고지혈증 환자들의 최초 처방시점의 키, 몸무게와 같은 신체 계측 정보와 수축기/이완기 혈압을 포함하는 생체 징후 데이터. 키와 몸무게 데이터를 이용한 Body Mass Index(BMI)를 생성할 수 있으며 혈압 데이터를 이용하여 고혈압 여부를 판단할 수 있음

병원정보시스템에 저장되어 있는 전체 데이터로 부터 고지혈증 연구를 위한 선정기준을 적용한 쿼리문을 생성하여 추출한 코호트의 인구통계학적 정보 데이터임. 스타틴을 최초 처방받은 환자들의 최초 처방 당시의 연령, 성별 데이터를 이용하여 연령대별 특성과 성별 특성을 분석할 수 있음. -SEX : 0은 남자, 1은 여자로 구분 하였음

당뇨 환자들의 최초 진단시점점의 키, 몸무게와 같은 신체 계측 정보와 수축기/이완기 혈압을 포함하는 생체 징후 데이터. 키와 몸무게 데이터를 이용한 Body Mass Index(BMI)를 생성할 수 있으며 혈압 데이터를 이용하여 고혈압 여부를 판단할 수 있음

병원정보시스템에 저장되어 있는 전체 데이터에서 ICD-10 코드 중 E10, E11~14, 024의 진단코드를 가진 환자를 추출한 코호트의 인구통계학적 정보 데이터임. 환자들의 최초진단 당시의 연령, 성별 데이터를 이용하여 연령대별 특성과 성별 특성을 분석할 수 있음. -SEX : 0은 남자, 1은 여자로 구분 하였음

전립선 비대증 환자의 전립선 암과 당뇨 고혈압을 비롯한 만성질환의 진단여부, 진단 일자를 확인 할 수 있음. UDS와 Uroflow 검사 여부, 수술 여부, ablocker, anticholin, 5ari, pde5i, desmopressin의 투약여부와 투약일수 등이 포함됨

[개 요] - 대사증후군(metabolic syndrome)은 만성적인 대사 장애로 인하여 내당능 장애(당뇨의 전 단계, 공복 혈당이 100mg/dL보다 높은 상태, 적절한 식사요법과 운동요법에 의해 정상으로 회복될 수 있는 상태), 고혈압, 고지혈증, 비만, 심혈관계 죽상동맥 경화증 등의 여러 가지 질환이 한 개인에게서 한꺼번에 나타나는 상태를 의미한다. 대개 무증상이지만 대사 증후군의 각 구성 요소에 따른 증상이 나타날 수 있다. 즉, 고혈당이 심할 경우 당뇨병의 증상이 나타날 수 있고, 대사 증후군과 동반된 죽상경화증의 증상이 나타날 수 있다. 여러 진단 기준이 있지만 일반적으로 아래의 기준 중 세 가지 이상이 해당되면 대사 증후군으로 정의한다. 1) 중심비만(central obesity): 남자의 경우 허리둘레가 102cm 초과, 여자의 경우 허리둘레가 88cm 초과 (한국인 및 동양인의 경우 대개 남자의 경우 허리둘레 90, 여자 80 이상) 2) 고중성지방 혈증(hypertriglyceridemia): 중성지방이 150mg/dL 이상 3) 고밀도지단백 콜레스테롤(HDL-cholesterol)이 낮을 경우: 남자의 경우 40mg/dL 미만, 여자의 경우 50mg/dL 미만 4) 공복혈당이 100mg/dL 이상 5) 고혈압: 수축기 혈압이 130 mmHg 또는 이완기 혈압이 85mmHg 이상인 경우 위의 설명에 해당하는 대사증후군 환자의 혈액검사 결과값을 제공하는 데이터이다. [특 징] - 대사증후군 환자의 혈액검사로, 환자들의 혈액 성분 특징을 알 수 있음 [제공항목] - 대사증후군 환자의 공복혈당, 콜레스테롤, 혈당 등을 제공 [활용예시] - 대사증후군 환자의 혈액 성분 특성분석 - 대사증후군 환자의 콜레스테롤 정보 분석 - 대사증후군 환자의 FBS, LDL, HDL 값의 평균치 및 표준편차 분석 [데이터 상품성] ㅇ 임상시험을 통해 획득된 실생활 데이터 - 의료기관이 진행한 임상시험을 통해 획득한 신뢰성을 갖춘 데이터 - 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 데이터(real world data) ㅇ 활용성 높은 데이터 - 각종 만성질환 관리 및 예방을 위한 효과적인 활용이 가능한 데이터 - 특정 질환군을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 ㅇ 대표성과 희귀성을 갖춘 데이터 - 데이터 마트나 타 플랫폼에서 쉽게 구하기 어려운 희귀성 있는 데이터 - 다양한 범위의 대사증후군 환자로부터 얻어진 대표성을 갖는 데이터

