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出版者:

作者:Reding, Elizabeth Eisner/ Wermers, Lynn

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:

价格:394.00元

装帧:

isbn号码:9781423999355

丛书系列:

图书标签:

• Excel 2007
• 医疗专业
• 医学
• 数据分析
• 电子表格
• 办公软件
• 医学统计
• 医疗信息
• 专业技能
• Microsoft Office

临床数据管理与高效报告：专为医疗专业人员设计的数据处理实践指南 本书并非《Microsoft Excel 2007 for Medical Professionals》。 本书旨在弥合医疗保健专业人员在日常工作中面对海量临床、行政及研究数据时，所面临的传统数据处理工具的局限性，提供一套面向现代数据管理挑战的、以数据为中心、聚焦于实用性与合规性的解决方案。 本书的重点在于数据生命周期管理、高级分析技术以及确保数据质量和隐私保护，这些是当前医疗信息技术（HIT）环境下的核心需求，远超基础电子表格软件的功能范畴。 --- 第一部分：医疗数据生态系统与现代数据治理 本部分将深入探讨当代医疗机构中数据的复杂性、来源多样性（EHR/EMR、影像、实验室信息系统LIS、可穿戴设备数据等）以及对数据治理的迫切要求。 1. 理解医疗数据的异构性与互操作性挑战 数据源集成与清洗： 探讨如何有效地汇集来自不同临床系统的数据流。重点分析HL7、FHIR等标准在数据交换中的作用，以及如何设计初步的数据清洗流程以应对缺失值、异常值和格式不一致的问题。 数据标准化与术语管理： 深入讲解使用SNOMED CT、ICD-10-CM/PCS、CPT等标准术语的重要性。介绍如何使用元数据管理工具来确保临床术语的一致性，这是进行跨机构或跨时间点分析的基础。 2. 医疗数据合规性与隐私保护（HIPAA, GDPR等） 安全架构与去标识化技术： 本章详细介绍保护患者健康信息（PHI）的法律要求。重点介绍在数据分析和共享前必须实施的去标识化（De-identification）策略，包括假名化、泛化和扰动技术，确保分析结果的可用性与合规性的平衡。 审计追踪与数据溯源： 讨论如何在数据仓库或分析数据库中建立完整的审计追踪机制，记录数据的每一次访问、修改和使用情况，以满足监管机构的问询和内部风险控制的需求。 3. 临床数据仓库（CDW）的构建基础 从OLTP到OLAP： 解释为什么关系型数据库（OLTP）不适合进行复杂的临床查询和报告，介绍构建面向主题的数据仓库（CDW）的概念模型，如星型模型和雪花模型，及其在支持临床决策支持系统（CDSS）中的应用。 ETL/ELT流程的实施考量： 不侧重于特定工具的点击操作，而是侧重于设计高效、可扩展的提取、转换、加载（ETL）流程，特别是如何处理时间序列的临床事件数据（如生命体征变化、药物给药记录）。 --- 第二部分：高级统计分析与临床证据生成 本部分聚焦于使用专业统计软件（如R、Python或SPSS/SAS的进阶功能）进行严谨的临床数据分析，以支持循证医学实践和研究。 4. 描述性与探索性数据分析（EDA）在临床中的应用 临床队列的特征描述： 如何使用百分位数、中位数、IQR等指标精确描述患者群体（如特定疾病的共病率、药物依从性分布）。 可视化驱动的洞察： 介绍用于展示生存分析（Kaplan-Meier曲线）、疾病发生率（热力图）和风险因素关联（散点图矩阵）的高级可视化技术，强调图形的准确性和避免误导性表达。 5. 风险预测模型与机器学习基础 逻辑回归在风险评分中的应用： 深入讲解如何构建和解释逻辑回归模型以预测特定临床事件的发生概率（如再入院风险、并发症风险）。重点讨论模型系数的临床可解释性。 生存分析的高级技术： 探讨Cox比例风险模型在评估治疗效果和预后因素中的应用，并介绍加速失效时间模型（AFT）等替代方法的适用场景。 无监督学习在表型聚类中的潜力： 介绍聚类算法（如K-means、DBSCAN）如何帮助识别未被现有诊断标准完全区分的、具有相似临床特征的患者亚群。 6. 队列研究与因果推断 倾向性评分匹配（PSM）： 详细阐述如何使用PSM来模拟随机对照试验的环境，以减少回顾性队列研究中存在的选择偏倚，从而更可靠地评估干预措施的真实效果。 时间依赖性协变量的处理： 讨论在长期随访数据中，如何正确处理随时间变化的风险因素（如治疗方案的改变），以确保因果推断的有效性。 --- 第三部分：报告自动化、质量指标与绩效管理 本部分关注如何将数据分析转化为可操作的临床和管理报告，并建立持续的质量监控体系。 7. 医疗质量指标（QI/PI）的量化与报告 核心质量指标体系构建： 参照NQF（国家质量论坛）或机构内部标准，定义关键的质量和绩效指标（如门诊等待时间、手术并发症率、特定疾病的达标治疗率）。 指标的计算与时间序列分析： 强调指标计算公式的透明度和可重现性。介绍如何使用时间序列分析来监测指标的长期趋势和季节性波动，识别需要干预的异常点。 8. 自动化报告与仪表板设计原则 从静态报告到动态仪表板： 讨论设计高效、用户友好的临床或管理仪表板的关键原则，确保关键绩效指标（KPIs）一目了然。强调情境化——报告数据必须与查看者的决策流程紧密结合。 可重现性报告（Reproducible Reporting）： 介绍使用脚本化语言（如R Markdown或Jupyter Notebooks）来生成报告的优势，确保每次运行都能基于最新数据，并提供完整的代码和数据处理路径，这对于研究和审计至关重要。 9. 临床决策支持（CDS）的数据基础 集成实时数据流： 探讨如何将经过验证的预测模型结果，通过API或其他接口集成到电子病历系统（EHR）的工作流程中，以实现实时警报和建议。 模型验证、迭代与漂移检测： 强调机器学习模型在临床环境中的“保质期”。介绍模型在部署后需要持续监测性能的必要性，以及如何识别“模型漂移”（Model Drift），即由于患者群体或临床实践的变化导致模型准确性下降的情况。 --- 总结： 本书为追求数据驱动型医疗实践的临床医生、研究人员、数据分析师和IT管理人员提供了一个全面的框架。它不教授电子表格软件的基本操作，而是专注于如何驾驭复杂、受监管的医疗数据集，运用尖端技术和严格的统计方法，生成可靠、合规且具有实际临床价值的洞察和报告。本书旨在将读者从数据使用者提升为医疗数据生态系统的构建者和质量守护者。

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