咱就是说，最近医学科研人有没有感受到一股新的数据库风向？
想必很多人已经很期待了，那笔者就不卖关子了，今天要介绍的就是一款最近非常火热的数据库 —— 全球疾病负担（GBD）数据库！
GBD 数据库由健康指标与评估研究所（Institute for Health Metrics and Evaluation）发布，汇聚了长达 30 年的全球疾病、伤害和风险因素的详尽数据，覆盖了 204 个国家和地区，涉及了 369 种疾病、伤害和功能障碍以及 87 种风险因素的健康损失数据，迅速成为全球健康研究领域的热点资源，并自带「IF 飙升」光环。
这个免费且开放的数据库以其全面而详尽的数据集，为研究人员提供了丰富的从地区到病种，从年龄段到人群的研究数据，正在引领新的一波发文浪潮。
图片来源：网页截图近期，在风湿免疫领域权威期刊《Annals of the Rheumatic Diseases》（一区，IF = 20.3）上发表了一篇基于 GBD 数据挖掘的论文，「好 City」到飞起，再次印证了 GBD 数据库的学术价值和应用潜力。
他们是如何做到的？别急，现在就让我们跟随这篇文章的脚步，一窥如何利用 GBD 数据分析，实现在高分 SCI 期刊上发表的科研思路和策略。
图片来源：文献截图研究背景
肌肉骨骼（MSK）疾病显著地更常见于女性，尤其多发于育龄期女性（WCBA）。这一群体的女性因患有 MSK 疾病，面临更高的严重妊娠并发症风险，与孕产妇死亡率增加密切相关。
一项基于韩国全国人口的研究显示，WCBA 血清阳性类风湿性关节炎流行率逐年上升，且患者并发症和药物使用负担重。目前，尽管韩国已观察到逐年上升趋势，但全球范围内关于年龄、时期和出生队列对 WCBA 中 MSK 疾病流行率相对影响的研究仍不足。
因此，本研究从 GBD 2019 中提取数据后，首次使用年龄 - 时期 - 队列模型全面分析 1990年 ~ 2019 年全球、区域和国家层面 WCBA 中 MSK 疾病流行率的时间趋势。
研究方法
1. GBD 数据处理和建模流程
GBD 2019 通过数据识别和提取来编译数据源。使用时空高斯过程回归模型 (ST-GPR)对不完整地区的数据集进行平滑处理。采用了贝叶斯正则化修剪（MR-BRT）的元回归程序调整不同病例定义和研究方法下的数据偏差。采用贝叶斯元回归工具 DisMod-MR 2.1，对全球所有国家的 MSK 疾病的流行病学进行了建模，应用了疾病发病率、患病率、缓解率和病死率的负二项模型，并使用随机马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）拟合模型。
GBD 2019 中的指标计算包括估计值及其 95% 不确定性区间（UI），本研究中数据是从 GHDx 查询工具（https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/）下载的。
2. 研究人群
研究聚焦于育龄女性，即 15 ~ 49 岁、具有生育能力并经历性激素周期性变化的女性群体。进一步细分为青春期（本研究中特指 15 ~ 19 岁）和成年期（20 ~ 49 岁）。
3. WCBA 中 MSK 疾病流行率的分析
本研究分析了 1990 年 ~ 2019 年的趋势，采用了年龄的直接标准化法，基于独立的泊松分布随机变量的加权和。采用年龄 - 时期 - 队列（APC）模型，深入分析育龄女性（15 ~ 49 岁）MSK 疾病流行率的年龄、时期与出生队列效应。匹配 5 年年龄组与时期，划分七个年龄段和六个 5 年时期，构建了 12 个部分重叠的 10 年出生队列。通过 Wald χ2 检验测试年度百分比变化趋势的显著性。当双侧 p 值小于 0.05 时，认为结果具有显著性。所有分析和可视化均在 R（版本 4.2.1）中完成。
研究结果
1. 1990 ~ 2019 年 WCBA 中 MSK 疾病流行率趋势
从 1990 年到 2019 年，WCBA 中 MSK 疾病的全球流行病例数增加了约 55.87%，2019 年达到 3.5457 亿（95% UI：3.2264 亿 ~ 3.8768 亿）。所有社会人口指数（SDI）区域的流行病例数百分比变化均有所增加。
2019 年，WCBA 中 MSK 疾病的全球年龄标准化流行率为每 10 万人 17,831.22 例（95% UI：15,121.43-20,805.61 例），与 1990 年相比下降了 2.1%。高 SDI、中高 SDI 和中 SDI 区域出现了年龄标准化流行率的相对增加。
APC 模型估计，WCBA 中 MSK 疾病的全球流行率净漂移为每年 -0.06%（95% CI：-0.07% -- 0.05%），从中低 SDI 区域的 -0.09%（95% CI：-0.10% -- 0.07%）到中高 SDI 区域的 0.10%（95% CI：0.08% -- 0.12%）不等。
