Quão bem os médicos entendem sobre probabilidade?

Por Sebastian Rushworth,

Estou muito interessado em saber como os médicos pensam. Como usamos as informações obtidas conversando e examinando um paciente para chegar a uma lista razoável de diagnósticos prováveis ​​(o chamado “diferencial”)? Quando solicitamos um teste, o que estamos procurando especificamente e como reagiremos ao resultado que aparecer? Mais cinicamente, estou curioso para saber até que ponto entendemos o que o resultado do teste realmente significa. E quais são as chances de tomarmos uma decisão correta com base na resposta que recebermos?

Acho que quem tem uma compreensão, mesmo que parcial, do que os médicos fazem, entende que a prática da medicina, embora baseada no conhecimento científico, não é uma ciência. Em vez disso, é uma forma de arte. E como acontece com todas as formas de arte, existem aqueles que se destacam e aqueles que se arrastam, ocasionalmente produzindo algo bom ou útil. A maioria das pessoas provavelmente está ciente do fato de que, se você consultar cinco médicos diferentes para tratar de um problema, há uma probabilidade significativa de obter cinco respostas diferentes. A medicina é tão complexa, com tantas variáveis ​​diferentes a serem consideradas, e os próprios médicos são tão variados em termos de como pensam e sabem, que o resultado final de qualquer consulta pode variar enormemente.

Uma das coisas que sempre precisam ser estimadas em qualquer consulta individual é a probabilidade. Qual é a probabilidade de que o nódulo na mama seja câncer? Qual é a probabilidade de a febre ser causada por uma infecção bacteriana grave? Quando confrontados com essas questões, acho que a maioria dos médicos se parece mais com um jogador de xadrez experiente do que com um robô. Eles agem com base em um sentimento, não em uma ponderação consciente das probabilidades. Os médicos com disposição nervosa, portanto, pedem mais exames e prescrevem mais antibióticos, enquanto aqueles com disposição mais relaxada pedem menos exames e prescrevem menos antibióticos.

Mas quão bom é o médico médio?

Isso é o que um estudo publicado recentemente no JAMA Internal Medicine procurou descobrir. O estudo foi conduzido nos Estados Unidos e financiado pelo National Institutes of Health. 492 médicos que trabalham na atenção primária em diferentes partes dos Estados Unidos responderam a uma pesquisa, na qual eles tiveram que estimar a probabilidade de doença em quatro diferentes situações clínicas comuns, antes e depois de um teste comumente usado.

As situações foram mamografia para câncer de mama, raio-x para pneumonia, cultura de urina para infecção do trato urinário e teste de estresse cardíaco para angina. Para cada cenário, os médicos receberam uma vinheta detalhando a situação e fornecendo informações sobre a idade, sexo e fatores de risco subjacentes do paciente. Com base nisso, eles foram solicitados a estimar a probabilidade de doença antes do teste e depois do teste, tanto em uma situação em que o teste deu positivo quanto em uma em que o teste deu negativo. Aqui está um exemplo da pesquisa:

Sra. Smith, uma mulher de 35 anos previamente saudável que fuma tabaco apresenta cinco dias de fadiga, tosse, piora da falta de ar, febre a 102 graus Fahrenheit (38,9 graus centígrados) e diminuição dos sons respiratórios no campo inferior direito. Ela tem uma frequência cardíaca de 105, mas, fora isso, os sinais vitais estão normais. Ela não tem nenhuma preferência particular por exames e quer seu conselho.

Com base nessas informações, qual é a probabilidade de a Sra. Smith ter pneumonia? ___%

A radiografia de tórax da Sra. Smith é consistente com pneumonia. Qual é a probabilidade de ela ter pneumonia? ___%

A radiografia de tórax da Sra. Smith deu negativo. Qual é a probabilidade de ela ter pneumonia? _ __%

A idade média dos participantes era de 32 anos, e eles estavam na prática há, em média, três anos. Em outras palavras, tratava-se, em sua maioria, de jovens médicos recém-formados na faculdade de medicina. É razoável pensar que eles se sairiam melhor nesse tipo de exame do que os médicos mais velhos, uma vez que o que lhes foi ensinado na faculdade de medicina ainda está relativamente fresco em suas memórias e também está mais atualizado e correto. Além disso, a faculdade de medicina hoje enfatiza o pensamento probabilístico e conceitos como sensibilidade e especificidade muito mais do que no passado.

Então, quais foram os resultados?

No cenário da pneumonia, os médicos superestimaram a probabilidade pré-teste de pneumonia em 78%. Em outras palavras, eles pensaram que a probabilidade de o paciente ter pneumonia era quase o dobro do que realmente era. Não é bom. Infelizmente, esse foi o melhor desempenho deles. Quando se tratava de angina, eles superestimaram a probabilidade pré-teste em 148%. Quando se tratava de câncer de mama, eles superestimaram a probabilidade pré-teste em 976% (ou seja, acharam que era dez vezes mais provável do que realmente era). E quando se tratava do cenário de infecção do trato urinário, eles superestimaram a probabilidade pré-teste em 4.489%! (ou seja, eles pensaram que era 45 vezes mais provável do que realmente era).

