Mit JMP® Bayes'sche Berechnungen durchführen
David Tanaka, Duke University Medical Center
Titel: Verwendung von JMP zur Durchführung von Bayes'schen Berechnungen. Hintergrund: Der Akkreditierungsrat für medizinische Hochschulausbildung gibt an, dass „Ärzte über eine ausreichende Ausbildung in … endotrachealer Intubation verfügen müssen“ und dass das Erreichen einer 80-prozentigen Wahrscheinlichkeit, den nächsten Patienten erfolgreich zu intubieren, eine gute Faustregel ist. Methoden: Um die Wahrscheinlichkeit zu beurteilen, dass ein Assistenzarzt dieses Kompetenzniveau während der Assistenzarztausbildung erreicht hat, wurde JMP 9.0 (Cary, NC) verwendet, um ein Bayesianisches Programm zu erstellen, um auf der Grundlage früherer Intubationserfahrungen eines Anbieters die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass er sich so verhielt ein Anfänger (Intubationswahrscheinlichkeit = 30 %) oder ein kompetenter Anbieter (Wahrscheinlichkeit > 80 %). Die Validierung des Ansatzes wurde durch den Vergleich der früheren Bayes'schen Wahrscheinlichkeiten der Intubationskompetenz mit den Ergebnissen späterer Intubationen erreicht. Ergebnisse: Eine 80-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass der Anbieter kompetent war, zeigte eine Intubationserfolgsrate von 80 % oder mehr bei nachfolgenden Intubationsversuchen. Leider hatten die meisten Assistenzärzte während der Studienzeit dieses Kompetenzniveau nicht erreicht. Schlussfolgerung: Ein Bayes'scher Ansatz zur Beurteilung der Intubationskompetenz kann das Ergebnis nachfolgender Intubationsereignisse genau vorhersagen. Zukünftige Studien werden erforderlich sein, um festzustellen, ob neue Trainingstechniken (videounterstützt) die Lernkurve erheblich verbessern können.
