5 bệnh mãn tính hàng đầu ở Hoa Kỳ năm 2022

Int J Envir Res Sức khỏe cộng đồng. 2018 Mar; 15 (3): 431. 2018 Mar; 15(3): 431.

trừu tượng

Trong nghiên cứu này, chúng tôi khám phá tình trạng hiện tại của các bệnh mãn tính ở Hoa Kỳ, sử dụng dữ liệu từ Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh và áp dụng các kỹ thuật phân tích trực quan và mô tả. Năm loại chính của các biến được nghiên cứu, cụ thể là tình trạng bệnh mãn tính, sức khỏe hành vi, sức khỏe tâm thần, nhân khẩu học và điều kiện bao quát. Chúng được phân tích trong bối cảnh của các vùng và trạng thái trong Hoa Kỳ để khám phá mối tương quan có thể có giữa các biến trong một số loại. Có sự khác biệt rộng rãi về tỷ lệ mắc các bệnh mãn tính đa dạng, số lượng nhập viện cho các bệnh cụ thể, và chẩn đoán và tỷ lệ tử vong cho các tiểu bang khác nhau. Xác định các mối tương quan như vậy là cơ bản để phát triển những hiểu biết sẽ giúp tạo ra các chính sách quản lý, giảm thiểu và phòng ngừa được nhắm mục tiêu, cuối cùng giảm thiểu rủi ro và chi phí của các bệnh mãn tính. Khi dân số và cá nhân bị nhiều điều kiện, hoặc tình trạng hấp thụ, điều bắt buộc là các bên liên quan khác nhau, bao gồm chính phủ, các tổ chức phi chính phủ (NGO), các nhà hoạch định chính sách, nhà cung cấp y tế và xã hội nói chung, giải quyết các tác động bất lợi này một cách kịp thời và hiệu quả.

Từ khóa: Sức khỏe hành vi, Bệnh mãn tính, Bệnh hấp thụ, Tình trạng bao quát, Sức khỏe Dân số, Sức khỏe phòng ngừabehavioral health, chronic disease, comorbidity, overarching condition, population health, preventive health

1. Giới thiệu

Một tình trạng mãn tính là một tình trạng sức khỏe thể chất hoặc tinh thần kéo dài hơn một năm và gây ra các hạn chế về chức năng hoặc yêu cầu theo dõi hoặc điều trị liên tục [1,2]. Các bệnh mãn tính là một trong những tình trạng sức khỏe phổ biến và tốn kém nhất ở Hoa Kỳ. Gần một nửa (khoảng 45%, tương đương 133 triệu) của tất cả người Mỹ bị ít nhất một bệnh mãn tính [3,4,5], và số lượng đang tăng lên. Các bệnh mãn tính, bao gồm, ung thư, tiểu đường, tăng huyết áp, đột quỵ, bệnh tim, bệnh hô hấp, viêm khớp, béo phì và bệnh miệng có thể dẫn đến nhập viện, khuyết tật lâu dài, giảm chất lượng cuộc sống và tử vong [6,7]. Trên thực tế, các điều kiện dai dẳng là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và khuyết tật [6].

Trên toàn cầu, các bệnh mãn tính đã ảnh hưởng đến sức khỏe và chất lượng cuộc sống của nhiều công dân [8,9]. Ngoài ra, các bệnh mãn tính đã là động lực chính của chi phí chăm sóc sức khỏe đồng thời ảnh hưởng đến các mô hình lực lượng lao động, bao gồm, bao gồm, tất nhiên, vắng mặt. Theo Trung tâm kiểm soát dịch bệnh, chỉ riêng ở Hoa Kỳ, các bệnh mãn tính chiếm gần 75 % chi tiêu chăm sóc sức khỏe tổng hợp, hoặc ước tính $ 5300 mỗi người hàng năm. Về bảo hiểm công cộng, điều trị các bệnh mãn tính bao gồm tỷ lệ chi tiêu thậm chí còn lớn hơn: 96 xu mỗi đô la cho Medicare và 83 cent mỗi đô la cho Trợ cấp y tế [4,10,11,12]. Do đó, sự hiểu biết, quản lý và phòng ngừa các bệnh mãn tính là các mục tiêu quan trọng nếu, với tư cách là một xã hội, chúng ta phải cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng tốt hơn cho công dân và cải thiện chất lượng cuộc sống chung của họ.

More than two thirds of all deaths are caused by one or more of these five chronic diseases: heart disease, cancer, stroke, chronic obstructive pulmonary disease, and diabetes. Additional statistics are quite stark [5,13]: chronic diseases are responsible for seven out of 10 deaths in the U.S., killing more than 1.7 million Americans each year; and more than 75% of the $2 trillion spent on public and private healthcare in 2005 went toward chronic diseases [5]. What makes treating chronic conditions (and efforts to manage population health) particularly challenging is that chronic conditions often do not exist in isolation. In fact, today one in four U.S. adults have two or more chronic conditions [5], while more than half of older adults have three or more chronic conditions. And the likelihood of these types of comorbidities occurring goes up as we age [5]. Given America’s current demographics, wherein 10,000 Americans will turn 65 each day from now through the end of 2029 [5], it is reasonable to expect that the overall number of patients with comorbidities will increase greatly.

Trends show an overall increase in chronic diseases. Currently, the top ten health problems in America (not all of them chronic) are heart disease, cancer, stroke, respiratory disease, injuries, diabetes, Alzheimer’s disease, influenza and pneumonia, kidney disease, and septicemia [14,15,16,17,18]. The nation’s aging population, coupled with existing risk factors (tobacco use, poor nutrition, lack of physical activity) and medical advances that extend longevity (if not also improve overall health), have led to the conclusion that these problems are only going to magnify if not effectively addressed now [19].

A recent Milken Institute analysis determined that treatment of the seven most common chronic diseases coupled with productivity losses will cost the U.S. economy more than $1 trillion dollars annually. Furthermore, compared with other developed nations, the U.S. has ranked poorly on cost and outcomes. This is predominantly because of our inability to effectively manage chronic disease. And yet the same Milken analysis estimates that modest reductions in unhealthy behaviors could prevent or delay 40 million cases of chronic illness per year [11]. If we learn how to effectively manage chronic conditions, thus avoiding hospitalizations and serious complications, the healthcare system can improve quality of life for patients and greatly reduce the ballooning cost burden we all share [10].

The success of population health and chronic disease management efforts hinges on a few key elements: identifying those at risk, having access to the right data about this population, creating actionable insights about patients, and coaching them toward healthier choices. Methods such as data-driven visual analytics help experts analyze large amounts of data and gain insights for making informed decisions regarding chronic diseases [10,20]. According to the U.S.-based Institute of Medicine and the National Research, the vision for 21st century healthcare includes increased attention to cognitive support in decision making [21]. This encompasses computer-based tools and techniques that aid comprehension and cognition. Visualization techniques offer cognitive support by offering mental models of the information through a visual interface [22]. They combine statistical methods and models with advanced interactive visualization methods to help mask the underlying complexity of large health data sets and make evidence-based decisions [23]. Chronic diseases are characterized by high prevalence among populations, rising complication rates, and increased incidence of people with multiple chronic conditions, to name a few. In this scenario, visualization can represent association between preventive measures and disease control, summary health dimensions across diverse patient populations and, timeline of disease prevalence across regions/populations, to offer actionable insights for effective population management and national development [24]. Additionally, visual techniques offer the ability to analyze data at multiple levels and dimensions starting from population to subpopulation to the individual [25]. This paper addresses the challenge of understanding large amounts of data related to chronic diseases by applying visual analytics techniques and producing descriptive analytics. Our overall goal is to gain insight into the data and make policy recommendations.

