中国肿瘤登记工作指导手册

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出版者:中国协和医科大学出版社
作者:协和
出品人:
页数:290
译者:
出版时间:2004-8
价格:38.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787810725330
丛书系列:
图书标签:
  • 肿瘤
  • 医学
  • 前期
  • 肿瘤登记
  • 癌症登记
  • 公共卫生
  • 疾病控制
  • 流行病学
  • 肿瘤防治
  • 医疗卫生
  • 临床研究
  • 指南
  • 医学参考
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具体描述

《中国肿瘤登记工作指导手册》内容简介:世界卫生组织(WHO)曾预测,恶性肿瘤将成为21世纪人类的第一杀手,控制癌症是全球的卫生战略重点,各国必须列入议事日程。而掌握癌症信息,则是制定癌症预防控制策略的基本依据。

1965年,WHO所属的国际癌症研究中心(IARC)和国际癌症登记协会(IA-CR)宣告成立,负责对全球的癌症登记技术与方法进行指导,制定统一规范的统计指标,定期召开学术交流会议,每5年出版一卷《五大洲癌症发病率Cancer Incidence in Five Continents,(CIFC)》,为肿瘤流行病学、病因学、癌症防治研究提供了大量信息。

为贯彻落实卫生部《中国癌症预防与控制规划纲要(2004-2010年)》,依据《中国卫生统计调查制度》与IACR的要求,卫生部疾病控制司委托全国肿瘤登记中心、全国肿瘤防治研究办公室,在卫生部卫生统计信息中心的参与指导下,组织编写《中国肿瘤登记工作指导手册》,用以指导和规范我国肿瘤登记工作,并通过逐级培训在全国加以推广,为促进我国肿瘤防治工作的发展奠定良好的基础。

本《指导手册》是在总结、分析我国几十年肿瘤登记工作实践和现状的基础上,参照CIFC上报资料的要求,通过试点验证后编写而成的,对我国不同地区具有普遍的指导意义。在此,我对曾在我国肿瘤登记工作中做出突出贡献的老一辈专家和常年战斗在基层的肿瘤登记工作者致以崇高的敬意,对参加组织编写而付出心血的同志们表示衷心的感谢。

