Usando JMP® para realizar cálculos bayesianos
David Tanaka, Duke University Medical Center
Título: Uso de JMP para realizar cálculos bayesianos Antecedentes: el Consejo de Acreditación para Graduados en Educación Médica declara que "los residentes deben tener suficiente capacitación en ... intubación endotraqueal" y que alcanzar el 80% de probabilidades de intubar con éxito al próximo paciente es una buena regla general. Métodos: para evaluar la probabilidad de que un residente haya alcanzado este nivel de competencia durante el entrenamiento de residencia, se utilizó JMP 9.0 (Cary, NC) para crear un programa bayesiano para determinar, sobre la base de las experiencias de intubación previas de un proveedor, la probabilidad de que se comportaran como un novato (probabilidad de intubar = 30%) o un proveedor competente (probabilidad> 80%). La validación del enfoque se logró mediante la comparación de las probabilidades bayesianas anteriores de la competencia de intubación con los resultados de la intubación posterior. 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. Desafortunadamente, 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 de intubación puede predecir con precisión el resultado de los eventos de intubación posteriores. Se requerirán estudios futuros para determinar si las nuevas técnicas de capacitación (video asistido) pueden mejorar significativamente la curva de aprendizaje.
