AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTherefore, the results obtained from scientific research should be evaluated both in terms of statistical significance and clinical relevance.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study aimed to evaluate the relationship between the results of statistical analyses frequently used in health sciences research and clinical relevance. While statistical significance is a criterion that evaluates whether a result is random, clinical relevance refers to whether a finding is important or useful in real world conditions. Researchers should assess whether an outcome is clinically relevant as well as statistically significant. In addition, researchers should pay particular attention to issues such as effect size and comprehensive literature review. As a result, statistical significance is important in interventions to be applied in the field. However, it is not sufficient alone. Therefore, the results obtained from scientific research should be evaluated both in terms of statistical significance and clinical relevance.
Özet
Bu çalışma, sağlık bilimlerindeki araştırmalarda sıklıkla kullanılan istatistiksel analiz sonuçları ile klinik uygunluk arasındaki ilişkiyi değerlendirmeyi amaçlamıştır. İstatistiksel anlamlılık, bir sonucun tesadüfi olup olmadığını değerlendiren bir ölçütken, klinik uygunluk bir bulgunun gerçek dünya koşullarında önemli ya da yararlı olup olmadığını ifade etmektedir. Araştırmacılar, bir sonucun istatistiksel olarak anlamlı olmasının yanı sıra, klinik açıdan da uygun olup olmadığını değerlendirmelidir. Ayrıca araştırmacılar etki büyüklüğü, kapsamlı literatür incelemesi gibi konulara özellikle dikkat etmelidir. Sonuç olarak sahada uygulanacak girişimlerde istatistik anlamlılık önemlidir. Ancak tek başına yeterli değildir. Dolayısıyla bilimsel araştırmalardan elde edilen sonuçlar hem istatistiksel anlamlılık yönünden hem de klinik uygunluk yönünden değerlendirilmelidir.