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A chave para mudar os rótulos diagnósticos: quão clinicamente significativo é?
Na medicina e na psicologia, "significado clínico" refere-se à importância prática do efeito do tratamento, ou seja, se ele tem um impacto real e perceptível na vida diária. Neste artigo, vamos nos aprofundar na diferença entre significância estatística e significância prática e revelar o papel crítico da significância clínica na mudança do rótulo diagnóstico de um paciente durante o processo de tratamento.
Significado estatístico e significado prático
A significância estatística é usada em testes de hipóteses para testar a validade da "hipótese de não relação" (ou seja, não há relação entre as variáveis).
A significância estatística é geralmente escolhida como α = 0,05 ou 0,01, o que representa a probabilidade de rejeitar falsamente a hipótese de nenhuma relação verdadeira no teste de hipóteses. Se uma diferença significativa for obtida em um nível de significância de α = 0,05, isso significa que há apenas 5% de probabilidade de obter o resultado observado, assumindo que a hipótese de nenhuma relação seja verdadeira. Entretanto, este é apenas um resultado estatisticamente significativo e não fornece uma indicação da magnitude ou importância clínica da diferença. Em contraste, as implicações práticas se concentram na eficácia de uma intervenção ou tratamento e quantificam a extensão da mudança causada pelo tratamento. Isso envolve o uso de medidas como tamanho do efeito, número necessário para tratar (NNT) e proporção prevenida. O tamanho do efeito é um tipo de significância prática. Ele pode quantificar o desvio entre a amostra e a expectativa, o que ajuda a entender os resultados da pesquisa. No entanto, deve-se notar que o tamanho do efeito em si tem fontes potenciais de viés e geralmente se concentra no grupo efeitos em vez de efeitos individuais. mudança.
Aplicações específicas de significância clínica
A significância clínica responde à pergunta: "O efeito do tratamento é significativo o suficiente para alterar o rótulo diagnóstico do paciente?"
Em psicologia e psicoterapia, o conceito de "significado clínico" é definido de forma mais precisa. Na pesquisa clínica, a significância clínica se concentra na capacidade de um tratamento fazer com que um paciente não atenda mais aos critérios para um diagnóstico. Por exemplo, um tratamento pode produzir uma mudança estatisticamente significativa nos sintomas depressivos e ter um efeito grande, mas isso não significa que todos os pacientes não sejam mais disfuncionais.
Cálculo da significância clínica
Existem muitos métodos para calcular significância clínica. Cinco métodos comuns incluem: método Jacobson-Truax, método Gulliksen-Lord-Novick, método Edwards-Nunnally, método Hageman-Arrindell e modelo linear hierárquico (HLM).
Método Jacobson-TruaxO método Jacobson-Truax é um método comum para calcular a significância clínica, e seu processo de cálculo envolve o "Índice de Mudança de Confiabilidade (RCI)". Este índice é calculado como a diferença entre as pontuações do pré-teste e do pós-teste de um participante dividida pelo erro padrão da diferença de pontuação. Com base na direcionalidade e no valor de corte do RCI, os participantes foram classificados como: recuperados, melhorados, inalterados ou piorados.
Método Gulliksen-Lord-Novick
O método Gulliksen-Lord-Novick é semelhante ao método Jacobson-Truax, mas leva em consideração os efeitos da regressão média. Foi calculado subtraindo a média da população relevante das pontuações do pré e pós-teste e dividindo pelo desvio padrão da população.
Método Edwards-NunnallyO método Edwards-Nunnally é uma alternativa mais rigorosa para calcular a significância clínica. Nessa abordagem, as pontuações do pré-teste são corrigidas quanto à confiabilidade e intervalos de confiança são construídos para as pontuações do pré-teste ajustadas, de modo que a mudança real na pontuação necessária para mostrar significância clínica seja maior em relação ao método Jacobson-Truax.
Método de Hageman-Arrindell
O método Hageman-Arrindell envolve índices de mudança de grupo e mudança individual, usando um índice de confiabilidade de mudança para indicar até que ponto um paciente melhorou. Essa abordagem também fornece quatro categorias semelhantes à abordagem Jacobson-Truax: piora, nenhuma mudança confiável, melhora, mas não recuperação, e recuperação.
Modelo Linear Hierárquico (HLM)
Modelos lineares hierárquicos investigam mudanças usando análise de curva de crescimento em vez de apenas comparações pré-teste vs. pós-teste, exigindo, portanto, três pontos de dados por paciente. Ao usar o HLM para análise, estimativas de mudança foram calculadas para cada participante e permitiram a análise de modelos de curva de crescimento para grupos e díades.
Por fim, embora haja uma diferença entre significância estatística e significância prática, no ambiente clínico, um bom efeito de tratamento não deve ser apenas estatisticamente significativo, mas também ter impacto clínico prático. Em outras palavras, como definir um tratamento "bem-sucedido" pode ser uma questão sobre a qual cada um de nós precisa refletir?
