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本文是GBD的第三篇推文，今天我们就以已经发表的高分GBD文章来看下如何展示GBD数据，本文案例文章是发表在JOURNAL OF HEPATOLOGY的肝癌GBD研究，题目为The trends in incidence of primary liver cancer caused by specificetiologies: Results from the Global Burden of Disease Study 2016 andimplications for liver cancer prevention.
在文中，作者用一个表格展示了1990到2016年的疾病发病数以及年龄校正后的标准发病率，同时作者估计了从1990到2016年之间的年平均发病变化率（estimated annual percentage change, EAPC）。
这个方法描述的大义就是：需要用ASR计算EAPC，同时说明了ASR以及EAPC的计算方法，但ASR在下载好的数据中已有，这个不需要我们计算，我们只需要计算EAPC即可。按照文中方法描述，我们采用线性回归方程来计算，y值是每一年对应的ln(ASR)，x值就是年份，EAPC就是把对应的x和y值根据回归方程计算出β值后，EAPC=100*（exp(β)-1）。按照这个思路我们即可计算出EAPC，如果EAPC>0，说明ASR逐年递增；EAPC<0，说明ASR逐年递减。
这次我们来制作第一个表格，就是文章的Table 1
里面数据都是现成的，除了EAPC需要计算外，我们需要做的是将数据以及95%UI的上下值整合在一个方格中即可，免去自己一个个打上去。
我们打开我们的R语言：
我们首先读取表格中的1990年的发病率数据
通过对EC限定条件取EC的子集，取的EC_1990如下：
我们再通过下述代码获取示例文中的第一列数据：需要注意的是，我们的发病数是没有除以1000的
得到的结果如下
按照相同的方法可以获取2019
我们按同样的思路计算ASR
获得的其中一个ASR的数据结果如下
下面按照文章的方法学描述来计算EAPC
计算得到的结果如下所示：
我们再用同样的方法整合可信区间上下值
得到的结果如下：
我们再将各部分的数据整合在一起，输出到csv表格中
最后打开表格，呈现给大家的结果是这样的：
剩下的只需要大家将结果黏贴至word中，调整格式即可，这样我们的第一张表格就制作完成了，是不是很简单，大家可以操练起来
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