具体描述
Friis (health science, California State University) and Sellers (director, H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute, University of South Florida) survey topics in epidemiology, from study designs to quantitative measures, in this introductory text for undergraduate and graduate students.
《公共卫生实践中的流行病学》 概述 《公共卫生实践中的流行病学》是一本旨在为公共卫生领域从业者和学生提供坚实基础的权威性教材。本书深入浅出地阐述了流行病学的核心概念、方法和应用，强调了其在解决当代公共卫生挑战中的关键作用。从疾病监测、疫情调查到项目评估，本书提供了全面而实用的指导，帮助读者理解和应用流行病学原理，以制定有效的干预策略，改善人群健康。 核心内容与结构 本书的结构清晰，逻辑严谨，循序渐进地引导读者掌握流行病学的精髓。 第一部分：流行病学基础 流行病学的定义与范畴： 本章首先界定流行病学的基本概念，阐明其作为研究疾病在人群中分布、决定因素以及应用这些知识来控制健康问题的科学。重点在于强调流行病学并非仅限于传染病研究，而是广泛应用于慢性病、伤害、精神健康以及社会经济相关健康问题。 流行病学的历史与发展： 回顾流行病学的发展历程，从早期对传染病暴发的观察到现代流行病学方法的建立，着重介绍了如约翰·斯诺、威廉·法尔等早期先驱的贡献，以及诸如弗莱明发现青霉素等里程碑事件对流行病学研究的推动作用。这部分内容有助于读者理解流行病学的演变及其在公共卫生实践中的重要性。 疾病的度量： 深入讲解如何量化疾病的发生和分布。涵盖了主要的流行病学指标，如发病率（Incidence Rate）、患病率（Prevalence）、病死率（Mortality Rate）、病因特异性死亡率（Cause-Specific Mortality Rate）以及比值比（Odds Ratio）、风险比（Relative Risk）等。通过详细的公式推导和实际案例，使读者能够准确计算和解读这些指标，为后续的分析打下基础。 疾病的分布： 探讨疾病在人群中的时、空、人三大分布特征。解释如何通过时间趋势（长期趋势、季节性变化、周期性波动）、地理分布（聚集性、区域性差异）和人群特征（年龄、性别、种族、职业、社会经济地位等）来描述疾病的流行模式。这部分强调了对疾病分布模式的细致观察和分析，是识别潜在风险因素的第一步。 疾病的决定因素（病因学）： 这一章节是流行病学的核心之一。详细介绍导致疾病发生的各种因素，包括生物学因素（病原体、遗传）、环境因素（物理、化学、生物）、行为因素（生活方式、饮食、吸烟、饮酒）以及社会经济和组织因素。重点在于阐述“病因链”（Chain of Causation）和“因果关系模型”（Causal Models），并引入 Bradford Hill 标准等用于评估因果关系的可能性。 第二部分：流行病学研究设计 观察性研究设计： 详细介绍了不同类型的观察性研究，包括： 描述性研究（Descriptive Studies）： 如横断面研究（Cross-sectional Studies）、生态学研究（Ecological Studies）和病例报告/系列（Case Reports/Series）。解释其在描述疾病分布、提出研究假设方面的作用。 分析性研究（Analytical Studies）： 队列研究（Cohort Studies）： 阐述前瞻性和回顾性队列研究的设计、实施、优缺点以及如何选择暴露组和非暴露组，以及如何处理混杂因素。 病例对照研究（Case-Control Studies）： 详细讲解其原理、如何选择病例和对照、回顾暴露史以及如何计算比值比，并讨论其在研究罕见疾病或潜伏期长的疾病方面的优势。 实验性研究设计： 随机对照试验（Randomized Controlled Trials - RCTs）： 重点介绍 RCT 作为研究干预措施有效性的金标准。详细讲解随机化、盲法、对照组设置、样本量计算以及统计分析方法。强调 RCT 在临床医学和公共卫生干预研究中的重要性。 类实验研究（Quasi-Experimental Studies）： 介绍非随机化的实验设计，如准试验、时间序列分析等，并讨论其在公共卫生实践中因伦理或可行性原因而成为替代方案时的应用。 