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Como quantificar os efeitos do tratamento? Uma forma surpreendente de descobrir implicações clínicas práticas!
Na medicina e na psicologia, relevância clínica refere-se à importância prática do efeito de um tratamento, ou seja, se um tratamento tem um impacto real e perceptível na vida diária. À medida que os tratamentos médicos e psicológicos avançam, torna-se cada vez mais importante entender como quantificar efetivamente os efeitos desses tratamentos.
Tipos de significado
Significância estatística
A significância estatística é usada principalmente em testes de hipóteses para tirar conclusões testando a hipótese nula (ou seja, não há efeito entre as variáveis). O nível de significância escolhido (geralmente 0,05 ou 0,01) representa a chance de rejeitar falsamente a hipótese nula verdadeira. Se houver uma diferença significativa entre os dois grupos (por exemplo, em α = 0,05), isso significa que há apenas 5% de chance de que o resultado observado ocorra, supondo que a diferença seja inteiramente devido ao acaso. Entretanto, isso não fornece nenhuma indicação da magnitude ou importância clínica dessa diferença.
Significado prático
A relevância clínica prática está relacionada à eficácia de uma intervenção ou tratamento e à magnitude da mudança que o tratamento causa. Em testes de tratamento clínico, as implicações práticas geralmente envolvem algumas informações quantitativas, como tamanho do efeito, número necessário para tratar (NNT) e participação na prevenção. O tamanho do efeito é uma medida prática que quantifica a diferença entre uma amostra e as expectativas e fornece informações importantes sobre os resultados do estudo. Os resultados, incluindo os tamanhos dos efeitos, ajudarão os profissionais médicos a avaliar melhor a eficácia dos tratamentos.
Os tamanhos dos efeitos podem fornecer informações importantes sobre os resultados do estudo e sugerir inclusão além da significância estatística.
Uso específico
Em psicologia e psicoterapia, significância clínica é usada como um termo técnico que fornece informações sobre se um tratamento é eficaz o suficiente para alterar o rótulo diagnóstico de um paciente. Significado clínico A questão respondida na pesquisa de tratamento clínico é "O tratamento é eficaz o suficiente para retornar o paciente ao normal em critérios diagnósticos?" Por exemplo, um tratamento pode reduzir significativamente os sintomas depressivos (estatisticamente significativo), ou o efeito da mudança pode ser grande (praticamente significativo). 40% dos pacientes não preenchiam mais os critérios diagnósticos para depressão (clinicamente significativo).
Mesmo com uma diferença significativa e um tamanho de efeito médio ou grande, um tratamento ainda pode não conseguir transformar um paciente de um estado disfuncional para um estado funcional.
Cálculo da significância clínica
Existem muitos métodos para calcular a significância clínica, incluindo o método Jacobson-Truax, o método Gulliksen-Lord-Novick, o método Edwards-Nunnally, o método Hageman-Arrindell e o modelo linear hierárquico (HLM).
Método Jacobson-TruaxEste método envolve calcular o índice de mudança de confiabilidade (RCI), que é igual à diferença entre as pontuações do pré e pós-teste de um participante, e então dividir essa diferença pelo erro padrão da diferença. Os participantes foram classificados como “recuperados”, “melhorados”, “inalterados” ou “piorados” com base na direcionalidade do RCI e se a pontuação de corte foi alcançada.
Método Gulliksen-Lord-Novick
Este método é semelhante ao método Jacobson-Truax e leva em consideração os efeitos da reversão à média. Isso foi feito subtraindo a média do grupo das pontuações do pré e pós-teste e, em seguida, dividindo a diferença pelo desvio padrão do grupo.
Método Edwards-NunnallyEsta é uma maneira mais rigorosa de calcular a significância clínica, que usa a pontuação de confiabilidade para aproximar a pontuação do pré-teste da média e, então, cria um intervalo de confiança para essa pontuação do pré-teste ajustada. Isso significa que, ao calcular a mudança do pré-teste para o pós-teste, uma mudança real maior é necessária para mostrar significância clínica em comparação ao método Jacobson-Truax.
Método de Hageman-Arrindell
O método envolve um índice de mudança de grupo e um índice de mudança individual. A confiabilidade da mudança pode determinar se o paciente melhorou, permaneceu o mesmo ou piorou. Além disso, o significado clínico da mudança será demonstrado de forma semelhante às quatro categorias usadas por Jacobson-Truax: piora, nenhuma mudança significativa, melhora, mas não recuperação, e recuperação.
Modelo Linear Hierárquico (HLM)
O HLM é conduzido por meio da análise da curva de crescimento em vez de depender apenas de comparações pré e pós-teste. Isso requer três pontos de dados por paciente, não apenas dois (pré-teste e pós-teste).
Em geral, os cálculos de significância clínica são tão diversos quanto a significância estatística e prática, refletindo os efeitos reais de diferentes tratamentos, bem como a variabilidade individual entre os pacientes. Então, como você determina se um tratamento realmente melhora a qualidade de vida de um paciente e qual é o significado clínico por trás disso?
