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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Kenneth J. Rothman

出品人:

页数:851

译者:

出版时间:2008-3-14

价格:USD 102.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780781755641

丛书系列:

图书标签:

• 流行病
• 医学
• 统计
• Epidemiology
• 流行病學
• 专业书
• MPH
• Healthcare
• Epidemiology
• Public Health
• Cause and Effect
• Statistics
• Health Research
• Disease Outbreaks
• Data Analysis
• Prevalence
• Clinical Research
• Health Policy

《现代流行病学》并非一本描述历史事件的书籍。它是一部旨在揭示疾病在人类群体中传播规律、影响因素以及预防控制策略的科学著作。本书的核心在于“流行病学”这一学科的现代视角，它不仅仅是简单地记录疾病的发生，更深入地剖析疾病的背后机制，并以此为基础构建起一套严谨的研究方法和实践指南。 流行病学，作为一门研究人群健康与疾病的科学，其研究对象是规模庞大、复杂多变的“人群”。它关注的不仅仅是个体的病痛，而是整个群体的健康状况，包括疾病的发生率、死亡率、患病率以及这些指标随时间、空间和人群特征的变化。而“现代”二字，则意味着本书将聚焦于当下最前沿的流行病学理论、方法与应用，摒弃过时或已被证伪的观点，强调数据驱动、循证实践以及跨学科的整合。 本书的第一个重要基石在于其严谨的研究方法论。流行病学研究的核心是推断因果关系，即如何科学地判断某种暴露（例如吸烟、某种食物、某种环境因素）是否会导致某种疾病。为此，本书会详细阐述各种流行病学研究设计的优缺点，从最基础的描述性研究（如病例报告、病例系列、横断面研究），到更具解释力的分析性研究（如队列研究、病例对照研究、随机对照试验）。每一个研究设计都将深入剖析其逻辑框架、数据收集方式、偏倚的来源与控制策略。例如，在讨论队列研究时，本书会详细解释如何选择队列、如何进行基线调查、如何随访、如何处理失访以及如何进行统计分析以估算风险比。而在病例对照研究中，则会重点讲解如何选择病例与对照、如何进行暴露回顾以及如何校正混杂因素。随机对照试验（RCT）作为流行病学的“金标准”，在本书中更是会被赋予重要的篇幅，详细阐述其随机化、设盲、干预组与对照组设置、以及终点事件的评估等关键环节。 本书还将深入探讨流行病学研究中的关键概念和统计学工具。例如，疾病的“发生率”和“患病率”是如何定义、计算和解释的；“发病率”和“死亡率”在流行病学研究中的作用；“风险比”、“比值比”以及“率比”等不同效应指标的含义与适用场景；“偏倚”（如选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚）的概念、分类以及如何进行识别和调整；“统计显著性”与“临床显著性”的区别；以及“置信区间”的意义和解读。本书不会停留在概念的罗列，而是会通过大量的实例，展示这些概念和工具在实际研究中的应用。 