स्वास्थ्य देखभाल में सांख्यिकी का महत्व (उदाहरण के साथ)

सांख्यिकी का क्षेत्र डेटा के संग्रह, विश्लेषण, व्याख्या और प्रस्तुति से संबंधित है।

स्वास्थ्य देखभाल में, आँकड़े निम्नलिखित कारणों से महत्वपूर्ण हैं:

कारण 1 : सांख्यिकी स्वास्थ्य पेशेवरों को वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग करके व्यक्तियों के स्वास्थ्य को ट्रैक करने की अनुमति देती है।

कारण 2 : सांख्यिकी स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करके चर के बीच संबंध को मापने की अनुमति देती है।

कारण 3 : सांख्यिकी स्वास्थ्य पेशेवरों को परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करके विभिन्न चिकित्सा प्रक्रियाओं की प्रभावशीलता की तुलना करने की अनुमति देती है।

कारण 4 : सांख्यिकी स्वास्थ्य पेशेवरों को घटना दर अनुपात का उपयोग करके स्वास्थ्य पर जीवनशैली विकल्पों के प्रभाव को समझने की अनुमति देती है।

इस लेख के शेष भाग में, हम इनमें से प्रत्येक कारण का विकास करेंगे।

कारण 1: वर्णनात्मक आँकड़ों का उपयोग करके व्यक्तियों के स्वास्थ्य की निगरानी करें

डेटा का वर्णन करने के लिए वर्णनात्मक सांख्यिकी का उपयोग किया जाता है।

स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर अक्सर किसी व्यक्ति के लिए निम्नलिखित वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना करते हैं:

• औसत शेष हृदय गति.
• औसत धमनी दबाव.
• एक निश्चित अवधि में वजन में उतार-चढ़ाव।

इन मापों के साथ, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर व्यक्तियों के समग्र स्वास्थ्य को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं।

फिर वे इन मापों का उपयोग व्यक्तियों को उनके स्वास्थ्य में सुधार के तरीकों के बारे में सूचित करने या यहां तक कि उनकी स्वास्थ्य स्थितियों के आधार पर विशिष्ट दवाएं लिखने के लिए कर सकते हैं।

कारण 2: प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करके चरों के बीच संबंध को मापें

सांख्यिकी का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल में प्रतिगमन मॉडल के रूप में भी किया जाता है।

ये ऐसे मॉडल हैं जो स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को एक या अधिक भविष्यवक्ता चर और एक प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध को मापने की अनुमति देते हैं।

उदाहरण के लिए, एक स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर के पास प्रति दिन व्यायाम करने में बिताए गए कुल घंटों, प्रति दिन बैठने में बिताए गए कुल समय और व्यक्तियों के कुल वजन के डेटा तक पहुंच हो सकती है।

फिर वे निम्नलिखित एकाधिक रैखिक प्रतिगमन मॉडल का निर्माण कर सकते हैं:

वजन = 124.33 – 15.33 (प्रति दिन व्यायाम करने में बिताए गए घंटे) + 1.04 (प्रति दिन बैठने में बिताए गए घंटे)

इस मॉडल में प्रतिगमन गुणांक की व्याख्या कैसे करें:

• प्रतिदिन व्यायाम करने में बिताए गए प्रत्येक अतिरिक्त घंटे के लिए, कुल वजन औसतन 15.33 पाउंड कम हो जाता है (यह मानते हुए कि बैठने में बिताए गए घंटे स्थिर रहते हैं)।
• प्रतिदिन बैठकर बिताए गए प्रत्येक अतिरिक्त घंटे के लिए, कुल वजन औसतन 1.04 पाउंड बढ़ जाता है (यह मानते हुए कि व्यायाम में बिताए गए घंटे स्थिर रहते हैं)।

इस मॉडल का उपयोग करके, एक स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर जल्दी से समझ सकता है कि व्यायाम करने में अधिक समय व्यतीत करने का संबंध कम वजन से है और अधिक समय बैठने में व्यतीत करने का संबंध उच्च वजन से है।

