ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਮਨੁੱਖੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਹੈ। ਇਹ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇੰਟਰਪਲੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਣ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਕਸਰ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧਤ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਕਸਰ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ, ਨਿਰੀਖਣਾਂ, ਅਤੇ ਪਾਠ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਤਰੀਵ ਕਾਰਨਾਂ, ਪ੍ਰੇਰਣਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।
ਦੋਵੇਂ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰਕ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਵਿਧੀਆਂ ਐਕਸਪੋਜਰਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਗੁਣਾਤਮਕ ਵਿਧੀਆਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਿਹਤ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਖੋਜ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਚੌੜਾਈ ਨੂੰ ਭਰਪੂਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬ੍ਰੈਡਫੋਰਡ ਹਿੱਲ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਪਾਈਜ਼ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਤਾਕਤ, ਇਕਸਾਰਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਅਸਥਾਈਤਾ, ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ, ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ, ਤਾਲਮੇਲ, ਪ੍ਰਯੋਗ, ਅਤੇ ਐਕਸਪੋਜਰਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ।
ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਤਾਕਤ: ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਾਪੇਖਿਕ ਜੋਖਮ, ਔਕੜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ, ਜਾਂ ਖਤਰੇ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਰਗੇ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਗਠਨ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਸਬੰਧ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
ਇਕਸਾਰਤਾ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿਚ ਇਕਸਾਰ ਖੋਜ ਕਾਰਨਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸਬੰਧ ਇਕੱਲੇ ਮੌਕਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ: ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਨਤੀਜੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਲਟੀਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੌਜੂਦਾ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ 'ਤੇ ਘੱਟ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਅਸਥਾਈਤਾ: ਐਕਸਪੋਜਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸਥਾਈ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਾਰਣਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਐਕਸਪੋਜਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ: ਖੁਰਾਕ-ਜਵਾਬ ਸਬੰਧ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ, ਜਿੱਥੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਜੋਖਮ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਾਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ: ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਾਰਣ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰੀਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਮਝ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤਾਲਮੇਲ: ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਪ੍ਰਯੋਗ: ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੋਂ ਸਬੂਤ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਕਾਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਮਾਨਤਾ: ਸਥਾਪਿਤ ਕਾਰਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਸਿੱਧੇ ਸਬੂਤ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਐਕਸਪੋਜਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਣ ਸਬੰਧ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਸਬੂਤਾਂ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਕਾਰਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ
ਕਾਰਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੁਚੱਜੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਨ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਿਹਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ। ਉਲਝਣ, ਉਲਟ ਕਾਰਨ, ਮਾਪ ਦੀ ਗਲਤੀ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰਜ-ਕਾਰਣ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੂਹ ਅਧਿਐਨ, ਅਤੇ ਅਣੂ ਅਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨੇ ਕਾਰਣਤਾ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਸਹਿਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਜ਼ੋਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੋਚ ਦੇ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨੇ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਥਾਪਿਤ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਉੱਨਤੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਕੇ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਲ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਭਿੰਨ ਖੋਜ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਕਾਰਣਤਾ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਡੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ।