Sechsfache Transformation der Biostatistik im öffentlichen Gesundheitswesen

Die Gesundheitswesen industry collects and generates enormous amounts of data that has to be analyzed, processed and interpreted to provide insights that will shape intelligent decisions. Biostatistik in public health, the application of Statistik zu Biowissenschaften data, plays a key role in this process, helping to test hypotheses, perform statistical analyses and make accurate inferences.

Biostatistik experts are usually well-versed in statistical programs, tools and techniques such as R, STATA, SPSS, SAS and Excel. They help design klinische Studien, assess the impact of public health programs, measure the efficacy of drugs, and develop evidence-based healthcare.

Im Folgenden werden sechs Wege aufgezeigt, wie die Biostatistik im öffentlichen Gesundheitswesen die Gesundheitsforschung, -politik und -versorgung verändert:

1. Klinische Versuche 

Die medizinische Industrie ist in ständiger Innovation begriffen, und neue Behandlungen werden mit hoher Geschwindigkeit entwickelt. Bevor eine Behandlung der Öffentlichkeit angeboten wird, durchläuft sie zunächst eine Reihe von Tests und Prüfungen, die ihre Sicherheit und Effizienz bestätigen. Diese Studien umfassen die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten. Ein Biostatistiker hilft bei der Konzeption der Studie, der Optimierung der Stichprobengröße, der Auswahl geeigneter Datenerhebungsmethoden, der Beseitigung von Zufälligkeiten und der Entfernung irreführender Informationen aus den Daten. Fachleute für Biostatistik im öffentlichen Gesundheitswesen ziehen genaue Schlussfolgerungen in Vergleichsstudien, in denen geprüft wird, ob ein neues oder alternatives Medikament besser ist als die bereits auf dem Markt befindlichen.

2. Programme im Bereich der öffentlichen Gesundheit

Biostatistikexperten setzen statistische Verfahren ein, um die Auswirkungen von Programmen und Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu bewerten, die von Regierungen, gemeinnützigen Organisationen und Krankenhäusern durchgeführt werden. Sie entwickeln robuste Studien und Stichprobenverfahren, die den Forschern helfen zu verstehen, wie gut eine Initiative funktioniert und ob dieses Modell in anderen Bereichen wiederholt werden kann. Vor kurzem hat Jessica Adams, eine Sozialarbeiterin im Gesundheitswesen, Kolabtree genutzt, um einen erfahrenen Wissenschaftler einzustellen, der ihr half, die Auswirkungen eines HIV-Aufklärungsfestivals in Uganda zu bewerten.

3. Epidemiologische Studien 

Es gibt verschiedene Faktoren, die die Ursache, den Ausbruch und die Verbreitung einer Krankheit beeinflussen. Epidemiologische Studien zielen darauf ab, diese Faktoren zu ermitteln, indem verschiedene Daten im Zusammenhang mit der Krankheit gesammelt werden und der Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung abgeleitet wird. Auf der Grundlage der Ergebnisse werden gesundheitspolitische Strategien und präventive Gesundheitsmaßnahmen entwickelt. Um die Zusammenhänge zwischen den Variablen zu verstehen, bedarf es der Fähigkeiten eines Biostatistikers, der die aussagekräftigsten Informationen aus den Daten extrahieren kann. In der Vergangenheit wurde das fehlende Glied immer durch statistische Beweise ergänzt: So wurde beispielsweise 1954 die Verbindung zwischen Rauchen und Lungenkrebs durch die Veröffentlichung der Ergebnisse einer Studie unter der Leitung von Richard Doll und Austin Bradford Hill statistisch sehr gut untermauert. Datenanalysten und Statistiker spielten auch eine Schlüsselrolle beim Verständnis der Ebola-Epidemie in Westafrika durch statistische Analysen und Visualisierungstechniken.

Echtzeit #dataviz des viralen Genoms #Daten das verfolgt #Zika und #Ebolahttps://t.co/96iL5ZnqLC
Gewinner des Open-Science-Preises https://t.co/QNG2TIha2P pic.twitter.com/vYZNVasevi

- Talia Bronshtein (@Interaktion) Februar 28, 2017

4. Estimaden Schweregrad einer Krankheit und die Überlebensraten

Anhand von Überlebensstatistiken lässt sich abschätzen, wie lange ein todkranker Patient noch zu leben hat, und die Behandlung entsprechend ausrichten. Für Patienten, die an Krebs erkrankt sind, werden diese Statistiken (in der Regel angegeben als relative Fünfjahresraten) helfen dabei, die beste Behandlungsoption, die Chancen auf Remission, die Überlebenschancen nach der Remission und die Chancen auf ein krankheitsfreies Leben nach der Behandlung zu verstehen. Biostatistikexperten sind in der Lage, Zahlen zu nennen, die auf der sorgfältigen Prüfung früherer Studien beruhen und sowohl dem Arzt als auch dem Patienten Referenzdaten liefern.

5. Meta-Analyse und evidenzbasierte Medizin

Biostatistik in public health also plays a huge role in systematic reviews and meta-analysis of medical data, which can in turn be useful in developing evidence-based healthcare. Meta-analysis is a structured study design which evaluates all the previous medical research published on a specific topic. Drawing conclusions from these studies require integration of individual results and outcomes into reliable findings that will guide further research.  For example, meta-analysis can be used to determine if an individual has a risk factor for a disease, what kind of environmental and genetic factors play a role in a disease, and what kind of treatment should be given to the patient. Having a biostatistics in public health expert study the literature and provide a rigorous, quantitative review of it helps healthcare providers improve their chances of delivering successful, data-driven treatment.

6. Analyse der Genomsequenzierungsdaten

Genom-Sequenzierung erzeugt große Datenmengen that can help scientists understand complex traits. Sophisticated tools and software help sequence entire genomes quickly, providing insights into identifying variants that cause disease. Data from the variant genome is typically compared to the reference genome of the individual or a control group. Biostatistics experts study variant frequencies in populations according to specific parameters such as blood type, ethnicity, etc. and draw conclusions as to how the genetic make-up of an individual or subpopulation can affect if they’re at-risk or prone to specific conditions. In analyzing genomic data, R is widely used, as is Matlab.

Endlich haben #circos reibungslos funktionieren 😅 | #dataviz #Kreisdiagramme #vizualisierung #genom #perl pic.twitter.com/FSpw7epNoX

- Giovanna Zanardo (@StellarEngineer) Oktober 4, 2017

Biostatistik findet in fast allen Bereichen des Gesundheitswesens Anwendung und bietet eine solide Grundlage, auf der Evaluierungs-, Bewertungs- und Behandlungsmodelle aufgebaut werden können. Sie hilft Krankenhäusern bei der Verbesserung der Effizienz, Pharmaunternehmen bei der Verbesserung der Qualität und Sicherheit von Waren und Dienstleistungen und Regierungen bei der Verbesserung der öffentlichen Gesundheitspolitik und -programme. Sie hilft auch bei der Entwicklung kosteneffizienter Behandlungen und bei der Umsetzung präventiver Gesundheitsmaßnahmen. Insgesamt ermöglicht die Biostatistik den Fachleuten des Gesundheitswesens, datengestützte Entscheidungen zu treffen und eine wirksame evidenzbasierte Gesundheitsversorgung zu gewährleisten.

Kolabtree verfügt über Hunderte von freiberuflichen Biostatistikern, die bereit sind, Sie bei Ihrem nächsten Projekt zu unterstützen. Konsultieren Sie sie für Ihr Projekt hier.