Quantitative Methods for Health Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bruce, Nigel/ Pope, Daniel/ Stanstreet, Debbi

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2008-9

价格:1274.00 元

装帧:

isbn号码:9780470022740

丛书系列:

图书标签:

• Quantitative Methods
• Health Research
• Statistics
• Epidemiology
• Biostatistics
• Research Methods
• Data Analysis
• Public Health
• Healthcare
• Medical Research

好的，以下是一本名为《Public Health Informatics and Data Science》的图书简介，旨在提供对该领域的深入理解，并且不涉及您提供的原书《Quantitative Methods for Health Research》的内容。 --- 图书简介：公共卫生信息学与数据科学 书名： 公共卫生信息学与数据科学 (Public Health Informatics and Data Science) 作者： [作者姓名，例如：Dr. Evelyn Reed & Prof. Thomas Vance] 出版社： [出版社名称，例如：Global Health Press] 概述 在21世纪，公共卫生面临着前所未有的复杂性和规模。从追踪新兴传染病爆发到制定基于实证的健康政策，决策的质量越来越依赖于有效的数据收集、分析和管理能力。《公共卫生信息学与数据科学》 是一本全面、前瞻性的著作，旨在为公共卫生专业人员、信息技术专家以及希望将数据科学工具应用于人群健康领域的学者，提供坚实的理论基础和实用的操作指南。 本书深入探讨了公共卫生信息学（Public Health Informatics）的核心原理，即如何在公共卫生实践、政策制定和研究中应用信息、计算机和通信技术。同时，它系统地介绍了数据科学（Data Science）的关键技术和方法论，展示如何利用大规模数据集、先进的计算工具和机器学习算法来揭示健康趋势、预测疾病传播并优化资源分配。 本书的独特之处在于，它不仅关注技术工具本身，更强调将这些技术置于公共卫生伦理、法规和实践的框架内进行有效应用。它旨在弥合传统公共卫生知识与现代数据科学能力之间的鸿沟，培养新一代能够驾驭复杂数据环境，并推动人群健康改善的专业人才。 核心内容与结构 本书分为六个主要部分，逻辑清晰地引导读者从基础概念逐步深入到高级应用。 第一部分：公共卫生信息学基础与生态系统 本部分为后续内容奠定基础，详细阐述了公共卫生信息系统的演变、当前架构及其面临的挑战。 公共卫生信息系统概述： 探讨电子健康记录（EHRs）、实验室信息系统（LIS）和疾病监测系统（如报告系统）在信息流中的作用。 互操作性与数据标准： 深入研究健康数据交换的标准（如HL7 FHIR、SNOMED CT），以及实现跨机构、跨区域数据无缝流动的关键技术和挑战。 数据治理与隐私保护： 详细解读《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）及其他国际数据保护法规，讨论在数据共享与保护个人隐私之间取得平衡的伦理和技术策略。 第二部分：数据获取、管理与质量保证 高质量的决策始于高质量的数据。本部分聚焦于数据的生命周期管理。 数据源的多样性： 考察传统行政数据、调查数据之外的新兴数据源，包括社交媒体数据、可穿戴设备数据、地理空间数据和环境传感器数据。 数据清洗与预处理技术： 提供处理缺失数据、异常值、数据不一致性的实用流程，重点介绍自动化工具和脚本在数据准备中的应用。 数据质量指标与评估： 定义和量化数据完整性、准确性、及时性和一致性，建立系统化的数据质量评估框架。 第三部分：描述性分析与传统统计方法在公共卫生中的应用 本部分回顾了公共卫生领域常用的描述性统计和经典推断方法，并将其与信息技术相结合。 空间流行病学基础： 介绍地理信息系统（GIS）在识别热点、分析暴露因素和规划干预措施中的应用。 时间序列分析： 探讨如何使用时间序列模型监测疾病的季节性、趋势和异常波动，以实现早期预警。 抽样理论与调查设计： 结合大型调查数据集（如NHANES），讨论复杂抽样设计对数据分析和结果推断的影响。 第四部分：数据科学方法在公共卫生中的应用 这是本书的核心部分，系统地介绍了现代数据科学方法如何解决复杂的公共卫生问题。 机器学习基础： 详细解释回归模型、分类算法（如决策树、支持向量机）和聚类分析在疾病风险分层、人群细分中的应用。 预测建模与风险评估： 重点介绍如何构建和验证预测模型，用于预测疾病暴发、医疗资源需求和高危人群的健康结局。 自然语言处理（NLP）在非结构化数据中的应用： 展示如何利用NLP技术从临床笔记、公共卫生报告和社交媒体文本中提取关键信息，以辅助疫情监测和健康趋势分析。 第五部分：可视化、报告与知识传播 数据分析的价值最终体现在有效的沟通和行动上。 交互式数据可视化： 介绍Tableau、R Shiny或Python Dash等工具，设计出能清晰传达复杂流行病学洞察的仪表板和可视化报告。 可重复性研究与文档化： 强调采用版本控制（如Git）和计算文档（如Jupyter Notebooks）的重要性，确保数据分析过程的透明度和可重复性。 向决策者传播证据： 探讨如何根据不同的受众（政策制定者、临床医生、公众）调整数据叙事和可视化策略，以促进循证决策。 第六部分：前沿主题与未来方向 本部分展望了新兴技术对公共卫生实践的潜在影响。 因果推断方法： 探讨如何利用先进的统计和数据科学技术（如倾向性评分匹配、双重稳健估计）从观察性数据中更可靠地估计干预措施的因果效应。 大数据伦理与公平性： 讨论算法偏见（Algorithmic Bias）在公共卫生模型中的体现，以及如何设计更公平、更具包容性的数据驱动解决方案。 人工智能与自动化监测： 考察深度学习在医学图像分析、基因组学数据解释以及自动化异常检测中的最新进展。 目标读者 公共卫生专业研究生和博士生 流行病学家和生物统计学家 政府公共卫生机构的政策分析师和数据官员 医疗信息学（Health Informatics）领域的从业人员 希望应用数据科学技能解决人群健康问题的IT专家 为什么选择本书？ 《公共卫生信息学与数据科学》 不仅仅是一本教科书，更是一份实用的路线图。它通过丰富的真实世界案例研究（例如，利用移动数据追踪流感传播、基于机器学习的医疗欺诈检测），将抽象的理论转化为具体的、可操作的知识。本书致力于培养读者批判性地评估数据、选择恰当分析工具，并最终将数据转化为改善社区健康的有效行动的能力。它将赋能下一代公共卫生领袖，使其能够自信地在日益数字化的健康环境中导航和创新。 ---

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