นัยสำคัญทางคลินิก

ในการแพทย์และจิตวิทยา นัยสำคัญทางคลินิก (อังกฤษ: clinical significance) เป็นผลที่มีจริง ๆ ของการรักษา ว่ามันมีผลที่แท้จริง รู้สึกได้ สังเกตได้ในชีวิตประจำวัน^[1]

รูปแบบความสำคัญต่าง ๆ

นัยสำคัญทางสถิติ

บทความหลัก: นัยสำคัญทางสถิติ

นัยสำคัญทางสถิติเป็นวิธีที่ใช้ในการทดสอบสมมติฐาน โดยทดสอบสมมติฐานว่าง (null hypothesis) ว่า ตัวแปรต่าง ๆ ที่ตรวจไม่สัมพันธ์กัน^[2] โดยจะเลือกระดับนัยสำคัญ (ปกติ alpha = 0.05 หรือ 0.01) ซึ่งบ่งค่าความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นจริงอย่างไม่ถูกต้อง^[2] ถ้ากลุ่มทั้งสองแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญที่ alpha = 0.05 นี่หมายความว่า มีความน่าจะเป็นเพียงแค่ 5% เท่านั้นว่า ความแตกต่างเป็นเรื่องบังเอิญ แต่นี่ไม่ได้บ่งขนาดหรือนัยสำคัญทางคลินิกของความแตกต่าง^[3] เมื่อผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติเกิดขึ้น นี่แสดงว่าควรจะเลือกปฏิเสธสมมติฐานว่าง แต่ไม่ได้พิสูจน์สมมติฐานว่างว่าเป็นเท็จ และโดยนัยเดียวกัน ผลที่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติก็ไม่ได้พิสูจน์สมมติฐานว่างว่าเป็นจริง ดังนั้น จึงไม่ใช่เป็นหลักฐานที่แสดงความจริงหรือความเท็จของสมมติฐานที่นักวิจัยได้ตั้งขึ้น^[2] เพราะนัยสำคัญทางสถิติเพียงแสดงโอกาสของผลที่ได้ว่า ไม่ใช่เป็นเรื่องบังเอิญเท่านั้น

นัยสำคัญทางการปฏิบัติ

ในความหมายกว้าง ๆ ที่สุด "practical/clinical significance" (นัยสำคัญทางคลินิกหรือทางการปฏิบัติ) สามารถตอบคำถามว่า การแทรกแซงหรือการรักษามี "ประสิทธิผลแค่ไหน" หรือว่า การรักษาเป็นเหตุของผลต่างแค่ไหน ในการทดสอบ นัยสำคัญทางการปฏิบัติที่ดีที่สุดจะให้ตัวเลขแสดงนัยสำคัญของสิ่งที่พบ เช่น ผลต่าง (effect size) จำนวนคนที่จำเป็นรักษา (number needed to treat) และสัดส่วนที่ป้องกันได้ (preventive fraction)^[4] แต่ก็อาจแสดงการประเมินการรักษาที่เป็นกึ่งเชิงปริมาณ หรือเป็นการเปรียบเทียบ หรือแสดงความเป็นไปได้ของโครงการ (feasibility) ผลต่าง (effect size) เป็นตัวแสดงนัยสำคัญทางการปฏิบัติอย่างหนึ่ง^[4][5] ซึ่งกำหนดค่าที่ตัวอย่างต่างจากค่าที่คาดหวังไว้^[6] และสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับผลที่ได้ ดังนั้น จึงแนะนำให้ผู้เขียนแสดงค่านี้นอกเหนือจากนัยสำคัญทางสถิติ แต่ผลต่างก็มีความเอนเอียง (bias) ของตน ๆ มักจะเปลี่ยนไปตามการเปลี่ยนแปรของกลุ่ม (population variability) ของตัวแปรตาม และมักจะมุ่งผลต่อกลุ่ม ไม่ใช่ผลต่อบุคคล^[5][7][8]

แม้ว่า คำว่านัยสำคัญทางคลินิกและนัยสำคัญทางการปฏิบัติบ่อยครั้งจะใช้หมายเรื่องเดียวกัน แต่ว่า ทางเทคนิคแล้ว นี่อาจเป็นความผิดพลาด^[5] การใช้คำทางเทคนิคภายในสาขาจิตวิทยาและจิตบำบัดไม่เพียงแต่มีผลเป็นการใช้คำอย่างแม่นยำและเฉพาะเจาะจง แต่ว่าช่วยเปลี่ยนมุมมองจากผลต่างต่อกลุ่มไปยังผลต่างโดยเฉพาะต่อบุคคลด้วย

