¿Quién tiene razón, el estadístico o el cirujano?

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Considere el caso descrito a continuación, de Peacock (1972). Este pasaje parece implicar que el joven estadístico está haciendo una declaración inteligente y correcta.

Pero es él?

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— statslearner2
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Su título / pregunta implica que deberíamos poder determinar cuál "uno (y solo uno) de ellos es correcto". El cirujano podría ser correcto en su comprensión del pronóstico de los pacientes con y sin la cirugía, pero no puede probarlo a satisfacción del estadístico. Existen opciones de investigación distintas de la asignación aleatoria a la cirugía, como encontrar casos que coincidan con la población tratada en covariables clave de pretratamiento.

— Michael Bishop

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@MichaelBishop puede argumentar que ambos tienen razón, no hay problema, siempre y cuando delinee bajo qué suposiciones cada uno de ellos sería correcto.

— statslearner2

@MichaelBishop en este ejemplo en particular, diría que la posición del estadístico junior es muy difícil de defender, considerando la naturaleza de la cirugía.

— statslearner2

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¿Es esta una pregunta para algún tema?

— Glen_b -Reinstala a Monica el

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@Glen_b es teórico, el párrafo parece implicar que el cirujano está equivocado, pero eso parece discutible desde una perspectiva de teoría de decisión estadística.

— statslearner2

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Como el estadístico no hizo ninguna declaración, no puede estar equivocado. Él solo hizo dos preguntas: 1) ¿Tenía controles? y 2) ¿Qué mitad?

El cirujano está claramente equivocado, a menos que a) Todos los pacientes que trató sobrevivieron yb) Ningún paciente que no fue tratado sobreviviría (o, por supuesto, viceversa).

Tanto el cirujano como el estadístico están haciendo buenos puntos.

— Peter Flom - Restablece a Monica
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Gracias, pero tus condiciones parecen demasiado estrictas. ¿Qué sucede si a) la mayoría de los pacientes tratados sobrevivieron yb) la mayoría de los pacientes no tratados murieron? Yo diría que el estadístico puede estar equivocado, ya que sugiere que no podemos saber o reclamar nada sin hacer un ECA.

— statslearner2

@ statslearner2 "Controles" ≠ "aleatorización", y el estadístico en la historia citada no propuso ni implicó aleatorización, sino que explícitamente nombró y estuvo de acuerdo con una definición de controles.

— Alexis

La otra posibilidad es que la "audiencia" se lleve a cabo 6 meses después de la operación. Las personas con reconstrucción vascular viven 1 año, y las que no tienen viven más.

— AdamO

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Esto se parece mucho a la historia de uno de los hijos de la cuarta generación de la familia Pearson, el que se convirtió en paramédico. Solía no ayudar a la mitad de sus pacientes con un paro cardíaco para evaluar si ayudar o no ayudar era significativamente útil para que el corazón volviera a latir.

Un nieto de Joan Fisher y Joerge Box está haciendo un proyecto para el examen final como controlador de tránsito aéreo. Está probando en la mitad del piloto si volarán mejor y se estrellarán con menos frecuencia si no les está hablando.

¿Crees que tienen razón en hacerlo?

— Sexto empírico
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Hay muchas variaciones de esta broma, como por ejemplo, nunca se han realizado pruebas doble ciego para determinar la efectividad de los paracaídas, entonces, ¿cómo podemos saber si son útiles? etc.

— ameba

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@Amoeba Ver Yeh et al. , "Uso del paracaídas para prevenir la muerte y el trauma mayor al saltar de una embarcación: ensayo controlado aleatorio", BMJ 2018; 363: k5094 dx.doi.org/10.1136/bmj.k5094 (publicado una semana después de su comentario).

— whuber

Ah, ya veo, es una broma. Pensé que statslearner era serio y por esa razón, hice que fuera más extremo mostrar cómo el argumento no es correcto (la solución es: no todo el conocimiento debe provenir de una prueba, pero también se puede deducir del conocimiento previo).

— Sextus Empiricus

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El estadístico suena como un frecuentista, y tiene razón si vemos las cosas en términos de medidas de evidencia. En particular, en este punto no tenemos evidencia directa con respecto a la efectividad de la efectividad del cirujano.

Quizás sorprenda a la mayoría de los estadísticos, el cirujano está adoptando una perspectiva más bayesiana. Es decir, debido a su avanzado conocimiento de la medicina, está muy convencido de que sus procedimientos están ayudando a sus pacientes. Es humano, por lo que debe darse cuenta de que sabe exactamente cuán efectivos son sus tratamientos, pero también está tan seguro de que es positivo que el beneficio a largo plazo es mejor para él para tratar a cada paciente que para recopilar controles, ¿quién lo hará? con una probabilidad muy alta, sería peor que si fueran tratados solo para recopilar datos que confirmen lo que él ya sabe. Entonces, si bien la recopilación de datos sobre los controles puede ser informativa, es peligroso para los controles y no es probable que haga ninguna diferencia en las decisiones futuras. Por lo tanto, es bastante lógico para él no usar controles.

¿Quién está en lo correcto? Bueno, el estadístico es ciertamente correcto que no tenemos ningún dato que demuestre que los métodos del cirujano son efectivos.

¡Pero la falta de evidencia no significa que el cirujano esté equivocado! Suponiendo que el cirujano no tenga demasiada confianza , el cirujano también tiene razón en que recopilar datos sobre los controles no es lo ético. Todo se reduce a: ¿confía en la confianza del cirujano?

— Acantilado
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¿Nos ofrece una opción entre ciencia por evidencia y ciencia por autoridad? ;-)

— whuber

@whuber: ¿qué tal "ciencia por confianza personal"? Pero además, no es solo una cuestión de ciencia.

— Cliff AB

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El cirujano tiene razón.

Las personas que sufrieron o murieron porque no lograron esta operación sirven como grupo de control. Sería mejor formalizar esto y cuantificar el rendimiento mejorado (por ejemplo, tasa de mortalidad del 70% frente al 10%), pero tenemos un grupo con el que podemos comparar.

Ahora ... si el cirujano afirma que su tratamiento salvó vidas, pero los pacientes tendieron a funcionar bien sin el procedimiento, entonces el éxito del tratamiento no es tan notable. Sin embargo, todo lo contrario está implícito.

La línea de "qué mitad" está mal. Nada sugiere que el procedimiento del cirujano cause la muerte. Quizás no ayuda en comparación con un grupo de control, pero ciertamente parece que la mayoría de los pacientes sobreviven. Operar a un paciente ciertamente no sugiere que esté condenado a morir en el quirófano.

— Dave
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Bueno, todos los pacientes morirán ... eventualmente.

— Matt Krause el

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"Las personas que sufrieron o murieron porque no lograron esta operación sirven como grupo de control". Sé que esto es más un ejercicio mental, pero en general, este es un análisis muy defectuoso. Sin duda, los sujetos que intentan obtener la operación son bastante diferentes de los sujetos que no lo hicieron y, en general, sesgarán en gran medida los efectos estimados. Un ejemplo clásico de este tipo de error es el infame estudio HRT .

— Cliff AB