Tıpta bilgi: kanıta dayalı tıp, hasta anlatısı, tanısal belirsizlik

Geri dönüş

Klinik ve uygulamalı alanlara geçmeden önce Modül 8'in araçlarını yokla. Beş soruya önce kendi cevabını ver, ardından alttaki paragrafla karşılaştır.

1. James, bir mistiğin deneyiminin başkalarını aynı inanca zorlamadığını neden söyler?
2. Plantinga'ya göre kanıttan çıkarılmayan bir inanç neye yaslanır?
3. Katz'ın kuruculuğu, dini çeşitlilik itirazını hangi bedelle zayıflatır?
4. Güven ile bağlılık ayrımı, Pascal'ın bahsini anlamaya nasıl yardım eder?
5. Elgin'in yararlı yanlışları, anlamayı bilgiden nasıl ayırır?

Cevaplar sırasıyla şöyle: deneyimi yaşamayan biri ona yalnızca bir anlatı üzerinden ulaşır; bu anlatının ne kadar ağır basacağı, anlatanın güvenilirliğine ve iddianın zaten ne kadar olası göründüğüne göre değişir. Plantinga'da temel inanç bir çıkarımın sonucu değildir, ama havada da durmaz: onu bir algı ya da hatırlama deneyimi taşır ve ciddi bir itiraz geldiğinde sarsılabilir. Kuruculuk, farklı geleneklerin aynı şeyi çelişik biçimde görmediğini, baştan farklı şeyler yaşadığını söyler; bunun karşılığında deneyimi, onu biçimlendiren öğretinin tarafsız bir tanığı olmaktan çıkarır. Pascal'ın hesabı, Tanrı inancını güçlendiren bir kanıt sunmaz; zayıf bir inançla bile hayatı bir seçeneğe bağlamanın, olası sonuçlar tartıldığında savunulabileceğini ileri sürer. Son olarak bilmek için doğruluk şarttır; anlamak ise, sürtünmesiz düzlem gibi düz anlamıyla yanlış ama işin özünü öne çıkaran modellerle de mümkündür. Bu beşi yerindeyse klinik alana geçmeye hazırsın.

Giriş

Bu modül, önceki modüllerin araçlarını bilginin hayati sonuçlar doğurduğu alanlara taşıyor: tıp, terapi, hukuk, gazetecilik ve kişisel kararlar. Başlamadan önce bir uyarı: bu modüldeki dersler, tıbbi, psikolojik ya da hukuki kararlarda bilginin nasıl üretildiğini epistemolojik açıdan inceler; teşhis, tedavi, terapi ya da hukuki danışmanlık yerine geçmez. Sağlığınla ilgili bir kaygın varsa, doğru adım bir sağlık uzmanına başvurmaktır.

Modülün süregelen vakası şudur. Aşağıdaki anlatı gerçek bir hastanın öyküsü değildir; hastaların sıkça aktardığı deneyimlerden derlenerek bu modül için kurgulandı:

Otuzlu yaşlarının başında bir öğretmen, sonbahardan beri alışılmadık bir yorgunluk hissediyor. Sabahları parmak eklemleri sızlıyor, bazı akşamlar hafif ateşi çıkıyor, güneşte kaldığında yüzü kızarıyor. İlk gittiği hekim kan tahlili istiyor; sonuçlar "hemen hemen normal". Hekim, okulun yoğun döneminden söz eden öğretmene "biraz stres, biraz da vitamin eksikliği olabilir" diyor. Kış boyunca belirtiler gidip geliyor. İkinci bir hekim, kaygı bozukluğunu düşündüğünü söylüyor. Öğretmen kendisini dinlenmediğini hissediyor, ama "belki de gerçekten kafamdadır" diye düşünmeye başlıyor.

Bu anlatıda epistemolojinin bütün soruları bir arada: kim neyi biliyor, hangi kanıta dayanarak? Tahlil sonuçları mı daha güvenilir, hastanın anlattıkları mı? "Normal" bir sonuç, hastalık olmadığının kanıtı mıdır? Hekim ne kadar emin olmalı, emin olmadığını hastaya nasıl söylemeli? Bu derste kanıta dayalı tıbbın ne olduğunu ve neyi yapamadığını, hasta anlatısının bilgi değerini, tanı hatalarının nasıl oluştuğunu ve tıpta belirsizlikle nasıl yaşanacağını inceleyeceksin.

