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如何量化治療效果？探索實踐臨床意義的驚人方法！
在醫學與心理學領域，臨床意義是指治療效果的實際重要性，這意味著一個治療是否對日常生活產生了真實而可感知的影響。隨著醫療與心理治療的進步，了解如何有效地量化這些治療效果變得尤為重要。
意義的類型
統計意義
統計意義主要用於假設檢驗，通過檢測虛無假設（即變量之間沒有效果）來得出結論。選擇的顯著性水平（通常是 0.05 或 0.01）表示錯誤拒絕真實虛無假設的機率。如果兩組之間存在顯著差異（例如在 α = 0.05 的情況下），這意味著在假設差異完全由於偶然性所造成的情況下，觀察到的結果產生的機率僅為 5%。然而，這並不提供該差異的大小或臨床重要性的任何指標。
實際意義
實際臨床意義涉及的是干預或治療的有效性，以及該治療造成的變化有多大。在臨床治療測試中，實際意義通常涉及一些量化的信息，例如效應大小、治療所需數量（NNT）及預防份額。效應大小是一種實際意義，量化樣本與預期之間的差距，並提供有關研究結果的重要信息。包括效應大小在內的結果將幫助醫療專業人員更好地評估治療的有效性。
效應大小可以提供有關研究結果的重要信息，並建議在統計意義之外進行包含。
具體用法
在心理學和心理治療中，臨床意義被用作技術術語，它能提供有關治療是否有效到足以改變患者診斷標籤的信息。臨床意義在臨床治療研究中回答的問題為「治療是否有效到可以使患者在診斷標準上回歸正常？」例如，一種治療可能顯著減少抑鬱症狀（統計意義），改變的效果可能很大（實際意義），而且40%的患者不再符合抑鬱症的診斷標準（臨床意義）。
即使有顯著差異和中等或大效應大小的治療，仍然有可能無法將患者從功能失調的狀態轉變為功能的狀態。
臨床意義的計算
計算臨床意義的方法有很多，包括Jacobson-Truax方法、Gulliksen-Lord-Novick方法、Edwards-Nunnally方法、Hageman-Arrindell方法和層級線性模型（HLM）。
Jacobson-Truax方法
此方法涉及計算可靠性變更指數（RCI），RCI等於參與者的前測與後測得分之差，然後將此差數除以差的標準誤。根據RCI的方向性和是否達到切割分數，將參與者分類為「恢復」、「改善」、「未變化」或「惡化」。
Gulliksen-Lord-Novick方法
這種方法與Jacobson-Truax方法相似，考慮了均值回歸的影響。透過將前測和後測得分減去群體均值，然後將差除以群體的標準差。
Edwards-Nunnally方法
這是一種較為嚴格的計算臨床意義的方法，利用可靠性分數將前測得分拉近均值，然後為這一調整後的前測得分建立信賴區間。這樣在計算從前測到後測的變化時，相較於Jacobson-Truax方法，需要更大的實際變化來顯示臨床意義。
Hageman-Arrindell方法
該方法涉及群體變化指數和個體變化指數。變化的可靠性可以確定患者是否改善、保持不變或惡化。此外，變化的臨床意義也會顯示出類似Jacobson-Truax使用的四個類別：惡化、無顯著變化、改善但未恢復和恢復。
層級線性模型（HLM）
HLM透過增長曲線分析來進行，而不是僅僅依賴前測和後測的比較。這需要每位患者提供三個數據點，而不僅僅是兩個（前測和後測）。
臨床意義的計算與統計意義和實際意義一樣多樣化，這反映了不同治療的實際效果以及患者的個體變化。那麼，您如何判定一種治療是否真正改善了患者的生活質量，這背後隱藏的臨床意義又是什麼呢？
