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出版者:Kaplan Publishing

作者:Kaplan

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2007-07-17

价格:USD 16.95

装帧:Mass Market Paperback

isbn号码:9781419599552

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 护理学
• 医学
• 健康科学
• 药物计算
• 统计学
• 基础数学
• 解题技巧
• 临床应用
• 剂量计算

精准驾驭数字世界：为医疗保健专业人员打造的《临床数据解读与实践应用》 本书简介 在当今高度依赖信息和技术的医疗保健领域，仅仅掌握临床技能已远远不够。每一项诊断、每一份处方、每一次治疗方案的制定，都建立在对海量数据的准确理解和有效应用之上。《临床数据解读与实践应用》，正是为有志于在复杂临床环境中做出精准决策的医护人员——从初级护士到经验丰富的主管医师，从医疗技术人员到公共卫生专家——量身打造的一本深度实践指南。 本书摒弃了传统教材中冗余的理论堆砌，聚焦于医疗实践中最核心、最实用的数据处理与分析技能。我们深知，时间在临床上是宝贵的生命线，因此，本书的设计理念是“即学即用，立竿见影”。它不是一本枯燥的统计学教科书，而是一本实战手册，旨在将抽象的数字转化为清晰、可执行的临床洞察力。 第一部分：临床数据的基石——理解与采集的艺术 本部分为读者构建了坚实的理论基础，重点关注数据在医疗情境中的特殊性与复杂性。我们首先深入探讨了医疗数据的分类、来源与质量评估。这包括电子健康记录（EHR）的结构解析、实验室检测结果的基线理解、影像学报告中的关键指标识别，以及可穿戴设备和远程监测生成的数据流的可靠性验证。 关键章节聚焦： 1. 生物统计学基础的临床化翻译： 我们不会陷入复杂的公式推导，而是将“均值”、“标准差”、“中位数”等概念，直接关联到患者群体分析和个体治疗反应的解读上。例如，如何理解特定药物在不同年龄组的“平均缓解率”及其变异范围。 2. 测量误差与偏倚的识别： 临床数据采集环节极易引入人为或设备误差。本章详细剖析了系统误差（Systematic Error）与随机误差（Random Error）在心电图（ECG）读数、血气分析（ABG）采集中的常见表现，并提供了现场快速校正与记录的标准化流程。 3. 量表与评分系统的批判性使用： 从格拉斯哥昏迷评分（GCS）到疼痛数字评定量表（NRS），再到预测性风险评分（如Braden Scale），本书不仅教授如何计算，更强调如何理解这些评分背后的临床局限性和适用边界。 第二部分：实验室与生理指标的深度解析 本部分是本书的“核心实战区”，它直接面向日常临床工作中最常遇到的挑战——如何解读检验报告。我们采取了“指标-机制-临床意义-干预路径”的结构，确保读者在理解数据背后的生物学原理的同时，能迅速制定下一步行动。 