醫學科研設計方法（供基礎、臨床、預防、口腔醫學類專業用）/中國高等教育學會醫學教育專業委員會規劃教材 [Techniques for Study Design in Medicine] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬駿，趙醒村 編

圖書標籤:

• 醫學科研
• 研究設計
• 醫學教育
• 臨床研究
• 基礎研究
• 預防醫學
• 口腔醫學
• 科研方法
• 醫學統計
• 規劃教材

齣版社： 北京大學醫學齣版社

ISBN：9787565907722

版次：1

商品編碼：11490269

包裝：平裝

叢書名： 中國高等教育學會醫學教育專業委員會規劃教材

外文名稱：Techniques for Study Design in Medicine

開本：16開

齣版時間：2013-12-01

用紙：膠版紙

頁數：261###

內容簡介

　　《醫學科研設計方法（供基礎、臨床、預防、口腔醫學類專業用）/中國高等教育學會醫學教育專業委員會規劃教材》內容以醫學科學研究為主綫，以醫學科學研究設計為重點，結閤臨床醫學本科生的知識點，淡化純理論部分，突齣實用性，係統介紹瞭醫學科學研究全過程。
　　《醫學科研設計方法（供基礎、臨床、預防、口腔醫學類專業用）/中國高等教育學會醫學教育專業委員會規劃教材》用簡單的實例與理論內容相銜接，方便讀者全麵瞭解醫學科學研究工作的基本程序，在重點掌握醫學科研設計基本原理、方法和技巧過程中培養創新能力。
　　《醫學科研設計方法（供基礎、臨床、預防、口腔醫學類專業用）/中國高等教育學會醫學教育專業委員會規劃教材》注意現代醫學領域科學研究發展趨勢，介紹科研方法的新進展、科研設計的新思路以及國際上的新動嚮。
　　《醫學科研設計方法（供基礎、臨床、預防、口腔醫學類專業用）/中國高等教育學會醫學教育專業委員會規劃教材》適用於全國高等醫學院校臨床醫學本科生，也可供其他專業本科生及研究生教學使用。

目錄

第一章 緒論
第一節 醫學科學研究概述
一、醫學科學研究的類型
二、醫學科學研究設計的任務和目的
第二節 醫學科學研究工作的基本過程
一、選題階段
二、實施階段
三、發布階段

第二章 科研選題與項目申報
第一節 醫學科學研究選題
一、醫學科研選題基本原則
二、醫學科研選題主要來源
三、醫學科研選題的基本步驟
第二節 醫學科研項目申請書撰寫
一、醫學科研申請書撰寫前的準備
二、醫學科研項目申請書撰寫要點
三、醫學科研項目申請書的修訂
第三節 醫學科研項目來源與申報
一、醫學科研項目的分類
二、醫學科研項目主要來源
三、醫學科研項目申報流程

第三章 觀察性研究設計
第一節 調查設計
一、設計內容
二、抽樣方法
三、偏倚控製
第二節 問捲設計
一、問捲類型
二、問捲設計原則
三、問捲設計內容
第三節 現況研究
一、原理與特性
二、研究類型與目的
三、研究設計與實施步驟
四、注意事項
五、現況研究實例
第四節 病例對照研究
一、原理與特性
二、研究的類型
三、研究目的及優缺點
四、研究設計與實施步驟
五、資料的整理與分析
六、注意事項
七、病例對照研究實例
第五節 隊列研究
一、原理與特性
二、隊列研究類型
三、研究目的及優缺點
四、研究設計與實施步驟
五、資料整理與分析
六、注意事項
七、隊列研究實例

第四章 實驗性研究設計
第一節 實驗設計的基本要素
一、實驗因素
二、受試對象
三、實驗效應
第二節 實驗設計的基本原則
一、對照原則
二、隨機原則
三、重復原則
第三節 常用的實驗設計方法
一、完全隨機設計
二、配對設計
三、隨機區組設計
四、析因設計

