七大老年公共数据库共涵盖33个国家的数据,包括:美国健康与退休研究 (Health and Retirement Study, HRS);英国老龄化纵向研究 (English Longitudinal Study of Ageing, ELSA);欧洲健康、老龄化和退休调查(Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe ,SHARE);韩国老龄化纵向研究(Korean Longitudinal Study of Ageing, KLoSA);中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey, CHARLS);墨西哥健康与老龄化研究(The Mexican Health and Aging Study,MHAS);印度纵向老龄化研究 (Longitudinal Aging Study in India,LASI)我们对发文情况分别作简要文献预览,并报道使用联合数据库发表文章列表。10.13-10.19期间七大老年公共数据库文献预览- 美国健康与退休研究 (HRS):共发文10篇,2篇一区文章,5篇二区文章;
- 英国老龄化纵向研究 (ELSA):共发文2篇,2篇二区文章;
- 欧洲健康、老龄化和退休调查(SHARE):共发文0篇;
- 中国健康与养老追踪调查(CHARLS):共发文9篇,1篇一区文章,5篇二区文章;
- 墨西哥健康与老龄化研究(MHAS):共发文1篇,1篇二区文章;
通过PubMed数据库检索发现,10.13-10.19共发表了0篇使用联合数据库的相关主题论文。
Health and Retirement Study(健康与退休研究,HRS)是美国国家老年人口与家庭变化研究所(Institute for Social Research, ISR)主导的一项长期研究项目,始于1992年。为纵向小组研究,对美国约20,000人的代表性样本进行调查。该项目的主要目标是深入了解美国中老年人口在健康、经济、社会和家庭层面的各种状况和变化。HRS得到了美国国家老龄研究所(National Institute on Aging, NIA)和社会保障局(Social Security Administration)的支持,被认为是关于老年人口的最全面、最权威的长期研究之一。通过其独特的深度访谈,HRS 提供了大量宝贵的、不断增长的多学科数据,研究人员可以利用这些数据来解决有关老龄化挑战和机遇的重要问题。通过PubMed数据库“Health and Retirement Study”检索发现,10.13-10.19共发表10篇相关主题论文,2篇医学一区,5篇医学二区文章,部分文章介绍如下。标题:低估关系:揭示社会经济资源与认知功能和中年至晚年衰退的关系研究目的:尽管有强有力的证据表明,社会经济地位会影响晚年的认知功能,但有两个问题限制了对这些关系的性质和程度以及潜在的政策干预措施的了解。首先,大多数社会科学研究倾向于将认知视为一个单一的概念,尽管有证据表明认知结果是不可互换的。其次,大多数生物医学研究只关注教育,对经济资源的关注有限,尽管它们的作用有强大的社会科学理论和实证依据。与此相关的是,即使在教育和经济背景发生变化的情况下,人们对这些关系在不同人群中的变化的关注也很有限。结果:利用健康与退休研究(N = 36,494),我们表明,未能注意到认知、社会经济资源和队列差异的不同方面,导致低估了认知功能和衰退的教育和经济差异的程度。结论:这对采取适当的政策干预来解决这些差异具有重要意义。标题:在美国50岁以上成年人的横断面分析中,抑郁症状与生物衰老有关吗研究目的:重度抑郁症会加速DNA甲基化年龄,这是一种生物衰老标志。亚临床抑郁症状很常见,但它们与老年人DNA甲基化衰老的联系仍未被探索。方法:本研究在考虑性别和种族/民族的美国50岁以上成年人中分析了抑郁症状和加速DNA甲基化衰老之间的横断面关系。我们使用了2016年健康与退休研究浪潮中3882名不同参与者的数据,测量了血液DNA甲基化年龄与加速的实际年龄。