Uso de JMP® para realizar cálculos bayesianos
David Tanaka, Centro Médico de la Universidad de Duke
Título: Uso de JMP para realizar cálculos bayesianos Antecedentes: El Consejo de Acreditación para la Educación Médica de Posgrado establece que “Los residentes deben tener suficiente capacitación en… intubación endotraqueal” y que lograr un 80% de probabilidad de intubar con éxito al siguiente paciente es una buena regla general. Métodos: Para evaluar la probabilidad de que un residente haya alcanzado este nivel de competencia durante la capacitación de residencia, se utilizó JMP 9.0 (Cary, NC) para crear un programa bayesiano para determinar, con base en las experiencias de intubación previas de un proveedor, la probabilidad de que se comportara como un novato (probabilidad de intubar = 30%) o un proveedor competente (probabilidad > 80%). La validación del enfoque se logró comparando las probabilidades bayesianas previas de competencia en la intubación con los resultados de intubación posteriores. Resultados: Una probabilidad del 80% de que el proveedor fuera competente demostró una tasa de éxito de intubación del 80% o más en los intentos de intubación posteriores. Lamentablemente, la mayoría de los residentes no habían alcanzado este nivel de competencia durante el período de estudio. Conclusión: Un enfoque bayesiano para la evaluación de la competencia en intubación puede predecir con precisión el resultado de intubaciones posteriores. Se requerirán estudios futuros para determinar si nuevas técnicas de capacitación (videoasistidas) pueden mejorar significativamente la curva de aprendizaje.
