Principles of Exposure Measurement in Epidemiology

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出版者:Oxford University Press, USA
作者:Emily White
出品人:
页数:440
译者:
出版时间:2008-05-07
价格:USD 69.50
装帧:Paperback
isbn号码:9780198509851
丛书系列:
图书标签:
  • Epidemiology
  • Exposure Assessment
  • Environmental Health
  • Public Health
  • Research Methods
  • Biostatistics
  • Study Design
  • Risk Assessment
  • Occupational Health
  • Data Analysis
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具体描述

流行病学暴露评估:理论与实践 本书深入探讨了流行病学研究中暴露评估的核心问题,旨在为研究人员提供全面、实用的指南,以应对复杂多变的暴露情境。全书结构严谨,内容涵盖了从暴露概念的界定到具体测量工具的选择与应用,再到数据分析与结果解释的全过程。 第一部分:暴露评估的基础理论 本部分首先对流行病学中“暴露”的定义进行了深入剖析,强调了暴露不仅是接触的量,更涉及接触的频率、持续时间和个体差异。我们探讨了暴露的生物学效应模型,包括剂量-反应关系、延迟效应和累积暴露的概念,为后续的测量方法奠定了理论基石。 1.1 暴露的界定与分类: 外部暴露与内部暴露: 详细区分了环境中的致病因子(如污染物、生活习惯)与机体内部发生的生物标志物(如生物标志物浓度)。讨论了两者之间的转化与关联性。 急性暴露与慢性暴露: 针对不同时间尺度的暴露,提出了不同的评估策略。例如,对于急性感染性疾病,重点在于近期暴露;而对于慢性非传染性疾病(如癌症),则必须考虑生命周期内的累积暴露。 可变暴露与固定暴露: 区分了可以随时间改变的因素(如吸烟行为)和研究开始时即确定的因素(如出生时的性别)。 1.2 暴露评估的挑战与误差来源: 暴露评估的准确性直接影响流行病学研究的内部有效性。本章系统梳理了评估过程中可能出现的误差类型: 测量误差(Measurement Error): 包括随机误差(影响精度)和系统误差(影响效度)。详细分析了由于采样不当、分析方法限制导致的误差,并探讨了这些误差如何偏倚效应估计的方向和大小。 信息偏倚(Information Bias): 重点讨论了回顾性研究中常见的“回忆偏倚”(Recall Bias),并提出了前瞻性设计和使用客观测量工具来减轻此偏倚的策略。 混杂(Confounding)与中介(Mediation): 暴露评估的复杂性常常导致混杂因素的识别困难。本部分阐述了如何通过精确的暴露分期来区分混杂因素和暴露的真正路径。 第二部分:暴露测量的主要方法论 本部分是全书的核心,系统介绍了当前流行病学研究中使用的各种暴露测量技术,并对比了各自的优势与局限性。 2.1 问卷调查与访谈技术(Questionnaires and Interviews): 这是最常用也最具成本效益的暴露评估方法。我们详细介绍了问卷设计的原则,包括清晰度、无歧义性以及标准化流程的建立。重点讨论了如何结构化地获取生活方式、职业暴露和既往病史等信息,并提出了通过交叉验证和多重信息源来提高问卷可靠性的方法。 2.2 生物标志物测量(Biomarkers of Exposure): 生物标志物提供了对内源性暴露的直接、客观的证据。 生物样本的采集与分析: 涵盖了血液、尿液、粪便、头发、指甲等样本的采集流程、储存条件和分析技术(如液相色谱-质谱联用技术,LC-MS/MS)。 代谢物与DNA加合物: 探讨了如何利用生物化学终点来反映长期或高强度暴露,尤其在环境毒理学中的应用。 药代动力学模型: 介绍了如何利用生物标志物的浓度数据,结合个体代谢速率,来推断研究对象在不同时间点的暴露水平。 2.3 环境监测与地理信息系统(GIS): 对于环境暴露(如空气污染、水质、土壤污染),需要依赖外部监测数据。 定点监测与个体暴露: 讨论了如何从宏观的空气质量监测站数据,推断到微观的个体暴露水平,重点分析了空间插值和时间加权平均的计算方法。 GIS在暴露建模中的应用: 详细阐述了如何利用地理信息系统技术,结合个体居住地址、出行路径和污染源分布图,构建高分辨率的暴露模型,特别适用于评估小范围内的暴露差异。 2.4 仪器测量与可穿戴设备(Instrumental and Wearable Technologies): 随着技术进步,实时、连续的暴露监测成为可能。 个人暴露监测仪: 介绍了便携式辐射剂量计、气体传感器等设备的工作原理及其在职业卫生和环境流行病学中的应用。 可穿戴设备的数据集成: 探讨了利用智能手表、活动追踪器等设备收集的物理活动数据、睡眠模式等信息,作为评估特定行为暴露的辅助或主要指标。 第三部分:暴露评估在不同研究设计中的应用 本部分侧重于将理论和方法应用于具体的流行病学研究框架中,解决实际操作层面的难题。 3.1 队列研究中的暴露追踪: 在长期的前瞻性队列研究中,暴露是动态变化的。我们探讨了如何设计多波次随访问卷,如何利用生物样本库(Biobank)来对早期暴露进行回顾性分析,以及如何处理失访对暴露估计的影响。 3.2 病例-对照研究中的暴露重建: 回顾性研究是构建暴露历史的难点。本章详细介绍了暴露重建的技术,包括: 时间加权平均法(TWA): 针对职业暴露,如何结合工作履历和历史文献数据,估算历史暴露水平。 暴露窗口(Exposure Windows): 确定疾病发生前关键的敏感暴露期,并集中资源对该时段进行详细评估。 3.3 交叉研究与干预研究: 在评估干预措施的效果时,必须精确测量干预的“剂量”和“依从性”。我们讨论了如何利用生物标志物来量化干预的实际效果,以及如何处理研究对象依从性不一致带来的偏倚。 第四部分:数据分析与结果解释 暴露评估的最终目标是准确估计暴露与健康结局之间的关系。 4.1 暴露的量化与分层: 连续变量与分类变量: 讨论了何时将暴露视为连续变量(更具信息量)以及何时将其分层(便于解释)。介绍了通过限制性立方样条(Restricted Cubic Splines)等方法灵活拟合非线性剂量-反应关系。 暴露组分分析(Exposure Metrics): 引入了新的暴露指标,如“负担指数”(Burden Index),综合考虑了暴露的强度、频率和个体易感性。 4.2 敏感性分析与稳健性检验: 鉴于暴露评估中固有的不确定性,本部分强调了稳健性检验的重要性。我们演示了如何通过改变暴露指标的定义(例如,使用不同的时间窗口或不同的测量方法)来检验主要研究结果的稳定性。 4.3 报告标准与透明度: 最后,本书倡导提高流行病学研究报告的透明度,建议研究者详细报告所使用的暴露评估方法、误差来源估计,以及任何未测量的潜在偏倚,以确保研究结果的可重复性和可信赖性。 本书内容全面,技术性强,适合流行病学、环境健康、公共卫生及毒理学领域的学生、研究人员和政策制定者深入学习和参考。

