点鼠标挖掘GBD数据库金矿：解锁全球疾病图谱
全球疾病负担（Global Burden of Disease ，GBD）数据库正成为医学科研圈的“爆款神器”：无需实验设备或饲养实验动物，轻点鼠标即可挖掘国际顶刊青睐的“大数据金矿”！
GBD数据库作为一个综合性国际数据库，系统性地记录并分析全球健康数据。该数据库由全球疾病负担合作组织维护和更新，覆盖全球204个国家和地区，提供关于380余种疾病与伤害（涵盖传染病、心血管疾病等非传染性疾病及交通事故等伤害）及其100余种相关风险因素的详尽信息。
GBD数据库的核心价值在于其通过整合、分析全球范围内多源数据，为研究者、政策制定者和公共卫生工作者提供权威、时效性强且高度标准化的知识基础。其严谨的数据集不仅具有广度（涵盖广泛的疾病谱与风险因素），还通过持续更新保障了数据的时效性与准确性。这使得GBD成为识别主要健康挑战、确定优先干预领域、评估卫生政策与项目效果不可或缺的工具，对推动全球健康研究与循证决策具有不可替代的作用。
GBD数据库中包含的疾病与风险因素
我们利用PubMed检索显示GBD相关文章，发现在过去十年间，与GBD数据库相关的文献累计发表了34,669篇。2024年关于GBD数据库的文献发表数量达到了历史最高点，共5,215篇。而截止到今年7月份，关于GBD数据库的文献发表数量已经达到4,131篇，远超去年同期的论文发表量。这表明该领域的研究得到快速发展，正处于上升阶段，未来发文前景美好！
GBD相关的论文发文量统计
GBD数据库吸引众多人对其进行研究分析，其有何优势？
数据全面性：覆盖全球204个国家/地区，提供从1990年到近年的数据，包含大量疾病、伤害和健康风险因素，能满足几乎90%的医学科室需求
数据标准化：使用统一的方法来估计疾病负担（如伤残调整生命年、残疾寿命年、寿命损失年等指标），确保全球数据可比性
论文好发表：从顶刊到普通杂志都有接收GBD数据库文章，如Lancet 2024年GBD数据库的发文量就高达37篇，Nature Communications上发表的FBD数据库相关论文在2024年也有17篇
方法学成熟：Joinpoint回归可用于评估疾病负担的时间趋势，贝叶斯年龄时期队列（BAPC）模型可用于预测未来疾病负担等
开源数据库：所有数据向全球用户开放，注册简单，不需要缴费，想要什么数据，只需要在搜索框中选好之后，进行搜索即可下载
关于对GBD数据库的分析，也有一些常见的思路，和我们一起了解下吧！
聚焦特定疾病和地区组合：选择一种特定疾病，搭配具有独特特征的地区进行研究，挖掘差异与特点，为理解环境、生活方式与疾病的关系提供新视角。
剖析复杂疾病的风险因素：某种多因素疾病，探究各类风险因素对疾病的风险贡献
预测疾病负担的时间趋势：某种疾病负担，通过joinpoint连接点回归分析评估时间趋势，利用贝叶斯年龄-时期-队列模型进行未来预测，并分析人口结构、流行病学变化等因素的影响
关联研究或分析热点：研究风险因素对某一疾病负担的影响，通过joinpoint连接点回归分析评估时间趋势，通过双样本孟德尔随机化估计风险因素与疾病之间的因果关系
最后，让我们来看一篇2025年7月2日发表于医学顶刊BMJ（IF=42.7）的研究论文，来深入理解一下GBD数据库的发文思路吧。
研究背景
2020年初，2019冠状病毒病（covid-19）迅速引发了一场全球大流行，对全球公共卫生和社会经济格局造成了深远的危害。世界卫生组织于2020年宣布covid-19疾病为国际关注的突发公共卫生事件，对人类健康造成了重大损害，包括免疫系统受损、对感染的易感性增加、全身炎症和长期后遗症。
虽然covid-19对人类健康的直接影响已得到充分证实，但关于大流行对疾病负担其他病因的影响的系统研究和评估仍然稀缺。弥补这些差距对于了解大流行对健康的更广泛影响至关重要，有助于管理特别容易增加疾病负担的病因，并在未来其他突发公共卫生事件中帮助改善公共卫生安全。
研究内容
本研究基于GBD 2021公共数据库，分析了1990年至2021年间可获得的174种病因的疾病负担数据，不包括covid-19。构建时间序列预测模型，模拟在无covid-19大流行的情景下，不同地区、年龄及性别在2020年和2021年的疾病负担预期值，分析了174种病因的发病率、患病率、伤残调整生命年（DALYs）及死亡数。
通过计算2020–2021年观察值与在无COVID‑19情景下预测值之间的平均绝对差异和相对率差异及其95%置信区间（95% CI），量化新冠疫情对其他病因疾病负担的影响
