综合评价方法及其医学应用 [Comprehensive Evaluation Method and Its Application in Medicine] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙振球，王乐三 编

图书标签:

• 综合评价
• 医学决策
• 临床评价
• 统计分析
• 医学统计
• 质量控制
• 循证医学
• 健康管理
• 评价方法
• 医学研究

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117193528

版次：1

商品编码：11744328

包装：平装

外文名称：Comprehensive Evaluation Method and Its Application in Medicine

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：284

字数：4490

内容简介

　　《综合评价方法及其医学应用》简明阐述了综合评价的概念和一般程序；结合实例，介绍了综合评分法、综合指数法、秩和比法、层次分析法、TOPSIS法、模糊综合评判方法、数据包络分析法，人工神经网络分析方法、功效系数法、密切值法、灰色关联分析、决策树法、普通相关法和优序法等当前较为常用的多种综合评价方法及其医学应用；从综合评价角度，介绍了当前常用的一些统计分析方法，包括各种多元统计分析方法、正交设计分析法、Meta分析、生活质量评价方法、突发公共卫生应急决策分析方法和常用卫生经济学评价方法及其在医学综合评价中的应用；以及综合评价方法的研究进展。在目前尚无综合评价专有计算软件的情形下，尝试编制CES软件包。

目录

第一章 综合评价概论
第一节 综合评价的基本概念
第二节 评价指标的选择
第三节 评价指标的权重估计

第二章 综合评分法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第三章 综合指数法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第四章 秩和比法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第五章 层次分析法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第六章 TOPSIS法
第一节 基本概念
第二节 应用实例
第三节 中优指标的转化

第七章 多元线性回归分析法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第八章 主成分分析法与因子分析法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第九章 判别分析法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第十章 聚类分析法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第十一章 正交设计分析法
第一节 基本概念
第二节 结果分析及应用实例

第十二章 模糊综合评判方法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第十三章 数据包络分析法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第十四章 人工神经网络分析方法
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第十五章 综合评价方法在生活质量评价中的应用
第一节 生活质量评价的基本概念
第二节 生活质量评价
第三节 生活质量评价工具的研制程序
第四节 高中生生活质量评价量表介绍
附：高中生生活质量测定量表（HSS-QOLS）

第十六章 突发公共卫生事件应对能力的综合评价
第一节 基本概念
第二节 突发公共卫生事件应对能力评价
第三节 省/地市级突发公共卫生事件应对能力评价问卷的介绍
附：省/地市级突发公共卫生事件应对能力评价问卷

第十七章 Meta分析
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第十八章 综合评价的其他方法
第一节 密切值法
第二节 功效系数法
第三节 灰色关联分析
第四节 决策树法
第五节 优序法
第六节 普通相关法