Bu dersin kazanımları:

• Kanıta dayalı tıbbın tanımını, kanıt hiyerarşisini ve hasta anlatısının klinik bilgideki yerini açıklarsın. (anla)
• Bir tanı sürecindeki belirsizliğin kaynağını ve karar eşiklerini Tanısal Belirsizlik Kartı ile çözümlersin. (analiz et)
• Nüfus düzeyindeki kanıtın tek bir hasta için ne kadar yol gösterici olduğunu, hasta tanıklığının ağırlığıyla birlikte değerlendirirsin. (değerlendir)

Ana anlatım

Kanıta dayalı tıp nedir?

"Kanıta dayalı tıp" terimi, 1991'de Kanadalı hekim Gordon Guyatt tarafından kullanıldı; bir yıl sonra McMaster Üniversitesi'nde bir araya gelen bir çalışma grubu, bu yaklaşımı tıp eğitiminde yeni bir anlayış olarak duyurdu. Grubun öncülerinden David Sackett ve arkadaşları, 1996'da yayımladıkları kısa bir makalede tanımı netleştirdi: kanıta dayalı tıp, tek tek hastaların bakımına dair kararlarda, eldeki en iyi araştırma kanıtının özenli, açık ve akıllıca kullanılmasıdır. Tanımın ikinci yarısı sıkça unutulur: Sackett ve arkadaşları, bu kanıtın hekimin klinik deneyimiyle ve hastanın değerleri ve tercihleriyle birleştirilmesi gerektiğini vurguladı.

Bu hareketin arkasında, tıbbın uzun süre otoriteye ve alışkanlığa dayanmış olduğu fikri vardı. Bir tedavi, yaşlı ve saygın bir hekim onu önerdiği için ya da "hep böyle yapılmıştı" diye uygulanabiliyordu. Kanıta dayalı tıp, uzman seçme dersinde gördüğümüz, bir uzmanın yargısını başarı kaydıyla sınama fikrini tıbba sistemli biçimde uyguladı: bir tedavinin gerçekten işe yarayıp yaramadığını, iyi tasarlanmış karşılaştırmalı çalışmalara bakarak belirlemek.

Kanıt hiyerarşisi

Kanıta dayalı tıp, kanıtları bir hiyerarşi içinde sıraladı. En üstte, birden çok iyi tasarlanmış çalışmanın bulgularını birleştiren sistematik incelemeler ve meta-analizler yer alır. Onların altında, katılımcıların rastgele olarak farklı gruplara ayrıldığı randomize kontrollü çalışmalar gelir. Daha aşağıda gözlemsel çalışmalar, en altta ise tek tek vaka raporları ve uzman görüşü bulunur.

Bu sıralamanın epistemolojik mantığı, bilimsel yöntem ve replikasyon krizi derslerinde gördüğümüz sorunlara dayanır. Rastgele ayırma, iki grup arasındaki farkların tedaviden mi, yoksa başka etkenlerden mi kaynaklandığını ayırt etmeyi sağlar; bir hekimin kendi hastalarında gördüğü iyileşme ise, hastalığın kendiliğinden geçmesi, beklenti etkisi ya da seçici hatırlama gibi pek çok yanıltıcı etkene açıktır. 2000'li yıllarda geliştirilen ve bugün pek çok ülkede kullanılan GRADE sistemi, bu hiyerarşiyi daha esnek hâle getirdi: çalışma türünün yanında, bulguların tutarlılığını, kesinliğini ve yanlılık riskini de değerlendirerek kanıtın niteliğini derecelendirir.

Ortalama hasta yoktur

Kanıta dayalı tıbbın en derin epistemolojik sorunu, bir çalışmanın bulgusu ile tek bir hasta arasındaki mesafedir. Randomize bir çalışma, bir tedavinin belirli bir hasta grubunda ortalama olarak işe yaradığını gösterir. Ama karşımızdaki hasta, o çalışmanın katılımcılarına ne kadar benziyor? Yaşı, başka hastalıkları, kullandığı ilaçlar, yaşam koşulları çalışmaya alınanlardan farklıysa, bulgu ona ne ölçüde aktarılabilir?

