图书介绍
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- Xiao-Hua Zhou，Nancy A. Obuchowski，Donna K. McClish原著；宇传华译 著
- 出版社： 北京：人民卫生出版社
- ISBN：7117065974
- 出版时间：2005
- 标注页数：293页
- 文件大小：14MB
- 文件页数：305页
- 主题词：实验室诊断－医学统计
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 写这本书的目的1
目录1
1.2 什么是诊断准确度2
1.3 诊断医学统计学方法的历史回顾3
1.4 软件5
1.5 本书没有包含的主题6
1.6 小结6
第2章 诊断准确度的指标13
2.1 灵敏度与特异度13
第一篇 基本概念和方法13
2.2 灵敏度与特异度相结合的指标17
2.3 ROC曲线19
2.4 ROC曲线下面积21
2.5 固定FPR的灵敏度25
2.6 部分ROC曲线下面积25
2.7 似然比26
2.8 其他ROC曲线指标30
2.9 多个异常病灶的定位与观测31
2.10 诊断试验的解释32
2.11 ROC曲线的最佳决策界值35
2.12 多项试验36
2.13 练习37
第3章 诊断准确度的研究设计42
3.1 确定研究目标43
3.2 识别目标患者总体45
3.3 选择患者抽样计划46
3.3.1 阶段Ⅰ：探索研究46
3.3.2 阶段Ⅱ：挑战研究47
3.3.3 阶段Ⅲ：临床研究48
3.4 选择金标准51
3.5 选择准确度指标54
3.6 识别目标阅片者总体56
3.7 选择阅片者抽样计划57
3.8 计划数据收集59
3.8.1 试验结果的格式59
3.8.2 阅片者研究的数据收集60
3.8.3 培训阅片者62
3.9 划数据分析63
3.9.1 统计学假设63
3.9.2 报告试验结果64
3.10 确定样本含量66
3.11 练习67
4.1 二分类数据72
4.1.1 灵敏度与特异度72
第4章 简单样本的估计与假设检验72
4.1.2 群集二分类数据的灵敏度与特异度74
4.1.3 似然比76
4.1.4 优势比78
4.2 有序数据79
4.2.1 经验ROC曲线80
4.2.2 拟合光滑曲线（参数模型）81
4.2.3 固定FPR的灵敏度估计84
4.2.4 ROC曲线下面积与部分面积（参数模型）86
4.2.5 非参数法曲线下面积90
4.2.6 群集数据的非参数分析93
4.2.7 退化数据96
4.2.8 参数与非参数法的选择97
4.3 连续型数据98
4.3.1 经验ROC曲线99
4.3.2 拟合光滑ROC曲线（参数和非参数法）99
4.3.3 ROC曲线下面积（参数与非参数法）103
4.3.4 固定FPR的灵敏度与决策界值103
4.3.5 最佳工作点的选择106
4.3.6 参数与非参数法的选择107
4.4 ROC曲线面积的假设检验108
4.5 练习109
附录4.1 方差的Jackknife估计110
附录4.4 偏倚校正与加速（BCa）Bootstrap置信区间111
附录4.2 方差的Bootstrap估计111
附录4.3 Bootstrap百分位数置信区间111
附录4.5 Bootstrap t置信区间112
附录4.6 ROC曲线综合指标的非参数方法112
第5章 两诊断试验准确度的比较117
5.1 二分类数据117
5.1.1 灵敏度与特异度117
5.1.2 群集二分类数据的灵敏度与特异度119
5.2 有序与连续型数据121
5.2.1 确定两ROC曲线相等121
5.2.2 比较特定点的ROC曲线124
5.2.3 不同FPR范围来确定TPR125
5.2.4 面积或部分面积的比较127
5.3 等效性检验132
5.4 练习134
第6章 样本含量的计算136
6.1 简单试验准确度研究的样本含量137
6.1.1 灵敏度与特异度137
6.1.2 ROC曲线下面积138
6.1.3 固定FPR的灵敏度139
6.1.4 部分ROC曲线下面积141
6.2 两试验准确度研究的样本含量145
6.2.1 灵敏度与特异度145
