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高级Meta分析方法——基于Stata实现
字数: 705千字
装帧: 平装
出版社: 复旦大学出版社
作者: 张天嵩,董圣杰,周支瑞
出版日期: 2018-12-01
商品条码: 9787309115901
版次: 1
开本: 16开
页数: 469
出版年份: 2018
定价:
¥110
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内容简介
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-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重量继续医学教育项目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。
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IPDMeta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
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