2.5/Q2，GBD数据库最新文章解读！

最新推荐文章于 2025-07-30 21:44:11 发布

光速科研

最新推荐文章于 2025-07-30 21:44:11 发布

阅读量993

点赞数 7

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：健康医疗论文阅读考研学习学习方法笔记 AI写作

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gsky_sci/article/details/144853269

关注光速科研，助力SCI

文章题目：Temporal trends in disability adjusted life year and mortality for colorectal cancer attributable to a high red meat diet in China from 1990 to 2021: an analysis of the global burden of disease study 2021

DOI：10.1186/s12876-024-03563-7

中文标题：1990 年至 2021 年中国因食用大量红肉导致的结肠直肠癌伤残调整生命年和死亡率的时间趋势：2021

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

光速科研

关注关注

7
点赞
踩
5

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

7.0/Q1，GBD数据库最新高分文章解读！

gsky_sci的博客

01-07

576

2021 年全球幼儿 RB 的年龄标准化发病率 (ASIR)、年龄标准化死亡率 (ASMR) 和年龄标准化 DALYs 率 (ASDR) 分别为 0.09 [95% 不确定区间 (UI)：0.05 至 0.13]、0.04（95% UI：0.03 至 0.06）和 3.65（95% UI：2.21 至 4.96）。本研究深入了解了 0-9 岁儿童视网膜母细胞瘤 (RB) 的全球负担，研究了 1990 年至 2021 年各年龄、性别、地区和 SDI 水平的发病率、死亡率和 DALY。

4.3/Q1，GBD数据库最新文章解读！

gsky_sci的博客

01-15

958

令人惊讶的是，预测显示，未来 20 年，与 SHS 暴露相关的 IHD、中风和 T2DM 的年度死亡人数预计会增加。使用全球疾病负担 (GBD) 框架，我们研究了 1990 年至 2019 年期间按年龄、性别和年份划分的 SHS 导致的 CMD 的死亡率和伤残调整生命年 (DALY)，包括心血管疾病 [CVD、缺血性心脏病 (IHD) 和/或中风] 和/或 2 型糖尿病 (T2DM)。今天给大家分享一篇在 2024年11月发表在《Am J Prev Cardiol》（1区，IF=4.3）的文章。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

王者归来！GBD数据库连发三篇Lancet主刊 | GBD数据库周报（12.7-12.13）

weixin_47988917的博客

12-23

1336

全球疾病负担（GBD）是迄今为止规模最大、最全面的一项研究，旨在量化不同地区和不同时期的健康损失，从而改善卫生系统并消除差异。该研究由华盛顿大学健康指标与评估研究所 (IHME) 牵头，是一项真正的全球性研究，来自160 多个国家和地区的 11,000 多名研究人员参与了最新更新。GBD 创建了一个独特的平台来比较不同年龄组、性别、国家、地区和时间的疾病、伤害和风险因素的严重程度。对于决策者、卫...

3.2/Q2，GBD数据库最新文章解读！

gsky_sci的博客

03-17

799

1990 年至 2021 年，中国跌倒导致的 VF 的年龄标准化发病率 (ASIR)、年龄标准化患病率 (ASPR) 和年龄标准化 YLD 率 (ASYR) 总体呈上升趋势，而全球总体呈下降趋势。2021 年，无论在中国还是全球，在所有年龄组中，VF 的疾病负担主要见于老年人群，尤其是老年女性人群。数据来源于 2021 年全球疾病负担 (GBD) 研究，涉及中国和全球因跌倒导致的 VF 的特征，重点关注发病率、患病率和残疾生存年限 (YLD) 指标及其年龄标准化率。(VF) 负担的时间趋势。

