Befolknings baserede sundhedsdata er forskellige statistiske modeller, som bruges til at analysere og fortolke data, der er indsamlet på befolkningsniveau for at identificere mønstre, tendenser og sammenhænge med forskellige sundhedsresultater. Disse statistiske modeller kan bruges til bedre at forstå sundhedsbehovene og forskellene i specifikke samfund, til at evaluere effektiviteten af ​​folkesundhedsinterventioner og til at vejlede sundhedspolitiske beslutninger.

Her er der få eksempler på modeller, som Algorit tilbyder:

• regressions analyse: Denne model bruges til at udforske sammenhængen mellem en afhængig variabel (dvs. sundhedsresultatet af interesse) og en eller flere uafhængige variable (dvs. faktorer, der kan påvirke sundhedsresultatet), mens der kontrolleres for andre faktorer, der også kan påvirke resultatet. Regressionsanalyser kan bruges til at identificere risikofaktorer for specifikke sundhedsresultater eller til at evaluere effektiviteten af ​​interventioner rettet mod at forbedre sundheden.
• “Cluster Analysis”, faktoranalyse og principiel komponentanalyse: Disse modeller bruges til at identificere mønstre i dataene, til at gruppere individer baseret på fælles karakteristika og til at identificere underliggende faktorer, der kan bidrage til sundhedsresultater.
• Tidsserieanalyse: Modellen her bruges til at analysere data indsamlet over tid, som kunne være månedlige eller årlige data om helbredsudfald eller risikofaktorer. Denne from af analyse kan bruges til at identificere tendenser og sæsonbestemte mønstre i dataene, samt til at evaluere effektiviteten af ​​interventioner rettet mod at forbedre sundhedsresultater over tid.
• Logistisk regression: Denne model bruges til at analysere binære resultater, såsom tilstedeværelse eller fravær af en sygdom. Logistisk regression kan bruges til at identificere risikofaktorer for en bestemt sygdom, samt til at evaluere effektiviteten af ​​interventioner rettet mod at reducere sygdomsrisiko.