Epidemiological Studies 2ed pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:Alan J. Silman

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008-8-21

价格:GBP 41.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521009393

丛书系列:

图书标签:

流行病学
研究方法
公共卫生
医学统计
健康科学
疾病预防
研究设计
数据分析
2e
教材

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Following on in the footsteps of its acclaimed and popular predecessor, this new edition builds on the successful features that engaged readers of the first edition: it explains the principles and practice of epidemiology and serves as a handbook for those who wish to do epidemiology; it uses relevant exercises and examples, taken from real life, to illustrate how to set up a study; it aims to help produce valid results that will satisfy grant bodies, ethical committees and journal editors; ultimately it bridges the gap between theory and practice. By making the subject so easily accessible, it will be an excellent introduction for anyone who is training in epidemiology and public health, and for all those involved in medical research. This edition includes numerous improvements and several new chapters which will further enhance its appeal.

《流行病学研究方法详解》本书深入剖析了流行病学研究的核心方法论，旨在为相关领域的学者、研究人员、公共卫生专业人士以及对疾病传播和健康趋势感兴趣的读者提供一套全面而实用的指南。本书专注于构建扎实的理论基础，并辅以丰富的案例分析，帮助读者理解如何在实际研究中有效地设计、执行和解读流行病学调查。第一部分：流行病学研究的基石本部分首先界定流行病学的基本概念和研究范畴，阐述其在理解和干预人群健康问题中的关键作用。我们将探讨疾病的定义、分类以及影响疾病分布和决定因素的各种因素。在此基础上，本书将深入讲解流行病学研究的三大支柱：描述性研究、分析性研究和实验性研究。描述性研究：描绘健康图景横断面研究 (Cross-sectional Studies)：详细介绍横断面研究的设计、数据收集方法（如问卷调查、访谈、体格检查）及其在评估疾病患病率、健康状况以及探索潜在危险因素方面的优势与局限。我们将讨论如何选择代表性样本，如何计算患病率、发病率，以及如何进行初步的关联性分析。生态学研究 (Ecological Studies)：解析基于群体水平数据的生态学研究，重点分析其在生成疾病假设、识别群体层面风险因素方面的作用。本书将深入讨论生态学谬误（Ecological Fallacy）这一核心挑战，并提供避免其产生的策略。病例系列研究 (Case Series Studies)：探讨病例系列研究的设计特点，它如何用于描述特定疾病的临床特征、疾病进展以及罕见疾病的初步观察。本书将强调病例系列研究的局限性，尤其是在建立因果关系方面的不足。分析性研究：探寻因果关联队列研究 (Cohort Studies)：这是本书重点关注的研究设计之一。我们将详细阐述前瞻性队列研究和回顾性队列研究的设计流程，包括队列的选择、暴露因素和结局的测量、随访策略以及数据分析。本书将深入探讨如何计算发病率、风险比（Relative Risk）和率比（Rate Ratio），并详细讲解如何控制混杂因素，从而更准确地评估暴露与结局之间的因果关系。病例对照研究 (Case-Control Studies)：详细介绍病例对照研究的设计，包括病例和对照的选择、暴露史的收集（如回忆法、病历回顾）以及数据分析。本书将重点讲解如何计算优势比（Odds Ratio）作为发病率比的替代指标，并讨论病例对照研究在调查罕见疾病和长期潜伏期疾病方面的优势，以及其潜在的偏倚来源（如回忆偏倚、选择偏倚）。实验性研究：验证干预效果随机对照试验 (Randomized Controlled Trials - RCTs)：本书将深入解析RCTs的设计原理，包括随机化、盲法（单盲、双盲）、对照组（安慰剂对照、积极对照）以及样本量估算。我们将详细阐述RCTs在评估疾病预防措施、治疗方案和公共卫生干预措施效果方面的黄金标准地位，并讨论其在伦理、可行性及结果解读方面的挑战。第二部分：关键研究要素与技术本部分将聚焦于流行病学研究中至关重要的技术和概念，这些是成功开展研究并获得可靠结果的基础。偏倚与混杂：研究的“敌人” 偏倚 (Bias)：本书将详细辨析不同类型的偏倚，包括选择偏倚（Selection Bias）、信息偏倚（Information Bias，如回忆偏倚、观察者偏倚）、报告偏倚（Reporting Bias）等，并提供在研究设计和数据分析阶段规避或控制偏倚的实用方法。