01 / 导读
导读
引用
Rothman, K. J., Huybrechts, K. F., & Murray, E. J. (2024). Epidemiology: An Introduction (3rd ed.). Oxford University Press.
章节概要
第三版正文三百余页，共十五章，每章末尾都附有一组供讨论的问题。序言直截了当地说明了本书的宗旨：流行病学不只是应用统计学，重点在原理和概念，而不在公式与计算。前两版由Rothman独立撰写；据序言介绍，这一版由三位作者共同修订，所有章节都经过修改，在COVID-19大流行之后扩充了传染病内容，并新增了两章（第14章和第15章）。
第1章：流行病学思维导论
本书不同寻常地从混杂讲起。序言解释了这样安排的理由：混杂说明了流行病学为何不只是"常识"，以及为什么需要可靠的原理来避免错误推论。
第2章：流行病学与公共卫生的先驱
对塑造这一学科的人物的简短介绍，包括阿维森纳、格朗特、斯诺、南丁格尔和莱恩-克莱彭等。本版扩充了这一章，强调合作研究的重要性，从将吸烟与疾病联系起来的研究，到社会流行病学的兴起。
第3章：什么是因果？
因果关系的一般模型以及对因果推断的讨论。序言认为，这些观念在科学教育中常被跳过，但在任何流行病学入门中都不可或缺。
第4章：疾病发生、关联与因果效应的测量
基本的流行病学指标：如何量化疾病发生的频率，如何比较不同群体的发生情况，以及这种比较与因果效应有何关系。
第5章：流行病学研究的类型
主要的研究设计，被呈现为进行第4章所定义的比较的方式。
第6–7章：应对偏倚；随机误差与统计学的作用
两章讨论误差。先讲系统误差（偏倚），再讲随机误差。作者主张依据关联的大小及其估计的精度来解释结果，而不是依据以任意阈值为界的显著性检验。
第8–9章：简单流行病学数据的分析；分层分析
第8章介绍从简单数据估计流行病学效应的基本方法；第9章将其推广到分层数据，分层是在表格中控制混杂的标准做法。
第10–11章：在流行病学分析中使用回归模型；交互作用的测量
以初级的方式介绍回归模型与交互作用，为后续课程打基础。序言指出，书中明确划出了处理这些问题的流行病学方法与可能将分析引入歧途的非流行病学方法之间的界线。
第12章：临床环境中的流行病学
临床流行病学：筛检、预后，以及评估治疗的安全性和有效性。
第13章：传染病流行病学
传染病流行病学特有的关键概念和术语，本版有所扩充。
第14章：现场流行病学
本版新增：将流行病学应用于公共卫生问题，包括疾病监测的原则、现场使用的研究设计，以及暴发的调查与控制。
第15章：若干高级主题导论
同样为新增章节：简要介绍若干精选的方法学高级主题，意在为进一步阅读提供入口，而非全面论述。
核心概念
第1–5章：基础
- 混杂：第三个因素扭曲暴露与疾病之间表面关系的效应混合；这是本书开篇用来说明为何需要流行病学推理的例子。
- 因果模型：说明某一因素"导致"疾病意味着什么的一般框架，是后文讨论推断的基础。
- 发生与效应的测量：描述疾病发生频率以及暴露使该频率改变多少的量。
- 研究类型：用于比较暴露组和非暴露组疾病发生情况的主要设计。
第6–11章：误差与分析
- 偏倚（系统误差）：不会随研究规模扩大而减小的误差，在随机误差之前讨论。
- 重估计、轻显著性检验：依据效应大小及其精度判断结果，而不是依据"通过/不通过"的阈值。
- 分层：在第三个变量的各个水平内分析数据，以消除混杂。
- 交互作用：一个因素的效应取决于另一个因素的水平。
第12–15章：应用与拓展
- 临床流行病学：将流行病学方法用于筛检、预后和治疗决策。
- 监测与暴发调查：现场流行病学的核心工作。
