Math Basics for the Healthcare Professional pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Benjamin-Lesmeister, Michele

出品人:

頁數:156

译者:

出版時間:

價格:47.8

裝幀:Pap

isbn號碼:9780131133723

叢書系列:

圖書標籤:

• 數學基礎
• 醫療專業
• 健康科學
• 藥學計算
• 劑量計算
• 統計學
• 基礎數學
• 解題技巧
• 醫學數學
• 護理數學

深度聚焦：現代護理實踐中的生物統計學應用 圖書名稱：現代護理實踐中的生物統計學應用 圖書簡介 本書旨在為追求卓越的醫療保健專業人士，特彆是注冊護士、護理管理者以及臨床研究人員，提供一套全麵、深入且高度實用的生物統計學知識體係。在當前循證醫學（Evidence-Based Medicine, EBM）成為護理核心驅動力的時代，理解和批判性地評估科研數據已不再是少數專傢的專屬技能，而是每一位緻力於提升患者護理質量的專業人士的必備素養。本書將生物統計學的復雜概念轉化為可操作的臨床工具，確保讀者能夠自信地解讀期刊文獻、設計有效的臨床評估，並最終將高質量的研究成果轉化為日常護理決策。 本書核心理念：從數據到關懷的橋梁 我們深知，許多臨床工作者在麵對復雜的統計圖錶和術語時會感到畏懼。本書的創作哲學是“去神秘化”。我們摒棄瞭繁冗的數學推導，轉而專注於統計學概念在真實臨床情境中的意義和應用。核心目標是培養讀者的“統計素養”——即理解研究設計如何影響結果的可靠性，以及如何辨彆強有力證據與誤導性陳述之間的區彆。 第一部分：循證護理的基石——研究設計與數據結構 本部分為讀者搭建理解生物統計學的理論基礎。我們從護理研究的視角齣發，詳細剖析瞭主要的臨床研究設計類型。 1. 研究設計的剖析： 我們將深入探討隨機對照試驗（RCTs）的結構與優勢，解釋隊列研究、病例對照研究以及橫斷麵研究在迴答不同臨床問題時的適用性。特彆強調瞭在設計觀察性研究時如何控製混雜因素（Confounding Variables）以提高因果推斷的可靠性。 2. 測量與變量的藝術： 數據質量是統計分析的生命綫。本章細緻區分瞭定性數據（如疼痛等級、護理診斷）和定量數據（如血壓、心率），並詳細介紹瞭名義、順序、區間和比率四種測量水平，解釋每種水平對後續統計檢驗選擇的重要性。 3. 抽樣理論與代錶性： 任何臨床研究的推廣性都依賴於抽樣方法。本書詳述瞭簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣等方法，並著重講解瞭在護理實踐中如何評估樣本是否具有足夠的群體代錶性，以及樣本量估算對研究效能（Power）的關鍵影響。 第二部分：描述性統計與數據可視化——描繪患者群像 在深入推斷性統計之前，掌握如何清晰地總結和展示數據至關重要。本部分側重於將原始數據轉化為有意義的臨床敘述。 1. 集中趨勢與離散程度： 我們不僅會教授如何計算均值、中位數和眾數，更重要的是，會指導讀者在何種數據分布下（例如，數據偏態時）應優先選擇中位數。離散趨勢（標準差、四分位距）的解讀將與臨床變異性管理緊密結閤。 2. 圖形化敘事： 優秀的圖錶勝過韆言萬語。本章深入探討瞭直方圖、箱綫圖、散點圖和生存麯綫（Kaplan-Meier Plots）的構建與準確解讀。我們將教授如何利用這些可視化工具快速識彆數據中的異常值（Outliers）和潛在的分布形態，這對評估藥物反應或並發癥發生率至關重要。 第三部分：推斷性統計——從樣本到群體 這是本書的核心篇章，專注於利用樣本數據對更大患者群體做齣閤理推斷的技術。 1. 概率論與假設檢驗的哲學： 我們將用易於理解的類比解釋零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）的構建，並詳細闡釋P值在臨床決策中的真正含義。重點講解瞭I類錯誤（假陽性）和II類錯誤（假陰性）在安全性評估中的倫理影響。 2. 參數估計與置信區間（Confidence Intervals, CIs）： 相比於單一的P值，CIs更能提供臨床意義。本書將重點講解95% CI的解讀，例如，一個療效評估的CI如何揭示瞭該治療潛在的最大和最小效果範圍，從而指導臨床風險評估。 3. 常用統計檢驗的精確應用： 本章根據數據類型和研究設計，係統地介紹瞭： t檢驗與方差分析（ANOVA）： 用於比較兩組或多組連續變量（如不同乾預措施對血糖水平的影響）。 卡方檢驗（Chi-Square）： 用於分析分類變量之間的關聯（如吸煙狀態與特定感染率的關係）。 相關性與迴歸分析： 從簡單的Pearson相關係數到多重綫性迴歸模型，指導讀者如何量化多個因素對一個結果（如住院時長）的共同影響，並進行預測。 第四部分：高級主題與特殊分析在護理中的應用 本部分關注當前護理研究熱點領域所需的特定統計方法。 1. 生存分析： 重點講解Cox比例風險模型，用於分析患者從某一事件（如疾病復發、齣院）到某一時間點生存的概率，這對評估長期護理乾預措施的效果至關重要。 2. 診斷性試驗的評估： 護理人員經常需要評估診斷工具的有效性。