Evaluación de la alfabetización del riesgo en estudiantes de medicina en Brasil
DOI:
https://doi.org/10.5712/rbmfc18(45)3802Palabras clave:
Educación Médica, Valor predictivo de las pruebas, Tamizaje masivo, Riesgo, Medidas de asociación, exposición, riesgo o desenlace.Resumen
Introducción: Para el proceso de toma de decisión compartida, es esencial que los profesionales de la salud sean capaces de interpretar datos estadísticos a partir de las mejores evidencias científicas disponibles para que las informaciones puedan ser comunicadas a sus pacientes. En ese contexto, la alfabetización de riesgo es la capacidad de evaluar riesgos y beneficios de una determinada acción. No obstante la importancia de esa habilidad, estudios han demostrado que muchos profesionales y estudiantes tienen dificultades para comprender conceptos de estadística y de probabilidad y, por consecuencia, baja alfabetización de riesgo. Objetivos: Este estudio tiene como objetivo evaluar la alfabetización de riesgo en estudiantes de medicina y cómo eso impacta la capacidad de resolver un problema de cálculo del valor predictivo positivo (VPP) de un examen de tamizaje. Métodos: Estudiantes de 4º, 5º y 6º año de la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo fueron invitados a responder un cuestionario compuesto por el Berlin Numeracy Test (BNT), un instrumento validado para medir la numeracia, y un problema clínico sobre el cálculo del VPP en el tamizaje de cáncer de mama con mamografía. Evaluar el grado de alfabetización de riesgo en estudiantes de medicina y verificar si existe asociación entre el número de aciertos en BNT y la capacidad de resolución del escenario clínico de VPP. Resultados: Se obtuvieron 97 respuestas, de las que 19 (19,52%) participantes respondieron correctamente 3 de las 4 preguntas del BNT y 61 (62,89%) respondieron correctamente todas las preguntas. En la pregunta sobre el VPP del tamizaje de cáncer de mama hubo 43 respuestas correctas (44,33%). La puntuación media de BNT de los participantes fue de 3,41. Entre los estudiantes que calcularon correctamente el VPP, el promedio fue de 3,67 y entre los que se equivocaron, fue de 3,21. Conclusiones: A pesar de la alta numeracia medida por el BNT, los estudiantes tienen una baja tasa de éxito en el caso clínico. Este estudio refuerzó los hallazgos previos de que la alfabetización de riesgo es una habilidad difícil de aprender, incluso en personas con un alto nivel de numeracia. Sin embargo, el bajo número de respuestas dificulta una interpretación más precisa de los resultados.
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Stewart M, Brown JB, Weston WW, McWhinney IR, McWilliam CL, Freeman TR. O terceiro componente: elaborando um plano conjunto de manejo dos problemas. In: Medicina centrada na pessoa: transformando o método clínico. 3. ed. ARTMED; 2017. p. 146-86.
Montori VM, Elwyn G, Devereaux P, Strauss SE, Haynes RB, Guyatt G. Decision Making and the Patient. In: Users’ guides to the medical literature. 3. ed. New York: McGraw-Hill Medical; 2015. p. 389-415.
Wegwarth O, Gigerenzer G. The barrier to informed choice in cancer screening: statistical illiteracy in physicians and patients. Recent Results Cancer Res 2018:210:207-221. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64310-6_13 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-64310-6_13
Soto-Mota A, Carrillo Maravilla E, Fragoso JM, Castejón A, González Herrero A, Ponce S. Evaluation of statistical illiteracy in Latin American clinicians and the piloting evaluation of a short course across multiple timepoints. BMC Med Educ 2022;22(1):54. https://doi.org/10.1186/s12909-022-03128-w DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-022-03128-w
Friederichs H, Birkenstein R, Becker JC, Marschall B, Weissenstein A. Risk literacy assessment of general practitioners and medical students using the Berlin Numeracy Test. BMC Fam Pract 2020;21(1):143. https://doi.org/10.1186/s12875-020-01214-w DOI: https://doi.org/10.1186/s12875-020-01214-w
Rothman RL, Montori VM, Cherrington A, Pignone MP. Perspective: The Role of Numeracy in Health Care. J Health Commun 2008;13(6):583-95. https://doi.org/10.1080/10810730802281791 DOI: https://doi.org/10.1080/10810730802281791
Schmidt FM, Zottmann JM, Sailer M, Fischer MR, Berndt M. Statistical literacy and scientific reasoning & argumentation in physicians. MS J Med Educ 2021;38(4):Doc77. https://doi.org/10.3205/zma001473 DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-20026/v1
Petrova D, Mas G, Navarrete G, Rodriguez TT, Ortiz PJ, Garcia-Retamero R. Cancer screening risk literacy of physicians in training: An experimental study. PLoS One 2018;14(7):e0218821. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218821 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218821
Jenny MA, Keller N, Gigerenzer G. Assessing minimal medical statistical literacy using the Quick Risk Test: a prospective observational study in Germany. BMJ Open 2018;8(8):e020847. http://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-020847 DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-020847
Johnson TV, Abbasi A, Schoenberg ED, Kellum R, Speake LD, Spiker C, et al. Numeracy among trainees: are we preparing physicians for evidence-based medicine? J Surg Educ 2014;71(2):211-5. http://doi.org/10.1016/j.jsurg.2013.07.013 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsurg.2013.07.013
