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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Nelson, Lorene M. (EDT)/ Tanner, Caroline M. (EDT)/ Van Den Eeden, Stephen K. (EDT)/ McGuire, Valeri

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2003-12

价格:$ 90.34

装帧:HRD

isbn号码:9780195133790

丛书系列:

图书标签:

• 神经流行病学
• 流行病学
• 神经病学
• 神经系统疾病
• 公共卫生
• 疾病风险因素
• 发病率
• 患病率
• 队列研究
• 病例对照研究

《神经流行病学：理解神经系统疾病在人群中的分布与Determinants》 导言 神经系统疾病，从影响日常功能的轻微认知障碍，到威胁生命的严重脑损伤，一直是人类健康面临的严峻挑战。它们不仅给患者及其家庭带来巨大的痛苦和经济负担，也对社会医疗系统造成了沉重压力。然而，对于这些疾病在人群中的发生、传播规律，以及驱动其发生的因素，我们往往知之甚少。正是基于这种认识的不足，《神经流行病学：理解神经系统疾病在人群中的分布与Determinants》 应运而生。这本书并非简单罗列各种神经疾病的临床表现，而是致力于深入探讨神经系统疾病在人群中的流行病学维度，揭示其发病机制背后的复杂网络。 第一部分：神经流行病学的基石——概念、方法与数据 本书的第一部分奠定了坚实的理论基础，为读者理解神经流行病学研究的核心概念和方法论。 第一章：神经流行病学概述与历史渊源 本章将追溯神经流行病学的发展脉络，从早期对癫痫、精神疾病等在特定人群中的观察，到现代流行病学调查方法的引入，以及分子生物学、基因组学等新技术对其研究的推动。我们将探讨神经流行病学与其他相关学科，如神经科学、公共卫生学、统计学、社会学等的交叉融合，以及其在疾病预防、健康管理和政策制定中的重要作用。 第二章：关键流行病学指标与度量 理解疾病在人群中的分布，离不开精确的统计学工具。本章将详细介绍神经流行病学中常用的核心指标，包括发病率（incidence）、患病率（prevalence）、死亡率（mortality）、病死率（case-fatality rate）以及标准化率等。我们将深入解析这些指标的计算方法、适用范围以及如何解读其背后蕴含的流行病学信息，例如，通过患病率的分析，我们可以了解某种神经系统疾病在某个特定时期、某个特定人群中的普遍程度；而发病率则能反映疾病发生的速度和新发病例的风险。 第三章：研究设计与数据收集策略 严谨的研究设计是获得可靠研究结果的前提。本章将系统介绍适用于神经流行病学研究的各类研究设计，包括描述性研究（横断面研究、生态学研究）、观察性分析性研究（病例对照研究、队列研究）以及干预性研究（随机对照试验）。我们将重点探讨这些设计在探究神经系统疾病危险因素、预防措施和治疗效果方面的优势与局限性。此外，本章还将深入讨论各种数据收集策略，包括问卷调查、访谈、医学记录回顾、生物样本收集（血液、脑脊液、影像数据等）以及利用大数据资源（电子健康记录、保险索赔数据等）的创新方法。数据质量的控制、抽样方法的选择以及偏倚的识别与管理也将是本章关注的重点。 第四章：统计分析与模型构建 收集到的数据需要通过严谨的统计分析来提取有价值的信息。本章将介绍神经流行病学研究中常用的统计方法，从描述性统计到推断性统计，再到多因素回归分析（线性回归、逻辑回归、Cox比例风险模型等）。我们将探讨如何识别和控制混杂因素，如何进行敏感性分析，以及如何构建预测模型来评估个体罹患某种神经系统疾病的风险。对于时间序列分析、空间分析等在流行病学研究中的应用也将有所阐述，以帮助读者理解疾病在时间和空间上的传播模式。 第二部分：神经系统疾病的流行病学图景——常见疾病的深入剖析 在构建了坚实的理论框架之后，本书的第二部分将聚焦于一些最常见的神经系统疾病，从流行病学的角度进行深入的剖析，揭示其在人群中的分布特征、危险因素和潜在的预防策略。 第五章：阿尔茨海默病与相关痴呆的流行病学 阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）作为最常见的神经退行性疾病，其在全球范围内呈上升趋势，给社会带来了巨大的挑战。本章将详细审视AD在不同年龄、性别、种族、地理区域以及社会经济地位人群中的患病率和发病率差异。我们将系统梳理目前已知的AD的危险因素，包括遗传因素（如APOE基因多态性）、生活方式因素（如饮食、体育活动、认知参与度）、心血管危险因素（如高血压、糖尿病、高胆固醇）、头部外伤史以及环境因素等。此外，本章还将探讨AD的早期诊断标志物在流行病学研究中的应用，以及基于流行病学证据的AD一级和二级预防策略。 第六章：卒中（中风）的流行病学特征与危险因素 卒中是导致全球成人残疾和死亡的主要原因之一。本章将深入分析缺血性卒中和出血性卒中在不同人群中的流行病学差异，包括其在年龄、性别、种族、地理分布上的特征。我们将详细探讨卒中的主要危险因素，重点关注可干预的危险因素，如高血压、糖尿病、高血脂、房颤、吸烟、肥胖、缺乏运动以及不健康的饮食习惯。同时，本章也将讨论卒中后的二级预防策略，以及不同社会经济群体在卒中风险和预后上的差异。 