哮喘是慢性呼吸系统疾病中第二大死亡原因。本研究旨在对哮喘负担进行了全面分析。
使用GBD 2021：评估1990–2021年哮喘发病率、患病率及DALY。通过连接点回归量化哮喘指标的年均变化率。
利用双样本孟德尔随机化（MR）评估风险因素与哮喘的因果关联。
基于贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）模型预测2022–2050年哮喘发病率趋势。
1.1990 年至 2021 年的全球负担分析
全球哮喘负担在过去三十年持续改善，各核心指标降幅明显。地域差异显著：北美高收入地区患病率居首，大洋洲面临最严峻的死亡率挑战，东欧与撒哈拉以南非洲则分别呈现低负担和高发病-高死亡并存的特征。
2.2021年的ASR和AAPC
2021年全球哮喘流行病学特征显示出明显的地区不平衡性。在疾病分布方面，加勒比海地区（海地、波多黎各）和中欧（波兰）呈现出最高的发病率水平，而北美（美国）和西欧（英国）则表现出最严重的患病情况。太平洋岛国（巴布亚新几内亚、斐济、基里巴斯）承受着最沉重的疾病致死负担。特别值得警惕的是，波兰和美国在过去三十年间呈现出持续恶化的哮喘流行态势，这一反常现象需要引起国际公共卫生领域的高度重视（下图）。
来自 2021 年按性别划分的哮喘 DALY 数量和年龄标准化 DALY 率
3.儿童和老人最易受哮喘困扰，男女患病差异显著
研究发现，哮喘对儿童和老人影响最大。5-9岁男孩患病最多，而20岁后女性患者反超男性。老年人中，70多岁男性和80多岁女性因哮喘死亡人数最多。疾病负担呈现"两头高"现象：小男孩和50多岁女性受影响最严重。这些差异提示我们需要针对不同年龄和性别采取个性化的防治措施，特别是要加强对儿童和老年女性的健康保护。
2021 年按性别划分的哮喘 DALY 数量和年龄标准化 DALY 率
4.贫富影响哮喘结局：发达国家患者多，欠发达国家死亡高
研究表明，国家富裕程度直接影响哮喘的疾病模式。发达国家虽然诊断病例较多，但通过完善的医疗体系实现了良好的疾病控制，过去30年死亡率下降超过80%。而贫困国家面临双重挑战：不仅患者数量庞大，且因医疗资源匮乏导致死亡风险居高不下，2021年死亡率是发达国家的18倍。中等收入国家在减少新发病例方面取得显著进展，降幅近40%。
SDI 与 2021 年哮喘年龄标准化患病率、发病率、DALY 和死亡率以及 1990 年至 2021 年相应的 AAPC 之间的关联。
5.肥胖和吸烟被证实会加重哮喘：MR揭示关键风险因素
研究发现，超重和吸烟会显著增加哮喘风险。数据显示，肥胖导致全球近15%的哮喘残疾，女性受影响更大；而吸烟使哮喘风险提高28%。特别在男性中，职业粉尘暴露是重要诱因（占10%病例）。过去30年，中东和北非地区因肥胖引发的哮喘问题恶化最明显。科学家通过基因分析方法证实，控制体重和戒烟能有效预防哮喘发作，这对公共卫生干预具有重要指导意义。
孟德尔随机化分析的森林图
6.ASIR 的 BAPC 预测
如下图，贝叶斯年龄-时期-队列模型预测了 2022 年至 2050 年全球每个年龄组哮喘的年龄标化发病率趋势。最新预测显示，未来30年全球成年人哮喘发病率将持续缓慢上升，到2050年预计每10万人中将有520例患者。
GBD-MR联合分析揭示：1990-2021年高BMI对哮喘归因负担上升4.3%，其因果风险（OR=1.15）与吸烟（OR=1.28）获遗传学验证，预测至2050年发病率仍将高位运行。
全球疾病负担数据库GBD临床科研应用培训班
一、GBD（Global Burden of Disease）全球疾病负担数据库 ：
01
国内外学者已见刊文章
1，全球童年和青少年精神障碍的流行率和残疾:来自全球疾病负担研究的证据
2，1990至2021育龄妇女偏头痛的全球、区域和国家负担及趋势:全球疾病负担研究
3，全球骨关节炎负担的趋势和跨国不平等（1990-2019年）:一项基于人群的研究
4，全球区域国家炎症性肠病及其相关贫血负担及2050年预测:全球疾病负担分析研究
5，24个国家和地区的全球年龄性别特定生育率、死亡率、健康预期寿命（HALE）和人口估计：全球人口统计综合分析
6，埃塞俄比亚各地区1990-2019年健康研究进展：2019年全球疾病负担研究
02
GBD数据库的优势
✅ 数据量大，全球200多个国家数据。
✅ 疾病种类多，包含各大内外科数据，不论你是哪个科室都可以用它来写文章。
✅ 年龄、性别、国家、地区不再是限制，可以跨越研究不同疾病、伤害和危险因素。
✅ 数据库公开免费
03
参加对象