Given that large segments of the U.S. population suffer from one or more chronic disease conditions, a data-driven approach to the analysis of the data has the potential to reveal patterns of association, correlation, and causality. We therefore studied the variables extracted from a highly reliable source, the Centers for Disease Control. Data for variables pertaining to several categories, namely chronic condition (“condition” is used interchangeably with “disease”), behavioral health, mental health, preventive health, demographics, overarching conditions, and location for several years (typically 2012 to 2014). We analyzed relationships within each category and across categories to obtain multi-dimensional views and insight into the data. The analytics provide insights and implications that suggest ways for the healthcare system to better manage population health.

This paper is organized as follows: Section 1 offers an introduction to the research, Section 2 discusses the methodology, Section 3 presents and discusses the visual charts and results, Section 4 contains the scope and limitations of the research, Section 5 describes the policy implications and future research, and Section 6 presents our conclusions.

2. Materials and Methods

This study analyzes the characteristics of chronic diseases in the U.S. and explores the relationships between demographics, behavior habits, and other health conditions and chronic diseases, thereby revealing information for public health practice at the state-specific level. In this data-driven study we use visual analytics [26], conducting primarily descriptive analytics [20] to obtain a panoramic insight into the chronic diseases data set pulled from the Centers for Disease Control and Prevention web site. The discipline of visual analytics aims to provide researchers and policymakers with better and more effective ways to understand and analyze large data sets, while also enabling them to act upon their findings in real time. Visual analytics integrates the analytic capabilities of the computer and the abilities of human analysts, thus inviting novel discoveries and empowering individuals to take control of the analytical process. It sheds light on unexpected and hidden insights, which may lead to beneficial and profitable innovation [27,28]. Driving visual analytics is the aim of turning information overload into opportunity; just as information visualization has changed our view on databases, the goal of visual analytics is to make our way of processing data and information transparent and accessible for analytic discourse. The visualization of these processes provides the means for examining the actual processes and not just the results. Visual analytics applies such technology as business intelligence (BI) tools to combine human analytical skill with computing power. Clearly, this research is highly interdisciplinary, involving such areas as visualization, data mining, data management, data fusion, statistics, and cognitive science, among others. One key understanding of visual analytics is that the integration of these diverse areas is a scientific discipline in its own right [29,30].

Historically, automatic analysis techniques, such as statistics and data mining, were developed independently of visualization and interaction techniques. One of the most important steps in the direction of visual analytics research was the need to move from confirmatory data analysis (using charts and other visual representations to present results) to exploratory data analysis (interacting with the data), first introduced to the statistics research community by John W. Tukey in his book, Exploratory Data Analysis [31].

With improvements in graphical user interfaces and interaction devices, the research community devoted its efforts to information visualization [27]. Eventually, this community recognized the potential of integrating the user’s perspective into the knowledge discovery and data mining process through effective and efficient visualization techniques, interaction capabilities, and knowledge transfer. This led to visual data exploration and visual data mining [29] and widened considerably the scope of applications of visualization, statistics, and data mining—the three pillars of analytics. In visual analytics is defined as “the science of analytical reasoning facilitated by interactive human-machine interfaces” [29]. A more current definition says “visual analytics combines automated analysis techniques with interactive visualizations for an effective understanding reasoning and decision-making on the basis of very large and complex data sets” (both reported in [27]). In their book Illuminating the Path, Thomas and Cook define visual analytics as the science of analytical reasoning facilitated by interactive visual interfaces.

One application of visualization is descriptive analytics, the most commonly used and most well understood type of analytics. It was the earliest to be introduced and the easiest by far to implement and understand in that it describes data “as is” without complex calculations. Descriptive analytics is more data-driven than other models. Most health data analyses start with descriptive analytics, using data to understand past and current health patterns and trends and to make informed decisions [20]. The models in descriptive analytics categorize, characterize, aggregate, and classify data, converting it into information for understanding and analyzing business decisions, outcomes, and quality. Such data summaries can be in the form of meaningful charts and reports, and responses to queries using SQL. Descriptive analytics uses a significant amount of visualization. One could, for example, obtain standard and customized reports and drill down into the data, running queries to better understand, say, the sales of a product [20]. Descriptive analytics helps answer such questions as: How many patients with diabetes also have obesity? Which of the chronic diseases are more prevalent in different regions of the country? What behavioral habits are correlated to the chronic diseases? Which groups of patients suffer from more than one chronic condition? Is there an association between health insurance (and lack thereof) and chronic diseases? What are cost trade-offs between chronic disease prevention and management? What are typical patient profiles for various chronic diseases?

Nghiên cứu này tập trung vào các chỉ số tình trạng mãn tính và nhân khẩu học liên quan, thói quen hành vi, sức khỏe phòng ngừa và các yếu tố sức khỏe răng miệng. Như đã đề cập, nguồn dữ liệu cho nghiên cứu này là Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh (CDC) [32]. Bộ phận Sức khỏe Dân số CDC cung cấp một bộ 124 chỉ số được phát triển bởi sự đồng thuận. Các chỉ số này được tích hợp từ nhiều tài nguyên, với sự trợ giúp của trang web chỉ số bệnh mãn tính, phục vụ như một cửa ngõ cho các nguồn thông tin và dữ liệu bổ sung. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tải xuống dữ liệu thứ cấp cho Hoa Kỳ từ bộ dữ liệu CDC, trong các năm 2012 đến 2014. Dữ liệu dành cho các tiểu bang, vùng lãnh thổ và các khu vực đô thị lớn ở Hoa Kỳ, bao gồm 50 tiểu bang và quận Columbia, Guam, Guam, Puerto Rico và Quần đảo Virgin thuộc Hoa Kỳ. Làm sạch dữ liệu, tích hợp và chuyển đổi được thực hiện trên tập dữ liệu thô. Các loại chính của các biến số bao gồm điều kiện, sức khỏe tâm thần, thói quen hành vi, sức khỏe phòng ngừa và nhân khẩu học. Ngoài ra, điều kiện bao quát và vị trí cũng được nghiên cứu. Bảng 1 tóm tắt các danh mục và biến.Table 1 summarizes the categories and variables.

Bảng 1

Bệnh mãn tính và các chỉ số liên quan.

3. Kết quả

Chúng tôi sử dụng trực quan hóa và phân tích mô tả để khám phá các tình trạng mãn tính, chăm sóc sức khỏe phòng ngừa, sức khỏe tâm thần và các điều kiện bao quát, với mục tiêu giải mã các mối quan hệ và mô hình xuất hiện từ hình dung. Chúng tôi muốn chỉ ra rằng vì mẫu của chúng tôi bao gồm người lớn 18 tuổi trở lên kết quả của chúng tôi được áp dụng cho người lớn trong nhóm tuổi đó.

Hình 1 mô hình tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường được chẩn đoán trung bình ở người trưởng thành ≥18 tuổi trong giai đoạn 2012 đến 2014. Puerto Rico dẫn đầu gói, tiếp theo là Mississippi. models the average prevalence of diagnosed diabetes among adults aged ≥18 years in the period 2012 to 2014. Puerto Rico leads the pack, followed by Mississippi.

Như Hình 2 dưới đây cho thấy, Puerto Rico có số lượng công dân cao nhất trong số những người trưởng thành ≥18 tuổi, có sức khỏe công bằng hoặc kém bị viêm khớp trong giai đoạn 2013 đến 2014. Puerto Rico được theo sau bởi Tennessee và Mississippi.Figure 2 below shows, Puerto Rico has the highest number of citizens among adults aged ≥18 years, in fair or poor health with arthritis for the period 2013 to 2014. Puerto Rico is followed by Tennessee and Mississippi.

Tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn hiện tại ở người trưởng thành ≥18 tuổi trong giai đoạn 2012 đến 2014 được chỉ định trong Hình 3. West Virginia có tỷ lệ mắc bệnh cao hơn so với các quốc gia khác.Figure 3. West Virginia has a higher prevalence of the condition compared to other states.

Liên quan đến bệnh thận giai đoạn cuối, Hình 4 cho thấy tình trạng này được phân tán rộng rãi giữa các khu vực khác nhau.Figure 4 shows that the condition is dispersed widely among various areas.

Bệnh thận giai đoạn cuối theo khu vực.

Giá trị trung bình cho việc nhập viện đối với bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính cho tất cả các chẩn đoán từ năm 2010 đến 2013 được thể hiện trong Hình 5. Kentucky và West Virginia có nhập viện cao hơn so với các tiểu bang khác. Hầu hết các khu vực dưới 45 trường hợp trên 100.000.Figure 5. Kentucky and West Virginia have higher hospitalizations compared to other states. Most of the areas are below 45 cases per 100,000.

Bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính theo trạng thái.

Trong việc khám phá các tình trạng mãn tính theo địa điểm ở Hoa Kỳ, chúng ta thấy rằng một số điều kiện, chẳng hạn như bệnh tiểu đường, viêm khớp và các bệnh phổi tắc nghẽn, phổ biến hơn ở các quốc gia phía đông, trong khi những người khác, như hen suyễn, thường xảy ra ở các quốc gia đông bắc. Đối với bệnh tiểu đường, được liệt kê là nguyên nhân tử vong trong những năm 2010 đến 2014, các quốc gia Oklahoma và West Virginia có ngưỡng trung bình tương đối cao hơn 100 (tỷ lệ điều chỉnh trên 100.000). Trong trường hợp hen suyễn, West Virginia có tỷ lệ mắc bệnh cao nhất (ở người trưởng thành), trong khi Maryland, Massachusetts và New York có số lượng nhập viện cao nhất. Liên quan đến bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính, Kentucky và West Virginia đã nhập viện nhiều nhất so với các tiểu bang khác. Phần lớn các tiểu bang thực sự dưới 45 trường hợp trên 100.000. Liên quan đến viêm khớp ở người trưởng thành, phần lớn các quốc gia trung bình dưới 25%, ngoại trừ West Virginia, trung bình 34,15%. Tóm lại, West Virginia xếp hạng tỷ lệ mắc cao đối với hầu hết các bệnh mãn tính, chẳng hạn như bệnh tiểu đường, hen suyễn, bệnh phổi mãn tính và viêm khớp khi so sánh với tất cả các tiểu bang khác trong giai đoạn 2000 đến 2014.

Chúng tôi đã xem xét phân phối các điều kiện mãn tính theo giới tính và chủng tộc để xác định các xu hướng và mô hình có liên quan (Hình 6 và Hình 7). Điều kiện mãn tính khác nhau theo giới tính. Phụ nữ có xu hướng có trường hợp cao hơn đáng kể trên 100.000 lần nhập viện cho bệnh hen suyễn. Trong khi đàn ông có xu hướng có tỷ lệ tử vong cao hơn từ bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính, bệnh tiểu đường, thận mãn tính và các tình trạng khác, như trong Hình 6.Figure 6 and Figure 7). Chronic conditions differ by gender. Women tend to have significantly higher cases per 100,000 of hospitalizations for asthma. Whereas men tend to have a higher mortality rate from chronic obstructive pulmonary disease, diabetes, chronic kidney, and other conditions, as shown in Figure 6.

Tình trạng mãn tính theo giới tính.

Điều kiện mãn tính theo chủng tộc.

Chúng tôi cũng đã kiểm tra tất cả các tình trạng mãn tính theo chủng tộc (Hình 7) và thấy rằng người da đen không phải gốc Tây Ban Nha có tỷ lệ tử vong cao hơn đối với bệnh phổi và hen suyễn và nhập viện cao hơn do bệnh tiểu đường. Họ được theo sau bởi người dân đảo Thái Bình Dương và người Ấn Độ Mỹ. Tất cả các loại viêm khớp được phân phối khá đồng đều giữa các loại đen, không phải gốc Tây Ban Nha, đa chủng tộc, người da trắng và các loại khác.Figure 7) and found that non-Hispanic Blacks have higher mortality rate for pulmonary disease and asthma and a higher hospitalization from diabetes. They are followed by Pacific Islander and American Indians. All categories of arthritis are fairly evenly distributed among Black, non-Hispanic, Multiracial, Whites, and other.

Nữ giới có tỷ lệ nhập viện cao hơn đối với bệnh hen suyễn (trên 100.000), trong khi về tỷ lệ tử vong đối với bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính, bệnh tiểu đường và bệnh thận mãn tính, nam giới có tỷ lệ nhập viện cao hơn. Một lần nữa, người bản địa Mỹ da đỏ hoặc Alaska có tỷ lệ tử vong cao hơn đối với bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính, bệnh tiểu đường và bệnh thận. Họ theo sau là người da đen và không phải người gốc Tây Ban Nha.

3.1. Sức khỏe tinh thần theo giới tính và chủng tộc

Sức khỏe tâm thần là một khía cạnh quan trọng của chăm sóc sức khỏe quốc gia tác động đến các bệnh mãn tính. Chúng tôi đã phân tích sức khỏe tâm thần theo giới tính (Hình 8) và theo chủng tộc (Hình 9). Khi chúng tôi xem xét bao nhiêu ngày mà một cá nhân cảm thấy không lành mạnh về mặt tinh thần "trong những năm 2012 đến 2014, phụ nữ có nhiều khả năng có nhiều ngày không lành mạnh hơn nam giới, như trong Hình 8.Figure 8) and by race (Figure 9). When we examine how many days an individual feels “mentally unhealthy" for the years 2012 to 2014, women are more likely to have more unhealthy days than men, as shown in Figure 8.

Đồng thời, phụ nữ đa chủng tộc, không phải là người gốc Tây Ban Nha ở độ tuổi từ 18 đến 44 có tỷ lệ lưu hành thô cao hơn ít nhất là 14 ngày gần đây về mặt tinh thần. Nhóm này được theo sau bởi những người không phải là người da đen.

Sau đó, chúng tôi đã nghiên cứu các thói quen hành vi trong tập dữ liệu để hiểu rõ hơn về các mô hình đáng chú ý, nếu trên thực tế có tồn tại.

3.2. Thói quen hành vi theo giới tính và chủng tộc

Hình 10 Biểu đồ thói quen hành vi theo giới tính. charts behavioral habits by gender.

Thói quen hành vi theo giới tính.

Như đã thấy trong bảng xếp hạng ở trên, đàn ông hiển thị số lượng cao hơn trong các loại rượu của việc uống rượu vang và uống rượu nặng, cũng như trong việc sử dụng thuốc lá không khói hiện tại ở người lớn. Về mặt tham gia vào việc hút thuốc hiện tại, người béo phì, và không có hoạt động thể chất trong thời gian giải trí, cả nam và nữ đều gặp những biến chứng tương tự, nhấn mạnh sự cần thiết phải sửa đổi hành vi tích cực.

Hình 11 minh họa phân tích thói quen hành vi theo chủng tộc. illustrates the analysis of behavioral habits by race.

Thói quen hành vi theo chủng tộc.

