Utilisation de JMP® pour effectuer des calculs bayésiens
David Tanaka, Centre médical de l'Université Duke
Titre : Utilisation de JMP pour effectuer des calculs bayésiens Contexte : L'Accreditation Council for Graduate Medical Education stipule que « les résidents doivent avoir une formation suffisante en... intubation endotrachéale » et qu'atteindre 80 % de probabilité d'intuber avec succès le patient suivant est une bonne règle empirique. Méthodes : Pour évaluer la probabilité qu'un résident ait atteint ce niveau de compétence pendant sa formation en résidence, JMP 9.0 (Cary, NC) a été utilisé pour créer un programme bayésien afin de déterminer, sur la base des expériences d'intubation antérieures d'un prestataire, la probabilité qu'il se soit comporté comme un novice (probabilité d'intuber = 30 %) ou comme un prestataire compétent (probabilité > 80 %). La validation de l'approche a été obtenue en comparant les probabilités bayésiennes antérieures de compétence en intubation aux résultats d'intubation ultérieurs. Résultats : Une probabilité de 80 % que le prestataire soit compétent a démontré un taux de réussite d'intubation de 80 % ou plus lors des tentatives d'intubation ultérieures. Malheureusement, la plupart des internes n'avaient pas atteint ce niveau de compétence au cours de la période d'étude. Conclusion : Une approche bayésienne de l'évaluation des compétences en intubation permet de prédire avec précision l'issue des intubations ultérieures. Des études ultérieures seront nécessaires pour déterminer si de nouvelles techniques de formation (assistées par vidéo) peuvent améliorer significativement la courbe d'apprentissage.
