Anonim

A 0, 05 P-értéket ismét megkérdőjelezték a klinikai jelentőség küszöbévé az orvosi kutatások során, ezúttal egy kommentárban, amely lehetőséget kínál a relevánsabb alternatívák megkönnyítésére.

"A P értékeknél az a probléma, hogy ha pontos meghatározásukat vesszük, akkor az általuk közvetített dolgok nem olyan dolgok, amelyekre bármilyen klinikus érdekelhet, nagyon ritka kivételekkel" - mondta John PA Ioannidis, MD, DSc, Stanfordi Egyetem, Kalifornia .

A P-érték - mondta a theheart.org | A Medscape Cardiology "egy kicsit olyan rituálé, amelyet az irodalom egészít ki. Ez félrevezető és rossz. Csak meg kell szabadulnunk tőle."

Valójában a tudósoknak és a folyóiratoknak a szignifikancia P értékének küszöbértékét, általában P <0, 05-et kell kicserélniük a tizedével, mondja Ioannidis a JAMA-ban március 22-én közzétett szempontból.

Az új P = .005 szabvány ideiglenes javítás lesz, amíg a mező következetesebben elfogad és bevezet egy klinikai szempontból relevánsabb statisztikai tesztet, vagy az elemzés típusától függően több vizsgálatot javasol.

Az, hogy a P értékeket jelenleg "tévesen értelmezik, túllicitálják és visszaélnek", azt jelenti, hogy a .05 szabványon belüli kutatási eredményt tévesen azonosítják azzal, hogy a megállapítás vagy eredmény (pl. Társulás vagy kezelési hatás) valódi, érvényes és érdemes viselkednek "- írja Ioannidis.

"Ezek a tévhit a kutatókra, a folyóiratokra, az olvasókra és a kutatási cikkek felhasználóira, sőt a médiára és a tudományos információt fogyasztó közönségre vonatkoznak. A legtöbb állítás, amelynek P-értéke kissé alacsonyabb, mint 05, alátámasztása valószínűleg hamis (azaz az állítólagos asszociációk és a kezelés hatása Ioannidis szerint még az igaz állítások közül is kevés érdemes az orvostudományban és az egészségügyben cselekedni.

A P értékeket gyakran félreértik, hogy a véletlenszerű megállapítás valószínűsége, ami helytelen, és emellett nem veszi figyelembe a lelet klinikai jelentőségét - jegyzi meg Ioannidis.

Inkább: "a P érték az az esély, hogy ilyen szélsőséges eredményeket fog látni, ha a nullhipotézis igaz, és nincs torzítás". A két „if” kritikus jelentőségű - jegyezte meg.

Egy jobb mutató, amely kielégíti a klinikusok igényeit, azt tükrözi, hogy van-e olyan kezelési hatás, amely elég nagy ahhoz, hogy klinikailag jelentős legyen. Ioannidis szerint a P érték "nagyon távol esik tőle. Annyira távol esik tőle, hogy az embereket csak félrevezetik."

Hasznosabbak a veszélyességi mutatók (vagy a relatív kockázatok vagy az esélyek arányai) olyan megbízhatósági intervallumokkal, amelyek olyan hatásméreteket mutatnak, amelyek megmutatják, hogy a kezelési eredmény klinikailag vonzó lehet - mondta. Ezek a mutatók nem pusztán dichotomizálják az eredményeket a szignifikancia és a nem szignifikancia szempontjából.

"Statisztikai jelentőségű árvízbe fulladunk" - mondta Ioannidis. "Tehát gyorsan meg kell tennünk valamit a fulladás elkerülése érdekében, miközben olyan jobb és tartósabb megoldásokon dolgozunk, amelyek közé tartozik az, hogy a szakirodalom körülbelül 80% -ában vagy 90% -ában más metrikák P értékét valószínűleg elhagyják, ahol nem a megfelelő eszköz a következtetésről. "

Véleménye szerint: "A P-érték küszöbének 0, 05-ről 0, 005-re történő mozgatása a múltbeli orvosbiológiai irodalom statisztikailag szignifikáns eredményeinek körülbelül egyharmadát a" szuggesztív "kategóriába sorolja. Ez az elmozdulás elengedhetetlen azok számára, akik (valószínűleg durván) hisznek a fekete-fehér jelentősebb vagy nem jelentéktelen kategorizálásban. "

Ez nem új ötlet, és Ioannidis számos korábbi kritikára és javaslatra hivatkozik a tradicionális P-küszöbértékektől való távolodáshoz, köztük egy újabb, 0, 005-ös új szabványt követelve.