使用流行病学研究中心抑郁量表(CES-D)评估抑郁症状。结果:多元线性回归评估了抑郁症状与DNA甲基化年龄加速之间的关系,调整了社会人口因素、血细胞比例和健康行为(体育活动、饮酒、吸烟和慢性病)。性别和种族/民族的变化也被测试。通过连续的CES-D评分、高抑郁症状(CES-D≥4)或任何症状(CES-D≥1)测量的抑郁症状,在未调整模型和社会人口统计学调整模型中与GrimAge DNA甲基化年龄加速增加显著相关(均p≤0.001),但在完全调整模型中不显著。在完全调整后的模型中,没有发现显著的性别或种族/民族效应改变。结论:健康行为显著影响DNA甲基化年龄加速和抑郁表型,强调有必要了解它们在评估与DNA甲基化年龄加速相关的心理因素中的作用。(PsycInfo Database Record (c) 2024 APA,版权所有)。
研究目的:孤独是一个紧迫的公共卫生问题,但它导致身体健康下降的机制尚不确定。先前的研究已经开始探索表观遗传途径,一些证据表明孤独和DNA甲基化之间存在联系,尽管表观遗传变异是否有助于解释孤独与健康之间的联系尚不清楚。方法:研究孤独感与表观遗传年龄加速(EAA)之间的关系,以及EAA在老年人孤独感与慢性身体健康状况(多病)发展之间的调节和调节作用。样本包括健康与退休研究(HRS)参与者,他们提供抽血并同意进行甲基化分析(n=4,018)。结果:在人口统计学和行为协变量GrimAge测量网中,基线孤独感与更大的EAA相关(β=0.07, p= 0.003)。孤独和悲伤都预示着病情计数的增加,但没有证据表明存在互动效应。然而,GrimAge显著介导了孤独感与疾病计数增加之间的关联(间接路径β=0.020, p= 0.003)。结论:这些结果表明,孤独对多重疾病的影响可能在一定程度上通过DNA甲基化起作用。具体的中介,所涉及的生理机制将需要进一步的研究,但EAA的措施,如GrimAge,有望帮助了解孤独对健康的影响。
标题:美国少数族裔老年人的认知轨迹及相关社会和行为决定因素研究目的:尽管少数种族/民族人群发生阿尔茨海默病和阿尔茨海默病相关痴呆(AD/ADRD)的风险较高,但一些人直到老年仍保持良好的认知能力。本研究旨在调查非西班牙裔黑人和西班牙裔老年人的异质性认知轨迹,检查不同轨迹类别的认知障碍患病率,并确定相关的社会和行为决定因素。方法:使用健康与退休研究(1996-2016)的11波数据,纳入1996年认知正常的50岁以上非西班牙裔黑人1322名和西班牙裔747名成年人。使用潜在类别增长模型和多项逻辑回归来检验认知轨迹和相关决定因素。结果:对于两个种族/民族群体,确定了三个轨迹等级:高、中、低认知。在低认知等级中,87%和100%的非西班牙裔黑人和西班牙裔参与者出现认知障碍。对于这两个种族/民族来说,年龄越大和在上学期间住在农村地区的人进入低认知阶层的可能性越大,而受教育程度越高的人进入低认知阶层的可能性越低。非西班牙裔黑人和西班牙裔参与者的独特风险和保护性决定因素也被确定。结论:本研究揭示了少数民族老年人认知轨迹的异质性以及各种相关的社会和行为决定因素。应向具有这些特征的老年种族/少数民族提供更多的预防干预措施和可获得的、负担得起的诊断和治疗,以缩小差距。需要更多的研究来进一步探索种族/少数民族人群中独特决定因素与认知之间的联系,以更好地为干预提供信息。
标题:处方阿片类药物使用与心力衰竭之间的关系:队列研究和孟德尔随机化分析研究目的:处方阿片类药物使用(POU)已被证明可导致心血管疾病(CVD),但其与心力衰竭的关系尚未得到很好的研究。我们使用队列研究和孟德尔随机化(MR)分析调查了POU和HF之间的潜在因果关系。方法:最初,我们使用来自健康与退休研究(HRS)和英国生物银行的数据检查了POU和HF之间的纵向关联。接下来,我们使用全基因组关联研究(GWAS)的汇总统计数据进行了两样本MR分析,以评估POU和HF之间的潜在因果关系。结果:在中位3.8年和13.8年的随访期间,HRS和UK生物银行分别有441例(每1000人年8.04例)和16170例(每1000人年3.96例)HF病例。