cum să proiectați rezultate de sănătate cu impact studii de cercetare pentru analiză

Jacob VanHouten, analist de date clinice și consultant în biostatistică la Kolabtree, oferă sfaturi de top despre cum să proiectați rezultate de sănătate cu impact cercetare pentru analiză.

dacă sunteți în domeniul medical și ați citit, ați făcut sau chiar v-ați gândit să faceți cercetări în ultimele două decenii, este probabil că sunteți familiarizați cu conceptul de cercetare a rezultatelor. Pe scurt, cercetarea rezultatelor este un domeniu în care obiectul studiului este un rezultat de sănătate definibil, pe care îl voi da exemple mai târziu, iar ceea ce se măsoară sunt efectele pe care diferite părți ale fluxului de lucru general le au asupra acestor rezultate. Deoarece scopul acestor studii este de a determina ce factori afectează rezultatele de interes, multe modele de studii experimentale și observaționale diferite sunt potrivite pentru această sarcină, inclusiv studii epidemiologice clasice, cum ar fi:

• studii randomizate controlate,
• studii transversale,
• studii de cohortă,
• recenzii/meta-analize sistematice sau
• metodologii de cercetare pentru îmbunătățirea calității.

de ce chiar rezultatele de cercetare?

există multe, multe motive pentru a face rezultate de cercetare, și listarea-le pe toate ar fi mult dincolo de ceea ce ar fi posibil să se facă în acest post. Pe scurt, rezultatele cercetării, așa cum se aplică în domeniul biomedicinei, se concentrează în primul rând pe îmbunătățirea performanței unor sarcini din domeniul menționat. După cum renumitul consultant de management Peter Drucker este creditat cu spunând: „Nu poți gestiona ceea ce nu poți măsura.”Cu alte cuvinte, nu puteți „mișca acul” la îmbunătățire fără să știți unde indică în primul rând. În plus, o astfel de măsurare poate duce la

• îmbunătățirea calității,
• scăderea costurilor asistenței medicale,
• îmbunătățirea eficienței diagnosticului și tratamentului și
• experiența pacientului.

și cine nu și-ar dori cele mai bune rezultate pentru pacienții lor? Este, fără îndoială, imperativul cercetării primare a asistenței medicale să se măsoare continuu pentru îmbunătățire, iar cercetarea rezultatelor este un set puternic de instrumente prin care să se ajungă acolo.

cum să te gândești la Rezultate cercetare ca un statistician

când te gândești să începi un efort de cercetare, poate primul lucru de știut este „ce vrei să știi?”Sunteți mai interesat de sistem și eficiență sau de măsurătorile intangibile ale calității vieții determinate de pacienți? Sunteți interesat să faceți îngrijirea mai accesibilă, echitabilă și accesibilă pacienților sau preocuparea dvs. este rentabilitatea unei practici? Unele întrebări cheie includ:

• care este rezultatul interesului,
• cine sunt părțile interesate relevante,
• cum este reprezentat cel mai bine rezultatul interesului și
• cum pot obține datele de care am nevoie pentru a răspunde la întrebările mele?

tipuri de rezultate

unul dintre punctele forte ale rezultatelor cercetării este capacitatea de a lua în considerare multe rezultate diferite și meritele lor relative, precum și din multe puncte de vedere diferite (mai multe despre cele de mai jos). De fapt, unele rezultate constructe de cercetare, cum ar fi Ani de viață ajustate de calitate, au fost concepute special pentru a face compararea diferitelor rezultate. Rezultatele care pot fi de tipuri disparate pot fi comparate prin conversia unui rezultat într-un rezultat echivalent (adică suma de bani pe care ar trebui să o primiți pentru a renunța la o noapte de somn) care este mai direct comparabil.

cui îi pasă?

când ne gândim la rezultatele de mai sus pentru a măsura, poate că prima întrebare ar trebui să fie „cui îi pasă?”. Și acest lucru nu se înțelege flippantly. Cu sinceritate, cui îi pasă de acest rezultat. Pacienții? Furnizorii? Asiguratori, sisteme de sănătate? Nu este nerezonabil să ne imaginăm că un pacient și un spital apreciază rezultatul satisfacției pacientului foarte diferit, deși este important pentru ambele. Pentru a ține cont în mod adecvat de rezultatele pe care doriți să le măsurați, trebuie să luați în considerare ale căror perspective sunt cele mai bune din care să evaluați. Identificarea clară la începutul unui plan analitic a perspectivei din care veți lua în considerare rezultatele protejează atât împotriva confuziei, cât și a manipulării datelor post-hoc, accidentale sau nu. În timp ce o listă cuprinzătoare a rezultatelor potențiale de interes depășește domeniul de aplicare al acestui articol, tabelul următor evidențiază unele dintre cele mai utilizate categorii de rezultate.

categorii de rezultate utilizate pe scară largă

tipuri de date

pe lângă tipul de rezultate care vă interesează, merită să vă gândiți la modul în care concepeți datele, în special în ceea ce privește tipurile de date.

datele vin în două arome principale: numerice și categorice.

date numerice

Numeric este la fel cum sună; variabila măsurată este cantitativă, fiind fie de tip întreg, care sunt numerele întregi, și flotoare, care sunt toate numerele cu o parte de număr non-întreg.

