Language
Country/Area
No result found
Как измерить успех психотерапии? Выявить метод расчета клинической значимости!
В области медицины и психологии клиническая значимость является практической важности терапевтических эффектов - может ли оно оказать реальное, ощутимое влияние на повседневную жизнь? Это критическая проблема в оценке психотерапии. Оценка эффективности лечения не ограничивается статистическим анализом, но на самом деле клиническое значение обеспечивает более глубокое понимание результатов лечения.
Статистическая значимость и фактическая значимость
Статистическая значимость широко используется в тестах гипотез, и результаты эффективно оцениваются путем обнаружения ложной гипотезы (то есть между переменными не существует). Если есть статистически значимая разница, это означает, что в некоторой степени мы можем отвергнуть гипотезу о небытии, но это не доказывает, что гипотеза о небытии обязательно неправильно.
Статистическая значимость связана только с совместимостью между данными наблюдения и ложной гипотезой и не может доказать подлинность гипотезы.
С другой стороны, фактическое значение фокусируется на эффективности лечения или вмешательства и степени изменений, вызванных лечением. Это не просто изменение числа, но фактическое влияние лечения на повседневную жизнь пациента. Фактическая значимость использует такие показатели, как размер эффекта, количество необходимого обработки (NNT) для количественной оценки важности результата, тем самым предоставляя конкретные данные об эффективности лечения.
Важность клинической значимости
Клиническое значение - это более техническая концепция, посвященная тому, достаточно ли эффективное лечение, чтобы изменить диагностическую метку пациента. Если лечение может помешать 40% пациентов соответствовать диагностическим критериям депрессии, это означает, что лечение имеет значительные клинические результаты. Эта концепция была впервые предложена Джейкобсоном, Фоллеттом и Ревенсторфом, которые выяснили, как эффективность лечения может привести к переходу пациента от дисфункции к нормальной функции.
Клиническая значимость смещает фокус от коллективных эффектов к индивидуальным изменениям и подчеркивает оценку эффективности у каждого пациента.
часто существуют статистически значимые различия при проведении психологических оценки, но это не означает, что эти различия являются клинически значимыми. Меньшие различия могут не иметь практического значения, в то время как общие различия могут отражать только нормальные вариации. Следовательно, при интерпретации результатов оценки клинические эксперты будут искать важную информацию, которая может полностью проиллюстрировать статистические различия, чтобы установить конкретную связь с отдельными функциями.
Метод расчета клинической значимости
В отличие от статистической значимости и фактической значимости, существует также много методов расчета клинической значимости. Обычные методы расчета включают метод Якобсона-Труас-Труа, метод Гулликсен-Лорд-Новик, метод Эдвардса-Нунналли, метод Хагемана-Арринделла и иерархическая линейная модель (HLM).
метод Jacobson-truax
Этот метод вычисляет индекс изменения надежности (RCI), сравнивая предыдущие и последующие различия в последующих тестах участников и деляя их на стандартную ошибку разницы. Это позволяет участникам быть классифицированы по категориям восстановления, улучшения, бездействия или ухудшения.
метод Gulliksen-Lord-Novick
Аналогично методу Джейкобсона-Труакса, но, учитывая влияние средней регрессии, результаты тестов до и после вычитаются из среднего значения населения, а затем рассчитываются на основе стандартного отклонения населения.
edwards-Nunnally Method
Это более строгий метод расчета, который приближает оценку предварительного тестирования к среднему значению под показателями надежности и устанавливает доверительные интервалы для скорректированных показателей предварительного тестирования для оценки клинической значимости.
Метод Hageman-Arindell
Индекс изменений, связанный с этим методом, также делится на группы групп и индивидуальные изменения, чтобы оценить степень улучшения пациента.
Линейная модель Hydraft (HLM)
HLM использует анализ кривой роста для оценки изменений, и у каждого пациента собираются три точки данных, чтобы сделать анализ более полным и точным.
В конечном счете, когда мы рассматриваем успех психотерапии, мы не можем полагаться исключительно на статистические данные, но мы должны уделять больше внимания реальному влиянию клинического значения в повседневной жизни. Это отражает, существенно ли качество жизни пациента существенно улучшилось после курса лечения, что может быть конечной целью, которую мы стремимся. Итак, какие показатели, по вашему мнению, могут лучше всего показать успех лечения?
