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改变诊断标签的关键：临床意义究竟有多重要？
在医学与心理学领域中，「临床意义」是指治疗效果的实际重要性，亦即它在日常生活中是否带来真实可感的影响。在这篇文章中，我们将深入探讨统计意义与实践意义的区别，并揭示临床意义对于治疗过程中改变患者诊断标签的关键作用。
统计意义与实践意义
统计意义是在假设检验中使用的，旨在检验「无关系假设」（即变数之间没有关系）的有效性。
统计意义通常被选择为 α = 0.05 或 0.01，表示在假设检验中，错误拒绝真无关系假设的概率。如果在 α = 0.05 的显著性水准下获得显著差异，这意味着在假设无关系假设为真时，获得观察结果的概率仅为 5%。然而，这只是在统计上显著的结果，它并不提供差异的大小或临床重要性的指示。 与此不同的是，实践意义则关注于介入或治疗的有效性，并量化治疗所造成的变化程度。这涉及到使用效应大小、需要治疗人数（NNT）和预防比例等指标。效应大小是实践意义的一种，能够量化样本与预期之间的偏差，有助于理解研究结果，但需要注意的是，效应大小本身也有潜在的偏差来源，且通常专注于群体效应而非个体变化。
临床意义的具体应用
临床意义回答「治疗的效果是否足够改变患者的诊断标签？」这一问题。
在心理学和心理治疗中，「临床意义」的概念被更为精确地界定。在临床研究中，临床意义关注的是一种治疗是否能使患者不再符合某一诊断标准的能力。例如，一项治疗可能在统计上显著地改变了抑郁症状，其效应大小也可能很大，但这并不意味着所有患者都脱离了功能失调的范畴。
临床意义的计算
计算临床意义的方法有许多，五种常见的方法包括：Jacobson-Truax 方法、Gulliksen-Lord-Novick 方法、Edwards-Nunnally 方法、Hageman-Arrindell 方法以及阶层线性模型（HLM）。
Jacobson-Truax 方法
Jacobson-Truax 方法是常见的临床意义计算方式，其计算过程中涉及到「可靠性变化指数（RCI）」。这一指数的计算公式为：一位参加者的前测和后测得分差异，除以得分差异的标准误。根据RCI的方向性和临界值，参与者可被分类为：康复、改善、无改变或恶化。
Gulliksen-Lord-Novick 方法
Gulliksen-Lord-Novick 方法与 Jacobson-Truax 方法相似，但它考虑了平均回归的影响。通过从前测与后测得分中减去相关人群的平均值，再除以该人群的标准差，来进行计算。
Edwards-Nunnally 方法
Edwards-Nunnally 方法是一种较为严格的临床意义计算替代方案。在这一方法中，前测得分会经过可靠性修正，并为调整后的前测得分建立信赖区间，这样相对于 Jacobson-Truax 方法，显示临床意义所需的实际得分变化会更大。
Hageman-Arrindell 方法
Hageman-Arrindell 方法涉及到群体改变及个体改变的指数，通过变化的可靠性指数来说明患者是否改善的程度。该方法同样也提供了与 Jacobson-Truax 方法类似的四个分类：恶化、无可靠改变、改善但未康复，以及康复。
阶层线性模型（HLM）
阶层线性模型通过成长曲线分析来研究变化，而不仅仅是前测与后测比较，因此需要每位患者提供三个数据点。利用 HLM 进行分析时，会计算每位参与者的变化预估，并能够分析群体和双人组的成长曲线模型。
最后，尽管统计意义和实践意义之间存在差异，但在临床环境中，良好的治疗效果不仅要在统计上显著，更要在临床上具备实际的影响。换言之，如何界定「成功」的治疗，或许是我们每个人都需要反思的问题？
