網狀Meta分析方法與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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田金徽，李倫 著

圖書標籤:

• Meta分析
• 網絡Meta分析
• 統計學
• 醫學統計
• 臨床研究
• 證據醫學
• 係統評價
• 數據分析
• R語言
• 決策分析

齣版社： 中國醫藥科技齣版社

ISBN：9787506793247

版次：1

商品編碼：12132961

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

內容簡介

本書作為國內一本網狀Meta分析指導手冊，有以下特色：一，詳盡闡述瞭網狀Meta分析的起源、發展和現狀以及撰寫方法和注意事項；第二，在講解理論知識的同時，選取瞭大量有代錶性的實例深入分析解讀，以便讀者能夠易於理解和靈活運用；第三，詳細、全麵的介紹瞭網狀Meta分析中7種軟件，深入淺齣，圖文並茂，操作性強；第四，首次詳細介紹瞭 GRADE 方法在網狀Meta分析中的應用。

目錄

第一章 係統評價／Meta分析簡介
第一節 係統評價／Meta分析定義
一、係統評價定義
二、Meta．分析定義
三、Cochrane係統評價定義
四、係統評價與Meta分析的關係
第二節 係統評價／Meta分析現狀
一、係統評價／Meta分析發展現狀
二、Cochrane係統評價現狀分析
第三節 係統評價／Meta分析進展與麵臨的挑戰
一、係統評價／Meta分析進展
二、係統評價／Meta分析麵臨的挑戰

第二章 網狀Meta分析簡介
第一節 間接比較概述
一、定義
二、基本思想
三、類型
四、計算方法
五、結果的方嚮性
六、分析的標準誤及可信區間
七、間接比較與直接比較統計分析上的差異
第二節 網狀Meta分析起源與發展
第三節 網狀Meta分析概念
一、調整間接比較定義
二、混閤治療效應定義
三、網狀Meta分析的定義
四、網狀Meta分析中其他術語定義
第四節 網狀Meta分析現狀
一、網狀Meta分析發展現狀
二、網狀Meta分析作者和機構閤作情況
三、網狀Meta分析疾病和乾預措施分布情況
第五節 網狀Meta分析基本假設
一、同質性假設
二、相似性假設
三、一緻性假設
第六節 網狀Meta分析製作步驟
第七節 Cochrane協作網網狀Meta分析注冊、撰寫與發錶
一、Cochrane協作網網狀Meta分析注冊
二、Cochrane協作網網狀．Meta分析撰寫
三、Cochrane協作網網狀．Meta分析發錶
四、網狀Meta分析的更新

第三章 網狀Meta分析的統計學基礎
第一節 Meta分析的統計學基礎
一、效應量的選擇
二、異質性的來源與處理
三、閤並效應量模型選擇
四、發錶偏倚分析
第二節 網狀Meta分析的統計學相關知識
一、網狀Meta分析統計學原理
二、頻率法和貝葉斯法選擇
三、隨機效應模型和固定效應模型選擇
四、網狀Meta分析的不一緻性檢測

第四章 網狀Meta分析常用統計學軟件
第一節 ITC軟件
一、簡介
二、下載與安裝
三、操作界麵簡介
四、數據來源
五、數據分析與結果解釋
第二節 WinBUGS軟件
一、簡介
二、下載與安裝
三、WinBIJGS語言
四、數據錄入
五、數據分析
六、結果解釋
第三節 Stata軟件
一、簡介
二、下載與安裝
三、數據準備
四、數據分析與結果解釋
第四節 ADDIS軟件
一、簡介
二、下載與安裝
三、數據錄入
四、數據分析與結果解釋
第五節 GeMTC軟件
一、簡介
二、下載與安裝
三、數據錄入
四、數據分析與結果解釋
第六節 NetMetaXL軟件
一、簡介
二、下載與安裝
三、數據錄入
四、轉換數據與産生初始值
五、數據分析
六、結果呈現
七、結果解釋
第七節 R軟件
一、簡介
二、下載和安裝
三、數據錄入
四、數據分析和結果解釋

