流行病學原理（二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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史麗珠

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流行病学基础与前沿进展 本书聚焦于现代流行病学理论、方法学的深入探讨与前沿应用，旨在为公共卫生专业人员、临床医生、生物统计学家以及对疾病模式与控制感兴趣的研究人员提供一套全面、严谨且具有实践指导意义的教材与参考手册。 本书内容结构清晰，逻辑严密，从流行病学的基本概念和历史发展入手，逐步深入到复杂的疾病测量、研究设计、因果推断以及新兴的生物信息学与环境暴露评估等领域。全书力求平衡经典理论的坚实基础与当前研究热点的发展动态。 第一部分：流行病学基石与核心概念 本部分奠定读者理解流行病学的理论框架。 第一章：流行病学的定义、目标与历史沿革 本章详细阐述流行病学作为一门科学的本质——研究人群中疾病、健康相关事件的分布（时、空、人）及其决定因素，并为控制疾病提供科学依据。内容涵盖了从John Snow对霍乱的研究到现代分子流行病学的演变历程，重点强调流行病学在公共卫生决策中的核心地位。探讨了描述性流行病学、分析性流行病学和实验性流行病学的基本范畴。 第二章：疾病与健康状况的测量 疾病测量的准确性和精确性是流行病学分析的前提。本章系统介绍了衡量疾病频率和强度的核心指标： 发病率（Incidence Rate/Risk）： 包括累积发病率和发病密度，讨论了这些指标在评估疾病发生风险方面的应用与局限性。 患病率（Prevalence）： 区分点患病率和时期患病率，分析其在卫生服务规划中的作用。 死亡率与生存率： 详细解释粗死亡率、特异性死亡率、调整死亡率（标准化方法）以及不同生命表方法的构建与应用。 指标的有效性评估： 引入敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）的概念，探讨如何评价诊断或暴露分类工具的质量。 第三章：流行病学研究中的偏倚（Bias）与混杂（Confounding） 本章是研究方法学严谨性的关键。深入剖析偏倚的来源、类型（选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚）及其控制策略。特别强调了在病例对照研究和队列研究中，信息收集不一致性（如回顾偏倚）的影响。在混杂因素控制方面，详述了在研究设计阶段（如限制、匹配）和数据分析阶段（如分层分析、回归调整）的处理技术。 第二部分：研究设计与因果推断 本部分系统梳理主流的分析性流行病学研究设计，并深入探讨如何从相关性中推导出因果关系。 第四章：描述性研究与生态学研究 描述性研究是提出假设的基础。本章探讨如何通过病例报告、病例系列、群组分析（生态学研究）来描述疾病在人群中的分布特征。重点剖析生态学谬误（Ecologic Fallacy）的内涵及其对研究解释的潜在误导。 第五章：横断面研究（Cross-Sectional Studies） 横断面研究在评估特定时间点疾病负担和风险因素的流行状况方面具有重要价值。本章详细讲解如何设计有效的横断面调查，包括抽样方法（概率抽样与非概率抽样）、问卷设计与数据收集的标准化流程，以及对横断面数据进行关联性分析的统计方法。 第六章：病例对照研究（Case-Control Studies） 病例对照研究以高效率著称，尤其适用于罕见病或需要较长潜伏期的疾病。