Diferença mínima importante - Minimal important difference

A diferença mínima importante ( MID ) ou diferença mínima clinicamente importante ( MCID ) é a menor mudança em um resultado de tratamento que um paciente individual identificaria como importante e que indicaria uma mudança no tratamento do paciente.

Propósito

Ao longo dos anos, grandes passos foram dados para relatar o que realmente importa na pesquisa clínica. Um pesquisador clínico pode relatar: "em minha própria experiência, o tratamento X não é bom para a condição Y". O uso de um ponto de corte do valor P de 0,05 foi introduzido por RA Fisher; isto levou a que os resultados do estudo fossem descritos como estatisticamente significativos ou não significativos. Embora este valor p objetivasse o resultado da pesquisa, usá-lo como um ponto de corte rígido pode ter consequências potencialmente sérias: (i) diferenças clinicamente importantes observadas nos estudos podem ser estatisticamente não significativas ( um erro do tipo II ou resultado falso negativo) e portanto, ser injustamente ignorado; isso geralmente é resultado de ter um pequeno número de assuntos estudados; (ii) mesmo a menor diferença nas medições pode ser provada estatisticamente significativa aumentando o número de indivíduos em um estudo. Essa pequena diferença pode ser irrelevante (ou seja, sem importância clínica) para os pacientes ou médicos. Assim, a significância estatística não implica necessariamente importância clínica.

Com o passar dos anos, os médicos e pesquisadores se afastaram dos desfechos físicos e radiológicos em direção aos resultados relatados pelos pacientes. No entanto, o uso de resultados relatados pelo paciente não resolve o problema de pequenas diferenças serem estatisticamente significativas, mas possivelmente clinicamente irrelevantes.

Para estudar a importância clínica, o conceito de diferença clinicamente importante mínima (MCID) foi proposto por Jaeschke et al. em 1989. MCID é a menor mudança em um resultado que um paciente identificaria como importante. MCID, portanto, oferece um limite acima do qual o resultado é experimentado como relevante pelo paciente; isso evita o problema da mera significância estatística. Schunemann e Guyatt recomendaram a diferença minimamente importante (MID) para remover o "foco nas interpretações 'clínicas'" (2005, p. 594).

Métodos de determinação do MID

Existem várias técnicas para calcular o MID. Eles se enquadram em três categorias: métodos baseados em distribuição, métodos baseados em âncora e o método Delphi.

Métodos baseados em distribuição

Essas técnicas são derivadas de medidas estatísticas de disseminação de dados: o desvio padrão , o erro padrão de medição e o tamanho do efeito , geralmente expresso como uma diferença média padronizada (SMD; também conhecido como d de Cohen em psicologia).

  1. Usar a referência de meio desvio padrão de uma medida de resultado implica que o paciente que melhora mais da metade do desvio padrão da pontuação do resultado tenha alcançado uma diferença clinicamente importante mínima.
  2. O erro padrão de medição é a variação nas pontuações devido à falta de confiabilidade da escala ou medida usada. Assim, uma mudança menor do que o erro padrão de medição provavelmente será o resultado de um erro de medição, e não uma mudança observada verdadeira. Os pacientes que obtiveram uma diferença na pontuação do resultado de pelo menos um erro padrão de medição teriam alcançado uma diferença clinicamente importante mínima.
  3. O tamanho do efeito é uma medida obtida dividindo a diferença entre as médias das pontuações da linha de base e pós-tratamento pelo DP das pontuações da linha de base. Um ponto de corte de tamanho de efeito pode ser usado para definir MID da mesma forma que meio desvio padrão e o erro padrão de medição.
  4. A teoria de resposta ao item (IRT) também pode criar uma estimativa de MID usando juízes que respondem a vinhetas clínicas que ilustram diferentes cenários.

