Principles and Practice of Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Rossignol, Annette M

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 125.43

装帧:Pap

isbn号码:9780072869392

丛书系列:

图书标签:

• 流行病学
• 公共卫生
• 研究方法
• 统计学
• 健康科学
• 疾病控制
• 预防医学
• 生物统计学
• 观察研究
• 实验研究

生物医学研究的基石：深入解析流行病学原理与实践 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，用以理解和掌握现代流行病学的核心概念、方法论及其在生物医学研究与公共卫生实践中的实际应用。本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性，确保读者不仅能理解流行病学的基础理论，还能熟练运用这些工具来解决现实世界中的健康问题。 第一部分：基础理论与核心概念 本部分将奠定坚实的理论基础，介绍流行病学的历史演变、基本目标以及其在整个医学科学体系中的独特地位。 第一章：流行病学的起源与演进 我们将追溯流行病学如何从早期的疾病描述性研究发展成为一门精确的定量科学。重点探讨约翰·斯诺在霍乱研究中的开创性工作，以及环境因素、病原体发现和慢性病流行对学科方法论的推动作用。本章将阐明，流行病学不仅仅是关于“传染病”的研究，而是关于“人群健康模式”的科学。 第二章：核心术语与度量衡 精确的术语是科学交流的基石。本章将详细界定和区分关键概念，如发病率（Incidence）、患病率（Prevalence）、病死率（Mortality Rate）和病伤有残调整生命年（DALY）。我们将深入探讨比值（Ratios）、比例（Proportions）和速率（Rates）之间的细微差别，并展示如何在不同情境下选择和解释最恰当的度量指标，以避免常见的统计误读。 第三章：疾病分布的描述性分析 本章聚焦于“时间、地点、人和”这三个维度来描述疾病在人群中的分布情况。我们将学习如何利用流行病学图表（如时间趋势图、地图学分析）来识别疾病暴发的特征、季节性变化和地理聚集性。描述性研究不仅是提出假设的前提，其本身也常常是公共卫生干预的直接依据。 第二部分：研究设计与方法论 这是全书的核心部分，详细阐述了用于检验病因假设和评估干预措施的各种研究设计。每一种设计都伴随着对其优势、局限性以及适用场景的深入剖析。 第四章：观察性研究设计：横断面、队列与病例对照 横断面研究（Cross-Sectional Studies）： 探讨疾病与暴露在同一时间点的关联，重点讨论其在资源有限情况下进行初步筛查的价值，以及“原因与结果同时发生”的局限性。 队列研究（Cohort Studies）： 详细阐述前瞻性和回顾性队列设计的操作流程、样本选择标准和随访策略。重点讨论如何计算相对风险（Relative Risk, RR）及其置信区间，以及处理失访（Loss to Follow-up）的方法。 病例对照研究（Case-Control Studies）： 解释这种高效设计如何通过“反向追踪”来探究罕见疾病的病因。着重分析对照组的选择标准对研究结果偏倚（Bias）的决定性影响，并讨论优势比（Odds Ratio, OR）的解释。 