Bu, güvenilircilik dersinde gördüğümüz genellik probleminin tıptaki biçimidir. Bir inanç oluşturma sürecinin güvenilirliği, onu hangi genellik düzeyinde tanımladığımıza bağlıydı. Aynı biçimde, bir tedavinin etkinliği de hastayı hangi gruba yerleştirdiğimize bağlıdır: "orta yaşlı kadınlar" mı, "böbrek yetmezliği olan orta yaşlı kadınlar" mı, "bu özel hasta" mı? Grup daraldıkça hastaya benzerlik artar, ama o gruba dair veri azalır. İngiliz hekim ve araştırmacı Trisha Greenhalgh ve arkadaşları, 2014'te yayımladıkları "Kanıta dayalı tıp: bunalımdaki bir hareket mi?" başlıklı makalede, bu sorunun yanı sıra, kanıta dayalı kılavuzların birden çok hastalığı olan hastalarda çelişen öneriler üretebildiğine ve istatistiksel olarak anlamlı ama hasta için önemsiz farkların öne çıkarılabildiğine dikkat çekti. Makalenin önerisi, kanıta dayalı tıbbı terk etmek değil, onu Sackett'in tanımının unutulan yarısına, yani klinik yargıya ve hastanın değerlerine geri döndürmekti.

Hasta anlatısı bir veri midir?

Kanıt hiyerarşisinde tek bir hastanın kendi anlatısına bir basamak ayrılmaz. Oysa tıbbi tanıların önemli bir kısmı, hekimin hastayı dinlemesiyle başlar: belirtilerin ne zaman başladığı, ne zaman arttığı, neyle ilişkili göründüğü. Amerikalı hekim Rita Charon, 2000'lerin başında anlatı tıbbı adını verdiği bir yaklaşım geliştirdi. Charon'a göre hekimlik, hastaların hikâyelerini tanıma, yorumlama ve onlardan etkilenme becerisini gerektirir; bu, edebi okumaya benzer bir dikkat ister.

Amerikalı tıp etiği araştırmacısı Kathryn Montgomery, 2006'da yayımlanan Hekimler Nasıl Düşünür kitabında, klinik yargının bir bilim değil, bilime dayanan bir pratik akıl olduğunu savundu. Aristoteles'in pratik bilgelik dediği şeye benzer biçimde, iyi bir hekim, genel bilgiyi karşısındaki tek hastaya uyarlamayı bilen kişidir. Anlama ve bilgelik dersinde gördüğümüz Dilthey'in anlama kavramı ile ustalık bilgisi dersinde gördüğümüz Benner'in uzman hemşiresi, bu tartışmada birleşir: hastayı anlamak, onun belirtilerini bir yasaya bağlamaktan fazlasıdır.

Hastaya inanılmadığında

Hasta anlatısının bilgi değeri, epistemik adaletsizlik dersinde gördüğümüz sorunlarla doğrudan ilişkilidir. Felsefeciler Havi Carel ve Ian James Kidd, 2014'te yayımladıkları bir makalede, sağlık hizmetlerinde epistemik adaletsizliğin yaygın olduğunu savundu. Hastalar, özellikle kronik ya da açıklanması güç belirtileri olanlar, çoğu zaman güvenilmez tanıklar olarak görülür: anlattıkları "abartı", "kaygı" ya da "psikolojik" diye yorumlanır. Bu, tanıksal adaletsizliktir. Bazı deneyimlerin ise tıbbın mevcut kavramlarıyla adlandırılamaması, hastanın kendi yaşadığını anlatacak dili bulamaması, hermenötik adaletsizliğe yaklaşır.

