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出版者:上海复旦大学（医科大）

作者:沈福民主编

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2001-8

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787562706601

丛书系列:

图书标签:

• 医学
• 专业书
• 流行病学
• 公共卫生
• 疾病预防
• 研究方法
• 统计学
• 健康科学
• 医学
• 卫生学
• 数据分析
• 临床研究

《流行病学原理与方法》是一本旨在系统阐述流行病学研究的核心概念、基本理论以及各类实证研究方法的权威著作。本书深入浅出地解析了疾病在人群中的分布、决定因素以及干预策略，为理解和应对公共卫生挑战提供了坚实的理论基础和实用的技术指导。 全书结构严谨，内容涵盖了流行病学的两大支柱：研究设计和数据分析。在研究设计方面，本书详细介绍了横断面研究、队列研究、病例对照研究、随机对照试验等经典的研究设计类型，并对每种设计的优缺点、适用场景以及潜在的偏倚进行了深入剖析。读者将学习如何根据不同的研究问题选择最恰当的研究设计，以最大程度地提高研究的科学性和可靠性。此外，本书还探讨了生态学研究、诊断试验评价以及筛检策略等特殊类型的研究方法。 在数据分析方面，本书系统介绍了描述性流行病学和分析性流行病学的统计学工具。从基本的疾病率和构成比的计算，到各种关联性指标（如相对危险度、比值比、归因危险度）的推导和解释，再到多因素分析方法（如多元回归、Logistic回归、Cox比例风险模型）的应用，本书都进行了详尽的阐述。本书强调统计推断的重要性，引导读者理解统计显著性、置信区间以及假设检验在流行病学研究中的作用。同时，也涵盖了生存分析、时间序列分析等高级统计技术，为读者掌握复杂流行病学数据分析奠定基础。 除了研究设计和数据分析，本书还深入探讨了流行病学的基本原理，包括疾病的病因学、传播动力学以及自然史。本书详细介绍了因果关系的概念，阐述了 Bradford Hill 的因果判断标准，帮助读者区分相关与因果。对传染病传播的动力学模型，如 SIR 模型，进行了细致的讲解，有助于理解疾病在人群中的传播模式和控制策略。对于慢性非传染性疾病，本书也着重分析了其多重危险因素及其相互作用。 本书还特别强调了流行病学在公共卫生实践中的应用。从疾病监测、疫情报告到健康评估、政策制定，本书展示了流行病学如何为识别健康问题、评价干预措施和制定有效的公共卫生政策提供科学依据。例如，在疾病监测部分，详细介绍了各种监测系统（如传染病监测、慢性病监测、伤害监测）的构建和应用，以及如何利用监测数据来预警和应对突发公共卫生事件。在健康评估方面，本书讨论了如何运用流行病学方法来评估特定人群的健康状况和健康风险。 为了帮助读者更好地理解和掌握所学知识，本书在每个章节都精心设计了案例研究和习题。这些案例选自真实世界的公共卫生实践，涵盖了传染病、慢性病、环境健康、职业健康等多个领域，使读者能够将在课堂上学到的理论知识应用于解决实际问题。习题的设计兼顾了概念理解和技能训练，有助于读者巩固记忆、深化理解。 《流行病学原理与方法》不仅是公共卫生、流行病学、医学统计学等相关专业学生的理想教材，也是从事公共卫生研究、疾病预防控制、健康管理等领域专业人士不可或缺的参考书。本书将引导读者一步步走进流行病学的世界，掌握科学的思维方式和研究方法，为促进人类健康事业做出贡献。

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我主要对慢性非传染性疾病（NCDs）的研究比较感兴趣，阅读这本书时，我更关注的是那些非传染病领域的研究设计。这本书在处理慢性病研究时展现出了非凡的深度和广度。特别是关于“前瞻性队列研究”的设计与实施，作者给出了非常细致的建议，从如何设计问卷以减少依从性衰减，到如何处理长期随访中缺失数据的策略，都有深入的讨论。让我印象深刻的是，作者专门开辟了一个章节来讨论“生物标志物”在流行病学研究中的应用和局限性，这在很多传统教材中是很少见的。他分析了PSA（前列腺特异性抗原）在疾病筛查中的高敏感性和低特异性带来的“过度诊断”问题，并将其归结于研究设计中的“检测导向偏倚”。这种对前沿科学工具的批判性审视，体现了作者深厚的学术功底和对研究价值的深刻洞察。这本书不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“在什么情况下，这种方法是不可靠的”，这种严谨的“祛魅”过程，对于提升研究的科学性和可靠性具有不可替代的价值。

