الأهمية السريرية

يُستخدم الدلالة الإحصائية في اختبار الفرضيات ، حيث يتم اختبار الفرضية الصفرية (أي عدم وجود علاقة بين المتغيرات ). ^{[ 2 ]} يتم اختيار مستوى دلالة (عادةً α = 0.05 أو 0.01)، والذي يُشير إلى احتمال رفض الفرضية الصفرية الصحيحة بشكل خاطئ. ^{[ 2 ]} إذا وُجد فرق دال إحصائيًا بين مجموعتين عند α = 0.05، فهذا يعني أن احتمال الحصول على النتائج المرصودة هو 5% فقط، بافتراض أن الفرق ناتج عن الصدفة البحتة (أي أن الفرضية الصفرية صحيحة)؛ ولا يُشير ذلك إلى حجم الفرق أو أهميته السريرية. ^{[ 3 ]} عند الحصول على نتائج دالة إحصائيًا، فإنها تُرجّح رفض الفرضية الصفرية، لكنها لا تُثبت خطأها. وبالمثل، فإن النتائج غير الدالة إحصائيًا لا تُثبت صحة الفرضية الصفرية؛ كما أنها لا تُقدم أي دليل على صحة أو خطأ الفرضية التي وضعها الباحث. ^{[ 2 ]} تتعلق الدلالة الإحصائية فقط بالتوافق بين البيانات المرصودة وما هو متوقع في ظل افتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة.

في الاستخدام الشائع، تُجيب "الأهمية السريرية العملية" على السؤال التالي: ما مدى فعالية التدخل أو العلاج، أو ما مقدار التغيير الذي يُحدثه العلاج؟ وفيما يتعلق باختبار العلاجات السريرية، تُقدّم الأهمية العملية على النحو الأمثل معلومات كمية حول أهمية النتيجة، باستخدام مقاييس مثل حجم التأثير ، وعدد المرضى اللازم علاجهم (NNT)، والنسبة الوقائية . ^{[ 4 ]} كما قد تُقدّم الأهمية العملية تقييمات شبه كمية، أو مقارنة، أو تقييمات جدوى للفائدة.

يُعدّ حجم التأثير أحد أنواع الدلالة العملية. ^{[ 4 ] [ 5 ]} فهو يُحدد كميًا مدى انحراف العينة عن التوقعات. ^{[ 6 ]} يُمكن أن يُوفر حجم التأثير معلومات مهمة حول نتائج الدراسة، ويُوصى بإدراجه بالإضافة إلى الدلالة الإحصائية. لأحجام التأثير مصادرها الخاصة للتحيز، وهي عرضة للتغيير بناءً على تباين المتغير التابع في المجتمع، وتميل إلى التركيز على تأثيرات المجموعة، وليس التغيرات الفردية. ^{[ 5 ] [ 7 ] [ 8 ]}

على الرغم من أن مصطلحي الأهمية السريرية والأهمية العملية يُستخدمان غالبًا بشكل مترادف، إلا أن الاستخدام التقني الأكثر تحديدًا يُشير إلى أن هذا الاستخدام خاطئ. ^{[ 5 ]} هذا الاستخدام التقني في علم النفس والعلاج النفسي لا ينتج فقط عن دقة وتفصيل اللغة، بل يُتيح أيضًا تحولًا في المنظور من تأثيرات المجموعة إلى تفاصيل التغيير (التغييرات) داخل الفرد.

في المقابل، عند استخدام مصطلح "الأهمية السريرية" كمصطلح تقني في علم النفس والعلاج النفسي، فإنه يُقدم معلومات حول ما إذا كان العلاج فعالاً بما يكفي لتغيير التشخيص السريري للمريض. وفي سياق دراسات العلاج السريري، تُجيب الأهمية السريرية على السؤال التالي: "هل العلاج فعال بما يكفي لجعل المريض طبيعياً [وفقاً لمعايير التشخيص المعنية]؟"

على سبيل المثال، قد يُحدث علاجٌ ما تغييرًا ملحوظًا في أعراض الاكتئاب (دلالة إحصائية)، وقد يكون هذا التغيير انخفاضًا كبيرًا في أعراض الاكتئاب (دلالة عملية - حجم التأثير)، وقد لا يستوفي 40% من المرضى معايير تشخيص الاكتئاب (دلالة سريرية). من الممكن جدًا أن يُحقق علاجٌ ما فرقًا ملحوظًا وحجم تأثير متوسطًا أو كبيرًا، ولكنه لا يُحسّن حالة المريض من حالة الخلل الوظيفي إلى حالة الأداء الوظيفي.

