सामुदायिक परिवेश में महामारी विज्ञान के तरीके

सामुदायिक परिवेश में महामारी विज्ञान के तरीके वे उपाय और अध्ययन डिज़ाइन हैं जिनका उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया जाता है कि किसी जनसंख्या में स्वास्थ्य और बीमारी कैसे वितरित होती है और उनके निर्धारकों की पहचान कैसे की जाती है। सामुदायिक और सार्वजनिक स्वास्थ्य नर्सों द्वारा लागू किए गए ये तरीके मामलों और लोगों की कच्ची गणना को दरों, अनुपातों और तुलनाओं में बदल देते हैं जो सामुदायिक स्वास्थ्य को व्याख्या योग्य और तुलनीय बनाते हैं।

Definition

महामारी विज्ञान के तरीके मात्रात्मक उपकरण हैं - बीमारी की आवृत्ति के उपाय, जुड़ाव के उपाय, और अवलोकन संबंधी अध्ययन डिज़ाइन - जिनका उपयोग परिभाषित आबादी में स्वास्थ्य स्थितियों के वितरण और निर्धारकों को चिह्नित करने और सामुदायिक डेटा से वैध निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है।

Scope

यह विषय बीमारी की आवृत्ति के मूल उपायों (घटना और प्रसार), जुड़ाव और प्रभाव के उपायों, प्रमुख अवलोकन संबंधी अध्ययन डिज़ाइनों को शामिल करता है जिनका उपयोग सामुदायिक कार्य में किया जाता है, और पूर्वाग्रह और भ्रम की केंद्रीय अवधारणाओं को शामिल करता है जो वैध निष्कर्ष को आकार देते हैं। यह जनसंख्या-केंद्रित अभ्यास के लिए एक पद्धतिगत संदर्भ है और नैदानिक निर्णय नियम प्रदान नहीं करता है।

Core questions

• इस आबादी में कोई स्थिति कितनी सामान्य है, और क्या यह बदल रही है?
• क्या कोई दिया गया जोखिम या विशेषता परिणाम से जुड़ी है, और कितनी मजबूती से?
• सेटिंग और बाधाओं को देखते हुए कौन सा अध्ययन डिज़ाइन प्रश्न का सबसे अच्छा उत्तर देता है?
• पूर्वाग्रह और भ्रम देखे गए जुड़ाव को कैसे विकृत कर सकते हैं, और उन्हें कैसे संबोधित किया जा सकता है?

Key concepts

• घटना और प्रसार
• दरें, अनुपात और समानुपात
• जुड़ाव के उपाय (जोखिम अनुपात, ऑड्स अनुपात)
• जोखिम वाली आबादी और हर
• पूर्वाग्रह और भ्रम
• अवलोकन संबंधी अध्ययन डिज़ाइन
• व्यक्ति, स्थान और समय

Mechanisms

सामुदायिक महामारी विज्ञान जोखिम वाली आबादी को परिभाषित करके और आवृत्ति उपायों की गणना के लिए घटनाओं की गणना करके शुरू होता है: घटना समय के साथ नए मामलों को पकड़ती है, प्रसार एक बिंदु पर मौजूदा मामलों को पकड़ता है। उजागर और गैर-उजागर समूहों के बीच आवृत्तियों की तुलना जोखिम अनुपात और ऑड्स अनुपात जैसे जुड़ाव के उपाय उत्पन्न करती है। इन मात्राओं का अनुमान अवलोकन संबंधी डिज़ाइनों - क्रॉस-सेक्शनल, कोहोर्ट और केस-कंट्रोल अध्ययनों के माध्यम से लगाया जाता है - जो प्रश्न और सेटिंग के अनुरूप चुने जाते हैं। वैध व्याख्या पूर्वाग्रह और भ्रम को पहचानने और नियंत्रित करने पर निर्भर करती है, जो अन्यथा स्पष्ट जुड़ाव बना या छिपा सकती है।

Clinical relevance

ये तरीके सामुदायिक और सार्वजनिक स्वास्थ्य नर्सों को बोझ को मापने, उपसमूहों की तुलना करने और जनसंख्या हस्तक्षेपों के पीछे के साक्ष्य का मूल्यांकन करने का साधन प्रदान करते हैं। वे वर्णन करते हैं कि जुड़ाव और प्रवृत्तियों को कैसे मापा और व्याख्या किया जाता है; यह विषय जनसंख्या-स्तर के तर्क का समर्थन करता है और व्यक्तियों के निदान या उपचार के लिए एक मार्गदर्शिका नहीं है।

Epidemiology

यह विषय स्वयं सामुदायिक महामारी विज्ञान का पद्धतिगत मूल है: वही उपाय और डिज़ाइन आवश्यकता मूल्यांकन, निगरानी, प्रकोप जांच और असमानताओं के अध्ययन को रेखांकित करते हैं। महामारी वक्र और संचरणशीलता के अनुमान जैसे उपकरण, जो प्रकोप विश्लेषणों में सचित्र हैं, दिखाते हैं कि इन तरीकों को वास्तविक सामुदायिक घटनाओं पर कैसे लागू किया जाता है।

History

आधुनिक महामारी विज्ञान के तरीके बीसवीं शताब्दी के दौरान समेकित हुए क्योंकि अनुशासन ने आवृत्ति और जुड़ाव के उपायों को औपचारिक रूप दिया और पूर्वाग्रह और भ्रम के अवलोकन संबंधी डिज़ाइन और सिद्धांत विकसित किए जो अब सामुदायिक स्वास्थ्य विश्लेषण को संरचित करते हैं। संदर्भ पाठ्यपुस्तकों ने इस ढांचे को संहिताबद्ध किया, जबकि महामारियों के दौरान लागू कार्य ने सामुदायिक सेटिंग्स के लिए उपकरणों को लगातार परिष्कृत किया।

Key figures

• Kenneth Rothman
• Leon Gordis
• Sander Greenland

Seminal works

• rothman-2008
• gordis-2014

Frequently asked questions

घटना और प्रसार में क्या अंतर है?

घटना यह मापती है कि एक निश्चित अवधि में किसी आबादी में किसी स्थिति के कितने नए मामले सामने आते हैं, जबकि प्रसार यह मापता है कि किसी दिए गए बिंदु पर कितने मामले - नए और मौजूदा - मौजूद हैं; घटना जोखिम की बात करती है, प्रसार समग्र बोझ की।

महामारी विज्ञानी भ्रम के बारे में क्यों चिंतित हैं?

एक भ्रमित करने वाला कारक वह कारक है जो जोखिम और परिणाम दोनों से जुड़ा होता है जो एक जुड़ाव को मजबूत, कमजोर या यहां तक कि उलट भी सकता है; सामुदायिक डेटा से वैध निष्कर्ष निकालने के लिए इसे पहचानना और नियंत्रित करना आवश्यक है।