现如今谁还不知道挖公共数据库来发 SCI 有多方便，那就真的太落伍了。很多医生朋友都说「一评职称，发现有的人突然冒出来好几篇 SCI，科研成果甩自己几条街，根本不知道怎么回事！」
仔细再一研究，发现人家做的都是公共数据库挖掘发的文章，难怪这么快！数据都是现成的，只要方法掌握了，一下子可以出好几篇文章。
所以现在卷的是——速度！一个新数据库出来后，大家都会一窝蜂的冲进去挖，早挖早发文！今天，就给大家介绍一种全新的顶尖数据挖掘方法：
全球老龄化数据库联合分析
「Global Aging」
什么是 Global Aging？
先给大家介绍一下国内目前超火的 CHARLS（中国健康与养老追踪调查）数据库！
样本：中国 45 岁及以上中老年人，覆盖城乡家庭，样本量约 2W 人。
数据内容：健康数据「慢性病、功能状态、认知」、社会经济情况「收入、养老金」、家庭支持、医疗利用等。
特点：追踪数据时间久「2011 年起，每 2-3 年一次」，反映中国快速老龄化下的独特问题「如农村医疗资源不足」。
目前 Charls 数据库已经发表了 1776 多篇文章，从去年才开始在国内爆火起来，目前 2025 才刚开年，已经发了 131 篇文章了，可见热度之高！
这样的数据库，全球范围内我们还有 7 个可挖！
CHARLS 从去年开始已经走入了大众的视野，但又有多少医生朋友知道，这样的数据库，其实全球范围内还有 7 个可以让我们免费挖掘？
今天就带大家突破信息茧房，为大家介绍 7 个全球老龄化数据库，分别是：
美国的 HRS（健康与退休研究）数据库：研究对象为 50 岁以上美国人，样本量约 2W；包括参与者的健康数据「疾病史、生物标志物」、经济数据「资产、退休规划」、社会支持以及长期护理需求；自 1992 年起，每 2 年更新随访一次。
英国的 ELSA（英国老龄化追踪研究）数据库：50 岁以上人群，样本量约 1W; 包括参与者健康数据「生理功能、心理健康」、财富、退休行为、社会参与数据；自 2002 年起随访，包含生物标志物和认知测试数据。
欧洲众国+以色列的 SHARE（欧洲健康、老龄化与退休调查）数据库：研究对象为 50 岁及以上人群，总样本量超 14W; 包含一些跨文化健康差异、社会保障制度影响、家庭代际支持数据；自 2004 年开始随访，涵盖几个福利制度差异大的国家「如北欧 vs 南欧」。
韩国的 KLoSA（韩国老龄化追踪研究）数据库：研究对象为 45 岁及以上人群，样本量约 1w；包含健康数据、就业调研、家庭结构「传统孝道文化影响」以及社会经济相关情况数据；从 2006 年开始随访。
墨西哥的 MHAS（墨西哥健康与老龄化研究）数据库：50 岁及以上人群，样本量约 1.5W;除了普通健康数据外，较为特色的是一些移民对健康的影响、非正规经济中的老年就业、慢性病管理的数据；自 2001 年开启。
印度的 LASI（印度老龄化追踪研究）数据库：45 岁及以上人群，样本量约 7W；特色数据为多民族健康差异、农村老龄化、非传染性疾病负担等数据；是很大规模发展中国家数据，从 2017 年起开启。
哥斯达黎加的 CRELES（哥斯达黎加老龄化研究）数据库：调研对象为 60 岁及以上人群，样本量约 3K; 聚焦拉丁美洲「老龄化」问题，从 2005 年开始启动。
Global Aging 联合分析，高分摇篮！
就现在这个时间点，对我们来说，利用这些数据库的跨文化、跨制度、跨经济水平特点，做全球老龄化相关「Global Aging」的联合分析，可以给我们带来前所未有高分机遇，比如：
健康差异与老龄化相关研究：比较不同国家/地区老年人慢性病（如糖尿病、心血管疾病）患病率、认知衰退速度、失能风险。
社会经济地位与健康水平相关研究：不同国家间收入、教育对健康结局（如死亡率、医疗利用）的影响是否因国家福利制度而异。
家庭支持与长期护理对老年人健康情况相关的研究：比如对比东亚（KLoSA、CHARLS）vs 欧洲（SHARE）的代际支持模式对老年人心理健康的影响。
Global Aging 全球老龄化联合分析，无疑是下一个数据挖掘的大热点，联合分析发的大多都是 JCR Q2 以上的高分期刊，总体的发文量也就百来篇，挖掘潜力巨大！
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Global Aging 全球多国老龄化数据库联合分析
直播时间：2 月 20（周四）19:00
