Methods in Social Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Oakes, J. Michael (EDT)/ Kaufman, Jay S. (EDT)

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2006-5

价格:607.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780787979898

丛书系列:

图书标签:

2016ReadingList
社会流行病学
流行病学方法
公共卫生
健康不平等
社会决定因素
研究方法
统计学
纵向研究
因果推断
数据分析

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具体描述

Social epidemiology is the study of how social interactions—social norms, laws, institutions, conventia, social conditions and behavior—affect the health of populations. This practical, comprehensive introduction to methods in social epidemiology is written by experts in the field. It is perfectly timed for the growth in interest among those in public health, community health, preventive medicine, sociology, political science, social work, and other areas of social research. Topics covered are: Introduction: Advancing Methods in Social Epidemiology The History of Methods of Social Epidemilogy to 1965 Indicators of Socioeconomic Position Measuring and Analyzing 'Race' Racism and Racial Discrimination Measuring Poverty Measuring Health Inequalities A Conceptual Framework for Measuring Segregation and its Association with Population Outcomes Measures of Residential Community Contexts Using Census Data to Approximate Neighborhood Effects Community-based Participatory Research: Rationale and Relevance for Social Epidemiology Network Methods in Social Epidemiology Identifying Social Interactions: A Review, Multilevel Studies Experimental Social Epidemiology: Controlled Community Trials Propensity Score Matching Methods for Social Epidemiology Natural Experiments and Instrumental Variable Analyses in Social Epidemiology and Using Causal Diagrams to Understand Common Problems in Social Epidemiology. "Publication of this highly informative textbook clearly reflects the coming of age of many social epidemiology methods, the importance of which rests on their potential contribution to significantly improving the effectiveness of the population-based approach to prevention. This book should be of great interest not only to more advanced epidemiology students but also to epidemiologists in general, particularly those concerned with health policy and the translation of epidemiologic findings into public health practice. The cause of achieving a ‘more complete’ epidemiology envisaged by the editors has been significantly advanced by this excellent textbook."

—Moyses Szklo, professor of epidemiology and editor-in-chief, American Journal of Epidemiology, Johns Hopkins University "Social epidemiology is a comparatively new field of inquiry that seeks to describe and explain the social and geographic distribution of health and of the determinants of health. This book considers the major methodological challenges facing this important field. Its chapters, written by experts in a variety of disciplines, are most often authoritative, typically provocative, and often debatable, but always worth reading."

—Stephen W. Raudenbush, Lewis-Sebring Distinguished Service Professor, Department of Sociology, University of Chicago "The roadmap for a new generation of social epidemiologists. The publication of this treatise is a significant event in the history of the discipline."

—Ichiro Kawachi, professor of social epidemiology, Department of Society, Human Development, and Health, Harvard University "Methods in Social Epidemiology not only illuminates the difficult questions that future generations of social epidemiologists must ask, it also identifies the paths they must boldly travel in the pursuit of answers, if this exciting interdisciplinary science is to realize its full potential. This beautifully edited volume appears at just the right moment to exert a profound influence on the field."

—Sherman A. James, Susan B. King Professor of Public Policy Studies, professor of Community and Family Medicine, professor of African-American Studies, Duke University

