本数据集源自粤北第二人民医院的高血压、血糖患者临床监测数据。该数据集涵盖了2025 年 1月 1 日至 2025 年 12月 15 日内不同患者的相关信息记录，包含 499 条数据，涉及疾病诊断、地区分类、城村分类等 14个关键字段。数据经过清洗、脱敏等处理后形成结构化数据集，可用于高血压、血糖相关疾病的临床特征分析、疾病风险分层管理、风险因素评估等场景。

1、完整性校验：剔除缺失关键字段的记录，确保核心临床信息完整。 2、逻辑修正：统一患者年龄格式，修正疾病诊断表述。 3、隐私脱敏：对患者敏感信息进行脱敏处理，现住址隐去具体门牌号。 4、数据质量校验：过滤年龄异常值，标记重复病案号关联的重复就诊记录，确保数据准确性。 5、存储管理：加密存储患者隐私字段，设置分级访问权限。 6、分析处理 根据数据集中的疾病诊断数据，先对 499 条患者的疾病诊断结果进行分类统计，确定不同疾病严重程度的患者数量，再通过以下公式求出各类疾病严重程度占比 (%)。 疾病严重程度占比 (%) =（某类严重程度患者数量 / 总患者数量）×100% 最后根据以下标准，对499条患者的疾病数据进行疾病风险评价。 疾病严重程度为 “重度（高血压 3 级）”：高风险 疾病严重程度为 “中度（高血压 2 级）”：中风险 疾病严重程度为 “轻度（高血压 1 级）”：低风险 疾病严重程度为 “其他类型高血压”：需结合具体病情评估风险

1.疾病风险分层管理：基于 “疾病严重程度”“年龄分组”“疾病风险评价” 等字段，将患者划分为高、中、低风险等级，为不同风险层级患者制定差异化的随访频率和干预方案。 2.高血压分型特征分析：结合 “疾病诊断”“性别”“年龄” 等信息，分析不同高血压分型（如原发性高血压、肾性高血压）在各人群中的分布规律，识别特定分型的高发人群特征。 3.城乡医疗差异研究：对比 “城村分类” 与 “疾病严重程度”“疾病风险评价” 的关联性，分析城乡地区在高血压诊断、治疗效果上的差异，为基层医疗资源优化提供数据支撑。

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病案号 患者唯一标识编号，用于区分不同患者 90** 姓名 脱敏后的患者姓名，通过 * 号隐藏部分字符保护隐私 黄** 性别 患者性别分类 女 年龄 患者实际年龄，单位为岁 78 疾病诊断 患者具体的高血压诊断结果，包含分级和风险等级 高血压病 1 级（极高危） 地区分类 患者所在地区的地理分类 南方地区 城村分类 患者居住地址的城乡属性分类 城镇地区 现住址 脱敏后的患者实际居住地址 广东省翁源县江尾镇 ****** ABO 分类 患者的 ABO 血型系统分类 B RH 分类 患者的 Rh 血型系统分类 + 年龄分组 根据患者年龄划分的年龄段组别 老年 (60-79岁) 疾病严重程度 根据高血压分级确定的疾病严重程度等级 轻度（高血压1级） 疾病严重程度占比 (%) 对应疾病严重程度等级在整体数据集中所占的百分比 15.23 疾病风险评价 根据疾病严重程度给出的患者健康风险评估结论 低风险（血压控制相对容易，并发症风险低）