CN110838367A - 健康风险综合评估方法 - Google Patents
健康风险综合评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110838367A CN110838367A CN201911127344.8A CN201911127344A CN110838367A CN 110838367 A CN110838367 A CN 110838367A CN 201911127344 A CN201911127344 A CN 201911127344A CN 110838367 A CN110838367 A CN 110838367A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- score
- disease
- calculating
- dimension
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 77
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 title abstract description 9
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims abstract description 13
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 53
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 53
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 claims description 24
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 claims description 21
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 19
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims description 13
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 12
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 12
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims description 11
- 230000000302 ischemic effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 6
- 230000035622 drinking Effects 0.000 claims description 5
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 claims description 5
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims description 4
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 claims description 4
- 230000037213 diet Effects 0.000 claims description 4
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 4
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims description 3
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims description 3
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 claims description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 2
- 208000005718 Stomach Neoplasms Diseases 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 206010017758 gastric cancer Diseases 0.000 description 8
- 201000011549 stomach cancer Diseases 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 4
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 4
- 206010008342 Cervix carcinoma Diseases 0.000 description 4
- 208000006105 Uterine Cervical Neoplasms Diseases 0.000 description 4
- 201000010881 cervical cancer Diseases 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 206010005003 Bladder cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000000461 Esophageal Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 206010061306 Nasopharyngeal cancer Diseases 0.000 description 3
- 206010030155 Oesophageal carcinoma Diseases 0.000 description 3
