Clinical significance: false positives in the estimation of individual change

Significado clínico: falsos positivos en la estimación del cambio individual

dc.contributorantonio.pardo@uam.es
dc.contributorFerrer-Urbina, Rodrigo https://orcid.org/0000-0001-5407-3158
dc.contributorPardo, Antonio https://orcid.org/0000-0001-5421-8177
dc.creatorPardo, Antonio
dc.creatorFerrer-Urbina, Rodrigo
dc.date2023-04-18T01:45:44Z
dc.date2023-04-18T01:45:44Z
dc.date2013
dc.date.accessioned2023-09-27T20:18:08Z
dc.date.available2023-09-27T20:18:08Z
dc.identifier0212-9728
dc.identifierhttps://repositorio.uta.cl/xmlui/handle/20.500.14396/2145
dc.identifier1695-2294
dc.identifier10.6018/analesps.29.2.139031
dc.identifier114VD
dc.identifierWOS:000316770000001
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8942589
dc.descriptionIn applied research and in clinical practice we often need to assess the change experienced by patients as a result of the treatment they have received. This paper assesses the performance of several statistical methods designed to estimate such change. This study focuses on one aspect that still has not received attention: the rate of false positives. We have simulated a situation of no-change (pre-post design with no change between pre and post) in which the behavior of nine different statistics have been evaluated. Three different sample sizes (25, 50 and 100) were used and 1000 samples of each size were simulated. To evaluate the behavior of the chosen statistics we have calculated the percentage of times that each statistic has detected change. Since no-change is the simulated situation, any occurrence of change should be considered a false positive. Results are quite striking: none of the nine statistics evaluated offers an acceptable behavior. Good performance is achieved only when the standard deviation of pre-post differences and the traditional criteria are used and not when those proposed by the literature related to the clinical significance are used.
dc.descriptionEn la investigación aplicada y en la práctica clínica muchas veces necesitamos evaluar el cambio experimentado por los pacientes como consecuencia del tratamiento que han recibido. Este artículo evalúa el desempeño de varios métodos estadísticos diseñados para estimar dicho cambio. Este estudio se centra en un aspecto que todavía no ha recibido atención: la tasa de falsos positivos. Hemos simulado una situación de no-cambio (diseño pre-post sin cambio entre pre y post) en la que se ha evaluado el comportamiento de nueve estadísticos diferentes. Se utilizaron tres tamaños de muestra diferentes (25, 50 y 100) y se simularon 1000 muestras de cada tamaño. Para evaluar el comportamiento de las estadísticas elegidas hemos calculado el porcentaje de veces que cada estadística ha detectado cambios. Dado que la situación simulada es la ausencia de cambios, cualquier ocurrencia de cambio debe considerarse un falso positivo. Los resultados son bastante llamativos: ninguno de los nueve estadísticos evaluados ofrece un comportamiento aceptable. El buen desempeño se logra solo cuando se utiliza la desviación estándar de las diferencias pre-post y los criterios tradicionales y no cuando se utilizan los propuestos por la literatura relacionados con la significación clínica.
dc.formatapplication/pdf
dc.format10 páginas
dc.languageSpanish
dc.publisherUNIV MURCIA
dc.relationAnales de Psicología, vol.29 no.2 (2013) p. 301 - 310
dc.relationhttps://doi.org/10.6018/analesps.29.2.139031
dc.rightsgold, Green Submitted, Green Published
dc.rightsAcceso abierto
dc.sourceAnales de Psicología
dc.subjectClinically Significant Change
dc.subjectMinimally Important Difference
dc.subjectFalse Positives
dc.subjectQuality-Of-Life
dc.subjectMinimally Important Differences
dc.subjectSignificant Client Changes
dc.subjectHealth-Status
dc.subjectMeaningful Change
dc.subjectImportant Difference
dc.subjectResponsiveness
dc.subjectRegression
dc.subjectPsychotherapy
dc.subjectImprovement
dc.subjectCambio Clínicamente Significativo
dc.subjectDiferencia Mínimamente Importante
dc.subjectFalsos Positivos
dc.subjectCalidad de Vida
dc.subjectDiferencias Mínimamente Importantes
dc.subjectCambios Significativos En El Cliente
dc.subjectEstado de Salud
dc.subjectCambio Significativo
dc.subjectDiferencia Importante
dc.subjectCapacidad de Respuesta
dc.subjectRegresión
dc.subjectPsicoterapia
dc.subjectMejora
dc.titleClinical significance: false positives in the estimation of individual change
dc.titleSignificado clínico: falsos positivos en la estimación del cambio individual
dc.typeArtículo de revista


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