探索数据背后的故事:一本关于现代统计学与数据分析的综合指南 书籍名称:《数据之海的灯塔:现代统计学与深度数据洞察》 作者: 艾略特·文森特 (Elliott Vincent) 出版社: 普罗米修斯科学出版社 字数: 约 1500 字 --- 导言:驾驭信息洪流的必备罗盘 在这个信息爆炸的时代,数据已不再仅仅是记录,而是驱动决策、塑造未来的核心资产。然而,面对浩如烟海的原始数据,如何从中提炼出有价值的洞察?《数据之海的灯塔:现代统计学与深度数据洞察》正是为解决这一核心挑战而诞生的里程碑式著作。本书摒弃了晦涩难懂的纯数学推导,转而聚焦于统计学原理在实际应用中的精妙结合,旨在为从初学者到资深分析师的各类读者,提供一套系统、前沿且实用的数据分析工具箱。 本书的核心理念在于,优秀的数据分析不仅仅是计算正确的数字,更是提出正确的问题、构建合理的模型,并以清晰、可信的方式传达结论的过程。我们将带领读者穿越传统统计学的经典领域,深入探索机器学习的最新进展,确保读者不仅能“跑”出结果,更能“理解”结果背后的逻辑与局限性。 第一部分:统计思维的基石——从概率到推断 统计学是所有数据科学的共同语言。本部分将打下坚实的基础,但其切入点是“决策的语境”,而非纯粹的数学定义。 第一章:不确定性下的理性决策 本章深入探讨概率论的基础,但强调的是“贝叶斯思维”在现实世界中的应用。我们将探讨如何通过先验知识更新信念(后验概率),这对于风险评估和资源分配至关重要。内容包括:条件概率的应用场景、大数定律与中心极限定理的直观理解,以及如何识别和量化认知偏差对概率判断的影响。 第二章:描述性统计的艺术与陷阱 数据可视化不仅仅是制作美观的图表,更是数据叙事的开端。本章详细阐述了集中趋势、离散度和形状指标的选择与解释。重点讨论了偏度、峰度和异常值处理对分析结果的敏感性。我们用大量的案例展示,如何通过精心选择的图形(如小提琴图、箱线图的变体)揭示传统直方图可能掩盖的复杂分布形态。 第三章:探索性数据分析(EDA)的系统方法论 EDA是连接原始数据与模型构建的桥梁。本章提供了一套结构化的EDA流程,包括多变量关系的初步探索(如散点图矩阵、相关性热力图的深度解读)。特别关注于时间序列数据的初步分解(趋势、季节性、随机波动)以及分类数据之间的交互作用检验。 第四章:经典推断性统计的稳健应用 本部分重温了假设检验的核心概念,但侧重于实践操作中的注意事项。我们详细讨论了P值的正确解读、I类和II类错误权衡的重要性,以及功效分析(Power Analysis)如何指导实验设计。关键内容包括:非参数检验的选择标准(何时放弃正态性假设)、方差分析(ANOVA)在多组比较中的层级结构,以及如何避免“数据挖掘”带来的假阳性结果。 第二部分:模型构建与预测的前沿阵地 现代分析的核心在于构建能够预测未来或解释复杂因果关系的数学模型。本部分将介绍从线性到非线性的预测工具。 第五章:回归分析的精细化调控 回归模型是数据分析的基石,但其适用范围远超基础的线性回归。本章深入探讨了多元线性回归的诊断技术(如多重共线性、异方差性、残差分析的深入解读)。随后,我们将转向更具挑战性的场景:逻辑回归(处理二元结果)和泊松回归(处理计数数据)的建立与解释。内容涵盖了模型选择的准则(AIC/BIC)和正则化技术(Ridge, Lasso)如何增强模型的泛化能力。 第六章:时间序列的动态建模与预测 许多关键业务和科学问题都发生在时间轴上。本章提供了一个从简单平滑到复杂模型的全面视图。涵盖了移动平均法、指数平滑法的层次结构,以及经典的时间序列模型如ARIMA(自回归积分滑动平均模型)的参数识别与定阶过程。此外,本章还引入了更现代的Prophet模型,用于处理具有复杂节假日效应和缺失值的时间序列数据。 第七章:机器学习的统计学根源 本部分旨在弥合传统统计学与现代机器学习之间的鸿沟。我们聚焦于那些具有良好统计学解释性的模型。决策树和随机森林被视为一种非参数的、强大的分类和回归工具,本章解释了信息增益和基尼不纯度的统计学意义。我们详细分析了模型评估的关键指标——ROC曲线、精确率-召回率权衡,以及如何使用交叉验证来避免过拟合,确保模型的稳健性。 第八章:贝叶斯建模的回归与现代应用 在复杂系统和先验知识丰富的领域,贝叶斯方法展现出无与伦比的优势。本章不再侧重于繁琐的计算,而是介绍现代MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法背后的直观原理。重点展示了如何利用Stan或PyMC等工具包,构建分层模型来处理具有嵌套结构的复杂数据集,并在信息有限的情况下提供更平滑、更具解释性的概率区间估计。 第三部分:数据治理、伦理与结果的传播 最终,最好的模型也需要恰当的部署和负责任的沟通。本部分关注分析的“最后一英里”。 第九章:因果推断:超越相关性 现代数据分析越来越关注“为什么会发生”,而非仅仅“发生了什么”。本章系统介绍了因果推断的现代工具箱。重点讲解了倾向得分匹配(PSM)如何在观测数据中模拟随机对照试验(RCT)的条件,以及工具变量(Instrumental Variables)在处理遗漏变量偏差时的巧妙应用。本章强调了识别混杂因素的严谨性是得出可信因果结论的前提。 第十章:数据伦理与模型的可解释性(XAI) 随着模型复杂性的增加,理解模型决策的“黑箱”特性变得至关重要。本章探讨了统计模型的公平性、透明度和可解释性。我们介绍了LIME和SHAP值等现代技术,这些工具能够量化单个特征对特定预测结果的贡献度,使得复杂的集成模型也能“开口说话”。同时,本章严肃讨论了数据偏差、隐私保护(如差分隐私的基础概念)在分析流程中必须被纳入考量的必要性。 结语:成为提问者而非计算者 本书的最终目标是培养读者成为一个具有批判性思维的“数据问题解决者”。数据分析的价值不在于掌握了多少算法,而在于能否利用这些工具,以科学、伦理且清晰的方式,揭示数据的真相,并推动现实世界的积极变革。 --- 目标读者群: 商业智能分析师、市场研究人员、经济学与社会科学领域的研究生、软件工程师寻求深化数据建模能力的专业人士,以及任何希望从数据中获得深度洞察的决策制定者。 本书特色: 全书穿插数百个来自金融、生物技术、城市规划和市场营销等领域的真实世界案例,所有案例均使用R和Python的最新库进行复现和讲解,强调模型诊断和结果验证,而非仅仅是模型预测的准确率。

