指导临床医生对病人的治疗越来越成为制度化,通过临床实践指南(论文认定)。字典定义准则作为行为的建议,但临床医生有强烈的动机,以遵守这些指导方针时,使几乎强制遵守他们。病人的健康保险计划可能需要坚持作为报销条件的治疗费用。坚持也可以用作证据的尽职调查,以保护索赔。
医学文献包含了许多评论敦促医生遵守指导方针。他们认为CPG开发者有一个更好的知识比临床医生的治疗反应。医学研究所(2011年,p.26)):“可信赖的论文认定有潜力减少不恰当的练习变化。”
这样的声明证明普遍认为,坚持准则是社会比分散的临床决策。然而没有福利分析,支持这一信念。有两个原因病人护理遵守指导方针可能不同于临床医生提供的护理:
- 指导开发人员可能不同于临床医生的能力来预测决策如何影响病人的结果;或
- 指导开发人员和临床医生可能有所不同在如何评估病人的结果。
福利比较需要考虑的因素。最近工作(2017年曼斯基),我认为如何评估病人的疾病风险的能力有限,和预测治疗反应,可能影响福利,坚持准则或分散的临床实践中实现。
最佳的个性化护理假设理性预期
提供一个基线,我认为一个理想的设置医学研究的经济学家如菲尔普斯和Mushlin (1988)。这些研究认为临床医生使准确的概率风险评估和预测治疗反应条件协变量对所有观察到的病人。也就是说,他们的理性预期。研究假设目标是病人的期望效用最大化。
在这种背景下,分析最佳的个性化护理表明坚持CPG不能超越分散练习,并可能表现较差。如果CPG条件建议所有病人临床观察,反是;它可以做不比繁殖临床决策。如果CPG条件提出建议的一个子集临床观察,通常就是这样,坚持中央人民政府可能产生劣质福利因为方针不个性化的病人护理。因此,如果临床医生有理性预期,没有信息的观点坚持论文认定。
坚持论文认定持有的自卑,因为优化护理的问题有一个简单的解决方案。患者应该分成组拥有相同的协变量观察。所有病人在一组应给予照顾,收益率最高的类内期望效用。最大期望效用的增加越来越多的病人则反是。
治疗不完美的临床判断
如果它是合理的假设,临床医生合理期望,就不会有功利主义观点开发论文认定。然而,实证心理学研究得出结论认为,以证据为基础的预测始终优于临床判断,即使临床判断使用额外的协变量作为预测因子。
一个有影响力的评论文章,道斯et al .(1989年,p.1668)杰出的统计预测和临床判断:
”在临床方法决策者结合或过程信息在她或她的头。保险精算和统计方法人类法官取消剩下的结论完全经验建立关系数据和感兴趣的条件或事件”。
比较这两个,即使临床医生观察病人反是不利用可用的统计预测,他们警告不要使用临床判断预测疾病风险或治疗反应(p.1670):
”可能临床医生如果给定的信息优势获得优势?…研究解决这个问题取得了一致的结果…即使给定的信息优势,临床判断仍未超过保险精算方法;事实上,获得额外的信息通常并没有关闭两种方法之间的差距。”
心理学研究挑战假设临床医生有理性预期的现实主义,但它本身并不意味着坚持论文认定能产生更大的福利比使用临床判断决策。一个问题是,心理学文献没有提到所有welfare-relevant方面的临床决策。心理学家研究了风险评估的准确性由统计预测临床医生,但他们没有做类似的研究评估病人偏好的健康结果的准确性。心理学研究也很少检查概率风险评估的准确性。这是更常见的评估点预测的准确性。逻辑概率和预测点之间的关系的研究表明,后者的数据最多收益率宽范围。
鉴于这些问题和其他一些问题,我们不能得出结论,不完美的临床判断使坚持论文认定优于分散决策。心理学研究的结果只意味着福利之间的比较是一个微妙的选择替代第二好的病人护理系统。坚持论文认定可能不如论文认定条件的病人不少于做临床医生,但它可能是优越的,不完美的临床判断收益率非最优决策。精确的取舍取决于上下文。
