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Probabilidade em vista

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  • 3 minute read

A estatística é um método essencial na investigação médica e na medicina baseada em provas. Ao mesmo tempo, coloca as mais altas exigências à metodologia e ao know-how profissional. Um bom conhecimento básico de estatística é, portanto, um pré-requisito para a compreensão da literatura médica. Um dos pilares fundamentais é o conceito de “probabilidade”.

Na prática diária, as probabilidades não são imediatamente acessíveis. Em vez disso, observam-se aglomerados de eventos. Estes correspondem a uma frequência absoluta ou relativa. A especificação das probabilidades, por outro lado, visa quantificar o acaso. No entanto, isto baseia-se numa construção teórica que só pode ser aproximada na prática. Um exemplo: um médico diz ao seu paciente com tumor que tem 50% de hipóteses de sobreviver nos próximos dois anos após a quimioterapia. Esta afirmação não deve ser entendida como significando que de dois pacientes tratados ao mesmo tempo, um morrerá nos primeiros dois anos, mas o outro sobreviverá então aos dois anos com 100% de certeza. Pelo contrário, a afirmação deve ser entendida como significando que num grande colectivo de doentes, quase metade sobrevive nos próximos dois anos, mas a outra metade não. Um destino individual só está implicado indirectamente por esta declaração. Isto deve-se ao facto de o médico assistente não poder conhecer todos os factores de influência que permitem um prognóstico fiável e individual.

As pessoas são muito más na interpretação de declarações explícitas de probabilidades. Isto porque as duas tarefas são claramente diferentes: prever plausibilidades a meio caminho correctamente ou resolver um problema matemático. A intuição estatística é por vezes errada. Teste você mesmo: Num país onde uma em 1000 pessoas está infectada com o VIH (isto corresponde a uma prevalência de 0,1%), uma pessoa seleccionada aleatoriamente obtém um resultado positivo no teste. O teste é 99% fiável, pelo que o resultado é errado em um por cento dos casos. Qual é a probabilidade de a pessoa que testou positivo estar realmente infectada com o VIH? 99%? Errado. A resposta correcta é cerca de 10%. Porque matematicamente, a situação é a seguinte: De 1000 pessoas, apenas uma está infectada, e é muito provável que o seu teste seja positivo. Mas 10 das restantes 999 pessoas saudáveis também obtêm um resultado positivo no teste porque a percentagem de erro é de um por cento. Assim, entre o total de 11 pessoas com resultados positivos nos testes, há 10 saudáveis (os falsos positivos) e uma que está realmente infectada. Isto faz com que haja menos de 10% de probabilidade de ser infectado com o VIH se o seu teste for positivo.

O vasto campo das probabilidades

Na investigação médica, a probabilidade é dada o seu próprio termo técnico, dependendo da sua aplicação. Estes incluem, por exemplo, o risco, a incidência ou a sensibilidade. Basicamente, todas as probabilidades são calculadas da mesma forma com base no cálculo da probabilidade. A probabilidade é uma medida da ocorrência ou não de um evento e está dividida em probabilidade incondicional e condicional. Na epidemiologia, são calculadas medidas como o risco absoluto ou relativo, a redução do risco absoluto, o número necessário para tratar e o odds ratio. Mas a incidência, prevalência, mortalidade e letalidade estão também sujeitas ao cálculo da probabilidade. Mas o pensamento estatístico real não é apenas o cálculo rotineiro de parâmetros ou a mera aplicação de testes estatísticos simples (na esperança de obter um resultado significativo), mas sim o esforço de lançar luz sobre a escuridão dos dados e de se aproximar um pouco mais da verdade.

 

Leitura adicional:

  • Hilgers RD, Bauer P, Scheiber V (2003): Cálculo de probabilidades. In: Introdução às estatísticas médicas. As estatísticas e as suas aplicações. Springer, Berlim, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-06858-8_4
  • www.spektrum.de/news/fehlurteile-wie-man-wahrscheinlichkeiten-richtig-versteht/1820015
  • www.amboss.com/de/wissen/epidemiologie-und-wahrscheinlichkeiten
  • https://heiup.uni-heidelberg.de/journals/index.php/hdjbo/article/download/24017/17712
Autoren
  • Leoni Burggraf
Publikation
  • InFo ONKOLOGIE & HÄMATOLOGIE
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