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臨床試驗和醫療評估中的貝葉斯方法

  • 作者：(英國)大衛·斯皮格霍爾特//基思·艾布拉姆斯//喬納森·邁爾斯|責編:甄海龍|譯者:言方榮
  • 出版社：南京大學
  • ISBN：9787305295447
  • 出版日期：2026/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：358
人民幣：RMB 50 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦臨床試驗和醫療評估中的貝葉斯方法，為相關領域提供了全面且深入的指導。
    從內容上看，它不僅涵蓋傳統統計分析基本概念，更深入剖析貝葉斯方法的各個方面，包括先驗分佈、不同推斷方法比較等，對隨機對照試驗、觀察性研究、證據合成等實際應用場景也有詳盡闡述，還涉及成本效益、政策制定等重要議題。
    對於讀者而言，無論是醫療研究人員、統計學者，還是對醫療評估方法感興趣的人士，都能從中獲取豐富知識。它能幫助讀者理解貝葉斯方法在醫療領域的獨特優勢，如處理不確定性、整合先驗信息等，助力其在實際工作中更科學地進行試驗設計、數據分析與決策制定，是一本兼具理論深度與實踐價值的專業書籍。
作者介紹
(英國)大衛·斯皮格霍爾特//基思·艾布拉姆斯//喬納森·邁爾斯|責編:甄海龍|譯者:言方榮
目錄
1 介紹
  1.1  什麼是貝葉斯方法？
  1.2  「醫療健康評估」的內涵
  1.3  評估的貝葉斯方法
  1.4  本書的目的和目標讀者
  1.5  本書的結構
2 傳統統計分析的基本概念
  2.1  概率
    2.1.1  什麼是概率？
    2.1.2  優勢和對數優勢
    2.1.3  簡單事件的貝葉斯定理
  2.2  隨機變數、參數和似然
    2.2.1  隨機變數及其分佈
    2.2.2  期望、方差、協方差和相關
    2.2.3  參數分佈與條件獨立性
    2.2.4  似然
  2.3  正態分佈
  2.4  正態似然
    2.4.1  二元數據的正態近似
    2.4.2  生存數據的正態似然
    2.4.3  計數響應的正態似然
    2.4.4  連續響應的正態似然
  2.5  經典推斷
  2.6  常用分佈概覽
    2.6.1  二項分佈和伯努利分佈
    2.6.2  泊松
    2.6.3  β分佈
    2.6.4  均勻分佈
    2.6.5  Gamma分佈
    2.6.6  根-逆-Gamma分佈
    2.6.7  半正態分佈
    2.6.8  對數正態
    2.6.9  Student's t
    2.6.10  二項正態分佈
  2.7  重點
  練習題
3 貝葉斯方法的概述
  3.1  主觀性與情景
  3.2  貝葉斯定理在兩個假設中的使用
  3.3  簡單假設的比較：似然比和貝葉斯因子
  3.4  可交換性和參數化建模
  3.5  一般量的貝葉斯定理
  3.6  二元數據貝葉斯分析
    3.6.1  具有離散先驗分佈的二元數據
    3.6.2  二元數據的共軛分析
  3.7  正態分佈的貝葉斯分析
  3.8  點估計、區間估計和區間假設
  3.9  先驗分佈
  3.10  如何用貝葉斯定理解釋試驗結果
  3.11  「顯著」試驗結果的「可信度」

  3.12  貝葉斯定理的序貫應用
  3.13  預測
    3.13.1  貝葉斯框架下的預測
    3.13.2  對二元數據的預測
    3.13.3  對正態數據的預測
  3.14  決策
  3.15  設計
  3.16  歷史數據的使用
  3.17  多重性、可交換性和分層模型
  3.18  處理冗余參數
    3.18.1  消除冗余參數的替代方法
    3.18.2  層次模型中的輪廓似然
  3.19  計算問題
    3.19.1  蒙特卡羅方法
    3.19.2  馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法
    3.19.3  WinBUGS
  3.20  貝葉斯學派
  3.21  貝葉斯分析清單
  3.22  進一步閱讀
  3.23  重點
  練習題
4 不同推斷方法的比較
  4.1  替代方法的結構
  4.2  傳統統計方法在醫療干預評估中的應用
  4.3  似然原理、序貫設計及錯誤類型
    4.3.1  似然原則
    4.3.2  序貫分析
    4.3.3  Ⅰ類錯誤和Ⅱ類錯誤
  4.4  P值和貝葉斯因子
    4.4.1  對P值的批判
    4.4.2  替代P值的貝葉斯因子：簡單假設
    4.4.3  替代P值的貝葉斯因子：複合假設
    4.4.4  偏好研究中的貝葉斯因子
    4.4.5  林德利悖論
  4.5  重點
  練習題
5 先驗分佈
  5.1  引言
  5.2  獲取意見：簡要回顧
    5.2.1  獲取的背景
    5.2.2  意見獲取技術
    5.2.3  從多位專家處獲取
  5.3  對先驗信息獲取的批判
  5.4  外部證據總結
  5.5  默認先驗
    5.5.1  「無信息先驗」或「參考」先驗分佈
    5.5.2  「懷疑性」先驗
    5.5.3  「樂觀性」先驗
    5.5.4  具有零假設點質量的先驗（「lump-and-smear」先驗）
  5.6  敏感性分析和「穩健」先驗

