有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
DALY|公共卫生数据集|疾病负担数据集
收藏ghdx.healthdata.org2024-10-31 收录
下载链接：
http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool
下载链接
链接失效反馈资源简介：
DALY数据集包含了全球疾病负担研究（Global Burden of Disease Study）中的伤残调整生命年（Disability-Adjusted Life Years, DALYs）数据。该数据集提供了不同国家和地区在不同年份的DALYs指标，用于衡量因疾病、伤害和早逝导致的健康损失。
提供机构：
ghdx.healthdata.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
DALY数据集的构建基于全球疾病负担研究（Global Burden of Disease Study），该研究由世界卫生组织主导，汇集了来自多个国家和地区的健康数据。数据集通过系统收集和整合各类健康指标，包括疾病发病率、死亡率、伤残调整生命年（Disability-Adjusted Life Years, DALYs）等，以量化不同疾病对全球健康的影响。数据处理过程中，采用了标准化和归一化的方法，确保数据的可比性和准确性。
使用方法
DALY数据集适用于多种研究场景，包括公共卫生政策制定、疾病预防策略评估以及全球健康趋势分析。研究人员可以通过数据集中的详细指标，进行疾病负担的比较研究，识别高风险区域和人群。政策制定者可以利用数据集中的时间序列数据，评估干预措施的效果，优化资源分配。此外，DALY数据集还支持多变量分析，帮助揭示影响疾病负担的复杂因素，为精准医疗和个性化健康管理提供数据支持。
背景与挑战
背景概述
DALY（Disability-Adjusted Life Years）数据集是由世界卫生组织（WHO）与全球疾病负担（GBD）研究团队共同开发的，旨在量化全球范围内的疾病负担。该数据集首次发布于2010年，由哈佛大学公共卫生学院的Christopher Murray教授领导的研究团队构建。DALY数据集通过整合全球各国的健康数据，计算出因疾病和伤害导致的失能调整生命年，从而为政策制定者提供了一个衡量健康状况和疾病负担的综合指标。这一数据集的发布极大地推动了全球健康政策的制定和实施，特别是在公共卫生资源分配和疾病预防策略方面。
当前挑战
DALY数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据来源的多样性和质量不一，包括来自不同国家和地区的医疗记录、人口普查数据等，这要求研究团队进行复杂的整合和校准。其次，计算DALY需要对疾病的严重程度和持续时间进行精确评估，这涉及到大量的医学知识和统计模型。此外，数据更新频率和覆盖范围的扩展也是持续的挑战，以确保数据集能够反映最新的全球健康状况。这些挑战共同构成了DALY数据集在实际应用中的复杂性和不确定性。
发展历史
创建时间与更新
DALY数据集，全称为Disability-Adjusted Life Years，首次提出于1990年，由世界卫生组织（WHO）和世界银行共同开发。该数据集自创建以来，定期更新，最近一次大规模更新是在2019年，反映了全球健康状况的最新进展。
重要里程碑
DALY数据集的重要里程碑包括其在1993年首次被纳入全球疾病负担研究（GBD），这一研究由哈佛大学公共卫生学院主导，标志着DALY作为衡量健康损失的标准工具的正式确立。随后，2000年，DALY被广泛应用于联合国千年发展目标（MDGs）的健康评估中，进一步提升了其国际影响力。2010年，DALY数据集的计算方法得到了显著改进，引入了更精细的年龄权重和疾病分类，使其在公共卫生政策制定中的应用更加精准。
当前发展情况
当前，DALY数据集已成为全球公共卫生领域不可或缺的工具，广泛应用于疾病预防、健康政策制定和国际健康目标的设定。2019年的最新更新不仅涵盖了更多的国家和地区，还引入了新的健康影响因素，如环境污染和非传染性疾病。DALY数据集的持续发展，不仅为全球健康研究提供了坚实的数据基础，也为各国政府和国际组织制定针对性的健康干预措施提供了科学依据，推动了全球健康水平的提升。
发展历程
- 世界卫生组织首次提出伤残调整生命年（DALY）的概念，作为衡量疾病负担的综合指标。
- 世界卫生组织发布《全球疾病负担》报告，首次应用DALY数据集，全面评估全球健康状况。
- 世界卫生组织更新《全球疾病负担》报告，DALY数据集得到进一步完善和扩展。
- 世界卫生组织发布《全球疾病负担2004》报告，DALY数据集首次包含全球所有国家和地区的详细数据。
- 世界卫生组织与哈佛大学公共卫生学院合作，发布《全球疾病负担2010》报告，DALY数据集首次采用新的计算方法，提高了数据的准确性和可靠性。
- 世界卫生组织发布《全球疾病负担2016》报告，DALY数据集首次包含全球195个国家和地区的详细数据，并增加了对非传染性疾病和伤害的评估。
常用场景
经典使用场景
在全球健康领域，DALY（Disability-Adjusted Life Years）数据集被广泛用于评估疾病和伤害对人口健康的影响。通过整合疾病导致的死亡和残疾年数，DALY数据集提供了一个综合指标，帮助研究人员和政策制定者量化健康负担。其经典使用场景包括在公共卫生政策制定中，用于比较不同疾病和干预措施的相对重要性，以及在全球健康报告和研究中，用于评估和监测健康状况的长期趋势。
