具体描述
张天嵩、董圣杰、周支瑞编著的《高级Meta分析方法--基于Stata实现》内容主要分为四大模块：①基础模块，主要介绍Meta分析的基础知识、基本方法，Stata软件入门、中高级数据管理技能、相应Meta分析命令安装与简介等；②类型模块，以数据类型为导向，数据包括典型的简单数据(二分类数据、连续型数据、有序数据、计数数据、生存数据)和特殊的复杂数据(相关结局数据、剂量一反应相关数据、重复测量数据、纵向数据、缺失数据、个体参与者数据、单臂或多臂研究数据)，重点介绍复杂数据的Meta分析新方法，即使是针对简单数据，也是在介绍经典的Meta分析方法基础上，重点介绍高级Meta分析方法和模型，这也是本书定名为“高级”的原因所在；③专题模块，主要是探讨Meta分析过程中涉及的主要问题，如异质性检验、敏感性分析、漏斗图的合理使用、统计效能等，以及新近出现的高级Meta分析方法，如网络Meta分析、贝叶斯Meta分析等；④附录模块，简单介绍Stata的菜单操作和主要的Meta分析命令
作者简介
张天嵩，医学博士，主任医师，兼职教授，硕士生导师，学科带头人。工作于上海市静安区中心医院(复旦大学附属华山医院静安分院)、复旦大学附属静安区中心医院(筹)。以循证医学方法学、呼吸系统疾病的中西医结合治疗为研究方向。现任上海市医学会临床流行病学和循证医学专科分会、上海市中西医结合学会循证医学专业委员会等多家专业学术委员会委员。《中国循证医学杂志》编委，《循证医学》《中国循证医学杂志》等多本专业学术期刊审稿人。在循证医学方法学、现代数理统计、数据挖掘等方面有较深入研究；熟悉不同数据类型的Meta分析、Network Meta分析、IPD Meta分析、贝叶斯Meta分析等高级方法学及应用Stata、R、WinBUGS等软件实现。近年来，主持和以主要研究者参与上海市卫生计生委、上海市科委等研究课题8项；主持循证医学方法学相关国家级继续医学教育项目4项；至今已在国内外学术期刊发表论文110余篇，主编、合著、参编、参加翻译医学著作10余部，共同主编《实用循证医学方法学》(第1，2版)，颇受同道好评，屡次获奖。董圣杰，医学博士，工作于烟台市烟台山医院。以关节外科学、循证骨科学、Meta分析统计学等为研究方向。现任中华预防医学会循证预防医学专业委员会循证医学方法学组委员。掌握并熟练运用多元统计、多水平模型、贝叶斯统计学等高级统计学方法处理数据；专注于Meta分析的统计学基础，以及贝叶斯Meta分析、卜Jetwor。k Meta分析、IPD Meta分析等高级方法学研究：熟练运用SAS、R、Stata、WinBUGS等软件。参与国家自然基金项目2项；发表论文20余篇，其中SCI收录论文6篇；参编循证医学方法著作3部，担任《系统评价／Meta分析理论与实践》副主编。同支瑞，复旦大学附属肿瘤医院在读博士。以恶性肿瘤放射治疗的放射生物学及循证研究、循证医学与Meta分析方法学等为研究方向。业余时间担任丁香园网站循证医学讨论版版主，Journal of Thoracic Disease杂志的section editor、多本SCI杂志审稿人。熟练掌握各种类型系统评价制作及熟练使用相关软件。发表学术论文25篇，其中SCI收录论文20余篇；参编循证医学与统计学相关学术著作3部。
目录信息
基础篇
第一章 Meta分析基础知识
第一节 概述
第二节 Meta分析的基本步骤和方法
第三节 Meta分析软件的合理选择
第二章 Stata软件应用入门
第一节 概述
第二节 创建数据集
第三节 基本数据管理
第四节 中级数据管理
第五节 高级数据管理
第六节 Stata用于Meta分析的命令
类型篇
第三章 二分类数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 固定效应模型
第三节 随机效应模型
第四节 多水平混合效应logsitic回归模型
第五节 广义潜变量模型
第四章 连续型数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 连续型数据的经典Meta分析方法
第三节 Trowman法及改良Trowman法
第四节 一般线性混合效应模型
第五章 有序数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 比例优势比模型
