Biostatistics for Oral Healthcare pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub Professional

作者:Kim, Jay S.

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2008-1

价格:1212.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780813828183

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Oral Health
• Dental Statistics
• Healthcare Statistics
• Epidemiology
• Research Methods
• Data Analysis
• Public Health Dentistry
• Statistical Analysis
• Evidence-Based Dentistry

牙科实践中的统计学原理与应用 本书导言 在现代牙科实践日益精细化与循证化的今天，理解和应用统计学原理已不再是少数研究人员的专属技能，而是每一位致力于提供高质量患者护理的牙医、口腔卫生师、牙周病学家、正畸学家乃至口腔颌面外科医生的必备素养。《牙科实践中的统计学原理与应用》 正是为填补这一知识鸿沟而精心撰写。本书旨在将复杂的统计学概念转化为牙科专业人员日常临床决策、文献批判性评估以及研究设计中可直接应用的工具。我们深知，许多从业者在面对P值、置信区间、风险比或生存分析时会感到力不从心，本书将以最贴近牙科临床场景的方式，系统地拆解这些概念，确保读者不仅知道“如何计算”，更理解“为何需要计算”以及“结果意味着什么”。 第一部分：统计学基础与数据在牙科中的角色 本部分是全书的基石，重点在于建立对数据科学和统计思维的直观理解。我们从口腔健康领域的独特数据类型入手——从简单的二分类数据（如龋齿有无、牙周袋深度是否超过4mm）到复杂的连续测量（如咬合力、牙釉质微观硬度）。 第1章：牙科研究的范式与数据类型 我们将详细区分描述性统计与推断性统计在牙科诊断和预后评估中的作用。深入探讨定性数据（Nominal/Ordinal）与定量数据（Interval/Ratio）的差异，并结合临床实例，如使用李克特量表评估患者疼痛感知（序数数据）与测量牙齿移动的毫米数（比率数据）。我们强调理解数据类型是选择正确统计检验的前提。 第2章：描述性统计：描绘你的患者群体 有效的沟通始于清晰的数据描述。本章聚焦于如何使用集中趋势（均值、中位数、众数）和离散度（标准差、四分位数范围）来总结临床试验或常规诊所数据。我们将探讨在牙科中，何时使用中位数比均值更为合适——例如，当评估人均种植体失败率或罕见疾病的患病率时，极端值可能严重扭曲平均数。图表展示（如箱线图、直方图）将专门针对牙科数据结构进行优化，例如绘制不同年龄组的牙周健康分布图。 第3章：抽样理论与临床研究的代表性 牙科研究往往受限于难以获取的特定患者群体（如罕见综合征患者）。本章探讨随机抽样、分层抽样等方法在口腔流行病学研究中的应用，并重点讨论非随机抽样（如便利抽样）可能带来的选择偏倚，以及如何在报告中坦诚地指出这些局限性。 第二部分：推断性统计：从样本到群体的决策 本部分是本书的核心，着重于如何利用样本数据对整个牙科群体做出有根据的推断。 第4章：概率、假设检验与P值：理解偶然性 我们用一系列经典的牙科案例（如比较两种不同抛光剂对牙齿敏感度的影响）来解释零假设和备择假设的构建。本章详尽阐述P值，超越其常见的误解，强调P值是观察到当前结果或更极端结果的可能性，而非干预措施有效的概率。我们将引入I类错误（假阳性）和II类错误（假阴性）在临床决策中的实际后果，例如错误地推广一种无效的填充材料。 第5章：置信区间：量化不确定性 相对于单一的P值，置信区间（CI）为临床医生提供了更丰富的信息。