သူနာပြုတွင်စာရင်းအင်းများ၏အရေးကြီးမှု (ဥပမာများနှင့်အတူ)

စာရင်းအင်း နယ်ပယ်သည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

သူနာပြုလုပ်ငန်းတွင် အောက်ပါအကြောင်းများကြောင့် စာရင်းဇယားများသည် အရေးကြီးပါသည်။

ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှု 1- စာရင်းအင်းများသည် သူနာပြုများအား ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်၊ စံသွေဖည်မှု၊ အကွာအဝေးနှင့် ရာခိုင်နှုန်းများကဲ့သို့သော သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို မည်သို့အနက်ပြန်ဆိုရမည်ကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။

ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှု 2- စာရင်းအင်းများသည် သူနာပြုများအား မကြာသေးမီက လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများ၏ ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံနှင့် ထိုရလဒ်များကို လူနာများအား မည်သို့ဆက်သွယ်ရမည်ကို နားလည်စေပါသည်။

ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှု 3 : စာရင်းအင်းများသည် သူနာပြုများအား မတူညီသောအချိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံကို နားလည်နိုင်စေသည်၊ ၎င်းသည် လူနာများအား မတူညီသောဆေးဝါးများ သို့မဟုတ် လူနေမှုပုံစံရွေးချယ်မှုများနှင့်ပတ်သက်သည့် အန္တရာယ်အချက်များအကြောင်း အကြံဥာဏ်ပေးနိုင်ပါသည်။

ဤဆောင်းပါး၏အကြွင်းတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကြောင်းရင်းတစ်ခုစီကို ပြုစုထားသည်။

အကြောင်းရင်း 1- သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို မည်သို့အနက်ပြန်ဆိုရမည်ကို နားလည်ပါ။

အချက်အလက် ဖော်ပြရန် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုပါသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအခြေအနေတွင်၊ သူနာပြုတစ်ဦးသည် လူနာတစ်ဦးအတွက် အောက်ပါဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည်-

• ပေးထားသည့်အချိန်ကြားကာလတစ်ခုအတွင်း လူနာ၏ပျမ်းမျှအလေးချိန်။
• ပေးထားသည့်အချိန်ကြားကာလတစ်ခုအတွင်း လူနာ၏အလေးချိန်၏စံသွေဖည်မှု။
• လူနာ၏အရပ်၊ ကိုယ်အလေးချိန်၊ သွေးပေါင်ချိန်နှင့် နှလုံးခုန်နှုန်း၏ ရာခိုင်နှုန်း။

ဤတိုင်းတာမှုများကို အသုံးပြု၍ သူနာပြုသည် ပေးထားသောလူနာ၏ အလုံးစုံကျန်းမာရေးအခြေအနေကို ကောင်းစွာနားလည်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ကျန်းမာရေးကို တိုးတက်စေရန် အကြံပြုချက်များပေးနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သူနာပြုသည် လူနာသည် ၎င်း၏အသက်အုပ်စုအတွက် 93rd ကိုယ်အလေးချိန်ရာခိုင်နှုန်းတွင် ရှိနေသည်ကို တွေ့နိုင်သည်ဆိုပါစို့။

စာရင်းအင်းသင်တန်းကို တက်ရောက်ခြင်းဖြင့် သူနာပြုတစ်ဉီးသည် တူညီသောအသက်အုပ်စုရှိ လူအားလုံးထက် ကိုယ်အလေးချိန် ၉၃% ပိုသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

ဤသည်မှာ လူတစ်ဦးချင်းစီတွင် ကျန်းမာသောကိုယ်အလေးချိန်မရှိကြောင်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြပြီး သူနာပြုသည် တစ်ဦးချင်းစီအပေါ် အပြုသဘောဆောင်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေမည့် ဆေးဝါးအချို့ သို့မဟုတ် လူနေမှုပုံစံပြောင်းလဲခြင်းကို အကြံပြုနိုင်ပါသည်။

အကြောင်းရင်း 2- လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံကို နားလည်ပါ။

သူနာပြုများသည် စာရင်းဇယားများကို နားလည်နိုင်သော နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအကြောင်းရင်းမှာ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံကို သိရန်ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် ဆေးဝါးအသစ်သည် ကိုယ်အလေးချိန်ကျခြင်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် သုတေသနအသစ်တစ်ခုကို ပြုလုပ်နေသည်ဆိုပါစို့။