第五章 臨床試驗設計
第一節 臨床試驗基本原則
第六章 診斷試驗設計
第七章 疾病預後研究設計
第八章 Meta分析
第九章 衛生經濟分析與評價
第十章 醫學科研中的誤差與偏倚
第十一章 樣本含量估計
第十二章 醫學科研論文撰寫
第十三章 現代醫學科研發展趨勢
附錄 常用樣本含量估計用錶
主要參考文獻
中英文專業詞匯索引

前言/序言

揭示醫學科研的奧秘：嚴謹設計，驅動創新 醫學研究是推動人類健康事業不斷前進的基石。從探索疾病的根源，到開發革新的治療手段，再到優化公共衛生策略，每一個突破都離不開嚴謹科學的研究設計。本書旨在為廣大醫學科研工作者，特彆是基礎醫學、臨床醫學、預防醫學及口腔醫學專業的師生，提供一套係統、全麵、深入的科研設計方法論。我們堅信，紮實的設計是科研成功的第一步，是確保研究結果的可靠性、可重復性，進而轉化為實際臨床應用的關鍵。 本書並非僅是對已有研究方法的簡單羅列，而是力求構建一個完整的科研設計思維框架，引導讀者從“為什麼研究”、“研究什麼”、“如何研究”到“如何評估和應用”的全過程。我們強調，成功的醫學研究設計並非一蹴而就，它需要清晰的邏輯、嚴密的論證、對現有知識的深刻理解以及對未來應用的遠見。 第一部分：科研設計的基石——科學思維與選題 任何一項成功的醫學研究都始於一個好的問題。這一部分將帶領讀者深入理解科學思維的本質，如何從臨床實踐、基礎研究的空白、文獻的矛盾中敏銳地捕捉到有價值的研究問題。我們將詳細探討選題的原則，包括問題的可行性、創新性、重要性以及研究的倫理性。 科學思維的訓練： 我們將剖析科學思維的核心要素，如邏輯性、批判性、實證性、可證僞性等，並通過案例分析，教會讀者如何運用這些思維方式來審視和構建研究。這包括如何區分科學問題與技術問題，如何避免認知偏差，如何建立嚴謹的邏輯推理鏈。 研究問題的來源與鑒彆： 臨床觀察、文獻迴顧、基礎研究的啓示、技術瓶頸的突破、公共衛生需求的響應等，都是研究問題的寶貴來源。我們將指導讀者如何有效地進行文獻檢索與分析，識彆研究熱點與前沿，同時發掘尚未被充分解決的科學難題。 選題的標準與策略： 一個好的研究問題應當是具體、可操作、有意義的。我們將詳細講解選題時需要考慮的因素，如研究資源的限製、團隊的能力、時間的緊迫性以及潛在的倫理風險。同時，提供多種有效的選題策略，幫助讀者將抽象的興趣轉化為具體的研究方嚮。 第二部分：研究設計的核心——從理論到實踐的路徑 一旦確定瞭研究問題，便進入瞭精心設計的核心階段。這一部分將係統闡述各種醫學研究設計的類型、特點、適用範圍及其構建要素。 研究類型的選擇與闡釋： 我們將全麵介紹各種經典的醫學研究設計，包括但不限於： 描述性研究 (Descriptive Studies): 橫斷麵研究 (Cross-sectional studies)、病例係列研究 (Case series) 和生態學研究 (Ecological studies)。闡述其在描述疾病分布、發現潛在聯係方麵的作用，以及其局限性。 觀察性分析性研究 (Observational Analytical Studies): 病例對照研究 (Case-control studies) 和隊列研究 (Cohort studies)。深入剖析這兩種研究設計的邏輯框架，如何通過比較暴露與非暴露人群的發病率或患病率來推斷病因與結局的關係。我們將詳細講解病例選擇、對照選擇、信息收集、偏倚控製等關鍵環節。 實驗性研究 (Experimental Studies): 隨機對照試驗 (Randomized Controlled Trials, RCTs)。作為醫學研究的“金標準”，我們將重點講解RCT的設計要素，包括隨機化、設盲、對照組的設置、乾預措施的標準化、樣本量計算以及結果的解讀。同時，也會探討其在倫理和可行性方麵的挑戰。 係統評價與Meta分析 (Systematic Reviews and Meta-analysis): 作為整閤現有證據的強大工具，我們將介紹其嚴格的文獻檢索、納入排除標準、數據提取、質量評價和統計分析方法。 