评析
优点
- 先概念，后计算。 序言将本书定位为一本讲流行病学思维的书，而非统计手册，目录的安排也印证了这一点：历史、因果和测量都在任何分析章节之前。对于入门课程而言，学生在接触每种方法之前就能理解其缘由。
- 对统计推断立场鲜明。 作者明确表示依据效应大小和精度而非显著性检验来解释结果，并把回归和交互作用放在偏倚、随机误差和分层之后。学生从一开始就能学到一以贯之的思路。
- 几乎不需要预备知识。 序言说明，读者几乎不需要背景知识，像"原因"的定义这样的基本概念也会借助简单例子展开，因此本书在医学和公共卫生以外的领域同样适用。
- 依据当前实践修订。 第三版增加了涵盖监测与暴发的现场流行病学一章，在COVID-19之后扩充了传染病内容，并以一章指向高级方法作结。每章末尾都有讨论题，序言还介绍了Episheet——一个公有领域的电子表格工作簿，可以完成书中的许多分析。
局限
- 问题没有印刷答案。 章末问题被定位为讨论的基础；序言没有提供解答，而是引导读者前往出版社网站进行讨论并查看读者提供的答案。想要有标准答案的练习的学生需要另找材料。
- 建模部分只作初步介绍。 回归和交互作用有意只以初级方式引入，第15章也只是概览高级主题而不展开。需要拟合和解释模型的学生还需要一本方法学教材。
- 应用章节篇幅较短。 临床、传染病和现场流行病学各只有一章，约十二到二十页，足以建立整体认识，但不足以提供诸如暴发调查方面的细致训练。
在课程中的定位
在本课程的各本入门书中，这是最以概念为中心的一本。Gordis Epidemiology 以篇幅更长、插图丰富的教科书形式覆盖类似内容，更多着墨于筛检、随机试验以及流行病学在卫生服务和政策中的运用，并附有章末复习题及答案；两书可以很好地配合使用，一本用来理解推理，另一本用来练习。Webb、Bain和Page合著的 Essential Epidemiology 是面向公共卫生和卫生专业的完整课程教材，在预防、筛检、暴发和政策等应用方面篇幅更多。
Rothman、Huybrechts和Murray的这本书也为研究生水平的著作打下基础。Rothman参与合著的 Modern Epidemiology 是一部全面论述因果推断、效度与分析的参考书，本书第3、6、7、15章正是通往它的自然引桥。Mark Woodward的 Epidemiology: Study Design and Data Analysis 是一本偏重统计、以真实数据集逐步演示的教材，适合从第8–11章继续前进、亲自分析数据的学生。
如何使用本书
本书适合公共卫生、医学、护理及其他健康科学专业的一年级学生，也适合阅读流行病学研究、希望理解其结论如何得出的读者。只要熟悉简单的算术和比例即可，不要求事先学过统计学。
实用的阅读计划：
- 核心（按顺序）： 第1章和第3–7章。它们确立因果思维、基本指标、研究设计，以及影响一切解释的两类误差。第2章篇幅短，值得尽早阅读以了解背景。
- 分析： 对于需要计算率、风险和分层估计值的读者，第8章和第9章是重点。下载Episheet，边读边重现书中的例子；这样无需专门软件就能把概念转化为实际技能。
- 过渡章节： 第10章和第11章可以等到统计学或方法学课程开始后再读，把它们当作模型与交互作用的导览。
- 按兴趣选择： 临床专业学生读第12章，公共卫生和传染病方向读第13章和第14章，打算继续接受方法学训练的人读第15章。
由于书中没有印刷答案，章末的讨论题最好与同学一起完成。可将本书与数值练习材料（例如 Gordis Epidemiology 的复习题）搭配使用；遇到已发表的研究时，试着说出它的设计、主要偏倚来源以及估计的精确程度。