现如今，还有几个中国的临床医生没听说过 CHARLS 的大名？
中国健康与养老追踪调查数据库
本土顶流 CHARLS 数据库！
CHARLS 数据库包含中国 45 岁及以上人群数据，覆盖 150 个县级单位，450 个村级单位，包含 1.7 万人数， 各轮调查均获得伦理批准。
适合各大科室挖掘，截至目前，基于 CHARLS 数据发表累计 2,214 篇，从 2022 年开始，每年的发文量猛增！
CHARLS + X，开启老龄化大数据时代！
如果说你已经错过了挖掘 CHARLS 数据库的最佳时间，那现在这个机会你一定要抓住！因为像 CHARLS 这样的老年队列数据库，全球范围内能供我们免费挖掘的，其实还有 7 个！
分别是：美国的 HRS（健康与退休研究）数据库、英国的 ELSA（英国老龄化追踪研究）数据库、欧洲众国+以色列的 SHARE（欧洲健康、老龄化与退休调查）、韩国的 KLoSA（韩国老龄化追踪研究）数据库、墨西哥的 MHAS（墨西哥健康与老龄化研究）数据库、印度的 LASI（印度老龄化追踪研究）数据库、哥斯达黎加的 CRELES（哥斯达黎加长寿与健康老龄化研究）数据库。
这些数据库的存在，开启了一个未来必将大火的热点：
全球老龄化
Global aging
现在的我们，只要将 CHARLS 数据库跟以上任意数据库结合在一起做联合分析，都能轻松挖到一个好选题。 举个例子！
第一篇
2024 年，有人挖掘 CHARLS 数据库，发表了这样的一篇文章，Q1 分区，5.4 分，很不错！
这篇文章的暴露因素：血糖处理率；结局指标：心血管系统疾病
第二篇
2024 年同期，又有这样一篇文章发在了 Q1 ，8.5 分的《Cardiovasc Diabetol》期刊上：
同样的暴露因素和结局指标，但是这篇文章有 2 个队列，分别来自 CHARLS 和 SHARE,对比了在中国人和欧洲人中的不同，文章档次立马上了一层楼！
第三篇
2025 年，同一个期刊，又发表了这样的一篇文章！
还是同样的暴露因素和结局指标，只是这篇文章的队列，分别来自 CHARLS 和 HRS，对比变成了中美对比，又是一篇高分！
发现规律了吗？只要把 CHARLS 中的高分指标，结合上另外的几个老龄化数据库做个联合分析，就有大把的发文机会！
现在 CHARLS + HRS、 CHARLS + SHARE、 CHARLS+ ELSA，甚至 ELSA + SHARE 加起来，也才发了 167 篇文章！
这种遍地是选题的机会可不多，想抓住就要快！
快速掌握各个老龄化数据的变量特点，快速掌握联合分析的高分套路和写作技巧，才能跑在同行前面。
