ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਅੰਕੜੇ
ਕਿਉਂਕਿ "ਮੈਂ ਔਨਲਾਈਨ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹਾਂ" AKT ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ: ਅਪ੍ਰੈਲ 2026 · ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ (EBM) ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
📥 ਡਾਊਨਲੋਡ
ਹੈਂਡਆਉਟਸ, ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਾਧੂ - ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋ।
ਮਾਰਗ: ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ EBM ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵੈੱਬ ਸਰੋਤ
ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਜੀਪੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੱਥੀਂ ਚੁਣਿਆ ਮਿਸ਼ਰਣ। ਕਿਉਂਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੋਤੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਲੁਕੇ ਹੁੰਦੇ।
ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਦੀ ਯਾਦ
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਕੈਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ - ਜਾਂ AKT ਪੇਪਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਰਾਤ ਪਹਿਲਾਂ? ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਕ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
🧮 ਜੋਖਮ ਫਾਰਮੂਲੇ
- ਏਆਰਆਰ = ਸੀਈਆਰ - ਈਈਆਰ
- ਐਨ.ਐਨ.ਟੀ = 1 ÷ ਅਰਧ-ਆਯਾਮੀ
- ਆਰ.ਆਰ.ਆਰ. = ਏਆਰਆਰ ÷ ਸੀਈਆਰ
- RR = ਈਈਆਰ ÷ ਸੀਈਆਰ
- ਐਨ ਐਨ ਐਚ = 1 ÷ ਏਆਰਆਈ
🔬 ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ
- ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ = TP ÷ (TP+FN) → ਸਨਨਆਊਟ
- ਬਗ = TN ÷ (TN+FP) → SpPin
- ਪੀਪੀਵੀ = TP ÷ (TP+FP) ← ਘੱਟ ਪ੍ਰਚਲਨ ਨਾਲ ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ
- ਐਨਪੀਵੀ = TN ÷ (TN+FN) ← ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਚਲਨ ਨਾਲ ਗਿਰਾਵਟ
📊 ਸਟੱਡੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
- SR/ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ → ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੂਤ
- ਇਲਾਜ ਲਈ RCT → ਸੋਨੇ ਦਾ ਮਿਆਰ
- ਸਮੂਹ → RR ਅਤੇ ਘਟਨਾ
- ਕੇਸ-ਕੰਟਰੋਲ → OR, ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ
- ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਲ → ਪ੍ਰਚਲਨ
📈 ਗ੍ਰਾਫ਼
- ਜੰਗਲਾਤ ਪਲਾਟ ਹੀਰਾ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ = ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
- ਫਨਲ ਅਸਮਿਤਤਾ = ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ
- ਬਿੱਲੀਆਂ ਦਾ ਪਲਾਟ: NNT = 100 ÷ ਪੀਲੇ ਚਿਹਰੇ
- ਡੱਬਾ ਪਲਾਟ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਲਾਈਨ = ਮੱਧਮਾਨ
- I² >50% = ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
📉 ਮਹੱਤਵ
- p < 0.05 = ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ
- CI 1.0 (ਅਨੁਪਾਤ) ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ = ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
- CI 0 (ਅੰਤਰ) ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ = ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
- ਔਸਤ = ਔਸਤ; ਮੱਧਮਾਨ = ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਮੁੱਲ
- ਆਮ ਵੰਡ ਲਈ 68-95-99.7 ਨਿਯਮ
⚖️ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
- ਚੋਣ → ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ
- ਯਾਦ ਰੱਖੋ → ਮਾਮਲੇ ਹੋਰ ਯਾਦ ਰੱਖੋ
- ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ → ਸਿਰਫ਼ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ
- ਲੀਡ ਟਾਈਮ → ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਭਰਮ
- ਪੜ੍ਹਾਈ ਛੱਡਣ ਕਾਰਨ ਨਤੀਜੇ ਵਿਗਾੜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ → ਪੜ੍ਹਾਈ ਛੱਡਣ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਵਿਗਾੜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਇਹ GP ਅਤੇ AKT ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
EBM ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਧਾਂਤਕ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ, ਇਲਾਜ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਬਾਰੇ ਹਰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ NNTs ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿਓ ਜਾਂ ਨਾ ਦਿਓ। ਹਰ ਖੂਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਨਵੀਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
AKT ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਾ ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਨੁਪਾਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ - RCGP ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪੇਪਰ ਦਾ ਲਗਭਗ 10-15%। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਸੋਧ ਲਾਭਅੰਸ਼ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਰੰਤ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਇੱਥੇ ਆਸਾਨ ਅੰਕ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਕਲਪ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਦੇ ਬੈਠ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਿਆ।
AKT ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਟ੍ਰਾਇਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ, ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਧਿਐਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਧੀਗਤ ਸੋਚ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਡਾਕਟਰੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ "ਸਿੱਖਣਯੋਗ" ਅੰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ (EBM)
"ਜਦੋਂ ਮੈਂ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅੱਧ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਰਾਹੀਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਲਿਡੋਕੇਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਾੜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਮਿਆਰ ਸੀ। ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਇਹ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਜਾਪਦਾ ਸੀ।"
— ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਗੋਰਡਨ ਗਾਇਅਟ, ਉਹ ਡਾਕਟਰ ਜਿਸਨੇ "ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ" ਸ਼ਬਦ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਸੀ, EBM ਦੇ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਸਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਜਿਸ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਉਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ - ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਡਾਕਟਰ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ - ਉਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਬੇਕਾਰ ਸੀ, ਸਗੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਕਰਕੇ ਨਹੀਂ। ਅਯੋਗਤਾ ਕਰਕੇ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਕਦੇ ਵੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ ਕਿਉਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਹਰ ਉਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਦੇਖੋਗੇ।
"ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਇਮਾਨਦਾਰ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ।"
— ਡੇਵਿਡ ਸੈਕੇਟ, BMJ 1996 — ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ
ਸਾਦੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ: ਆਦਤ, ਰਾਏ, ਪਰੰਪਰਾ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, EBM ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਲਬਧ ਖੋਜ - ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਗਏ - 'ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ - ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਇਹ। EBM ਤਿੰਨ ਅਟੁੱਟ ਥੰਮ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਟਿਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
🕰️ EBM ਕਿਵੇਂ ਬਣਿਆ? — ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਇਤਿਹਾਸ
EBM ਕਿਤੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਕੈਨੇਡਾ ਅਤੇ ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੀ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਇਨਕਲਾਬੀ ਸੋਚ ਦਾ ਸਿਖਰ ਸੀ।
| ਸਾਲ | ਘਟਨਾ |
|---|---|
| 1938 | ਜੌਨ ਪੌਲ (ਯੇਲ) ਨੇ "ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ" ਸ਼ਬਦ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ - ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਿ ਦਵਾਈ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। |
| 1967 | ਮੈਕਮਾਸਟਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ (ਹੈਮਿਲਟਨ, ਕੈਨੇਡਾ) ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਐਪੀਡੈਮੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਨਵਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ ਖੋਲ੍ਹਿਆ - ਉਸ ਸਮੇਂ ਰੈਡੀਕਲ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਖੋਜ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ। |
| 1972 | ਆਰਚੀ ਕੋਚਰੇਨ, ਇੱਕ ਸਕਾਟਿਸ਼ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਸਿਹਤ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ — ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਲਿਖਤ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਦਵਾਈ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਕੰਮ ਨੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੋਚਰੇਨ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਉਸਦੇ ਸਨਮਾਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। |
| 1981 | ਡੇਵਿਡ ਸੈਕੇਟ ਅਤੇ ਮੈਕਮਾਸਟਰ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਮੈਡੀਕਲ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਨੌਂ-ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਸਾਹਿਤ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਹ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ EBM ਅੰਦੋਲਨ ਦੀ ਰਸਮੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। |
| 1990 | ਮੈਕਮਾਸਟਰ ਦੇ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਟ ਡਾਇਰੈਕਟਰ, ਗੋਰਡਨ ਗਾਇਅਟ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਧਿਆਪਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ "ਵਿਗਿਆਨਕ ਦਵਾਈ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਹਿਕਰਮੀ ਪਿੱਛੇ ਹਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਇਹ ਭਾਵ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਅਭਿਆਸ ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਿੱਧਾ ਹੈ। |
| 1991 | ਗਾਇਅਟ ਨੇ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਿਆ "ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ" ਅਤੇ ਏਸੀਪੀ ਜਰਨਲ ਕਲੱਬ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਕੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਕੰਸ਼ ਤੁਰੰਤ ਚਿਪਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| 1992 | ਇਤਿਹਾਸਕ ਜਾਮਾ ਪੇਪਰ - "ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ: ਦਵਾਈ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ" — EBM ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਇਟ ਯਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ "ਗੁੱਸਾ" ਸੀ। ਸਾਥੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਗਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਚੰਗੇ ਡਾਕਟਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। |
| 1993 | ਕੋਚਰੇਨ ਕੋਲੈਬੋਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ - ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਨੈਟਵਰਕ। |
| 1996 | ਡੇਵਿਡ ਸੈਕੇਟ BMJ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤਿੰਨ-ਥੰਮ੍ਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। EBM ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| 2000 - ਵਰਤਮਾਨ | EBM ਯੂਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: NICE ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, GMC ਦੇ ਚੰਗੇ ਮੈਡੀਕਲ ਅਭਿਆਸ, ਅਤੇ RCGP ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਹਰ ਯੂਕੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
⚠️ EBM ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਵਾਈ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਸੀ? ਇਸ ਨਾਲ ਹੱਲ ਹੋਈ ਸਮੱਸਿਆ
EBM ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਦਵਾਈ ਉਸ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ ਗੋਰਡਨ ਗਾਇਅਟ ਯਾਦਗਾਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਹਿੰਦੇ ਸਨ। "ਗੋਬਸੈਟ" - ਮੇਜ਼ ਦੁਆਲੇ ਬੈਠੇ ਚੰਗੇ ਬੁੱਢੇ ਮੁੰਡੇ. ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸੀਨੀਅਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਗਏ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਕੀ ਹੋਇਆ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ।
- ਉੱਤਮਤਾ-ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ: ਤੁਸੀਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਆਉਂਦੇ ਸੀ ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਅਧਿਕਾਰ ਸੀਨੀਅਰਤਾ ਤੋਂ ਆਇਆ, ਸਬੂਤ ਤੋਂ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਜਿਸਨੇ 30 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ "ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ" ਸੀ, ਨੂੰ ਟਾਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ - ਭਾਵੇਂ "ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ" ਕਦੇ ਟੈਸਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
- ਅੰਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਦਵਾਈ: ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਇਲਾਜ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨ ਤਾਲਾਂ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣਾ ਤਰਕਪੂਰਨ ਲੱਗਦਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੱਬ ਦਿੱਤਾ। ਕੀ ਇਸਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ, ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
- ਕਿੱਸੇ-ਆਧਾਰਿਤ ਦਵਾਈ: "ਮੇਰੇ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ..." ਸਬੂਤ ਦਾ ਮਿਆਰ ਸੀ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੇ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ - ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਮਾਮਲੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰਲੇ ਸਨ।
- ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਭਿੰਨਤਾ: ਇੱਕੋ ਮਰੀਜ਼ ਜੋ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਜਾਂ ਇੱਕੋ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਕਟਰ ਵੀ - ਉਸੇ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰਾ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
🔴 ਉਹ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸਨੇ ਦਵਾਈ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ — CAST ਟ੍ਰਾਇਲ
ਇਹ ਕੋਈ ਕਾਲਪਨਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੱਚੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ - ਅਤੇ EBM ਨੂੰ ਹੁਣ ਤੱਕ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਲੀਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਸੈੱਟਅੱਪ — ਉਹ ਤਰਕ ਜੋ ਅਟੱਲ ਜਾਪਦਾ ਸੀ
ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਦਿਲ ਦੀ ਤਾਲ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ (ਵੈਂਟ੍ਰਿਕੂਲਰ ਐਰੀਥਮੀਆ) ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਵੈਂਟ੍ਰਿਕੂਲਰ ਐਰੀਥਮੀਆ ਅਚਾਨਕ ਮੌਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ: ਐਰੀਥਮੀਆ ਨੂੰ ਦਬਾਓ → ਅਚਾਨਕ ਮੌਤ ਨੂੰ ਰੋਕੋ। ਇਹ ਇੰਨਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਜਾਪਦਾ ਸੀ ਕਿ 1970 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਐਂਟੀਐਰੀਥਮਿਕ ਦਵਾਈਆਂ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲਿਡੋਕੇਨ, ਫਲੇਕੇਨਾਈਡ, ਅਤੇ ਐਨਕੇਨਾਈਡ - ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੋਸਟ-ਐਮਆਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿੱਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ। ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਨਹੀਂ। ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ। ਮਿਆਰੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ।
ਮੁਕੱਦਮਾ - ਕਿਸੇ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪਰਖ ਕੀਤੀ
1987 ਵਿੱਚ, ਕਾਰਡੀਅਕ ਐਰੀਥਮੀਆ ਸਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਇਲ (CAST) ਨੇ 1,700 ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੋਸਟ-MI ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਂਟੀਐਰੀਥਮਿਕ ਦਵਾਈਆਂ (ਫਲੇਕੈਨਾਈਡ ਜਾਂ ਐਨਕੇਨਾਈਡ) ਜਾਂ ਪਲੇਸਬੋ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ। ਦਵਾਈਆਂ ਨੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਕੀਤਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ - ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਐਰੀਥਮੀਆ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਦਬਾ ਦਿੱਤਾ। ਪਰ ਕੁਝ ਅਣਕਿਆਸਿਆ ਹੋਇਆ।
ਨਤੀਜਾ — ਉਹ ਜਿਸਦੀ ਕਿਸੇ ਨੇ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ
ਦਵਾਈਆਂ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਸਨ ਮਰਨ ਦੀ 2.5 ਗੁਣਾ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪਲੇਸਬੋ ਵਾਲੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਨਾਲੋਂ। ਟ੍ਰਾਇਲ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਨੁਕਸਾਨ ਇੰਨਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ। ਦਵਾਈਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰ ਰਹੀਆਂ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਉਹ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ।
NNH = 21। ਫਲੇਕੇਨਾਈਡ ਜਾਂ ਐਨਕੇਨਾਈਡ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰ 21 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਮੌਤ ਹੋ ਗਈ ਜੋ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਬਚ ਜਾਂਦਾ।
ਸਬਕ
ਗੋਰਡਨ ਗਾਇਅਟ - ਉਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਕਾਰਡੀਓਲੋਜਿਸਟ - ਨੇ ਆਪਣੇ ਵਾਰਡ ਵਿੱਚੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਪੋਸਟ-ਐਮਆਈ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਡੋਕੇਨ ਇਨਫਿਊਜ਼ਨ ਦਿੱਤਾ ਸੀ। ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਉਸਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਉਸਦੇ ਚੰਗੇ ਇਰਾਦੇ ਸਨ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ, ਆਰਸੀਟੀ ਦੇ ਸਖ਼ਤ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਨਾ ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਉਸਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਸੀ ਕਿ ਇਲਾਜ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸੀ। ਇਹ ਅਨੁਭਵ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਕੇਂਦਰੀ ਬਣ ਗਿਆ ਕਿ ਉਸਨੇ ਆਪਣਾ ਕਰੀਅਰ ਈਬੀਐਮ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤਾ। ਦਵਾਈ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਉਸਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ, "ਇਲਾਜਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਠੋਸ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸਨ।"
EBM ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਦਾ ਸੀ ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੇ ਸੀ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਗਏ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਸੀ। ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੇ ਇੱਕੋ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਲੀਡਜ਼ ਅਤੇ ਲੰਡਨ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰਾ ਇਲਾਜ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹਸਪਤਾਲ। ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਦੇਸ਼। ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ।
EBM ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਸਮੂਹ - ਉਹੀ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਉਹੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਉਹੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ - ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਇਸਨੇ ਦਵਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਮਿਆਰ ਦਿੱਤਾ। ਅੱਜ, ਬ੍ਰੈਡਫੋਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ MI ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਬ੍ਰਿਸਟਲ ਵਿੱਚ MI ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਇਲਾਜ ਸਬੂਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਸੰਦ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ।
ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇਸ ਰਾਹੀਂ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ NICE ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਆਰਸੀਜੀਪੀ ਪਾਠਕ੍ਰਮ, QOF ਸੂਚਕ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟਹੈ, ਅਤੇ ਐਮਆਰਸੀਜੀਪੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ — ਇਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AKT ਵਿੱਚ ਬੈਠਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
🌍 EBM ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਦੁਨੀਆ — ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਤਸਵੀਰ
ਯੂਕੇ ਦੀ EBM ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ - NICE, NHS, ਅਤੇ ਪੋਸਟ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਸਿਖਲਾਈ ਰਾਹੀਂ - ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੌਣ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਪੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਕਿ EBM ਤੁਹਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਭਿੰਨਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਜਾਂ ਸਮਰਪਣ ਨਹੀਂ। ਸੂਚੀਬੱਧ ਹਰੇਕ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੁਸ਼ਿਆਰ, ਮਿਹਨਤੀ ਡਾਕਟਰ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਦਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਹੈ - ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਢਾਂਚੇ - ਜੋ EBM ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਾਕਟਰ ਇਕੱਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
| ਦੇਸ਼ / ਖੇਤਰ | ਮਜ਼ਬੂਤ EBM ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਭਿਆਸ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ |
|---|---|
| 🇮🇳 ਭਾਰਤ (ਨਿੱਜੀ ਖੇਤਰ) | ਇੱਕ 2018 ਲੈਨਸਟ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀ-ਸੈਕਸ਼ਨ ਦਰ 40-58% ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਨਤਕ ਸਹੂਲਤਾਂ ਵਿੱਚ 10-14% ਹੈ - ਅਕਸਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ। ਨਿੱਜੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪੌਲੀਫਾਰਮੇਸੀ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਕੈਂਸਰ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਇਲਾਜ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
| 🇵🇰 ਪਾਕਿਸਤਾਨ | ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਿੰਨਤਾ - ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ। ਡਰੱਗ-ਰੋਧਕ ਟੀਬੀ ਅਤੇ ਐਂਟੀਮਾਈਕਰੋਬਾਇਲ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਸਿੱਧੇ ਨਤੀਜੇ ਹਨ। ਮਾਹਰ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਰਗਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਭੂਗੋਲ ਅਤੇ ਆਮਦਨ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। |
| 🇳🇬 ਨਾਈਜੀਰੀਆ / 🇬🇭 ਘਾਨਾ | ਮੈਗਨੀਸ਼ੀਅਮ ਸਲਫੇਟ ਇੱਕਲੈਂਪਸੀਆ ਲਈ WHO ਦੁਆਰਾ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ, ਸਸਤਾ ਇਲਾਜ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਮਾਵਾਂ ਦੀ ਮੌਤ ਦਰ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ ਨਾਈਜੀਰੀਅਨ ਅਤੇ ਘਾਨਾ ਦੀਆਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਭਾਵ ਕਿ ਇੱਕ ਔਰਤ ਇੱਕਲੈਂਪਸੀਆ ਨਾਲ ਜਿਉਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਮਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਸਹੂਲਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ। |
| 🇸🇩 ਸੂਡਾਨ / 🇮🇶 ਇਰਾਕ | ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਟਕਰਾਅ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। 2003 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਰਾਕ ਵਿੱਚ, ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਢਹਿ ਗਈਆਂ, ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਰੁਕ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਦਵਾਈਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਭੂਗੋਲ-ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਗਈ। ਸੁਡਾਨ ਵਿੱਚ, ਟਕਰਾਅ ਨੇ ਟੀਕਾਕਰਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ, ਮਾਵਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੀ ਬਿਮਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਇਆ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅਭਿਆਸ ਭਿੰਨਤਾ ਤਰਜੀਹ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। |
| 🇪🇬 ਮਿਸਰ / 🇮🇷 ਈਰਾਨ | ਦੋਵਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ ਹਨ ਜੋ ਹੁਨਰਮੰਦ ਡਾਕਟਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ EBM ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ - ਪਰ ਲਾਗੂਕਰਨ ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਹਿਰੀ ਅਤੇ ਪੇਂਡੂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸੰਗਤ ਹੈ। ਈਰਾਨ ਵਿੱਚ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੇ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਜਿਹੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਮਜਬੂਰ ਹੋਏ ਹਨ ਜੋ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਤੋਂ ਵੱਖ ਹਨ। |
| 🇷🇴 ਰੋਮਾਨੀਆ | ਰੋਮਾਨੀਆ ਇਸ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਪਲੀਕੂਲ ("ਲਿਫਾਫਾ") — ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਨਰਸਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਰਸਮੀ ਨਕਦ ਭੁਗਤਾਨ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ, ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ। ਸੰਸਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਨੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਸਰਜੀਕਲ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ NHS-ਬਰਾਬਰ ਹੱਕਦਾਰੀ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋਵੇ। EU ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਿਮਾਗੀ ਨਿਕਾਸ ਨੇ ਅੰਦਾਜ਼ਨ 14,000+ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। |
| 🇺🇸 ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ | ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ - ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਅਕਤੀ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ $12,000 ਤੋਂ ਵੱਧ - ਫਿਰ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਅਕਸਰ ਯੂਕੇ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਐਟਲਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭੂਗੋਲਿਕ ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਮਿਆਮੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਿਨੀਆਪੋਲਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲੋਂ ਦੁੱਗਣੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਮਿਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। 2019 ਦੇ JAMA ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ $935 ਬਿਲੀਅਨ - ਸਾਰੇ ਅਮਰੀਕੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਹਿੱਸਾ - ਬੇਲੋੜੀ ਦੇਖਭਾਲ 'ਤੇ ਬਰਬਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਓਪੀਔਡ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ EBM ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। |
| 🇫🇷 ਫਰਾਂਸ | ਫਰਾਂਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹੈ - ਪਰ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਲਿਖਣ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਉਮੀਦਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ ਕਿ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦਾ ਅੰਤ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਨੁਸਖ਼ੇ ਨਾਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ("ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕਸ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਨਹੀਂ ਹਨ") ਨੇ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਦਬਾਅ ਸੂਝਵਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। |
| 🇮🇹 ਇਟਲੀ | ਉੱਤਰੀ ਇਟਲੀ (ਮਿਲਾਨ, ਬੋਲੋਨਾ) ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਦੱਖਣੀ ਇਟਲੀ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਤਸਵੀਰ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੈ - ਕੈਂਸਰ ਸਰਜਰੀ ਲਈ ਲੰਮਾ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਸਮਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਘੱਟ ਇਕਸਾਰ ਵਰਤੋਂ, ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼-ਅਧਾਰਤ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਘੱਟ ਪਾਲਣਾ। ਇੱਕੋ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ਭੂਗੋਲਿਕ ਮੂਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
| 🇬🇷 ਗ੍ਰੀਸ / 🇪🇸 ਸਪੇਨ | ਗ੍ਰੀਸ ਦੇ ਤਪੱਸਿਆ ਸੰਕਟ (2010-2015) ਕਾਰਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ 25% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਹੋਈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਘਾਟ, ਸਟਾਫ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਆਈ। 35,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪਰਵਾਸ ਕਰ ਗਏ। ਸਪੇਨ ਵਿੱਚ, ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਬਚਾਅ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰੀ ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਟਿਊਮਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਇਲਾਜ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। |
ਮਜ਼ਬੂਤ EBM ਢਾਂਚੇ ਜਾਂ ਵਿਆਪਕ ਹੱਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਭੁਗਤਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਅਕਸਰ ਸਿੱਧਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਕੁਝ ਭਾਰਤੀ ਨਿੱਜੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਛਾਤੀ ਵਿੱਚ ਦਰਦ ਵਾਲਾ ਮਰੀਜ਼ ਜੋ ਨਿੱਜੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕੈਥੀਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟੈਂਟਿੰਗ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਨਤਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਮਰੀਜ਼ ਈਸੀਜੀ ਲਈ ਘੰਟਿਆਂਬੱਧੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਉਪ-ਸਹਾਰਨ ਅਫਰੀਕਾ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਕੀ ਗੰਭੀਰ ਮਲੇਰੀਆ ਵਾਲੇ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਆਰਟੇਮਿਸਿਨਿਨ-ਅਧਾਰਤ ਮਿਸ਼ਰਨ ਥੈਰੇਪੀ (ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਮਿਆਰ) ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੀ, ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਵਾਈ, ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਸਹੂਲਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਰਿਵਾਰ ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਵਿਆਪਕ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੈਂਸਰ ਕੀਮੋਥੈਰੇਪੀ ਏਜੰਟ ਸਿਰਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜੇਬ ਵਿੱਚੋਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਭਾਵ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਕੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਆਮਦਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਾਟਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਰੋਮਾਨੀਆ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਪੂਰਬੀ ਯੂਰਪੀਅਨ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਰਜੀਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ - ਸਰਜਨ ਦੀ ਮਿਹਨਤ, ਅਨੱਸਥੀਸੀਆ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪੋਸਟ-ਆਪਰੇਟਿਵ ਨਰਸਿੰਗ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ - ਨੂੰ ਗੈਰ-ਰਸਮੀ ਭੁਗਤਾਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜ਼ਰੂਰਤ 'ਤੇ।
ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਪਾਰਕ ਉਡਾਣ 'ਤੇ ਚੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਲਾਭ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਾਇਲਟ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਹਨ। ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਹਵਾਬਾਜ਼ੀ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਮਿਆਰੀ, ਸਬੂਤ-ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ. ਹਰ ਪਾਇਲਟ, ਹਰ ਏਅਰਲਾਈਨ, ਹਰ ਦੇਸ਼ ਉਹੀ ਪ੍ਰੀ-ਫਲਾਈਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ, ਉਹੀ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਉਹੀ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਡੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
EBM ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦਵਾਈ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹਵਾਬਾਜ਼ੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਾਇਲਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਉਹ ਪਾਇਲਟ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਉਹ ਚੰਗਾ ਦਿਨ ਬਿਤਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਨਵੀਨਤਮ ਸੋਚ ਸੁਣੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਹ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
EBM ਕਿਸਮਤ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ "ਮੇਰੇ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ" ਨੂੰ "2 ਲੱਖ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ 15,000 ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ" ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸੀਨੀਅਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਰਾਏ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਸਮੂਹਿਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਏ ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇਹ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ? ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਨਹੀਂ ਪਸੰਦ ਕਰਨਗੇ?
- ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਈ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਹਰ NICE ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਬੂਤ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ - ਕਿਸੇ ਨੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਲਬਧ ਵਿਗਿਆਨ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਹੈ।
- ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਹਰ AKT ਸਵਾਲ ਸਬੂਤਾਂ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ - EBM ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਖਪਤਕਾਰ ਬਣਨ ਲਈ, ਨਾ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਸਿਵ ਫਾਲੋਅਰ ਬਣਨ ਲਈ।
- ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ NNT ਬਾਰੇ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਟੈਸਟ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ EBM ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ - ਸੁਚੇਤ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ।
- ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਰੱਗ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ 35% ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਸਵਾਲ - "35% ਸਾਪੇਖਿਕ ਜਾਂ ਸੰਪੂਰਨ?" - ਉਹ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ EBM ਨੇ ਦਵਾਈ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਸਿਖਾਇਆ ਸੀ।
ਅਧਿਐਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਪਦ-ਅਨੁਕ੍ਰਮ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਧਿਐਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੰਕੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਸਬੂਤ ਪਿਰਾਮਿਡ
ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੂਤ; ਹੇਠਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ
⬆ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੂਤ | ⬇ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਬੂਤ
| ਸਟੱਡੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ | ਦਿਸ਼ਾ | ਵਧੀਆ ਲਈ | ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ | ਮੁੱਖ ਕਮਜ਼ੋਰੀ |
|---|---|---|---|---|
| ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸਮੀਖਿਆ / ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | - | ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮੁੱਚੇ ਸਬੂਤ | ਪੂਲਡ ਪ੍ਰਭਾਵ ਆਕਾਰ | ਸਿਰਫ਼ ਅੰਤਰੀਵ ਅਧਿਐਨਾਂ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਚੰਗਾ; ਵਿਭਿੰਨਤਾ |
| ਆਰਸੀਟੀ (ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ਡ ਕੰਟਰੋਲਡ ਟ੍ਰਾਇਲ) | ਅੱਗੇ | ਕੀ ਇਲਾਜ X ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ? | ਆਰਆਰ, ਏਆਰਆਰ, ਐਨਐਨਟੀ | ਮਹਿੰਗੇ, ਨਕਲੀ ਮਾਹੌਲ, ਨੈਤਿਕ ਮੁੱਦੇ |
| ਕੋਹੋਰਟ ਸਟੱਡੀ | ਅੱਗੇ (ਸੰਭਾਵਿਤ) ਜਾਂ ਪਿੱਛੇ (ਪਿਛਲਾ) | ਕੀ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਘਟਨਾ? | ਸਾਪੇਖਿਕ ਜੋਖਮ (RR), ਘਟਨਾ | ਘਬਰਾਹਟ; ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹਿੰਗਾ; ਉਲਝਾਉਣ ਵਾਲਾ |
| ਕੇਸ-ਕੰਟਰੋਲ ਅਧਿਐਨ | ਪਿੱਛੇ | ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ; ਜੋਖਮ ਦੇ ਕਾਰਕ | ਔਡਸ ਅਨੁਪਾਤ (OR) | ਰੀਕਾਲ ਪੱਖਪਾਤ; ਘਟਨਾ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ |
| ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਲ ਸਟੱਡੀ | ਸਿੰਗਲ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ | ਇਸ ਵੇਲੇ X ਕਿੰਨਾ ਆਮ ਹੈ? (ਪ੍ਰਚਲਨ) | ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ | ਕਾਰਣ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ; ਅਸਥਾਈ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ |
| ਕੇਸ ਰਿਪੋਰਟ / ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਰਾਏ | - | ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਉਤਪਤੀ; ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ | ਸਿਰਫ਼ ਵੇਰਵਾ | ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ; ਆਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ |
📖 ਗੁਣਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ
"ਕਿੰਨੇ" ਜਾਂ "ਕਿੰਨੇ" ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸੰਖਿਆਵਾਂ, ਅੰਕੜੇ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ: RCTs, ਸਮੂਹ ਅਧਿਐਨ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਸਰਵੇਖਣ। p-ਮੁੱਲ, CIs, NNTs ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
"ਕਿਉਂ" ਜਾਂ "ਕਿਵੇਂ" ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਬਦਾਂ, ਥੀਮਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ: ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ, ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਧਿਐਨ, ਜ਼ਮੀਨੀ ਸਿਧਾਂਤ। ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਭਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🔬 ਸਿਸਟਮੈਟਿਕ ਰਿਵਿਊ ਬਨਾਮ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ — ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ
ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮੀਖਿਆ: ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਾਹਿਤ ਖੋਜ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਚੁਣਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਸਬੂਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਗੁਣਾਤਮਕ ਸਾਰ ਹੈ।
ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮੀਖਿਆ ਜੋ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਇਹ ਗਣਿਤਿਕ ਪੂਲ ਕਈ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੋਂ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਭਿੰਨ ਹਨ)।
🔄 PICO ਢਾਂਚਾ
PICO ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦੀ ਬਣਤਰ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ - ਜੋ ਸਾਹਿਤ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
| ਪੱਤਰ | ਲਈ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ | ਉਦਾਹਰਨ |
|---|---|---|
| P | ਆਬਾਦੀ / ਮਰੀਜ਼ | ਟਾਈਪ 2 ਸ਼ੂਗਰ ਵਾਲੇ ਬਾਲਗ |
| I | ਦਖਲ | SGLT2 ਇਨਿਹਿਬਟਰਸ |
| C | ਤੁਲਨਾ | ਸਿਰਫ਼ ਮੈਟਫੋਰਮਿਨ |
| O | ਨਤੀਜਾ | 5 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ |
🎲 RCT ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ)
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ | ਇਸਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮੌਕਾਪ੍ਰਸਤੀ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ | ਚੋਣ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਉਲਝਣਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਸਿੰਗਲ ਬਲਾਇੰਡ | ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵੰਡ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। | ਪਲੇਸਬੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
| ਡਬਲ ਬਲਾਇੰਡ | ਨਾ ਤਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਜਾਂਚਕਰਤਾ ਵੰਡ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ। | ਨਿਰੀਖਕ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
| ਟ੍ਰਿਪਲ ਬਲਾਈਂਡ | ਭਾਗੀਦਾਰ, ਜਾਂਚਕਰਤਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅੰਨ੍ਹੇ ਹੋ ਗਏ | ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੱਖਪਾਤ ਘਟਾਉਣਾ |
| ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ (ITT) | ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ | ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ; ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ |
| ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ | ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ | ਜੈਵਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਲਾਭ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ |
| ਕਰਾਸਓਵਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ | ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੋਵੇਂ ਇਲਾਜ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। | ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਧੋਣ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ |
| ਵੰਡ ਛੁਪਾਉਣਾ | ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਕਿ ਅਗਲਾ ਭਾਗੀਦਾਰ ਕਿਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਦੇ ਬਾਅਦ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। | ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਅਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ (ਜਾਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ) ਸਿਹਤਮੰਦ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਲਾਜ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ - ਚੋਣ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਜਿਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦਾ |
| ਕਲੱਸਟਰ ਆਰ.ਸੀ.ਟੀ. | ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰੇ ਸਮੂਹ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀਪੀ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ, ਵਾਰਡ, ਸਕੂਲ) ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। | ਜਦੋਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਹੋਵੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਲਾਹ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ) ਤਾਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। |
ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਹੋਰ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਰੂੜੀਵਾਦੀ (ਘੱਟ) ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ - ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਅਨੁਕੂਲ ਭਾਗੀਦਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਤਰਜੀਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਜੈਵਿਕ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
⚖️ ਉੱਤਮਤਾ, ਗੈਰ-ਹੀਣਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਟਰਾਇਲ
ਸਾਰੇ ਟਰਾਇਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਦੇ। AKT ਕਦੇ-ਕਦੇ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਟਰਾਇਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
| ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਪੁੱਛਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸਵਾਲ | ਆਮ ਸੰਦਰਭ |
|---|---|---|
| ਉੱਤਮਤਾ ਟ੍ਰਾਇਲ | "ਕੀ ਇਹ ਨਵਾਂ ਇਲਾਜ ਹੈ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਤੁਲਨਾਕਾਰ?" | ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਿਆਰੀ RCTs - ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ |
| ਗੈਰ-ਹੀਣਤਾ ਮੁਕੱਦਮਾ | "ਕੀ ਇਹ ਨਵਾਂ ਇਲਾਜ ਹੈ ਇਸ ਤੋਂ ਮਾੜਾ ਨਹੀਂ ਕੀ ਤੁਲਨਾਕਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਛੋਟੇ ਫਰਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ?" | ਘੱਟ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ, ਘੱਟ ਕੀਮਤ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਵਾਲੀ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ - ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ "ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀਆ" ਹੈ। |
| ਸਮਾਨਤਾ ਟ੍ਰਾਇਲ | "ਕੀ ਦੋ ਇਲਾਜ ਹਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ?" | ਬਾਇਓਸਿਮਿਲਰ ਦਵਾਈਆਂ; ਜੈਨਰਿਕ ਦਵਾਈਆਂ; ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ |
ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਐਂਟੀਕੋਆਗੂਲੈਂਟ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਲਈ ਵਾਰਫਰੀਨ ਨਾਲੋਂ "ਗੈਰ-ਘਟੀਆ" ਦਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਨਹੀਂ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ (INR ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਹੀਂ)। ਇਹ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਖੋਜ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਦਵਾਈ ਨੇ ਵਾਰਫਰੀਨ ਨੂੰ "ਹਰਾ" ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ। AKT ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਘਟੀਆ ਟ੍ਰਾਇਲ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਗੈਰ-ਹੀਣਤਾ ਵਾਲਾ ਟ੍ਰਾਇਲ ਜੋ "ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ" ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਨਾ ਇੱਕ ਸੁਪੀਰੀਅਰੀ ਟ੍ਰਾਇਲ ਦੇ ਸਮਾਨ ਜੋ "ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ"। ਇੱਕ ਸੁਪੀਰੀਅਰੀ ਟ੍ਰਾਇਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹੇ ਕਿ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਘਟੀਆ ਟ੍ਰਾਇਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ।
ਖੋਜ ਪੱਖਪਾਤ, ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ
| ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | ਕਿਹੜੇ ਸਟੱਡੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ? | ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਚੋਣ ਪੱਖਪਾਤ | ਭਾਗੀਦਾਰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। | ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ | ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ; ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੈਂਪਲਿੰਗ |
| ਬਿਆਸ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰੋ | ਮਾਮਲੇ (ਬਿਮਾਰੀ ਵਾਲੇ ਲੋਕ) ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨਾਲੋਂ ਪਿਛਲੇ ਐਕਸਪੋਜਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। | ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨ | ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ; ਮਿਆਰੀ ਸਵਾਲ |
| ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ | ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਧਿਐਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। | ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਫਨਲ ਪਲਾਟ ਰਾਹੀਂ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ) | ਟ੍ਰਾਇਲ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ; ਸਲੇਟੀ ਸਾਹਿਤ ਖੋਜ |
| ਐਟ੍ਰਿਸ਼ਨ ਬਿਆਸ | ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦਾ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਵਿੱਚ ਨਾ ਆਉਣਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ (ਛੱਡਣ ਵਾਲੇ ਪੂਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ) | ਸਮੂਹ ਅਧਿਐਨ, RCTs | ਇਲਾਜ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ; ਸਕੂਲ ਛੱਡਣ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰੋ |
| ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਪੱਖਪਾਤ | ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾ ਕੇ ਬਿਹਤਰ ਬਚਾਅ ਦਾ ਭਰਮ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। | ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਧਿਐਨ | ਬਿਮਾਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੌਤ ਦਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਿਦਾਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਨਹੀਂ |
| ਲੰਬਾਈ ਪੱਖਪਾਤ | ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧਣ ਵਾਲੀ (ਘੱਟ ਹਮਲਾਵਰ) ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ। | ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਧਿਐਨ | ਬਿਮਾਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ RCTs |
| ਨਿਰੀਖਕ / ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੱਖਪਾਤ | ਇਲਾਜ ਵੰਡ ਦਾ ਗਿਆਨ ਨਤੀਜਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ | ਆਰ.ਸੀ.ਟੀ | ਬਲਾਇੰਡਿੰਗ (ਸਿੰਗਲ, ਡਬਲ, ਟ੍ਰਿਪਲ) |
| ਹਾਥੋਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ | ਭਾਗੀਦਾਰ ਆਪਣਾ ਵਿਵਹਾਰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ | ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸੰਬੰਧੀ | ਕੰਟਰੋਲ ਸਮੂਹ; ਅੰਨ੍ਹੇ ਨਿਰੀਖਕ |
| ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੱਖਪਾਤ | ਸਿਰਫ਼ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਗੋਲਡ-ਸਟੈਂਡਰਡ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਟੈਸਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਗਲਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਗਲਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। | ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੈਸਟ ਅਧਿਐਨ | ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ (ਪਾਜ਼ੇਟਿਵ ਅਤੇ ਨੈਗੇਟਿਵ) ਗੋਲਡ-ਸਟੈਂਡਰਡ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
| ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ | ਇੱਕ ਤੀਜਾ ਵੇਰੀਏਬਲ ਐਕਸਪੋਜਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਦੋਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ। | ਨਿਰੀਖਣ ਅਧਿਐਨ | ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (RCTs); ਸਟ੍ਰੈਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ; ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ |
🔀 ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ — ਜਦੋਂ ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ
ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਉਲਝਾਉਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ - ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਿ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯਕੀਨਨ ਨਿਰੀਖਣ ਖੋਜਾਂ ਗਲਤ ਕਿਉਂ ਨਿਕਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਸਰਲ ਹੈ: ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇਸ ਲਈ ਜੁੜੀਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਵੇਂ ਇੱਕ ਲੁਕਵੇਂ ਤੀਜੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ।
A ਉਲਝਾਉਣਾ (ਜਾਂ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਇੱਕ ਤੀਜਾ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ ਜੋ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਦੋਨੋ ਐਕਸਪੋਜਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾ ਰਹੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਨਕਲੀ (ਝੂਠਾ) ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਸਿਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ
| ਸਪੱਸ਼ਟ ਲਿੰਕ | ਦ ਕਨਫਾਊਂਡਰ | ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਕਿਉਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਆਈਸ ਕਰੀਮ ਦੀ ਵਿਕਰੀ → ਡੁੱਬਣ ਨਾਲ ਮੌਤਾਂ | ਗਰਮ ਮੌਸਮ (ਗਰਮੀਆਂ) | ਗਰਮ ਮੌਸਮ ਕਾਰਨ ਆਈਸ ਕਰੀਮ ਖਾਣੀ ਅਤੇ ਤੈਰਨਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ → ਡੁੱਬਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਈਸ ਕਰੀਮ ਡੁੱਬਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਬਣਦੀ। |
| ਕੌਫੀ ਪੀਣਾ → ਫੇਫੜਿਆਂ ਦਾ ਕੈਂਸਰ | ਸਿਗਰਟ | ਸਿਗਰਟਨੋਸ਼ੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਔਸਤਨ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੌਫੀ ਪੀਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਕੌਫੀ ਨੂੰ ਕੈਂਸਰ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ - ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਿਗਰਟਨੋਸ਼ੀ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। |
| ਲਾਈਟਰ ਚੁੱਕਣਾ → ਫੇਫੜਿਆਂ ਦਾ ਕੈਂਸਰ | ਸਿਗਰਟ | ਸਿਗਰਟਨੋਸ਼ੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲਾਈਟਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਲਾਈਟਰ ਦਾ ਕੋਈ ਜੈਵਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ - ਸਿਗਰਟਨੋਸ਼ੀ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। |
| ਸਲੇਟੀ ਵਾਲ → ਦਿਲ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ | ਉੁਮਰ | ਉਮਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਫੈਦ ਵਾਲ ਅਤੇ ਦਿਲ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੋਵੇਂ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਉਮਰ ਉਲਝਣ ਵਾਲੀ ਹੈ - ਵਾਲਾਂ ਦਾ ਰੰਗ ਨਹੀਂ। |
| ਜੁੱਤੀ ਦਾ ਆਕਾਰ → ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ (ਬੱਚਿਆਂ ਵਿੱਚ) | ਉੁਮਰ | ਵੱਡੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਪੈਰ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਵਧੀਆ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਉਮਰ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। |
ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ:
- ਇਹ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਐਕਸਪੋਜਰ (ਜਿਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ)
- ਇਹ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਨਤੀਜਾ (ਨਤੀਜਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹੋ)
- ਇਹ ਹੈ ਨਾ ਐਕਸਪੋਜਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਣਾਤਮਕ ਮਾਰਗ 'ਤੇ (ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਤੀਜਾ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ, ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਨਹੀਂ)
- ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (RCTs ਵਿੱਚ) — ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਉਲਝਣਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਰਾਬਰ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੈ।
- ਪਾਬੰਦੀ — ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਨਾਮਾਂਕਣ ਕਰੋ ਜੋ ਕੰਫਾਊਂਡਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੌਫੀ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਗਰਟ ਨਾ ਪੀਣ ਵਾਲੇ)
- ਮੇਲਿੰਗ — ਕਨਫਾਊਂਡਰ ਵੇਰੀਏਬਲ 'ਤੇ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ
- ਸਟਰੇਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ — ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਪੱਧਰ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ
- ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਲ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ — ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਉਲਝਣਾਂ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਓ
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਚਾਲਿਤ RCT ਵਿੱਚ, ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨਫਾਊਂਡਰਾਂ (ਜਾਣਿਆ ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਦੋਵੇਂ) ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਵੰਡਦਾ ਹੈ - ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਨਫਾਊਂਡਿੰਗ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਕਨਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਐਡਜਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਹੈ। ਅਣ-ਮਾਪਿਆ ਕਨਫਾਊਂਡਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਆਖਿਆ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ - ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਨਿਰੀਖਣ ਅਧਿਐਨ ਕਦੇ ਵੀ ਕਾਰਨਾਮਾ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
✅ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ — ਕੀ ਫ਼ਰਕ ਹੈ?
