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診断ラベルを変更する鍵：臨床的にどれほど重要なのか？
医学や心理学において、「臨床的意義」とは、治療効果の実際的な重要性、つまり日常生活に実際に知覚できる影響があるかどうかを指します。この記事では、統計的有意性と実際的有意性の違いを詳しく説明し、治療プロセス中に患者の診断ラベルを変更する際の臨床的有意性の重要な役割を明らかにします。
統計的有意性と実用的有意性
統計的有意性は、仮説検定において、「無関係仮説」（つまり、変数間に関係がない）の妥当性を検定するために使用されます。
統計的有意性は通常、α = 0.05 または 0.01 として選択され、これは仮説検定において真に関係がないという仮説を誤って棄却する確率を表します。有意水準 α = 0.05 で有意差が得られた場合は、無関係仮説が真であると仮定すると、観測された結果が得られる確率は 5% しかないことを意味します。ただし、これは統計的に有意な結果に過ぎず、差異の大きさや臨床的重要性を示すものではありません。 対照的に、実用的な影響は介入または治療の有効性に焦点を当て、治療によって引き起こされる変化の程度を定量化します。これには、効果サイズ、治療必要数 (NNT)、予防割合などの尺度の使用が含まれます。効果サイズは、実用的な意味合いの一種です。サンプルと期待値の偏差を定量化することができ、研究結果を理解するのに役立ちます。ただし、効果サイズ自体に潜在的なバイアス源があり、通常はグループに焦点を当てていることに注意する必要があります。個々の効果ではなく、全体的な効果。変更。
臨床的に重要な特定の用途
臨床的意義は、「治療の効果は患者の診断ラベルを変更するほど重要であるか？」という質問に答えます。
心理学と心理療法では、「臨床的意義」の概念がより正確に定義されています。臨床研究において、臨床的意義は、治療によって患者が診断基準を満たさなくなる能力に焦点が当てられます。たとえば、ある治療法によってうつ病の症状に統計的に有意な変化が見られ、大きな効果が得られるとしても、すべての患者の機能不全が解消されるわけではありません。
臨床的意義の計算
臨床的意義を計算する方法は多数あります。一般的な 5 つの方法は、Jacobson-Truax 法、Gulliksen-Lord-Novick 法、Edwards-Nunnally 法、Hageman-Arrindell 法、階層線形モデル (HLM) です。
ジェイコブソン・トゥルーアックス法Jacobson-Truax 法は臨床的意義を計算するための一般的な方法であり、その計算プロセスには「信頼性変化指数 (RCI)」が含まれます。この指数は、参加者のテスト前とテスト後のスコアの差をスコア差の標準誤差で割って計算されます。 RCI の方向性とカットオフ値に基づいて、参加者は回復、改善、不変、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
Gulliksen-Lord-Novick 法は Jacobson-Truax 法に似ていますが、平均回帰の効果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関連する母集団の平均を差し引き、母集団の標準偏差で割ることによって計算されました。
エドワーズ・ナナリー法エドワーズ・ナナリー法は、臨床的意義を計算するためのより厳密な代替法です。このアプローチでは、事前テストのスコアが信頼性補正され、調整された事前テストのスコアに対して信頼区間が構築されるため、臨床的意義を示すために必要な実際のスコアの変化は、Jacobson-Truax 法に比べて大きくなります。
ハーゲマン・アリンデル法
ハーゲマン・アリンデル法では、グループの変化と個人の変化の指標が使用され、変化の信頼性指標を使用して患者の改善の程度が示されます。このアプローチでは、Jacobson-Truax アプローチと同様に、悪化、確実な変化なし、改善したが回復していない、回復という 4 つのカテゴリも提供されます。
階層線形モデル (HLM)
階層的線形モデルでは、事前テストと事後テストの比較だけでなく、成長曲線分析を使用して変化を調査するため、患者ごとに 3 つのデータ ポイントが必要になります。 HLM を分析に使用すると、参加者ごとに変化の推定値が計算され、グループおよび 2 人組の成長曲線モデルの分析が可能になりました。
最後に、統計的有意性と実際的有意性には違いがありますが、臨床現場では、良好な治療効果は統計的に有意であるだけでなく、実際的な臨床的影響も持たなければなりません。言い換えれば、「成功した」治療をどのように定義するかは、私たち一人ひとりが考えるべき問題なのかもしれません。