第五章：实验性研究设计：随机对照试验（RCT） RCT被视为评估干预措施有效性的“金标准”。本章将详细拆解RCT的设计要素，包括随机化（Randomization）的原则和技术、盲法（Blinding）的实施层级（单盲、双盲、三盲）、干预措施的标准化，以及对依从性（Adherence）的监测。我们将探讨意向性分析（Intention-to-Treat Analysis, ITT）与符合方案分析（Per-Protocol Analysis）的权衡。 第六章：生态学研究与混合设计 探讨以群体为单位进行分析的生态学研究的特点。虽然其在资源利用上的优势明显，但必须警惕“生态学谬误”（Ecologic Fallacy）。此外，本章还将介绍混合研究设计，如嵌套病例对照研究，以期在效率和内部效度之间找到最佳平衡点。 第三部分：偏倚、混杂与因果推断 在流行病学研究中，如何区分真正的关联与虚假关联是至关重要的挑战。本部分致力于深入探讨系统性误差的来源与控制。 第七章：研究中的偏倚（Bias） 系统性误差是研究有效性的主要威胁。本章将分类论述主要的偏倚类型，包括： 选择偏倚（Selection Bias）： 如进入/退出机制偏差、检查者选择偏差。 信息偏倚（Information Bias）： 如回忆偏倚（Recall Bias）、观察者报告偏倚。 我们将提供具体的、可操作的策略来识别和最小化这些偏倚在研究设计和数据收集阶段的影响。 第八章：混杂因素的识别与控制 混杂（Confounding）是指一个与暴露和结局都有关的第三方变量，错误地解释了暴露与结局之间的关系。本章将详细介绍控制混杂的技术： 设计阶段控制： 限制（Restriction）、匹配（Matching）。 分析阶段控制： 分层分析（Stratified Analysis）、多变量回归分析（Multivariate Regression）。本章将清晰解释如何解释调整后的效应量。 第九章：因果推断的框架 超越统计显著性，本章引导读者进入更深层次的哲学和方法论探讨——如何建立“因果关系”。我们将详细讲解布拉德福德·希尔的九大因果标准（Bradford Hill Criteria），并讨论它们在现代流行病学和毒理学证据链中的应用，包括生物学合理性、剂量-反应关系等。 第四章：特殊主题与高级应用 本部分将涉及流行病学在特定健康领域和新兴挑战中的应用。 第十章：筛查试验的评估 评估一个检测方法是否适用于大规模人群筛查，需要特定的指标。本章将深入讲解敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）的计算及其对目标人群患病率的依赖性。我们将讨论何时进行筛查是有效且经济的。 第十一章：传染病流行病学与疫情控制 本章专注于传染病的特殊机制。我们将介绍疾病传播的基本模型（如SIR模型的基本概念），计算基本再生数（R0），并探讨不同干预措施（如隔离、疫苗接种覆盖率）对控制疫情传播的数学和实际影响。 第十二章：慢性病与生存分析 对于癌症、心血管疾病等慢性病研究，传统的发病率度量往往不足。本章将引入生存分析的概念，解释卡普兰-梅耶（Kaplan-Meier）曲线的构建，以及Cox比例风险模型的原理和应用，以分析时间至事件发生的风险。 结论：流行病学在未来健康决策中的作用 本书最后将总结流行病学作为一门综合性科学，其在循证医学、政策制定和全球健康安全中的不可替代的地位，鼓励读者将所学知识转化为实际的行动力。

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初读此书，我最大的感受便是其极强的实践导向性。作者似乎深谙读者在学习流行病学过程中可能会遇到的实际困惑，因此在全书的编排上，始终围绕着“如何应用”这一核心展开。书中详细介绍了各种流行病学调查的设计与实施流程，从问卷的设计、样本的选取，到数据收集的现场操作和质量控制，都进行了细致的讲解。例如，在描述如何进行一项病例对照研究时，作者不仅列出了理论上的步骤，还结合了实际操作中可能遇到的问题，如如何界定病例和对照组、如何获取病史信息以及如何处理失访等，并提供了切实可行的解决方案。另外，书中对于数据分析和结果解释的部分也尤为出色。它并没有止步于介绍基本的统计方法，而是进一步探讨了如何根据不同的研究目的和数据类型，选择合适的分析方法，以及如何准确地解读分析结果，并避免常见的误读和过度推断。让我印象深刻的是，作者在讨论因果关系时，引入了诸如 Bradford Hill 标准等多个维度的考量，这使得对疾病原因的判断更加严谨和全面。这本书的许多例子都来源于真实的公共卫生实践，读来令人茅塞顿开，也激发了我投身于相关领域的兴趣。

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作为一名对公共卫生领域充满好奇的读者，我一直对流行病学这门学科充满向往，但又担心其学术门槛过高。然而，这本书的出现，彻底打消了我的顾虑。它以一种极其友好的姿态，引领我走进了流行病学的世界。书中对于流行病学史上的重要里程碑事件，例如霍乱的调查、吸烟与肺癌关系的揭示等，进行了生动有趣的叙述，让我深刻体会到流行病学发展至今所经历的艰辛与辉煌。在介绍疾病监测系统时，作者更是详细讲解了其在预警和控制疾病传播中的重要性，以及如何利用各种数据源来构建有效的监测网络。尤其让我眼前一亮的是，书中对健康教育和健康促进在疾病预防中的作用进行了深入探讨，并强调了流行病学在制定和评估这些干预措施时的独特价值。作者的叙述风格十分流畅，语言生动形象，即使是枯燥的统计学概念，也能被他阐释得引人入胜。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一次引人入胜的探索之旅，让我对人类健康事业充满了新的认识和敬意。

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拿到这本书的时候，我并没有预设太高的期望，只是想找一本能帮我梳理流行病学知识框架的读物。然而，这本书却给了我意想不到的惊喜。它不仅仅是简单地罗列概念和公式，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步深入理解疾病在人群中的传播规律。书中对不同研究设计的优缺点分析得鞭辟入里，比如队列研究、病例对照研究以及横断面研究，作者都详细阐述了其适用场景和潜在的偏倚来源，让我对如何选择和解读研究结果有了更深刻的认识。尤其让我印象深刻的是，书中在讲解统计学工具时，并非生硬地搬出复杂的数学模型，而是将其与实际的流行病学问题紧密结合，比如如何计算发病率、死亡率以及相对危险度等，都配有详细的计算步骤和图示，这极大地减轻了我对统计学计算的畏难情绪。此外，作者还探讨了流行病学在公共卫生政策制定中的关键作用，以及如何利用流行病学证据来指导健康管理和疾病预防策略的实施，这让我看到了这门学科的实际意义和广阔前景。总的来说，这是一本既有深度又不失实用性的流行病学著作，为我打开了通往疾病防控领域的一扇新窗。

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这本书的封面设计十分引人注目，沉稳的蓝色调搭配精致的印刷字体，散发出一种严谨而专业的学术气息。初次翻开，我便被其厚重的体量所震撼，仿佛捧起了一本沉甸甸的知识宝库。序言部分，作者开宗明义地阐述了流行病学作为一门核心公共卫生学科的重要性，强调了其在疾病预防、健康促进以及政策制定中的不可替代的作用。随后的章节，则系统地介绍了流行病学的基本概念和研究方法。从描述性流行病学中对疾病分布的观察，到分析性流行病学中对病因的探寻，再到实验性流行病学中对干预措施的验证，每一步都清晰明了，逻辑性极强。书中穿插的大量真实案例分析，更是将抽象的理论具象化，让我得以窥见流行病学在应对传染病爆发、慢性病控制以及环境健康风险评估等领域的实际应用。尽管书中涉及的统计学知识和研究设计方法不乏深度，但作者以其精炼的语言和循序渐进的讲解，有效地降低了学习的门槛，使得即使是流行病学初学者也能逐步掌握核心要义。整本书的编排结构非常合理，内容详实，堪称是流行病学领域的经典之作，无论是作为教材还是参考书，都具有极高的价值。

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我一直认为，要真正理解一门学科，就必须深入探究其背后的逻辑和精髓。而这本书，恰恰做到了这一点。它并非仅仅停留在知识的表面，而是通过层层递进的讲解，将流行病学的核心思想深深地植入读者的脑海。书中对于偏倚和混杂因素的讨论，堪称经典。作者详细分析了不同类型的偏倚（如选择性偏倚、信息偏倚等）如何影响研究结果的真实性，并提出了相应的校正方法。同时，对于混杂因素的识别和处理，也进行了详尽的阐述，让我明白，在流行病学研究中，我们必须时刻警惕那些可能扭曲我们视线的“干扰项”。此外，本书在介绍流行病学研究伦理方面的内容也十分详尽，强调了保护研究对象权益的重要性，以及在研究设计和实施过程中需要遵循的各项原则。让我印象深刻的是，作者引用了许多历史上的伦理争议案例，并从中提炼出宝贵的经验教训，这让我深刻认识到，科学研究的进步，必须以道德约束为前提。这本书为我提供了一个审视流行病学研究的“显微镜”，让我能够更清晰、更深刻地洞察其内在的逻辑和潜在的挑战。

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