人口健康分析如何减少医疗保健差异

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seoexpertshagor
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人口健康分析如何减少医疗保健差异

Post by seoexpertshagor »

医疗保健状况正在发生变化今天医疗数据让我们更好地了解医疗保健如何到达需要它的社区。最近的事态发展表明,即使有可用的医疗保健资源,将这些资源提供给需要这些资源的人仍然是一个巨大的挑战。 医疗数据正在加深我们对人们健康的理解。现在很清楚,医疗保健应该是一个更全面的过程;一种将行为健康、医学科学和社会服务相结合以创建一个以患者为中心的系统,称为全人护理。 那么,医疗机构如何应对全人关怀的挑战,同时缩小医疗公平的差距?人口健康分析可能是您正在寻找的解决方案。 什么是 SAS 人口健康分析? SAS 人口健康分析是指 SAS 的几个软件模块。

结构化和非结构化的医疗数据包含有关患者人口统计的各种信息快速浏览一下医疗数据主体会发现有用的信息,例如患者年龄、地址、疾病和治疗。信息本身 泰国电话号码表 的价值有限,但通过使用 SAS 分析,您可以了解整个社区的医疗保健需求。医疗保健分析可帮助您掌握医疗保健状况并更好地了解其结构性问题,至少在供应方面是这样。 SAS 还可以帮助您获得各个层面的洞察力,包括整个人群,帮助您实施正确的医疗保健计划。从长远来看,这会减少不平等,并使全人关怀成为更容易实现的目标。 分析有助于减少医疗保健差异 您可能面临的最大问题之一是分析来自不同来源(例如扫描和 Fitbit 设备)的结构化和非结构化医疗数据。 

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使用 SAS 分析您可以结合健康数据遗传数据地理数据甚至行为数据,以更好地了解患者的人口统计数据、收入差距以及导致医疗保健不平等的其他主要因素。 然后,您可以使用这些信息来构建更有效的医疗保健计划,优先考虑更迫切需要医疗保健的社区。 使用正确的技术,您还可以预测整个社区的医疗保健需求,并根据这些需求制定医疗计划。识别高风险患者并根据这些知识优化医疗资源分配也容易得多。 使用强大的分析为患者提供全人护理 实施全人关怀是一个旅程。 这是一种结合了超越医学数据的多种信息来源的做法。决定一个人的健康或资源获取的行为健康、位置、财务和其他非医疗因素都发挥了作用。使用陈旧的数据管理系统时,建立这些连接可能很困难。 
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