数据集概述
本数据集源于2021年7月至12月期间在南非比勒陀利亚一家公立医院就诊或转诊患者参与的调查，旨在建立识别南非成人极端收缩压和舒张压值相关高血压风险因素的稳健模型。数据包含人口统计学特征、健康状况、生活方式等多维度变量，通过贝叶斯二元分位数回归模型分析，发现年龄、BMI、性别、教育水平、种族、体育锻炼、高血压家族史、抑郁、糖尿病、压力和婚姻状况等因素对高血压患病率具有预测作用。
文件详解
- 文件名称：
AGK PhD Data File.csv
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： 数据包含以下主要字段：
- Case_Number（病例编号）
- Gender（性别）
- Highest_Education_Level（最高教育水平）
- Race（种族）
- Marital_Status（婚姻状况）
- Location（地区）
- Family_History（家族史）
- Age（年龄）
- Height_cm（身高，厘米）
- Weight_kg（体重，千克）
- SBP（收缩压）
- DBP（舒张压）
- Smoking（吸烟情况）
- Alcohol_Consumption（饮酒情况）
- Physical_Exercises（体育锻炼）
- Depression（抑郁）
- Diabetes（糖尿病）
- Stroke（中风）
- Stress（压力）
数据来源
AGK博士论文研究项目
适用场景
- 高血压风险因素识别: 利用贝叶斯分位数回归模型分析年龄、BMI、生活方式等多种因素对高血压患病风险的影响。
- 公共卫生政策制定: 为南非及类似地区制定高血压预防和控制策略提供实证依据。
- 慢性病流行病学研究: 研究高血压在特定人群中的患病率及相关社会人口学特征。
- 健康干预效果评估: 基于识别出的关键风险因素，评估针对性健康干预措施的有效性。
