利用GBD数据库做未来疾病负担预测
本资源文件介绍了如何使用R语言的Nordpred和BAPC包，基于GBD（全球疾病负担）数据库对未来疾病负担进行预测。作者通过复现相关研究，详细展示了数据准备、模型建立与运算的过程，包括APC（年龄-时期-队列）模型的构建、数据整理、模型评价等，并分享了在模型应用中遇到的问题和疑惑。
主要内容
- R包的安装
- Nordpred包：用于进行Nordpred年龄-时期-队列（APC）分析。
- INLA包：用于集成嵌套拉普拉斯近似（INLA）方法。
- BAPC包：用于进行贝叶斯年龄-时期-队列模型，生成年龄特异性和年龄标准化的预测率。
- 数据准备
- GBD数据下载：从GBD数据库中下载所需数据。
- 人口预测数据：从联合国人口预测数据库中获取人口数据。
- 人口结构标准化：使用WHO2000-2025标准进行人口结构标准化。
- 模型讲解
- APC模型：基于广义线性模型（GLM），包括指数模型和泊松对数链接模型。
- 贝叶斯APC模型：在贝叶斯框架下进行APC模型构建。
- INLA方法：用于隐高斯模型中的近似贝叶斯推断。
- 模型建立与运算
- 使用Nordpred包构建APC模型。
- 数据整理：将数据按5年一组进行整理。
- 模型评价：对模型进行评价和验证。
使用说明
- 安装所需的R包，包括Nordpred、INLA和BAPC。
- 从GBD数据库和联合国人口预测数据库中下载所需数据。
- 使用Nordpred和BAPC包进行数据整理和模型构建。
- 运行模型并进行预测。
注意事项
- 在安装R包时，可能会遇到下载速度慢或下载失败的问题，建议使用本地安装包。
- 数据整理过程中，注意数据的格式和单位转换。
- 模型评价时，需注意模型的适用性和预测精度。
通过本资源文件，您可以学习如何利用GBD数据库进行未来疾病负担的预测，并掌握相关的R语言工具和方法。