Handbook of Research Methods in Health pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Bowling, Ann (EDT)/ Ebrahim, Shah (EDT)

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 67.78

装帧:Pap

isbn号码:9780335214600

丛书系列:

图书标签:

• 研究方法
• 健康科学
• 医学研究
• 公共卫生
• 定量研究
• 定性研究
• 研究设计
• 数据分析
• 循证医学
• 健康服务研究

好的，这里为您撰写一份关于《健康研究方法手册》（Handbook of Research Methods in Health）的图书简介，内容详实，力求专业与深度，避免使用任何可能暴露其为人工智能生成的措辞或模式。 --- 《健康研究方法手册》 一本面向实践、聚焦前沿的健康科学研究设计与实施权威指南 概述：跨越学科界限，奠定坚实基础 在日益复杂的全球健康挑战面前，高质量、严谨可靠的健康研究方法是推动循证实践和政策制定的基石。《健康研究方法手册》（Handbook of Research Methods in Health）旨在成为该领域学者、研究人员、公共卫生专家、临床医师及研究生的一部综合性、操作性强的参考宝典。 本书并非对既有研究文献的简单汇编，而是一部深度解析健康研究从概念化、设计、实施到数据分析与伦理考量的“方法论蓝图”。它系统地梳理了涵盖流行病学、生物统计学、健康服务研究、定性研究、混合方法以及新兴的数字健康研究等核心领域的现代研究范式。 本书的独特之处在于其平衡了理论深度与实践操作性。每一章节均由在各自领域享有盛誉的专家撰写，确保内容的时效性、前沿性和严谨性。它不仅教授“如何做研究”，更深入探讨了“为何选择此种方法”，帮助读者培养批判性的方法论思维，从而设计出既能回答复杂健康问题，又能在方法学上站得住脚的优秀研究方案。 --- 核心内容结构与深度解析 本书共分为六大部分，每一部分都围绕健康研究生命周期中的关键阶段展开： 第一部分：研究基础与设计原理 本部分奠定整个研究体系的理论基础。它首先清晰界定了健康研究的范畴，区分了基础研究、转化研究和应用研究的差异。 研究范式与哲学基础： 深入探讨实证主义、后实证主义以及建构主义在健康研究中的应用，为选择定量、定性或混合方法提供哲学支撑。 研究问题的界定与文献综述： 强调构建清晰、可操作、具备转化潜力的研究问题的技术。详细阐述系统综述（Systematic Reviews）和元分析（Meta-Analyses）的构建流程、偏倚控制与报告标准（如PRISMA指南的深度应用）。 研究伦理与治理： 涵盖知情同意的复杂性、数据隐私保护（特别是在大数据和基因研究背景下）、弱势群体保护以及机构审查委员会（IRB/IEC）的决策机制。 第二部分：定量研究设计与抽样 此部分是健康科学最常用的研究工具箱的集结地，聚焦于因果推断的有效性与精确性。 观察性研究的精细化设计： 详尽比较队列研究（前瞻性与回顾性）、病例对照研究和横断面研究的优势、局限性及内部/外部效度威胁。特别关注如何通过匹配、分层等技术减少混杂因素的影响。 干预性研究（临床试验）： 深度解析随机对照试验（RCT）的设计要素，包括随机化技术（集中式、中心依赖式、区组随机化）、盲法实施的挑战与应对、样本量估算的敏感性分析，以及多中心试验的协调管理。 非随机化干预研究： 讨论准实验设计，如中断时间序列分析（Interrupted Time Series, ITS）、依依不舍的对照组（Wait-List Control）设计在伦理受限情境下的应用。 抽样策略： 覆盖概率抽样（简单随机、分层、整群、多阶段）与非概率抽样（便利、目的性、滚雪球法）在不同研究目标下的适用性，并讨论样本代表性与加权技术。 第三部分：测量、数据采集与质量保证 本部分强调研究工具的可靠性与有效性，这是研究结论可信度的生命线。 