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改變診斷標籤的關鍵：臨床意義究竟有多重要？
在醫學與心理學領域中，「臨床意義」是指治療效果的實際重要性，亦即它在日常生活中是否帶來真實可感的影響。在這篇文章中，我們將深入探討統計意義與實踐意義的區別，並揭示臨床意義對於治療過程中改變患者診斷標籤的關鍵作用。
統計意義與實踐意義
統計意義是在假設檢驗中使用的，旨在檢驗「無關係假設」（即變數之間沒有關係）的有效性。
統計意義通常被選擇為 α = 0.05 或 0.01，表示在假設檢驗中，錯誤拒絕真無關係假設的概率。如果在 α = 0.05 的顯著性水準下獲得顯著差異，這意味著在假設無關係假設為真時，獲得觀察結果的概率僅為 5%。然而，這只是在統計上顯著的結果，它並不提供差異的大小或臨床重要性的指示。 與此不同的是，實踐意義則關注於介入或治療的有效性，並量化治療所造成的變化程度。這涉及到使用效應大小、需要治療人數（NNT）和預防比例等指標。效應大小是實踐意義的一種，能夠量化樣本與預期之間的偏差，有助於理解研究結果，但需要注意的是，效應大小本身也有潛在的偏差來源，且通常專注於群體效應而非個體變化。
臨床意義的具體應用
臨床意義回答「治療的效果是否足夠改變患者的診斷標籤？」這一問題。
在心理學和心理治療中，「臨床意義」的概念被更為精確地界定。在臨床研究中，臨床意義關注的是一種治療是否能使患者不再符合某一診斷標準的能力。例如，一項治療可能在統計上顯著地改變了抑鬱症狀，其效應大小也可能很大，但這並不意味著所有患者都脫離了功能失調的範疇。
臨床意義的計算
計算臨床意義的方法有許多，五種常見的方法包括：Jacobson-Truax 方法、Gulliksen-Lord-Novick 方法、Edwards-Nunnally 方法、Hageman-Arrindell 方法以及階層線性模型（HLM）。
Jacobson-Truax 方法
Jacobson-Truax 方法是常見的臨床意義計算方式，其計算過程中涉及到「可靠性變化指數（RCI）」。這一指數的計算公式為：一位參加者的前測和後測得分差異，除以得分差異的標準誤。根據RCI的方向性和臨界值，參與者可被分類為：康復、改善、無改變或惡化。
Gulliksen-Lord-Novick 方法
Gulliksen-Lord-Novick 方法與 Jacobson-Truax 方法相似，但它考慮了平均回歸的影響。通過從前測與後測得分中減去相關人群的平均值，再除以該人群的標準差，來進行計算。
Edwards-Nunnally 方法
Edwards-Nunnally 方法是一種較為嚴格的臨床意義計算替代方案。在這一方法中，前測得分會經過可靠性修正，並為調整後的前測得分建立信賴區間，這樣相對於 Jacobson-Truax 方法，顯示臨床意義所需的實際得分變化會更大。
Hageman-Arrindell 方法
Hageman-Arrindell 方法涉及到群體改變及個體改變的指數，通過變化的可靠性指數來說明患者是否改善的程度。該方法同樣也提供了與 Jacobson-Truax 方法類似的四個分類：惡化、無可靠改變、改善但未康復，以及康復。
階層線性模型（HLM）
階層線性模型通過成長曲線分析來研究變化，而不僅僅是前測與後測比較，因此需要每位患者提供三個數據點。利用 HLM 進行分析時，會計算每位參與者的變化預估，並能夠分析群體和雙人組的成長曲線模型。
最後，儘管統計意義和實踐意義之間存在差異，但在臨床環境中，良好的治療效果不僅要在統計上顯著，更要在臨床上具備實際的影響。換言之，如何界定「成功」的治療，或許是我們每個人都需要反思的問題？