第十九章 卫生经济分析与评价
第一节 基本概念
第二节 应用实例

第二十章 综合评价方法研究进展
第一节 静态综合评价方法
第二节 动态综合评价方法
第三节 组合评价方法

第二十一章 综合评价软件包CES的研制及其应用
第一节 CES1.0简介
第二节 应用实例
参考文献

前言/序言

《现代诊断成像与临床决策》 简介： 在快速发展的医学领域，精准的诊断是制定有效治疗方案的基石。本书《现代诊断成像与临床决策》深入探讨了当前最前沿的诊断成像技术，并着重阐述了如何将这些成像数据转化为临床实践中的关键决策。本书旨在为临床医生、放射科医生、医学影像专业人员以及对医学成像感兴趣的研究人员提供一个全面而深入的学习平台。 核心内容概览： 本书并非简单罗列各种成像技术，而是聚焦于这些技术如何与临床思维相结合，最终服务于患者的诊疗过程。我们将从以下几个维度展开论述： 第一部分：成像技术的原理、进步与局限 磁共振成像 (MRI) 的新进展： 详细介绍高场强MRI、功能性MRI (fMRI)、弥散张量成像 (DTI) 等先进技术在神经系统、骨骼肌肉系统等领域的应用。重点分析这些技术如何提供更精细的解剖结构信息、评估组织微观结构变化以及功能连接性。同时，也会探讨MRI在特定情况下的局限性，例如对金属植入物的敏感性、成像时间较长等。 计算机断层扫描 (CT) 的革新： 涵盖多层螺旋CT (MSCT)、能谱CT (Dual-energy CT) 等技术。本书将重点解析这些技术如何实现快速扫描、降低辐射剂量，并提供物质成分分析的能力。在临床应用方面，将深入探讨CT在心血管疾病、肺部疾病、创伤评估等领域的价值，以及其在高分辨成像方面的突破。 超声成像的智能化发展： 介绍三维超声、弹性成像、造影超声等技术。本书将着重阐述这些技术如何突破二维成像的限制，提供更直观的空间信息，评估组织硬度，以及在肿瘤、肝脏疾病、妇产科等领域的应用进展。同时，也会讨论超声在操作者依赖性方面的挑战。 核医学成像的融合与优化： 探讨PET/CT、SPECT/CT等融合成像技术。本书将详细介绍这些技术如何将解剖信息与功能代谢信息相结合，极大地提高了对肿瘤、炎症、神经退行性疾病等疾病的诊断准确性。我们将深入分析不同放射性示踪剂的应用，以及其在疾病早期诊断和疗效评估中的作用。 新兴成像技术展望： 简要介绍光学相干断层成像 (OCT)、光声成像等前沿技术，并探讨其在眼科、皮肤科、血管介入等领域的潜在应用价值。 第二部分：成像数据在临床决策中的转化 定量分析与影像组学： 本部分将深入阐述如何从医学影像中提取定量特征，并通过统计学和机器学习的方法进行分析，以支持疾病的诊断、分期、预后预测和治疗反应评估。我们将介绍影像组学的基本概念、特征提取方法、模型构建流程以及在肿瘤学、神经病学等领域的具体应用案例。 人工智能 (AI) 在影像诊断中的赋能： 详细介绍深度学习、卷积神经网络等AI技术在医学影像分析中的应用。本书将重点分析AI在病灶检测、分割、分类、量化等方面的能力，以及其如何辅助医生提高诊断效率和准确性。我们将讨论AI在提高筛查效率、减少漏诊误诊、辅助决策制定等方面的作用，并探讨其在临床应用中面临的挑战与机遇。 多模态影像融合与综合分析： 探讨如何将不同成像模态（如MRI、CT、PET）的数据进行融合，以获得更全面、更深入的疾病信息。本书将介绍多模态融合的技术方法，并以脑肿瘤、心肌梗死等疾病为例，展示综合分析如何帮助医生做出更精准的诊断和治疗选择。 影像引导下的精准介入治疗： 详细介绍各种成像技术在介入治疗中的应用，例如CT引导下的穿刺活检、超声引导下的射频消融、DSA引导下的血管造影与介入治疗等。本书将重点分析成像技术如何实现病灶的精准定位、治疗过程的实时监控以及疗效的及时评估。 影像报告的规范化与沟通： 强调清晰、准确、规范的影像报告对于临床决策的重要性。本书将提供撰写高质量影像报告的指导原则，并探讨如何通过报告有效地与临床医生进行沟通，确保影像信息得到恰当的理解和应用。 第三部分：特定临床场景下的诊断成像应用 神经系统疾病的影像诊断： 涵盖脑血管疾病（脑梗死、脑出血）、神经退行性疾病（阿尔茨海默病、帕金森病）、脑肿瘤、癫痫等的影像学表现与诊断策略。 心血管疾病的影像评估： 聚焦冠心病、心力衰竭、心律失常、先天性心脏病等的影像学诊断与治疗决策支持。 呼吸系统疾病的影像分析： 深入探讨肺部感染、肺部肿瘤、慢性阻塞性肺疾病 (COPD) 等的影像学诊断与鉴别。 消化系统与泌尿生殖系统疾病的成像： 涵盖肝脏、胆道、胰腺、胃肠道、肾脏、前列腺等的常见疾病的影像学诊断。 骨骼肌肉与风湿免疫性疾病的影像： 介绍骨折、关节炎、骨质疏松、软组织损伤等的影像学评估。 妇科与产科的影像学应用： 关注女性生殖系统疾病、妊娠期并发症等的超声、MRI诊断。 本书的特色： 理论与实践紧密结合： 每一项技术和方法的介绍都紧密围绕其临床应用，并通过丰富的真实案例进行说明。 前沿技术与传统方法并重： 既关注最新的技术进展，也强调对经典成像方法的深入理解。 强调临床思维的培养： 引导读者如何基于影像信息进行分析、推理，最终做出最优的临床决策。 多学科视角： 融合放射学、临床医学、计算机科学等多个领域的知识。 《现代诊断成像与临床决策》将成为医学影像领域从业者及研究者不可或缺的参考工具，帮助他们掌握最先进的诊断技术，提升临床决策能力，为患者提供更优质的医疗服务。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《综合评价方法及其医学应用》这个书名时，脑海里立刻浮现出一种“拨云见日”的感觉。我是一名患者家属，这些年来，为了家人的健康，我阅读了无数的医学科普书籍和研究报告，但常常感到一种无力感。医生会告诉我各种指标，描述不同的治疗方案，但作为一个非专业人士，我很难将所有信息融会贯通，做出最明智的判断。这本书如果能提供一套“综合评价方法”，那简直是雪中送炭。我猜测，它可能涵盖了如何从多个角度对一个复杂的医学问题进行考量，比如不仅仅关注疾病本身，还会将患者的年龄、性别、既往病史、过敏史、甚至社会经济状况等因素都纳入考量范围。我期待它能解释如何为不同的医疗决策设定权重，如何平衡短期疗效与长期副作用，如何量化不同治疗方案的性价比。想象一下，如果有一套成熟的方法论，能够帮助我们在面对疾病时，不再仅仅是被动接受信息，而是能够主动、系统地进行分析和比较，那该是多么强大的赋能！我非常好奇，这些“综合评价方法”是否能够应用到选择最佳的医院、最好的医生，甚至是制定个性化的康复计划上。

