GBD数据库的数据结构 为了更好地理解GBD数据库，我们需要关注以下几个关键维度： 核心疾病负担指标 维度的单位 地理位置 在全球范围内，GBD研究为我们提供了一个关于世界健康状况的整体视图。通过整合来自世界各地的数据，GBD帮助我们识别出影响人类健康的最紧迫问题。这些信息不仅有助于理解全球健康模式的变化，也为国际卫生政策提供了重要依据。 多维度分析 除了单独分析性别和年龄外，GBD还支持交叉分析，即同时考虑性别和年龄两个维度。这种方法可以帮助发现更加具体的模式，例如某个性别在某个特定年龄段是否更容易患上某种疾病。 风险因素 GBD全球疾病风险因素是指与特定疾病发生相关的可改变或不可改变的因素，包括88种风险因素的暴露水平、相对健康风险和可归因疾病负担的综合估计值，共得出631个风险-结果对。
Meta分析简介 Meta分析是一种针对同一个问题的多项独立的定量研究进行再分析，进而得出一般性结论的统计学分析方法。 相比其他研究，Meta分析有着一套较为完善的流程，只要遵循步骤就可以产出一篇标准的科研论文。但前提是使用的文献质量需较高，若引用了质量参差甚至有误的研究，将影响最终结论的准确性。 一篇完整的Meta分析通常遵循以下七个基本步骤： 第一步：选题，明确研究问题 选题决定Meta分析的成败。一个好的选题应具有： 可利用 CBM、PubMed 等数据库查阅文献，了解研究现状及中英文文献数量。 选题需关注 PICOS 五要素： 第二步：制定检索策略 需从三个方面进行考虑： 第三步：筛选和评价纳入文献 快速浏览题目和摘要确定是否纳入，细读文献以提取数据，明确研究多样性与特殊问题。 在 PICOS 原则指导下制定纳入排除标准，并根据文献质量适当修正，避免低质量文献影响结果。 在系统综述与Meta分析论文中，通常使用PRISMA流程图展示文献筛选与排除过程。 提取数据信息 从纳入文献中提取数据时，可依循以下几点： 质量分析是评价文献中研究质量的关键步骤，有助于确定偏倚来源。 数据录入、分析和结果 确定文献后，将数据录入…
GBD数据库是什么？ GBD数据库（Global Burden of Disease，全球疾病负担研究），由华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME）主导，是一种由全球各地的研究者共同维护的，涵盖死亡率、发病率、风险因素等指标，用于研究和分析全球各种疾病、伤害和风险因素的综合数据库。 覆盖200多个国家和地区，追踪1990年至今的健康数据，堪称全球公共卫生的“数据大脑”。无论是非洲的传病防控、中国的老龄化挑战，还是新冠疫情的长期影响，GBD用数据“照亮”了健康问题的盲区。就今年04月08日开发布的GBD2023协作作者数据，掀起了新一轮GBD发文热潮！ 发文情况 以“GBD”为关键词检索PubMed近五年文献，其年发文量增长超300%，特别是在2024更新了GBD2021数据后发文量井喷式增长，标志着该数据库的学术影响力显著提升。 进一步分析表明，相关研究在高影响力期刊中表现突出：35%以上论文发表于影响因子≥3的期刊，10分以上的顶刊（如《Lancet》《JAMA》）发文亦不鲜见。更值得关注的是，GBD数据库覆盖全部临床专科领域（从肿瘤学、神经科学到泌尿病研究），为多学科交叉研究及循证医学决策提供了标准化数据框架。 GBD数据库可研究的疾病类型（部分） GBD数据库能做哪些类型的研究？ ✅ 01 疾病负担趋势分析 ✅ 02 健康差异研究 通过对比不同国家、地区、收入水平、性别及年龄组的疾病负担指标（如DALYs，伤残调整生命年），可量化健康不平等问题，定位弱势群体，为资源公平分配提供依据。 ✅ 03 风险因素归因评估 GBD涵盖80余种可干预风险因素（如吸烟、高血压、空气污染），支持归因分析。例如，可计算某国脑卒中死亡病例中归因于高盐饮食的比例，明确防控优先级。 ✅ 04 卫生政策效果评价…
