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Introducción

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El análisis de decisión es una técnica cuantitativa, para contrastar el valor relativo de diferentes alternativas de acción, en especial cuando existen múltiples objetivos y diferentes resultados esperables, que pueden ser conflictivos.1

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Uno de los problemas más grandes que enfrenta el médico es la necesidad de tomar decisiones con base en información imperfecta o incompleta. No hay una sola enfermedad que se presente siempre igual con todos sus signos y sus síntomas y el conocimiento sobre las enfermedades aún es incompleto.2 Además, los padecimientos suelen asociarse en un mismo individuo, es posible que un sujeto sufra varias entidades de manera simultánea y cada una de ellas puede contribuir a las molestias y los demás signos y síntomas de la entidad, lo que incluso modifica las manifestaciones de las otras enfermedades.3 Lo que es peor, todavía no es posible describir en forma completa y adecuada todos los matices propios de una sola enfermedad.4

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La variabilidad biológica, la imperfección de los instrumentos de medición, el desarrollo incompleto de métodos de estandarización en los distintos laboratorios y otros factores ocasionan que el resultado de las pruebas auxiliares del diagnóstico no siempre indique con absoluta certeza si el paciente tiene o no la enfermedad.5,6 Los términos sensibilidad y especificidad señalan que aun con el resultado de una prueba, todavía hay incertidumbre.7 En el capítulo 12 de este libro se habló de valores de predicción que indican que los datos observados en los enfermos son de naturaleza probabilística;8 es decir, que siempre que se obtiene una respuesta a las preguntas (el resultado de una biometría, una medición de enzimas, o la búsqueda de un antígeno en la sangre) existe cierto grado de incertidumbre. Además, hay una gran cantidad de pruebas que informan resultados en una escala continua y no en forma dicotómica (normal, anormal) y en ellas la probabilidad de sufrir la enfermedad aumenta con el valor del resultado de la prueba, de manera que para cada intervalo existe una probabilidad de estar enfermo y otra de no estarlo.9

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Lo mismo ocurre cuando se quiere establecer el pronóstico o cuando se intenta decidir cuál será el mejor tratamiento,10 pues en ambos casos, la información está sujeta a incertidumbre. Por ejemplo, saber que un fármaco puede curar a 95% de los pacientes no indica a qué paciente habrá de curar (95/100) y a cuáles no (5/100).

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El clínico experimentado aprende a usar esta información de manera intuitiva y toma las decisiones que considera adecuadas de acuerdo con lo que espera que será el resultado más probable,11 por medio de un proceso que Tversky (en 1974 y 1981) y Schmidt (1990) han llamado heurística;12-14 este es un proceso cognitivo (opera de manera inconsciente) que ...

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