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La chiave per cambiare le etichette diagnostiche: quanto è clinicamente significativo?
In medicina e psicologia, il termine "significato clinico" si riferisce all'importanza pratica dell'effetto del trattamento, ovvero se ha un impatto reale e percepibile sulla vita quotidiana. In questo articolo approfondiremo la differenza tra significatività statistica e significatività pratica e riveleremo il ruolo fondamentale della significatività clinica nel modificare l'etichetta diagnostica di un paziente durante il processo di trattamento.
Significatività statistica e rilevanza pratica
La significatività statistica viene utilizzata nei test di ipotesi per verificare la validità dell'"ipotesi di nessuna relazione" (vale a dire, non c'è alcuna relazione tra le variabili).
La significatività statistica viene solitamente scelta come α = 0,05 o 0,01, che rappresenta la probabilità di rifiutare erroneamente l'ipotesi di vera assenza di relazione nei test di ipotesi. Se si ottiene una differenza significativa a un livello di significatività pari a α = 0,05, ciò significa che c'è solo una probabilità del 5% di ottenere il risultato osservato, supponendo che l'ipotesi di nessuna relazione sia vera. Tuttavia, si tratta solo di un risultato statisticamente significativo e non fornisce un'indicazione dell'entità o dell'importanza clinica della differenza. Al contrario, le implicazioni pratiche si concentrano sull'efficacia di un intervento o di un trattamento e quantificano l'entità del cambiamento causato dal trattamento. Ciò comporta l'utilizzo di misure quali la dimensione dell'effetto, il numero necessario per trattare (NNT) e la quota prevenuta. La dimensione dell'effetto è un tipo di significato pratico. Può quantificare la deviazione tra il campione e l'aspettativa, il che aiuta a comprendere i risultati della ricerca. Tuttavia, va notato che la dimensione dell'effetto stessa ha potenziali fonti di distorsione e di solito si concentra sul gruppo effetti piuttosto che effetti individuali. cambiamento.
Applicazioni specifiche di rilevanza clinica
La significatività clinica risponde alla domanda: "L'effetto del trattamento è abbastanza significativo da modificare l'etichetta diagnostica del paziente?"
In psicologia e psicoterapia, il concetto di "significato clinico" è definito più precisamente. Nella ricerca clinica, la significatività clinica si concentra sulla capacità di un trattamento di far sì che un paziente non soddisfi più i criteri per una diagnosi. Ad esempio, un trattamento può produrre un cambiamento statisticamente significativo nei sintomi depressivi e avere un'ampia portata dell'effetto, ma ciò non significa che tutti i pazienti non siano più disfunzionali.
Calcolo della significatività clinica
Esistono molti metodi per calcolare la significatività clinica. Cinque metodi comuni includono: metodo Jacobson-Truax, metodo Gulliksen-Lord-Novick, metodo Edwards-Nunnally, metodo Hageman-Arrindell e modello lineare gerarchico (HLM).
Metodo Jacobson-TruaxIl metodo Jacobson-Truax è un metodo comune per calcolare la significatività clinica e il suo processo di calcolo prevede il "Reliability Change Index (RCI)". Questo indice viene calcolato come la differenza tra i punteggi pre-test e post-test di un partecipante divisa per l'errore standard della differenza di punteggio. In base alla direzionalità e al valore limite dell'RCI, i partecipanti sono stati classificati come: guariti, migliorati, invariati o peggiorati.
Metodo Gulliksen-Lord-Novick
Il metodo Gulliksen-Lord-Novick è simile al metodo Jacobson-Truax, ma tiene conto degli effetti della regressione media. È stato calcolato sottraendo la media della popolazione rilevante dai punteggi pre-test e post-test e dividendo per la deviazione standard della popolazione.
Metodo Edwards-NunnallyIl metodo Edwards-Nunnally è un'alternativa più rigorosa per il calcolo della significatività clinica. In questo approccio, i punteggi del pre-test vengono corretti in base all'affidabilità e vengono costruiti intervalli di confidenza per i punteggi del pre-test aggiustati, in modo che la variazione effettiva del punteggio richiesta per dimostrare la significatività clinica sia maggiore rispetto al metodo Jacobson-Truax.
Metodo di Hageman-Arrindell
Il metodo Hageman-Arrindell prevede indici di cambiamento di gruppo e individuali, utilizzando un indice di affidabilità del cambiamento per indicare il grado di miglioramento di un paziente. Questo approccio prevede anche quattro categorie simili all'approccio di Jacobson-Truax: peggioramento, nessun cambiamento affidabile, migliorato ma non guarito e guarito.
Modello lineare gerarchico (HLM)
I modelli lineari gerarchici studiano i cambiamenti utilizzando l'analisi della curva di crescita anziché limitarsi ai confronti pre-test e post-test, richiedendo quindi tre punti dati per paziente. Utilizzando l'HLM per l'analisi, sono state calcolate stime del cambiamento per ciascun partecipante e ciò ha consentito l'analisi dei modelli di curva di crescita per gruppi e diadi.
Infine, sebbene vi sia una differenza tra significatività statistica e significatività pratica, in ambito clinico un buon effetto terapeutico non deve essere solo statisticamente significativo, ma deve anche avere un impatto clinico pratico. In altre parole, come definire un trattamento "riuscito" potrebbe essere una domanda su cui ognuno di noi dovrebbe riflettere?
