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高级Meta分析方法——基于Stata实现
作者:
张天嵩 董圣杰 周支瑞 编著
定价:
110 元
页数:
469页
ISBN:
978-7-309-11590-1/C.302
字数:
705千字
开本:
16 开
装帧:
平装
出版日期:
2015年10月       
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内容提要


       前言
      
       有人戏言,统计学知识的半衰期要比一头大象的寿命长(大约60年),如我们的统计学目前还在使用Fisher在20世纪90年代初期提出的统计学基本核心知识,然而这一论断不适用于Meta分析。近年来,国外关于高级Meta分析的新观点、新方法、新技术不断涌现,可能基于以下两个原因: ①循证医学成为一种新的医学模式,其理念深入人心,吸引众多学者对方法学工具如Meta分析等进行不断的研究;②计算机技术发展日新月异,使得针对复杂数据而采用新的计算方法和模型得以实现。
       本人近10年来在学习、研究循证医学方法学的过程中,一直思考撰写一本关于高级Meta分析方法的书籍,努力将国外的相关知识引入国内,供大家分享。本书必须具有以下特点。
       ● 基于问题导向
       ——主要为了回答Meta分析实战过程中遇到的相关问题。
       ● 以数据为纲,模型和方法为目
       ——以典型的实际数据为例,这些数据有理论及应用背景,并能从网上下载;
       ——每种数据都介绍可能的模型和方法,每种方法尽可能新,并能由软件计算实现,但也要对经典的模型和方法进行阐述。
       ● 理论与实践相结合
       ——重在实战,理论为辅;
       ——尽可能少用数学公式,以减少对学习Meta分析的恐惧感。
       ● 全书使用一种软件
       ——软件价格便宜,最好能免费;
       ——软件功能强大,尽可能多地实现最新Meta分析方法;
       ——软件简单易用,可操作性强。
       基于以上原则,我确立写作内容、明确写作方式后,邀请董圣杰、周支瑞两位博士共同完成本书,他们也非常愿意参加,共同推进Meta分析方法在国内的传播。经过一年的努力,完成初稿,再由我统一整理和校对。
       本书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。
       在写作格式上,首先介绍简单各种数据类型的相关概念、相关方法及合理选择、Stata命令和合理选择;其次引入感兴趣的数据作为实例,针对不同的数据类型介绍可能使用的模型和方法;最后介绍实现这些方法的具体软件使用过程。
       本书所有的分析都是通过Stata软件来实现,因为它操作灵活、简单易用、计算速度快,同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点。更为可喜的是,由数十位Stata用户、统计学家编写的一系列极为出色的程序,可以免费下载,并能整合到Stata中,几乎可以实现所有不同数据类型的各种经典、高级Meta分析方法。
       我一直认为,在Meta分析领域的专家,大体上可以分为3类: ①Meta分析理论专家,他们可能是统计学出身,或者掌握高超的计算机编程技术,像建筑师一样,不断提出新的模型和方法,或编写实现新模型和方法的软件或宏命令,从而为Meta分析理论做出贡献;②Meta分析实践专家,他们可能是统计学专业,但像木匠一样,只是在做Meta分析,不会为Meta分析的发展作出基础贡献;③Meta分析DIY专家,就像本书作者一样,先学习医学或其他学科知识,再学习Meta分析的人们。随着计算机技术和统计软件包的出现和不断发展,几乎任何人都可以成为DIY式的Meta分析专家,您当然也可以。因此,即使您不是统计学出身,而工作或学习于生物医药、心理学、教育学、经济学、环境学等不同专业领域,我们会不谦虚地向您推荐本书,它将成为您成功的铺路石,只要您肯下一点工夫。我们还要告诉读者们一个事实,希望能够打消您对学习Meta分析的恐惧感: 根据我们的经验,在计算机几乎解决一切烦琐工作的今天,Meta分析不太难,即使是高级Meta分析方法。
       当然,我们也会谦虚地认为,虽然我们每位编者尽了自己最大的努力,但由于编写经验欠缺,水平有限,错误在所难免。如果有任何批评意见,由我个人来承担,请及时来信提出您的宝贵建议,以便于再版时修订: ztsdoctor@126.com。
       最后,要真诚地鸣谢。首先要感谢Meta分析开创者、研究者,特别是为Stata软件编写Meta分析宏命令的学者们,正是他们的聪明才智,才为本书奠定了基础;其次要感谢本书共同编者及其家人,正是他们的生花妙笔及家人的理解和支持,才使本书创作有保障;再次要感谢上海市静安区卫生计生委领导、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)]领导、复旦大学出版社领导的关心,特别是责编贺琦副编审的殷切编辑校对,使得本书得以顺利出版;再次要感谢购买本书的读者们,正是因为你们的使用,才使得书籍出版有意义;最后,也是非常重要的,要感谢要两位聪敏、善解人意的女人,我的妻子韩镭和女儿张怀艺,正是她们的鼓励,才使我克服一切困难,完成本书写作的主要任务。在此,我要衷心地感谢每位关心本书写作、出版的人们!
      
       张天嵩
       于上海
       2015年10月
      

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、Network 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。
      
       周支瑞,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。
      

书摘


       目录
      
       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
      

书评       

   

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