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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Honkonen, Betty/ Sims, Lea M./ Bryan, Laura/ Heath, Diane

出品人:

页数:714

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 80.23

装帧:Pap

isbn号码:9780781760003

丛书系列:

图书标签:

CMT
医学
医学考试
医学指南
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医师资格
医学参考
医学教材

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具体描述

The CMT Review Guide is the first and only resource currently available that follows the outline of the American Association for Medical Transcription's new Certified Medical Transcriptionist (CMT) Exam. Every core content area of the CMT exam is topically addressed in this text. In addition to transcription standards and style, English language, medicolegal and privacy issues, and the healthcare record, The CMT Review Guide takes an organized approach to medical language by providing learning objectives and 50 review questions (30 in print, 20 on CD-ROM) for each major body system covered on the exam. With this systematic approach, the test candidate will gain the confidence and competency needed for successful exam preparation and performance. Prepare yourself for success with highlights like these— System-based chapters featuring 30 review questions to challenge your level of preparation and identify gaps in knowledge for further studies A bonus CD-ROM packed with 20 additional questions for each system chapter as well as dictation excerpts to enhance preparation for the transcription portion of the exam A separate section outlining key HIM, medicolegal, and HIPAA issues Proofreading and editing exercises to develop your skills and test your abilities in advance of testing And much more!

