数据获取与疾病定义
获取1990-2021年全球及各地区酒精性肝癌的发病和死亡数据,并明确疾病分类。
从GBD 2021下载数据,根据ICD-10编码定义酒精性肝癌,使用DisMod-MR 2.1区分病因比例。
Epidemiological trends and age-period-cohort analysis of alcoholic liver cancer from 1990 to 2021
该研究为基于GBD数据库的观察性流行病学分析,未包含实验验证,主要依赖统计建模和数据分析。
全球疾病负担数据库队列
2021年全球酒精性肝癌新发病例数99,543.67,死亡数92,227.78 年龄标准化发病率EAPC=0.55,死亡率EAPC=0.31 分解分析中人口增长贡献41.13%(发病率)和54.87%(死亡率) 年龄效应峰值:发病率75-79岁,死亡率80-84岁 性别差异:男性发病率显著高于女性
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
获取1990-2021年全球及各地区酒精性肝癌的发病和死亡数据,并明确疾病分类。
从GBD 2021下载数据,根据ICD-10编码定义酒精性肝癌,使用DisMod-MR 2.1区分病因比例。
计算酒精性肝癌的发病、死亡、患病和DALY的绝对数和年龄标准化率。
使用GBD方法计算年龄标准化率,并提取95%不确定性区间,比较不同性别和年龄组。
量化人口增长、人口老龄化和流行病学变化对发病和死亡负担变化的贡献。
采用Das Gupta方法分解1990-2021年间的变化。
识别1990-2021年年龄标准化发病率和死亡率的趋势变化及其断点。
使用Joinpoint回归分析分段线性趋势,计算年度变化百分比。
评估年龄、时期和队列对酒精性肝癌发病和死亡风险的独立影响。
运用APC模型计算纵向年龄曲线、时期相对风险、队列相对风险、净漂移和局部漂移。
汇总和比较估计值,评估统计学意义。
使用R软件和JD_GBDR进行数据分析和统计检验。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据分析 | R统计软件 | -- | 4.2.3 |
| JD_GBDR软件 | Jing ding Medical Technology Co., Ltd. | -- | |
| 年龄-时期-队列分析 | NIH APC 网络工具 | -- | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 数据获取 | GBD 2021数据库版本 阅读提示:Methods: Data source and disease definition |
| 疾病定义 | ICD-10编码范围(K70-K70.3, C22-C22.4, C22.7-C22.8) 阅读提示:Methods: Data source and disease definition |
| 时间趋势分析 | Joinpoint回归参数设置,如蒙特卡洛置换检验次数 阅读提示:Methods: Temporal trend analysis |
| 年龄-时期-队列分析 | 年龄组划分、时期划分(1992-1996至2017-2021)、参考时期(2002-2006)、出生队列定义及参考队列 阅读提示:Methods: Age–period–cohort analysis |
| 分解分析 | 分解方法的公式和交互项处理 阅读提示:Methods: Decomposition analysis |