Дмитриева Наталия Юрьевна — к. б. н., начальник отдела информационных систем
Москва
Nataliya Yu. Dmitrieva — PhD (biological), head of information systems department
Moscow
Цель. Оценка уровня статистической грамотности студентов-медиков в условиях перехода клинической медицины на доказательную основу и возросшей потребности во врачах, способных правильно интерпретировать данные, представленные в различных научных источниках, и проводить собственные исследования.Материалы и методы. Методы исследования включали в себя онлайн-анкетирование и статистическую обработку результатов. Дополнительно использовался сервис бизнес-аналитики для валидации данных и быстрого поиска инсайтов. При статистической обработке результатов использовались методы описательной статистики, а для сравнения показателей использовались непараметрические методы: U-критерий Манна — Уитни и критерий Краскела — Уоллиса, позволяющие работать с выборками небольшого объёма, а также однофакторный дисперсионный анализ и корреляционный анализ. Уровень достоверности — 0,05.Результаты. В исследовании приняли участие 252 респондента. Исследование показало, что студенты медицинских специальностей имеют в среднем высокие оценки, как за курс информатики (4,5±0,6 балла), так и за курс статистики (4,4±0,6 балла). Уровень статистической грамотности был высоким сразу после прохождения курса, но за несколько лет учёбы он снижается. Выявлена значимая средняя положительная корреляционная связь между средним баллом за обучение и баллами за информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) (r=0,35; p< 0,05) и значимая слабая положительная корреляционная связь между средним баллом за обучение и статистику (r=0,23; p< 0,05), средняя корреляционная между баллом за статистику и ИКТ (r=0,59; p< 0,05). Более половины (54 %) студентов медицинских специальностей хотели бы пройти более глубокое обучение в области ИКТ, при этом 35 % студентов-медиков хотят углублённо изучать языки программирования; на втором месте — инструменты бизнесаналитики, интерес к углублённому изучению статистики проявили 49 % студентов медицинских специальностей.Заключение. Существует разрыв между знаниями студентов в области статистики, информатики и цифровизации и тем уровнем владения, который требуется от специалиста при выходе на работу. Его уменьшение возможно за счёт доступа студентов к данным реальной клинической практики в течение всего процесса обучения, разработки дополнительных обучающих программ, посвящённых анализу данных в медицине, развития культуры работы с данными с первого курса, в том числе, используя инструменты бизнес-аналитики, особое внимание уделяя грамотной визуализации данных.
Objective. Assessing the level of statistical literacy of medical students in the context of the transition from clinical medicine to evidence-based medicine and the increased need for doctors who can correctly interpret data presented in various scientific sources and conduct their own research.Materials and methods. The research methods included an online survey and statistical processing of the results. Additionally, a business analysis service was used to validate the data and search for insights quickly. When statistically processing the results, descriptive statistics were used, and to compare indicators, non-parametric methods were used: Mann-Whitney and the Kruskal-Wallis test, which allow working with small samples, as well as one-way analysis of variance and correlation analysis. Confidence level of 0.05.Results. Two hundred fifty-two respondents participated in the study. The study revealed that medical students, on average, had high grades in both the computer science course (4.5±0.6 points) and the statistics course (4.4±0.6 points). The level of statistical literacy is high immediately after completing the course but decreases over several years of study. There was a significant average positive correlation between teaching GPA and ICT scores (r=0.35, p< 0.05) and a significant weak positive correlation between teaching GPA and statistics (r=0.23, p< 0.05), and an average correlation between statistics scores and ICT (r=0.59, p< 0.05). More than half (54 %) of medical students wanted to undergo more in-depth training in the field of ICT, while 35 % of medical students wanted to study programing languages in depth, business analytics tools were in second place, and 49 % of students showed an interest in the in-depth study of statistics medical specialties.Conclusion. There is a gap between students’ knowledge of statistics, computer science, and digitalization and the level of proficiency required of a specialist when entering the workforce. Its reduction is possible through students’ access to real clinical practice data throughout the entire learning process, the development of additional training programs dedicated to data analysis in medicine, and the development of a culture of working with data from the first year, including using business analytics tools and special attention focusing on competent data visualization.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.