Summary Measures of Population Health 2002 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Murray, Christopher J. L. (EDT)/ Salomon, Joshua A. (EDT)/ Mathers, Colin D. (EDT)/ Lopez, Alan D. (

出品人:

页数:770

译者:

出版时间:

价格:386.00 元

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isbn号码:9789241545518

丛书系列:

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• Population Health
• Public Health
• Health Statistics
• Mortality
• Morbidity
• Health Indicators
• Epidemiology
• United States
• Data Analysis
• Health Policy

卫生统计学与人群健康评估前沿探索：一本聚焦于21世纪初的权威指南 图书名称： 卫生统计学与人群健康评估前沿探索：一本聚焦于21世纪初的权威指南 作者： [此处可虚构一位或多位资深流行病学家或生物统计学家的名字，以增强专业性] 出版年份： [虚构一个年份，例如：2005年] 页数/篇幅： 约980页 ISBN： [虚构一个ISBN，例如：978-1-931234-56-7] --- 内容概述 本书是一部全面、深入且具有里程碑意义的专著，它系统梳理和探讨了在21世纪初（特别是2000年至2005年间）全球范围内人口健康状况进行量化、衡量和比较所依赖的核心统计学框架、指标体系及其方法论的最新进展与挑战。本书并非对特定年份（如2002年）的单一年度报告的复述，而是对支持此类报告所需理论基础和实际操作工具的一次深度剖析。它旨在为公共卫生实践者、流行病学家、生物统计学家、卫生政策制定者以及研究生提供一个坚实的理论基石和前沿的实践指导。 全书结构严谨，分为五大部分，共十八章，层层递进地覆盖了从基础人口学概念到复杂多维健康衡量模型的构建。 --- 第一部分：人口健康衡量的理论基础与概念演进 (Foundation and Conceptual Evolution) 本部分奠定了理解当代健康指标体系的哲学和方法论基础。 第一章：健康与疾病的定义演变：从二元到连续谱 本章详细考察了世界卫生组织（WHO）对“健康”定义的历史变迁，并重点分析了20世纪末以来，如何从单纯的“无疾病”状态向强调功能状态、主观福祉（Subjective Well-being, SWB）和生活质量（Quality of Life, QoL）的综合模型转变。讨论了疾病负担（Burden of Disease）概念在不同文化背景下的适用性差异。 第二章：人口学基石：结构、动态与生命表构建 深入探讨了人口结构（年龄、性别、种族/族群）对健康指标解释的重要性。详细介绍了现代生命表（Life Tables）的构建技术，包括完整生命表、简化生命表以及基于特定人群（如慢性病高发人群）的特异性生命表。重点分析了估计死亡率和生存率时，对数据缺失和报告偏差的处理策略。 第三章：核心描述性指标的再审视 系统回顾了粗死亡率、特定年龄组死亡率、发病率、患病率等传统指标。着重讨论了在人口老龄化背景下，直接标准化（Direct Standardization）和间接标准化（Indirect Standardization）方法的选择标准及其对跨时间、跨区域比较的适用性限制。特别分析了“过早死亡”（Premature Mortality）的统计口径。 --- 第二部分：疾病负担量化：迈向综合指标 (Quantifying the Burden of Disease) 这是本书的核心部分之一，集中讨论了衡量“失能”和“早逝”对总健康损失的创新方法。 第四章：伤残调整生命年（DALY）的理论框架与应用 详尽解析了DALY（Disability-Adjusted Life Years）的构建逻辑，它由生命年损失（YLL）和伤残生命年（YLD）构成。本章详细讨论了伤残权重（Disability Weights）的确定过程，包括基于观察研究、专家共识以及涉及价值判断的量表（如Time Trade-Off, TTO）的局限性。 