가톨릭대학교 은평성모병원 - (은평)고지혈증 환자의 생체징후 데이터 2020

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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)고지혈증 환자의 공존질환 데이터

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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 서울성모병원 - (서울)당뇨 환자의 생체 징후

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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 주효과 혈액 검사 데이터

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고지혈증 환자들이 시행한 혈액 검사 중에 스타틴 약물의 효과를 평가할 수 있는 주요 검사 데이터를 포함하며 검체 채취 일자와 접수 일자를 이용하여 처방시점으로 부터의 기간을 계산한 시점 데이터를 생성함. 검사항목은 LDL Cholesterol, HDL Cholesterol, Total Cholesterol, Triglyceride 등 지질검사항목이 포함됨 - LDL(Low Density Lipoprotein) Cholesterol : 나쁜 콜레스테롤이라고도 불리는 저밀도 지단백 콜레스테롤. 신체 콜레스테롤의 대부분을 차지하며 수치가 높으면 심장질환 및 뇌놀중 위험이 높아짐 - HDL(High Density Lipoprotein) Cholesterol : 좋은 콜레스테롤이라고도 불리는 고밀도 지단백 콜레스테롤로 콜레스테롤을 흡수하여 간으로 다시 운반함. 높은 HDL cholesterol은 심장질환과 뇌졸중 위험을 낮출 수 있음 - Total Cholesterol(TC, 총콜레스테롤) : 혈액 내에 있는 모든 콜레스테롤을 뜻함 - Triglyceride(TG, 중성지방) : 대게 인체의 지방조직에 저장되며, 아주 일부만이 혈액 내에 존재합니다. ‘고중성지방혈증’ 또한 고지혈증의 하나이며, 피부와 내장, 혈관 등에 축적되어 비만과 각종 질환을 일으킴

가톨릭대학교 은평성모병원 - (은평)고지혈증 환자의 공존질환 데이터 2020

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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)당뇨 환자의 생체 징후 2020

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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 선행 및 병용 약물 투약 데이터

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고지혈증 환자들의 스타틴 처방 데이터와 스타틴 처방 이전이나 이후에 처방된 선행 약물과 병용 약물 현황을 분석할 수 있는 데이터. 스타틴 약물 처방 데이터는 1일 기준 용량과 수량, 처방횟수, 처방 일수 데이터를 이용하여 총 투여량을 생성할 수 있음. 약물 처방 데이터는 RxNorm 코드로 매핑됨 -선행 약물 여부 : 0은 No, 1은 Yes로 구분 하였음 -병용 약물 여부 : 0은 No, 1은 Yes로 구분 하였음

연세대학교원주산학협력단 - 당뇨 환자 라이프로그 융합데이터(1차)

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연세대학교원주산학협력단 - 당뇨 환자 라이프로그 융합데이터(2차)

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연세대학교원주산학협력단 - 평창 코호트 고혈압 환자의 기반 조사 데이터 일반정보 및 과거력

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[개요] - 평창 농촌에 거주하는 40세 이상 남녀 일반인을 대상자로 구성한 코호트 데이터 - 고혈압을 진단 받은 환자와 그렇지 않은 대조군의 일반 정보와 과거력 데이터를 제공함 [특징] - 한국인의 질병 부담이 가장 큰 심혈관질환 및 만성질환을 중심으로 코호트 구축 [제공항목] - 고혈압진단여부(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.)