本章詳細剖析瞭敏感性（Sensitivity）、特異性（Specificity）、陽性預測值（PPV）和陰性預測值（NPV）的計算與臨床價值，並引入瞭受試者工作特徵麯綫（ROC Curve）的分析。 3. 係統評價與Meta分析的批判性閱讀： 引導讀者如何識彆Meta分析中的異質性（Heterogeneity），理解閤並效應量（Pooled Effect Size）的意義，從而對最高級彆循證證據做齣準確判斷。 本書特色與目標讀者 臨床驅動的案例： 全書穿插瞭大量的護理實踐案例（如感染控製率、跌倒風險評估、疼痛管理效果比較），所有統計概念都緊密聯係於真實世界的患者護理場景。 軟件應用指導（概念層麵）： 雖然本書不側重於特定軟件的操作手冊，但會明確指齣在何種情況下應使用何種統計檢驗，為讀者在使用SPSS, R, 或Stata等工具時提供清晰的分析路綫圖。 批判性思維訓練： 每章結尾都設有“臨床質疑角”，引導讀者反思“如果我是研究者，我會如何設計這個研究？”或“這個研究結果在我的病房適用嗎？” 目標讀者：所有緻力於提升循證實踐能力的注冊護士、護理教育者、質量改進（QI）專員、臨床護理經理，以及正在攻讀碩士或博士學位的護理研究生。 本書將使您從被動接受研究結果的讀者，轉變為能夠主動評估、質疑並整閤高質量統計證據的臨床決策者。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為像我這樣對數學“頭疼”的醫療專業人士量身定做的！我一直以來都覺得數學是我的“軟肋”，尤其是在麵對那些復雜的公式和圖錶時，常常感到力不從心。然而，拿到《Math Basics for the Healthcare Professional》後，我的這種恐懼感煙消雲散瞭。作者的設計思路非常巧妙，他沒有把這本書寫成一本枯燥的數學教科書，而是將其變成瞭一本實用性極強的“工具書”。 書中對於一些看似簡單的數學概念，例如分數、小數和百分比，都進行瞭非常詳盡且富有啓發性的闡述，並且將它們與我們在日常醫療工作中最常遇到的場景緊密結閤。我特彆喜歡書中關於“單位換算”的部分，這在處理不同單位的藥物劑量和測量值時簡直是救星！作者還提供瞭很多實用的記憶技巧和計算捷徑，讓原本復雜的換算變得輕鬆有趣。 最讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些基礎的統計學概念，比如平均值、中位數和標準差，並解釋瞭它們在分析患者數據和理解研究結果時的重要性。這些內容對於提升我的臨床判斷能力和科學素養非常有幫助。總而言之，這本書真的做到瞭“寓教於樂”，讓我在不知不覺中就掌握瞭許多實用的數學技能。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭意想不到的驚喜，原本以為它會是一本枯燥乏味的專業教科書，但實際上，作者以一種非常接地氣且富有條理的方式，將數學概念與醫療保健領域的實際應用緊密結閤。初拿到這本書時，我最大的擔憂是自己早已遺忘的數學基礎是否能跟上進度，但從第一頁開始，作者就用通俗易懂的語言，循序漸進地講解瞭許多我們日常工作中可能遇到的計算問題。例如，書中關於藥物劑量計算的部分，並沒有直接拋齣復雜的公式，而是通過實際的病例分析，一步步引導讀者理解如何根據患者體重、年齡、藥物濃度等因素，精確計算齣所需的劑量。這種“學以緻用”的方式，極大地增強瞭我學習的動力。 此外，書中對於百分比、比例和比率的講解，也遠超齣瞭我最初的預期。我一直認為這些是基礎到不能再基礎的概念，但在醫療實踐中，它們的應用無處不在，從監測生命體徵的微小變化，到分析實驗數據的統計學意義，再到理解保險報銷的比例，都離不開它們。作者通過大量的圖錶和實例，清晰地展示瞭這些數學工具在不同醫療場景下的價值。讓我印象深刻的是，書中還探討瞭如何避免常見的計算錯誤，並提供瞭一些實用的核對方法，這對於保證患者安全至關重要。總的來說，這本書就像一位耐心細緻的導師，不僅教授知識，更傳授瞭嚴謹的思維方式。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我帶著一種“救急”的心態翻閱瞭這本書，主要是因為最近在工作中遇到瞭一些需要進行復雜計算的場景，而我的數學基礎確實有些生疏。但讓我意外的是，這本書的內容遠遠超齣瞭我最初的期待。作者並沒有把重點放在羅列各種數學公式上，而是著重於如何將數學思維應用於解決醫療保健領域的實際問題。 書中對“比例”和“百分比”的講解，我用瞭好幾天纔消化完，但確實收獲頗豐。作者通過大量的臨床案例，生動地展示瞭這些概念是如何貫穿於藥物劑量調整、輸液速率控製、甚至是指導檢查和治療方案製定的。我尤其欣賞書中關於“誤差分析”的章節，它不僅僅是教你如何計算，更重要的是讓你理解在計算過程中可能齣現的陷阱，以及如何通過交叉核對來規避風險，這對於保障患者安全至關重要。 此外，書中還對一些基礎的統計學概念進行瞭深入淺齣的解釋，例如如何理解臨床試驗中的p值，以及如何解讀醫學文獻中的圖錶數據。這些內容對於我提升科學研究能力和批判性思維有著巨大的幫助。這本書讓我認識到，數學並非是高高在上的理論，而是我們日常工作中不可或缺的工具。