Hình 11 cho thấy rằng đối với các thói quen hành vi của bệnh béo phì, và không có hoạt động thể chất trong thời gian giải trí ở những người trưởng thành từ 18 tuổi trở lên, các chủng tộc không phải gốc Tây Ban Nha và Tây Ban Nha có tần suất cao nhất, trong khi những người không phải người da trắng có thấp nhất. Nhìn chung, trong hầu hết các thói quen hành vi, những người không phải người gốc Tây Ban Nha khác có tần suất thấp nhất. reveals that for the behavioral habits of “obesity” and “no leisure-time” physical activity among adults aged 18 and over, the black non-Hispanic and Hispanic races have the highest frequency, while white non-Hispanics have the lowest. By and large, in most behavioral habits, the other non-Hispanics have the lowest frequency.

3.3. Sức khỏe phòng ngừa và tình trạng mãn tính

Chúng tôi đã phân tích dữ liệu để phát hiện mối liên hệ giữa nhân khẩu học và sức khỏe phòng ngừa. Như Hình 12 chỉ ra, cả nam và nữ dường như tham gia vào sức khỏe phòng ngừa, mặc dù phụ nữ có lợi thế. Liên quan đến chủng tộc, người da đen và người gốc Tây Ban Nha ít tham gia vào sức khỏe phòng ngừa nói chung, như trong Hình 13.Figure 12 indicates, both men and women appear to engage in preventive health, though women have the edge. With regard to race, Blacks and Hispanics engage less in preventive health overall, as shown in Figure 13.

Sức khỏe phòng ngừa theo giới tính.

Sức khỏe phòng ngừa theo chủng tộc.

Mặc dù tất cả các tình trạng mãn tính đang làm suy nhược nền kinh tế, vì lợi ích của phạm vi, chúng tôi phân tích chọn lọc ảnh hưởng của một vài tình trạng như bệnh tiểu đường và hen suyễn. Đến năm 2034, dân số mắc bệnh tiểu đường dự kiến ​​sẽ tăng 100% và chi phí dự kiến ​​sẽ tăng 53% [33]. Hình 14 mô tả mối liên quan giữa bệnh tiểu đường và tiêm vắc -xin phế cầu khuẩn cho bệnh tiểu đường.Figure 14 depicts the association between diabetes and pneumococcal vaccination for diabetes.

Chẩn đoán tỷ lệ bệnh tiểu đường theo tỷ lệ tiêm vắc -xin phế cầu khuẩn. (#: con số).

Như được chỉ ra trong Hình 14, có một mối quan hệ tiêu cực đáng kể giữa việc tiêm vắc -xin phế cầu khuẩn trung bình ở bệnh nhân tiểu đường và tỷ lệ bệnh tiểu đường được chẩn đoán trung bình trong dân số (p <0,0001). Khi tiêm vắc -xin phế cầu khuẩn trung bình ở bệnh nhân tiểu đường tăng lên, tỷ lệ bệnh tiểu đường được chẩn đoán trung bình giảm (ít trường hợp mắc bệnh tiểu đường). Với tầm quan trọng của bệnh hen suyễn là một tình trạng mãn tính phổ biến khác, chúng tôi đã quyết định phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ tử vong và tiêm vắc -xin cúm cho hen suyễn để xác định hiệu quả của các biện pháp phòng ngừa (Hình 15).Figure 14, there is a significant negative relationship between the average pneumococcal vaccination among diabetes patients and the average diagnosed diabetes ratio among the population (p < 0.0001). As the average pneumococcal vaccination among diabetes patients increases, the average diagnosed diabetes ratio decreases (fewer cases of diabetes). Given the importance of asthma as another prevalent chronic condition, we decided to analyze the relationship between the mortality ratio and influenza vaccinations for asthma to determine the efficiency of preventive measures (Figure 15).

Tỷ lệ tử vong đối với bệnh hen suyễn và tiêm phòng cúm cho hen suyễn.

Hình 15 cho thấy một mối liên quan tiêu cực đáng kể (p <0,0001): Khi tỷ lệ tiêm vắc -xin cúm đối với bệnh hen suyễn tăng, tỷ lệ tử vong của bệnh hen suyễn giảm. Phân tích các biến sức khỏe phòng ngừa trên cho thấy các nguồn lực và nỗ lực dành riêng cho lời hứa cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phòng ngừa. Tầm quan trọng của việc quản lý các bệnh mãn tính cũng được nhấn mạnh khi chúng tôi kiểm tra mối liên hệ giữa thói quen hành vi và điều kiện bao quát. shows a significant negative association (p < 0.0001): as the rate of influenza vaccination for asthma increases, the mortality ratio of asthma declines. Analysis of the above preventive health variables shows that resources and efforts dedicated to preventive healthcare offer promise. The importance of managing chronic diseases is also highlighted when we examine the association between behavioral habits and overarching conditions.

3.4. Sức khỏe hành vi và điều kiện bao quát

Điều kiện bao quát đại diện cho các tình huống hoặc các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến lĩnh vực nghiên cứu. Trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi xem xét ảnh hưởng của các tình trạng này đối với các bệnh mãn tính, sức khỏe hành vi và sức khỏe phòng ngừa. Các điều kiện bao quát bao gồm thiếu bảo hiểm y tế (%), tình trạng sức khỏe tự đánh giá (tốt, công bằng, nghèo) và tỷ lệ ngủ đủ (%) mà dữ liệu có sẵn.

Chúng tôi đã khám phá sự liên kết của các tình trạng sức khỏe tự đánh giá ở những người trưởng thành với thói quen hành vi của việc uống rượu và uống nhiều rượu (Hình 16).Figure 16).

Binge/Đồ uống nặng và tình trạng sức khỏe tự đánh giá kém.

Có một mối tương quan tiêu cực đáng kể (p <0,0001) giữa uống rượu và tự đánh giá sức khỏe. Điều đó có nghĩa là việc tự đánh giá sức khỏe càng thấp, tỷ lệ phần trăm của việc uống rượu. Giảm ít hơn 1% (0,69%) sức khỏe tự đánh giá có liên quan đến việc uống rượu say. Tương tự như vậy, có một mối liên hệ tiêu cực đáng kể (p <0,0001) giữa việc tự đánh giá sức khỏe và tỷ lệ phần trăm của uống nhiều rượu. Giảm 1,6% sức khỏe tự đánh giá có liên quan đến việc tăng 1% trong việc uống nhiều. Chúng ta có thể phỏng đoán rằng việc giảm tự đánh giá sức khỏe có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đối với việc uống rượu nhiều hơn là uống rượu ở người lớn.

Tiếp theo, chúng tôi đã xem xét mối liên quan giữa tỷ lệ hút thuốc hiện tại và sự hiện diện của giấc ngủ đủ ở người lớn (Hình 17).Figure 17).

Tỷ lệ hút thuốc hiện tại do sự hiện diện của giấc ngủ đủ ở người lớn.

Hình 17 ở trên cho thấy một mối liên quan tiêu cực đáng kể (p <0,0001) giữa tỷ lệ hút thuốc hiện tại và tỷ lệ ngủ đủ của giấc ngủ. Khi tỷ lệ hút thuốc hiện tại giảm dưới 1%(0,38%), tỷ lệ ngủ đủ tăng 1%. above shows a significant negative association (p < 0.0001) between prevalence of current smoking and prevalence of sufficient sleep. When current smoking prevalence decreases by less than 1% (0.38%), the prevalence of sufficient sleep increases by 1%.

Mối quan hệ giữa tình trạng sức khỏe tự đánh giá kém và béo phì là tích cực (Hình 18). Tỷ lệ sức khỏe tự đánh giá công bằng hoặc kém càng cao, tỷ lệ béo phì càng cao. Khi sức khỏe tự đánh giá kém tăng 1%, tỷ lệ béo phì tăng 0,468779%.Figure 18). The higher the prevalence of fair or poor self-rated health, the higher is the prevalence of obesity. When poor self-rated health increases by 1%, the prevalence of obesity increases by 0.468779%.