图片来源：文献截图2019 年，在 204 个国家和地区中，有 50 个国家和地区的流行病例数至少达到 100 万例，其中印度、中国、美国、印度尼西亚和巴西位列前五，占全球育龄女性中肌肉骨骼疾病流行率的 51.03%。有 138 个国家和地区的流行率呈上升趋势，24 个呈下降趋势，42 个呈相对平稳趋势，表明各国之间 MSK 疾病流行率趋势存在很大的异质性。
图片来源：文献截图2. 不同年龄段 WCBA 中 MSK 疾病流行率的时间趋势
在全球范围内，WCBA 中 MSK 疾病的流行率从 15 ~ 19 岁组到 35 ~ 39 岁组呈下降趋势，40 ~ 44 岁组保持平稳，而 45 ~ 49 岁组则呈上升趋势。在 15 ~ 19 岁青少年期，高 SDI 和中高 SDI 区域的 MSK 疾病流行率有所增加，中 SDI 区域保持不变，而中低 SDI 和低 SDI 区域则有所下降。在 20 ~ 39 岁成年期，随着年龄的增长，除中高 SDI 区域外，所有 SDI 区域的肌肉骨骼疾病流行率趋势与 15 ~ 19 岁阶段相比均呈反方向发展，而中高 SDI 区域则持续上升。
图片来源：文献截图在全球范围内，流行率逐渐从青少年阶段（15 ~ 19 岁）过渡到成年阶段（20 ~ 49 岁），这一趋势在中高、中和低中 SDI 区域表现更为明显。此外，年龄较大的组别在流行率中占据较高比例，在所有 SDI 区域中，超过 50% 的流行率集中在 35 岁以上的女性中。
图片来源：文献截图3. WCBA 中 MSK 疾病流行率的年龄、时期和出生队列效应
不同 SDI 区域的年龄效应模式相似，15 ~ 19 岁青少年阶段的风险最低，并随年龄增长而增加。此外，与其他 SDI 区域相比，低 SDI 区域在所有年龄段的总流行率普遍较低。高 SDI 区域的时期风险普遍较低，而其他区域的大部分时间则面临更不利的时期风险。关于出生队列效应，全球范围内连续出生队列的流行率风险先上升后下降。中高、中和高 SDI 区域的流行率逐渐恶化，而低中和低 SDI 区域的连续出生队列则呈现出有利的流行率改善。
图片来源：文献截图图 4 展示了几个在不同 SDI 中具有相对有利和不利年龄、时期和出生队列效应的典型国家。美国是高 SDI 国家中不利趋势的典型代表，所有年龄组的流行率均未出现下降，且近年来时期和队列风险均有所恶化。相比之下，英国在高 SDI 国家中 MSK 疾病流行率方面呈现出极为有利的趋势，风险显著下降。中国和印度是人口稠密的中等 SDI 国家的代表，呈现出从青少年阶段向成年阶段过渡的流行率上升趋势。
图片来源：文献截图创新和可借鉴之处
1. 首次使用年龄 - 时期 - 队列模型（APC）模型全面分析全球、区域和国家层面 WCBA 中 MSK 疾病流行率时间趋势的研究，与 GBD 2017 相比，本研究采用的 GBD 2019 数据涵盖了更广泛的 MSK 疾病类型，深刻洞察了 WCBA 中 MSK 疾病医疗保健领域资源投入不足的问题，并提出全球育龄女性 MSK 疾病的医疗保健需要向成年阶段倾斜的建议。
2. 本研究遵循了 GBD 数据库分析研究的常规流程，识别并聚焦于尚未被充分研究的疾病领域，采用一系列适当的统计模型和方法，例如回归分析和时间序列分析，以及 APC 模型，利用图表进行数据可视化，将研究成果转化为直观易懂的形式，分析了局限性和不确定性，尤其提出了切实可行的改进建议。
3. 既往的 GBD 数据分析文献研究报道涵盖了骨关节炎、髋关节炎及手关节炎的全球疾病负担趋势，针对特定区域的疾病负担也有文献详尽探讨。然而，本研究独辟蹊径，将类风湿性关节炎、骨关节炎、腰痛、颈痛、痛风等肌肉骨骼疾病作为研究范畴，并聚焦于更细分群体 —— 育龄女性，这一创新视角填补了现有研究空白，并赋予了重要的研究意义和价值 —— 关系到 2015 年联合国可持续发展目标 3 的实现。启示我们，即便面对已有广泛报道的疾病领域，通过细化疾病分类、精准定位特定人群及区域，结合全球健康政策导向，仍能发表新颖的具有研究价值的高分佳作。
参考文献Cao F, Li D, Wu G, et alGlobal, regional and national temporal trends in prevalence for musculoskeletal disorders in women of childbearing age, 1990–2019: an age-period-cohort analysis based on the Global Burden of Disease Study 2019Annals of the Rheumatic Diseases 2024;83:121-132.