【噪声 书籍】题包括该用哪些药物、正确的手术方式是哪个,以及到底需不需要手术等。20多年来,达特攻斯。阿特拉斯项目(TheDartmouthAtlas

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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

题包括该用哪些药物、正确的手术方式是哪个,以及到底需不需要手
术等。20多年来,达特攻斯。阿特拉斯项目 (The Dartmouth Atlas
Project ) 一直致力于记录 “六而在医疗次源分配各使用上上在在的显

差异”,当然,主 均的情况。对于本书
来说,我们只 4需要简单地探讨 人断性判断中存在的吧声就可以了。

医疗诊断中的噪声

有大量文献介绍了医学界存在噪声,其中许多是实证性的且验证
了噪声的存在,也有许多文献是指导性的。一些医学领域的论文一直
在提出各种各样的减少噪声的策略,这些论文如同一座座金矿,荀藏
着众多极其珍贵的想法,值得许多领域的专家、学者参考借鉴。

若噪声存在,就证明其中一位医生明显是正确的,另一位明显是
错误的并且可能受到某些偏差的影响,正如我们料想的那样,医生的
技能在其中发挥了关键作用。例如,二项针对放射科医生做出肺炎诊
是的研究发现,噪声中很大一部分源自医生技能上的差异。具体而
言,“技能的差异可以解释诊断决策中44%的变异”,这表明“提升技
能比使用统一的决策指南更有效”。训练和甄选对于减少误差、消除
噪声和偏差至关重要,在医疗领域也是如此。

在医学的某些领域,如放射学和病理学,医生对喉声的存在一清
二楚。例如,放射科医生将诊断差异称为“阿喀琉斯之中”。目前尚
不清楚到底为什么放射学和病理学领域的噪声如此受关注,可能是因
为这些领域的噪声确实比其他领域多,也可能是因为这些领域的噪声
更容易被记录下来,我们猜想易于记录可能是更重要的原因。在放射
学领域,人们更容易实施一些简单的噪声测试以及误差测试,例如,
你可以再看一遍影像片子来对之前的评估结果进行重新评估。在医学领域,人与人之间的噪声,或者说评估者信度
(Cinterrater reliability) ,通常用kappa统计量来衡量。kappa值
越高,噪声越小。kappa值为1表示评估者们的评估完全一致, kappa值
为0,则意味着评估者之间的一致性很差,就跟一群猴子往诊断列表上
投飞镖差不多。根据该系数测量得到的信和度,医学诊断的某些领域属
于“轻度”或者“糟糕”,“糟糕”意味着该领域的噪声非常多。在
大多数情况下,该系数测出的信度是“一般”,这当然有所改善,但
依然表明其中存在着明显的噪声。随机选出100例药物,要求全科医生
判断这些药物之间的相互作用是否具有临床意义,对于这一重要问
题,医生们做出的判断“一致性很差”。在许多外行眼 里,诊断肾脏
疾病处于哪一阶段似乎比较简单,甚至很多医生也这样认为。但是
贤病专家们在基于坚病患者的标准化检测结果进行诊断时,仅勉强达
到“中等程度的一致性”。

一项研究发现,关于型腺病变 这一问题,病理学家之
间只能达成“一般”程度的一致性。在诊 增生病变时,一致性
同样是“一般”。当医生根据核磁共振成像扫描结果浊断椎管的狭守
程度时,一致性也是“一般”。这些发现很值得反思,因为我们说
过,在医学的某些领域中嗓声水平非常低,但在一些对技术性要求非
常高的领域,医生们的诊断还远没有实现零品声。关于是否会被确诊
为患有癌症等严重疾病,患者有时就像在抽签,其结果取决于问诊的
是哪位医生。

再来看看这些文献中的其他发现,它们源自那些噪声的严重程度
尤其值得关注的领域。我们描述这些发现并不是为了对医务工作的现
状做出权威性的论断〈医务工作在不断地发展和改进,在某些情况
下,发展和改进的速度很快) ,我们的目的是让大家认识到噪声是普
饥存在的,不管是在不远的过去还是现在,噪声都懂见不鲜 。

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