This data set provides de-identified population data for diabetes and hypertension comorbidity prevalence in Allegheny County. The data is provided by three managed care organizations in Allegheny County (Gateway Health Plan, Highmark Health, and UPMC) and represents their insured population for the 2015 and 2016 calendar years. Disclaimer: Users should be cautious of using administrative claims data as a measure of disease prevalence and interpreting trends over time, as data provided were collected for purposes other than surveillance. Limitations of these data include but are not limited to: misclassification, duplicate individuals, exclusion of individuals who did not seek care in past two years and those who are: uninsured, enrolled in plans not represented in the dataset, or were not enrolled in one of the represented plans for at least 90 days.

These datasets provide de-identified insurance data for hypertension hyperlipidemia. The data is provided by three managed care organizations in Allegheny County (Gateway Health Plan, Highmark Health, and UPMC) and represents their insured population for the 2015 and 2016 calendar years. Disclaimer: Users should be cautious of using administrative claims data as a measure of disease prevalence and interpreting trends over time, as data provided were collected for purposes other than surveillance. Limitations of these data include but are not limited to: misclassification, duplicate individuals, exclusion of individuals who did not seek care in past two years and those who are: uninsured, enrolled in plans not represented in the dataset, or were not enrolled in one of the represented plans for at least 90 days.

This data set provides de-identified population data for Hypertension and Hyperlipidemia comorbidity prevalence. The data is provided by three managed care organizations in Allegheny County (Gateway Health Plan, Highmark Health, and UPMC) and represents their insured population for the 2015 and 2016 calendar years. Disclaimer: Users should be cautious of using administrative claims data as a measure of disease prevalence and interpreting trends over time, as data provided were collected for purposes other than surveillance. Limitations of these data include but are not limited to: misclassification, duplicate individuals, exclusion of individuals who did not seek care in past two years and those who are: uninsured, enrolled in plans not represented in the dataset, or were not enrolled in one of the represented plans for at least 90 days.

2020년 1년 간 혈당 데이터를 수집한 사람의 체중 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 및 체중 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후 WT: 몸무게(kg, lbs)

2021~2022년 제1형 당뇨병 환자 수 데이터1. 진료일기준(한의분류 제외, 약국 제외), 나이(1세 단위,연말기준)2. 주상병코드 E10으로 진료받은 환자 수- 건강보험 급여실적(의료급여 제외)이며, 비급여는 제외- 2023년 6월 지급분까지 반영3. 해당 자료는 요양기관에서 환자진료 중 진단명이 확정되지 않은 상태에서의 호소, 증세 등에 따라 일차진단명을 부여하고 청구한 내역 중 주진단명 기준으로 발췌한 것이므로 최종 확정된 질병과는 다를 수 있음※ 민원인의 제공신청에 따른 제공 건으로 2023-09-13 발췌

[개요] - 원주 농촌에 거주하는 40세 이상 남녀 일반인을 대상자로 구성한 코호트 데이터 - 당뇨를 진단 받은 환자와 그렇지 않은 대조군의 사회적스트레스 설문 데이터를 제공 [특징] - 한국인의 질병 부담이 가장 큰 심혈관질환 및 만성질환을 중심으로 코호트 구축 [제공항목] - 당뇨 진단여부(과거력) - 나이, 성별, 최초 당뇨 진단 나이 - 사회적스트레스 설문 항목 [활용예시] - 만성질환 진단 여부에 따른 사회적 상관관계 연구 및 분석 활용 - 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 당뇨 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.)

2022년에 측정한 혈당 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 혈당 값과의 상관관계 및 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 BLSG_NMVL: 혈당값(mg/dL) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 어플리케이션에 사용자가 직접 입력한 데이터 - meter: 혈당 측정기에서 통신 기능으로 자동 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후

 데이터 상품 정보 ■ 상품 설명 및 특징 - 자사의 “청구의 신” 앱을 통하여 실손보험 청구된 데이터를 활용하여 월별 당뇨병 환자수 정보를 생성 - 제공되는 데이터는 2020년 1월부터 월별 집계되는 데이터를 표시하며, 매월 1일 전월 데이터까지 집계되어 표시됨. - 당뇨병 환자의 정의는 당뇨병으로 진단된 환자를 정의함. * 청구의 신 : ㈜ 레몬헬스케어에서 운영하고 있는 실손보험 청구대행 서비스 앱 100만명의 가입자를 보유하고 있으며, 월 평균 20만건 정도의 실손보험 청구를 대행함. ■ 기간 및 범위 - 2020년 1월 ~ (월단위, 매월 갱신) ■ 컬럼(속성) 정보 - 기준년도: 데이터 수집년도 - 기준월 : 데이터 수집월 - 질환명 : 당뇨 질환명 - 진단명 : 당뇨병으로 발생된 법정 질병 명칭 - 환자수 : 당뇨병 법정 질병 명칭에 대한 환자수 ■ 약어/전문용어 설명 ■ 활용 예제 - 본 데이터 상품을 활용하여 사용자는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다. 1) 당뇨병 환자의 월별 증감 추이 2) 당뇨병 환자의 세부 질병 구분에 따른 환자 분포

당뇨 환자 및 일반인이 섭취한 음식의 영양정보(칼로리 등) 정형 데이터

전북특별자치도 병원별.연령별 고혈압.당뇨환자 현황(기관, 65세 이상 고혈압, 65세 이상당뇨 등)우리기관에서는 더 이상 생성 불가 데이터입니다.