Autor je lekár.
Text pôvodne vyšiel v The Washington Post.
Medzititulky doplnené redakciou.
Šesťdesiatšesťročný muž prišiel do nemocnice s vážnou infekciou kože. Mal horúčku a nízky tlak, trpel aj bolesťou hlavy. Jeho lekári ho pre istotu poslali na vyšetrenie mozgu.
Na jednej z tepien objavili veľmi malý výbežok, ktorý pravdepodobne nesúvisel s bolesťou hlavy, ani infekciou.
Napriek tomu lekári nariadili angiogram, ktorým chceli získať obraz mozgových ciev.
Test, pri ktorom lekári pacientovi zavedú plastovú trubičku do tepny a do krvi vstreknú farbivo, neodhalil žiadne problémy s krvnými cievami.
Vstreknuté farbivo však spôsobilo viacero mozgových príhod, ktoré u pacienta viedli k trvalým problémom s rečou a pamäťou.
Každoročné miliardy testov
Tento prípad, ktorý pred troma rokmi uverejnil časopis JAMA Internal Medicine, nie je prekvapením.
Ako lekár vo veľkej mestskej nemocnici viem ako veľmi sa moderná medicína spolieha na testy a skeny.
Denne prehodnocujem približne desať prípadov a pre pacientov objednávam aj interpretujem viac ako 150 testov.

Lekári u nás (Spojené štáty americké poz.red.) každý rok objednajú dokopy viac ako štyri miliardy testov.
Vďaka technologickému pokroku sú sofistikovanejšie a robia sa jednoduchšie než v minulosti. Pre lekárov sú nevyhnutnou pomôckou, ktorá im pomáha rozpoznať zdravotné problémy pacienta.
Môj výskum ale ukazuje, že mnohí lekári nepochopia výsledky testov alebo preceňujú ich presnosť.
Pre lekárov je obzvlášť náročné pochopiť, ako fungujú falošne pozitívne výsledky.
Znamená to, že robia zásadné rozhodnutia - niekedy na hranici života a smrti - a vychádzajú pritom z nesprávneho predpokladu, že pacienti trpia ochorením, ktoré pravdepodobne nemajú.
Keď rozhodujeme bez toho, aby sme rozumeli riziku a pravdepodobnosti, neprijateľne zvyšujeme šance na nesprávnu voľbu.
V najhorších prípadoch, podobne ako keď angiogram spôsobil mŕtvice, zvyšujeme pravdepodobnosť zbytočného ohrozenia pacienta.
Aká je šanca, že trpíte ochorením X?
Prvý problém, ktorému lekári (a teda aj pacienti) čelia, je nepochopenie pravdepodobnosti.
Povedzme, že ochorenie X má prevalenciu 1 z 1000. To znamená, že ju bude mať jeden z z každej tisícky ľudí. Test na zistenie tohto ochorenia má mieru falošne pozitívnych výsledkov päť percent. To znamená, že päť z každých sto subjektov má na ochorenie pozitívny výsledok, hoci ním v skutočnosti netrpia.
Ak sa výsledky testu pacienta vrátia pozitívne, aké sú šance, že v skutočnosti má túto chorobu?