一部关于复杂决策分析的实用指南在这本深入的指南中，我们探索了在现代商业和技术领域日益重要的复杂决策分析的各个方面。本书旨在为希望提升决策能力的专业人士、分析师和管理者提供一个坚实的理论基础和一套实用的方法论。我们不触及任何特定行业的案例研究，而是专注于揭示决策过程本身的核心要素、挑战以及应对策略，使其能够广泛应用于任何需要审慎判断的场景。第一部分：理解复杂决策的本质在现代世界，我们面临的决策往往不再是简单的“是”或“否”的选择，而是充满了不确定性、多重目标、相互关联的因素以及动态变化的环境。本书的第一部分致力于厘清“复杂决策”这一概念的内涵。我们将首先探讨构成复杂性的几个关键维度：不确定性（Uncertainty）：我们将深入分析不同类型的不确定性，包括统计意义上的概率性不确定性（风险）以及更深层次的未知（真正的未知），并讨论它们对决策制定的影响。我们会区分已知风险（风险可量化）和未知风险（风险不可量化），以及如何在其影响下进行理性分析。多目标性（Multi-objectivity）：现实中的决策很少只有一个单一的、清晰的目标。通常，我们需要在多个、有时甚至是相互冲突的目标之间进行权衡。本书将介绍如何识别、定义和量化这些多重目标，以及如何在它们之间建立优先级和 trade-off。相互依赖性（Interdependencies）：复杂系统中的各个组成部分往往不是孤立的，它们之间存在着复杂的相互作用和反馈循环。本书将引导读者认识到这些依赖关系，理解局部决策可能对整体系统产生的连锁反应，以及如何对这些相互作用进行建模。动态性（Dynamism）：决策环境并非静止不变，它会随着时间的推移而演变。技术进步、市场变化、政策调整等都会引入新的变量和挑战。我们将探讨如何应对这种动态性，以及如何设计能够适应未来变化的决策方案。在深入理解了复杂性的各个维度后，我们将进一步剖析复杂决策过程中常见的认知偏差和陷阱。人类的思维模式，虽然强大，但也容易受到各种系统性错误的干扰。我们将详细介绍：认知偏差（Cognitive Biases）：例如，确认偏差（confirmation bias）会让我们倾向于寻找支持已有观点的信息，而忽视相反证据；锚定效应（anchoring effect）会使我们过度依赖最初获得的信息；可得性启发法（availability heuristic）则会让我们基于容易想到的例子来评估事件发生的可能性。理解这些偏差是避免其影响的第一步。信息过载与信息不足（Information Overload vs. Information Underload）：在信息爆炸的时代，如何从海量数据中筛选出真正有价值的信息，同时避免因信息不足而做出仓促决定，是我们必须掌握的技能。框架效应（Framing Effects）：同一个问题，用不同的方式表述，可能会导致截然不同的决策结果。我们将探讨如何识别和避免被信息框架所误导。第二部分：决策分析的核心方法论在建立了对复杂决策本质的深刻理解后，本书的第二部分将聚焦于一套严谨且实用的决策分析方法论。这些方法并非针对特定领域，而是具有普适性的分析工具，可以帮助我们系统地应对复杂挑战。问题定义与结构化（Problem Definition and Structuring）：任何成功的决策都始于清晰地定义问题。我们将介绍如何将模糊、宽泛的问题分解为更小、更易于管理的部分，如何识别问题的关键要素、约束条件以及潜在的解决方案空间。这包括使用决策树（decision trees）、影响图（influence diagrams）等工具来可视化问题结构。目标设定与评估标准（Goal Setting and Evaluation Criteria）：如何科学地设定决策目标，以及如何选择恰当的评估标准来衡量不同方案的优劣，是实现有效决策的关键。我们将讨论SMART原则（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）在目标设定中的应用，以及如何为多目标决策制定一套兼容的评估体系。信息收集与分析（Information Gathering and Analysis）：充分且准确的信息是决策的基础。本部分将探讨如何系统地收集相关信息，如何评估信息的可靠性和相关性，以及如何利用定量和定性方法对信息进行深入分析。这包括对数据进行统计分析、趋势预测，以及对非量化信息进行归纳和提炼。备选方案生成与筛选（Generation and Screening of Alternatives）：创造性地生成多样化的备选方案是避免陷入“二选一”困境的关键。我们将介绍集思广益（brainstorming）、设计思维（design thinking）等方法，以及如何运用淘汰法（elimination）和初步筛选（pre-screening）来快速排除不可行或劣质的选项。风险评估与管理（Risk Assessment and Management）：在不确定性环境中，识别、评估和管理风险是至关重要的。我们将介绍定性风险分析（qualitative risk analysis）和定量风险分析（quantitative risk analysis）的方法，如敏感性分析（sensitivity analysis）、蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation），以及如何制定风险应对策略（规避、减轻、转移、接受）。决策模型构建（Decision Model Building）：本部分将重点介绍如何构建数学模型来支持决策。我们将讨论：多属性决策分析（Multi-Attribute Decision Analysis, MADA）：介绍如何将多个属性进行整合，并为不同属性赋予权重，以评估和比较多个方案。例如，AHP（Analytic Hierarchy Process）和TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）等方法将被详细阐述。优化模型（Optimization Models）：当存在明确的数学目标函数和约束条件时，优化模型（如线性规划、整数规划）可以帮助我们找到最优解。我们将探讨这些模型的构建基础和应用场景。仿真模型（Simulation Models）：对于高度动态和复杂的问题，仿真模型能够模拟系统的运行，观察不同决策在不同情景下的表现。情景分析与预测（Scenario Analysis and Forecasting）：鉴于环境的动态性，预测未来的变化并为之做好准备至关重要。我们将探讨如何构建不同的未来情景，并评估不同情景下备选方案的鲁棒性。决策优化与迭代（Decision Refinement and Iteration）：决策并非一次性的过程，而是一个不断迭代和优化的过程。我们将强调在收到新信息或环境发生变化时，如何对已有决策进行回顾、调整和改进。第三部分：实施与优化决策即使拥有了强大的分析工具，成功的决策还需要有效的实施和持续的监控。本书的第三部分将关注决策的落地和效果评估。沟通与说服（Communication and Persuasion）：即使是最优的决策，如果不能被有效传达和获得支持，也难以成功实施。我们将探讨如何清晰、有说服力地向不同的利益相关者沟通决策的依据、过程和预期结果，以及如何处理反对意见。实施计划（Implementation Planning）：将决策转化为可执行的行动需要详细的计划。本部分将涉及资源分配、时间表制定、责任明确以及风险管理在实施阶段的重要性。绩效监测与反馈（Performance Monitoring and Feedback）：决策的效果并非一成不变，持续的监测和反馈是确保持续成功的关键。我们将介绍如何建立关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPIs），以及如何利用反馈信息来评估决策的有效性，并及时进行调整。组织学习与知识管理（Organizational Learning and Knowledge Management）：从过去的决策经验中学习，并将这些经验转化为组织的知识财富，是提升整体决策能力的重要途径。我们将探讨如何建立有效的学习机制，总结经验教训，并将其融入未来的决策过程中。伦理考量与责任（Ethical Considerations and Responsibility）：在进行任何复杂决策时，伦理考量和潜在的社会责任不容忽视。本书将引导读者思考决策可能带来的伦理影响，以及如何在追求效率和效益的同时，履行相应的社会责任。结语通过对本书内容的系统学习和深入实践，读者将能够建立起一套全面的复杂决策分析框架。这套框架不仅能够帮助您更有效地应对眼前的挑战，更重要的是，它将培养您在动态、不确定的环境中进行审慎判断和战略思考的能力。掌握这些原理和方法，将使您在个人生活和职业生涯中，都能做出更明智、更具前瞻性的选择。本书的目标是为您提供一个坚实的基础，让您能够自信地驾驭复杂，并最终做出卓越的决策。