2.5/Q2，GBD数据库最新文章解读

2501_91172097的博客

04-02

683

1990年至2021年，偏头痛和TTH的疾病调整生命年（DALY）的全球平均年变化百分比（AAPC）为0.0357，通过连接点分析确定趋势具有统计学意义（p < 0.001）。在所分析的四个国家中，中国的偏头痛和TTH发病率和患病率以及DALY的年龄标准化率（ASR）上升最快，美国的这些指标值最高。从GBD 数据库中获取 1990 年至 2021 年全球及中国、美国、印度和日本的偏头痛和紧张性头痛发病率、患病率和残疾调整生命年。自1990年以来，全球及中国的偏头痛和紧张型头痛的发病率及负担均有所增加。

3.5/Q1，GBD数据库最新文章解读！

gsky_sci的博客

03-20

587

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；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。相比之下，其他神经系统疾病的趋势将因地区而异。

健康医疗类Agent推荐有哪些

Jamie20190106的博客

07-02

349

相较于大型平台在商业模式或业务广度上的限制，医者AI作为一家拥有顶尖技术背景的创业公司，其自研模型的专注度、数据壁垒的构建能力以及深入业务场景的决心，使其能够提供真正专业、个性化且值得信赖的健康管理服务。然而，其优势也正是其局限。* **极致的场景下沉**：医者AI不做大而全的平台，而是选择“沉下去、活下去”，为消费医疗机构提供深度定制的解决方案。从一个简单的智能预约Agent，到未来规划的个人专属AI眼镜，医者AI的目标是成为用户信赖的“健康贾维斯”，这需要与业务场景进行极致深度的融合。

论文阅读：《多目标和多目标优化的回顾与评估：方法和算法》

2301_81791289的博客

07-30

501

论文阅读：《多目标和多目标优化的回顾与评估：方法和算法》

论文阅读|NeurIPS 2024|Mamba进一步研究|MSVMamba

2401_89384928的博客

07-30

399

本文提出了一种多尺度2D扫描（MS2D）策略，以解决视觉状态空间模型中存在的长距离遗忘问题和计算冗余问题。传统方法通过多方向扫描策略缓解非因果性问题，但导致计算成本线性增长。研究发现不同扫描路径的衰减率存在差异，部分路径主导信息保留，造成冗余。MS2D创新性地采用多尺度特征提取，通过不同步长的深度卷积生成层级特征图，在保持细粒度特征的同时缩短序列长度，显著降低了计算复杂度。实验证明，该方法在参数受限条件下能有效提升模型性能，为视觉任务中平衡效率与性能提供了新思路。

【论文阅读】-《RayS: A Ray Searching Method for Hard-label Adversarial Attack》

spinage的博客

07-30

612

摘要：本文提出RayS（Ray Searching attack），一种针对硬标签对抗攻击的高效方法。在仅能访问模型预测标签的硬标签设置下，RayS将寻找最近决策边界的连续问题转化为离散优化问题，避免了零阶梯度估计，并通过快速检查步骤减少查询次数。实验表明，RayS在L∞范数威胁模型下显著优于现有硬标签攻击方法。此外，RayS可作为检测虚假鲁棒模型的工具，揭示某些防御方法在白盒/黑盒攻击下可能存在的安全漏洞，鲁棒精度下降最高达28%。该方法为评估模型真实鲁棒性提供了新思路。关键词：对抗攻击、硬标签攻击

论文阅读|CVPR 2025|Mamba进一步研究|GroupMamba

2401_89384928的博客

07-30

398

本文提出GroupMamba，一种高效的分组视觉状态空间模型，旨在解决现有SSM模型（如Mamba）在视觉任务中存在的训练不稳定和计算效率低的问题。通过引入分组Mamba算子将通道分为四组并沿不同方向扫描，结合**通道亲和调制（CAM）**增强跨通道交互，模型在保持参数高效的同时提升了性能。实验表明，GroupMamba在图像分类（ImageNet-1K 84.5% top-1）、目标检测（COCO 54.2% mAP）和分割（ADE20K 51.3% mIoU）任务中均优于主流方法。