Béo phì do tình trạng sức khỏe tự đánh giá kém.

Tương tự, sức khỏe tự đánh giá kém có mối liên hệ tích cực với việc hút thuốc hiện tại, như được chỉ ra trong Hình 19. Khi tỷ lệ lưu hành của sức khỏe tự đánh giá kém tăng 1%, tỷ lệ hút thuốc hiện tại tăng 0,30425%.Figure 19. As the prevalence of poor self-rated health increases by 1%, the prevalence of current smoking increases by 0.30425%.

Hút thuốc theo tình trạng sức khỏe tự đánh giá.

3.5. Điều kiện mãn tính và điều kiện bao quát

Trong phân tích các tình trạng mãn tính khác nhau, có những điều kiện đáng kể ở nam và nữ, chẳng hạn như tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn, với phụ nữ có xu hướng mắc bệnh hen suyễn cao hơn nam giới. Liên quan đến các tình trạng mãn tính như bệnh tiểu đường, có một mối quan hệ tích cực đáng kể (p <0,001) giữa thiếu bảo hiểm y tế và tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường được chẩn đoán (Hình 20).Figure 20).

Thiếu bảo hiểm y tế hiện tại bằng cách chẩn đoán bệnh tiểu đường.

Chúng tôi nhận thấy trong Hình 20 rằng việc phân phối thiếu bảo hiểm y tế là thưa thớt so với bệnh tiểu đường được chẩn đoán ở người trưởng thành từ 18 tuổi trở lên. Tương tự như vậy, đối với bệnh thận mãn tính (Hình 21) có một mối quan hệ tích cực đáng kể (p <0,0001) với việc thiếu bảo hiểm y tế.Figure 20 that the distribution of lack of health insurance is sparse compared to that of diagnosed diabetes among adults aged 18 and older. Likewise, for chronic kidney disease (Figure 21) there is a significant positive relationship (p < 0.0001) with lack of health insurance.

Thiếu bảo hiểm do bệnh thận mãn tính.

Mối quan hệ giữa thiếu bảo hiểm và nhập viện đối với bệnh phổi mãn tính là tích cực và có ý nghĩa (p <0,0001), như trong Hình 22. Sự gia tăng trong việc thiếu bảo hiểm có liên quan đến việc tăng nhập viện vì bệnh phổi mãn tính.Figure 22. An increase in the lack of insurance is associated with an increase in hospitalization for chronic pulmonary disease.

Thiếu bảo hiểm do bệnh phổi.

3.6. Mối liên quan giữa các tình trạng mãn tính

Chúng tôi đã phân tích cho bất kỳ mối liên hệ nào giữa các tình trạng mãn tính khác nhau. Điều quan trọng là kết hợp giới tính là một yếu tố trong sự liên kết và tỷ lệ mắc các bệnh mãn tính, để phát triển các kế hoạch tùy chỉnh cho chẩn đoán và điều trị. Một mô hình xu hướng tuyến tính đã được phát triển cho mối quan hệ giữa hen suyễn và bệnh tiểu đường (Hình 23).Figure 23).

Mô hình trong Hình 23 cho thấy một mối quan hệ tiêu cực đáng kể (p <0,01) giữa hen suyễn và bệnh tiểu đường. Chúng ta có thể thấy các cụm giới tính cho tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn. Phụ nữ có xu hướng có tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn cao hơn so với nam giới. Nhìn chung, tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn có liên quan tiêu cực đến tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường. Trung bình, tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn cao có liên quan đến tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường thấp. Về mặt khác biệt giới tính, kết quả của chúng tôi phù hợp với các nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng phụ nữ dễ bị hen suyễn hơn. Các yếu tố đóng góp bao gồm dậy thì, kinh nguyệt, mang thai, mãn kinh và biện pháp tránh thai đường uống [34,35]. Có tiềm năng cho nhiều nghiên cứu hơn trong lĩnh vực này.Figure 23 shows a significant negative relationship (p < 0.01) between asthma and diabetes. We can see gender clusters for the prevalence of asthma. Women tend to have higher prevalence of asthma compared to men. Overall, prevalence of asthma is negatively related to the prevalence of diabetes. On average, a high prevalence of asthma is associated with a low prevalence of diabetes. In terms of gender differences our results are consistent with other studies that have shown that women are more prone to develop asthma. Contributing factors include puberty, menstruation, pregnancy, menopause, and oral contraceptives [34,35]. There is potential for more research in this area.

Mối liên quan giữa bệnh tiểu đường và bệnh thận được thể hiện trong Hình 24.Figure 24.

Bệnh tiểu đường do bệnh thận.

Hình 24 cho thấy mối liên quan vừa phải, tích cực (p <0,01) giữa tỷ lệ mắc bệnh thận và bệnh tiểu đường. Khi tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường được chẩn đoán tăng 1%, tỷ lệ mắc bệnh thận mãn tính tăng 0,09%. Không có sự khác biệt rõ ràng trong giới tính ở đây. shows a moderate, positive association (p < 0.01) between prevalence of kidney disease and diabetes. As the prevalence of diagnosed diabetes increases by 1%, the prevalence of chronic kidney disease increases by 0.09%. There are no obvious differences in gender here.

Mối liên quan giữa bệnh tiểu đường và bệnh phổi mãn tính được thể hiện trong Hình 25, và giữa viêm khớp và hen suyễn được thể hiện trong Hình 26.Figure 25, and that between arthritis and asthma is shown in Figure 26.

Bệnh tiểu đường do bệnh phổi tắc nghẽn.

Trong Hình 25, chúng tôi tìm thấy mối liên quan tích cực đáng kể giữa bệnh tiểu đường và bệnh phổi mãn tính (p <0,001).Figure 25, we find a significant positive association between diabetes and chronic pulmonary disease (p < 0.001).

Khi nói đến tỷ lệ mắc bệnh viêm khớp và hen suyễn, rõ ràng có các cụm cho nam và nữ, như trong Hình 26. Có mối liên hệ tích cực sao cho tăng 1% về tỷ lệ viêm khớp có liên quan đến tăng 0,4% về tỷ lệ lưu hành hen suyễn.Figure 26. There is a positive association such that an increase of 1% in prevalence of arthritis is associated with a 0.4% increase in prevalence of asthma.

Hình 27 cho thấy mối liên quan giữa viêm khớp và bệnh phổi mãn tính. shows the association between arthritis and chronic pulmonary disease.

Viêm khớp do bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính.

Mặc dù không có cụm xác định cho nam và nữ liên quan đến tỷ lệ mắc bệnh viêm khớp và bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính, nhưng có một mối liên quan tích cực đáng kể (p <0,0001), như Hình 27 minh họa. Sự gia tăng 1% về tỷ lệ viêm khớp có liên quan đến việc tăng 0,3% trong bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính.Figure 27 illustrates. An increase of 1% in prevalence of arthritis is associated with an increase of 0.3% in chronic obstructive pulmonary disease.

3.7. Summary of Results

The visual analytics figures above offer insight into a representative cross section of the data. They provide a bird’s eye view of the dimensions and correlations of chronic diseases “conditions”, behavioral health, and preventive health condition in the U.S. In addition, associations between mental health and chronic conditions, preventive health and chronic conditions, and among chronic conditions themselves highlight the dynamics of interplay between these categories. This understanding is useful to policymakers in framing appropriate health policies. Preventive healthcare and mental health are both important elements in the management, mitigation, and prevention of chronic conditions. By exploring these in the context of chronic conditions, we offer insight on allocation and prioritization of resources in mitigation and prospective eradication of chronic diseases at a national level. Overarching conditions, including a lack of health insurance, influence the access to necessary health services, including preventive care. This lack of availability is associated with poor health and the prevalence of chronic diseases. Similarly, self-assessed health status is a good indicator of overall health status, correlating with subsequent health service use, functional status, and mortality [36]. Poor mental health interferes with social functioning as well as health condition and should therefore be monitored in chronic disease mitigation. Experiencing activity limitation due to poor physical or mental health undermines efforts to achieve a healthy lifestyle and therefore should be addressed at individual, state, and national levels.

