¿Por qué los médicos no pueden explicar las tasas de cáncer a los pacientes como en las películas?
¿Qué probabilidad hay de que yo tenga esta enfermedad?
Porque en muchos casos, los médicos no pueden juzgar la probabilidad de un paciente individual basándose en la información que tienen a mano.
El año pasado, el padre de un compañero de clase se sometió a una cirugía de bypass de arteria coronaria en nuestro hospital. Lo visité antes de la cirugía y la familia me preguntó sobre los riesgos de la cirugía.
Dije: Según datos históricos, la tasa de mortalidad de la cirugía de bypass es inferior al 0,5.
El anciano pensó muy rápido y dijo que un paciente moriría cada mes sólo por una cirugía de bypass.
Dije: Puedes entenderlo de esta manera.
Mi compañero de clase dijo: La clave es ¿quién obtendrá esta cuota y cuánto riesgo enfrentará mi padre?
Dije: Si tienes 200 padres idénticos sometidos a cirugía, uno de ellos probablemente morirá, porque la tasa de mortalidad es aproximadamente 1/200.
Mis compañeros de clase. . . .
Agregué: En realidad tienes dos posibilidades, vivo o muerto.
Mi compañero de clase: Sólo quiero saber, ¿cuáles son las posibilidades de que mi papá muera?
La conversación no puede continuar en este punto porque realmente no puedo decirles cuál es la probabilidad. Los datos publicados por el hospital son para todos los grupos de pacientes y pertenecen a la estadística matemática clásica. A menudo tienen un valor estimado, por ejemplo 0,5. Pero estos datos significan poco para los pacientes individuales. Los datos que quería el padre de mi compañero de clase en realidad involucraban estadísticas bayesianas.
Si no sabes nada sobre la condición específica del padre de mi compañero de clase, según la experiencia pasada, puedes decir que su tasa de mortalidad es de 0,5. Esto también se puede llamar probabilidad previa. Es decir, se puede hacer la mejor estimación basándose en la información disponible.
Ahora tengo la nueva noticia de que el padre de mi compañero tiene diabetes. Según la literatura, los pacientes con diabetes tienen un mayor riesgo de mortalidad quirúrgica. En este momento, creemos que la tasa de mortalidad puede ser 0,6. Este dato se denomina probabilidad posterior. Es decir, después de obtener nueva información, emitir más juicios.
A medida que se mejora aún más la información sobre el padre del compañero de clase, como tabaquismo frecuente, sobrepeso, función pulmonar deficiente, aterosclerosis carotídea, etc., la probabilidad se puede reestimar con cada información adicional. Cuanta más información tenga, más precisas serán sus estimaciones de probabilidad.
El problema es que en el trabajo clínico, en la mayoría de los casos, los médicos no disponen de una APP preparada para introducir toda la información del paciente y luego calcular una tasa de mortalidad o la probabilidad de diagnosticar una enfermedad. No sorprende que los pacientes no estén satisfechos con las respuestas.
En cuanto a la estadística bayesiana, si estás interesado puedes leer “¿Qué significa la estadística para mí?” de Hiroyuki Kojima Yasuyoshi.