Statistics for Nursing and Allied Health pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Plichta, Stacey Beth/ Garzon, Laurel S.

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2008-10

价格:603.00元

装帧:

isbn号码:9780781754590

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Nursing
• Allied Health
• Healthcare
• Biostatistics
• Data Analysis
• Medical Statistics
• Quantitative Research
• Health Sciences
• Evidence-Based Practice

深入理解医疗保健中的数据科学：从理论到实践 图书名称： 《医疗保健数据分析与洞察：理论、方法与应用前沿》 图书简介： 在当代医疗保健领域，数据已成为驱动决策、优化患者护理和推动医学研究的核心动力。从电子健康记录（EHR）的庞大数据集到基因测序的复杂信息，再到临床试验的严谨设计，对数据进行有效管理、分析和解释的能力，是衡量现代医疗机构和专业人员水平的关键指标。本书《医疗保健数据分析与洞察：理论、方法与应用前沿》正是为满足这一迫切需求而编写的综合性指南，它旨在为医疗专业人员、公共卫生专家、健康信息学从业者以及对医疗数据科学感兴趣的研究人员，提供一个全面、深入且高度实用的知识框架。 本书摒弃了枯燥的纯粹理论说教，而是紧密结合真实的医疗保健场景和挑战，构建了一座连接基础统计学、高级数据科学技术与临床实践应用的桥梁。我们认识到，医学领域的决策往往关乎生命，因此，对数据的理解必须是严谨、负责且具有临床意义的。 第一部分：医疗数据基础与伦理基石 本部分奠定了读者理解复杂数据分析的基础，并强调了在敏感的医疗环境中数据处理的特殊性与重要性。 第1章：医疗保健数据的景观与特征 本章详细剖析了医疗数据生态系统的全貌，包括电子健康记录（EHR/EMR）的结构、索赔数据、生物标志物数据、医学影像数据（PACS）以及可穿戴设备产生的时间序列数据。重点探讨了医疗数据固有的复杂性——高维度、非均衡性、缺失值、时间依赖性以及异构性。我们将深入剖析数据质量管理在临床决策中的关键作用，并介绍用于数据清洗和预处理的实用技术，确保“垃圾进，垃圾不出”的原则在医疗数据集中得到严格遵守。 第2章：数据治理、隐私保护与合规性 在处理受保护健康信息（PHI）时，伦理与法律合规性是不可逾越的红线。本章详细解析了如HIPAA（美国）、GDPR（欧盟）等全球主要数据隐私法规对医疗数据分析的约束和要求。我们将介绍去识别化（De-identification）、假名化（Pseudonymization）技术，并探讨如何在最大化数据效用的同时，严格保护患者隐私的平衡艺术。此外，本章还会讨论数据共享协议、知情同意书的设计，以及建立数据伦理审查流程的实践指南。 第3章：描述性分析在临床实践中的应用 在深入复杂的预测模型之前，对数据的初步理解至关重要。本章专注于描述性统计工具的有效应用，包括疾病患病率、发病率的计算，生存曲线（Kaplan-Meier）的解读，以及对基线特征（如年龄、共病情况）的分布分析。我们不仅展示如何计算均值、中位数、标准差，更侧重于如何将这些指标转化为可供临床医生理解和使用的可视化图表（如箱线图、热力图），从而快速识别潜在的临床异常或群体特征差异。 第二部分：核心推断统计与因果关系探究 医疗保健领域的核心在于“为什么”和“效果如何”。本部分着重于推断统计学原理，以及如何设计和分析研究以建立可靠的因果推断。 第4章：假设检验的严谨性与偏倚控制 本章深入探讨了T检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验在比较不同治疗组或干预措施效果时的应用。特别强调了多重比较的校正方法（如Bonferroni、FDR），以避免I类错误（假阳性）的泛滥。我们将重点讨论临床试验设计中的随机化、盲法和安慰剂对照的重要性，并分析观察性研究中常见的选择性偏倚、混杂变量和信息偏倚的识别与量化。 