本章侧重于病例和对照的选择标准、基线信息收集的策略，以及使用比值比（Odds Ratio, OR）进行暴露风险估计的统计学基础。同时，深入讨论了回忆偏倚的规避措施。 第七章：队列研究（Cohort Studies） 队列研究是评估病因和计算发病率的最有力工具之一。本章区分了前瞻性队列、回顾性队列的特点和适用性。核心内容集中于如何计算相对危险度（Relative Risk, RR）和风险差（Risk Difference），并探讨了失访（Loss to Follow-up）对队列研究结果有效性的影响。 第八章：实验性流行病学：随机对照试验（RCT） RCT作为确定干预措施有效性的“金标准”，在本章得到详尽阐述。内容涵盖了随机化技术、盲法操作、安慰剂效应的控制、样本量估算、意向性分析（Intention-to-Treat Analysis）的原则，以及多中心试验的设计与实施挑战。 第九章：因果推断的理论框架 超越统计关联，本章探讨哲学和方法学层面的因果判断。详细介绍了Bradford Hill的因果推断标准（如关联强度、一致性、特异性、时序性、生物学合理性等），并引入现代因果推断模型，如结构方程模型（SEM）和潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），为复杂的疾病网络分析提供理论支持。 第三部分：特定领域与前沿应用 本部分关注流行病学方法在特定健康问题中的应用，并介绍新兴的技术工具。 第十章：传染病流行病学与控制 本章专注于理解和预测传染病的传播动态。详细介绍了传染病模型的基础参数：基本再生数（$R_0$）、有效再生数（$R_t$）、潜伏期、传染期。讨论了疾病暴发的调查、接触者追踪的策略，以及疫苗接种在群体免疫构建中的作用。重点分析了新型病原体的早期监测与风险评估流程。 第十一章：慢性非传染性疾病的病因学研究 针对心血管疾病、癌症、糖尿病等慢性病，本章探讨了多重危险因素的长期累积效应。关注吸烟、营养、体力活动等行为暴露的测量方法，以及生命历程流行病学（Life Course Epidemiology）如何整合不同生命阶段的暴露对后期健康结局的影响。 第十二章：环境、职业与遗传流行病学 环境暴露（如空气污染、水污染、重金属）的流行病学评估需要专业方法。本章介绍暴露评估技术（如GIS、生物标志物），以及如何处理空间数据。遗传流行病学部分则侧重于研究基因多态性与疾病易感性之间的关系，包括GWAS（全基因组关联研究）数据的流行病学解释。 第十三章：生物统计学与流行病学数据的分析技术 本章是对统计工具的实战指南。涵盖了回归分析的扩展应用（逻辑回归、Cox比例风险回归），生存数据分析（Kaplan-Meier曲线与对数秩检验），以及对异质性（Heterogeneity）进行亚组分析的策略。特别强调了如何选择恰当的统计模型以反映疾病的真实自然史。 第十四章：循证实践与循证公共卫生 流行病学研究的最终目的是指导实践。本章讨论如何对多项研究证据进行系统评价（Systematic Reviews）和荟萃分析（Meta-Analysis）。重点介绍GRADE系统在评估证据质量和推荐强度中的应用，确保公共卫生决策建立在最可靠的科学证据之上。 附录：常用公式、统计表与软件应用指导 提供读者在实际工作中可能需要的关键数学推导公式、标准正态分布表、卡方分布表，并附有对常用统计软件（如R, SAS, Stata）在处理流行病学数据集时的基础操作建议。 本书的编写风格严谨，注重概念的清晰界定和方法的实际操作性，配有大量真实世界案例分析，以帮助读者将理论知识转化为解决实际公共卫生问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