- 208000015634 Rectal Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 208000007097 Urinary Bladder Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 201000004101 esophageal cancer Diseases 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 201000007270 liver cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000014018 liver neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 206010038038 rectal cancer Diseases 0.000 description 3
- 201000001275 rectum cancer Diseases 0.000 description 3
- 201000005112 urinary bladder cancer Diseases 0.000 description 3
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 2
- 208000002454 Nasopharyngeal Carcinoma Diseases 0.000 description 2
- 208000013738 Sleep Initiation and Maintenance disease Diseases 0.000 description 2
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 208000026106 cerebrovascular disease Diseases 0.000 description 2
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 235000013410 fast food Nutrition 0.000 description 2
- 206010022437 insomnia Diseases 0.000 description 2
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 2
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 201000011216 nasopharynx carcinoma Diseases 0.000 description 2
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 230000005053 stress perception Effects 0.000 description 2
- 206010010774 Constipation Diseases 0.000 description 1
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000019693 Lung disease Diseases 0.000 description 1
- 208000001894 Nasopharyngeal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 208000007107 Stomach Ulcer Diseases 0.000 description 1
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006806 disease prevention Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 201000005917 gastric ulcer Diseases 0.000 description 1
- 230000005548 health behavior Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004630 mental health Effects 0.000 description 1
- 230000006996 mental state Effects 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 208000023984 stomach polyp Diseases 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
Abstract
本公开提供了一种健康风险综合评估方法，包括：获取传感器测量的身体参数；获取从终端输入的调查参数；根据所述身体参数和所述调查参数，计算身体维度得分、心理维度得分和生活方式维度得分；以及计算健康风险综合得分，所述健康风险综合得分是所述身体维度得分、所述心理维度得分和所述生活方式维度得分的加权和。本公开提供的健康风险综合评估方法综合多项指标，能够客观、科学、直观地呈现个体健康水平。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，具体地，涉及一种健康风险综合评估方法。
背景技术
随着互联网已深入人们生活的各个角落，“健康大数据”成为各行各业关注的焦点。于个体而言，随着其对健康的日益重视，个体存在着直观了解自身健康水平的需求；而对于保险企业，更有着依据综合健康水平合理制定保费的强烈需求；对于一般企业来说，需要了解员工的健康水平并及时的干预，增加企业利益。健康风险评估不仅可以指导个人与群体选择与保持健康的生活方式和行为，提高健康素养，改善身心健康和生活质量，还可以为被评估个体及群体提供预防疾病与开展健康干预的方向和渠道，以提高生活质量和生存率。
目前，可穿戴设备层出不穷，体检指标也日新月异，但是单独的使用一项，或者几项指标评价个体健康水平存在着片面性。因此，需要一种健康风险的准确量化方法，其综合多项指标并客观、科学、直观地呈现个体健康水平。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例的目的在于提供了一种健康风险综合评估方法，该健康风险综合评估方法选取身体、心理、生活方式三个维度的若干个指标，采用不同的算法模型，标准化后，计算出健康风险综合得分。
根据本公开的第一方面，提供了一种健康风险综合评估方法，包括：获取传感器测量的身体参数；获取从终端输入的调查参数；根据所述身体参数和所述调查参数，计算身体维度得分、心理维度得分和生活方式维度得分；以及计算健康风险综合得分，所述健康风险综合得分是所述身体维度得分、所述心理维度得分和所述生活方式维度得分的加权和。
