These datasets provide de-identified insurance data for 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 diabetes & hypertension & hyperlipidemia comorbidity prevelance. 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 diabetes 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.

This dataset presents information on age-standardized prevalence of hypertension for Alberta and select geographies , expressed as a percentage.

This dataset presents information on age-standardized incidence rates of hypertension for Alberta and selected geographies , expressed as per 100,000 population.

[개요] - 원주 농촌에 거주하는 40세 이상 남녀 일반인을 대상자로 구성한 코호트 데이터 - 고혈압을 진단 받은 환자와 그렇지 않은 대조군의 사회적스트레스 설문 데이터를 제공 [특징] - 한국인의 질병 부담이 가장 큰 심혈관질환 및 만성질환을 중심으로 코호트 구축 [제공항목] - 고혈압 진단여부(과거력) - 나이, 성별 - 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 고혈압 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.)

The dataset contains information on medical history, residential information and demographic information on CATHGEN participants as well as modeled PM2.5 values at participants' residence. This dataset is not publicly accessible because: The data are human subjects data containing potential identifiable information (PII) and therefore access is restricted to the study investigators. Because base data are owned by other entities, these data need to be requested directly from Duke University. It can be accessed through the following means: These data can accessed upon request to the CATHGEN steering committee at Duke University. Format: Data are stored as SAS files on secure EPA drives. This dataset is associated with the following publication: Weaver, A., L. McGuinn, L. Neas, J. Mirowsky, R. Devlin, R. Dhingra, C. Ward-Caviness, W. Cascio, W. Kraus, E. Hauser, Q. Di, J. Schwartz, and D. Diaz-Sanchez. Neighborhood sociodemographic effects on the associations between long-term PM2.5 exposure and cardiovascular outcomes and diabetes. Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology. Nature Publishing Group, London, UK, 3(1): e038, (2019).

2020년 1년 간 체중 데이터를 수집한 사람의 혈압 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈압 측정 횟수에 따른 혈압 및 체중 관리 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 SBP_NMVL: 수축기 혈압 수치 DBP_NMVL: 이완기 혈압 수치 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 WT: 몸무게(kg, lbs)

[개요] - 원주 농촌에 거주하는 40세 이상 남녀 일반인을 대상자로 구성한 코호트 데이터 - 고혈압을 진단 받은 환자와 그렇지 않은 대조군의 사회적지지척도(MOSS) 설문 데이터를 제공 [특징] - 한국인의 질병 부담이 가장 큰 심혈관질환 및 만성질환을 중심으로 코호트 구축 [제공항목] - 고혈압 진단여부(과거력) - 나이, 성별 - MOSS 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 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.)

This dataset documents rates and trends in local hypertension-related cardiovascular disease (CVD) death rates. Specifically, this report presents county (or county equivalent) estimates of hypertension-related CVD death rates in 2000-2019 and trends during two intervals (2000-2010, 2010-2019) by age group (ages 35–64 years, ages 65 years and older), race/ethnicity (non-Hispanic American Indian/Alaska Native, non-Hispanic Asian/Pacific Islander, non-Hispanic Black, Hispanic, non-Hispanic White), and sex (female, male). The rates and trends were estimated using a Bayesian spatiotemporal model and a smoothed over space, time, and demographic group. Rates are age-standardized in 10-year age groups using the 2010 US population. Data source: National Vital Statistics System.