在医学研究中，临床试验数据的准确解读离不开医学统计学的支持，许多医生在面对复杂的统计数据时，往往感到力不从心，一个常见的问题是：如何从众多的P值中判断研究结果是否具有统计学意义？
我们需要明确P值的概念，P值是用于判断观察结果是否由偶然性产生的概率值，P值小于0.05被认为具有统计学意义，即研究结果不是由偶然性产生的，这并不意味着P值小于0.05的研究结果就一定是“有效”的或“可靠”的，因为P值的大小还受到样本量、数据分布、研究设计等多种因素的影响。
仅仅依赖P值进行结论的推断也是不够的，我们还需要考虑效应大小（Effect Size）和置信区间（Confidence Interval）等统计指标，效应大小反映了处理效应的强度，而置信区间则提供了处理效应的估计范围，只有当P值、效应大小和置信区间三者综合考虑时，我们才能更全面地评估研究结果的可信度和临床意义。
作为医学法律顾问，我建议医生们在解读临床试验数据时，不仅要关注P值的大小，还要综合考虑效应大小和置信区间等统计指标，以更准确地评估研究结果的临床意义和可靠性。
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