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开展基于真实世界的卒中高危人群大型队列研究对卒中防控具有重要意义,然而各区域大数据平台数据元结构、变量定义和范围不一致,难以实现不同区域的数据共享、汇总和分析.本研究在梳理卒中危险因素类别和定义的基础上,结合区域大数据平台已有数据基础,建立了一套统一的卒中高危人群队列研究最小数据集标准,并形成专家共识.以期为实现区域内和区域间真实世界数据的比较、整合和共享提供参考,在卒中危险因素队列研究、防控措施实施和评价中发挥作用.

作者:中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心;国家神经系统疾病临床医学研究中心;国家神经系统疾病医疗质量控制中心;中国卒中学会脑血管病大数据与信息标准化分会

来源:预防医学 2021 年 33卷 12期

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作者:
中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心;国家神经系统疾病临床医学研究中心;国家神经系统疾病医疗质量控制中心;中国卒中学会脑血管病大数据与信息标准化分会
来源:
预防医学 2021 年 33卷 12期
标签:
卒中;危险因素;大数据;队列研究;数据集
开展基于真实世界的卒中高危人群大型队列研究对卒中防控具有重要意义,然而各区域大数据平台数据元结构、变量定义和范围不一致,难以实现不同区域的数据共享、汇总和分析.本研究在梳理卒中危险因素类别和定义的基础上,结合区域大数据平台已有数据基础,建立了一套统一的卒中高危人群队列研究最小数据集标准,并形成专家共识.以期为实现区域内和区域间真实世界数据的比较、整合和共享提供参考,在卒中危险因素队列研究、防控措施实施和评价中发挥作用.