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治療効果を定量化するには？実際の臨床的意義を探る驚くべき方法！
医学と心理学において、臨床的関連性とは治療効果の実際的な重要性を指し、治療が日常生活に実際に目に見える影響を与えるかどうかを意味します。医療や心理療法が進歩するにつれて、これらの治療の効果を効果的に定量化する方法を理解することがますます重要になります。
意味の種類
統計的有意性
統計的有意性は主に仮説検定において、帰無仮説（つまり、変数間に効果がない）を検定して結論を導くために使用されます。選択された有意水準 (通常は 0.05 または 0.01) は、真の帰無仮説を誤って棄却する可能性を表します。 2 つのグループ間に有意差がある場合 (たとえば、α = 0.05)、その差が完全に偶然によるものであると仮定すると、観察された結果が発生する確率は 5% しかないことを意味します。しかし、これはこの差の大きさや臨床的重要性を示すものではありません。
実用的な意義
実際の臨床的関連性は、介入または治療がどれだけ効果的であるか、また治療によってどれだけ大きな変化がもたらされるかに関係します。臨床治療試験では、実用的な意味合いには通常、効果サイズ、治療必要数 (NNT)、予防シェアなどの定量的な情報が含まれます。効果サイズは、サンプルと期待値の差を定量化し、研究結果に関する重要な情報を提供する実用的な尺度です。効果サイズを含む結果は、医療専門家が治療の有効性をより適切に評価するのに役立ちます。
効果サイズは、研究結果に関する重要な情報を提供し、統計的有意性を超えた包含を示唆することができます。
具体的な使用法
心理学と心理療法において、臨床的意義は、治療が患者の診断ラベルを変更するのに十分効果的であるかどうかに関する情報を提供する専門用語として使用されます。臨床的意義臨床治療研究で答えられる質問は、「治療は診断基準で患者を正常に戻すのに十分効果的か？」である。例えば、治療はうつ症状を大幅に軽減する（統計的に有意）か、変化の効果が大きい可能性がある。 （実質的に有意）。患者の 40% はうつ病の診断基準を満たさなくなった（臨床的に有意）。
有意差があり、効果サイズが中程度または大きい場合でも、治療によって患者を機能不全状態から機能状態に移行させることができない場合があります。
臨床的意義の計算
臨床的意義を計算する方法は数多くあり、Jacobson-Truax 法、Gulliksen-Lord-Novick 法、Edwards-Nunnally 法、Hageman-Arrindell 法、階層線形モデル (HLM) などがあります。
ジェイコブソン・トゥルーアックス法この方法では、信頼性変化指数 (RCI) を計算します。これは、参加者の事前テストと事後テストのスコアの差に等しく、この差を差の標準誤差で割ります。参加者は、RCI の方向性とカットオフ スコアが達成されたかどうかに基づいて、「回復」、「改善」、「変化なし」、「悪化」のいずれかに分類されました。
ガリクセン・ロード・ノヴィック法
この方法は Jacobson-Truax 法に似ており、平均回帰の影響を考慮に入れています。これは、事前テストと事後テストのスコアからグループ平均を差し引き、その差をグループ標準偏差で割ることによって行われました。
エドワーズ・ナナリー法これは臨床的意義を計算するより厳密な方法であり、信頼性スコアを使用して事前テスト スコアを平均値に近づけ、調整された事前テスト スコアの信頼区間を作成します。つまり、事前テストから事後テストへの変化を計算する場合、臨床的意義を示すには、Jacobson-Truax 法と比較して、より大きな実際の変化が必要になります。
ハーゲマン・アリンデル法
この方法には、グループ変更インデックスと個別変更インデックスが含まれます。変化の信頼性によって、患者の状態が改善したか、同じままか、悪化したかを判断できます。さらに、変化の臨床的意義は、Jacobson-Truax が使用した 4 つのカテゴリ (悪化、有意な変化なし、改善したが回復していない、回復) と同様に示されます。
階層線形モデル (HLM)
HLM は、事前テストと事後テストの比較だけに頼るのではなく、成長曲線分析を通じて実施されます。これには、患者ごとに 2 つ (事前テストと事後テスト) ではなく 3 つのデータ ポイントが必要です。
一般に、臨床的意義の計算は、統計的意義や実際的意義と同じくらい多様であり、さまざまな治療法の実際の効果や患者間の個人差を反映しています。では、治療が実際に患者の生活の質を向上させるかどうかをどのように判断するのでしょうか。また、その背後にある臨床的意義は何でしょうか。