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目录信息

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用户评价

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象。整体风格稳重而不失专业感,主色调的选择偏向于深蓝色和白色,这两种颜色组合在一起,营造出一种严谨、可靠的学术氛围。封面上“中国肿瘤登记工作指导手册”几个大字清晰有力,字体大小适中,排版合理,没有丝毫的喧宾夺主。字体颜色选择了与背景形成鲜明对比的白色,使得书名在深邃的蓝色背景下显得格外醒目。我尤其注意到,在书名的下方,还印有一些小的副标题或说明文字,虽然我尚未阅读内容,但这些文字的设计也透露出信息量,似乎在暗示着这本书的全面性和实用性。封面的右下角或者左下角,很可能印有出版社的Logo,这通常也是品质的保证。此外,纸张的质感也初步决定了阅读体验。如果封面采用哑光处理,会显得更加沉稳大气;如果带有一定的光泽,则会更显现代感。总而言之,单从封面来看,这本书就给我一种“内容详实,值得信赖”的初步判断,为我深入了解其内容打下了良好的心理基础。封面设计师在细节的处理上,比如文字的阴影、边框的设计,以及整体的构图比例,都体现了专业的水准。它不是那种花哨、哗众取宠的设计,而是以内容为核心,通过视觉语言传达出本书的严肃性和重要性,这对于一本指导手册来说,是非常恰当且重要的。

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我迫不及待地开始浏览书中的第一部分内容,尽管我现在还没有深入阅读,但初步的扫读已经让我感受到这本书的专业性和严谨性。书中的语言风格非常规范,用词准确,专业术语的运用恰到好处,没有丝毫的含糊不清。这一点对于一本指导手册来说至关重要,能够确保信息的准确传达,避免误解。我注意到,书中在解释某些概念时,会引用相关的国家标准、行业规范或者权威研究成果,这进一步增强了其科学性和权威性。文字的排版也十分考究,段落划分清晰,重点内容通常会采用加粗、斜体或者下划线等方式进行突出,使得读者在阅读时能够迅速抓住核心信息。此外,书中可能还运用了一些图表、流程图或者数据表格来辅助说明,这些视觉化的元素能够更直观地帮助读者理解复杂的概念和流程。例如,在描述肿瘤登记的流程时,很可能有一个完整的流程图,将每一个环节清晰地展示出来。对于初学者而言,这种图文并茂的呈现方式无疑会大大降低学习的门槛。我能够感受到作者在内容的组织和呈现上花费了大量的心思,力求做到既有理论深度,又不失操作指导性。这本书给我一种沉甸甸的专业感,让我相信它能够为我提供扎实的理论基础和实操指导。

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总体而言,这本书在我尚未深入阅读之前,已经给我留下了非常专业、全面且实用的深刻印象。它不仅仅是一本关于“中国肿瘤登记工作”的书,更像是一本为所有投身于肿瘤登记事业的从业者量身打造的“宝典”。从精美的封面设计,到清晰的目录结构,再到严谨细致的内容呈现,每一个环节都透露出作者的用心和专业。它详细阐述了肿瘤登记工作的方方面面,从基础概念到复杂分析,从操作规范到法律伦理,无所不包。我尤其欣赏书中对细节的关注,以及对数据质量和实践操作的强调。我期待通过阅读这本书,能够系统地学习到肿瘤登记的最新知识和技术,掌握规范化的操作流程,提升数据分析的能力,从而为中国肿瘤防治事业贡献自己的力量。这本书的出现,填补了我对肿瘤登记工作系统化、权威性指导手册的期待,我相信它将成为我工作中不可或缺的重要参考资料,并对我在这个专业领域的发展产生深远的影响。

