Важность статистики в сестринском деле (с примерами)

Область статистики занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.

В сестринском деле статистика важна по следующим причинам:

Обоснование 1 : Статистика позволяет медсестрам понять, как интерпретировать описательные статистические данные, такие как среднее значение, медиана, стандартное отклонение, диапазон и процентили.

Обоснование 2 : Статистика позволяет медсестрам понять, как интерпретировать результаты недавних клинических исследований и как сообщать эти результаты пациентам.

Обоснование 3 : Статистика позволяет медсестрам понять, как интерпретировать отношения шансов, что может дать пациентам представление о факторах риска, связанных с различными лекарствами или выбором образа жизни.

В оставшейся части статьи мы рассмотрим каждую из этих причин.

Причина 1. Поймите, как интерпретировать описательную статистику.

Описательная статистика используется для описания данных.

В медицинском контексте медсестра может иметь доступ к следующей описательной статистике пациента:

• Средний вес пациента за данный интервал времени.
• Стандартное отклонение веса пациента в течение заданного интервала времени.
• Процентиль роста, веса, артериального давления и частоты сердечных сокращений пациента.

Используя эти измерения, медсестра может лучше понять общее состояние здоровья конкретного пациента и дать рекомендации по улучшению его здоровья.

Например, предположим, что медсестра видит, что пациент находится в 93-м процентиле веса для своей возрастной группы.

Пройдя курс статистики, медсестра узнает, что это означает, что человек весит на 93% больше, чем все люди в той же возрастной группе.

Это явный признак того, что у человека не здоровый вес, и медсестра может порекомендовать определенное лекарство или изменение образа жизни, которые могут оказать положительное влияние на человека.

Причина 2. Поймите, как интерпретировать результаты клинических исследований.

Еще одна важная причина, по которой медсестры понимают статистику, — это умение интерпретировать результаты клинических испытаний.

Например, предположим, что исследователи проводят новое клиническое исследование, чтобы определить, влияет ли новый препарат на потерю веса.

Предположим, в медицинском журнале опубликованы следующие результаты исследования:

Была значительная разница в средней потере веса между новым препаратом (M = 5,75, SD = 1,25) и плацебо (M = 0,23, SD = 0,97); р = 0,021.

Медсестра, прошедшая курс статистики, знает, что значение p, указанное в результатах, представляет собой значение p двухвыборочного t-критерия.

А поскольку это значение p меньше 0,05, они будут знать, что результаты исследования статистически значимы, что указывает на статистически значимую разницу в потере веса между пациентами, принимавшими новый препарат, и теми, кто принимал то же лекарство. плацебо.

Понимая, как интерпретировать эти результаты, они могут передать эту информацию пациентам, которые рассматривают возможность приема нового лекарства для снижения веса.

Примечание . Это всего лишь один пример статистического теста, который можно проводить в клинических испытаниях. Другие распространенные тесты включают t-критерий для одной выборки , t-критерий для парных выборок , однофакторный дисперсионный анализ и двусторонний дисперсионный анализ .

Причина 3: Поймите, как интерпретировать отношения шансов

Еще одна важная причина, по которой медсестры понимают статистику, — это умение интерпретировать отношения шансов.

Отношение шансов показывает нам отношение шансов события, произошедшего в экспериментальной группе, к шансам события, произошедшего в контрольной группе.

Например, предположим, что исследователи хотят понять взаимосвязь между возрастом матери и вероятностью рождения ребенка со здоровым весом при рождении.

Чтобы изучить это, они выполняют логистическую регрессию, используя возраст в качестве предикторной переменной и здоровый вес при рождении (нет = 0, да = 1) в качестве переменной ответа .

Предположим, они собирают данные о 200 матерях и соответствуют модели логистической регрессии. Вот результаты:

Отношение шансов для предикторной переменной возраста меньше 1. Это означает, что каждое дополнительное увеличение возраста на один год связано с уменьшением шансов на то, что у матери родится здоровый ребенок.

В частности, мы можем использовать следующую формулу для количественной оценки эволюции шансов:

Изменение коэффициентов %: (OR-1) * 100

Например, отношение шансов (ОШ) для возраста составляет 0,92. Таким образом, мы могли рассчитать:

Изменение коэффициентов в %: (0,92 – 1) * 100 = -8%

Это означает, что каждый дополнительный год увеличения возраста связан с уменьшением на 8% шансов матери родить здорового ребенка.

Понимая, как интерпретировать это соотношение шансов, медсестра может четко сообщить этот результат потенциальной матери.

Дополнительные ресурсы

Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:

Важность статистики в бизнесе
Важность статистики в образовании
Значение статистики в экономике
Важность статистики в исследованиях
Важность статистики в здравоохранении