การใช้คำอย่างเฉพาะเจาะจง

โดยเปรียบเทียบกัน เมื่อใช้เป็นศัพท์เทคนิคภายในสาขาจิตวิทยาหรือจิตบำบัด นัยสำคัญทางคลินิกให้ข้อมูลว่าการรักษามีประสิทธิผลพอเปลี่ยนการวินิจฉัยของคนไข้ได้หรือไม่ ในการศึกษาการรักษา นัยสำคัญทางคลินิกตอบคำถามว่า "การรักษามีประสิทธิผลพอเป็นเหตุให้คนไข้กลับเป็นปกติ [ตามเกณฑ์วินิจฉัยที่เป็นประเด็น] หรือไม่"

ยกตัวอย่างเช่น การรักษาอาจจะเปลี่ยนอาการซึมเศร้าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ หรืออาจจะลดอาการซึมเศร้าได้อย่างมาก (คือมีนัยสำคัญทางการปฏิบัติโดยแสดงเป็นผลต่าง) หรือ 40% ของคนไข้ไม่ผ่านเกณฑ์วินิจฉัยของโรคซึมเศร้าอีกต่อไปซึ่งเป็นนัยสำคัญทางคลินิก อาจเป็นไปได้ที่จะให้การรักษาที่มีนัยสำคัญทางสถิติ มีผลต่างปานกลางหรือมาก แต่ว่าไม่ได้ย้ายคนไข้จากมีชีวิตผิดปกติไปเป็นมีชีวิตปกติ ภายในสาขาจิตวิทยาและจิตบำบัด คำว่านัยสำคัญทางคลินิกเสนอเป็นครั้งแรกในปี 2527^[9] เพื่อตอบคำถามว่า การบำบัดหรือการรักษามีประสิทธิผลพอที่คนไข้จะไม่ผ่านเกณฑ์การวินิจฉัยโรคอย่างหนึ่งหรือไม่ ต่อมาปี 2534 จึงมีการเสนอเปลี่ยนความหมายไปเป็น "ขนาดที่การบำบัดย้ายบุคคลออกนอกพิสัยกลุ่มประชากรที่มีชีวิตผิดปกติ หรือเข้าในพิสัยของกลุ่มประชากรที่มีชีวิตปกติ"^[10] โดยเสนอองค์ประกอบของการเปลี่ยนแปลงสองอย่าง คือ สถานะคนไข้หลังจากได้การบำบัด และ "ขนาดความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นระหว่างค้อร์สการบำบัด"^[10]

นัยสำคัญทางคลินิกก็สำคัญด้วยเมื่อตีความผลที่ได้จากการประเมินทางจิตวิทยา (psychological assessment) ของคนไข้ บ่อยครั้ง จะมีความแตกต่างทางคะแนนหรือคะแนนของกลุ่มย่อยที่มีนัยสำคัญทางสถิติ โดยมีโอกาสเกิดขึ้นโดยบังเอิญน้อย แต่ว่าความแตกต่างที่พบเช่นนี้อาจไม่มีนัยสำคัญทางคลินิก คือ ไม่สามารถอธิบายข้อมูลที่มีได้ หรือว่าให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพื่อแนะแนวการรักษา ส่วนคะแนนที่ต่างกันน้อย ปกติจะไม่มีทั้งนัยสำคัญทางการปฏิบัติและนัยสำคัญทางคลินิก ความแตกต่างที่พบอย่างสามัญในกลุ่มประชากรก็มีโอกาสน้อยด้วยที่จะมีนัยสำคัญทางคลินิก เพราะว่า เป็นการสะท้อนให้เห็นระดับความแปรผันที่เป็นปกติของมนุษย์เท่านั้น นอกจากนั้นแล้ว ผู้รักษายังต้องหาข้อมูลในการประเมินหรือในประวัติคนไข้เพื่อสนับสนุนความแตกต่างทางสถิติที่พบ เพื่อสัมพันธ์คะแนนที่ได้กับการใช้ชีวิตโดยทั่วไปของคนไข้ได้จริง ๆ^[11][12]

