公衆衛生における生物統計学の6つの変革

のです。 ヘルスケア industry collects and generates enormous amounts of data that has to be analyzed, processed and interpreted to provide insights that will shape intelligent decisions. 生物統計学 で public health, the application of statistics にしています。 ライフサイエンス data, plays a key role in this process, helping to test hypotheses, perform statistical analyses and make accurate inferences.

生物統計学 experts are usually well-versed in statistical programs, tools and techniques such as R, スタタSPSS、SAS、および エクセル. They help design 臨床試験また、公衆衛生プログラムの効果を評価し、医薬品の有効性を測定し、エビデンスに基づく医療を開発することができます。

ここでは、公衆衛生における生物統計学がヘルスケアの研究、政策、提供を変える6つの方法をご紹介します。

1.臨床試験 

医療業界は絶えず革新を続けており、新しい治療法がトップスピードで開発されています。ある治療法が一般に提供される前には、その安全性と効率性を検証するための一連のテストや試験が行われます。これらの試験では、データの収集、分析、解釈が行われます。生物統計学者は、研究の設計、サンプルサイズの最適化、適切なデータ収集方法の選択、偶然性の排除、データからの誤解を招く情報の除去などを行います。公衆衛生の専門家である生物統計学者は、新薬や代替薬が市場にある既存の薬よりも優れているかどうかを検証する比較研究において、正確な結論を導き出します。

2.公衆衛生プログラム

生物統計学の専門家は、統計的手法を用いて、政府や非営利団体、病院が実施している公衆衛生プログラムやイニシアチブの影響を評価します。堅牢な研究やサンプリング技術を開発することで、研究者がある取り組みの成果を理解し、そのモデルを他の地域で再現できるかどうかを判断します。最近では、医療ソーシャルワーカーのジェシカ・アダムスさんが、Kolabtreeを利用して経験豊富な科学者を雇い、ウガンダで開催されたHIV啓発フェスティバルの影響を評価してもらいました。

3.疫学研究 

疾病の原因、発生、分布に影響を与える要因は様々である。疫学研究は、病気に関連する様々なデータを収集することでこれらの要因を特定し、原因と結果の関連性を導き出すことを目的としています。その結果に基づいて、公衆衛生政策や予防医療措置が策定される。変数間の相関関係を理解するには、データから最も意味のある情報を抽出できる生物統計学の専門家のスキルが必要です。例えば、1954年に発表されたRichard DollとAustin Bradford Hillによる研究結果は、喫煙と肺がんの関連性を統計的に強く裏付けるものでした。また、データアナリストや統計学者は、喫煙と肺がんの関連性を理解する上で重要な役割を果たしています。 エボラ出血熱の流行 統計的分析と可視化技術により、西アフリカにおける

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- タリア・ブロンシュテイン（@ininteraction）さん 2017年2月28日

4.エスティマ疾患の重症度や生存率の測定

生存率の統計は、末期の患者さんがどれくらい生きられるかを予測し、それに応じた治療を行うために役立ちます。がんに罹患した患者さんの場合、これらの統計値（通常、以下のように表示されます。 5年間の相対レート)は、最適な治療法、寛解の可能性、寛解後の生存の可能性、治療後の無病息災の可能性などを理解するのに役立ちます。生物統計学の専門家は、過去の研究を精査して導き出した数字を提示し、医師と患者の双方に参考となるデータを提供することができます。

5.メタアナリシスとエビデンスに基づく医療

生物統計学 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.ゲノムシークエンスデータ解析

ゲノムシークエンス 大量のデータを生成 複雑な形質を理解するのに役立ちます。洗練されたツールとソフトウェアにより、ゲノム全体の配列を迅速に決定し、疾患の原因となるバリアントを特定するための洞察を得ることができる。バリアントゲノムから得られたデータは、通常、その個人または対照群の参照ゲノムと比較されます。生物統計学の専門家は、血液型、民族性などの特定のパラメータに応じた集団におけるバリアント頻度を研究し、個人や亜集団の遺伝的構成が特定の条件のリスクや傾向にどのように影響するかについて結論を導き出すことができる。ゲノムデータの解析では、Rが広く利用されています。 マトラブ.

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- ジョバンナ・ザナルド（@StellarEngineer）さん 2017年10月4日

生物統計学 は、ヘルスケアのほぼすべての分野で活用されており、評価、査定、治療モデルを構築するための強力な基盤となっています。病院では効率性の向上に、製薬会社では商品やサービスの品質や安全性の向上に、政府では公衆衛生政策やプログラムの改善に貢献しています。また、費用対効果の高い治療法の開発や、予防的なヘルスケア対策の実施にも役立ちます。全体として、生物統計学は、医療従事者がデータに基づいた意思決定を行い、効果的なエビデンスベースの医療を提供することを可能にします。

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