一、引言

在医学研究领域，获取高质量的数据和文献资源是进行科学论文撰写的关键。随着信息技术的发展，以及公共医疗数据库的不断壮大和完善，研究人员可以轻松地获取大量的医学数据和文献信息，从而提高论文撰写的效率和质量。本文将为您介绍一系列全面的公共医疗数据库，这些数据库不仅为您提供了丰富的医学资源，还无需进行实验，成为高效论文撰写的利器。

「公共数据库的优点：」

• 海量信息资源：公共数据库汇集了来自各个学科领域的海量信息资源，包括学术论文、期刊、图书、实验数据等。通过使用公共数据库，研究人员可以轻松访问到大量最新的研究成果和数据，为自己的研究提供可靠的基础。
• 方便快捷的访问方式：公共数据库通常提供在线访问的方式，使得科研人员可以随时随地获取所需信息。无需费时费力地去图书馆翻阅大量文献，只需几个关键词的搜索即可得到相关结果，节省了宝贵的时间和精力。
• 更新及时性：公共数据库通常定期更新，以保持其中的信息资源处于最新状态。这使得研究人员能够及时获取新近发表的论文和最新的研究成果，保持对学术研究领域的敏感度和时效性。
• 数据来源的可靠性：公共数据库中的大部分数据和文献都经过严格的审核和检验程序，来自可信的学术期刊、机构或研究团队。因此，研究人员可以相对放心地引用这些数据和文献，增强其研究的可信度和学术价值。
• 提供引文和参考文献信息：公共数据库中的论文和文献通常会提供详细的引文信息，包括作者、标题、期刊信息等，这对于其他研究人员查找和引用相关文献非常方便。通过公共数据库，研究人员可以更好地了解和跟踪相关研究的发展动态。

掌握和了解公共数据库对研究生、博士和医生至关重要。这些数据库提供了大量关键的研究成果和数据，为他们的学术研究和临床实践提供了宝贵的支持。通过有效利用公共数据库，他们可以获取最新的科学成果、优秀的文献资源和丰富的数据，提升自己的研究水平和专业能力。同时，掌握公共数据库还能帮助他们拓宽学术视野、跟踪研究前沿、提高自身的论文品质，推动其学术和职业发展。接下来我们来分类介绍一些公共数据库吧，希望你能在其中找出你需要的数据。

二、公共卫生相关数据库

• 「公共卫生科学数据中心」

公共卫生科学数据中心（Public Health Science Data Center）是一个专注于收集、整理、存储和分享公共卫生领域数据的机构。它的目标是促进公共卫生研究和实践的发展，提供研究人员、政策制定者和公众可信赖的公共卫生数据资源。可以通过微信扫码登陆，然后进行数据申请。

• 「中国营养健康调查（CHNS）」

中国营养健康调查（China Health and Nutrition Survey，简称CHNS）是一个长期进行的代表性人群调查项目，旨在研究中国人群的营养状况、健康状况以及社会经济因素对其影响的关系。

CHNS项目由中国卫生部（现国家卫生健康委员会）、美国国家卫生研究院（NIH）和美国卡罗莱纳大学（UNC）合作进行，自1989年开始。该项目的目标是跟踪中国人群的健康和营养状况，了解饮食和生活方式的动态变化，以及这些因素与慢性疾病（如肥胖、糖尿病、高血压等）的相关性。

CHNS调查涵盖了中国的多个省份和城市，以及不同的城市和农村地区。该调查采用多阶段随机抽样的方式，收集了大量的相关数据，包括个体和家庭的社会经济信息、生活方式、饮食摄入、体格测量、血液生化指标等。

该调查数据是通过个人采访、家庭调查、社区调查、医学检查等方式获得的，并且经过质量控制和校验，确保数据的准确性和可靠性。CHNS调查数据提供了一个宝贵的资源，被广泛用于研究中国人口健康和营养状况、疾病流行病学、社会经济影响等方面的问题。

• 「美国国家健康与营养调查（NHANES）」

美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey，简称NHANES）是美国疾病控制与预防中心（CDC）进行的一项重要调查项目，旨在评估美国人群的健康状况和营养状况。

NHANES是一个连续进行的调查，自1960年代初开始，以两年为一个调查周期。它采用多阶段随机抽样的方法，代表性地选取了美国各州的居民，并进行个人采访、体格测量、实验室检查和营养调查。

NHANES调查数据的范围非常广泛，其中包括以下几个主要方面：

• 健康状况：调查包括个体的疾病状况、慢性病患病率、健康行为、医疗保健利用等方面的数据。
• 营养状况：调查包括个体的饮食摄入数据、体重和身高数据、血液生化指标、维生素和矿物质水平等。
• 环境暴露：调查包括个体的环境暴露情况，如血液中的重金属水平、尿液中的代谢产物等。