Epistemolojik açıdan bu sorun ciddidir, çünkü hastanın anlatısı çoğu zaman eldeki en zengin veridir. Bir tahlil, belirli bir anda belirli bir değeri ölçer; hasta ise aylar boyunca bedeninde olup biteni yaşamıştır. Hasta anlatısını kanıt hiyerarşisinin en altına koymak, onu değersiz saymak değil, onun nasıl değerlendirileceğini bilmemek demek olabilir. Elbette hasta da yanılabilir: interosepsiyon dersinde gördüğümüz gibi, bedensel sinyaller yanlış yorumlanabilir. Ama yanılabilir bir tanık, yok sayılacak bir tanık değildir.

Tanı hataları nasıl oluşur?

ABD Ulusal Bilim, Mühendislik ve Tıp Akademileri'nin 2015'te yayımladığı Sağlıkta Tanının İyileştirilmesi raporu, tanı hatalarını, sağlık sistemlerinin en az incelenmiş ama en önemli sorunlarından biri olarak tanımladı; rapor, insanların çoğunun hayatları boyunca en az bir tanı hatasıyla karşılaşacağını belirtti. Kanadalı acil hekimi Pat Croskerry, 2003'te yayımladığı bir makalede, tanı hatalarına yol açan bilişsel yanlılıkları sıraladı. İkisi özellikle önemlidir.

Çapalama: hekim, hastanın ilk anlattığı bir ayrıntıya ya da ilk aklına gelen tanıya takılır ve sonraki bilgileri bu çapaya göre yorumlar. Erken kapanış: hekim, bir tanı bulduğunda başka olasılıkları düşünmeyi bırakır; tanı "konmuştur" ve yeni belirtiler ona uydurulur. Vakadaki öğretmenin "stres" tanısı, bu iki yanlılığın birlikte işleyebileceği bir örnektir: yoğun bir iş dönemi ilk anlatıldığında, sonraki belirtiler bu çerçeveye yerleştirilebilir.

Bu yanlılıklar, sezgi dersinde ve ustalık bilgisi dersinde gördüğümüz hızlı, örüntü tanımaya dayalı düşünmenin bedelidir. Deneyimli bir hekim, bir hastanın belirtilerini bir bakışta tanır; bu çoğu zaman doğru ve hayat kurtarıcıdır. Ama örüntü tanıma, alışılmadık bir hastalığı alışılmış bir hastalık gibi görmeye de yatkındır. Croskerry'nin önerisi, hekimlerin belirli anlarda, örneğin bir tanıdan emin olduklarında, bilinçli olarak durup "başka ne olabilir?" diye sormalarıydı.

"Normal" sonuç ne söyler?

Vakadaki öğretmenin tahlil sonuçları "hemen hemen normal" çıktı. Bu, hastalık olmadığının kanıtı mıdır? Bayesçi epistemoloji atölyesindeki mamografi hesabı, bir testin sonucunun anlamının, testin kendi özelliklerine ve hastalığın önceden var olma olasılığına birlikte bağlı olduğunu göstermişti. Aynı mantık negatif sonuçlar için de geçerlidir. Bir test, bir hastalığı erken evrede ya da belirli bir biçiminde yakalayamayabilir; "normal" bir sonuç, olasılığı azaltır ama sıfırlamaz.

Ayrıca her test, belirli bir soruya cevap verir. Genel bir kan tahlili, belirli türden bir iltihabı ya da bağışıklık sistemi bozukluğunu aramak için tasarlanmamış olabilir. "Tahliller normal" cümlesi, çoğu zaman "yaptığımız testler, aradığımız şeyi bulmadı" anlamına gelir; aranmamış olan bir şeyin yokluğu anlamına gelmez. Bu ayrım, kanıt yokluğu ile yokluğun kanıtı arasındaki eski ayrımın klinik bir biçimidir.

Tıpta üç tür belirsizlik

Amerikalı sosyolog Renée Fox, 1957'de yayımlanan ve tıp öğrencilerinin eğitimini inceleyen bir çalışmada, hekimlerin karşılaştığı belirsizliği üç türe ayırdı. Birincisi, hekimin kendi bilgisindeki eksiklikten doğan belirsizliktir: tıbbın bildiği ama hekimin henüz öğrenmediği ya da hatırlamadığı şeyler. İkincisi, tıbbın kendi bilgisindeki sınırlardan doğan belirsizliktir: henüz kimsenin cevabını bilmediği sorular. Üçüncüsü, belki de en zoru, bu ikisini ayırt edememekten doğan belirsizliktir: hekim, bir şeyi bilmemesinin kendi eksikliğinden mi, yoksa tıbbın sınırından mı kaynaklandığını bilemez.