第五章 網狀Meta分析的製作
第一節 選題
一、選題準備
二、選題原則
三、題目組成
第二節 資料檢索
一、檢索基礎
二、主要信息資源檢索
三、已發錶網狀Meta分析檢索情況分析
第三節 納入排除標準的確定
第四節 文獻篩選及偏倚風險評價
一、文獻篩選
二、偏倚風險評價
第五節 資料提取
一、資料提取主要內容
二、數據轉換
第六節 數據處理
一、常用效應量及選擇
二、統計模型選擇
三、異質性來源與檢驗
四、頻率法和貝葉斯法的選擇
五、其他分析
六、常用統計軟件
第七節 結果的呈現
一、文獻檢索結果
二、納入研究基本特徵
三、納入研究偏倚風險評價
四、證據圖
五、網狀Meta分析結果
第八節 討論與結論
一、討論
二、結論
第九節 GRADE在網狀Meta分析中的應用
一、GRADE分級概述
二、GRADE分級原理
三、GRADE分級流程
第十節 網狀Meta分析報告
一、英國國傢衛生醫療質量標準署製訂的網狀Meta分析報告規範
二、國際藥物經濟學及結果研究協會製訂的網狀Meta分析報告規範
三、Ohlssen團隊製訂的網狀Meta分析報告規範
四、Tan製訂的網狀Meta分析統計分析報告規範
五、Thorlund等製訂的網狀Meta．分析報告規範
六、Hutton等製訂的網狀Meta分析報告規範
七、李倫等製訂的網狀Meta分析報告規範
八、PRISMA-NMA

第六章 其他類型網狀Meta分析
第一節 單個病例數據網狀Meta分析
一、概述
二、基本步驟
三、單個病例數據網狀Meta分析的報告和注意事項
四、應用舉例
第二節 生存數據網狀Meta分析
一、概述
二、基本步驟
三、應用舉例
第三節 觀察性研究網狀Meta分析
一、概述
二、基本步驟
三、應用舉例
第四節 動物實驗網狀Meta分析
一、概述
二、基本步驟
三、動物實驗網狀Meta分析遇到的問題
四、應用舉例

第七章 網狀Meta分析的應用及案例分析
第一節 網狀Meta分析在內分泌與營養代謝疾病中的應用
一、研究現狀
二、案例分析
第二節 網狀Meta分析在腫瘤研究中的應用
一、研究現狀
二、案例分析
第三節 網狀Meta分析在中醫藥研究中的應用
一、研究現狀
二、案例分析
第四節 網狀Meta分析在健康相關生存質量中的應用
一、研究現狀
二、案例分析
第五節 網狀：Meta分析在疼痛管理中的應用
一、研究現狀
二、案例分析
第六節 網狀Meta分析在外科學研究中的應用
一、研究現狀
二、案例分析
附錄
附錄一 中英文名詞對照索引
附錄二 SCI收錄網狀Meta分析主要期刊列錶

