Math Basics for the Healthcare Professional

Math Basics for the Healthcare Professional pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Prentice Hall
作者:Benjamin-Lesmeister, Michele
出品人:
页数:156
译者:
出版时间:
价格:47.8
装帧:Pap
isbn号码:9780131133723
丛书系列:
图书标签:
  • 数学基础
  • 医疗专业
  • 健康科学
  • 药学计算
  • 剂量计算
  • 统计学
  • 基础数学
  • 解题技巧
  • 医学数学
  • 护理数学
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具体描述

深度聚焦:现代护理实践中的生物统计学应用 图书名称:现代护理实践中的生物统计学应用 图书简介 本书旨在为追求卓越的医疗保健专业人士,特别是注册护士、护理管理者以及临床研究人员,提供一套全面、深入且高度实用的生物统计学知识体系。在当前循证医学(Evidence-Based Medicine, EBM)成为护理核心驱动力的时代,理解和批判性地评估科研数据已不再是少数专家的专属技能,而是每一位致力于提升患者护理质量的专业人士的必备素养。本书将生物统计学的复杂概念转化为可操作的临床工具,确保读者能够自信地解读期刊文献、设计有效的临床评估,并最终将高质量的研究成果转化为日常护理决策。 本书核心理念:从数据到关怀的桥梁 我们深知,许多临床工作者在面对复杂的统计图表和术语时会感到畏惧。本书的创作哲学是“去神秘化”。我们摒弃了繁冗的数学推导,转而专注于统计学概念在真实临床情境中的意义和应用。核心目标是培养读者的“统计素养”——即理解研究设计如何影响结果的可靠性,以及如何辨别强有力证据与误导性陈述之间的区别。 第一部分:循证护理的基石——研究设计与数据结构 本部分为读者搭建理解生物统计学的理论基础。我们从护理研究的视角出发,详细剖析了主要的临床研究设计类型。 1. 研究设计的剖析: 我们将深入探讨随机对照试验(RCTs)的结构与优势,解释队列研究、病例对照研究以及横断面研究在回答不同临床问题时的适用性。特别强调了在设计观察性研究时如何控制混杂因素(Confounding Variables)以提高因果推断的可靠性。 2. 测量与变量的艺术: 数据质量是统计分析的生命线。本章细致区分了定性数据(如疼痛等级、护理诊断)和定量数据(如血压、心率),并详细介绍了名义、顺序、区间和比率四种测量水平,解释每种水平对后续统计检验选择的重要性。 3. 抽样理论与代表性: 任何临床研究的推广性都依赖于抽样方法。本书详述了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等方法,并着重讲解了在护理实践中如何评估样本是否具有足够的群体代表性,以及样本量估算对研究效能(Power)的关键影响。 第二部分:描述性统计与数据可视化——描绘患者群像 在深入推断性统计之前,掌握如何清晰地总结和展示数据至关重要。本部分侧重于将原始数据转化为有意义的临床叙述。 1. 集中趋势与离散程度: 我们不仅会教授如何计算均值、中位数和众数,更重要的是,会指导读者在何种数据分布下(例如,数据偏态时)应优先选择中位数。离散趋势(标准差、四分位距)的解读将与临床变异性管理紧密结合。 2. 图形化叙事: 优秀的图表胜过千言万语。本章深入探讨了直方图、箱线图、散点图和生存曲线(Kaplan-Meier Plots)的构建与准确解读。我们将教授如何利用这些可视化工具快速识别数据中的异常值(Outliers)和潜在的分布形态,这对评估药物反应或并发症发生率至关重要。 第三部分:推断性统计——从样本到群体 这是本书的核心篇章,专注于利用样本数据对更大患者群体做出合理推断的技术。 1. 概率论与假设检验的哲学: 我们将用易于理解的类比解释零假设($H_0$)和备择假设($H_a$)的构建,并详细阐释P值在临床决策中的真正含义。重点讲解了I类错误(假阳性)和II类错误(假阴性)在安全性评估中的伦理影响。 2. 参数估计与置信区间(Confidence Intervals, CIs): 相比于单一的P值,CIs更能提供临床意义。本书将重点讲解95% CI的解读,例如,一个疗效评估的CI如何揭示了该治疗潜在的最大和最小效果范围,从而指导临床风险评估。 3. 常用统计检验的精确应用: 本章根据数据类型和研究设计,系统地介绍了: t检验与方差分析(ANOVA): 用于比较两组或多组连续变量(如不同干预措施对血糖水平的影响)。 卡方检验(Chi-Square): 用于分析分类变量之间的关联(如吸烟状态与特定感染率的关系)。 相关性与回归分析: 从简单的Pearson相关系数到多重线性回归模型,指导读者如何量化多个因素对一个结果(如住院时长)的共同影响,并进行预测。 第四部分:高级主题与特殊分析在护理中的应用 本部分关注当前护理研究热点领域所需的特定统计方法。 1. 生存分析: 重点讲解Cox比例风险模型,用于分析患者从某一事件(如疾病复发、出院)到某一时间点生存的概率,这对评估长期护理干预措施的效果至关重要。 2. 诊断性试验的评估: 护理人员经常需要评估诊断工具的有效性。本章详细剖析了敏感性(Sensitivity)、特异性(Specificity)、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)的计算与临床价值,并引入了受试者工作特征曲线(ROC Curve)的分析。 3. 系统评价与Meta分析的批判性阅读: 引导读者如何识别Meta分析中的异质性(Heterogeneity),理解合并效应量(Pooled Effect Size)的意义,从而对最高级别循证证据做出准确判断。 本书特色与目标读者 临床驱动的案例: 全书穿插了大量的护理实践案例(如感染控制率、跌倒风险评估、疼痛管理效果比较),所有统计概念都紧密联系于真实世界的患者护理场景。 软件应用指导(概念层面): 虽然本书不侧重于特定软件的操作手册,但会明确指出在何种情况下应使用何种统计检验,为读者在使用SPSS, R, 或Stata等工具时提供清晰的分析路线图。 批判性思维训练: 每章结尾都设有“临床质疑角”,引导读者反思“如果我是研究者,我会如何设计这个研究?”或“这个研究结果在我的病房适用吗?” 目标读者:所有致力于提升循证实践能力的注册护士、护理教育者、质量改进(QI)专员、临床护理经理,以及正在攻读硕士或博士学位的护理研究生。 本书将使您从被动接受研究结果的读者,转变为能够主动评估、质疑并整合高质量统计证据的临床决策者。