Fox'un ayrımı, bilgi termometresi dersinde gördüğümüz kesinlik derecelerini klinik bir bağlama taşır. Hekimin belirsizliğini doğru tanımlaması, ne yapacağını belirler: birinci türde bir meslektaşa danışmak ya da kaynaklara bakmak yeter; ikinci türde, bilinmeyeni hastayla dürüstçe paylaşmak ve kararı birlikte vermek gerekir; üçüncü türde ise, önce belirsizliğin hangi türde olduğunu anlamak için yardım istemek gerekir.

Eşikler: ne zaman test, ne zaman tedavi?

Tıpta belirsizlik, kararı ertelemenin bir nedeni olamaz; hasta beklerken hastalık ilerleyebilir. Amerikalı hekimler Stephen Pauker ve Jerome Kassirer, 1980'de yayımladıkları bir makalede, bu durumu eşikler üzerinden düşünmeyi önerdi. Bir hastalığın olasılığı çok düşükse, ne test ne tedavi gerekir. Olasılık çok yüksekse, test beklemeden tedaviye geçilebilir. Arada bir bölge vardır: burada test yapmak, sonucu kararı değiştirebileceği için anlamlıdır. Test eşiği ve tedavi eşiği, bu bölgenin sınırlarıdır.

Bu yaklaşımın epistemolojik değeri büyüktür, çünkü "kesin tanı" ile "hiç bilmemek" arasındaki alanı düzenler. Hekimin sorusu "emin miyim?" değil, "bu olasılık, bir sonraki adımı haklı kılıyor mu?" olur. Eşiklerin nerede olduğu da yalnızca olasılığa değil, hataların bedeline bağlıdır: pragmatik müdahale dersindeki riske duyarlı bilgi fikrine uygun olarak, bir hastalığı kaçırmanın bedeli yüksekse, daha düşük bir olasılıkta bile test ya da tedavi haklı olabilir.

Tanısal Belirsizlik Kartı

Bu dersin aracı, bir tanı sürecindeki belirsizliği görünür ve yönetilebilir kılar. Önce çalışma tanısını ve ona ne kadar güvendiğini yazarsın. İkinci olarak ayırıcı tanı listesini çıkarırsın: başka hangi açıklamalar mümkün; özellikle, kaçırılması ciddi sonuç doğuracak olan hangisi? Üçüncü olarak belirsizliğin kaynağını Fox'un üç türüne göre adlandırırsın: bu belirsizlik benim bilgimden mi, tıbbın sınırından mı geliyor, yoksa bunu ayırt edemiyor muyum? Dördüncü olarak eşikleri belirlersin: hangi bilgi kararımı değiştirir; bir test yapmak, sonucuna göre farklı bir şey yapacaksam anlamlıdır. Son olarak güvenlik ağını kurarsın: hangi belirti ortaya çıkarsa ya da ne kadar süre geçerse durum yeniden değerlendirilecek ve bu belirsizlik hastaya nasıl anlatılacak?

Araç Kesinlik kapısında işler: tanı sürecinde "kesin" ile "bilinmiyor" arasındaki geniş alanı adımlara böler ve belirsizliği saklamak yerine yönetmeyi sağlar. Hasta açısından da kullanılabilir: bir hekimle konuşurken bu beş başlığı sormak, belirsizliğin birlikte düşünülmesini kolaylaştırır.

