(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
今天就用一篇一区top文章为大家讲清楚,如何用层次聚类对GBD数据库进行聚类分析。 简单来说,聚类分析就像是把一堆不同的水果(如苹果、香蕉、橙子)根据它们的特征(如颜色、大小、形状)分成几类。 聚类分析的本质,就是对变量进行分类,研究者依据自身对变量和理论的了解,将具有相同性质的变量分为一类。如果你也想在挖...
📈 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...
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...
对角线代表对比的两年率是一致的,回到该图,对角线以下的点代表2019年发病-死亡比率比2010年高,对于HIV的防控是不利的 30:05 案例分析 DALYs:伤残调整寿命年 40:41 Table 这里的risk factor选的是level2等级的 46:24 GBD研究目的 GBD项目挖掘哪些疾病,哪些风险因素,哪些国家需要关注的。
164. GBD数据库之健康不平衡分析 - 学术渣在欧洲于20241022发布在抖音,已经收获了2084个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在医学科研的前沿领域,数据与方法的完美结合是关键。我们倡导“GBD+MR”的组合,深入挖掘GBD数据库,融入MR的精湛逻辑。🎯 选题构思:精准定位新颖的研究方向,确保项目的独特性和创新性。 🏗️ 搭建框架:牢固的论证基础是项目成功的关键,我们注重每一个细节。 📊 数据处理:从描述统计到亚组分析,再到趋势预测,...