1990至2021年全球、区域及国家炎症性肠病负担:2021年全球疾病负担研究结果
该数据集基于2021年全球疾病负担研究,覆盖1990至2021年全球、区域及国家层面的炎症性肠病负担数据,包含发病率、死亡率、患病率和伤残调整生命年等指标

基本信息
资源简介
1990至2021年全球、区域及国家炎症性肠病负担:2021年全球疾病负担研究结果
Global, regional, and national burden of inflammatory bowel disease from 1990 to 2021: findings from the Global Burden of Disease 2021
该数据集基于2021年全球疾病负担研究,覆盖1990至2021年全球、区域及国家层面的炎症性肠病负担数据,包含发病率、死亡率、患病率和伤残调整生命年等指标。数据可用于分析炎症性肠病的流行趋势、评估年龄标准化率与社会人口指数之间的关联,并支持贝叶斯年龄-时期-队列模型和Nordpred模型的预测研究,为公共卫生决策和疾病负担评估提供依据(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要背景:炎症性肠病(IBD)造成显著的经济和社会负担。我们旨在评估全球、区域和国家层面的IBD负担。方法:发病率、死亡率、患病率和伤残调整生命年数据来自2021年全球疾病负担研究。采用估计年度百分比变化、平均年度百分比变化和年龄-时期-队列模型评估趋势。探讨了年龄标准化率(ASR)与社会人口指数之间的关联。使用贝叶斯年龄-时期-队列模型和Nordpred进行预测。结果:2021年,IBD影响380万人,发病率和死亡的ASR分别为4.4和0.5。1990年至2021年,全球发病ASR上升,而死亡、患病率和伤残调整生命年的ASR下降。年龄标准化死亡率(ASDR)未显示显著增加f
【主题与分类】
主题标签:Clinical medicine、Preventive medicine and public health、Mathematical statistics、IBD、Global Burden of Disease、inflammatory bowel disease。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=407e9ce56e9043669f7c6c929764bfb6
使用许可:Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International。
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数据说明
摘要
背景
炎症性肠病(IBD)造成了显著的经济和社会负担。本研究旨在评估IBD在全球、区域和国家层面的负担。
方法
发病率、死亡率、患病率和伤残调整生命年数据取自《2021年全球疾病负担研究》。采用估计年度百分比变化、平均年度百分比变化和年龄-时期-队列模型评估趋势。探讨了年龄标准化率(ASR)与社会人口指数之间的关联。使用贝叶斯年龄-时期-队列模型和Nordpred进行预测。
结果
2021年,IBD影响380万人,发病率和死亡率的ASR分别为4.4和0.5。1990年至2021年,全球发病率ASR上升,而死亡率、患病率和伤残调整生命年的ASR下降。2019年至2021年,大多数区域和国家的年龄标准化死亡率(ASDR)未显示显著上升。高发病率地区,如西欧,持续面临显著负担。东亚地区,尤其是中国,发病率正经历急剧上升。发病率和死亡率的ASR随社会人口指数升高而增加。
到2035年,IBD发病率和死亡率的ASR将逐渐下降。结论IBD的全球负担依然严峻,流行病学趋势不断变化。减轻负担需要公共卫生政策、疾病预防和医疗服务的变革。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