ਕੀ ਅਧਿਐਨ ਅਧਿਐਨ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਸ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਮਾਪਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਹਨ ਇਸ ਕੀ ਅਧਿਐਨ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ? ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਉਲਝਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ?
ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਹੋਰ ਆਬਾਦੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਨਿਯੰਤਰਿਤ RCT ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ।
ਕੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਇਕਸਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਇੰਟਰ-ਰੇਟਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ (ਕੱਪਾ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ) ਜਾਂ ਟੈਸਟ-ਰੀਟੈਸਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੋ ਰੇਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੌਕਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। κ = 1 (ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝੌਤਾ); κ = 0 (ਸਮਝੌਤੇ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਝੌਤਾ ਨਹੀਂ); κ < 0 (ਮੌਕੇ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜਾ)।
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ
ਇਹ ਹੈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਖਿਆ ਗਿਆ ਖੇਤਰ AKT ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਨੂੰ ਠੰਡਾ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਇਲ ਡੇਟਾ ਟੇਬਲਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ
📊 NNT ਵਿਆਖਿਆ — ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
NNT ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਇੱਕ ਲਾਭ ਲਈ। ਇਸ ਲਈ ਘੱਟ ਇੱਕ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਲਾਜ ਓਨਾ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। NNT = 2 ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਹਰ 2 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 1 ਨੂੰ ਲਾਭ - ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ। NNT = 100 ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ 100 ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ 1 ਲਾਭ - ਬਹੁਤ ਕਮਜ਼ੋਰ।
| ਐਨਐਨਟੀ ਰੇਂਜ | ਮੋਟਾ ਵਿਆਖਿਆ | ਉਦਾਹਰਨ ਸੰਦਰਭ |
|---|---|---|
| <10 | ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ | ਕੁਝ ਖਾਸ ਲਾਗਾਂ ਲਈ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕਸ; ਕੁਝ ਗੰਭੀਰ ਇਲਾਜ |
| 10 - 50 | ਮੱਧਮ ਪ੍ਰਭਾਵ | ਕਈ ਆਮ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ |
| > 100 | ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵ | ਕੁਝ ਆਬਾਦੀ-ਪੱਧਰੀ ਰੋਕਥਾਮ ਰਣਨੀਤੀਆਂ |
ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਨਾ NICE ਜਾਂ RCGP ਤੋਂ — ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਹਨ। "ਸਹੀ" NNT ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਦਰਭ-ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਦਾ ਇੱਕ NNT 100 ਅਜੇ ਵੀ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ ਨਤੀਜਾ ਮੌਤ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰ ਨਾ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ
- ਦਾ ਇੱਕ NNT 5 ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਜੇਕਰ ਇਲਾਜ ਦੇ ਅਕਸਰ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
ਇੱਕ-ਲਾਈਨ ਨਿਯਮ: NNT ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਨੂੰ ਲਾਭ ਹੋਵੇ — ਘੱਟ = ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਭਾਵ। ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਬੋਝ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੋਲੋ।
ਜੇਕਰ 100 ਵਿੱਚੋਂ 60 ਮਰੀਜ਼ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ 60% (= 0.6) ਦਾ ARR ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ NNT = 1 ÷ 0.6 ≈ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। 1.7 — ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜਾ। NNT ਉਹ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਉਹ ਨੰਬਰ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਇਲਾਜ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੋ ਇੱਕ ਲਾਭ
📖 ਔਡਸ ਰੇਸ਼ੋ ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ — ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
| ਮਾਪ | ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ | ਵਿਆਖਿਆ |
|---|---|---|
| ਸਾਪੇਖਿਕ ਜੋਖਮ (RR) | ਸਮੂਹ ਅਧਿਐਨ, RCTs | ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। OR ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ। |
| ਔਡਸ ਅਨੁਪਾਤ (OR) | ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨ | ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਨਾਮ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ RR ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
| ਖਤਰੇ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ (HR) | ਬਚਾਅ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਘਟਨਾ) | RR ਵਾਂਗ ਪਰ ਇਸਦਾ ਹਿਸਾਬ ਹੈ ਜਦੋਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ। HR <1 = ਇਲਾਜ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਖ਼ਤਰਾ। |
ਆਮ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਲਈ, OR RR ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ (<10% ਪ੍ਰਚਲਨ) ਲਈ, ਉਹ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹਨ। ਇੱਕ ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨ ਇੱਕ OR ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਨਾ ਜਾਂ RR ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
🧮 ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਉਦਾਹਰਨ — ਟ੍ਰਾਇਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ NNT ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ
🎯 ਦ੍ਰਿਸ਼: ਸਟੈਟਿਨ ਟ੍ਰਾਇਲ
ਇੱਕ 5-ਸਾਲਾ RCT ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ ਦਿਲ ਦੇ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ: ਪਲੇਸਬੋ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ 6% ਨੂੰ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ ਪਿਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਟੈਟਿਨ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ 4% ਨੂੰ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ ਪਿਆ।
1 ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ 50 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ 5 ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਇਲਾਜ ਕੀਤਾ
ਸੁਣ ਕੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦਾ ਹੈ! ਪਰ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਸਿਰਫ਼ 2% ਹੈ।
ਸਟੈਟਿਨ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਪਲੇਸਬੋ ਸਮੂਹ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ 67% ਸੀ - 33% ਸਾਪੇਖਿਕ ਕਮੀ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਕੀ ਇਹ ਸਟੈਟਿਨ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ?", ਤਾਂ NNT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। "ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ 50 ਲੋਕ ਇਸ ਗੋਲੀ ਨੂੰ 5 ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ 1 ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ ਰੋਕਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ 2% ਸੰਪੂਰਨ ਲਾਭ ਹੈ।" ਇਹ "ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ 33% ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ" ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੈ।
💬 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ (AKT ਪਸੰਦੀਦਾ)
AKT ਅਕਸਰ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਓਗੇ। ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਫਾਰਮੈਟ ਹਨ:
| ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ | ਉਦਾਹਰਨ | ਵਧੀਆ ਲਈ |
|---|---|---|
| ਕੁਦਰਤੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ | "ਹਰ 100 ਵਿੱਚੋਂ 5 ਲੋਕ" | ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ |
| ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ | "5% ਲੋਕ" | ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ |
| ਐਨ.ਐਨ.ਟੀ | "1 ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ 20 ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰੋ" | ਪੂਰਨ ਲਾਭ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਸਾਜ਼ਿਸ਼ | 100 ਚਿਹਰਿਆਂ ਦਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗਰਿੱਡ | ਸਾਂਝੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਸਹਾਇਤਾ |
ਬੇਸਲਾਈਨ ਜੋਖਮ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ "ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ 33% ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ" ਕਹਿਣਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ। 0.3% ਦੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੋਂ 33% RRR ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ 0.1% ਹੈ। RRR ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬੇਸਲਾਈਨ ਜੋਖਮ ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ARR/NNT ਦਿਓ।
💊 ਦ ਫਾਰਮਾ ਰਿਪ ਟ੍ਰਿਕ — ਡਰੱਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘੁੰਮਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ
ਦਵਾਈ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਰੌਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਇਲ ਡੇਟਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਹੁਸ਼ਿਆਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- ਲਾਭ → ਸਾਪੇਖਿਕ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ (RRR) ਵਜੋਂ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ — ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ
- ਨੁਕਸਾਨ → ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਵਾਧਾ (ARI) ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। — ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ
ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਉਦਾਹਰਣ — ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਸਟੈਟਿਨ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਮੁਲਾਕਾਤ
ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਟੈਟਿਨ 5 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਨੂੰ 2% ਤੋਂ 1% ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਇਓਪੈਥੀ ਨੂੰ 1% ਤੋਂ 2% ਤੱਕ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਂਟੀਡੋਟ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੁੱਛੋ - "ਪੂਰਾ ਫ਼ਰਕ ਕੀ ਹੈ?" ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕਿਸੇ ਸਾਪੇਖਿਕ ਅੰਕੜੇ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਖੁਦ ਬਦਲੋ: ARR = CER − EER, ਫਿਰ NNT = 1 ÷ ARR। ਇਹ ਲਾਭਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਬਰਾਬਰ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ।
ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ — 2×2 ਟੇਬਲ
2×2 ਸੰਕਟਕਾਲੀਨ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਬਣਾ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ AKT ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।
2×2 ਟੇਬਲ
| ਅਸਲ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ | ||
|---|---|---|
| ਟੈਸਟ ਨਤੀਜਾ | ਰੋਗ ਅੱਜ | ਰੋਗ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ |
| ਟੈਸਟ ਪਾਜ਼ੀਟਿਵ | ਸੱਚਾ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (TP) ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਹਾਂ → ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ ✓ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ |
ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (FP) ਟੈਸਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਹਾਂ → ਕੋਈ ਬਿਮਾਰੀ ਨਹੀਂ ✗ |
| ਟੈਸਟ ਨੈਗੇਟਿਵ | ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (FN) ਟੈਸਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਨਹੀਂ → ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ ✗ |
ਸੱਚਾ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (TN) ਟੈਸਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਨਹੀਂ → ਕੋਈ ਬਿਮਾਰੀ ਨਹੀਂ ✓ |
🧠 ਸਨਨਾਊਟ ਅਤੇ ਸਪਿਨ — ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਸਹਾਇਤਾ (ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ)
Snਬਾਹਰ: ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ Senਸਿਟਿਵ ਟੈਸਟ, ਜੇਕਰ Nਈਗੇਟਿਵ, ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਾਹਰ.
ਜੇਕਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਿਮਾਰੀ ਬਹੁਤ ਅਸੰਭਵ ਹੈ (ਘੱਟ ਗਲਤ-ਨੈਗੇਟਿਵ ਦਰ)। ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੱਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟੈਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
Spਵਿੱਚ: ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ Spਈਸੀਫਿਕ ਟੈਸਟ, ਜੇਕਰ Pਔਸਿਟਿਵ, ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ In.
ਜੇਕਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ (ਘੱਟ ਗਲਤ-ਪਾਜ਼ੇਟਿਵ ਦਰ)। ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਟੈਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
📊 PPV ਅਤੇ NPV 'ਤੇ ਪ੍ਰਚਲਨ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ — ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ AKT ਵਿਸ਼ਾ
ਇਹ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਖੇ ਗਏ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਟੈਸਟ ਦੇ ਸਥਿਰ ਗੁਣ ਹਨ। ਪਰ PPV ਅਤੇ NPV ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਿਸ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਉਸ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ ਕਿੰਨੀ ਆਮ ਹੈ।
| ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ | ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ | ਪੀਪੀਵੀ | ਐਨਪੀਵੀ |
|---|---|---|---|
| ਆਮ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਕਿਸੇ ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀ ਲਈ ਜਾਂਚ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ HIV) | 1% | ਘੱਟ (~16%) | ਉੱਚ (~99.9%) |
| ਇੱਕ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਾਹਰ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ | 50% | ਉੱਚ (~95%) | ਉੱਚ (~95%) |
- ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਚਲਨ ↑ → PPV ↑, NPV ↓
- ਪ੍ਰਚਲਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ↓ → PPV ↓, NPV ↑
- ਘੱਟ-ਪ੍ਰਚਲਨ ਵਾਲੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਘੱਟ PPV) ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ
- ਉੱਚ-ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਟੈਸਟ ਅਜੇ ਵੀ ਬਿਮਾਰੀ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਘੱਟ NPV)
📐 ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਪਾਤ — ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ
ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਪਾਤ (LRs) ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜਾ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। PPV/NPV ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ, ਪਰ ਉਪਯੋਗੀ — ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ AKT ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
| ਐਲਆਰ+ | ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ |
|---|---|
| > 10 | ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਨਿਰਣਾਇਕ ਵਾਧਾ |
| 5-10 | ਮੱਧਮ ਵਾਧਾ |
| 2-5 | ਥੋੜ੍ਹਾ ਵਾਧਾ |
| 1 | ਕੋਈ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ (ਟੈਸਟ ਬੇਕਾਰ ਹੈ) |
| 0.1-0.5 | ਥੋੜ੍ਹੀ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੀ ਕਮੀ |
| ਵੱਡੀ ਕਮੀ — ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਿਯਮ-ਬਾਹਰ |
ਆਬਾਦੀ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ
📊 ਮਿਆਰੀ ਮੌਤ ਦਰ (SMR)
| SMR ਮੁੱਲ | ਵਿਆਖਿਆ |
|---|---|
| = 100 | ਮੌਤ ਦਰ ਸੰਦਰਭ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ |
| > 100 | ਵਾਧੂ ਮੌਤ ਦਰ (ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਵੱਧ) |
| <100 | ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਮੌਤ ਦਰ |
🎯 ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ — ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਲੰਬਾਈ ਪੱਖਪਾਤ (ਮੁੱਖ AKT ਟ੍ਰੈਪ)
ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਚਾਅ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ - ਭਾਵੇਂ ਮਰੀਜ਼ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਮਰ ਜਾਵੇ। "ਨਿਦਾਨ ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਦਾ ਸਮਾਂ" ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸਲ ਇਲਾਜ ਲਾਭ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ। ਮਰੀਜ਼ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੇਰ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਜਿਉਂਦਾ; ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੇਰ ਤੱਕ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।
ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣ ਵਾਲੀ ਹਮਲਾਵਰ ਬਿਮਾਰੀ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧਣ ਵਾਲੀ, ਸੁਸਤ ਬਿਮਾਰੀ (ਜਿਸਦਾ "ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰੀ-ਕਲੀਨਿਕਲ ਪੜਾਅ" ਲੰਬਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਬਿਮਾਰੀ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
✅ ਵਿਲਸਨ ਅਤੇ ਜੰਗਨਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਮਾਪਦੰਡ
ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਵਿਲਸਨ ਅਤੇ ਜੰਗਨਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ 1968 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ, ਅਜੇ ਵੀ ਮਿਆਰੀ ਢਾਂਚਾ) ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AKT ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।
| # | ਮਾਪਦੰਡ | ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ |
|---|---|---|
| 1 | ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆ | ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਿਮਾਰੀ ਜਾਂ ਮੌਤ ਦਰ ਹੈ - ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਯੋਗ। |
| 2 | ਮਨਜ਼ੂਰ ਇਲਾਜ ਉਪਲਬਧ ਹੈ | ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਫਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ |
| 3 | ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਸਹੂਲਤਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ | ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ |
| 4 | ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਗੁਪਤ ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ | ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਖੋਜਣਯੋਗ ਪੂਰਵ-ਲੱਛਣ ਪੜਾਅ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ |
| 5 | ਢੁਕਵਾਂ ਟੈਸਟ ਉਪਲਬਧ ਹੈ | ਟੈਸਟ ਆਬਾਦੀ ਲਈ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। |
| 6 | ਆਬਾਦੀ ਲਈ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਟੈਸਟ | ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਹਮਲਾਵਰ ਜਾਂ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਟੈਸਟ ਇਸ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। |
| 7 | ਕੁਦਰਤੀ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ | ਜੇ ਇਲਾਜ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। |
| 8 | ਕਿਸਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਹਿਮਤੀ ਵਾਲੀ ਨੀਤੀ | ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ — ਸਿਰਫ਼ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ |
| 9 | ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲਾਗਤ | ਹਰੇਕ ਕੇਸ ਲੱਭਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਲਾਭ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। |
| 10 | ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਨਹੀਂ | ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ - ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਜਾਰੀ ਹਨ |
ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ ਕੈਂਸਰ ਲਈ PSA ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਹੈ ਨਾ ਇਹ NHS ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ 5 ਅਤੇ 7 ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: PSA ਇੱਕ ਕਾਫ਼ੀ ਸਹੀ ਟੈਸਟ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ → ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ), ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਘੱਟ-ਦਰਜੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ ਕੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਵੀ ਲੱਛਣ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਵਰਡਾਇਗਨੋਸਿਸ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ (ਹੇਠਾਂ ਦੇਖੋ)।
🔍 ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਦਾਨ — ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭਣਾ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਾ ਬਣਦੀਆਂ
ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਦਾਨ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਅਸਲ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ - ਪਰ ਉਹ ਬਿਮਾਰੀ ਕਦੇ ਵੀ ਲੱਛਣ, ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਮੌਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਬਣਿਆ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਦੌਰਾਨ ਜੇਕਰ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਨਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਝੂਠਾ ਪਾਜ਼ੀਟਿਵ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਬਿਮਾਰੀ ਅਸਲੀ ਹੈ); ਇਹ ਇੱਕ ਸੱਚਾ ਪਾਜ਼ੀਟਿਵ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਦਾਨ ਤੰਦਰੁਸਤ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਤਾ, ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ - ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AKT ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
| ਹਾਲਤ | ਓਵਰਡਾਇਗਨੋਸਿਸ ਉਦਾਹਰਨ |
|---|---|
| ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ ਕੈਂਸਰ | PSA ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਘੱਟ-ਦਰਜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਕਦੇ ਵੀ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵਧਣਗੇ ਜਾਂ ਲੱਛਣ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ - ਮਰਦ ਮਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਨਾਲ ਉਹ, ਨਹੀਂ ਤੱਕ ਨੂੰ |
| ਥਾਈਰੋਇਡ ਕੈਂਸਰ | ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਛੋਟੇ ਪੈਪਿਲਰੀ ਥਾਇਰਾਇਡ ਕੈਂਸਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲਗਭਗ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਸਤ ਹਨ - ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ ਪਰ ਮੌਤ ਦਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਆਇਆ |
| DCIS (ਛਾਤੀ) | ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੁਆਰਾ ਡਕਟਲ ਕਾਰਸੀਨੋਮਾ ਇਨ ਸੀਟੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ - ਕੁਝ ਕਦੇ ਵੀ ਹਮਲਾਵਰ ਕੈਂਸਰ ਨਹੀਂ ਬਣਦੇ |
ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਦਾਨ = ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਬਿਮਾਰੀ ਲੱਭਣਾ ਜਿਸਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਲਾਜ = ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਜਿਸਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ (ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਦਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ)। ਇਹ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਰ ਵੱਖਰੇ ਸੰਕਲਪ ਹਨ।
🔢 ਉਮਰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਬਾਦੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ) ਵਿਚਕਾਰ ਬਿਮਾਰੀ ਦਰ ਜਾਂ ਮੌਤ ਦਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਆਬਾਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮਰ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵੱਡੀ ਉਮਰ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਤ ਦਰ ਵੱਧ ਹੋਵੇਗੀ ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਬਰਾਬਰ ਚੰਗੀ ਹੋਵੇ।
ਉਮਰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿਹਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮਰ ਵੰਡਾਂ ਦੇ ਵਿਗਾੜ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਦੇਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਦੋਵਾਂ ਆਬਾਦੀਆਂ ਦੀ ਉਮਰ ਬਣਤਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੋਵੇ ("ਮਿਆਰੀ ਆਬਾਦੀ")।
🎗️ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਅੰਕੜੇ — AKT ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
AKT ਕਦੇ-ਕਦੇ ਖਾਸ ਕੈਂਸਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਦੇ ਪੂਰੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਪਰ ਇਹ ਮੁੱਖ ਅੰਕੜੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਾਣਨ ਯੋਗ ਹਨ।
| ਕਸਰ | ਮੁੱਖ ਅੰਕੜਾ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਟੈਸਟਿਕੂਲਰ ਕੈਂਸਰ | >98% 10 ਸਾਲ ਦਾ ਬਚਾਅ | ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਲਾਜਯੋਗ ਕੈਂਸਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ - ਨੌਜਵਾਨਾਂ ਦੀ ਸਲਾਹ ਲਈ ਜਾਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ |
| ਫੇਫੜੇ ਦਾ ਕੈੰਸਰ | ਕੈਂਸਰ ਨਾਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੌਤਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ (ਯੂਕੇ) | ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕੈਂਸਰ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਕੈਂਸਰ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਦਾ ਹੈ |
ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਪੱਧਰ ਉੱਚਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਸਰ (ਆਮ) ਪਰ ਘੱਟ ਮੌਤ ਦਰ (ਇਲਾਜਯੋਗ), ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਵਾਂਗ। ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਘਟਨਾ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਮੌਤ ਦਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਨਕ੍ਰੀਆਟਿਕ ਕੈਂਸਰ। AKT ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਨਾ ਮੰਨੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕੈਂਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਘਾਤਕ ਹੈ।
⚖️ ਸਿਹਤ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ
ਸਿਹਤ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿਹਤ ਵਿੱਚ ਅਨੁਚਿਤ, ਟਾਲਣਯੋਗ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਯੂਕੇ ਦੀ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੇਂਦਰ ਹਨ ਅਤੇ AKT ਵਿੱਚ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਦੇ ਸਮਾਜਿਕ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਿਹਤ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਹਨ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਬਾਦੀ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿਹਤ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਨੁਚਿਤ, ਟਾਲਣਯੋਗ ਅੰਤਰ. ਇਹ "ਟਾਲਣਯੋਗ" ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ, ਆਰਥਿਕ, ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੌਕਾ ਜਾਂ ਜੈਵਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ।
| ਦੀ ਕਿਸਮ | ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ |
|---|---|
| ਸਮਾਜਿਕ-ਆਰਥਿਕ | ਵਾਂਝੇ ਇਲਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ; ਗਰੀਬ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ, ਸ਼ੂਗਰ ਅਤੇ ਮਾਨਸਿਕ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਉੱਚ ਦਰਾਂ |
| ਭੂਗੋਲਿਕ | "ਉੱਤਰ-ਦੱਖਣ ਵੰਡ" - ਦੱਖਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਉੱਤਰੀ ਇੰਗਲੈਂਡ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾੜੇ ਸਿਹਤ ਨਤੀਜੇ |
| ਜਾਤੀ | ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ 2 ਡਾਇਬਟੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਉੱਚ ਦਰਾਂ; ਕਾਲੇ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ ਪੈਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵੱਧ ਹੈ। |
| ਲਿੰਗ | ਮਰਦਾਂ ਦੀ ਉਮਰ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਔਰਤਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਖਰਾਬ (ਰੋਗ) ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। |
ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਮਹੱਤਵ
ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਦੇ ਉਪਾਅ
| ਮਾਪ | ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ | ਵੇਖ ਕੇ |
|---|---|---|---|
| ਮਤਲਬ | ਸਾਰੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ÷ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ | ਡਾਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। | ਬਾਹਰਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਝੁਕਿਆ ਹੋਇਆ |
| ਮੱਧਮਾਨ | ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਛਾਂਟਿਆ ਜਾਣ 'ਤੇ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਮੁੱਲ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈ ਸਮ ਸੰਖਿਆ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ, ਮੱਧਮਾਨ ਦੋ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਔਸਤ ਹੈ। | ਵਿਗੜਿਆ ਹੋਇਆ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਮਦਨ, ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦੀ ਮਿਆਦ) | ਹੱਦੋਂ ਵੱਧ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦਾ ਹੈ |
| ਮੋਡ | ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਮੁੱਲ | ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ; ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ | ਨਿਰੰਤਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਅਰਥਹੀਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ |
| ਸੀਮਾ | ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ - ਘੱਟੋ-ਘੱਟ | ਫੈਲਾਅ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਭਾਵਨਾ | ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਾਹਰਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ |
| IQR (ਇੰਟਰਕੁਆਰਟਾਈਲ ਰੇਂਜ) | 75ਵਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ - 25ਵਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ | ਤਿਰਛੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੱਧਮਾਨ ਨਾਲ ਜੋੜਾਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ | ਉੱਪਰਲੇ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ 25% ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦਾ ਹੈ |
| ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਿਵੀਏਸ਼ਨ (SD) | ਔਸਤ ਤੋਂ ਔਸਤ ਫੈਲਾਅ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾ | ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ |
🗂️ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ — ਨਾਮਾਤਰ, ਆਰਡੀਨਲ, ਅੰਤਰਾਲ, ਅਨੁਪਾਤ
ਕੀ ਸਮਝਣਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। AKT ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਹ ਪੁੱਛ ਕੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟੈਸਟ ਜਾਂ ਮਾਪ ਵਰਤਣਾ ਹੈ।
| ਦੀ ਕਿਸਮ | ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | ਉਦਾਹਰਨ | ਅਨੋਲੋਜੀ |
