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Der Schlüssel zur Änderung diagnostischer Bezeichnungen: Wie klinisch bedeutsam ist er?
In der Medizin und Psychologie bezieht sich „klinische Bedeutung“ auf die praktische Bedeutung des Behandlungseffekts, das heißt, ob er einen echten und spürbaren Einfluss auf das tägliche Leben hat. In diesem Artikel gehen wir näher auf den Unterschied zwischen statistischer und praktischer Signifikanz ein und zeigen die entscheidende Rolle der klinischen Signifikanz bei der Änderung der Diagnose eines Patienten im Verlauf der Behandlung auf.
Statistische Signifikanz und praktische Bedeutung
Die statistische Signifikanz wird bei Hypothesentests verwendet, um die Gültigkeit der „Keine-Beziehung-Hypothese“ (d. h., es besteht keine Beziehung zwischen den Variablen) zu testen.
Die statistische Signifikanz wird üblicherweise mit α = 0,05 oder 0,01 gewählt, was die Wahrscheinlichkeit darstellt, dass bei Hypothesentests die Hypothese eines echten Nein-Zusammenhangs fälschlicherweise abgelehnt wird. Wenn bei einem Signifikanzniveau von α = 0,05 ein signifikanter Unterschied festgestellt wird, bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit für das Erreichen des beobachteten Ergebnisses nur 5 % beträgt, vorausgesetzt, dass die Hypothese, dass kein Zusammenhang besteht, zutrifft. Dies ist jedoch lediglich ein statistisch signifikantes Ergebnis und gibt keinen Aufschluss über das Ausmaß oder die klinische Bedeutung des Unterschieds. Im Gegensatz dazu konzentrieren sich die praktischen Implikationen auf die Wirksamkeit einer Intervention oder Behandlung und quantifizieren das Ausmaß der durch die Behandlung verursachten Veränderung. Hierzu werden Kennzahlen wie Effektstärke, Anzahl der zu behandelnden Fälle (NNT) und Anteil der verhinderten Fälle herangezogen. Die Effektgröße ist eine Art praktische Bedeutung. Sie kann die Abweichung zwischen der Stichprobe und der Erwartung quantifizieren, was zum Verständnis der Forschungsergebnisse beiträgt. Es ist jedoch zu beachten, dass die Effektgröße selbst potenzielle Verzerrungsquellen aufweist und sich normalerweise auf Gruppen konzentriert. Effekte statt einzelner Effekte. Veränderung.
Spezifische Anwendungen von klinischer Bedeutung
Die klinische Signifikanz beantwortet die Frage: „Ist die Wirkung der Behandlung signifikant genug, um die Diagnose des Patienten zu ändern?“
In der Psychologie und Psychotherapie ist der Begriff der „klinischen Bedeutung“ genauer definiert. In der klinischen Forschung konzentriert sich die klinische Signifikanz auf die Fähigkeit einer Behandlung, dazu zu führen, dass ein Patient die Kriterien für eine Diagnose nicht mehr erfüllt. So kann eine Behandlung beispielsweise eine statistisch signifikante Veränderung der depressiven Symptome bewirken und eine große Effektstärke aufweisen, das heißt aber nicht, dass die Funktionsstörung bei allen Patienten behoben ist.
Berechnung der klinischen Signifikanz
Es gibt viele Methoden zur Berechnung der klinischen Signifikanz. Fünf gängige Methoden sind: Jacobson-Truax-Methode, Gulliksen-Lord-Novick-Methode, Edwards-Nunnally-Methode, Hageman-Arrindell-Methode und hierarchisches lineares Modell (HLM).
Jacobson-Truax-MethodeDie Jacobson-Truax-Methode ist eine gängige Methode zur Berechnung der klinischen Signifikanz und ihr Berechnungsprozess beinhaltet den „Reliability Change Index (RCI)“. Dieser Index wird als Differenz zwischen den Vortest- und Nachtestergebnissen eines Teilnehmers geteilt durch den Standardfehler der Ergebnisdifferenz berechnet. Basierend auf der Richtung und dem Grenzwert des RCI wurden die Teilnehmer wie folgt klassifiziert: genesen, verbessert, unverändert oder verschlechtert.
Gulliksen-Lord-Novick-Methode
Die Gulliksen-Lord-Novick-Methode ähnelt der Jacobson-Truax-Methode, berücksichtigt jedoch die Effekte der Mittelwertregression. Die Berechnung erfolgte durch Subtraktion des Mittelwertes der relevanten Population von den Vortest- und Nachtestwerten und anschließende Division durch die Standardabweichung der Population.
Edwards-Nunnally-MethodeDie Edwards-Nunnally-Methode ist eine strengere Alternative zur Berechnung der klinischen Signifikanz. Bei diesem Ansatz werden die Vortestergebnisse hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit korrigiert und es werden Konfidenzintervalle für die angepassten Vortestergebnisse erstellt, sodass die tatsächliche Ergebnisänderung, die zum Nachweis klinischer Signifikanz erforderlich ist, im Vergleich zur Jacobson-Truax-Methode größer ist.
Hageman-Arrindell-Methode
Die Hageman-Arrindell-Methode umfasst Indizes für Gruppenänderungen und individuelle Änderungen und verwendet einen Zuverlässigkeitsindex für Änderungen, um das Ausmaß der Verbesserung des Zustands eines Patienten anzuzeigen. Dieser Ansatz bietet außerdem vier Kategorien, die dem Jacobson-Truax-Ansatz ähneln: Verschlechterung, keine verlässliche Änderung, Verbesserung, aber keine Genesung und Genesung.
Hierarchisches lineares Modell (HLM)
Hierarchische lineare Modelle untersuchen Veränderungen mithilfe einer Wachstumskurvenanalyse und nicht nur mithilfe von Vortest-Nachtest-Vergleichen, weshalb drei Datenpunkte pro Patient erforderlich sind. Bei der Verwendung von HLM zur Analyse wurden für jeden Teilnehmer Änderungsschätzungen berechnet und die Analyse von Wachstumskurvenmodellen für Gruppen und Dyaden ermöglicht.
Obwohl zwischen statistischer und praktischer Signifikanz ein Unterschied besteht, muss im klinischen Umfeld eine gute Behandlungswirkung nicht nur statistisch signifikant sein, sondern auch praktische klinische Auswirkungen haben. Mit anderen Worten: Wie lässt sich eine „erfolgreiche“ Behandlung definieren, ist eine Frage, über die jeder von uns nachdenken sollte.
