تتجلى أهمية الإحصاء في المجال الطبي في كون الإحصائيات الطبية هي دراسة صحة الإنسان والأمراض ، وتتراوح تطبيقاتها من البحوث المخبرية الطبية الحيوية ، إلى الطب السريري ، إلى تعزيز الصحة ، إلى النظم الوطنية والعالمية للرعاية الصحية إلى الطب والعلوم الصحية ، بما في ذلك الصحة العامة والطب الشرعي وعلم الأوبئة والبحوث السريرية.
إنه فرع من الإحصاء يُعرف باسم الإحصاء الحيوي. إنه علم تلخيص وجمع وتقديم وتفسير البيانات في النهج الطبي واستخدام هذه البيانات لتقدير حجم الارتباطات وفرضيات الاختبار. لها دور رئيسي في التحقيقات الطبية. لعب الإحصاء الحيوي دورًا أساسيًا في الطب الحديث.
يساعد الإحصائيون الباحثين في تصميم الدراسات وتحليل البيانات من التجارب الطبية وتحديد البيانات التي يجب جمعها والمساعدة في تفسير نتائج التحليلات والتعاون في كتابة المقالات لوصف نتائج البحث الطبي.
يساعد الإحصاء الحيوي الباحثين على فهم البيانات التي تم جمعها لتحديد ما إذا كان العلاج ناجحًا أو للعثور على العوامل التي تساهم في الإصابة بالأمراض. يقوم الإحصائيون الطبيون بتصميم وتحليل الدراسات لتحديد الأسباب الحقيقية للمشكلات الصحية على أنها مختلفة عن تباين الصدفة.
يوجه البحث الكمي صانعي القرار في مجال الرعاية الصحية بالإحصاءات – البيانات الرقمية التي تم جمعها من القياسات أو الملاحظة التي تصف خصائص عينات سكانية محددة.
تلخص الإحصاءات الوصفية فائدة وفعالية وتكاليف السلع والخدمات الطبية. على نحو متزايد ، تستخدم مؤسسات الرعاية الصحية التحليل الإحصائي لقياس نتائج أدائها. تقوم المستشفيات وغيرها من مؤسسات تقديم الخدمات الكبيرة بتنفيذ برامج تحسين الجودة المستمرة والمستندة إلى البيانات لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.
تقوم وكالات الصحة والخدمات الإنسانية الحكومية بقياس الصحة العامة ورفاهية السكان من خلال المعلومات الإحصائية.
فهرس
أهمية الإحصاء في المجال الطبي : الرعاية الصحية
الآن في أيام تستخدم مؤسسات الرعاية الصحية التحليل الإحصائي لقياس نتائج أدائها. المستشفيات وغيرها من مؤسسات تقديم الخدمات الكبيرة الأخرى برامج التحسين المستمر للجودة ، وتنفيذ البيانات المدفوعة ، لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. تقيس وكالات الخدمات الصحية والإنسانية الحكومية الصحة العامة ورفاهية السكان بالمعلومات الإحصائية.
استخدام الرعاية الصحية
يستخدم الباحثون الأساليب العلمية لجمع البيانات عن عينات من البشر. تستفيد مؤسسات الرعاية الصحية من معرفة خصائص السوق الاستهلاكية مثل العمر والجنس والعرق والدخل والإعاقات. يمكن أن يتنبأ هذا النوع من الإحصائيات بنوع الخدمات التي يستخدمها الأشخاص ومستوى الرعاية الميسورة لهم.
تخصيص الموارد
المعلومات الإحصائية ضرورية لتحديد الموارد التي يتم استخدامها لإنتاج السلع والخدمات ، وما هي مجموعة السلع والخدمات التي يجب إنتاجها ، ولأي السكان الذين يجب أن تخدمهم. إحصاءات الرعاية الصحية حاسمة لكفاءة الإنتاج والتخصيص. تقلل المعلومات الإحصائية الصحيحة من مخاطر مقايضات الرعاية الصحية.
تقييم الاحتياجات
يقوم مديرو الرعاية الصحية العامة والخاصة ، المكلفون بتوفير الرعاية المستمرة لمختلف السكان ، بمقارنة الخدمات الحالية باحتياجات المجتمع. التحليل الإحصائي هو عنصر رئيسي في تقييم الاحتياجات. الإحصائيات مهمة بنفس القدر لشركات الأدوية والتكنولوجيا في تطوير خطوط الإنتاج التي تلبي احتياجات السكان الذين تخدمهم.
