Statistiken sind in der Pflege aus folgenden Gr\u00fcnden wichtig:<\/span><\/p>\n Begr\u00fcndung 1<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Pflegekr\u00e4ften zu verstehen, wie deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median, Standardabweichung, Bereich und Perzentile zu interpretieren sind.<\/span><\/p>\n Begr\u00fcndung 2<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Pflegekr\u00e4ften zu verstehen, wie sie die Ergebnisse k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrter klinischer Studien interpretieren und diese Ergebnisse den Patienten mitteilen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Begr\u00fcndung 3<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Pflegekr\u00e4ften zu verstehen, wie Odds Ratios zu interpretieren sind, was den Patienten eine Vorstellung von Risikofaktoren im Zusammenhang mit verschiedenen Medikamenten oder Lebensstilentscheidungen geben kann.<\/span><\/p>\n Im weiteren Verlauf dieses Artikels gehen wir auf jeden dieser Gr\u00fcnde ein.<\/span><\/p>\n Beschreibende Statistiken<\/a> werden zur Beschreibung von<\/em> Daten verwendet.<\/span><\/p>\n Im medizinischen Kontext kann eine Krankenschwester Zugriff auf die folgenden beschreibenden Statistiken f\u00fcr einen Patienten haben:<\/span><\/p>\n Anhand dieser Messungen kann das Pflegepersonal den allgemeinen Gesundheitszustand eines bestimmten Patienten besser verstehen und Empfehlungen zur Verbesserung seines Gesundheitszustands geben.<\/span><\/p>\n Angenommen, eine Krankenschwester kann erkennen, dass sich ein Patient im 93. Gewichtsperzentil seiner Altersgruppe befindet.<\/span><\/p>\n Durch die Teilnahme an einem Statistikkurs w\u00fcrde eine Krankenschwester wissen, dass dies bedeutet, dass die Person 93 % mehr wiegt als alle Personen derselben Altersgruppe.<\/span><\/p>\n Dies ist ein klarer Hinweis darauf, dass die Person kein gesundes Gewicht hat, und die Krankenschwester empfiehlt m\u00f6glicherweise ein bestimmtes Medikament oder eine \u00c4nderung des Lebensstils, die sich positiv auf die Person auswirken k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n Ein weiterer wichtiger Grund, warum Pflegekr\u00e4fte Statistiken verstehen, besteht darin, dass sie wissen, wie die Ergebnisse klinischer Studien zu interpretieren sind.<\/span><\/p>\n Angenommen, Forscher f\u00fchren eine neue klinische Studie durch, um festzustellen, ob ein neues Medikament die Gewichtsabnahme beeinflusst.<\/span><\/p>\n Angenommen, die folgenden Ergebnisse der Studie werden in einer medizinischen Fachzeitschrift ver\u00f6ffentlicht:<\/span><\/p>\n 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.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n Eine Krankenschwester, die einen Statistikkurs absolviert hat, wei\u00df, dass das in den Ergebnissen angezeigte p<\/em> den p-Wert<\/a> eines t-Tests bei zwei Stichproben darstellt.<\/span><\/p>\n 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.<\/span><\/p>\n Indem sie verstehen, wie diese Ergebnisse zu interpretieren sind, k\u00f6nnen sie diese Informationen an Patienten weitergeben, die die Einnahme des neuen Medikaments zur Gewichtsreduktion in Betracht ziehen.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Dies ist nur ein Beispiel f\u00fcr einen statistischen Test, der in klinischen Studien durchgef\u00fchrt werden kann. Andere g\u00e4ngige Tests umfassen einen T-Test bei einer Stichprobe<\/a> , einen T-Test bei gepaarten Stichproben<\/a> , eine einfaktorielle ANOVA<\/a> und eine zweifaktorielle ANOVA<\/a> .<\/span><\/p>\n Ein weiterer wichtiger Grund, warum Pflegekr\u00e4fte Statistiken verstehen, besteht darin, dass sie wissen, wie man Quotenverh\u00e4ltnisse interpretiert.<\/span><\/p>\n Ein Odds Ratio<\/strong> gibt uns das Verh\u00e4ltnis der Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis in einer Behandlungsgruppe auftritt, zur Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis in einer Kontrollgruppe auftritt, an.<\/span><\/p>\n Angenommen, Forscher m\u00f6chten den Zusammenhang zwischen dem Alter einer Mutter und der Wahrscheinlichkeit, ein Baby mit einem gesunden Geburtsgewicht zu bekommen, verstehen.<\/span><\/p>\n Um dies zu untersuchen, f\u00fchren sie eine logistische Regression durch, wobei sie das Alter als Pr\u00e4diktorvariable und das gesunde Geburtsgewicht (nein = 0, ja = 1) als Antwortvariable<\/a> verwenden.<\/span><\/p>\n Angenommen, sie sammeln Daten von 200 M\u00fcttern und passen ein logistisches Regressionsmodell an. Hier sind die Ergebnisse:<\/span> <\/p>\n Das Odds Ratio f\u00fcr die Pr\u00e4diktorvariable Alter<\/em> betr\u00e4gt weniger als 1. Dies bedeutet, dass jede weitere Erh\u00f6hung des Alters um ein Jahr mit einer Verringerung der Wahrscheinlichkeit einhergeht, dass eine Mutter ein gesundes Kind bekommt.<\/span><\/p>\n Insbesondere k\u00f6nnen wir die folgende Formel verwenden, um die Entwicklung der Quoten zu quantifizieren:<\/span><\/p>\n Quoten\u00e4nderung %: (OR-1) * 100<\/span><\/p>\n Beispielsweise betr\u00e4gt das Odds Ratio (OR) f\u00fcr das Alter 0,92. Somit k\u00f6nnten wir berechnen:<\/span><\/p>\n Quoten\u00e4nderung %: (0,92 \u2013 1) * 100 = -8 %<\/strong><\/span><\/p>\n Dies bedeutet, dass mit jedem weiteren Anstieg des Alters um ein Jahr die Chance einer Mutter, ein gesundes Kind zu bekommen, um 8 % sinkt<\/strong> .<\/span><\/p>\n Wenn eine Pflegekraft versteht, wie dieses Quotenverh\u00e4ltnis zu interpretieren ist, kann sie einer potenziellen Mutter dieses Ergebnis klar mitteilen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Artikel erl\u00e4utern die Bedeutung von Statistiken in anderen Bereichen:<\/span><\/p>\n Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen<\/a> Der Bereich Statistik besch\u00e4ftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten. Statistiken sind in der Pflege aus folgenden Gr\u00fcnden wichtig: Begr\u00fcndung 1 : Statistiken erm\u00f6glichen es Pflegekr\u00e4ften zu verstehen, wie deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median, Standardabweichung, Bereich und Perzentile zu interpretieren sind. 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Grund 2: Verstehen, wie die Ergebnisse klinischer Studien zu interpretieren sind<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Grund 3:<\/strong><\/span> Verstehen Sie, wie Quotenverh\u00e4ltnisse zu interpretieren sind<\/strong><\/span><\/h2>\n
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<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Die Bedeutung der Statistik in der Bildung<\/a>
Die Bedeutung der Statistik in der Wirtschaft<\/a>
Die Bedeutung der Statistik in der Forschung<\/a>
Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"