Video Experimental Relacionado
Updated: Jul 16, 2026
14:32
Using Visual and Narrative Methods to Achieve Fair Process in Clinical Care
Published on: February 16, 2011
De los datos a la política: buenas prácticas y cuentos de advertencia
Carla AbouZahr1, Sam Adjei, Churnrurtai Kanchanachitra
1Health Metrics Network, World Health Organization, 27 Avenue Appia, 1211 Geneva 27, Switzerland. abouzahrc@who.int
Lancet (London, England)
|March 27, 2007
Resumen
Las estadísticas efectivas de salud son cruciales para una política basada en la evidencia. Este estudio describe un marco para superar las barreras, promoviendo el uso de datos para mejores resultados de salud a nivel mundial.
Área de la Ciencia:
- Salud Pública La salud pública.
- Política de salud Política de salud
- La bioestadística es la bioestadística.
Sus antecedentes:
- Los datos estadísticos sólidos son esenciales para la formulación de políticas basadas en la evidencia.
- Numerosas barreras institucionales, políticas y prácticas impiden la utilización efectiva de los datos de salud.
- La relación entre las estadísticas de salud y el desarrollo de políticas a nivel nacional e internacional requiere un examen.
Objetivo del estudio:
- Analizar la interacción entre las estadísticas de salud y la formulación de políticas.
- Proponer un marco que facilite la transición de los datos a las políticas.
- Identificar buenas prácticas para mejorar el uso de las estadísticas de salud en la política.
Principales métodos:
- Revisión de la literatura y las prácticas existentes sobre estadísticas de salud y formulación de políticas.
- Desarrollo de un cuádruple marco para la transición de datos a políticas.
- Identificación de los principales desafíos y facilitadores en la utilización de datos de salud para la política.
Principales resultados:
- Se propone un marco cuádruple para cerrar la brecha entre los datos y la política.
- Las buenas prácticas clave incluyen la conciliación de datos, la mejora de la comunicación, la propiedad del país y la gestión de conflictos de intereses.
- Se necesitan inversiones significativas en la recopilación de datos y la creación de capacidades para el análisis e interpretación de datos.
Conclusiones:
- Superar las barreras para el uso de las estadísticas de salud requiere un enfoque multifacético.
- La implementación del marco propuesto y las buenas prácticas pueden mejorar la formulación de políticas basadas en la evidencia.
- El fortalecimiento de la capacidad nacional en el análisis y presentación de datos es vital para el desarrollo efectivo de políticas de salud.
Videos de Conceptos Relacionados
01:12Hindsight Biases
Hindsight bias leads you to believe that the event you just experienced was predictable, even though it really wasn’t. In other words, you knew all along that things would turn out the way they did. Can you relate this to the phrase "Hindsight is 20/20" now?
01:52Persuasion Strategies
Researchers have tested many persuasion strategies, including the foot-in-the door and the door-in-the-face techniques, in a variety of contexts. Ultimately, the principles are effective in selling products and changing people’s attitude, ideas, and behaviors (Cialdini & Goldstein, 2004).
01:12What Are Outliers?
Outliers are observed data points that are far from the least squares line. They have unusual values and need to be examined carefully. Though an outlier may result from erroneous data, at other times, it may hold valuable information about the population under study and should be included in the data. Hence, it is crucial to examine what causes a data point to be an outlier.
The z score is used to find outliers or unusual values. It should be noted that any values beyond -2 and +2 are...
The z score is used to find outliers or unusual values. It should be noted that any values beyond -2 and +2 are...
01:16Unusual Results
Unusual results are those that have a very low chance of occurring. Unusual results can be identified using probabilities and the range rule of thumb. In problems involving probability, unusual results can be observed in 2 instances – an unusually high number of successes or an unusually low number of successes.
According to the range rule of thumb, any value above or below two standard deviations, 2σ from the mean, μ is considered unusual.
Maximum unusual value = μ + 2σ
Minimum unusual value...
According to the range rule of thumb, any value above or below two standard deviations, 2σ from the mean, μ is considered unusual.
Maximum unusual value = μ + 2σ
Minimum unusual value...
01:20Actuarial Approach
The actuarial approach, a statistical method originally developed for life insurance risk assessment, is widely used to calculate survival rates in clinical and population studies. This method accounts for participants lost to follow-up or those who die from causes unrelated to the study, ensuring a more accurate representation of survival probabilities.
Consider the example of a high-risk surgical procedure with significant early-stage mortality. A two-year clinical study is conducted,...
Consider the example of a high-risk surgical procedure with significant early-stage mortality. A two-year clinical study is conducted,...
01:09Censoring Survival Data
Survival analysis is a statistical method used to analyze time-to-event data, often employed in fields such as medicine, engineering, and social sciences. One of the key challenges in survival analysis is dealing with incomplete data, a phenomenon known as "censoring." Censoring occurs when the event of interest (such as death, relapse, or system failure) has not occurred for some individuals by the end of the study period or is otherwise unobservable, and it might have many different reasons...