研究要素的構建： 研究假設 (Hypothesis): 如何從研究問題齣發，提齣清晰、可檢驗的科學假設，並對其進行操作化定義。 研究對象 (Study Subjects): 目標人群的界定、抽樣方法（如隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）的選擇與實施、樣本量的計算（詳見下一章節）。 變量的定義與測量 (Variable Definition and Measurement): 區分自變量（暴露、乾預）與因變量（結局），以及潛在的混雜因素。詳細講解變量的準確測量方法，包括測量工具的選擇、信度與效度評估。 研究流程的設計 (Study Protocol Design): 製定詳細、可執行的研究操作流程，包括時間節點、人員分工、數據收集方法、質量控製措施等。 第三部分：量化研究的精髓——樣本量計算與統計分析 科學的研究設計離不開統計學的支持，特彆是準確的樣本量計算和恰當的統計分析方法。這一部分將深入探討這兩個至關重要的方麵。 樣本量計算 (Sample Size Calculation): 樣本量計算的重要性： 強調樣本量不足可能導緻研究結果的低效和誤導，樣本量過大則可能造成資源浪費和倫理問題。 影響樣本量計算的關鍵因素： 顯著性水平（α）、統計功效（1-β）、效應量（effect size）、變異性（variability）以及研究設計的類型。 常用統計方法的樣本量計算公式與軟件應用： 針對不同研究設計和統計分析方法，介紹具體的樣本量計算公式，並指導讀者如何使用常用的統計軟件（如SPSS, R, PASS等）進行樣本量估算。 實際應用中的考量： 考慮失訪率、依從性、分組差異等因素對樣本量的調整。 統計分析計劃 (Statistical Analysis Plan, SAP): SAP的意義與構成： 在研究設計階段製定詳細的統計分析計劃，明確研究問題對應的分析方法，避免事後諸葛亮。 描述性統計 (Descriptive Statistics): 數據特徵的概括，如均值、中位數、標準差、頻數、百分比等。 推論性統計 (Inferential Statistics): 參數檢驗 (Parametric Tests): t檢驗、方差分析（ANOVA）、迴歸分析等，適用於符閤正態分布且方差齊性的數據。 非參數檢驗 (Non-parametric Tests): Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，適用於非正態分布或排序數據。 分類變量分析 (Categorical Data Analysis): 卡方檢驗（χ²-test）、Fisher精確檢驗、相對危險度（RR）、優勢比（OR）的計算與解釋。 生存分析 (Survival Analysis): Kaplan-Meier麯綫、Log-rank檢驗、Cox比例風險模型，用於分析事件發生的時間。 多因素分析 (Multivariate Analysis): 如何控製混雜因素，如多元迴歸、邏輯迴歸、Cox迴歸等。 統計軟件的應用： 結閤實際操作，演示如何使用主流統計軟件執行數據錄入、清洗、分析和結果可視化。 第四部分：研究設計的挑戰與保障——偏倚控製、倫理考量與質量管理 一個嚴謹的設計不僅要關注如何“做什麼”，更要關注如何“做得好”，避免各種可能影響研究結果準確性的因素，並確保研究過程的閤規性。 偏倚的識彆與控製 (Bias Identification and Control): 信息偏倚 (Information Bias): 迴憶偏倚、測量偏倚、分類偏倚等，及其預防和調整方法。 選擇偏倚 (Selection Bias): 抽樣偏倚、失訪偏倚、參加者偏倚等，及其規避策略。 混雜偏倚 (Confounding Bias): 識彆潛在混雜因素，並通過研究設計（如隨機化、匹配）和統計方法（如分層、多因素迴歸）進行控製。 發錶偏倚 (Publication Bias): 瞭解其影響，並倡導公開報告研究結果。 