Quem está certo, o estatístico ou o cirurgião?

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Considere o caso descrito abaixo, de Peacock (1972). Essa passagem parece implicar que o jovem estatístico está fazendo uma declaração inteligente e correta.

Mas ele é?

experiment-design clinical-trials

— statslearner2
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Seu título / pergunta implica que devemos determinar qual "um (e apenas um) deles está certo". O cirurgião pode estar correto ao entender o prognóstico do paciente com e sem a cirurgia, mas ele não pode provar isso para a satisfação do estatístico. Existem outras opções de pesquisa além da atribuição aleatória à cirurgia, como encontrar casos que correspondam à população tratada nas principais covariáveis de pré-tratamento.

— Michael Bishop

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@ MichaelBishop, você pode argumentar que ambos estão certos, não há problema, desde que você delineie sob quais suposições cada um deles estaria certo.

— statslearner2

@ MichaelBishop neste exemplo em particular, eu diria que a posição do estatístico júnior é muito difícil de defender, considerando a natureza da cirurgia.

— statslearner2

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Esta é uma pergunta para algum assunto?

— Glen_b -Reinstala Monica 27/11

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@Glen_b é teórico, o parágrafo parece indicar que o cirurgião está errado, mas isso parece discutível do ponto de vista da teoria da decisão estatística.

— statslearner2

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Como o estatístico não fez nenhuma declaração, ele não pode estar errado. Ele acabou de fazer duas perguntas: 1) Você tinha controles? e 2) Qual metade?

O cirurgião está claramente errado, a menos que: a) Todo paciente que ele tratou tenha sobrevivido eb) Nenhum paciente que não tenha sido tratado sobreviveria (ou, é claro, vice-versa).

Tanto o cirurgião quanto o estatístico estão fazendo bons pontos.

— Peter Flom - Restabelece Monica
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Obrigado, mas suas condições parecem muito rigorosas. E se a) a maioria dos pacientes tratados sobrevivesse eb) a maioria dos pacientes não tratados morresse? Eu diria que o estatístico pode estar errado, pois ele está sugerindo que não podemos saber ou reivindicar nada sem fazer um ECR.

— statslearner2

@ statslearner2 "Controles" ≠ "randomização", e o estatístico na história citada não propôs ou implicava randomização, mas nomeou e concordou explicitamente com uma definição de controles.

— Alexis

A outra possibilidade é que o "público" seja mantido 6 meses após a operação. Aqueles com reconstrução vascular vivem 1 ano e os que não vivem mais.

— Adamo

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Parece muito com a história de um dos filhos da quarta geração da família Pearson, que se tornou um paramédico. Ele costumava não ajudar metade de seus pacientes com uma parada cardíaca, a fim de testar se ajudar ou não ajudar era significativamente útil para fazer o coração bater novamente.

Um neto de Joan Fisher e Joerge Box está atualmente fazendo um projeto para o exame final como controlador de tráfego aéreo. Ele está testando com metade do piloto se eles voarão melhor e cairão menos frequentemente se ele não estiver falando com eles.

Você acha que eles estão certos em fazer isso?

— Sextus Empiricus
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Há muitas variações dessa piada, como, por exemplo, nenhum teste duplo-cego já foi realizado para a eficácia dos pára-quedas. Como podemos saber se eles são úteis? etc.

— ameba

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@Amoeba Veja Yeh et al. , "Uso de pára-quedas para evitar a morte e trauma grave ao saltar de embarcação: ensaio clínico randomizado", BMJ 2018; 363: k5094 dx.doi.org/10.1136/bmj.k5094 (publicado uma semana após o seu comentário).

— whuber

ah, entendo, é uma piada. Eu pensei que o statslearner era sério e, por esse motivo, tornei mais extremo mostrar como o argumento não está certo (a solução é a seguinte: nem todo conhecimento precisa vir de um teste, mas também pode ser deduzido do conhecimento anterior).

— Sextus Empiricus

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O estatístico soa como um frequentista, e ele está correto se vemos as coisas em termos de medidas de evidência. Em particular, neste momento, não temos evidências diretas sobre a eficácia da eficácia do cirurgião.

Talvez seja surpreendente para a maioria dos estatísticos, o cirurgião está adotando mais uma perspectiva bayesiana. Ou seja, devido ao seu conhecimento avançado em medicina, ele está fortemente convencido de que seus procedimentos estão ajudando seus pacientes. Ele é humano, então deve perceber que sabe exatamente quão eficazes são seus tratamentos, mas também está tão confiante de que é positivo que o benefício a longo prazo seja melhor para ele tratar todos os pacientes do que coletar controles. com probabilidade muito alta, seria pior do que se fossem tratados apenas para coletar dados que confirmam o que ele já sabe. Portanto, embora a coleta de dados sobre os controles possa ser informativa, é perigoso para os controles e provavelmente não fará diferenças nas decisões futuras. Portanto, é bastante lógico para ele não usar controles.

Quem está correto? Bem, o estatístico certamente está certo de que não temos dados que demonstrem que os métodos do cirurgião são eficazes.

Mas a falta de evidências não significa que o cirurgião esteja errado! Supondo que o cirurgião não esteja confiante demais , ele também está certo de que a coleta de dados sobre controles não é a coisa ética a fazer. Tudo se resume a: você confia na confiança do cirurgião?

— Cliff AB
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Você está nos oferecendo uma escolha entre ciência por evidência e ciência por autoridade? ;-)

— whuber

@ whuber: que tal "ciência por confiança pessoal"? Além disso, não é apenas uma questão de ciência.

— Cliff AB

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O cirurgião está certo.

As pessoas que sofreram ou morreram porque não receberam essa operação servem como um grupo de controle. Seria melhor formalizar isso e quantificar o desempenho aprimorado (por exemplo, taxa de mortalidade de 70% vs 10%), mas temos um grupo com o qual podemos comparar.

Agora ... se o cirurgião está afirmando que seu tratamento salvou vidas, mas os pacientes tendem a se sair bem sem o procedimento, o sucesso do tratamento não é tão notável. No entanto, o oposto está implícito.

A linha "que metade" está errada. Nada sugere que o procedimento do cirurgião cause a morte. Talvez não ajude em comparação com um grupo controle, mas certamente parece que a maioria dos pacientes sobrevive. Operar em um paciente certamente não sugere que eles estão condenados a morrer na sala de cirurgia.

— Dave
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Bem, todos os pacientes morrerão ... eventualmente.

— Matt Krause

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"As pessoas que sofreram ou morreram porque não receberam essa operação servem como um grupo de controle". Sei que isso é mais um exercício mental, mas, em geral, é uma análise muito falha. Sem dúvida, os sujeitos que tentam obter a operação são bem diferentes dos sujeitos que não o fizeram e geralmente irão influenciar bastante os efeitos estimados. Um exemplo clássico desse tipo de erro é o infame estudo da TRH .

— Cliff AB