医学科研设计方法（供基础、临床、预防、口腔医学类专业用）/中国高等教育学会医学教育专业委员会规划教材 [Techniques for Study Design in Medicine] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马骏，赵醒村 编

图书标签:

• 医学科研
• 研究设计
• 医学教育
• 临床研究
• 基础研究
• 预防医学
• 口腔医学
• 科研方法
• 医学统计
• 规划教材

出版社： 北京大学医学出版社

ISBN：9787565907722

版次：1

商品编码：11490269

包装：平装

丛书名： 中国高等教育学会医学教育专业委员会规划教材

外文名称：Techniques for Study Design in Medicine

开本：16开

出版时间：2013-12-01

用纸：胶版纸

页数：261###

内容简介

　　《医学科研设计方法（供基础、临床、预防、口腔医学类专业用）/中国高等教育学会医学教育专业委员会规划教材》内容以医学科学研究为主线，以医学科学研究设计为重点，结合临床医学本科生的知识点，淡化纯理论部分，突出实用性，系统介绍了医学科学研究全过程。
　　《医学科研设计方法（供基础、临床、预防、口腔医学类专业用）/中国高等教育学会医学教育专业委员会规划教材》用简单的实例与理论内容相衔接，方便读者全面了解医学科学研究工作的基本程序，在重点掌握医学科研设计基本原理、方法和技巧过程中培养创新能力。
　　《医学科研设计方法（供基础、临床、预防、口腔医学类专业用）/中国高等教育学会医学教育专业委员会规划教材》注意现代医学领域科学研究发展趋势，介绍科研方法的新进展、科研设计的新思路以及国际上的新动向。
　　《医学科研设计方法（供基础、临床、预防、口腔医学类专业用）/中国高等教育学会医学教育专业委员会规划教材》适用于全国高等医学院校临床医学本科生，也可供其他专业本科生及研究生教学使用。

目录

第一章 绪论
第一节 医学科学研究概述
一、医学科学研究的类型
二、医学科学研究设计的任务和目的
第二节 医学科学研究工作的基本过程
一、选题阶段
二、实施阶段
三、发布阶段

第二章 科研选题与项目申报
第一节 医学科学研究选题
一、医学科研选题基本原则
二、医学科研选题主要来源
三、医学科研选题的基本步骤
第二节 医学科研项目申请书撰写
一、医学科研申请书撰写前的准备
二、医学科研项目申请书撰写要点
三、医学科研项目申请书的修订
第三节 医学科研项目来源与申报
一、医学科研项目的分类
二、医学科研项目主要来源
三、医学科研项目申报流程

第三章 观察性研究设计
第一节 调查设计
一、设计内容
二、抽样方法
三、偏倚控制
第二节 问卷设计
一、问卷类型
二、问卷设计原则
三、问卷设计内容
第三节 现况研究
一、原理与特性
二、研究类型与目的
三、研究设计与实施步骤
四、注意事项
五、现况研究实例
第四节 病例对照研究
一、原理与特性
二、研究的类型
三、研究目的及优缺点
四、研究设计与实施步骤
五、资料的整理与分析
六、注意事项
七、病例对照研究实例
第五节 队列研究
一、原理与特性
二、队列研究类型
三、研究目的及优缺点
四、研究设计与实施步骤
五、资料整理与分析
六、注意事项
七、队列研究实例

第四章 实验性研究设计
第一节 实验设计的基本要素
一、实验因素
二、受试对象
三、实验效应
第二节 实验设计的基本原则
一、对照原则
二、随机原则
三、重复原则
第三节 常用的实验设计方法
一、完全随机设计
二、配对设计
三、随机区组设计
四、析因设计

第五章 临床试验设计
第一节 临床试验基本原则
第六章 诊断试验设计
第七章 疾病预后研究设计
第八章 Meta分析
第九章 卫生经济分析与评价
第十章 医学科研中的误差与偏倚
第十一章 样本含量估计
第十二章 医学科研论文撰写
第十三章 现代医学科研发展趋势
附录 常用样本含量估计用表
主要参考文献
中英文专业词汇索引

