five

Global Burden of Disease (GBD) Study|全球健康数据集|疾病负担数据集

收藏
ghdx.healthdata.org2024-10-24 收录
全球健康
疾病负担
下载链接:
http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
全球疾病负担研究(GBD)是一个综合性的全球健康评估项目,旨在量化全球、国家和地方层面的疾病、伤害和风险因素的负担。数据集包括各种健康指标,如死亡率、发病率、残疾调整生命年(DALYs)等,涵盖了多种疾病和伤害,以及多种风险因素。
提供机构:
ghdx.healthdata.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Global Burden of Disease (GBD) Study数据集的构建基于全球范围内的流行病学调查和统计分析。该数据集整合了来自多个国家和地区的健康数据,包括死亡率、发病率、伤残调整生命年(DALYs)等关键指标。通过系统性的文献回顾、数据收集和模型构建,GBD Study确保了数据的全面性和准确性。研究团队采用了先进的统计方法和计算机模拟技术,对不同疾病和伤害的负担进行了详尽的评估,从而为全球健康政策的制定提供了科学依据。
使用方法
GBD Study数据集可广泛应用于公共卫生、流行病学和健康经济学等领域。研究人员可以通过该数据集进行疾病负担的比较分析,评估不同干预措施的效果,并为全球健康策略的制定提供数据支持。政策制定者可以利用GBD Study的数据来识别高负担地区和人群,制定针对性的健康干预措施。此外,该数据集还可用于教育和培训,帮助学生和专业人士了解全球健康状况及其变化趋势。
背景与挑战
背景概述
全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)研究是由华盛顿大学健康指标与评估研究所(IHME)主导的一项全球性健康评估项目。自1990年启动以来,GBD研究通过系统收集和分析全球范围内的健康数据,旨在量化和评估不同国家和地区的主要健康问题及其影响因素。该研究的核心问题包括疾病、伤害和风险因素对全球健康的影响,以及这些因素在不同年龄、性别和地理位置上的分布。GBD研究不仅为全球卫生政策制定提供了科学依据,还推动了公共卫生领域的研究进展,成为全球健康评估的重要参考。
当前挑战
GBD研究在解决全球健康问题方面面临多重挑战。首先,数据收集的广泛性和准确性是一个主要难题,涉及多个国家和地区的数据整合,以及不同数据源之间的协调与校准。其次,疾病和风险因素的复杂性要求研究团队具备跨学科的专业知识,以确保分析的全面性和精确性。此外,随着全球健康状况的不断变化,GBD研究需要持续更新和调整其模型和方法,以反映最新的健康趋势和干预措施的效果。最后,如何将研究结果有效地转化为政策行动,以改善全球健康状况,是GBD研究面临的另一重大挑战。
发展历史
创建时间与更新
Global Burden of Disease (GBD) Study 由华盛顿大学健康指标与评估研究所(IHME)于1990年首次发布,旨在全面评估全球疾病负担。该数据集自创建以来,每五年进行一次大规模更新,最近一次更新是在2019年,涵盖了至2017年的数据。
重要里程碑
GBD Study 的重要里程碑包括1990年的首次发布,标志着全球疾病负担评估的系统化开始。2000年的更新引入了更精细的疾病分类和地理区域划分,显著提升了数据集的精确性。2010年的更新则进一步整合了全球范围内的健康数据,包括非传染性疾病和伤害的详细分析。2019年的更新不仅扩展了数据的时间跨度,还引入了新的分析方法和模型,使其成为全球公共卫生研究和政策制定的重要参考。
当前发展情况
当前,GBD Study 已成为全球公共卫生领域最具影响力的数据集之一。它不仅为各国政府和国际组织提供了关于疾病负担的详尽数据,还推动了全球健康政策的制定和实施。通过持续的数据更新和方法改进,GBD Study 不断增强其在全球健康监测和预测中的作用,为减少全球健康不平等和优化资源分配提供了科学依据。此外,GBD Study 还促进了跨学科研究,推动了流行病学、公共卫生和经济学等多个领域的知识进步。
发展历程
  • 全球疾病负担研究(Global Burden of Disease, GBD)首次发表,由哈佛大学公共卫生学院的Christopher Murray教授和Alan Lopez教授领导,旨在量化全球范围内疾病、伤害和风险因素的负担。
    1990年
  • GBD研究发布了第一份全面报告,涵盖了全球100多个国家和地区的疾病负担数据,为全球卫生政策制定提供了重要依据。
    1996年
  • GBD研究扩展了其覆盖范围,增加了对非传染性疾病和伤害的详细分析,进一步丰富了数据集的内容。
    2000年
  • GBD研究进行了重大更新,引入了新的数据来源和分析方法,提高了数据的质量和准确性,并首次发布了全球疾病负担的动态变化趋势。
    2010年
  • GBD研究发布了最新的全球疾病负担报告,涵盖了2010年的数据,并首次引入了对健康寿命损失年(YLLs)、健康生命年损失(YLDs)和伤残调整生命年(DALYs)的详细分析。
