La respuesta de ABHISHEK KUMAR (“Desarrollo cerebral básico”) es directa y precisa. Para ampliarlo un poco, hay una buena parte de las matemáticas que se deben usar en medicina, más en algunas ramas que en otras. Los ejemplos van desde los muy simples, como calcular prescripciones (2 píldoras por vía oral tres veces al día durante 14 días = 2 * 3 * 14 = 84 tabletas), hasta un poco más complejo, como calcular el valor predictivo positivo de un prueba basada en su especificidad y sensibilidad y otros asuntos tales como la prevalencia de una condición dada en la población:
Supongamos que una prueba de VIH tiene una sensibilidad del 99%, lo que significa que si una persona realmente tiene VIH, entonces la prueba será positiva 99 veces de cada 100. Y suponga que tiene una especificidad del 95%, lo que significa que si una persona no tiene VIH Entonces, la prueba arrojará un resultado negativo 95 veces de cada 100.
Supongamos que la prevalencia del VIH en una población de individuos de bajo riesgo es del 2% y la prevalencia en un grupo de alto riesgo es del 20%. Y supongamos que una persona de la población general, sin factores de riesgo específicos para el VIH, se haga una prueba de VIH y el resultado sea positivo. ¿Cuáles son las probabilidades de que la persona realmente tenga una infección por VIH, en comparación con las probabilidades de que sea un falso positivo?
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De cada 100 personas en ese grupo de riesgo, 2 tendrán VIH, y la prueba será positiva el 99% del tiempo, por lo que lo más probable es que esas 2 tengan resultados positivos. Pero de cada 100 personas también es probable que obtengamos aproximadamente un 5% de falsos positivos. Entonces, en total, por cada 100 personas analizadas podemos esperar alrededor de 7 resultados positivos, de los cuales 2 son verdaderos positivos y 5 son falsos positivos.
En base a eso, puede asegurarle al paciente ansioso que sus probabilidades son 5: 2 de que su prueba es un falso positivo, según la información disponible.
Uno podría seguir y seguir proporcionando más ejemplos de matemáticas en medicina. Sin embargo, más allá del tipo específico de cálculos que se deben realizar, creo que lo más importante es el desarrollo de una mente analítica y lógica, ya que esto es necesario para estudiar una constelación de signos y síntomas, hacer un diagnóstico, evaluar cómo funciona el nuevo el diagnóstico puede encajar en el cuadro general de los otros problemas médicos del paciente, desarrollar un plan de tratamiento y, en general, administrar a un paciente. (También requiere habilidades de comunicación, compasión, sentido del humor y mil cosas más día tras día).
Una última cosa. Los médicos deben tener un conocimiento de las estadísticas para evaluar los nuevos enfoques de tratamiento. No hay muchas enfermedades nuevas bajo el sol, pero los nuevos tratamientos para enfermedades antiguas se evalúan todo el tiempo. Un ensayo clínico podría comparar el tratamiento A con el tratamiento B para algunos trastornos. Los resultados pueden mostrar que el tratamiento A tuvo una mejor supervivencia numérica que el tratamiento B, como 12 meses frente a 10.5 meses. Sin embargo, los datos pueden mostrar que este no fue un resultado estadísticamente significativo, lo que significa que los datos no fueron capaces de demostrar realmente que A fue consistentemente mejor que B. Además, A podría tener un perfil de efectos secundarios notablemente peor que B. Información, el tratamiento B sigue siendo preferible y sigue siendo el estándar de atención.
El médico debe ser capaz de entender tales asuntos. Y no sería tan inusual si un paciente viniera y preguntara sobre el tratamiento A, citando una “mejor” supervivencia de 12 meses frente a 10.5 meses porque vieron algo en Internet al respecto. Por lo tanto, el médico puede estar en la posición de tener que educar al paciente sobre por qué el tratamiento B sigue siendo el estándar de atención en lugar de A. Y el paciente podría ser un profesor universitario que sea fácilmente capaz de comprender el tema de importancia estadística, o un conserje Quien no tiene educación en matemáticas. (O, un conserje que es altamente inteligente y capaz de discutir estadísticas).
