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為什麽醫生不能像電影壹樣給病人解釋癌癥發病率?

這個答案本質上沒有給患者他想要的關鍵信息,也就是說,

我自己有這個病的可能性有多大?

因為在很多情況下,醫生無法根據手頭的資料來判斷壹個患者個體的這個概率。

去年壹個同學的父親在我們醫院做了冠狀動脈搭橋手術。手術前我去探望了他,家人問了手術的風險。

我說:根據歷史數據,搭橋手術的死亡率不到0.5%。

老人腦子轉得很快,說,光是搭橋手術,每個月就要死壹個病人。

我說:妳也可以這麽理解。

我同學說:關鍵是這個名額誰拿,我爸有多大風險?

我說:如果妳有200個同卵爸爸做手術,估計其中壹個會死,因為死亡率大概是1/200。

我的同學。。。。

我補充道:其實妳有兩種可能,死了或者活著。

我同學:我就想知道,我爸爸死的幾率有多大?

談話不能在這壹點上繼續,因為我真的不能告訴他們概率是多少。醫院公布的數據是針對所有患者群體的,屬於經典的數理統計,往往有壹個估計值,比如0.5%。但這個數據對個別患者意義不大。我同學爸爸要的數據其實涉及貝葉斯統計。

如果對我同學父親的具體病情壹無所知,根據以往的經驗,可以說他的死亡率是0.5%。這也可以稱為先驗概率。也就是說,可以根據手頭的信息做出最佳估計。

現在我得到壹個新消息,我同學的父親有糖尿病。根據文獻,糖尿病患者手術死亡的風險增加。這個時候我們認為死亡率可能是0.6%,這個數據叫做後驗概率。即在獲得新的信息後,再做進壹步的判斷。

隨著同學爸爸信息的進壹步完善,如經常吸煙、超重、肺功能差、頸動脈粥樣硬化等,每增加壹條信息就可以重新估計概率。妳掌握的信息越多,估計的概率就越準確。

問題是,在臨床工作中,大多數情況下,醫生並沒有壹個現成的APP來輸入患者的所有信息,然後計算出壹個死亡率或者診斷出壹種疾病的概率。患者無法對答案滿意,這並不奇怪。

關於貝葉斯統計,如果妳有興趣,可以看看小島康譽博之的《統計對我有什麽意義?