京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
当很多人都仗着自己年轻而对自己的身体漠不关心、眼里只想着赚钱的同时,熟不知死神已经悄悄地在逼近,今天小编就来和大家聊聊什么是猝死、猝死呈现年轻化,诱因又是什么?我们该如何正确地进行急救、挽救生命?
猝死就是突然死亡,根据世卫组织(WHO)的定义,平时身体健康或者看上去健康的人,在短时间内因自然疾病突然死亡,而这个所谓的“短时间”就是从发病到死亡的时间,目前没有公认的统一标准,世界卫生组织的定义是6小时,但是也有一些观点认为是1小时、12小时和24小时之内。
有数据显示,我国每年猝死人数高达55万人次,这就意味着每一分钟就有一个中国人发生猝死,临床上猝死分为心源性猝死和非心源性猝死两大类,其中心源性猝死占猝死的有70%-80%
p = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WHITE))
.add("", [list(z) for z in zip(cate, num)])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各种猝死死因的概率分布"),
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical",
pos_top="15%",
pos_left="5%"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
p.render("death.html")
output
究竟哪些人可能会猝死呢?一般来说
而从猝死的诱因来看,致使其发生的主要因素是情绪激动(25.66%)和劳累(24.53%),对于身体来说,情绪激动就像大坝决堤,会在短时间内对心脑等重要脏器造成冲击;
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WHITE))
.add_xaxis(columns)
.add_yaxis("缺血性心脏病", data1)
.add_yaxis("缺血性脑卒", data2)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="猝死风险随年龄增长而升高"), # yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_= 500, max_=6000) )
)
bar.render("deth_risk.html")
output
而劳累则是慢性消耗,临床发现很多猝死的人,都曾经历过高强度工作状态,有数据显示,每周工作60个小时以上的人发生急性心肌梗死的可能性,是工作不超过40小时的人的两倍
另外熬夜的危害对于猝死而言也是相当明显的,有研究表明,每晚睡眠时间不超过5小时的人,发生急性心肌梗死的风险是6-8小时睡眠的人的2-3倍,除了猝死之外,高血压、糖尿病、抑郁症等疾病也和睡眠不足息息相关。
而针对猝死前的症状,在发作前身体上如颈部、后背、头皮、手心或者脚掌大量出汗。在无激烈运动、熬夜、失眠或者生病等诱因的情况下,连续几天、几周出现极度疲劳感,伴有焦虑、失眠、无症状惊醒等症状,此时应考虑心脏出现了问题。
就心源性猝死而言,其发生时,患者往往会心跳呼吸骤停、突然意识丧失、颈动脉消失、瞳孔放大。此时,只要抢救及时、准确,病人是可望得救的。急救开始的时间越早,存活率就越高。大量临床资料表明,心跳骤停4分钟之内开始急救者,存活率可有50%;超过10分钟,存活的可能性极小。
所以如果遇到心跳骤停的患者,我们要做的是第一时间为患者进行心外按压,同时让周围人呼叫120
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27