第5章：回归分析的深入应用：从线性到逻辑 回归模型是量化风险因素和预测结果的基石。本章涵盖了从基础的简单线性回归到多变量线性回归的构建与评估。随后，深入讲解逻辑回归（Logistic Regression）在预测二分类结局（如再入院、死亡、特定疾病诊断）中的核心地位，包括对优势比（Odds Ratio, OR）的准确解释及其置信区间的意义。此外，本章还将引入泊松回归和负二项回归，适用于分析计数数据（如住院次数或感染事件）。 第6章：生存分析与时间事件建模 时间到事件的数据在医学研究中无处不在，如患者无事件生存期、药物起效时间等。本章系统性地介绍了生存分析的理论框架，包括风险比（Hazard Ratio, HR）的估计和Cox比例风险模型的应用。我们将详细解析如何处理删失数据（Censoring），以及如何利用时间依赖性协变量来构建更精细的预后模型。 第三部分：高级数据科学方法与临床预测模型 本部分将读者的技能提升到现代数据科学前沿，聚焦于构建高精度、可解释性强的临床预测系统。 第7章：机器学习基础与模型选择 本章介绍主流的监督学习算法在医疗数据挖掘中的应用。内容包括决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的工作原理，以及它们在疾病风险分层中的优势。同时，我们也将探讨模型的性能评估指标——不仅仅是准确率（Accuracy），更重要的是敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、ROC曲线下面积（AUC）和精确度-召回率曲线的临床意义。 第8章：深度学习在医学图像与序列数据中的突破 针对非结构化数据，如医学影像（X光、MRI）和时间序列的生理信号（ECG），本章引入深度学习的概念。重点讲解卷积神经网络（CNN）在图像分类和病灶检测中的强大能力，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在分析连续的EHR数据流以进行早期预警方面的潜力。本章旨在提供一个概念层面的理解，指导读者如何与数据科学家有效协作，或在现有框架下应用成熟模型。 第9章：模型的可解释性、验证与实施（XAI） 一个“黑箱”模型在临床中是不可接受的。本章的核心是可解释性人工智能（XAI）。我们将介绍SHAP值和LIME等工具，用于解释复杂模型（如GBM或神经网络）的单个预测是如何产生的，从而增强临床医生的信任度。此外，本章还详细阐述了模型的外部验证（External Validation）流程、跨中心研究的挑战，以及如何将经过验证的模型有效地集成到临床工作流程（Clinical Workflow）中，实现真正的循证实践。 第四部分：面向应用的前沿领域 本部分将理论与实践进一步结合，探索数据科学在公共卫生、健康经济学和个性化医疗中的前沿应用。 第10章：利用大数据集进行人群健康管理 本章关注如何利用大规模人口健康数据（如国家范围的登记数据或保险索赔数据库）进行疾病负担评估、健康差异分析和早期预警系统（如流感爆发预测）。我们将讨论队列研究、病例对照研究的再设计，以及如何利用地理信息系统（GIS）进行空间流行病学分析。 第11章：健康经济学与成本效益分析 在资源有限的医疗体系中，决策需要经济学的支撑。本章介绍卫生技术评估（HTA）的基本概念，包括成本效益分析（CEA）、成本效用分析（CUA）的方法学。我们将教授如何量化生命质量（使用QALYs）并将其纳入决策模型，以评估新疗法或干预措施的长期价值。 第12章：个性化医疗与精准干预 本书的收官之章探讨了数据科学如何推动从“一刀切”到“个体化”医疗的转型。内容涵盖基因组学数据的集成、多模态数据融合（整合影像、基因、临床表型）以构建更精细的患者亚群，以及如何利用强化学习（Reinforcement Learning）的概念来优化个体化的治疗路径动态调整。 总结与展望： 《医疗保健数据分析与洞察》不仅仅是一本教科书，更是一份面向未来的实践手册。它要求读者保持批判性思维，将数据分析视为一个持续迭代、需要临床专业知识深度参与的过程。通过系统地掌握本书所涵盖的理论和工具，读者将有能力驾驭海量的医疗数据，将其转化为可靠的临床洞察、优化的运营策略以及最终改善患者健康结果的有效干预措施。

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