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在我拿到这本书后,我第一时间翻阅了目录。目录的设计对于一本指导性强的书籍来说,其重要性不言而喻。我惊喜地发现,目录的编排逻辑非常清晰,层层递进,由宏观到微观,涵盖了肿瘤登记工作的方方面面。从基础的肿瘤登记目的、原则,到具体的登记方法、数据收集、质量控制,再到后期的统计分析、报告撰写,甚至是相关的法律法规和伦理问题,几乎无所不包。每一个章节的标题都非常具体,点明了该部分的核心内容,比如“肿瘤登记点的设置与管理”、“病历采集与编码规范”、“肿瘤登记数据的质量保证措施”、“恶性肿瘤发病率和死亡率的计算方法”等等。我特别留意到,在目录中,一些关键性的概念和流程都有被独立成章或者作为重要子标题进行强调,这预示着这些内容在书中会得到详尽的阐述。目录的页码标注清晰,便于我在阅读过程中快速定位感兴趣的部分。同时,一些章节的设置也显得十分人性化,例如可能包含了“肿瘤登记工作中的常见问题及解答”、“案例分析”等板块,这对于一线操作人员来说,无疑具有极高的参考价值。整体而言,目录就像一张导航图,让我对整本书的知识体系有了初步的、全面的认识,也激发了我进一步探索其中细节的兴趣,我能够预见到,这本书将为我提供一个系统、完整的肿瘤登记工作框架。

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我在初步浏览时,对书中可能涵盖的统计分析方法产生了浓厚的兴趣。肿瘤登记工作的最终目的是为科学研究、疾病预防和公共卫生决策提供高质量的数据支持,而这些都离不开严谨的统计分析。我猜测,书中不会仅仅停留在数据的收集和整理阶段,而是会深入到如何对这些数据进行有意义的分析。比如,如何计算和解释肿瘤的发病率、死亡率?如何进行趋势分析,预测未来发病情况?如何开展病例对照研究或队列研究,探索肿瘤的危险因素?书中是否会介绍一些常用的统计软件,如SPSS、R语言,并提供一些基础的应用示例?我特别希望能看到书中对多因素分析、生存分析等高级统计方法的介绍,以及它们在肿瘤登记数据分析中的具体应用。例如,如何利用回归模型来分析影响肿瘤生存期的各种因素,以及如何解读分析结果中的 Odds Ratio、Hazard Ratio 等指标。了解这些统计分析方法,将极大地提升肿瘤登记数据的利用价值,使其真正发挥其在公共卫生领域的科学指导作用。

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这本书在提供理论指导的同时,也展现了其极强的实践导向性。我从目录和初步扫读中感受到,作者并非仅仅是理论的阐述者,更是有着丰富实践经验的指导者。我猜想,书中会穿插大量的实际案例,涵盖各种复杂情况的处理。例如,在病历采集过程中,如果遇到信息缺失或记录不完整的情况,应该如何处理?在数据录入时,如何应对突发的技术故障?在进行质量核查时,如何发现并纠正不同类型的错误?这些都是在一线工作中经常会遇到的问题。书中是否会提供一些“秘籍”或者“经验分享”,例如一些资深登记员在长期工作中总结出的实用技巧,能够帮助新手快速上手,避免走弯路。我尤其期待书中会有一些针对不同地区、不同医院情况的差异化指导,因为肿瘤登记工作在实际操作中,会受到当地政策、医疗水平、信息化建设等多种因素的影响。如果书中能够结合这些现实情况,提供更具针对性的建议,那将是极大的亮点。这种理论与实践相结合的写作风格,无疑会大大增强这本书的可读性和实用性。

