<р>
В медицине и психологии «клиническая значимость» относится к практической значимости лечебного эффекта, то есть к тому, оказывает ли он реальное и ощутимое влияние на повседневную жизнь. В этой статье мы рассмотрим разницу между статистической значимостью и практической значимостью и выявим решающую роль клинической значимости в изменении диагностической метки пациента в процессе лечения.
р>
Статистическая значимость и практическая значимость
Статистическая значимость используется при проверке гипотез для проверки обоснованности «гипотезы об отсутствии связи» (т. е. между переменными нет связи). р>
<р>
Статистическая значимость обычно выбирается как α = 0,05 или 0,01, что представляет собой вероятность ложного отклонения гипотезы об истинном отсутствии связи при проверке гипотез. Если значимая разница получена при уровне значимости α = 0,05, это означает, что вероятность получения наблюдаемого результата составляет всего 5%, если предположить, что гипотеза об отсутствии связи верна. Однако это лишь статистически значимый результат, который не дает представления о величине или клинической значимости разницы.
Напротив, практические выводы сосредоточены на эффективности вмешательства или лечения и количественной оценке степени изменений, вызванных лечением. Это предполагает использование таких показателей, как размер эффекта, число случаев, требующих лечения (NNT), и доля предотвращенных случаев. Размер эффекта — это своего рода практическое значение. Он может количественно оценить отклонение между выборкой и ожиданием, что помогает понять результаты исследования. Однако следует отметить, что сам размер эффекта имеет потенциальные источники смещения и обычно фокусируется на группе эффекты, а не индивидуальные эффекты. изменение.
р>
Конкретные приложения, имеющие клиническое значение
Клиническая значимость отвечает на вопрос: «Достаточно ли значителен эффект лечения, чтобы изменить диагностическую метку пациента?» р>
<р>
В психологии и психотерапии понятие «клиническая значимость» определено более точно. В клинических исследованиях клиническая значимость фокусируется на способности лечения сделать так, чтобы состояние пациента больше не соответствовало критериям диагноза. Например, лечение может привести к статистически значимому изменению симптомов депрессии и иметь большую величину эффекта, но это не означает, что все пациенты больше не являются дисфункциональными.
р>
Расчет клинической значимости
<р>
Существует множество методов расчета клинической значимости. Пять распространенных методов включают: метод Якобсона-Труакса, метод Гулликсена-Лорда-Новика, метод Эдвардса-Наннелли, метод Хагемана-Арринделла и иерархическую линейную модель (HLM).
р>
Метод Якобсона-Труакса
<р>
Метод Якобсона-Труакса является распространенным методом расчета клинической значимости, и его расчетный процесс включает «Индекс изменения надежности (ИИР)». Этот индекс рассчитывается как разница между предварительными и последующими оценками участника, деленная на стандартную ошибку разницы оценок. На основании направленности и порогового значения RCI участники были классифицированы как: выздоровевшие, улучшившиеся, без изменений или ухудшенные.
р>
Метод Гулликсена-Лорда-Новика
<р>
Метод Гулликсена-Лорда-Новика похож на метод Якобсона-Труакса, но учитывает эффекты регрессии среднего. Он был рассчитан путем вычитания среднего значения соответствующей совокупности из результатов предварительного и последующего тестирования и деления на стандартное отклонение совокупности.
р>
Метод Эдвардса-Нанналли
<р>
Метод Эдвардса-Нанналли является более строгим вариантом расчета клинической значимости. При таком подходе оценки, полученные в ходе предварительного тестирования, корректируются с учетом надежности, а доверительные интервалы строятся для скорректированных оценок, чтобы фактическое изменение оценки, необходимое для демонстрации клинической значимости, было больше по сравнению с методом Якобсона-Труакса.
р>
Метод Хагемана-Арринделла
<р>
Метод Хагемана-Арринделла включает индексы групповых и индивидуальных изменений, используя индекс надежности изменений для указания степени улучшения состояния пациента. Данный подход также предусматривает четыре категории, аналогичные подходу Якобсона-Труакса: ухудшение, отсутствие достоверных изменений, улучшение, но не восстановление, и восстановление.
р>
Иерархическая линейная модель (HLM)
<р>
Иерархические линейные модели исследуют изменения с помощью анализа кривой роста, а не просто сравнений данных до и после тестирования, поэтому для каждого пациента требуются три точки данных. При использовании HLM для анализа оценки изменений рассчитывались для каждого участника и позволяли анализировать модели кривых роста для групп и диад.
р>
<р>
Наконец, хотя существует разница между статистической значимостью и практической значимостью, в клинических условиях хороший эффект лечения должен быть не только статистически значимым, но и иметь практическое клиническое воздействие. Другими словами, как определить «успешное» лечение — это вопрос, над которым каждому из нас стоит задуматься?
р>