4. Scope and Limitations

Our research has a few limitations. First, our study is cross-sectional and covers only the years 2012 to 2014, the years for which data is available. Second, we included only a limited set of variables (indicators) from the large data repository on the CDC website. A more comprehensive study could draw from other sources and a larger set of variables. Third, as population and public health have emerged as key disciplines in the contemporary health ecosystem, more scalable, macro-level, and drill-down studies would inform greater understanding of chronic diseases. Fourth, one would assume that the quality of publicly available data is high and error-free. Lastly, the study is limited to examining associations and correlations and does not investigate causality. Furthermore, we only apply visual analytics and descriptive analytics, which have limitations in and of themselves.

5. Implications

This study has analyzed chronic conditions in conjunction with several demographic variables, including gender and race. There are widespread variations in the prevalence of diverse chronic diseases, the number of hospitalizations for specific diseases, and the diagnosis and mortality rates for different states. For some chronic diseases—such as diabetes, arthritis, and obstructive pulmonary —the prevalence in the east is higher than in other regions, while, there is higher prevalence for other conditions, such as asthma, in the northeast. The south and midwest also show their own prevalence of chronic diseases. Likewise, there are variations for hospitalization and mortality rates. In addition, there are gender differences related to chronic conditions. For example, women tend to have higher cases per 100,000 for asthma-related hospitalizations. Men, on the other hand, appear to have higher mortality rates for chronic obstructive pulmonary disease, diabetes, chronic kidney, and others. Also, when we examined chronic conditions by race, we noticed that American Indian or Alaska Natives had higher mortality rates for chronic obstructive pulmonary disease, diabetes, chronic kidney, and so on, followed by Black and non-Hispanic groups.

In addition, the study analyzed demographics of mental health, behavior habits, and preventive health. The associations between behavioral health and chronic conditions and between preventive health and chronic conditions were also analyzed. There is a positive relationship between average female coronary heart disease mortality ratio and average female tobacco use ratio. There is a negative relationship between the average pneumococcal vaccination among diabetes patients and the average diagnosed diabetes ratio among the population. Referring to the relationship between behavioral health and overarching conditions, the study found a negative correlation between age-adjusted prevalence percentage of fair or poor self-rated health status among adults aged ≥18 years and binge drinking adults. The current smoking prevalence and sufficiency of sleep among adults is negatively related. The current lack of health insurance is negatively related to both prevalence of current smoking and that of current smokeless tobacco use. The relationship between obesity and poor self-rated health status is positively related. Similarly, current smoking prevalence has a strong, positive correlation with fair or poor self-rated health status. There are different negative or positive correlations between overarching conditions and chronic conditions. For instance, there is a significant positive relationship between the prevalence of a lack of health insurance and that of diagnosed diabetes. But the relationship between prevalence of a lack of health insurance and prevalence of asthma is negatively related.

Cuối cùng, chúng tôi đã tiến hành các phân tích về sự khác biệt giữa các tình trạng mãn tính. Có những cụm rõ ràng giữa nam và nữ trong bệnh hen suyễn, mặc dù phụ nữ có xu hướng mắc bệnh hen suyễn cao hơn nam giới. Nhìn chung, tỷ lệ mắc bệnh hen suyễn có liên quan tiêu cực đến tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường. Có một mối tương quan ôn hòa, tích cực giữa tỷ lệ mắc bệnh thận và tiểu đường, giống như mối tương quan tích cực giữa tỷ lệ mắc bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính và bệnh tiểu đường, viêm khớp và hen suyễn, viêm khớp và bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính, và bệnh hen suyễn.

6. Kết luận

Nghiên cứu có nhiều đóng góp thiết yếu cho phân tích bệnh mãn tính ở cấp độ bệnh nhân/bác sĩ và cấp độ nhà nước. Ở cấp độ bệnh nhân, phân tích các tình trạng mãn tính và các yếu tố hành vi liên quan cho phép bệnh nhân chủ động trong việc quản lý các tình trạng của họ cũng như sửa đổi sức khỏe hành vi. Trong thời đại ngày nay, bệnh nhân mong muốn đồng hóa thông tin sức khỏe từ nhiều nguồn khác nhau [37,38]. Được thông báo cho phép bệnh nhân tự giám sát và tìm kiếm sự chăm sóc y tế phù hợp và kịp thời [39,40], góp phần vào một mô hình chăm sóc cuối cùng ngày càng được cá nhân hóa.

Tương tự như bệnh nhân, các bác sĩ cũng có nhu cầu thông tin khác nhau trong chăm sóc sức khỏe cần được thỏa mãn [41]. Đối với các bác sĩ, thông tin về các tình trạng mãn tính và quan trọng hơn, mối liên hệ giữa nhiều điều kiện và giữa các loại chăm sóc sức khỏe, cho phép phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa dựa trên các hồ sơ cụ thể của bệnh nhân, tích hợp các triệu chứng khác nhau với dữ liệu sức khỏe môi trường và sức khỏe khác [42]. Ngoài ra, mảng thông tin làm tăng khả năng hướng dẫn bệnh nhân theo hướng về y học lối sống (thay đổi lối sống trong chế độ ăn uống lành mạnh, tập thể dục, v.v.) trong việc quản lý các bệnh mãn tính [43]. Con đường từ bệnh tật đến chăm sóc sức khỏe đòi hỏi những nỗ lực tích hợp từ các bác sĩ và bệnh nhân, các bác sĩ vật lý có thể huấn luyện và hướng dẫn các bệnh nhân nhưng sự chéo cuối cùng để chăm sóc sức khỏe nằm trong tay bệnh nhân.

Trong khi hầu hết các nghiên cứu về các bệnh mãn tính tập trung vào các bệnh mãn tính cụ thể và có phần hạn chế, nghiên cứu này cung cấp phân tích toàn diện về nhiều loại bệnh mãn tính ở cấp độ nhà nước. Bằng cách sử dụng phân tích thị giác và phân tích mô tả, nghiên cứu của chúng tôi cung cấp các phương pháp để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa thói quen hành vi, sức khỏe phòng ngừa và nhân khẩu học và các tình trạng mãn tính. Hơn nữa, nghiên cứu này đóng góp về phương pháp phân tích được sử dụng trong nghiên cứu. Nó cho thấy hiệu quả của các phân tích dựa trên dữ liệu, có thể giúp đưa ra quyết định sáng suốt về các bệnh mãn tính.

Trong tương lai, cần có nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm. Các nghiên cứu bổ sung có thể giải quyết mối quan hệ giữa các tình trạng bệnh mãn tính và các chỉ số khác, chẳng hạn như kinh tế, tài chính và xã hội. Trong khi quản lý bệnh mãn tính đã trở thành trọng tâm trong y học hiện đại khi độ tuổi dân số và chi phí y tế của chúng ta tiếp tục tăng, nghiên cứu nên tập trung vào các chính sách phòng ngừa và giảm thiểu. Những lợi ích của phòng ngừa và tiềm năng của nó để giảm chi phí và cải thiện kết quả đã nhận được sự chú ý của các công ty bảo hiểm, kế hoạch chăm sóc sức khỏe và Quốc hội Hoa Kỳ. Các hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đang được khuyến khích giảm khả năng đọc và bác sĩ được khuyến khích đáp ứng các biện pháp chất lượng dựa trên bằng chứng để cung cấp kết quả tốt nhất cho bệnh nhân mắc bệnh mãn tính.

