近日，一篇發(fā)表在國際雜志PLoS Medicine上題為“Analysis of mortality metrics associated with a comprehensive range of disorders in Denmark, 2000 to 2018: A population-based cohort study”的研究報告中，來自丹麥奧胡斯大學等機構(gòu)的科學家們通過研究發(fā)布了一篇關于疾病、機體紊亂和外部因素的死亡率評估的詳細合集，這項研究提供了一種資源來幫助評估一系列全面的人類疾病的預期壽命的減少情況，同時該集合還能被臨床醫(yī)生、學者以及政策制定者作為一種有用的工具來揭示人類疾病和死亡率預測之間的聯(lián)系，也能作為研究特定疾病的科學家的有用工具。

科學家開發(fā)了一種全面的人類疾病死亡率的關鍵圖譜。

圖片來源：NPEPI Atlas (CC-BY 4.0, creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

死亡率的指標能幫助決策制定和確定醫(yī)療資源的優(yōu)先次序，但對于死亡率和多種疾病的研究通常并不全面，其往往側(cè)重于比較相對而并非絕對的疾病患者與普通人群的死亡率或粗略的預期壽命的評估，并不考慮患者發(fā)病年齡的變化。這項研究中，研究人員Oleguer Plana-Ripoll及其同事基于2000年至2018年生活在丹麥的7,378,598人的去識別數(shù)據(jù)，創(chuàng)建了一種與死亡率相關綜合評估的全面集合，他們利用國家登記冊來檢查被診斷為1803種特定類別疾病的個體，并產(chǎn)生了一種流行病學和死亡率指標的“小組”，包括發(fā)病率、發(fā)病年齡的分布、與普通人群的死亡率預測的比較，以及每個人的生命年損失；研究人員準備了一種互動的視覺可視化方案來優(yōu)化對其研究結(jié)果的重新審視分析。

這項研究的一個局限性在于，不同疾病和死亡率之間的關聯(lián)或許能被其它與疾病和死亡率相關的潛在因素所解釋。諸如這樣詳細且可獲得的數(shù)據(jù)就能允許對一套全面的疾病和死亡率相關估計之間的關聯(lián)進行更為精細地分析，這些發(fā)現(xiàn)或許就能幫助指導人類的健康研究，并能作為評估未來人類健康干預措施的一個基準。研究者補充道，大部分此前的研究報告都使用了死亡率的相對測量手段或?qū)εc其壽命的策略評估，本文中，研究人員利用了一種新方法更加精確地捕捉了1800多種不同健康狀況個體的過早死亡率等相關情況。

https://journals./plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1004023

綜上，本文研究中，研究人員展示了對全面疾病的發(fā)病率、發(fā)病年齡、死亡時的年齡已經(jīng)死亡率之間的評估，交互式的數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)站或許就能幫助研究人員對一系列疾病和關鍵的死亡率評估之間聯(lián)系進行更為仔細地分析。（生物谷Bioon.com）

原始出處：

Oleguer Plana-Ripoll,Julie W. Dreier,Natalie C. Momen, et al. Analysis of mortality metrics associated with a comprehensive range of disorders in Denmark, 2000 to 2018: A population-based cohort study. PLoS Medicine (2022). DOI: 10.1371/journal.pmed.1004023