6.2.2 ROC曲线下面积146
6.2.3 固定FPR的灵敏度148
6.2.4 部分ROC曲线下面积149
6.3 两试验等效性研究的样本含量151
6.4 确定合适界值的样本含量153
6.5 练习154
第7章 诊断试验的Meta分析问题156
7.1 Meta分析的目标156
7.2 文献检索157
7.3 纳入与剔除标准159
7.4 从文献中提炼信息160
7.5 统计分析162
7.6 通用的表达165
7.7 练习166
第二篇 高级方法173
第8章 独立ROC数据的回归分析173
8.1 四个临床研究173
8.1.1 颈动脉手术病灶实例173
8.1.2 胰腺癌实例174
8.1.3 成人肥胖实例174
8.1.4 前列腺癌实例174
8.2 连续型试验的回归模型175
8.2.1 光滑ROC曲线的间接回归模型175
8.2.2 光滑ROC曲线的直接回归模型179
8.2.3 MRA观测颈动脉血管手术病灶182
8.2.4 诊断胰腺癌的生物标识物183
8.2.5 儿童BMI指标预测成人肥胖186
8.3 有序试验的回归模型188
8.3.1 潜隐光滑ROC曲线的间接回归模型188
8.3.2 潜隐光滑ROC曲线的直接回归模型190
8.3.3 超声波观测前列腺癌周围浸润191
8.4 练习193
第9章 相关ROC数据分析195
9.1.1 有序试验的间接回归模型196
9.1 同一患者多次试验的研究196
9.1.2 肺癌分期实例199
9.1.3 连续型试验的直接回归模型201
9.2 多个阅片者与多次试验的研究203
9.2.1 诊断准确度综合指标的混合效应ANOVA模型203
9.2.2 TAD见测实例206
9.2.3 Jackknife伪值的混合效应ANOVA模型206
9.2.4 新生儿检测实例208
9.2.5 Bootstrap法209
9.3 多阅片者研究的样本含量估计211
9.4 练习214
第10章 证实偏倚的校正方法218
10.1.1 MAR假定下的校正方法219
10.1 简单二分类试验219
10.1.2 无MAR假定的校正方法221
10.1.3 肝闪烁扫描实例222
10.2 相关二分类试验225
10.2.1 无协变量的ML方法225
10.2.2 有协变量的ML方法227
10.2.3 痴呆症筛查试验实例229
10.3 简单有序分类试验230
10.3.1 无协变量的ML方法230
10.3.2 发烧原因不明实例233
10.3.3 有协变量的ML方法234
10.3.4 痴呆症筛查试验实例236
10.4 相关有序分类试验238
10.4.1 潜隐光滑ROC曲线的加权GEE法239
10.4.2 ROC面积的似然估计方法240
10.4.3 CT和MRI对胰腺癌进行分期的实例242
10.5 练习243
附录10.1 定理10.1的证明245
附录10.2 定理10.6的证明246
第11章 不完善标准偏倚的校正方法252
11.1 一个总体的简单试验254
11.1.1 圆线虫感染等实例256
11.2 G个总体的简单试验258
11.2.1 结核病实例259
11.3 一个总体的多次试验260
11.3.1 在CIA下的MLEs260
11.3.2 胸膜增厚实例261
11.3.3 无CIA的ML法262
11.3.4 HIV生物测定实例265
11.4 G个总体的多次二分类试验270
11.4.1 在CIA下的ML法270
11.4.2 无CIA的ML法271
11.5 练习271
附录11.1 定理11.1的证明272
附录11.2 运用第11.1节的Gibbs抽样计算后验分布273
附录11.3 G个总体的两试验EM算法（定理11.2）274
附录11.4 在CIA下（定理11.3）一个总体k个试验的EM算法275
第12章 Meta分析的统计方法278
12.1 灵敏度与特异度对子278
12.1.1 公共SROC曲线278
12.1.2 研究别SROC曲线282
12.1.3 有与无颜色指导的双超声波影像评价284
12.2 ROC曲线下面积287
12.2.1 固定效应模型287
12.2.2 随机效应模型288
12.2.3 地塞米松抑制试验的评价289
12.3 练习291