研究设计中的偏倚与混杂： 深入分析研究过程中可能出现的各种偏倚，如选择偏倚（Selection Bias）、信息偏倚（Information Bias）、观察者偏倚（Observer Bias）等。详细阐述混杂因素（Confounding Factors）的概念，以及如何通过研究设计（如配比、限制）和统计分析（如分层分析、多变量回归）来控制混杂。 第三部分：流行病学方法与统计分析 流行病学数据的收集与管理： 讲解数据收集的各种来源，包括病历、调查问卷、实验室检测、人口登记系统等。强调数据质量的重要性，以及如何进行数据清洗、录入和管理，为后续分析奠定可靠基础。 统计推断与假设检验： 介绍基本的统计推断概念，如概率、抽样分布、置信区间（Confidence Interval）和假设检验（Hypothesis Testing）。解释 P 值（P-value）的含义及其在判断统计学显著性中的作用。 流行病学统计分析方法： 描述性统计： 介绍如何使用均数、中位数、标准差、百分比等描述数据特征。 推断性统计： 讲解 t 检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等用于比较不同组别均数或比例的方法。 回归分析： 详细介绍线性回归、逻辑回归（Logistic Regression）及其在识别危险因素、预测疾病风险中的应用。重点强调逻辑回归在分析二分类结局（如患病/未患病）与多个暴露因素之间的关系。 生存分析： 介绍 Kaplan-Meier 法和 Cox 比例风险模型，用于分析时间至事件（如死亡、复发）的发生。 统计软件的应用： 简要提及常用的统计软件（如 SAS, Stata, R, SPSS）在流行病学数据分析中的作用。 第四部分：流行病学在公共卫生实践中的应用 疾病监测与预警： 阐述疾病监测系统（Disease Surveillance Systems）的建立与运行，包括传染病监测、慢性病监测、伤害监测等。重点介绍如何利用监测数据识别疾病暴发、评估干预措施的效果以及预测未来流行趋势。 疫情调查与控制： 指导读者如何开展疫情调查，包括确定病例定义、识别疫情线索、调查病例的流行病学特征、寻找感染源和传播途径，以及制定和实施控制措施，如隔离、检疫、疫苗接种、健康教育等。 慢性病的流行病学： 深入探讨心血管疾病、糖尿病、癌症、呼吸系统疾病等主要慢性病的流行病学特征、危险因素、筛查策略和干预措施。 环境与职业健康流行病学： 研究环境污染（空气、水、土壤）、职业暴露（化学品、物理因素）与健康结局之间的关系，以及如何评估和管理这些风险。 社会与行为流行病学： 探讨社会经济地位、心理压力、社会支持、健康信念、健康行为（如吸烟、不健康饮食、缺乏运动）等社会和行为因素在疾病发生中的作用，以及如何通过行为干预促进健康。 循证公共卫生： 强调流行病学研究证据在制定公共卫生政策和决策中的重要性。介绍如何评价研究证据的质量，并将最佳证据应用于实践。 公共卫生项目的评估： 讲解如何运用流行病学方法评估公共卫生项目的有效性、效率和影响，包括过程评估、结果评估和影响评估。 流行病学在特殊人群中的应用： 探讨在妇幼保健、老年医学、精神卫生、传染病防控（如艾滋病、流感、COVID-19）等特定领域中流行病学的应用。 第五部分：未来展望与伦理考量 新兴的流行病学方法： 介绍基因组流行病学、大数据分析、空间流行病学、系统生物学等新兴领域，以及它们如何拓展流行病学的研究范畴和能力。 流行病学研究的伦理问题： 讨论在流行病学研究和实践中涉及的伦理原则，如知情同意、隐私保护、数据保密、公平性以及研究结果的负责任传播。 本书的特色与优势 实践导向： 本书紧密结合公共卫生实践，提供大量真实世界的案例研究和应用实例，帮助读者理解理论知识如何在实际工作中应用。 方法论严谨： 详细介绍了各种流行病学研究设计和统计分析方法，为读者提供了扎实的学术基础。 内容全面： 涵盖了流行病学从基础理论到实践应用的各个方面，是一本不可多得的综合性教材。 易于理解： 语言清晰，结构合理，配有丰富的图表和插图，使得复杂的概念易于理解和掌握。 面向读者群广泛： 适合公共卫生专业的学生、研究人员、政府卫生部门官员、非政府组织成员以及任何对公共卫生领域感兴趣的读者。 《公共卫生实践中的流行病学》不仅是一本教科书，更是公共卫生从业者的一本实用指南。通过系统学习本书内容，读者将能够掌握分析健康问题、识别风险因素、评估干预措施以及制定循证决策的关键技能，从而为改善人群健康和促进社会福祉做出贡献。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有