خلف كل قرار صحي مبني على أدلة — هدف تطعيم، خطة توزيع كوادر في مستشفى، استجابة لتفشٍّ وبائي — توجد أرقام كان لا بد من جمعها والتحقق منها وتفسيرها بشكل صحيح قبل أن يُبنى عليها أي قرار. هذه السلسلة العملية، من البيانات الصحية الخام إلى قرار يمكن الدفاع عنه، هي ما تبنيه دورة تطبيق الإحصاء على البيانات الصحية واتخاذ القرار المقدمة من أكاديمية الزمالة العربية البريطانية.

يتناول المشاركون الأسس الإحصائية المستخدمة في المجال الصحي، ويتعلمون تطبيق الأسلوب المناسب على السؤال المناسب، باستخدام أدوات وتقنيات معتمدة لجمع البيانات الصحية وتحليلها، وتفسير النتائج، وترجمتها إلى سياسات وتوجيهات صحية. تغطي الدورة ما يلزم لتحليل وتفسير دقيقين في مجالات الرعاية الصحية الفردية والصحة العامة والبحث الطبي على حد سواء.

الفئة المستهدفة

• المهنيون العاملون في مجال الرعاية الصحية.
• مختصو الإدارة الصحية والترصد الوبائي.
• الباحثون الطبيون والإحصائيون.
• الطلاب في مجالات الصحة العامة أو الطب أو الإحصاء الصحي.
• مدراء البرامج الصحية والمخططون الصحيون.

ماذا ستكون قادرًا على فعله

• تطبيق الأسس الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات الصحية.
• جمع البيانات الصحية وتحليلها بدقة.
• استخدام الأساليب الإحصائية الأساسية لتفسير نتائج البيانات الصحية.
• تطبيق أدوات الإحصاء الصحي ضمن البحث العلمي.
• اتخاذ قرارات مبنية على بيانات إحصائية في المجال الصحي بثقة.

المحور الأول: أسس الإحصاء الصحي وأنواع البيانات

• أهمية الإحصاء في الصحة العامة والطب ودوره في اتخاذ القرار الصحي.
• العلاقة بين الإحصاء الصحي والسياسات الصحية.
• الفرق بين البيانات النوعية والكمية، وبين البيانات المتقطعة والمستمرة.

المحور الثاني: جمع البيانات الصحية وقياسها

• أساليب جمع البيانات في الدراسات الصحية، بما فيها العينة العشوائية والطبقية.
• أهمية مصداقية البيانات ودقتها منذ لحظة جمعها.
• المقاييس المركزية (المتوسط والوسيط والمنوال) والمقاييس التشتتية (الانحراف المعياري والتباين والمدى).

المحور الثالث: التوزيعات والاحتمالات في البيانات الصحية

• التوزيع الطبيعي وخصائصه في البيانات الصحية.
• تطبيق التوزيعات الإحصائية في تحليل البيانات.
• نظرية الاحتمالات واستخدامها في التنبؤ بالنتائج الصحية وتقدير المخاطر.

المحور الرابع: التحليل الوصفي والرسوم البيانية والمؤشرات الصحية

• تلخيص البيانات باستخدام الجداول والرسوم البيانية لفحص الاتجاهات الصحية.
• اختيار نوع الرسم البياني المناسب لتمثيل كل نوع من البيانات.
• استخدام مؤشرات مثل معدل الوفاة ومعدل الإصابة لتقييم الحالة الصحية العامة.

المحور الخامس: الاختبارات الإحصائية: الفرضيات واختبار T وكا تربيع

• أهمية الاختبارات الإحصائية في تقييم الفرضيات الصحية واختيار الاختبار المناسب للبيانات.
• استخدام اختبار T لمقارنة العينات وتحليل الفروق بين المجموعات الصحية.
• تطبيق اختبار كا تربيع (χ²) وتفسيره لدراسة العلاقة بين المتغيرات.

المحور السادس: تحليل الارتباط والانحدار

• قياس العلاقة بين المتغيرات الصحية باستخدام الارتباط، بما فيه معامل بيرسون.
• استخدام الانحدار البسيط لتفسير العلاقة بين متغيرين.
• تطبيق الانحدار المتعدد لفحص تأثير عدة متغيرات على متغير معتمد.

المحور السابع: البرمجيات الإحصائية: الاستخدام والتقارير والمقارنة

• مقدمة إلى برمجيات شائعة مثل SPSS وR.
• إدخال البيانات وتحليلها وإصدار تقارير إحصائية دقيقة باستخدام هذه البرمجيات.
• مقارنة البرمجيات الإحصائية واختيار الأنسب حسب نوع التحليل والبيانات.

المحور الثامن: تصميم الدراسات الصحية وتحليلها

• الفروق بين الدراسات المقطعية والطولية، وتصميم الدراسات القائمة على بيانات ثانوية.
• تصميم وتحليل الدراسات الوبائية، بما في ذلك أثر العوامل البيئية والاجتماعية.
• تصميم الدراسات السريرية وتطبيق الإحصاء الصحي لتقييم الفعالية العلاجية.

المحور التاسع: النمذجة المتقدمة والتنبؤ والبيانات الضخمة

• تطبيق النماذج الإحصائية المتقدمة لتحليل البيانات الصحية متعددة المتغيرات.
• استخدام الأساليب التنبؤية لتقييم المخاطر الصحية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
• التعامل مع البيانات الضخمة في الأبحاث الصحية وتحدياتها.

المحور العاشر: ضمان جودة البيانات وعرض النتائج

• تحديد الأنواع المختلفة من الأخطاء الإحصائية والحد منها، بما فيها أخطاء العينة والحساب.
• اختبار صحة البيانات ودقة النتائج وقابليتها للتكرار قبل الاعتماد عليها.
• كتابة تقارير إحصائية واضحة وعرض النتائج على الجمهور الطبي أو العام باستخدام الرسوم والجداول.