Sağlık hizmetinde i̇statistiğin önemi (örneklerle)

İstatistik alanı verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve sunumuyla ilgilidir.

Sağlık hizmetlerinde istatistikler aşağıdaki nedenlerden dolayı önemlidir:

Sebep 1 : İstatistik, sağlık profesyonellerinin tanımlayıcı istatistikler kullanarak bireylerin sağlığını takip etmesine olanak tanır.

Sebep 2 : İstatistik, sağlık profesyonellerinin regresyon modellerini kullanarak değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmesine olanak tanır.

Sebep 3 : İstatistikler, sağlık profesyonellerinin hipotez testi kullanarak farklı tıbbi prosedürlerin etkinliğini karşılaştırmasına olanak tanır.

Sebep 4 : İstatistikler, sağlık profesyonellerinin yaşam tarzı seçimlerinin sağlık üzerindeki etkisini insidans oranı oranını kullanarak anlamalarına olanak tanır.

Bu makalenin geri kalanında bu nedenlerin her birini açıklayacağız.

Sebep 1: Tanımlayıcı istatistikleri kullanarak bireylerin sağlığını izleyin

Tanımlayıcı istatistikler verileri tanımlamak için kullanılır.

Sağlık uzmanları genellikle belirli bir birey için aşağıdaki tanımlayıcı istatistikleri hesaplar:

• Ortalama kalan kalp atış hızı.
• Ortalama arter basıncı.
• Belirli bir süre boyunca ağırlık dalgalanması.

Bu ölçümler sayesinde sağlık profesyonelleri bireylerin genel sağlık durumunu daha iyi anlayabilir.

Daha sonra bu ölçümleri bireyleri sağlıklarını iyileştirmenin yolları hakkında bilgilendirmek ve hatta sağlık durumlarına göre belirli ilaçları reçete etmek için kullanabilirler.

Sebep 2: Regresyon modellerini kullanarak değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek

İstatistikler sağlık hizmetlerinde de regresyon modelleri şeklinde kullanılmaktadır.

Bunlar, sağlık profesyonellerinin bir veya daha fazla öngörücü değişken ile bir yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi ölçmesine olanak tanıyan modellerdir.

Örneğin bir sağlık uzmanı, günlük egzersiz için harcanan toplam saat sayısı, günde oturarak geçirilen toplam süre ve bireylerin toplam ağırlığına ilişkin verilere erişebilir.

Daha sonra aşağıdaki çoklu doğrusal regresyon modelini oluşturabilirler:

Ağırlık = 124,33 – 15,33 (günde egzersiz için harcanan saat) + 1,04 (günde oturarak geçirilen saat)

Bu modeldeki regresyon katsayılarının nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır:

• Günde egzersiz yaparak geçirilen her ilave saat için toplam ağırlık ortalama 15,33 pound azalır (oturup geçirilen saatlerin sabit kaldığı varsayılırsa).
• Günde oturarak geçirilen her ilave saat için, toplam ağırlık ortalama 1,04 pound artar (egzersizle geçirilen saatlerin sabit kaldığı varsayılarak).

Bu modeli kullanan bir sağlık uzmanı, egzersiz için harcanan daha fazla zamanın daha düşük kiloyla, oturarak geçirilen daha fazla zamanın ise daha yüksek kiloyla ilişkili olduğunu hızlı bir şekilde anlayabilir.

Ayrıca egzersiz miktarının ve oturma pozisyonunun ağırlığı ne kadar etkilediğini tam olarak ölçebilirler.

Sebep 3: Hipotez Testini Kullanarak Tıbbi Prosedürleri Karşılaştırın

İstatistik aynı zamanda sağlık hizmetlerinde hipotez testi şeklinde de kullanılmaktadır.

Bunlar, sağlık çalışanlarının farklı tıbbi prosedürler veya tedaviler arasında istatistiksel anlamlılık olup olmadığını belirlemek için kullanabileceği testlerdir.

Örneğin, bir doktorun yeni bir ilacın obez hastalarda kan basıncını düşürebileceğini düşündüğünü varsayalım. Bunu test etmek için 40 hastanın kan basıncını, yeni ilacı bir ay boyunca kullanmadan önce ve kullandıktan sonra ölçebilecek.

Daha sonra aşağıdaki varsayımları kullanarak eşleştirilmiş örnekler t-testi gerçekleştirir:

• H ₀ : μ _sonra = μ _önce (ortalama kan basıncı, ilacı kullanmadan önce ve sonra aynıdır)
• H _A : μ _sonra < μ _önce (ilacı kullandıktan sonra ortalama kan basıncı daha düşüktür)

Testin p değeri belirli bir anlamlılık seviyesinin altındaysa (örn. α = 0,05), bu durumda sıfır hipotezi reddedilebilir ve yeni ilacın kan basıncında düşüşe neden olduğu sonucuna varılabilir.

Not : Bu, sağlık hizmetlerinde kullanılan hipotez testlerinin yalnızca bir örneğidir. Diğer yaygın testler arasında tek örnekli t testi , iki örnekli t testi , tek yönlü ANOVA ve iki yönlü ANOVA bulunur.

Sebep 4: İnsidans oranını kullanarak yaşam tarzı seçimlerinin sağlık üzerindeki etkilerini anlayın

İnsidans oranı raporu, sağlık profesyonellerinin iki farklı grup arasındaki insidans oranını karşılaştırmasına olanak tanır.

Örneğin sigara içenlerin her 100 kişide 7 oranında akciğer kanserine yakalandığının bilindiğini varsayalım.

Tersine, sigara içmeyen kişilerde 100 kişi yılı başına 1,5 oranında akciğer kanserine yakalandığının bilindiğini varsayalım.

İnsidans oranı oranını (genellikle IRR olarak kısaltılır) şu şekilde hesaplarız:

• IRR = Sigara içenler arasında görülme oranı / Sigara içmeyenler arasında görülme oranı
• İDO = (7/100) / (1,5/100)
• IRR = 4,67

Bir sağlık çalışanı bu değeri şöyle yorumlayacaktır: Sigara içenlerde akciğer kanseri oranı, içmeyenlere göre 4,67 kat daha fazladır.

Bu basit hesaplama ile sağlık profesyonelleri, farklı yaşam tarzı tercihlerinin (sigara içmek gibi) bireylerin sağlığını nasıl etkilediğini daha iyi anlayabilir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki makaleler istatistiğin diğer alanlardaki önemini açıklamaktadır:

İstatistikler neden önemlidir? (İstatistiğin önemli olmasının 10 nedeni!)
Hemşirelikte istatistiğin önemi
İşletmelerde istatistiğin önemi
Ekonomide istatistiğin önemi
Eğitimde istatistiğin önemi