वे यह भी सटीक रूप से निर्धारित कर सकते हैं कि व्यायाम की मात्रा और बैठने की स्थिति वजन को कितना प्रभावित करती है।

कारण 3: परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करके चिकित्सा प्रक्रियाओं की तुलना करें

सांख्यिकी का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल में परिकल्पना परीक्षण के रूप में भी किया जाता है।

ये ऐसे परीक्षण हैं जिनका उपयोग स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि विभिन्न चिकित्सा प्रक्रियाओं या उपचारों के बीच सांख्यिकीय महत्व है या नहीं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक डॉक्टर सोचता है कि एक नई दवा मोटे रोगियों में रक्तचाप को कम करने में सक्षम है। इसका परीक्षण करने के लिए वह एक महीने तक नई दवा के इस्तेमाल से पहले और बाद में 40 मरीजों का रक्तचाप माप सकेंगे।

इसके बाद यह निम्नलिखित मान्यताओं का उपयोग करके युग्मित नमूने टी-परीक्षण करता है:

• एच ₀ : μ _बाद = μ _पहले (औसत रक्तचाप दवा के उपयोग से पहले और बाद में समान है)
• एच _ए : μ _{के बाद} < μ _पहले (मतलब दवा का उपयोग करने के बाद रक्तचाप कम होता है)

यदि परीक्षण का पी-मान एक निश्चित महत्व स्तर (जैसे α = 0.05) से नीचे है, तो यह शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकता है और निष्कर्ष निकाल सकता है कि नई दवा रक्तचाप में कमी का कारण बनती है।

नोट : यह स्वास्थ्य देखभाल में प्रयुक्त परिकल्पना परीक्षण का सिर्फ एक उदाहरण है। अन्य सामान्य परीक्षणों में एक-नमूना टी-परीक्षण , दो-नमूना टी-परीक्षण , एक-तरफ़ा एनोवा और दो-तरफ़ा एनोवा शामिल हैं।

कारण 4: घटना दर का उपयोग करके स्वास्थ्य पर जीवनशैली विकल्पों के प्रभावों को समझें

एक घटना दर रिपोर्ट स्वास्थ्य पेशेवरों को दो अलग-अलग समूहों के बीच घटना दर की तुलना करने की अनुमति देती है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि यह ज्ञात है कि धूम्रपान करने वालों में प्रति 100 व्यक्ति वर्ष में 7 की दर से फेफड़ों का कैंसर विकसित होता है।

इसके विपरीत, मान लीजिए कि यह ज्ञात है कि जो लोग धूम्रपान नहीं करते हैं उनमें प्रति 100 व्यक्ति वर्ष में 1.5 की दर से फेफड़ों का कैंसर विकसित होता है।

हम घटना दर अनुपात (अक्सर संक्षिप्त आईआरआर) की गणना इस प्रकार करेंगे:

• आईआरआर = धूम्रपान करने वालों के बीच घटना दर / धूम्रपान न करने वालों के बीच घटना दर
• आईआरआर = (7/100) / (1.5/100)
• आईआरआर = 4.67

यहां बताया गया है कि एक स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर इस मूल्य की व्याख्या कैसे करेगा: धूम्रपान करने वालों में फेफड़ों के कैंसर की दर धूम्रपान न करने वालों की तुलना में 4.67 गुना अधिक है।

इस सरल गणना के साथ, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर बेहतर ढंग से समझ सकते हैं कि विभिन्न जीवनशैली विकल्प (जैसे धूम्रपान) व्यक्तियों के स्वास्थ्य को कैसे प्रभावित करते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

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आँकड़े क्यों महत्वपूर्ण हैं? (10 कारण क्यों आँकड़े महत्वपूर्ण हैं!)
नर्सिंग में सांख्यिकी का महत्व
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अर्थशास्त्र में सांख्यिकी का महत्व
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