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【补译】赫尔南的教学目标，集中在如何生成、分析、翻译数据用来指导健康政策及临床决策。他主要在哈佛公共卫生学院教授因果推理方法论，在哈佛麻省理工健康科学与技术学院教授临床传染病学。
【补译】赫尔南的教学目标，集中在如何生成、分析、翻译数据用来指导健康政策及临床决策。他主要在哈佛公共卫生学院教授因果推理方法论，在哈佛麻省理工健康科学与技术学院教授临床传染病学。
Dr. Miguel Hernán conducts research on how to do research. He is especially interested in methods to evaluate the comparative effectiveness of strategies for the treatment and prevention of disease. Together with collaborators in several countries, he designs analyses of electronic health records, epidemiologic studies and pragmatic randomized trials. Hernán teaches clinical data science at the Harvard Medical School, clinical epidemiology at the Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology, and causal inference methodology at the Harvard T.H. Chan School of Public Health, where he is a professor in the Departments of Epidemiology and Biostatistics and has mentored over 25 doctoral students and postdoctoral fellows. Hernán is a fellow of the American Association for the Advancement of Science, chair of the Section on Statistics and Epidemiology of the American Statistical Association, an associate editor of the American Journal of Epidemiology and of the Journal of the American Statistical Association and an editor of Epidemiology.
米格尔 · 赫南博士就如何进行研究进行研究。他特别感兴趣的方法，以评估相对有效性的战略，治疗和预防疾病。与几个国家的合作者一起，他设计了电子健康记录分析、流行病学研究和实用的随机试验。Hernán 在哈佛医学院教授临床数据科学，在哈佛-麻省理工学院健康科学和技术部教授临床流行病学，在哈佛大学公共卫生学院教授因果推断方法学，他是流行病学和生物统计学系的教授，指导了超过25名博士生和博士后研究员。是美国科学进步协会的研究员，美国统计协会统计和流行病学部门的主席，美国美国流行病学杂志协会和美国统计协会杂志的副主编和流行病学的编辑。
== 研究内容 ==
== 研究内容 ==
=== 方法论研究 ===
赫尔南的研究集中在因果推理的方法论上，包括政策和临床干预的比较效果。在理想的情况下，所有的政策和临床决策都应该基于随机实验的结果。例如，关于避免饱和脂肪或开具特定止痛药处方的公共健康建议将基于长期研究的结果，这些研究比较了几种随机分配的干预措施在目标人群中的大群体中的有效性，这些人都坚持研究干预措施。不幸的是，这样的随机实验往往是不道德的、不切实际的，或者太过冗长，无法及时做出决定。
赫尔南的研究集中在因果推理的方法论上，包括政策和临床干预的比较效果。在理想的情况下，所有的政策和临床决策都应该基于随机实验的结果。例如，关于避免饱和脂肪或开具特定止痛药处方的公共健康建议将基于长期研究的结果，这些研究比较了几种随机分配的干预措施在目标人群中的大群体中的有效性，这些人都坚持研究干预措施。不幸的是，这样的随机实验往往是不道德的、不切实际的，或者太过冗长，无法及时做出决定。
他和他的合作者结合了观察数据，大多是不可检验的假设，和统计学方法来模拟假设的随机实验。他们强调需要制定明确的因果问题，并使用分析方法，其有效性并不需要与当前主题知识相冲突的假设。例如，在专家怀疑是否存在受先前治疗影响的时间依赖性混杂因素的情况下，他们不使用要求不存在这种混杂因素的调整方法(例如，传统的回归分析/混杂因素)。虽然从观察数据得出的因果推论总是有风险的，但对观察性研究进行适当的分析往往能为政策制定或临床决策提供最佳可用证据。至少，设计良好、分析恰当的观察性研究的发现可以指导未来随机实验的设计。
他和他的合作者结合了观察数据，大多是不可检验的假设，和统计学方法来模拟假设的随机实验。他们强调需要制定明确的因果问题，并使用分析方法，其有效性并不需要与当前主题知识相冲突的假设。例如，在专家怀疑是否存在受先前治疗影响的时间依赖性混杂因素的情况下，他们不使用要求不存在这种混杂因素的调整方法(例如，传统的回归分析/混杂因素)。虽然从观察数据得出的因果推论总是有风险的，但对观察性研究进行适当的分析往往能为政策制定或临床决策提供最佳可用证据。至少，设计良好、分析恰当的观察性研究的发现可以指导未来随机实验的设计。
应用研究
=== 应用研究 ===
他们的应用工作侧重于艾滋病毒感染者抗逆转录病毒疗法的最佳使用、生活方式和药物干预以减少心血管疾病的发病率，以及促红细胞生成剂对透析患者的影响。
他们的应用工作侧重于艾滋病毒感染者抗逆转录病毒疗法的最佳使用、生活方式和药物干预以减少心血管疾病的发病率，以及促红细胞生成剂对透析患者的影响。