前言/序言

揭示医学科研的奥秘：严谨设计，驱动创新 医学研究是推动人类健康事业不断前进的基石。从探索疾病的根源，到开发革新的治疗手段，再到优化公共卫生策略，每一个突破都离不开严谨科学的研究设计。本书旨在为广大医学科研工作者，特别是基础医学、临床医学、预防医学及口腔医学专业的师生，提供一套系统、全面、深入的科研设计方法论。我们坚信，扎实的设计是科研成功的第一步，是确保研究结果的可靠性、可重复性，进而转化为实际临床应用的关键。 本书并非仅是对已有研究方法的简单罗列，而是力求构建一个完整的科研设计思维框架，引导读者从“为什么研究”、“研究什么”、“如何研究”到“如何评估和应用”的全过程。我们强调，成功的医学研究设计并非一蹴而就，它需要清晰的逻辑、严密的论证、对现有知识的深刻理解以及对未来应用的远见。 第一部分：科研设计的基石——科学思维与选题 任何一项成功的医学研究都始于一个好的问题。这一部分将带领读者深入理解科学思维的本质，如何从临床实践、基础研究的空白、文献的矛盾中敏锐地捕捉到有价值的研究问题。我们将详细探讨选题的原则，包括问题的可行性、创新性、重要性以及研究的伦理性。 科学思维的训练： 我们将剖析科学思维的核心要素，如逻辑性、批判性、实证性、可证伪性等，并通过案例分析，教会读者如何运用这些思维方式来审视和构建研究。这包括如何区分科学问题与技术问题，如何避免认知偏差，如何建立严谨的逻辑推理链。 研究问题的来源与鉴别： 临床观察、文献回顾、基础研究的启示、技术瓶颈的突破、公共卫生需求的响应等，都是研究问题的宝贵来源。我们将指导读者如何有效地进行文献检索与分析，识别研究热点与前沿，同时发掘尚未被充分解决的科学难题。 选题的标准与策略： 一个好的研究问题应当是具体、可操作、有意义的。我们将详细讲解选题时需要考虑的因素，如研究资源的限制、团队的能力、时间的紧迫性以及潜在的伦理风险。同时，提供多种有效的选题策略，帮助读者将抽象的兴趣转化为具体的研究方向。 第二部分：研究设计的核心——从理论到实践的路径 一旦确定了研究问题，便进入了精心设计的核心阶段。这一部分将系统阐述各种医学研究设计的类型、特点、适用范围及其构建要素。 研究类型的选择与阐释： 我们将全面介绍各种经典的医学研究设计，包括但不限于： 描述性研究 (Descriptive Studies): 横断面研究 (Cross-sectional studies)、病例系列研究 (Case series) 和生态学研究 (Ecological studies)。阐述其在描述疾病分布、发现潜在联系方面的作用，以及其局限性。 观察性分析性研究 (Observational Analytical Studies): 病例对照研究 (Case-control studies) 和队列研究 (Cohort studies)。深入剖析这两种研究设计的逻辑框架，如何通过比较暴露与非暴露人群的发病率或患病率来推断病因与结局的关系。我们将详细讲解病例选择、对照选择、信息收集、偏倚控制等关键环节。 实验性研究 (Experimental Studies): 随机对照试验 (Randomized Controlled Trials, RCTs)。作为医学研究的“金标准”，我们将重点讲解RCT的设计要素，包括随机化、设盲、对照组的设置、干预措施的标准化、样本量计算以及结果的解读。同时，也会探讨其在伦理和可行性方面的挑战。 系统评价与Meta分析 (Systematic Reviews and Meta-analysis): 作为整合现有证据的强大工具，我们将介绍其严格的文献检索、纳入排除标准、数据提取、质量评价和统计分析方法。 研究要素的构建： 研究假设 (Hypothesis): 如何从研究问题出发，提出清晰、可检验的科学假设，并对其进行操作化定义。 研究对象 (Study Subjects): 目标人群的界定、抽样方法（如随机抽样、分层抽样、整群抽样等）的选择与实施、样本量的计算（详见下一章节）。 变量的定义与测量 (Variable Definition and Measurement): 区分自变量（暴露、干预）与因变量（结局），以及潜在的混杂因素。详细讲解变量的准确测量方法，包括测量工具的选择、信度与效度评估。 研究流程的设计 (Study Protocol Design): 制定详细、可执行的研究操作流程，包括时间节点、人员分工、数据收集方法、质量控制措施等。 第三部分：量化研究的精髓——样本量计算与统计分析 科学的研究设计离不开统计学的支持，特别是准确的样本量计算和恰当的统计分析方法。这一部分将深入探讨这两个至关重要的方面。 样本量计算 (Sample Size Calculation): 样本量计算的重要性： 强调样本量不足可能导致研究结果的低效和误导，样本量过大则可能造成资源浪费和伦理问题。 影响样本量计算的关键因素： 显著性水平（α）、统计功效（1-β）、效应量（effect size）、变异性（variability）以及研究设计的类型。 常用统计方法的样本量计算公式与软件应用： 针对不同研究设计和统计分析方法，介绍具体的样本量计算公式，并指导读者如何使用常用的统计软件（如SPSS, R, PASS等）进行样本量估算。 实际应用中的考量： 考虑失访率、依从性、分组差异等因素对样本量的调整。 