数据库是做科研及发SCI论文最重要的资源之一。
除了创建自己的高质量的数据库(如医生自己的患者数据库)之外,充分利用公共数据库也是非常好的方法;这也是没有实验结果仍能发表SCI论文的捷径之一。
本文按科室梳理五大核心免费公共数据库,让你轻松开启科研之路。

1、NHANES:覆盖全身的国民健康“体检表”
作为美国国家健康与营养调查数据库,NHANES提供横断面健康数据,堪称多科室通用宝藏库。
- 心血管科:高血压、动脉硬化、冠心病、心衰、脑卒中等风险因素和结局一网打尽。
- 神经科:阿尔茨海默病、帕金森病、认知功能、睡眠障碍、偏头痛等神经系统疾病的核心数据源。
- 内分泌科:糖尿病、肥胖、甲状腺疾病、血脂异常、痛风等代谢性疾病研究的坚实后盾。
- 消化科:脂肪肝、胆结石、炎症性肠病、胃肠功能障碍等消化系统疾病的数据宝库。
- 呼吸科:慢阻肺、哮喘、肺功能、肺炎等呼吸疾病研究的关键支撑。
NHANES的核心价值在于其全面的健康行为、营养摄入、体检和实验室数据,特别适合研究疾病危险因素和跨系统关联。
2、MIMIC-IV:重症医学的真实世界“战场”
MIMIC-IV数据库收集了美国大型医学中心ICU数万患者的详细电子病历数据,是研究危重症的利器。
- 心血管科:深入分析心梗、心衰、心律失常、心源性休克等急危重症的诊疗与预后。
- 神经科:脑卒中、脑出血、创伤性脑损伤、癫痫持续状态等神经危重症研究的重要依托。
- 内分泌科:聚焦高血糖危象(如糖尿病酮症酸中毒)及代谢紊乱在ICU中的管理。
- 消化科:提供消化道大出血、重症胰腺炎等消化系统急症的丰富临床资料。
- 呼吸科:呼吸衰竭、ARDS、重症肺炎、肺栓塞等呼吸危重症研究的核心数据库。
MIMIC-IV提供高分辨率临床数据(生命体征、用药、操作、实验室结果),特别适合疾病表型、预后模型、治疗策略分析。
3、GBD:全球疾病版图的“卫星云图”
全球疾病负担研究(GBD)数据库提供全球疾病发病率、患病率、死亡率和伤残损失的权威估计。
- 心血管科:量化缺血性心脏病、高血压性心脏病、风心病、主动脉瘤等全球和区域负担。
- 神经科:追踪阿尔茨海默病、帕金森病、中风、癫痫、偏头痛等疾病的全球流行趋势。
- 内分泌科:揭示糖尿病、肥胖、甲状腺疾病(含甲状腺癌)对全球健康的巨大影响。
- 消化科:评估肝硬化、脂肪肝、炎症性肠病、消化性溃疡等疾病的全球分布与变化。
呼吸科:描绘慢阻肺、哮喘、下呼吸道感染、肺癌等呼吸疾病的全球负担全景图。
GBD的核心价值在于其宏观视角,是研究疾病流行病学趋势、卫生政策评估和资源分配的基石。
4、CHARLS:中国老龄化健康的“追踪器”
中国健康与养老追踪调查专门针对中国45岁及以上中老年人,提供长期追踪数据。
- 心血管科:研究心梗、心绞痛、心衰、高血压等常见心血管病在中国老年人群中的现状。
- 神经科:关注阿尔茨海默病、痴呆、帕金森病、认知衰退、精神健康、睡眠问题。
- 内分泌科:分析糖尿病、血脂异常、代谢综合征、营养状况在中国老年群体中的特点。
- 消化科:收集胃部疾病、肝脏疾病(如脂肪肝、肝硬化)等非肿瘤性消化疾病信息。
- 呼吸科:追踪慢阻肺、哮喘、慢性支气管炎、肺气肿等慢性呼吸疾病的发展轨迹。
CHARLS的核心优势在于其中国代表性、老龄化聚焦和长期随访设计,是研究中国中老年疾病谱的独特资源。
5、GWAS Catalog:解锁疾病的“基因密码”
GWAS数据库汇总了全基因组关联研究结果,揭示疾病与遗传变异的关联。
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心血管科:挖掘冠心病、心梗、心衰、房颤、静脉血栓、动脉瘤等的遗传基础。
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神经科:探寻阿尔茨海默病、帕金森病、中风、癫痫、抑郁症等的遗传风险因素。
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内分泌科:解析2型糖尿病、肥胖、血脂异常、甲状腺功能异常、多囊卵巢综合征的基因奥秘。
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消化科:发现克罗恩病、溃疡性结肠炎、脂肪肝、胃食管反流病、胃肠道癌症的遗传关联。
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呼吸科:研究哮喘、慢阻肺、肺纤维化、肺栓塞、肺结核、肺癌的遗传易感性。
GWAS数据库是探索疾病分子机制、寻找潜在治疗靶点、进行风险预测和药物基因组学研究的关键起点。
6、如何选择你的“金矿”?
(1)问人群:
关注美国人群?选NHANES(横断面)、MIMIC(重症)。
关注全球趋势?选GBD。
聚焦中国中老年?CHARLS是首选。
探索遗传?锁定GWAS。
(2)问疾病:
研究常见病危险因素?NHANES、CHARLS很实用。
攻坚危重症机制?MIMIC-IV深度满足。
追踪疾病宏观负担?GBD提供视野。
解析遗传密码?GWAS打开大门。
(3)问时效:
需要高精度临床时序数据?MIMIC-IV是ICU利器。
长期追踪中国老人变化?CHARLS定期更新。
关注最新基因发现?GWAS Catalog持续汇入。
这些数据库不仅是数据源,更是临床科研的跳板。无需数据收集之苦,即可开启研究之旅。
心血管科医生可以借力MIMIC-IV分析心源性休克的死亡预测模型;内分泌科医生能通过NHANES挖掘甲状腺功能与代谢综合征的关联;神经科研究者可利用CHARLS探索中国老人认知衰退轨迹。
公共数据库正改变着临床科研的生态——当数据壁垒被打破,临床医生的科研潜力也随之释放。
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