04
课程大纲
课程目录
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授课内容
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一、临床研究方法学基础
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1.常见临床SCI文章类型
2.危险因素研究
3.临床预测模型
4.临床工具变量回归
5.临床研究分类
6.观察性研究
7.横断面研究
8.队列研究
9.病例对照研究
10.实验性研究
11.RCT研究
12.临床研究统计学基础
13.混杂因素与交互作用
14.临床研究回归分析
15.倾向性评分匹配（PSM）
16.广义相加混合模型
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二、R语言基础操作
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1.R语言的数据结构
2.R语言的基本操作
3.R语言中外部数据的导入
4.R语言的基本统计
5.R语言的基础绘图
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三、GBD 数据库简介
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1.疾病负担的定义 2.疾病负担的相关指标 3.GBD 数据的范畴及所属类别 4.汇总数据与个体数据的差异 5.数据涵盖知识领域 6.GBD数据主要健康指标 7.GBD数据库的演变 8.GBD数据的应用 9.GBD发文优势和趋势 10.GBD数据高质量文章举例 |
四、GBD 数据库内容和指标
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1. GBD 数据库内容 2. GBD涉及的疾病种类 3. GBD的病因学 4. GBD的损伤、自然受伤 5. 发病率、患病率、死亡率 6. DALY/YLD/YLL 7. 全球生育率 8. 疾病负担的预测 9. 危险因素 10. 健康预期寿命 11. COVID-19影响 12. GBD数据来源 13. GBD其他数据IHME Data 14. GBD 核心数据 GBD result及其下载 15. GBD可视化工具-GBD compare 16. GBD其他内容 17. GBD核心指标与算法 18. GBD直接指标与算法 19. 标化率 |
五、GBD 数据库文章选题与框架设计
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1. 确认疾病 2. 文献检索 3. 确认可做方向 4. 可视化工具选题 5. 论文主题举例 6. GBD论文框架设计 7. GBD论文结果图表 8. 地区分类数据 9. 年龄段数据 10. 趋势分析 11. 双边图 12. 地图 13. SDI相关图片 14. 风险因素图 15. Joinpoint趋势分析图 16. 年龄周期队列模型 17. 分解分析 18. 前沿分析 19. 健康不平等分析 20. 预测未来数据 |
六、GBD 数据筛选及实操
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1. 网站注册 2. 确定主题 3. 制定方案 4. 下载数据 5. 绘图分析 6. R语言绘制描述性统计的图片 7. R语言绘制GBD高分文章图表 8. 结果整理 |
七、GBD 统计学方法介绍及应用
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1. 描述性统计 2. Joinpoint 回归 3. 年龄周期队列模型 4. BAPC(贝叶斯年龄周期队列模型) 5. ARIMA 模型分解分析 6. 前沿分析 7. 健康不平等分析。 |
八、GBD 高分文章的解读及复现
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1，从文章选题 2，数据下载 3，统计分析 4，论文撰写等步骤 5，系统复现文章并进行 R代码的实操。 |
九、辅助课程
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1.微信群长期免费答疑
2.专业技术团队深入探讨合作。 |