Ethics, Prevention, and Public Health pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Dawson, Angus (EDT)/ Verweij, Marcel (EDT)

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 96.05

装帧:HRD

isbn号码:9780199290697

丛书系列:

图书标签:

伦理学
公共卫生
预防医学
健康伦理
公共卫生伦理
健康促进
疾病预防
公共政策
生物伦理
社会责任

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具体描述

Public health is an important and fast-developing area of ethical discussion. In this volume a range of issues in public health ethics are explored using the resources of moral theory, political philosophy, philosophy of science, applied ethics, law, and economics. The twelve original papers presented consider numerous ethical issues arise within public health ethics. To what extent can the public good or the public interest justify state interventions that impose limits upon the freedom of individuals? What role should the law play in regulating risks? Should governments actively aim to change our preferences about such things as food, smoking or physical exercise? What are public goods, and what role (if any) do they play in public health? To what extent do individuals have moral obligations to contribute to protecting the community or the public good? Where is it appropriate to concentrate upon prevention rather than cure? Given the fact that we cannot be protected from all harm, what sorts of harm provide a justification for public health action? What limits do we wish to place upon public health activities? How do we ensure that the interests of individuals are not set aside or forgotten in the pursuit of population benefits? An excellent line-up of authors from North America, Europe, and the UK tackle these questions.

好的，这是一份关于《伦理、预防与公共卫生》之外的，关于现代流行病学与生物统计学应用的图书简介。 --- 书名：《数据驱动的健康未来：现代流行病学与生物统计学在疾病预防中的实践应用》内容简介随着全球化进程的加速和人类对生命科学的深入探索，当代公共卫生领域正面临着前所未有的复杂挑战。从新型传染病的爆发到慢性疾病负担的加剧，再到环境因素对健康的长期影响，理解这些现象背后的驱动力，并制定有效的干预策略，已成为衡量一个社会健康水平的关键指标。本书《数据驱动的健康未来：现代流行病学与生物统计学在疾病预防中的实践应用》旨在提供一个全面而深入的视角，聚焦于如何运用前沿的流行病学方法论和严谨的生物统计学工具，来指导疾病的监测、风险评估与预防措施的实施。本书并非简单地罗列理论概念，而是着重于方法论在实际公共卫生场景中的转化与应用。它构建了一个从基础设计到复杂建模的知识体系，为公共卫生专业人员、临床研究人员、政策制定者以及希望深入理解健康数据科学的学者，提供了一张详尽的实践地图。第一部分：流行病学研究设计的演进与精要本部分首先回顾了传统流行病学研究范式的基石，如队列研究、病例对照研究和横断面研究的优缺点及其在回答特定科学问题时的适用性。然而，重点在于探讨现代研究设计的创新与适应性。我们将深入剖析因果推断在观察性研究中的关键挑战，特别是如何通过倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）等方法，最大限度地模拟随机对照试验（RCTs）的严谨性，以在不进行随机分组的情况下，评估干预措施的真实效果。此外，本书详述了空间流行病学（Spatial Epidemiology）的兴起。随着地理信息系统（GIS）技术的成熟，我们不再将疾病视为孤立事件，而是将其置于地理和社会环境中进行分析。从疾病热点（Hotspot Analysis）的识别到空间自相关性（Spatial Autocorrelation）的量化，本部分展示了如何利用地理数据揭示环境暴露、社会决定因素与健康结果之间的隐性联系，这对于制定具有地域针对性的干预措施至关重要。第二部分：生物统计学工具箱：从基础到高阶建模扎实的统计学基础是任何有效公共卫生干预的前提。本书在统计学基础章节上投入了足够的篇幅，确保读者能熟练掌握假设检验、置信区间和风险比的正确解释。然而，本书的深度体现在对生存分析（Survival Analysis）的详尽阐述。从Kaplan-Meier曲线到Cox比例风险模型，我们不仅教授如何计算中位生存期，更侧重于解释协变量如何影响疾病进展的时间趋势，这对于癌症、心血管疾病等慢性病的研究至关重要。更进一步，本书跨越到贝叶斯方法在流行病学中的应用。在数据稀疏或先验信息丰富的情况下，贝叶斯统计提供了比传统频率学派方法更灵活的框架。我们探讨了如何利用层次模型（Hierarchical Models）来处理具有嵌套结构的数据（例如，学生嵌套于学校，个体嵌套于社区），有效区分群组效应和个体差异。在应对复杂数据集时，机器学习与深度学习在健康风险预测中的潜力被重点挖掘。本书将介绍如何应用随机森林、梯度提升机（Gradient Boosting Machines）以及基础的神经网络模型，来识别高维数据中难以察觉的疾病预测因子，并构建出比传统回归模型更具预测能力的风险评分系统。第三部分：疾病监测、预测与干预评估的实践本部分将理论与实践无缝衔接。在传染病建模方面，本书详细介绍了从基础的SIR（易感-感染-康复）模型到更复杂的SEIR模型，以及如何纳入人口流动性、气候变化等外部因素来模拟疫情传播的动态过程。重点在于如何利用模型输出的结果，为疫苗接种策略、隔离措施的强度和持续时间提供科学依据。对于慢性病和非传染性疾病的预防，本书强调了暴露评估与剂量反应关系的建立。我们深入讨论了环境流行病学（Environmental Epidemiology）中对污染物（如空气质量指数、重金属暴露）的测量误差处理技术，并展示了如何应用回归样条（Spline Regression）来灵活地拟合非线性的剂量反应曲线，从而确定潜在的健康阈值。最后，在干预措施的评估方面，本书聚焦于准实验设计（Quasi-experimental Designs），例如断点回归分析（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）。这些方法在评估大型公共卫生政策（如新的健康法案、税收政策）的有效性时，提供了比传统RCT更具可行性的替代方案。本书通过详细的案例分析，指导读者如何构建有效的对照组，并准确量化政策对目标人群健康指标的净影响。结论《数据驱动的健康未来》是一本面向未来的工具书，它清晰地展示了现代流行病学与生物统计学如何协同工作，将海量、复杂的健康数据转化为可操作的公共卫生洞察力。它强调的不仅仅是“如何计算”，更是“如何利用计算结果来科学地保护和增进人类健康”。本书的阅读体验将是严谨的学术训练与前沿实践应用的完美结合。