然后使用BAPC包的函数进行预测,当然这里面做了简单的封装,所以代码更简洁: female <- GBD_bapc_analysis(incidence_data = EC_Female_incidence_n, global_data = GBD_Global_Female_n, wstand = wstand, 可以得到下图: 同时可以加入了三种性别合并的预测曲线: data(GBDstandBAPC) results <- GBD_bapc_analysi...
GBD_arima_predict函数用于对单个时间序列进行预测,而GBD_arima_predict_multi 函数用于对多个时间序列(例如,不同年龄组)进行预测 以下代码演示了如何使用 GBD_arima_predict 函数预测死亡率: library(GlobalBurdenR) library(GlobalBurdenR) library_required_packages() data=read.csv('ES.csv') # 示例:过滤数据 ...
简单的方法并不意味着不可靠；事实上，简单性往往能够带来清晰性和易用性，特别是在数据分析领域。好消息，郑老师的统计团队有专业的统计师，不仅可以做GBD数据库挖掘，还能用不同的预测模型分析数据，如果你对GBD数据库挖掘感兴趣，按下图指示来聊聊吧！今天我们将以一篇GBD预测文章为例，为大家解读如何用ARIMA模型进...
2024年7月8日,浙江大学的学者在期刊《BMCPublic Health》(医学二区top,IF=3.5)发表了题为:“Global burden and cross-country inequalities in stroke and subtypes attributable to diet from 1990 to 2019 ”的研究论文,基于GBD 2019数据库的数据,探究饮食风险对中风风险的影响,并采用ARIMA模型预测2020年至2050年...
本研究旨在预测全球卒中负担的未来时间趋势和分布特征。 方法:1990 年至 2021 年间中风发病率、患病率、死亡人数和伤残调整生命年的全球数据来自 2021 年 GBD(全球疾病负担)研究。使用各种回归模型估计中风负担的时间趋势。模型采用人均国内生产总值作为预测因子,考虑经济发展对卒中负担的影响。截至 2050 年的中风负担...
在GBD results界面中,estimate选项中包含了人口数据,时间范围截止到2021年。很多小伙伴询问如何获取预测年份的人口数据,目前官网提供了2017-2100年的数据供下载。如果数据匹配度不高,可以考虑使用WHO的人口数据。关于预测方法,主要有两种:Norpred和BAPC模型。这两种模型的基础都是Age-Period-Cohort (APC)模型,其理论基础...
高比率值可能表明 GBD 模型高估了这些国家的登革热负担,或者这些国家的监测系统存在问题,导致报告病例数过低。 图4:30个选定国家和地区的报告数据与GBD估计值之间10年平均病例数的差异:(A)绝对差(B)GBD与报告病例的比率。 03结果 01 总...
一般地,GBD研究中BAPC结果主要是以图片形式,以GBD2019的数据为例,图片会同时呈现真实数据(2019年及以前)和预测数据(2020年及以后)。预测的指标主要包括number和rate(包括all-age rate 和age- standardized rate)。 在同一图中呈现5个SDI的结果 分别呈现5个SDI的结果 ...
🌍 利用GBD数据库(全球疾病负担数据库)进行深入分析,无论关注特定人群还是特定年龄段,都能获得精准的数据支持。分析方法涵盖描述性分析、亚组分析、趋势分析、预测分析、相关分析、前沿分析以及分解分析等多种方式。📊 数据分析中,我们采用了多种模型,包括APC、EAPC、BAPC和joinpoint模型,以实现对未来健康状况的精准...
2736090196707328全球、地区和国家实现2030年全球营养目标的进展以及对2050年的预测:对于GBD 2021的系统分析背景2012年,世界卫生大会将低出生体重(low birthweight)、纯母乳喂养(exclusive breastfeeding)、儿童生长(即消瘦(wasting)、发育迟缓(stunting)和超重(overweight))和育龄妇女贫血(anaemia...查看全文 相关企业信息 ...