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作者:Fletcher, Robert H./ Fletcher, Suzanne W., Ph.D.

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页数:286

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价格:49

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isbn号码:9788496921009

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• 临床流行病学
• 流行病学
• 医学统计
• 研究方法
• 循证医学
• 疾病预防
• 公共卫生
• 临床研究
• 健康科学
• 医学

Epidemiologia Clinica（临床流行病学） 概述 临床流行病学是一门至关重要的医学分支，它将流行病学的研究方法和原则应用于临床医学实践，旨在提高疾病的诊断、治疗和预防效率。这本书深入探讨了临床流行病学的核心概念、方法论以及在实际临床工作中的应用，为医疗专业人员提供了坚实的理论基础和实用的工具。 本书内容详解 本书系统地介绍了临床流行病学的各个方面，从基本概念到高级应用，力求全面而深入。 第一部分：临床流行病学基础 疾病的概念与分类： 详细阐述了疾病的定义、发生发展过程，以及各种疾病分类方法，包括病因学分类、病理生理学分类、临床表现分类等。理解疾病的本质是进行有效临床研究和实践的前提。 健康与疾病的决定因素： 探讨影响人类健康的各种因素，包括生物学因素（遗传）、行为因素（生活方式）、环境因素（社会、经济、地理）以及医疗卫生服务。强调多因素对疾病发生和结局的影响。 疾病的测量与评价： 详细介绍了用于描述和衡量疾病流行状况的各种指标，如发病率、患病率、死亡率、生存率等，并深入分析了这些指标的计算方法、适用范围及其局限性。还将探讨疾病严重程度、预后和生活质量的评估方法。 研究设计的基本原理： 详细介绍了各种研究设计的类型，包括描述性研究（横断面研究、病例系列研究、生态学研究）和分析性研究（队列研究、病例对照研究、随机对照试验）。重点解析了每种设计的优缺点、适用场景以及如何避免偏倚。 偏倚与混杂： 深入探讨了在流行病学研究中常见的偏倚类型（选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚）及其产生的原因。详细介绍了如何通过研究设计和统计分析方法来识别、控制和减少偏倚的影响，确保研究结果的有效性和可靠性。 因果推断： 阐述了如何从观察性研究结果中进行因果推断，介绍 Bradford Hill 标准等一系列判断因果关系的标准，帮助读者理解流行病学研究中因果关系的重要性，以及如何严谨地进行因果推断。 第二部分：临床研究方法 横断面研究： 详细讲解横断面研究的设计、数据收集、分析方法及其在描述疾病流行状况、探索危险因素和研究特定人群特征方面的应用。 病例对照研究： 深入探讨病例对照研究的设计、样本选择、暴露评估、数据分析以及如何计算比值比（Odds Ratio）来估计发病风险。强调如何控制混杂因素以获得更可靠的结果。 队列研究： 详述队列研究的设计、队列的选取、暴露和结局的随访、数据的统计分析以及如何计算相对危险度（Relative Risk）来评估暴露与疾病结局之间的关系。 随机对照试验（RCT）： 详细阐述了随机对照试验的设计原则、随机化方法、盲法、对照组的选择、样本量计算、数据分析以及如何评价治疗效果和药物安全性。强调RCT在评估干预措施有效性方面的重要性。 诊断性试验评价： 重点介绍诊断性试验的评价方法，包括敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（Positive Predictive Value）和阴性预测值（Negative Predictive Value），以及ROC曲线的应用。帮助读者理解如何选择和解释诊断试验结果。 预后研究： 介绍预后研究的设计和分析方法，包括如何评估疾病的自然病程、预测疾病结局以及影响预后的因素。 系统评价与Meta分析： 详细讲解系统评价和Meta分析的流程，包括文献检索、文献筛选、数据提取、质量评价以及统计分析方法，以期整合现有研究证据，得出更强有力的结论。 第三部分：临床流行病学在实践中的应用 循证医学（EBM）的应用： 阐述循证医学的核心理念，即“最佳的临床证据、医生的临床专长以及患者的价值观”。本书将指导读者如何利用流行病学研究证据来指导临床决策，以及如何批判性地评价文献。 疾病的筛查与诊断： 探讨疾病筛查的原则、策略以及筛查性试验的选择和评价。指导读者如何根据疾病的流行病学特征和筛查技术的有效性来制定合理的筛查方案。 治疗方案的评价： 结合实际案例，详细分析如何利用随机对照试验等高质量的研究证据来评价不同治疗方案的有效性和安全性，并指导读者如何将研究结果应用于个体患者的治疗。 疾病的预防与控制： 探讨一级预防、二级预防和三级预防的策略，以及如何运用流行病学原理来制定和实施公共卫生和临床预防措施，以降低疾病的发生率和死亡率。 临床决策支持： 介绍如何将临床流行病学知识和工具应用于日常临床工作，例如利用诊断性试验的评价来辅助诊断，利用预后研究来预测患者的病情发展，以及利用随机对照试验的结果来选择最佳治疗方案。 医学研究的伦理问题： 讨论在临床流行病学研究中需要考虑的伦理问题，包括知情同意、隐私保护、数据保密以及研究的公平性等，强调在研究过程中必须遵守的伦理规范。 本书特色 本书不仅注重理论知识的系统传授，更强调其在临床实践中的应用。通过大量的临床案例分析和图表展示，使读者能够更直观地理解复杂的流行病学概念和方法。本书的语言清晰、逻辑严谨，适合医学生、住院医师、专科医师以及从事医学研究的科研人员阅读。它将帮助您成为更具批判性思维、更能有效利用研究证据进行临床决策的医生。 总而言之， 《Epidemiologia Clinica》是一本全面、深入、实用的临床流行病学教材，它将为您提供理解疾病、评估干预措施、做出明智临床决策的必备知识和技能。通过学习本书，您将能够更好地为患者提供高质量的医疗服务，为推进医学科学的发展贡献力量。