Örnekler

Basit örnek: boğaz ağrısı

Bir yetişkin, iki gündür süren boğaz ağrısı ve ateşle aile hekimine gidiyor. Tanısal Belirsizlik Kartı'nı hekimin bakış açısından uygulayalım. Çalışma tanısı: büyük olasılıkla bir virüs enfeksiyonu. Ayırıcı tanı: bakteriyel bir boğaz enfeksiyonu, daha nadir olarak ciddi komplikasyonlar; kaçırılmaması gereken, nefes almayı ya da yutkunmayı ciddi biçimde zorlaştıran bir durum. Belirsizliğin kaynağı: tıbbın bu konuda iyi bir bilgisi var; belirsizlik, bu hastanın hangi gruba girdiğidir. Eşikler: hekimler, ateş, bademciklerde iltihap ve öksürük olup olmaması gibi basit ölçütlerle bakteriyel enfeksiyon olasılığını kabaca tahmin eder; olasılık düşükse test gerekmeyebilir, orta düzeydeyse hızlı bir test sonucu kararı değiştirir. Güvenlik ağı: "birkaç gün içinde düzelmezse, yutkunmak ya da nefes almak zorlaşırsa hemen gelin." Sonuç: bu basit vaka, belirsizliğin her tanıda bulunduğunu, ama iyi tanımlandığında kolayca yönetilebildiğini gösterir. Gereksiz antibiyotik vermemek de, kaçırılmaması gereken bir durumu gözden kaçırmamak da aynı kartın parçasıdır.

Orta örnek: hayatının en şiddetli baş ağrısı

Kırk yaşında biri, acil servise ani başlayan ve "hayatımda yaşadığım en şiddetli baş ağrısı" diye tanımladığı bir ağrıyla geliyor. Bilinci açık, konuşması normal. Kartı uygulayalım. Çalışma tanısı: baş ağrılarının büyük kısmı iyi huyludur; bu kişinin de migren benzeri bir ağrı yaşıyor olma olasılığı yüksek. Ayırıcı tanı: kaçırılmaması gereken tanı, beyinde bir damardan ani kanamadır; nadirdir ama kaçırılırsa ölümcül olabilir. Hastanın kendi anlatısı, yani ağrının ani başlaması ve daha önce hiç yaşamadığı şiddette olması, burada belirleyici bir veridir. Belirsizliğin kaynağı: tıbbın bu konuda iyi tanımlanmış bir yaklaşımı var; belirsizlik, bu hastanın hangi tarafta olduğudur. Eşikler: olasılık düşük olsa bile, kaçırmanın bedeli çok yüksek olduğu için test eşiği düşüktür; görüntüleme ve gerekirse ek testler yapılır. Güvenlik ağı: testler normal çıkarsa bile, hangi belirtilerle yeniden gelinmesi gerektiği açıkça anlatılır. Sonuç: bu örnek, hasta anlatısının kanıt hiyerarşisinin en altında değil, kararın merkezinde olabileceğini gösterir. "Hayatımın en şiddetli ağrısı" cümlesi, bir tahlilin veremeyeceği bir bilgiyi taşır.

Gerçek hayat örneği: "adet ağrısı normaldir"

Endometriozis, rahim iç zarına benzer dokunun rahim dışında büyümesiyle ortaya çıkan ve şiddetli ağrılara yol açabilen bir hastalıktır. Pek çok ülkede yapılan çalışmalar, bu hastalığın tanısında, belirtilerin başlamasından tanıya kadar çoğu zaman yıllarla ölçülen gecikmeler olduğunu bildirmektedir. Bu gecikmenin nedenlerinden biri, hastaların anlattığı şiddetli ağrının hem çevreleri hem de bazı sağlık çalışanları tarafından "adet ağrısı normaldir" diye karşılanmasıdır. Kartı böyle bir hastayı değerlendiren bir hekimin açısından uygulayalım. Çalışma tanısı: sıradan adet ağrısı. Ayırıcı tanı: endometriozis ve benzeri durumlar; ağrının günlük hayatı engelleyecek şiddette olması, bu olasılıkları düşündürmelidir. Belirsizliğin kaynağı: burada belirsizlik çoğu zaman tıbbın sınırından değil, hekimin bu olasılığı akla getirmemesinden, yani Fox'un birinci türünden kaynaklanır. Bunun altında Carel ve Kidd'in tarif ettiği tanıksal adaletsizlik de yatabilir: hastanın ağrısının şiddeti, onun sözüne dayanarak ciddiye alınmaz. Eşikler: ağrının şiddeti ve süresi, ileri değerlendirme ya da uzmana yönlendirme için yeterli olabilir. Güvenlik ağı: ağrı günlük hayatı sınırlamayı sürdürürse ya da başka belirtiler eklenirse yeniden değerlendirme. Sonuç: bu örnekte en önemli tanı aracı, gelişmiş bir cihaz değil, hastanın anlatısına gösterilen dikkattir.

