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中国自己的数据库CHARLS,2020年数据刚刚更新、开放使用;这里是大数据分析

中国自己的数据库CHARLS,2020年数据刚刚更新、开放使用;这里是大数据分析

科学

让科研和SCI论文成为临床工作的副产品。


关键词:临床科研;开放数据库;CHARLS

数据库是做科研最重要的资源之一。
除了创建自己的高质量的数据库(如医生自己的患者数据库)之外,充分利用公共数据库也是非常好的方法。
我们之前介绍过了一些公共数据库,如NHANES,UK Biobank,Biobank Japan、SEER等。如下专辑所示:

(🔺生物医学数据库专辑)


本期继续介绍刚刚更新的中国公开数据库:CHARLS数据库。
CHARLS数据库简介中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement LongitudinalStudy,CHARLS)是一项持续的纵向调查,旨在调查中国45岁及以上中老年人社会、经济和健康状况。
CHARLS 2020年全国追踪调查数据于2023年11月16日正式公开发布,网址:
https://charls.charlsdata.com/pages/Data/2020-charls-wave5/zh-CN.html

大数据分析发现,全球学者利用CHARLS数据库已经发表了1,067篇Medline收录的论文。

(利用CHARLS数据库发表的所有论文。)


1,发表论文的期刊


利用CHARLS数据库,论文发表最多的期刊是Front Public Health (IF 5.2),Int J Environ Res Public Health(IF 4.6),BMC Public Health (IF 4.5),BMC Geriatr (IF 4.1),J Affect Disord (IF 6.6)等。

(所有利用CHARLS数据库的研究论文发表的期刊。)


这些期刊从投稿到接受周期最短的期刊如下图所示。


2,涉及的研究领域多样


利用CHARLS数据库,最常见的研究疾病是抑郁症、糖尿病、睡眠障碍、精神卫生、肥胖、中风等。



CHARLS样本覆盖在全国随机抽取的150个县区、450个村居的万余家庭。受访者遍布全国城乡各地,对中国中老年群体有很好的代表性。这些高质量微观数据,将极大地推动有关人口老龄化与健康问题的跨学科研究,为我国社会保障政策的制定、修正和完善提供科学的数据基础。

所以对于使用CHARLS发表的论文中,最主要的热词是中老年人的队列研究,关注预后风险



3,中国医生深度参与

如果我们只看发表论文的累计影响力,可以看到来自华西医院、华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院、北京大学第一医院、西安交通大学第一附属医院、阜外医院等均居前列。


4,最近的顶刊都发了什么样的论文


除了2014年具有里程碑意义的论文,利用CHARLS数据库发表的论文包括COVID、抑郁、身体多种疾病、护理需求等研究。

疑问:COVID-19研究的CHARLS数据来源于?



5,向善于选题的学者学习!


如果看该领域内最有影响力的专家,可以看到该领域高产科学家之间联系并不密切。



如果仔细看这些专家的发表的论文,除了北京大学的Zhao, Yaohui(赵耀辉)发表了20篇论文,中山大学Guo, Vivian Yawei也发表了10篇论文。



我们一起看下利用CHARLS就发表了10篇SCI论文中山大学的Guo,希望对您有所启发:


  1. (2023) Association of comorbid depression and obesity with cardiometabolic multimorbidity among middle-aged and older Chinese adults: A cohort study Archives of gerontology and geriatrics

  2. (2022) Association of Adverse Childhood Experiences and Social Isolation With Later-Life Cognitive Function Among Adults in China JAMA network open

  3. (2022) Adverse childhood experiences and handgrip strength among middle-aged and older adults: a cross-sectional study in China BMC geriatrics

  4. (2022) Nighttime sleep duration, restlessness and risk of multimorbidity - A longitudinal study among middle-aged and older adults in China Archives of gerontology and geriatrics

  5. (2021) Adverse Childhood Experiences and Subsequent Chronic Diseases Among Middle-aged or Older Adults in China and Associations With Demographic and Socioeconomic Characteristics JAMA network open

  6. (2022) Association between systemic inflammation and activities of daily living disability among Chinese elderly individuals: the mediating role of handgrip strength Aging clinical and experimental research

  7. (2021) Association between Hypertriglyceridemic-Waist Phenotype and Risk of Type 2 Diabetes Mellitus in Middle-Aged and Older Chinese Population: A Longitudinal Cohort Study International journal of environmental research and public health

  8. (2021) The association of nighttime sleep duration and quality with chronic kidney disease in middle-aged and older Chinese: a cohort study Sleep medicine

  9. (2021) Indoor solid fuel use for heating and cooking with blood pressure and hypertension: A cross-sectional study among middle-aged and older adults in China Indoor air

  10. (2021) Daytime Napping and Nighttime Sleep Duration with Incident Diabetes Mellitus: A Cohort Study in Chinese Older Adults International journal of environmental research and public health


写在最后,

利用开放的数据库极大弥补了自己没有数据库或者没有临床数据的缺憾,成为临床科研的另外一个选择。
CHARLS数据库的数据对科研人员免费开放,可以通过其网站查询或下载。这些数据资源对于支持退休人员研究、指导临床实践和制定公共卫生政策具有重要价值。

目前全球已有23个生物数据库,我们会对其中可以注册后获取的数据库逐一解读。


但是利用开放数据库也面临着越来越难的问题,就是越来越难以提出“重要而未解决的问题”;这时候,采用更严谨或者新的统计分析方法就更为重要。

美国恒祥咨询公司(Healsan Consulting LLC, HS)从2016年开始大数据分析项目,特别擅长于医学统计分析(如孟德尔随机等)和数据库构建。
如果您需要找专家协助完成统计分析,可以通过我们的科研助手与美国Healsan Consulting联系。



编辑:Henry,微信号:Healsan;加好友请注明理由。助理:ChatGPT
美国Healsan Consulting(恒祥咨询),专长于Healsan医学大数据分析(Healsan™)、及基于大数据的Hanson临床科研培训(HansonCR™)和医学编辑服务(MedEditing™)。主要为医生科学家、生物制药公司和医院科研处等提供分析和报告,成为诸多机构的“临床科研外挂”。

点击👆;From Bench to Bedside, Healsan Paves the Path.

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