The invention discloses an individual level of obesity prediction model, including the following: (1) the objective information collected by the individual test; (2) to obtain the information conversion into specific data; (3) the specific data into the calculation formula, the establishment of the individual prediction model of obesity. The invention in principle and framework of risk assessment model in international chronic disease, collected relevant data and literatures about Chinese, method of chronic disease risk assessment, only through lifestyle related indicators collected (such as diet, physical activity), establishing the evaluation model and method, suitable for China's population the incidence of individual risk of obesity, and applied to the primary health care institutions, hospitals, health management companies and insurance industry. The invention not only can be widely used for screening individuals with high risk of obesity and individual intervention measures, but also provides scientific basis for preventing and controlling obesity among people in China, and has great social and economic benefits.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种个体水平肥胖预测模型,属于医学领域。
技术介绍
随着社会经济发展、人民生活水平提高、人口老龄化,以及膳食结构、行为方式的 变化,慢性非传染性疾病(以下简称“慢性病”)已经成为影响我国人民健康的重大公共卫 生问题。近年来,肥胖上升趋势十分明显。1992年至2002年10年间,成人超重和肥胖率分 别上升了 40. 7%和97. 2 %,患病人数增加了 1亿;2002年我国有近3亿人超重和肥胖,且 有人群发病年龄提前的趋势。肥胖不仅本身是独立的慢性疾病,同时也是心脑血管、肿瘤、 糖尿病及其它慢性病的重要危险因素。因此,如何对人群肥胖进行风险评估,发展适宜的干 预技术,并在人群中进行推广应用是控制肥胖的重要研究课题。肥胖可以预防,人们对与其相关的危险因素已经有了较深的了解,绝大多数行为 危险因素都可以健康的生活方式及行为矫正的干预得到控制。因此,如何将这些危险因素 通过多因素的方法进行定量分析,来帮助个人了解自己患肥胖风险,使得那些尚未患病的 个体能意识到自己危险性水平,对预防和控制肥胖的发生至关重要。在肥胖预防中,利用多 因素的评价模型不仅能帮助识别高危个体,还可使其从干预项目中得到最大的益处。美国 Framingham心脏病研究项目建立的冠心病风险评估模型是世界上最早建立的,以单个病种 为基础的慢性病风险评估模型。20世纪90年代末,美国BioSignia健康管理公司创立了糖 尿病、冠心病、中风、前列腺癌等慢性病患病风险评估模型。目前,个体水平肥胖预测模型的 研究在我国尚属空白。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足,本专利技术所要解决的技术 ...
【技术保护点】
1.一种个体水平肥胖预测模型,包括下列内容:(1)收集被测试个体的客观信息;(2)把获取的信息转换成具体数据;(3)将具体数据代入测算公式,建立该个体的肥胖预测模型。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:赵文华,李剑虹,胡楠,米生权,杨正雄,施小明,张啸飞,翟屹,
申请(专利权)人:中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心,
类型:发明
国别省市:11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。