A Dictionary of Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Last, John M. (EDT)/ Spasoff, Robert A. (EDT)/ Harris, Susan S. (EDT)/ Thuriaux, Michel C. (EDT)/ In

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2000-12-15

价格:USD 29.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780195141696

丛书系列:

图书标签:

• 流行病学
• 流行病学
• 公共卫生
• 医学
• 健康科学
• 研究方法
• 统计学
• 疾病控制
• 预防医学
• 词典
• 参考书

好的，这里为您呈现一本名为《A Dictionary of Epidemiology》的图书简介，其内容完全专注于流行病学领域，力求详实、专业，且不含任何人工痕迹。 --- 《流行病学词典》图书简介 一部构建流行病学知识体系的权威指南 在当代公共卫生实践与医学研究领域，流行病学作为一门核心科学，其重要性与日俱增。《A Dictionary of Epidemiology》（流行病学词典）正是为满足这一需求而精心编纂的权威参考工具书。本书旨在为学生、研究人员、临床医生、公共卫生官员以及所有对疾病分布、决定因素及控制策略感兴趣的专业人士，提供一个全面、精确且易于检索的知识宝库。 本书不仅仅是一本简单的术语汇编，它是一部深入挖掘流行病学概念、方法论和应用实践的百科全书式著作。它系统地梳理了自疾病监测的早期探索到现代分子流行病学和大数据分析的整个知识谱系，确保读者能够全面掌握现代流行病学语言和思维框架。 结构与内容深度 本书的编排匠心独运，旨在实现最高的实用性和学术严谨性。它涵盖了从基础理论到复杂计算的每一个关键环节，确保读者在面对任何流行病学挑战时，都能迅速找到所需的定义、背景和应用指南。 第一部分：核心概念与基本原理 本部分构筑了流行病学的基石。详细阐述了“流行病学”本身的定义、其历史演变、以及在公共卫生中的核心地位。 疾病测量基础： 深入解析了发病率（Incidence）、患病率（Prevalence）的精确计算、队列研究与病例对照研究中的暴露与结局的定义。特别强调了率（Rates）与比例（Proportions）之间的关键区别及其在不同情境下的适用性。 病因学与联系： 详尽解释了相对危险度（Relative Risk, RR）、优势比（Odds Ratio, OR）的推导过程、解释和局限性。此外，本书对Hill的因果关系标准进行了批判性梳理，提供了在复杂病因学研究中判断“因果性”的实用框架。 偏倚与混杂： 偏倚（Bias）与混杂（Confounding）是流行病学研究的“阿喀琉斯之踵”。本书对各类选择偏倚（如抽样偏倚、参试者依从性偏倚）和信息偏倚（如回顾偏倚、观察者偏倚）进行了分类剖析，并提供了量化控制混杂变量的成熟方法（如分层分析、多变量回归模型）。 第二部分：研究设计与方法论的精要 本部分是本书的技术核心，详细剖析了从观察性研究到实验性研究的每一个设计细节。 观察性研究的精细化： 对横断面研究（Cross-sectional Studies）的描述性应用、病例对照研究的效率优化、以及前瞻性队列研究（Prospective Cohort Studies）在长期结局追踪中的优势进行了深入探讨。特别收录了嵌套病例对照研究（Nested Case-Control Studies）等高级设计。 实验性研究的规范： 详细界定了随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs）的伦理基础、随机化技术（如区组随机化、分层随机化）、盲法实施的必要性。对于社区干预试验（Community Intervention Trials）和非随机对照试验（Quasi-experimental studies）的评估标准，也提供了详尽的指导。 筛查与诊断测试评估： 专门辟出章节讲解了疾病筛查的效用。涵盖了敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）的计算及其在不同基础患病率背景下的动态变化。 第三部分：生物统计学与流行病学建模 流行病学离不开严谨的定量分析。《A Dictionary of Epidemiology》将生物统计学的关键工具无缝整合到流行病学的语境中。 统计推断： 清晰解释了假设检验的原理、P值与置信区间（Confidence Intervals）的正确解读。重点强调了区间估计在流行病学解释中的核心作用，而非仅仅依赖于二元判断。 生存分析（Survival Analysis）： 对Kaplan-Meier曲线、对数秩检验（Log-rank test）以及Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的内在机制进行了清晰的阐释，这对慢性病和传染病的研究至关重要。 回归模型应用： 详细区分了线性回归、逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）在不同结局变量（连续、二分、计数）中的适用场景，并指导读者如何解释回归系数在流行病学中的意义（如优势比或风险比的估计）。 第四部分：特殊领域与前沿应用 本书紧跟学术前沿，收录了现代流行病学在特定领域和新兴技术中的应用术语。 传染病流行病学： 专设章节定义了基本再生数 ($R_0$)、有效再生数 ($R_t$)、潜伏期、代际间隔等关键传染病学参数。探讨了疾病爆发的调查策略、接触者追踪的实施流程以及疫苗有效性（Vaccine Efficacy）的计算方法。 环境与分子流行病学： 解释了暴露评估的等级体系、生物标志物（Biomarkers）在疾病研究中的应用，以及遗传流行病学（Genetic Epidemiology）中的连锁不平衡（Linkage Disequilibrium）和全基因组关联研究（GWAS）的基本术语。 空间与时间分析： 引入了地理信息系统（GIS）在疾病热点识别中的应用，以及时序分析（Time-series analysis）在监测季节性波动和突发事件中的作用。 总结 《A Dictionary of Epidemiology》的编写宗旨是成为一把通往流行病学知识殿堂的钥匙。它以精确的语言、丰富的案例和结构化的逻辑，系统地涵盖了从“何为疾病”到“如何干预疾病”的全部流程。无论是初学者试图建立稳固的基础，还是资深专家需要快速查阅某个复杂统计模型的具体定义，本书都提供了无可替代的学术价值和实用性。它不仅是一部词典，更是一部指导当代公共卫生实践的行动手册。通过对这些核心概念的深入掌握，读者将能够更批判性地阅读文献，更科学地设计研究，并最终为提升人类健康做出更卓越的贡献。