作者简介

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读后感

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用户评价

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这本书简直颠覆了我对流行病学暴露测量的所有认知。在此之前,我总以为这不过是一些简单的统计数字,计算一下暴露人群的比例,然后与对照组进行对比,再得出一些关联性的结论。然而,《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》却把我带入了一个更为深邃和严谨的领域。作者不仅详细阐述了各种暴露测量方法的原理,更重要的是,他深入剖析了这些方法背后的统计学基础和潜在的偏倚来源。书中对不同类型暴露(例如,环境污染物、生活方式因素、职业暴露等)的测量策略进行了详尽的比较分析,并提供了大量的实际案例,这让我对如何选择最合适的测量工具和设计最优的暴露评估方案有了全新的认识。 特别是关于测量误差的章节,我以前从未如此重视过。作者用生动的语言和清晰的图表,解释了随机误差和系统误差的区别,以及它们如何影响研究结果的可靠性。他指出,很多时候,我们对测量误差的忽视,恰恰是导致流行病学研究结果不一致、甚至相互矛盾的重要原因。书中提出的纠正测量误差的技术,如使用生物标志物、多重测量工具、以及对测量过程进行标准化等,都为我今后的研究提供了宝贵的指导。这本书不仅仅是理论的堆砌,更充满了实操的智慧,让我受益匪浅。

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我原以为这本书会充斥着枯燥的统计公式和晦涩的学术术语,但《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》却以一种令人惊喜的清晰度和流畅性,将复杂的概念一一呈现在读者面前。作者在开篇就强调了准确暴露测量的基石性作用,并逐步引导读者深入了解各种测量方法的理论基础、实际操作以及在不同流行病学研究设计中的应用。我印象最深刻的是书中关于“暴露模型”的章节,它不仅仅是关于如何收集数据,更是关于如何利用这些数据构建出能够真实反映个体暴露情况的模型。 作者在书中并没有回避测量方法中的挑战和局限性,反而以一种开放的态度,详细讨论了如何识别、量化和处理测量误差,以及如何评估不同暴露评估方法的有效性。他提出的“验证性研究”和“敏感性分析”等概念,对于提高研究的严谨性和说服力具有极其重要的意义。读完这些内容,我感觉自己对流行病学研究的质量要求又上了一个台阶,也更加认识到,每一个看似微小的测量细节,都可能对最终的研究结论产生深远的影响。

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对于像我这样,在流行病学领域还算新手的研究者来说,《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》无疑是一盏指路明灯。这本书没有一开始就抛出令人望而却步的高深理论,而是从最基础的原理出发,循序渐进地引导读者进入暴露测量的世界。我特别喜欢书中对各种测量工具的详细介绍,包括它们的原理、使用方法、优缺点以及适用范围。从空气质量监测到食物频率问卷,从生物标志物到地理空间分析,作者都进行了详尽的梳理,让我对如何根据研究问题和实际条件选择合适的工具有了清晰的认识。 更重要的是,书中对“暴露状态”的分类和评估方法进行了深入的讲解。以往我可能只关注“是否暴露”,而这本书让我明白,“暴露”本身是一个动态且多维度的概念。例如,作者在书中讨论了急性暴露、慢性暴露、累积暴露等不同类型的暴露,以及如何针对这些不同类型的暴露设计相应的测量策略。这对于我理解一些复杂疾病的发病机制,特别是那些与长期、低剂量暴露相关的疾病,提供了重要的思路。

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在翻阅《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》的过程中,我被作者对细节的极致追求所折服。对于流行病学研究者而言,暴露的准确测量是构建因果链条中至关重要的一环,而这本书正是将这一环节的复杂性进行了系统化、条理化的梳理。我尤其欣赏书中对于不同暴露评估方法论的细致比较,从传统的问卷调查到前沿的地理信息系统(GIS)应用,作者都一一进行了深入的探讨,并且详细列举了各种方法的优缺点、适用场景以及潜在的挑战。 书中对“暴露定义”的阐释,更是让我醍醐灌顶。以往我可能只是笼统地将“暴露”理解为接触某种物质或行为,但作者通过大量实例,揭示了暴露定义的多维度性,包括暴露的强度、频率、持续时间、以及暴露的“时窗”等概念。这让我意识到,一个模糊的暴露定义,将会直接导致研究结果的偏差。书中的案例分析,特别是对慢性疾病流行病学研究中暴露评估难点的剖析,让我对如何更科学、更精确地界定和量化暴露有了深刻的理解,也为我未来开展相关研究打下了坚实的基础。

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这本书的出版,在我看来,填补了流行病学领域在暴露测量方法论方面的不少空白。作者以一种极其系统和全面的视角,阐述了从基础概念到高级应用的整个暴露测量过程。我尤其欣赏书中关于“暴露分组”的讨论。以往我可能只是简单地将个体划分为“暴露”和“未暴露”两组,而作者却详细介绍了如何根据暴露水平、暴露时间等因素进行更精细的分组,以及这些分组方式对研究结果可能产生的影响。 让我印象深刻的还有书中关于“混合暴露”的章节。现实生活中,个体往往同时暴露于多种有害因素,如何有效地评估这些混合暴露对健康的影响,一直是一个巨大的挑战。作者在书中提出了多种评估混合暴露的方法,包括暴露评分系统、多变量回归分析等,并且详细讨论了这些方法的局限性。这让我意识到,在研究复杂疾病时,必须充分考虑多重暴露因素的交互作用,而不仅仅是孤立地分析单一暴露。

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在我看来,《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》是一本真正意义上的“工具书”,它不仅提供了理论框架,更充满了实操性的指导。作者在书中深入探讨了数据收集、数据质量控制以及数据分析在暴露测量中的关键作用。我曾在一项关于空气污染与呼吸系统疾病的研究中,因为对暴露数据的处理不够严谨而感到困惑,而这本书正好解答了我心中的疑虑。 书中对“暴露模型构建”的讲解,让我看到了如何将原始数据转化为有意义的暴露指标。作者详细介绍了不同类型的暴露模型,包括描述性模型、回归模型以及模拟模型,并分析了它们各自的优缺点以及适用场景。他强调了模型验证的重要性,以及如何通过敏感性分析来评估模型的不确定性。这让我意识到,一个好的暴露模型,能够大大提高流行病学研究的效率和准确性,并且能够更好地解释研究结果。

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《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》这本书,无疑是我近年来阅读过的最具有启发性的学术著作之一。作者以一种非常人性化的方式,将暴露测量的核心理念和实践技巧娓娓道来。我尤其欣赏书中关于“研究设计与暴露测量”的整合性讨论。作者明确指出,暴露测量方案的设计,必须与研究问题的性质、研究人群的特点以及研究资源的限制紧密结合。 他通过大量的实例,展示了不同的研究设计(例如,队列研究、病例对照研究、横断面研究)在暴露测量方面所面临的挑战和机遇。书中对“信息偏倚”的详细分析,以及如何通过优化暴露测量来最小化信息偏倚,为我今后的研究提供了重要的指导。读完这本书,我感觉自己对流行病学研究的整体框架有了更深的理解,也更加认识到,精准的暴露测量,是所有流行病学研究成功的基石。

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这本书的内容,远超出了我最初的预期。我原以为它会是一本偏重理论的书籍,但《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》却以其鲜活的实例和深入的分析,将抽象的概念变得触手可及。作者在书中关于“暴露测量工具的验证”的讨论,让我对其严谨的研究态度有了深刻的认识。 他详细阐述了如何通过对照研究、比较研究等方法来评估不同暴露测量工具的准确性和可靠性。他还介绍了如何利用统计学方法来量化测量误差,以及如何对测量误差进行校正。这让我意识到,一个未经充分验证的暴露测量工具,可能会导致研究结果产生系统性的偏差,从而影响结论的有效性。这本书为我今后的研究设计提供了重要的参考,让我知道在选择和使用测量工具时,必须保持审慎和批判的态度。

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《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》这本书,以其严谨的逻辑和丰富的案例,将暴露测量的复杂性呈现在我面前,让我大开眼界。在阅读过程中,我不断地惊叹于作者对每一个细节的精准把握。书中关于“暴露的动态性”的讨论,尤其让我受益匪浅。我以前可能只关注一段时间内的平均暴露水平,而这本书让我认识到,暴露的强度和时间模式对于健康的影响同样重要。 我特别喜欢书中对“生物暴露指数”的深入剖析。作者不仅解释了生物标志物的原理,还详细阐述了如何选择合适的生物标志物,如何进行样本采集和处理,以及如何解释生物标志物的测量结果。他强调了生物标志物在评估个体真实暴露水平方面的优势,以及它如何帮助我们克服一些传统暴露评估方法的局限性。这对我理解一些体内代谢产物与疾病风险之间的关系,提供了重要的理论支持。

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《Principles of Exposure Measurement in Epidemiology》这本书,对我而言,不仅仅是一本学术著作,更像是一位经验丰富的导师,用最直接、最有效的方式,为我揭示了流行病学研究中一个至关重要却常常被忽视的环节。在阅读的过程中,我不断地反思自己过去在进行相关研究时的不足之处。作者对于“暴露评估的层级”的划分,让我对不同测量方法在准确性和成本效益上的权衡有了更深刻的理解。 我尤其赞赏书中关于“时间-活动暴露评估”的章节。以往我总认为,只要知道个体接触了某种物质,就足够了。但作者通过详细的案例分析,说明了时间、活动以及环境的空间维度对于暴露量评估的重要性。例如,一个人在一天中的活动模式,他所处的具体环境,这些都会显著影响其真实的暴露水平。书中提出的利用时间日志、轨迹追踪技术等方法,为更精细化地评估暴露提供了可行路径,这对于理解一些职业病和环境相关疾病的发病风险具有不可估量的价值。

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老板说了好多次,终于不得不读一下。。。

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