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Comment quantifier l'effet d'un traitement ? Des méthodes surprenantes pour explorer la signification clinique dans la pratique !
En médecine et en psychologie, la pertinence clinique fait référence à l’importance pratique d’un effet de traitement, c’est-à-dire si un traitement a un impact réel et perceptible sur la vie quotidienne. À mesure que les traitements médicaux et psychologiques progressent, il devient de plus en plus important de comprendre comment quantifier efficacement les effets de ces traitements.
Types de signification
Signification statistique
La signification statistique est principalement utilisée dans les tests d’hypothèses pour tirer des conclusions en testant l’hypothèse nulle (c’est-à-dire qu’il n’y a aucun effet entre les variables). Le niveau de signification choisi (généralement 0,05 ou 0,01) représente la probabilité de rejeter à tort la véritable hypothèse nulle. S’il existe une différence significative entre les deux groupes (par exemple, à α = 0,05), cela signifie qu’il n’y a que 5 % de chance que le résultat observé se produise, en supposant que la différence soit entièrement due au hasard. Cependant, cela ne donne aucune indication sur l’ampleur ou l’importance clinique de cette différence.
Importance pratique
La pertinence clinique pratique concerne l’efficacité d’une intervention ou d’un traitement et l’ampleur du changement qu’il provoque. Dans les tests de traitement clinique, les implications pratiques impliquent généralement certaines informations quantitatives, telles que la taille de l’effet, le nombre de sujets à traiter (NNT) et la part de prévention. La taille de l’effet est une mesure pratique qui quantifie la différence entre un échantillon et les attentes et fournit des informations importantes sur les résultats de l’étude. Les résultats, y compris les tailles d’effet, aideront les professionnels de la santé à mieux évaluer l’efficacité des traitements.
Les tailles d’effet peuvent fournir des informations importantes sur les résultats de l’étude et suggérer une inclusion au-delà de la signification statistique.
Utilisation spécifique
En psychologie et en psychothérapie, la signification clinique est utilisée comme un terme technique qui fournit des informations sur la question de savoir si un traitement est suffisamment efficace pour modifier l'étiquette diagnostique d'un patient. Importance clinique La question à laquelle répond la recherche sur les traitements cliniques est la suivante : « Le traitement est-il suffisamment efficace pour ramener le patient à la normale selon les critères diagnostiques ? » Par exemple, un traitement peut réduire considérablement les symptômes dépressifs (statistiquement significatif), ou l'effet du changement peut être important (pratiquement significatif). 40 % des patients ne répondaient plus aux critères diagnostiques de la dépression (cliniquement significatif).
Même avec une différence significative et un effet moyen ou important, un traitement peut toujours ne pas réussir à transformer un patient d’un état dysfonctionnel à un état fonctionnel.
Calcul de la signification clinique
Il existe de nombreuses méthodes pour calculer la signification clinique, notamment la méthode Jacobson-Truax, la méthode Gulliksen-Lord-Novick, la méthode Edwards-Nunnally, la méthode Hageman-Arrindell et le modèle linéaire hiérarchique (HLM).
Méthode Jacobson-TruaxCette méthode consiste à calculer l'indice de changement de fiabilité (RCI), qui est égal à la différence entre les scores pré-test et post-test d'un participant, puis à diviser cette différence par l'erreur standard de la différence. Les participants ont été classés comme « rétablis », « améliorés », « inchangés » ou « aggravés » en fonction de la directionnalité du RCI et selon que le score limite a été atteint ou non.
Méthode Gulliksen-Lord-Novick
Cette méthode est similaire à la méthode Jacobson-Truax et prend en compte les effets du retour à la moyenne. Cela a été fait en soustrayant la moyenne du groupe des scores pré-test et post-test, puis en divisant la différence par l’écart type du groupe.
Méthode Edwards-NunnallyIl s’agit d’une méthode plus rigoureuse de calcul de la signification clinique, qui utilise le score de fiabilité pour rapprocher le score prétest de la moyenne, puis crée un intervalle de confiance pour ce score prétest ajusté. Cela signifie que lors du calcul du changement entre le pré-test et le post-test, un changement réel plus important est nécessaire pour démontrer une signification clinique par rapport à la méthode Jacobson-Truax.
Méthode Hageman-Arrindell
La méthode implique un indice de changement de groupe et un indice de changement individuel. La fiabilité du changement peut déterminer si l’état du patient s’est amélioré, est resté le même ou s’est aggravé. De plus, la signification clinique du changement sera démontrée de manière similaire aux quatre catégories utilisées par Jacobson-Truax : aggravation, aucun changement significatif, amélioration mais pas de rétablissement et rétablissement.
Modèle linéaire hiérarchique (HLM)
La HLM est réalisée via une analyse de la courbe de croissance plutôt que de s'appuyer uniquement sur des comparaisons avant et après test. Cela nécessite trois points de données par patient, pas seulement deux (pré-test et post-test).
En général, les calculs de signification clinique sont aussi divers que la signification statistique et pratique, reflétant les effets réels de différents traitements ainsi que la variabilité individuelle parmi les patients. Alors, comment déterminer si un traitement améliore réellement la qualité de vie d’un patient, et quelle est la signification clinique derrière cela ?