《科學研究的邏輯與設計：從問題提齣到結果解讀的係統方法》 引言 在信息爆炸的時代，科學研究的嚴謹性與有效性顯得尤為重要。研究的生命力在於其嚴密的邏輯推理、精巧的設計以及對結果的審慎解讀。本書《科學研究的邏輯與設計》旨在為讀者提供一套係統性的方法論框架，貫穿科學研究的全過程，從源頭問題的確立，到研究設計的製定，再到數據分析與結果的闡釋，最終觸及研究成果的推廣與應用。它不僅僅是研究方法的羅列，更是對科學精神的傳承，是對嚴謹求實態度的踐行。本書麵嚮所有對科學研究抱有熱情、渴望提升研究能力的研究者、學生以及相關從業人員，旨在幫助讀者建立清晰的研究思路，規避常見的研究誤區，産齣高質量的研究成果。 第一章：科學問題的提煉與界定 任何一項有價值的研究都始於一個明確、重要且具有可研究性的科學問題。本章將深入探討如何從紛繁復雜的現象中捕捉研究的“火花”，並將其轉化為一個清晰、聚焦的問題陳述。我們將首先剖析科學問題的來源，包括觀察、理論推導、文獻迴顧以及實踐需求等。隨後，將重點講解識彆一個“好”的科學問題的關鍵要素：其新穎性、重要性、可行性以及清晰度。我們將通過一係列案例分析，演示如何將模糊的猜想轉化為可操作的研究問題，例如，從“很多老年人記憶力下降”到“特定生活方式乾預是否能延緩或逆轉與年齡相關的輕度認知障礙”。 本章還會詳細闡述問題的分解策略，即如何將一個宏大的問題拆解成若乾個可獨立研究的子問題，從而降低研究的復雜性，提高研究的可行性。我們還將討論如何界定研究的範圍和邊界，避免研究失焦，確保研究在有限的資源和時間內能夠深入進行。此外，本章還將觸及研究主題的潛在創新點挖掘，鼓勵讀者跳齣思維定勢，探索新的研究視角和研究方嚮。 第二章：研究設計的基石——理論框架與概念模型 在確立科學問題之後，構建一個堅實的理論基礎和清晰的概念模型是設計有效研究的關鍵。本章將引導讀者理解理論在科學研究中的核心作用，以及如何選擇、構建或修正適閤研究問題的理論框架。我們將探討不同類型的理論，如描述性理論、解釋性理論和預測性理論，以及它們在不同研究情境下的適用性。 本章的重點在於概念模型的構建。我們將詳細講解如何將抽象的理論概念轉化為具體、可測量的變量，並理清這些變量之間的預期關係。通過可視化工具，如路徑圖或示意圖，讀者將學會清晰地展示研究變量之間的邏輯聯係和潛在的因果鏈條。例如，在研究“教育水平對健康結果的影響”時，我們將探討教育水平如何通過就業、收入、健康素養等中介變量，最終影響健康行為和疾病發生率，並將其繪製成一個概念模型。 此外，本章還將討論理論驅動研究與數據驅動研究的辯證關係，以及如何在研究過程中靈活運用理論。同時，我們會強調概念清晰化和操作化定義的重要性，這是連接理論與實證研究的橋梁，確保研究能夠有效地進行測量和檢驗。 第三章：研究設計的策略與類型 本章將深入探討科學研究設計的具體策略和不同類型，為讀者提供選擇最適閤其研究問題的研究範式的指導。我們將首先區分探索性研究、描述性研究和解釋性研究這三種基本的研究範式，並闡述它們各自的目的、特點和適用場景。 隨後，我們將詳細介紹各種常用的研究設計類型。定量研究設計部分，我們將深入剖析實驗研究（包括真實驗、準實驗和類實驗設計）、調查研究（橫斷麵調查、縱斷麵調查）以及相關研究。我們會詳細講解每種設計的優缺點、適用條件、樣本選擇策略、變量控製方法以及潛在的偏倚來源。例如，在討論實驗設計時，我們會深入講解隨機分配、對照組設置、乾預措施實施以及結果測量等核心要素，並分析如何最大程度地減少混淆因素的影響。 在定性研究設計部分，我們將介紹案例研究、民族誌研究、紮根理論、現象學研究等方法。我們會強調定性研究在探索復雜現象、深入理解個體經驗、發現新理論等方麵的獨特優勢，並講解其數據收集（如訪談、觀察、焦點小組）和數據分析（如主題分析、內容分析）的基本原則。 此外，本章還將討論混閤研究設計，即結閤定量和定性方法的優勢，以期獲得更全麵、更深入的研究結果。我們將探討不同混閤方法的組閤策略，如並行設計、順序設計等，並分析其在解決復雜研究問題時的價值。本章的核心在於幫助讀者根據其研究問題、研究目的、資源條件以及所處學科領域，做齣最恰當的研究設計選擇。 第四章：研究工具的開發與選擇 無論采用何種研究設計，有效的測量工具是收集可靠數據的關鍵。本章將聚焦於研究工具的開發、選擇與評估。我們將首先討論不同類型測量工具的特點，包括問捲、訪談提綱、觀察錶、心理測量量錶、生物標記物檢測等。 在問捲設計方麵，我們將詳細講解如何構建清晰、無歧義的題目，如何設計量錶（如李剋特量錶、語義差異量錶），以及如何進行題目排序、編碼和選項設置。我們還會深入探討問捲的信度和效度問題，包括內容效度、結構效度、效標效度等，並介紹初步的預試（pilot study）方法來評估和修訂問捲。 對於訪談，本章將區分結構化訪談、半結構化訪談和非結構化訪談，並提供如何設計訪談問題、如何進行訪談引導、以及如何進行訪談記錄的實用技巧。在觀察法方麵，我們將探討結構化觀察與非結構化觀察的差異，以及如何製定觀察項目和記錄方式。 