Exemple de numere întregi includ numărul de copii născuți într-un spital, rezultatele unui chestionar la scară Likert privind satisfacția pacientului sau numărul de minute luate în timpul unei intervenții chirurgicale, precum și multe, multe altele.

date categorice

datele categorice sunt acele date care pot lua doar anumite valori specifice. Unele puncte de date sunt categorice și dihotomice, ceea ce înseamnă că variabila poate lua unul și numai unul dintre cele două rezultate posibile. De exemplu, un bec poate fi fie oprit, fie pornit, dar va fi una dintre aceste opțiuni, și nu cealaltă. Uneori există mai mult de două categorii, iar aceasta definește o variabilă nominală. Variabilele nominale au mai multe valori posibile diferite, dar nu există o ordonare naturală între ele; un exemplu ar putea fi tipurile de flori, unde planta poate fi un trandafir, lalea, margaretă, floarea-soarelui etc. În cele din urmă, variabilele categorice care au o ordonare naturală, dar sunt încă limitate la rezultate specifice, sunt denumite ordinale.

un exemplu al acestui tip de variabilă poate fi o reprezentare categorică a satisfacției pacientului: nesatisfăcut, ușor mulțumit, mulțumit, foarte mulțumit. Chiar și cei care există un univers limitat de rezultate posibile, aceste niveluri au o ordine naturală între ele.

motivul pentru care este atât de important să fiți conștienți de tipurile de rezultate și de tipurile de date este că veți decide în mare măsură cum să modelați singuri datele, ceea ce va determina la rândul său Ce tipuri de analize sunt posibile. Dacă doriți să cunoașteți numărul de operații chirurgicale din spitalul dvs. pe zi,puteți utiliza numărul întreg real (1,2,3 etc.) sau le puteți factoriza în zile cu volum mare, mediu și mic. În cele din urmă, modul în care alegeți să reprezentați datele dezvăluie celor care vă citesc lucrarea cum vedeți lumea, precum și de ce ați luat deciziile pe care le-ați luat. Este posibil să nu fie de acord cu dvs. sau să vă poată reproduce datele, dar dacă nu lăsați loc pentru ambiguitate, nu există nicio îndoială cu privire la adevărul constatărilor dvs.

de unde provin datele tale? Ai de gând să le colecteze sau să le obțină de la o altă sursă? Dacă înregistrați datele dvs., responsabilitatea este a dvs. de a decide ce veți înregistra și ce nu, ceea ce va avea impact asupra opțiunilor de analiză disponibile. Dacă nu îl veți colecta singur, cum este stocat în prezent setul de date (tipul de date, locația etc.)? Și foarte important: cunoașteți și înțelegeți procesul prin care datele sunt produse și colectate. Neînțelegerea cu privire la aceste probleme poate duce la cercetări care nu răspund la întrebarea intenționată.

sfat Bonus: de ce angajarea unui statistician ar putea salva studiul dvs.

nu sunt un tip de mașină. Când a mea are nevoie de muncă regulată sau de o reparație specifică, sunt primul tip care o duce la magazin. De ce? Pentru că știu că nu am abilitățile necesare pentru a face treaba. În mod similar, nu toată lumea își va face propriile statistici, fie pentru că nu au pregătirea necesară, fie pur și simplu pentru că aleg să-și depună eforturile în altă parte. Cu asta în minte, cei care încă mai doresc să facă rezultate de cercetare, dar nu doresc să fie responsabil pentru propria lor analiză ar trebui să ia în considerare angajarea unui statistician independent, place de care sunteți în stare să găsească cu ușurință pe Kolabtree.

dacă alegeți să lucrați cu un statistician, Faceți-vă o favoare și implicați-i mai devreme decât mai târziu. După cum este citat faimosul statistician (dacă nu este amintit cu amabilitate) R. A. Fisher, „a consulta statisticianul după terminarea unui experiment este adesea doar să-i ceri să efectueze o examinare post-mortem. Poate spune de ce a murit experimentul.”

acest lucru este absolut adevărat, deoarece odată ce un experiment a fost rulat și datele colectate, există câteva metode de analiză care nu mai sunt disponibile, care ar fi putut fi luate dacă s-ar fi luat decizii diferite în etapele anterioare ale cercetării.

pe lângă faptul că nu trebuie să faceți propria analiză statistică, pot exista și alte beneficii tangibile și intangibile pentru a lucra cu un statistician. De exemplu, probabil că prin formarea lor au fost expuși unor metode mai complexe de proiectare sau analiză experimentală și este posibil ca utilizarea uneia dintre acestea, mai degrabă decât a metodelor standard, să economisească semnificativ resurse precum timp, participanți sau bani. De asemenea, pot exista idei noi în domeniu de care este posibil să nu fiți conștienți, cum ar fi cele mai bune practici pentru reproductibilitatea constatărilor sau cele mai actualizate pachete software pentru analize complexe. Cel mai bun dintre toate, chiar acum ar putea fi cel mai bun moment pentru a agăța un statistician excelent pentru o afacere. Având în vedere efectele economice înfiorătoare ale pandemiei, indivizii din toate categoriile au fost loviți puternic. Statisticienii afectați de pandemie caută concerte independente și mulți sunt dispuși să ofere fie reduceri în schimbul loialității.

concluzie

aceasta nu este în niciun caz o discuție exhaustivă a rezultatelor cercetării; mai degrabă, ar trebui să servească drept un intro de dimensiuni mici pentru începători compleți. Dar, chiar și pentru astfel de cercetători, un pic de gândire în față cu privire la rezultatul dvs. de interes, modul în care elementele de date vor fi reprezentate și unde veți putea obține datele pot merge mult spre a vă asigura că cercetarea rezultatelor pe care le efectuați este semnificativă și răspunde la întrebarea pentru care intenționați. Și amintiți-vă, dacă simțiți că nu puteți sau preferați să nu faceți singur analiza sau dacă doriți să aflați mai multe despre cele mai noi metode de analiză disponibile, nu uitați să căutați/contactați colegii dvs. de Statistică.

aveți nevoie de ajutor cu efectuarea unui studiu clinic și analiza rezultatelor? Consultați un consultant de cercetare clinică pe Kolabtree sau lucrați cu un analist statistic independent.