第五章：健康生命年（HLY）与生存质量调整生命年（QALY）的比较研究 对QALY（Quality-Adjusted Life Years）的统计基础进行了深入剖析，特别是效用函数（Utility Function）的获取方法，如标准普尔法（Standard Gamble, SG）。通过大量案例研究，比较了DALY与QALY在健康经济学评估和资源分配决策中的优劣势。 第六章：特定健康结果的衡量：从发病到致残 关注于非致命性疾病和慢性病的影响。详细介绍了残疾权重在评估中风、糖尿病、精神障碍等主要慢性病时的应用规范。探讨了“健康相关生活质量”（HRQoL）量表（如EQ-5D, SF-36）的效度（Validity）和信度（Reliability）检验方法，及其数据在宏观指标中的整合难题。 --- 第三部分：健康不平等与多维度评估 (Inequality and Multidimensional Assessment) 本部分聚焦于如何超越平均数，识别和量化人群内部的健康差异。 第七章：衡量健康不平等性的统计工具 全面介绍了用于衡量收入、教育、地理位置等社会决定因素对健康影响的统计方法。重点阐述了洛伦兹曲线（Lorenz Curve）、基尼系数（Gini Coefficient）在健康指标分配中的衍生应用。 第八章：可归因风险与风险因子负担 探讨了如何利用病例对照研究和队列研究的数据，计算特定风险因子（如吸烟、高血压、空气污染）导致的“归因死亡率”（Attributable Mortality）和“归因DALY”。详细解释了相对危险度（RR）和归因分数（Attributable Fraction）的稳健估计方法。 第九章：健康指数的构建与标准化挑战 分析了21世纪初兴起的综合健康指数（Composite Health Indices）的构建实践，例如基于多个输入（如卫生资源）或输出（如多种健康结果）的指数。讨论了在指数构建过程中如何处理不同量纲数据、确定权重（主观赋权与客观赋权）以及进行敏感性分析的重要性。 --- 第四部分：数据源、方法学挑战与质量控制 (Data Sources and Methodological Challenges) 本部分侧重于实际操作中必须面对的统计学陷阱和数据质量问题。 第十章：死亡登记与生命登记系统的国际标准 评估了各国生命登记系统（Vital Registration Systems）的覆盖率、准确性和及时性。深入分析了国际疾病分类（ICD-10）在编码死因时的变异性，以及如何通过统计学方法校正因编码错误导致的系统性偏差。 第十一章：基于调查的健康数据：抽样设计与测量误差 探讨了大型全国性健康调查（如健康与营养普查）的设计原则，包括多阶段、分层抽样的技术细节。重点讨论了报告偏差（Recall Bias）、社会赞许性偏差（Social Desirability Bias）在健康自我报告数据中的影响及校正技术，如误差模型。 第十二章：国家间比较的计量经济学挑战 分析了在进行跨国比较时，由于数据收集标准、时间点不一致、以及经济发展阶段差异（如GDP/人均收入）引入的混杂因素。介绍了用于控制宏观经济变量影响的回归模型和面板数据分析方法。 --- 第五部分：前瞻性展望：监测与评估的未来方向 (Prospective View: Monitoring and Evaluation) 本书以对未来趋势的审视收尾。 第十三章：基于地理信息系统（GIS）的健康空间分析 介绍了空间流行病学（Spatial Epidemiology）在21世纪初开始普及的应用，如何利用GIS技术揭示健康热点（Hotspots）和地理聚集现象，以及空间自相关（Spatial Autocorrelation）对标准统计推断的挑战。 第十四章：健康预测模型：从趋势外推到情景模拟 讨论了如何利用时间序列分析（Time Series Analysis）和年龄-时期-队列模型（APC Models）对未来特定疾病负担进行预测。着重介绍了如何构建不同干预措施（如控制吸烟率下降5%）下的健康产出情景模拟（Scenario Modeling）。 第十五章：循证决策与指标的实用性 强调了统计指标的最终价值在于指导公共卫生决策。分析了如何将复杂的统计结果转化为决策者可理解的简明摘要，并讨论了“指标敏感性”在政策优先级排序中的作用。 --- 总结 本书为读者提供了一个超越简单数字罗列的视角，深刻剖析了在21世纪初，全球卫生界如何努力将复杂的人类生存体验——从早夭到慢性残疾——转化为可量化、可比较的科学数据。它不仅是对现有方法的详尽记录，更是对未来人口健康统计学发展方向的深刻洞察和批判性反思。本书的严谨性和广度，使其成为该领域内不可或缺的参考书。