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目录信息

读后感

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用户评价

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我得说,一开始我对这本书的态度是相当怀疑的。作为一名在医疗行业摸爬滚打多年的从业者,我对数学的印象一直停留在“能用就行”的层面,总觉得那些高深的理论离我太遥远,也根本不实用。然而,《Math Basics for the Healthcare Professional》彻底改变了我的看法。它不像那些陈腐的数学教材,上来就摆出一堆公式和定理,而是真正从我们医疗人员的实际需求出发,用最贴近生活的例子来阐述数学的魅力。 比如,书中对比例和比率的讲解,不仅仅停留在理论层面,而是巧妙地融入了诸如静脉输液速率的计算、稀释液的配制、甚至是一些常见的医学影像参数的解读。作者的叙述方式非常生动,常常引用具体的临床案例,让我能够瞬间理解某个数学概念是如何在实际工作中发挥作用的。我尤其欣赏书中关于“误差分析”的部分,它并没有一味地强调如何“算对”,而是引导我们思考“为什么会算错”,以及如何通过一些简单的技巧来规避这些潜在的风险。这种批判性思维的培养,对于提升工作质量有着不可估量的价值。

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这本书简直是为像我这样对数学“头疼”的医疗专业人士量身定做的!我一直以来都觉得数学是我的“软肋”,尤其是在面对那些复杂的公式和图表时,常常感到力不从心。然而,拿到《Math Basics for the Healthcare Professional》后,我的这种恐惧感烟消云散了。作者的设计思路非常巧妙,他没有把这本书写成一本枯燥的数学教科书,而是将其变成了一本实用性极强的“工具书”。 书中对于一些看似简单的数学概念,例如分数、小数和百分比,都进行了非常详尽且富有启发性的阐述,并且将它们与我们在日常医疗工作中最常遇到的场景紧密结合。我特别喜欢书中关于“单位换算”的部分,这在处理不同单位的药物剂量和测量值时简直是救星!作者还提供了很多实用的记忆技巧和计算捷径,让原本复杂的换算变得轻松有趣。 最让我惊喜的是,书中还涉及了一些基础的统计学概念,比如平均值、中位数和标准差,并解释了它们在分析患者数据和理解研究结果时的重要性。这些内容对于提升我的临床判断能力和科学素养非常有帮助。总而言之,这本书真的做到了“寓教于乐”,让我在不知不觉中就掌握了许多实用的数学技能。