在一个可能的实施例中，所述身体参数可以包括身高、体重、血糖、血脂、血压、心率、脑电中的至少一项。
在一个可能的实施例中，所述调查参数可以包括身高、体重、性别、年龄、腰围、家族史、疾病史、用药史、手术史、吸烟、饮酒、饮食、运动、睡眠、婚育史、环境、压力情绪状态中的至少一项。
在一个可能的实施例中，计算身体维度得分可以包括：根据哈佛癌症指数模型计算多种癌症和糖尿病中每一种疾病的风险得分；根据国人缺血性心血管病模型ICVD计算心血管疾病的风险得分；根据弗莱明翰高血压模型计算高血压的风险得分；将每个风险得分标准化为标准化风险得分；以及计算标准化风险得分的均方根值，作为所述身体维度得分。
在一个可能的实施例中，根据哈佛癌症指数模型计算多种癌症和糖尿病的风险得分，具体可以包括：
针对每一种疾病，基于所述身体参数和所述调查参数，确定符合条件的疾病风险因素和相应的风险分数，所述风险分数取决于所述疾病风险因素与相应疾病的风险程度；
根据每一疾病风险因素的风险分数和人群暴露率，按照下式计算疾病的风险得分，
其中，R是该疾病的风险得分，n是该疾病的风险因素总数，ti是风险因素对应的风险分数，pi是风险因素的人群风险暴露率。
在一个可能的实施例中，根据国人缺血性心血管病模型ICVD计算心血管疾病的风险得分和根据弗莱明翰高血压模型计算高血压的风险得分，具体可以包括：基于所述身体参数和所述调查参数，确定符合条件的疾病风险因素和相应的风险分数，所述风险分数取决于所述疾病风险因素与相应疾病的风险程度；将心血管疾病的风险因素的风险分数求和并标准化，作为心血管疾病的风险得分；以及将高血压的风险因素的风险分数求和并标准化，作为高血压的风险得分。
在一个可能的实施例中，根据下式计算标准化风险得分
其中，Ri是任一疾病的风险得分，max是该疾病风险得分的可能最大值，min是该疾病风险得分的可能最小值。
在一个可能的实施例中，所述身体维度得分的权重为40％，所述心理维度得分的权重为15％，所述生活方式维度得分的权重为45％。
根据本公开的第二方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，其中所述存储器存储有指令，所述指令在被执行时使得所述处理器执行如本公开的第一方面所述的方法。
根据本公开的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述介质存储有指令，所述指令在被执行时实现如本公开的第一方面所述的方法。
本公开提供的健康风险综合评估方法综合多项指标，能够客观、科学、直观地呈现个体健康水平。为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的流程图。
图2示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的计算身体维度得分的流程图。
图3示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的计算心理维度得分的流程图。
图4示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的计算生活方式维度得分的流程图。
图5示出了根据本申请实施例的一种生成电子保单的系统的示意图。
图6示出了根据本公开实施例的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
除非另外定义，本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”、“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
本发明选取性别、身高、体重、年龄、血糖、血脂、血压、腰围、家族史、疾病史、用药史、手术史、吸烟、饮酒、饮食、运动、睡眠、婚育史、环境、压力情绪状态等指标，综合反映用于评估健康的三个维度：身体维度、心理维度和生活方式维度，采用多种不同的算法模型，在进行数据标准化的前提下，计算出各维度得分，再根据加权，计算得出健康风险综合得分。
具体地，本发明可以具有从传感器测量得到的身体参数和从终端设备输入的调查参数(身体参数和调查参数最高可达218项指标)，依据哈佛癌症指数、国家“十五”攻关国人缺血性心血管病模型ICVD模型、弗莱明翰高血压模型、压力知觉量表(Chinese PerceivedStress Scale，PSS，包括14个评估项)和生活方式风险评估LRS模型，分别计算个体的身体维度得分、心理维度得分和生活方式维度得分。并且，在使用了多种模型的情况下，本发明还对各维度得分进行了线性标准化，将各维度得分映射到同一区间，从而有利于计算健康风险综合得分。
上述健康指标数据来源可以是：体检机构体检数据、智能穿戴设备、智能一体机设备、用户app的健康档案数据。
此外，本发明还可以基于互联网健康大数据，多指标综合评估，以量化的形式呈现，以游戏化的方式运营，从而促进个体健康责任感，并改善个体用户的健康行为。
图1示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的流程图。健康风险综合评估方法100包括：在步骤110，获取传感器测量的身体参数；在步骤120，获取从终端设备输入的调查参数；在步骤130，根据所述身体参数和所述调查参数，计算身体维度得分、心理维度得分和生活方式维度得分；在步骤140，计算健康风险综合得分，所述健康风险综合得分是所述身体维度得分、所述心理得分和所述生活方式维度得分的加权和。
这里，身体参数可以包括身高、体重、血糖、血脂、血压、心率、脑电等，不限于此。调查参数可以包括性别、年龄、腰围、家族史、疾病史、用药史、手术史、吸烟、饮酒、饮食、运动、睡眠、婚育史、环境、压力情绪状态等，不限于此。本领域人员应理解，这些参数和彼此组合和运算，用于确定或判断是否满足健康风险的相关条件，由此可以评价用户的健康状况。
根据本公开实施例，使用健康风险综合得分来评价用户的健康状况，健康状况从身体、心理和生活方式三个维度综合评估，三个维度具有各自的权重。例如，在评估用户患病风险的应用下，身体和生活方式可以具有较高的权重；在评估用户精神状态的应用下，心理和生活方式维度可以具有较高的权重；在鼓励用户积极锻炼、健康生活的游戏应用下，生活方式维度可以具有较高的权重。
图2示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的计算身体维度得分的流程图。根据本公开实施例，身体维度得分可以基于12种疾病的患病风险综合得到，包括肺癌、胃癌、肝癌、直肠癌、食管癌、乳腺癌、子宫颈癌、膀胱癌、鼻咽癌、糖尿病、高血压、缺血性心脑血管病。其中，针对肺癌、胃癌、肝癌、直肠癌、食管癌、乳腺癌、子宫颈癌、膀胱癌、鼻咽癌、糖尿病这10种疾病，使用哈佛癌症指数模型来评估健康风险；针对缺血性心脑血管病，使用国家“十五”攻关的国人缺血性心血管病ICVD模型；针对高血压，使用弗莱明翰高血压模型。发明人经过大量数据的研究和分析，选择上述模型，既考虑给人口健康和预期寿命带来重大不利影响的主要疾病，而且针对国人身体特点选择适用性更好的模型。
在步骤210，获取身体参数和调查参数。根据本公开实施例，身体参数可以是由各种生物传感器测量的，例如，血压传感器、血脂传感器、血糖传感器、血氧传感器、脑电传感器、心率传感器等。调查参数可以是从终端设备输入的，例如，在终端设备上呈现调查问卷，由用户完成问卷。身体参数和调查参数可以经由网络传输到服务器，用于健康风险综合得分的计算。
在获取了身体参数和调查参数后，使用哈佛癌症风险模型、ICVD心血管病模型和弗莱明翰高血压模型，计算每一种疾病的风险分数。
在步骤220-1，使用哈佛癌症风险模型计算癌症和糖尿病的风险分数。
哈佛癌症风险模型基于个人身体指标和生活方式参数给出了一系列的风险因素及其相对风险度(RR)。在本公开中，将相对风险度转换为风险分值，并结合风险因素人群风险暴露率(p值)来评估个人在某一疾病的患病风险。然后，计算所有疾病的患病风险，进行标准化，计算综合得分。
根据本公开实施例，模型均为风险因素，因此，只保留原有哈佛癌症风险模型中相对风险度(RR)与风险分数的正数对应关系。即，仅考虑相对风险度大于1的风险因素。根据相对风险度RR所属的风险等级，转换得到风险分值，例如，如表1所示。
| RR值 | 相关性 | 风险分数 |
| 1<X<1.1 | 不明显 | 0 |
| 1.1<＝X<1.5 | 较弱 | 5 |
| 1.5<＝X<3.0 | 一般 | 10 |
| 3.0<＝X<7.0 | 较强 | 25 |
| X>＝7.0 | 非常强 | 50 |
表1
然后，对于肺癌、胃癌、肝癌、直肠癌、食管癌、乳腺癌、子宫颈癌、膀胱癌、鼻咽癌、糖尿病中的每一种疾病，计算个体的患病风险分数。
其中，R是该个体的疾病风险分数，n是相关风险因素总数，ti是风险因素对应的风险分数，pi是该风险因素的人群风险暴露率，即一段时间内满足该风险因素条件的人在所有纳入人群中的占比。
为了加深理解，以胃癌模型为例。例如：用户A，男，45岁，生活在北京，身高175cm,体重72kg，不抽烟，不饮酒，每周吃一次快餐，每天运动30分钟以上，父母有高血压史，食用蔬菜水果少，长期便秘，患有胃溃疡，胃息肉，爱好撸串，失眠……。以下表2示出了胃癌的风险因素、相对风险度RR、风险分数和人群风险暴露率。
表2
计算胃癌风险得分
这里，关于胃癌的危险因素一共有19个，该示例中的用户A具有其中14个风险因素，这些风险因素是根据身体参数和调查参数一一判断而得出的。
需要说明的是，对于缺少的风险因素，其风险分数默认设置为0。
类似地，可以参照哈佛癌症风险指数表计算其他癌症和糖尿病的风险得分。
在步骤220-2，使用国家“十五”攻关ICVD模型来计算缺血性心脑血管病的风险分数，如下表3所示。
表3
根据本发明实施例，在如果不存在某一项风险因素，相应的风险得分可以赋值为0。
这里，根据身体参数和调查参数，确定与缺血性心血管病相关的风险因素和风险分数。然后，按照如下公式计算风险得分
其中，R是缺血性心血管病的风险得分，ti是风险因素对应的风险分数。
在步骤220-3，使用弗莱明翰高血压模型计算高血压的风险分数。使用表4计算高血压风险分数。
表4
根据本发明实施例，在如果不存在某一项风险因素，相应的风险分数可以赋值为0。
这里，根据传感器测量的身体参数和终端设备输入的调查参数中的与高血压相关的参数，确定各个风险因素的得分。然后，按照如下公式计算风险得分
其中，R是高血压的风险得分，ti是风险因素对应的风险分数。
在步骤230，疾病风险得分的标准化。由于使用了多种模型来计算疾病风险得分，导致上述各种疾病(10种癌症、心血管病、高血压)的风险得分的取值范围不同，所以需要将这些风险得分标准化。具体地，可以将疾病的风险得分都映射到同一区间，例如0-1区间；然后，求出映射后的得分的综合分值，例如均方根值。
例如，根据标准化公式将疾病的风险得分映射到0-1区间。
其中，Ri是上述步骤220-1、220-2、220-3计算得到的任一种疾病的风险得分，min是该疾病风险得分的最低值，max是该疾病风险得分的最高值。
例如，参照表2，胃癌风险得分的最低值为0，即，没有任何风险因素；最大值为
即具有所有风险因素。再次以前述用户A为例，r2＝2.059/4.65563＝0.4423。由此，可以计算出所有疾病映射后的风险得分。
然后，在步骤240，使用下式计算身体维度的综合得分，即，计算上述ri的均方根
其中，n＝12，但是不限于此，可以根据实际考虑的疾病数量而定。这里，使用均方根值的优点在于，对0-1区间上的各个ri值的影响力进行缩放调整，使得高风险的r值对综合得分的影响力更大，低风险的r值对综合得分的影响力变小。换句话说，高风险疾病尤其能够影响最终得到的身体维度得分。
需要注意的是，如果用户输入的调查参数明确了已经患有某一疾病，则不运算相对应的疾病预测模型，但该模型标准化分ri＝1，继续参加健康风险综合得分的计算(比如用户A已患糖尿病，那么，糖尿病的标准化分r10＝1)
此外，男性身体维度不包括乳腺癌和子宫颈癌模型，即计算身体维度得分时共10种疾病，女性12种。
之后，还可以将计算的身体维度综合得分映射到指定区间，例如0-1区间。根据本公开实施例，可以使用线性映射方式，例如
其中，R’是标准化的身体维度得分，max＝1，min＝0。
图3示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的计算心理维度得分的流程图。
作为示例，可以使用压力知觉量表(Chinese 14-item PSS)来计算心理维度得分，但本发明不限于此，可以使用任何其他心理评估模型及综合几项心理维度来计算心理维度得分。表5示出了示例性的压力知觉量表，包括14个题目和变量。
表5
可以使用下式计算心理维度得分。
其中，P是心理维度得分，n是上述压力知觉量表中的变量总数，pi是变量名，如表5所示取相应的值。
根据本公开实施例，pi的值可以是根据从终端设备输入的调查参数而获得的。对于不存在的风险因素或未填写的问题，相应的得分为0。
与身体维度得分类似，P也可以被标准化，映射到0-1区间。
其中，P’是标准化的心理维度得分，max＝56，min＝0。
图4示出了根据本公开实施例的健康风险综合评估方法的计算生活方式维度得分的流程图。
