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La clave para cambiar las etiquetas diagnósticas: ¿Qué importancia clínica tienen?
En medicina y psicología, la "importancia clínica" se refiere a la importancia práctica del efecto del tratamiento, es decir, si tiene un impacto real y perceptible en la vida diaria. En este artículo, profundizaremos en la diferencia entre significancia estadística y significancia práctica y revelaremos el papel fundamental de la significancia clínica a la hora de cambiar la etiqueta diagnóstica de un paciente durante el proceso de tratamiento.
Significación estadística y significación práctica
La significación estadística se utiliza en las pruebas de hipótesis para comprobar la validez de la "hipótesis de no relación" (es decir, no hay relación entre las variables).
La significancia estadística generalmente se elige como α = 0,05 o 0,01, que representa la probabilidad de rechazar falsamente la hipótesis de que no existe relación verdadera en la prueba de hipótesis. Si se obtiene una diferencia significativa en un nivel de significancia de α = 0,05, esto significa que solo hay un 5% de probabilidad de obtener el resultado observado asumiendo que la hipótesis de no relación es verdadera. Sin embargo, este es sólo un resultado estadísticamente significativo y no proporciona una indicación de la magnitud o la importancia clínica de la diferencia. Por el contrario, las implicaciones prácticas se centran en la eficacia de una intervención o tratamiento y cuantifican el alcance del cambio causado por el tratamiento. Esto implica el uso de medidas como el tamaño del efecto, el número necesario a tratar (NNT) y la proporción prevenida. El tamaño del efecto es un tipo de importancia práctica. Puede cuantificar la desviación entre la muestra y la expectativa, lo que ayuda a comprender los resultados de la investigación. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que el tamaño del efecto en sí mismo tiene posibles fuentes de sesgo y, por lo general, se centra en el grupo. efectos más que efectos individuales. cambio.
Aplicaciones específicas de importancia clínica
La importancia clínica responde a la pregunta: "¿Es el efecto del tratamiento lo suficientemente significativo como para cambiar la etiqueta diagnóstica del paciente?"
En psicología y psicoterapia, el concepto de "significación clínica" está definido con mayor precisión. En la investigación clínica, la importancia clínica se centra en la capacidad de un tratamiento para hacer que un paciente ya no cumpla los criterios para un diagnóstico. Por ejemplo, un tratamiento puede producir un cambio estadísticamente significativo en los síntomas depresivos y tener un tamaño de efecto grande, pero esto no significa que todos los pacientes ya no sean disfuncionales.
Cálculo de la significación clínica
Existen muchos métodos para calcular la significancia clínica. Los cinco métodos más comunes son: el método de Jacobson-Truax, el método de Gulliksen-Lord-Novick, el método de Edwards-Nunnally, el método de Hageman-Arrindell y el modelo lineal jerárquico (HLM).
Método de Jacobson-TruaxEl método Jacobson-Truax es un método común para calcular la significancia clínica, y su proceso de cálculo implica el "Índice de cambio de confiabilidad (RCI)". Este índice se calcula como la diferencia entre las puntuaciones previas y posteriores a la prueba de un participante dividida por el error estándar de la diferencia de puntuaciones. Según la direccionalidad y el valor de corte del RCI, los participantes se clasificaron como: recuperados, mejorados, sin cambios o empeorados.
Método Gulliksen-Lord-Novick
El método Gulliksen-Lord-Novick es similar al método Jacobson-Truax, pero tiene en cuenta los efectos de la regresión media. Se calculó restando la media de la población relevante de las puntuaciones previas y posteriores a la prueba y dividiéndola por la desviación estándar de la población.
Método Edwards-NunnallyEl método de Edwards-Nunnally es una alternativa más rigurosa para calcular la significancia clínica. En este enfoque, las puntuaciones previas a la prueba se corrigen según su confiabilidad y se construyen intervalos de confianza para las puntuaciones previas a la prueba ajustadas, de modo que el cambio de puntuación real requerido para demostrar significación clínica sea mayor que en el método de Jacobson-Truax.
Método Hageman-Arrindell
El método Hageman-Arrindell implica índices de cambio grupal y de cambio individual, utilizando un índice de confiabilidad del cambio para indicar en qué medida ha mejorado un paciente. Este enfoque también proporciona cuatro categorías similares al enfoque de Jacobson-Truax: empeoramiento, sin cambio confiable, mejora pero no se recupera y se recupera.
Modelo lineal jerárquico (HLM)
Los modelos lineales jerárquicos investigan los cambios utilizando el análisis de la curva de crecimiento en lugar de solo comparaciones entre pruebas previas y posteriores, por lo que requieren tres puntos de datos por paciente. Al utilizar HLM para el análisis, se calcularon estimaciones de cambio para cada participante y permitieron el análisis de modelos de curva de crecimiento para grupos y díadas.
Por último, aunque existe una diferencia entre significación estadística y significación práctica, en el ámbito clínico un buen efecto del tratamiento no sólo debe ser estadísticamente significativo sino también tener un impacto clínico práctico. En otras palabras, ¿cómo definir un tratamiento “exitoso” puede ser una pregunta sobre la que cada uno de nosotros debería reflexionar?
