Statistical Applications for Health Information Management pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Osborn, Carol E.

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2005-5

价格:$ 151.36

装帧:Pap

isbn号码:9780763728427

丛书系列:

图书标签:

健康信息管理
统计学应用
生物统计学
医疗数据分析
流行病学
研究方法
数据分析
健康信息技术
统计建模
公共卫生

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具体描述

Published in conjunction with the American Health Information Management Association(r) (AHIMA), this title covers the basic biostatistics, descriptive statistics, and inferential statistics that are unique to health information management (HIM). Computer applications used in the real world are emphasized throughout the book, with only a minimal focus on manual applications.

健康信息管理中的数据驱动决策：统计方法与实践在当今快速发展的医疗保健领域，健康信息管理（HIM）已不仅仅是数据的收集和存储，更成为驱动临床决策、优化运营效率和提升患者护理质量的关键。本书《健康信息管理中的数据驱动决策：统计方法与实践》深入探讨了在HIM领域中应用统计学原理和方法的重要性和可行性，旨在赋能HIM专业人员，使其能够从海量健康数据中提取有价值的见解，并将其转化为切实可行的改进措施。本书并非对《Statistical Applications for Health Information Management》一书内容的重复或概述。相反，我们聚焦于如何系统性地运用统计学工具来解决HIM面临的实际问题。从基础的数据描述性统计，到更为复杂的推断性统计和回归分析，本书将逐步引导读者理解这些工具在医疗保健环境中的具体应用场景。核心内容涵盖：健康数据的基础认知与处理：介绍不同类型健康数据的特征（如电子健康记录 EHR、医疗影像、基因组数据、患者调查数据等），以及在HIM实践中常见的数据质量问题（如缺失值、异常值、不一致性）及其处理方法。我们将重点讲解数据清洗、转换、集成等关键步骤，为后续的统计分析奠定坚实基础。描述性统计在HIM中的应用：学习如何利用均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等描述性统计量来概括和理解患者群体特征、疾病发生率、治疗效果、医疗资源利用情况等。本书将通过具体的HIM案例，展示如何利用这些指标来识别趋势、发现模式，并为管理层提供直观的报告。推断性统计与假设检验：深入探讨如何从样本数据推断总体特征。我们将详细介绍置信区间、p值、t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等统计方法，并解释它们在比较不同治疗方案的有效性、评估新HIM系统的影响、检验假设等场景中的应用。读者将学会如何正确地解释统计检验结果，并避免常见的误区。回归分析及其在HIM中的价值：探索如何建立数学模型来描述变量之间的关系。本书将重点介绍线性回归、逻辑回归等模型，并说明它们如何应用于预测患者再入院风险、识别影响医疗费用的关键因素、分析影响患者满意度的驱动因素等。通过回归分析，HIM专业人员可以更深入地理解数据背后的关联性，并为干预措施提供科学依据。抽样方法与研究设计：强调在HIM研究中选择合适的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和研究设计（如横断面研究、队列研究、病例对照研究）的重要性。我们将讨论如何通过科学的研究设计来提高数据的可靠性和统计结果的有效性，从而支持更严谨的分析。统计软件的应用与解读：虽然本书不局限于特定的统计软件，但我们将提供指导，说明如何利用常见的统计软件（如R、Python、SAS、SPSS等）来执行数据分析。重点在于理解软件输出的含义，以及如何根据分析目标选择合适的统计方法和可视化工具。 HIM中的统计应用案例与最佳实践：本书将贯穿大量来自真实医疗保健环境的案例研究，涵盖疾病监测、质量改进、患者安全、运营管理、医疗成本分析等多个方面。这些案例将帮助读者将理论知识转化为实践技能，并学习HIM领域中统计应用的最佳实践。数据可视化在HIM中的作用：强调使用图表（如柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图）来清晰、有效地传达统计分析结果的重要性。本书将指导读者如何选择合适的可视化方法，以增强报告的可读性和影响力。通过学习《健康信息管理中的数据驱动决策：统计方法与实践》，HIM专业人员将能够：更有效地评估和管理健康数据：掌握数据清洗、验证和转换的技术，确保数据质量。从数据中提取有意义的见解：运用描述性统计和推断性统计来识别趋势、模式和关联性。支持数据驱动的决策制定：利用统计分析结果为临床、运营和管理决策提供科学依据。提升医疗服务质量和效率：通过数据分析识别流程瓶颈、评估干预措施的效果，并推动持续改进。增强沟通与协作能力：能够清晰地向非技术背景的利益相关者解释复杂的统计结果。本书为所有希望在健康信息管理领域深化数据分析能力，并以科学方法驱动医疗保健进步的专业人士提供了宝贵的指导和实践工具。它强调的是HIM专业人员如何利用统计学思维和工具，将原始数据转化为能够改善患者护理、优化资源配置和提升整体医疗体系效能的智慧。