Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

В медицине и психологии клиническое значение - это практическое значение лечебного эффекта - действительно ли оно реально, ощутимо и заметно влияет на повседневную жизнь. [1]

Типы значимости [ править ]

Статистическая значимость [ править ]

Основная статья: статистическая значимость

Статистическая значимость используется при проверке гипотез , когда проверяется нулевая гипотеза (отсутствие связи между переменными ). [2] Выбирается уровень значимости (чаще всего α = 0,05 или 0,01), который означает вероятность ошибочного отклонения истинной нулевой гипотезы. [2] Если существует значительная разница между двумя группами при α = 0,05, это означает, что существует только 5% вероятность получения наблюдаемых результатов при предположении, что разница полностью случайна (т. Е. Нулевая гипотеза является правда); он не указывает на величину или клиническую важность различия.[3] Когда достигаются статистически значимые результаты, они выступают за отклонение нулевой гипотезы, но они не доказывают, что нулевая гипотеза ложна. Точно так же незначительные результаты не доказывают, что нулевая гипотеза верна; они также не подтверждают истинность или ложность гипотезы, выдвинутой исследователем. [2] Статистическая значимость относится только к совместимости между наблюдаемыми данными и тем, что можно было бы ожидать в предположении, что нулевая гипотеза верна.

Практическое значение [ править ]

Основная статья: размер эффекта

В широком смысле термин «практическая клиническая значимость» отвечает на вопрос, насколько эффективно вмешательство или лечение или какие изменения вызывает лечение. С точки зрения тестирования клинических методов лечения, практическая значимость оптимально дает количественную информацию о важности открытия с использованием таких показателей, как размер эффекта , количество, необходимое для лечения (NNT), и профилактическая фракция . [4] Практическое значение может также отражать полуколичественные, сравнительные или технико-экономические оценки полезности.

Размер эффекта - это один из видов практического значения. [4] [5] Он позволяет количественно оценить степень отклонения выборки от ожиданий. [6] Размер эффекта может предоставить важную информацию о результатах исследования и рекомендуется для включения в дополнение к статистической значимости. Размеры эффекта имеют свои собственные источники систематической ошибки, могут изменяться в зависимости от популяционной изменчивости зависимой переменной и, как правило, сосредоточены на групповых эффектах, а не на индивидуальных изменениях. [5] [7] [8]

Хотя клиническое значение и практическое значение часто используются как синонимы, использование более технических ограничений означает, что это ошибочное. [5] Это техническое использование в психологии и психотерапии не только является результатом тщательно проработанной точности и специфики языка, но и позволяет сместить точку зрения с групповых эффектов на специфику изменений внутри человека.

Особое использование [ править ]

Напротив, когда он используется в качестве технического термина в психологии и психотерапии, клиническая значимость дает информацию о том, было ли лечение достаточно эффективным, чтобы изменить диагностический ярлык пациента. Что касается клинических исследований лечения, клиническая значимость отвечает на вопрос: «Достаточно ли эффективное лечение, чтобы сделать пациента нормальным [в отношении рассматриваемых диагностических критериев]?»

Например, лечение может значительно изменить депрессивные симптомы (статистическая значимость), изменение может заключаться в значительном уменьшении депрессивных симптомов (практическая значимость - размер эффекта), и 40% пациентов больше не соответствуют диагностическим критериям депрессии (клиническая значимость). ). Вполне возможно получить лечение, которое дает значительную разницу и среднюю или большую величину эффекта, но не переводит пациента из дисфункционального состояния в функциональное.

В психологии и психотерапии клиническое значение было впервые предложено Якобсоном, Фоллеттом и Ревенсторфом [9] как способ ответить на вопрос, достаточно ли эффективны терапия или лечение, чтобы клиент не соответствовал критериям диагноза? Якобсон и Труакс позже определили клиническую значимость как «степень, в которой терапия выводит кого-либо за пределы неблагополучной популяции или за пределы функциональной популяции». [10] Они предложили два компонента этого индекса изменения: статус пациента или клиента после завершения терапии и «сколько изменений произошло во время курса терапии». [10]