ဆေးပညာဂျာနယ်တွင် စမ်းသပ်မှုမှ အောက်ပါရလဒ်များကို အစီရင်ခံသည်ဆိုပါစို့။

ဆေးအသစ် (M = 5.75၊ SD = 1.25) နှင့် placebo (M = 0.23၊ SD = 0.97); p = 0.021 ။

စာရင်းအင်းသင်တန်းကို တက်ရောက်ခဲ့သော သူနာပြုတစ်ဦးသည် ရလဒ်များတွင် ပြသထားသည့် p သည် နမူနာနှစ်ခုစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ p တန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း သိလိမ့်မည်။

ဤ p-value သည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့် လေ့လာမှုရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားပြီး ဆေးအသစ်သောက်သောလူနာနှင့် တူညီသောဆေးသောက်သူများကြားတွင် ကိန်းဂဏန်းသိသိသာသာကွာခြားမှုရှိကြောင်း ညွှန်ပြနေပါသည်။ placebo တစ်ခု။

ဤရလဒ်များကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရမည်ကို နားလည်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ကိုယ်အလေးချိန်ကျဆေးအသစ်ကို သောက်သုံးရန် စဉ်းစားနေသော လူနာများထံ ဤအချက်အလက်များကို ဖြန့်ဝေနိုင်သည်။

မှတ်ချက် – ဤသည်မှာ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှု၏ ဥပမာတစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ အခြားသော ဘုံစမ်းသပ်မှုများတွင် နမူနာ t-test ၊ တွဲထားသော-နမူနာ t-test ၊ တစ်လမ်းသွား ANOVA နှင့် two-way ANOVA တို့ ပါဝင်သည်။

အကြောင်းပြချက် 3- ထူးထူးခြားခြား အချိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံကို နားလည်ပါ။

သူနာပြုများသည် စာရင်းဇယားများကို နားလည်နိုင်သော နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအကြောင်းရင်းမှာ ထူးထူးခြားခြား အချိုးများကို မည်သို့အနက်ဖွင့်ရမည်ကို သိရန်ဖြစ်သည်။

odds အချိုးသည် ကုသမှုအုပ်စုတွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခု၏ မသာမယာအချိုးကို ထိန်းချုပ်သည့်အုပ်စုတွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခု၏ မသာမယာများနှင့် အချိုးအစားကို ပြောပြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် မိခင်၏အသက်အရွယ်နှင့် ကျန်းမာသောမွေးကင်းစကလေးမွေးဖွားနိုင်ခြေတို့ကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်လိုသည်ဆိုပါစို့။

၎င်းကိုလေ့လာရန်၊ ၎င်းတို့သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်း ရှင်အဖြစ် အသက်အရွယ်ကို ခန့်မှန်းချက်ပြောင်းလဲနိုင်သောနှင့် ကျန်းမာသောမွေးကင်းစကိုယ်အလေးချိန် (no = 0၊ yes = 1) အဖြစ် အသုံးပြု၍ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှုကို လုပ်ဆောင်သည်။

မိခင် 200 တွင် ဒေတာစုဆောင်းပြီး ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မည်ဆိုပါစို့။ ဤသည်မှာ ရလဒ်များဖြစ်သည်-

ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ပြောင်းလဲနိုင်သော အသက် အတွက် ထူးထူးခြားခြားအချိုးသည် 1 ထက်နည်းပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ နောက်ထပ်တစ်နှစ်တိုးလာသောအသက်တစ်ခုစီသည် မိခင်တစ်ဦး ကျန်းမာသောကလေးရရှိမည့် အချိုးအစားကျဆင်းခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေပါသည်။

အထူးသဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထူးထူးခြားခြား ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

% အပြောင်းအလဲ: (OR-1) * 100

ဥပမာ၊ အသက်အရွယ်အတွက် အလေးသာမှုအချိုး (OR) သည် 0.92 ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်နိုင်သည်-

အတိုးနှုန်းပြောင်းလဲမှု %- (0.92 – 1) * 100 = -8%

ဆိုလိုသည်မှာ အသက်တစ်နှစ်တိုးလာတိုင်း မိခင်တစ်ဦး ကျန်းမာသောကလေးရနိုင်ခြေ 8% လျော့နည်းသွားခြင်း နှင့် ဆက်စပ်နေသည်။

ဤအချိုးအစားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံကို နားလည်ခြင်းဖြင့် သူနာပြုတစ်ဦးသည် ဤရလဒ်ကို ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော မိခင်တစ်ဦးထံ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ဆက်သွယ်ပေးနိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် အခြားနယ်ပယ်များတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြသည်-

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဘောဂဗေဒတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
သုတေသနတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု