1.24. STATYSTYKA W MEDYCYNIE: ANALIZA DANYCH KLINICZNYCH

Statystyka odgrywa kluczową rolę w medycynie, pomagając lekarzom, badaczom i naukowcom w zrozumieniu i interpretacji wyników badań klinicznych, diagnozowaniu chorób, ocenie skuteczności leczenia i podejmowaniu decyzji klinicznych.

Poniżej wymienione są zastosowanie statystyki w medycynie:

1. Analiza danych klinicznych. Dane kliniczne często obejmują duże ilości informacji, takie jak wyniki badań laboratoryjnych, obrazowanie medyczne, historie pacjentów itp. Statystyka pomaga w przetwarzaniu tych danych, wizualizacji wyników i identyfikacji wzorców.

2. Ocena skuteczności leczenia. W medycynie często przeprowadza się badania kliniczne, aby ocenić skuteczność nowych leków, terapii czy procedur. Statystyka jest używana do analizy danych z tych badań, aby określić, czy nowa terapia jest bardziej skuteczna niż standardowa.

3. Diagnoza i prognoza chorób. Statystyka może być wykorzystywana do opracowywania modeli prognostycznych i diagnostycznych, które pomagają w identyfikacji ryzyka wystąpienia choroby lub prognozowania wyników leczenia.

Podstawy analizy danych klinicznych:

1. Statystyki opisowe. Pierwszym krokiem jest zrozumienie i opisanie zebranych danych za pomocą statystyk opisowych, takich jak średnia, mediana, odchylenie standardowe, percentyle itp. Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Statystyki opisowe dla zmiennych jakościowych”, „Statystyki opisowe dla zmiennych ilościowych”.

2. Testy statystyczne. W zależności od rodzaju danych i celu badania, stosuje się różne testy statystyczne. Przykładowe testy to test t-studenta, test chi-kwadrat, analiza wariancji (ANOVA), testy nieparametryczne itp.

Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Testy parametryczne: Test t-studenta dla prób niezależnych (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”, „Testy parametryczne: Test t-studenta dla prób zależnych (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”, „Testy parametryczne: Analiza wariancji (ANOVA) (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”, „Testy nieparametryczne: test Manna-Whitneya i test Wilcoxona”, „Testy nieparametryczne: test Kruskala-Wallisa i test Friedmana”.

3. Korelacja. Analiza korelacji pozwala określić, czy istnieją związki między różnymi zmiennymi, na przykład między wiekiem a ryzykiem wystąpienia choroby. Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Korelacja vs. przyczynowość w statystyce”, „Analiza korelacji”.

4. Regresja. Analiza regresji pozwala przewidywać wartości jednej zmiennej na podstawie innych zmiennych. Jest to przydatne w prognozowaniu wyników lub ryzyka choroby. Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Regresja liniowa w analizie statystycznej”, „Zastosowanie analizy regresji w rozprawach doktorskich”.

5. Analiza przeżycia. W badaniach klinicznych często analizuje się czas do wystąpienia zdarzenia, takiego jak zgon lub nawrót choroby. Analiza przeżycia jest używana do tego celu.Statystyka odgrywa kluczową rolę w analizie danych klinicznych i wspiera podejmowanie decyzji klinicznych opartych na dowodach naukowych. Zrozumienie podstawowych pojęć i narzędzi statystycznych jest niezbędne, aby efektywnie zarządzać i interpretować dane kliniczne oraz przyczyniać się do postępu w medycynie. Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Analiza przeżycia w statystyce medycznej”, „Regresja logistyczna w statystyce medycznej”.

Statystyka odgrywa kluczową rolę w analizie danych klinicznych i wspiera podejmowanie decyzji klinicznych opartych na dowodach naukowych. Zrozumienie podstawowych pojęć i narzędzi statystycznych jest niezbędne, aby efektywnie zarządzać i interpretować dane kliniczne oraz przyczyniać się do postępu w medycynie.

Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Jak prezentować wyniki analiz statystycznych w pracach?”, „Analiza statystyczna danych w rozprawie doktorskiej. praktyczne porady i narzędzia”, „Unikanie typowych błędów statystycznych w badaniach naukowych do rozprawy doktorskiej”, „Ocena jakości danych i ich wpływ na wyniki statystyczne w rozprawach doktorskich”, „Statystyczne wykazanie znaczenia wyników badawczych w rozprawach doktorskich”, „Przygotowanie rozdziału metodologicznego w rozprawie doktorskiej”.