NHANES数据非常重要且广泛应用，特别是在公共卫生领域的研究和政策制定中。研究人员、政府机构、学术界和医疗保健专业人员都可以访问NHANES数据库，以获取有关美国人群健康和营养状况的信息。

• 「世界卫生组织（WHO）」

世界卫生组织（World Health Organization，简称WHO）维护和管理着全球范围内的死亡率数据库。这个数据库记录了各个国家和地区的死亡率数据，以帮助监测和评估全球的健康状况。

世卫组织死亡率数据库提供了多种类型的数据，包括年度死亡率、死因分布、死亡因素、死亡年龄分布等。这些数据可以用于研究疾病流行病学、评估健康政策的有效性、比较不同地区或国家的死亡率情况等。该数据库还包含了历史数据以及一些有关死亡率的衍生指标和研究报告。

世界卫生组织死亡率数据库的访问方式为在线查询系统。用户可以通过世卫组织官方网站（www.who.int）访问数据库，并使用相应的查询工具来检索所需的死亡率数据。

• 「全球疾病负担数据库（GBD）」

全球疾病负担数据库（Global Burden of Disease，简称GBD）是一个综合性的、国际性的疾病和健康情况数据库，由全球疾病负担合作组织（Global Burden of Disease Collaborative Network）维护和更新。

GBD数据库汇集了全球各个国家和地区的大量数据，包括死亡率、疾病发病率、伤害、残疾等方面的信息，用于描述和评估全球的疾病负担和健康状况。

GBD数据库的主要目标是提供全球范围内的健康状况评估、疾病流行病学、趋势分析和政策制定等方面的依据和指导。它不仅提供了各个国家和地区的总体疾病负担情况，还可以进行具体研究并比较不同人群、地区和时间段之间的差异。

GBD数据库的数据来源包括医疗机构、疾病登记数据、调查数据、文献研究等。通过采用统一的方法和标准化的指标，GBD数据库能够提供可比较和一致的数据，有助于全球范围内的疾病状况分析和政策制定。

• 「中国老年健康影响因素跟踪调查（CLHLS）」

中国老年健康影响因素跟踪调查（CLHLS）是一个长期进行的调查项目，旨在了解中国老年人口的健康状况、生活方式、社会经济情况和家庭支持等因素，并分析这些因素对老年人健康的影响。

CLHLS项目于1998年启动，由中国社会科学院民族学与人类学研究所、北京大学和美国杜克大学合作进行。调查采用多阶段随机抽样的方法，覆盖中国多个省份和城市，并涵盖城市和农村地区。

CLHLS调查主要内容包括个人基本信息、健康状况、生活方式、社会支持和家庭情况等。调查内容涵盖了老年人的生理健康、心理健康、健康行为、慢性病患病情况、长寿因素等多个方面。

CLHLS调查还采用了长期追踪的设计，以了解老年人在整个老年期的变化和演变。通过定期的随访调查，研究人员可以对老年人的健康状况、生活方式和社会经济情况进行动态追踪和分析，并发现相关的影响因素和趋势。

• 美国健康与退休研究数据库（HRS）

美国健康与退休研究数据库（Health and Retirement Study，简称HRS）是美国长期进行的一项国家级调查研究项目，旨在了解美国中老年人的健康状况、退休与就业情况、经济状况以及家庭和社会支持等方面的信息。

HRS项目于1992年开始，由美国国家卫生研究院（National Institutes of Health）和社会安全局（Social Security Administration）共同资助。该研究使用多阶段、代表性的随机抽样方法，每两年追踪访问一批约2万名45岁及以上的美国居民，数据覆盖了全国范围。

HRS调查涵盖的内容包括个人基本信息、健康状况、医疗保健利用、家庭财务、退休与就业、家庭组成和社会参与等。通过长期的追踪调查，HRS能够观察和分析参与者在健康、经济和退休等方面的变化和决策过程。

HRS数据库被广泛应用于社会科学研究、经济学、公共政策和社会保障改革等领域。它提供了广泛的变量和数据集，研究人员可以使用数据来研究中老年人口的健康、退休和经济决策等问题。

三、临床数据库

• 「SEER数据库」

SEER数据库（Surveillance, Epidemiology, and End Results database）是美国国家癌症研究所（National Cancer Institute）创建和维护的一个公共数据库，用于收集和存储美国癌症患者的临床、人口学和病理学数据。