统计分析计划 (Statistical Analysis Plan, SAP): SAP的意义与构成： 在研究设计阶段制定详细的统计分析计划，明确研究问题对应的分析方法，避免事后诸葛亮。 描述性统计 (Descriptive Statistics): 数据特征的概括，如均值、中位数、标准差、频数、百分比等。 推论性统计 (Inferential Statistics): 参数检验 (Parametric Tests): t检验、方差分析（ANOVA）、回归分析等，适用于符合正态分布且方差齐性的数据。 非参数检验 (Non-parametric Tests): Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，适用于非正态分布或排序数据。 分类变量分析 (Categorical Data Analysis): 卡方检验（χ²-test）、Fisher精确检验、相对危险度（RR）、优势比（OR）的计算与解释。 生存分析 (Survival Analysis): Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型，用于分析事件发生的时间。 多因素分析 (Multivariate Analysis): 如何控制混杂因素，如多元回归、逻辑回归、Cox回归等。 统计软件的应用： 结合实际操作，演示如何使用主流统计软件执行数据录入、清洗、分析和结果可视化。 第四部分：研究设计的挑战与保障——偏倚控制、伦理考量与质量管理 一个严谨的设计不仅要关注如何“做什么”，更要关注如何“做得好”，避免各种可能影响研究结果准确性的因素，并确保研究过程的合规性。 偏倚的识别与控制 (Bias Identification and Control): 信息偏倚 (Information Bias): 回忆偏倚、测量偏倚、分类偏倚等，及其预防和调整方法。 选择偏倚 (Selection Bias): 抽样偏倚、失访偏倚、参加者偏倚等，及其规避策略。 混杂偏倚 (Confounding Bias): 识别潜在混杂因素，并通过研究设计（如随机化、匹配）和统计方法（如分层、多因素回归）进行控制。 发表偏倚 (Publication Bias): 了解其影响，并倡导公开报告研究结果。 医学研究的伦理考量 (Ethical Considerations in Medical Research): 知情同意 (Informed Consent): 原则、内容、程序及特殊人群的考量。 研究的风险与获益评估 (Risk-Benefit Assessment): 如何平衡研究的潜在风险与对参与者的获益。 隐私保护与数据保密 (Privacy and Data Confidentiality): 遵守相关法律法规，保护研究对象的隐私。 伦理委员会的审查与批准 (Ethics Committee Review and Approval): 研究方案提交伦理委员会的流程和要求。 数据安全与管理 (Data Security and Management): 确保数据的完整性、准确性和安全性。 研究质量管理 (Quality Management in Research): 数据质量控制 (Data Quality Control): 数据录入的准确性、完整性检查，数据清洗的方法。 过程质量控制 (Process Quality Control): 研究方案的遵循性、操作的标准性、人员的培训。 研究的可重复性 (Reproducibility): 如何通过清晰的设计和详细的记录来保证研究的可重复性。 不良事件的监测与报告 (Adverse Event Monitoring and Reporting): 及时发现和处理研究过程中的不良事件。 第五部分：从研究设计到成果产出——报告撰写与成果转化 一项优秀的研究设计最终需要通过清晰、规范的报告来呈现，并最终实现其科学与临床价值。 研究报告的撰写 (Writing Research Reports): 研究论文结构 (Structure of Research Papers): IMRAD（Introduction, Methods, Results, and Discussion）结构详解。 清晰、准确、客观的语言风格： 避免模糊不清的表述，确保科学的严谨性。 图表规范化 (Figure and Table Standardization): 设计清晰、信息量大的图表。 文献引用与规范： 遵循学术规范，准确引用参考文献。 研究成果的转化与应用 (Translating Research Findings into Practice): 结果的解读与局限性讨论： 客观评价研究结果，充分讨论其局限性。 研究的推广与应用： 如何将研究发现转化为临床指南、公共卫生政策或新的治疗方法。 科技成果的评价与申报： 了解相关的评价体系和申报流程。 本书的编写团队由经验丰富的医学科研专家组成，他们不仅在各自的研究领域取得了卓越成就，更在科研教学方面有着深厚的积累。我们力求将复杂的科研设计原理以清晰易懂的方式呈现，辅以丰富的案例分析和实际操作指导，帮助读者真正掌握医学科研设计的精髓。 无论您是初涉科研的年轻学子，还是希望提升研究水平的在职研究人员，本书都将是您探索医学未知、驱动医学创新的得力助手。我们期待通过本书，为中国医学科研事业的发展贡献一份力量，培养出更多具备科学素养和创新能力的优秀医学人才。