调整协变量后,使用处方阿片类药物的参与者发生HF的风险比不使用阿片类药物的参与者增加32% (HR = 1.32, 95%CI: 1.26-1.38, P < 0.001)。在MR分析中,POU的汇总统计数据来自78,808名英国生物银行研究参与者,HF的汇总数据来自218,792名欧洲人群。POU遗传倾向与HF风险增加有因果关系(OR = 1.16, 95% CI = 1.06, 1.27, P = 0.001)。敏感性分析结果基本一致,未观察到多效性或异质性。结论:POU与HF的高风险相关。我们的研究结果为有心力衰竭风险的人群使用处方阿片类药物提供了新的见解。需要更多的研究来验证我们的结果,并进一步调查潜在的机制。
中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)是一项持续的纵向调查,旨在调查中国45岁及以上中老年人社会、经济和健康状况。基线调查于2011年开展,共17708名参与者,每两年追踪一次,目前已有5期数据2011(wave 1)、2013(wave2)、2015(wave 3)以及2018(wave 4),2020(wave 5)。- 对PubMed数据库搜索发现,本周发表10篇charls论文。
- 对CNKI数据库搜索发现,本周发表1篇charls论文。
- 对中华医学杂志数据库搜索发现,本周发表0篇charls论文。
通过PubMed数据库“CHARLS”检索发现,10.13-10.19共发表9篇相关主题论文,其中共1篇医学一区,5篇医学二区文章,部分文章介绍如下。标题:估计GFR下降与急性肺栓塞有因果关系:一项巢式病例对照和孟德尔随机研究研究目的:肾功能障碍在肺栓塞(PE)患者中非常普遍。本研究结合以人群为基础的研究和孟德尔随机化来观察肾功能与PE的关系。方法:采用巢式病例对照研究,PE患者和对照来自两个全国性队列,中国肺血栓栓塞登记研究(CURES)和中国健康与退休纵向调查(CHARLS)。使用倾向评分匹配和治疗加权逆概率来平衡基线特征。应用限制三次样条模型研究肾小球滤过率(eGFR)下降与PE风险之间的关系。双向双样本孟德尔随机化(MR)分析使用全基因组关联研究汇总统计数据进行,涉及1,201,909名个体的eGFR和FinnGen联盟的PE。结果:巢式病例对照研究共纳入受试者17547人(其中PE患者6,322人),发现PE患者与对照组eGFR分布差异有统计学意义(P<0.001), PE患者eGFR<60 mL/min/1·73 m2的比例较高。eGFR低于88 mL/min/ 1.73 m2与PE风险急剧升高相关。MR分析显示eGFR下降对PE有潜在的因果影响(OR= 4.26, 95%CI 2.07 - 8.79),没有水平多效性和反向因果关系的证据。结论:我们的研究结果支持肾功能下降导致PE风险升高的假设。随着全球慢性肾脏疾病的高发,监测和调节肾脏功能是预防PE的有效手段。标题:中国中老年成人体重调整腰围指数与抑郁症状的纵向关系:一项前瞻性队列研究研究目的:肥胖和抑郁症状之间的关系仍然存在争议。体重调整腰围指数(WWI)在评估中心性肥胖方面具有优势。本研究旨在探讨第一次世界大战与抑郁症状之间的纵向关系。方法:本前瞻性队列研究利用了2011-2020年中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的数据。采用10项流行病学研究中心抑郁症状量表(csd -10)评分对抑郁症状进行评估。线性混合模型用于检验纵向关联。结果:共纳入6835名45岁以上的参与者。WWI与csd -10评分呈正相关(β每增加1 SD = 0.052SD;95%CI: 0.021 ~ 0.083SD),并且随着时间的推移,与csd -10评分的更快增长有关(β = 0.095SD/年;95%CI: 0.090 ~ 0.100 SD/年)。相反,BMI与CESD-10评分呈负相关(β每增加1 SD = -0.067SD;95%CI: -0.097 ~ -0.038SD)。然而,BMI与csd -10评分之间的负相关随着时间的推移而减弱(β每增加1 SD = 0.008SD/y;95%CI: 0.003 ~ 0.013 SD/y)。通过CESD-10评分,发现WWI和BMI之间存在非线性关联。局限性:自我报告的抑郁症状评估可能会引入信息偏差。观察设计限制了排除未观察到的混杂因素。结论:我们的研究结果强调了第一次世界大战与中老年人抑郁症状的长期进展之间的联系。WWI可能增强我们对肥胖和抑郁症状之间联系的理解,并且在预测抑郁症状进展方面可能优于BMI。标题:中国中老年人群特异性抑郁症状、体重指数与糖尿病:中国健康与退休纵向研究(CHARLS)数据分析研究目的:本研究考察了特定抑郁症状与糖尿病发病率之间的关系,以及超重或肥胖是否在中国中老年人群中介导了这种关系。方法:在一项具有全国代表性的前瞻性队列研究中,我们使用Cox模型评估抑郁症状与糖尿病之间的关系,该研究纳入了11893名无基线糖尿病的中国中老年成年人。分位数g计算(qgcomp)模型评估了10种特定抑郁症状对糖尿病风险的贡献,两阶段回归方法探讨了超重或肥胖的中介作用。结果:在中位随访7.1年期间,1,314例糖尿病患者被确诊。抑郁症状升高与糖尿病风险增加相关(HR 1.23;95% ci 1.09-1.38)。10个抑郁症状中有8个与糖尿病显著相关,还有孤独感(体重= 18%;人力资源1.23;95% CI 1.10-1.39)、躁动睡眠(体重= 17%;人力资源1.16;95% CI 1.04-1.29)和bother(权重= 15%;人力资源1.19;95% CI 1.07-1.33)是主要贡献者。中介分析显示,超重和肥胖使抑郁-糖尿病风险相关性分别降低8.21%和12.61%。结论:10个特定抑郁症状中有8个与糖尿病相关,超重和肥胖可能部分减轻中国中老年人抑郁症状对糖尿病的影响。临床意义:我们的研究结果强调了根据中国中老年人的特定抑郁症状定制糖尿病预防和管理策略的重要性。
标题:热浪、空气污染和绿化对脆弱风险的综合影响:一项全国性队列研究研究目的:热浪与脆弱之间的联系,以及热浪与空气污染和绿化的共同影响,目前尚不清楚。方法:这项研究利用了中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的数据,该研究收集了2011年至2018年期间6400名老年人的信息。我们的结局变量是虚弱,用虚弱指数来衡量(FI > 0.21)。热浪的定义基于最高温度,包括4个阈值(≥97.5%、97.5%、92.5%和90%)和3个持续时间(≥2、3和4天)。这些变量被认为是时变变量,代表生存事件发生前一年的暴露情况。细颗粒物(PM2.5)和绿化指数(归一化植被指数NDVI)分别作为空气污染和绿化暴露的指标,并与热浪同时作为时变指标处理。采用时变Cox比例风险模型来评估热浪、空气污染和绿化对脆弱性风险的独立影响,以及相乘和相加的相互作用。使用危险比(HRs)(代表危险比的传统产品术语)和由于相互作用造成的相对超额风险(rei)来量化这些影响。结果:我们的研究结果表明,热浪与虚弱的风险增加有关,其hr范围从1.035 (95% CI: 1.006-1.064)到1.063 (95% CI: 1.028-1.101)。我们观察到高PM2.5浓度、缺乏绿化和热浪之间存在正的乘法相互作用(hr > 1)和加性相互作用(RERI > 0)。结论:这项研究表明,这些综合效应加剧了热浪对脆弱风险的不利影响。此外,热浪、空气污染和绿化暴露对脆弱风险的综合影响因年龄、性别和受教育程度而异。