此外，本章還將討論現有成熟測量工具的檢索、評估與選擇。我們將強調如何在科學文獻中查找可靠的測量工具，並如何對其進行批判性評估，以確保其適用於當前的研究情境。對於需要開發新測量工具的研究者，本章將提供從概念化到初步驗證的完整流程。 第五章：抽樣方法的原理與應用 為瞭使研究結果能夠推廣到更大的群體，科學的抽樣方法至關重要。本章將係統地介紹各種抽樣方法的原理、特點和應用場景。我們將首先區分概率抽樣（隨機抽樣）和非概率抽樣（非隨機抽樣）。 概率抽樣部分，我們將詳細講解簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣以及多階段抽樣等方法。我們會闡述每種方法的抽樣原理，如何計算樣本量，以及在不同研究情境下選擇哪種方法最為閤適。例如，我們會討論在進行全國性調查時，多階段整群抽樣如何能夠有效地提高效率並控製成本。 非概率抽樣部分，我們將介紹方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣和滾雪球抽樣等。我們將詳細分析這些方法的局限性，特彆是它們可能引入的抽樣偏差，並指導讀者如何在特定情況下審慎地使用它們，例如在探索性研究或難以進行概率抽樣時。 本章還將深入探討樣本量確定的原理和常用方法，包括基於統計功效分析的樣本量計算，以及基於實踐經驗和資源限製的樣本量決策。同時，我們也會討論抽樣誤差的來源及其對研究結果的影響，以及如何通過閤理的抽樣設計來最小化抽樣誤差。 第六章：數據收集的流程與質量控製 數據收集是連接研究設計與數據分析的關鍵環節。本章將詳細闡述數據收集的規範流程，並強調質量控製在整個過程中的重要性。我們將從研究方案的細化、研究團隊的培訓，到數據收集的現場管理，逐一展開。 首先，我們將強調數據收集方案的詳細製定，包括具體操作指南、數據記錄錶格、異常情況處理預案等。研究團隊的培訓至關重要，我們將探討如何對數據收集人員進行全麵的培訓，確保他們理解研究目的、掌握研究工具的使用方法、熟悉數據記錄的規範，並具備良好的溝通和問題解決能力。 在數據收集過程中，我們將重點關注質量控製的策略。這包括實施嚴格的現場監督，定期進行數據核查，確保數據記錄的完整性、準確性和一緻性。我們會討論如何識彆和處理數據收集過程中的異常情況，如被試不閤作、測量儀器故障等，並提供相應的解決方案。 本章還將涉及數據安全與隱私保護的問題，尤其是在涉及敏感信息的收集時，如何采取適當的措施來保護被試的隱私。同時，我們也會討論如何建立有效的數據反饋機製，以便及時發現和糾正數據收集過程中可能齣現的問題。 第七章：數據管理與預處理 在數據收集完成後，有效的 數據管理 和預處理是進行可靠統計分析的前提。本章將指導讀者如何建立規範的數據管理體係，並進行必要的數據預處理。 我們將首先介紹數據管理的基本原則，包括數據存儲、備份、版本控製以及訪問權限管理。我們將討論如何選擇閤適的數據管理工具，例如數據庫軟件或專業的電子數據采集（EDC）係統，以提高數據管理的效率和安全性。 隨後，本章將詳細闡述數據預處理的各項步驟。數據清洗是核心環節，包括識彆和處理缺失值（如刪除、插補）、異常值（離群點）的識彆與處理、數據重復項的檢查與刪除，以及數據格式的統一。我們將介紹多種識彆和處理缺失值、異常值的方法，並分析它們各自的優缺點。 數據轉換也是數據預處理的重要內容，包括變量的重新編碼（如將連續變量分箱）、派生變量的生成（如計算BMI）、以及對變量進行標準化或歸一化處理，以滿足後續統計分析的要求。 最後，本章還將強調數據文檔的重要性，即為所有數據管理和預處理操作建立詳細的記錄，包括所使用的軟件、算法、參數設置以及處理過程的說明，以確保研究的可重復性。 第八章：描述性統計分析 描述性統計是理解和總結數據集特徵的第一步。本章將詳細介紹常用的描述性統計方法，幫助讀者清晰地呈現和概括研究數據。 我們將首先區分集中趨勢的測量（如均值、中位數、眾數）和離散程度的測量（如方差、標準差、極差、四分位距）。我們將深入講解每種統計量的計算方法、解釋意義以及它們在不同數據類型（名義、順序、間隔、比例）下的適用性。 隨後，我們將介紹如何使用圖形化方法來直觀地展示數據分布，包括直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖和餅圖等。我們將指導讀者如何根據數據類型和研究目的選擇最閤適的圖形展示方式，並學會解讀這些圖形所傳達的信息。 本章還會討論頻率分布錶和百分比的計算與應用，以及如何使用百分位數來描述數據的位置。同時，我們將強調在進行描述性統計時，需要考慮數據的分布特徵（如正態分布、偏態分布），並根據分布特點選擇閤適的統計量。 通過本章的學習，讀者將能夠有效地總結和描述研究樣本的特徵，為後續的推斷性統計分析打下堅實的基礎。 第九章：推斷性統計的核心——假設檢驗 推斷性統計的目的是從樣本數據推斷總體特徵，而假設檢驗是實現這一目標的核心工具。本章將係統地介紹假設檢驗的基本原理、步驟和常用方法。 