评分☆☆☆☆☆

这本书的版式设计非常精良，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里沉甸甸的，很有质感。虽然我的研究领域与医学并不直接相关，但在一次偶然的机会中，我翻阅了这本书中关于“样本量估算”的部分。即便我无法完全理解其医学上的具体计算公式，但它所强调的“研究效能”、“统计功效”以及“效应量”等概念，以及如何基于这些概念来合理确定样本量，以达到研究的可靠性和经济性之间的平衡，给我留下了深刻的印象。这种对研究资源优化配置的思考，在我看来，是任何严谨科学研究都必须考虑的重要环节。书中对不同统计方法的介绍，虽然是针对医学研究的，但其核心思想，即如何选择恰当的工具来分析数据，并从中得出有意义的结论，是具有普遍意义的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真的让人眼前一亮，封面采用的是沉静的医学蓝，搭配简洁大气的烫金字体，一眼就能感受到内容的专业与严谨。纸张的质感也相当不错，厚实而略带韧性，翻阅时不易产生折痕，触感非常舒适。书本的整体尺寸适中，无论是放在书架上还是随身携带，都显得恰到好处，不会过于笨重。排版方面，字体清晰，行距合理，阅读起来不会感到压抑。更值得称赞的是，书中各个章节的划分逻辑清晰，标题明确，这对于快速查找和定位信息非常有帮助。每个章节前都配有引言，概括本章核心内容，结尾处则有小结，帮助读者巩固记忆。这样的设计细节，充分体现了出版方的用心，也为读者提供了极佳的学习体验。我尤其喜欢它在章节之间穿插的一些案例分析，虽然本书并非我关注的重点，但这些案例的引入，无疑为非专业读者提供了一个初步了解复杂研究流程的窗口，其生动性和趣味性也让人在阅读过程中不至于感到枯燥。

评分☆☆☆☆☆

尽管我的研究方向与医学相去甚远，但这本书在方法论上的严谨性，依然给我留下了深刻的印象。书中对于“研究设计的有效性”的讨论，虽然聚焦于医学研究，但其背后所蕴含的逻辑——如何确保研究结果能够真实反映所要解决的问题，避免系统性误差和随机误差的干扰——在我看来，是具有跨学科价值的。尤其是在探讨“偏倚的来源与控制”时，作者不仅列举了在医学研究中常见的偏倚类型，还给出了相应的规避策略。这些策略，如严格的对照组设置、标准化的操作流程、以及对混杂因素的识别和处理，都体现了科学研究的基本素养。即便我无法直接套用其具体的研究方法，但书中关于如何构建一个严谨、可信的研究框架的原则，对我思考和设计其他领域的实验或调查，都提供了宝贵的借鉴。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的目录结构非常清晰，每个章节的标题都直指核心，例如“研究问题的提出与界定”、“研究对象的选择与抽样方法”、“数据收集与质量控制”、“结果的统计分析与解读”等等。这种层层递进的编排方式，很自然地引导读者一步步理解医学科研设计的全貌。虽然我主要关注的是其他领域的学术著作，但偶尔翻阅到这本书的一些章节，比如关于伦理审查和知情同意的部分，其严谨的论述和对细节的关注，即便是在我非专业领域，也能给我带来一些启发。书中提到的“随机对照试验”的原则，虽然我并非研究医学，但其在确保研究公平性和减少偏倚方面的价值，对于任何需要严谨科学论证的领域都具有普适性。此外，它在处理“盲法”这一概念时，对不同程度的盲法（如单盲、双盲）及其适用性的阐述，也让我对科研过程中的客观性有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的封面设计印象深刻，那种沉静的蓝色调，配合简洁的字体，给人一种专业、可靠的感觉。虽然我本人并非医学专业出身，也未曾深入研究过医学科研设计，但偶尔翻阅到这本书，其逻辑性和条理性却也让我感到惊叹。比如，我在某一个章节中看到了关于“文献回顾”的论述，虽然内容是关于医学领域的，但其强调的“全面性”、“系统性”以及“批判性评价”的原则，对于任何需要进行背景调研的领域来说，都至关重要。书中对于如何从浩瀚的文献中提取有价值的信息，并将其融入到自己的研究设计中，有着非常详尽的指导。这种对信息处理和整合能力的培养，是我非常看重的。这本书虽然看起来内容专业，但其在方法论上的普遍适用性，让我觉得即使是非医学背景的读者，也能从中学习到科学思维的精髓。