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임상 적 의의

역학은 설명과 분석의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 일반적으로 설명 역학이 분석 역학보다 우선합니다. 기술 역학은 초점이 맞춰진 건강 이벤트에 대한 기초 지식을 개발하는 것을 목표로합니다. 이 데이터에는 발생률, 영향을받은 인구,시기 및 건강 이벤트의 지리적 특정 표현이 포함될 수 있습니다. 인구 별 특성을 연구함으로써 역학자는 자연사, 전염 방식, 위험 요인 및 지역 사회에 존재하는 건강 사건의 불균형에 대해 학습을 시작할 수 있습니다. 기술 역학은 또한 지속적인 공중 보건 감시의 정보를 활용하고 궁극적으로 가설을 개발하고 현장 조사를 지시하는 과정을 시작하여 효과적이고 정보에 입각 한 분석 연구를 개발합니다. 예를 들어, 유방암 연구에서 발병률과 유병률은 여러 국가와 연령대에서 관찰되어 그 원인, 위험 요소 및 잠재적 예방 조치에 대해 알아볼 수 있습니다.

분석 역학, 다른 한편으로, 설명 적 역학에서 구축됩니다. 설명 역학에서 가설이 발생함에 따라 분석 역학은 그 타당성을 테스트하는 것을 목표로합니다. 통제 그룹을 사용하여 요인과 결과 사이의 잠재적 연관성 및 기타 기여자를 발견하려고합니다. 이 가설 테스트는 실험이나 관찰을 통해 가능합니다. 실험 연구는 일반적으로 통제 된 과정 내에서 임상 시험을 포함합니다. 여기에는 무작위 화 절차, 위약 구현 및 균형 조정 조치를 사용하여 잠재적 인 혼란 변수 또는 편향에 대응하는 것이 포함됩니다. 실험 연구의 가장 중요한 목표는 노출과 결과 사이의 인과 관계를 설정하는 것입니다. 예를 들어, 기생충 감염 연구에서 노출은 기생충이되고 결과는 숙주 생존 또는 숙주 멸종이 될 것입니다.

반면에 관찰 연구는 노출 된 사람들 사이의 결과의 시작을 감지합니다. 노출되지 않은 변수와 연관성을 결정할 수있는 잠재적 인 관련 변수. 관찰 연구에는 코호트, 사례 대조 및 단면의 세 가지 유형이 있습니다. 코호트 연구는 노출 된 개인과 노출되지 않은 개인을 모두 관찰하고 지정된 시간 동안 두 그룹 간의 결과 수를 기록합니다. 이러한 관찰에서 노출 된 결과가 노출되지 않은 (대조군)보다 더 높으면 연관성을 추론 할 수 있습니다. 예를 들어, 비만 위험 요인에 대한 연구에서 8,000 명 이상의 어린이가 7 세까지 추적되었습니다. 관찰 된 일차 결과는 비만의 발생 (95 번째 백분위 수 이상의 BMI)이었습니다. 이 연구에서 비만 발병 가능성 증가와 관련된 위험 요소에는 부모 비만, 초기 체질량 지수 반등, 3 세 때 일주일에 8 시간 이상 TV 시청, 추격 성장, 짧은 수면 시간 및 첫해에 체중 증가.

사례 대조 연구에는 결과를 제시 한 개인의 노출 비율이 그렇지 않은 사람 (대조군)과 비교되는보다 후향적인 접근 방식이 포함됩니다. 이러한 관찰에 관심의 결과가있는 노출 된 개인이 더 많으면 연관성을 추론 할 수 있습니다. 예를 들어 달리기 관련 부상에 대한 연구에서 활동 한 지 8.5 년 미만인 사람과 BMI가 21kg / m ^ 2 미만인 여성이 경골 손상이 발생할 가능성이 더 높은 것으로 나타났습니다.

마지막으로 횡단면 연구는 더 긴 기간보다 특정 시점에 더 초점을 맞추고 있으며 노출 후 결과의 유병률 또는 발생률을 보여주는 데이터로 이어집니다. 그러나이 형식은 처음 두 유형의 관찰 연구만큼 많은 정보를 제공하지 않으며 일반적으로 더 많은 인구의 기술 역학에 초점을 맞출 때 더 적합합니다. 예를 들어 의대생 정신 건강 연구에서 교육 1 학년, 3 학년, 6 학년 학생들을 대상으로 설문 조사를 실시했습니다. 이 연구는 1 학년 학생들이 업무량과 피드백 부족을 스트레스 요인으로 식별 한 것으로 나타났습니다. 3 학년 학생들은 “역량 걱정”을 스트레스 요인으로, 6 학년 학생들은 지원 부족을 스트레스 요인으로 평가했습니다. 궁극적으로 역학자들의 의사 결정과 공중 보건 문제에 대한 대응 또는 정책 개발 및 입법 참여를 지시하는 것은 이러한 분석 연구의 조합입니다. 이러한 요인을 알면 개입이 매우 표적화 될 수 있으며 의도하지 않은 결과의 가능성이 있습니다. 제한적이거나 완전히 피할 수 있습니다.

중재는 또한 구현 중에 모니터링되고 유효성, 효율성, 영향, 비용 효율성 및 개선 가능성에 대해 평가됩니다.두 가지 중요한 결과 측정은 이환율과 사망률입니다. 이 두 측정치 내의 변화는 건강 사건의 심각성을 나타낼뿐만 아니라 역학자가 취할 수있는 반응에 대한 리트머스 테스트 중 하나 역할을 할 수 있습니다. 이환율 및 사망률 측정은 설명 적 또는 분석적 역학을 사용하여 수집 할 수 있으며 몇 가지 예를 들어 주 산기, 신생아, 유아 및 모성 이환율과 같은 다양한 하위 범주로 계층화 할 수 있습니다. 이환율과 사망률은 연령, 인종, 민족, 성별, 성별, 국적, 사회 경제적 지위에 따라 계층화 될 수 있으며, 이는 집단 별 감수성 또는 집단 내 노출을 발견 할 수있는 기회를 제공합니다.

이러한 하위 범주는 인구의 건강에 대한 훌륭한 통찰력과 불균형하게 영향을받을 수있는 그룹을 강조합니다. 예를 들어 1950 년부터 2010 년까지 미국의 유아 사망률을 검토 한 결과 유아 사망률은 지난 40 년 동안 상당히 감소했지만 아프리카 계 미국인과 백인 간의 격차는 점차 증가하고 교육과 소득 불평등으로 더욱 악화되었습니다. 밝혀진 다른 불균형으로는 사회 경제적 지위와 암 사망률 간의 간접적 인 관계, 도심 지역의 천식 발병률, 저소득층 학교에서 흡연 광고의 비 윤리적 타겟팅 등이 있습니다. 이러한 유형의 정보를 사용하여 커뮤니티 또는 인구의 이해 관계자가 추구 할 개입의 유형, 목표, 순서 및 범위에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있으며 궁극적으로 커뮤니티가 시간, 돈 및 기타 리소스를 적절하게 할당 할 수 있습니다. 가장 영향력 있고 비용 효율적인 개입을 위해.

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