在众多已发表的GBD(全球疾病负担)研究文章中,大多数学者不限于描述疾病现状,还会加入预测模型以分析未来趋势。今天,我们就来简要介绍如何利用ARIMA模型对GBD数据库进行预测分析。 在已发表的文献中,有很多种预测方法来预测数据,常见的包括贝叶斯年龄周期队列(BAPC)模型,ARIMA模型,nord
GBD数据库常年Lancet顶刊加持,我们又该如何用这个数据库发文?今天分享的这篇文章就展现了一个高分思路,中国学者用最新GBD 2021数据库拿下二区!趁现在僧少肉多,正是挖掘的大好时机! 2024年7月11日,中国人民解放军总医院的学者在期刊《Military Medical Research》
不夸张地说,GBD数据库是迄今为止规模最大、内容最全面的数据库,这种大规模的全球性数据来源使得研究结果更具广泛性和代表性。正如今天分享的这篇文章,研究团队使用GBD数据进行分析,探索全球青少年和青年的酒精性肝病疾病负担。 临床试验忙如陀螺,公共数据库灵感枯竭?别犹豫了,抓紧来GBD数据库!数据全面,
不亏是被顶刊认可的数据库,GBD再次登上了Lancet子刊!今天分享的这篇文章中国学者挖掘最新GBD 2021的数据,简单分析就拿下了高分文章,让我们一起来看看吧!不要在其他数据库扎堆了,来试试GBD数据库吧!数据全面,分析简单,早开始早发文!如果对GBD数据库感兴趣,来看看我们的1v1高级学习班吧
2024年7月27日,同济大学的学者在顶级期刊Lancet子刊《EClinicalMedicine》(医学一区top,IF=9.6)中发表的题为:“Global, regional, and national burden of ischemicstroke,1990-2021: an analysis of data from theglobal burden of disease study 2021 ”的研究论文,旨在探究1990年至2021年全球范围内缺血性脑卒中的疾病负担。 研究结果表明,1990年至2021年,全球缺血性脑卒中的疾病负担逐年加重,且 SDI 中高和中等地区的疾病负担显著提升。
接下来将从以下两方面进行介绍: 1.何为Joinpoint回归模型,主要介绍该模型的基本原理; 2.Joinpoint回归模型是如
2024年8月16日,上海中医药大学的学者使用GBD 2021数据库在期刊《Infectious Diseases of Poverty 》(医学一区,IF=4.8)发表了题为:“Epidemiological features and temporal trends of theco-infection between HIV and tuberculosis,1990-2021: findings from the Global Burden of Disease Study 2021”的研究论文,旨在阐明全球、各区域和国家艾滋病毒结核病合并感染的疾病负担,为遏制艾滋病毒结核病流行的政策决策提供关键信息。 研究结果表明,加强诊断和治疗策略、加强卫生基础设施、增加获得优质医疗服务的机会以及改善公共卫生教育对于抗击艾滋病毒-结核病合并感染至关重要。
特应性皮炎(AD)作为全球最常见的慢性炎症性皮肤病之一,是皮肤疾病负担(以残疾调整生命年DALYs衡量)
贫困相关的病毒性传染病(vIDPs)特指那些主要侵袭贫困地区人群、给这些区域带来沉重健康负担的病毒性感染疾病。这些疾病因其高传染性和快速传播的特点,对全球公共卫生安全构成了严重威胁,但其负担却未得到全面的量化评估! 2024
2024年1月,中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区,IF=13.6)发表题为:"Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
2024年1月,中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区,IF=13.6)发表题为:"Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
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