护理也能挖这三大数据库【附思路】
在护理研究领域，获取高质量的数据是进行学术研究的重要基础。然而，由于资源限制、数据收集难度大等原因，许多护理人员难以独立完成大规模临床数据的采集工作。
近年来，公共数据库的发展为护理科研提供了新思路和新机会。MIMIC（重症监护数据库）、NHANES（美国健康营养调查）和GBD（全球疾病负担研究）是当前备受关注的三大公共数据库，覆盖范围从ICU到社区、从美国到全球的海量健康数据。
三大数据库核心特点
MIMIC 数据库
1. 数据来源：
美国贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）的重症监护数据。
2. 适用研究：
ICU 危重症患者预后、机械通气、感染、干预效果评价等。
3. 优势：
- 包含生命体征、实验室检查、用药记录、量表评分等结构化数据。
- 适合关联性分析、预测模型等研究。
NHANES 数据库
1. 数据来源：
美国国家健康与营养调查，覆盖全美人群的健康、营养、慢性病数据。
2. 适用研究：
- 慢性病管理（糖尿病、高血压、肥胖等）；
- 健康行为（饮食、运动、吸烟、睡眠）；
- 健康差异（种族、性别、社会经济地位）。
3. 优势：
- 数据具有全国代表性，适合横断面或队列研究。
- 包含生物标志物、问卷调查、体检数据，适合护理流行病学研究。
GBD 数据库
1. 数据来源：
由华盛顿大学卫生计量与评估研究所（IHME）领导，是迄今为止规模最大、最详细的科学研究，旨在量化健康水平和趋势。
2. 适用研究：
- 比较不同国家资源配置效果；
- 分析疾病负担的性别、年龄差异；
- 评估吸烟、肥胖等可干预风险因素。
3. 优势：
- 全球可比性优势： 所有数据经过模型校正，标准化统一。
- 时间跨度优势： 覆盖 1990–2023 年的 30 余年动态数据。
- 多维度交互分析： 可同时分析“疾病–风险因素”的关联。
护理学者如何利用 MIMIC/NHANES/GBD 发表论文？
MIMIC 数据库
① Braden 量表相关研究
Braden 量表是护理领域最常用的压疮风险评估工具之一，广泛应用于临床护理实践。该研究体现了护理评估指标在预后判断中的潜在价值，具有较强的护理科研转化意义。
论文：
Association between Braden Scale and all-cause mortality in critically ill patients with non-traumatic subarachnoid hemorrhage: analysis of the MIMIC-IV database
DOI: 10.1007/s10143-025-03508-y
② 术后谵妄相关研究
术后谵妄是老年心脏外科手术患者中常见并发症之一。营养风险评估工具（如 GNRI）可用于评估老年患者的营养状况，对术前评估、术后观察、风险预警具有指导意义。
论文：
Predictive value of the geriatric nutrition risk index for postoperative delirium in elderly patients undergoing cardiac surgery
DOI: 10.1111/cns.14343
NHANES 数据库
① 营养与慢性病风险因素分类研究
利用 NHANES 数据进行流行病学分析，研究饮食因素、代谢指标与系统健康之间的关系，关注饮食与慢性疾病（糖尿病、代谢综合征、肺功能下降）关联。
论文：
Associations of dietary inflammation index and composite dietary antioxidant index with preserved ratio impaired spirometry in US adults and the mediating roles of triglyceride–glucose index: NHANES 2007–2012
DOI: 10.1016/j.redox.2024.103334
② 聚焦老年虚弱 + 可干预因素（睡眠、抑郁等）
“虚弱”是评估老年人身体功能下降的常用指标，文章探讨了睡眠质量与饮食因素对虚弱的影响。
论文：
Interaction between sleep quality and dietary inflammation on frailty: NHANES 2005–2008
DOI: 10.1039/d2fo01832b
GBD 数据库
① 褥疮
褥疮是重症监护、长期卧床等护理领域的重要问题。该文献提供全球数据帮助护理人员评估褥疮严重程度及趋势。
论文：
Global, regional and national burden of decubitus ulcers in 204 countries and territories from 1990 to 2021: a systematic analysis based on the global burden of disease study 2021
DOI: 10.3389/fpubh.2025.1494229
② 老年护理
分析老年人群常见病的负担和趋势，如阿尔茨海默病，并探讨护理参与的防控策略。
论文：
The disease burden, risk factors and future predictions of Alzheimer’s disease and other types of dementia in Asia from 1990 to 2021
DOI: 10.1016/j.jpad.2025.100122
以上内容仅是护理领域公共数据库应用的初步示例。随着护理研究不断向循证化、数据驱动方向发展，掌握这些数据库的使用能力，已成为新时代护理科研工作者不可或缺的核心技能之一。
