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什么是临床研究中的效应值?

国内临床研究学术论文,效应值基本难见踪影。计算效应值并不是什么难事,但缺了它,一篇学术论文,特别是临床试验就非常不规范。


我这里和大家介绍下效应值及常见效应值。


1.什么是效应值


在统计学中,效应值(Effect size)是量化现象强度的数值。无论哪种效应值,其绝对值越大表示效应越强,也就是现象越明显。特别是是人群存在对照的医学研究,效应值是一个相对指标,反映实验组相对对照组、暴露组相对对照组、病例组相对对照组的在某一些现象差异性。


2. 有哪些效应值


1)两组均数比较的效应值:均差

2)两组率比较的效应值是:率差

3)线性回归效应值是:回归系数b值

4)logistic回归效应值是:OR

5)病例对照效应值是OR

6)队列研究常见效应值是RR

7)生存分析算出来的效应值是HR

8)RCT算出来的效应值:以上指标都有可能

9)相关分析的效应值是:相关系数r

10)方差分析的效应值:η方

11)两组均数还可以计算另外一个效应值:Cohen d

上述除了10、11之外,其它在临床研究都很常见


3. 为什么需要效应值?


在研究结果中报导效应值被视为洽当的或必须的。相对于统计学上的P,效应值有利于了解研究结果的强度。特别是在社会科学医学研究上,效应值更显得重要。P值只能报道有没有差异,但是效应值可以展示干预措施相对对照组的真实效果!这一真实效果,才是我们开展临床研究想要的结果。


否则,你开展临床研究,究竟是为了什么呢?连到底多大的效果都不清楚!光P值就一“屁”用。


效应值是循证医学的重要指标。很多时候,其它学者需要基于文献开展进一步的数据分析,比如meta分析,那么您的文章的效应值就太关键了。


4. 一个缺少效应值的临床报告


一篇这样的学术论文:

0 (3).png


该研究的结局指标第一种呈现方式是定量结局:治疗结束后第 2 天评定两组患者匹茨堡睡眠质量指数(PSQI)评分、焦虑自评量表(SAS)评分、、抑郁自评量表(SDS)评分


结果分析如下:

0.png


上表其实在表达上比较规范,开展了1)组内差异性比较,2)和组间差异性比较。


但我认为,如果在表格添加效应值的一行,结果规范,更有更有意义和价值。

0 (2).png


该研究的结局指标第二种呈现方式是定性结局:根据临床症状和 PSQI 评分进行疗效评定。PSQI 减分率=(治疗前总分-治疗后总分)/治疗前总分×100%。根据 PSQI 减分率将疗效分为临床痊愈、显效、有效、无效,继而计算总有效率。


结果显示:实验组总有效率为 83.3%(35/42),对照组总有效率为84.5%(38/45),两组比较差异无统计学意义(P>0.05)

0 (1).png

这一结果,同样缺乏效应值,从文字来看,其实是两组有效率的比较,有效率的比较可以计算率差或者RR作为效应指标。


比如,文字可以改为实验组总有效率为 83.3%(35/42),对照组总有效率为84.5%(38/45),两组比较差异无统计学意义(率差1.2, 95%CI -1.2-3.2, P>0.05)


5. 效应值计算同时,必须计算其置信区间


关于这一点,将下一文继续介绍


效应值计算并非难事,难的是理念;还请所有的作者、编辑部的老师们重视起来!


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