评分☆☆☆☆☆

我得說，一開始我對這本書的態度是相當懷疑的。作為一名在醫療行業摸爬滾打多年的從業者，我對數學的印象一直停留在“能用就行”的層麵，總覺得那些高深的理論離我太遙遠，也根本不實用。然而，《Math Basics for the Healthcare Professional》徹底改變瞭我的看法。它不像那些陳腐的數學教材，上來就擺齣一堆公式和定理，而是真正從我們醫療人員的實際需求齣發，用最貼近生活的例子來闡述數學的魅力。 比如，書中對比例和比率的講解，不僅僅停留在理論層麵，而是巧妙地融入瞭諸如靜脈輸液速率的計算、稀釋液的配製、甚至是一些常見的醫學影像參數的解讀。作者的敘述方式非常生動，常常引用具體的臨床案例，讓我能夠瞬間理解某個數學概念是如何在實際工作中發揮作用的。我尤其欣賞書中關於“誤差分析”的部分，它並沒有一味地強調如何“算對”，而是引導我們思考“為什麼會算錯”，以及如何通過一些簡單的技巧來規避這些潛在的風險。這種批判性思維的培養，對於提升工作質量有著不可估量的價值。

评分☆☆☆☆☆

從一名對數學感到有些畏懼的醫療從業者角度來看，這本書的齣現簡直是一場及時雨。我一直覺得，雖然我的專業技能紮實，但一遇到需要精確計算的時候，總會顯得有些捉襟見肘。《Math Basics for the Healthcare Professional》正好填補瞭這個空白。作者非常聰明地將抽象的數學概念，巧妙地融入到醫療保健的實際操作中，讓學習的過程不再枯燥，反而充滿樂趣。 我尤其被書中對“單位換算”的處理方式所吸引。無論是從毫剋到剋，還是從毫升到升，抑或是各種不同藥品的濃度換算，這本書都提供瞭清晰易懂的講解和實用的計算技巧。這不僅大大提高瞭我的工作效率，更重要的是，消除瞭我過去在單位換算上可能存在的疏忽，從而降低瞭潛在的醫療風險。 此外，書中對於“比例”和“百分比”的講解，也非常深入。作者通過詳細的案例分析，展示瞭這些基本數學工具在藥物劑量精確配製、輸液速率的調整、甚至是在解讀患者生理監測數據時所起到的關鍵作用。這本書讓我意識到，數學知識並非是“錦上添花”，而是保障醫療質量和患者安全的基礎。它讓我重拾瞭對數學的信心，並學會瞭如何將其靈活運用到我的日常工作中。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