标题:生活环境因素对认知功能和轻度认知障碍的影响:来自中国老年人群的证据研究目的:轻度认知障碍是老年人认知能力下降的关键阶段,有相当大的发展为痴呆的风险。认识到生活环境因素如何影响认知对于制定有效的预防和干预策略至关重要。本研究旨在阐明各种生活环境因素与认知功能之间的关系,并特别关注中国老年人的轻度认知障碍。方法:采用横断面和纵向研究。利用CHARLS的数据,我们的横断面分析包括4401名参与者,而队列研究包括3177名个体。我们根据家用燃料类型、水源、室内温度、住宅建筑类型和环境PM2.5水平评估了生活环境因素。我们采用多元线性回归进行横断面分析,Cox比例风险回归模型进行纵向评估,以确定生活环境对认知功能和MCI风险的影响。分层分析、相互作用试验和敏感性分析进一步验证了我们的发现。结果:研究结果显示,与高风险环境中的参与者相比,低风险环境中的参与者表现出更高的认知得分(β = 1.25, 95%CI: 0.85, 1.65),更好的精神状态(β = 0.70, 95%CI: 0.48, 0.92),改善的情景记忆(β = 0.27, 95%CI: 0.13, 0.41)。在7年的随访中,使用低风险生活环境(HR = 0.67, 95%CI: 0.49, 0.91),包括清洁燃料(HR = 0.74, 95%CI: 0.57, 0.95)和自来水(HR = 0.84, 95%CI: 0.71, 1.00),显示出对MCI发展的保护作用。无论年龄、性别、居住地、教育水平、吸烟、饮酒和抑郁程度如何,这种相关性仍然显著。结论:本研究为生活环境因素显著影响中国老年人认知功能和轻度认知损伤风险提供了大量证据。改善生活条件可能是促进这一人群认知健康和预防轻度认知障碍的关键策略。需要进一步的研究来探索长期影响和潜在的干预策略,以优化生活环境,改善老年人的认知结果。
二、CNKI数据库
通过CNKI数据库“CHARLS”检索发现,10.13-10.19共发表1篇相关主题论文。研究目的:探讨中国中老年人群抑郁症状与认知功能的关联,分析抑郁症状对不同性别、省份和居住地区的中老年人认知功能的影响。方法:选取2011、2013和2015年中国健康与养老全国追踪调查(CHARLS)≥45岁的中老年人,采用多重线性逐步回归分析认知功能的影响因素,比较抑郁症状对认知功能影响在不同性别、省份和居住地区的差异。结果:共纳入14 979名受访者,平均年龄为(58.05±9.35)岁,男性7 661人(51.18%),中老年人群抑郁症状的患病率为33.3%(4 985例),认知功能的平均得分为(12.09±3.54)分。多重线性逐步回归结果显示,女性(B=-0.31)、高龄(B60~69岁=-0.19;B70~79岁=-1.18;B80~89岁=-2.12;B≥90岁=-3.66)、中西部省份(B_中=-0.36;B_西=-0.57)、吸烟(B=-0.15)和抑郁症状(B轻度至中度=-0.90;B重度=-1.51)是认知功能的危险因素。分层分析发现,抑郁症状对中老年人群认知功能在不同性别、居住地区、省份间均存在显著的负向影响,且抑郁程度越高,认知功能越差。结论:我国中老年人群抑郁症状患病率高,认知功能状况差;抑郁症状对认知功能存在负向预测作用,且抑郁症状对认知功能的影响在不同性别、省份和居住地区间无明显差异。 CHARLS公布了第五期(2020)全国追访数据,引发了众多学者的浓厚兴趣,他们迫切希望利用这一新的CHARLS数据开展实证研究。然而,CHARLS数据库并非一套标准化的数据集,整体逻辑相对复杂。初学者刚接触,难免不太了解。还是会遇到不少问题:
此外,数据清洗通常占据整个工作量的70~80%左右。为了尽可能减少公共数据库的使用门槛,加快初学者入门学术研究,我们希望建立一套标准化的 CHARLS数据集,以尽可能包含市面上的常用变量。
本次课程将以“中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据库”为例,帮助学员使用Stata完成CHARLS数据库的整理。本次课程分为四个单元,具体内容如下:
【上述课程内容为直播回放视频,已经全部完成】
Shawn老师,毕业于西南财经大学,在健康经济学和应用计量经济学领域拥有丰富的研究经验,长期使用CHARLS数据库开展实证研究,对CHARLS数据库十分熟悉。Shawn老师团队主持了健康经济学专业公众号【丁点帮你】,撰写了CHARLS数据库专题文章,为经济学硕博讲过相关课程,专业水平也得到了粉丝的认可!