  5.7  分層先驗
    5.7.1  可交換性的判斷
    5.7.2  隨機效應分佈的形式
    5.7.3  隨機效應標準差的先驗分佈
  5.8  先驗的經驗批評
  5.9  重點
  練習題
6 隨機對照試驗
  6.1  引言
  6.2  使用損失函數：臨床試驗是為了推斷還是決策？
  6.3  零假設的設定
  6.4  倫理和隨機化：簡要回顧
    6.4.1  隨機化是否必要？
    6.4.2  何時進行隨機化是合乎倫理的？
  6.5  非序貫試驗的樣本量
    6.5.1  樣本量估計的備選方法
    6.5.2  「經典功效」：基於正態假設的經典——貝葉斯混合方法
    6.5.3  「貝葉斯功效」
    6.5.4  針對不同假設調整公式
    6.5.5  功效和必要樣本量的預測分佈
  6.6  序貫試驗監測
    6.6.1  介紹
    6.6.2  使用后驗分佈監測
    6.6.3  使用預測進行監測：期中功效
    6.6.4  使用形式化損失函數進行監測
    6.6.5  序貫貝葉斯方法的頻率特性
    6.6.6  貝葉斯方法和數據監測委員會
  6.7  「懷疑主義」在驗證性研究中的作用
  6.8  隨機試驗中的多重性
    6.8.1  亞組分析
    6.8.2  多中心分析
    6.8.3  整群隨機化
    6.8.4  多終點和干預措施
  6.9  使用歷史對照
  6.10  數據依賴性分配
  6.11  其他試驗設計
  6.12  藥物研發的其他方面
  6.13  進一步閱讀
  6.14  重點
  練習題
7 觀察性研究
  7.1  介紹
  7.2  可供選擇的研究設計
  7.3  偏倚的顯式建模
  7.4  機構的比較
  7.5  重點
  練習題
8 證據合成
  8.1  引言
  8.2  「標準」Meta分析

    8.2.1  貝葉斯視角
    8.2.2  貝葉斯Meta分析中一些微妙的問題
    8.2.3  治療效果與潛在風險之間的關係
  8.3  間接比較研究
  8.4  廣義證據綜合
  8.5  擴展閱讀
  8.6  重點
  練習題
9 成本效益、政策制定和監管
  9.1  引言
  9.2  背景
  9.3  不考慮不確定性的「標準」成本效益分析
  9.4  成本-效益模型中不確定性的兩階段和整合方法
  9.5  參數不確定性的概率敏感性分析：兩階段方法
  9.6  單一研究的成本-效益分析：整合法
  9.7  成本-效益模型的不確定性水平
  9.8  複雜的成本-效益模型
    9.8.1  離散時間、離散狀態的馬爾可夫模型
    9.8.2  成本-效益模型中的微觀模擬
    9.8.3  微觀模擬和概率敏感性分析
    9.8.4  綜合決策建模
  9.9  同時進行證據綜合和複雜成本-效益建模
    9.9.1  廣義Meta分析
    9.9.2  綜合貝葉斯方法與兩段方法的比較
  9.10  開展研究的成本效益：回報模型
    9.10.1  公共部門的研究規劃
    9.10.2  醫藥行業的研究規劃
    9.10.3  信息價值
  9.11  成本-效益分析，監管和政策中的決策理論
  9.12  監管和健康政策
    9.12.1  監管背景
    9.12.2  藥品監管
    9.12.3  醫療器械監管
  9.13  結論
  9.14  重點
  練習題
10 結論及對未來研究的啟示
  10.1  介紹
  10.2  貝葉斯方法的總體優勢和問題
  10.3  未來的研究與發展
附錄A 網站和軟體
  A.1  這本書的網站
  A.2  醫療健康評估中的貝葉斯方法
  A.3  貝葉斯軟體
  A.4  一般貝葉斯網站
參考文獻

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