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GHDx数据库使用指南及案例

发布时间:  2024-09-11 16:25:17


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数据库概述


1.1背景信息

GHDx(Global Health Data Exchange,全球健康数据交换)数据库是由华盛顿大学的健康指标与评估研究所(IHME)管理的一个综合性在线资源库。它作为一个全球健康数据的目录,提供了大量关于公共卫生、人口统计、健康系统等多个领域的数据集。

1.2数据库用途

GHDx的设计初衷是为全球健康研究提供一个集中的平台,使研究人员能够访问各种各样的数据集。数据涵盖疾病、健康状况、医疗服务、人口统计等多个主题,支持对全球健康状况的深入研究。

1.3数据采集方式

GHDx中的数据来源于各类调查问卷、实验方法、监测技术等,通过系统化的数据采集方式来确保数据的准确性和代表性。

1.4样本特征

GHDx中的数据集来自多个来源,包括政府机构、学术研究、国际组织(如世界卫生组织、联合国等)、非政府组织和其他研究机构。这些数据覆盖全球多个国家和地区,反映了不同时期的健康状况和趋势。GHDx中的数据样本通常涵盖广泛的人群特征,如年龄、性别、地区、社会经济状况等,以确保研究的广泛性和代表性。


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使用方式


2.1访问与获取

GHDx数据库(http://ghdx.healthdata.org/)大部分数据集是开放访问的,研究人员、政策制定者、公共卫生专家和其他用户可以免费检索和下载这些数据,以支持他们的研究和分析工作。用户可以通过注册账号访问GHDx数据库,获取所需的数据资源。使用过程中需要注意的是数据的下载权限和版权声明。


2.2数据使用指南

数据搜索:用户可以通过GHDx网站上的搜索功能,根据关键字、地区、时间段、数据类型等条件查找所需的数据集。例如,您想查看女性不孕症相关数据集,可以在关键词里面搜索“Female infertility”。


数据下载:在找到合适的数据集后,用户可以直接下载数据用于进一步分析。某些数据集可能需要登录或同意特定的使用条款。 



数据来源和质量:GHDx的数据经过严格的质量控制,确保其来源可靠、数据准确,为研究提供坚实的基础。


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数据类型


流行病学数据:包括关于传染病、非传染性疾病、慢性病等的患病率、发病率、死亡率等信息。

人口与健康调查数据:涉及生育、死亡率、健康服务使用、营养状况、母婴健康等主题的调查数据。

健康系统数据:涵盖医疗资源、卫生服务的可及性和质量、卫生支出等方面的信息。

社会经济与环境数据:包括社会经济因素、环境因素、健康政策等对健康状况的影响的数据。

详情请前往GHDx官网查看。



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研究案例


研究案例(1)


2024年4月,广西医科大学口腔医院学者在《Front Public Health》(一区top, IF=3.0)发表题为:“Projecting trends in the disease burden of adult edentulism in China between 2020 and 2030: a systematic study based on the global burden of disease”的研究论文。文章基于全球健康数据交换(GHDx)数据库,采用描述性分析分析1990-2019年间完全无牙颌症的患病率和负担、性别和年龄分布的变化。此外,采用自回归综合移动平均(ARIMA)模型预测了2020-2030年中国完全无牙颌症成年人的疾病负担趋势。结果表明,1990—2019年中国成人完全性无牙颌病发病率、患病率和发生率均呈上升趋势。预计2020—2022年我国完全无牙颌病负担呈上升趋势,2023—2030年呈下降趋势。

研究案例(2)


2023年5月中国寄生虫病研究所学者在《Front Public Health》(一区top, IF=3.0)发标题为:“Prevalence trend and burden of neglected parasitic diseases in China from 1990 to 2019: findings from global burden of disease study”的研究论文。文章基于全球健康数据交换(GHDx)数据库,采用描述性分析法分析1990—2019年各类寄生虫病的患病率、负担变化、性别和年龄分布。采用时间序列模型[自回归综合移动平均(ARIMA)]预测了2020—2030年中国被忽视寄生虫病的残疾调整生命年(DALY)。从1990年到2019年,中国被忽视的寄生虫病数量下降了30.4%,导致DALYs下降了27.3%。ARIMA预测模型显示,棘球蚴病和囊尾蚴病的疾病负担呈上升趋势,凸显了进一步防控的必要性。

研究案例(3)


2023年1月湖北医科大学公共卫生学院学者在《Int J Environ Res Public Health》(二区top, IF=4.61)发标题为:“Analysis on Incidence and Mortality Trends and Age-Period-Cohort of Breast Cancer in Chinese Women from 1990 to 2019”的研究论文。文章基于全球健康数据交换(GHDx)数据库,进行了Joinpoint回归模型来描述乳腺癌发病率和死亡率的趋势。我们使用年龄-时期-队列分析模型来估计年龄、时期和队列对乳腺癌发病率和死亡率的影响。结果表明,1990—2019年中国女性乳腺癌粗发病率和死亡率均呈上升趋势,年龄-时期-队列模型分析表明,发病风险随年龄增长呈先升高后降低的趋势,在55-59岁达到峰值。




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