原著：Daniel Westreich, Epidemiology by Design: A Causal Approach to the Health Sciences, First Edition, Oxford University Press, 2020.

第I部　序論と背景
第1章　疾病の測定
　1.1　有病
　1.2　発生
　1.3　系統誤差と偶然誤差
第2章　関連の指標
　2.1　概要
　2.2　関連の要約指標
　2.3　どの関連の指標をいつ使用するか
　2.4　まとめ
第3章　因果推論，因果効果推定，および系統誤差
　3.1　疫学パラダイム：記述，予測，因果
　3.2　反事実の考え方と潜在アウトカム
　3.3　因果識別条件
　3.4　因果ダイアグラム
　3.5　系統誤差の種類
　3.6　因果効果の指標
　3.7　因果と因果推論に関するその他のモデル
　3.8　まとめ
　付録：因果識別条件が因果効果推定値を導くのに役立つ理由
第4章　診断検査，スクリーニング，サーベイランス
　4.1　記述と予測
　4.2　診断検査
　4.3　スクリーニング
　4.4　サーベイランス
　4.5　診断検査，スクリーニング，サーベイランスにおけるバイアス
　4.6　バイアスへの対処：基本的なバイアス分析
　4.7　まとめ

第II部　デザインによる疫学
第5章　ランダム化試験
　5.1　ランダム化試験の手順
　5.2　ランダム化試験における因果的推論
　5.3　ランダム化試験の限界
　5.4　ランダム化試験から得られたデータの解析
　5.5　解析上の追加の論点
　5.6　まとめ
　5.7　出版されたランダム化試験をレビューする際の留意点
第6章　観察コホート研究
　6.1　実施の手順
　6.2　観察コホート研究における因果推論
　6.3　観察コホート研究における交絡への対応
　6.4　交互作用と効果修飾
　6.5　観察コホート研究における追加の論点
　6.6　観察コホートデータに対する解析的アプローチ
　6.7　まとめ
　6.8　出版された観察コホート研究をレビューする際の留意点
第7章　ケースコントロール研究
　7.1　コホート研究からのサンプリング
　7.2　ケースコントロール研究
　7.3　ケースコントロール研究の因果推論
　7.4　ケースコントロール研究の実際
　7.5　ケースコントロール研究の解析
　7.6　出版されたケースコントロール研究をレビューする際の留意点
　7.7　まとめ
第8章　他の研究デザイン
　8.1　伝統的なデザイン
　8.2　ハイブリッドデザイン
　8.3　擬似実験
　8.4　まとめ

第III部　患者から政策へ
第9章　因果的影響 ―曝露から介入へ―
　9.1　因果的影響の枠組み
　9.2　外的妥当性
　9.3　集団介入効果
　9.4　研究デザインの階層
　9.5　まとめ