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出版者:

作者:Hans-olov Adam (EDT)/ Hunter, David J. (EDT)/ Trichopoulos, Dimitrios (EDT)/ MacMahon, Brain (INT)

出品人:

页数:748

译者:

出版时间:2008-2

价格:$ 111.31

装帧:

isbn号码:9780195311174

丛书系列:

图书标签:

• 癌症流行病学
• 流行病学
• 肿瘤学
• 公共卫生
• 癌症预防
• 风险因素
• 研究方法
• 疾病监测
• 健康科学
• 医学

肿瘤流行病学概论 本书旨在为对肿瘤流行病学这一重要且不断发展的学科感兴趣的读者提供一个全面的入门。我们将深入探讨癌症在人群中的分布、模式以及决定这些模式的因素，为理解癌症的发生、发展和预防提供坚实的基础。 第一部分：肿瘤流行病学基础 本部分将首先介绍肿瘤流行病学的核心概念和方法。我们将解释什么是流行病学，以及它如何应用于癌症研究。这包括对疾病定义的精确理解，以及如何准确地识别和诊断癌症病例。 研究设计与方法论：我们将详细介绍肿瘤流行病学研究中常用的各类研究设计，包括： 描述性研究：如病例系列和横断面研究，用于描述癌症的发生情况，识别高危人群。 分析性研究：如队列研究，跟踪暴露与疾病之间的时间关系，是确定因果关系的金标准；病例对照研究，通过比较患癌者与未患癌者之间的暴露史来评估风险因素。我们将深入探讨这两种研究设计的优点、缺点以及如何有效实施。 生态学研究：考察地理区域或时间段内疾病率与暴露水平之间的关系。 干预性研究：如随机对照试验，用于评估预防措施的有效性，尽管在流行病学研究中相对少见，但概念是重要的。 度量指标与数据分析：我们将学习如何使用各种统计学指标来量化癌症的发生率和患病率。这包括： 发病率（Incidence Rate）：衡量在特定时间内新发病例的发生速度。 患病率（Prevalence Rate）：衡量在特定时间点上存在的病例数量。 死亡率（Mortality Rate）：衡量特定人群在特定时间内的死亡人数。 风险比（Risk Ratio）、比值比（Odds Ratio）：用于评估暴露与疾病发生之间关联强度的统计量。 归因风险（Attributable Risk）：估计特定暴露因素导致疾病的比例。 我们将介绍数据收集、清理、管理的基本原则，以及统计软件在数据分析中的应用。 第二部分：癌症的病因学与危险因素 本部分将深入探讨导致癌症发生的各种内在和外在因素。理解这些因素有助于我们制定有效的预防策略。 遗传因素：我们将探讨基因突变、遗传易感性以及基因-环境相互作用在癌症发生中的作用。例如，某些家族性癌症综合征（如HNPCC、BRCA1/2突变）的遗传模式和风险评估。 环境因素：这是一部分的核心内容，我们将广泛涵盖各种环境暴露对癌症风险的影响： 化学致癌物：如烟草烟雾中的多环芳烃、石棉、甲醛、苯等，它们如何损伤DNA导致癌变。我们将具体分析吸烟与肺癌、口腔癌、膀胱癌等的关系。 物理致癌物：如紫外线辐射（皮肤癌）、电离辐射（如X射线、伽马射线）的致癌作用，以及职业性暴露（如石棉、氡气）的风险。 生物致癌物：如病毒（人乳头瘤病毒HPV与宫颈癌，乙型和丙型肝炎病毒HBV/HCV与肝癌）、细菌（幽门螺杆菌与胃癌）和寄生虫。 生活方式与行为： 饮食：分析加工肉类、红肉、高脂肪、低纤维饮食与结直肠癌、胃癌等的关联；富含水果蔬菜饮食的保护作用。 肥胖与体重：阐述肥胖与多种癌症（乳腺癌、结直肠癌、子宫内膜癌等）之间的密切关系，以及肥胖相关的内分泌和炎症机制。 体育活动：研究规律运动对降低某些癌症风险的益处。 酒精消费：分析酒精与口腔癌、食管癌、肝癌、乳腺癌等的关系。 职业暴露：我们将识别和分析特定职业人群所面临的癌症风险，例如，石化行业工人暴露于芳香胺与膀胱癌，橡胶工人暴露于苯与白血病，矿工暴露于氡气与肺癌。 社会经济因素与环境不平等：探讨社会经济地位、地理位置、污染暴露等如何影响癌症的发病率和死亡率，以及由此产生的健康不平等问题。 第三部分：癌症的筛查、预防与控制 在了解了癌症的病因学后，本部分将侧重于如何在人群层面进行有效的癌症筛查、预防和控制。 癌症筛查：我们将探讨癌症筛查的原则和实践，以及不同癌症的推荐筛查方法： 宫颈癌筛查：巴氏涂片、HPV检测。 乳腺癌筛查：乳腺X线摄影（Mammography）。 结直肠癌筛查：大便隐血试验、结肠镜检查。 肺癌筛查：低剂量螺旋CT（LDCT）在特定高危人群中的应用。 前列腺癌筛查：前列腺特异性抗原（PSA）检测与直肠指检的争议与应用。 我们将讨论筛查的效益-风险比，以及如何选择合适的筛查目标人群和筛查间隔。 一级预防：旨在消除或减少致癌因素的暴露，从源头上阻止癌症的发生。这包括： 控烟政策：减少吸烟率、二手烟暴露。 疫苗接种：如HPV疫苗预防宫颈癌、乙肝疫苗预防肝癌。 健康饮食与生活方式推广：鼓励均衡饮食、规律运动、控制体重。 职业安全与环境监管：减少职业致癌物暴露，改善生活环境。 二级预防：通过早期发现和早期治疗，提高患者的生存率和生活质量。这主要通过癌症筛查实现。 三级预防：旨在减少癌症患者的复发和并发症，提高生存率和生活质量。这主要涉及癌症治疗和康复。 癌症登记与监测：介绍癌症登记系统在收集、管理和分析癌症发病、死亡和治疗数据中的作用，以及这些数据对于评估癌症负担、规划癌症控制项目、评价干预措施有效性的重要性。 癌症控制策略与公共卫生政策：总结如何在公共卫生层面制定和实施全面的癌症控制策略，包括健康教育、早期诊断、规范治疗、姑息治疗和生存者关怀。 第四部分：特定癌症的流行病学分析 本部分将选取几种代表性的癌症，对其流行病学特征、病因学和预防策略进行更深入的案例分析。 肺癌：强调吸烟作为主要危险因素，以及其他环境和职业暴露的影响。 乳腺癌：探讨遗传易感性、激素暴露、生育史、生活方式与乳腺癌的关系。 结直肠癌：分析饮食、肥胖、慢性炎症与结直肠癌的关联，以及筛查的重要性。 皮肤癌：聚焦紫外线暴露与不同类型皮肤癌（黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌）的联系。 肝癌：重点介绍病毒感染（HBV/HCV）、酒精、黄曲霉毒素等致病因素。 本书将通过丰富的案例研究、图表和数据分析，帮助读者理解肿瘤流行病学的复杂性，并为从事癌症预防、控制和研究工作提供必要的知识和技能。

