In ambito infermieristico, le statistiche sono importanti per i seguenti motivi:<\/span><\/p>\n Motivazione 1<\/strong> : La statistica consente agli infermieri di capire come interpretare le statistiche descrittive come media, mediana, deviazione standard, intervallo e percentili.<\/span><\/p>\n Motivazione 2<\/strong> : Le statistiche consentono agli infermieri di capire come interpretare i risultati di recenti studi clinici e come comunicare tali risultati ai pazienti.<\/span><\/p>\n Motivazione 3<\/strong> : Le statistiche consentono agli infermieri di capire come interpretare gli odds ratio, che possono dare ai pazienti un’idea dei fattori di rischio legati ai diversi farmaci o alle scelte di stile di vita.<\/span><\/p>\n Nel resto di questo articolo, sviluppiamo ciascuno di questi motivi.<\/span><\/p>\n Le statistiche descrittive<\/a> vengono utilizzate per descrivere<\/em> i dati.<\/span><\/p>\n In un contesto medico, un infermiere pu\u00f2 avere accesso alle seguenti statistiche descrittive per un paziente:<\/span><\/p>\n Utilizzando queste misurazioni, l’infermiere pu\u00f2 comprendere meglio lo stato di salute generale di un determinato paziente e fornire raccomandazioni per migliorarne la salute.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che un’infermiera possa vedere che un paziente rientra nel 93\u00b0 percentile di peso per la sua fascia di et\u00e0.<\/span><\/p>\n Seguendo un corso di statistica, un’infermiera saprebbe che ci\u00f2 significa che l’individuo pesa il 93% in pi\u00f9 rispetto a tutti gli individui della stessa fascia di et\u00e0.<\/span><\/p>\n Questa \u00e8 una chiara indicazione che l’individuo non ha un peso sano e l’infermiera pu\u00f2 raccomandare un determinato farmaco o un cambiamento nello stile di vita che potrebbe avere un effetto positivo sull’individuo.<\/span><\/p>\n Un altro motivo importante per cui gli infermieri comprendono le statistiche \u00e8 sapere come interpretare i risultati degli studi clinici.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che i ricercatori stiano conducendo un nuovo studio clinico per determinare se un nuovo farmaco influisce sulla perdita di peso.<\/span><\/p>\n Supponiamo che i seguenti risultati dello studio siano riportati in una rivista medica:<\/span><\/p>\n \u00c8 stata riscontrata una differenza significativa nella perdita di peso media tra il nuovo farmaco (M = 5,75, SD = 1,25) e il placebo (M = 0,23, SD = 0,97); p = 0,021.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n Un infermiere che ha seguito un corso di statistica sapr\u00e0 che il p<\/em> mostrato nei risultati rappresenta il valore p<\/a> di un test t a due campioni.<\/span><\/p>\n E poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, sapranno che i risultati dello studio sono statisticamente significativi, indicando che esiste una differenza statisticamente significativa nella perdita di peso tra i pazienti che hanno assunto il nuovo farmaco e quelli che hanno assunto lo stesso farmaco. un placebo.<\/span><\/p>\n Comprendendo come interpretare questi risultati, possono trasmettere queste informazioni ai pazienti che stanno valutando la possibilit\u00e0 di assumere il nuovo farmaco per la perdita di peso.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : questo \u00e8 solo un esempio di test statistico che pu\u00f2 essere eseguito negli studi clinici. Altri test comuni includono il t-test a un campione<\/a> , il t-test a campioni accoppiati<\/a> , l’ANOVA unidirezionale<\/a> e l’ANOVA a due vie<\/a> .<\/span><\/p>\n Un altro motivo importante per cui gli infermieri comprendono le statistiche \u00e8 sapere come interpretare gli odds ratio.<\/span><\/p>\n Un odds ratio<\/strong> ci dice il rapporto tra le probabilit\u00e0 che un evento si verifichi in un gruppo di trattamento e le probabilit\u00e0 che un evento si verifichi in un gruppo di controllo.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che i ricercatori vogliano comprendere la relazione tra l’et\u00e0 di una madre e la probabilit\u00e0 di avere un bambino con un peso alla nascita sano.<\/span><\/p>\n Per esplorare questo aspetto, hanno eseguito una regressione logistica utilizzando l\u2019et\u00e0 come variabile predittiva e il peso alla nascita sano (no = 0, s\u00ec = 1) come variabile di risposta<\/a> .<\/span><\/p>\n Supponiamo che raccolgano dati su 200 madri e adattino un modello di regressione logistica. Ecco i risultati:<\/span> <\/p>\n L\u2019odds ratio per la variabile predittrice et\u00e0<\/em> \u00e8 inferiore a 1. Ci\u00f2 significa che ogni ulteriore aumento di et\u00e0 di un anno \u00e8 associato a una diminuzione delle probabilit\u00e0 che una madre abbia un bambino sano.<\/span><\/p>\n In particolare, possiamo utilizzare la seguente formula per quantificare l’evoluzione delle quote:<\/span><\/p>\n % di variazione delle quote: (OR-1) * 100<\/span><\/p>\n Ad esempio, l’odds ratio (OR) per l’et\u00e0 \u00e8 0,92. Potremmo quindi calcolare:<\/span><\/p>\n % di variazione delle quote: (0,92 \u2013 1) * 100 = -8%<\/strong><\/span><\/p>\n Ci\u00f2 significa che ogni ulteriore aumento di et\u00e0 di un anno \u00e8 associato a una diminuzione dell\u20198%<\/strong> nella possibilit\u00e0 di una madre di avere un bambino sano.<\/span><\/p>\n Comprendendo come interpretare questo rapporto di probabilit\u00e0, un’infermiera pu\u00f2 comunicare chiaramente questo risultato a una potenziale madre.<\/span><\/p>\n I seguenti articoli spiegano l’importanza delle statistiche in altri campi:<\/span><\/p>\n L\u2019importanza della statistica nelle imprese<\/a> Il campo della statistica riguarda la raccolta, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati. In ambito infermieristico, le statistiche sono importanti per i seguenti motivi: Motivazione 1 : La statistica consente agli infermieri di capire come interpretare le statistiche descrittive come media, mediana, deviazione standard, intervallo e percentili. Motivazione 2 : Le statistiche consentono agli […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Motivo 1: capire come interpretare le statistiche descrittive<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Motivo 2: capire come interpretare i risultati degli studi clinici<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Motivo 3:<\/strong><\/span> capire come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0<\/strong><\/span><\/h2>\n
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<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
L\u2019importanza della statistica nell\u2019istruzione<\/a>
L\u2019importanza della statistica in economia<\/a>
L’importanza della statistica nella ricerca<\/a>
L\u2019importanza della statistica in sanit\u00e0<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"