A Dictionary of Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-05-25

价格:USD 35.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195096675

丛书系列:

图书标签:

• 流行病学
• 公共卫生
• 医学
• 健康科学
• 研究方法
• 统计学
• 疾病控制
• 预防医学
• 词典
• 参考书

好的，为您呈现一本名为《A Dictionary of Epidemiology》的图书简介，内容详尽，力求自然流畅，不含任何生成痕迹。 --- 《流行病学词典》（A Dictionary of Epidemiology）图书简介 导言：知识的基石，研究的指南 在科学飞速发展的时代，流行病学作为一门研究疾病和健康事件在人群中分布规律及其决定因素的学科，其重要性日益凸显。《A Dictionary of Epidemiology》（流行病学词典）正是为满足这一需求而精心编纂的权威工具书。它不仅仅是一本简单的术语汇编，更是深入理解现代流行病学理论、方法、应用与历史沿革的综合性知识库。本书旨在为公共卫生专业人员、临床医生、生物统计学家、流行病学研究人员、政策制定者乃至对健康科学感兴趣的学生和公众，提供一个清晰、准确、全面的参考平台。 流行病学语言体系庞大且专业性强，涉及概率论、统计学、生物学、社会学等多个交叉领域。理解这些术语的精确含义及其在不同情境下的应用，是进行高质量研究、准确解读公共卫生数据、制定有效干预策略的前提。《流行病学词典》正是架设在这些复杂知识点之间的桥梁，确保使用者能够无障碍地获取和运用最前沿的流行病学知识。 第一部分：核心概念与基本方法论的深度解析 本书的构建遵循逻辑递进的原则，首先聚焦于流行病学的核心基石。 1. 基础概念的精准界定 词典对最基础的流行病学元素进行了细致入微的阐述。例如，“发病率”（Incidence Rate）和“患病率”（Prevalence）的区分与计算方法被详尽阐述，不仅给出了标准的数学公式，还结合实际案例说明了它们在描述疾病负担时的适用场景。对于“暴露”（Exposure）、“结局”（Outcome）以及“混杂因素”（Confounder）这些关键变量的定义，我们力求精确到可用于研究方案设计层面。词典中对“病因”（Etiology）、“危险因素”（Risk Factor）和“保护因素”（Protective Factor）的辨析，体现了现代流行病学从单一病因论向多因素模型转变的趋势。 2. 研究设计的全面覆盖 流行病学研究方法的选择直接决定了研究结论的可靠性与推广性。本书系统性地收录并解析了各类研究设计： 观察性研究（Observational Studies）： 从最基础的描述性研究（Descriptive Studies），如病例报告和横断面研究，到深入的分析性研究（Analytical Studies），包括队列研究（Cohort Studies）（前瞻性与回顾性）和病例对照研究（Case-Control Studies）。对于后者，我们特别强调了选择偏倚（Selection Bias）和信息偏倚（Information Bias）的识别与控制策略。 实验性研究（Experimental Studies）： 对随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs）的伦理考量、随机化技术、盲法设计（单盲、双盲、三盲）进行了详尽的说明。此外，社区干预试验（Community Intervention Trials）的特殊性及其挑战也被纳入讨论。 3. 测量与指标体系 流行病学的核心在于对健康与疾病的量化。本书详尽收录了衡量疾病严重程度、预后和干预效果的各类指标： 死亡率指标： 粗死亡率、特定人群死亡率、校正死亡率等。 生存分析： 描述生存函数（Survival Function）、风险函数（Hazard Function），以及Kaplan-Meier 估计和Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）在处理删失数据时的应用。 疾病负担衡量： 深入解释了伤残调整生命年（Disability-Adjusted Life Years, DALYs）、生命年损失（Years of Life Lost, YLLs）和残疾生命年（Years Lived with Disability, YLDs）的计算框架及其在政策制定中的参考价值。 第二部分：统计学与流行病学模型的融合 现代流行病学研究与生物统计学密不可分。本词典特别侧重于解释那些在流行病学报告中频繁出现的统计概念。 1. 评估关联强度的工具 本书对如何评估暴露与疾病之间关联强度的常用工具进行了清晰界定： 比值比（Odds Ratio, OR）和相对危险度（Relative Risk, RR）的计算、解释及其在不同研究设计中的适用性。 归因分馏（Attributable Fraction）和人群归因分馏（Population Attributable Fraction），帮助研究者量化特定暴露对人群疾病负担的贡献。 2. 偏倚、混杂与效度 流行病学研究的生命线在于其内部和外部效度。词典对以下关键问题进行了深入探讨： 偏倚（Bias）： 不仅包括前述的选择偏倚和信息偏倚，还包括回顾偏倚（Recall Bias）、检测偏倚（Detection Bias）等具体类型。 混杂（Confounding）： 详细阐述了识别混杂因素的方法，如分层分析（Stratification）和多变量回归（Multivariable Regression），以及标准化（Standardization）过程。 效度（Validity）： 内部效度（Internal Validity）与外部效度（External Validity，即可推广性）的平衡艺术。 3. 诊断性试验的评估 对于临床和筛查研究，评估诊断工具的性能至关重要。词典详尽解释了： 敏感性（Sensitivity）和特异性（Specificity），并阐明了它们如何受前​​测概率（Pre-test Probability）的影响。 阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）和阴性预测值（Negative Predictive Value, NPV）的动态变化。 受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC Curve）及其曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）在评估诊断效能中的作用。 第三部分：专业领域的拓展与前沿趋势 《流行病学词典》的内容紧跟时代步伐，涵盖了流行病学的多个专业分支，并引入了新兴的概念。 1. 传染病流行病学（Infectious Disease Epidemiology） 针对传染病的特殊性，词典收录了大量专有名词： 基本再生数（Basic Reproduction Number, $R_0$）及其有效再生数（Effective Reproduction Number, $R_e$）的动态意义。 潜伏期（Incubation Period）、传染期（Infectious Period）和代时（Generation Time）的精确区分。 疫苗效力（Vaccine Efficacy）与疫苗效果（Vaccine Effectiveness）在真实世界中的差异。 流行曲线（Epidemic Curve）的解读，如点源性（Point Source）、连续共同暴露或传播性疫情的特征形态。 2. 慢性病与非传染病流行病学 本书对慢性病研究中的特殊方法论也给予了充分关注，包括自然史（Natural History）的描绘、生存曲线的截断处理，以及生命质量评估（Quality of Life Assessment）中使用的工具和指标。 3. 生物标志物与分子流行病学 随着科技进步，分子流行病学日益重要。词典解释了遗传关联研究（Genetic Association Studies）、全基因组关联研究（GWAS）、孟德尔随机化（Mendelian Randomization）等新兴方法，帮助读者理解基因、环境和疾病之间的复杂交互作用。 4. 空间流行病学与时间序列分析 对疾病在地理空间和时间维度上的聚集性分析，如空间自相关（Spatial Autocorrelation）、热点分析（Hot Spot Analysis）等地理信息系统（GIS）在流行病学中的应用，也得到了详尽的介绍。 结语：权威性与实用性的完美结合 《A Dictionary of Epidemiology》以其广博的覆盖面、严谨的定义和对方法论细微差别的精准把握，成为了流行病学领域无可替代的参考工具。它不仅是学术研究的必备字典，更是指导公共卫生实践的指南手册。通过查阅本书，使用者能够迅速消除理解障碍，确保研究报告的专业性和政策建议的科学性。本书的编纂团队汇集了多学科的权威专家，确保了每一个词条的解释都站在学科发展的前沿，兼具学术深度与临床实用价值。无论您是初入该领域的新手，还是经验丰富的资深学者，都能从中汲取宝贵的知识养分。