    2013年
  • GBD研究进一步扩展了其数据集,增加了对全球范围内多种风险因素的详细分析,为全球卫生政策的制定提供了更为全面的数据支持。
    2016年
  • GBD研究发布了最新的全球疾病负担报告,涵盖了2017年的数据,并首次引入了对全球范围内多种新型疾病和风险因素的详细分析。
    2019年
常用场景
经典使用场景
在全球健康研究领域,Global Burden of Disease (GBD) Study 数据集被广泛用于评估和比较不同国家和地区的主要疾病负担。通过整合全球范围内的流行病学数据,该数据集提供了详细的疾病、伤害和风险因素的量化分析,为政策制定者和研究人员提供了宝贵的参考。
解决学术问题
GBD Study 数据集解决了全球健康研究中的多个关键学术问题,如疾病负担的时空变化、不同风险因素对健康的影响等。通过提供标准化和可比较的数据,该数据集促进了跨学科和跨国界的研究合作,推动了全球健康政策的科学化制定。
实际应用
在实际应用中,GBD Study 数据集被用于指导公共卫生政策的制定和优化。例如,政府和国际组织利用该数据集评估特定疾病的风险因素,制定针对性的预防和干预措施。此外,医疗机构和研究机构也利用这些数据进行疾病预测和资源分配优化。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球健康领域,Global Burden of Disease (GBD) Study 数据集的最新研究方向聚焦于利用大数据和人工智能技术,以更精确地评估和预测全球疾病负担。研究者们正通过整合多源数据,包括医疗记录、环境监测和社交媒体信息,来提升疾病预测模型的准确性和时效性。此外,该数据集还被广泛应用于公共卫生政策的制定和评估,特别是在应对新兴传染病和慢性病管理方面,显示出其重要的决策支持作用。
相关研究论文
  • 1
    Global Burden of Disease Study 2019Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) · 2020年
  • 2
    Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 354 diseases and injuries for 195 countries and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) · 2018年
  • 3
    Global, regional, and national comparative risk assessment of 84 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) · 2017年
  • 4
    Global, regional, and national age-sex specific all-cause and cause-specific mortality for 240 causes of death, 1990–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) · 2015年
  • 5
    Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 310 diseases and injuries, 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) · 2016年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国农村金融统计数据

该数据集包含了中国农村金融的统计信息,涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类,提供了详细的农村金融发展状况。

www.pbc.gov.cn 收录

AISHELL/AISHELL-1

Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

hugging_face 收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。

github 收录

The Sol Genomics Network (SGN)

The Sol Genomics Network (SGN) 是一个专注于茄科植物基因组学研究的在线数据库和资源平台。该数据集包含了大量关于番茄、马铃薯、辣椒等茄科植物的基因组、遗传图谱、分子标记、QTL(数量性状位点)分析、表达数据以及相关文献等信息。SGN 旨在促进茄科植物的遗传学和基因组学研究,支持全球科研人员进行数据共享和合作。

solgenomics.net 收录

Plant-Diseases

Dataset for Plant Diseases containg variours Plant Disease

kaggle 收录