除了研究方法，本书还将聚焦于流行病学在疾病监测与预警中的作用。疾病监测是流行病学工作的基石，它涉及对疾病发生、发展和传播情况的系统性观察、收集、分析、解释和传播。本书将阐述不同类型的疾病监测系统（如被动监测、主动监测、哨点监测），以及如何利用监测数据来识别疾病的爆发、监测疾病的趋势、评估干预措施的效果，并为公共卫生决策提供科学依据。例如，在讨论传染病监测时，本书会详细介绍“基本再生数”（R0）的概念及其在预测疫情传播速度中的作用，以及“有效再生数”（Rt）在动态评估疫情控制效果中的重要性。 本书的另一个重要维度是对疾病危险因素的识别与评估。疾病的发生往往不是单一原因造成的，而是多种因素共同作用的结果。流行病学研究的目标之一就是识别这些与疾病发生相关的危险因素，并评估它们的影响程度。本书将涵盖多种类型的危险因素，包括生物学因素（如遗传、年龄、性别）、行为因素（如饮食、吸烟、饮酒、运动）、环境因素（如空气污染、水源污染、职业暴露）、社会经济因素（如教育、收入、居住条件）以及医疗服务因素。本书会通过具体的案例研究，展示如何利用流行病学方法来评估这些因素与特定疾病（如心血管疾病、癌症、糖尿病、呼吸系统疾病、精神疾病）之间的关联，并讨论如何权衡不同因素的贡献。 本书还将深入探讨流行病学在公共卫生实践中的应用。这包括疾病的预防策略、干预措施的设计与评估。例如，在传染病防控方面，本书会讨论疫苗接种策略、隔离检疫措施、接触者追踪以及健康教育的重要性。在慢性病防治方面，本书会探讨健康生活方式的推广、筛查项目的设计、以及医疗保健体系的优化。本书会强调循证实践的重要性，即所有公共卫生干预措施都应基于可靠的流行病学证据。 此外，本书还会关注流行病学研究中的伦理问题。在进行涉及人群的研究时，保护研究对象的权益至关重要。本书将深入探讨知情同意、隐私保护、数据保密、以及研究结果的公平传播等伦理原则。 本书的另一个特色在于其跨学科的视角。流行病学的发展离不开统计学、生物学、医学、社会学、地理学、计算机科学等多个学科的交叉融合。本书将展示这些学科是如何共同推动流行病学研究的进步，以及如何利用这些学科的工具来解决复杂的公共卫生问题。例如，在利用大数据分析疾病趋势时，计算机科学的知识就显得尤为重要；而在研究环境因素对健康的影响时，地理信息系统（GIS）的应用就能够提供独特的洞察。 本书还将探讨一些新兴的流行病学分支和方法，例如： 分子流行病学： 探索基因、蛋白质或其他分子标记物与疾病风险之间的关系，从而更深入地理解疾病的生物学基础。 地理流行病学： 利用地理信息系统（GIS）等工具，分析疾病的空间分布模式，识别环境因素对疾病发生的影响。 计算流行病学： 利用计算模型和模拟技术，预测疾病的传播趋势，评估干预措施的效果。 大数据流行病学： 整合和分析海量、多源化的健康相关数据，以发现新的疾病模式和危险因素。 总而言之，《现代流行病学》并非对历史事件的梳理，而是对如何科学地理解、分析和应对人群健康挑战的一本指南。它致力于为读者提供一套坚实的理论基础和实践工具，使他们能够更深刻地认识疾病的本质，掌握科学的研究方法，并最终为改善人群健康做出贡献。本书的内容严谨、系统，旨在培养读者批判性思维和解决实际问题的能力，使他们能够胜任在公共卫生领域、医疗机构、科研院所以及相关行业的工作。它是一本关于如何“认识健康，认识疾病，认识如何保护健康”的书，其核心在于科学、严谨和应用。

