GBD数据库中科院2区SCI文章常见工作量

2区期刊的GBD研究定位

工作量基准：从GBD（全球疾病负担）数据库中系统提取并整合多维度健康指标（如发病率、死亡率、伤残调整寿命年DALYs等），按地区、年龄、性别、年份等维度进行分析，结合全球或区域层面的时空分析、健康不平等分析以及多种建模方法，完成全流程数据提取、时空趋势分析、预测建模与归因分析，结合可视化技术呈现全球及区域层面的疾病负担演变规律，并开展全面的稳健性检验与政策解读。

核心要素：

✅ 统计分析：基本描述性、趋势性分析，分析疾病负担与不同性别、社会经济、环境等因素的关联。

✅ 高级模型：预测建模（ARIMA模型、BAPC模型）、疾病归因分析、分解分析、前沿分析等方法，系统解析全球疾病负担的驱动因素、未来趋势及政策优化路径，提升研究的科学严谨性与公共卫生决策价值。

✅ 结果可视化：高质量的可视化是确保研究发现清晰传达的关键，可根据研究内容，按年龄/性别/地区/SDI分层可视化关键结果，使用高分辨率、合适图表等增强结果表达力。

工作量框架与5篇案例对照

典型工作量拆解

案例一：

文章标题：Trends and future burden of other musculoskeletal diseases in China (1990-2041): a comparative analysis with G20 countries using GBD data

1️⃣ 研究目的

该研究旨在系统分析1990—2021年中国其他肌肉骨骼疾病（OMSDs）的流行病学特征及未来趋势，并将其与G20国家进行比较。

2️⃣ 统计分析

主分析：描述性分析+Joinpoint回归

高级分析：

年龄-时期-队列分析探讨年龄、时期和队列对OMSD患病率和YLDs发生率的影响；
自回归移动平均（ARIMA）模型进行未来预测。

3️⃣ 结果呈现

图1：1990年-2021年G20和不同社会人口指数（SDI）地区其OMSDs的ASPR和ASYR趋势

表1、表2：1990-2021年G20及SDI地区OMSDs患病率、YLDs变化趋势

图2：1990-2021年中国和G20国家其他肌肉骨骼疾病患病数、患病率、YLDs数、YLDs率

图3：A和B 1990年和2021年中国其他肌肉骨骼疾病患病率和YLD（残疾年数）率的年龄分布；（C）和（D）2021年中国和G20国家组受影响人数的年龄和性别分布以及其他肌肉骨骼疾病的患病率

图4：1990—2021年中国和G20其他肌肉骨骼疾病年龄标准化患病率（ASPR）和年龄标准化残疾率（ASYR）趋势的Joinpoint回归分析。中国男性和女性ASPR和ASYR的A、B连接点分析;（C）和（D）G20中男女ASPR和ASYR的连接点分析

图5：1990—2021年中国其他肌肉骨骼疾病患病率和YLDs发生率的年龄特异性、时期和队列变化的长期趋势。A、B特定年龄患病率和YLD率。C、D基于周期的患病率和YLD率。E、F基于队列的患病率和YLD率

图6：中国其他肌肉骨骼疾病年龄-时期-队列模型的相对患病率风险。A Both；B女；C男

图7：中国其他肌肉骨骼疾病年龄-时期-队列模型的相对YLDs率风险。A Both；B女；C男

图8：1990—2041年中国其他肌肉骨骼疾病负担趋势与预测.蓝色部分代表实际值，红色部分代表预测值，浅红色部分代表置信区间。黑色垂直虚线将数据分为实际值（1990—2021）和预测值（2022—2041）

附录：

附件1-附件12：可视化图像的对应表格结果

案例二：

文章标题：The burden of Gastric Cancer and possible risk factors from 1990 to 2021, and projections until 2035: findings from the Global Burden of Disease Study 2021

1️⃣ 研究目的

该研究基于全球疾病负担（GBD）框架，系统分析了1990年至2021年全球胃癌的趋势，并预测了到2035年的未来趋势。

2️⃣ 统计分析

主分析：描述性分析

高级分析：危险因素比较+BAPC预测

3️⃣ 结果呈现

表1：2021年胃癌发病率、死亡人数和DALYs，以及GBD地区年龄标准化率百分比变化

图1：2021年204个国家和地区的胃癌死亡率

图2：1990—2021年按性别分列胃癌年龄标准化死亡率、发病率和DALYs率趋势时间

图3：1990-2021年SDI 21个GBD地区胃癌年龄标准化死亡率、发病率和DALYs率的趋势

图4：2021年按年龄划分的胃癌死亡比例和DALYs危险因素

图5：2021年全球和地区胃癌死亡人数和风险因素导致的DALY比例

图6：1990—2035年不同年龄癌症相关疾病负担变化趋势

补充材料：代码+可视化结果的补充表格

案例三：

文章标题：Global leukemia burden and trends: a comprehensive analysis of temporal and spatial variations from 1990-2021 using GBD (Global Burden of Disease) data