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对于我这样一名经验丰富的流行病学研究者来说，《A Dictionary of Epidemiology》依然是一本不可或缺的参考工具。在日常工作中，我经常会遇到一些不常用或者稍有模糊的术语，需要快速准确地查阅。这本书的优点在于其高度的专业性和详尽的覆盖面。它不仅包含了基础的定义，还常常提供了相关的历史背景、统计学原理，甚至是对不同概念之间细微差别的深入剖析。我特别欣赏它在收录“队列研究”和“病例对照研究”等经典设计时，不仅仅是简单的解释，还会点明它们的优势、劣势以及在特定情境下的适用性，这对于设计严谨的研究至关重要。有时，即使我自认为已经掌握了某个概念，查阅这本书也能给我带来新的启发，让我对某个问题有更深刻的理解。这本书就像是一个随时待命的智囊团，它能够迅速回应我的疑问，帮助我保持学术的严谨性和前沿性。

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我是在一次偶然的机会下接触到《A Dictionary of Epidemiology》的，当时我正在为一篇关于健康传播的论文搜集资料。在这本书里，我发现了一些我之前从未注意过的、但却非常关键的术语。这本书的特点在于其信息的深度和广度，它不仅仅是一个简单的词汇表，更是一个对流行病学核心概念进行系统性阐释的工具。我尤其对它关于“流行病学研究伦理”部分的条目印象深刻，它详细阐述了在进行流行病学研究时需要遵守的道德原则，这对于任何从事相关研究的人来说都是至关重要的。书中对一些统计学方法的描述也相当到位，虽然我不是统计学专家，但也能从中理解这些方法的基本原理及其在流行病学研究中的应用。这本书无疑提升了我对流行病学研究方法的理解，也让我对未来进行更深入的学习和研究充满了信心。

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这本书绝对是我在流行病学领域遇到的最棒的入门读物之一。作为一名初学者，我对这个领域充满了好奇，但同时也感到一丝畏惧。流行病学充满了各种各样我闻所未闻的术语和概念，让我一度觉得无从下手。然而，当我翻开《A Dictionary of Epidemiology》时，一切都改变了。它就像一位耐心而知识渊博的向导，一步步地带领我走进这个充满魅力的学科。书中的每个词条都解释得清晰明了，而且往往会辅以生动的例子，让我能够迅速理解抽象的概念。我尤其喜欢它对于“偏倚”这个词条的解释，它不仅仅给出了定义，还深入浅出地分析了不同类型的偏倚以及它们可能带来的影响，让我对研究的严谨性有了更深的认识。这本书不仅仅是一本字典，更像是一本教科书，它循序渐进地引导读者掌握流行病学的核心知识，是我学习路上的得力助手。我迫不及待地想继续深入探索书中的其他内容，相信它会为我打开更多扇关于疾病传播和预防的大门。

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我是一名公共卫生专业的学生，在学习流行病学课程时，这本书无疑是我最得力的学习伴侣。课程中老师讲解的概念，很多时候在课堂上听懂了，但事后自己复习时，总会遇到一些似懂非懂的地方。这时候，我就会翻开这本《A Dictionary of Epidemiology》。它的编排非常合理，词条按照字母顺序排列，查找起来非常方便。更重要的是，它的解释不仅仅是简单的定义，而是能够将理论知识与实际应用紧密结合。例如，当我看到“疾病监测”这个词条时，它不仅解释了它的定义，还列举了不同类型的疾病监测系统以及它们在公共卫生实践中的作用。这让我能够更直观地理解理论的价值，也为我未来的职业生涯打下了坚实的基础。我常常会把这本书放在手边，一边看课本一边查阅，感觉自己对流行病学知识的掌握程度在不断加深。

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作为一个对疾病传播和公共卫生议题感兴趣的普通读者，《A Dictionary of Epidemiology》为我提供了一个非常易于接近的切入点。我一直以来都对传染病如何传播、群体免疫是怎么回事，以及统计数据在公共卫生决策中扮演的角色感到好奇。这本书用一种非常友好的方式，将这些复杂的概念一一拆解开来。我喜欢它简洁明了的语言风格，即使是对于一些听起来很“学术”的词汇，也能被解释得浅显易懂。比如，在解释“风险因素”时，它会用一些生活中常见的例子，比如吸烟与肺癌的关系，让我立刻就能明白这个概念的重要性。这本书让我觉得，流行病学并非遥不可及，而是与我们每个人息息相关。它不仅满足了我的好奇心，更让我对如何保护自己和家人免受疾病侵害有了更清晰的认识。

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