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内行人说真话！这个数据库竟然都这样了？

健康 2024-12-11 13:56 浙江

近半年，被中国数据库 CHARLS 硬控了一次又一次…

基于 CHARLS 数据库的研究成果发表量涨的也太猛了，🤔浅浅分析后，我发现原来只需简单的统计分析，便能发 SCI。

CHARLS 发文时代，已来！

一. CHARLS 凭啥爆火？

01 中国数据库 + 老龄化正当时

CHARLS 分析的是中国老龄化人口问题，它收集了中国 45 岁及以上人群的数据，具备全国性、多学科性、纵向追踪性。

👉🏻中国数据库，更利于国人研究！

👉🏻老龄化，正好是当前热点！

02. CHARLS 覆盖面广，数据庞大

CHARLS 数据库包含 2011~2020 年数据，且不断更新，它覆盖 150 个县级单位，450 个村级单位，包含 1.7 万人数。

👉🏻数据庞大，且具有多学科性！

👉🏻格伦调查均获伦理审批！

03. 简单、好发、不内卷

👉🏻才发 1600 篇，挖掘空间大，选题多

👉🏻挖掘流程简单，简单套路就能发文

04. 注册简单，数据获取容易

👉🏻官网进去，3 分钟搞定注册：

https://charls.pku.edu.cn/

👉🏻数据包括 2011~2020 年数据，按需下载：

https://charls.pku.edu.cn/

05. 除了儿科，科室普适

高分文献案例：典范中的典范

这篇文章发表在一区、影响因子 37.6 的期刊上，研究的是虚弱和心血管疾病时间的变化。

基于老龄化数据系列的多中心研究

人群：CHARLS、HRS、ELSA

自变量：虚弱的变化

因变量：心血管事件（CVD)

❓抛出一个问题，为什么它能发 37 的高分呢

1️⃣选题上：虚弱是老年病学的热门指标，而 CVD 是每一个心内科医生都绕不开的研究主题，在指标的选择上就占据了先天优势。

2️⃣研究设计上：作者充分利用了重复测量的优势，把虚弱的动态改变作为自变量，这种设计能够更好的反应变量随时间的变化趋势，是单次测量的瞬时值，提供了一个更准确的暴露水平。

3️⃣人群上：选择了三个队列研究，是跨国研究，也就是多中心队列研究。

大家应该注意到了，这篇文献利用了 3 个老龄化数据库，其中一个就是中国 CHARLS 数据库，所以，现在趁着挖掘空间大，选题多，热门指标多，赶紧冲吧~

⏰就在 12 月 12 日，丁香科研邀请水衡老师做一场免费直播：

CHARLS 数据库发文时代已来

国货之光！

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