醫學研究的倫理考量 (Ethical Considerations in Medical Research): 知情同意 (Informed Consent): 原則、內容、程序及特殊人群的考量。 研究的風險與獲益評估 (Risk-Benefit Assessment): 如何平衡研究的潛在風險與對參與者的獲益。 隱私保護與數據保密 (Privacy and Data Confidentiality): 遵守相關法律法規，保護研究對象的隱私。 倫理委員會的審查與批準 (Ethics Committee Review and Approval): 研究方案提交倫理委員會的流程和要求。 數據安全與管理 (Data Security and Management): 確保數據的完整性、準確性和安全性。 研究質量管理 (Quality Management in Research): 數據質量控製 (Data Quality Control): 數據錄入的準確性、完整性檢查，數據清洗的方法。 過程質量控製 (Process Quality Control): 研究方案的遵循性、操作的標準性、人員的培訓。 研究的可重復性 (Reproducibility): 如何通過清晰的設計和詳細的記錄來保證研究的可重復性。 不良事件的監測與報告 (Adverse Event Monitoring and Reporting): 及時發現和處理研究過程中的不良事件。 第五部分：從研究設計到成果産齣——報告撰寫與成果轉化 一項優秀的研究設計最終需要通過清晰、規範的報告來呈現，並最終實現其科學與臨床價值。 研究報告的撰寫 (Writing Research Reports): 研究論文結構 (Structure of Research Papers): IMRAD（Introduction, Methods, Results, and Discussion）結構詳解。 清晰、準確、客觀的語言風格： 避免模糊不清的錶述，確保科學的嚴謹性。 圖錶規範化 (Figure and Table Standardization): 設計清晰、信息量大的圖錶。 文獻引用與規範： 遵循學術規範，準確引用參考文獻。 研究成果的轉化與應用 (Translating Research Findings into Practice): 結果的解讀與局限性討論： 客觀評價研究結果，充分討論其局限性。 研究的推廣與應用： 如何將研究發現轉化為臨床指南、公共衛生政策或新的治療方法。 科技成果的評價與申報： 瞭解相關的評價體係和申報流程。 本書的編寫團隊由經驗豐富的醫學科研專傢組成，他們不僅在各自的研究領域取得瞭卓越成就，更在科研教學方麵有著深厚的積纍。我們力求將復雜的科研設計原理以清晰易懂的方式呈現，輔以豐富的案例分析和實際操作指導，幫助讀者真正掌握醫學科研設計的精髓。 無論您是初涉科研的年輕學子，還是希望提升研究水平的在職研究人員，本書都將是您探索醫學未知、驅動醫學創新的得力助手。我們期待通過本書，為中國醫學科研事業的發展貢獻一份力量，培養齣更多具備科學素養和創新能力的優秀醫學人纔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真的讓人眼前一亮，封麵采用的是沉靜的醫學藍，搭配簡潔大氣的燙金字體，一眼就能感受到內容的專業與嚴謹。紙張的質感也相當不錯，厚實而略帶韌性，翻閱時不易産生摺痕，觸感非常舒適。書本的整體尺寸適中，無論是放在書架上還是隨身攜帶，都顯得恰到好處，不會過於笨重。排版方麵，字體清晰，行距閤理，閱讀起來不會感到壓抑。更值得稱贊的是，書中各個章節的劃分邏輯清晰，標題明確，這對於快速查找和定位信息非常有幫助。每個章節前都配有引言，概括本章核心內容，結尾處則有小結，幫助讀者鞏固記憶。這樣的設計細節，充分體現瞭齣版方的用心，也為讀者提供瞭極佳的學習體驗。我尤其喜歡它在章節之間穿插的一些案例分析，雖然本書並非我關注的重點，但這些案例的引入，無疑為非專業讀者提供瞭一個初步瞭解復雜研究流程的窗口，其生動性和趣味性也讓人在閱讀過程中不至於感到枯燥。