Com base em âncora

O método baseado em âncora compara mudanças nas pontuações com uma "âncora" como referência. Uma âncora estabelece se o paciente está melhor após o tratamento em comparação com a linha de base de acordo com a própria experiência do paciente.

Um método de ancoragem popular é perguntar ao paciente em um ponto específico durante o tratamento: '' Você acha que o tratamento melhorou as coisas para você? ''. As respostas às perguntas âncora podem variar de um simples "sim" ou "não" a opções classificadas, por exemplo, "muito melhor", "ligeiramente melhor", "quase o mesmo", "um pouco pior" e "muito pior". As diferenças entre as pontuações médias da escala para quem respondeu "melhor" e aqueles que responderam "quase o mesmo" criam o benchmark para o método âncora.

Uma abordagem interessante para o método baseado em âncora é o estabelecimento de uma âncora antes do tratamento. O paciente é questionado sobre qual resultado mínimo seria necessário para se submeter ao tratamento proposto. Este método permite uma variação mais pessoal, já que um paciente pode precisar de mais alívio da dor, enquanto outro se esforça para uma melhora funcional.

Diferentes perguntas âncora e um número diferente de respostas possíveis foram propostas. Atualmente não há consenso sobre a pergunta certa e nem sobre as melhores respostas.

Método Delphi

O método Delphi conta com um painel de especialistas que chega a um consenso em relação ao MID. O painel de especialistas obtém informações sobre os resultados de um ensaio. Eles o revisam separadamente e fornecem sua melhor estimativa do MID. Suas respostas são calculadas e este resumo é enviado de volta com um convite para revisar suas estimativas. Esse processo é continuado até que o consenso seja alcançado.

Deficiências

O método baseado em âncora não é adequado para condições em que a maioria dos pacientes irá melhorar e poucos permanecerão inalterados. A alta satisfação pós-tratamento resulta em capacidade discriminativa insuficiente para o cálculo de um MID. Uma possível solução para esse problema é uma variação no cálculo de uma pontuação de 'benefício clínico substancial'. Esse cálculo não é baseado nos pacientes que melhoram vs. que não melhoram, mas nos pacientes que melhoram e nos que melhoram muito.

O cálculo de MID é de valor adicional limitado para tratamentos que mostram efeitos apenas a longo prazo, por exemplo, glicose no sangue rigidamente regulada no caso de diabetes pode causar desconforto por causa da hipoglicemia associada (baixo nível de açúcar no sangue) e a qualidade de vida percebida pode realmente diminuir ; no entanto, a regulamentação reduz complicações graves a longo prazo e, portanto, ainda é necessária. O MID calculado varia amplamente dependendo do método usado; atualmente, não existe um método preferido para estabelecer o MID.

Não há consenso sobre a técnica ideal, mas os métodos baseados na distribuição têm sido criticados. Por exemplo, o uso do erro padrão da média (SEM) é baseado em observações anedóticas de que é aproximadamente igual a 1/2 DP quando a confiabilidade é 0,75. Mas Revicki et al. pergunta por que 1 SEM deveria "ter algo a ver com o MID? O SEM é estimado pelo produto do SD e a raiz quadrada da confiabilidade 1 de uma medida. O SEM é usado para definir o intervalo de confiança (IC) em torno de um pontuação individual, ou seja, a pontuação observada mais ou menos 1,96 SEMS constitui o IC de 95%. Na verdade, o índice de mudança confiável proposto anteriormente por Jacobson e Truax [12] é baseado na definição de mudança usando a convenção estatística de exceder 2 erros padrão "(pág. 106).

Ressalvas

O MID varia de acordo com as doenças e instrumentos de resultado, mas não depende dos métodos de tratamento. Portanto, dois tratamentos diferentes para uma doença semelhante podem ser comparados usando o mesmo MID se o instrumento de medição de resultado for o mesmo. Além disso, o MID pode diferir dependendo do nível basal e parece diferir ao longo do tempo após o tratamento para a mesma doença.

Veja também

Referências

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