郑老师团队开发的ZGBD R包，各种复杂的图——疾病负担趋势图；相信大家在进行GBD数据库描述性统计分析时，时常烦恼复制粘贴数据的繁琐以及可能复制粘贴错误的烦恼，现我们ZGBD R包更新了三线表模块，轻松方便快捷生成可发表式的三线表。ZGBD R包目前仍在持续开发中，如有建议或更新需求，欢迎在群内反馈，我们将在力所能及的范围内，满足您的需求。为此，郑老师统计团队倾力打造了ZGBD R包。(c4.m

（此处的All ages是特定年龄段的所有年龄总称，比如计算15-49岁的ASR之后生成的All ages代表的是15-49岁的年龄段，而不是原来0-95+岁的年龄段）Joinpoint趋势图；1、若希望重新计算25-49岁（特定人群）归因于某危险因素(如Smoking)的中国和全球某疾病的死亡（Deaths）疾病负担，则。2、若希望重新计算25-49岁（特定人群）中国和全球某疾病的死亡（Deat

以其高发病率与死亡率成为全球公共卫生的严峻挑战，而在这些复杂疾病的背后，一个看似普通的指标——血清尿酸（SUA），正悄然成为破解疾病关联的关键线索。综上所述，高尿酸血症和痛风是CRM疾病患病率及死亡风险的强预测因子，尤其在合并多种CRM的个体中，SUA的管控至关重要。对NHANES数据库或者CHARLS数据库感兴趣但挖掘困难的朋友，郑老师团队均提供一对一指导课程，包教包会！学会之后，联合数据库仅是

PHR是一个基于血液检测的指标，用于反映个体的炎症水平和心血管代谢健康状况。AISI 是结合多种炎症相关生物标志物，用于综合评估个体的炎症水平，通常用于临床研究和疾病检测，能更全面地反映机体的炎症状态。SII是一个基于血常规检查计算出的指标，它通过组合血小板计数、中性粒细胞计数和淋巴细胞计数来评估人体的免疫和炎症状态。SIRI是基于血液中中性粒细胞、单核细胞和淋巴细胞计数计算的炎症指标，反映机体的

美国国家健康和营养检查调查（NHANES）是一项旨在评估美国成人和儿童健康和营养状况的研究计划。该调查的独特之处在于它结合了访谈和体格检查。由美国疾病控制和预防中心（CDC）负责为国家提供健康统计数据。NHANES计划始于20世纪60年代初，并作为一系列针对不同人口群体或健康主题的调查进行。自1999年以来，对美国的人口健康状况进行了更为定期的调查。每次调查中，来自美国约3000个县中30个选定县

编者近日，清华大学研究团队使用中国数据库（CLHLS）发了Nature Medicine，分了很多亚组，探究相关的危险因素，方法很简单，但是发了高分，与各位做个分享！热浪，通常被定义为为时超过两天的非正常极热天气，其实就是连续高温。近年来，受全球变暖的影响，各地极端热浪天气频发，严重影响了我们的日常生活。事实上，过去四十年间，死于极端高温的人数增加了4倍，尤其是65岁以上的老人。更可怕的是，随着人

孟德尔随机化,Mendelian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一 种实验设计方法，利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。通过PubMed数据库“Mendelian randomization”检索发现，1.5-1.11共发表79篇相关主题论文，其中共9篇医学1区，7篇医学2区文章，部分文章介绍如下。中国学者：1.中国学者文章介绍（一）文章.

重症医学数据库（MIMIC）是由计算生理学实验室开发的公开数据集，其中包括与数千个重症监护病房入院相关的去识别化健康数据，致力于推动临床信息学、流行病学和机器学习的研究。MIMIC数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC)和飞利浦医

NHANES还是太全面了！我们除了可以用NHANES的数据进行统计分析，还能在这个数据库中找到不少可以分析的新指标，创新力直接拉满！今天分享的这篇文章就给我们提供了一个研究新指标-衰老表型年龄（PhenoAge），我们一起来看看吧！NHANES数据库的高分文章我们也分享了不少了，如果你也对NHANES数据感兴趣，但是不知道从哪里入手，欢迎来找郑老师的统计团队！早分析早发文！维生素D，一般可从饮食中

引言GBD 2021数据库发文威力实在是太猛了，新数据才更新两个多月，就多次发文Lancet及其子刊，潜力无穷！今天分享的这篇文章中，GBD 2021合作者组织借助GBD 2021数据库以及其他可用数据，采用死因集成模型和疾病建模元回归方法深入探究了肺动脉高压（PAH）的全球疾病负担。该研究首次把PAH作为一种独立的死亡和致残原因进行研究，一举拿下Lancet子刊（IF=38.7）！接下来我们简单