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文献类型:期刊文章
ZHAO Xiaoyan;WANG Jiayang;WANG Yun;LI Jinbin;LI Yapeng;FU Lei(Center for Meteorological Environment and Human Health,College of Atmospheric Sciences,Lanzhou University,Lanzhou 730000;Clinical Specimen Bank,The General Hospital of PLA,Beijing 100853;Department of Neurology,The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University,Zhengzhou 450052;Department of Medical Engineering,No.401 Hospital of PLA,Qingdao 266071)
机构地区:[1]兰州大学大气科学学院气象环境与人体健康研究中心,兰州730000 [2]解放军总医院标本资源库,北京100853 [3]郑州大学第一附属医院神经内科,郑州450052 [4]解放军第401医院医学工程科,青岛266071
基 金:科技基础性工作专项重点项目:科技基础性工作数据资料集成与规范化整编(2013FY110900);国家自然科学基金重点项目群项目:大数据驱动的智慧医疗健康管理创新(71532002)
年 份:2019
卷 号:26
期 号:1
起止页码:1-4
语 种:中文
收录情况:JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要:通过大数据分析某企业队列人群代谢综合征和相关组分疾病患病状况,为确定慢病管理健康核心问题和大数据在慢病管理中应用提供依据。以某队列人群为研究对象,通过面对面访谈获取流行病学调查数据,通过实验室检测获取生理生化指标,以临床明确诊断结果为疾病结局的判断标准,分析人群代谢综合征的患病状况。该队列人群MS患病人数为2932人,患病率为12.99%。男性为17.12%,女性为5.84%。代谢综合征相关组分疾病患病率依次为血脂紊乱36.09%,超重/肥胖28.73%,高血压28.31%,高血糖14.23%。该企业队列人群代谢综合征及相关组分疾病患病率高于国内一般人群,以低年龄组男性人群患病率较高,控制肥胖/超重是控制代谢综合征的关键因素。我国在针对企业这类集中人群的慢病管理中应运用大数据手段,找出核心问题,制定良好的预防干预措施,有效降低慢病的发生。
关 键 词:大数据 慢病管理 队列研究 代谢综合征 患病率 性别因素 年龄因素
分 类 号:R197.32]
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