(Global Burden of Disease,简称GBD)是当今流行病学研究中最重要的数据来源之一。它通过系统化的测量和分析,揭示了全球范围内疾含的变量有:measure(测量指标)、location(位置)、sex(性别)、age(年龄组)、cause(病因)、metric(指标单位)、year(年份)、val(值)、upper(可信区间上限)和lower(可信区间下限)。 也就...
全球疾病负担(Global Burden of Disease,简称GBD)数据库是当今最全面的健康数据来源之一,为政策制定者、研究人员和公共健康从业者提供了丰富的数据支持。然而,对于初学者来说,在正式开始分析GBD数据库之前,…
一、数据收集 数据收集是分析流程的第一步。在GBD数据库中,研究人员可以根据研究目的,选择相关的疾病、地区、时间范围等参数,进行数据下载。这一步骤需要确保数据的完整性和准确性,为后续分析打下坚实基础。 二、数据预处理 数据预处理是数据分析前的重要环节。这包括数据清洗、格式转换、缺失值处理等。通过预处理,可...
总之，将分层聚类方法应用于GBD数据库的分析中，不仅可以细化数据的分层结构，丰富研究成果的多样性，增强数据可视化的效果，从而使研究报告更加具有创新性和说服力。详情请点击下方：服务｜我们提供公共数据库挖掘、统计与论文写作指导
GBD数据库主要分析的内容为各类疾病、伤害的：发病率,患病率伤残调整生命年(DALY),残疾寿命年(YLD),寿命损失年(YLL)死亡率全球生育率疾病负担的预测分析危险因素的分析健康预期寿命和预期寿命COVID-19的影响原文PDF获取方式：在“医学论文与统计分析”公主号回复“沙龙”即可获得R语言代码，PPT，数据等资料。GBD数据库...
研究团队基于GBD 2021数据库的数据，获得了全球204个国家和地区年龄>5岁人群的rIDPs的患病率、死亡率、伤残调整生命年（DALY）、伤残寿命损失年（YLDs）和因早死所致的寿命损失年（YLLs）以及各自的年龄标准化率（ASR）。主要研究方法：Joinpoint回归分析：评估1990年~2021年疾病负担的时间趋势；贝叶斯年龄-时间-队列（...
本号分享高效数据分析技能,包括但不限于Python、R、VBA、SPSS等。GBD数据分析系列 (3/4) 自动连播 103播放 简介 订阅合集 GBD数据分析之表1的快速准备 02:43 GBD数据分析之时间趋势分析 01:57 GBD数据分析之地区差异分析 01:26 GBD数据分析之人群分析 01:12 ...
📈 趋势性分析:从全球到国家,我们覆盖所有趋势分析,包括性别、年龄、SDI区域和GBD区域,让您掌握未来的预测趋势。🔍 聚类与预测分析:我们运用多种模型,如APC、BAPC、ARIMA和ES等,进行聚类分析和预测分析,为您的健康研究提供有力支持。📊 前沿分析:我们不仅提供数据分析,还进行相关分析和危险因素分析,帮助您深入...
GBD数据分析之地区差异分析 01:26 GBD数据分析之人群分析 01:12 GBD数据分析——21地区和204地区SDI分析 01:07 GBD数据分析——Risk分析 01:04 GBD数据分析——热图分析 00:50 GBD数据分析——APC分析 01:32 GBD数据分析——BAPC分析(全年龄段/特定年龄段) 02:17 GBD数据分析——BAPC分析(插补年...
2024年10月11日，上海交通大学的学者用GBD 2021数据库，在期刊《Infect Dis Poverty》（医学一区，IF=4.8）发表题为:“Global burden of viral infectious diseases of poverty based on Global Burden of Diseases Study 2021”的研究论文，旨在分析六种主要的贫困病毒性传染病 (vIDP) 的全球负担，包括2019年冠状...