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主题:漫谈体检策略-统计相关的故事(一) -- xtqntd

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家园 漫谈体检策略-统计相关的故事(一)

这些天颇与某些河友争论,彼此不相让。不如就此发散开去,谈一下体检策略,兼述一下患者和临床医生中常见的思维误区。

基本分歧在于是否采用某些诊断方法,显然有人激进,有人保守。有人觉得最贵的就最好,自然有也人觉得最贵的未必最好。

不同的人知识背景不同、需求不同、角色也不同,即使同一个检查的同样的结果,对于不同人来说解读也完全不一样。那么应该怎么样选择适合自己的体检策略呢?那么先从一个看似不相关的统计学概念说起

Frequentist or Baysian ?

稍有理科背景的河友对这两个词不会陌生。

假设大家看到这样的论述:A疾病有x%的病例会出现P症状,一般这样的论述会出现在疾病个论里,比如内科学啊,外科学啊等等。

与之相反,我们也经常可以看到这样的论述:Q症状/R检查结果阳性提示有可能存在B疾病/B疾病的可能性是y%,一般这样的论述会出现在诊断学里。

相信河友们一眼就能看出这两种论述是不一样的,并且假设其他条件都一致,相互之间是可以通过贝耶斯定理互相转换的。正如前面所列的例子,医学相关思维中也一直存在着这两种思维的不停转换。稍有不慎,便容易混淆。医生尚如此,求医心切的病人就更难以区分得清楚了。。

举例而言(某标准化考题原题翻译,中美通用),某人在体检中检查出某个胃癌相关的指标是阳性,他正好在医院里有两位医生朋友,于是他就拿着结果去请教。第一位朋友是检验科的医师,他说这个指标每天都有很多人检查出来是阳性,但是只有1%的人得了癌症,不用太担心了。另一位朋友是肿瘤科医生,他说在胃癌病人里有10%的病人这个指标阳性,并且进展很快,容易扩散,所以建议要尽早做胃镜复查。

请大家看看,哪位医生说得对呢?

另外,请大家想想,这位去体检的哥们真正想知道的又是什么呢?

土鳖抗铁牛

通宝推:燕庐敕,回旋镖,橡树村,赫然,游识猷,萨苏,

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