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치료 효과를 정량화하는 방법? 실제에서 임상적 중요성을 탐구하는 놀라운 방법!
의학과 심리학에서 임상적 관련성은 치료 효과의 실질적 중요성을 지칭합니다. 즉, 치료가 일상 생활에 실제적이고 인지 가능한 영향을 미치는지 여부를 의미합니다. 의학적, 심리적 치료가 발전함에 따라, 이들 치료의 효과를 효과적으로 정량화하는 방법을 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
의미의 종류
통계적 유의성
통계적 유의성은 주로 귀무 가설(즉, 변수 간에 효과가 없음)을 검정하여 결론을 도출하는 가설 검정에 사용됩니다. 선택된 유의수준(일반적으로 0.05 또는 0.01)은 진정한 귀무가설을 잘못 기각할 가능성을 나타냅니다. 두 그룹 간에 유의미한 차이가 있는 경우(예: α = 0.05), 이는 차이가 전적으로 우연에 의한 것이라고 가정할 때 관찰된 결과가 발생할 확률이 5%에 불과하다는 것을 의미합니다. 그러나 이는 이 차이의 크기나 임상적 중요성을 나타내는 어떠한 지표도 제공하지 않습니다.
실용적 중요성
실질적인 임상적 관련성은 개입이나 치료가 얼마나 효과적인지, 그리고 치료로 인해 얼마나 큰 변화가 일어나는지와 관련이 있습니다. 임상 치료 시험에서 실제적인 영향에는 일반적으로 효과 크기, 치료에 필요한 수(NNT), 예방 점유율 등과 같은 정량적인 정보가 포함됩니다. 효과 크기는 표본과 기대치 간의 차이를 정량화하고 연구 결과에 대한 중요한 정보를 제공하는 실용적인 척도입니다. 효과 크기를 포함한 결과는 의료 전문가가 치료의 효과를 더 잘 평가하는 데 도움이 될 것입니다.
효과 크기는 연구 결과에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있으며 통계적 유의성 이상의 포함을 시사할 수 있습니다.
특정 사용
심리학과 심리치료에서 임상적 의의는 치료가 환자의 진단 라벨을 바꿀 만큼 효과적인지 여부에 대한 정보를 제공하는 기술 용어로 사용됩니다. 임상적 중요성 임상 치료 연구에서 답하는 질문은 "치료가 환자를 진단 기준에 따라 정상으로 되돌릴 만큼 효과적일까요?"입니다. 예를 들어, 치료는 우울증 증상을 상당히 감소시킬 수 있습니다(통계적으로 유의미함) 또는 변화 효과가 클 수 있습니다. (실질적으로 중요함). 환자의 40%가 더 이상 우울증 진단 기준을 충족하지 않았습니다(임상적으로 중요함).
상당한 차이가 있고 효과 크기가 중간 또는 큰 경우에도 치료는 기능 장애 환자를 기능 장애 상태로 전환하는 데 실패할 수 있습니다.
임상적 유의성 계산
임상적 유의성을 계산하는 방법에는 Jacobson-Truax 방법, Gulliksen-Lord-Novick 방법, Edwards-Nunnally 방법, Hageman-Arrindell 방법, 위계적 선형 모델(HLM) 등을 포함하여 여러 가지가 있습니다.
Jacobson-Truax 방법이 방법은 참가자의 사전 검사 점수와 사후 검사 점수의 차이인 신뢰도 변화 지수(RCI)를 계산한 다음, 이 차이를 차이의 표준 오차로 나누는 것을 포함합니다. 참가자는 RCI의 방향성과 차단 점수 달성 여부에 따라 "회복됨", "개선됨", "변화 없음", "악화됨"으로 분류되었습니다.
굴리크센-로드-노빅 방법
이 방법은 Jacobson-Truax 방법과 유사하며 평균 회귀 효과를 고려합니다. 이는 사전 검사와 사후 검사 점수에서 그룹 평균을 뺀 다음 그 차이를 그룹 표준편차로 나누어서 이루어졌습니다.
Edwards-Nunnally 방법이것은 임상적 유의성을 계산하는 좀 더 엄격한 방법으로, 신뢰도 점수를 사용하여 사전 검사 점수를 평균에 더 가깝게 옮긴 다음 조정된 사전 검사 점수에 대한 신뢰 구간을 생성합니다. 즉, 사전 검사에서 사후 검사로의 변화를 계산할 때 임상적 유의성을 보여주기 위해서는 Jacobson-Truax 방법을 사용할 때보다 실제 변화가 더 커야 합니다.
Hageman-Arrindell 방법
이 방법에는 그룹 변경 지수와 개별 변경 지수가 포함됩니다. 변화의 신뢰성은 환자의 상태가 호전되었는지, 변화가 없었는지, 악화되었는지를 판단할 수 있습니다. 또한 변화의 임상적 유의성은 Jacobson-Truax가 사용하는 네 가지 범주, 즉 악화, 유의미한 변화 없음, 개선되었으나 회복되지 않음, 회복됨과 유사하게 표시됩니다.
계층적 선형 모델(HLM)
HLM은 사전 검사와 사후 검사의 비교에만 의존하기보다는 성장 곡선 분석을 통해 수행됩니다. 이를 위해서는 환자 한 명당 사전 검사와 사후 검사의 두 개가 아닌 세 개의 데이터 포인트가 필요합니다.
일반적으로 임상적 유의성에 대한 계산은 통계적 유의성과 실질적 유의성만큼 다양하며, 이는 다양한 치료법의 실제 효과와 환자 간의 개별적 변동성을 반영합니다. 그렇다면 치료가 실제로 환자의 삶의 질을 향상시키는지 어떻게 판단할 수 있을까요? 그리고 그 이면의 임상적 의의는 무엇일까요?