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这本书的叙事节奏非常沉稳，它避免了时下流行的那种碎片化信息传递方式，而是用一种非常结构化的方式，将癌症流行病学的全貌徐徐展开。从宏观的人群发病率变化趋势分析，到微观的细胞遗传学改变与人群风险的关联性探讨，逻辑链条紧密得令人称奇。我尤其欣赏它在政策转化方面的讨论——如何将严谨的流行病学证据有效地转化为公共卫生干预措施和国家癌症筛查指南。书中关于不同文化背景和社会经济地位对健康不平等影响的分析，更是提升了这本书的社会责任感。它教会我们，流行病学研究的目的不仅仅是找到“是什么”，更是要回答“我们能做些什么来改变它”。对于任何一个致力于癌症预防和控制的学者来说，这本书都是一个不可或缺的、值得反复研读的基石。

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我花了很长时间才读完这本大部头，最让我感到震撼的是它对环境暴露与癌症风险之间复杂关联的综合阐述。它没有简单地将空气污染或饮用水中的化学物质视为单一的致癌因子，而是引入了“累积暴露负荷”的概念，并探讨了时间序列分析在捕捉短期波动对长期健康影响时的适用性。特别是关于职业流行病学的那一章节，它详尽地回顾了石棉、氡气等经典职业危害物的流行病学证据链的构建过程，这种历史的纵深感，让人能更好地理解流行病学是如何一步步建立起科学共识的。阅读过程中，我经常需要停下来，去查阅书后参考文献中那些标注为“经典”的论文，那种感觉就像是顺着作者铺设的知识阶梯，不断向上攀登，每一次回溯源头都带来了新的领悟。

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说实话，这本书的阅读体验是一次智力上的马拉松，它绝非那种可以轻松“一目十行”的读物。我对其中关于遗传流行病学和分子流行病学交叉部分的解析尤为赞赏。作者在阐述全基因组关联研究（GWAS）的局限性时，并没有止步于指出“多重检验校正”的必要性，而是深入剖析了如何利用孟德尔随机化（Mendelian Randomization）来推断因果关系，这在当前热门的精准医学研究中，无疑是极具操作价值的工具书。书中对不同研究设计——从描述性研究到复杂的嵌套病例对照研究——的优缺点进行了近乎偏执的梳理，每一种设计下可能引入的偏倚类型都被细致地标注出来，仿佛作者在手把手教你如何建造一个防弹的科研框架。这种深度和广度，让我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在掌握一套严谨的科学思维范式。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种沉稳的墨绿色调配上烫金的字体，透着一股专业和权威感。我当时是在图书馆偶然翻到的，只是随便浏览了一下目录，就被其中对流行病学研究方法的精细划分给迷住了。它并非那种只罗列已知结论的教科书，而是更侧重于“如何去发现癌症的驱动因素”这一核心。比如，关于暴露评估的技术，它不仅仅提到了传统的问卷调查，还花了相当大的篇幅去探讨生物标志物在队列研究中的应用，那部分涉及的统计模型和前沿技术，即便是资深研究人员也得细细品味。尤其让我印象深刻的是它对混杂因素和效应修饰的讨论，那种将理论模型与实际数据分析中的陷阱一一对应解析的方式，对于我们这些初入研究领域的人来说，简直是雪中送炭。书中的案例引用也十分讲究，很多都是近十年内发表在顶级期刊上的经典研究，这使得学习过程充满了与前沿科学对话的兴奋感。

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坦率地讲，这本书的某些章节对于非专业人士来说，门槛略高，特别是关于生存分析和发病率计算方法的那些数学推导。不过，正是这种对数学基础的坚守，才保证了本书作为“教科书”的地位无可撼动。我最欣赏它的地方在于其前瞻性——它没有沉溺于已解决的问题，而是将笔墨重点放在了新兴的挑战上，比如如何用大数据和人工智能技术来优化疾病监测系统，以及如何将复杂的生物学机制（比如免疫逃逸机制）整合到传统的流行病学模型中去。这种对未来研究方向的敏锐捕捉，让这本书的价值远远超出了单纯的知识传授，它更像是一份为未来癌症研究者准备的“作战地图”。即便是对我这种已经工作多年的研究人员来说，时不时翻阅一下，总能从中汲取到推动下一阶段研究的灵感。

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