從使用者的角度來看，這本書的厚度與內容的廣度是成正比的，絕對是圖書館裡值得佔據一席之地的參考書。雖然它不是那種「五分鐘快速上手」的指南，但對於想深入了解疾病發生機制的讀者來說，它的價值是無可取代的。我個人在使用這本教材時，習慣會搭配一些最新的期刊論文一起閱讀，這樣能立刻驗證書中所學的理論在當前研究中的應用方式。讓我印象深刻的是，二版在某些章節似乎有針對近年來新興的傳染病趨勢做了微調或補充，雖然核心理論不變，但這種與時俱進的態度，讓老讀者也能感受到更新的價值。整體來說，它提供了一個非常堅固的知識框架，讓你能夠在面對任何新的公共衛生挑戰時，都有一個穩健的科學依據來進行判斷和決策。它賣的不是速度，賣的是深度和正確性，是那種需要經常翻閱、不斷鑽研的類型。

评分☆☆☆☆☆

這本《流行病學原理》（二版）的封面設計，說實在話，第一眼給我的感覺就是「學術味很重」。那種深藍色的底色配上白色的宋體字，彷彿直接從圖書館的深處被搬出來一樣，非常紮實，但也許對剛接觸這門學科的讀者來說，少了點親切感。不過，重點當然還是在內容。光是從書脊上那厚度就能感受到編者下了多少功夫，這絕對不是一本隨便翻翻就能掌握的教科書。我記得當初是因為準備某個公衛領域的考試才買這本書的，那時候手邊好幾本參考書，但這本的架構給我的印象最為清晰。它把流行病學的基礎概念，從疾病的散播模式到研究設計的細節，拆解得非常透徹。特別是關於「偏誤」（Bias）和「混淆因子」（Confounding）的章節，講得既嚴謹又不失條理，對於想搞懂什麼是「因果關係」的讀者來說，是個很好的入門磚。雖然有些統計公式看起來會讓人頭皮發麻，但搭配書中提供的實際案例，總能讓人慢慢消化，不會覺得完全脫離現實生活。總之，這本書就像一位嚴謹但耐心的老師，把枯燥的理論用最標準的方式呈現出來，適合需要打好堅實基礎的夥伴。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，最讓我驚豔的是它在「實用性」上的著墨。許多理論書讀完後，還是會覺得「那在現實世界中到底怎麼應用啊？」但《流行病學原理》（二版）在這方面做得相當到位。它不只是停留在名詞解釋，而是很深入地探討了不同研究方法的優缺點，以及在特定公共衛生危機中，我們應該如何選擇最合適的研究設計。舉例來說，書裡對世代研究（Cohort Study）和病例對照研究（Case-Control Study）的比較，就不只是簡單地列出優缺點，而是加入了很多台灣本土化的情境模擬，讓我彷彿真的在面對一個突發的疫情時，必須權衡時間、經費和倫理的困境。而且，它對「暴露評估」和「結果測量」的細膩描述，對我後續撰寫研究計畫書幫助非常大。它教會我的不只是「如何做研究」，更重要的是「如何批判性地看待別人的研究結果」。畢竟，在資訊爆炸的時代，能分辨出哪些數據是可靠的，哪些結論是站得住腳的，比單純背誦定義重要得多。這本書的紮實程度，讓人覺得物有所值，它更像一本工具書，而不是一次性的讀物。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這本教科書的第一印象是「有點硬」。對於非流行病學本科的讀者，也許會覺得前幾章在建立名詞定義時顯得有些冗長。畢竟，誰想一開始就花大篇幅去啃「疾病自然史」或「病因學理論」呢？大家多半是抱著「我要學會如何追蹤傳染病」的心態來的。但是，堅持讀下去會發現，這些看似基礎的鋪陳，其實是後面高階內容的骨架。特別是關於「生物統計學」與「流行病學」的結合部分，這本書處理得極為巧妙。它沒有把統計學當作一個獨立的科目來教，而是將統計的概念（如信賴區間、P值）直接嵌入到流行病學的解釋框架中。這種整合性的寫法，讓我真正體會到，流行病學的嚴謹性來自於紮實的量化基礎。書中對於「風險比」（Risk Ratio）和「勝算比」（Odds Ratio）的公式推導，雖然需要專心推敲，但一旦理解了，面對任何研究報告時，都能迅速抓出其核心的效應量，這在學術討論會上非常吃香。

评分☆☆☆☆☆

這本《流行病學原理》（二版）的編輯排版風格，帶有一種傳統學術出版物的嚴謹感，但仔細觀察，其實藏了不少貼心的設計。書中大量的圖表和流程圖，對於視覺化學習者來說簡直是救星。尤其在介紹複雜的研究設計流程圖時，那種層層遞進的結構，比單純的文字描述要清晰明瞭太多了。我特別喜歡它在每個單元結尾都會設計的「回顧與反思」單元，它不是傳統的習題，更像是一些引導性的思考題，讓你將所學的知識點放到更宏觀的公共衛生政策層面去權衡。這本書的優點在於，它從未將流行病學視為一套孤立的科學，而是不斷地將其與預防醫學、衛生政策甚至健康傳播學連接起來。例如，探討疫苗效益時，它不會只計算保護率，還會納入社會接受度和施打意願的討論，這讓整本書的格局顯得非常開闊，不只是教你量測疾病，更是教你如何改善人群健康。