解决学术问题
DALY数据集解决了全球健康研究中的一个核心问题，即如何量化和比较不同健康状况对人口的总体影响。通过提供一个统一的度量标准，DALY数据集使得研究人员能够进行跨疾病和跨地区的比较分析，从而揭示健康负担的分布和变化趋势。这不仅有助于识别高负担的疾病和风险因素，还为制定针对性的公共卫生策略提供了科学依据，推动了全球健康研究的深入发展。
实际应用
在实际应用中，DALY数据集被广泛用于指导公共卫生政策的制定和评估。例如，世界卫生组织（WHO）在其全球健康报告中频繁使用DALY数据，以监测和评估各国健康状况的进展。此外，各国政府和非政府组织也利用DALY数据来设定健康目标、分配资源和评估干预措施的效果。通过这些应用，DALY数据集在提升全球健康水平和优化资源配置方面发挥了重要作用。
数据集最近研究
最新研究方向
在健康与医学领域，DALY（伤残调整生命年）数据集的研究正聚焦于全球疾病负担的动态变化及其对公共健康政策的影响。研究者们通过分析DALY数据，深入探讨不同地区、不同年龄段和性别群体的健康状况差异，以及这些差异背后的社会经济因素。此外，该数据集还被用于评估新型医疗技术和干预措施的效果，以期为全球健康资源的优化配置提供科学依据。随着全球人口老龄化和慢性病负担的增加，DALY数据集的研究对于制定更具针对性的健康策略具有重要意义。
相关研究论文
- 1The Global Burden of Disease: Generating Evidence, Guiding PolicyInstitute for Health Metrics and Evaluation · 2013年
- 2Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 354 diseases and injuries for 195 countries and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017Institute for Health Metrics and Evaluation · 2018年
- 3Measuring the health-related Sustainable Development Goals in 188 countries: a baseline analysis from the Global Burden of Disease Study 2015Institute for Health Metrics and Evaluation · 2016年
- 4Global, regional, and national comparative risk assessment of 84 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016Institute for Health Metrics and Evaluation · 2017年
- 5Global, regional, and national age-sex-specific mortality and life expectancy, 1950–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017Institute for Health Metrics and Evaluation · 2018年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
eric.ed.gov 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2023）
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP）中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92，均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1 km，时间分辨率为日、月、年，单位为µg/m3。注意：该数据集持续更新，如需要更多数据，请发邮件联系作者（weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu）。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码（Python、Matlab、IDL和R语言）nc2geotiff codes。
国家青藏高原科学数据中心 收录
highD
highD数据集是由亚琛工业大学汽车工程研究所创建的，旨在为高度自动化驾驶系统的安全验证提供大规模自然车辆轨迹数据。该数据集包含从德国高速公路收集的16.5小时测量数据，涵盖110,000辆车，总行驶距离达45,000公里，记录了5600次完整的变道行为。数据集通过配备高分辨率摄像头的无人机从空中视角进行测量，确保了数据的准确性和自然性。highD数据集不仅用于安全验证和影响评估，还支持交通模拟模型、交通分析、驾驶员模型和道路用户预测模型等领域的研究，旨在解决高度自动化驾驶系统在复杂交通环境中的应用问题。
arXiv 收录
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录