重点剖析的指标群组： 血液学与凝血功能： 不仅仅是血常规（CBC）的正常值范围，而是深入分析白细胞分类计数（Differential Count）异常在感染、炎症和免疫抑制状态下的精细区分。凝血功能（PT/INR, aPTT）的解读与抗凝治疗（如华法林、新型口服抗凝药DOACs）的剂量调整逻辑。 生化指标的动态关联： 重点讲解电解质失衡（如低钠血症、高钾血症）的发生机制、相互影响，以及快速纠正的风险管理。肾功能指标（BUN, Cr, eGFR）如何指导药物的剂量调整，特别是对于合并有慢性肾病（CKD）的患者。肝功能指标（ALT, AST, ALP, Bilirubin）的联合解读，以区分肝细胞损伤与胆汁淤积。 心血管与呼吸监测数据： 深入解析动脉血气分析（ABG）中的氧合、通气和酸碱平衡状态，从PaO2/FiO2比值（P/F Ratio）到呼吸诱导的代偿机制。持续心电监护数据的模式识别，如室性心动过速的临界点判断与除颤指征的快速决策。 第三部分：循证实践与决策支持系统 现代医疗决策必须建立在坚实的证据之上。本书的第三部分将读者从单一的患者数据分析，提升到群体证据的整合与应用层面。 循证医学（EBM）的实践应用是本部分的重中之重： 1. 文献检索与批判性评估： 教授如何使用专业数据库（如PubMed, CINAHL）高效地检索最新的临床指南和研究。重点训练“5S级别”的证据分级理解，区分高质量的随机对照试验（RCT）与观察性研究（Observational Studies）的结论效力。 2. 风险与获益的量化评估： 介绍相对危险度（RR）、优势比（OR）和绝对风险降低（ARR）等核心概念，并将其转化为临床实践中的可操作语言。例如，如何向患者解释特定筛查试验的“假阳性”和“假阴性”带来的实际影响。 3. 临床决策支持系统（CDSS）的有效交互： 探讨EHR系统内置的警报系统（Alert Systems）的工作原理，以及如何避免“警报疲劳”。指导专业人员如何根据自身经验与系统提示进行最终的、个性化的决策整合。 第四部分：数据可视化与沟通的桥梁 冰冷的数据需要清晰的表达才能发挥最大效用。本部分关注的是如何将复杂的分析结果有效地传达给同事、跨学科团队乃至患者本人。 有效图表的构建： 教授如何利用条形图、散点图、趋势图来展示患者病情的变化轨迹（例如，血糖控制的长期趋势、感染指标的下降速率），避免使用误导性的图表形式。 跨专业团队的数据报告： 学习如何在紧急情况下，用最精炼、信息密度最高的语言口头汇报关键数据（如SBAR汇报中的“数据”环节的优化），确保信息传递的准确性和时效性。 患者健康素养（Health Literacy）导向的数据解释： 提供将复杂诊断数据转化为患者易懂语言的技巧，增强患者对治疗方案的依从性，是提升整体医疗质量的关键一环。 《临床数据解读与实践应用》承诺提供一套可立即嵌入日常工作流的思维框架和工具箱。它旨在消除数据与临床实践之间的鸿沟，帮助医疗专业人员自信地驾驭数据洪流，实现更安全、更个性化、更高效的患者照护。这本书是您从“数据接收者”蜕变为“数据驱动型决策者”的必备阶梯。

