Jacob VanHouten, clinical data analyst and biostatistics consultant at Kolabtree, provides top tips on how to design impactful health outcomes research for analysis. Se você está no campo médico e leu, fez, ou mesmo pensou em fazer pesquisas nas últimas duas décadas, é provável que você esteja familiarizado com o conceito de pesquisa de resultados. Em resumo, a pesquisa de resultados é um campo onde o objeto de estudo é um resultado de saúde definível, que eu darei exemplos de mais tarde, e o que é medido são os efeitos que diferentes partes do fluxo de trabalho global têm nesses resultados. Como o objetivo de tais estudos é determinar quais fatores afetam os resultados de interesse, muitos projetos de estudo experimental e observacional diferentes são bem adequados para esta tarefa, incluindo estudos epidemiológicos clássicos, tais como:
- ensaios controlados aleatorizados,
- estudos transversais,
- estudos de coorte,
- revisões sistemáticas/meta-análises, ou
- metodologias de investigação sobre a melhoria da qualidade.
Índice
por que mesmo fazer pesquisa de resultados?
há muitas, muitas razões para fazer a pesquisa de resultados, e listá-los todos seria muito além do que seria possível fazer neste post. Em um resumo super-pequeno, a pesquisa de resultados como ela se aplica ao campo da biomedicina é principalmente focada em melhorar o desempenho de alguma tarefa dentro desse campo. Como famoso consultor de gestão Peter Drucker é creditado por dizer, ” Você não pode gerenciar o que você não pode medir.”Em outras palavras, você não pode” mover a agulha ” na melhoria sem saber para onde ela está apontando em primeiro lugar. Adicionalmente, esta medição pode levar a uma melhoria da qualidade
- redução dos custos com os cuidados de saúde,
- melhoria da eficiência do diagnóstico e do tratamento, e
- experiência do doente.
e quem não quereria os melhores resultados para os seus pacientes? É indiscutivelmente o principal imperativo de pesquisa da saúde estar continuamente medindo para a melhoria, e a pesquisa de resultados é um poderoso conjunto de ferramentas para chegar lá.Como pensar em resultados de pesquisa como um estatístico
ao pensar em iniciar um esforço de pesquisa, talvez a primeira coisa a saber é ” o que você quer saber?”Você está mais interessado no sistema e na eficiência, ou nas medidas intangíveis de qualidade de vida determinadas pelos pacientes? Você está interessado em tornar os cuidados mais acessíveis, equitativos e acessíveis aos pacientes, ou sua preocupação é a rentabilidade de uma prática? Algumas questões-chave incluem:
- Qual é o resultado do interesse,
- quem são as partes interessadas relevantes,
- como é o resultado do interesse mais bem representado, e
- Como posso obter os dados de que preciso para responder às minhas perguntas?
Tipos de resultados
Um dos pontos fortes de resultados de pesquisa é a capacidade de considerar diversos resultados e as suas vantagens, bem como a partir de muitos pontos de vista diferentes (mais sobre isso abaixo). Na verdade, alguns projetos de pesquisa de resultados, tais como anos de vida ajustados de qualidade, foram projetados especificamente para fazer a comparação de diferentes resultados. Resultados que podem ser de tipos díspares podem ser comparados através da conversão de um resultado em um equivalente (ou seja, a quantidade de dinheiro que alguém teria que receber para desistir de uma noite de sono) resultado que é mais diretamente comparável.Quem se importa?
quando se pensa sobre os resultados acima para medir, talvez a primeira pergunta deve ser ” quem se importa?”. E isso não é uma intenção flippantly. Sinceramente, quem se importa com este resultado? Os pacientes? Os fornecedores? Seguradoras, sistemas de saúde? Não é irracional imaginar que um paciente e um hospital valorizem o resultado da satisfação do paciente de forma muito diferente, embora seja importante para ambos. Para contabilizar adequadamente os resultados que você quer medir, você deve considerar a(s) perspectiva (S) A (S) Melhor (s) para avaliar. Identificar claramente no início de um plano analítico a perspectiva a partir da qual você vai considerar os resultados protege contra a confusão e manipulação de dados post hoc, acidental ou não. Embora uma lista abrangente de potenciais resultados de interesse esteja além do âmbito deste artigo, a tabela seguinte destaca algumas das categorias de resultados mais amplamente utilizadas.
