关于风险预测的思考

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这个星期一晚上,我们的下一个播客开始播放。博士。GustavoHeudebert和我讨论了另一篇关于风险预测的文章。这个话题已经成为电话播客年报上反复出现的一个主题。

为什么风险预测如此重要?2019年,我们在风险预测的基础上做出了许多预防和测试的决策。此外,我们还评估了危害和利益。所有这些预测模型都有优点和缺陷。在决定使用他汀类药物时(另一个即将发生的事件)我们必须估计心血管事件的风险,服用多少他汀类药物可以降低这种风险,以及服用他汀类药物的可能性和副作用类型。

这些预测都来自数学模型。数学建模充满了许多危险。我们可以将相同的建模技术应用到不同的数据库,并开发出显著不同的模型。与博士的插曲。Rod Hayward -提高心血管风险评估–举了一个很好的例子,说明包括不同的数据库,甚至不同的时间段如何改变我们对心血管事件的风险预测。在那一集里,他还解释了时间趋势的问题。过去30多年来,心血管风险有所降低。因此,我们的预测应该改变。

他还指出,在模型中,我们从来没有关于所有风险因素的数据。心血管风险预测模型没有考虑家族史,肾脏疾病或健康——但我们知道所有这些因素都会改变心血管风险。

同样的问题也存在于利益和危害预测中。大数据的承诺假设我们拥有完整的数据。然而在医学上,我们从来没有完整的数据。

这些预测模型可以帮助我们做出临床决策。我们应该谨慎而周到地使用它们。必威体育了解到这些数字是具有置信区间的估计值可以帮助我们。他们可以帮助我们与患者就风险和益处展开对话。数字不是魔法。我们不能把它们输入计算机程序来做临床决策。采用算法决策很快就会变得危险。

许多决定都发生在“灰色地带”。我们应该考虑到那个病人,他或她的顾虑,以及他们的整体医疗状况。这样的决策是复杂的,理解这些问题会让人对许多指导方针和性能度量必威体育感到惊讶。我们应该永远记住门肯的话,“每个人类问题都有一个众所周知的解决方案,整洁,貌似有理的,错了。

评论(4)

一段时间前,我被送到一个地区医疗中心,因为误诊导致严重的医疗问题。我是1%不符合正常医疗标准的人的一部分。在此之前,我的医生的解决办法是在我发生重大事故之前,多用同样的方法。

标准是伟大的,直到它们不起作用。

应用更多同样的方法并不能解决这个问题,我被一次又一次地告知我不存在。

幸运的是,该地区医疗中心正在为这些奇怪的病人服务,并制定了适合我的治疗计划和后续行动。

我今天的问题是医生不想遵循这个计划,我必须努力保持我现有的药物水平。

门肯是对的。

史提夫卢卡斯

有些事情是相当确定的。天花和脊髓灰质炎免疫根除了这种疾病。如果患者服用胰岛素,1型糖尿病会变成慢性疾病而不是恶性疾病。其他事情有一些不确定性,但不太可能做出决定。在糖尿病患者中,有一项已发表的研究显示,即使糖尿病患病率猛增,1990年至2010年间心血管事件的发生率也有所下降。你不能在全世界范围内做那么多血管成形术,所以药物治疗的不确定性很小,特别是他汀类药物,大范围的给出了这个结果。有人可能会说,新发现的糖尿病患者数量如此之多,以至于他们没有足够长的时间服用它,但不太可能,因为心血管减少远远超过其他后遗症的改善。所以尽管大多数事情都有不确定性,医疗处方和算法并不像华尔街那样是一次去赌场的旅行。

“所有的模型都是错误的,但有些是有用的。”乔治博克斯
诀窍是如何使用它们,然后改为最后一段。

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