想发顶刊SCI论文，没有数据怎么办？
——可利用前瞻队列公开数据库优质数据
普通公开库发不了好杂志，怎么办？
——利用“多个”、“跨国”、“优质”前瞻公开库数据进行分析
顶刊研习社在前期“老年健康调查七库训练营”基础上，推出“八库训练营”。
八个库包括：
1.中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey, CHARLS)
2.美国健康与退休研究 (Health and Retirement Study, HRS)
3.英国老龄化纵向研究(English Longitudinal Study of Ageing, ELSA)
4.欧洲健康、老龄化和退休调查(Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe ，SHARE)
5.韩国老龄化纵向研究(Korean Longitudinal Study of Ageing, KLoSA)
6.墨西哥健康与老龄化研究(The Mexican Health and Aging Study，MHAS)
7.印度纵向老龄化研究 （Longitudinal Aging Study in India，LASI)
8.哥斯达黎加 CRELES (wave1-wave3)
八库中，随便挑几个库近期组合发文的例子：
两库Charls库+Share库：自我和采访者报道的认知问题与认知降低和痴呆相关
五库：CHARLS+ HRS+ ELSA+SHARE+ MHAS：数字排斥与老年人群功能依赖
课程介绍：
公共数据库作为重要的学术资源，近年来受到越来越多科研工作者的青睐。以中国健康与养老追踪调查数据库（CHARLS）为例，注册人数已突破10万，并在公共卫生、医学、护理以及经济学等研究领域被广泛使用。然而，学术发表属于高度竞争性领域，这意味着一旦研究思路被抢先，发文基本无望。现实中有许多的研究者苦恼于如何从现有公共数据库中挖掘创新点。
事实上，CHARLS这类老年健康数据库并非中国独有。美国健康与退休研究（HRS）是最早开设的老年健康调查项目，此后，世界上多个国家陆续以HRS为模板，启动了本土化的老年数据库调查项目。例如，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)；哥斯达黎加 CRELES (wave1-wave3)。
各国的老年健康公共数据库的开发对于了解当地老年健康的决定因素具有重要意义。各国老年健康公共数据库的设计有很大的相似性，因此为研究者实现跨国对比提供了很大的便利。例如，全球老龄化数据门户网站收集了各国老年健康数据库，并开发了友好版本的Harmonized数据，旨在促进老龄化的跨国分析。
本团队前期开设讲授CHARLS数据库的处理课程，并受到诸多学员的好评。本次课程基于前期的实践经验，我们重新纳入其他七大老年健康数据库。为了保持各国老年数据库时间跨度上的可比性，我们只保留2010年以来的数据集。
如果你正在苦恼于没有新的发文思路，不妨尝试使用跨国数据库考察研究问题。相比于单个老年数据库，跨国比较研究更有价值，因为它们加强了个别国家的研究结果，并确定研究结果是普遍的还是仅限于特定背景和人群的。例如，我们通过中国与欧洲、美国之间的跨国对比，有助于了解发展中国家和发达国家间的差异；或者通过对比中国和印度，有助于了解世界上两个人口大国间的差异；甚至通过八大数据库间的对比，实现多个国家间的对比。因此，使用跨国数据库开展健康研究将是学术发表的新思路。甚至是此前已被研究多次的问题，如果我们尝试利用多个老年公共数据库重新研究一遍，也可能是一个很好的创新点。
课程安排：
讲授者：
·Shawn老师，毕业于西南财经大学，研究方向：微观计量应用，擅长使用Stata软件处理公共数据库，先前讲授《CHARLS数据库处理和Stata实战》，课程深受学员好评。
·Vic老师，来自帝国理工学院(Imperial College London)，研究方向：卫生经济学，一作发表SCCI/SCI论文8篇。
课程福利：
·数据清洗通常占据整个科研工作的70%~80%，极其耗费精力。我们结合Harmonized数据和原始数据集，并检索现有文献，尽可能纳入大量的常用变量（包括但不限于人口学特征以及各类健康变量），以期降低国际老年健康公共数据库的使用门槛。正式开课前，每位学员将获得整理好的面板（队列）数据集（中文标签）以及每一期的截面数据集。数据可同样适用于R、SPPS等其他统计分析软件。当然，按照以往惯例，我们会结合学员的研究需求不定期更新数据集及代码。（注：我们无法提供各国的限制性数据，学员需自行申请）。
·为了便于学员开展科研工作，我们翻译汉化了各国老年健康数据库的调查问卷，每位学员可以在双语版问卷中快速查找变量。
·我们提供了权威期刊上多库论文的复刻代码，方便学员快速模仿学习。
·我们增加了一些方法学章节，以方便跨学科之间的探讨。
·我们课程将提供长期的数据库答疑服务。
目标受众：
欢迎从事医学、公共卫生、护理学、人口学、卫生经济学等领域的科研工作者报名参加。
特别提示：
目前，有关跨国比较的国家科研项目尚且较少(可能是一个机会)，欢迎正在申报课题的青年教师以及准备博士论文的博士生报名。
原价：4999元。
早鸟价格：3999元(仅限前20名学员)。
上课形式：线上腾讯会议+视频回放+微信答疑。
开课时间：预计2024年10月19日 晚20：00
培训时长：每周三天课程，每晚20点~22点（预计三周左右完成）
报名：
