江苏
据Science报道，PLOS和Frontiers两大出版商已开始自动拒收绝大多数基于公共健康数据集的论文。
激增的低质论文倒逼期刊直拒数据库文章
此前，Science和Nature相继揭露，论文工厂正滥用UK Biobank、FAERS、GBD、FinnGen等公共健康数据集，批量生成低质量甚至无科学意义的“论文”（）。为遏制此类问题，Frontiers率先要求编辑自动拒绝未进行外部验证的公共健康数据集论文。自2025年5月新政实施以来，Frontiers已拒收1382项基于NHANES数据集的研究。
随后，PLOS也宣布“更新评估使用公开健康与社会科学数据库研究的标准”——无额外验证工作的这些数据集论文将被编辑自动拒绝。PLOS ONE主编艾米丽·切内特（Emily Chenette）表示，在新政策实施的第一个月，此类论文的拒绝率从40%上升到94%。
与此同时，部分期刊采取了更为严格的措施，如Expert Opinion on Drug Policy已全面拒收基于FAERS的研究，除非为编辑邀稿。
而Scientific Reports则采取了相对温和的策略——内部提醒编辑注意NHANES数据存在的问题，并提供具体的拒稿建议。
五大生物医学数据库
NHANES（美国国家健康与营养检查调查）
基本介绍：由美国疾控中心（CDC）主导，始于1960年代，1999年起转为持续项目，每年调查约5000名美国代表性人群。
数据内容：
访谈数据：人口统计、社会经济、饮食、慢性病史等。
体检数据：医学检查（血压、口腔健康）、生理测量（骨密度、体脂）、实验室检验（血液、尿液分析）。
重点疾病：糖尿病、心血管病、肥胖、环境暴露相关疾病等。
数据访问：官网免费开放（XPT格式），可通过R、SAS等工具处理合并。
UK Biobank（英国生物样本库）
基本介绍：覆盖50万英国志愿者，历时15年收集基因组、生活方式及健康数据，2025年完成全球最大规模全身体成像项目（10万人）。
数据亮点：
影像数据：超10亿张MRI/超声图像，涵盖脑、心脏、血管等器官。
多模态整合：结合基因组、蛋白质组、电子健康记录，支持跨维度健康研究。
数据访问：需研究者申请。
FAERS（FDA不良事件报告系统）
基本介绍：FDA用于监测上市后药品安全性的数据库，接收医疗专业人员/消费者的自愿报告。
数据结构：
7类表格：患者信息(DEMO)、药物(DRUG)、不良事件(REAC)、治疗结果(OUTC)等。
术语标准化：采用MedDRA词典编码事件类型。
数据访问：官网免费开放（TXT格式），含7个表（DEMO/DRUG/REAC等）。
GBD（全球疾病负担研究）
基本介绍：由华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME）主导，覆盖204个国家/地区、300+疾病、70+风险因素，数据追溯至1990年。
核心指标：
DALY（伤残调整生命年）：综合死亡与残疾的健康损失度量。
HALE（健康预期寿命）：反映高质量生存年限。
数据访问：官网免费开放，可通过GBD Compare勾选参数（疾病、地区、年份、指标如DALY/死亡率），直接下载CSV文件。
FinnGen（芬兰基因组计划）
基本介绍：2017年启动的一项大型的基因组与健康数据研究计划，计划收集50万名芬兰人的基因组数据，利用芬兰人群遗传独特性（基因隔离）解析疾病机制。
核心数据：基因数据+国家级电子健康登记数据。
数据访问：通过学术合作申请或等待1年保护期后公开（存于FinnGen Release Portal）。
本文来源：桑格助手
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