このマスタークラスはPhysiotutorsのMaxが担当し、理学療法研究における統計と方法論の複雑さを解明することを目的とした魅力的なセッションである。 このマスタークラスは、典型的な教訓的内容ではなく、首の痛みを和らげるための筋力強化の有効性を理解しようとする1800年代後半の好奇心旺盛な人物、アレックスの物語を通して展開される。 アレックスの旅を通して、参加者は体系的なデータ収集と分析の重要性、交絡因子の課題、研究において対照群を用いることの意義について学ぶ。

この物語では、自然史、平均への回帰、無作為化の必要性などの重要な統計学的概念を紹介している。 さらに、平均値、中央値、最頻値、標準偏差などの統計的尺度や、データ分析におけるベル曲線の重要な役割についても掘り下げている。 アレックスの話はまた、統計的有意性を決定する際のP値の重要性と、確実な研究結果を保証するための統計的検出力の概念を強調している。 さらに、このマスタークラスでは、効果量と信頼区間を説明し、データ解釈の包括的な理解を提供している。

参加者は、PICOフレームワーク（母集団、介入、比較、結果）の開発と、意味のあるエビデンスに基づく結論を導き出すための対照実験の実施を通して指導を受ける。 最終的には、統計的有意性と並んで臨床的有意性の重要性が強調され、治療効果を評価するための最小臨床的重要差（MCID）の開発に至った。 このマスタークラスを通して、学習者は理学療法研究におけるエビデンスに基づいた実践と患者ケアの進歩についての洞察を得る。

私の目標は、研究と臨床のギャップを縮めることだ。 自分自身の行動や読んだ研究に対して、より批判的になることを助ける。 答えを提供するのではなく、すべてを疑うことによってだ。