Day 4-5：跑出核心Table和FigureDay 4-5的任务实际就是做分析要跑出图片和表格首先需要下载数据GBD的数据因为最近使用数据库的人比较多了起来所以下载等待时间会大大延长但是下载数据的方式是非常简单的下载得到的数据源也是标准化的不需要特别的处理目前数据已经更新到2021根据自己的研究目标下载（发病率、患病率、DALYs）下载得到的数据就可以直接用来分析接下来就是可视化呈现、Jionpoint分析、年龄、时期和队列效应分析通过前面的准备工作已经整理好了这篇文献需要做哪些分析也提取了文章的框架结构为后续的写作做准备所以一步一步分析就好了有的师弟师妹会问：操作很简单，但是我该怎么选题？这个问题很好解决和我们做meta分析、NHANES挖掘的时候的选题是一样的“拉郎配”方法学的东西可以平移到任何一个数据库的挖掘换地区、换人群、换时间、换研究方法通过不断变换研究的视角和方法可以持续产出新的研究成果今天的所有表格和图片就完成了明天就要开始写作啦！欢迎大家围观留下自己独到的想法和经验，我们下一篇进度汇报见！
今天给大家分享一篇在 2023 年 11 月发表在《Ageing Research Reviews》（1区，IF=12.5）的文章。研究的背景：随着世界人口老龄化的加剧，伴随老龄化而出现的认知功能下降问题越来越受到关注。运动作为一种非药物疗法，被认为可能对改善不同人群的认知功能具有积极作用。然而，很少有元分析评估了所有 FITT-VP 变量（运动频率、强度、每次运动持续时间、类型、总运动量或总干预长度以及进展）对健康人群按年龄划分的认知功能的影响。研究的目的： 本系统综述和元分析的目的是评估慢性运动干预对健康儿童、成人和老年人群认知功能的影响，并根据 FITT-VP 运动变量进行调节分析。研究方法：检索方法：研究遵循 PRISMA 指南，使用 PubMed 和 Web of Science 数据库从 2003 年 1 月至 2022…
今天给大家分享一篇在 2023年8月发表在《Autoimmun Rev》（1区，IF=9.2）的文章。本文这项研究利用了全球疾病、伤害和风险因素负担研究 (GBD) 1990-2019年的数据，描述当前状况并分析全球、大陆和国家层面类风湿性关节炎 (RA)、炎症性肠病 (IBD)、多发性硬化症 (MS) 和牛皮癣四种自身免疫性疾病的流行趋势。研究方法：根据 2019 年全球疾病负担、伤害和风险因素研究 (GBD)，获取 RA、IBD、MS 和银屑病的年龄标准化患病率 (ASPR) 的估计值和 95% 不确定区间 (UI)。从全球、大陆和国家层面展示了 2019 年 RA、IBD、MS 和银屑病的 ASPR。采用 Joinpoint…
今天给大家分享一篇在 2021年12月发表在《Front Med》（1区，IF=3.1）的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）2015–2018年的数据，探讨夜间就寝时间与成年人高血压患病率之间的关系。暴露：本研究的暴露变量是成年人的就寝时间，具体是通过调查问卷收集的“您通常在工作日或平日几点入睡？”的回答来定义的。文章中进一步将就寝时间处理成连续变量进行数据分析。结局：研究的主要结局是成年人的收缩压（SBP），收缩压是衡量心血管健康的关键指标，与高血压病、心血管疾病等多种健康问题密切相关。
医学生继续学，Day 2-3：可行性评估+方法学评估今日的主要任务是在第一天的基础上深入的评估该选题的可行性以及根据目标文献的内容方法学内容是否能够实现这一步需要非常的谨慎就和我们做和NAHNES一样选题就是关键中的关键、重中之重选对了基本就能发表、选错了就是浪费时间方法学的东西一定能学会但是选题所有考虑的内容需要反复评估所以，我对于类似方法学的文献进行了精细化阅读发现结果展示和方法学部分和我之前的整理基本一致写作风格和逻辑基本类似提取文章的“框架结构”为后面的写作做准备工作通过整理我们发现可以从以下分析：–疾病负担趋势–年均变化率AAPC–年龄、时期和队列效应–性别差异–2021年的数据展示–年龄分布–发病率和死亡率的趋势挑战继续，我们下一篇进度汇报见！
今天给大家分享一篇在 2023年3月发表在《Med》（1区，IF=12.8）的文章。本文这项研究利用了全球疾病、伤害和风险因素负担研究 (GBD) 1990-2019年的数据，估计代谢风险导致的全球癌症负担。研究方法：从全球疾病负担（GBD）2019数据库中获取常见代谢相关肿瘤（MRN）数据。从GBD 2019数据库中提取MRN患者的年龄标准化伤残调整生命年（DALY）率和死亡率，并按代谢风险、性别、年龄和社会人口指数（SDI）水平进行分层。计算年龄标准化DALY和死亡率的年度百分比变化。
Day1：设定目标=目标文献+目标期刊前期我们通过GBD数据库成功挑战了数期鉴于有很多的师弟师妹们在不断的追问数据库挖掘的情况我们这一期进行GBD数据库的挑战挑战Jointpoint回归和年龄-阶段-队列分析 GBD数据库不用说，大家都比较熟悉了四大刊的常客甚至有一个研究生发了一篇BMJ这对于我们来说都是机会数据库最大的特点就是：学地理+可视化不同国家的组合，比如全球？金砖国际？上合组织？换个组合就是一篇新的文章方法学的内容差别不会特别大，无非是增加或者减少工作量 这次我挑战的是使用Joinpoint和年龄-阶段-队列分析对某一个疾病进行分析过程主要还是使用Joinpoint软件和代码在前期的学习和挑战中任何的代码问题都能通过我们的方案快速解决所以重点就是学习这个软件就好确定目标文献和确定目标期刊这就需要大量的准备工作和科研的敏锐性至于这种敏锐性需要怎样的培养这就需要长时间的深度思考、积累和学习 我检索了“age-period-cohort analysis”发现了很多和我的研究类似的文章最后终于确定给了方向最终选择了一个相对来小众的疾病、地区我选的中国也就是“中国XX疾病的长期趋势：A joinpoint regression and age-period-cohort analysis based on GBD 2021”我选择了顶刊1区杂志Ageing research reviews作为我的目标期刊选的目标文献是2024年8月份才发表的一篇关于老年抑郁症的分析（doi: 10.1016/j.arr.2024.102443）顶刊有很多内容值得我们学习我们将使用更新后的2021年数据进行分析争取能挑战成功 全力以赴，欢迎大家围观见证，也欢迎大家留下自己的经验，相信知识在相互碰撞中总会产生新的火花
今天给大家分享一篇在 2023年6月发表在《Ophthalmology》（1区，IF=13.1）的文章。本文这项研究利用了全球疾病、伤害和风险因素负担研究 (GBD) 1990-2019年的数据，估计儿童和青少年失明和视力丧失的地区和国家负担。研究方法：这是一项基于人群的研究，使用了 2019 年全球疾病、伤害和风险因素负担研究 (GBD) 中关于 1990 年至 2019 年视力丧失和失明负担的数据。视力丧失和失明的负担是根据病例数、每 100,000 人口的发病率以及患病率和残疾生活年限 (YLD) 的平均年百分比变化 (AAPC) 来评估的。