การคำนวณนัยสำคัญทางคลินิก

เหมือนที่มีหลายวิธีในการคำนวณนัยสำคัญทางสถิติและนัยสำคัญทางการปฏิบัติ ก็มีหลายวิธีในการคำนวณนัยสำคัญทางคลินิกด้วย มี 5 วิธีที่ใช้โดยสามัญคือ Jacobson-Truax method, Gulliksen-Lord-Novick method, Edwards-Nunnally method, Hageman-Arrindell method, และ hierarchical linear modeling^[5]

Jacobson-Truax

Jacobson-Truax เป็นวิธีสามัญที่ใช้คำนวณนัยสำคัญทางคลินิก ซึ่งต้องคำนวณค่า Reliability Change Index (RCI)^[10] ซึ่งเท่ากับความต่างระหว่างคะแนนก่อนทราบผลการทดสอบ (pre-test) และหลังทราบผลการทดสอบ (post-test) หารโดยความเคลื่อนคลาดมาตรฐาน (standard error) ของความต่าง มีการตั้งช่วงคะแนนเพื่อจัดผู้ร่วมการทดลองออกเป็น 4 หมวด คือ ฟื้นสภาพ (recovered) ดีขึ้น (improved) ไม่เปลี่ยน (unchanged) หรือแย่ลง (deteriorated) ขึ้นอยู่กับทิศทางของ RCI และคะแนนที่ถึงช่วงหรือไม่

Gulliksen-Lord-Novick

วิธี Gulliksen-Lord^[13] คล้ายกับวิธี Jacobson-Truax ยกเว้นว่าใช้แนวคิดการถดถอยไปที่ค่าเฉลี่ย (regression to the mean) ด้วย ซึ่งทำโดยลบค่าเฉลี่ยประชากร (population mean) ด้วยคะแนนก่อนทราบผลการทดสอบ (pre-test) และคะแนนหลังทราบผลการทดสอบ (post-test) แล้วจึงหารด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มประชากร^[5]

Edwards-Nunnally

วิธี Edwards-Nunnally^[14] เป็นทางเลือกที่เข้มกว่าวิธี Jacobson-Truax ในการคำนวณนัยสำคัญทางคลินิก^[15] จะใช้คะแนนความน่าเชื่อถือ (Reliability score) เพื่อลดคะแนนก่อนทราบผลการทดสอบให้ใกล้ค่าเฉลี่ยเพิ่มขึ้น และจะหาช่วงความเชื่อมั่น (confidence interval) สำหรับคะแนนที่ปรับแล้วนี้ ช่วงความเชื่อมั่นจะใช้เมื่อคำนวณความเปลี่ยนแปลงของคะแนนที่ได้ระหว่างก่อนทราบผลการทดสอบและหลังทราบผลการทดสอบแล้ว และดังนั้น จะต้องมีความเปลี่ยนแปลงที่มากกว่าเพื่อแสดงนัยสำคัญทางคลินิก เทียบกับวิธี Jacobson-Truax

Hageman-Arrindell

วิธี Hageman-Arrindell^[16] เป็นการคำนวณนัยสำคัญทางคลินิกที่ใช้ดัชนีความเปลี่ยนแปลงของกลุ่มและดัชนีความเปลี่ยนแปลงของบุคคล ส่วนค่าความน่าเชื่อถือของความเปลี่ยนแปลงจะเป็นตัวบ่งว่า คนไข้ได้ดีขึ้น เท่าเดิม หรือว่าแย่ลง ส่วนดัชนีที่สอง คือ นัยสำคัญทางคลินิกของความเปลี่ยนแปลง จะเป็นตัวกำหนดหมวด 4 หมวดคล้ายกับที่ใช้ในวิธี Jacobson-Truax คือ แย่ลง (deteriorated) เปลี่ยนแปลงอย่างไม่น่าเชื่อถือ (not reliably changed) ดีขึ้นแต่ไม่ฟื้นสภาพ (improved but not recovered) และฟื้นสภาพ (recovered)

Hierarchical Linear Modeling (HLM)

