Statistics Applied to Clinical Trials pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Cleophas, Ton J. M./ Zwinderman, Aeilko H., Ph.D.

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2005-12

价格:$ 118.65

装帧:HRD

isbn号码:9781402042294

丛书系列:

图书标签:

统计学
临床试验
生物统计学
医学统计
研究方法
数据分析
试验设计
统计推断
药物研发
健康科学

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

In 1948, the first randomized controlled trial was published by the English Medical Research Council in the "British Medical Journal". Until then, observations had been uncontrolled. Initially, trials frequently did not confirm hypotheses to be tested. This phenomenon was attributed to little sensitivity due to small samples, as well as inappropriate hypotheses based on biased prior trials. Additional flaws were being recognized and subsequently better accounted for. Such flaws of a mainly technical nature have been largely implemented and after 1970 led to trials being of significantly better quality than before. The past decade focused, in addition to technical aspects, on the need for circumspection in the planning and conducting of clinical trials. As a consequence, prior to approval, clinical trial protocols are now routinely scrutinized by different circumstantial organs, including ethics committees, institutional and federal review boards, national and international scientific organizations, and monitoring committees charged with conducting interim analyses. This third edition not only explains classical statistical analyses of clinical trials, but addresses relatively novel issues, including equivalence testing, interim analyses, sequential analyses, meta-analyses, and provides a framework of the best statistical methods currently available for such purposes.

图书简介：深入探索当代生物统计学的前沿应用与实践书名：《现代生物统计学：从理论基石到临床实践的革新》作者： [作者姓名，例如：张伟、李明、王芳] 出版社： [出版社名称，例如：科学技术出版社] --- 图书概述：本书旨在为生物医学研究人员、临床科学家、流行病学家以及对生物统计学有浓厚兴趣的专业人士提供一份全面、深入且高度实用的指南。不同于侧重于特定试验设计或方法论介绍的传统教材，《现代生物统计学：从理论基石到临床实践的革新》的核心目标是构建一个横跨统计学基础理论、前沿模型构建、真实世界证据（RWE）分析到伦理与监管考量的宏大知识体系。我们致力于展示当代生物统计学如何作为科学发现的“隐形引擎”，驱动从基础研究到最终临床决策的全过程。第一部分：统计学思维与现代生物医学的交汇本部分首先回顾了传统统计学在生物医学领域的核心地位，但将重点迅速转移至当前挑战。我们详细阐述了概率论、假设检验、置信区间等基础概念，并引入了贝叶斯统计学在处理小样本、不确定性高的生物标志物研究中的独特优势。从P值到信息量度量：批判性地分析了传统显著性检验的局限性，重点介绍了信息论指标（如AIC、BIC、Deviance）在模型选择中的应用，强调如何通过更全面的信息量度来指导研究设计，而非仅仅依赖P值。因果推断的统计哲学：深入探讨了在观察性研究中建立因果关系的挑战。内容涵盖了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）、可驳反性（Counterfactuals）的概念，并详细介绍了倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）等关键方法的数学原理和实际操作指南，确保读者理解其背后的假设前提。第二部分：复杂数据结构与前沿建模技术随着生物医学数据的维度爆炸性增长，传统的线性模型已不足以应对复杂的数据结构。本部分聚焦于处理非正态分布数据、纵向数据、多中心数据以及高维数据的先进统计技术。混合效应模型（Mixed-Effects Models）的深度应用：详细解析了随机效应（Random Effects）和固定效应（Fixed Effects）的选择标准，并将其应用于纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis），例如药物的药代动力学（PK）/药效学（PD）研究，以及评估患者依从性随时间的变化。生存分析的进阶：超越经典的Kaplan-Meier和Cox比例风险模型。本书深入探讨了时变协变量（Time-Varying Covariates）的处理方法，竞争风险模型（Competing Risks Models）在癌症和心血管疾病研究中的必要性，以及如何利用加速失效时间模型（Accelerated Failure Time Models）获得更直观的生存效应解释。高维数据与维度缩减：针对基因组学、蛋白质组学数据，详细介绍了主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）以及统计学习中的Lasso和Ridge回归，用于识别关键生物标志物并解决多重共线性问题。第三部分：真实世界证据（RWE）与健康经济学评估本领域是当前生物医学研究的热点和前沿。本书致力于将统计学方法与医疗决策的经济学和社会学维度紧密结合。真实世界数据（RWD）的统计挑战：讨论了电子健康记录（EHRs）、保险理赔数据等RWD的固有偏差（如信息缺失、选择偏倚）。重点介绍了双重稳健估计量（Doubly Robust Estimators）如何在更弱的假设下，提高观察性研究中暴露效应估计的稳健性。结果测量与质量生命年（QALY）：详细讲解了健康相关生命质量（HRQoL）问卷数据的统计处理，包括如何利用效用转换模型计算QALY。并阐述了成本效益分析（Cost-Effectiveness Analysis, CEA）的统计学基础，包括增量成本效益比（ICER）的计算与解释。间断时间序列分析（Interrupted Time Series, ITS）：专设章节讨论ITS在评估公共卫生干预或新医疗政策效果时的严谨应用，包括对趋势和季节性的调整。第四部分：统计软件实践与报告规范理论的价值必须通过可靠的实践来体现。本部分侧重于将前沿方法转化为可操作的步骤，并强调透明度和可重复性的报告标准。软件平台集成：提供了在R (特定包如`lme4`, `survival`, `twang`) 和SAS等主流统计软件中实现复杂模型的具体代码片段和操作流程指导，注重效率和准确性。统计报告的透明度：严格遵循统计分析计划（SAP）的制定原则，并详细解读CONSORT 2010 及STROBE 等关键指南对统计报告的具体要求，特别是对敏感性分析和多重比较调整（如Bonferroni, False Discovery Rate, FDR）的规范性要求。本书的独特贡献：本书最大的特点在于其方法论的广度与深度兼具，并且无缝衔接了传统的随机对照试验（RCT）设计到日益重要的观察性研究和RWE领域。它不是一本单纯的统计学教科书，而是一本面向临床问题的统计学解决手册。通过丰富的案例分析——涉及新型疫苗的有效性评估、罕见病试验的复杂数据处理、以及基因编辑疗法的长期随访分析——读者将掌握运用最现代、最稳健的统计工具，来解决真实世界中最棘手研究问题的能力。本书强调统计方法的假设前提检验和稳健性评估，确保研究结论不仅在数学上成立，更在生物学和临床上具有意义。目标读者：临床试验数据管理者（Data Managers）、生物统计学家、医学研究设计师、生物医学博士研究生、从事药物警戒和真实世界研究的监管人员。