GBD2023协作者数据6图读懂！

🔷 GBD 协作者数据的优势

GBD 协作者（Collaborator）是由 IHME 官方认证的研究机构/团队，拥有提前获取数据的权限，且可访问更细粒度字段（如特定省份的亚人群分层、疾病亚型归因数据）。

此外，协作者数据与普通公开数据在数据深度、应用场景和科研价值上存在显著差异。

维度	GBD 协作者数据	普通公开数据
数据完整性	包含更细尺度数据（subnational-level）	以国家/地区为最小单元
更新频率	实时或阶段性更新（如提交报告数据）	按年发布固定周期数据包（如GBD年报）
变量维度	包含未公开的社会经济指标、环境暴露因子等	标准核心六大指标如 incidence、prevalence、DALY 等
方法学支持	可获取 IHME 开放的建模代码、参数设定（CODEM）	仅提供静态方法文档（如GBD方法手册）
协作机会	参与 GBD 工作组，影响未来研究设计方向	无直接参与渠道
数据验证权	可提交数据修正请求并获得修改版本	仅能通过反馈通道反馈（无优先级）
文章发表	顶尖文章参与机会，了解前沿动向	无直接参与通道

全球 + 省份的数据
比较不同国家省份之间的差异，或在全球趋势下分析省份的表现。例如：某病在不同国家省份的分布差异，或省际健康指标不平等。可用于跨国比较研究或探讨全球政策对省级健康的影响。
以单一国家为单位进行分析
聚焦国家内部省的健康差异，支持国家政策制定。例如埃塞俄比亚各地区、城市在健康方面的差异研究。

跨国比较与全球健康差异分析
对比不同国家的疾病负担、风险因素与健康指标，揭示全球健康不平等及其驱动因素。研究国家经济发展水平/地理因素与六大健康指标的相关性。
风险因素归因与预防策略
量化主要风险因素（如吸烟、空气污染、肥胖）对国家疾病负担的贡献，提供政策依据。
预测建模与未来疾病负担估计
基于历史数据建模，预测国家层面疾病趋势。例如：预测未来 30 年日本、意大利等老龄化国家的阿尔茨海默病或骨关节疾病负担。

我们可以看到近一两年，通过 GBD 协作者数据发表的文章，基本都能发高分甚至是顶刊/子刊等等。

可以说，只要更早拿到数据，更早地做好数据分析，并有条理性地完成文章，拿下一篇高分 Paper 问题真不大！

按地理层级与多维指标细分
按全球、洲、国家、省等层级划分，并结合年龄、性别等维度的省级数据，能深入分析特定省份的疾病负担差异，为地方公共卫生政策制定提供精确依据。
覆盖广泛、无需额外数据采集
省级数据的广泛覆盖，使临床医生和公共卫生研究者能针对高发疾病（如特定癌症或地方病）开展科研，无需依赖本地数据收集，节省成本。
支持时间序列分析
省级层面的时间序列分析，能揭示疾病负担的动态变化，预测未来十年的防控需求，为资源配置提供科学依据。

尽管疫情冲击严重，1950–2021年全球预期寿命增长22.7年，但人口老龄化与卫生系统压力将持续影响未来健康格局。