3.5/Q1,GBD数据库最新文章解读

文章题目:Burden of neurological diseases in Asia, from 1990 to 2021 and its predicted level to 2045: a Global Burden of Disease study

 

DOI:10.1186/s12889-025-21928-9

 

中文标题:1990 年至 2021 年亚洲神经系统疾病负担及 2045 年预测水平:全球疾病负担研究

 

发表杂志:BMC Public Health

 

 

影响因子:1区,IF=3.5

 

发表时间:2025年2月

 

今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《BMC Public Health》(1区,IF=3.5)的文章。本研究旨在计算和评估亚洲各地神经系统疾病负担的变化。

 

研究方法:全球疾病负担数据库提供了 1990 年至 2021 年亚洲各地区和国家的死亡、伤残调整生命年 (DALY)、发病率和患病率数据。分析了 12 种常见的神经系统疾病。计算了估计年度百分比变化以揭示所有指标的趋势。采用 Nordpred 年龄期队列模型来预测神经系统疾病负担。

Table&Figure

 

结果解读:2021年,DALY中主要的神经系统疾病是卒中(109,144.87,95% 不确定区间 (UI) 95,992.89-123,089.90)、头痛疾病(25,713.91,95% UI 4,693.65-54,853.47)和阿尔茨海默病和其他痴呆症(19,156.46,95% UI 9,137.72-41,421.18)。卒中和退行性神经系统疾病是东亚地区最严重的负担,而头痛疾病在南亚地区尤为突出。 1990 年至 2021 年期间,亚洲各地区神经系统疾病的年龄标准化 DALY 和年龄标准化死亡率均出现不同程度的下降,其中高收入亚太地区的下降幅度最大(DALY -2.27,95% 置信区间 (CI) -2.4 至 -2.13;ASDR -3.85,95% CI -4.02 至 -3.69)。男性神经系统疾病负担较重,在 65-74 岁达到峰值。到 2045 年的预测表明,亚洲大部分地区的中风、传染性神经系统疾病、帕金森病和特发性癫痫的 DALY 均会下降。相比之下,其他神经系统疾病的趋势将因地区而异。

 

结论:神经系统疾病是2021 年 DALY 的主要原因,是仅次于心血管疾病的第二大死亡原因。随着亚洲人口老龄化趋势的不断加剧,更加重视神经系统疾病的预防和管理至关重要。

 

大家在科研路上,可以借鉴这种研究方法,为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起,一起加油呀!

### GBD 数据库介绍 GBD 文件地理数据库是一种用于存储空间数据和属性数据的容器,支持复杂的数据结构以及丰富的地理处理功能。为了访问这种类型的地理数据库中的要素类和其他对象,通常依赖于特定驱动器的支持[^1]。 ### 使用方法 对于想要读取或写入 GDB 文件的操作而言,GDAL 提供了解析该种格式的能力。具体来说: - **安装必要的驱动**:确保已经安装了 FileGDB 或 OpenFileGDB 驱动来实现对 GDB 的读取能力。 - **加载并操作数据集**:通过 GDAL 库可以轻松打开 .gdb 文件夹形式存在的地理数据库,并对其进行查询、遍历等基本操作。 ```python from osgeo import ogr, gdal # 注册所有可用驱动 gdal.AllRegister() driver = ogr.GetDriverByName('OpenFileGDB') # 或者 'FileGDB' dataSource = driver.Open("path_to_your_gdb_file.gdb", 0) if dataSource is None: print("无法打开指定路径下的 GDB 文件") else: layerNames = [layer.GetName() for layer in dataSource] print(f"GDB 中包含图层: {', '.join(layerNames)}") ``` 上述代码展示了如何利用 Python 和 GDAL/ogr 打开一个 GDB 文件,并打印其中所含有的各个图层名称。 ### 应用场景 GBD 数据库广泛应用于 GIS( Geographic Information System 地理信息系统)领域内各种项目当中,比如城市规划、环境保护监测、资源管理等方面。由于其能够高效地管理和分析大规模的空间数据集合,在涉及到多维度时空数据分析的任务里表现尤为出色。 #### 特定案例展示 假设有一个名为 `city_planning` 的 GBD 文件地理数据库包含了多个关于某座城市的基础设施建设情况的相关信息表单(如道路网路分布、公共设施位置)。借助 GDAL 工具包提供的接口函数,开发者们便可以在不改变原有数据格式的前提下完成对该组数据的各种定制化需求处理工作,例如提取某些特定区域内的兴趣点列表或将不同来源的地图资料融合在一起形成新的专题地图产品。
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