Maga Ioannidis régóta lobogót keltett a témáról, és más szabványokról, amelyek alapján a tanulmány eredményeit és az azokat beszámoló kiadványokat besorolják. És 13 év telt el a saját manifesztusa óta, melynek címe: "Miért téves a legtöbb közzétett kutatási eredmény?"

Sanjay Kaul, MD, a Los Angeles-i Cedars Sinai Medical Center, aki nem vett részt a közzétett nézőpontban, támogatását fejezte ki azzal az elképzeléssel, hogy a P0-es küszöböt meg kell szigorítani. Megjegyezte a theheart.org | A Medscape Cardiology szerint néhány folyóirat ragaszkodott a kisebb P-küszöbökhöz az eredmények erősségének felméréséhez, míg mások egyáltalán nem hajlandóak használni a P-értékeket.

Azt mondta, hogy támogatta a Bayes-féle elemzés alkalmazását, amely legalább egy alternatívaként „kiküszöböli a P-értékek hiányosságait”.

Ezt a módszert - írja az Ioannidis - széles körben alkalmazni kell a különféle típusú kutatásokra, csakúgy, mint a mutatókat, amelyek megmutatják az effektus méretét és a bizonytalansági intervallumokat. Az alkalmazott mérőszámoktól függetlenül azoknak meg kell felelniük a kutatás típusának.

"Minden tanulmányhoz és minden kérdéshez, amelyet felteszünk, gondolkodnunk kell: miért csináljuk, és mit próbálunk megválaszolni? És akkor kiválaszthatjuk a mutatót és az eszközt, amely kifejezetten megvizsgálja azt, amit meg akarunk válaszolni. . És ez nagyon ritkán P érték "- mondta egy interjúban.

Egyelőre a P <.005 mint szignifikancia-standard széles körű elfogadása lépés a helyes irányba, valószínűleg "bármilyen típusú tanulmánytervezéshez", akár randomizált vizsgálat, metaanalízis vagy megfigyelő vizsgálat - mondta, bár még ez a szint "valószínűleg nagyon enyhe" a megfigyelési vizsgálatokhoz.

"A megfigyelési eredményekhez, például az étrend vagy az életmód társulásához a kardiovaszkuláris kimenetelhez vagy a rákhoz vagy a strokehoz, sokkal alacsonyabb küszöbértékekkel járnék, mint például 10 -6 . A genetikában az emberek küszöbértékeket használnak, mint például 10 -8 ."

Kaul szerint "a megfigyelő tanulmányok és metaanalízisek eredményei valószínűleg előnyösek lesznek az alacsonyabb P-értékküszöb megvalósításában". Még az Egyesült Államok Élelmezési és Gyógyszerészeti Igazgatósága - mondta. - jóváhagyta a <0, 001 P értéket a biztonsági események metaanalízise szempontjából, és jó ötlet lenne, ha "a folyóirat szerkesztői követnék az FDA vezetését ebben a tekintetben. "

Ioannidis beszámol arról, hogy az Amerikai Statisztikai Szövetség nyilatkozatán dolgozó testület tagja, valamint a statisztikai szignifikancia küszöbének csökkentését javasoló cikk szerzője. Kaul beszámolt arról, hogy a Boehringer Ingelheim, az Eli Lilly és a Novo Nordisk tanácsadója vagy tanácsadója.

JAMA. Online közzététel 2018. március 22-én

Kövesse Steve Stiles-t a Twitteren: @ SteveStiles2. További információ a theheart.org | Medscape Cardiology, kövess minket a Twitteren és a Facebookon.