作为示例，可以使用生活方式风险评估LRS模型来计算生活方式维度得分，但本发明不限于此，可以使用任何其他生活方式评估模型来计算生活方式维度得分。表6示出了示例性的生活方式评估表。
表6
如表6所示，在计算生活方式维度得分包括6个变量，例如，体重、快餐数量、饮酒量、运动量、睡觉情况等，每个变量根据调查参数而取各个值。可以使用下式计算生活方式维度得分。
其中，L是生活方式维度得分，n是上述LRS中的变量总数，li是变量名，其可以如表6所示取相应的值。
根据本公开实施例，li的值可以是根据从终端设备输入的调查参数而获得的。对于不存在的风险因素或未填写的问题，相应的得分可以为0。
与身体维度得分类似，L也可以被标准化，映射到0-1区间。
其中，L’是标准化的生活方式维度得分，max＝23.2，min＝0。
图5示出了本申请实施例提供的一种生成电子保单的系统500的示意图。系统500可以用于实施上述参照图1至4描述的方法步骤，用于生成电子保单。系统500包括：健康体检机510、网络520、服务器530和移动终端540。
在一个可能的实施例中，健康体检机510可以是台式健康监测一体机或者便携式体检机。健康体检机510包括多种健康传感器，用于测量用户的身体参数，例如血压、血氧、心率、体脂、脑电等。例如，例如，图5示出的健康体检机510与笔记本电脑类似，包括显示屏和手触板，手触板上包括多个触摸式传感器。然而，健康体检机510的传感器形式不限于此，还可以是包括分离的传感器，例如，可穿戴式设备(比如，可穿戴式血压计等)。这些分离的传感器可以通过蓝牙、红外、近场通信方式向健康体检机510的控制单元发送测量到身体参数。
在一个可能的实施例中，网络520可以用于信息和/或数据的交换。网络320可以为有线网络，也可以无线网络，本申请实施例并不局限于此。健康体检510经由网络520可以与服务器530收发数据。
在一个可能的实施例中，服务器530可以是单个服务器，也可以是服务器组。其中，服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的(例如，服务器530可以是分布式系统)。也就是说，该服务器530的具体形式可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。
在一个可能的实施例中，移动终端540可以是手机，也可以是平板电脑等。换句话说，该移动终端540的具体类型也可以根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。
在本申请实施例中，通过健康体检机510可以测量并经网络520向服务器530发送包括用户的身体参数的健康测量数据。对应地，服务器530接收健康体检机510发送的健康测量数据。
服务器530根据健康体检机510发送的健康测量数据来生成与健康测量数据相关联的二维码，并向健康体检机510发送二维码。对应地，健康体检机510接收服务器530发送的二维码。
健康体检机510展示服务器530发送的二维码。用户可以通过移动终端540上的应用程序(例如，微信等)来扫描二维码，从而移动终端540可以呈现调查问卷，调查问卷可以包含用户的身份信息、生活方式相关的问题以及心理状况相关的问题。例如，用户的身份信息包含用户的姓名、身份证等。再例如，生活方式相关的问题包括用户的休息时间、运动时间等。再例如，心理状况相关的问题包括在什么情况下感到愉悦、是否失眠等。
移动终端540向服务器530发送调查问卷结果。对应地，服务器530接收移动终端540发送的调查问卷结果，调查问卷结果包括调查参数。
然后，服务器530可以根据调查问卷结果中的调查参数和健康测量数据中的身体参数，分别计算身体维度评分、心理维度评分和生活方式维度评分，并将身体维度评分、心理维度评分和生活方式维度评分加权求和后计算得到的值作为健康风险综合得分，以及根据用户健康风险综合评分生成电子保单。
服务器530向健康体检机510和/或移动终端540发送电子保单，用于展示。
附加地，本申请还提供一种电子设备，该电子设备可以安装在健康体检机中，也可以安装在服务器中，也可以安装在移动终端中，本申请实施例并不局限于此。
图6是根据本公开实施例的一种电子设备的结构框图。电子设备600可以包括处理器610、通信接口620、存储器630和至少一个通信总线640。其中，通信总线640用于实现这些组件直接的连接通信。其中，本申请实施例中设备的通信接口620用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。处理器610可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器610可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器610也可以是任何常规的处理器等。
存储器630可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。存储器630中存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器610执行时，电子设备600可以执行上述图1至图4方法实施例中对应装置侧的各个步骤。例如，在电子设备600设置在健康监测一体机中的情况下，存储器630中存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器610执行时，电子设备600可以执行上述图1至图3方法实施例中健康监测一体机侧的各个步骤。
电子设备600还可以包括存储控制器、输入输出单元、音频单元、显示单元。
所述存储器630、存储控制器、处理器610、外设接口、输入输出单元、音频单元、显示单元各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通信总线640实现电性连接。所述处理器610用于执行存储器630中存储的可执行模块，例如电子设备600包括的软件功能模块或计算机程序。
输入输出单元用于提供给用户输入数据实现用户与服务器(或本地终端)的交互。所述输入输出单元可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
音频单元向用户提供音频接口，其可包括一个或多个麦克风、一个或者多个扬声器以及音频电路。
显示单元在所述电子设备与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示单元可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器进行计算和处理。
输入输出单元用于提供给用户输入数据实现用户与处理终端的交互。所述输入输出单元可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
可以理解，图6所示的结构仅为示意，所述电子设备600还可包括比图6中所示更多或者更少的组件，或者具有与图6所示不同的配置。图6中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本申请提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行图1至图4中任一可选的实现方式所述的方法。
本申请提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行图1至图4中的移动终端侧的任一可选的实现方式所述的方法。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种健康风险综合评估方法，包括：
获取传感器测量的身体参数；
获取从终端输入的调查参数；
根据所述身体参数和所述调查参数，计算身体维度得分、心理维度得分和生活方式维度得分；以及
计算健康风险综合得分，所述健康风险综合得分是所述身体维度得分、所述心理维度得分和所述生活方式维度得分的加权和。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述身体参数包括身高、体重、血糖、血脂、血压、心率、脑电中的至少一项。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述调查参数包括身高、体重、性别、年龄、腰围、家族史、疾病史、用药史、手术史、吸烟、饮酒、饮食、运动、睡眠、婚育史、环境、压力情绪状态中的至少一项。
4.如权利要求1所述的方法，其中，计算身体维度得分包括：
根据哈佛癌症指数模型计算多种癌症和糖尿病中每一种疾病的风险得分；
根据国人缺血性心血管病模型ICVD计算心血管疾病的风险得分；
根据弗莱明翰高血压模型计算高血压的风险得分；
将每个风险得分标准化为标准化风险得分；以及
计算标准化风险得分的均方根值，作为所述身体维度得分。
5.如权利要求4所述的方法，其中，根据哈佛癌症指数模型计算多种癌症和糖尿病的风险得分，具体包括
针对每一种疾病，基于所述身体参数和所述调查参数，确定符合条件的疾病风险因素和相应的风险分数，所述风险分数取决于所述疾病风险因素与相应疾病的风险程度；
根据每一疾病风险因素的风险分数和人群暴露率，按照下式计算疾病的风险得分，
其中，R是该疾病的风险得分，n是该疾病的风险因素总数，ti是风险因素对应的风险分数，pi是风险因素的人群风险暴露率。
6.如权利要求4所述的方法，其中，根据国人缺血性心血管病模型ICVD计算心血管疾病的风险得分和根据弗莱明翰高血压模型计算高血压的风险得分，具体包括：
基于所述身体参数和所述调查参数，确定符合条件的疾病风险因素和相应的风险分数，所述风险分数取决于所述疾病风险因素与相应疾病的风险程度；
将心血管疾病的风险因素的风险分数求和并标准化，作为心血管疾病的风险得分；以及
将高血压的风险因素的风险分数求和并标准化，作为高血压的风险得分。
7.如权利要求4所述的方法，其中，根据下式计算标准化风险得分
其中，Ri是任一疾病的风险得分，max是该疾病风险得分的可能最大值，min是该疾病风险得分的可能最小值。
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述身体维度得分的权重为40％，所述心理维度得分的权重为15％，所述生活方式维度得分的权重为45％。
9.一种电子设备，包括：
处理器；和
存储器，所述存储器存储有指令，所述指令在被执行时使得所述处理器执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述介质存储有指令，所述指令在被执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911127344.8A CN110838367A (zh) | 2019-11-18 | 2019-11-18 | 健康风险综合评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911127344.8A CN110838367A (zh) | 2019-11-18 | 2019-11-18 | 健康风险综合评估方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110838367A true CN110838367A (zh) | 2020-02-25 |
Family
ID=69576742
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911127344.8A Pending CN110838367A (zh) | 2019-11-18 | 2019-11-18 | 健康风险综合评估方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110838367A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111312390A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-19 | 复旦大学附属中山医院 | 一种乳腺癌心脏毒性的评估方法，系统及存储装置 |
| CN112489801A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-12 | 北京睿思昆宁科技有限公司 | 一种确定疾病风险的方法、装置和设备 |
| CN112890816A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-06-04 | 万达信息股份有限公司 | 一种个人用户的健康指数评分方法和装置 |
| CN113380406A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-09-10 | 航天医疗健康科技集团有限公司 | 疾病风险智能化评估方法及装置 |
| CN113838575A (zh) * | 2020-06-24 | 2021-12-24 | 安徽华米健康科技有限公司 | 基于健康风险评估的预警方法、装置和终端设备 |
| US20220319649A1 (en) * | 2021-03-31 | 2022-10-06 | Riatlas S.r.l. | Method for displaying on a screen of a computerized apparatus a temporal trend of a state of health of a patient and computerized apparatus |
| CN116189900A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-05-30 | 北京理工大学 | 运动风险评估方法及装置 |
| CN116246777A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-06-09 | 山东工业职业学院 | 一种基于社区产检数据流的妇产科信息分析方法 |
| CN117670563A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-03-08 | 湖南元数科技有限公司 | 基于大数据的保险数据精算方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104217095A (zh) * | 2014-05-23 | 2014-12-17 | 陈立典 | 人体健康功能状态评估模型 |
| US20160275262A1 (en) * | 2014-03-19 | 2016-09-22 | Preslav N. Panayotov | Computerized System and Method for Health Scoring and Health Risk Assessment |
| CN105975773A (zh) * | 2016-05-05 | 2016-09-28 | 武汉哈福科技有限公司 | 一种慢性疾病健康管理系统和方法 |
| CN106485061A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-03-08 | 无锡金世纪国民体质与健康研究有限公司 | 一种生活风险评估及改善系统的建立方法 |
| CN107516019A (zh) * | 2017-10-20 | 2017-12-26 | 世好（贵州）健康管理有限公司 | 无创健康预测系统及方法 |
| CN110265145A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-20 | 何泽仪 | 一种个人健康风险评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-11-18 CN CN201911127344.8A patent/CN110838367A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160275262A1 (en) * | 2014-03-19 | 2016-09-22 | Preslav N. Panayotov | Computerized System and Method for Health Scoring and Health Risk Assessment |
| CN104217095A (zh) * | 2014-05-23 | 2014-12-17 | 陈立典 | 人体健康功能状态评估模型 |
| CN105975773A (zh) * | 2016-05-05 | 2016-09-28 | 武汉哈福科技有限公司 | 一种慢性疾病健康管理系统和方法 |
| CN106485061A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-03-08 | 无锡金世纪国民体质与健康研究有限公司 | 一种生活风险评估及改善系统的建立方法 |
| CN107516019A (zh) * | 2017-10-20 | 2017-12-26 | 世好（贵州）健康管理有限公司 | 无创健康预测系统及方法 |
| CN110265145A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-20 | 何泽仪 | 一种个人健康风险评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111312390A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-19 | 复旦大学附属中山医院 | 一种乳腺癌心脏毒性的评估方法，系统及存储装置 |
| CN113838575A (zh) * | 2020-06-24 | 2021-12-24 | 安徽华米健康科技有限公司 | 基于健康风险评估的预警方法、装置和终端设备 |
| CN112489801A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-12 | 北京睿思昆宁科技有限公司 | 一种确定疾病风险的方法、装置和设备 |
| CN112890816A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-06-04 | 万达信息股份有限公司 | 一种个人用户的健康指数评分方法和装置 |
| US20220319649A1 (en) * | 2021-03-31 | 2022-10-06 | Riatlas S.r.l. | Method for displaying on a screen of a computerized apparatus a temporal trend of a state of health of a patient and computerized apparatus |
| CN113380406A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-09-10 | 航天医疗健康科技集团有限公司 | 疾病风险智能化评估方法及装置 |
| CN116246777A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-06-09 | 山东工业职业学院 | 一种基于社区产检数据流的妇产科信息分析方法 |
| CN116246777B (zh) * | 2023-04-24 | 2023-08-11 | 山东工业职业学院 | 一种基于社区产检数据流的妇产科信息分析方法 |
| CN116189900A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-05-30 | 北京理工大学 | 运动风险评估方法及装置 |
