基于自组织映射网络的中老年人慢性病关联及共病模式可视化聚类分析
R195.4; 目的 采用可视化聚类分析方法探究我国中老年人群中常见慢性病之间的关联关系及共病模式.方法 采用中国健康与养老追踪调查2015年数据,提取年龄≥45岁受调查人群的年龄、性别、居住地、14种慢性病患病及治疗信息,纳入相关信息均完整的研究对象18542例.采用自组织映射(SOM)神经网络与K-Means结合的两步聚类算法,对我国中老年人群慢性病共病模式进行可视化聚类分析.结果 患有两种或两种以上慢性病者8044例,共病患病率为43.38%,其中≥60岁老年人群的共病患病率达52.28%.在14种慢性病中,患病率居前三位的分别是关节炎或风湿病(33.02%)、高血压病(31.07%)、...
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          | Published in | 解放军医学杂志 Vol. 47; no. 12; pp. 1217 - 1225 | 
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| Main Authors | , , , , | 
| Format | Journal Article | 
| Language | Chinese | 
| Published | 
            中国医学科学院免疫介导肾病诊治创新单元,北京 100034
    
        2022
     北京大学健康医疗大数据国家研究院,北京 100191%北京大学第一医院肾内科/北京大学肾脏病研究所,北京 100034 北京大学第一医院肾内科/北京大学肾脏病研究所,北京 100034 浙江省北大信息技术高等研究院,浙江杭州 311215 浙江省北大信息技术高等研究院,浙江杭州 311215%北京大学健康医疗大数据国家研究院,北京 100191%北京大学健康医疗大数据国家研究院,北京 100191 北京大学医学部医学技术研究院,北京 100191  | 
| Subjects | |
| Online Access | Get full text | 
| ISSN | 0577-7402 | 
| DOI | 10.11855/j.issn.0577-7402.2022.12.1217 | 
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| Summary: | R195.4; 目的 采用可视化聚类分析方法探究我国中老年人群中常见慢性病之间的关联关系及共病模式.方法 采用中国健康与养老追踪调查2015年数据,提取年龄≥45岁受调查人群的年龄、性别、居住地、14种慢性病患病及治疗信息,纳入相关信息均完整的研究对象18542例.采用自组织映射(SOM)神经网络与K-Means结合的两步聚类算法,对我国中老年人群慢性病共病模式进行可视化聚类分析.结果 患有两种或两种以上慢性病者8044例,共病患病率为43.38%,其中≥60岁老年人群的共病患病率达52.28%.在14种慢性病中,患病率居前三位的分别是关节炎或风湿病(33.02%)、高血压病(31.07%)、胃部疾病或消化系统疾病(23.60%);其中肝脏疾病的未治疗率达56.99%.所有共病患者被划分为4类人群:第1类人群慢性肺部疾患的患病率达97.72%,55.05%罹患关节炎或风湿病;第2类人群高血压病患病率为98.21%;第3类人群血脂异常的患病率高达99.49%,且91.72%患有高血压病;第4类人群73.39%患关节炎或风湿病,且68.11%患有胃部疾病或消化系统疾病.女性和城市人群的共病模式略有不同.结论 我国中老年人群的慢性病负担严重、治疗欠佳,不同性别、年龄和城乡人口的共病模式有一定差异.基于可视化聚类方法得到的共病模式结果,对促进多病共防及降低慢性病共病负担有较高的参考价值. | 
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| ISSN: | 0577-7402 | 
| DOI: | 10.11855/j.issn.0577-7402.2022.12.1217 |