Die bedeutung der statistik in der pflege (mit beispielen)

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

Statistiken sind in der Pflege aus folgenden Gründen wichtig:

Begründung 1 : Statistiken ermöglichen es Pflegekräften zu verstehen, wie deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median, Standardabweichung, Bereich und Perzentile zu interpretieren sind.

Begründung 2 : Statistiken ermöglichen es Pflegekräften zu verstehen, wie sie die Ergebnisse kürzlich durchgeführter klinischer Studien interpretieren und diese Ergebnisse den Patienten mitteilen können.

Begründung 3 : Statistiken ermöglichen es Pflegekräften zu verstehen, wie Odds Ratios zu interpretieren sind, was den Patienten eine Vorstellung von Risikofaktoren im Zusammenhang mit verschiedenen Medikamenten oder Lebensstilentscheidungen geben kann.

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

Grund 1: Verstehen, wie man deskriptive Statistiken interpretiert

Beschreibende Statistiken werden zur Beschreibung von Daten verwendet.

Im medizinischen Kontext kann eine Krankenschwester Zugriff auf die folgenden beschreibenden Statistiken für einen Patienten haben:

• Das durchschnittliche Gewicht des Patienten während eines bestimmten Zeitintervalls.
• Die Standardabweichung des Patientengewichts während eines bestimmten Zeitintervalls.
• Das Perzentil der Größe, des Gewichts, des Blutdrucks und der Herzfrequenz eines Patienten.

Anhand dieser Messungen kann das Pflegepersonal den allgemeinen Gesundheitszustand eines bestimmten Patienten besser verstehen und Empfehlungen zur Verbesserung seines Gesundheitszustands geben.

Angenommen, eine Krankenschwester kann erkennen, dass sich ein Patient im 93. Gewichtsperzentil seiner Altersgruppe befindet.

Durch die Teilnahme an einem Statistikkurs würde eine Krankenschwester wissen, dass dies bedeutet, dass die Person 93 % mehr wiegt als alle Personen derselben Altersgruppe.

Dies ist ein klarer Hinweis darauf, dass die Person kein gesundes Gewicht hat, und die Krankenschwester empfiehlt möglicherweise ein bestimmtes Medikament oder eine Änderung des Lebensstils, die sich positiv auf die Person auswirken könnte.

Grund 2: Verstehen, wie die Ergebnisse klinischer Studien zu interpretieren sind

Ein weiterer wichtiger Grund, warum Pflegekräfte Statistiken verstehen, besteht darin, dass sie wissen, wie die Ergebnisse klinischer Studien zu interpretieren sind.

Angenommen, Forscher führen eine neue klinische Studie durch, um festzustellen, ob ein neues Medikament die Gewichtsabnahme beeinflusst.

Angenommen, die folgenden Ergebnisse der Studie werden in einer medizinischen Fachzeitschrift veröffentlicht:

Es gab einen signifikanten Unterschied im mittleren Gewichtsverlust zwischen dem neuen Medikament (M = 5,75, SD = 1,25) und Placebo (M = 0,23, SD = 0,97); p = 0,021.

Eine Krankenschwester, die einen Statistikkurs absolviert hat, weiß, dass das in den Ergebnissen angezeigte p den p-Wert eines t-Tests bei zwei Stichproben darstellt.

Und da dieser p-Wert unter 0,05 liegt, wissen sie, dass die Studienergebnisse statistisch signifikant sind, was darauf hindeutet, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied im Gewichtsverlust zwischen Patienten gibt, die das neue Medikament eingenommen haben, und denen, die das gleiche Medikament eingenommen haben. ein Placebo.

Indem sie verstehen, wie diese Ergebnisse zu interpretieren sind, können sie diese Informationen an Patienten weitergeben, die die Einnahme des neuen Medikaments zur Gewichtsreduktion in Betracht ziehen.

Hinweis : Dies ist nur ein Beispiel für einen statistischen Test, der in klinischen Studien durchgeführt werden kann. Andere gängige Tests umfassen einen T-Test bei einer Stichprobe , einen T-Test bei gepaarten Stichproben , eine einfaktorielle ANOVA und eine zweifaktorielle ANOVA .

Grund 3: Verstehen Sie, wie Quotenverhältnisse zu interpretieren sind

Ein weiterer wichtiger Grund, warum Pflegekräfte Statistiken verstehen, besteht darin, dass sie wissen, wie man Quotenverhältnisse interpretiert.

Ein Odds Ratio gibt uns das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis in einer Behandlungsgruppe auftritt, zur Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis in einer Kontrollgruppe auftritt, an.

Angenommen, Forscher möchten den Zusammenhang zwischen dem Alter einer Mutter und der Wahrscheinlichkeit, ein Baby mit einem gesunden Geburtsgewicht zu bekommen, verstehen.

Um dies zu untersuchen, führen sie eine logistische Regression durch, wobei sie das Alter als Prädiktorvariable und das gesunde Geburtsgewicht (nein = 0, ja = 1) als Antwortvariable verwenden.

Angenommen, sie sammeln Daten von 200 Müttern und passen ein logistisches Regressionsmodell an. Hier sind die Ergebnisse:

Das Odds Ratio für die Prädiktorvariable Alter beträgt weniger als 1. Dies bedeutet, dass jede weitere Erhöhung des Alters um ein Jahr mit einer Verringerung der Wahrscheinlichkeit einhergeht, dass eine Mutter ein gesundes Kind bekommt.

Insbesondere können wir die folgende Formel verwenden, um die Entwicklung der Quoten zu quantifizieren:

Quotenänderung %: (OR-1) * 100

Beispielsweise beträgt das Odds Ratio (OR) für das Alter 0,92. Somit könnten wir berechnen:

Quotenänderung %: (0,92 – 1) * 100 = -8 %

Dies bedeutet, dass mit jedem weiteren Anstieg des Alters um ein Jahr die Chance einer Mutter, ein gesundes Kind zu bekommen, um 8 % sinkt .

Wenn eine Pflegekraft versteht, wie dieses Quotenverhältnis zu interpretieren ist, kann sie einer potenziellen Mutter dieses Ergebnis klar mitteilen.

Zusätzliche Ressourcen

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

Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen
Die Bedeutung der Statistik in der Bildung
Die Bedeutung der Statistik in der Wirtschaft
Die Bedeutung der Statistik in der Forschung
Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen