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如何量化治疗效果？探索实践临床意义的惊人方法！
在医学与心理学领域，临床意义是指治疗效果的实际重要性，这意味着一个治疗是否对日常生活产生了真实而可感知的影响。随着医疗与心理治疗的进步，了解如何有效地量化这些治疗效果变得尤为重要。
意义的类型
统计意义
统计意义主要用于假设检验，通过检测虚无假设（即变量之间没有效果）来得出结论。选择的显著性水平（通常是 0.05 或 0.01）表示错误拒绝真实虚无假设的机率。如果两组之间存在显著差异（例如在 α = 0.05 的情况下），这意味着在假设差异完全由于偶然性所造成的情况下，观察到的结果产生的机率仅为 5%。然而，这并不提供该差异的大小或临床重要性的任何指标。
实际意义
实际临床意义涉及的是干预或治疗的有效性，以及该治疗造成的变化有多大。在临床治疗测试中，实际意义通常涉及一些量化的信息，例如效应大小、治疗所需数量（NNT）及预防份额。效应大小是一种实际意义，量化样本与预期之间的差距，并提供有关研究结果的重要信息。包括效应大小在内的结果将帮助医疗专业人员更好地评估治疗的有效性。
效应大小可以提供有关研究结果的重要信息，并建议在统计意义之外进行包含。
具体用法
在心理学和心理治疗中，临床意义被用作技术术语，它能提供有关治疗是否有效到足以改变患者诊断标签的信息。临床意义在临床治疗研究中回答的问题为「治疗是否有效到可以使患者在诊断标准上回归正常？」例如，一种治疗可能显著减少抑郁症状（统计意义），改变的效果可能很大（实际意义），而且40%的患者不再符合抑郁症的诊断标准（临床意义）。
即使有显著差异和中等或大效应大小的治疗，仍然有可能无法将患者从功能失调的状态转变为功能的状态。
临床意义的计算
计算临床意义的方法有很多，包括Jacobson-Truax方法、Gulliksen-Lord-Novick方法、Edwards-Nunnally方法、Hageman-Arrindell方法和层级线性模型（HLM）。
Jacobson-Truax方法
此方法涉及计算可靠性变更指数（RCI），RCI等于参与者的前测与后测得分之差，然后将此差数除以差的标准误。根据RCI的方向性和是否达到切割分数，将参与者分类为「恢复」、「改善」、「未变化」或「恶化」。
Gulliksen-Lord-Novick方法
这种方法与Jacobson-Truax方法相似，考虑了均值回归的影响。透过将前测和后测得分减去群体均值，然后将差除以群体的标准差。
Edwards-Nunnally方法
这是一种较为严格的计算临床意义的方法，利用可靠性分数将前测得分拉近均值，然后为这一调整后的前测得分建立信赖区间。这样在计算从前测到后测的变化时，相较于Jacobson-Truax方法，需要更大的实际变化来显示临床意义。
Hageman-Arrindell方法
该方法涉及群体变化指数和个体变化指数。变化的可靠性可以确定患者是否改善、保持不变或恶化。此外，变化的临床意义也会显示出类似Jacobson-Truax使用的四个类别：恶化、无显著变化、改善但未恢复和恢复。
层级线性模型（HLM）
HLM透过增长曲线分析来进行，而不是仅仅依赖前测和后测的比较。这需要每位患者提供三个数据点，而不仅仅是两个（前测和后测）。
总的来说，临床意义的计算与统计意义和实际意义一样多样化，这反映了不同治疗的实际效果以及患者的个体变化。那么，您如何判定一种治疗是否真正改善了患者的生活质量，这背后隐藏的临床意义又是什么呢？