O que os médicos estão aprendendo na faculdade de medicina atualmente?

O que acho particularmente interessante aqui é que o erro estava sempre na mesma direção - em cada um dos quatro cenários os médicos pensaram que a doença era mais provável do que na realidade. Se isso reflete os resultados do mundo real, então isso significaria que os médicos provavelmente se envolvem em muitos tratamentos excessivos. Obviamente, se você acha que um paciente provavelmente tem uma infecção do trato urinário, você vai prescrever um antibiótico. E se você acha que um paciente provavelmente tem angina, você vai prescrever um nitrato. Você pode até encaminhar o paciente para algum tipo de procedimento intervencionista.

Para ser justo, este estudo foi conduzido nos excessivamente litigiosos Estados Unidos. Os médicos que sabem que provavelmente enfrentarão processos judiciais se perderem um diagnóstico provavelmente farão um diagnóstico exagerado. Mas minha experiência pessoal me diz que este não é apenas um problema dos Estados Unidos. Já vi muitos pacientes aqui na Suécia com colonização assintomática do trato urinário prescreverem antibióticos desnecessários, para citar apenas um exemplo. Acho que a superestimação tem mais a ver com viés cognitivo do que com medo de litígio. Uma vez que você se baseie em um diagnóstico, digamos pneumonia em alguém com febre e tosse, é quase certo que você superestimará a probabilidade desse diagnóstico.

Vamos continuar. Quando se trata de quanto um teste altera a estimativa de probabilidade, os médicos superestimaram o efeito de uma radiografia pulmonar positiva em 92%, de uma mamografia em 90% e de um teste de estresse cardíaco em 804%! Eles estavam relativamente acertados, no entanto, quando se tratou de estimar o impacto de uma cultura de urina positiva, superestimando apenas em 10%.

Quando se trata de quanto um teste negativo muda a estimativa de probabilidade, os médicos realmente se saíram bem, estando perto da marca para a radiografia de tórax, cultura de urina e teste de estresse cardíaco, mas subestimando radicalmente o valor preditivo de um mamografia negativa (em outras palavras, eles pensaram que o câncer de mama era muito mais provável do que realmente era depois de receber uma mamografia negativa, então, novamente, eles superestimaram a probabilidade de doença).

O que podemos concluir disso? Os médicos têm uma compreensão muito pobre de como os testes que usam influenciam a probabilidade de doença e superestimam fortemente a probabilidade de doença após um teste positivo. No entanto, geralmente são melhores em compreender o impacto de um teste negativo do que em compreender o impacto de um teste positivo.

Por fim, a pesquisa pediu aos médicos que considerassem um cenário hipotético em que 1 em 1.000 pessoas tivesse uma determinada doença e estimassem a probabilidade da doença após um resultado positivo e negativo para um teste com sensibilidade de 100% e especificidade de 95% . A sensibilidade é a probabilidade de que uma pessoa com a doença tenha um resultado positivo no teste. Especificidade é a probabilidade de que uma pessoa sem a doença tenha um resultado negativo no teste.

Os leitores regulares deste blog não terão problemas em descobrir isso. Se você testar 1.000 pessoas, obterá um verdadeiro positivo (uma vez que a sensibilidade é de 100%, você detectará todos os casos positivos) e 50 falsos positivos (com uma especificidade de 95% que significa cinco falsos positivos por 100 pessoas testadas). A probabilidade de qualquer pessoa com um teste positivo realmente ter a doença será, portanto, de cerca de 2% (1/51). Então, o que os médicos responderam?

O médico médio do estudo pensou que a probabilidade de uma pessoa com um teste positivo realmente ter a doença era de 95%. Em outras palavras, eles superestimaram a probabilidade em 4.750%!

Além disso, eles achavam que uma pessoa com teste negativo ainda tinha 3% de probabilidade de doença, embora a sensibilidade fosse listada como 100% (o que significa que o teste nunca falha em pegar alguém com a doença). Opa. Devo acrescentar que não houve diferenças significativas no grau de correção das respostas entre os atendentes (médicos mais experientes) e os residentes (mais médicos iniciantes).

O que podemos concluir?

Os médicos são péssimos em estimar a probabilidade de condições comuns em cenários que enfrentam diariamente, não são capazes de interpretar corretamente os testes que usam e não entendem nem mesmo conceitos básicos de teste de diagnóstico, como sensibilidade e especificidade. É como se um piloto não conseguisse ler um indicador de altitude. Tenha medo. Tenha muito medo.

As escolas de medicina devem pensar muito sobre as implicações deste estudo. O que isso me diz é que a educação médica precisa de uma revisão massiva, semelhante à que aconteceu há cem anos, após o relatório Flexner. Não enviamos pilotos para o ar sem nos certificarmos de que eles têm um entendimento completo das ferramentas que usam. No entanto, isso é claramente o que estamos fazendo quando se trata de medicina. É certo que a prática da medicina é muito mais complexa do que pilotar um avião, mas não acho que isso mude o ponto fundamental.

Fonte: https://bit.ly/3jcapsC