ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಔಷಧ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿಕೆಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೊದಲು, ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ ಏನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿಕೆಯು ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾಗೆ ರೇಖೀಯ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತದ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳ ಮೂಲಕ ನೇರ ರೇಖೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ರೇಖೆಯ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು y = mx + b ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ y ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್, x ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್, m ಎಂಬುದು ರೇಖೆಯ ಇಳಿಜಾರು ಮತ್ತು b ಎಂಬುದು y-ಇಂಟರ್ಸೆಪ್ಟ್ ಆಗಿದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಫಲಿತಾಂಶದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ವಯಸ್ಸು, ತೂಕ, ರಕ್ತದೊತ್ತಡ ಮತ್ತು ಇತರ ಜೈವಿಕ ಗುರುತುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ರೋಗಿಯ ಮುನ್ನರಿವು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
- ಡ್ರಗ್ ಡೋಸೇಜ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಫಾರ್ಮಾಕೊಕಿನೆಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮಾಕೊಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಔಷಧಿಗಳ ಸೂಕ್ತ ಡೋಸೇಜ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಔಷಧದ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಔಷಧದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು.
- ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆ: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಾಧನಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು.
- ರೋಗದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧಕರು ವಿವಿಧ ರೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ರೋಗಿಗಳ ಮಾಹಿತಿಯ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗದ ಘಟನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಉತ್ತಮ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್: ಆರೋಗ್ಯದ ಬಳಕೆ, ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ವೆಚ್ಚಗಳು, ರೋಗಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮತ್ತು ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರ
ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಬಹು ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮುಂದುವರಿದ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತವು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಜೈವಿಕ ಅಂಶಗಳು, ರೋಗದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಮಾನ್ಯತೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ನೀತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಘಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಮಂಜಸ ಅಧ್ಯಯನಗಳು, ಕೇಸ್-ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು. ಈ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಸಂಘಗಳ ಬಲವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಗೊಂದಲದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಆರೋಗ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಇದರ ಅನ್ವಯಗಳು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಔಷಧ ಡೋಸೇಜ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆ, ರೋಗದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಆರ್ಥಿಕತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಮೇಲಾಗಿ, ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಉದ್ಯಮವು ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಔಷಧಿ ಮತ್ತು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿಕೆಯ ಪಾತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಆಧಾರಿತ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.