Measures for Clinical Practice and Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Oxford Univ Pr

作者:Fischer, Joel/ Corcoran, Kevin

出品人:

页数:1764

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 129.95

装帧:HRD

isbn号码:9780195314908

丛书系列:

图书标签:

临床测量
医学研究
循证医学
生物统计
量表
评估工具
诊断
研究方法
健康评估
数据分析

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The fourth edition of this essential resource has dozens of new scales as well as updated information for existing instruments, expanding and cementing its utility for members of all the helping professions, including psychology, social work, psychiatry, counselling, nursing, and medicine. Each instrument is reproduced in its entirety and critiqued by the editors, who provide guidance on how to select and score them. The first volume covers measures for use with couples, families, and children; its companion focuses on adults. Alone or as a set, these classic compendiums are powerful tools that clinicians and researchers alike will find an invaluable addition to - or update of - their libraries. Giving clinicians the scales they need to measure their clients' problems and monitor their outcomes, these all-in-one sourcebooks bring effective, accountable practice within reach for today's busy professionals.

临床实践与研究指标的构建、应用与评估：一本全面指南本书旨在为临床医学研究人员、数据科学家以及医疗质量改进专家提供一个深入且实用的框架，用于理解、设计、实施和评估针对临床实践和科研成果的量化指标。在当前的医疗健康领域，有效的测量是推动循证医学发展、优化患者护理质量和提高医疗系统效率的基石。《临床实践与研究指标的构建、应用与评估》并非侧重于某一特定疾病领域的专业指南，而是提供了一套普适性的方法论，用以应对跨学科、多层级的测量挑战。第一部分：指标的理论基础与必要性本部分深入探讨了“测量”在现代医疗中的核心地位。我们首先阐述了指标的哲学基础：为什么需要将复杂的临床现象抽象为可量化的数字？这包括对指标在支持临床决策、监管合规性、资源分配以及知识发现中的不可替代性的论述。随后，我们详细区分了不同类型的临床指标，包括： 1. 过程指标（Process Measures）：关注医疗服务的执行质量，例如特定治疗方案的依从性、诊断路径的及时性。 2. 结果指标（Outcome Measures）：衡量干预措施对患者健康状态的最终影响，如发病率、死亡率、生活质量改善程度。 3. 结构指标（Structure Measures）：评估提供护理所需的资源和组织能力，例如人员配备比例、技术设备的可及性。本书强调，一个有效的指标系统必须包含这三类指标的平衡组合，以提供对医疗系统性能的全面视角。我们引入了指标有效性的三角模型——相关性（Relevance）、可操作性（Actionability）和可信度（Reliability）——作为衡量指标质量的黄金标准。第二部分：指标的严谨构建与数据来源构建高质量的临床指标是一项系统工程，要求研究者具备跨学科的知识。本部分详细介绍了指标开发的生命周期管理，从初始概念化到最终的验证与发布。概念模型确立：如何从一个模糊的临床问题（如“提高门诊效率”）提炼出清晰、可测量的指标定义？本书提供了诸如德尔菲法（Delphi Method）和利益相关者共识会议等工具，确保指标的临床相关性和用户接受度。操作性定义与标准化：针对指标的操作性定义（Operational Definition），我们提供了详尽的指导，明确指出“分子”和“分母”的精确组成要素，以避免因定义模糊导致的测量偏差。例如，如何精确定义“成功再入院”的时间窗口和排除标准。数据源的集成与挑战：临床指标的有效性高度依赖于数据质量。本章深入分析了当前主要数据源的优缺点：电子健康记录（EHRs）：讨论了利用自然语言处理（NLP）技术从非结构化文本中提取指标要素的最新进展，同时也警示了数据输入错误、缺失值和互操作性带来的挑战。注册数据库（Registries）：探讨了如何利用专业数据库确保数据的高级别特异性和完整性。患者报告结果（PROs）与体验数据（PREs）：强调了将患者的自我感知纳入指标体系的重要性，并讨论了问卷设计和数据收集的陷阱。第三部分：指标的统计学验证与性能评估一个指标只有经过严格的统计学检验，才能被信任地应用于指导实践或科研。本部分是本书的技术核心，聚焦于指标的度量学（Psychometrics）。指标的信度和效度检验：详细介绍了信度（Reliability）的评估方法，包括重测信度、内部一致性检验（如Cronbach's Alpha），以及效度（Validity）的类型，如表面效度、内容效度、结构效度、以及最重要的——标准关联效度（Criterion Validity）。本书通过具体的案例演示，如何判断一个基于EHR数据的指标是否真正反映了临床的真实表现。风险调整与公平性：临床指标的价值常常因为患者异质性而被削弱。本章重点阐述了风险调整（Risk Adjustment）的必要性和技术方法。我们对比了传统的回归模型（如Logistic回归）和更现代的基于机器学习的调整方法，以确保指标的公平性，使之能够公正地评估不同医疗机构的服务质量，而非仅仅反映其收治患者的复杂程度。指标的基准化（Benchmarking）：如何设定有意义的绩效目标？本书区分了描述性基准（了解现状）和规范性基准（设定目标）。我们提供了统计学上稳健的基准设定方法，例如使用控制图（Control Charts）来区分“普通变异”与“特殊原因变异”，从而识别出真正表现卓越或需要改进的实践环节。第四部分：指标的实施、维护与再验证指标的价值不在于被创造，而在于被有效应用。本部分关注指标在真实世界中的生命周期管理。驱动行为改变：仅仅报告指标是不够的，必须设计反馈机制以驱动实践的改进。我们探讨了实时反馈系统的设计原则，如何以非惩罚性的方式向临床医生提供个性化、及时的指标表现数据，激发内在动机。指标的“漂移”与维护：随着医疗技术、临床指南和数据系统的演变，既有的指标可能会变得过时或不再准确反映当前实践。本书提出了指标的定期审计与再验证周期，并探讨了在出现重大临床范式转变时，如何安全地进行指标的迭代升级，同时保持历史数据的可比性。伦理考量与透明度：在指标用于支付、声誉或问责制时，必须高度重视其伦理影响。本书详细讨论了指标使用的透明度要求、对数据隐私的保护，以及如何避免指标设计引发的“指标游戏”（Gaming the System）行为，确保医疗质量的提升是真正的患者获益，而非仅仅是对数字的操纵。通过对指标构建、验证、实施和维护的全流程的系统性梳理，《临床实践与研究指标的构建、应用与评估》为读者提供了一个坚实的工具箱，以应对日益复杂的临床测量挑战，最终推动医疗实践迈向更高层次的循证和精确化水平。本书内容丰富、方法论严谨，是致力于优化医疗系统性能的专业人士不可或缺的参考书。