ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ (epidemiology) ਵਿੱਚ, ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੰਸੀਡੈਂਸ (incidence) ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ (prevalence) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕਿਸੇ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਕੇਸ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਫੈਲਣ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਕੁੱਲ ਬੋਝ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਣੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਦੋਵੇਂ ਕੇਸ ਇਕੱਠੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਨਵੇਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਆਉਣ ਦੀ ਦਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਕੁੱਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਇੱਕ ਤਤਕਾਲੀ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਹਰ (Denominators) ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿਹਤ ਮਾਪ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਹਰ (denominator) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਰ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਗਲਤ ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਸੰਚਿਤ ਇੰਸੀਡੈਂਸ (Cumulative incidence): ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ "ਮਿਆਦ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਅਧੀਨ ਆਬਾਦੀ" ਨੂੰ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਸਨ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਸੀ।
- ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਦਰ (Incidence rate): ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ "ਜੋਖਮ ਅਧੀਨ ਵਿਅਕਤੀ-ਸਮੇਂ" (person-time) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਰਹੇ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦਾ ਕੁੱਲ ਜੋੜ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਪੁਆਇੰਟ ਪ੍ਰੈਵਲੈਂਸ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ "ਸੰਦਰਭ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਕੁੱਲ ਆਬਾਦੀ" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਇਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੀ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਚਿਤ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਨੂੰ ਉਸਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਦਰ ਨੂੰ ਉਸਦੀ ਖਾਸ ਸਮਾਂ ਇਕਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਵਿਅਕਤੀ-ਸਮੇਂ (Person-Time) ਦੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ
ਵਿਅਕਤੀ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੋਖਮ ਅਧੀਨ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ 50 ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਦਾ 2 ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਪਿੱਛਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੁੱਲ 100 ਵਿਅਕਤੀ-ਸਾਲਾਂ (person-years) ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਸਮਾਂ ਉਦੋਂ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਪੈਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਅਧਿਐਨ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਮਾਂ ਉਪਲਬਧ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਮਿਆਦ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਆਮ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹਰ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਥਿਰ-ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤਿਕ ਸਬੰਧ
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀ ਸਥਿਰ-ਸਥਿਤੀ (steady-state) ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਗਣਿਤਿਕ ਸਬੰਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
Prevalence ≈ incidence rate × average duration
ਇਸ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਬੀਮਾਰੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੂਗਰ) ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਉੱਚ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਔਸਤ ਮਿਆਦ ਬਹੁਤ ਲੰਬੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਆਮ ਜ਼ੁਕਾਮ ਵਰਗੀਆਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਬੀਮਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉੱਚੀ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਘੱਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਔਸਤ ਮਿਆਦ ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਇਸ ਸਬੰਧ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਥਿਰ-ਸਥਿਤੀ ਕਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਕੇਤਿਤ ਔਸਤ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਗੁਣਕ ਦੀ ਸਹੀ ਚੋਣ
ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਗੁਣਕ (multiplier) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਗੁਣਕ ਕੇਵਲ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਸਲ ਹਰ (denominator) ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
| ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਢੁਕਵਾਂ ਗੁਣਕ | ਉਦਾਹਰਨ |
|---|---|---|
| ਆਮ ਸਥਿਤੀਆਂ | ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ (%) | ਆਮ ਮੌਸਮੀ ਬੀਮਾਰੀਆਂ |
| ਘੱਟ ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ | ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਜਾਂ 10,000 ਲੋਕ | ਸਥਾਨਕ ਲਾਗ ਦੇ ਮਾਮਲੇ |
| ਦੁਰਲੱਭ ਸਥਿਤੀਆਂ / ਕੈਂਸਰ ਨਿਗਰਾਨੀ | ਪ੍ਰਤੀ 100,000 ਲੋਕ | ਕੈਂਸਰ ਰਜਿਸਟਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ |
ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿੱਜਤਾ
ਇਸ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿੱਜਤਾ ਦਾ ਪੂਰਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੇਸ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਇਸੇ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ — ਸਭ ਕੁਝ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਅੱਪਲੋਡ, ਸਟੋਰ ਜਾਂ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ (FAQ)
ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਕੇਵਲ ਉਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ — ਯਾਨੀ ਕੋਈ ਸਥਿਤੀ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੁਰਾਣੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਕੇਸ ਇਕੱਠੇ — ਯਾਨੀ ਉਸ ਪਲ 'ਤੇ ਕੁੱਲ ਬੋਝ। ਇੱਕ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਰਹਿਣ ਵਾਲੀ ਬੀਮਾਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਉੱਚ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਅਤੇ ਘੱਟ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀ ਬੀਮਾਰੀ ਵਿੱਚ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਮਾਮੂਲੀ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਦੇ ਕੇਸ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਰ (denominators) ਵਾਲੇ ਦੋ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਮਾਪ ਕਿਉਂ ਹਨ?
ਸੰਚਿਤ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਨਵੇਂ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਦ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਅਧੀਨ ਆਬਾਦੀ ਨਾਲ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਸ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸਥਿਤੀ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪਤਾ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਦਰ ਵਿਅਕਤੀ-ਸਮੇਂ (person-time) ਨਾਲ ਵੰਡਦੀ ਹੈ — ਜੋਖਮ ਅਧੀਨ ਹੋਣ ਦੌਰਾਨ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਅਸਲ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮੇਂ ਦਾ ਜੋੜ — ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਉਦੋਂ ਵੀ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਛੱਡਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਚਿਤ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਦਰ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਮਾਂ ਇਕਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਦੱਸੋ।
ਮੈਂ ਵਿਅਕਤੀ-ਸਮੇਂ (person-time) ਦਾ ਅੰਕੜਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?
ਜੋਖਮ ਅਧੀਨ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ: 50 ਲੋਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਦਾ 2 ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਪਿੱਛਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਉਹ 100 ਵਿਅਕਤੀ-ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਪੈਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਅਧਿਐਨ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਮਿਆਦ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੇਵਲ ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਬਾਦੀ × ਮਿਆਦ ਆਮ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ — ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਸ ਹਰ (denominator) ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਹੈ।
ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ?
ਸਥਿਰ-ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਸਥਿਤੀ ਲਈ, ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ ≈ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਦਰ × ਔਸਤ ਮਿਆਦ। ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਸ਼ੂਗਰ (diabetes) ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਇੰਸੀਡੈਂਸ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ ਪ੍ਰੀਵੈਲੈਂਸ (ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ) ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਮ ਜ਼ੁਕਾਮ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਇੰਸੀਡੈਂਸ (ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਿਨ) ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਘੱਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਦੋਵੇਂ ਮਾਪ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਸੰਕੇਤਿਤ ਔਸਤ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖੋਜ ਵਜੋਂ।
ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜਾ "ਪ੍ਰਤੀ" ਗੁਣਕ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਦੁਰਲੱਭਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣੋ: ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਆਮ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ, ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ 10,000 ਘੱਟ ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੈਂਸਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ 100,000 ਵਿਅਕਤੀ-ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੁਣਕ ਕੇਵਲ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਹਰ (denominator) ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਅੱਗੇ ਹਰ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।