Клиническая значимость также принимается во внимание при интерпретации результатов психологической оценки человека. Часто разница в баллах или промежуточных баллах будет статистически значимой., что вряд ли произошло чисто случайно. Однако не все эти статистически значимые различия клинически значимы, поскольку они не объясняют существующую информацию о клиенте и не дают полезного направления для вмешательства. Небольшие по величине различия обычно не имеют практического значения и вряд ли будут клинически значимыми. Различия, которые распространены среди населения, также вряд ли будут клинически значимыми, потому что они могут просто отражать уровень нормальной человеческой изменчивости. Кроме того, врачи ищут информацию в данных оценки и истории клиента, подтверждающую релевантность статистической разницы, чтобы установить связь между результатами конкретного теста и более общим функционированием пациента.[11] [12]

Расчет клинической значимости [ править ]

Подобно тому, как существует множество способов расчета статистической значимости и практической значимости, существует множество способов расчета клинической значимости. Пять общих методов - это метод Якобсона-Труакса, метод Гулликсена-Лорда-Новика, метод Эдвардса-Наннелли, метод Хагемана-Арринделла и иерархическое линейное моделирование. [5]

Якобсон-Труакс [ править ]

Якобсон-Труакс - это распространенный метод расчета клинической значимости. Он включает в себя расчет индекса изменения надежности (RCI). [10] RCI равняется разнице между оценками участника до и после тестирования, деленная на стандартную ошибку разницы. Пороговые баллы устанавливаются для помещения участников в одну из четырех категорий: выздоровевшие, улучшившиеся, без изменений или ухудшенные, в зависимости от направленности RCI и того, был ли достигнут пороговый балл.

Гулликсен-Лорд-Новик [ править ]

Метод Гулликсена-Лорда-Новика [13] похож на метод Якобсона-Труакса, за исключением того, что он учитывает регрессию к среднему значению . Это делается путем вычитания баллов до и после тестирования из среднего значения совокупности и деления на стандартное отклонение для совокупности. [5]

Эдвардс-Наннелли [ править ]

Метод Эдвардса-Наннелли [14] расчета клинической значимости является более строгой альтернативой методу Якобсона-Труакса. [15] Баллы надежности используются для приближения баллов перед тестированием к среднему значению, а затем рассчитывается доверительный интервал для этого скорректированного балла перед тестированием. Доверительные интервалы используются при расчете перехода от предварительного теста к послетестовому, поэтому для демонстрации клинической значимости необходимо большее фактическое изменение баллов по сравнению с методом Якобсона-Труакса.

Хагеман-Арринделл [ править ]

Расчет клинической значимости Hageman-Arrindell [16] включает индексы групповых изменений и индивидуальных изменений. Надежность изменений показывает, улучшилось ли состояние пациента, осталось прежним или ухудшилось. Второй индекс, клиническая значимость изменения, указывает на четыре категории, аналогичные тем, которые использовал Jacobson-Truax: ухудшение, ненадежное изменение, улучшение, но не выздоровление, и выздоровление.

Иерархическое линейное моделирование (HLM) [ править ]

Основная статья: Иерархическое линейное моделирование

HLM включает анализ кривой роста вместо сравнений до и после тестирования, поэтому для каждого пациента требуются три точки данных, а не только две точки данных (до и после тестирования). [15] Компьютерная программа, такая как иерархическое линейное и нелинейное моделирование [17] , используется для расчета оценок изменений для каждого участника. HLM также позволяет анализировать модели кривых роста диад и групп.

См. Также [ править ]

  • Коэна h
  • Медицинская статистика
  • Минимальная клинически значимая разница

Ссылки [ править ]

