Modelling Survival Data in Medical Research, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:David Collett

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2003-3-28

价格:GBP 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781584883258

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• Statistics
• Survival Analysis
• Medical Research
• Biostatistics
• Data Modeling
• Healthcare
• Statistics
• Regression Analysis
• Clinical Trials
• Prognosis
• Second Edition

超越生存数据建模：现代医学研究中的数据分析与证据构建 图书简介 本书旨在为医学研究人员、生物统计学家以及对高级统计方法感兴趣的专业人士，提供一个全面、深入且极具实践指导意义的知识框架，用以理解和应用现代数据分析技术，特别是在涉及复杂、非线性或高维医学数据场景下的证据构建。本书的重点在于超越传统的生存分析范畴，聚焦于如何利用前沿的统计建模、机器学习算法以及因果推断方法，来解析复杂的临床试验数据、队列研究数据以及大规模电子健康记录（EHR）中的信息。 第一部分：数据基础与复杂性处理 本书首先回顾了高质量医学数据采集和预处理的关键原则。我们深入探讨了生物医学研究中常见的数据偏差来源，如选择偏倚、信息偏倚和混杂因素的系统性处理。不同于侧重于时间-事件数据处理的传统著作，本书将大量篇幅投入到对纵向、重复测量数据的建模上。我们将详尽介绍广义线性混合模型（GLMMs）和非线性混合效应模型在处理患者生理指标随时间变化轨迹上的应用，并提供在R和SAS环境中实现这些模型的具体操作流程和代码示例。 此外，鉴于现代医学研究日益依赖整合性的多模态数据，本书专门设立章节讲解数据融合（Data Fusion）技术。这包括如何有效地将基因组学数据（如SNP信息）、影像学数据（如MRI/CT特征提取）与临床表型数据结合起来，构建更具预测能力的综合模型。我们将介绍多视图学习（Multi-view Learning）的基本思想，及其在识别疾病亚型和预测个体化治疗反应中的潜力。 第二部分：前沿统计建模与预测科学 本部分的核心是介绍如何利用更具灵活性的统计工具来应对医学数据中的非线性关系和高维特征空间。 2.1 广义可加模型（GAMs）与灵活平滑 传统的线性模型假设效应是固定的或简单的二次方的，这在生物学上往往是不切实际的。本书详细阐述了广大可加模型（GAMs），特别是惩罚样条（Penalized Splines）的应用。我们将展示如何利用GAMs来灵活地拟合时间、剂量或年龄等协变量的非线性影响，同时保持模型的可解释性。通过多个癌症或慢性病研究的案例，演示如何判断何时选择灵活平滑而非参数化效应。 2.2 机器学习在风险预测中的应用 随着计算能力的提升，机器学习方法在疾病风险预测中的角色日益重要。本书系统地评估了梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBMs）、随机森林（Random Forests）以及支持向量机（SVMs）在构建高精度风险评分模型中的表现。重点在于模型选择的科学性、特征工程的艺术性，以及如何进行稳健的交叉验证（Cross-Validation）策略来避免过拟合。我们不仅关注预测准确性（AUC/C-Index），更强调模型的可解释性，介绍SHAP值（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）在解读“黑箱”预测模型中的关键作用，确保模型结果能够被临床医生理解和信任。 2.3 贝叶斯方法与层次结构建模 面对样本量较小或需要整合先验知识的临床研究，贝叶斯方法展现出其独特的优势。本书深入探讨了分层贝叶斯模型（Hierarchical Bayesian Models）的应用，特别是在多中心临床试验中处理中心间异质性（Center-specific variability）的问题。我们将通过实际案例，展示如何利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法，实现参数的完整后验分布估计，并进行更具信息量的区间估计和假设检验。 第三部分：因果推断与干预效果评估 在观察性医学研究中，确定“如果改变了干预措施，结果会如何”是最终目标。本书将重点转向现代因果推断（Causal Inference）方法，这些方法旨在从非随机化的数据中尽可能接近随机对照试验（RCT）的证据质量。 3.1 倾向性评分与混杂因素控制 我们首先对传统的倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）方法进行了深入的批判性回顾，并引入了更稳健的广义倾向性评分（Generalized Propensity Scores）来处理连续或时间依赖性的干预。同时，本书详细介绍了双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）方法，如高效加权影响函数（Efficiently Weighted Influence Functions），这些方法要求仅需正确指定处理模型或结果模型中的一个，即可得到一致的因果效应估计。 3.2 潜在结果框架与工具变量 本书进一步探讨了更复杂的因果结构。我们将介绍G-公式（G-Computation Formula）在分析时变治疗方案（Time-Varying Treatments）中的应用，这在管理慢性病患者的长期治疗路径时至关重要。此外，对于存在不可观测混杂因素的研究设计，本书将介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的原理和局限性，特别是如何利用自然实验或“准随机化”的临床实践变化来识别因果效应。 第四部分：数据可视化与结果传播 最后，本书强调了将复杂的统计结果有效地传达给不同的受众（临床医生、政策制定者、患者）的重要性。我们将探讨信息可视化（Informative Visualization）的最佳实践，包括如何使用交互式图表展示预测校准曲线、决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）来评估临床实用性，以及如何利用可重复性报告（Reproducible Reporting）的原则（如使用Jupyter Notebooks或R Markdown）来确保研究结论的透明度和科学严谨性。 本书内容全面覆盖了从数据预处理、选择合适的复杂模型、利用机器学习进行预测，到应用尖端因果推断技术评估干预效果的全过程，为读者提供了一套在现代医学研究中不可或缺的分析工具箱。

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