01 / 導讀
導讀
引用
Lash, T. L., VanderWeele, T. J., Haneuse, S., & Rothman, K. J. (2021). Modern Epidemiology (4th ed.). Wolters Kluwer.
章節概要
全書共43章，分為四個部分，約1,200頁。四位署名作者撰寫了基礎、設計和分析部分的大多數章節，更專門的章節由各分支領域的撰稿人完成；據Stata Bookstore的介紹，另有35位專家參與。前三部分（基礎、設計、分析）構成方法論核心，第四部分是應用這些方法的專題章節。
第一部分 第1–6章：基礎
流行病學的範圍（1）；因果推斷與科學推理（2）；形式化因果模型（3）；發生頻率的測量（4）；效應測量與關聯測量（5）；兼顧效度與效率的流行病學研究設計（6）。因果問題緊接開篇章節，排在測量和設計之前。Anders Ahlbom在《European Journal of Epidemiology》上的書評中指出，僅發生頻率測量一章就約有25頁，因為現實人群使發病率和患病率的計算比教科書中的生命表模型所顯示的更為困難。
第二部分 第7–15章：研究設計與解釋
佇列研究（7）和病例對照研究（8）之後，是公共衛生監測（9）、現場方法（10）和依賴二手資料的研究（11）。本部分其餘內容圍繞效度：混雜與混雜因素（12）、測量與測量誤差（13）、選擇偏倚與可推廣性（14）、精度與研究規模（15）。Ahlbom注意到，這一部分還包括資料獲取和偏倚量化的原則，超出了多數教材對研究設計的涵蓋範圍。
第三部分 第16–31章：資料分析
分析部分從流行病學資料分析基礎（16）、分類統計入門（17）、分層與標準化（18）和多分類暴露與結局的分類分析（19）開始。迴歸分兩章：模型設定（20），以及模型擬合與評估（21）。隨後依次是生存（事件發生時間）分析（22）、貝葉斯統計入門（23）、縱向與聚類相關資料分析（24）、時變暴露的因果推斷（25）、互動作用分析（26）、中介分析（27）、工具變數與準實驗方法（28）、偏倚分析（29）、生態學研究與分析（30）和基於主體的建模（31）。出版社把邊際結構模型、工具變數分析和結構巢狀模型列為新增或更新的內容。
第四部分 第32–43章：專題
十二個由撰稿人完成的章節把方法應用到具體領域：傳染病流行病學（32）、生殖流行病學（33）、精神流行病學（34）、臨床流行病學（35）、分子流行病學（36）、遺傳流行病學（37）、傷害與暴力流行病學（38）、社會流行病學（39）、環境流行病學（40）、職業流行病學（41）、營養流行病學（42）和藥物流行病學（43）。
核心概念
第一部分：基礎
- 因果推斷與因果模型：第2章和第3章先討論關於原因的推理，再討論包括因果圖在內的因果形式化模型。
- 發生頻率的測量：發病率和患病率，在第4章中詳細討論。
- 效應與關聯的測量：用來比較暴露與結局的量（第5章）。
第二部分：設計與效度
- 佇列與病例對照設計：兩種主要的觀察性設計，各有專章。
- 混雜、測量誤差與選擇偏倚：各佔一章的三類效度威脅。
- 精度與研究規模：與效度相對應的研究規劃問題。
第三部分：分析
- 分層與標準化：先於迴歸的分類分析工具。
- 迴歸分析：模型的設定、擬合與評估。
- 貝葉斯統計與偏倚分析：處理隨機誤差之外不確定性的機率方法。
- 中介、互動作用與時變暴露：需要專門方法的因果問題。
- 工具變數與準實驗方法：混雜無法完全測量時的設計思路。
第四部分：專題
- 分領域流行病學：傳染病、生殖、精神、臨床、分子、遺傳、傷害與暴力、社會、環境、職業、營養和藥物流行病學。
評析
優點
- 因果思想嵌入全書結構。 關於因果推理和因果模型的兩章排在測量與設計之前，Ahlbom認為這反映了因果推斷在該學科中如今的核心地位。同一篇書評還指出，作者並未試圖解決懸而未決的問題，例如原因是否必須是可操縱的。
- 效度有專門的方法。 本書不止於列舉偏倚，而是為混雜、測量誤差、選擇偏倚各設一章，並有專門的偏倚分析一章，使偏倚的量化成為標準工具箱的一部分，而不是事後補充。
- 為流行病學而寫的資料分析。 Ahlbom解釋說，設定分析部分是因為流行病學的資料和設計需要一般統計書不涉及的方法，並指出本書延續了避免簡單零假設檢驗、強調P值函式的一貫建議。
- 兩種讀法。 書評預計會有讀者通讀全書，但更多人會把它當作參考書和百科全書使用；出版社同樣把它描述為對流行病學研究原理與方法的全面論述。
侷限
- 不是入門書。 本書假定讀者已學過流行病學入門課程和一些生物統計學，第三部分很快進入迴歸、貝葉斯方法和因果估計。
- 沒有薈萃分析章節。 Ahlbom原本期待看到關於薈萃分析和研究合併的討論，但沒有找到。目錄中也沒有這樣的章節，需要合併研究的讀者應另用資料。
- 篇幅大、作者多。 全書超過1,100頁、撰稿人眾多，第四部分的專題章節是由不同的人撰寫的領域綜述，而不是對每個分支的系統課程。
- 方法在不斷變化。 書評指出，人工智慧和大數據是本書尚未涉及的領域；2021年的第4版是目前的最新版。
在課程中的定位
《Modern Epidemiology》是本課程書單中的研究生層次參考書。《Gordis Epidemiology》是面向缺乏定量訓練讀者的入門教材，《Essential Epidemiology》是面向公共衛生和衛生專業的更完整的課程教材，兩者都應先讀。《Epidemiology: An Introduction》從基本原理出發講述因果、發生頻率、設計、偏倚和混雜，重思想而非公式，是為閱讀《Modern Epidemiology》所做的最接近的概念性準備。
《Epidemiology: Study Design and Data Analysis》（Woodward）是統計方面最接近的配套讀物，用真實資料集演示分析方法。《Modern Epidemiology》第三部分涉及部分相同的領域，範圍更廣、層次更高，並側重因果方法和偏倚分析。需要具體計算示例時用Woodward；需要概念依據、方法侷限，或Woodward未涉及的主題時用《Modern Epidemiology》。
如何使用本書
本書面向已修完流行病學入門課程以及含迴歸的生物統計課程的流行病學與公共衛生研究生、博士研究人員和執業流行病學家。
實用讀法：按順序讀第一部分，因為後面各部分都用到其中關於因果、發生頻率和效應測量的術語。接著讀第7、8章和第12至15章，它們構成設計與效度的核心，每次規劃或評價研究時都回頭檢視。把第三部分當作參考：依次讀基礎（16至19）和迴歸章節（20、21），其餘章節（生存分析、貝葉斯、互動作用、中介、工具變數、偏倚分析）在專案需要時再選讀。第四部分讀自己所在領域的章節，其他章節可作為同一套方法的應用背景。由於本書不涉及薈萃分析，需要合併研究時請另配資料。