lunes, 23 de marzo de 2015

"Risk Savvy" o la comprensión del riesgo, según Gerd Gigerenzer








Gerd Gigerenzer, Director de Harding Center for Risk Literacy del Max Planck Institute for Human Development de Berlín, ha publicado "Risk Savvy. How to make good decisions" (Penguin 2014). Se trata de una obra que aborda las dificultades de tomar decisiones en entornos inciertos y la necesidad de saber comunicar los riesgos de manera comprensible. Según el autor, de acuerdo con su propia experiencia, un 80% de médicos no entienden el significado de un resultado positivo en una prueba diagnóstica y, siguiendo en esta línea, en un estudio australiano, de 50 médicos consultados, sólo 13 respondieron que entendían el concepto del "valor predictivo positivo" (que es la probabilidad de tener una enfermedad si una prueba específica sale positiva), pero finalmente sólo uno de ellos fue capaz de explicarlo correctamente. En un post de este mismo blog, "Too much mamography" o el espejismo de los cribajes, Cristina Roure explicó que el riesgo de una mujer de tener cáncer de mama después de haber mostrado una lesión sospechosa en una mamografía preventiva es del 10%, cuando la mayoría de médicos cree que es del 90%. Con esta introducción ya se ve que deberíamos considerar el libro de Gigerenzer imprescindible para poder practicar medicina en un mundo de probabilidades.


La probabilidad de lluvia

Hablando de probabilidades les he elegido un ejemplo muy ilustrativo de las carencias profesionales en la comunicación del riesgo. Gigerenzer, lo pueden ver explicándolo en el video, dice que si el hombre del tiempo anuncia que la probabilidad de lluvia para mañana es del 30%, hay personas que piensan que va a llover un 30% del tiempo, es decir, que habrá 7 horas de lluvia y 17 de buen tiempo, mientras que otros creen que va a llover en un 30% del territorio, y otros que de cada 3 meteorólogos, 3 opinan que lloverá y 7 que no. Las tres interpretaciones son erróneas, porque lo que los expertos quieren decir es que de cada 10 días con las circunstancias atmosféricas como las que se prevén para mañana, en 3 llovería y en 7 no. Como ven, la precisión predictiva no sirve de nada si no se sabe comunicar lo que se quiere decir de manera sencilla.



La ilusión del pavo

En este ejemplo, el autor quiere explicar la incapacidad de los modelos matemáticos para comprender el futuro. Gigerenzer cita el escritor Nassim Taleb, el cual nos pide que nos pongamos en la mentalidad de un pavo recién salido del huevo. "El primer día se te acerca un hombre y tienes miedo de que te mate, pero es amable y te da de comer. El segundo día el hombre vuelve a venir, y te gustaría saber, de acuerdo con tu experiencia, cuál es la probabilidad de que te vuelva a dar de comer. Si conocieras la fórmula de Laplace concluirías que la probabilidad es de 2/3, el día siguiente de 3/4 y así ir subiendo, porque tu experiencia, cada día que pasa, te dice que tienes que confiar más y más en ese hombre. Y llega el día que hace cien desde que llegaste al mundo, con la certeza, ya casi total, de que tu protector te llevará alimento como cada día de los noventa y nueve anteriores; lástima que no has estado lo suficientemente atento para saber que este día cien es el de Acción de Gracias y el hombre, contra todo pronóstico, te corta el cuello."

Las facultades de medicina enseñan la estadística de la certeza, pero no la comprensión de la incertidumbre, y aun menos la manera de comunicar el riesgo real de las actividades clínicas, y entonces viene lo del pavo, de pensar que las cosas son como han sido siempre o como alguien te las hace ver. Créanme, corran a leer Gigerenzer, por el bien de las personas que confían en ustedes.


Jordi Varela

Editor

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