，而是构成理解论点的关键支撑。作者似乎有一个不成文的规定：每一个重要的论断或方法论上的决策，都必须有至少一篇或多篇经典文献作为背书。这使得我们在学习过程中，能够清晰地追踪到某个概念的起源和演变轨迹。对于想要进行深入学术研究的人来说，这本书无异于一座精心构建的知识矿藏，你可以在这里找到通往更前沿研究的路径。更妙的是，作者在讨论特定统计检验的应用场景时，往往会引用现实中已经发表的、相关的研究案例作为例证。这让抽象的统计概念立刻鲜活起来，我能直观地看到，当某个方法被错误应用时，会导致怎样荒谬的结论。这种“理论与实践”的紧密结合，远胜于那种只谈公式不谈语境的纯数学描述。

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这本书的结构安排，简直是教科书级别的范本，体现了作者对知识体系脉络的深刻理解。它没有急于展示高深的统计模型，而是极其循序渐进地铺陈了研究设计的哲学基础。最让我印象深刻的是，作者将不同的研究类型——那些宏观的队列研究、横断面研究——与我们这部作品的核心方法论进行了细致的横向对比。这种对比不是简单地罗列优缺点，而是深入到资源配置、时间轴控制以及伦理考量等多个维度进行全方位的剖析。读到关于样本量估算和功效分析的部分时，我仿佛看到了一个精密仪器的操作手册，每一个参数的设定都关乎到最终研究结论的稳健性。作者对于“可重复性”的强调贯穿始终，提醒读者，即便在理论上设计得天衣无缝，也必须在现实操作中预见到各种“不完美”。这种对实际操作困境的充分认知，使得这本书的指导性极强，它不仅仅是描述“应该怎么做”，更重要的是解释了“为什么必须这么做，否则会有什么后果”。这种全景式的审视，极大地提升了读者对整个流行病学研究范式的理解深度。

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