【IF=7.3 一区】GBD数据库新思路：数据替换，7天速成一篇论文！

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给大家汇报GBD发文好思路啦！点个赞赞咱们一起来看！

有木有小伙伴们想利用GBD数据库轻松发文呢？没有思路的小伙伴，近期更新了好=很多GBD优质文章

今天给大家分享的这个7分思路之前没讲过，是针对一个疾病，把多个国家的数据进行比较分析，这个思路就更加简单直观了，替换疾病/地区，直接就是一篇新文章，如果能用到更新的数据就更好了，不过老数据也足够发一篇分数不错的文章啦！

该研究利用全球疾病负担（GBD）2021 数据，分析 1990 - 2021 年澳大利亚、中国、日本和韩国偏头痛的发病、患病及残疾情况。研究发现各国负担差异显著，年龄、性别、人口结构等影响负担变化。想要利用GBD快速发文的朋友，无论你对发文有多高的要求，华信医学都可以帮你。

研究背景

偏头痛在全球范围内严重影响人们的生活质量，是导致残疾的重要因素，给医疗系统造成巨大压力。全球疾病负担研究表明，它在特定年龄段的残疾调整生命年排名靠前。亚太地区各国由于社会人口结构和医疗体系不同，应对偏头痛面临的挑战各异。然而，目前全球对偏头痛的关注度不够，缺乏特定区域的流行病学分析和科学政策。所以，本研究对亚太地区四个国家的偏头痛情况展开分析，具有重要意义。

思路方法

此次研究借助全球疾病负担（GBD）2021的相关数据，针对1990年至2021年间澳大利亚、中国、日本和韩国的偏头痛发病、患病以及残疾状况展开剖析。通过算出年龄标准化率，实现了不同国家之间的对比。运用Joinpoint回归来剖析时间变化趋势，利用贝叶斯年龄 - 时期 - 队列（BAPC）模型对2050年前的趋势加以预测，借助分解分析来探究人口老龄化、增长和流行病学改变所产生的影响，并且全部分析工作均在R语言环境中完成。

主要结果

研究分析了 1990 - 2021 年亚太四国偏头痛负担，发现 2021 年中国负担最重。年龄别方面，发病率在 10 - 14 岁最高，患病率和残疾率在 40 - 44 岁女性中最高。期间，澳大利亚负担稳定，中国增加，日本因老龄化下降，韩国呈混合趋势。预测未来，澳大利亚保持稳定，中国和日本发病率下降，韩国负担持续，各国需针对性制定防治策略。

图1：2021年澳大利亚按性别和年龄划分的偏头痛负担（A发病率，B患病率，C伤残调整生命年）

图5：1990年至2021年四个国家的平均年百分比变化

图 10：1990 - 2021 年澳大利亚偏头痛年龄标准化率的预测（按性别）

图18：四个国家从1990年到2021年的偏头痛数量分解方法

Ps：结果图较多，仅分享其中最具代表性的结果图，感兴趣可以原文中查看哦！

文章小结

这个思路考不考虑复现一篇文章呢，GBD数据库最新数据马上要对外开放啦！用这个思路再加上新数据，10分+期刊都可以冲击一下。

全球疾病负担数据库GBD临床科研应用

一、GBD（Global Burden of Disease）全球疾病负担数据库 ：

真正的全球性研究，来自 160 多个国家和地区的 11,000 多名研究人员参与了最新更新。GBD 创建了一个独特的平台来比较不同年龄组、性别、国家、地区和时间的疾病、伤害和风险因素的严重程度。对于决策者、卫生部门领导者、研究人员和知情公民来说，GBD 方法提供了一个机会，将其国家的卫生进展与其他国家进行比较，并了解可能避免的健康损失的主要原因，例如高血压、吸烟和家庭空气污染。

