A. 疾病負擔研究（GBD）-如何讓風險因素數據更好看
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本文是系列推文的第七篇，在前幾篇介紹了高分示例文章中的圖形後，我們已能呈現簡單的發病率及死亡率數據。接下來，常規分析將增加關於風險因素的結果展示。以發表在《Lancet》子刊上的文章《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》為例，圖5展示了影響食管癌DALY的影響佔比。
為分析這一部分數據，我們需要下載相應數據，設置Context、時間和地區選項，選擇Measure為Deaths以及DALY，Risk選擇與文字一致的變數。
下載數據後，分析圖的構成，根據5個變數有5張圖，需得到每個地區每個風險因素對DALY的影響佔比。同時，可合並Deaths以及DALY在一幅圖中，先從風險因素入手。
設置路徑讀取數據後，獲取BMI對Deaths及DALY的影響佔比，使用ggplot2包做柱狀圖。
最終得到的圖形如下，可在AI中調整圖例完成。
按照同樣的方法繪制其他四個風險變數的圖形，然後在AI中合並成一幅圖形。
此外，可利用ggplot2的圖像分光鏡功能，將risk factor分成5張子圖顯示。
讀取2019年的所有risk factor，加上facet_grid即可作圖。
得到的圖形如下，在AI中調整圖形，將每個柱形圖上的數字左右上下調整即可。
根據上述代碼進行實操，如需代碼，請關注公眾號——小明學習室，回復關鍵詞「GBD」獲取。