Vakaya dönüş

Modülün vakasına, aylardır süren belirtileri olan öğretmene dönelim ve Tanısal Belirsizlik Kartı'nı, kış sonunda onu ilk kez gören üçüncü bir hekimin açısından uygulayalım.

Çalışma tanısı: önceki hekimler stres ve kaygıyı düşünmüş. Ama üçüncü hekim önce kendi çapasını fark etmeli: öğretmen, "iki hekim de stres dedi" diyerek geliyor ve bu cümle yeni bir çapa olabilir. Ayırıcı tanı: yorgunluk, eklem ağrısı, ara ara ateş ve güneşte yüzde kızarma birlikte düşünüldüğünde, bağışıklık sisteminin kendi dokularına yöneldiği hastalıklar akla gelmelidir; kaçırılması ciddi sonuç doğurabilecek olan budur. Stres ve kaygı da listede kalır, ama tek açıklama olarak değil. Belirsizliğin kaynağı: bu tür hastalıklar tıbbın iyi tanıdığı hastalıklardır; belirsizlik tıbbın sınırından değil, belirtilerin dağınık ve dalgalı olmasından ve önceki değerlendirmelerin bu olasılığı hiç sınamamış olmasından kaynaklanıyor. "Tahliller normal" cümlesi, bu olasılığı aramak için tasarlanmış testlerin yapılmadığı anlamına gelebilir.

Eşikler: belirtilerin birlikteliği, bu olasılığı sınayacak hedefli testleri yapmayı haklı kılacak kadar yüksektir; test sonucu, uzmana yönlendirme kararını değiştirecektir. Güvenlik ağı: sonuçlar ne çıkarsa çıksın, belirtiler sürerse ya da yenileri eklenirse yeniden görüşmek. Ve belki de en önemlisi: hekim, öğretmene "kafanda değil, bunu ciddiye alıyorum ve sınayacağız" diyebilir. Bu cümle bir tanı değildir; ama epistemik adaletsizliğin karşıtı olan şeyin, yani bir tanığa hak ettiği güvenin verilmesinin, klinik bir biçimidir. Vakanın nasıl ilerlediğini bu modülün sonraki derslerinde göreceğiz.

Araç kartı: Tanısal Belirsizlik Kartı

Egzersiz

Özellikle iki soruya zaman ayır: ilk açıklamana çapalanmış mıydın, yoksa başka olasılıkları gerçekten düşündün mü? Ve karşındaki kişinin, yani öğrencinin, müşterinin, çocuğun anlattıklarına ne kadar ağırlık verdin? Günlüğüne, mesleğinde "erken kapanış" riskini azaltmak için uygulayabileceğin bir kural yaz. Bu kural, modülün sonunda tamamlayacağın rehberin ilk maddesi olacak.

Mini test

1. Sackett ve arkadaşlarının kanıta dayalı tıp tanımının sıkça unutulan yarısı nedir ve neden önemlidir?
2. "Ortalama hasta yoktur" sorunu, güvenilircilik dersindeki genellik problemiyle nasıl ilişkilidir?
3. Carel ve Kidd'e göre sağlık hizmetlerinde epistemik adaletsizlik nasıl ortaya çıkar?
4. Fox'un üç tür tıbbi belirsizliği nelerdir ve hangisi en zor olanıdır?
5. Bir hekim, altmış yaşında, sigara içen ve birkaç aydır geçmeyen öksürüğü olan bir hastaya, akciğer grafisi normal çıktığı için "kış öksürüğü" diyor. Tanısal Belirsizlik Kartı ile değerlendir.