近期美国关闭seer数据库的信息在互联网上广泛传播，大家都在担心数据库挖掘是否还能做。这个问题其实是有答案的，数据库挖掘肯定能做，做没被关的数据库即可，同时留意一些国产数据库～ 因此我在这个时间段挑战做一篇nhanes数据挖掘库挖掘，坚定大家的信念。只有拥有SCI，才有硕士选择更好的权利，才有读到博士的机会，一定坚定信念，数据库那么多，总有我们能做的～ 为了提高挑战的难度和成稿文章的接收率，挑我决定挑战5天利用NHANES数据库完成一篇预测模型SCI！ 第一天的主要任务就是熟悉数据库+明确选题+确定目标期刊和目标文献。 由于我们之前发起过很多期NHANES的挑战，对NHANES的官网还是非常熟悉的，这里就大大缩短了熟悉网站的时间。 简单来说，NHANES数据库是一个涉及心血管、内分泌、营养、感染、妇产等多个领域的，无需申请或伦理审批，数据完全免费的公共数据库。数据量特别的大，涉及的相关指标很多，可以适合各个不同的科室的朋友来挖掘写作～ 之前的挑战大多研究的是A变量与B疾病之间的关联，这次想做点不一样的，利用同样的数据库来做临床预测模型～ 我用“NHANES + nomogram”进行了初步的检索，发现发的文章数量不多，正是发文的好时机！ 我想建立一个我的目标疾病的人群全因死亡率的列线图，所以又去检索了“NHANES and nomogram and 目标疾病”，目前还没有人发过，那就这么定啦！ 接着在pubmed上根据我的目的选择了一个目标杂志，目标期刊：Front Pharmacol标题Development and validation of a nomogram for predicting all-cause…
Meta分析是什么？在医学科研中的价值是什么？ 别再误会Meta了！ 官方版解释 Meta分析（Meta-analysis）是一种系统性的统计方法，旨在整合多个独立研究的结果，通过定量分析得出更精确、可靠的总体效应估计。其核心原理是通过合并不同研究的数据，克服单一研究样本量小、结论偶然性高的局限性，从而增强统计检验效能，评估研究间的一致性，并探索异质性来源。Meta分析不仅需要严格的文献检索和质量评估，还需选择合适的统计模型（如固定效应模型或随机效应模型），以综合效应值并解释结果的意义。 通俗易懂版解释 Meta分析类似于“科学版的投票统计”。假设有很多人（研究）针对同一个问题做调查，但每个人的样本量小，结果可能不同。Meta分析就像把这些人的答案收集起来，通过科学方法“计票”，最终得出更接近真相的结论。 Meta分析步骤 官方版 其应用领域涵盖医学、教育学、社会科学等，尤其在循证医学中用于评估药物疗效、诊断试验准确性及政策制定等。 通俗易懂版 Meta分析在医学科研中的价值 1. 解决“小样本困境”，提升结论可信度 医学研究常受限于样本量小（如罕见病研究或单中心试验），单一研究可能因统计效能不足导致结果不稳定（如假阴性/假阳性）。 Meta分析的作用： 将多个独立研究的数据合并，形成“大样本池”，显著提高统计检验效能。 💡 例如：某药物对罕见病的疗效若在10项小规模研究中显示微弱效果，Meta分析可通过合并数据验证是否具有统计学意义。 2. 化解研究间矛盾，揭示真相 同一医学问题（如某种疗法的有效性）的不同研究常因设计、人群、地域等差异导致结论冲突。 Meta分析的作用： 通过异质性分析（如I²值）量化研究间差异，判断结论冲突是源于偶然还是本质区别。 💡 例如：新冠疫苗的有效性在不同国家研究中存在差异，Meta分析可探索是否与病毒变异、接种人群年龄等有关。…
挑战7天光速完成一篇趋势性分析GBD数据挖掘，Day 6-7!进度汇报：近两日的重点任务是完成全文的撰写以及投稿的准备工作 这两天的挑战核心在于写作的完成与投稿流程–翻译、润色、选刊 写作本身，其实是整个过程中相对简单的环节一旦选题确定，我就在写材料的内容这部分内容基本是一样的内容的构建与MR差别不大唯一的差异可能在于GWAS（全基因组关联研究）数据的来源利用GBD数据库进行数据挖掘的方法学同样具有一定的相似性我们的观点是方法学的内容永远是最简单的 在两天的时间内，我将完成初稿的撰写、文献的整合以及模板化内容的创作时间绰绰有余我就专注于“框架写作法”进行初稿的写作就是对文章进行润色、投稿，并按照目标杂志准备投稿然后给大boss看看写文章、做科研都离不开时间的积累在上班期间可以挤出一些小时间完善这部分的工作完全OK简单总结一下本次GBD的挑战：从GBD数据库下载某个疾病的相关数据通过代码跑出相关图片、表格进行不同层面的可视化展示 “框架写作法”进行写作，2天时间戳戳有余1天时间完成初稿、添加文献、模板化内容写作1天时间进行润色、投稿文章都是靠时间堆积出来的，科研都是靠时间堆积起来的在上班期间可以挤出一些小时间完善这部分的工作完全OK 写是写完了，给再仔细琢磨琢磨，给大boss看看如果没有大问题近期就按照目标期刊的要求去投稿啦 简单总结一下本次GBD的挑战：从GBD数据库下载某个疾病的相关数据通过代码跑出相关图片、表格进行不同层面的可视化展示 第1天：设定目标第2-3天：深入明确选题可行性和可操作性第4-5天：跑代码+跑出图表第6-7天：写作并准备投稿 总之，思路是简单而且清晰的简单思路就能轻松实现高分文章 最近，一些师弟师妹经常私信我关于meta分析、NHANES以及肠道菌群MR等研究领域表现出浓厚兴趣我们拥有一整套行选题到投稿的高效、快速产出成果、发表文章的方案，欢迎私戳让我们一起努力，向前冲锋！
个人情况：本人医学研二在读，从研一开始死磕Meta分析，分享我30天写一篇Meta分析SCI的强度。 我的时间线👇 前提：每天需要2-3个小时的整块工作时间，在这段时间内，不允许有其他事情打扰你。 ✅ Day 01 选题 Meta分析的选题是一个很重要也麻烦的问题。 有的同学选什么题可能不由自己决定而是老板帮你决定，有的老板不管，那你得自己选题。 关于选题，对于新手而言，我觉得最重要的是可行性。首先你得保证整个流程能走下去，尽管创新性也非常重要，但是有的题太新了，相关研究资料太少，尤其你还是新手，不太可能完成。 这里30天的强度，假设你已经有选题意向，或完成了选题，并且已经完成注册。 ✅ Day 02-05 文献检索 Meta分析的目的是合并各项原始研究的结果，从而得出最终的结论。拟好题后，就需要检索原始研究。 文献检索这里我划定了4天时间，在30天里，4天时间已经挺长了。所以重要性不言而喻。 这里你需要注意2点： ✅ Day 06-08 文献初筛 这个阶段你需要对检索到的文献进行初筛，看标题及摘要是否符合。筛选100篇以内还是能够接受的，超过300篇，就有些太累了。 如果检索的结果超过300篇，甚至超过500篇，你要回头看一下自己的检索策略，是不是敏感性太高，能否再限定一下范围。 完成初筛后，如果你能得到20-50篇范围的全文，是比较适合新手的。这20-50篇全文，就是下一阶段你需要进行阅读全文并进一步筛选的文章。…
在临床工作时，我曾目睹这样的场景：同期规培生中，有背景的同学轻松拿到优质课题，而普通家庭出身的我们，只能在值完36小时大夜后，趴在值班室改第7版论文。张雪峰那句“普通家庭慎学医”的忠告，道破了这个行业的残酷真相——没有资源加持，你必须把自己练成“六边形展示”，才能在层层晋升的修罗场里杀出重围。 1 临床基础课程应反复钻研 很多医学生在学习临床基础知识时，只盯着中文教材死记硬背。其实，有余力的话可以看看外文教材，像解剖学的奈特图谱，比啃厚重的中文书效率高多了；还有就是千万别小瞧那些基础课程，啃透临床基础知识，把教科书读成“活地图”。 在外科轮转时，带教老师曾指着CT片问我：“肠系膜上动脉压迫综合征的解剖学基础是什么？”当我卡壳时，旁边的博士师兄直接画出了十二指肠水平部与腹主动脉夹角的三维结构。这让我深刻意识到：基础医学不是考试就抛掉的背题库，而是贯穿职业生涯的思维锚点。 建议每天划出2小时“地基夯实时间”： 2 狠狠培养临床思维 提升临床思维没有捷径，多听、多看、多问、多查是关键。跟着专家门诊时，带上小本本，把疑问和自己的诊疗思路记下来，多和带教医生交流，学习他们的经验和方法。每天结束床后，总结当天接触的病例，查阅资料了解最新诊疗进展，反思自己的治疗方案，长此以往，临床思维就能在潜移默化中得到提升。 平时也要多练习临床技能，在家准备些简易器械道具，练练体格检查、穿刺等操作；同时，有意识地训练看CT、心电图、听诊的能力，这些技能不仅能辅助临床思维养成，在实际工作中也至关重要。 3 科研能力是医学生的“加速器” 科研意识也要尽早培养。很多医学生觉得临床和科研是不可兼顾且矛盾的，对于普通家庭的医学生来讲，往往都是两手抓，科研是向上发展的重要途径。 0基础的新手小白可以通过学习Meta分析入门科研！ Meta分析作为一种定量的文献分析方法，是利用数据统计的方法对临床研究的数据进行整合，相较于实验类研究，Meta分析更易开展、成本更低、也更容易发SCI。 Meta分析的操作流程也相对固定： 1. 确定选题： 一个优秀的选题应具备重要性、新颖性、合理性，问题清晰和结局明确的特点。最好选择当前存在争议且具有热点问题的题目进行Meta分析研究，避免已经有定论的问题。此外，所选题目相关的研究文献数量也不宜过少。 2. 文献检索： 在查找文献的时候最好尽可能的做到查找全面，将一切与所研究的选题相关的符合要求的文献都查找到。 3. 文献质量评价： Meta分析在进行研究结果合并之前，需要对纳入的文献进行质量评价，对单个研究的设计、实施、结果分析整个过程中可能出现的各种偏倚进行评价。…
英国生物样本库（UK Biobank，UKB）👇是英国的一项大规模的长期前瞻性生物样本库计划，旨在研究遗传和环境因素（包括营养，生活方式，药物等）对于疾病发展的影响，是全球规模最大、数据最丰富的生物医学数据库之一，已成为医学研究领域的“宝藏库”。 在2006 年至 2010 年期间，从英国各地招募了 40-69 岁的志愿者，并在此后至少 30 年内进行随访，确保长时程健康结局数据的完整性。UKB积累了超50万参与者的基因组、血液生化指标、影像学（MRI/CT）、生活方式（饮食、运动）及电子健康记录等多维度数据，覆盖疾病预测、精准医疗、衰老研究等方向。 适用科室 能做哪些类型的研究？
公共数据库转录组数据分析的常见流程 在数据获取与预处理阶段 首先从多个数据库下载相关数据，包括RNA-seq原始数据可通过NCBI SRA（使用prefetch或fasterq-dump）、ENA、TCGA（通过GDC或UCSC Xena）获取，处理后的表达矩阵则可从GEO（使用GEOquery R包）、GTEx、ArrayExpress等平台下载，同时提取样本的表型信息，如疾病状态和处理条件。 数据格式转换方面 使用fasterq-dump（SRA Toolkit）将SRA格式转换为FASTQ格式，对于微阵列数据，使用oligo R包处理Affymetrix平台的CEL文件。 质量控制和去污染步骤中 RNA-seq数据可使用FastQC进行质量评估，Trimmomatic或Cutadapt去除接头序列和低质量碱基，Bowtie2可用于比对宿主基因组后过滤宿主污染；微阵列数据则通过arrayQualityMetrics R包进行质控，过滤低信号探针。 数据标准化与批次效应校正方面 RNA-seq数据可使用DESeq2（基于负二项分布的标准化）、edgeR（TMM标准化）、Salmon/kallisto（TPM/FPKM计算），微阵列数据则使用limma R包（RMA算法、分位数标准化），批次效应校正可采用ComBat（基于线性模型）、Harmony、sva R包，并通过PCA图或UMAP降维图进行可视化验证。 差异表达分析阶段，RNA-seq数据可使用DESeq2、edgeR、limma-voom进行分析，微阵列数据则使用limma（线性模型+经验贝叶斯校正），跨平台数据整合时需统一基因名（通过biomaRt）并进行表达值分位数对齐。 功能注释与通路分析方面 使用clusterProfiler（GO/KEGG）、GSEA（预排序基因列表）等工具进行基因集富集分析，数据库包括MSigDB、Reactome、WikiPathways；网络分析可使用WGCNA（加权基因共表达网络）、STRING、Cytoscape进行蛋白互作网络分析，驱动基因预测工具包括OncodriveCLUST（癌症数据）、VIPER（调控网络推断）。 结果验证与临床关联方面 采用从同一数据库下载独立队列数据进行验证（如GEO多数据集交叉验证），生存分析可使用survival R包、KM-plotter（癌症数据），多组学整合可结合DNA甲基化、拷贝数变异，使用MOFA、iCluster进行分析。 可视化与报告阶段 基础可视化工具包括pheatmap、ComplexHeatmap（热图）、ggplot2、EnhancedVolcano（火山图/MA图），交互式可视化工具有Shiny（构建交互式网页）、UCSC…