L’importance des statistiques en soins infirmiers (avec exemples)

Le domaine des statistiques concerne la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données.

Dans le domaine des soins infirmiers, les statistiques sont importantes pour les raisons suivantes :

Raison 1 : Les statistiques permettent aux infirmières de comprendre comment interpréter les statistiques descriptives telles que la moyenne, la médiane, l’écart type, l’étendue et les centiles.

Raison 2 : Les statistiques permettent aux infirmières de comprendre comment interpréter les résultats des essais cliniques récents et comment communiquer ces résultats aux patients.

Raison 3 : Les statistiques permettent aux infirmières de comprendre comment interpréter les rapports de cotes, ce qui peut donner aux patients une idée des facteurs de risque liés à différents médicaments ou choix de mode de vie.

Dans la suite de cet article, nous développons chacune de ces raisons.

Raison 1 : Comprendre comment interpréter les statistiques descriptives

Les statistiques descriptives sont utilisées pour décrire les données.

Dans un contexte médical, une infirmière peut avoir accès aux statistiques descriptives suivantes pour un patient :

• Le poids moyen du patient pendant un intervalle de temps donné.
• L’écart type du poids du patient pendant un intervalle de temps donné.
• Le percentile de la taille, du poids, de la tension artérielle et de la fréquence cardiaque d’un patient.

Grâce à ces mesures, l’infirmière peut mieux comprendre l’état de santé global d’un patient donné et lui donner des recommandations pour améliorer sa santé.

Par exemple, supposons qu’une infirmière puisse constater qu’un patient se situe dans le 93e percentile de poids pour son groupe d’âge.

En suivant un cours de statistiques, une infirmière saurait que cela signifie que l’individu a un poids supérieur à 93 % de celui de tous les individus du même groupe d’âge.

Il s’agit d’une indication claire que l’individu n’a pas un poids santé et l’infirmière peut recommander un certain médicament ou un changement de mode de vie qui pourrait avoir un effet positif sur l’individu.

Raison 2 : Comprendre comment interpréter les résultats des essais cliniques

Une autre raison importante pour laquelle les infirmières comprennent les statistiques est de savoir comment interpréter les résultats des essais cliniques.

Par exemple, supposons que des chercheurs mènent un nouvel essai clinique pour déterminer si un nouveau médicament affecte la perte de poids.

Supposons que les résultats suivants soient rapportés de l’essai dans une revue médicale :

Il y avait une différence significative dans la perte de poids moyenne entre le nouveau médicament (M = 5,75, SD = 1,25) et le placebo (M = 0,23, SD = 0,97) ; p = 0,021.

Une infirmière qui a suivi un cours de statistiques saura que le p indiqué dans les résultats représente la valeur p d’un test t à deux échantillons.

Et comme cette valeur p est inférieure à 0,05, ils sauront que les résultats de l’étude sont statistiquement significatifs, ce qui indique qu’il existe une différence statistiquement significative dans la perte de poids entre les patients qui ont pris le nouveau médicament et ceux qui ont pris le même médicament. un placebo.

En comprenant comment interpréter ces résultats, ils peuvent transmettre cette information aux patients qui envisagent de prendre le nouveau médicament pour perdre du poids.

Remarque : Ceci n’est qu’un exemple de test statistique pouvant être effectué dans le cadre d’essais cliniques. D’autres tests courants incluent un test t à un échantillon , un test t à échantillons appariés , une ANOVA unidirectionnelle et une ANOVA bidirectionnelle .

Raison 3 : Comprendre comment interpréter les rapports de cotes

Une autre raison importante pour laquelle les infirmières comprennent les statistiques est de savoir comment interpréter les rapports de cotes.

Un rapport de cotes nous indique le rapport entre les probabilités qu’un événement se produise dans un groupe de traitement et les probabilités qu’un événement se produise dans un groupe témoin.

Par exemple, supposons que les chercheurs souhaitent comprendre la relation entre l’âge d’une mère et la probabilité d’avoir un bébé ayant un poids santé à la naissance.

Pour explorer cela, ils effectuent une régression logistique en utilisant l’âge comme variable prédictive et le poids de naissance en bonne santé (non = 0, oui = 1) comme variable de réponse .

Supposons qu’ils collectent des données sur 200 mères et ajustent un modèle de régression logistique. Voici les résultats:

Le rapport de cotes pour la variable prédictive âge est inférieur à 1. Cela signifie que chaque augmentation supplémentaire d’un an en âge est associée à une diminution des chances qu’une mère ait un bébé en bonne santé.

En particulier, nous pouvons utiliser la formule suivante pour quantifier l’évolution des cotes :

Changement de cotes % : (OR-1) * 100

Par exemple, le rapport de cotes (OR) pour l’âge est de 0,92. Ainsi, on pourrait calculer :

Changement de cotes % : (0,92 – 1) * 100 = -8 %

Cela signifie que chaque augmentation supplémentaire d’un an d’âge est associée à une diminution de 8 % des chances qu’une mère ait un bébé en bonne santé.

En comprenant comment interpréter ce rapport de cotes, une infirmière peut communiquer clairement ce résultat à une mère potentielle.

Ressources additionnelles

Les articles suivants expliquent l’importance des statistiques dans d’autres domaines :

L’importance des statistiques dans les entreprises
L’importance des statistiques dans l’éducation
L’importance des statistiques en économie
L’importance des statistiques dans la recherche
L’importance des statistiques dans les soins de santé