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카톨릭병원 빅데이터
가톨릭대학교 은평성모병원 - (은평)당뇨 환자의 인구학적 특성 2020
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
데이터 정보
연관 데이터
가톨릭대학교 서울성모병원 - (서울)당뇨 환자의 인구학적 특성
공공데이터포털
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
가톨릭대학교 은평성모병원 - (은평)당뇨 환자의 생체 징후 2020
공공데이터포털
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
가톨릭대학교 은평성모병원 - (은평)고지혈증 환자의 생체징후 데이터 2020
공공데이터포털
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
가톨릭대학교 서울성모병원 - (서울)당뇨 Person 2020 OMOP CDM
공공데이터포털
당뇨 환자의 기본 정보를 OMOP CDM 형식으로 생산한 데이터
가톨릭대학교 은평성모병원 - (은평)고지혈증 환자의 공존질환 데이터 2020
공공데이터포털
고지혈증 환자들의 최초 진단과와 다양한 공존 질환의 진단명과 진단코드 데이터. 진단명은 고혈압성 질환, 허혈성심장질환, 고밀도 및 구조장애, 신생물 등이 포함됨. 진단코드는 ICD-11 코드와 SNOMED-CT 코드로 매핑됨. -질환에 관한 진단코드 유무 : 0은 No, 1은 Yes로 구분 하였음
가톨릭대학교 은평성모병원 - (은평)고지혈증 환자의 인구학적 특성 데이터 2020
공공데이터포털
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
가톨릭대학교 서울성모병원 - (서울)당뇨 환자의 생체 징후
공공데이터포털
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
가톨릭대학교 서울성모병원 - (서울)고지혈증 환자의 공존질환 데이터
공공데이터포털
고지혈증 환자들의 최초 진단과와 다양한 공존 질환의 진단명과 진단코드 데이터. 진단명은 고혈압성 질환, 허혈성심장질환, 고밀도 및 구조장애, 신생물 등이 포함됨. 진단코드는 ICD-11 코드와 SNOMED-CT 코드로 매핑됨. -질환에 관한 진단코드 유무 : 0은 No, 1은 Yes로 구분 하였음
연세대학교원주산학협력단 - 원주 코호트 당뇨 환자의 기반 조사 데이터 일반정보 및 과거력
공공데이터포털
[개요] - 원주 농촌에 거주하는 40세 이상 남녀 일반인을 대상자로 구성한 코호트 데이터 - 당뇨를 진단 받은 환자와 그렇지 않은 대조군의 일반 정보와 과거력 데이터를 제공함 [특징] - 한국인의 질병 부담이 가장 큰 심혈관질환 및 만성질환을 중심으로 코호트 구축 [제공항목] - 당뇨 진단 여부(과거력) - 나이, 성별 - 체중, 키 - 직업 [활용예시] - 개인별 질환 발생 가능성 예측 서비스 - 만성질환 발생가능성 기반 맞춤형 운동/식단 관리 서비스 제공 - 만성질환 발생 가능성 높은 환자 대상 타켓마케팅 서비스 [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 ※ 맞춤 데이터 안내 해당 코호트에 대한 과거력, 가족력, 식습관, 식품섭취빈도, 우울증, 혈액검사, 신체계측 데이터 등 다양한 데이터를 보유 중입니다. 데이터 사용 목적에 맞게 컬럼을 구성하여 별도의 데이터 상품 생산이 가능합니다. 맞춤 데이터 구매를 희망하실 경우, [데이터 개방 요청] 게시판 또는 [Q&A] 게시판에 문의 주시기 바랍니다. (요청 사항 검토 후 제공 불가능한 경우, 제공이 불가할 수 있음을 알려드립니다.)