تحسين الجودة
يكافح موردو الرعاية الصحية لصنع سلع وخدمات فعالة بكفاءة. الإحصائيات مهمة لمؤسسات الرعاية الصحية في قياس نجاح أو فشل الأداء. من خلال بناء معايير ، أو معايير التميز في الخدمة ، يمكن لمديري تحسين الجودة قياس النتائج المستقبلية. يرسم المحللون النمو الإجمالي والقدرة على البقاء على قيد الحياة لشركة الرعاية الصحية باستخدام البيانات الإحصائية التي تم جمعها بمرور الوقت.
تطوير المنتج
يبدأ الطب بالإبتكار وينتهي بالتحليل الإحصائي. يتم جمع البيانات والإبلاغ عنها في التجارب السريرية للتقنيات والعلاجات الجديدة لموازنة فوائد المنتجات مقابل مخاطرها. تؤثر الإحصائيات بشكل غير مباشر على تسعير المنتج من خلال وصف طلب المستهلك في وحدات قابلة للقياس.
أنظر أيضاً: تخصص الإحصاء
أهمية الإحصاء في المجال الطبي: البحث السريري
يتضمن البحث السريري التحقيق في العلاجات الطبية المقترحة ، وتقييم الفوائد النسبية للعلاجات المتنافسة ، وإنشاء مجموعات العلاج المثلى. تحاول الأبحاث السريرية الإجابة عن أسئلة مثل “هل يجب أن يخضع رجل مصاب بسرطان البروستاتا لعملية استئصال جذري للبروستاتا أو بالإشعاع أم ينتظر بحذر؟” و “هل حدوث آثار ضائرة خطيرة بين المرضى الذين يتلقون علاجًا جديدًا لتسكين الآلام أكبر من حدوث آثار ضائرة خطيرة في المرضى الذين يتلقون العلاج القياسي؟”
قبل الاستخدام الواسع للتجارب التجريبية ، حاول الأطباء الإجابة على مثل هذه الأسئلة من خلال التعميم من تجارب المرضى الفرديين على السكان عمومًا. تم تطبيق الحكم والاستدلال السريري على تقارير الحالات المثيرة للاهتمام. لم يتم تناول مفاهيم التباين بين الأفراد ومصادره بشكل رسمي.
كمجال الإحصاء ، “العلم النظري أو الدراسة الرسمية للعملية الاستنتاجية ، وخاصة تخطيط وتحليل التجارب والمسوحات والدراسات القائمة على الملاحظة”. (بيانتادوسي 2005).
في القرن العشرين ، استخدمت الأبحاث السريرية طرقًا إحصائية لتوفير محاسبة رسمية لمصادر التباين في استجابات المرضى للعلاج. يسمح استخدام الإحصائيات للباحثين السريريين باستخلاص استنتاجات معقولة ودقيقة من المعلومات التي تم جمعها واتخاذ قرارات سليمة في حالة عدم اليقين. يمكن أن يمنع التمكن من المفاهيم الإحصائية العديد من الأخطاء والتحيزات في البحث الطبي.
يتميز الاستدلال الإحصائي بما يلي:
- وضع إطار موضوعي لإجراء التحقيق
- وضع البيانات والنظرية على أسس علمية متساوية
- تصميم إنتاج البيانات من خلال التجريب
- قياس تأثير الصدفة
- تقدير التأثيرات النظامية والعشوائية
- الجمع بين النظرية والبيانات باستخدام الأساليب الرسمية
صرح كارتر وشيفر وماركس (1986) بما يلي:
الإحصاء فريد من نوعه بين التخصصات الأكاديمية حيث أن التفكير الإحصائي مطلوب في كل مرحلة من مراحل جميع التحقيقات البحثية تقريبًا بما في ذلك التخطيط للدراسة واختيار العينة وإدارة البيانات وتفسير النتائج.
يعتبر كل من المنطق السريري والإحصائي ضروريين للتقدم في الطب. يجب على الباحثين السريريين التعميم من عدد قليل إلى كثير والجمع بين الأدلة التجريبية والنظرية. في كل من العلوم الطبية والإحصائية ، يتم إنشاء المعرفة التجريبية من الملاحظات والبيانات.
تستند النظرية الطبية على علم الأحياء والفرضيات الراسخة. النظرية الإحصائية مشتقة من النماذج الرياضية والاحتمالية. (Piantadosi 2005) ، يتطلب إنشاء فرضية أساسًا نظريًا في علم الأحياء ودعم إحصائي للفرضية ، بناءً على البيانات المرصودة والنموذج الإحصائي النظري.