有问题的方法论实践循证医学
心理学文献质疑医生的判断,但它并没有质疑循证指南开发中使用的预测的准确性。预测是基于证据的,但这并不意味着他们有效地使用证据。可疑的方法论的实践一直困扰健康结果的研究,也可能影响指南开发。这进一步复杂化坚持准则的比较分散的实践。
一个可疑的实践将从随机试验结果的外推临床决策。指导开发人员使用试验数据来预测治疗反应时数据是可用的。试验是吸引人的,因为,因为足够的样本大小和完整的观察结果,他们提供可靠的人口研究中发现对治疗反应。根据这些发现,然而,是很困难的。一厢情愿的推断通常假定的治疗反应发生在实践中在相同的试验。这可能不是真的。研究人群通常不同患者群体。实验治疗不同于治疗用于实践。代理以试验结果不同于健康利益的结果。
使用假设检验比较治疗也是有问题的。常见的过程当比较两个治疗是认为一个现状和另一个创新。通常的零假设是,创新是没有比现状,和创新的替代将是更好的。如果不拒绝零假设,指南建议在实践中使用的现状。如果零被拒绝,创新成为治疗的首选。公约已修复的概率拒绝零假设是正确的(错误)时,选择样本大小修复的概率拒绝备择假设是正确的(II型错误)。
曼斯基,Tetenov(2016)观察到,假设检验可能产生不满意的结果为临床决策有几个原因。这些包括:
- 使用传统的错误概率:这是标准修复错误的概率为5%,II型误差在10 - 20%,但假设检验的理论不给任何理由使用这些错误概率。没有理由临床医生关心病人的福利做出治疗的选择,应该有一个更大的概率比第一类误差II型。
- 注意力不集中在错误发生时损失的大小:临床医生应该关心超过错误概率。他或她应该关心病人的福利损失的大小应该发生错误。给定的误差概率时应该少接受治疗之间的福利差异较大,但假设检验的理论不会考虑这个。
限制设置两个治疗:临床医生常常选择在几个治疗,许多临床试验比较两个以上的治疗。然而,假设检验的标准理论只考虑两种治疗方法的选择。统计学家们一直在努力扩展它来处理比较多种治疗方法。
做得更好
以证据为基础的研究能够更有效地告知病人护理,而不是。研究应量化共同识别和统计不精确问题如何影响健康结果的可靠预测的可行性。识别通常占主导地位的问题。
认识到知识的治疗反应是不完整的,我建议正式考虑病人护理作为不确定情况下的决策问题。没有优化的方法在不确定环境下做出决定,但有合理的方法易于理解的福利属性。这些包括主观期望最大化福利、极大极小准则和极小极大后悔标准。
有先例的口头承认文学医疗决策的不确定性。例如,医学研究所(2011 p.33)称为注意断言的循证医学工作小组:
“[C] linicians必须接受不确定性和临床决策的观念往往是由缺乏知识的真正的影响。”
言语识别的不确定性,然而,没有指导开发人员检查病人护理正式作为不确定情况下的决策问题。我发现这令人惊讶。医学研究多利用生物科学,技术和定量统计方法。那么为什么CPG开发承认不确定性只有口头上呢?形式分析不确定性下的病人护理为指南开发和临床决策。
引用
道斯,R, R和P米尔《浮士德》(1989),“临床与保险精算的判断,”科学,243:1668 - 1674。
医学研究所(2011),临床实践指南我们可以信任,华盛顿特区:国家科学院出版社。
曼斯基,C(2017),“改善临床指南和不确定性下的决策,”美国国家经济研究局工作论文23915。
曼斯基,C和Tetenov(2016),“足够的试验规模,为临床实践,”美国国家科学院院刊》上,113:10518 - 10523。
菲尔普斯,C和Mushlin(1988),“集中使用医疗技术评估决策理论,”医疗决策8:279 - 289。
VoxEU列
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