في مجال علم النفس والعلاج النفسي، طُرح مفهوم الأهمية السريرية لأول مرة من قِبل جاكوبسون وفوليت وريفنستورف ^{[ 9 ]} كوسيلة للإجابة على السؤال التالي: هل العلاج أو المعالجة فعال بما يكفي بحيث لا يستوفي العميل معايير التشخيص؟ عرّف جاكوبسون وترواكس لاحقًا الأهمية السريرية بأنها "مدى نجاح العلاج في إخراج الشخص من نطاق الفئة المختلة وظيفيًا أو إدخاله ضمن نطاق الفئة السليمة وظيفيًا" ^{[ 10 ]} . واقترحا عنصرين لهذا المؤشر للتغيير: حالة المريض أو العميل بعد انتهاء العلاج، و"مقدار التغيير الذي طرأ خلال فترة العلاج" ^{[ 10 ] .}

تُعدّ الأهمية السريرية أحد الاعتبارات المهمة عند تفسير نتائج التقييم النفسي للفرد. في كثير من الأحيان، يكون هناك فرق في الدرجات أو الدرجات الفرعية ذو دلالة إحصائية ، ومن غير المرجح أن يكون قد حدث صدفةً. مع ذلك، ليست كل هذه الفروق ذات الدلالة الإحصائية ذات أهمية سريرية، إذ إنها لا تُفسّر المعلومات المتوفرة عن العميل، ولا تُقدّم توجيهًا مفيدًا للتدخل. عادةً ما تفتقر الفروق الصغيرة إلى الأهمية العملية، ومن غير المرجح أن تكون ذات أهمية سريرية. كما أن الفروق الشائعة بين الأفراد من غير المرجح أن تكون ذات أهمية سريرية، لأنها قد تعكس ببساطة مستوى من التباين البشري الطبيعي. إضافةً إلى ذلك، يبحث الأطباء عن معلومات في بيانات التقييم وتاريخ العميل تُؤكّد أهمية الفرق الإحصائي، وذلك لتحديد العلاقة بين الأداء في الاختبار المحدد والأداء الوظيفي العام للفرد. ^{[ 11 ] [ 12 ]}

تُعدّ طريقة جاكوبسون-ترواكس طريقة شائعة لحساب الأهمية السريرية، وتتضمن حساب مؤشر تغيير الموثوقية (RCI). ^{[ 10 ]} يُساوي مؤشر تغيير الموثوقية الفرق بين درجات المشارك قبل الاختبار وبعده، مقسومًا على الخطأ المعياري لهذا الفرق. تُحدد درجات فاصلة لتصنيف المشاركين إلى أربع فئات: متعافين، متحسنين، غير متغيّرين، أو متدهورين، وذلك بناءً على اتجاه مؤشر تغيير الموثوقية وما إذا تم استيفاء الدرجة الفاصلة.

تُشبه طريقة غوليكسن-لورد-نوفيك ^{[ 13 ]} طريقة جاكوبسون-ترواكس، إلا أنها تأخذ في الحسبان الانحدار نحو المتوسط . ويتم ذلك عن طريق طرح درجات الاختبار القبلي والبعدي من متوسط ​​المجتمع، ثم القسمة على الانحراف المعياري للمجتمع. ^{[ 5 ]}

تُعدّ طريقة إدواردز-نانالي ^{[ 14 ]} لحساب الدلالة السريرية بديلاً أكثر دقةً من طريقة جاكوبسون-ترواكس ^{[ 5 ]} . تُستخدم درجات الموثوقية لتقريب درجات الاختبار القبلي من المتوسط، ثم تُحسب فترة ثقة لهذه الدرجة المُعدّلة. تُستخدم فترات الثقة عند حساب التغير من الاختبار القبلي إلى الاختبار البعدي، لذا يلزم تغير فعلي أكبر في الدرجات لإظهار الدلالة السريرية، مقارنةً بطريقة جاكوبسون-ترواكس.

تعتمد حسابات هاجمان-أرينديل ^{[ 15 ]} للدلالة السريرية على مؤشرات التغير الجماعي والتغير الفردي. يشير موثوقية التغير إلى ما إذا كان المريض قد تحسن، أو بقي على حاله، أو تدهور. أما المؤشر الثاني، وهو الدلالة السريرية للتغير، فيشير إلى أربع فئات مشابهة لتلك التي استخدمها جاكوبسون-ترواكس: تدهور، تغير غير موثوق، تحسن ولكن لم يتعافَ، وتعافى.

تعتمد طريقة النمذجة الخطية الهرمية (HLM) على تحليل منحنى النمو بدلاً من مقارنات ما قبل الاختبار وما بعده، لذا يلزم ثلاث نقاط بيانات من كل مريض، بدلاً من نقطتين فقط (قبل الاختبار وبعده). ^{[ 5 ]} يُستخدم برنامج حاسوبي، مثل برنامج النمذجة الخطية وغير الخطية الهرمية ^{[ 16 ]} ، لحساب تقديرات التغير لكل مشارك. كما تتيح طريقة HLM تحليل نماذج منحنى النمو للثنائيات والمجموعات.