Sheridan SL, Pignone M. Numeracy and the medical student’s ability to interpret data. Eff Clin Pract 2002;5(1):35-40. PMID: 11874195
Friederichs H, Schölling M, Marschall B, Weissenstein A. Assessment of risk literacy among german medical students: a cross-sectional study evaluating numeracy skills. HERA 2014;20(4):1139-47. https://doi.org/10.1080/10807039.2013.821909 DOI: https://doi.org/10.1080/10807039.2013.821909
Ghosh AK, Ghosh K. Translating evidence-based information into effective risk communication: Current challenges and opportunities. J Lab Clin Med 2005;145(4):171-80. https://doi.org/10.1016/j.lab.2005.02.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.lab.2005.02.006
Petrova D, Kostopoulou O, Delaney BC, Cokely ET, Garcia-Retamero R. Strengths and gaps in physicians’ risk communication: a scenario study of the influence of numeracy on cancer screening communication. Med Decis Making 2018;38(3):355-365. https://doi.org/10.1177/0272989X17729359 DOI: https://doi.org/10.1177/0272989X17729359
Gigerenzer G, Gaissmaier W, Kurz-Milcke E, Schwartz LM, Woloshin S. Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychol Sci Public Interest 2007;8(2):53-96. https://doi.org/10.1111/j.1539-6053.2008.00033.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1539-6053.2008.00033.x
Bramwell R, West H, Salmon P. Health professionals’ and service users’ interpretation of screening test results: experimental study. BMJ 2006;333(7562):284. https://doi.org/10.1136/bmj.38884.663102.AE DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.38884.663102.AE
Wegwarth O. Do physicians understand cancer screening statistics? A national survey of primary care physicians in the united states. Ann Intern Med 2012;156(5):340-9. https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-5-201203060-00005 DOI: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-5-201203060-00005
Cokely ET, Galesic M, Schulz E, Ghazal S, Garcia-Retamero R. Measuring risk literacy: the berlin numeracy test. Juldgm Decis Mak 2012;7(1):25-47. https://doi.org/10.1017/S1930297500001819 DOI: https://doi.org/10.1017/S1930297500001819
Eddy D. Probabilistic reasoning in clinical medicine: Problems and opportunities. In: Kahneman D, Slovic P,. Tversky A, eds. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Cambridge: Cambridge University Press; 1982. p. 249-67. https://doi.org/10.1017/CBO9780511809477.019 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511809477.019
Anderson BL, Gigerenzer G, Parker S, Schulkin J. Statistical literacy in obstetricians and gynecologists. J Healthc Qual 2014;36(1):5-17. https://doi.org/10.1111/j.1945-1474.2011.00194.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1945-1474.2011.00194.x
Schwartz LM. The role of numeracy in understanding the benefit of screening mammography. Ann Intern Med 1997;127(11):966-72. https://doi.org/10.7326/0003-4819-127-11-199712010-00003 DOI: https://doi.org/10.7326/0003-4819-127-11-199712010-00003
Chapman GB, Liu J. Numeracy, frequency, and Bayesian reasoning. Juldgm Decis Mak 2009;4(1):34-40. https://doi.org/10.1017/S1930297500000681 DOI: https://doi.org/10.1017/S1930297500000681
Garcia-Retamero R, Hoffrage U. Visual representation of statistical information improves diagnostic inferences in doctors and their patients. Soc Sci Med 2013:83:27-33. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2013.01.034 DOI: https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2013.01.034
Weber P, Binder K, Krauss S. Why can only 24% solve bayesian reasoning problems in natural frequencies: frequency phobia in spite of probability blindness. Front Psychol 2018;9:1833. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.01833 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.01833
Brase GL. Pictorial representations in statistical reasoning. Appl Cogn Psychol 2009;23(3):369-81. https://doi.org/10.1002/acp.1460 DOI: https://doi.org/10.1002/acp.1460
Ottley A, Peck EM, Harrison LT, Afergan D, Ziemkiewicz C, Taylor HA, et al. Improving Bayesian reasoning: the effects of phrasing, visualization, and spatial ability. EEE Trans Vis Comput Graph 2016;22(1):529-38. https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2467758 DOI: https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2467758
Binder K, Krauss S, Bruckmaier G. Effects of visualizing statistical information – an empirical study on tree diagrams and 2 × 2 tables. Front Psychol 2015;6:1186. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.01186 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.01186
Reani M, Davies A, Peek N, Jay C. Evidencing how experience and problem format affect probabilistic reasoning through interaction analysis. Front Psychol 2019;10:1548. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01548 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01548
Bilalić M, McLeod P, Gobet F. Why good thoughts block better ones: The mechanism of the pernicious Einstellung (set) effect. Cognition 2008;108(3):652-61. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2008.05.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cognition.2008.05.005
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