categorias amplamente utilizadas de resultados
| segurança | utilização indevida da terapêutica médica e Supervisão no decurso dos cuidados clínicos; Médico erros que colocam os pacientes em risco para eventos adversos |
| Eficácia | a lacuna entre O que pode ser conseguido através de intervenção médica ou política, e que, na verdade, é realizado |
| Equidade | Exame de disparidade na prestação de cuidados de saúde que se concentra em se não clínicas fatores, tais asrace,de gênero, andsocioeconomic status de influenciar o tratamento de pacientes |
| Eficiência | Concentra-se em formas para maximizar a eficiência, o limite de despesas com a saúde, e reduzir o desperdício no sistema de saúde. |
| actualidade | acesso dos doentes aos cuidados de saúde: barreiras ao acesso e incapacidade dos doentes sem seguro de beneficiarem dos cuidados de saúde. |
| capacidade de resposta do sistema | esforços educacionais entre a comunidade médica e implementação de políticas de saúde que melhoram o atendimento ao paciente |
| centralidade do doente | como as intervenções médicas irão afectar os doentes, o que os doentes sentem e o que podem fazer para afectar a tomada de decisões médicas. |
tipos de Dados
além do tipo de resultados que você está interessado, vale a pena pensar sobre a maneira em que você imaginar de dados, especificamente em termos de tipos de dados.
os dados vêm em dois sabores principais: numérico e categórico.
dados numéricos
numéricos é exatamente como soa; a variável sendo medida é quantitativa, sendo do tipo inteiro, que são os números inteiros, e flutuam, que são todos os números com alguma parte não-inteira do número.
exemplos de inteiros incluem número de bebês entregues em um hospital, resultados de um questionário de escala Likert sobre a satisfação do paciente, ou número de minutos tomados durante uma cirurgia, bem como muitos, muitos outros.
dados categóricos
dados categóricos são os dados que só podem tomar certos valores específicos. Alguns pontos de dados são categóricos e dicotômicos, o que significa que a variável pode levar um e apenas um de dois resultados possíveis. Por exemplo, uma lâmpada pode ser desligada, ou ligada, mas será uma dessas opções, e não a outra. Às vezes há mais de duas categorias, e isso define uma variável nominal. Variáveis nominais têm vários valores possíveis diferentes, mas nenhuma ordem natural entre eles; um exemplo pode ser tipos de flores, onde a planta pode ser uma rosa, tulipa, margarida, girassol, etc. Finalmente, variáveis categóricas que têm uma ordenação natural, mas ainda estão restritas a resultados específicos são denominadas ordinais.
um exemplo deste tipo de variável pode ser uma representação categórica da satisfação do paciente: insatisfeito, ligeiramente satisfeito, Satisfeito, muito satisfeito. Mesmo aqueles que existem um universo restrito de possíveis resultados, esses níveis têm uma ordenação natural entre si.