당뇨 환자의 증상 정보를 OMOP CDM 형식으로 생산한 데이터

[개 요] - 대사증후군(metabolic syndrome)은 만성적인 대사 장애로 인하여 내당능 장애(당뇨의 전 단계, 공복 혈당이 100mg/dL보다 높은 상태, 적절한 식사요법과 운동요법에 의해 정상으로 회복될 수 있는 상태), 고혈압, 고지혈증, 비만, 심혈관계 죽상동맥 경화증 등의 여러 가지 질환이 한 개인에게서 한꺼번에 나타나는 상태를 의미한다. 대개 무증상이지만 대사 증후군의 각 구성 요소에 따른 증상이 나타날 수 있다. 즉, 고혈당이 심할 경우 당뇨병의 증상이 나타날 수 있고, 대사 증후군과 동반된 죽상경화증의 증상이 나타날 수 있다. 여러 진단 기준이 있지만 일반적으로 아래의 기준 중 세 가지 이상이 해당되면 대사 증후군으로 정의한다. 1) 중심비만(central obesity): 남자의 경우 허리둘레가 102cm 초과, 여자의 경우 허리둘레가 88cm 초과 (한국인 및 동양인의 경우 대개 남자의 경우 허리둘레 90, 여자 80 이상) 2) 고중성지방 혈증(hypertriglyceridemia): 중성지방이 150mg/dL 이상 3) 고밀도지단백 콜레스테롤(HDL-cholesterol)이 낮을 경우: 남자의 경우 40mg/dL 미만, 여자의 경우 50mg/dL 미만 4) 공복혈당이 100mg/dL 이상 5) 고혈압: 수축기 혈압이 130 mmHg 또는 이완기 혈압이 85mmHg 이상인 경우 위의 설명에 해당하는 대사증후군 환자의 키, 체중, 혈압 등 측정값을 제공하는 데이터이다. [특 징] - 대사증후군 환자를 대상으로 하는 임상시험 결과 데이터임 - 대사증후군 환자를 대상으로 IoT의료기기 및 IoT 웰니스기기로 수집된 데이터임 [제공항목] - 대사증후군 환자를 대상으로 측정된 라이프로그(키, 체중, 혈압, BMI, 허리둘레 등) 데이터를 제공 [활용예시] - 대사증후군 환자의 라이프로그 데이터 특성분석 - 대사증후군 환자의 생체신호 특성분석 - 대사증후군 환자의 라이프로그 분석 기반의 생활방식 추천 서비스 - 건강보험공단 국가건강검진데이터와 비교를 통한 insight 도출 [데이터 상품성] ㅇ 임상시험을 통해 획득된 실생활 데이터 - 의료기관이 진행한 임상시험을 통해 획득한 신뢰성을 갖춘 데이터 - 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 데이터(real world data) ㅇ 활용성 높은 데이터 - 각종 만성질환 관리 및 예방을 위한 효과적인 활용이 가능한 데이터 - 특정 질환군을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 ㅇ 대표성과 희귀성을 갖춘 데이터 - 데이터 마트나 타 플랫폼에서 쉽게 구하기 어려운 희귀성 있는 데이터 - 다양한 범위의 대사증후군 환자로부터 얻어진 대표성을 갖는 데이터

당뇨 환자의 관찰 기록을 OMOP CDM 형식으로 생산한 데이터