第七章：帕金森病的流行病学研究进展 帕金森病（Parkinson's disease, PD）是一种常见的神经退行性运动障碍。本章将分析PD在人群中的流行病学分布，包括其发病年龄、性别比例以及地域性特征。我们将深入探讨PD的潜在危险因素，包括遗传易感性、环境暴露（如农药、重金属）以及一些推测性的生活方式因素。本章还将关注PD的非运动症状（如嗅觉减退、便秘、睡眠障碍）的流行病学研究，以及这些症状在疾病早期诊断中的潜在作用。 第八章：癫痫的流行病学视角 癫痫是一种常见的神经系统慢性疾病，影响着全球数千万人。本章将探讨癫痫在不同年龄组、性别以及地理区域的患病率和发病率。我们将区分不同病因类型的癫痫（如特发性癫痫、症状性癫痫）的流行病学特征，并分析其危险因素，包括遗传因素、围产期因素、头部外伤、脑部感染以及卒中等。本章还将关注癫痫治疗依从性、社会污名化以及对患者生活质量的影响等社会流行病学议题。 第九章：多发性硬化症的流行病学模式 多发性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）是一种慢性自身免疫性疾病，主要累及中枢神经系统。本章将重点分析MS在地理分布上的显著特征，特别是其发病率随纬度的变化规律，并探讨其背后的潜在环境因素（如维生素D水平、病毒感染）。我们将审视MS在性别、种族上的差异，以及遗传易感性在MS发病中的作用。本章还将讨论MS的亚型（复发缓解型、继发进展型、原发进展型）的流行病学特点。 第十章：头痛与偏头痛的流行病学研究 头痛，尤其是偏头痛，是全球最常见的神经系统症状之一，严重影响着个人的生活质量和工作能力。本章将分析偏头痛在不同人群中的患病率和发病率，包括其在性别、年龄、种族和地理分布上的差异。我们将探讨偏头痛的潜在触发因素和危险因素，例如家族史、激素水平变化、环境因素以及生活方式。本章还将关注其他类型头痛（如紧张性头痛、丛集性头痛）的流行病学特征。 第三部分：探索性与前瞻性——神经流行病学的未来方向 在深入分析了现有疾病的流行病学图景后，本书的第三部分将着眼于未来，探讨神经流行病学研究的新兴领域、挑战与机遇。 第十一章：神经精神疾病的流行病学——抑郁症、焦虑症与精神分裂症 精神疾病与神经系统功能的异常密切相关。本章将关注抑郁症、焦虑症以及精神分裂症等主要神经精神疾病在人群中的流行病学特征，包括其发病率、患病率、复发率以及不同社会人口学群体间的差异。我们将审视遗传、环境以及社会心理因素在这些疾病发生和发展中的复杂相互作用。本章还将探讨早期识别和干预这些疾病的流行病学策略。 第十二章：神经发育障碍的流行病学——自闭症谱系障碍与注意缺陷多动障碍 神经发育障碍在儿童和青少年时期对个体的发展产生深远影响。本章将聚焦于自闭症谱系障碍（ASD）和注意缺陷多动障碍（ADHD）的流行病学研究，分析其在不同地区、不同文化背景下的发病率和患病率变化。我们将探讨可能影响这些疾病的遗传因素、环境因素（如产前暴露）以及神经生物学机制。本章还将关注这些障碍的早期筛查、诊断和干预的流行病学研究。 第十三章：感染与神经系统疾病的联系——流行病学证据 许多感染性疾病，无论是急性还是慢性，都可能对神经系统造成损害。本章将回顾神经流行病学中关于感染与神经系统疾病之间联系的研究证据，例如HIV感染与神经认知障碍、脑膜炎和脑炎的神经后遗症、以及一些病毒（如EB病毒、寨卡病毒）在神经退行性疾病发生中的潜在作用。我们将分析这些感染性疾病的流行病学模式，以及其对神经系统健康造成的长期影响。 第十四章：环境暴露与神经健康——毒理流行病学前沿 日益增长的证据表明，环境因素对神经健康具有重要影响。本章将深入探讨空气污染、重金属（如铅、汞）、农药、内分泌干扰物等环境暴露与神经系统疾病（如痴呆、帕金森病、神经发育障碍）之间的流行病学关联。我们将审视现有的毒理流行病学研究，评估这些环境暴露的风险，并提出减少暴露和保护神经健康的公共卫生建议。 第十五章：基因-环境相互作用在神经流行病学中的作用 现代神经流行病学研究越来越强调基因与环境因素在疾病发生中的协同作用。本章将深入探讨基因-环境相互作用（GxE）的概念，以及它如何在解释神经系统疾病的发病率差异中发挥作用。我们将介绍用于检测GxE效应的研究方法，并以具体的疾病为例，展示基因多态性如何与环境因素相互影响，从而改变个体罹患疾病的风险。 第十六章：大数据、人工智能与神经流行病学 随着科技的飞速发展，大数据分析和人工智能（AI）为神经流行病学研究带来了前所未有的机遇。本章将探讨如何利用大规模电子健康记录、基因组数据、影像数据以及可穿戴设备数据等，通过AI算法来识别新的疾病风险因素、预测疾病进展、发现新的治疗靶点以及优化公共卫生干预措施。我们将讨论大数据在流行病学研究中的优势、挑战以及伦理考量。 结论 《神经流行病学：理解神经系统疾病在人群中的分布与Determinants》 旨在为读者提供一个全面、深入的视角，以理解神经系统疾病在人口层面的复杂图景。通过对概念、方法、具体疾病以及前沿研究领域的系统阐述，本书不仅为研究者提供了坚实的理论指导和实用的研究工具，也为临床医生、公共卫生专业人员、政策制定者以及广大关心神经健康的人们，提供了一个理解和应对神经系统疾病挑战的知识框架。本书坚信，通过对神经流行病学的深入探索，我们能够更好地识别风险，制定有效的预防策略，减轻疾病负担，最终改善全人类的神经健康。

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