公共卫生、医学、护理学、社会学、人口学、卫生经济学等领域,高校学者、青年教师、想发文章保研考研的本科生、广大在读的博士、硕士、面临晋升的临床医生等,Stata零基础的科研小白也完全OK!
一、课程内容和质量
课程聚焦Charls数据库的清洗整理,注重细节处理,全程干货满满,学员评价极高,摘了几个学员评价:
“是我听过最好的CHARLS数据处理课程,很细节”
“之前清洗CFPS,对于如何合并为面板数据,始终不清楚,这次课程,终于懂了,解决了大问题”
“这个老师讲解的是真心不错,很实用”“这个老师讲的就相当可以,尤其是他整理的数据库,相当nice”
“我也学过很多课程,但在数据清洗方面,这个课程是最好的”
“第一次参与你们的课程,你们开发的课程,确实很用心,干货很多,课程很好!还真的出乎我的意料”
二、课程答疑
课程可以长期回放,并全程提供在线答疑,Shawn老师亲自长期沟通和答疑。同时,还有热心的群友帮忙,大家一起学习,问题很快能得到解决!被学员评价为售后最好的课程:
三、赠送清洗后的数据和代码(价值数百)
每位学员还将收到包含2011年至2020年实证研究中常用变量(如年龄、性别、婚姻、教育程度、户籍、家庭收入、家庭消费、家庭规模、健在子女数量、吸烟、饮酒、身体活动、自评健康、14种慢性病、ADL、IADL、认知能力、情景记忆、心智状况、生活满意度、CESD-10、医疗保险、养老保险、代际支持等)的CHARLS数据和处理代码,供学员学习、模仿和修改使用。
为了便于医学生使用,老师又招募了科研助理,对常用血检指标进行了清洗,包括:是否空腹、白细胞、平均红细胞体积、血小板计数、尿素氮、血糖、肌酐、总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、C反应蛋白、糖化血红蛋白、尿酸、红细胞比容、血红蛋白、胱抑素C、步行速度测试、收缩压、舒张压、脉搏、握力测试、身高、体重、腰围、甘油三酯葡萄糖指数(TyG指数)、油三酯葡萄糖体重指数(TyG-BMI指数)
随着课程的不断完善开发,我们又陆续对清洗后的面板数据进行了更新,而且这种更新将会长期持续,力争做最好用的最全的Charls数据库,可以极大程度上减少大家清洗的工作量,比如:家庭总收入部分,如何计算第五轮 CHARLS 调查的家庭总收入,就是一个十分复杂的问题,Shawn老师花了10多个小时进行了测算,具体详见推文:
如何计算第五轮 CHARLS 调查的家庭总收入
我们团队选择部分变量进行统一清洗以后供大家使用,同时,如果对某个变量有歧义的,也可以私信老师。
最后,郑重申明:希望大家支持正版!有很多变量的清洗逻辑不是仅看代码就可以搞清楚的,我们会提供详细的答疑!
四、课程微信群的使用
我们目前的课程群共有600多人,课程群除了Shawn老师答疑以外,大家平时会讨论Charls数据库相关问题,且不局限于数据库清洗,也包含后期实证分析,也会分享一些文献,大家相互交流,对学习非常有用。
【注意】原始数据请从CHARLS官网申请获取:
http://charls.pku.edu.cn
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