Guides to the Evaluation of Disease and Injury Causation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:American Medical Association Press

作者:American Medical Association

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-12-30

价格:USD 79.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781579479459

丛书系列:

图书标签:

• 医学法律
• 法医学
• 疾病评估
• 损伤评估
• 因果关系
• 证据评估
• 医学鉴定
• 法律医学
• 健康科学
• 临床医学

现代生物医学研究中的因果推断与应用 本书聚焦于当代生物医学研究中日益复杂的因果关系探寻，旨在为研究人员提供一套全面、深入且实用的方法论框架，用以指导从基础研究到临床实践中疾病和损伤发生的机制解析与风险评估。 我们深入探讨了传统流行病学设计在处理现代复杂暴露因子（如环境毒物、基因-环境相互作用、复杂治疗方案）时的局限性，并详细阐述了如何利用先进的统计学工具和准实验设计来更精确地识别和量化因果效应。 本书摒弃了对特定疾病或损伤的简单综述，而是将重点放在方法论的构建与创新应用上。我们坚信，在生物医学领域，区分“关联”与“因果”是科学进步的基石。因此，全书结构围绕如何通过严谨的设计和分析来建立可信的因果链条展开。 第一部分：因果推断的理论基石与哲学基础 本部分首先为读者打下坚实的理论基础。我们追溯了因果推理的哲学根源，从休谟的归纳到罗纳德·费希尔（Ronald Fisher）和约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）学派的争论，最终聚焦于当代最受推崇的苏迪（Judea Pearl）的因果图模型（Causal Graphical Models, CGMs）。 结构因果模型（SCMs）的构建： 我们详细讲解了如何使用有向无环图（DAGs）来清晰地表征变量间的假设性因果结构。这包括对混杂因子（Confounders）、中介因子（Mediators）和对撞因子（Colliders）的识别、解除（Blocking）策略，以及“后门准则”（Back-door Criterion）和“前门准则”（Front-door Criterion）的实际操作。书中提供了大量医学情境下的案例，演示如何通过绘制DAGs来指导研究设计和统计分析，避免不恰当的调整。 反事实（Counterfactuals）思维： 我们深入探讨了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework, POF），强调因果推断的本质是比较在不同干预下的“反事实”结果。这为理解随机对照试验（RCTs）的黄金标准地位提供了数学基础，并为观察性研究如何模仿RCTs提供了理论指导。 可信度与因果推理的层次结构： 本部分还讨论了不同研究设计（从生态学研究到系统综述）在因果证据链条中所处的位置，强调了基于理论、设计严谨性和统计稳健性来构建证据等级的重要性。 第二部分：观察性研究中的因果识别与校正 在许多重要的医学和公共卫生问题中，随机化是不道德、不可行或成本过高的。因此，如何从复杂的观察性数据中提取可靠的因果证据成为核心挑战。 倾向性评分（Propensity Scores, PS）的深度应用： 我们不仅仅停留在计算PS进行一步匹配或分层，而是全面覆盖了PS的应用范围，包括双重稳健估计（Doubly Robust Estimation，如使用广义线性模型结合PS）、协变量选择的敏感性分析，以及如何处理PS模型的设定错误。 工具变量（Instrumental Variables, IV）分析： 当存在未观测的混杂因子时，IV方法提供了一条绕过混杂的路径。本书详述了满足IV三个核心假设（相关性、排他性、随机性）的挑战，并重点介绍了在生物医学中常见的工具变量类型，例如基因变异（作为药物暴露的工具变量）和区域性政策变化。我们详细讨论了弱工具变量问题（Weak IV）及其对估计偏差的影响。 中介分析（Mediation Analysis）： 疾病和损伤的发生往往涉及复杂的生物学通路。本部分系统地介绍了如何量化直接效应（Direct Effect）和间接效应（Indirect Effect）。我们比较了传统Sobel检验与更现代的基于潜在结果框架（如G-公式或基于DAGs的分解方法）在中介分析中的优势和局限性，特别是在存在交互作用和共线性的情况下。 第三部分：复杂暴露与时间依赖性因果模型 现代研究的对象越来越复杂，暴露往往是时间动态变化的，且个体反应存在高度异质性。本部分专注于解决这些高级挑战。 时间依赖性干预与G-公式： 在慢性病管理和长期随访研究中，治疗方案会根据患者的先前状态（如血液指标、病情进展）进行调整。我们引入了G-公式（G-computation Formula），这是一种强大的非参数方法，用于估计在动态、时变治疗策略下的长期因果效应，有效解决了传统回归模型中处理时间依赖性混杂的难题。 生存数据中的因果推断： 针对事件发生时间这一核心结局，本书阐述了如何在生存分析中应用因果方法。重点关注竞争风险（Competing Risks）模型下的效应估计，以及如何利用结构方程模型来评估不同生物标志物（中介）对疾病进展（生存结局）的贡献。 异质性因果效应（Heterogeneous Treatment Effects, HTE）： 认识到“平均”效应可能掩盖特定亚群体的关键发现，我们介绍了如何使用机器学习技术（如Causal Forests, Uplift Modeling）来识别对特定干预反应更强或更弱的患者亚群，这对于精准医学至关重要。 第四部分：系统评价与证据综合中的因果导向 本书的最后一部分将视角转向如何将个体研究的因果发现整合成可信的宏观证据。 元分析中的方法论审慎： 我们讨论了如何在进行系统评价和Meta分析时，评估纳入研究的内在因果有效性。这包括对研究设计偏倚风险工具（如Cochrane RoB工具）的批判性应用，以及如何识别和调整那些在因果结构上存在系统性差异的研究。 因果推断在毒理学和环境流行病学中的前沿应用： 探讨如何利用多组学数据（基因组学、代谢组学）作为工具变量或中介因子，通过孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）等方法，来推断环境暴露与复杂疾病之间的因果关系，并讨论如何通过多变量MR来处理多效性（Pleiotropy）问题。 目标读者： 本书面向对统计学有扎实基础的生物医学研究人员、流行病学家、公共卫生专家，以及所有致力于在复杂数据环境中建立可靠因果结论的量化科学家。它不仅是一本方法参考手册，更是一部旨在提升研究设计和结果解释严谨性的哲学指南。

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