第三节 异方差选择模型
第四节 多水平混合效应有序logistic回归模型
第六章 计数数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 固定效应模型和随机效应模型
第三节 泊松回归模型
第四节 双变量泊松回归模型
第五节 混合效应泊松回归模型
第七章 生存数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 效应指标为时点生存率的生存数据Meta分析
第三节 效应指标为中位生存期的生存数据Meta分析
第四节 效应指标为风险比的生存数据Meta分析
第八章 单臂研究数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 效应指标为比例的Meta分析
第三节 效应指标为率的Meta分析
第四节 效应指标为发病密度的Meta分析
第五节 效应指标为比值的Meta分析
第六节 效应指标为均数的Meta分析
第九章 相关结局数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 诊断性试验的Meta分析
第三节 遗传关联性研究的Meta分析
第四节 多测量结局随机对照试验的Meta分析
第五节 整群随机对照试验的Meta分析
第六节 交叉试验的Meta分析
第十章 剂量一反应数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 加权线性回归模型
第三节 广义最小二乘回归模型
第四节 约束性三次样条模型
第五节 剂量一反应数据Meta分析的特殊问题
第十一章 纵向数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 经典Meta分析策略
第三节 多水平分析策略
第四节 多变量分析策略
第十二章 缺失数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 缺失测量结局二分类数据的Meta分析
第三节 缺失测量结局连续型数据的Meta分析
第十三章 个体参与者数据的Meta分析
第一节 概述
第二节 生存数据的Meta分析
第三节 二分类数据的Meta分析
第四节 连续型数据的Meta分析
第五节 合并个体参与者数据与聚合数据
第六节 IPD Meta分析森林图的绘制
专题篇
第十四章 异质性的检验与处理
第一节 概述
第二节 异质性检验与异质性处理的一般方法
第三节 亚组分析在异质性分析中的应用
第四节 Meta回归在异质性检验中的应用
第十五章 敏感性分析
第一节 概述
第二节 比较不同效应模型的影响
第三节 剪补法
第四节 考察单个研究对总合并效应量的影响
第五节 失安全系数法
第十六章 报告偏倚识别与漏斗图的合理应用
第一节 概述
第二节 经典漏斗图的绘制
第三节 漏斗图的不对称检验与方法选择
第四节 附加轮廓线漏斗图的绘制与应用
第五节 预测增强型漏斗图的绘制
第六节 其他识别发表偏倚的方法
第十七章 网络Meta分析
第一节 概述
第二节 基于校正间接治疗比较法的网络Meta分析
第三节 基于标准策略的网络Meta分析
第四节 基于数据填补策略的网络Meta分析
第五节 基于互补重对数模型的网络Meta分析
第六节 网络Meta分析的异质性检验
第七节 网络Meta分析的不一致性检验
第八节 网络Meta分析中干预措施疗效排秩
第九节 网络Meta分析中相关图形的绘制
第十八章 贝叶斯Meta分析
第一节 概述
第二节 贝叶斯统计学基础
第三节 stata在贝叶斯统计中的应用
第四节 二分类数据的贝叶斯Meta分析
第五节 连续型数据的贝叶斯Meta分析
第六节 有序分类数据的贝叶斯Meta分析
第七节 单个率的贝叶斯Meta分析
第八节 贝叶斯网络Meta分析
第十九章 Meta分析的统计效能
第一节 概述
第二节 Meta分析中主效应的效能检验
第三节 异质性检验的效能
附录篇
附录一 Stata的菜单操作
附录二 Stata中Meta分析常用命令一览表
· · · · · · (收起)
读后感
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