Sự đóng góp của tác giả

Cả hai tác giả đã đóng góp như nhau vào phân tích dữ liệu, thiết kế và phát triển bản thảo.

Xung đột lợi ích

Các tác giả tuyên bố không có xung đột lợi ích.

Người giới thiệu

1 Dịch vụ sức khỏe. Res. 2016; 51: 1135 Từ1151. [Bài viết miễn phí PMC] [PubMed] [Google Scholar]Basu J., Avila R., Ricciardi R. Hospital readmission rates in U.S. States: Are readmissions higher where more patients with multiple chronic conditions cluster? Health Serv. Res. 2016;51:1135–1151. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

2. Buttorff C., Ruder T., Bauman M. Nhiều tình trạng mãn tính ở Hoa Kỳ. [(truy cập vào ngày 1 tháng 1 năm 2018)]; Có sẵn trực tuyến: https://www.rand.org/pub/tools/tl221.htmlButtorff C., Ruder T., Bauman M. Multiple Chronic Conditions in the United States. [(accessed on 1 January 2018)]; Available online: https://www.rand.org/pubs/tools/TL221.html

6. Comlossy M. Phòng ngừa và quản lý bệnh mãn tính. Hội nghị quốc gia của các cơ quan lập pháp tiểu bang; Denver, CO, Hoa Kỳ: 2013. [Học giả Google]Comlossy M. Chronic Disease Prevention and Management. National Conference of State Legislatures; Denver, CO, USA: 2013. [Google Scholar]

11. Hiệp hội các giám đốc bệnh mãn tính tại sao sức khỏe cộng đồng là cần thiết để cải thiện chăm sóc sức khỏe. [(truy cập vào ngày 31 tháng 12 năm 2017)]; Có sẵn trực tuyến: http://www.chronicdisease.org/?page=Whyweneedph2imphcNational Association of Chronic Disease Directors Why Public Health is Necessary to Improve Healthcare. [(accessed on 31 December 2017)]; Available online: http://www.chronicdisease.org/?page=whyweneedph2imphc

14. Anderson G., Horvath J. Gánh nặng ngày càng tăng của bệnh mãn tính ở Mỹ. Đại diện y tế công cộng 2004; 119: 263 Từ270. doi: & nbsp; 10.1016/j.phr.2004.04.005. [Bài viết miễn phí PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]Anderson G., Horvath J. The growing burden of chronic disease in America. Public Health Rep. 2004;119:263–270. doi: 10.1016/j.phr.2004.04.005. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

18. Bộ Lao động Hoa Kỳ, Cục Thống kê Lao động Khảo sát chi tiêu tiêu dùng. [(truy cập vào ngày 1 tháng 1 năm 2018)]; Có sẵn trực tuyến: http://www.bls.gov/cex/#overviewU.S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics Consumer Expenditure Survey. [(accessed on 1 January 2018)]; Available online: http://www.bls.gov/cex/#overview

19. Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ. Nhiều điều kiện mãn tính, một khung chiến lược: Sức khỏe tối ưu và chất lượng cuộc sống cho những người có nhiều tình trạng mãn tính. Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ; Washington, DC, Hoa Kỳ: 2010. [Học giả Google]U.S. Department of Health and Human Services . Multiple Chronic Conditions—A Strategic Framework: Optimum Health and Quality of Life for Individuals with Multiple Chronic Conditions. U.S. Department of Health and Human Services; Washington, DC, USA: 2010. [Google Scholar]

20. Raghupathi W., Raghupathi V. Tổng quan về phân tích sức khỏe. J. Sức khỏe Med. Báo. 2013; 4: 1 trận11. doi: & nbsp; 10.4172/2157-7420.1000132. [CrossRef] [Học giả Google]Raghupathi W., Raghupathi V. An overview of health analytics. J. Health Med. Inform. 2013;4:1–11. doi: 10.4172/2157-7420.1000132. [CrossRef] [Google Scholar]

21. Ủy ban tham gia cộng đồng nghiên cứu khoa học máy tính về tin học chăm sóc sức khỏe. Hội đồng nghiên cứu Nat Natl. Trong: Công nghệ tính toán cho chăm sóc sức khỏe hiệu quả: Các bước và hướng chiến lược ngay lập tức. Stead W.W., Lin H.S., biên tập viên. Nhà xuất bản Học viện Quốc gia; Washington, DC, Hoa Kỳ: 2009. [PubMed] [Học giả Google]Committee on Engaging the Computer Science Research Community in Health Care Informatics. Nat’l Research Council . In: Computational Technology for Effective Healthcare: Immediate Steps and Strategic Directions. Stead W.W., Lin H.S., editors. National Academies Press; Washington, DC, USA: 2009. [PubMed] [Google Scholar]

22. Khan M., Khan S.S. Phương pháp trực quan hóa dữ liệu và thông tin và các cơ chế tương tác: Một cuộc khảo sát. Int. J. Comp. Appl. 2011; 34: 1 Từ14. [Học giả Google]Khan M., Khan S.S. Data and information visualization methods, and interactive mechanisms: A survey. Int. J. Comp. Appl. 2011;34:1–14. [Google Scholar]

23. Caban J.J., Gotz D. Phân tích trực quan trong các thách thức nghiên cứu và nghiên cứu về chăm sóc sức khỏe. Mứt. Med. PGS. 2015; 22: 260 Từ262. doi: & nbsp; 10.1093/jamia/ocv006. [PubMed] [CrossRef] [Học giả Google]Caban J.J., Gotz D. Visual analytics in healthcare—Opportunities and research challenges. J. Am. Med. Assoc. 2015;22:260–262. doi: 10.1093/jamia/ocv006. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Gotz D., Borland D. Chăm sóc sức khỏe dựa trên dữ liệu: Những thách thức và cơ hội để trực quan hóa tương tác. IEEE comp. Đồ họa Appl. 2016; 36: 90 bóng96. doi: & nbsp; 10.1109/mcg.2016.59. [PubMed] [CrossRef] [Học giả Google]Gotz D., Borland D. Data-driven healthcare: Challenges and opportunities for interactive visualization. IEEE Comp. Graphic Appl. 2016;36:90–96. doi: 10.1109/MCG.2016.59. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

25. Harle C., Neill D., Padman R. Phát triển và đánh giá hệ thống trực quan hóa thông tin để đánh giá rủi ro bệnh mãn tính. IEEE Intell. Syst. 2012; 27: 81 bóng85. doi: & nbsp; 10.1109/mis.2012.112. [CrossRef] [Học giả Google]Harle C., Neill D., Padman R. Development and evaluation of an information visualization system for chronic disease risk assessment. IEEE Intell. Syst. 2012;27:81–85. doi: 10.1109/MIS.2012.112. [CrossRef] [Google Scholar]

26. Sun G.-D., Wu Y.-C., Liang R.-H., Liu S.-X. Một cuộc khảo sát về các kỹ thuật và ứng dụng phân tích trực quan: nghiên cứu hiện đại và những thách thức trong tương lai. J. Comput. Khoa học. Technol. 2013; 28: 852 Từ867. doi: & nbsp; 10.1007/s11390-013-1383-8. [CrossRef] [Học giả Google]Sun G.-D., Wu Y.-C., Liang R.-H., Liu S.-X. A survey of visual analytics techniques and applications: State-of-the-art research and future challenges. J. Comput. Sci. Technol. 2013;28:852–867. doi: 10.1007/s11390-013-1383-8. [CrossRef] [Google Scholar]

