疾病负担研究（GBD）-如何让风险因素数据更好看

Question

如题所述

Answer 1

文章首发于微信公众号——小明学习室

关于GBD数据库的实操视频已经陆续更新，大家可以关注B站的“小明学习室”。

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本文是系列推文的第七篇，在前几篇介绍了高分示例文章中的图形后，我们已能呈现简单的发病率及死亡率数据。接下来，常规分析将增加关于风险因素的结果展示。以发表在《Lancet》子刊上的文章《The global, regional, and national burden of oesophageal cancer and its attributable risk factors in 195 countries and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017》为例，图5展示了影响食管癌DALY的影响占比。

为分析这一部分数据，我们需要下载相应数据，设置Context、时间和地区选项，选择Measure为Deaths以及DALY，Risk选择与文字一致的变量。

下载数据后，分析图的构成，根据5个变量有5张图，需得到每个地区每个风险因素对DALY的影响占比。同时，可合并Deaths以及DALY在一幅图中，先从风险因素入手。

设置路径读取数据后，获取BMI对Deaths及DALY的影响占比，使用ggplot2包做柱状图。

最终得到的图形如下，可在AI中调整图例完成。

按照同样的方法绘制其他四个风险变量的图形，然后在AI中合并成一幅图形。

此外，可利用ggplot2的图像分光镜功能，将risk factor分成5张子图显示。

读取2019年的所有risk factor，加上facet_grid即可作图。

得到的图形如下，在AI中调整图形，将每个柱形图上的数字左右上下调整即可。

根据上述代码进行实操，如需代码，请关注公众号——小明学习室，回复关键词“GBD”获取。