GBD 2023 全球非风湿性瓣膜性心脏病及其亚型数据
该数据集基于 Global Burden of Disease 2023 数据，系统分析 1990 至 2023 年全球及亚洲非风湿性瓣膜性心脏病（NRVHD）及其亚型（非风湿性退行性二尖瓣病、非风湿性钙化性主动脉瓣病及其他 NRVHD）的疾病负担，并预测至 2050 年的趋势
基本信息
资源简介
GBD 2023 全球非风湿性瓣膜性心脏病及其亚型数据
The data of the Non-rheumatic Valvular Heart Disease and their Subtypes globally from the Global Burden of Disease 2023
该数据集基于 Global Burden of Disease 2023 数据，系统分析 1990 至 2023 年全球及亚洲非风湿性瓣膜性心脏病（NRVHD）及其亚型（非风湿性退行性二尖瓣病、非风湿性钙化性主动脉瓣病及其他 NRVHD）的疾病负担，并预测至 2050 年的趋势。数据涵盖死亡率和伤残调整生命年（DALYs）率，按地区、国家、年龄组和性别分层，包含 61 个文件，可用于分析疾病负担的时空趋势、年龄-时期-队列效应及未来预测（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-09-24。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景 非风湿性瓣膜性心脏病（NRVHD）是一种瓣膜功能障碍疾病，包括非风湿性退行性二尖瓣病（DMVD）、非风湿性钙化性主动脉瓣病（NRCAVD）和其他 NRVHD。随着人口老龄化，NRVHD 及其亚型的死亡率持续上升。基于 Global Burden of Disease（GBD）2023 数据，我们系统分析了 1990 至 2023 年全球及亚洲 NRVHD 及其亚型的疾病负担，并预测至 2050 年的趋势。方法 提取死亡率和伤残调整生命年（DALYs）率，以分析 NRVHD 及其亚型在不同地区、国家、年龄组和性别中的疾病负担。采用 Joinpoint 回归分析评估时间和区域趋势。采用年龄-时期-队列（APC）模型分析疾病负担随年龄和年份变化的趋势。我们使用的 BAPC 模型
【数据结构与技术规格】
文件数 61 个，合计 22.81 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30196489.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：Non-rheumatic valvular heart disease、GBD2023。本站分类：循环系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_The_data_of_the_b_b_Non-rheumatic_Valvular_Heart_Disease_and_their_Subtypes_globally_from_the_b_b_Global_Burden_of_Disease_2023_b_/30196489
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Zhu, Guanghui (2025). The data of the Non-rheumatic Valvular Heart Disease and their Subtypes globally from the Global Burden of Disease 2023. figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30196489
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 22.8 MB。
数据说明
背景 非风湿性瓣膜性心脏病（NRVHD）是一种瓣膜功能障碍性疾病，包括非风湿性退行性二尖瓣疾病（DMVD）、非风湿性钙化性主动脉瓣疾病（NRCAVD）及其他NRVHD。随着人口老龄化，NRVHD及其亚型的死亡率持续上升。基于全球疾病负担（GBD）2023数据，我们系统分析了1990年至2023年全球及亚洲NRVHD及其亚型的疾病负担，并预测了至2050年的趋势。方法 提取死亡率和伤残调整生命年（DALYs）率，以分析NRVHD及其亚型在不同地区、国家、年龄组和性别中的疾病负担。采用Joinpoint回归分析评估时间和区域趋势。采用年龄-时期-队列（APC）模型分析疾病负担随年龄和年份变化的趋势。采用BAPC模型预测至2050年的疾病趋势。结果 2023年，全球NRVHD、NRCAVD、DMVD和其他NRVD的死亡病例分别为191358例（95% UI：157502，215074）、149460例（95% UI：120529，166659）、39768例（95% UI：32430，51510）和2129例（95% UI：1314，3327）。
在亚洲，NRVHD和DMVD呈下降趋势，但NRCAVD呈上升趋势。在格鲁吉亚，NRVHD的年龄标化DALYs率（ASDR）平均年百分比变化（AAPC）达到4.95（95% CI：3.29，6.64）。与1990年相比，2023年所有性别的DALYs数量和死亡人数在老年人群中增加，但在年轻人群中减少。女性的负担高于男性。流行病学指标在中高SDI中呈正相关，尤其受高收入亚太地区对NRVHD、NRCAVD和DMVD的影响。在年龄效应方面，全球和亚洲75岁后相对风险显著增加。到2050年，全球和亚洲NRVHD及其亚型的ASDR和ASMR将继续上升，2050年全球NRVHD的ASMR为2.64（95% UI：-0.51，5.80），亚洲为1.54（95
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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