Quản lý sức khoẻ dựa vào dân số [sửa]
Thực tiễn dịch tễ học và kết quả phân tích dịch tễ học đóng vai trò quan trọng trong các khung quản lý sức khoẻ dựa vào dân số mới nổi.
Quản lý sức khoẻ dựa trên dân số bao gồm khả năng:
Đánh giá tình trạng sức khoẻ và nhu cầu sức khoẻ của một nhóm dân cư;
Thực hiện và đánh giá các can thiệp được thiết kế để cải thiện sức khoẻ của dân số đó; và
Cung cấp một cách hiệu quả và hiệu quả việc chăm sóc cho các thành viên của quần thể đó theo cách phù hợp với các giá trị tài nguyên, văn hoá, chính sách và y tế của cộng đồng.
Quản lý y tế dựa vào dân số hiện đại là phức tạp, đòi hỏi phải có nhiều kỹ năng (y học, chính trị, công nghệ, toán học vv) trong đó thực tiễn dịch tễ và phân tích là một thành phần cốt lõi, được thống nhất với khoa học quản lý để cung cấp chăm sóc sức khoẻ hiệu quả và hiệu quả và hướng dẫn sức khoẻ cho người dân. Nhiệm vụ này đòi hỏi khả năng tiếp cận của các phương pháp tiếp cận quản lý rủi ro hiện đại nhằm biến đổi các yếu tố nguy cơ sức khoẻ, tỷ lệ mắc, số liệu thống kê và tỉ lệ tử vong (từ phân tích dịch tễ học) sang các chỉ số quản lý không chỉ hướng dẫn hệ thống y tế đáp ứng các vấn đề sức khoẻ dân số hiện nay làm thế nào một hệ thống y tế có thể được quản lý để đáp ứng tốt hơn các vấn đề sức khoẻ dân số trong tương lai. [39]
Các ví dụ về các tổ chức sử dụng quản lý sức khoẻ dựa vào dân số để thúc đẩy công việc và kết quả của thực tiễn dịch tễ học bao gồm Chiến lược phòng chống ung thư của Canada, Các chương trình kiểm soát thuốc lá của Bộ Y tế Canada, Quỹ Rick Hansen, Sáng kiến Nghiên cứu Kiểm soát Thuốc lá của Canada [40] [41] [42] ]
Mỗi tổ chức này sử dụng một khung quản lý sức khoẻ dựa vào dân số được gọi là Life at Risk, kết hợp phân tích định lượng dịch tễ với các nhân khẩu học, nghiên cứu hoạt động của cơ quan y tế và kinh tế để thực hiện:
Tác động Đời sống Dân số Mô phỏng: Đo lường tác động tiềm tàng của dịch bệnh đối với dân số đối với các trường hợp bệnh mới, tỷ lệ, tử vong sớm cũng như các năm tiềm năng của cuộc sống bị mất do khuyết tật và tử vong;
Lực lượng lao động Cuộc sống Tác động Mô phỏng: Đo lường tác động tiềm tàng trong tương lai của bệnh tật lên lực lượng lao động đối với các ca bệnh mới, tỷ lệ, tử vong sớm và năm tiềm năng của cuộc sống bị mất do khuyết tật và tử vong;
Tác động kinh tế của mô phỏng bệnh tật: Đo lường tác động tiềm tàng trong tương lai của dịch bệnh đối với tác động thu nhập cá nhân của khu vực tư nhân (tiền lương, lợi nhuận của doanh nghiệp, chi phí chăm sóc sức khoẻ tư nhân) và các tác động thu nhập dùng cho khu vực công (thuế thu nhập cá nhân, thuế thu nhập doanh nghiệp, thuế tiêu thụ, chi phí chăm sóc sức khoẻ được tài trợ).
Tính hợp lệ: chính xác và thiên vị [sửa]
Các lĩnh vực khác nhau trong dịch tễ học có mức độ hiệu lực khác nhau. Một cách để đánh giá tính hợp lệ của các phát hiện là tỷ lệ dương tính giả (các phản ứng đã tuyên bố không đúng) với các phản âm sai (các nghiên cứu không hỗ trợ hiệu quả thực sự). Để thực hiện lĩnh vực dịch tễ học di truyền học, các nghiên cứu gen-ứng cử viên đã tạo ra hơn 100 kết quả dương tính giả cho mỗi sai âm tính giả. Ngược lại, sự liên kết của bộ gen có vẻ gần đảo ngược, với chỉ một giả mạo dương tính cho mỗi 100 hoặc nhiều hơn các âm bản phủ định. Tỷ lệ này đã được cải thiện theo thời gian trong dịch tễ học di truyền do lĩnh vực này đã áp dụng các tiêu chí nghiêm ngặt. Ngược lại các lĩnh vực dịch tễ khác đã không yêu cầu báo cáo nghiêm ngặt như vậy và ít hơn đáng tin cậy như vậy. [43]
Lỗi ngẫu nhiên [sửa]
Lỗi ngẫu nhiên là kết quả của các dao động xung quanh một giá trị thật sự do sự biến đổi mẫu. Lỗi ngẫu nhiên chỉ là: ngẫu nhiên. Nó có thể xảy ra trong quá trình thu thập dữ liệu, mã hóa, truyền tải hoặc phân tích. Ví dụ về lỗi ngẫu nhiên bao gồm: các câu hỏi có chữ viết kém, sự hiểu lầm trong việc giải thích câu trả lời cá nhân từ một người trả lời cụ thể, hoặc lỗi typographical trong quá trình mã hóa. Lỗi ngẫu nhiên ảnh hưởng đến phép đo một cách thoáng qua, không nhất quán và không thể sửa lỗi sai ngẫu nhiên.
Có lỗi ngẫu nhiên trong tất cả các thủ tục lấy mẫu. Đây được gọi là lỗi lấy mẫu.
Sự chính xác trong các biến dịch tễ học là một thước đo của lỗi ngẫu nhiên. Độ chính xác cũng liên quan ngược với lỗi ngẫu nhiên, do đó để giảm lỗi ngẫu nhiên là tăng độ chính xác. Khoảng tin cậy được tính để chứng minh độ chính xác của ước lượng nguy cơ tương đối. Khoảng tin cậy càng hẹp thì ước tính nguy cơ tương đối chính xác hơn.
Có hai cách cơ bản để giảm lỗi ngẫu nhiên trong một nghiên cứu dịch tễ học. Thứ nhất là tăng cỡ mẫu nghiên cứu. Nói cách khác, thêm nhiều đối tượng vào nghiên cứu của bạn. Thứ hai là làm giảm sự biến đổi trong đo lường trong nghiên cứu. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một thiết bị đo chính xác hơn hoặc bằng cách tăng số lượng đo.