Znaczenie statystyki w pielęgniarstwie (z przykładami)

Dziedzina statystyki zajmuje się gromadzeniem, analizą, interpretacją i prezentacją danych.

W pielęgniarstwie statystyki są ważne z następujących powodów:

Uzasadnienie 1 : Statystyka pozwala pielęgniarkom zrozumieć, jak interpretować statystyki opisowe, takie jak średnia, mediana, odchylenie standardowe, zakres i percentyle.

Uzasadnienie 2 : Statystyki pozwalają pielęgniarkom zrozumieć, jak interpretować wyniki ostatnich badań klinicznych i jak przekazywać te wyniki pacjentom.

Uzasadnienie 3 : Statystyki pozwalają pielęgniarkom zrozumieć, jak interpretować iloraz szans, co może dać pacjentom wyobrażenie o czynnikach ryzyka związanych z różnymi lekami lub wyborami dotyczącymi stylu życia.

W pozostałej części tego artykułu omówimy każdy z tych powodów.

Powód 1: Zrozum, jak interpretować statystyki opisowe

Statystyki opisowe służą do opisu danych.

W kontekście medycznym pielęgniarka może mieć dostęp do następujących statystyk opisowych dotyczących pacjenta:

• Średnia waga pacjenta w zadanym przedziale czasu.
• Odchylenie standardowe masy ciała pacjenta w zadanym przedziale czasu.
• Percentyl wzrostu, masy ciała, ciśnienia krwi i tętna pacjenta.

Korzystając z tych pomiarów, pielęgniarka może lepiej zrozumieć ogólny stan zdrowia danego pacjenta i udzielić zaleceń w celu poprawy jego stanu zdrowia.

Załóżmy na przykład, że pielęgniarka widzi, że pacjent znajduje się w 93. percentylu masy ciała w swojej grupie wiekowej.

Biorąc udział w kursie statystycznym, pielęgniarka wiedziałaby, że oznacza to, że dana osoba waży o 93% więcej niż wszystkie osoby w tej samej grupie wiekowej.

Jest to wyraźna wskazówka, że dana osoba nie ma prawidłowej masy ciała i pielęgniarka może zalecić określone leki lub zmianę stylu życia, która może mieć pozytywny wpływ na tę osobę.

Powód 2: Zrozum, jak interpretować wyniki badań klinicznych

Innym ważnym powodem, dla którego pielęgniarki rozumieją statystyki, jest umiejętność interpretacji wyników badań klinicznych.

Załóżmy na przykład, że badacze prowadzą nowe badanie kliniczne w celu ustalenia, czy nowy lek wpływa na utratę wagi.

Załóżmy, że w czasopiśmie medycznym opublikowano następujące wyniki badania:

Stwierdzono istotną różnicę w średniej utracie masy ciała pomiędzy nowym lekiem (M = 5,75, SD = 1,25) a placebo (M = 0,23, SD = 0,97); p = 0,021.

Pielęgniarka, która ukończyła kurs statystyki, będzie wiedziała, że p pokazane w wynikach reprezentuje wartość p testu t dla dwóch próbek.

A ponieważ ta wartość p jest mniejsza niż 0,05, będą wiedzieć, że wyniki badania są istotne statystycznie, co wskazuje, że istnieje statystycznie istotna różnica w utracie masy ciała pomiędzy pacjentami, którzy przyjmowali nowy lek, a pacjentami, którzy przyjmowali ten sam lek. placebo.

Rozumiejąc, jak interpretować te wyniki, mogą przekazać tę informację pacjentom, którzy rozważają przyjęcie nowego leku odchudzającego.

Uwaga : to tylko jeden przykład testu statystycznego, który można przeprowadzić w badaniach klinicznych. Inne popularne testy obejmują test t dla jednej próbki , test t dla par próbek , jednoczynnikową analizę ANOVA i dwuczynnikową analizę ANOVA .

Powód 3: Zrozum, jak interpretować iloraz szans

Innym ważnym powodem, dla którego pielęgniarki rozumieją statystyki, jest umiejętność interpretacji ilorazów szans.

Iloraz szans mówi nam, jaki jest stosunek szans na wystąpienie zdarzenia w grupie badanej do szans na wystąpienie zdarzenia w grupie kontrolnej.

Załóżmy na przykład, że badacze chcą zrozumieć związek między wiekiem matki a prawdopodobieństwem urodzenia dziecka z prawidłową masą urodzeniową.

Aby to zbadać, przeprowadzają regresję logistyczną, wykorzystując wiek jako zmienną predykcyjną i zdrową masę urodzeniową (nie = 0, tak = 1) jakozmienną odpowiedzi .

Załóżmy, że zbierają dane na temat 200 matek i dopasowują model regresji logistycznej. Oto wyniki:

Iloraz szans dla zmiennej predykcyjnej wiek jest mniejszy niż 1. Oznacza to, że każdy dodatkowy wzrost wieku o jeden rok wiąże się ze spadkiem szansy, że matka urodzi zdrowe dziecko.

W szczególności możemy użyć następującego wzoru do ilościowego określenia ewolucji kursów:

Zmiana kursu %: (OR-1) * 100

Na przykład iloraz szans (OR) dla wieku wynosi 0,92. W ten sposób moglibyśmy obliczyć:

Zmiana kursu %: (0,92 – 1) * 100 = -8%

Oznacza to, że każdy dodatkowy rok wzrostu wieku wiąże się ze zmniejszeniem o 8% szans matki na urodzenie zdrowego dziecka.

Rozumiejąc, jak interpretować ten iloraz szans, pielęgniarka może jasno przekazać ten wynik potencjalnej matce.

Dodatkowe zasoby

Poniższe artykuły wyjaśniają znaczenie statystyki w innych dziedzinach:

Znaczenie statystyki w przedsiębiorstwach
Znaczenie statystyki w edukacji
Znaczenie statystyki w ekonomii
Znaczenie statystyki w badaniach
Znaczenie statystyki w ochronie zdrowia