|---|---|---|---|
| ਮਾਤਰ | ਕੁਦਰਤੀ ਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ | ਬਲੱਡ ਗਰੁੱਪ (ਏ, ਬੀ, ਏਬੀ, ਓ); ਲਿੰਗ; ਅੱਖਾਂ ਦਾ ਰੰਗ; ਮੌਤ ਦਾ ਕਾਰਨ | ਫਲਾਂ ਦਾ ਕਟੋਰਾ — ਸੇਬ ਅਤੇ ਕੇਲੇ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਨਾ ਹੀ "ਹੋਰ"। |
| ਸਧਾਰਣ | ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹਨ ਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਰਾਬਰ | NYHA ਦਿਲ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (I–IV); ਦਰਦ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ (ਹਲਕਾ/ਮੱਧਮ/ਗੰਭੀਰ); ਲਿਕਰਟ ਸਕੇਲ | ਦੌੜ ਦੀਆਂ ਪੁਜੀਸ਼ਨਾਂ — ਪਹਿਲੀ, ਦੂਜੀ, ਤੀਜੀ। ਸਾਨੂੰ ਕ੍ਰਮ ਪਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਪਹਿਲੀ ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਪਾੜਾ ਦੂਜੀ ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
| ਅੰਤਰਾਲ | ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਰਾਬਰ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨਾਲ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਕੋਈ ਸੱਚਾ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ | ਤਾਪਮਾਨ °C ਵਿੱਚ; ਕੈਲੰਡਰ ਤਾਰੀਖਾਂ; IQ ਸਕੋਰ | ਥਰਮਾਮੀਟਰ - 0°C ਦਾ ਮਤਲਬ "ਕੋਈ ਤਾਪਮਾਨ ਨਹੀਂ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਕਿ 20°C ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੂਰਨ ਅਰਥ ਵਿੱਚ 10°C ਨਾਲੋਂ "ਦੁੱਗਣਾ ਗਰਮ" ਹੈ। |
| ਅਨੁਪਾਤ | ਕ੍ਰਮਬੱਧ, ਬਰਾਬਰ ਅੰਤਰਾਲ, ਅਤੇ a ਸੱਚਾ ਪੂਰਨ ਜ਼ੀਰੋ | ਕੱਦ, ਭਾਰ, ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ, ਉਮਰ, ਆਮਦਨ, ਦਵਾਈ ਦੀ ਖੁਰਾਕ | ਪੈਸਾ - £0 ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। £40 £20 ਤੋਂ ਦੁੱਗਣਾ ਹੈ। |
- ਨਾਮਾਤਰ/ਆਰਡੀਨਲ ਡੇਟਾ → ਔਸਤ ਲਈ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟੈਸਟ, ਮੋਡ ਜਾਂ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਅੰਤਰਾਲ/ਅਨੁਪਾਤ ਡੇਟਾ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) → ਔਸਤ, SD, ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਤੁਸੀਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਔਸਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਨਾਮਾਤਰ ਡੇਟਾ ਲਈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਔਸਤ ਬਲੱਡ ਗਰੁੱਪ" ਬਕਵਾਸ ਹੈ) ਜਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਅਨੁਪਾਤਕ ਬਿਆਨ ਦਿਓ (ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਕਿ 120 ਦੇ ਆਈਕਿਊ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ 60 ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲੋਂ "ਦੁੱਗਣਾ ਚਲਾਕ" ਹੈ)
🔬 ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਬਨਾਮ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟੈਸਟ
ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੋ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। AKT ਇਹ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਟੈਸਟ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ — ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬੱਸ ਇਹ ਜਾਣੋ ਕਿ ਕਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟੈਸਟ ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ ਇੰਨਾ ਵੱਡਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ) ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਅੰਤਰਾਲ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟੈਸਟ ਅਜਿਹੀਆਂ ਕੋਈ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨਾ ਬਣਾਓ - ਉਹ ਰੈਂਕਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤਿਰਛੇ ਡੇਟਾ, ਛੋਟੇ ਨਮੂਨਿਆਂ, ਜਾਂ ਆਰਡੀਨਲ/ਨਾਮਜ਼ਦ ਡੇਟਾ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
| ਉਦੇਸ਼ | ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟੈਸਟ | ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਮਾਨ |
|---|---|---|
| 2 ਸੁਤੰਤਰ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ | ਸੁਤੰਤਰ ਟੀ-ਟੈਸਟ | ਮੈਨ-ਵਿਟਨੀ ਯੂ ਟੈਸਟ |
| ਤੁਲਨਾ ਸਾਧਨ: ਇੱਕੋ ਸਮੂਹ, 2 ਸਮਾਂ ਬਿੰਦੂ | ਪੇਅਰਡ ਟੀ-ਟੈਸਟ | ਵਿਲਕੋਕਸਨ ਦਸਤਖਤ-ਰੈਂਕ ਟੈਸਟ |
| 3 ਜਾਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ | ਅਨੋਵਾ (ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) | Kruskal-ਵਾਲਿਸ ਟੈਸਟ |
| ਦੋ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ | ਪੀਅਰਸਨ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ | ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ |
| ਅਨੁਪਾਤ / ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ | - | ਚੀ-ਵਰਗ ਟੈਸਟ (χ²) |
- ਡਾਟਾ ਹੈ ਸਕਿ. or ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ → ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਛੋਟਾ ਸੈਂਪਲ ਆਕਾਰ (ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਤਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ) → ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਡਾਟਾ ਹੈ ਆਰਡਰਿਅਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਰਦ ਦੇ ਅੰਕ, ਲਿਕਰਟ) → ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਤੁਲਨਾ ਅਨੁਪਾਤ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ → ਚੀ-ਵਰਗ ਟੈਸਟ
- ਵੱਡਾ ਨਮੂਨਾ, ਨਿਰੰਤਰ, ਲਗਭਗ ਆਮ → ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟੈਸਟ ਠੀਕ ਹੈ
🔔 ਆਮ ਵੰਡ — 68-95-99.7 ਨਿਯਮ
ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸਮਮਿਤੀ ਘੰਟੀ-ਆਕਾਰ ਦੀ ਵਕਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੱਧਮਾਨ, ਮੱਧਮਾਨ, ਅਤੇ ਮੋਡ ਸਾਰੇ ਬਰਾਬਰ ਹਨ ਅਤੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਬੈਠਦੇ ਹਨ।
| ਸੀਮਾ | ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ % ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ |
|---|---|
| ਔਸਤ ± 1 SD | 68% |
| ਔਸਤ ± 2 SD | 95% |
| ਔਸਤ ± 3 SD | 99.7% |
ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਗੜਿਆ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਮਦਨ, ਜੀਪੀ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ, ਵਾਰਡ ਵਿੱਚ ਸੀਰਮ ਬਿਲੀਰੂਬਿਨ) ਦੇ ਨਾਲ, ਕੁਝ ਉੱਚ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਔਸਤ ਨੂੰ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਵਰਤੋਂ ਮੱਧਮਾਨ — ਇਹ ਆਮ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। AKT ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
📉 ਪੀ-ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ — ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ਅਰਥ ਕੀ ਹੈ
ਪੀ-ਮੁੱਲ
ਪੀ-ਮੁੱਲ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਓਨੇ ਹੀ ਅਤਿਅੰਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਦੇਖੇ ਗਏ ਹਨ ਜੇਕਰ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸੱਚ ਹੈ (ਭਾਵ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੈ)। ਇਹ ਹੈ ਨਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਿ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸਹੀ ਹੈ।
| ਪੀ-ਵੈਲਯੂ | ਵਿਆਖਿਆ |
|---|---|
| ਪੀ <0.05 | ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ — 5% ਤੋਂ ਘੱਟ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਸੰਜੋਗ ਨਾਲ ਆਇਆ ਹੈ। |
| ਪੀ > 0.05 | ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ — ਨਤੀਜਾ ਮੌਕਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ |
| ਪੀ = 0.01 | ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਣ ਦੀ 1% ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। |
ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ (CIs)
95% CI ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ 100 ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 95 ਵਾਰ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਮੁੱਲ ਇਸ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਇੱਕ ਲਈ ਅਨੁਪਾਤ (RR, OR, HR): ਜੇਕਰ 95% CI ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ 1.0 → ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
- ਇੱਕ ਲਈ ਅੰਤਰ (ਔਸਤ ਅੰਤਰ, ARR): ਜੇਕਰ 95% CI ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ 0 → ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
- ਜੇਕਰ CI ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ 1 ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੈ (ਅਨੁਪਾਤ ਲਈ) → ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ
- ਜੇਕਰ CI ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ 1 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ (ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਲਈ) → ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਕਮੀ
❌ ਟਾਈਪ I ਅਤੇ ਟਾਈਪ II ਗਲਤੀਆਂ — ਰੋਂਦਾ ਬਘਿਆੜ ਬਨਾਮ ਮਿਸਿੰਗ ਦ ਬਘਿਆੜ
ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ: ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣਾ ਕਿ ਕੋਈ ਇਲਾਜ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ 5% (α = 0.05, p < 0.05) 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ।
"ਰੋਂਦਾ ਹੋਇਆ ਬਘਿਆੜ" - ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਬਘਿਆੜ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਅਲਾਰਮ ਵਜਾਉਣਾ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋਣਾ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ: ਇੱਕ ਸੱਚਾ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਗੁੰਮ ਹੈ। ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ 20% (β = 0.2, ਪਾਵਰ = 80%) 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ।
"ਬਘਿਆੜ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨਾ" - ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਬਘਿਆੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ "ਕੋਈ ਨਹੀਂ" ਕਹਿਣਾ।
ਪਾਵਰ = 1 − β। ਇਹ ਇੱਕ ਸੱਚੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਪਾਵਰ = ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਖੁੰਝਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ। ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਟ੍ਰਾਇਲ ਨੂੰ ≥80% ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
⚡ ਅੰਕੜਾ ਮਹੱਤਵ ≠ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਹੱਤਵ
ਇਹ AKT ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਖੀ ਗਈ ਸੂਖਮਤਾ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ - ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਿਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ (p < 0.05) ਹੋਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥਹੀਣ. ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਹੱਤਵ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਸੰਜੋਗ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕੁਝ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡਾ ਹੈ।
| ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ | ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ? | ਕਲੀਨਿਕਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ? |
|---|---|---|
| ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ 1 mmHg ਘਟਦਾ ਹੈ, n=50,000, p=0.001 | ਹਾਂ | ਨਹੀਂ |
| ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ 15 mmHg ਘਟਦਾ ਹੈ, n=30, p=0.08 | ਨਹੀਂ | ਸ਼ਾਇਦ ਹਾਂ |
| ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ 12 mmHg ਘਟਦਾ ਹੈ, n=500, p=0.02 | ਹਾਂ | ਹਾਂ |
ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੇਖੋ ਪਰਭਾਵ ਦਾ ਆਕਾਰ (ARR, NNT, ਔਸਤ ਅੰਤਰ) p-ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ CIs ਦੇ ਨਾਲ। ਇੱਕ ਤੰਗ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਜੋ ਜ਼ੀਰੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ p-ਮੁੱਲ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੋਵੇਂ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।
- ਤੰਗ CI → ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ → ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਸਹੀ ਮੁੱਲ ਬਿੰਦੂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ)
- ਵਾਈਡ ਸੀਆਈ → ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਅਨੁਮਾਨ → ਸੱਚਾ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕਿਤੇ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ)
ਉਦਾਹਰਨ: RR = 1.5 (95% CI 1.4–1.6) → ਸਟੀਕ, ਯਕੀਨਨ। RR = 1.5 (95% CI 0.6–3.8) → ਚੌੜਾ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ — ਅਤੇ 1.0 ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
📈 ਔਸਤ ਵੱਲ ਪ੍ਰਤੀਗ੍ਰਹਿਣ — ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਉਲਝਣ
ਔਸਤ ਵੱਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਅਤਿਅੰਤ ਮਾਪ ਦੇ ਦੂਜੇ ਮਾਪ 'ਤੇ ਔਸਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਣ ਦੀ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੈ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ. ਇਹ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਸਿੱਟਿਆਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਅਕਸਰ ਜਾਂਚ ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਉਦੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਲੱਛਣ ਜਾਂ ਮਾਪ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਧਾਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ - ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦਖਲ ਕਾਰਨ। ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਔਸਤ ਤੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਸਲ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ।
| ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ | ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ | ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੀਡਿੰਗ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਹੈ → ਦਵਾਈ ਲੈਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ → ਅਗਲੀ ਮੁਲਾਕਾਤ 'ਤੇ ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਘੱਟ ਹੈ। | ਦਵਾਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। | ਪਹਿਲੀ ਰੀਡਿੰਗ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਗੱਲ ਸੀ; ਦੁਹਰਾਉਣ 'ਤੇ ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਘੱਟ ਹੋਣਾ ਸੀ। |
| ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਾੜੇ ਨੰਬਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ → ਵਾਧੂ ਟਿਊਸ਼ਨ ਮਿਲਦੀ ਹੈ → ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਬਿਹਤਰ ਨੰਬਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ | ਟਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ | ਮਾੜਾ ਸਕੋਰ ਸ਼ਾਇਦ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਪੂਰਨ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ; ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਔਸਤ ਵੱਲ ਝੁਕਦਾ ਹੈ |
| ਚੰਬਲ ਦੇ ਗੰਭੀਰ ਭੜਕਣ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਰੀਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ → ਭੜਕਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ | ਕਰੀਮ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ | ਇਲਾਜ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਗੰਭੀਰ ਭੜਕਣ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਧਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। |
- ਲਵੋ ਮਲਟੀਪਲ ਬੇਸਲਾਈਨ ਮਾਪ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਔਸਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਇੱਕ ਵਰਤੋ ਕੰਟਰੋਲ ਸਮੂਹ — ਔਸਤ ਪ੍ਰਤੀ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਵੀ ਅੰਤਰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਲੀਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ 'ਤੇ ਬੇਕਾਬੂ RCTs
ਅੰਕੜਾ ਗ੍ਰਾਫ਼ — ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ
AKT ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸਿੱਖੋ - ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਨਿਰੀਖਣ ਹੀ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
| ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਿਸਮ | ਮੁ Primaryਲੀ ਵਰਤੋਂ | ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਜਿਸਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨੀ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਜੰਗਲ ਪਲਾਟ | ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਤੀਜੇ | ਕੀ ਹੀਰਾ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀ ਲੰਬਕਾਰੀ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ? |
| ਫਨਲ ਪਲਾਟ | ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਖੋਜ / ਜੀਪੀ ਆਊਟਲਾਇਰ ਨਿਗਰਾਨੀ | ਕੀ ਪਲਾਟ ਹੈ? ਅਸਮੈਟ੍ਰਿਕਲ? (ਪਾੜਾ = ਅਣਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਘਾਟ) |
| ਕੈਟਸ ਪਲਾਟ | ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ NNT ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ | ਰੰਗੀਨ "ਲਾਭ" ਵਾਲੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ; NNT = 100 ÷ ਉਹ ਚਿਹਰੇ |
| ਲ'ਅਬੇ ਪਲਾਟ | ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ | ਵਿਕਰਣ ਰੇਖਾ 'ਤੇ ਬਿੰਦੀ = ਇਲਾਜ ਦਾ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ |
| ਬਾਕਸ-ਐਂਡ-ਵਿਸਕਰ ਪਲਾਟ | ਡਾਟਾ ਵੰਡ ਅਤੇ ਫੈਲਾਅ | ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਲਾਈਨ = ਮੱਧਮਾਨ (ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ); ਮੁੱਛਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਬਿੰਦੀਆਂ = ਬਾਹਰਲੇ ਹਿੱਸੇ |
| ਫੈਗਨ ਦਾ ਨੋਮੋਗ੍ਰਾਮ | ਪ੍ਰੀ-ਟੈਸਟ → ਪੋਸਟ-ਟੈਸਟ ਸੰਭਾਵਨਾ | ਪ੍ਰੀ-ਟੈਸਟ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਟੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ LR ਤੱਕ ਇੱਕ ਰੇਖਾ ਖਿੱਚੋ ਤਾਂ ਜੋ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। |
| ਡੰਡੀ-ਅਤੇ-ਪੱਤਾ ਪਲਾਟ | ਵੰਡ — ਮੂਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ | ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵਾਂਗ ਪਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ |
| ਕਪਲਾਨ-ਮੀਅਰ ਕਰਵ | ਬਚਾਅ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ — ਘਟਨਾ ਦਾ ਸਮਾਂ | ਜਦੋਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਕਦਮ ਡਿੱਗਦੇ ਹਨ; ਵਕਰ ਜੋ ਜਲਦੀ ਵੱਖ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਿਰੰਤਰ ਇਲਾਜ ਲਾਭ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ |
| ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ | ਨਿਰੰਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੰਡ | ਵਕਰ ਦਾ ਆਕਾਰ: ਸਮਮਿਤੀ = ਆਮ ਵੰਡ; ਤਿਰਛੀ = ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਔਸਤ ਨਹੀਂ |
🌲 ਜੰਗਲ ਦੇ ਪਲਾਟ — ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ
- ਹਰੇਕ ਵਰਗ = ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ। ਵਰਗ ਦਾ ਆਕਾਰ = ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਭਾਰ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ)
- ਖਿਤਿਜੀ ਰੇਖਾਵਾਂ = ਉਸ ਅਧਿਐਨ ਲਈ 95% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ
- ਹੀਰਾ ਹੇਠਾਂ = ਪੂਲਡ ਸਮੁੱਚਾ ਅਨੁਮਾਨ। ਇਸਦੀ ਚੌੜਾਈ = ਪੂਲਡ 95% CI
- 1.0 'ਤੇ ਲੰਬਕਾਰੀ ਰੇਖਾ = "ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ" (ਅਨੁਪਾਤ ਲਈ)। ਜੇਕਰ ਇੱਕ CI ਲਾਈਨ ਜਾਂ ਹੀਰਾ ਇਸ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
I² ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿੰਨੀ ਭਿੰਨਤਾ ਸੰਜੋਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੱਚੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ (ਅਸਲ ਅੰਤਰ) ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।
I² < 25% = ਘੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ✓
I² = 25–50% = ਦਰਮਿਆਨੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
I² > 50% = ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਭਿੰਨਤਾ — ਪੂਲਡ ਨਤੀਜਾ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ ⚠️
📯 ਫਨਲ ਪਲਾਟ — ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਜੀਪੀ ਆਊਟਲੀਅਰ ਨਿਗਰਾਨੀ
ਫਨਲ ਪਲਾਟ AKT ਵਿੱਚ ਦੋ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ — ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋ।
ਪਲਾਟ ਆਕਾਰ (x-ਧੁਰਾ) ਨੂੰ ਅਧਿਐਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜਾਂ ਆਕਾਰ (y-ਧੁਰਾ) ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਮਮਿਤੀ ਉਲਟਾ ਫਨਲ = ਕੋਈ ਪੱਖਪਾਤ ਨਹੀਂ। ਹੇਠਾਂ-ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਇੱਕ ਪਾੜੇ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਅਸਮਮਿਤੀ ਫਨਲ = ਗੁੰਮ ਛੋਟੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ → ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ।
ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੈਫਰਲ ਦਰਾਂ, ਮੌਤ ਦਰ) 'ਤੇ ਜੀਪੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਨਲ ਲਾਈਨਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ ਅੰਕੜਾ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂਚ ਦੀ ਗਰੰਟੀ - ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੋਵੇ।
😊 ਕੈਟਸ ਪਲਾਟ — NNT ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੱਢਣਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਕੈਟਸ ਪਲਾਟ (ਜਿਸਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ "ਸਮਾਈਲੀ ਫੇਸ ਪਲਾਟ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਨ ਲਾਭ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ 100 ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੇ ਗਰਿੱਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- 100 ਚਿਹਰਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਇਲਾਜ ਕੀਤੇ ਗਏ 100 ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਪੀਲੇ/ਹਰੇ ਚਿਹਰੇ = ਉਹ ਲੋਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਹੋਇਆ (ਰੋਕੀਆਂ ਗਈਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ)
- ਲਾਲ ਚਿਹਰੇ = ਉਹ ਲੋਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਇਆ ਹੈ
- ਸਲੇਟੀ/ਸਾਦੇ ਚਿਹਰੇ = ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ
📉 ਕਪਲਾਨ-ਮੀਅਰ ਸਰਵਾਈਵਲ ਕਰਵ — ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ
ਕਪਲਾਨ-ਮੀਅਰ (KM) ਵਕਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਚਣ (ਜਾਂ ਘਟਨਾ-ਮੁਕਤ ਰਹਿਣ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਕਾਰਡੀਓਵੈਸਕੁਲਰ ਅਧਿਐਨਾਂ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਘਟਨਾ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੋਜ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਮੇਂ ਬਾਰੇ AKT ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ | ਇਸਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ |
|---|---|
| Y-ਧੁਰਾ | ਬਚਾਅ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਜਾਂ ਘਟਨਾ-ਮੁਕਤ ਬਚਾਅ) — 1.0 (100%) ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਘਟਦੀ ਹੈ। |
| ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ | ਸਮਾਂ (ਦਿਨ, ਮਹੀਨੇ, ਸਾਲ) |
| ਹਰ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਕਦਮ | ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਵਾਪਰੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੌਤ, ਦੁਬਾਰਾ ਆਉਣਾ)। ਵੱਡੇ ਕਦਮ = ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਹੋਰ ਘਟਨਾਵਾਂ। |
| ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਟਿੱਕ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ | ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਮਰੀਜ਼ - ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਜਾਂ ਅਧਿਐਨ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗੁਆਚ ਗਏ। ਘਟਨਾਵਾਂ ਨਹੀਂ। |
| ਦੋ ਮੋੜ ਜਲਦੀ ਵੱਖ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਹਿ ਰਹੇ ਹਨ | ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਦੌਰਾਨ ਨਿਰੰਤਰ ਇਲਾਜ ਲਾਭ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। |
| ਕਰਵ ਕਰਾਸਿੰਗ | ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖ਼ਤਰਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਪਾਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ |
| ਮੱਧਮਾਨ ਬਚਾਅ | ਉਹ ਸਮਾਂ ਬਿੰਦੂ ਜਿੱਥੇ ਬਚਾਅ ਵਕਰ 50% ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਉਹ ਬਿੰਦੂ ਜਿੱਥੇ ਅੱਧੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਘਟਨਾ ਹੋਈ ਹੈ |
The ਲੌਗ-ਰੈਂਕ ਟੈਸਟ ਦੋ KM ਵਕਰਾਂ ਦੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖ਼ਤਰਾ ਅਨੁਪਾਤ (HR) ਵਕਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮੁੱਚੇ ਅੰਤਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। HR < 1 = ਇਲਾਜ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਘੱਟ ਘਟਨਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਵਕਰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ HR 1 ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਵੇਗਾ (ਕੋਈ ਲਾਭ ਨਹੀਂ)।
📊 ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ — ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡ
ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮਰ, ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ, BMI) ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅੰਤਰਾਲਾਂ (ਬਿਨਾਂ) ਵਿੱਚ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਹ ਦਿਖਾ ਕੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਨਿਰੀਖਣ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਬਾਰ ਚਾਰਟ ਦੇ ਉਲਟ, ਬਾਰ ਛੂਹਦੇ ਹਨ — ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਨਿਰੰਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
| ਸ਼ੇਪ | ਭਾਵ | ਮੱਧਮਾਨ ਜਾਂ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ? |
|---|---|---|
| ਸਮਮਿਤੀ ਘੰਟੀ ਦੀ ਸ਼ਕਲ | ਸਧਾਰਨ ਵੰਡ — ਮੱਧਮਾਨ, ਮੱਧਮਾਨ, ਮੋਡ ਸਾਰੇ ਬਰਾਬਰ | ਜਾਂ ਤਾਂ — ਪਰ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਤਲਬ ± SD |
| ਸੱਜਾ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ) ਤਿਰਛਾ | ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਲੰਬੀ ਪੂਛ — ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਉੱਚੇ ਮੁੱਲ ਜੋ ਔਸਤ ਨੂੰ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਖਿੱਚ ਰਹੇ ਹਨ। | ਮੱਧ (ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ) |
| ਖੱਬਾ (ਨਕਾਰਾਤਮਕ) ਤਿਰਛਾ | ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਲੰਬੀ ਪੂਛ — ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਮੱਧਮਾਨ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਖਿੱਚ ਰਹੇ ਹਨ। | ਮੱਧ (ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ) |
| ਬਾਈਮੋਡਲ (ਦੋ ਚੋਟੀਆਂ) | ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਉਪ-ਸਮੂਹ | ਦੋਵੇਂ ਸਿਖਰਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰੋ |
ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ
| ਟੂਲ | ਉਦੇਸ਼ | ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ |
|---|---|---|
| ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ | ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਮਾਪੋ; ਪਾੜੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬੰਦ ਕਰੋ | ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਮਿਆਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। PDSA ਚੱਕਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ (ਮੁੜ-ਆਡਿਟ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਨਾ ਖੋਜ - ਕੋਈ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਗਿਆਨ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ। |
| ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (SEA) | ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਘਟਨਾ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਸਮੀਖਿਆ | ਦੋਸ਼-ਮੁਕਤ। ਸਿਸਟਮ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਲਤੀ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। ਟੀਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ। |
| ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (RCA) | ਗੰਭੀਰ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ | SEA ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਢਾਂਚਾਗਤ। "5 ਕਿਉਂ" ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਯੋਗਦਾਨੀ ਅਤੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਕਸਰ ਕਦੇ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ। |
| QOF ਅਪਵਾਦ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ | ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ QOF ਸੂਚਕਾਂ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ | ਕਲੀਨਿਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ: ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਹਿਣਯੋਗ ਥੈਰੇਪੀ, ਸੂਚਿਤ ਮਰੀਜ਼ ਅਸਹਿਮਤੀ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਮਜ਼ੋਰੀ, ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰੋਧ। |
🔄 ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ ਬਨਾਮ ਖੋਜ — ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ | ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ | ਰਿਸਰਚ |
|---|---|---|
| ਉਦੇਸ਼ | ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ | ਨਵਾਂ ਗਿਆਨ ਪੈਦਾ ਕਰੋ |
| ਹਾਇਪੋਸਿਸਿਸ | ਕੋਈ ਨਹੀਂ — ਮੌਜੂਦਾ ਮਿਆਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ | ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ |
| ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ |
| ਮਨਜ਼ੂਰੀ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ |
| ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਕਦੇ | RCT ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ |
| ਅੰਤ ਦਾ ਨਤੀਜਾ | ਸੇਵਾ ਸੁਧਾਰ; ਕਾਰਜ ਯੋਜਨਾ | ਨਵੇਂ ਸਬੂਤ; ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ |
🔁 PDSA ਸਾਈਕਲ
ਪਲਾਨ-ਡੂ-ਸਟੱਡੀ-ਐਕਟ (PDSA) ਚੱਕਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਢਾਂਚਾ ਹੈ।
| ਸਟੇਜ | ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ |
|---|---|
| ਯੋਜਨਾ | ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ |
| Do | ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਮਾਪੋ |
| ਸਟੱਡੀ | ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ; ਮਿਆਰ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; ਪਾੜੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ |
| ਐਕਟ | ਸੁਧਾਰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ; ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ-ਆਡਿਟ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ |
ਕਲੀਨਿਕਲ ਗਣਨਾਵਾਂ (AKT ਫਾਰਮੂਲਾ ਬੈਂਕ)
ਇਹ ਫਾਰਮੂਲੇ AKT ਗਣਨਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੱਟ-ਆਫ ਨੂੰ ਜਾਣੋ ਜੋ ਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
🧮 ABPI ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਉਦਾਹਰਣ
🎯 ਸਥਿਤੀ: ਸ਼੍ਰੀਮਤੀ ਟੀ, 72, ਤੁਰਨ ਵੇਲੇ ਲੱਤ ਵਿੱਚ ਦਰਦ ਦੇ ਨਾਲ
🍷 ਅਲਕੋਹਲ ਯੂਨਿਟ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ
| ਪੀਓ | ਵਾਲੀਅਮ (ml) | ਕਿੱਲੋ% | ਗਣਨਾ | ਯੂਨਿਟ |
|---|---|---|---|---|
| ਵੱਡਾ ਗਲਾਸ ਵਾਈਨ | 250ml | 13% | 250 × 13 ÷ 1000 | 3.25 |
| ਵਾਈਨ ਦੀ ਬੋਤਲ | 750ml | 12% | 750 × 12 ÷ 1000 | 9.0 |
| ਪਿੰਟ ਲੈਗਰ (ਮਜ਼ਬੂਤ) | 568ml | 5% | 568 × 5 ÷ 1000 | 2.84 |
| ਸਿੰਗਲ ਸਪਿਰਿਟ ਮਾਪ | 25ml | 40% | 25 × 40 ÷ 1000 | 1.0 |
ਕੰਮ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
🎯 ਉਦਾਹਰਨ 1: ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਇਲ ਟੇਬਲ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਜੋਖਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ RCT ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਰੱਗ X ਜਾਂ ਪਲੇਸਬੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 3 ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ: 500 ਪਲੇਸਬੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 80 ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੋਕ ਹੋਇਆ; 500 ਵਿੱਚੋਂ 40 ਡਰੱਗ X ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੋਕ ਹੋਇਆ।
🎯 ਉਦਾਹਰਨ 2: 2×2 ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ
200 ਮਰੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਟੈਸਟ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 100 ਨੂੰ ਇਹ ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਸਟ 100 ਵਿੱਚੋਂ 85 ਨੂੰ ਬਿਮਾਰੀ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 100 ਵਿੱਚੋਂ 80 ਨੂੰ ਬਿਮਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ।
🎯 ਉਦਾਹਰਨ 3: ਬਾਲ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਗਣਨਾ
ਇੱਕ ਬੱਚੇ ਨੂੰ 300 ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ ਅਮੋਕਸੀਸਿਲਿਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਪਲਬਧ ਸਸਪੈਂਸ਼ਨ 250 ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ/5 ਮਿ.ਲੀ. ਹੈ। ਕਿੰਨੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਫਾਰਮੂਲੇ ਚੀਟ ਸ਼ੀਟ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਏਡਜ਼
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਫਾਰਮੂਲੇ
ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ
ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫਾਰਮੂਲੇ
- ਸਨਨਆਊਟ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟੈਸਟ — ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ (ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ)
- ਐਸਪੀਪਿਨ: ਖਾਸ ਟੈਸਟ — ਬਿਮਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਿਯਮ (ਪੁਸ਼ਟੀ)
- CI 1.0 ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਨੁਪਾਤ) ਜਾਂ 0 (ਅੰਤਰ) → ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
- ਜੰਗਲਾਤ ਪਲਾਟ ਹੀਰਾ ਰੇਖਾ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ
- ਫਨਲ ਅਸਮਾਨਤਾ → ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ (ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ GP ਆਊਟਲਾਇਰ)
- ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਲਾਈਨ → ਮੀਡੀਅਨ (ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ)
- 68-95-99.7 → ਆਮ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ±1SD, ±2SD, ±3SD
- I² >50% → ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
- ਜਾਂ ਕੇਸ-ਕੰਟਰੋਲ ਤੋਂ | ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਆਰ.ਆਰ. | ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਲ ਤੋਂ ਪ੍ਰਚਲਨ
- ਆਡਿਟ ≠ ਖੋਜ (ਆਡਿਟ ਮਾਪ ਬਨਾਮ ਮਿਆਰ; ਖੋਜ ਨਵਾਂ ਗਿਆਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ)
- ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ → OR (ਔਡਸ ਰੇਸ਼ੋ) — ਐਕਸਪੋਜ਼ਰਾਂ 'ਤੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੜ ਕੇ ਦੇਖਣਾ
- ਕੋਹੋਰਟ → RR (ਰਿਲੇਟਿਵ ਰਿਸਕ) — ਐਕਸਪੋਜਰ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ
- ਅੰਤਰ-ਵਿਭਾਗੀ → ਪ੍ਰਚਲਨ — ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ
- ਆਰਸੀਟੀ / ਐਸਆਰ → ਇਲਾਜ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ
ਟ੍ਰੇਨਰ ਅਤੇ ਟੀਚਿੰਗ ਪਰਲਜ਼
- ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਅਕਸਰ NNT ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਜੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਸਮਝੇ ਕਿ ਇਸਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਅਰਥ ਕੀ ਹੈ - ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾ ਸਕਣ ਜੋ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਸਮਝ ਸਕੇ।
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (ਟੈਸਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ) ਅਤੇ PPV/NPV (ਪ੍ਰਚਲਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ) ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ - ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਟੈਸਟ ਸਮਾਨਤਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੰਗਲ ਦਾ ਪਲਾਟ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਸਮਝਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਕੀ ਦੇਖਣ ਲਈ — ਹੀਰੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਬਾਈਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਲੰਬਾਈ ਬਾਈਸ ਨਾਲ ਉਲਝਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਸਮਾਂਰੇਖਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਖੋਜ ਨਾਲ ਉਲਝਾਉਂਦੇ ਹਨ - ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਤੋਂ RCGP ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- "ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਡਰੱਗ ਟ੍ਰਾਇਲ ਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਣੀ ਹੈ - ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ NNT ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਲਿਖੋਗੇ?"
- "ਇਸ ਜੰਗਲ ਦੇ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਕੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੋ?"
- "ਤੁਹਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ FIT ਟੈਸਟ ਪਾਜ਼ੀਟਿਵ ਆਇਆ ਹੈ। ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ PPV ਲਗਭਗ 3% ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋ?"
- "ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉੱਚ PSA ਨਤੀਜੇ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। PSA ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਟੈਸਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ?"
- "ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਸਾਡੇ ਸੈਪਸਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਟਰੱਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਆਡਿਟ ਹੈ ਜਾਂ ਖੋਜ? ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?"
- "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ 'ਕੀ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?' ਪੁੱਛਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 50 ਵਿੱਚੋਂ 1 ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਓਗੇ?"
- ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵੇਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੰਪੂਰਨ ਜਾਂ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
- ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਕਲੀਨਿਕਲ ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਯਾਦ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ NNT ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਇਹ ਕੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ?
- ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਕੋਈ ਟੈਸਟ ਆਰਡਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ?
- ਇੱਕ ਦਵਾਈ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਟ੍ਰਾਇਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ARR ਦੀ ਬਜਾਏ RRR ਵਜੋਂ ਕਿਉਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚੁਣ ਸਕਦੀ ਹੈ?
🔥 AKT ਉੱਚ-ਉਪਜ ਸੁਝਾਅ
ਇਹ ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਹਨ ਜੋ AKT ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅੰਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ।
ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਦਸ਼ਮਲਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ARR = 5% → NNT = 1 ÷ 0.05 = 20। ਹਮੇਸ਼ਾ ਗੋਲ up ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲੇ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਤੱਕ। ਘੱਟ NNT = ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਇਲਾਜ।
ਅਨੁਪਾਤ (RR, OR, HR) ਲਈ: CI ਕਰਾਸ 1.0 = ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ। ਅੰਤਰਾਂ ਲਈ: CI ਕਰਾਸ 0 = ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਲਗਭਗ ਹਰ ਜੰਗਲ ਪਲਾਟ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀ → ਕੇਸ-ਕੰਟਰੋਲ → ਜਾਂ। ਅੱਗੇ ਜਾ ਕੇ ਨਵਾਂ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ → ਸਹਿਯੋਗੀ → RR. ਪ੍ਰਚਲਨ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ → ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਲ. ਇਲਾਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਬੂਤ → RCT or SR/ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ.
ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਟੈਸਟ → ਉੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਮਿਸ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ → SnNout)। ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਟੈਸਟ → ਉੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ → SpPin)।
ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਟੈਸਟ (99%) ਵੀ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਚਲਨ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾੜਾ PPV ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਜੇ ਹੀਰਾ (ਪੂਲਡ ਅਨੁਮਾਨ) ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀ ਲੰਬਕਾਰੀ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਸਮੁੱਚਾ ਨਤੀਜਾ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ I² > 50% → ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਭਿੰਨਤਾ → ਪੂਲਡ ਨਤੀਜਾ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ।
ਫਨਲ ਪਲਾਟ ਦੇ ਹੇਠਾਂ-ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਇੱਕ ਪਾੜਾ = ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ - ਛੋਟੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਇਹ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇਲਾਜ ਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਲਾਈਨ ਅੰਦਰ ਡੱਬਾ ਹੈ ਮੱਧਮਾਨ. ਡੱਬਾ = IQR (ਵਿਚਕਾਰਲਾ 50%)। ਮੁੱਛਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਬਿੰਦੀਆਂ ਜਾਂ ਚੱਕਰ = ਬਾਹਰਲੇ ਹਿੱਸੇ।
ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਕੰਪਨੀਆਂ RRR ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਡਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। 50% RRR ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਬੇਸਲਾਈਨ ਜੋਖਮ ਸਿਰਫ 2% ਸੀ (→ ARR = 1%, NNT = 100)। ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੁੱਛੋ: ਬੇਸਲਾਈਨ ਜੋਖਮ ਕੀ ਸੀ?
ਤਿਰਛੀ ਵੰਡ (ਆਮਦਨੀ, ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ, ਸੀਰਮ ਬਿਲੀਰੂਬਿਨ) → ਵਰਤੋਂ ਮੱਧਮਾਨ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ। ਔਸਤ ਨੂੰ ਬਾਹਰਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਮੱਧਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਡਿਟ: ਇੱਕ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਉਪਾਅ ਮੌਜੂਦਾ ਮਿਆਰ; ਕੋਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ; ਕੋਈ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨਹੀਂ। ਖੋਜ: ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨ੍ਯੂ ਗਿਆਨ; ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਜੋ AKT ਵਾਰ-ਵਾਰ ਟੈਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ITT ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਭਾਗੀਦਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਪਾਲਣਾ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਰੂੜੀਵਾਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ — ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ। ਪ੍ਰਤੀ-ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ABPI < 0.9 = ਪੈਰੀਫਿਰਲ ਆਰਟਰੀ ਡਿਜ਼ੀਜ਼। ABPI > 1.3 = ਗੈਰ-ਸੰਕੁਚਿਤ (ਕੈਲਸੀਫਾਈਡ) ਨਾੜੀਆਂ — ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ABPI < 0.8 (ਆਪਣੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ) 'ਤੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਬੈਂਡਿੰਗ ਦੀ ਨਿਰੋਧਕ ਹੈ।
ਲਾਭ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੀਲੇ ਜਾਂ ਹਰੇ) ਗਿਣੋ। NNT = 100 ÷ (ਲਾਭ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ)। 5 ਪੀਲੇ ਚਿਹਰੇ → NNT = 20।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਜਾਲ
ਇਹ ਉਹ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ ਜੋ AKT ਮਾਰਕਿੰਗ ਸਕੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗੁਆਇਆ ਗਿਆ ਅਸਲ ਅੰਕ ਹੈ।
- NNT ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਦਸ਼ਮਲਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ARR = 5% → NNT = 20 ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ 0.2 ਨਹੀਂ, 5 ਦੀ ਬਜਾਏ 0.05 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ)
- ਰਾਊਂਡਿੰਗ NNT ਥੱਲੇ ਇਸ ਨਾਲੋਂ up (NNT = 12.5 → ਉੱਤਰ 13 ਹੈ, 12 ਨਹੀਂ)
- RRR ਨੂੰ ARR ਨਾਲ ਉਲਝਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਲਾਭ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਣਾ
- ਜਦੋਂ CI ਸਿਰਫ਼ 1.0 ਨੂੰ ਛੂੰਹਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਕਹਿਣਾ "ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ 1.0 ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ
- ਬਾਕਸ-ਐਂਡ-ਵਿਸਕਰ ਪਲਾਟ ਦੀ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਮੱਧਮਾਨ ਕਹਿਣਾ - ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਮੱਧਮਾਨ
- PPV ਨਾਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣਾ — ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਟੈਸਟ ਦੀ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ; PPV ਪ੍ਰਚਲਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਘੱਟ-ਪ੍ਰਚਲਨ ਵਾਲੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਟੈਸਟ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਾ ਦੇਵੇਗਾ - ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗਾ (ਘੱਟ PPV)
- OR ਨੂੰ RR ਨਾਲ ਉਲਝਾਉਣਾ - ORs ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ RRs ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸਿਵਾਏ ਜਦੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਕਿ ਇੱਕ ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨ RR ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਹ OR ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਐਕਸਪੋਜ਼ਡ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਨਹੀਂ
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਖੋਜ ਨਾਲ ਉਲਝਾਉਣਾ - ਆਡਿਟ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਅਰਥ ਵਜੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਚਾਅ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਇਹ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ ਕਿ ਜੰਗਲੀ ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ I² >50% ਪੂਲਡ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਮਦਨ, ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੰਬਾਈ) ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਔਸਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ — ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
🏁 ਘਰ ਵਾਪਸੀ ਦੇ ਅੰਤਿਮ ਬਿੰਦੂ
- NNT = 1 ÷ ARR। ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦਸ਼ਮਲਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੂਰਾ ਕਰੋ। ਘੱਟ NNT = ਬਿਹਤਰ ਇਲਾਜ।
- ARR ਕਲੀਨਿਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੈ। RRR ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ RRR ਨੂੰ ਬੇਸਲਾਈਨ ਜੋਖਮ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਦੇ ਸਥਿਰ ਗੁਣ ਹਨ। PPV ਅਤੇ NPV ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
- SnNout: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟੈਸਟ ਨੈਗੇਟਿਵ ਹੋਣ 'ਤੇ OUT ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। SpPin: ਖਾਸ ਟੈਸਟ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋਣ 'ਤੇ IN ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਜੰਗਲਾਤ ਪਲਾਟ ਹੀਰਾ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ → ਨਤੀਜਾ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। I² >50% → ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ।
- ਫਨਲ ਪਲਾਟ ਅਸਮਰੂਪਤਾ → ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਫਨਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਅੰਕ → ਬਾਹਰੀ ਅਭਿਆਸ।
- ਇੱਕ ਅਨੁਪਾਤ ਲਈ CI ਜਿਸ ਵਿੱਚ 1.0 → ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਅੰਤਰ ਲਈ CI ਜਿਸ ਵਿੱਚ 0 → ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ → OR. ਸਮੂਹ → RR. ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਲ → ਪ੍ਰਚਲਨ। RCT/SR → ਇਲਾਜ ਲਈ ਸੋਨੇ ਦਾ ਮਿਆਰ।
- ਤਿਰਛੇ ਡੇਟਾ → ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਰੇਖਾ = ਮੱਧਮਾਨ। ਮੁੱਛਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਬਿੰਦੀਆਂ = ਬਾਹਰਲੇ ਬਿੰਦੂ।
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਡਿਟ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਪਦਾ ਹੈ - ਕੋਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨਹੀਂ। ਖੋਜ ਨਵਾਂ ਗਿਆਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ।
AKT ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਅੰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ। ਇਸ ਪੰਨੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਝ ਘੰਟੇ ਅਤੇ ਕੁਝ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਲਾਭਅੰਸ਼ ਦੇਣਗੇ।