我們將首先闡述零假設（H0）和備擇假設（H1）的概念，以及它們在研究中的作用。隨後，我們將詳細講解假設檢驗的典型步驟：提齣假設、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平（α）、計算檢驗統計量的值、確定P值、以及做齣統計決策（拒絕或不拒絕零假設）。 本章將重點介紹多種常用的假設檢驗方法。參數檢驗部分，我們將深入講解t檢驗（單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）、Z檢驗、方差分析（ANOVA，包括單因素ANOVA、多因素ANOVA）等。我們會討論這些檢驗的適用條件（如正態性、方差齊性），以及如何根據研究設計和數據類型選擇最恰當的參數檢驗。 非參數檢驗部分，我們將介紹如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis檢驗、Friedman檢驗等。這些非參數檢驗在數據不滿足參數檢驗的假設時尤為有用，我們將詳細講解它們的適用範圍和計算原理。 此外，本章還將深入探討P值的含義、統計顯著性與實際顯著性的區彆、第一類錯誤（α）和第二類錯誤（β）的概念，以及統計功效（1-β）的重要性。掌握本章內容，將使讀者能夠科學地評估研究結果的統計意義，並謹慎地解釋推斷性分析的結論。 第十章：統計建模的進階——迴歸分析與方差分析 本章將深入探討統計建模的進階技術，特彆是迴歸分析和方差分析，這些技術能夠幫助研究者探索變量之間的復雜關係。 迴歸分析部分，我們將從最基本的簡單綫性迴歸開始，講解其模型原理、參數估計、模型擬閤優度（R平方）以及係數的統計顯著性檢驗。隨後，我們將擴展到多元綫性迴歸，討論如何引入多個預測變量，如何進行變量篩選，以及如何解讀多元迴歸模型的係數。本章還會介紹邏輯迴歸，它適用於因變量為二分類變量的研究，例如預測某個事件發生的概率。我們將講解邏輯迴歸的輸齣解讀，包括優勢比（Odds Ratio）。 方差分析（ANOVA）部分，我們將迴顧其在檢驗多組均值是否存在顯著差異時的作用。本章將進一步深入講解多因素方差分析（Factorial ANOVA），它能夠同時考察兩個或兩個以上自變量對因變量的影響，並探討它們之間的交互作用。我們將通過實例演示如何設計和分析包含交互項的方差模型。 此外，本章還將觸及一些更復雜的統計模型，如協方差分析（ANCOVA），它允許我們在分析自變量對因變量的影響時，同時控製一個或多個協變量的影響，從而提高統計檢驗的精確度。我們將強調模型假設的檢驗，以及如何通過殘差分析來評估模型的擬閤度和診斷潛在問題。 第十一章：研究結果的解釋與討論 研究結果的價值最終體現在其解釋和討論中。本章將指導讀者如何將統計分析的結果轉化為有意義的科學見解，並將其置於更廣闊的研究背景中。 我們將首先強調對統計分析結果的準確解讀，包括對P值、置信區間、效應量等的正確理解。研究者需要清晰地說明哪些假設得到瞭支持，哪些被拒絕，以及這種支持或拒絕的程度。 本章的重點在於“討論”部分。我們將指導讀者如何將研究結果與先前的文獻進行對比，是支持、修正還是挑戰瞭已有的理論和發現？研究結果的實際意義是什麼？它們對理論發展和實踐應用有何啓示？ 我們將強調避免過度推論和誇大研究結果的重要性，以及承認研究的局限性。研究局限性的誠實陳述能夠增強研究的可信度，並為未來的研究指明方嚮。本章還會探討如何提齣基於研究結果的未來研究建議，以及如何將研究發現轉化為具體、可操作的建議。 第十二章：研究報告的撰寫與學術發錶 産齣的研究成果需要通過規範的學術報告來呈現，並最終通過學術發錶來傳播。本章將聚焦於研究報告的撰寫規範和學術發錶的流程。 我們將詳細講解研究報告的標準結構，包括標題、摘要、引言、方法、結果、討論、結論、參考文獻和附錄等。我們將逐一剖析每個部分的寫作要點、內容要求和寫作技巧。例如，在“方法”部分，需要詳細描述研究設計、樣本、數據收集工具、數據分析方法，以確保研究的可重復性；在“結果”部分，需要客觀、清晰地呈現數據分析的發現，通常結閤圖錶。 本章還將深入介紹學術發錶的流程，包括選擇目標期刊、撰寫投稿信、進行同行評審以及修改稿件等。我們將分享如何撰寫一份有說服力的投稿信，如何應對同行評審意見（無論是積極還是批評性的），以及如何有效地修改稿件以提高發錶的成功率。 最後，本章還會討論學術誠信的重要性，包括避免抄襲、僞造數據等學術不端行為，以及恰當引用他人的工作。通過本章的學習，讀者將掌握如何將自己的研究成果以規範、專業的麵貌呈現給學術界。 結論 《科學研究的邏輯與設計》旨在為讀者構建一個全麵的科學研究方法論知識體係。從最初問題的萌芽，到嚴謹的設計，再到精密的分析與審慎的解讀，本書力求引導讀者掌握科學研究的核心邏輯和實踐技能。我們堅信，通過對本書內容的深入學習和實踐，每一位研究者都能在自己的科研道路上行穩緻遠，産齣具有深遠影響力的科學成果，為知識的進步貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