混杂 (Confounding)：深入探讨混杂的概念，即第三个变量同时与暴露因素和结局相关，从而扭曲暴露与结局之间的真实关系。本书将系统介绍识别混杂因素的方法（如领域知识、统计检验）以及控制混杂的方法，包括在研究设计阶段的匹配（Matching）和在数据分析阶段的分层分析（Stratified Analysis）、多变量回归分析（Multivariable Regression Analysis）。测量与评估：量化健康测量尺度与变量类型：清晰区分定性变量（如名义变量、顺序变量）和定量变量（如区间变量、比率变量），以及它们在流行病学研究中的应用。诊断性检验的评价：详细讲解如何评估诊断性检验的准确性，包括敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（Positive Predictive Value）和阴性预测值（Negative Predictive Value）。本书将阐述这些指标如何帮助临床医生和公共卫生专业人员做出合理的诊断和筛查决策。疾病负担的衡量：介绍衡量人群疾病负担的关键指标，如死亡率（Mortality）、发病率（Morbidity）、患病率（Prevalence）、发病率（Incidence）、死亡指数（Mortality Index）、生命期望（Life Expectancy）、伤残调整生命年（Disability-Adjusted Life Years - DALYs）和伤残调整生命质量年（Quality-Adjusted Life Years - QALYs）。第三部分：高级研究设计与应用本部分将进一步拓展读者的研究视野，探讨一些更复杂的研究设计以及流行病学方法在特定领域的应用。特殊研究设计嵌套病例对照研究 (Nested Case-Control Studies)：解释这种结合了队列研究和病例对照研究优势的设计，它如何有效地利用已有的队列数据，减少回忆偏倚，并提高效率。病例时间趋势研究 (Case-Crossover Studies)：探讨病例时间趋势研究的设计，它如何用于调查短暂暴露因素与急性健康结局之间的关系，例如暴露于空气污染物与心肌梗死发作。配对研究 (Matched Studies)：深入讲解配对研究的设计，包括个体配对、频率配对等，以及其在减少混杂和提高统计效率方面的作用。流行病学统计分析统计学基础：回顾流行病学研究中常用的统计学概念，如描述性统计（均值、中位数、标准差）、推断性统计（假设检验、置信区间）。回归模型：详细介绍线性回归、逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）等模型在流行病学中的应用，以及如何解释回归系数和评估模型拟合度。生存分析 (Survival Analysis)：阐述生存分析的概念和方法，包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等，以及它们在分析时间至事件数据（如患者生存时间、疾病复发时间）方面的应用。应用领域传染病流行病学 (Infectious Disease Epidemiology)：探讨传染病传播的动力学模型，如 SIR 模型，以及评估疫苗接种效果、疾病暴发监测和控制策略的研究方法。慢性病流行病学 (Chronic Disease Epidemiology)：关注非传染性疾病（如心血管疾病、癌症、糖尿病）的危险因素识别、筛查策略和长期管理的研究设计。环境与职业流行病学 (Environmental and Occupational Epidemiology)：研究环境暴露（如空气污染、水污染、化学品暴露）和职业暴露对人群健康的影响，以及相关的评估方法。遗传流行病学 (Genetic Epidemiology)：探索基因、环境和疾病之间的相互作用，以及全基因组关联研究（GWAS）等方法在遗传流行病学中的应用。结语本书力求以清晰的语言、严谨的逻辑和丰富的实践指导，帮助读者掌握流行病学研究的精髓。通过深入理解本书内容，读者将能够独立设计、执行和解读具有科学价值的流行病学研究，为改善人群健康、应对公共卫生挑战贡献力量。本书不仅仅是一本理论著作，更是一份指引，引导读者在复杂多变的健康领域中，洞察疾病真相，揭示健康规律。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我期待这本书已经很久了，主要原因在于它对“新兴流行病学工具”的探讨深度远超预期。在如今大数据和人工智能渗透科研的背景下，许多教材还在墨守成规，但本书却大胆地将空间流行病学、时间序列分析，乃至一些前沿的因果发现算法融入了核心框架。我特别欣赏作者处理“数据维度灾难”那一部分的论述，他们没有泛泛而谈，而是深入到如何选择合适的降维技术，以及如何在解释模型时保持流行病学的生物学合理性。我过去在处理一个环境暴露与健康结局的纵向数据时，深陷于模型选择的泥潭，而书中关于广义估计方程（GEE）与混合效应模型的比较分析，为我指明了清晰的方向，让我明白了在特定研究场景下，哪种方法在效率和稳健性上更占优势。这本书的价值不在于知识的堆砌，而在于它提供了一种与时俱进的、面向未来的研究方法论，让人感觉自己手中的研究工具箱得到了极大的升级。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格是极其克制和严谨的，但其内在却蕴含着一股强大的逻辑驱动力。我不是流行病学专业出身，但从事的是公共卫生政策制定工作，需要理解并应用这些复杂的统计模型来评估干预措施的有效性。过去我总觉得统计学的细节过于晦涩，难以转化为政策语言。但是，本书在阐述统计原理的同时，始终紧密地扣合着“可操作性”和“政策含义”。比如，它在讲解敏感性和特异性时，会立刻对接上疾病筛查的成本效益分析，这种无缝衔接极大地帮助了我这样的跨学科读者。它避免了将统计公式凌驾于公共卫生目标之上的倾向，而是将统计方法定位为实现公共卫生目标的强大工具。这种务实的态度，使得即便是那些看似高深的统计概念，也被赋予了清晰的现实意义，让读者能真正地将书中的知识点投射到现实的决策过程中去。