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我必须承认,一开始我带着一种“救急”的心态翻阅了这本书,主要是因为最近在工作中遇到了一些需要进行复杂计算的场景,而我的数学基础确实有些生疏。但让我意外的是,这本书的内容远远超出了我最初的期待。作者并没有把重点放在罗列各种数学公式上,而是着重于如何将数学思维应用于解决医疗保健领域的实际问题。 书中对“比例”和“百分比”的讲解,我用了好几天才消化完,但确实收获颇丰。作者通过大量的临床案例,生动地展示了这些概念是如何贯穿于药物剂量调整、输液速率控制、甚至是指导检查和治疗方案制定的。我尤其欣赏书中关于“误差分析”的章节,它不仅仅是教你如何计算,更重要的是让你理解在计算过程中可能出现的陷阱,以及如何通过交叉核对来规避风险,这对于保障患者安全至关重要。 此外,书中还对一些基础的统计学概念进行了深入浅出的解释,例如如何理解临床试验中的p值,以及如何解读医学文献中的图表数据。这些内容对于我提升科学研究能力和批判性思维有着巨大的帮助。这本书让我认识到,数学并非是高高在上的理论,而是我们日常工作中不可或缺的工具。

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从一名对数学感到有些畏惧的医疗从业者角度来看,这本书的出现简直是一场及时雨。我一直觉得,虽然我的专业技能扎实,但一遇到需要精确计算的时候,总会显得有些捉襟见肘。《Math Basics for the Healthcare Professional》正好填补了这个空白。作者非常聪明地将抽象的数学概念,巧妙地融入到医疗保健的实际操作中,让学习的过程不再枯燥,反而充满乐趣。 我尤其被书中对“单位换算”的处理方式所吸引。无论是从毫克到克,还是从毫升到升,抑或是各种不同药品的浓度换算,这本书都提供了清晰易懂的讲解和实用的计算技巧。这不仅大大提高了我的工作效率,更重要的是,消除了我过去在单位换算上可能存在的疏忽,从而降低了潜在的医疗风险。 此外,书中对于“比例”和“百分比”的讲解,也非常深入。作者通过详细的案例分析,展示了这些基本数学工具在药物剂量精确配制、输液速率的调整、甚至是在解读患者生理监测数据时所起到的关键作用。这本书让我意识到,数学知识并非是“锦上添花”,而是保障医疗质量和患者安全的基础。它让我重拾了对数学的信心,并学会了如何将其灵活运用到我的日常工作中。

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这本书给我带来了意想不到的惊喜,原本以为它会是一本枯燥乏味的专业教科书,但实际上,作者以一种非常接地气且富有条理的方式,将数学概念与医疗保健领域的实际应用紧密结合。初拿到这本书时,我最大的担忧是自己早已遗忘的数学基础是否能跟上进度,但从第一页开始,作者就用通俗易懂的语言,循序渐进地讲解了许多我们日常工作中可能遇到的计算问题。例如,书中关于药物剂量计算的部分,并没有直接抛出复杂的公式,而是通过实际的病例分析,一步步引导读者理解如何根据患者体重、年龄、药物浓度等因素,精确计算出所需的剂量。这种“学以致用”的方式,极大地增强了我学习的动力。 此外,书中对于百分比、比例和比率的讲解,也远超出了我最初的预期。我一直认为这些是基础到不能再基础的概念,但在医疗实践中,它们的应用无处不在,从监测生命体征的微小变化,到分析实验数据的统计学意义,再到理解保险报销的比例,都离不开它们。作者通过大量的图表和实例,清晰地展示了这些数学工具在不同医疗场景下的价值。让我印象深刻的是,书中还探讨了如何避免常见的计算错误,并提供了一些实用的核对方法,这对于保证患者安全至关重要。总的来说,这本书就像一位耐心细致的导师,不仅教授知识,更传授了严谨的思维方式。

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