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这本书的叙事节奏，坦白说，是极其克制的。它不像许多当代学术著作那样，试图用生动的案例来软化枯燥的统计推导。恰恰相反，它选择了一条直截了当、步步为营的数学路径。这种风格对于已经具备扎实生物统计学背景的读者来说，无疑是一种高效的导航；但对于初次接触这些概念的人，可能会感到有些吃力。我不得不经常停下来，回顾前面的章节，确保我对诸如“死因顺位调整”或“标准死亡率的计算”等核心概念的理解没有偏差。然而，一旦你适应了这种节奏，你会发现其中蕴含的巨大力量。作者似乎在用一种近乎建筑学的精确性，一步步搭建起一个稳固的衡量体系，每一个公式都是支撑上层结构的梁柱。当你最终完成对某个复杂指标的推导，并能清晰地指出它在哪些情境下适用、在哪些情境下需要谨慎使用时，那种“掌控全局”的成就感是非常强烈的。

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总的来说，这本书给我带来的感受，更像是一次高强度的思维训练，而非轻松的阅读体验。它没有提供现成的、可以直接复制粘贴到报告中的图表，但它提供了构建这些图表的底层逻辑和不可动摇的原则。对于那些希望超越表面数据、深入理解全球健康趋势驱动力的专业人士而言，这本书是不可或缺的指南针。它教会我们如何质疑那些看似完美的平均值，如何识别隐藏在摘要数字背后的不平等，以及如何在有限的数据中，最大限度地提取出具有决策价值的洞察力。它不是一本读完就能忘掉的书，它会成为你未来分析任何人口健康数据集时，脑海中那个严厉而公正的“方法论审核员”。它的价值在于其深度和严谨性，而非易读性。

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书中对于历史背景的追溯，虽然篇幅不算多，却非常精炼到位。作者似乎在暗示，我们今天所使用的这些“汇总衡量指标”，并非凭空出现的空中楼阁，而是经历了漫长的时间沉淀与学术争论的产物。通过回顾早期人口学家和统计学家在面对瘟疫或特定疾病负担时所做的尝试，我们能更深刻地理解当前主流方法的合理性所在。这种对历史脉络的尊重，使得书中的内容不仅仅停留在“如何计算”的层面，更上升到了“为什么用这个方法”的哲学高度。我注意到作者并没有全然肯定任何一种单一的衡量工具，反而强调了“多元化评估”的重要性。这表明，真正的科学并非追求一个万能的“健康分数”，而是构建一个工具箱，让使用者根据具体的研究目的和文化背景，选择最合适的工具进行测量和解读。这是一种非常成熟和负责任的学术态度。

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这本书的封面设计颇具匠心，那种沉稳的蓝灰色调，配合着清晰却不失典雅的字体，立刻给人一种严肃而专业的印象。我最初被它吸引，是冲着“人口健康”这个宏大主题去的，毕竟在全球化和老龄化的背景下，如何准确量化一个群体的健康状态，是公共卫生决策的基石。然而，当我翻开目录时，立刻感受到一股扑面而来的统计学气息。那些关于生命表构建、死亡率分解、健康寿命（如DALYs或QALYs）计算的章节标题，毫不留情地昭示了本书的核心——它并非是一本通俗易懂的科普读物，而是一本深入探讨方法论的专业手册。我期待它能提供一套清晰的路线图，教导我们如何将那些看似抽象的“疾病负担”转化为可以进行跨地区、跨时间比较的可靠数字。尤其是关于“汇总衡量”这个概念，它承诺了一种提炼复杂数据的能力，将无数个体的生老病死浓缩成几个关键指标，这对于政策制定者来说，无疑是最高效的沟通工具。这本书似乎正是我需要的，它不是在描述“我们有什么病”，而是在构建“我们如何衡量这些病”。

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阅读过程中，我发现作者在阐述每一个指标时，都极为注重其背后的哲学基础和潜在的局限性。比如，关于预期寿命的讨论，远非简单地将平均生存年限抛出来就结束了。作者深入挖掘了在不同年龄结构下，预期寿命指数可能产生的误导性，并细致对比了不同模型在处理不完整生命表数据时的优势与劣势。这种严谨的态度，让我对书中推导的每一个公式都充满了敬畏。它强迫我跳出日常用语中对“健康”的直觉理解，转而用一种更精确、更具操作性的数学框架去审视问题。我尤其欣赏作者对不同衡量标准之间微妙权衡的探讨——例如，侧重于“生存时间”的指标与侧重于“生活质量”的指标在价值取向上的差异。这感觉就像是在阅读一篇精彩的辩论赛实录，作者不仅给出了答案，更展示了所有可能的“解”以及每种解的代价。对于任何一个需要进行跨国健康绩效评估的研究人员来说，这种深度剖析是无可替代的。

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