课程名称：流行病学方法

      开课学校：复旦大学

      课程形式：面授课程

      授课对象学位层次：博士

      课程负责人：何纳  教授

课程主要内容

      1.病因模型（Cause Models）; 介绍流行病学病因模型，包括虚拟现实模型（ counter-factual model ）、充分- 组分病因模型（sufficient-component cause model）、病因网络模型（causal network analysis）等； 

      2.流行病学测量指标（Epidemiological measures）；介绍流行病学中关于疾病发生和死亡频率的定量测量指标；OR、RR、IDR、RD、IDD、MDR、MDD 等各种估计因果关联指标；上述各类流行病学指标之间的内在联系及病因推断中的意义； 

      3.随机误差与系统误差（random effor versus systematic effors），重点讲授混杂效应与混杂因子的判断及控制；

      4.病因网络图（Causal diagram）概念及其在混杂控制中的应用，特别是有关碰撞变量、中间变量、混杂变量的鉴别与处置策略等; 

      5.分层分析和配对（Stratified analysis and matching），介绍分层分析和配对的概念、意义、内涵以及应用中的注意事项，重点介绍队列研究和病例对照研究中分层分析和配对的异同以及共线性变量的识别与处理等；

      6.新发传染病的流行病学研究方法(epidemiological methods in emerging infectious diseases)，重点介绍新发传染病潜伏期、病例间隔时间、R0的估算以及传播动力学和趋势预测方法；

      7.病因推断中的回归模型与广义估计（Regression models and Gestimationin causal inference）；

      8.精准医学中的流行病学研究方法（Epidemiological methods in precision medicine）；重点围绕精准医学前沿中涉及到的流行病学方法及注意事项进行介绍； 

      9.病因推断及其哲学（Causal inference and philosophy）；重点介绍病因推断中的逻辑思维以及相关流行病学方法进展。 

教学目标

      旨在通过讲授前沿知识，让公共卫生与预防医学以及临床医学研究生特别是博士研究生掌握流行病学病因学理论、病因学研究设计及随机误差和系统误差的识别与控制、因果推断所必须的概念、理论、方法；了解现代流行病学方法中的一些最新进展；了解新发突发传染病和精准医学研究中的流行病学方法。

教学设计理念

      先后以《Modern Epidemiology》第三、四版为主要教学参考书，深入和系统地介绍流行病学病因学理论与分析方法、尤其重视以流行病学研究和数据分析实例为案例讲授如何识别和估计随机误差大小，如何科学预防和控制常见偏倚和混杂；并围绕精准医学和新现传染病等前沿研究领域介绍相关流行病学方法。 

课程特色

      本课程作为面向学术型研究生特别是博士生的专业课，特色体现在教学内容的前沿性和系统性，并以双语教学形式准确介绍国外教材或学术期刊中有关理论与方法的英文原表达方式。

      文 / 课程申报单位

      图 / 秘书处