Die bedeutung von statistiken im gesundheitswesen (mit beispielen)

Der Bereich Statistik beschäftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten.

Im Gesundheitswesen sind Statistiken aus folgenden Gründen wichtig:

Grund 1 : Statistiken ermöglichen es Gesundheitsfachkräften, die Gesundheit von Einzelpersonen mithilfe deskriptiver Statistiken zu verfolgen.

Grund 2 : Statistiken ermöglichen es medizinischem Fachpersonal, die Beziehung zwischen Variablen mithilfe von Regressionsmodellen zu quantifizieren.

Grund 3 : Statistiken ermöglichen es medizinischem Fachpersonal, die Wirksamkeit verschiedener medizinischer Verfahren mithilfe von Hypothesentests zu vergleichen.

Grund 4 : Statistiken ermöglichen es Gesundheitsfachkräften, die Auswirkungen von Lebensstilentscheidungen auf die Gesundheit anhand des Inzidenzratenverhältnisses zu verstehen.

Im weiteren Verlauf dieses Artikels gehen wir auf jeden dieser Gründe ein.

Grund 1: Überwachen Sie die Gesundheit von Einzelpersonen mithilfe deskriptiver Statistiken

Beschreibende Statistiken werden zur Beschreibung von Daten verwendet.

Angehörige der Gesundheitsberufe berechnen häufig die folgenden deskriptiven Statistiken für eine bestimmte Person:

• Durchschnittliche verbleibende Herzfrequenz.
• Durchschnittlicher arterieller Druck.
• Gewichtsschwankungen über einen bestimmten Zeitraum.

Mit diesen Messungen können medizinische Fachkräfte den allgemeinen Gesundheitszustand des Einzelnen besser verstehen.

Sie können diese Messungen dann nutzen, um Einzelpersonen über Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Gesundheit zu informieren oder sogar spezifische Medikamente entsprechend ihrem Gesundheitszustand zu verschreiben.

Grund 2: Quantifizieren Sie die Beziehung zwischen Variablen mithilfe von Regressionsmodellen

Statistiken werden auch im Gesundheitswesen in Form von Regressionsmodellen eingesetzt.

Hierbei handelt es sich um Modelle, die es medizinischem Fachpersonal ermöglichen, die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Beispielsweise kann ein medizinisches Fachpersonal Zugriff auf Daten über die Gesamtzahl der Stunden, die pro Tag mit körperlicher Betätigung verbracht werden, die Gesamtzeit, die pro Tag im Sitzen verbracht wird, und das Gesamtgewicht der Personen haben.

Anschließend könnten sie das folgende multiple lineare Regressionsmodell erstellen:

Gewicht = 124,33 – 15,33 (Trainingsstunden pro Tag) + 1,04 (Sitzstunden pro Tag)

So interpretieren Sie die Regressionskoeffizienten in diesem Modell:

• Für jede zusätzliche Stunde, die täglich mit körperlicher Betätigung verbracht wird, verringert sich das Gesamtgewicht um durchschnittlich 15,33 Pfund (unter der Annahme, dass die Anzahl der im Sitzen verbrachten Stunden konstant bleibt).
• Mit jeder weiteren sitzenden Stunde pro Tag erhöht sich das Gesamtgewicht um durchschnittlich 1,04 Pfund (unter der Annahme, dass die Anzahl der Trainingsstunden konstant bleibt).

Anhand dieses Modells kann ein medizinisches Fachpersonal schnell verstehen, dass mehr Zeit, die man mit körperlicher Betätigung verbringt, mit einem geringeren Gewicht und mehr Zeit, die man mit Sitzen verbringt, mit einem höheren Gewicht verbunden ist.

Sie können auch genau quantifizieren, wie stark sich die Menge an Bewegung und die Sitzposition auf das Gewicht auswirken.

Grund 3: Vergleichen Sie medizinische Verfahren mithilfe von Hypothesentests

Statistiken werden auch im Gesundheitswesen in Form von Hypothesentests eingesetzt.

Hierbei handelt es sich um Tests, mit denen medizinisches Fachpersonal feststellen kann, ob zwischen verschiedenen medizinischen Verfahren oder Behandlungen eine statistische Signifikanz besteht.

Angenommen, ein Arzt glaubt, dass ein neues Medikament den Blutdruck bei adipösen Patienten senken kann. Um dies zu testen, wird er den Blutdruck von 40 Patienten vor und nach der einmonatigen Anwendung des neuen Medikaments messen können.

Anschließend wird ein t-Test für gepaarte Stichproben unter Verwendung der folgenden Annahmen durchgeführt:

• H ₀ : μ _nach = μ _vorher (der durchschnittliche Blutdruck ist vor und nach der Einnahme des Arzneimittels gleich)
• H _A : μ _nach < μ _vorher (mittlerer Blutdruck ist nach Einnahme des Medikaments niedriger)

Liegt der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau (z. B. α = 0,05), kann er die Nullhypothese verwerfen und daraus schließen, dass das neue Medikament eine Blutdrucksenkung bewirkt.

Hinweis : Dies ist nur ein Beispiel für Hypothesentests im Gesundheitswesen. Andere gängige Tests sind ein T-Test bei einer Stichprobe , ein T-Test bei zwei Stichproben , eine einfaktorielle ANOVA und eine zweifaktorielle ANOVA .

Grund 4: Verstehen Sie die Auswirkungen von Lebensstilentscheidungen auf die Gesundheit anhand der Inzidenzrate

Ein Inzidenzratenbericht ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, die Inzidenzrate zwischen zwei verschiedenen Gruppen zu vergleichen.

Angenommen, es ist bekannt, dass Raucher in einer Rate von 7 pro 100 Personenjahre an Lungenkrebs erkranken.

Nehmen wir umgekehrt an, dass bekannt ist, dass Menschen, die nicht rauchen, mit einer Rate von 1,5 pro 100 Personenjahre an Lungenkrebs erkranken.

Wir würden das Inzidenzratenverhältnis (oft als IRR abgekürzt) wie folgt berechnen:

• IRR = Inzidenzrate bei Rauchern / Inzidenzrate bei Nichtrauchern
• IRR = (7/100) / (1,5/100)
• IRR = 4,67

So würde ein medizinisches Fachpersonal diesen Wert interpretieren: Die Lungenkrebsrate bei Rauchern ist 4,67-mal höher als bei Nichtrauchern.

Mit dieser einfachen Berechnung können medizinische Fachkräfte besser verstehen, wie sich unterschiedliche Lebensstilentscheidungen (z. B. Rauchen) auf die Gesundheit des Einzelnen auswirken.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Artikel erläutern die Bedeutung von Statistiken in anderen Bereichen:

Warum sind Statistiken wichtig? (10 Gründe, warum Statistiken wichtig sind!)
Die Bedeutung von Statistiken in der Pflege
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen
Die Bedeutung der Statistik in der Wirtschaft
Die Bedeutung der Statistik im Bildungswesen