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自从我开始撰写我的第一篇关于慢性病流行趋势的综述，我几乎每晚都会把这本《流行病学词典》放在手边，它已经快被我翻烂了。这本书的妙处在于它的系统性，它不是按照字母顺序简单罗列，而是似乎隐含着一套学科知识的内在脉络。比如，当你查阅某个测量指标时，它会自然地引导你去看相关的研究设计和偏倚类型。我特别欣赏它对各种“偏倚”（Bias）的分类和阐述，那部分内容写得极具辨析力。它没有停留在教科书上常见的“选择偏倚”、“信息偏倚”这种笼统的划分，而是深入到了具体的情境，例如在队列研究中“失访偏倚”如何具体地影响结果的内部效度，以及在病例对照研究中“回忆偏倚”如何系统性地在病例组和对照组之间产生差异。更令人印象深刻的是，它对一些具有争议性或历史演变较大的术语的描述，它会引用早期学者的观点，并结合现代统计学的进步来评估这些概念的适用性。这让我的综述文章在讨论方法论的局限性时，有了一个坚实的理论支撑。它更像是一个活的历史记录，记录着流行病学这门学科是如何在经验与理论的拉锯战中，不断完善自身的工具箱。每次我以为我已经完全掌握了某个概念，再翻阅此书，总能发现一些细微但至关重要的补充说明，让我对严谨的科学表述有了更深的敬畏。

