疾病负担研究(GBD)-如何让风险因素数据更好看

这篇文章是本文的第七篇推文,介绍了前面高分示例文章里的图形后,我们基本上可以呈现简单的发病率以及死亡率数据了,接下来一般比较常规的分析还会增加关于风险因素的结果展示,我们可以看下发表在lancet子刊上的The global, regional, and national

burden of oesophageal cancer and its attributable risk factors in 195 countries

and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of

Disease Study 2017文章的图5,这个图5就表述了影响食管癌DALY的影响占比。


同样的,我们需要下载好这一部分的数据,Context选择对应的选项列表Risk,时间选择1990与2019年,地区按照上次的选择好,Measure选择Deaths以及DALY,Risk选择与文字一样的变量。

下载好数据后,我们分析这张图的构成,根据5个变量有5张图,需要得到每个地区每个风险因素对DALY的影响占比。同时我们进一步可以将Deaths以及DALY融合在一张图中,我们可以先做一个风险因素看下

同样,我们设置路径,读取数据

接着,我们获取BMI对Deaths以及DALY的影响占比

然后我们用ggplot2包做柱状图即可

最后得到的图形如下,大家可以在AI里调整相应的图例即可完成。

之后大家按照同样的方法绘制出另外四个风险变量的图形,然后在AI中合并成一张图形即可。

另外我们可以采用ggplot2里的图像分光镜功能用risk factor将其分成5张子图显示。

首先我们读取2019的所以riskfactor

接着我们作图,只要加上facet_grid就可以做出图形来了

得到的图形如下:

同样的大家只要在AI里调整图形,将每个柱形图上面的数字左右上下调整以下就可以了。

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