Epidemiologic Methods for the Study of Infectious Diseases pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Thomas, James C. (EDT)/ Weber, David J. (EDT)

出品人:

页数:494

译者:

出版时间:2001-3

价格:$ 101.69

装帧:HRD

isbn号码:9780195121124

丛书系列:

图书标签:

• 流行病学
• 传染病
• 研究方法
• 统计学
• 公共卫生
• 疾病控制
• 生物统计学
• 建模
• 数据分析
• 健康科学

深入探索非传染性疾病的流行病学研究方法 本书旨在为研究人员、学生及对非传染性疾病（NCDs）的流行病学研究方法感兴趣的各界人士提供一本全面而深入的指南。与专注于传染性疾病的研究方法不同，本书将聚焦于非传染性疾病的独特研究挑战，并详细阐述一系列适用且先进的流行病学研究设计、数据收集、分析技术以及结果解释的策略。我们将从非传染性疾病的定义、分类及其在全球健康中的重要性出发，为读者构建一个宏观的认识框架，随后层层深入，探讨具体的研究范式与实践。 第一部分：非传染性疾病研究的基石 非传染性疾病概述：定义、负担与趋势 我们将首先清晰界定非传染性疾病的概念，区分其与传染性疾病在病因、传播机制和防控策略上的根本差异。本书将重点关注心血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病、糖尿病以及精神疾病等主要的非传染性疾病类别，并深入剖析这些疾病在全球范围内日益增长的流行率、死亡率以及由此带来的沉重健康经济负担。我们将回顾历史数据，分析非传染性疾病流行趋势的变化，并探讨影响这些趋势的关键社会、环境和行为因素。 流行病学在理解非传染性疾病中的角色 流行病学是理解疾病在人群中分布、决定因素和影响的科学。本书将强调流行病学在揭示非传染性疾病的风险因素、疾病进展模式、筛查与干预效果评价以及疾病预防策略制定中的核心作用。我们将阐述流行病学的基本原理，包括发病率、患病率、相对危险度、归因危险度等关键指标，并探讨如何将这些概念应用于非传染性疾病的研究。 研究伦理与数据隐私在非传染性疾病研究中的考量 鉴于非传染性疾病研究通常涉及长期随访、敏感的健康信息以及大量的个体数据，研究伦理和数据隐私的保障至关重要。本部分将详细探讨在非传染性疾病研究中必须遵守的伦理原则，包括知情同意、保密性、匿名化以及公平对待受试者等。我们将介绍数据安全管理的最佳实践，并讨论如何在研究设计和执行过程中最大限度地保护参与者的隐私权，以符合现有的法律法规和伦理指南。 第二部分：研究设计策略与实施 观察性研究设计：洞察疾病的发生与发展 观察性研究是理解非传染性疾病病因和风险因素的关键工具。本书将深入介绍各种主要的观察性研究设计，并重点探讨其在非传染性疾病研究中的应用。 描述性研究： 包括横断面研究（cross-sectional studies）、生态学研究（ecological studies）和病例系列研究（case series studies），它们能够帮助我们描绘疾病的分布特征、识别潜在的健康问题并为进一步研究提供线索。 分析性研究： 回顾性研究： 例如病例对照研究（case-control studies），它们能够有效地识别特定疾病的危险因素，特别适用于发病率较低的疾病。我们将讨论如何有效选择对照组、避免偏倚以及进行数据分析。 前瞻性研究： 例如队列研究（cohort studies），它们是揭示疾病发展轨迹、评估暴露与结局之间因果关系的金标准。我们将详细介绍队列研究的设计要点，包括样本量确定、随访策略、信息收集以及数据管理，并探讨其在长期健康结局研究中的优势。 嵌套病例对照研究： 结合了队列研究的优势和病例对照研究的效率，在大型前瞻性队列研究中选择病例及其相应对照，用于研究罕见暴露或多种暴露因素。 干预性研究设计：评估防控措施的有效性 评估非传染性疾病预防和控制措施的有效性需要严谨的干预性研究设计。 随机对照试验（RCTs）： 作为评估干预措施有效性的金标准，我们将详细阐述RCT的设计原理、实施步骤、随机化方法、盲法技术以及结果分析。重点关注在非传染性疾病领域的应用，例如药物疗效评估、生活方式干预效果评价、疫苗接种效果评估等。 准实验设计： 当RCT难以实施时，例如在社区或人群层面进行的干预，我们将探讨各种准实验设计，如非随机对照试验、中断时间序列分析（interrupted time-series analysis）等，并讨论如何通过严谨的设计和分析来减小偏倚。 系统性文献回顾与荟萃分析：整合现有证据 在信息爆炸的时代，如何有效地整合和利用已有的研究证据至关重要。本部分将介绍系统性文献回顾（systematic reviews）和荟萃分析（meta-analyses）的方法论，包括文献检索策略、纳入与排除标准、质量评价、数据提取和统计分析。我们将重点阐述如何利用这些方法来评估非传染性疾病相关证据的整体水平，并识别研究空白，为临床实践和政策制定提供循证依据。 第三部分：数据收集与测量 多源数据收集策略 非传染性疾病研究需要收集来自多种来源的数据，以全面了解疾病的发生和影响。 问卷调查与访谈： 详细介绍问卷设计原则，包括明确的研究目标、问题措辞、量表选择、预测试等。探讨结构化访谈和半结构化访谈的优缺点及适用场景，并提供有效的访谈技巧。 生物标志物测量： 重点介绍与非传染性疾病相关的关键生物标志物，如血脂、血糖、血压、炎症指标、肿瘤标志物、基因标记物等。讨论各种测量技术（如实验室检测、影像学检查、生理功能测试）的原理、准确性和可靠性。 电子健康记录（EHRs）与健康信息系统： 探讨如何利用现有的电子健康记录、疾病登记系统、医保数据等大数据资源进行非传染性疾病研究，包括数据提取、标准化、质量控制以及数据链接技术。 传感器技术与可穿戴设备： 介绍新兴的传感器技术和可穿戴设备在连续、客观地收集个体活动、生理参数（如心率、睡眠模式、血糖水平）等方面的潜力，以及它们在非传染性疾病监测和研究中的应用前景。 测量工具的开发与验证 开发和验证可靠的测量工具是确保研究质量的前提。我们将讨论测量工具的信度（reliability）和效度（validity）评估方法，包括重测信度、内部一致性、内容效度、构建效度、效标效度等，并提供实际案例说明如何对问卷、量表和生物标志物测量方法进行验证。 避免测量偏倚的策略 在数据收集过程中，各种测量偏倚都可能影响研究结果的准确性。本书将重点介绍信息偏倚（information bias）的各种形式，如回忆偏倚（recall bias）、观察者偏倚（observer bias）、受试者偏倚（interviewer bias）等，并提供具体的避免和控制策略，包括标准化操作流程、客观测量工具的使用、盲法等。 第四部分：统计分析方法 描述性统计与初步探索 在进入复杂模型之前，对数据进行充分的描述性统计分析是必不可少的。我们将介绍集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（标准差、方差、四分位数范围）和频数分布的计算和解释。同时，我们将探讨使用图表（如直方图、散点图、箱线图）进行数据可视化，以初步识别数据分布特征、异常值和潜在关系。 推断性统计：检验假设与估计效应 参数检验与非参数检验： 介绍t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等经典参数检验方法，以及它们的适用条件。对于不满足参数检验假设的数据，我们将探讨Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等非参数检验。 回归分析： 重点介绍多种回归模型在非传染性疾病研究中的应用。 线性回归： 用于分析连续变量之间的关系，例如分析生活方式因素对血压的影响。 逻辑回归： 用于分析二分类结局变量（如疾病发生/未发生）与多个预测因素之间的关系，例如识别心血管疾病的危险因素。 泊松回归与负二项回归： 用于分析计数数据，例如分析环境暴露对某种癌症发病率的影响。 生存分析： Kaplan-Meier曲线： 用于估计生存概率和比较不同组别之间的生存曲线。 Cox比例风险模型： 用于分析影响疾病发病或死亡时间（生存时间）的多种因素，并估计各因素的风险比。 多层次模型（Multilevel Models）/混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 适用于处理具有嵌套结构的数据，例如在社区层面进行的干预研究，其中个体嵌套在社区中。 校正混杂因素与中介分析 混杂因素的识别与校正： 详细讨论混杂因素的定义、识别方法（如因果图）、以及在分析中如何进行校正，包括分层分析、回归模型调整等。 中介分析（Mediation Analysis）： 探讨如何分析一个变量（中介变量）如何将另一个变量（暴露因素）的作用传递到结局变量，例如分析社会经济地位如何通过影响吸烟行为来增加肺癌风险。 调节分析（Moderation Analysis）： 探讨某个因素（调节变量）是否会改变暴露因素与结局变量之间的关系强度或方向，例如分析年龄是否会调节运动对降低心血管疾病风险的效果。 处理缺失数据与不确定性 缺失数据是流行病学研究中常见的问题。我们将介绍各种处理缺失数据的方法，包括删除法（listwise deletion, pairwise deletion）、多重插补（multiple imputation）等，并讨论其优缺点和适用场景。同时，我们将强调不确定性量化，如置信区间的解释，以及如何处理模型不确定性。 第五部分：结果解释与应用 解读统计结果：临床意义与公共卫生意义 本部分将指导读者如何准确解读统计分析结果，并将其转化为有意义的临床和公共卫生见解。我们将强调区分统计学显著性与临床或公共卫生上的重要性，并讨论效应量（effect size）的解释，例如相对风险、归因危险度等，如何指导干预策略的制定。 研究的局限性与偏倚的评估 任何研究都存在局限性。我们将重点讨论如何识别和评估研究设计、数据收集和分析过程中的潜在偏倚，例如选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚等，并说明这些偏倚对研究结论可能产生的影响。 循证实践与政策制定 本书旨在培养读者将流行病学研究成果转化为实际行动的能力。我们将探讨如何将高质量的研究证据应用于临床实践指南的制定、公共卫生政策的完善以及疾病预防与控制项目的设计与评估。 面向未来的研究方向 非传染性疾病的研究领域不断发展，本书将展望未来的研究方向，例如大数据与人工智能在疾病预测和个性化医疗中的应用、肠道菌群与慢性病的关系、环境暴露与疾病之间的复杂相互作用等，鼓励读者积极探索新的研究问题和方法。 通过以上详尽的阐述，本书将致力于为读者提供一个坚实的理论基础和实践指导，使其能够自信地设计、执行、分析和解释针对非传染性疾病的流行病学研究，为改善全球人类健康做出贡献。

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