이 마스터클래스는 물리치료 연구의 통계와 방법론의 복잡성을 이해하기 쉽게 설명하기 위해 Physiotutors의 Max가 진행하는 매력적인 세션입니다. 일반적인 교훈적인 내용 대신 1800년대 후반, 목 통증 완화를 위한 근육 강화의 효능을 이해하고자 하는 호기심 많은 알렉스의 이야기를 통해 마스터 클래스가 펼쳐집니다. 참석자들은 Alex의 여정을 통해 체계적인 데이터 수집 및 분석의 중요성, 교란 요인의 문제점, 연구에서 대조군 사용의 중요성에 대해 배웁니다.

내러티브에서는 자연사, 평균으로의 회귀, 무작위 추출의 필요성 등 주요 통계 개념을 소개합니다. 또한 평균, 중앙값, 모드, 표준 편차, 데이터 분석에서 종 곡선의 중요한 역할과 같은 통계적 측정값에 대해 자세히 설명합니다. 또한 Alex의 사례는 통계적 유의성을 결정할 때 P값의 중요성과 강력한 연구 결과를 보장하기 위한 통계적 검정력 개념에 대해서도 강조합니다. 또한 이 마스터클래스에서는 효과 크기와 신뢰 구간을 설명하여 데이터 해석에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.

참가자는 의미 있는 증거 기반 결론을 도출하기 위해 PICO 프레임워크(인구, 개입, 비교, 결과)를 개발하고 통제된 실험을 실행하는 과정을 안내받습니다. 궁극적으로 이 세션에서는 통계적 유의성과 함께 임상적 유의성의 중요성을 강조하며, 치료 효과를 평가하기 위한 최소 임상적으로 중요한 차이(MCID)의 개발로 마무리됩니다. 이 마스터클래스를 통해 학습자는 물리치료 연구에서 증거 기반 진료와 환자 치료의 발전에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

제 목표는 연구와 임상 사이의 간극을 좁히는 것입니다. 자신의 행동과 읽은 연구에 대해 더 비판적으로 생각할 수 있도록 도와줍니다. 답을 제시하는 것이 아니라 모든 것에 의문을 제기합니다.