SEER数据库起源于1973年，旨在监测和评估癌症在美国人口中的发病率、存活率和治疗情况。该数据库覆盖了美国的多个地区和州，涵盖了大约28%的美国人口。

SEER数据库收集的数据包括癌症患者的人口学特征、癌症类型、诊断时期和病理学特征等。此外，SEER还记录了患者接受治疗的信息、生存情况和死因等数据。

SEER数据库的主要目的是提供癌症流行病学研究所需的数据资源，包括疾病统计、发病率研究、生存分析、病因研究以及癌症治疗和管理方面的研究。

• 「NCDB数据库」

NCDB（National Cancer Database）是由美国癌症协会（American College of Surgeons, ACS）和美国癌症协会国家癌症中心（Commission on Cancer, CoC）共同管理的一个国家级癌症数据库。

NCDB致力于收集、存储和分析来自美国各地癌症医疗机构的临床和病理学数据。这些数据包括癌症患者的诊断信息、治疗方案、手术记录、生存情况、复发情况等。

NCDB的目标是促进癌症研究、改善癌症治疗和管理的质量。通过收集大规模的癌症数据，NCDB提供了研究人员和临床医生进行癌症研究和临床决策的重要资源。

NCDB数据库包含了广泛的癌症类型和覆盖范围，并使用标准化的数据收集和报告方法。这使得研究人员和医疗专业人员能够对癌症的发病率、治疗模式、病因研究和生存率进行深入的分析和比较。

NCDB数据库一般对研究人员和医疗专业人员开放，以支持科学研究和学术交流。然而，由于涉及医学数据的隐私保护问题，访问和使用数据库可能需要遵守特定的许可协议和使用规定，并可能需要通过ACS和CoC进行申请和审查。

• 「Orphanet数据库」

Orphanet数据库是一个面向临床医生、研究人员和患者的公共数据库，旨在提供有关罕见疾病和孤儿药物的综合信息。

Orphanet于1997年由法国国家医学研究院（Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, Inserm）创建，目的是促进对罕见疾病的诊断、治疗和研究。

Orphanet数据库收集了全球各种罕见疾病的详细信息，包括疾病的定义、发病率、遗传模式、临床表现、诊断方法、治疗选项和流行病学数据等。此外，数据库还提供了有关孤儿药物、疾病相关专家和研究机构的信息。

Orphanet还提供一个专门的分类系统，将罕见疾病分为不同的类别，以帮助用户更好地浏览和搜索相关疾病信息。

Orphanet数据库为医生、研究人员和患者提供了一个中央平台，使他们能够获取关于罕见疾病的最新信息和资源。该数据库是免费开放的，任何人都可以通过访问。

• 「OAI（Open Archives Initiative）」

OAI（Open Archives Initiative）是一个国际性的组织和合作倡议，致力于推动开放获取（Open Access）研究文献和数据的共享和交流。

OAI的目标是通过建立和推广一套统一的技术和标准，促进全球范围内的学术机构、出版商、图书馆和研究者间的互操作性和合作。其中最著名的技术标准是OAI-PMH（OAI Protocol for Metadata Harvesting），用于实现学术资源的元数据收集和共享。

通过OAI-PMH，学术机构和数字图书馆可以公开提供其研究文献的元数据信息，并使其他机构和个人能够通过网络收集和获取这些元数据。这种方式使得研究者和学术界能够更方便地访问和利用全球范围内的学术研究成果，促进了学术研究的合作和进展。

• 「ADNI（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative）」

ADNI（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative）是一个长期的大型研究项目，旨在通过神经影像学、生物标志物和临床评估等多种方法，加深对阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease）的认识，并提供数据和资源以推动治疗策略的发展。

ADNI项目成立于2004年，由美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）、药物研究与发展机构（Pharmaceutical Research and Manufacturers of America）、以及许多其他国际合作机构共同支持。

该项目的目标是建立一个包括临床、神经影像学和生物标志物数据的多中心数据库，跟踪阿尔茨海默病及与之相关的认知障碍的发展过程。这些数据和资源对于了解疾病的早期诊断、疾病机制研究和治疗策略的制定等方面具有重要意义。

ADNI项目采集的数据包括临床评估数据、神经心理学测试数据、脑影像学数据（如MRI和PET扫描结果）、生物标志物数据（如血液、脑脊液样本中的蛋白质标记物）等。这些数据在全球范围内开放共享，供研究人员和学术界使用。

通过ADNI项目，研究人员可以利用这些数据进行阿尔茨海默病和认知障碍的研究和分析，以促进早期诊断、疾病机制的理解和新的治疗策略的发展。

• 「NITRC数据库」

NITRC（Neuroimaging Informatics Tools and Resources Clearinghouse）是一个面向神经影像学研究领域的在线资源平台，提供各种神经影像学工具、软件、数据集和文献等相关资源。