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我拿到《Math for Nurses》这本书的时候，心里其实是怀着一种忐忑的心情。毕竟，我过去在数学方面一直不是特别擅长，对那些涉及到精确计算的专业科目更是提不起兴趣。然而，当我翻开这本书，第一页就被它的排版和图文并茂的设计所吸引。作者并没有选择那种干巴巴的文字描述，而是大量运用了插图、图表和流程图，将抽象的数学概念变得可视化。比如，在讲解如何计算滴速时，书中就画了一幅非常直观的滴壶示意图，并用箭头和数字清晰地标注了各个部分的含义和计算关系，一下子就把我脑子里模糊的印象变得清晰起来。而且，书中的案例分析非常详尽，从准备工作到最终计算结果，每一步都细致入微，并且会额外强调一些容易出错的环节。我特别欣赏它在章节末尾设置的“常见错误提醒”和“临床经验分享”板块，这些内容往往是课本上不会讲到的，却对我们实际操作非常有指导意义。这本书让我感觉自己不只是在学习数学，更是在学习一种解决实际问题的能力。它让我意识到，正确的数学知识和计算能力，是保证患者安全和治疗效果的关键。如果你也像我一样，曾经因为数学而感到迷茫，这本书一定会是你的救星。

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这本书绝对是我医学生涯中的一场及时雨！坦白说，我一直对数学感到一丝畏惧，尤其是在处理需要精确计算的医疗场景时。但《Math for Nurses》这本书彻底颠覆了我的看法。它并非枯燥乏味地罗列公式，而是以一种非常贴近实际临床应用的方式来讲解。书中的例子都非常生动，比如如何准确计算药物剂量，如何理解和应用静脉滴注速率，甚至是解读复杂的生理数据图表。作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的护士学姐在手把手教你一样，一点都不会让你觉得难以理解。我特别喜欢它循序渐进的讲解方式，从最基础的百分比、比例，到更复杂的单位转换和药物计算，每一步都讲解得非常透彻，并且提供了大量的练习题，这些题目不仅难度递增，而且真实性很高，让我能够立刻将所学知识应用到模拟的临床情境中。每次做完一套练习题，都会觉得自己对这部分内容掌握得更加牢固了。这本书让我发现，数学不再是令人头疼的障碍，而是成为了一把强大的工具，能够帮助我更自信、更安全地为病人提供护理。我强烈推荐给所有正在学习护理或者已经从事护理工作的朋友们，这本书绝对值得你拥有！

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我一直认为，学习的过程应该是循序渐进、循序渐进的，而《Math for Nurses》这本书恰恰做到了这一点。它没有上来就抛出一些复杂的概念，而是从最基础的加减乘除，以及各种单位的含义开始讲起。书中的语言非常通俗易懂，没有使用过多的专业术语，即便是那些对于数学概念不太熟悉的读者，也能轻松理解。我尤其喜欢书中提供的“回顾与巩固”环节，在讲解完一个大章节后，都会有一个小总结，并且会提供一些“小测验”，帮助读者检验自己是否真正掌握了这一部分的内容。这些小测验的题目设计得非常巧妙，涵盖了该章节的重点和难点，并且答案解析也十分详尽，能够帮助读者及时发现并纠正自己的错误。这本书还提供了一些非常实用的学习技巧，比如如何利用图表来简化计算，如何有效地进行单位换算，这些技巧对我日后的学习和工作都非常有帮助。读完这本书，我感觉自己在数学方面的信心有了显著的提升，不再像以前那样对计算感到恐惧，而是充满了期待。

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《Math for Nurses》这本书，绝对是我近年来读过的最实用、最有价值的一本专业书籍。它让我深刻地认识到，在瞬息万变的临床环境中，精确的数学计算是保障患者生命安全的第一道防线。这本书的内容设计非常人性化，作者充分考虑到了护理人员在实际工作中可能遇到的各种情况。例如，书中专门开辟了一章来讲解如何处理紧急情况下的药物计算，比如当患者情况危急，需要快速调整药物剂量时，如何迅速而准确地完成计算。这种针对性极强的讲解，让我在面对突发情况时，不再会因为计算上的迟疑而耽误治疗。此外，书中还提供了大量的案例研究，这些案例都来源于真实发生的医疗情境，通过对这些案例的分析，我不仅学习到了数学计算的方法，更重要的是，我学会了如何将这些计算与患者的病情、药物的药理作用以及护理措施紧密地联系起来。书中还反复强调了“复核”的重要性，指导我们在计算后进行多次验证，以确保结果的准确性。这本书让我明白，数学计算不仅仅是数字的游戏，更是对生命的尊重和负责。

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说实话，这本书的存在，让我对“护士需要精通数学”这个说法有了全新的理解。在此之前，我总觉得护理更多的是关于人文关怀和技术操作，数学似乎只是一个辅助性的工具。但《Math for Nurses》却让我看到了数学在护理中的核心地位。《Math for Nurses》这本书并非仅仅罗列了各种公式和计算方法，它更注重于“为什么”和“如何用”。作者深入浅出地解释了每一种计算背后所代表的生理意义和临床后果，比如为什么错误的剂量计算可能导致严重的副作用，为什么准确的比例分配对药物疗效至关重要。书中的每一道例题都紧密结合了实际护理场景，从口服药物的剂量换算，到复杂的化疗药物配比，再到评估患者的体液平衡，每一个问题都充满了挑战性，但也因此让人印象深刻。它鼓励读者在动手计算的同时，更要动脑思考，理解计算结果的临床意义。我喜欢它提供的“思考题”，这些题目往往没有直接的答案，需要读者结合书本知识和自己的理解去分析，这种开放式的提问方式，极大地激发了我的学习主动性。这本书让我真正体会到，作为一名护士，数学不是一门独立的学科，而是贯穿于整个护理过程的基石。

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