a razão pela qual é tão importante estar ciente dos tipos de resultados e tipos de dados é porque você vai decidir em grande parte como modelar os dados você mesmo, que por sua vez irá determinar que tipos de análises são possíveis. Se você quer saber o número de operações cirúrgicas em seu hospital por dia, você pode usar o número inteiro real (1,2,3,etc), ou você pode fatorizá-los em dias de alto, médio e baixo volume. No final, a forma como você escolhe representar os dados revela para aqueles que lêem seu trabalho como você vê o mundo, bem como por que você tomou as decisões que você tomou. Eles podem não concordar com você, ou ser capazes de reproduzir seus dados, mas se você não deixar espaço para ambiguidade, não há dúvida sobre a verdade de suas descobertas.De onde vêm os seus dados? Vai recolhê-los ou obtê-los de outra fonte? Se você estiver gravando os dados, a responsabilidade é sua para decidir o que você vai gravar e o que você não vai, o que vai afetar as opções de análise disponíveis. Se você não vai coletá-lo você mesmo, como é o conjunto de dados atualmente armazenados (tipo de Dados, localização, etc.)? E muito importante: conhecer e entender o processo pelo qual os dados são produzidos e coletados. Os mal-entendidos sobre estas questões podem levar a uma investigação que não responde à sua pergunta pretendida.Dica de bónus: porque contratar um estatístico pode salvar o seu estudo? Quando a minha precisa de trabalho regular ou de uma reparação específica, sou o primeiro a levá-la à loja. Por quê? Porque sei que não tenho capacidade para fazer o trabalho. Do mesmo modo, nem todos vão fazer as suas próprias estatísticas, quer porque não têm a formação necessária, quer simplesmente porque optam por colocar os seus esforços noutro lado. Com isso em mente, aqueles que ainda desejam fazer pesquisa de resultados, mas não querem ser responsáveis por sua própria análise devem considerar a contratação de um estatístico freelance, os gostos de que você é capaz de encontrar facilmente em Kolabtree.
se optar por trabalhar com um estatístico, faça um favor a si mesmo e envolva-os mais cedo do que mais tarde. Como o famoso (se não gentilmente lembrado) estatístico R. A. Fisher é citado, “consultar o estatístico após uma experiência é muitas vezes apenas pedir-lhe para realizar um exame post-mortem. Talvez ele possa dizer de que morreu a experiência.”
isto é absolutamente verdade, na medida em que uma vez que uma experiência tenha sido executada, e os dados recolhidos, existem alguns métodos de análise que já não estão disponíveis que podem ter sido se diferentes decisões tivessem sido tomadas em fases anteriores da investigação.Para além de não ter de fazer a sua própria análise estatística, pode haver outros benefícios tangíveis e intangíveis para trabalhar com um estatístico. Por exemplo, é provável que através da sua formação tenham sido expostos a alguns métodos mais complexos de concepção ou análise experimental, e é possível que a utilização de um destes métodos, em vez de métodos normalizados, possa poupar significativamente recursos, tais como tempo, participantes ou dinheiro. Pode também haver novas ideias no campo das quais você pode não estar ciente, tais como as melhores práticas para a reprodutibilidade dos achados ou os pacotes de software mais atualizados para análises complexas. O melhor de tudo, agora pode ser a melhor altura para apanhar um excelente estatístico para um negócio. Tendo em conta os efeitos económicos arrepiantes da pandemia, indivíduos em todas as frentes foram duramente atingidos. Os estaticistas afetados pela pandemia estão à procura de shows freelance, e muitos estão dispostos a dar descontos em troca de lealdade.
conclusão
esta não é de forma alguma uma discussão exaustiva dos resultados da investigação; em vez disso, deve servir como uma introdução do tamanho de mordida para noviços completos. Mas, mesmo para esses pesquisadores, um pouco de pensamento frontal em relação ao seu resultado de interesse, como os elementos de dados serão representados, e onde você será capaz de obter os dados pode ir um longo caminho para se certificar de que os resultados da pesquisa que você executa é significativo e responde à pergunta para a qual você pretende. E lembre-se, se você sente que não pode ou prefere não fazer a análise você mesmo, ou se você gostaria de aprender mais sobre os mais novos métodos de análise disponíveis, não se esqueça de procurar/alcançar seus colegas de estatísticas.Precisa de ajuda na realização de um ensaio clínico e na análise de resultados? Consulte um consultor de pesquisa clínica em Kolabtree ou trabalhe com um analista de estatística freelance.
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