评分☆☆☆☆☆

《综合评价方法及其医学应用》这个书名，瞬间点燃了我对知识的好奇心。作为一名对健康生活方式有着浓厚兴趣的普通人，我常常在各种健康资讯的海洋中感到迷失。各种各样的养生方法、营养建议、运动方案，琳琅满目，但到底哪个才是最适合我的？哪种方法才是真正科学有效的？我总觉得，如果能有一种“综合评价方法”，能够系统地帮我分析各种健康选择的利弊，而不是仅仅听信片面的宣传，那该有多好！我设想，这本书或许会教我如何从多个维度去审视一个健康建议，比如它的科学依据有多强？它的适用人群是谁？潜在的风险是什么？长期坚持会有什么效果？它会不会提供一些量化的指标，来帮助我比较不同方法的优劣？而“医学应用”的部分，我非常期待它能提供一些实用的指南，教我们如何在日常生活中，运用这些“综合评价方法”来做出更明智的健康决策，例如如何选择适合自己的体检项目，如何评估市面上各种保健品的功效，甚至是如何科学地管理慢性疾病。我希望这本书能让我成为一个更聪明的健康管理者，而不是一个被动的信息接收者。

评分☆☆☆☆☆

“综合评价方法及其医学应用”——仅仅是看到这个书名，就让我在脑海中构建出了无数的可能性。我是一名资深的临床医生，在行医多年的过程中，我深切地体会到，很多时候，单纯依靠某个单一的指标或检查来做出诊断或治疗决策是远远不够的。医学是一个高度复杂的学科，充满了变数和不确定性，而患者的个体差异更是我们必须面对的现实。我期望这本书能够提供一套系统性的框架，帮助我们从更宏观、更全局的视角来审视医学问题。比如说，它是否会介绍如何整合来自不同学科的知识，比如病理学、影像学、基因组学、甚至是心理学和行为科学的发现，来构建一个更全面的疾病模型？我特别好奇，书中是如何处理不同类型数据之间的相互关系，以及如何量化它们对最终评价结果的影响。而“医学应用”的部分，我希望它能提供一些切实可行的方法，来指导我们在日常临床工作中，如何更科学、更精准地进行疾病的风险评估、疗效评价，甚至是对医疗资源进行优化配置。这本书，如果能为临床决策提供更坚实的理论支撑和更具操作性的工具，那它将对我这样的医生来说，意义非凡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——《综合评价方法及其医学应用》——真的勾起了我强烈的好奇心。作为一名对健康领域和数据分析都颇感兴趣的普通读者，我一直觉得很多医学信息的呈现方式过于碎片化，缺乏一个系统性的框架来帮助我们理解复杂的诊断、治疗方案或是疾病预后。这本书的“综合评价方法”听起来正是我一直在寻找的那个“粘合剂”，能够将零散的医学知识点串联起来，形成一个更宏观、更清晰的图景。我设想，它大概会深入探讨如何整合来自不同渠道的医学数据，比如患者的病史、实验室检查结果、影像学报告、基因测序信息，甚至是生活方式问卷的反馈，然后用一套严谨的方法论来对这些信息进行多维度的评估。我特别期待它能介绍一些具体的评价模型，比如如何在决策树、神经网络或者其他机器学习算法的辅助下，构建出一个能够量化疾病风险、预测治疗效果、或是评估患者生活质量的综合评价指标。当然，书中关于“医学应用”的部分更是让人期待，它应该会通过一系列生动的案例，展示这些评价方法在肿瘤学、心血管疾病、神经科学等具体医学分支中的实际落地过程。我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能真正地指导我们如何更好地理解和应对疾病。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《综合评价方法及其医学应用》这个书名有一种独特的吸引力，它触及了现代医学发展中一个至关重要的方向。我是一名对数据科学和医疗健康交叉领域感兴趣的研究生，近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，医学研究也越来越依赖于复杂的统计模型和计算方法。这本书的“综合评价方法”可能就是在这个背景下应运而生，它或许会深入探讨如何利用统计学、机器学习、运筹学等多种工具，对海量的医学数据进行深度挖掘和分析，从而得出更全面、更客观的评价结果。我特别想知道，书中是如何定义“综合评价”的，它是否会涉及到对证据的质量进行评估？是否会考虑不确定性因素？以及如何处理可能存在的偏倚？而“医学应用”部分，我期待它能提供一些前沿的研究案例，例如在药物研发中如何评价药物的疗效和安全性，在疾病诊断中如何整合多模态的医学影像数据，或者在公共卫生领域如何评估不同干预措施的有效性。这本书，如果它真的能清晰地阐述这些前沿方法，并辅以实际应用，那无疑将是一笔宝贵的学术财富。

评分☆☆☆☆☆

本来以为有试用光盘，结果没有，内容感觉还可以，价钱着实不便宜

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快递给力，商品还行，京东不错

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对于评价费那个发的减少比较全面而且详略得当。

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不错不错不错不错不错不错不错不错

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很好

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不错

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送货快，不错不错

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