ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု (ဥပမာများနှင့်အတူ)

စာရင်းအင်း နယ်ပယ်သည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အောက်ပါအကြောင်းများကြောင့် စာရင်းဇယားများသည် အရေးကြီးပါသည်။

အကြောင်းရင်း 1- စာရင်းအင်းများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများအား သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးပြု၍ တစ်ဦးချင်းစီ၏ကျန်းမာရေးကို ခြေရာခံရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။

အကြောင်းရင်း 2- စာရင်းအင်းများသည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများကို အသုံးပြု၍ ကိန်းရှင်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို အရေအတွက်တွက်ချက်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များကို ခွင့်ပြုပေးသည်။

အကြောင်းပြချက် 3- ကိန်းဂဏန်းများသည် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို အသုံးပြု၍ မတူညီသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၏ ထိရောက်မှုကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများကို ခွင့်ပြုထားသည်။

အကြောင်းရင်း 4- ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များသည် ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို ဖြစ်ပွားနှုန်းအချိုးကို အသုံးပြု၍ ကျန်းမာရေးအပေါ် လူနေမှုပုံစံရွေးချယ်မှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။

ဤဆောင်းပါး၏အကြွင်းတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကြောင်းရင်းတစ်ခုစီကို ပြုစုထားသည်။

အကြောင်းရင်း 1- သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးပြု၍ တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကျန်းမာရေးကို စောင့်ကြည့်ပါ။

အချက်အလက် ဖော်ပြရန် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ပေးဆောင်သူတစ်ဦးအတွက် အောက်ပါဖော်ပြချက်ကိန်းဂဏန်းများကို တွက်ချက်လေ့ရှိသည်-

• ပျမ်းမျှကျန်နေသော နှလုံးခုန်နှုန်း။
• ပျမ်းမျှသွေးလွှတ်ကြောဖိအား။
• သတ်မှတ်ကာလတစ်ခုအတွင်း ကိုယ်အလေးချိန်တက်ခြင်း။

ဤတိုင်းတာမှုများဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များသည် တစ်ဦးချင်းစီ၏ အလုံးစုံကျန်းမာရေးကို ကောင်းစွာနားလည်နိုင်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ကျန်းမာရေးကို မြှင့်တင်ရန် နည်းလမ်းများအကြောင်း လူတစ်ဦးချင်းစီအား အသိပေးရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ကျန်းမာရေးအခြေအနေများအပေါ်အခြေခံ၍ တိကျသောဆေးဝါးများကိုပင် ညွှန်ကြားရန် ဤတိုင်းတာမှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

အကြောင်းရင်း 2- regression မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုကို အရေအတွက် တွက်ချက်ပါ။

ကိန်းဂဏန်းများကို ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများ ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်လည်း အသုံးပြုပါသည်။

၎င်းတို့သည် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် တစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများကို ခွင့်ပြုသည့်ပုံစံများဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်တစ်ဦးသည် တစ်နေ့လျှင် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့် နာရီစုစုပေါင်း၊ တစ်နေ့လျှင် ထိုင်ချိန်စုစုပေါင်းနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ စုစုပေါင်းအလေးချိန်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် အောက်ပါ multiple linear regression model ကို တည်ဆောက်နိုင်သည်-

ကိုယ်အလေးချိန် = 124.33 မှ 15.33 (တစ်နေ့လျှင် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်ချိန်) + 1.04 (တစ်နေ့လျှင် ထိုင်ချိန် နာရီများ)

ဤပုံစံတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံမှာ ဤတွင်ဖြစ်သည်။

• တစ်နေ့လျှင် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့် နောက်ထပ်နာရီတိုင်းအတွက် စုစုပေါင်းကိုယ်အလေးချိန်သည် ပျမ်းမျှ 15.33 ပေါင် လျော့ကျသွားသည် (ထိုင်ပြီး နာရီပေါင်းများစွာ ဆက်တိုက်ဖြစ်နေမည်ထင်သည်)။
• တစ်နေ့လျှင်ထိုင်ပြီး နောက်ထပ်နာရီတိုင်းအတွက် စုစုပေါင်းကိုယ်အလေးချိန်သည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် 1.04 ပေါင် (လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့်နာရီများ အဆက်မပြတ်ရှိနေသည်ဟု ယူဆသည်)။

ဤပုံစံကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ခန်းအချိန်ပိုကြာခြင်းသည် ကိုယ်အလေးချိန်လျှော့ချခြင်းနှင့် ထိုင်ချိန်ပိုကြာခြင်းတို့သည် ကိုယ်အလေးချိန်ပိုများခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေကြောင်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်တစ်ဦးက လျင်မြန်စွာနားလည်နိုင်သည်။