模型开发和评估的分析流程
研究结果
1.全球负担增加的主要病因
在全球范围内，从174个病因中确定了绝对比率差异最大的前10个病因（图1）。观察到抑郁症和焦虑障碍的年龄标准化发病率、患病率和DALY显著增加。年龄标准化DALY和疟疾死亡率的绝对增长排名最高。这表明，在2020-2021年covid-19大流行期间，抑郁症和焦虑症以及疟疾受到的影响最为明显，与其他病因相比，疾病负担显着增加。
抑郁症和焦虑障碍的绝对年龄标准化发病率增加了每100000人618.0（95%CI589.3至646.8）和102.4（101.3至103.6），相对增加分别为14.3%和15.4%（图2A-B）。这些疾病的绝对年龄标准化患病率值分别上升了每100000人414.2例（394.6至433.9例）和628.1例（614.5至641.7例），相对增长了10.4%和14.5%（图2C-D）。绝对年龄标准化DALYs值增加了每100000人83.0（79.2至86.8）和73.8（72.2至75.4），相对增长了12.2%和14.3%（图2E-F和补充表5）。疟疾年龄标准化DALY的绝对增加为97.9（46.9至148.9），死亡率为每100000人1.3（0.5至2.1），相对增长分别为12.2%和12.3%（图2E-H）。
图1 全球covid-19大流行期间负担增加的主要病因，按率差异(年龄标准化)分类
2.性别负担增加的主要病因
发病率和患病率增加的主要病因因性别而异（图2A-D）。女性抑郁症和焦虑症负担的增加更为明显，而男性头痛疾病的负担显着增加。维生素 A 缺乏症在男性中的发病率和患病率较高，而血红蛋白病和溶血性贫血在女性中更为普遍。此外，真菌性皮肤病和泌尿系统疾病的发病率，以及肝硬化和其他慢性肝病的患病率，在女性中明显增加。在男性中，失明和视力丧失以及与年龄相关的听力损失的患病率显著增加。DALYs 和死亡模式（图2E-H）在性别之间相对一致，在抑郁症、疟疾和焦虑症中观察到的 DALYs 增加最显着，而疟疾导致的死亡率上升最高。
图2 按性别划分的负担增加主要病因（年龄标准化）
3.年龄增加负担的主要病因
covid-19大流行对其他病因的疾病负担的影响也因年龄组而异（图3）。5岁及以上个体的抑郁症和焦虑症负担显着增加。15-49岁年龄组抑郁和焦虑障碍疾病负担的绝对增加最高，发病率、患病率和DALYs显著增加。5-14岁年龄组的相对比率差异最大，发病率增加22.6%（抑郁）和17.6%（焦虑），患病率增加19.5%（抑郁）和17.3%（焦虑），DALYs增加21.3%（抑郁）和17.1%（焦虑）。与疟疾相关的DALYs和死亡人数在5岁以下儿童中的增幅最为显著。DALYs的绝对增长为每100000人769.0人，而死亡人数为每100000人8.8人。DALYs的相对比率差异为13.3%，死亡的相对比率差异为13.6%。此外，5岁以下儿童的上呼吸道感染增幅最大。对于15-49岁的个体，头痛疾病的发病率和患病率显着增加，而50岁及以上人群的腹泻病发病率显着增加。
图3 按年龄分组负担增加的主要病因
4.各国负担增加的主要病因
就年龄标准化发病率而言，抑郁症是96个国家/地区的主要病因，尤其是在欧洲和东地中海地区。腹泻病是69个国家的主要病因，尤其是在东南亚和非洲地区。上呼吸道感染是22个国家的主要病因，主要在美洲地区（补充图2A和补充图3A）。关于年龄标准化患病率，在全球范围内，焦虑症在134个国家/地区的增幅最高。抑郁症在17个国家居首位，而疟疾在13个国家居首位（补充图2B和补充图3B）。就年龄标准化DALYs而言，抑郁症（60个国家）和焦虑障碍（56个国家）是主要病因，集中在美洲、东南亚和欧洲地区。疟疾在25个国家最为普遍，主要是在非洲地区（图4）。就年龄标准化死亡率而言，缺血性心脏病是51个国家的主要病因，24个国家是中风的主要病因，主要在美洲和欧洲地区;疟疾是24个国家的主要病因，主要是非洲区域（补充图2C和补充图3D）。
补充图2 以下国家和地区发病率、流行率和死亡人数增加的主要病因
补充图3 据WHO区分的疾病负担加重的主要病因
图4 各国家和地区DALYs增加的主要病因
文章小结
综上所述，covid-19大流行显著加剧了几种非新冠疾病的负担，特别是精神健康障碍、非洲区域幼儿的疟疾以及老年人的中风和缺血性心脏病。研究呼吁加强多疾病综合监测系统（如整合AI技术），并采取疫情知情战略，以应对未来可能的公共卫生危机。