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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
患者和醫生經常需要根據醫學檢查的結果做出決定。當這些結果以條件機率的形式呈現時，即使是醫生也發現很難正確解釋它們。超過 20 年的研究支持這樣的發現：當給定自然頻率資訊（而不是條件機率）時，人們能夠更好地計算測試的正確陽性預測值。自然頻率是少數已成為實證醫學的心理工具之一。最近，Pagin 等人 (Med Decis Making 2016;36:686-91) 認為自然頻率可能會阻礙明智的決策，這是一種基於單一任務的批評和我們稱為 50% 分割的粗略評分標準。我們的評論是基於三項分析來解決這些批評。首先，我們展示 Pighin 和其他人使用的 50% 分割評分如何將已知錯誤錯誤分類為支持理解的策略，例如僅關注測試的命中率（真陽性率）。其次，我們重新分析了各個參與者小組完成的 21 個附加問題的數據，以顯示他們的評分標準在 21 個案例中的 19 個案例中不支持他們的結果。第三，我們應用平均偏差評分方法並表明，當以自然頻率格式給出資訊時，參與者提供的估計值比條件機率格式更接近正確的貝葉斯解。在每次分析中，自然頻率都會導致更正確的判斷，從而促進相對於條件機率的明智決策。我們歡迎對績效指標進行進一步的討論，這些指標可以幫助人們深入了解公眾以及患者如何理解醫學檢測結果的含義。