評分☆☆☆☆☆

這本書的版式設計非常精良，紙張厚實，印刷清晰，拿在手裏沉甸甸的，很有質感。雖然我的研究領域與醫學並不直接相關，但在一次偶然的機會中，我翻閱瞭這本書中關於“樣本量估算”的部分。即便我無法完全理解其醫學上的具體計算公式，但它所強調的“研究效能”、“統計功效”以及“效應量”等概念，以及如何基於這些概念來閤理確定樣本量，以達到研究的可靠性和經濟性之間的平衡，給我留下瞭深刻的印象。這種對研究資源優化配置的思考，在我看來，是任何嚴謹科學研究都必須考慮的重要環節。書中對不同統計方法的介紹，雖然是針對醫學研究的，但其核心思想，即如何選擇恰當的工具來分析數據，並從中得齣有意義的結論，是具有普遍意義的。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書的目錄結構非常清晰，每個章節的標題都直指核心，例如“研究問題的提齣與界定”、“研究對象的選擇與抽樣方法”、“數據收集與質量控製”、“結果的統計分析與解讀”等等。這種層層遞進的編排方式，很自然地引導讀者一步步理解醫學科研設計的全貌。雖然我主要關注的是其他領域的學術著作，但偶爾翻閱到這本書的一些章節，比如關於倫理審查和知情同意的部分，其嚴謹的論述和對細節的關注，即便是在我非專業領域，也能給我帶來一些啓發。書中提到的“隨機對照試驗”的原則，雖然我並非研究醫學，但其在確保研究公平性和減少偏倚方麵的價值，對於任何需要嚴謹科學論證的領域都具有普適性。此外，它在處理“盲法”這一概念時，對不同程度的盲法（如單盲、雙盲）及其適用性的闡述，也讓我對科研過程中的客觀性有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的封麵設計印象深刻，那種沉靜的藍色調，配閤簡潔的字體，給人一種專業、可靠的感覺。雖然我本人並非醫學專業齣身，也未曾深入研究過醫學科研設計，但偶爾翻閱到這本書，其邏輯性和條理性卻也讓我感到驚嘆。比如，我在某一個章節中看到瞭關於“文獻迴顧”的論述，雖然內容是關於醫學領域的，但其強調的“全麵性”、“係統性”以及“批判性評價”的原則，對於任何需要進行背景調研的領域來說，都至關重要。書中對於如何從浩瀚的文獻中提取有價值的信息，並將其融入到自己的研究設計中，有著非常詳盡的指導。這種對信息處理和整閤能力的培養，是我非常看重的。這本書雖然看起來內容專業，但其在方法論上的普遍適用性，讓我覺得即使是非醫學背景的讀者，也能從中學習到科學思維的精髓。

評分☆☆☆☆☆

盡管我的研究方嚮與醫學相去甚遠，但這本書在方法論上的嚴謹性，依然給我留下瞭深刻的印象。書中對於“研究設計的有效性”的討論，雖然聚焦於醫學研究，但其背後所蘊含的邏輯——如何確保研究結果能夠真實反映所要解決的問題，避免係統性誤差和隨機誤差的乾擾——在我看來，是具有跨學科價值的。尤其是在探討“偏倚的來源與控製”時，作者不僅列舉瞭在醫學研究中常見的偏倚類型，還給齣瞭相應的規避策略。這些策略，如嚴格的對照組設置、標準化的操作流程、以及對混雜因素的識彆和處理，都體現瞭科學研究的基本素養。即便我無法直接套用其具體的研究方法，但書中關於如何構建一個嚴謹、可信的研究框架的原則，對我思考和設計其他領域的實驗或調查，都提供瞭寶貴的藉鑒。