28. Thomas J., Cook K. chiếu sáng con đường: Nghiên cứu và chương trình nghị sự của bộ phận cho phân tích thị giác. Bộ An ninh Nội địa Hoa Kỳ; Washington, DC, Hoa Kỳ: 2005. [Học giả Google]Thomas J., Cook K. Illuminating the Path: Research and Department Agenda for Visual Analytics. United States Department of Homeland Security; Washington, DC, USA: 2005. [Google Scholar]

29. Keim D.A. Thăm dò trực quan các bộ dữ liệu lớn. Cộng đồng. ACM. 2001; 44: 38 bóng44. doi: & nbsp; 10.1145/381641.381656. [CrossRef] [Học giả Google]Keim D.A. Visual exploration of large data sets. Commun. ACM. 2001;44:38–44. doi: 10.1145/381641.381656. [CrossRef] [Google Scholar]

30. Wong P.C., Thomas J. Phân tích trực quan Giới thiệu về Guest Guest Giới thiệu. IEEE Trans. Tính toán. Đồ họa Appl. 2004; 24: 20 trận21. doi: & nbsp; 10.1109/mcg.2004.39. [PubMed] [CrossRef] [Học giả Google]Wong P.C., Thomas J. Visual analytics—Guest editors’ introduction. IEEE Trans. Comput. Graphics Appl. 2004;24:20–21. doi: 10.1109/MCG.2004.39. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

31. Tukey J.W. Phân tích dữ liệu khám phá. Addison-Wesley; Boston, MA, Hoa Kỳ: 1977. [Học giả Google]Tukey J.W. Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley; Boston, MA, USA: 1977. [Google Scholar]

32. Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa bệnh chỉ số hàng đầu cho các bệnh mãn tính và các yếu tố nguy cơ. [(truy cập vào ngày 30 tháng 12 năm 2017)]; Có sẵn trực tuyến: https://chronicdata.cdc.gov/Centers for Disease Control and Prevention Leading Indicators for Chronic Diseases and Risk Factors. [(accessed on 30 December 2017)]; Available online: https://chronicdata.cdc.gov/

33. Bodenheimer T., Chen E., Bennett H.D. Đối mặt với gánh nặng ngày càng tăng của bệnh mãn tính: lực lượng chăm sóc sức khỏe của Hoa Kỳ có thể làm công việc không? Sức khỏe aff. 2016; 28: 64 bóng74. [PubMed] [Học giả Google]Bodenheimer T., Chen E., Bennett H.D. Confronting the growing burden of chronic disease: Can the U.S. health care workforce do the job? Health Aff. 2016;28:64–74. [PubMed] [Google Scholar]

34. Keselman A., Heller N. Estrogen tín hiệu điều chỉnh viêm dị ứng và góp phần vào sự khác biệt giới tính trong hen suyễn. Đổi diện. Miễn dịch. 2015; 6: 568. doi: & nbsp; 10.3389/fimmu.2015.00568. [Bài viết miễn phí PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]Keselman A., Heller N. Estrogen signaling modulates allergic inflammation and contributes to sex differences in asthma. Front. Immunol. 2015;6:568. doi: 10.3389/fimmu.2015.00568. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

35. Zein J.G., Erzurum S.C. Hen suyễn khác nhau ở phụ nữ. Curr. Dị ứng. Hen suyễn Đại diện 2015; 15: 28. doi: & nbsp; 10.1007/s11882-015-0528-y. [Bài viết miễn phí PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]Zein J.G., Erzurum S.C. Asthma is different in Women. Curr. Allergy. Asthma Rep. 2015;15:28. doi: 10.1007/s11882-015-0528-y. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

37. Amante D.J., Hogan T.P., Pagoto S.L., Tiếng Anh T.M., Lapane K.L. Truy cập vào chăm sóc và sử dụng Internet để tìm kiếm thông tin sức khỏe: Kết quả từ Khảo sát phỏng vấn sức khỏe quốc gia Hoa Kỳ. J. Med. Internet res. 2015; 17: 106. doi: & nbsp; 10.2196/jmir.4126. [Bài viết miễn phí PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]Amante D.J., Hogan T.P., Pagoto S.L., English T.M., Lapane K.L. Access to care and use of the Internet to search for health information: Results from the U.S. National Health Interview Survey. J. Med. Internet Res. 2015;17:106. doi: 10.2196/jmir.4126. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

38. Eysenbach G., Köhler C. Làm thế nào để người tiêu dùng tìm kiếm và đánh giá thông tin sức khỏe trên web trên toàn thế giới? Nghiên cứu định tính sử dụng các nhóm tập trung, kiểm tra khả năng sử dụng và các cuộc phỏng vấn sâu. Br. Med. J. 2002; 324: 573 Từ577. [Bài viết miễn phí PMC] [PubMed] [Google Scholar]Eysenbach G., Köhler C. How do consumers search for and appraise health information on the world wide web? Qualitative study using focus groups, usability tests, and in-depth interviews. Br. Med. J. 2002;324:573–577. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

39. Bodenheimer T., Wagner E.H., Grumbach K. Cải thiện chăm sóc chính cho bệnh nhân mắc bệnh mãn tính. Mứt. Med. PGS. 2002; 288: 1775 Từ1779. doi: & nbsp; 10.1001/jama.288.14.1775. [PubMed] [CrossRef] [Học giả Google]Bodenheimer T., Wagner E.H., Grumbach K. Improving primary care for patients with chronic illness. J. Am. Med. Assoc. 2002;288:1775–1779. doi: 10.1001/jama.288.14.1775. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

40. Himes B.E., Weitzman E.R. Đổi mới trong các công nghệ thông tin y tế cho các bệnh phổi mãn tính16. Hô hấp. Res. 2016; 17: 1 bóng7. doi: & nbsp; 10.1186/s12931-016-0354-3. [Bài viết miễn phí PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]Himes B.E., Weitzman E.R. Innovations in health information technologies for chronic pulmonary diseases16. Respir. Res. 2016;17:1–7. doi: 10.1186/s12931-016-0354-3. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

41. Springer. 2014; 820: 217 Từ228. [PubMed] [Học giả Google]Kourouthanassis P.E., Mikalef P., Ioannidou M., Pateli A. Exploring the online satisfaction gap of Medical doctors: An expectation-confirmation investigation of information needs. Springer. 2014;820:217–228. [PubMed] [Google Scholar]

42. Mikalef P., Kourouthanassis P.E., Pateli A.G. Hành vi tìm kiếm thông tin trực tuyến của các bác sĩ. Sức khỏe Inf. Lib. J. 2017; 34: 58 Từ73. doi: & nbsp; 10.1111/hir.12170. [PubMed] [CrossRef] [Học giả Google]Mikalef P., Kourouthanassis P.E., Pateli A.G. Online information search behaviour of physicians. Health Inf. Lib. J. 2017;34:58–73. doi: 10.1111/hir.12170. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

43. Hayes C., West C., Egger G. Chương 22, liên kết với cơn đau mãn tính trong bối cảnh y học lối sống. Báo chí học thuật; Cambridge, MA, Hoa Kỳ: 2017. Trang 339 Từ353. [Học giả Google]Hayes C., West C., Egger G. Chapter 22—Rethinking Chronic Pain in a Lifestyle Medicine Context. Academic Press; Cambridge, MA, USA: 2017. pp. 339–353. [Google Scholar]

Các bài báo từ Tạp chí quốc tế về nghiên cứu môi trường và sức khỏe cộng đồng được cung cấp tại đây cho phép của Viện xuất bản kỹ thuật số đa ngành (MDPI)International Journal of Environmental Research and Public Health are provided here courtesy of Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)