Özet

• Kanıta dayalı tıp, en iyi araştırma kanıtını klinik deneyim ve hastanın değerleriyle birleştirmeyi önerir (Sackett, 1996); kanıtları sistematik incelemelerden vaka raporlarına uzanan bir hiyerarşide sıralar.
• Ortalama hasta yoktur: nüfus düzeyindeki kanıtın tek bir hastaya aktarılması, genellik probleminin tıptaki biçimidir; Greenhalgh ve arkadaşları kanıta dayalı tıbbın bu sınırlarını tartıştı.
• Anlatı tıbbı (Charon) ve Montgomery'nin pratik akıl görüşü, hasta anlatısını klinik bilginin merkezine koyar; Carel ve Kidd, sağlıkta epistemik adaletsizliğin yaygın olduğunu gösterdi.
• Tanı hataları çoğu zaman çapalama ve erken kapanış gibi yanlılıklardan doğar (Croskerry); "normal" bir test sonucu, aranmamış bir şeyin yokluğunu göstermez.
• Fox, tıpta üç tür belirsizlik ayırdı; Pauker ve Kassirer'in test ve tedavi eşikleri, belirsizlik altında karar vermeyi düzenler.
• Tanısal Belirsizlik Kartı, çalışma tanısını, ayırıcı tanıları, belirsizliğin kaynağını, eşikleri ve güvenlik ağını görünür kılar.

Flashcard'lar

Sonraki derse köprü

Vakadaki öğretmen, ikinci hekimden sonra bir psikoloğa yönlendirildiğini düşünelim. Terapist onu dinleyecek, geçmişini soracak, yorgunluğunu ve kaygısını bir örüntüye yerleştirmeye çalışacak. Ama bir terapist, danışanı hakkında gerçekte ne bilir? Danışanın sözlerini, davranışlarını, sessizliklerini gözlemler; ama onları bir kuramın ışığında yorumlar. "Danışan kaygılı görünüyor" ile "danışanın kaygısı çocukluğundaki bir kayıptan kaynaklanıyor" cümleleri aynı türden bilgi değildir. Terapötik bilgiyle ilgili soru, yalnızca epistemolojinin değil, danışanın hayatının da sorusudur. Ders 9.2, terapistin bilgisinde gözlem ile yorumu birbirinden ayırmayı inceleyecek ve sana Yorum mu, Gözlem mi? aracını verecek.

Günlük sorusu: Bir hekim, öğretmen ya da uzman, anlattığın bir şeyi ciddiye almadığı için kendini dinlenmemiş hissettiğin oldu mu? O an, anlattığın şeyin bir kanıt olduğunu nasıl gösterebilirdin?

Tarihte bu tartışma

Tıpta bilginin nereden geldiği sorusu, tıbbın kendisi kadar eskidir. Hipokrat geleneği gözleme ve hastanın öyküsüne önem verdi; İbn Sînâ, on birinci yüzyılın başında tamamladığı el-Kânûn fi't-Tıb'da, bir ilacın etkisinin sınanması için koşullar sıraladı ve bu eser yüzyıllar boyunca hem İslam dünyasında hem Avrupa'da tıp eğitiminin temel kitabı oldu. On dokuzuncu yüzyılda Fransız hekim Pierre Louis, tedavilerin etkisini sayısal olarak karşılaştıran yöntemleri savundu. 1948'de İngiltere'de verem tedavisi üzerine yapılan bir çalışma, modern randomize kontrollü çalışmaların öncüsü sayıldı. 1957'de Fox tıbbi belirsizlik türlerini tanımladı; 1972'de İskoç hekim Archie Cochrane, tedavilerin etkinliğinin sistemli olarak sınanması çağrısını yaptı. 1980'de Pauker ve Kassirer karar eşiklerini önerdi. 1991'de Guyatt kanıta dayalı tıp terimini kullandı, 1996'da Sackett ve arkadaşları onu tanımladı. 2000'lerde Charon anlatı tıbbını geliştirdi; 2003'te Croskerry tanısal yanlılıkları sıraladı. 2014'te Greenhalgh ve arkadaşları kanıta dayalı tıbbın sınırlarını, Carel ve Kidd sağlıkta epistemik adaletsizliği tartıştı; 2015'te ABD Ulusal Akademileri tanı hatalarını bir halk sağlığı sorunu olarak ele alan raporunu yayımladı.