评分☆☆☆☆☆

这本《流行病学研究（第二版）》的问世，无疑是给当前这个信息爆炸、数据洪流中的研究者们送来了一剂强心针。我最近深度投入到一项关于罕见病传播模式的课题中，原以为自己对传统的队列研究和病例对照研究了如指掌，直到我翻开这本书才发现，原有的认知体系存在着不少盲区。书中对因果推断的最新进展，特别是那些处理混杂因素和选择偏倚的精妙方法，简直是醍醐灌顶。它没有停留在教科书式的枯燥定义上，而是通过一系列近乎“实战演练”的案例分析，清晰地展示了如何在真实世界的复杂数据中，剥离出纯粹的效应。举例来说，关于生存分析中半参数模型的讨论，作者的讲解比我过去阅读的任何教材都要细腻入微，对于那些希望将理论知识迅速转化为高水平研究设计的人来说，这本书简直是一本必备的“作战手册”，而不是一本简单的参考书。它成功地将复杂的心思，用简洁而又严谨的笔触呈现出来，让人在阅读过程中不断产生“原来还可以这样设计实验”的惊叹。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的研究生导师，我挑选教材的标准极为苛刻，不仅要内容权威，更要能激发学生的批判性思维。这本《流行病学研究（第二版）》在这一点上表现得尤为出色。它不是简单地提供“正确答案”，而是通过精心设计的思辨性问题和带有争议性的案例，引导学生去质疑既有的范式。我尤其赞赏书中对研究局限性的坦诚讨论，作者没有回避方法学的“灰色地带”，反而将其作为深入学习的切入点。例如，对于处理遗漏变量偏倚的讨论，它不仅仅罗列了G-方法，更深入探讨了在何种信息缺失情况下，任何方法都可能失效的哲学边界。这迫使学生在构建研究方案时，必须进行更深层次的理论论证，而不仅仅是套用公式。这本书成功地搭建起了一座连接“扎实的理论基础”与“前沿研究实践”之间的坚固桥梁，是培养下一代独立思考型流行病学家的理想读物。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，初次接触这本书时，我对它“第二版”的迭代更新抱持着一种审慎的态度。毕竟，流行病学方法学领域发展迅速，很多经典教材的更新往往只是修补一些小错误，难以带来本质的飞跃。然而，这本书彻底打破了我的偏见。它不仅仅是更新了数据引用或案例，而是对整个流行病学逻辑链条进行了深度的自我反思和重构。特别是关于“证据等级”和“研究透明度”的那一章，作者引入了贝叶斯方法在风险评估中的应用，并详细阐述了如何通过预注册和公开数据共享来增强研究的可信度。这对于当前充斥着“P值操纵”和“结果选择性报告”的环境来说，是一种强有力的道德和技术上的匡正。阅读这些章节，我仿佛完成了一次高强度的专业“体检”，清晰地看到了自己过去研究中可能存在的潜在缺陷和未来需要强化的领域。它不仅是教你“如何做研究”，更是教你“如何做一个值得信赖的研究”。

评分☆☆☆☆☆