论文阅读-RaftStereo

zjuPeco的博客

07-26

910

RaftStereo的论文精读。

AI论文阅读方法+arixiv

qq_62585870的博客

07-28

266

文件拖拽到AI，发送提示词：“请仔细阅读这篇论文，提取出其核心内容，包括研究目的、主要方法、关键结论和创新点。用简洁明了的语言总结出论文的核心概述，字数控制在300字以内。重点突出论文的研究重点和贡献，避免过多细节描述，确保内容精炼且准确反映论文主旨。在完成前面各部分的基础上，对整篇论文进行总结。总结内容包括论文的主要贡献、研究方法的创新点、实验结果的意义以及论文的不足之处和未来可能的研究方向。

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 增强RESTful API测试：针对MongoDB的搜索式模糊测试新方法

张较瘦

07-30

880

本文介绍了一篇针对MongoDB的RESTful API测试研究论文。该研究聚焦于现有测试工具在处理NoSQL数据库时的不足，提出了动态监控数据库交互、计算文档与查询条件的“距离”、直接插入数据等创新方法，显著提升了测试的代码覆盖率（最高18%）和故障检测能力。实验表明，该技术在6个真实API上的表现优于现有白盒和黑盒工具，其开源工具扩展可为实际项目提供直接支持，为NoSQL数据库的API测试提供了高效解决方案。

SNR-Aware Low-light Image Enhancement 论文阅读

qq_45987837的博客

07-30

424

本文提出了一种新的低光照图像增强解决方案，通过联合利用信噪比（SNR）感知的变换器（transformer）和卷积模型，以空间变化的操作方式动态增强像素。对于极低信噪比（SNR）的图像区域使用长程操作，对于其他区域使用短程操作。我们提出利用SNR先验来指导特征融合，并设计了一种新的自注意力模型来构建SNR感知变换器，以避免来自极低SNR噪声图像区域的令牌（tokens）参与计算。大量实验表明，在七个具有代表性的基准数据集上，使用相同的网络结构，我们的框架始终比最先进（SOTA）方法获得更好的性能。此外，我们

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | CASCADE：用LLM+编译器技术破解JavaScript混淆难题

张较瘦

07-28

1207

本文介绍了谷歌团队开发的CASCADE反混淆工具，它通过结合大语言模型（Gemini）和编译器中间表示（JSIR），专门破解恶意软件常用的Obfuscator.IO工具生成的JavaScript混淆代码。CASCADE的核心是识别混淆依赖的三个核心函数，再通过动态执行和代码转换恢复原始字符串，解决了传统方法依赖硬编码规则、准确率低的问题。实验显示其核心函数识别准确率达99.56%，平均每样本恢复945个字符串，已在谷歌生产环境部署并开源相关工具，为JavaScript反混淆提供了高效可靠的新方案。

【论文阅读53】-CNN-LSTM-滑坡风险随时间变化研究

wangshangshang09的博客

07-28

744

这篇论文创新性地将深度学习中 CNN 和 LSTM 结合，提出了一种**高效、自动化的滑坡时变风险评估框架**，为滑坡风险管理提供了新思路和实用工具。

论文阅读|ArxiV 2024|Mamba进一步研究|VSSD

最新发布

2401_89384928的博客

07-30

735

本文针对视觉Transformer的自注意力机制计算复杂度高及状态空间模型（SSMs）在图像处理中的因果性限制问题，提出VSSD模型。通过分析SSD的线性形式，发现双向扫描策略可整合为全局非因果表示，消除传统SSMs的因果约束和空间结构破坏问题。VSSD将隐藏状态计算并行化，提升效率，同时保持图像二维关系。理论推导表明，该方法等效于移除因果掩码，使各Token贡献独立于空间距离，解决了SSMs在视觉任务中的固有缺陷，为高效视觉建模提供了新思路。

论文阅读-IGEV

zjuPeco的博客

07-27

410

IGEV的论文精读

gbd数据库

03-08

### 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。