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出版者:

作者:Berry, Carey A.; Yost, Jennifer;

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2009-12

价格:221.00元

装帧:

isbn号码:9780323057462

丛书系列:

图书标签:

• 护理研究
• 研究指南
• 医学
• 健康科学
• 学术
• 教科书
• 学习
• 方法论
• 证据实践
• 高等教育

护理实践的基石：循证实践、量化研究与临床决策的深度探索 本书旨在为护理专业人士、学生及研究人员提供一个全面且深入的视角，探讨如何将严谨的科研方法论应用于日常临床实践，从而提升患者护理的质量与安全性。我们聚焦于护理研究的核心原则、关键设计类型及其在转化医学和循证实践（EBP）中的实际应用。 --- 第一部分：护理研究的理论基础与哲学观照 护理研究并非孤立的学术活动，它是对人类健康体验、疾病应对机制以及照护过程的系统性探究。本部分将奠定读者对研究范式的深刻理解。 第一章：护理研究的演进与当代挑战 本章首先追溯护理知识体系的形成历程，从早期的经验主义转向当代基于实证的知识构建。我们将详细讨论驱动现代护理研究的宏观因素，例如全球人口结构变化、慢性病负担的加剧以及医疗技术的飞速发展。重点分析当前护理领域面临的伦理困境、数据鸿沟以及研究成果向临床实践转化的主要障碍。通过对护理知识需求的梳理，明确研究在塑造未来护理实践中的不可替代性。 第二章：研究哲学与方法论的对接 深入探讨影响研究设计的基本哲学立场。我们细致区分实证主义（Positivism）、解释主义（Interpretivism）和批判实在论（Critical Realism）在护理研究中的体现。解释主义如何指导现象学、扎根理论等定性研究的构建，以捕捉患者主观体验的丰富性；而实证主义如何支撑随机对照试验（RCT）和量化研究，以检验干预措施的有效性和因果关系。本章强调，选择合适的方法论框架是确保研究效度和信度的前提。 第三章：伦理审查与研究的社会责任 护理研究的伦理基石至关重要。本章详述知情同意的动态过程，特别是在弱势群体（如老年患者、认知障碍者）中的操作规范。深入剖析人体研究保护的“三驾马车”原则：受益性、非恶行性与公正性。此外，讨论研究数据管理中的隐私保护、匿名化处理，以及研究人员维护科学诚信、避免利益冲突的责任。 --- 第二部分：量化研究设计与统计推断的精确解读 量化研究是评估护理干预效果、确定风险因素和检验理论模型的关键工具。本部分侧重于严谨的实验和非实验性量化设计。 第四章：实验性研究设计的精细构造 本章聚焦于随机对照试验（RCT）的各个环节。从研究问题的界定、假设的建立，到样本量的精确计算（功效分析），以及随机化过程的实施（如分层随机化、区组随机化）。详细阐述不同类型的对照组设置（安慰剂对照、标准治疗对照）的优缺点。同时，探讨准实验设计（如时间序列分析、非等效控制组设计）在临床环境受限时作为替代方案的适用性。 第五章：测量学基础与工具的有效性验证 高质量的测量是可靠量化结果的生命线。本章系统介绍测量在心理学和生理学变量上的应用。信度（Reliability）的评估，包括重测信度、内部一致性（如Cronbach’s α）的计算与解释。效度（Validity）的维度：内容效度、结构效度（因子分析的应用）和效标效度。重点讲解如何审视和选择已被证实有效的测量工具，以及如何进行工具的跨文化或跨人群的适应性验证。 第六章：描述性统计与推论性统计的桥梁 本章清晰界定描述性统计（集中趋势、离散趋势的可视化表达）与推论性统计的逻辑联系。详细讲解参数检验（t检验、方差分析ANOVA、相关分析）和非参数检验的适用场景。特别关注在多重比较问题下的方法选择，以及如何正确理解和报告p值、置信区间（CI）的临床意义，而非仅仅关注其统计显著性。 第七章：回归分析与预测模型的构建 回归分析是护理研究中用于预测和调整混杂变量的核心工具。深入讲解简单线性回归与多元线性回归的假设检验与模型解释。引入逻辑回归（Logistic Regression）在分析二分类结局变量（如发病/未发病、康复/未康复）中的应用，并学习如何解释优势比（Odds Ratio, OR）。讲解如何评估模型的拟合优度（如$R^2$或AUC）及模型的外部验证策略。 --- 第三部分：定性研究的深度挖掘与综合性方法 定性研究致力于深入理解护理实践的“为什么”和“如何”，为循证实践提供情境化的知识基础。 第八章：主要的定性研究范式及其应用 详细剖析几种主流的定性研究路径： 1. 现象学（Phenomenology）： 侧重于描述特定经验的“本质结构”（如临终关怀的体验）。 2. 扎根理论（Grounded Theory）： 专注于从数据中生成新的理论框架（如压力应对的社会心理过程模型）。 3. 民族志（Ethnography）： 探究特定文化群体健康行为的意义系统（如特定社区的母乳喂养文化）。 第九章：定性数据的收集与严谨性保障 探讨半结构化访谈、焦点小组、观察记录等数据收集技术。强调采样策略（目的性抽样、滚雪球抽样）的选择。定性研究的严谨性（或称“可信赖性”）的保障机制，包括三角互证法（Triangulation）、成员核查（Member Checking）以及研究者自身的反思性实践（Reflexivity）的记录与应用。 第十章：定性数据分析的编码与主题提炼 系统介绍定性数据分析的流程：从初级编码（开放式编码）到核心概念的辨识（轴心编码），再到理论的整合（选择性编码）。演示如何使用主题分析法（Thematic Analysis）进行系统性的主题提炼和描述，确保主题的深度与广度兼备。 --- 第四部分：系统评价、循证实践与知识转化 本部分将理论研究成果与日常临床决策紧密结合，聚焦于高阶证据的整合与应用。 第十一章：系统评价与元分析的构建 理解系统评价（Systematic Review）在证据金字塔中的核心地位。详细介绍PICO原则在提炼研究问题的应用。学习文献检索策略的构建（数据库选择、关键词组合、灰色文献的纳入）。系统评价的质量评价工具（如Cochrane的偏倚风险评估工具）。元分析（Meta-Analysis）如何通过统计方法整合异质性数据，并解释森林图（Forest Plot）中固定效应模型与随机效应模型的选择差异。 第十二章：将证据转化为临床行动 循证实践（EBP）的五大步骤：提出问题、搜索证据、批判性评价、整合证据与评估结果。本章强调在应用证据时必须考虑临床情境、患者偏好和资源限制的因素。讨论如何设计有效的临床实践指南（CPG），以及如何通过质量改进项目（QI Projects）将研究发现固化为标准的临床操作流程（SOPs）。 第十三章：护理实践中的混合研究方法 混合研究（Mixed Methods Research）的兴起，允许研究者结合量化数据的“广度”和定性数据的“深度”。本章介绍几种主要的混合设计类型（如解释性序列设计、探索性序列设计），并举例说明如何利用定性结果来解释量化结果中的异常发现，或利用量化数据来验证定性发现的普遍性。 --- 本书不仅仅是一份研究指南，更是连接基础研究与患者床旁护理的坚实桥梁，旨在培养新一代护理领导者，使其能够批判性地评估知识，并以科学精神驱动护理质量的持续改进。

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