| CN117670563A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-03-08 | 湖南元数科技有限公司 | 基于大数据的保险数据精算方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110838367A (zh) | 健康风险综合评估方法 | |
| US11521748B2 (en) | Health risk score for risk stratification and compliance monitoring for next best action | |
| Freire et al. | Validity and reliability of the short physical performance battery in two diverse older adult populations in Quebec and Brazil | |
| CN112890816A (zh) | 一种个人用户的健康指数评分方法和装置 | |
| Khalesi et al. | Dietary patterns, nutrition knowledge, lifestyle, and health-related quality of life: associations with anti-hypertension medication adherence in a sample of Australian adults | |
| Hoey et al. | An examination of the nutritional intake and anthropometric status of individuals with intellectual disabilities: Results from the SOPHIE study | |
| Skatrud-Mickelson et al. | A comparison of subjective and objective measures of physical exertion | |
| JP6705089B2 (ja) | ヘルスチューニング支援システム | |
| WO2018234083A1 (en) | SYSTEM AND METHODS FOR CALCULATING, DISPLAYING, MODIFYING AND USING A SINGLE FOOD RECEPTORE SCREEN REFLECTING THE OPTIMUM QUANTITY AND QUALITY OF CONSUMABLE PRODUCTS | |
| JP2019509101A (ja) | 小児対象に関する血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステム及び方法 | |
| Taskin Yilmaz et al. | The effect of body image on sexual quality of life in obese married women | |
| CN110689938A (zh) | 一种健康监测一体机和健康监测管理系统 | |
| Stahl et al. | Caloric expenditure assessment among older adults: Criterion validity of a novel accelerometry device | |
| Chae et al. | Analysis of weight control in Korean adolescents using the transtheoretical model | |
| Robbins et al. | Examining use of mobile phones for sleep tracking among a national sample in the USA | |
| Yang et al. | The effects of an activity promotion system on active living in overweight subjects with metabolic abnormalities | |
| Moreno-Alsasua et al. | Primary prevention of asymptomatic cardiovascular disease using physiological sensors connected to an iOS app | |
| Cook et al. | Validation of the NHANES ADL scale in a sample of patients with report of cervical pain: factor analysis, item response theory analysis, and line item validity | |
| Malone et al. | Measurement and interpretation of body mass index during childhood and adolescence | |
| JP2021103582A (ja) | 健康度ポジショニングマップおよび健康関数を作成する方法、システム、およびプログラム、ならびにそれらの使用方法 | |
| CN109887575A (zh) | 一种血脂管理方法和管理系统 | |
| Bidzan et al. | How health-related behaviors predict body-esteem in men | |
| CN210467338U (zh) | 一种健康监测一体机 | |
| Helvik et al. | Perceived health among the medically hospitalized elderly: a one-year follow-up study | |
| Greenwood-Hickman et al. | Exploring Differences in Older Adult Accelerometer-Measured Sedentary Behavior and Resting Blood Pressure Before and During the COVID-19 Pandemic |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200225 |