国内外学者已见刊文章

1，全球童年和青少年精神障碍的流行率和残疾:来自全球疾病负担研究的证据

2，1990至2021育龄妇女偏头痛的全球、区域和国家负担及趋势:全球疾病负担研究

3，全球骨关节炎负担的趋势和跨国不平等（1990-2019年）:一项基于人群的研究

4，全球区域国家炎症性肠病及其相关贫血负担及2050年预测:全球疾病负担分析研究

5，24个国家和地区的全球年龄性别特定生育率、死亡率、健康预期寿命（HALE）和人口估计：全球人口统计综合分析

6，埃塞俄比亚各地区1990-2019年健康研究进展：2019年全球疾病负担研究

GBD数据库的优势

✅ 数据量大，全球200多个国家数据。

✅ 疾病种类多，包含各大内外科数据，不论你是哪个科室都可以用它来写文章。

✅ 年龄、性别、国家、地区不再是限制，可以跨越研究不同疾病、伤害和危险因素。

✅ 数据库公开免费

✅ IHME还提供多样辅助查询下载数据工具和资源

大纲

一、临床研究方法学基础

1.常见临床SCI文章类型

2.危险因素研究

3.临床预测模型

4.临床工具变量回归

5.临床研究分类

6.观察性研究

7.横断面研究

8.队列研究

9.病例对照研究

10.实验性研究

11.RCT研究

12.临床研究统计学基础

13.混杂因素与交互作用

14.临床研究回归分析

15.倾向性评分匹配（PSM）

16.广义相加混合模型

二、R语言基础操作

1.R语言的数据结构

2.R语言的基本操作

3.R语言中外部数据的导入

4.R语言的基本统计

5.R语言的基础绘图

三、GBD 数据库简介

1.疾病负担的定义

2.疾病负担的相关指标

3.GBD 数据的范畴及所属类别

4.汇总数据与个体数据的差异

5.数据涵盖知识领域

6.GBD数据主要健康指标

7.GBD数据库的演变

8.GBD数据的应用

9.GBD发文优势和趋势

10.GBD数据高质量文章举例

四、GBD 数据库内容和指标

1. GBD 数据库内容

2. GBD涉及的疾病种类

3. GBD的病因学

4. GBD的损伤、自然受伤

5. 发病率、患病率、死亡率

6. DALY/YLD/YLL

7. 全球生育率

8. 疾病负担的预测

9. 危险因素

10. 健康预期寿命

11. COVID-19影响

12. GBD数据来源

13. GBD其他数据IHME Data

14. GBD 核心数据 GBD result及其下载

15. GBD可视化工具-GBD compare

16. GBD其他内容

17. GBD核心指标与算法

18. GBD直接指标与算法

19. 标化率

五、GBD 数据库文章选题与框架设计

1. 确认疾病

2. 文献检索

3. 确认可做方向

4. 可视化工具选题

5. 论文主题举例

6. GBD论文框架设计

7. GBD论文结果图表

8. 地区分类数据

9. 年龄段数据

10. 趋势分析

11. 双边图

12. 地图

13. SDI相关图片

14. 风险因素图

15. Joinpoint趋势分析图

16. 年龄周期队列模型

17. 分解分析

18. 前沿分析

19. 健康不平等分析

20. 预测未来数据

六、GBD 数据筛选及实操

1. 网站注册

2. 确定主题

3. 制定方案

4. 下载数据

5. 绘图分析

6. R语言绘制描述性统计的图片

7. R语言绘制GBD高分文章图表

8. 结果整理

七、GBD 统计学方法介绍及应用

1. 描述性统计

2. Joinpoint 回归

3. 年龄周期队列模型

4. BAPC(贝叶斯年龄周期队列模型)

5. ARIMA 模型分解分析

6. 前沿分析

7. 健康不平等分析。

八、GBD 高分文章的解读及复现

1，从文章选题

2，数据下载

3，统计分析

4，论文撰写等步骤

5，系统复现文章并进行 R代码的实操。

网址：【IF=7.3 一区】GBD数据库新思路：数据替换，7天速成一篇论文！ https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1425287

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