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진단 라벨을 변경하는 핵심은 임상적으로 얼마나 중요한가?
의학 및 심리학에서 '임상적 의의'는 치료 효과의 실질적 중요성을 의미합니다. 즉, 치료 효과가 일상 생활에 실질적이고 인지 가능한 영향을 미치는지 여부를 의미합니다. 이 글에서는 통계적 유의성과 실질적 유의성의 차이점을 탐구하고 치료 과정 중 환자의 진단 라벨을 변경하는 데 있어 임상적 유의성의 중요한 역할을 밝힙니다.
통계적 유의성과 실질적 유의성
통계적 유의성은 "관계 없음 가설"(즉, 변수 간에 관계가 없음)의 타당성을 검정하기 위해 가설 검정에 사용됩니다.
통계적 유의성은 일반적으로 α = 0.05 또는 0.01로 선택되며, 이는 가설 검정에서 진정한 관계가 없다는 가설을 거짓으로 기각할 확률을 나타냅니다. 유의수준 α=0.05에서 유의한 차이가 발견된 경우, 비관계 가설이 참이라고 가정할 때 관찰된 결과를 얻을 확률은 5%에 불과하다는 것을 의미합니다. 그러나 이는 통계적으로 유의미한 결과일 뿐이며, 그 차이의 크기나 임상적 중요성을 나타내는 지표는 아닙니다. 이와 대조적으로, 실제적 의미는 개입이나 치료의 효과에 초점을 맞추고 치료로 인한 변화의 정도를 정량화합니다. 여기에는 효과 크기, 치료에 필요한 수(NNT), 예방된 비율과 같은 측정 값을 사용하는 것이 포함됩니다. 효과 크기는 일종의 실제적 유의성입니다. 이는 표본과 기대치 사이의 편차를 정량화할 수 있으며, 이는 연구 결과를 이해하는 데 도움이 됩니다. 그러나 효과 크기 자체에는 잠재적인 편향의 원천이 있으며 일반적으로 그룹에 초점을 맞춘다는 점에 유의해야 합니다. 개별적인 효과보다는 전체적인 효과, 변화.
임상적으로 중요한 특정 응용 분야
임상적 유의성은 "치료 효과가 환자의 진단 라벨을 바꿀 만큼 충분히 중요한가?"라는 질문에 답합니다.
심리학과 심리치료에서는 '임상적 중요성'이라는 개념이 더 정확하게 정의됩니다. 임상 연구에서 임상적 의의는 치료가 환자를 더 이상 진단 기준에 부합하지 않게 만들 수 있는 능력에 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 어떤 치료법이 우울증 증상에 통계적으로 유의미한 변화를 가져오고 효과 크기가 클 수 있지만, 그렇다고 해서 모든 환자가 더 이상 기능장애를 겪지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다.
임상적 유의성 계산
임상적 유의성을 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 다섯 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다. Jacobson-Truax 방법, Gulliksen-Lord-Novick 방법, Edwards-Nunnally 방법, Hageman-Arrindell 방법 및 계층적 선형 모델(HLM).
Jacobson-Truax 방법Jacobson-Truax 방법은 임상적 유의성을 계산하는 일반적인 방법이며, 그 계산 과정에는 "신뢰도 변화 지수(RCI)"가 포함됩니다. 이 지수는 참가자의 사전 검사와 사후 검사 점수 차이를 점수 차이의 표준 오차로 나누어 계산합니다. RCI의 방향성과 차단값을 기준으로 참가자는 회복, 개선, 변화 없음, 악화로 분류되었습니다.
굴리크센-로드-노빅 방법
굴릭슨-로드-노빅 방법은 야콥슨-트루악스 방법과 유사하지만, 평균 회귀의 효과를 고려합니다. 이는 사전 검사와 사후 검사 점수에서 해당 모집단의 평균을 뺀 후 모집단의 표준편차로 나누어 계산했습니다.
에드워즈-누날리 방식Edwards-Nunnally 방법은 임상적 유의성을 계산하는 더욱 엄격한 대안입니다. 이 접근 방식에서는 사전 검사 점수의 신뢰도가 보정되고 조정된 사전 검사 점수에 대한 신뢰 구간이 구성되므로 임상적 유의성을 보여주는 데 필요한 실제 점수 변화가 Jacobson-Truax 방법에 비해 더 큽니다.
Hageman-Arrindell 방법
헤이거만-아린델 방법은 집단 변화 지표와 개인 변화 지표를 사용하며, 변화의 신뢰도 지표를 사용하여 환자의 개선 정도를 나타냅니다. 이 접근법은 Jacobson-Truax 접근법과 유사한 네 가지 범주, 즉 악화, 확실한 변화 없음, 개선되었지만 회복되지 않음, 회복됨을 제공합니다.
계층적 선형 모델(HLM)
계층적 선형 모델은 단순한 사전 테스트와 사후 테스트 비교가 아닌 성장 곡선 분석을 사용하여 변화를 조사하므로 환자당 3개의 데이터 포인트가 필요합니다. HLM을 사용하여 분석할 경우 각 참가자에 대한 변화 추정치를 계산하고 그룹 및 2인조에 대한 성장 곡선 모델을 분석할 수 있었습니다.
마지막으로 통계적 유의성과 실제적 유의성은 다르지만, 임상적 환경에서 좋은 치료 효과는 통계적으로 유의미할 뿐만 아니라 실제적 임상적 영향도 가져야 합니다. 다시 말해, '성공적인' 치료를 어떻게 정의할 것인가는 우리 각자가 고민해야 할 문제일 수도 있지 않을까요?