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这本书的装帧和印刷质量，坦率地说，多年来一直让我觉得它更像是一本为图书馆或系室准备的工具，而非一本适合日常携带的书籍。纸张厚实，油墨的布局也偏向于信息密集型，而不是视觉愉悦型。然而，正是这种实用主义至上的设计哲学，反而赋予了它一种穿越时间的稳定感。我记得有一次我的电脑硬盘彻底崩溃，所有电子文档都丢失了，当时我正在为一个罕见病的研究项目做数据清洗和预处理，遇到一个关于“疾病负担”估算方法的争论。电子资源全无，我庆幸手边还有这本词典。在它里面，我对“伤残调整生命年”（DALY）的计算细节进行了逐项核对，包括对折现率和年龄权重的不同取值如何影响最终结果的敏感性分析。这本书的强大之处在于，它将复杂的数学公式和概念的哲学基础并置，让你不仅知道“怎么算”，更要明白“为什么要这么算”。这种对基础的深挖，使得它在应对快速变化的流行病学工具时，依然能够保持核心价值，因为它关注的是科学方法的本质，而非表面的技术迭代。

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老实说，作为一名已经工作了几年、主要从事卫生政策分析的专业人士，我很少会像学生时代那样，从头到尾地“阅读”这本词典。对我来说，它更像是一个精确的校准器，用来确保我对外发报告或内部备忘录中的术语使用绝对无可指摘。我们工作中的沟通效率往往取决于术语的精确性，一个含糊不清的“风险”定义，可能导致数百万的预算分配出现偏差。这本词典最让我信赖的一点，是它对术语的“权威性”把握。它的解释往往倾向于最保守、最被广泛接受的学术共识，而不是最新的、尚未经过充分检验的理论假设。例如，关于“因果关系推断”的讨论，它没有过多渲染那些花哨的因果模型，而是扎实地回归到Bradford Hill标准，并批判性地分析了这些标准在复杂疾病环境下的局限性。当我需要快速反驳一个基于不充分流行病学证据的政策建议时，我只需要找到那个核心术语的精确定义和其适用边界，这本书提供的语言和框架几乎是即插即用的。它的风格是内敛而坚定的，充满了知识分子的克制，没有夸大的承诺，只有对精确事实的忠诚记录。

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如果要用一个词来形容这本《流行病学词典》给我的整体感受，那大概是“基础的坚固性”。它不具备现代畅销学术书那样引人入胜的叙事结构，你不会指望在其中找到关于新兴病毒爆发的最新案例分析，或者对未来公共卫生挑战的戏剧性预测。它的价值在于提供了一套无可动摇的共同语言和思维框架，这对于任何一个希望在流行病学领域进行严肃研究或实践的人来说，都是最宝贵的财富。在当前的学术环境中，新理论层出不穷，数据科学的工具也日新月异，但如果对“人群”、“事件”、“时间”这些基本要素的定义都缺乏共识，任何高级的统计模型都将建立在流沙之上。这本书，通过其详尽且审慎的解释，构建了这片坚实的基石。它像是一个沉默的基准点，无论外界的噪音如何喧嚣，它始终坚持在最基本的概念层面进行最严格的定义。对于一个追求学术严谨性的研究者而言，它提供的安全感和可靠性，是任何在线数据库或电子词条所无法比拟的。每一次查阅，都是对学科伦理和科学精神的一次重申。

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这本《流行病学词典》的初版，我是在读大学时买的，那时候对流行病学这个领域知之甚少，只知道它和公共卫生紧密相关。这本书的厚度和分量着实让人望而生畏，封面设计也相当朴实，完全是学术工具书的模样。我最初的目的是想把它当作一个快速查阅的参考资料，用来搞清楚那些时不时在讲座或教材中冒出来的专业术语，比如“发病率”、“患病率”、“暴露组”、“病例对照研究”等等。拿到手后，我发现它远不止是一个简单的术语表。它的条目解释往往非常详尽，不仅仅给出了定义，还会追溯概念的起源，甚至会提及一些经典的研究是如何确立这些定义的。比如，对“随机对照试验”（RCT）的解释，就不仅仅是说它是金标准，还会对比不同类型的盲法（单盲、双盲、三盲）在实际操作中的复杂性。这种深度让我意识到，要真正理解流行病学，就必须掌握这些定义背后的逻辑和历史演变。我记得有一次为了弄懂“混杂因素”这个概念，我翻了好几个条目，从“混杂”、“效应修饰”到“调整方法”，这本书像一个耐心的导师，一步步引导我厘清这些环环相扣的概念。虽然阅读过程有点枯燥，但每当一个复杂的统计或方法学概念在我的脑海中清晰起来时，那种豁然开朗的感觉，是任何生动的教科书都难以替代的。它更像是一部需要沉下心来研读的工具，而不是可以轻松翻阅的读物。

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