أهمية الإحصاء في التمريض (مع أمثلة)

يهتم مجال الإحصاء بجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وعرضها.

في التمريض، الإحصائيات مهمة للأسباب التالية:

الأساس المنطقي 1 : تسمح الإحصائيات للممرضات بفهم كيفية تفسير الإحصائيات الوصفية مثل المتوسط والوسيط والانحراف المعياري والمدى والنسب المئوية.

الأساس المنطقي 2 : تسمح الإحصائيات للممرضات بفهم كيفية تفسير نتائج التجارب السريرية الأخيرة وكيفية توصيل هذه النتائج إلى المرضى.

الأساس المنطقي 3 : تسمح الإحصائيات للممرضات بفهم كيفية تفسير نسب الأرجحية، والتي يمكن أن تعطي المرضى فكرة عن عوامل الخطر المتعلقة بالأدوية المختلفة أو خيارات نمط الحياة.

وفي بقية هذه المقالة، نتناول كلًا من هذه الأسباب.

السبب 1: فهم كيفية تفسير الإحصائيات الوصفية

تستخدم الإحصائيات الوصفية لوصف البيانات.

في السياق الطبي، قد تتمكن الممرضة من الوصول إلى الإحصائيات الوصفية التالية للمريض:

• متوسط وزن المريض خلال فترة زمنية معينة.
• الانحراف المعياري لوزن المريض خلال فترة زمنية معينة.
• النسبة المئوية لطول المريض ووزنه وضغط الدم ومعدل ضربات القلب.

وباستخدام هذه القياسات، يمكن للممرضة فهم الحالة الصحية العامة لمريض معين بشكل أفضل وتقديم توصيات لتحسين صحته.

على سبيل المثال، لنفترض أن الممرضة تستطيع أن ترى أن المريض يقع في نسبة الوزن 93 بالنسبة لفئته العمرية.

من خلال أخذ دورة في الإحصاء، ستعرف الممرضة أن هذا يعني أن وزن الفرد يزيد بنسبة 93% عن جميع الأفراد في نفس الفئة العمرية.

وهذا مؤشر واضح على أن الفرد ليس في وزن صحي وقد توصي الممرضة بتناول دواء معين أو تغيير نمط الحياة الذي يمكن أن يكون له تأثير إيجابي على الفرد.

السبب 2: فهم كيفية تفسير نتائج التجارب السريرية

سبب آخر مهم لفهم الممرضات للإحصاءات هو معرفة كيفية تفسير نتائج التجارب السريرية.

على سبيل المثال، لنفترض أن الباحثين يجرون تجربة سريرية جديدة لتحديد ما إذا كان الدواء الجديد يؤثر على فقدان الوزن.

لنفترض أن النتائج التالية تم نشرها من التجربة في مجلة طبية:

كان هناك اختلاف كبير في متوسط فقدان الوزن بين الدواء الجديد (M = 5.75، SD = 1.25) والدواء الوهمي (M = 0.23، SD = 0.97)؛ ع = 0.021.

ستعرف الممرضة التي أخذت دورة في الإحصاء أن p الموضح في النتائج يمثل القيمة p لاختبار t المكون من عينتين.

ولأن قيمة p هذه أقل من 0.05، فسيعرفون أن نتائج الدراسة ذات دلالة إحصائية، مما يشير إلى وجود فرق ذو دلالة إحصائية في فقدان الوزن بين المرضى الذين تناولوا الدواء الجديد وأولئك الذين تناولوا نفس الدواء. دواء وهمي.

ومن خلال فهم كيفية تفسير هذه النتائج، يمكنهم نقل هذه المعلومات إلى المرضى الذين يفكرون في تناول الدواء الجديد لإنقاص الوزن.

ملحوظة : هذا مجرد مثال واحد للاختبار الإحصائي الذي يمكن إجراؤه في التجارب السريرية. تشمل الاختبارات الشائعة الأخرى اختبار t لعينة واحدة ، واختبار t للعينات المقترنة ، وANOVA أحادي الاتجاه ، و ANOVA ثنائي الاتجاه .

السبب 3: فهم كيفية تفسير نسب الأرجحية

سبب آخر مهم لفهم الممرضات للإحصاءات هو معرفة كيفية تفسير نسب الأرجحية.

تخبرنا نسبة الأرجحية بنسبة احتمالات وقوع حدث في مجموعة العلاج إلى احتمالات وقوع حدث في مجموعة المراقبة.

على سبيل المثال، لنفترض أن الباحثين يريدون فهم العلاقة بين عمر الأم واحتمالية إنجاب طفل يتمتع بوزن صحي عند الولادة.

لاستكشاف ذلك، قاموا بإجراء الانحدار اللوجستي باستخدام العمر كمتغير متوقع والوزن الصحي عند الولادة (لا = 0، نعم = 1) كمتغير الاستجابة .

لنفترض أنهم يجمعون بيانات عن 200 أم ويتناسبون مع نموذج الانحدار اللوجستي. وهنا النتائج:

نسبة الأرجحية لمتغير العمر المتنبئ أقل من 1. وهذا يعني أن كل زيادة إضافية في العمر لمدة عام واحد ترتبط بانخفاض احتمالات إنجاب الأم لطفل سليم.

على وجه الخصوص، يمكننا استخدام الصيغة التالية لقياس تطور الاحتمالات:

احتمالات التغير %: (OR-1) * 100

على سبيل المثال، نسبة الأرجحية (OR) للعمر هي 0.92. وهكذا يمكننا حساب:

احتمالات التغير %: (0.92 – 1) * 100 = -8%

وهذا يعني أن كل زيادة إضافية في العمر لمدة عام واحد ترتبط بانخفاض بنسبة 8% في فرصة الأم في إنجاب طفل سليم.

من خلال فهم كيفية تفسير نسبة الأرجحية هذه، يمكن للممرضة توصيل هذه النتيجة بوضوح إلى الأم المحتملة.

مصادر إضافية

وتوضح المقالات التالية أهمية الإحصاء في المجالات الأخرى:

أهمية الإحصاء في الأعمال
أهمية الإحصاء في التعليم
أهمية الإحصاء في الاقتصاد
أهمية الإحصاء في البحث
أهمية الإحصاء في الرعاية الصحية