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我花了整整一个周末才粗略读完这本《临床流行病学前沿》，感想颇多，但最突出的印象是它的“实用性”和“前瞻性”达到了一个惊人的平衡。很多同类书籍要么过于侧重历史回顾，要么就是一味堆砌最新的技术名词，让人感觉学非所用。然而，这本书的章节组织逻辑非常流畅，它似乎是沿着一位优秀临床医生思维形成的过程来构建知识体系的。从如何构建一个高质量的临床问题开始，逐步引导我们思考如何选择合适的对照组，再到如何处理混杂因素，最后落脚于如何将研究结果有效地转化为临床路径。特别是关于因果推断的部分，作者引用了大量的“反事实思维”的例子，这对于我们这些习惯了直接观察的临床医生来说，是一种非常重要的思维训练。它迫使我们思考：如果这位患者没有接受这种治疗，结果会是怎样？这种深入的哲学思辨，反而让那些复杂的统计方法变得更加接地气。我甚至开始尝试着用书中的方法去重新审视科室内部进行的一些小型病例系列研究，从中发现了好几个之前完全没有注意到的方法学漏洞。这本书就像一位经验丰富的老教授，不仅传授知识，更重要的是传授了一种科学的、严谨的研究态度和解决问题的框架。

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我所在的医疗中心正在推行基于证据的医疗（EBM），压力很大，要求我们不仅要看最新的指南，更要理解指南背后的逻辑和局限性。正是基于这个需求，我入手了《临床流行病学方法论》。这本书的深度和广度超乎我的想象。它花了相当大的篇幅来讨论荟萃分析（Meta-analysis）的质量评估，这一点至关重要。作者详尽地讲解了异质性（Heterogeneity）的来源，并区分了临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，这比许多入门书籍简单地谈论“I²统计量”要深入得多。我尤其欣赏它在“概率思维”上的强调。在临床实践中，我们经常面临概率的权衡，比如治疗的绝对风险降低（ARR）和相对风险降低（RRR）的巨大心理差异。这本书用非常清晰的图表和数学逻辑，帮助我们理解这些数字背后的真实临床意义，避免被包装精美的研究结果误导。这本书要求读者有一定的统计学基础，但即便是初学者，只要愿意投入时间去理解那些公式推导背后的逻辑，也会发现其巨大的价值。它是一本需要“啃”的书，但每次啃完，都会有收获沉甸甸的知识感。