أنظر أيضاً:
أهمية الإحصاء في المجال الطبي : علم الأحياء
بينما تركز دراسة علم الأحياء على الكائنات الحية ، توفر التحليلات الإحصائية نظرة ثاقبة حاسمة في العديد من العمليات البيولوجية. تساعد المفاهيم الإحصائية الأساسية علماء الأحياء على إعداد التجارب بشكل صحيح ، والتحقق من الاستنتاجات وتفسير النتائج بشكل صحيح. تتطلب العديد من الدورات الدراسية في علم الأحياء دورة في الإحصاء الحيوي تغطي مفاهيم مثل التجارب العشوائية واختبار الفرضيات واستخدام البرامج الإحصائية.
تحديد حجم العينة
يتضمن جزء مهم من أي تجربة بيولوجية اختيار العينات واختيار العدد الصحيح من التجارب بشكل صحيح. تقدم مقدمة أساسية للإحصاء خلفية عن العشوائية الإحصائية وقانون الأعداد الكبيرة.
عند إجراء دراسة حول ما إذا كانت الحشرات تفضل أكل أوراق الدردار الأمريكية أو أوراق الدردار برينستون ، على سبيل المثال ، فإن استخدام عينة عشوائية من كلا النوعين من الأوراق يساعد في التحكم في العوامل المربكة.
على سبيل المثال ، قد يؤدي اختيار عدد صغير من أوراق الدردار الأمريكي ، إذا كانت جميعها من شجرة واحدة ، إلى شجرة مليئة بالحشرات بشكل غير عادي وستؤدي إلى تحيز النتائج. ومع ذلك ، فإن اختيار عدة مئات من الأوراق من عينة عشوائية من الأشجار يقلل من هذا النوع من الخطأ.
اختبار الفرضيات
عند إجراء تجارب على عينة كبيرة ، يجب على عالم الأحياء التأكد من أن النتيجة ذات دلالة إحصائية. قد تتضمن إحدى هذه التجارب فحص ما إذا كان التدخين يؤدي إلى السرطان. من خلال فحص وسائل مجموعتين – واحدة تدخن والأخرى لا – قد يجد عالم الأحياء أن المدخنين أكثر شيوعًا لديهم السرطان.
ومع ذلك ، فإن الوسائل تعكس مركز توزيع البيانات ، ويتضمن اختبار الفرضيات فحص انتشار هذا التوزيع. إذا كانت البيانات متجمعة بشكل كبير حول المتوسط ، فإن الرقم المتوسط هو مؤشر موثوق ؛ إذا كانت البيانات منتشرة بشكل كبير ، فإن المتوسط يكون أقل انعكاسًا للاتجاهات العامة ويجب أخذه في الاعتبار في هذا السياق.
تفسير تحليلات البيانات
بعد الانتهاء من التجربة أو الملاحظة ، يحتاج علماء الأحياء إلى الإحصائيات لاستخلاص النتائج الصحيحة. على سبيل المثال ، يمكن أن تؤدي مقارنة البيانات من مجموعتين من النباتات – واحدة تم سقيها والأخرى لم تكن كذلك – إلى استنتاجات خاطئة.
يمكن لعالم الأحياء ، على سبيل المثال ، أن يسجل ببساطة متوسط ارتفاع هاتين المجموعتين من النباتات ويستنتج أن النباتات المروية نمت أطول. هذا ، مع ذلك ، لا يأخذ في الحسبان المقاييس الإحصائية الأخرى ، مثل التباين. قد تكون النباتات غير المروية قد نمت أقل ارتفاعًا في المتوسط ، ولكن ربما تباينت ارتفاعاتها على نطاق واسع أكثر من نظيراتها التي تُروى بالماء ، وهي بيانات مهمة يجب نقلها في الخاتمة.
البرامج الإحصائية
لا يمكن معالجة مجموعات البيانات الكبيرة جدًا يدويًا بسهولة.
في العديد من المواقف البيولوجية ، مثل تلك الموجودة في البيئة التي تستخدم أحجام عينات كبيرة ، فإن استخدام البرامج الإحصائية يجعل معالجة البيانات أكثر ملاءمة. تشمل برامج البيانات Stata ؛ نظام التحليل الإحصائي ، أو SAS ؛ والمنتج الإحصائي وحلول الخدمة ، أو SPSS.
ستستخدم معظم فئات الإحصاء التمهيدية منتجات البرامج هذه ، والتي يمكن أن تتضمن تعلم لغات البرمجة.