洞察社会脉络，揭示健康真相：一本关于社会流行病学研究方法的深度指南在理解人类群体健康行为与健康结局的复杂关联时，社会流行病学扮演着至关重要的角色。它不仅仅是关注疾病的传播模式，更深入地探讨社会环境、经济因素、文化习俗以及政策干预如何在微观层面影响个体的健康，又如何汇聚成宏观的健康趋势。本书旨在为致力于探索这些复杂联系的研究者们提供一套全面、系统且富有实践指导意义的研究方法论框架。我们不满足于仅仅描述现象，而是要揭示其背后的社会机制，并为有效的公共卫生干预提供坚实的科学依据。本书的核心目标是赋能读者，使其能够独立设计、执行并分析具有深度和广度的社会流行病学研究。我们相信，精湛的研究方法是得出可靠结论、推动知识进步的基石。因此，本书的每一章节都围绕着“如何做”展开，力求将抽象的理论概念转化为可操作的研究步骤和技术。第一部分：奠定基石——社会流行病学的理论视角与研究设计在深入技术细节之前，我们首先需要建立对社会流行病学核心理念的深刻理解。社会流行病学的多维度视角：我们将详细阐述社会流行病学如何超越传统的生物医学模型，整合社会学、经济学、心理学、人类学等多元学科的理论视角。这包括但不限于社会决定因素理论（Social Determinants of Health, SDOH），强调收入、教育、职业、住房、环境暴露以及社会支持等因素对健康状况的根本性影响。此外，我们还将探讨微观社会因素（如个人经历、人际关系）与宏观社会结构（如社会不平等、政策环境）之间的相互作用，以及它们如何共同塑造健康差异。研究问题的界定与演进：提出一个有价值的研究问题是研究的起点。本书将指导读者如何从观察到的社会健康现象中提炼出清晰、可检验且具有公共卫生意义的研究问题。我们将讨论不同类型研究问题的特点，如描述性问题（例如，特定社区的慢性病患病率与哪些社会因素相关？）、解释性问题（例如，为什么低收入群体的心血管疾病风险更高？）以及干预性问题（例如，何种社区干预能够有效降低青少年肥胖率？）。同时，我们也会探讨如何借鉴现有文献、理论模型以及实地观察来丰富和完善研究问题。研究设计的艺术与科学：研究设计是连接研究问题和数据之间的桥梁。本书将系统介绍社会流行病学中常用的研究设计类型，并深入剖析它们的优势、局限性以及适用场景。观察性研究：我们将详细讲解横断面研究（cross-sectional studies）在描述健康状态和相关社会因素分布方面的作用，以及其在探索潜在关联时的局限性。纵向研究（longitudinal studies），包括队列研究（cohort studies）和病例对照研究（case-control studies），将被深入分析，重点阐述其在确定因果关系方面的重要作用。我们将讨论如何设计有效的纵向研究，如何处理随访失访问题，以及如何选择合适的对照组。准实验与实验性研究：尽管在社会流行病学中进行严格的随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs）可能面临伦理或实践上的挑战，但本书将探讨如何利用准实验设计（quasi-experimental designs），如自然实验（natural experiments）、中断时间序列分析（interrupted time series analysis）等，来评估社会政策、项目或环境变化的健康效应。混合研究方法：鼓励研究者将定量和定性方法相结合，以获得更全面、更深入的理解。本书将讨论定性研究（如访谈、焦点小组）如何帮助我们理解健康行为背后的复杂动机、社会规范和个人经历，以及如何利用定性发现来解释定量结果或生成新的研究假设。第二部分：数据的获取与测量——构建坚实的证据基础可靠的数据是所有科学研究的生命线。本书将深入探讨在社会流行病学研究中，如何有效地获取和测量关键的社会、行为和健康数据。社会因素的测量：这是一个极具挑战但至关重要的领域。我们将讨论如何准确测量以下关键社会维度：社会经济地位（SES）：包括收入、教育水平、职业声望、家庭财富等指标的获取途径、标准化测量工具（如问卷设计、现有数据库利用）及其在不同文化背景下的适用性。社会网络与社会支持：如何测量个体的社会联系、支持的类型（情感、工具性、信息性）以及感知到的支持水平，并探讨其对健康的影响。社会环境暴露：包括社区特征（如安全、绿色空间）、居住环境（如空气质量、噪音）、工作环境以及社会歧视等因素的测量方法。文化因素与信仰：如何量化文化价值观、宗教信仰、生活习俗对健康选择和行为的影响。健康结局的测量：涵盖多种形式的健康指标：疾病患病率与发病率：如何从医疗记录、调查问卷或生物标记物中准确获取疾病信息。健康行为：测量饮食、体育活动、吸烟、饮酒、睡眠等行为的有效方法，包括自我报告、行为观察和生物标志物。身心健康指标：测量生活质量、心理健康（如抑郁、焦虑）、慢性疼痛以及功能状态的工具。数据来源的审慎选择：一手数据收集：详细指导问卷设计原则，包括问题构建、量表选择、预测试（pilot testing）以及访谈指南的制定。二手数据利用：介绍如何有效利用现有数据库，如人口普查数据、健康调查数据（如NHANES, CHIS）、医疗保险索赔数据、电子健康记录（EHRs）以及政府统计数据。我们将重点关注数据的质量评估、数据抽取、数据整合以及隐私保护问题。新兴数据源：探讨利用大数据、社交媒体数据、地理信息系统（GIS）数据以及可穿戴设备数据在社会流行病学研究中的潜力和挑战。第三部分：数据的分析与解读——揭示隐藏的关联数据收集之后，如何对其进行严谨的分析，并从中提炼出有意义的结论，是研究成功的关键。描述性统计分析：介绍如何使用频率、百分比、均值、中位数、标准差等基本统计工具来描述研究样本的人口统计学特征、社会经济状况、健康行为以及健康结局的分布。推断性统计分析：比较研究：运用t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等方法来比较不同社会群体在健康指标上的差异。关联性分析：详细阐述相关分析（correlation analysis）在探索变量之间线性关系时的应用，以及皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数的计算与解释。回归分析：这是社会流行病学中最核心的分析工具之一。我们将深入讲解：线性回归（Linear Regression）：用于预测连续性因变量，例如，预测教育水平如何影响收缩压。逻辑回归（Logistic Regression）：用于预测二元或多元分类因变量，例如，预测吸烟行为和年龄如何影响罹患肺癌的风险。我们将重点讨论优势比（Odds Ratio, OR）的计算和解释，以及如何处理混杂因素。泊松回归（Poisson Regression）与负二项回归（Negative Binomial Regression）：适用于分析计数数据，如疾病发生次数。多水平模型（Multilevel Models）/混合效应模型（Mixed-Effects Models）：考虑到数据常常具有层级结构（例如，个体嵌套在社区中），多水平模型能够有效处理这种数据结构，从而更准确地估计社会因素的影响，并解释不同层级效应。生存分析（Survival Analysis）：用于分析事件发生的时间，例如，研究社会经济地位如何影响心血管疾病的死亡率。我们将介绍Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等。因果推断的挑战与方法：在观察性研究中，建立因果关系是核心挑战。本书将探讨：混杂因素的处理（Confounding）：如何识别潜在的混杂因素，并通过统计方法（如分层分析、倾向性评分匹配、倾向性评分加权、回归模型调整）进行控制。中介效应分析（Mediation Analysis）：探索一个变量如何通过另一个变量（中介变量）来影响结果变量，例如，社会经济地位如何通过压力水平影响健康。调节效应分析（Moderation Analysis）：探讨一个变量（调节变量）的效应强度或方向是否随另一个变量的变化而变化，例如，社会支持对压力影响健康的程度是否因个体性格而异。数据可视化与报告：强调将复杂的统计结果以清晰、直观的方式呈现的重要性，包括图表（如散点图、箱线图、条形图、生存曲线图）的选择和制作，以及如何撰写具有说服力的研究报告。第四部分：研究的伦理、实践与未来除了方法论的严谨性，社会流行病学研究的伦理考量以及对未来方向的把握同样重要。研究伦理：深入讨论在涉及弱势群体、敏感数据（如健康信息、收入）的研究中，如何遵循知情同意、隐私保护、数据安全、公平性等基本伦理原则。我们将重点关注在设计和实施涉及人类受试者的研究时，如何获得伦理审查委员会（IRB）的批准，以及如何最大程度地减少对研究参与者的潜在风险。研究的推广与应用：研究成果的最终价值在于其能否转化为实际的健康行动和政策。本书将探讨如何将研究发现有效地传播给学术界、政策制定者、社区组织以及公众，并讨论如何与利益相关者合作，以确保研究成果能够切实改善人群健康。前沿领域与未来展望：关注社会流行病学领域的新兴趋势，如大数据与人工智能在健康预测和干预中的应用、全球健康不平等的研究、环境健康与社会因素的交叉、以及行为经济学与公共卫生政策的结合等，为读者描绘未来的研究图景。本书的编写力求做到理论与实践并重，既提供扎实的理论基础，又强调实际操作技能。每一章节都配以具体的案例分析和研究场景，帮助读者将所学知识融会贯通。我们相信，通过学习本书，研究者将能够更加自信地运用先进的研究方法，深入挖掘社会因素对健康的影响机制，为构建更健康、更公平的社会贡献力量。