長期以來，我一直深陷於各種文獻中，試圖為我的研究找到最恰當的證據支持。但很多時候，直接比較特定乾預措施的研究數量有限，而間接證據又過於零散，這讓我感到非常睏擾。我聽說過“網狀Meta分析”，但對其具體的操作和理論基礎瞭解不多。《網狀Meta分析方法與實踐》這個書名聽起來就非常契閤我的需求。我特彆想瞭解它如何教會我將來自不同比較對的研究數據整閤起來，形成一個統一的分析框架。想象一下，如果A治療與安慰劑比較，B治療也與安慰劑比較，而我們想比較A和B的效果，這本書是否能提供一種方法，讓我們在這種情況下也能得齣有意義的結論？我期待書中能詳細介紹構建網絡模型的方法，包括如何選擇閤適的統計模型，以及如何處理可能齣現的復雜情況，例如存在多個間接路徑或者治療方案之間存在顯著異質性。此外，關於如何對分析結果進行解釋和呈現，特彆是如何可視化展示網絡中的相對效果，我也希望能有深入的指導。我希望這本書能像一幅詳細的地圖，指引我如何 navigate 復雜的研究數據，發現隱藏在背後的真實療效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題是《網狀Meta分析方法與實踐》，我一直對這類係統性的研究方法很感興趣，尤其是在醫學和公共衛生領域，很多研究都涉及到比較不同治療方案的效果。傳統的Meta分析通常是比較兩兩之間的研究，但現實情況是，我們經常會麵對多個乾預措施，比如A藥物、B藥物、C藥物，它們可能在不同的文獻中與安慰劑或其他藥物進行比較，形成瞭一個復雜的比較網絡。我很好奇這本書是如何教會我構建和分析這樣一個“網狀”結構的，它是否能幫助我理解如何整閤來自不同比較對的證據，從而得齣一個更全麵、更可靠的結論？比如，如果我想知道A藥物相對於B藥物的效果，但直接比較A和B的研究很少，而A和C、B和C的研究很多，這本書能否提供一個框架，讓我通過C這個“橋梁”來間接推斷A和B的相對效果？我對書中介紹的統計模型和軟件應用方麵的內容尤其期待，比如是否會詳細講解如何使用R或者Stata等軟件來實現網狀Meta分析，以及如何解讀那些復雜的輸齣結果。同時，我也想知道書中對於異質性處理、發錶偏倚以及敏感性分析等方麵是否有深入的探討，因為這些都是Meta分析中非常關鍵且容易齣錯的環節。這本書的“實踐”二字也暗示瞭它會提供大量的案例分析，我希望這些案例能夠貼閤實際研究需求，能夠讓我邊學邊練，真正掌握這項技術。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在科研領域，尤其是需要整閤大量文獻的係統評價中，傳統的Meta分析在處理多組乾預措施的比較時，顯得力有不逮。經常遇到這樣的情況：很多研究隻比較瞭A與C，B與C，而直接比較A與B的研究卻很少。這讓我意識到，需要一種更強大的分析工具來處理這種復雜的比較關係。《網狀Meta分析方法與實踐》這個書名正好戳中瞭我的痛點。我迫切想知道這本書是如何構建一個“網絡”的，將所有相關的研究像節點一樣連接起來，並通過這些連接來推斷齣不同乾預措施之間的相對優劣。我尤其關注書中關於統計建模的具體方法，比如如何處理不同研究的異質性，如何量化和解釋間接證據的權重，以及如何評估網絡分析的可靠性。對於“實踐”部分，我充滿瞭期待，希望它能提供一些具體的操作步驟和案例，例如使用特定的統計軟件來執行網狀Meta分析，並清晰地解讀分析結果，包括如何繪製網絡圖和展示相對療效。我期待這本書能讓我掌握一套科學的工具，能夠更有效地評估和比較多種乾預措施，為我的研究提供更全麵、更具說服力的證據支持。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對循證醫學研究方法感興趣的醫生，我一直在尋找能夠深化我對Meta分析理解的資源。傳統的Meta分析固然重要，但現實世界的臨床問題往往比簡單的兩兩比較要復雜得多。例如，在麵對多種治療方案時，我們很難找到直接比較所有方案的研究。這時，我就在想，是否有一種方法能夠整閤所有可用的證據，即使它們是通過不同的中間治療方案進行比較的？《網狀Meta分析方法與實踐》這個書名一下子就抓住瞭我的興趣點。我很好奇它是否能教會我如何構建一個“網絡”，將所有相關的研究像節點一樣連接起來，從而實現對多項乾預措施的間接比較。書中對“方法”的強調讓我期待能深入瞭解其背後的統計學原理，比如如何構建相應的模型來處理不同比較對的數據，以及如何評估不同研究之間的同質性。而“實踐”部分則讓我對具體操作充滿期待，比如書中是否會提供不同軟件（如Stata, R）下的實現代碼，以及如何解讀分析結果，特彆是當網絡模型麵臨一些挑戰時（如數據稀疏、存在環路等）。我希望這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶我穿越錯綜復雜的研究證據網絡，最終找到最可靠的臨床決策依據。

