PMC

Az orvosi cikkek olvasói (és szerzői!) egyik leggyakoribb problémája a “szignifikancia” szó értelmezése. A “statisztikai szignifikancia” kifejezést gyakran félreértelmezik “klinikailag fontos” eredményként. A félreértés abból ered, hogy sokan a “szignifikancia” szót a “fontosság” szó szerinti jelentésével azonosítják, miközben a statisztikában sokkal szűkebb értelemben használatos. Ez a cikk elmagyarázza a statisztikai szignifikancia fogalmát, és megkülönbözteti azt a klinikai relevanciától vagy fontosságtól, amely egy teljesen más fogalom. A sorozat előző cikkében a statisztikai szignifikancia kifejezésének különböző módjait (“P” értékek versus konfidenciaintervallumok) vizsgáltuk. A statisztikai szignifikancia mérései azt a valószínűséget számszerűsítik, hogy egy vizsgálat eredményei a véletlen művei. A klinikai szignifikancia ezzel szemben a tényleges kezelési hatás nagyságára utal (azaz a beavatkozási és a kontrollcsoportok közötti különbségre, más néven a “kezelési hatás nagyságára”), amely meghatározza, hogy a vizsgálat eredményei valószínűleg hatással lesznek-e a jelenlegi orvosi gyakorlatra. A statisztikai szignifikancia mérésére gyakran használt “P” érték annak a valószínűsége, hogy a vizsgálat eredményei a véletlennek és nem valódi kezelési hatásnak tudhatók be. A statisztikailag szignifikánsnak tekintett “P” érték hagyományos határértéke 0,05 (vagy 5%). A P < 0,05 azt jelenti, hogy a vizsgálat eredményeinek véletlenszerűsége <5%.

A klinikai gyakorlatban egy eredmény “klinikai jelentősége” attól függ, hogy milyen hatással van a meglévő gyakorlatra – a kezelési hatás nagysága az egyik legfontosabb tényező, amely a kezelési döntéseket meghatározza. LeFort szerint a klinikai jelentőségnek tükröznie kell “a változás mértékét, azt, hogy a változás valóban változást hoz-e az alanyok életében, hogy a hatások mennyi ideig tartanak, a fogyasztók elfogadhatóságát, a költséghatékonyságot és a megvalósítás egyszerűségét”. Míg a statisztikai szignifikanciavizsgálathoz léteznek kialakult, hagyományosan elfogadott értékek, a klinikai szignifikancia értékeléséhez ez hiányzik. Leggyakrabban a klinikus (és a beteg) megítélése dönti el, hogy egy eredmény klinikailag szignifikáns-e vagy sem.

A statisztikai szignifikancia nagymértékben függ a vizsgálat mintaméretétől; nagy mintaméret esetén még a kis kezelési hatások (amelyek klinikailag nem jelentősek) is statisztikailag szignifikánsnak tűnhetnek; ezért az olvasónak gondosan kell értelmeznie, hogy ez a “szignifikancia” klinikailag értelmezhető-e vagy sem. A Journal of Clinical Oncology című folyóiratban közzétett tanulmány 569 olyan előrehaladott hasnyálmirigyrákban szenvedő beteg teljes túlélését hasonlította össze, akiket véletlenszerűen erlotinib plusz gemcitabin és csak gemcitabin kezelésben részesítettek. A medián túlélés “szignifikánsan” hosszabbnak bizonyult az erlotinib/gemcitabin ágban (6,24 hónap vs. 5,91 hónap, P = 0,038). A P = 0,038 azt jelenti, hogy csak 3,8% az esélye annak, hogy ez a megfigyelt különbség a csoportok között véletlenszerűen következett be (ami kevesebb, mint a hagyományos 5%-os határérték), és ezért statisztikailag szignifikáns. Ebben a példában ennek a “pozitív” vizsgálatnak a klinikai relevanciája a “kezelési hatás” vagy a medián túlélés 6,24 és 5,91 hónap közötti különbsége – mindössze 10 nap, ami a legtöbb onkológus szerint klinikailag irreleváns “javulás” az eredményekben, különösen, ha figyelembe vesszük a kombinációval járó többlet toxicitást és költségeket.

A legtöbb szakfolyóirat ma már támogatja a CONSORT-nyilatkozat használatát a párhuzamos csoportos randomizált vizsgálatokról való beszámoláshoz, amely hangsúlyozza a becsült hatásméret és annak pontossága (például 95%-os konfidenciaintervallum) jelentésének szükségességét minden egyes elsődleges és másodlagos kimenetel esetében. Az olvasóknak szem előtt kell tartaniuk, hogy a vizsgálati eredmények értelmezésének figyelembe kell vennie a klinikai jelentőséget a tényleges kezelési hatás vizsgálatával (konfidenciaintervallumokkal együtt), és nem szabad csupán a “P” értékeken és a statisztikai szignifikancián alapulnia.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.