1990至2019年中国常见微量营养素缺乏患病率与伤残调整生命年趋势数据
该数据集来自frontiersin.figshare.com，包含一份CSV文件，对应一项关于1990至2019年中国常见微量营养素缺乏（膳食铁、碘和维生素A缺乏）患病率与伤残调整生命年趋势的研究
基本信息
资源简介
1990至2019年中国常见微量营养素缺乏患病率与伤残调整生命年趋势数据
Data_Sheet_1_Secular Trends in the Prevalence of and Disability-Adjusted Life Years Due to Common Micronutrient Deficiencies in China From 1990 to 2019: An Age-Period-Cohort Study and Joinpoint Analysis.CSV
该数据集来自frontiersin.figshare.com，包含一份CSV文件，对应一项关于1990至2019年中国常见微量营养素缺乏（膳食铁、碘和维生素A缺乏）患病率与伤残调整生命年趋势的研究。研究基于GBD 2019数据，采用joinpoint回归和年龄-时期-队列模型分析趋势及年龄、时期、队列效应。数据可用于探索中国微量营养素缺乏的长期变化、年龄与性别差异，为干预策略提供依据（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《A systematic analysis of global anemia burden from 1990 to 2010》发表于 Blood（2014），DOI：10.1182/blood-2013-06-508325。源站首次发布：2022-03-18。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：了解微量营养素缺乏的国家负担和趋势有助于指导有效的干预策略。然而，中国缺乏关于长期趋势及年龄和性别差异的证据。本研究旨在利用全球疾病负担（GBD）2019研究数据，阐明1990至2019年中国常见微量营养素缺乏，特别是膳食铁、碘和维生素A缺乏的趋势。方法：通过joinpoint回归分析评估1990至2019年常见微量营养素缺乏的患病率和DALYs趋势。通过年龄-时期-队列模型估计年龄、时期和队列效应对常见微量营养素缺乏患病率的影响。结果：1990至2019年，碘、维生素A和膳食铁缺乏的年龄标准化患病率分别变化了−0.6%（95% CI：−0.7%至−0.5%）、−6.3%（−6.6%至−6.0%），
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.41 MB。数据集 DOI：10.3389/fnut.2022.754351.s001。
【主题与分类】
源站学科分类：Animal Nutrition、Crop and Pasture Nutrition、Clinical and Sports Nutrition、Dietetics and Nutrigenomics、Nutritional Physiology、Public Nutrition Intervention。主题标签：micronutrient deficiency、iodine deficiency、vitamin A deficiency、dietary iron deficiency、epidemiology。本站分类：血液与淋巴系统疾病/贫血。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Animal Nutrition、Crop and Pasture Nutrition、Clinical and Sports Nutrition、Dietetics and Nutrigenomics、Nutritional Physiology、Public Nutrition Intervention。
【获取与许可】
源站页面：https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Secular_Trends_in_the_Prevalence_of_and_Disability-Adjusted_Life_Years_Due_to_Common_Micronutrient_Deficiencies_in_China_From_1990_to_2019_An_Age-Period-Cohort_Study_and_Joinpoint_Analysis_CSV/19381451
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Chen, Haiying; Lu, Jinxin; Li, Yongze (2022). Data_Sheet_1_Secular Trends in the Prevalence of and Disability-Adjusted Life Years Due to Common Micronutrient Deficiencies in China From 1990 to 2019: An Age-Period-Cohort Study and Joinpoint Analysis.CSV. Frontiers. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
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数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Data_Sheet_1_Secular Trends in the Prevalence of and Disability-Adjusted Life Years Due to Common Micronutrient Deficiencies in China From 1990 to 2019: An Age-Period-Cohort Study and Joinpoint Analysis.CSV
- DOI：10.3389/fnut.2022.754351.s001
- 发布日期：2022-03-18
- 文件数：1 个
- 文件总体积：1.41 MB
- 源站页面：https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Secular_Trends_in_the_Prevalence_of_and_Disability-Adjusted_Life_Years_Due_to_Common_Micronutrient_Deficiencies_in_China_From_1990_to_2019_An_Age-Period-Cohort_Study_and_Joinpoint_Analysis_CSV/19381451
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文件清单
Data_Sheet_1_Secular Trends in the Prevalence of and Disability-Adjusted Life Years Due to Common Micronutrient Deficiencies in China From 1990 to 201.CSV（1.41 MB）
文件总体积 1.41 MB（源站 API 实测）。
数据说明
背景了解微量营养素缺乏的国家负担和趋势有助于指导有效的干预策略。然而，中国缺乏关于长期趋势及年龄和性别差异的证据。本研究旨在利用全球疾病负担（GBD）2019研究数据，阐明1990年至2019年中国常见微量营养素缺乏的趋势，特别是膳食铁、碘和维生素A缺乏。方法采用连接点回归分析评估1990年至2019年常见微量营养素缺乏的患病率和伤残调整寿命年（DALYs）趋势。采用年龄-时期-队列模型估计年龄、时期和队列对常见微量营养素缺乏患病率的影响。结果1990年至2019年，男性碘、维生素A和膳食铁缺乏的年龄标化患病率分别变化了−0.6%（95% CI：−0.7%至−0.5%）、−6.3%（−6.6%至−6.0%）和−3.5%（−3.6%至−3.4%），女性分别变化了+0.8%（+0.6%至+1.0%）、−4.5%（−4.8%至−4.2%）和−3.3%（−3.4%至−3.2%）。20岁及以上女性碘缺乏患病率的平均年度变化百分比（AAPC）呈上升趋势。
与年龄效应相关的碘缺乏相对风险（RR）在30-34岁时达到峰值，随后随年龄增长而下降。维生素A缺乏的RR随年龄增长而降低。铁缺乏RR的年龄分布在性别间存在显著差异。维生素A缺乏和膳食铁缺乏的RR随时间推移而下降，而碘缺乏的RR自2004年起大幅上升。与队列效应相关的碘缺乏和膳食铁缺乏的RR呈下降趋势，但维生素A缺乏患病率在后续出生队列中有所上升。结论：1990年至2019年间，中国微量营养素缺乏患病率及相关伤残调整寿命年（DALYs）均有所下降。碘缺乏、维生素A缺乏和膳食铁缺乏分别对年轻人、5岁以下儿童和老年人造成了不成比例的影响。本研究结果有助于识别可从改善微量营养素缺乏的干预措施中获益的人群。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.3389/fnut.2022.754351.s001（source: https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Secular_Trends_in_the_Prevalence_of_and_Disability-Adjusted_Life_Years_Due_to_Common_Micronutrient_Deficiencies_in_China_From_1990_to_2019_An_Age-Period-Cohort_Study_and_Joinpoint_Analysis_CSV/19381451）。
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