1️⃣ 研究目的

利用全球疾病负担（GBD）数据库对1990年至2021年的全球白血病负担进行深入分析，重点关注不同地区、性别和年龄组的发病率、死亡率和残疾调整生命年（DALY）的趋势，包括预测未来趋势

2️⃣ 统计分析

主分析：描述性、趋势性分析

高级分析：聚类分析+预测分析

3️⃣ 结果呈现

图1：白血病的全球和区域分布：年龄标准化患病率（A）、DALY率（B）、总病例数（C）和累积DALY计数（D）

表1：1990年至2021年按性别、SDI和全球划分的白血病DALY估计数量和年龄标准化发病率（每100,00人）以及时间趋势

表2：1990年至2021年按性别、SDI和全球划分的白血病患病率和时间趋势的估计数量和年龄标准化率（每100,00人）

图2：1990年至2021年白血病患病率和DALYs率的趋势

图3：白血病患病率和DALY的全球变化：1990-2021年

图4：白血病患病率和DALY的性别差异：1990-2021年

图5：按年龄组划分的白血病患病率和DALY趋势：1990-2021年

图6：按地区划分的全球白血病负担集群分析（1990-2021年）

图7：2022-2050年Arima模型预测

图8：2022-2050年ES模型预测

案例四：

文章标题：Global Burden, Trends, and Inequalities of Gallbladder and Biliary Tract Cancer, 1990-2021: A Decomposition and Age-Period-Cohort Analysis

1️⃣ 研究目的

该研究旨在评估1990—2021年GBTC时间负担趋势和不平等的最新状况

2️⃣ 统计分析

主分析：描述性分析+Joinpoint回归

高级分析：年龄-时期-队列分析+分解分析+跨国不平等分析+未来预测

3️⃣ 结果呈现

表1：1990年和2021年全球和区域GBTC发病率、死亡人数和DALY的绝对数量

图1：不同SDI地区按性别划分的GBTC年龄标准化发病率、死亡率和DALYs趋势

表2：1990年和2021年GBTC发病率、死亡率和DALY的全球和区域年龄标准化率

图2：2021年204个国家和地区GBTC负担的ASR和AAPC地理分布

图3：（A）2021年不同SDI地区按性别分层的GBTC发病率、死亡率和DALY的数量和年龄特定率。（B）年龄效应通过拟合纵向年龄曲线对不同SDI地区GBTC发病率的影响。（C）1992—2021年不同SDI地区GBTC发病率的时期效应;（D）1992—2021年不同SDI地区GBTC发病率的队列效应。DALY，残疾调整生命年;GBTC、胆囊癌和胆道癌;SDI，社会人口指数

图4：全球和五个SDI地区GBTC发病率的净漂移和局部漂移

图5：（A）GBTC发病率、死亡人数和DALYs的分解分析。（B）SDI地区与GBTC相关的DALY的健康不平等评估。（C）高BMI导致的GBTC相关DALY危险因素。BMI，体重指数;DALY，残疾调整生命年;GBTC、胆囊癌和胆道癌;SDI，社会人口指数

图6：对2040年按性别分层的GBTC负担预测;（A）发病率，（B）死亡率，以及（C）DALY。DALY，残疾调整生命年;GBTC、胆囊和胆道癌

附件：补充表1-13、补充图1-3

案例五：

文章标题：Global, regional, and national burden of inguinal, femoral, and abdominal hernias: a systematic analysis of prevalence, incidence, deaths, and DALYs with projections to 2030

1️⃣ 研究目的

该研究利用GBD数据集将当前统计数据与2030年预测和前沿分析相结合，探索对疝气的影响。

2️⃣ 统计分析

主分析：描述性分析+Joinpoint回归

高级分析：前沿分析+BAPC未来预测

3️⃣ 结果呈现

表1-4：1990年和2019年腹股沟疝、股疝和腹疝患病、发病、死亡、DALYs的数量和ASR的相对变化和AAPC