本书将详细解释95% CI的真正含义，并展示如何在牙科文献中解读不同指标的CI，例如，计算出新根管填充技术成功率的真实范围。我们将展示CI如何帮助评估新疗法的临床显著性，而非仅仅是统计显著性。 第6章：比较均值：t检验的实践 当比较两种治疗组（如两种不同牙周灌洗液浓度）的牙周袋深度（连续数据）时，t检验是关键工具。本章区分了独立样本t检验（比较两组不同患者）和配对样本t检验（比较同一患者治疗前后的变化）。我们会提供清晰的决策树，指导读者何时使用Student's t检验，何时应考虑其非参数对应方法。 第7章：方差分析（ANOVA）：多组比较的艺术 当需要比较三种或更多治疗方案（如三种不同的正畸弓丝材料）对矫治时间的影响时，ANOVA成为必需。本章详细讲解单因素ANOVA的原理，以及如何解释F统计量。更进一步，我们探讨事后检验（Post-hoc tests）的重要性，以确定是哪两两组之间存在显著差异，避免了重复进行t检验带来的膨胀I类错误。 第三部分：关联性、预测与诊断评估 本部分专注于评估变量之间的关系，这对理解疾病风险因素和诊断工具的效能至关重要。 第8章：相关性与回归分析：探寻牙科指标间的联系 我们探讨皮尔逊相关系数（Pearson's r）如何量化两项连续变量（如吸烟量与牙周病严重程度）之间的线性关系强度。随后，本书深入讲解简单线性回归，展示如何根据一个变量（如患者的年龄）来预测另一个变量（如牙本质敏感度评分）。对于临床预测模型，我们将介绍多元回归的构建，并强调如何解释回归系数在牙科实践中的实际意义。 第9章：分类数据分析：卡方检验与关联度量 在分析牙周疾病分类（患病/未患病）与特定暴露因子（如糖尿病状态）的关系时，卡方检验是首选。本章将卡方检验应用于列联表分析，并清晰区分其与相关系数的区别。 第10章：风险度量：病例对照与队列研究 这是流行病学统计的核心。我们将详尽解释相对风险（RR）和比值比（Odds Ratio, OR）在评估牙科疾病风险因素中的应用。通过分析吸烟与口腔癌风险的文献，读者将学会如何准确解读这些比值，并区分队列研究（计算RR）和病例对照研究（计算OR）的统计差异。 第11章：诊断测试的效能评估：灵敏度、特异性与ROC曲线 一个好的诊断工具（如快速唾液检测或特定影像学指标）必须经过严格的统计评估。本章专门针对口腔医学的诊断标准，详细解释敏感性（识别真阳性）和特异性（识别真阴性）。我们还将介绍接收者操作特征曲线（ROC曲线）和曲线下面积（AUC），帮助临床医生客观地评估和比较不同诊断测试的区分能力。 第四部分：高级主题与生存分析 本部分面向有一定统计基础或对长期预后感兴趣的读者，涉及更复杂的建模技术。 第12章：非参数检验：当数据不服从正态分布 在牙科实践中，很多数据，特别是评分数据或小样本数据，往往不符合正态分布假设。本章介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等非参数方法的适用场景，确保读者在数据不理想时仍能进行有效的统计推断。 第13章：生存分析与卡普兰-迈耶曲线 在评估种植体长期存活率、牙周病复发时间或治疗成功时间时，生存分析至关重要。我们将介绍卡普兰-迈耶（Kaplan-Meier）曲线的绘制与解读，用以可视化不同处理组的生存概率。此外，我们还将简要介绍Cox比例风险模型，用于评估多个协变量对患者预后时间的影响。 结论：将统计转化为循证实践 全书最后部分将总结如何将所学知识应用于日常临床工作：如何批判性地阅读同行评审的牙科期刊，如何设计小型的诊所内部研究来优化工作流程，以及如何将统计结果转化为患者可理解的风险沟通语言。《牙科实践中的统计学原理与应用》 旨在使每一位读者都能自信地评估证据的强度，从而为每一位患者做出最优化、最科学的治疗决策。本书的最终目标是，统计学不再是阅读文献时的障碍，而是提升牙科专业水平的强大引擎。

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