构建与验证测量工具： 详述量表开发流程，包括内容效度、建构效度（因子分析、验证性因子分析）的评估，以及信度的检验方法（如重测信度、内部一致性）。 生物标志物与客观测量： 探讨生物样本采集、储存的标准操作规程（SOPs），以及传感器数据、可穿戴设备等新型生物测量的校准与标准化问题。 问卷设计与实施： 关注特定人群（如老年人、儿童、文化少数群体）的问卷适应性（Adaptation）和翻译验证过程（Translation Validation）。 数据管理与质量控制： 引入数据库设计原则、数据清洗流程、缺失数据处理策略（如多重插补法 Multiple Imputation）以及数据溯源性管理。 第四部分：定性、混合方法与新兴技术 随着对人类经验理解的深入，本部分着重于非数值数据的严谨处理，以及方法学的融合趋势。 定性研究的严谨性： 详细介绍扎根理论（Grounded Theory）、现象学（Phenomenology）、民族志（Ethnography）的具体操作步骤，以及如何建立定性研究的“可信度”（Credibility）、“可转移性”（Transferability）和“可确认性”（Confirmability）。 混合方法（Mixed Methods）： 系统梳理融合设计（如解释性、探索性、收敛性设计）的逻辑框架、数据整合点（Triangulation Points）的选择，以及如何整合前后矛盾的结果。 行动研究（Participatory Action Research, PAR）： 阐述如何将研究对象纳入研究过程，促进社区赋权和即时干预的实现。 数字健康与大数据： 探讨利用电子健康记录（EHRs）、社交媒体数据、地理空间数据（GIS）进行健康研究的潜力与方法学陷阱，特别是算法偏倚（Algorithmic Bias）的识别与缓解。 第五部分：数据分析与统计推断 此部分超越基础统计描述，深入到高级模型构建与解释层面。 高级回归模型： 详细讲解逻辑回归、泊松回归、Cox比例风险模型在生存分析中的应用，以及处理非线性关系和交互作用的技巧。 纵向数据分析： 聚焦重复测量数据的分析挑战，重点介绍线性混合效应模型（Linear Mixed Models）和广义估计方程（GEE）在处理集群数据和个体差异时的优势。 因果推断前沿： 介绍倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）、工具变量法（Instrumental Variables）以及因果图模型（DAGs）在非随机化研究中构建清晰因果路径的重要性。 统计软件的实际应用： 结合主流统计软件（如R, SAS, Stata）的代码示例，演示复杂模型的构建与报告。 第六部分：研究结果的传播与转化 研究的价值体现在其被应用和影响实践的能力。 结果的解释与报告： 强调研究结果的临床或政策意义，而非仅仅是P值。指导读者遵循国际报告标准（如CONSORT, STROBE, MOOSE等）进行透明、完整的报告。 知识转化（Knowledge Translation, KT）： 探讨如何将复杂的研究发现提炼成易于决策者和公众理解的信息包，以及评估KT干预措施的有效性。 研究影响力的评估： 介绍除传统引文指标外的替代性衡量指标（Altmetrics），以及如何设计研究以最大化其社会影响。 目标读者与价值定位 《健康研究方法手册》专为以下人士量身打造： 1. 健康科学研究生和博士后研究人员： 作为其方法论学习和研究设计实践的必备工具书。 2. 医疗机构的研究者和临床流行病学家： 帮助他们优化研究方案，提升产出研究的质量和国际竞争力。 3. 政府卫生部门和非政府组织（NGO）的政策分析师： 提供评估现有健康项目和设计循证干预措施所需的严谨框架。 本书汇集了方法学的深度、跨学科的广度以及对当前研究伦理和实践挑战的深刻洞察，是确保未来健康研究面向可靠、有效和有影响力的未来不可或缺的指南。它不仅是一本手册，更是一次对现代健康研究方法论的全面、严谨的学术巡礼。

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