MID之研究設計及分析方法

MID之研究設計及分析方法 （以計算BI之MID為例說明）

Anchor-based approaches：需藉由其它評估工具之評估結果推估MID

Cross-sectional methods  (Crosby, Kolotkin, & Williams, 2003)

1. 先用NIHSS將中風病人的嚴重程度分成輕、中、重等三組，再計算這三組病人之BI平均分數差，當作MID。
2. 以樣本配對的方式找一組正常人（或ADL功能未受損之病人）及一組ADL功能受損的病人，計算這兩組病人之BI差異當作MID。

• 缺點：所得到之MID無法代表病人真正的「改變」

Longitudinal methods (Crosby, Kolotkin, & Williams, 2003)

1. 病人接受治療一段時間後自評ADL能力的進步量（如使用7點量尺），計算自評進步量為「些許進步」的病人們BI分數前後測差異之平均。
2. 病人接受治療一段時間後評估NIHSS的進步量，計算進步量較少的病人們BI分數前後測差異之平均。

Distribution-based approaches：以統計方法推估MID

statistical significance: paired t-test
sample variation: effect size, standardized response mean, responsiveness statistic
measurement precision: standard error of measurement (SEM)

(Crosby, Kolotkin, & Williams, 2003)

我認為真正以病人「主觀感受」推估病人病情或能力之「改變量」的研究方法，只有longitudinal method中的方法1。

Distribution-based approaches較類似評估工具信度及反應性之研究，其主要功能為補充及協助判讀MID之意義。例如評估工具之SEM大於MID，即便病人前後測之進步分數大於MID，施測者仍難以從分數進步量上判斷此進步量是由測量誤差造成，或是對病人有意義的進步量；又例如評估工具之反應性不佳，病人的表現須改變很多才會造成評估結果的改變，如此一來得到之MID可能很難代表「最小」重要差異的概念！

參考文獻
Crosby, Ross D., Kolotkin, Ronette L., & Williams, G. Rhys. (2003). Defining clinically meaningful change in health-related quality of life. Journal of Clinical Epidemiology, 56, 395-407. doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(03)00044-1