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Transformação da bioestatística em saúde pública de seis maneiras

O saúde industry collects and generates enormous amounts of data that has to be analyzed, processed and interpreted to provide insights that will shape intelligent decisions. Bioestatística em public health, the application of estatísticas para ciências da vida data, plays a key role in this process, helping to test hypotheses, perform statistical analyses and make accurate inferences.

Bioestatística experts are usually well-versed in statistical programs, tools and techniques such as R, STATASPSS, SAS e Excel. They help design ensaios clínicosA Comissão de Saúde Pública, avalia o impacto dos programas de saúde pública, mede a eficácia dos medicamentos e desenvolve uma saúde baseada em evidências.

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

1. Ensaios clínicos 

A indústria médica está continuamente inovando, e novos tratamentos estão sendo desenvolvidos em alta velocidade. Antes de um tratamento ser oferecido ao público, ele passa primeiro por uma série de testes e testes que validam sua segurança e eficiência. Estes estudos envolvem a coleta, análise e interpretação de dados. Um bioestatístico ajuda a projetar o estudo, otimizar o tamanho da amostra, escolher métodos apropriados de coleta de dados, eliminar coincidências e remover informações enganosas dos dados. Os bioestatísticos em especialistas em saúde pública tiram conclusões precisas em estudos comparativos, que testam se uma droga nova ou alternativa é melhor do que as existentes no mercado.

2. Programas de saúde pública

Especialistas em bioestatística usam técnicas estatísticas para avaliar o impacto dos programas e iniciativas de saúde pública empreendidos por governos, organizações sem fins lucrativos e hospitais. Eles desenvolvem estudos robustos e técnicas de amostragem que ajudam os pesquisadores a entender quão bem uma iniciativa está funcionando e se esse modelo pode ser replicado em outras áreas. Recentemente, Jessica Adams, uma assistente social de saúde, usou Kolabtree para contratar uma cientista experiente que a ajudou a avaliar o impacto de um festival de conscientização sobre o HIV em Uganda.

3. Estudos epidemiológicos 

Há vários fatores que influenciam a causa, o surto e a distribuição de uma doença. Os estudos epidemiológicos visam identificar esses fatores através da coleta de vários dados relacionados à doença, e derivando a ligação entre a causa e o efeito. Com base no resultado, são desenvolvidas políticas de saúde pública e medidas preventivas de saúde. A compreensão da correlação entre as variáveis requer a habilidade de um especialista em bioestatística, que pode extrair as informações mais significativas dos dados. Historicamente, as evidências estatísticas sempre preencheram o elo perdido: por exemplo, a publicação em 1954 dos resultados de um estudo conduzido por Richard Doll e Austin Bradford Hill deu um apoio estatístico muito forte à ligação entre o tabagismo e o câncer de pulmão. Os analistas de dados e estatísticos também desempenharam um papel fundamental na compreensão do Epidemia de Ébola na África Ocidental através de análises estatísticas e técnicas de visualização.

4. Estimativaa gravidade de uma doença e as taxas de sobrevivência

As estatísticas de sobrevivência ajudam a estimar quanto tempo um paciente terminal viverá e orientam o tratamento de acordo. Para os pacientes afetados pelo câncer, estas estatísticas (geralmente dadas como taxas relativas de cinco anos) ajudam a entender a melhor opção de tratamento, as chances de remissão, as chances de sobrevivência após a remissão e as chances de viver uma vida livre de doenças após o tratamento. Os especialistas em bioestatística são capazes de apresentar números extraídos do exame cuidadoso de estudos anteriores, fornecendo dados de referência tanto para o médico como para o paciente.

5. Meta-análise e medicina baseada em evidências

Bioestatística 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. Análise de dados de seqüenciamento genético

Sequenciamento de genomas gera grandes quantidades de dados 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.

Bioestatística encontra aplicação em quase todos os ramos da saúde, proporcionando uma base sólida sobre a qual podem ser construídos modelos de avaliação, avaliação e tratamento. Ele ajuda os hospitais a melhorar a eficiência, as empresas farmacêuticas a melhorar a qualidade e a segurança de bens e serviços, e os governos a melhorar as políticas e programas de saúde pública. Também ajuda a desenvolver tratamento econômico e a implementar medidas preventivas de saúde. Em geral, a bioestatística permite que os profissionais da saúde tomem decisões baseadas em dados e forneçam cuidados de saúde eficazes e baseados em evidências.

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