NITRC旨在促进神经影像学研究者之间的交流和合作，以推动神经影像学领域的进展和发展。该平台为研究者们提供了一个集中获取和分享神经影像学工具和数据的地方，方便他们找到所需的工具和资源，加速研究的进展。

在NITRC上，您可以找到各种与神经影像学相关的工具和软件，涵盖了数据处理、分析、可视化等多个方面。这些工具和软件的详细信息包括描述、下载链接、文档、使用许可等都可在平台上找到。

此外，NITRC还为用户提供了各种神经影像学研究数据集和数据库的链接，以及相关文献和学术资源的信息。用户可以通过NITRC平台搜索和访问这些数据集和文献资源，为自己的研究提供支持和参考。

NITRC是一个开放的平台，研究者们可以免费注册账号，自由浏览和获取其中的资源。他们还可以参与讨论论坛和社区，与其他研究者交流和分享经验。

• 「OASIS数据库」

影像研究数据库（Open Access Series of Imaging Studies，OASIS）是一个公开可用的医学影像数据库，用于促进医学影像研究和算法开发。

OASIS数据库包含了来自大约400位志愿者的结构性和功能性磁共振成像（MRI）数据。这些志愿者属于年轻和老年人群，包括健康人和患有早期阿尔茨海默病的患者。数据库中的图像包括大脑的T1加权图像、T2加权图像、双重信息缺失比加权图像以及扩散张量成像（DTI）图像等。数据库还提供了与每位志愿者相关的一些个人和临床信息，以及结构性和功能性MRI图像数据的预处理结果。

通过OASIS数据库，研究人员可以访问这些MRI图像数据，用于开展医学影像分析、疾病诊断、脑结构和功能研究等。该数据库为医学影像研究社区提供了一个有用的资源，同时也鼓励开发者在此基础上开发新的算法和工具。

• 「TCGA（The Cancer Genome Atlas）」

TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个旨在系统性地研究多种癌症类型的基因组、转录组和表观组学的国际合作项目。

TCGA项目于2005年启动，由美国国家癌症研究院（NCI）和国立人类基因组研究所（NHGRI）合作发起。该项目旨在通过高通量技术（如基因组测序、转录组测序和DNA甲基化分析）对数千个癌症样本进行全面分析，以深入了解癌症的分子特征、基因变异和信号通路的异常激活。

TCGA项目涵盖了多种癌症类型，包括但不限于乳腺癌、肺癌、肾癌、前列腺癌等。项目的目标是通过整合和分析大规模的多维度癌症数据，揭示癌症的分子机制、亚型分类以及潜在的治疗靶点。

TCGA项目的数据公开并提供给全球科研社区使用。研究人员可以在TCGA数据门户网站上访问和下载TCGA项目的数据。该网站提供了一个用户友好的界面，用于浏览和查询不同癌症类型的数据，并提供了相关的文档和工具，帮助研究人员解释和分析数据。

TCGA的数据资源对于癌症研究、生物信息学分析和个性化治疗的研究有着重要意义。通过对这些数据的进一步分析和挖掘，可以帮助我们更好地理解癌症的发生机制、发展新的诊断标志物和治疗策略。

• 「BioLINCC（Biologic Specimen and Data Repository Coordinating Center）」

BioLINCC（Biologic Specimen and Data Repository Coordinating Center）是美国国立心脏、肺部和血液研究所（NHLBI）资助的一个生物标本和数据存储库协调中心。

BioLINCC的目标是收集、管理和提供多个研究项目的生物标本和相关数据，以促进心脏、肺部、血液和相关领域的研究。这些研究项目包括临床试验、流行病学研究、生物样本库研究等。

BioLINCC提供了一个集中的平台，研究人员可以在该平台上搜索和申请特定的研究项目的样本和数据。经过审批后，他们可以使用这些资源进行进一步的研究和分析。BioLINCC的目标是促进资源共享和协作，进而推动科学研究的进展。

• 「MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care）」

MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care)是一个大型的医学数据库，专注于重症监护领域。

MIMIC数据库的数据来自于波士顿的一家医疗机构，涵盖了近两万名重症监护患者的临床数据。这些数据包括了各种类型的医疗记录，如临床观察数据、生理参数、实验室检查、药物使用、医嘱、诊断信息等。此外，MIMIC数据库还包含了图像数据、生物标记物数据以及少量的基因组数据。

通过MIMIC数据库，研究人员可以获取大规模的重症监护患者的临床数据，用于研究和分析重症监护的临床实践、疾病模式、治疗策略和预后评估等。这对于改进重症监护的临床决策、优化治疗和改善患者结果具有重要意义。

希望你能找到你需要的数据库，这类数据库太多额了，下次继续介绍。

未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本篇文章之部分或全部内容。版权所有，侵权必究。