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我发现这本书在细节的处理上非常到位,体现了作者深厚的专业功底和对肿瘤登记工作的细致入微的理解。举例来说,在关于病历采集的部分,作者很可能详细阐述了不同类型肿瘤病历的特征,以及在采集过程中需要注意的要点。例如,对于一个恶性肿瘤病例,需要采集哪些关键信息?是病理诊断结果、肿瘤分期、治疗方案,还是患者的基本人口学信息?这些信息在书中是否都有明确的界定和采集标准?我猜测,书中可能还会针对不同的登记场景,比如医院内部登记、地区肿瘤登记中心登记,给出不同的操作指南。比如,对于医院登记员来说,他们更侧重于病历信息的准确录入;而对于地区登记中心的工作人员,则可能需要关注数据的汇总、质量核查以及与上级部门的对接。此外,书中关于数据编码的规范,例如国际通用的ICD-10编码系统,是否进行了详细的介绍和应用说明?如何正确地为不同的肿瘤类型、部位、组织学类型进行编码,这些都是直接影响数据质量的关键环节。这本书在这些细节上的严谨性,预示着它能够成为一线肿瘤登记工作人员的得力助手,帮助他们规范操作,提高工作效率和数据准确性。

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我注意到这本书在涉及肿瘤登记相关的法律法规和伦理方面,表现出了高度的重视。在任何一项专业工作中,遵守法律法规和遵循伦理规范都是最基本的要求。我猜想,书中可能会专门辟出一个章节,详细解读与肿瘤登记相关的国家法律、部门规章以及地方性规定。例如,关于数据保密、患者隐私保护的法律条文,以及在信息采集和使用过程中需要遵守的原则。此外,在伦理层面,书中可能还会探讨肿瘤登记工作中可能遇到的伦理困境,比如如何平衡数据公开与患者隐私之间的关系,如何在研究中使用匿名化的数据,以及在面对特殊病例时,如何进行合乎伦理的处理。我特别期待书中能够包含一些具体的案例分析,说明在实际操作中,如何正确地运用法律法规和伦理原则来指导工作,避免潜在的风险。例如,当需要公开肿瘤发病率等统计数据时,如何进行适当的脱敏处理,确保不泄露个人信息。这种对合规性和伦理性的强调,不仅体现了作者的严谨态度,也为读者提供了重要的指导,确保肿瘤登记工作能够在合法合规、符合伦理的框架下进行,从而赢得社会的信任和支持。

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这本书在内容组织上,我认为其结构设计非常合理,能够满足不同层次读者的需求。我推测,在开篇部分,它会为初学者提供一个肿瘤登记的入门介绍,解释其历史背景、重要意义以及基本概念,让对这个领域不熟悉的人能够快速建立起基本的认识。随后,随着内容的深入,它会逐步引入更复杂的议题,比如肿瘤流行病学研究的方法学、不同类型肿瘤的登记要点、特殊人群(如儿童、老年人)的登记注意事项等。而对于有一定经验的登记人员,书中可能会包含一些关于数据分析的高级技巧,或者对最新研究成果的解读,帮助他们不断提升自己的专业能力。我尤其看重书中是否提及了数据管理的规范化,例如数据库的建设、维护和安全问题。一个完善的肿瘤登记体系,离不开一个高效、安全的数据管理平台。书中是否会介绍如何利用现代信息技术,比如网络技术、数据库技术,来优化登记流程,提高数据处理效率?这些都是非常实用的内容。总而言之,我期待这本书能够提供一个从基础到进阶,循序渐进的学习路径,让每一位读者都能从中获益。

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在阅读过程中,我特别欣赏书中对于质量控制的强调。肿瘤登记工作的数据质量是其生命线,直接关系到统计结果的准确性和可靠性。因此,一个好的指导手册必然会在这方面给出详尽的指导。我猜想,这本书在质量控制部分,会详细介绍数据校验的各种方法,比如逻辑校验、一致性校验、完整性校验等。它可能会列出一些常见的数据录入错误,并给出相应的纠正措施。例如,在录入患者年龄时,是否存在异常的数值范围?在录入肿瘤分期时,是否与组织学诊断一致?这些都需要系统性的校验规则来保障。此外,书中对于数据源的可靠性,比如病历信息的完整性和准确性,也应该有所涉及。如何培训登记员,提高他们的业务水平,减少主观错误,也是质量控制的重要一环。我期待书中能有关于“抽样核查”、“数据回访”等质量保证措施的具体操作流程,甚至可能包含一些案例分析,说明在实际工作中如何发现和解决数据质量问题。这种对细节的关注,使得这本书不仅仅是一本理论书籍,更是一本能够指导实践、解决实际问题的操作指南,让我对它充满信心。

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