#Naukas13 – Clara Grima: El anumerismo y su p*** madre

Naukas bilbao 2013 logo

Mientras preparamos el próximo evento Naukas Bilbao que se celebrará los próximos 26 y 27 de septiembre de 2014, te invitamos a repasar las charlas que ofrecimos el pasado evento de 2013.

Agradecemos la ayuda prestada por la Cátedra de Cultura Científica de la UPV/EHU, la fundación Euskampus y EiTB que grabó todas las ponencias y las pone a vuestra disposición de manera gratuita en su web.

3 Comentarios

Participa Suscríbete

WalterWalter

Muy buena la charla, no pude verla en directo.

No he comprendido lo del anumerismo en la prueba médica a pesar de haberlo visto varias veces.

Hasta ahora yo interpretaba que la fiabilidad de una prueba médica es igual a la de tener la enfermedad. Si no es así ¿que significa “fiabilidad de la prueba”?

Para hacerlo mas fácil aun: si yo me hago la prueba de equis y (fantasía solo apta para esta elucubración) su fiabilidad es del 100% cuando me salga positiva la probabilidad de estar enfermo de equis es de 100% ¿no? Ahí da igual que solo afecte al 0,01% de la población, es un dato irrelevante.

Otra cosa es la probabilidad condicionada ANTES de saber el resultado de la prueba. Pero en la ponencia dices y escribes “macho, y das positivo”.

Igual estoy muy equivocado, agradecería que me desburres si es así.

WalterWalter

Ya, entendido. Es probabilidad condicional y hay que aplicar el teorema de Bayes.

Cuando estudié estadística este asunto siempre me pareció que se explicaba rápido y mal, sin la comprensión y ternura que requiere un asunto algo contra-intuitivo. John A. Paulos lo hace en todo un libro y muy bien, supongo que no es exigible que en una ponencia de diez minutos se logre lo mismo.

El ejemplo de la enfermedad no me gusta porque abre un debate semántico. ¿Como definimos la fiabilidad de la prueba? En un enunciado teórico se pueden hacer asunciones que la vida real no permite. Si las cifras de enfermos se basan en los resultados de las pruebas no podemos desvincular un dato de otro. Las prevalencias se saben en base a lo que han detectado ensayos que no tienen un 100% de fiabilidad. Y la fiabilidad (o porcentaje de falsos positivos/negativos) no es un parámetro que garantice el fabricante del ensayo, se va afinando con la experiencia.

Clara dice que confundir la fiabilidad de la prueba (90%) con la de estar enfermo de verdad (0,89%) es un disparate y eso es verdad. Pero omite el detalle de que a ningún enfermo le dan el primer dato. Al menos yo no conozco ningún caso. Lo que sería gravísimo es que un médico no tengo un conocimiento básico de probabilidad y no sepa informar a su paciente. Si con esa negligencia conduce al suicidio o, peor, publicar una foto en bolas en facebook, tendrá que vérselas con una demanda por mala praxis.

Para mi gusto es más esclarecedor (para niños al menos) un ejemplo cotidiano: cuando tienes hambre estás nervioso e irritable (casi siempre). Pero no siempre que estás nervioso e irritable pensamos que es por que tengas hambre (muchas causas).

Y seguro que hay ejemplos mejores como los que cita J.A. Paulos en “El hombre anumérico”

Deja un comentario

Tu email nunca será mostrado o compartido. No olvides rellenar los campos obligatorios.

Obligatorio
Obligatorio

Puedes usar las siguientes etiquetas y atributos HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>