噪声 丹尼尔卡尼曼TXT(丹尼尔卡尼曼噪声语录)

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题包括该用哪些药物、ee以及到底需不需要手术等。20多年来，达特范斯。(TheDartmouthAt]lasEdge一直至7于记录“革国在医疗届尖分本和使用上存在的显浴异”，当然，号不均的情况。对于本书来说我们中\\需要简单地探讨诊断性判断中存在的噪声就可以了医疗诊断中的噪声有大量文献介绍了医学界存在噪声，其中许多是实证性的且验证了噪声的存在，也有许多文献是指导性的。一些医学领域的论文一直在提出各种各样的减少噪声的策略，这些论文如同一座座金矿，强茂站众多极其珍贯的想法，值得许多领域的专家、学者参考借鉴。若噪声存在，就证明其中一位医生明显确的，另一位明显是错误的并且可能受到某些偏差的影响，下炬也们笠地的那样，医生的技能在其中发挥了关键作用。例如，站断的研究发现，噪声中很大一部分源自医生技能上的差异。有具体而言，“技能的差异可以解释诊断诀策中44%的变异”，这表明“提升技能比使用统一的决策指南更有效”。训练和甄选对于减少误差、消除噪声和偏差至关重要，在医疗领域也是如此。在医学的某

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些领域，才学和病理学，医生对噪声的存在一清二楚。例如，放射科医生将诊仿断差异称为“阿喀琉斯之中”。目前疝不清楚到底为什么放射学和病学领域的噪声如此受关注，可能是因为这些领域的噪声确实比其他领域多，也可能是因为这些领域的噪声更容易被记录下来，我们猜想易于记录可能是更重要的原因。在放射学领域，人们更容易实施一些简单的噪声测试以及误差测试，例如，你可以再看一遍影像片子来对之前的评估结果进行重新评估。市炎诊】二在医学领域，人与人之间的噪声，或者说评估者信度Cinterfatertfeliability)，通常用kappa纺计量来衡量。kappat1越高，噪声越小。kappa值为1表示评估者们的评估完全一致，kappaf为0，则意味着评估者之间的一致性很震，就跟一群猴子往诊断列表上投飞镖差不多。根据该系数测量得到的信和度，医学诊断的某些领域属于“轻度”或者“糟糕”，“糟糕”意味着该领域的噪声非常多。在大多数情况下，该系数测出的信度是“一般”，这当然有所改善，但依然表明其中存在着明显的

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噪声。随机选出100例药物，要求全科医生关靳芝苗多物之癌国相台作用是合共有临床意义，允于这一要问题，医生们做出的判断“一致性很痊”。在许多外行眼里，诊断骨及人ee但是，标;煌时，仅损强达到“中等程度的一到性，”一项研究有发现，关于于为蚂变这一问题，病理学家之间只能达成“一般”程度的一致性。在诊断弛腺增生病变引闻样是“一般”。当医生根据核磁共振成像扫描结果判断椎管类程度时，一致性也是“一般”。这些发现很值得反思，因为我们说这，在医学的某些领域中噪声水平非常低，但在一些对技术性要求非高的领域，医生们的诊断还远没有实现零噪声。关于是否会被确诊为患有癌症等严疾病，患者有时就像在抽签，其结果取雇于问诊的是哪位医生。再来看看这些文献中的其他发现，它们源目那些噪声的严重程度尤其值得关注的领域。我们描述这些发现并不是为了对医务工作的现状做出权威性的论断《医务工作在不断地发展和改进，在茶些情况下，发展和改进的速度很快)，的到噪声是普遍存在的，不管是在不远的过去还是现在，噪声都懂见不鲜。

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