14.16:

14.16: שיטות סטטיסטיות לניתוח נתונים אפידמיולוגיים

Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Previous Video

14.15: Bias in Epidemiological Studies

Next Video

14.17: Steps in Outbreak Investigation

371 Views

•

01:25 min

•

January 09, 2025

Overview

נתונים אפידמיולוגיים כוללים בעיקר מידע על התרחשות, תפוצה וגורמי בריאות ומחלות של אוכלוסיות ספציפיות. נתונים אלה חיוניים להבנת דפוסי המחלה והשפעותיה, ומסייעים בקבלת החלטות בתחום בריאות הציבור ובאסטרטגיות למניעת מחלות. ניתוח הנתונים האפידמיולוגיים משתמש בשיטות סטטיסטיות שונות כדי לפרש נתונים הקשורים לבריאות ביעילות. להלן מספר שיטות נפוצות:

סטטיסטיקה תיאורית: אלה מספקים סיכומים בסיסיים על המדגם והמדדים. דוגמאות כוללות ממוצע, חציון, מצב וסטיית תקן, המסייעים לתאר את הנטייה והפיזור המרכזיים של הנתונים.
ניתוח רגרסיה: זה כולל מספר סוגים של מודלים רגרסיה:
רגרסיה ליניארית: משמשת לחיזוי תגובה כמותית.
רגרסיה לוגיסטית: משמשת במקרים בהם התוצאה היא קטגורית (למשל, נוכחות או היעדר מחלה).
מודל סיכונים פרופורציונליים של קוקס: מודל זה מנתח נתוני הישרדות כדי לחקור את הקשר בין זמן הישרדות לבין מנבא אחד או יותר.
יחסי סיכון ויחסי סיכויים: אלו הם מדדי אסוציאציה המכמתים את הקשר בין חשיפה לתוצאת עניין.
סיכון יחסי (RR): משמש במחקרי עוקבה למדידת עוצמת הקשר בין חשיפה לתוצאה.
יחס סיכויים (OR): זה משמש בדרך כלל במחקרי מקרה-ביקורת כדי להעריך את הסיכויים למצב או מחלה בהינתן חשיפה מסוימת.
תעריפים מתוקננים: שיטה זו משווה בין אוכלוסיות הנבדלות זו מזו בגיל או במשתנים דמוגרפיים אחרים.
יחסי היארעות מתוקננים (SIR) ויחסי תמותה מתוקננים (SMR): אלה משווים את המקרים שנצפו למה שהיה צפוי אם לאוכלוסייה היו אותם שיעורים ספציפיים לגיל כמו לאוכלוסייה סטנדרטית.

לסיכום, שיטות סטטיסטיות הן כלים חיוניים באפידמיולוגיה, המאפשרים לחוקרים לכמת קשרים בין חשיפות לתוצאות, להעריך גורמי סיכון ולהעריך התערבויות. שיטות אלה מסייעות לנהל את המורכבות האינהרנטית של נתונים אפידמיולוגיים, הכוללים לעתים קרובות משתנים מבלבלים, נתונים חסרים ותכנוני מחקר לא אקראיים. על ידי יישום טכניקות סטטיסטיות חזקות, אפידמיולוגים יכולים להפיק תובנות משמעותיות, לתמוך בהחלטות מבוססות ראיות ולקדם התערבויות בתחום בריאות הציבור.

Transcript

טכניקות סטטיסטיות שונות משמשות לניתוח נתונים אפידמיולוגיים ולהנחיית התערבויות מתאימות בתחום בריאות הציבור.

חשבו על מחקר על הקשר בין עישון לסרטן ריאות.

סטטיסטיקה תיאורית מסכמת מידע מרכזי כמו גיל ממוצע והרגלי עישון, ומציעה מבט ראשוני על הנתונים הקשורים להיארעות סרטן ריאות בקרב מעשנים ולא מעשנים.

רגרסיה לוגיסטית, אידיאלית לתוצאות בינאריות, שימושית להערכת ההסתברות לסרטן ריאות. מצד שני, רגרסיה ליניארית עבור מדדים כמותיים, כגון מספר הסיגריות שמעשנים מדי יום, יכולה לנבא סיכונים לסרטן ריאות.

במחקר עוקבה, יחסי הסיכון עשויים להראות כי למעשנים יש הסתברות גבוהה יותר לפתח סרטן ריאות בהשוואה ללא-מעשנים, ולכמת עד כמה סיכון זה גדול יותר.

יחסי הסיכויים במחקרי מקרה-ביקורת משווים את הסיכוי לסרטן ריאות אצל מעשנים לזה של לא מעשנים, ועוזרים להבין את עוצמת הקשר בין עישון לסרטן ריאות.

יחסי היארעות ותמותה מתוקננים מותאמים לגיל ולדמוגרפיה אחרת, תוך השוואה הוגנת בין קבוצות אוכלוסייה שונות והדגשת האופן שבו עישון משפיע על שיעורי סרטן הריאה בקרב קבוצות מגוונות.