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这本书给我的冲击，主要来自于它对“因果关系”这一核心命题的颠覆性思考。很多入门读物简单地将“相关性”等同于“因果性”的初步暗示，但这本书却用了大量的篇幅，从希尔准则（Bradford Hill Criteria）的现代诠释，到更复杂的反事实（Counterfactuals）框架，来阐明建立流行病学因果链的难度与必要性。它不仅展示了如何用统计工具去“证明”一个假设，更重要的是，它教会我们如何以一种怀疑和批判的态度去面对每一个看似确凿的“证据”。这种思维训练是无价的。我特别喜欢其中关于“可归因风险”的计算和解释，它清晰地将人群层面的风险与个体决策联系起来，使得公共卫生干预措施的效力评估有了坚实的理论后盾。这本书的阅读体验是需要耐心的，但回报是思维维度的拓展。

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这本关于统计学和流行病学的巨著，其深度和广度着实令人惊叹。初读时，我便被作者那严谨的逻辑和对复杂概念的精妙阐释所吸引。书中对各种研究设计——从横断面研究到队列研究，再到病例对照研究——的剖析细致入微，仿佛带领读者走进了每一个实验现场，亲身感受数据背后的推断过程。特别值得称赞的是，它并没有停留在理论层面，而是大量引用了经典案例和实际数据，使得抽象的统计模型变得生动起来。例如，讲解相对危险度（RR）和比值比（OR）时，作者巧妙地运用了贝叶斯定理的原理进行校正，确保了结果的可靠性。对于那些想要扎实掌握流行病学核心技能的初学者来说，这本书无疑是搭建知识体系的坚实地基；而对于有经验的研究人员，其中关于混杂因素处理和敏感性分析的深入探讨，也提供了宝贵的提升空间。我尤其欣赏作者在强调统计学严谨性的同时，不忘提醒读者流行病学研究的伦理考量和社会意义，使得整本书的格局更为宏大和人性化。

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坦白说，我花了相当长的时间才完全消化完这本书的某些章节，它的内容密度实在太高了。这本书就像一把精密的瑞士军刀，工具多到让人眼花缭乱，但每一个工具都锋利无比。如果只是想走马观花地了解流行病学，这本书可能显得过于“厚重”了。它要求读者对高等数学和基础概率论有一定的预备知识，否则在涉及因果推断模型（如结构方程模型或因果图的构建）时，会感到吃力。我个人认为，最精彩的部分在于其对“偏倚（Bias）”的分类和消解策略的论述，作者用近乎哲学的思辨方式探讨了选择偏倚、信息偏倚，以及如何通过前瞻性设计来最小化它们。这不仅仅是一本教科书，更像是一部研究方法的“武功秘籍”，需要反复研读并结合实际的分析软件操作才能真正领悟其精髓。它教会我的不仅是如何计算，更是如何**质疑**计算结果的有效性。

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作为一名数据科学背景的研究者，我最初对流行病学的偏向性比较警惕，总觉得它可能过于依赖传统统计学的线性模型。然而，这本书在探讨新兴研究领域时的前瞻性，完全打消了我的顾虑。它对现代生物信息学数据如何融入流行病学模型进行了探讨，尤其是在基因-环境相互作用（GxE）的研究设计和分析方法上，提供了超越传统方法的视角。例如，它讨论了如何利用机器学习的方法来处理高维混杂变量，并评估传统回归模型在这个过程中的局限性。书中的论述平衡得非常好，既尊重了经典流行病学的基石，又积极拥抱了计算科学带来的变革。它不仅仅是一本介绍“过去和现在”流行病学工具的书，更像是一张通往未来公共卫生研究蓝图的指引图，让人对接下来的研究方向充满了期待和清晰的思路。

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我是在准备一个大型公共卫生项目的提案时接触到这本书的，原以为它会是枯燥的公式堆砌，却意外地发现它充满了“侦探小说”般的魅力。作者叙事风格非常老练，擅长设置悬念——比如，某个疾病的真实传播途径究竟是什么？然后，通过一系列流行病学调查步骤，层层剥茧，最终揭示真相。这种叙事方式极大地增强了阅读的代入感。书中关于疾病监测和疫情爆发调查的实操指南部分，简直是为现场流行病学家量身定做。它详细描述了如何迅速建立病例定义、如何进行接触者追踪，以及如何通过空间分析技术来定位爆发源头。这些内容即便在数字时代，其基础逻辑依然无可替代。这本书的排版设计也十分考究，图表清晰，索引详尽，方便随时查阅特定方法，这对于高强度的研究工作而言，是极为重要的实用考量。

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去年这时候，疯了似的读这本排版变态，字体极小，纸质反光的QE唯一制定用书，QE通过的一年之后再看着满书的笔记，心态完全不同，反而乐意再细细读一遍了

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A good reference, but a little bit hard to be a textbook

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2013年的重要教材之一。最好的流行病学教材。

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去年这时候，疯了似的读这本排版变态，字体极小，纸质反光的QE唯一制定用书，QE通过的一年之后再看着满书的笔记，心态完全不同，反而乐意再细细读一遍了

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2013年的重要教材之一。最好的流行病学教材。