လေ့ကျင့်ခန်း ပမာဏနှင့် ထိုင်နေရာမှ ကိုယ်အလေးချိန် မည်မျှရှိသည်ကို အတိအကျ တွက်ချက်နိုင်သည်။

အကြောင်းပြချက် 3- Hypothesis Testing ကိုအသုံးပြု၍ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။

ကိန်းဂဏန်းများကို သီအိုရီစစ်ဆေးမှု ပုံစံဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်လည်း အသုံးပြုသည်။

၎င်းတို့သည် မတူညီသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ သို့မဟုတ် ကုသမှုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများ အသုံးပြုနိုင်သည့် စစ်ဆေးမှုများဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အဝလွန်လူနာများတွင် ဆေးဝါးအသစ်တစ်ခုသည် သွေးပေါင်ချိန်ကို လျှော့ချနိုင်သည်ဟု ဆရာဝန်က ယူဆသည်ဆိုပါစို့။ ၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန်၊ ဆေးအသစ်အသုံးမပြုမီနှင့် တစ်လကြာပြီးနောက် လူနာ ၄၀ ၏ သွေးပေါင်ချိန်ကို တိုင်းတာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းသည် အောက်ပါ ယူဆချက်များကို အသုံးပြု၍ တွဲထားသော နမူနာ t-test ကို လုပ်ဆောင်သည်-

• H ₀ : µ _{အနောက်} = µ _{ရှေ့တွင်} (ပျမ်းမျှ သွေးပေါင်ချိန်သည် ဆေးမသောက်မီနှင့် သုံးစွဲပြီးနောက် အတူတူပင်ဖြစ်သည်)
• H _A : µ _{ပြီးနောက်} < µ _{ရှေ့တွင်} (ဆေးသုံးပြီးနောက် သွေးပေါင်ကျသည်)

စမ်းသပ်မှု၏ p-တန်ဖိုး သည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့် (ဥပမာ α = 0.05) အောက်တွင် ရှိနေပါက၊ ၎င်းသည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပြီး ဆေးဝါးအသစ်သည် သွေးပေါင်ချိန်ကို ကျဆင်းစေသည်ဟု ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။

မှတ်ချက် – ဤသည်မှာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် သီအိုရီစစ်ဆေးမှု၏ နမူနာတစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ အခြားသော ဘုံစမ်းသပ်မှုများတွင် နမူနာ t-test ၊ two-sample t-test ၊ one-way ANOVA နှင့် two-way ANOVA တို့ ပါဝင်သည်။

အကြောင်းရင်း 4- ဖြစ်ပွားနှုန်းကို အသုံးပြု၍ ကျန်းမာရေးအပေါ် လူနေမှုပုံစံရွေးချယ်မှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို နားလည်ပါ။

ဖြစ်ပွားမှုနှုန်း အစီရင်ခံစာသည် မတူညီသော အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများအား နှိုင်းယှဉ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးလိပ်သောက်သူများသည် လူတစ်ရာလျှင် နှစ်တစ်ရာလျှင် ၇ နှုန်းဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်ပွားကြောင်း သိရှိရသည်ဆိုပါစို့။

ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် ဆေးလိပ်မသောက်သူများသည် လူတစ်ရာလျှင် ၁.၅ နှုန်းဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်တတ်သည်ဆိုပါစို့။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖြစ်ပွားနှုန်းအချိုး (မကြာခဏ အတိုကောက် IRR) ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါမည်-

• IRR = ဆေးလိပ်သောက်သူများကြား ဖြစ်ပွားမှုနှုန်း/ ဆေးလိပ်မသောက်သူကြားတွင် ဖြစ်ပွားမှုနှုန်း
• IRR = (7/100)/(1.5/100)
• IRR = 4.67

ဤတန်ဖိုးကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်တစ်ဦးက မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမည်နည်း- ဆေးလိပ်သောက်သူများတွင် အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်နှုန်းသည် ဆေးလိပ်မသောက်သူများထက် 4.67 ဆ ပိုများသည်။

ဤရိုးရှင်းသောတွက်ချက်မှုဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် မတူညီသောလူနေမှုပုံစံရွေးချယ်မှု (ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းကဲ့သို့) တစ်ဦးချင်းစီ၏ကျန်းမာရေးအပေါ် မည်ကဲ့သို့အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် အခြားနယ်ပယ်များတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြသည်-

ကိန်းဂဏန်းတွေက ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။ (စာရင်းဇယားက အရေးကြီးတဲ့ အကြောင်းရင်း ၁၀ ခု။)
သူနာပြုစာရင်းဇယား၏အရေးပါမှု
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဘောဂဗေဒတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု