La tragedia bayesiana desde la iatrogenia clínica hasta la biotecnología

Resumen

Los algoritmos diagnósticos, así como el diseño biotecnológico, requieren del cálculo de la probabilidad condicional, dada la presencia de ciertos datos positivos en el contexto de la prevalencia, de la sensibilidad y de la especificidad, se necesita estimar la probabilidad de que el paciente tenga una determinada enfermedad. A veces, con una prueba de escrutinio se pasa de una probabilidad de 1/1000 a 1/20, constituyendo un gran avance diagnóstico, reduciendo la incertidumbre espectacularmente; sin embargo, la tragedia consiste en que la mayoría de los médicos creen que la probabilidad cambió de 0.1% (1/1000) a más del 90%, lo que es escandalosamente errado. La iatrogenia nace del error al contestar a la pregunta: "Dado que la prueba es positiva, ¿cuál es la probabilidad de que el paciente tenga la enfermedad?" En otros casos lo trágico consiste en aplicar una prueba a un individuo que pertenece a una subpoblación para la que esta no fue diseñada. Adicionalmente, se pone en evidencia que la fascinación por la sensibilidad evita que se apliquen métodos menos sensibles en poblaciones que están abandonadas, pues no se trata de hacer mejores pruebas que las que hace el Estado a los pacientes que atiende, sino de hacer pruebas de menor exactitud a los pacientes que no atiende el Estado.