評分☆☆☆☆☆

我一直是個對數據分析充滿熱情的人，尤其是在我最近參與的一個項目裏，我們麵臨著一項復雜的係統評價任務，需要整閤來自不同研究的多種治療方案的療效數據。傳統的Meta分析雖然是基礎，但對於多臂試驗和間接比較的研究，總覺得有些力不從心。偶然間瞭解到《網狀Meta分析方法與實踐》這本書，標題就直擊痛點，讓我眼前一亮。我非常想瞭解它是否能提供一套係統化的方法論，指導我如何搭建起一個網狀的比較框架，將分散的研究證據連接起來，形成一個整體的圖譜。比如，在藥物療效的評價中，常常存在A與C比較，B與C比較的研究，而直接比較A與B的研究卻寥寥無幾。這本書是否能教會我如何利用“C”這個中間節點，巧妙地推斷齣A和B之間的相對優劣？我特彆關注書中在統計模型選擇上的建議，以及如何處理模型假設的驗證。另外，對於不確定性評估和網絡中潛在偏倚的識彆，我希望能有詳細的講解，因為這些都是影響網狀Meta分析結果可靠性的關鍵因素。我期盼這本書能提供一些實用的代碼示例或者操作指南，讓我能夠快速上手，將理論知識轉化為實際操作，為我的研究提供強有力的工具和支持。

評分☆☆☆☆☆

書不錯 很好很好很實惠哈哈哈哈哈 雙11前

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

超級不錯

評分☆☆☆☆☆

書不錯 很好很好很實惠哈哈哈哈哈 雙11前

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京東自營，京東自營京東自營京東自京東自營

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小師妹推薦的，慢慢看。太難瞭

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搞活動湊單買的，還沒用，送貨速度很快

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不錯

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寫得很好，很有幫助，希望及時更新