L’importance des statistiques dans les soins de santé (avec exemples)

Le domaine des statistiques concerne la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données.

Dans le domaine de la santé, les statistiques sont importantes pour les raisons suivantes :

Raison 1 : Les statistiques permettent aux professionnels de santé de suivre la santé des individus à l’aide de statistiques descriptives.

Raison 2 : Les statistiques permettent aux professionnels de santé de quantifier la relation entre les variables à l’aide de modèles de régression.

Raison 3 : Les statistiques permettent aux professionnels de santé de comparer l’efficacité de différentes procédures médicales à l’aide de tests d’hypothèses.

Raison 4 : Les statistiques permettent aux professionnels de santé de comprendre l’effet des choix de vie sur la santé à l’aide du ratio de taux d’incidence.

Dans la suite de cet article, nous développons chacune de ces raisons.

Raison 1 : surveiller la santé des individus à l’aide de statistiques descriptives

Les statistiques descriptives sont utilisées pour décrire les données.

Les professionnels de la santé calculent souvent les statistiques descriptives suivantes pour un individu donné :

• Fréquence cardiaque moyenne au repos.
• Pression artérielle moyenne.
• Fluctuation du poids pendant une certaine période.

Grâce à ces mesures, les professionnels de la santé peuvent mieux comprendre la santé globale des individus.

Ils peuvent ensuite utiliser ces mesures pour informer les individus sur les moyens d’améliorer leur santé ou même de prescrire des médicaments spécifiques en fonction de leur état de santé.

Raison 2 : Quantifier la relation entre les variables à l’aide de modèles de régression

Les statistiques sont également utilisées dans le domaine de la santé sous la forme de modèles de régression .

Ce sont des modèles qui permettent aux professionnels de la santé de quantifier la relation entre une ou plusieurs variables prédictives et une variable de réponse .

Par exemple, un professionnel de la santé peut avoir accès à des données sur le nombre total d’heures passées à faire de l’exercice par jour, le temps total passé en position assise par jour et le poids global des individus.

Ils pourraient ensuite construire le modèle de régression linéaire multiple suivant :

Poids = 124,33 – 15,33 (heures passées à faire de l’exercice par jour) + 1,04 (heures passées assis par jour)

Voici comment interpréter les coefficients de régression dans ce modèle :

• Pour chaque heure supplémentaire passée à faire de l’exercice par jour, le poids total diminue en moyenne de 15,33 livres (en supposant que les heures passées en position assise restent constantes).
• Pour chaque heure supplémentaire passée en position assise par jour, le poids total augmente en moyenne de 1,04 livre (en supposant que les heures passées à faire de l’exercice restent constantes).

Grâce à ce modèle, un professionnel de la santé peut rapidement comprendre que plus de temps passé à faire de l’exercice est associé à un poids inférieur et que plus de temps passé en position assise est associé à un poids plus élevé.

Ils peuvent également quantifier exactement dans quelle mesure la quantité d’exercice et la position assise affectent le poids.

Raison 3 : Comparez les procédures médicales à l’aide de tests d’hypothèse

Les statistiques sont également utilisées dans le domaine de la santé sous la forme de tests d’hypothèses .

Il s’agit de tests que les professionnels de la santé peuvent utiliser pour déterminer s’il existe une signification statistique entre différentes procédures ou traitements médicaux.

Par exemple, supposons qu’un médecin pense qu’un nouveau médicament est capable de réduire la tension artérielle chez les patients obèses. Pour tester cela, il pourra mesurer la tension artérielle de 40 patients avant et après avoir utilisé le nouveau médicament pendant un mois.

Il effectue ensuite un test t pour échantillons appariés en utilisant les hypothèses suivantes :

• H ₀ : μ _après = μ _avant (la pression artérielle moyenne est la même avant et après l’utilisation du médicament)
• H _A : μ _après < μ _avant (la pression artérielle moyenne est inférieure après l’utilisation du médicament)

Si la valeur p du test est inférieure à un certain seuil de signification (par exemple α = 0,05), il peut alors rejeter l’hypothèse nulle et conclure que le nouveau médicament entraîne une réduction de la tension artérielle.

Remarque : Ceci n’est qu’un exemple de test d’hypothèse utilisé dans le domaine de la santé. D’autres tests courants incluent un test t à un échantillon , un test t à deux échantillons , une ANOVA unidirectionnelle et une ANOVA bidirectionnelle .

Raison 4 : Comprendre les effets des choix de mode de vie sur la santé à l’aide du taux d’incidence

Un rapport de taux d’incidence permet aux professionnels de santé de comparer le taux d’incidence entre deux groupes différents.

Par exemple, supposons que l’on sache que les fumeurs développent un cancer du poumon à un taux de 7 pour 100 années-personnes.

À l’inverse, supposons que l’on sache que les personnes qui ne fument pas développent un cancer du poumon à un taux de 1,5 pour 100 années-personnes.

Nous calculerions le rapport du taux d’incidence (souvent abrégé TRI) comme suit :

• TRI = Taux d’incidence chez les fumeurs / Taux d’incidence chez les non-fumeurs
• TRI = (7/100) / (1,5/100)
• TRI = 4,67

Voici comment un professionnel de la santé interpréterait cette valeur : Le taux de cancer du poumon chez les fumeurs est 4,67 fois plus élevé que celui des non-fumeurs.

Grâce à ce simple calcul, les professionnels de la santé peuvent mieux comprendre comment différents choix de vie (comme le tabagisme) affectent la santé des individus.

Ressources additionnelles

Les articles suivants expliquent l’importance des statistiques dans d’autres domaines :

Pourquoi les statistiques sont-elles importantes ? (10 raisons pour lesquelles les statistiques sont importantes !)
L’importance des statistiques en soins infirmiers
L’importance des statistiques dans les entreprises
L’importance des statistiques en économie
L’importance des statistiques dans l’éducation