流行病學與計算機應用

序
第一篇 總論
第一章 計算機在流行病學中的應用
第一節(jié) 數(shù)據(jù)處理
第二節(jié) 統(tǒng)計處理
第三節(jié) 圖形處理
第四節(jié) 數(shù)學模擬和數(shù)理模型
第五節(jié) 分子流行病學研究
第六節(jié) 記錄聯(lián)動系統(tǒng)的應用
第七節(jié) 其他方面應用情況和前景
第二章 流行病學數(shù)據(jù)和常用統(tǒng)計方法
第一節(jié) 算術均數(shù)、調(diào)和均數(shù)和幾何均數(shù)
第二節(jié) 幾何均數(shù)在血清流行病學上的應用
第三節(jié) 中位數(shù)
第四節(jié) 數(shù)據(jù)分布的研究
第五節(jié) 控制圖在流行病學上的應用
第六節(jié) 發(fā)病（死亡）率數(shù)據(jù)的年齡標化
第三章 流行病學研究方法與調(diào)查設計
第一節(jié) 流行病學的研究方法
第二節(jié) 流行病學的病因調(diào)查及其調(diào)查設計類型
第三節(jié) 流行病學常用試驗設計和處理分類的綜合圖示
第四節(jié) 隊列和現(xiàn)況調(diào)查
第五節(jié) 病例對照調(diào)查分析方法
第六節(jié) 干預研究
第四章 趨勢檢驗、歸因危險度及可預防比
第一節(jié) 趨勢檢驗在流行病學中的應用
第二節(jié) 率差與歸因危險度
第三節(jié) 可預防比
第五章 圖形處理
第一節(jié) 數(shù)據(jù)類型和文件結構與圖形類別
第二節(jié) 應用SPSS生成流行病學統(tǒng)計圖
第三節(jié) 應用Excel生成流行病學統(tǒng)計圖
第四節(jié) 其他軟件生成流行病學統(tǒng)計圖
第五節(jié) 圖形所需數(shù)據(jù)實例
結語
第六章 數(shù)學、數(shù)理模型在流行病學中的應用舉例
第一節(jié) 傳染病數(shù)學模型
第二節(jié) 肝癌年齡別曲線擬合
第三節(jié) APC年齡時期隊列模型
第四節(jié) 篩檢時確定子宮頸癌高危人群和吸煙人群的數(shù)理模型
第五節(jié) 計算機在子宮頸癌細胞圖像分析中的應用
第六節(jié) 廣義線性模型及相對危險度模型
第七節(jié) 廣義線性混合模型
第七章 疾病地理信息系統(tǒng)
第一節(jié) 地理信息系統(tǒng)基礎
第二節(jié) 地理信息系統(tǒng)軟件MapInfo簡介
第三節(jié) MapInfo的應用
第四節(jié) 應用實例
第八章 疾病負擔的測量指標——DALY
第一節(jié) 基本概念
第二節(jié) DALY的構成
第三節(jié) 健康生命年的時間相對值
第四節(jié) DALY的應用
第五節(jié) DALY的計算程序
第九章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在醫(yī)學中的應用
第一節(jié) 生物神經(jīng)網(wǎng)絡
第二節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
第三節(jié) BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理
第四節(jié) BP網(wǎng)絡算法的改進
第五節(jié) BP網(wǎng)絡的設計考慮
第六節(jié) BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
第十章 計算機在營養(yǎng)流行病學上的應用
第一節(jié) 營養(yǎng)流行病學簡介
第二節(jié) 膳食測量方法
第三節(jié) 膳食分析方法
第四節(jié) 膳食營養(yǎng)成分SAS計算程序
第五節(jié) 營養(yǎng)素計算系統(tǒng)軟件
第十一章 分子遺傳流行病學研究方法簡介
第一節(jié) Hardy Weinsberg平衡定律
第二節(jié) 關聯(lián)分析
第三節(jié) 分離分析
第四節(jié) 遺傳度計算
第二篇 實踐
第十二章 樣本大小及抽樣方法
