作業療法のエビデンスってなんだろう?統計学を改めて学んでみると良いかも

最近、ふと統計学について勉強しなおしております。

そしたら、あらためて、統計学についてキチンと勉強しないといけないなあとその必要性をつよく感じています。

たとえば、エビデンスベースドOTなんていわれる昨今ですが、論拠となる論文はどうやって作ってるのか。

そこをしっかりとわかっておくことが必要だなあと感じています。

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作業療法士が書く論文や消費される論文の割合は事例報告が多いように感じています。(エビデンスはありません笑

そんな先入観に基づいて考えてみましょう。

もし、事例報告の割合が過度に高いとするとそれはとてももったいないことだと思うのです。

もちろん、「こういう現象がありました」「こういう治療構造が示唆されました」というのはとても大切な報告です。

しかし、その報告はキチンと積み重ねて検証されて、エビデンスのレベルを高められるとよりよいのになあと思うわけです。

それは、作業療法士以外の人から「作業療法はなんでそういうことをしてるの」と問われた時のインスタントな答えを提供するものでもあります。

そういう答えが、キチンとあったら便利じゃないでしょうか?

ぼんやりとした正しさが、「こういう場合には正しい」といえるようになることには意味があると思います。

統計学は、そういった確からしさが本当に存在するのかを確かめるための手段としてとても強力なツールでありますんで、勉強できる機会にしっかりと勉強しておくべきだなあと、学び直してみてかんじるところです。

そして、大学とかの研究者が研究に対して協力を呼びかけたときに、その研究の有用性や有効性を一人一人のOTが判断して、より重要性が高そうだというものについてリソースを費やすことができるようになるのが理想かなあとおもいます。

参考:

統計学が最強の学問であるーデータ社会を生きぬくための武器と教養

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