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坦白说，我购买这本书是抱着一种“碰碰运气”的心态，因为市场上关于流行病学的书籍汗牛充栋，真正能让人眼前一亮的凤毛麟角。但《流行病学：从理论到临床实践》这本书，绝对是近年来我阅读过的医学专业书籍中最值得推荐的一本。它的语言风格非常“平实”，没有那种高高在上的学术腔调，读起来非常舒服，就像是和一位学识渊博的同行在交流经验。最让我印象深刻的是它对于“信息偏差”和“选择偏差”的阐述。作者没有仅仅停留在定义上，而是详细拆解了“回忆偏差”在慢性病研究中如何系统性地扭曲结果，并给出了几种实用的应对策略，比如使用生物标志物作为替代指标，或者设计前瞻性访谈方案。这对我日常处理患者病史资料非常有指导意义。此外，书中对不同“研究终点”的选择进行了深入的探讨，比如生命体征的改善与患者报告结局（PROs）之间的差异，这在当前的医疗质量评估中越来越重要。这本书的案例选取也十分精彩，涵盖了感染病、慢性代谢病和心血管疾病等多个领域，确保了知识的广泛适用性，而不是局限于某一特定学科的偏见。

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这本《流行病学与临床实践》的译本，说实话，刚拿到手时我还有点犹豫。我本身是做临床工作的，对于流行病学这块，总觉得有些理论化，离日常的病患诊疗似乎有点远。但翻开目录，尤其是看到“循证医学在疾病管理中的应用”那一章时，我的兴趣一下子就被调动起来了。作者并没有陷入复杂的数学模型，而是非常巧妙地将那些看似高深的统计学概念，融入到具体的临床案例分析中去。比如，关于诊断试验的敏感性和特异性，书里用了一个关于罕见病筛查的例子，把曲线下面积（AUC）这个概念讲得极其透彻，让我这个过去常常混淆这两个概念的人茅塞顿开。更让我惊喜的是，它对队列研究和病例对照研究的优缺点进行了非常细致的比较，不仅仅是理论上的区分，还结合了不同研究设计在实际操作中可能遇到的伦理困境和资源限制。读完这部分内容，我感觉自己对文献的解读能力有了质的飞跃，不再是盲目相信“P值”的结果，而是能够更批判性地审视研究设计的严谨性。这本书的排版也很用心，关键概念都有加粗和专门的注释框，即使是第一次接触流行病学的人，也能比较顺畅地跟上作者的思路，绝不是那种让人望而生畏的教科书。

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这本书，我个人认为更像是一本“临床研究设计与解读的工具箱”，而不是传统的理论教材。最吸引我的是它对“随机化对照试验（RCT）”细节的精妙剖析。我们都知道RCT是金标准，但这本书深入挖掘了RCT设计中的“陷阱”：比如，随机化单元的选择（患者 vs. 医生 vs. 医院），以及不同盲法设置（单盲、双盲、开放标签）对结果可能产生的系统性偏差。作者甚至探讨了在一个资源有限的环境下，如何设计一个“务实型RCT”（Pragmatic Trial），而不是一味追求那些在理想实验室条件下才能实现的“精细型RCT”（Explanatory Trial）。这一点对于发展中国家的医疗研究具有极其重要的指导意义。此外，它对“生存分析”的介绍也非常到位，清晰地解释了Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型的应用场景与假设前提，避免了过去我常常错误地将它们混用的情况。总而言之，这本书不仅教会了我们如何阅读和批判一篇研究论文，更重要的是，它启发我们如何去设计一个能够回答真正临床问题的研究。读完后，我感觉自己对学术会议上那些“新颖”的研究设计不再感到眩晕，而是能迅速抓住其核心的科学性和局限性。

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