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说实话，我最初是抱着试试看的心态买下这本《流行病学原理与方法》的，毕竟市面上关于这个领域的书籍汗牛充栋，真正能做到深入浅出、又兼顾前沿动态的少之又少。这本书最让我眼前一亮的地方，在于它对“因果推断”部分的深度挖掘。它没有仅仅停留在传统的Bradford Hill标准上打转，而是花了大篇幅去介绍结构方程模型（SEM）和倾向性评分匹配（PSM）在现代流行病学研究中的应用。我记得有一处关于“健康公平性”的研究设计，作者通过模拟不同社会经济背景人群的疾病轨迹，展示了偏倚是如何在数据中悄然滋生的。那种对研究伦理和方法学局限性的深刻反思，远超出了很多纯粹技术层面的教材。阅读过程中，我经常需要停下来，对照我正在进行的一个长期队列研究项目，重新审视我们的样本选择和数据清理流程。作者对于“信息偏倚”的论述尤其到位，他用一种近乎文学化的笔触，描绘了回忆偏倚和报告偏倚对研究结果的“腐蚀性”，并提供了实用的“补救”策略。这本书与其说是一本工具书，不如说是一部方法论的“哲学”著作，它强迫你思考“为什么”要用这种方法，而不是仅仅“如何”去计算。

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说实话，我对统计学一直抱有敬畏之心，很多流行病学著作中的公式推导对我来说如同天书。但《流行病学原理与方法》这本书的作者似乎深谙此道，他处理数学问题的策略非常高明。他不是把公式堆砌在一起让你硬记，而是将它们“图像化”和“情境化”。比如，解释相对风险（RR）和比值比（OR）的区别时，作者没有直接给出复杂的概率公式，而是构建了一个非常直观的“2x2”列联表，然后通过动态调整表格中的数值，让读者亲眼看到不同情况下，这两个指标是如何变化以及它们的统计学意义是什么。这种“眼见为实”的学习方式极大地增强了我的信心。此外，这本书对于“生存分析”的介绍也相当温柔。它没有一开始就抛出Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，而是先用一个假设的药物疗效跟踪案例，自然地引出“时间”这个变量的重要性，然后才循序渐进地引入分析工具。这种循序渐进、处处为读者着想的教学思路，使得原本被视为高难度的内容变得平易近人，这对于想跨领域学习的非专业人士来说，简直是福音。

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我是一位在基层疾控体系工作了十几年的老兵，这次读《流行病学原理与方法》纯粹是为了给自己“充电”，看看这些年学术界有什么新进展能指导我们实际工作。这本书的实战价值真的超出了我的预期。尤其是在探讨“监测系统与预警机制”的那几章，简直就是为我们量身定做的。作者没有空谈理论，而是详尽地描绘了传染病暴发时的“侦察”环节——如何设定基线、如何识别异常信号，以及如何根据快速的病例报告数据进行初步的趋势预测。书中关于“空间流行病学”的应用案例非常精彩，它结合了地理信息系统（GIS）的工具，展示了如何通过热点地图分析来指导有限的医疗资源快速部署。我记得书中举了一个关于食源性疾病暴发调查的例子，从最初的零星报告到锁定污染源，作者详细记录了每一次访谈、每一次样本采集和每一次假设检验的过程，每一步的决策逻辑都清晰可见。这让我深刻反思了我们在实际工作中可能存在的“经验主义”倾向，这本书提供了一个更系统、更科学的框架来指导我们的应急响应。对于像我们这种需要快速反应的部门来说，这本书就是一本“作战手册”。

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这本书的封面设计简洁大气，那种深沉的蓝色调配上金色的字体，一下子就让人感觉到了内容的厚重与专业性。我是在一个偶然的机会接触到这本书的，当时正好在研究一些关于公共卫生政策制定的前沿课题，需要一本能够系统梳理理论基础的参考书。翻开第一页，我立刻被作者那种严谨的学术态度所折服。他没有采用那种平铺直叙的教科书式叙述，而是巧妙地将复杂的统计学模型融入到实际的案例分析中，使得原本枯燥的公式变得生动起来。尤其是关于“暴露评估”那一章，作者引入了几个近十年来的重大传染病暴发案例，详细拆解了从数据收集到风险量化处理的每一步骤，那种层层递进的逻辑推导，简直就像是解密一个复杂的谜题。我尤其欣赏作者在处理“混杂因素控制”时的细致入微，他不仅列举了常用的统计方法，还深入探讨了在不同研究设计下，选择特定方法的优缺点和适用场景，这对于我们这些需要在有限资源下设计严谨研究的人来说，无疑是提供了极具操作性的指导。这本书的排版也非常考究，大量的图表清晰明了，很多概念性的解释都配有示意图，极大地降低了理解门槛，让初学者也能快速抓到重点，而资深研究者也能从中找到新的启发点。

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