La transformation à six voies de la biostatistique en santé publique

Le site soins de santé industry collects and generates enormous amounts of data that has to be analyzed, processed and interpreted to provide insights that will shape intelligent decisions. Biostatistique sur public health, the application of statistiques à sciences de la vie data, plays a key role in this process, helping to test hypotheses, perform statistical analyses and make accurate inferences.

Biostatistique experts are usually well-versed in statistical programs, tools and techniques such as R, STATASPSS, SAS et Excel. They help design les essais cliniquesL'objectif est d'évaluer l'impact des programmes de santé publique, de mesurer l'efficacité des médicaments et d'élaborer des soins de santé fondés sur des données probantes.

Here are six ways biostatistics in public health  is changing healthcare recherche, policy and delivery:

1. Les essais cliniques 

L'industrie médicale innove en permanence et de nouveaux traitements sont mis au point à toute vitesse. Avant qu'un traitement ne soit proposé au public, il est d'abord soumis à une série de tests et d'essais qui valident sa sécurité et son efficacité. Ces études impliquent la collecte, l'analyse et l'interprétation de données. Un biostatisticien aide à concevoir l'étude, à optimiser la taille de l'échantillon, à choisir les méthodes de collecte de données appropriées, à éliminer les coïncidences et à supprimer les informations trompeuses des données. Les spécialistes de la biostatistique en santé publique tirent des conclusions précises dans les études de comparaison, qui visent à déterminer si un nouveau médicament ou un médicament alternatif est meilleur que les médicaments existants sur le marché.

2. Programmes de santé publique

Les experts en biostatistique utilisent des techniques statistiques pour évaluer l'impact des programmes et des initiatives de santé publique entrepris par les gouvernements, les organisations à but non lucratif et les hôpitaux. Ils développent des études solides et des techniques d'échantillonnage qui aident les chercheurs à comprendre les performances d'une initiative et à savoir si ce modèle peut être reproduit dans d'autres domaines. Récemment, Jessica Adams, assistante sociale en soins de santé, a utilisé Kolabtree pour engager un scientifique expérimenté qui l'a aidée à évaluer l'impact d'un festival de sensibilisation au VIH en Ouganda.

3. Études épidémiologiques 

Divers facteurs influencent la cause, l'apparition et la distribution d'une maladie. Les études épidémiologiques visent à identifier ces facteurs en collectant diverses données relatives à la maladie et en établissant le lien entre la cause et l'effet. Les résultats obtenus permettent d'élaborer des politiques de santé publique et des mesures préventives en matière de soins de santé. La compréhension de la corrélation entre les variables requiert les compétences d'un spécialiste en biostatistique, qui peut extraire les informations les plus significatives des données. Historiquement, les preuves statistiques ont toujours permis de combler le chaînon manquant : par exemple, la publication en 1954 des résultats d'une étude menée par Richard Doll et Austin Bradford Hill a apporté un soutien statistique très fort au lien entre le tabagisme et le cancer du poumon. Les analystes de données et les statisticiens ont également joué un rôle clé dans la compréhension de l'impact de la maladie. Épidémie d'Ebola en Afrique de l'Ouest grâce à des analyses statistiques et des techniques de visualisation.

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- Talia Bronshtein (@ininteraction) 28 février 2017

4. Estimala détermination de la gravité d'une maladie et des taux de survie

Les statistiques de survie permettent d'estimer la durée de vie d'un patient en phase terminale et d'orienter le traitement en conséquence. Pour les patients atteints de cancer, ces statistiques (généralement données sous forme de taux relatifs sur cinq ans) aident à comprendre la meilleure option thérapeutique, les chances de rémission, les chances de survie après la rémission et les chances de vivre sans maladie après le traitement. Les experts en biostatistique sont en mesure de présenter des chiffres tirés de l'examen minutieux d'études antérieures, fournissant ainsi au médecin et au patient des données de référence.

5. Méta-analyse et médecine fondée sur les preuves

Biostatistique 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 des données de séquençage du génome

Séquençage du génome génère de grandes quantités de données qui peuvent aider les scientifiques à comprendre des traits complexes. Des outils et des logiciels sophistiqués permettent de séquencer rapidement des génomes entiers, ce qui donne un aperçu de l'identification des variantes à l'origine de maladies. Les données du génome varié sont généralement comparées au génome de référence de l'individu ou d'un groupe témoin. Les experts en biostatistique étudient les fréquences des variantes dans les populations en fonction de paramètres spécifiques tels que le groupe sanguin, l'origine ethnique, etc. et tirent des conclusions sur la manière dont la composition génétique d'un individu ou d'une sous-population peut influer sur son risque ou sa prédisposition à des conditions spécifiques. Dans l'analyse des données génomiques, R est largement utilisé, de même que Matlab.

J'ai finalement obtenu #circos qui fonctionne bien 😅 | #dataviz #circularplots #vizualisation #genome #perl pic.twitter.com/FSpw7epNoX

- Giovanna Zanardo (@StellarEngineer) 4 octobre 2017

Biostatistique trouve des applications dans presque toutes les branches des soins de santé, fournissant une base solide sur laquelle des modèles d'évaluation, d'appréciation et de traitement peuvent être construits. Elle aide les hôpitaux à améliorer leur efficacité, les entreprises pharmaceutiques à améliorer la qualité et la sécurité des produits et des services, et les gouvernements à améliorer les politiques et les programmes de santé publique. Elle contribue également à l'élaboration de traitements rentables et à la mise en œuvre de mesures préventives en matière de santé. Dans l'ensemble, la biostatistique permet aux professionnels de la santé de prendre des décisions fondées sur des données et de fournir des soins de santé efficaces basés sur des preuves.

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