วิธี HLM เป็นการวิเคราะห์เส้นโค้งการเติบโต (growth curve) แทนที่การเปรียบเทียบคะแนนก่อนทราบและหลังทราบผลสอบ ดังนั้นจึงต้องเก็บข้อมูล 3 ชุดจากคนไข้แต่ละคน แทนที่ 2 ชุด (ก่อนและหลังทราบผลสอบ)^[15] สามารถใช้โปแกรมคอมพิวเตอร์ เช่น Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling^[17] เพื่อคำนวณค่าประเมินความเปลี่ยนแปลงของผู้ร่วมการทดลองแต่ละคน HLM ยังสามารถช่วยวิเคราะห์แบบจำลองเส้นโค้งการเติบโตแบบเป็นคู่ (dyads) หรือเป็นกลุ่ม (groups)

ดูเพิ่ม

• เวชสถิติ

เชิงอรรถและอ้างอิง

1. Kazdin, Alan E (1999). "The Meanings and Measurement of Clinical Significance" (PDF). Journal of Consulting and Clinical Consulting. 67 (3): 332–9. doi:10.1037/0022-006x.67.3.332. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 6 พฤศจิกายน 2013. สืบค้นเมื่อ 17 ตุลาคม 2016.
2. Polit DF, Beck CT (2012). Nursing Research: Generating Evidence for Nursing Practice (9th ed.). Philadelphia: Wolters Klower/Lippincott Williams & Wilkins.
3. Haase RF, Ellis MV, Ladany N (1989). "Multiple Criteria for Evaluating the Magnitude of Experimental Effects". Journal of Counseling Psychology. 36 (4): 511–516. doi:10.1037/0022-0167.36.4.511.
4. Shabbir, SH; Sanders, AE (กันยายน 2014). "Clinical significance in dementia research: a review of the literature". American Journal of Alzheimer's Disease & Other Dementias. 29 (6): 492–7. doi:10.1177/1533317514522539. PMID 24526758.
5. Peterson, L. (2008). "Clinical" Significance: "Clinical" Significance and "Practical" Significance are NOT the Same Things. Online Submission, Paper presented at the Annual Meeting of the Southwest Educational Research Association (New Orleans, LA, Feb 7, 2008).
6. Vacha-Hasse T, Nilsson JE, Reetz DR, Lance TS, Thompson B (2000). "Reporting practices and APA editorial policies regarding statistical significance and effect size". Theory & Psychology. 10: 413–425.
7. Cohen, J. "The earth is round". The American Psychologist. 49 (12): 997–1003.
8. Wilkinson L, Task Force on Statistical Inference, APA, Science Directorate (1999). "Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations". American Psychologist. 54: 594–604. doi:10.1037/0003-066x.54.8.594.
9. Jacobson NS, Follette WC, Revenstorf D (1984). "Psychotherapy outcome research: Methods for reporting variability and evaluating clinical significance". Behavior Therapy. 15 (4).
10. Jacobson N, Truax P (1991). "Clinical significance: A statistical approach to defining meaningful change in psychotherapy research". Journal of Consulting and Clinical Psychology. 59 (1): 12–19. doi:10.1037/0022-006x.59.1.12. the extent to which therapy moves someone outside the range of the dysfunctional population or within the range of the functional population.
11. Sattler, JM (2008). Assessment of children: Cognitive foundations (5/e). San Diego: Sattler Publications. ISBN 978-0-9702671-6-0.
12. Kaufman, Alan S.; Lichtenberger, Elizabeth (2006). Assessing Adolescent and Adult Intelligence (3rd ed.). Hoboken, NJ: Wiley. ISBN 978-0-471-73553-3.
13. Hsu, LM (1999). "The comparison of three methods of identifying reliable and clinically significant client changes: commentary on Hageman and Arrindell". Behaviour Research and Therapy. 37: 1195–1202.
14. Speer DC, Greenbaum PE (1995). "Five methods for computing significant individual client change and improvement rates: Support for an individual growth curve approach". Journal of Consulting and Clinical Psychology. 63: 1044–1048. doi:10.1037/0022-006x.63.6.1044.
15. Peterson, L. (2008). "Clinical" Significance: "Clinical" Significance and "Practical" Significance are NOT the Same Things. Online Submission, Paper presented at the Annual Meeting of the Southwest Educational Research.
16. Hageman WJ, Arrindell WA (1999). "Establishing clinically significant change: increment of precision and the distinction between individual and group level of analysis". Behaviour Research and Therapy. 37: 1169–1193. doi:10.1016/s0005-7967(99)00032-7.
17. "HLM - Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling (HLM)". Scientific Software Internationa. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2 มิถุนายน 2009. สืบค้นเมื่อ 25 ตุลาคม 2016.