Language
Country/Area
No result found
Chìa khóa để thay đổi nhãn chẩn đoán: Nó có ý nghĩa lâm sàng như thế nào?
Trong y học và tâm lý học, "ý nghĩa lâm sàng" đề cập đến tầm quan trọng thực tế của hiệu quả điều trị, tức là liệu nó có tác động thực sự và đáng chú ý đến cuộc sống hàng ngày hay không. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào sự khác biệt giữa ý nghĩa thống kê và ý nghĩa thực tiễn và chỉ ra vai trò quan trọng của ý nghĩa lâm sàng trong việc thay đổi nhãn chẩn đoán của bệnh nhân trong quá trình điều trị.
Ý nghĩa thống kê và ý nghĩa thực tiễn
Ý nghĩa thống kê được sử dụng trong kiểm định giả thuyết để kiểm tra tính hợp lệ của "giả thuyết không có mối quan hệ" (tức là không có mối quan hệ giữa các biến).
Ý nghĩa thống kê thường được chọn là α = 0,05 hoặc 0,01, biểu thị xác suất bác bỏ sai giả thuyết về mối quan hệ không đúng trong quá trình kiểm định giả thuyết. Nếu đạt được sự khác biệt đáng kể ở mức ý nghĩa α = 0,05, điều này có nghĩa là chỉ có 5% khả năng thu được kết quả quan sát được với giả định rằng giả thuyết không có mối quan hệ là đúng. Tuy nhiên, đây chỉ là kết quả có ý nghĩa thống kê và không đưa ra chỉ dẫn về quy mô hoặc tầm quan trọng về mặt lâm sàng của sự khác biệt. Ngược lại, ý nghĩa thực tế tập trung vào hiệu quả của biện pháp can thiệp hoặc điều trị và định lượng mức độ thay đổi do biện pháp điều trị gây ra. Điều này liên quan đến việc sử dụng các biện pháp như quy mô hiệu ứng, số ca cần điều trị (NNT) và tỷ lệ phòng ngừa. Kích thước hiệu ứng là một loại ý nghĩa thực tế. Nó có thể định lượng độ lệch giữa mẫu và kỳ vọng, giúp hiểu được kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng bản thân kích thước hiệu ứng có nguồn gốc tiềm ẩn của sai lệch và thường tập trung vào nhóm hiệu ứng chứ không phải hiệu ứng riêng lẻ. thay đổi.
Ứng dụng cụ thể có ý nghĩa lâm sàng
Ý nghĩa lâm sàng trả lời câu hỏi: "Liệu tác dụng của phương pháp điều trị có đủ quan trọng để thay đổi chẩn đoán của bệnh nhân hay không?"
Trong tâm lý học và liệu pháp tâm lý, khái niệm "ý nghĩa lâm sàng" được định nghĩa chính xác hơn. Trong nghiên cứu lâm sàng, ý nghĩa lâm sàng tập trung vào khả năng của phương pháp điều trị giúp bệnh nhân không còn đáp ứng các tiêu chí chẩn đoán. Ví dụ, một phương pháp điều trị có thể tạo ra sự thay đổi đáng kể về mặt thống kê trong các triệu chứng trầm cảm và có quy mô hiệu ứng lớn, nhưng điều này không có nghĩa là tất cả bệnh nhân đều không còn rối loạn chức năng nữa.
Tính toán ý nghĩa lâm sàng
Có nhiều phương pháp để tính toán ý nghĩa lâm sàng. Năm phương pháp phổ biến bao gồm: phương pháp Jacobson-Truax, phương pháp Gulliksen-Lord-Novick, phương pháp Edwards-Nunnally, phương pháp Hageman-Arrindell và mô hình tuyến tính phân cấp (HLM).
Phương pháp Jacobson-TruaxPhương pháp Jacobson-Truax là phương pháp phổ biến để tính toán ý nghĩa lâm sàng và quá trình tính toán của phương pháp này liên quan đến "Chỉ số thay đổi độ tin cậy (RCI)". Chỉ số này được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa điểm kiểm tra trước và sau của người tham gia chia cho sai số chuẩn của chênh lệch điểm. Dựa trên hướng và giá trị ngưỡng của RCI, những người tham gia được phân loại thành: phục hồi, cải thiện, không thay đổi hoặc xấu đi.
Phương pháp Gulliksen-Lord-Novick
Phương pháp Gulliksen-Lord-Novick tương tự như phương pháp Jacobson-Truax, nhưng nó tính đến tác động của hồi quy trung bình. Nó được tính bằng cách trừ giá trị trung bình của quần thể có liên quan khỏi điểm kiểm tra trước và sau và chia cho độ lệch chuẩn của quần thể.
Phương pháp Edwards-NunnallyPhương pháp Edwards-Nunnally là phương pháp thay thế chặt chẽ hơn để tính toán ý nghĩa lâm sàng. Trong phương pháp này, điểm số tiền kiểm tra được hiệu chỉnh theo độ tin cậy và các khoảng tin cậy được xây dựng cho điểm số tiền kiểm tra đã điều chỉnh sao cho sự thay đổi điểm số thực tế cần thiết để thể hiện ý nghĩa lâm sàng lớn hơn so với phương pháp Jacobson-Truax.
Phương pháp Hageman-Arrindell
Phương pháp Hageman-Arrindell liên quan đến các chỉ số thay đổi của nhóm và thay đổi của cá nhân, sử dụng chỉ số thay đổi đáng tin cậy để chỉ ra mức độ cải thiện của bệnh nhân. Cách tiếp cận này cũng cung cấp bốn loại tương tự như cách tiếp cận Jacobson-Truax: xấu đi, không có thay đổi đáng tin cậy, cải thiện nhưng không phục hồi và phục hồi.
Mô hình tuyến tính phân cấp (HLM)
Các mô hình tuyến tính phân cấp nghiên cứu những thay đổi bằng cách phân tích đường cong tăng trưởng thay vì chỉ so sánh tiền kiểm tra với hậu kiểm tra, do đó cần ba điểm dữ liệu cho mỗi bệnh nhân. Khi sử dụng HLM để phân tích, ước tính về sự thay đổi đã được tính toán cho từng người tham gia và cho phép phân tích các mô hình đường cong tăng trưởng cho các nhóm và cặp đôi.
Cuối cùng, mặc dù có sự khác biệt giữa ý nghĩa thống kê và ý nghĩa thực tiễn, nhưng trong bối cảnh lâm sàng, hiệu quả điều trị tốt không chỉ có ý nghĩa thống kê mà còn phải có tác động thực tiễn lâm sàng. Nói cách khác, định nghĩa thế nào là phương pháp điều trị "thành công" có lẽ là câu hỏi mà mỗi chúng ta cần suy ngẫm?