  1. ^ Алан Э. Каздин (1999). «Значения и измерение клинической значимости» (PDF) . Журнал консалтинговой и клинической психологии . 67 (3): 332–9. CiteSeerX  10.1.1.595.9231 . DOI : 10.1037 / 0022-006x.67.3.332 . PMID  10369053 . Архивировано из оригинального (PDF) 6 ноября 2013 года . Проверено 3 ноября 2013 года .
  2. ^ a b c Полит, DF; Бек, CT (2012). Медсестринское исследование: создание доказательств для сестринской практики (9-е изд.). Филадельфия: Уолтерс Клоуэр / Липпинкотт Уильямс и Уилкинс. ISBN 978-1-60547-782-4.
  3. ^ Haase RF; Эллис М.В.; Ладани Н. (1989). «Множественные критерии оценки величины экспериментальных эффектов». Журнал консультативной психологии . 36 (4): 511–516. DOI : 10.1037 / 0022-0167.36.4.511 .
  4. ^ а б Шабир, Ш; Сандерс, AE (сентябрь 2014 г.). «Клиническое значение в исследованиях деменции: обзор литературы». Американский журнал болезни Альцгеймера и других деменций . 29 (6): 492–7. DOI : 10.1177 / 1533317514522539 . PMID 24526758 . 
  5. ^ a b c d e Петерсон, Л. (2008). «Клиническая» значимость: «клиническая» значимость и «практическая» значимость - НЕ одно и то же. Подача онлайн, доклад, представленный на Ежегодном собрании Юго-западной ассоциации исследований в области образования (Новый Орлеан, Лос-Анджелес, 7 февраля 2008 г.).
  6. Перейти ↑ Vacha-Hasse, T., Nilsson, JE, Reetz,., Lance, TS, & Thompson, B. (2000). Практика отчетности и редакционная политика APA в отношении статистической значимости и размера эффекта. Теория и психология, 10, 413-425.
  7. ^ Коэн, Дж. (1997). Земля круглая (с. 05). Американский психолог, 49 (12), 997-1003.
  8. ^ Уилкинсон Л., APA, Статистический вывод (1999). «Статистические методы в психологических журналах: рекомендации и пояснения». Американский психолог . 54 (8): 594–604. DOI : 10.1037 / 0003-066x.54.8.594 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  9. ^ Якобсон, Н. С., Фоллетт, WC и Revenstorf, D. (1984). Исследование результатов психотерапии: методы сообщения о вариабельности и оценки клинической значимости. Поведенческая терапия, 15 (4).
  10. ^ a b c Джейкобсон Н .; Труакс П. (1991). «Клиническая значимость: статистический подход к определению значимых изменений в психотерапевтических исследованиях». Журнал консалтинговой и клинической психологии . 59 (1): 12–19. DOI : 10.1037 / 0022-006x.59.1.12 . S2CID 28125243 . 
  11. ^ Сеттлер JM (2008). Оценка детей: Познавательные основы (5 / е). Сан-Диего: Публикации Саттлера. ISBN 978-0-9702671-6-0 
  12. ^ Кауфман, Алан С .; Лихтенбергер, Элизабет (2006). Оценка интеллекта подростков и взрослых (3-е изд.). Хобокен (Нью-Джерси): Уайли. ISBN 978-0-471-73553-3. Краткое изложение (22 августа 2010 г.).
  13. Перейти ↑ Hsu LM (1999). «Сравнение трех методов выявления достоверных и клинически значимых изменений клиента: комментарий Хагемана и Арринделла». Поведенческие исследования и терапия . 37 (12): 1195–1202. DOI : 10.1016 / S0005-7967 (99) 00033-9 . PMID 10596465 . 
  14. ^ Speer DC; Гринбаум ЧП (1995). «Пять методов для расчета значимых индивидуальных изменений и темпов улучшения индивидуальных клиентов: поддержка подхода с использованием индивидуальной кривой роста». Журнал консалтинговой и клинической психологии . 63 (6): 1044–1048. DOI : 10.1037 / 0022-006x.63.6.1044 . PMID 8543708 . 
  15. ^ a b Петерсон, Л. (2008). «Клиническая» значимость: «клиническая» значимость и «практическая» значимость - НЕ одно и то же. Подача онлайн, доклад, представленный на Ежегодном собрании Юго-западного отдела исследований в области образования.
  16. ^ Hageman WJ; Арринделл WA (1999). «Установление клинически значимых изменений: повышение точности и различие между индивидуальным и групповым уровнем анализа». Поведенческие исследования и терапия . 37 (12): 1169–1193. DOI : 10.1016 / s0005-7967 (99) 00032-7 . PMID 10596464 . 
  17. ^ "SSI - Международное научное программное обеспечение, Inc." . Архивировано из оригинала 2 июня 2009 года . Проверено 19 июля 2009 года .