第一節(jié) 利用CPEPI程序計算樣本大小
第二節(jié) 批量質(zhì)量保證抽樣法在疫苗接種率判定時的應用
第三節(jié) 代入公式計算樣本大小
第四節(jié) 基因研究時樣本大小
第五節(jié) 復雜抽樣方法
第十三章 生存分析
第一節(jié) 生存分析的概念
第二節(jié) 生存分析的資料結構
第三節(jié) 生存分布的模型
第四節(jié) 生存分析的方法
第五節(jié) SAS程序在生存分析中的一些具體應用
第六節(jié) 相對生存率的計算及應用
第十四章 多變量分析在流行病學上的應用
第一節(jié) 多變量分析常見問題——混雜、交互、機遇、偏倚
第二節(jié) 回歸分析
第三節(jié) 判別函數(shù)
第四節(jié) 趨勢面分析
第五節(jié) 多變量分層分析法與逐步回歸法
第六節(jié) 主成分分析
第七節(jié) 聚類分析
第十五章 流行病學決策分析
第一節(jié) 進行決策所需的資料和方法
第二節(jié) 用決策樹的方法來進行決策分析
第三節(jié) 費用效益分析
第四節(jié) 衛(wèi)生評估
第五節(jié) 循證醫(yī)學在決策上的應用
第十六章 Meta分析在流行病學上的應用
第一節(jié) Meta分析的歷史
第二節(jié) 文獻的收集和質(zhì)量評估
第三節(jié) Meta分析的固定效應模式
第四節(jié) 隨機效應模式
第五節(jié) Meta分析的計算和程序介紹
第六節(jié) Meta分析今后發(fā)展
第三篇 程序
第十七章 CPEPI和PEPI流行病學統(tǒng)計處理軟件
第一節(jié) 流行病學統(tǒng)計計算程序集的發(fā)展
第二節(jié) CPEPI和PEPI流行病學統(tǒng)計程序
第三節(jié) CPEPI程序示范
第四節(jié) 結語
第十八章 GLIM廣義線性模型軟件
第一節(jié) 前言
第二節(jié) 數(shù)據(jù)的計算、整理與顯示
第三節(jié) 廣義線性模型基礎
第四節(jié) 應用
第十九章 流行病學資料分析中常用的SAS過程
第一節(jié) 四格表資料的χ2和相對危險度(OR或RR)估計方法
第二節(jié) 四格表資料的一致性分析方法(Kappa及其95%可信限)
第三節(jié) 分層資料χ2和相對危險度(OR或RR)的估計方法
第四節(jié) 成組病例對照研究或隊列研究資料的logistic回歸分析
第五節(jié) 1∶1配對資料的logistic回歸分析
第六節(jié) 1∶n和m∶n配比資料的條件logistic回歸分析
第七節(jié) Cox模型分析
第八節(jié) GEE模型分析
第九節(jié) 本章應用的SAS過程簡介
第二十章 logistic回歸分析
第一節(jié) 基本原理
第二節(jié) 二進制數(shù)據(jù)logistic回歸模型的擬合
第三節(jié) 以糖尿病為例進行l(wèi)ogistic回歸計算
第四節(jié) 計算預測概率及其應用
第五節(jié) 用logistic回歸進行ROC曲線分析
第六節(jié) 用不同方法進行l(wèi)ogistic回歸模型擬合
第二十一章 Epi Info 2000使用簡介
第一節(jié) 概述
第二節(jié) Epi Info 2000的新功能
第三節(jié) Epi Info 2000中各程序簡介
第二十二章 Epi Data軟件應用介紹
第一節(jié) 建立調(diào)查表文件
第二節(jié) Epi Data中變量名稱的形成與編輯
第三節(jié) 數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建和維護
第四節(jié) 數(shù)據(jù)雙輸入和核對
第五節(jié) 數(shù)據(jù)的輸出
第六節(jié) Epi Data和Epi Info的兼容性
第二十三章 遺傳流行病學分析方法與SAS Genetics模塊
第一節(jié) Hardy Weinberg平衡檢驗
第二節(jié) 連鎖不平衡分析
第三節(jié) 顯性模型與隱性模型、相乘模型與相加模型
第四節(jié) 單體型分析
第五節(jié) 傳遞不平衡檢驗