Neden İstatistik Okuryazarlığı Yüksek Hekimleri Tercih Etmeliyiz?

0 81

Doğrudan cihazınızda gerçek zamanlı güncellemeleri alın, şimdi abone olun.

Bir olay veya deney aynı koşullar altında tekrarlandığında daima aynı sonuçların alınmadığı (deterministik olmayan-stokastik) tüm bilimler istatistikten faydalanmaktadır. Çünkü kesinlik içermeyen durumlarda doğru kararlar verebilmek için sezgilerin yanıltıcılığından korunmak gerekir. İstatistik, hem genel olarak insan sezgisinin yanıltıcılığını hem de özel olarak çalışma tasarımındaki yanlılık (bias) yaratan durumları telafi etmek için kurallar formüle etmekle ilgilenen ve sürekli gelişen bir disiplindir. İngiliz istatistikçi Dennis V. Lindley’in de söylediği gibi: “Sezgi, olasılıklı kanıtlarla karşılaştığında zayıf bir rehberdir”. Bir diğer deyişle istatistik, doğru şekilde kullanıldığı takdirde, yanılmaya son derece müsait olan sezgilerimizi devre dışı bırakmamızı ve rasyonel kararlar vermemizi sağlar.

İnsanlar genellikle okudukları veya haberlerde duydukları istatistiksel bilgilerin doğru olduğunu varsaymaktadır. Bu koşulsuz inanç, yanlış kararlara neden olabilmesi açısından oldukça tehlikelidir. İstatistik okuryazarı olmak, kişinin günümüz toplumunda fazlaca üretilen bilgileri tüketmesini ve eleştirel bir şekilde sindirmesini sağlar. Tükettiğimiz gıdaların besin değerine dikkat ettiğimiz gibi, bu konuda da özenli olmalıyız. İstatistik okuryazarlığı, günlük hayat durumlarında verilen istatistiki bir bilgiyi anlayabilmek, yorumlayabilmek ve istatistiki bilgi ve bu bilgi üzerinden yapılan yorumu eleştirebilmek olarak tanımlanmıştır. Çeşitli alt bileşenleri olan (Tablo 1) istatistik okuryazarlığı; veri toplama araçları, örneklem, verilerin özetlenmesi ve görselleştirilmesi, değişkenlik (varyasyon), olayların olasılığı, sonuçların makul şekilde yorumlanması ve yorumlanan sonuçların değerlendirilmesi gibi konularla ilgilenmektedir.

İstatistik okuryazarlığı sağlığımız için neden önemlidir?

İstatistiğin temas etmediği bilim dalı yok denecek kadar azdır. Diğer pek çok branş gibi istatistiğin de, kullanıldığı alana göre çeşitli alt kırılımları vardır. Örneğin, biyoloji, tıp ve ziraat gibi biyolojik bilimler için biyometri ve biyoistatistik; ekonomi bilimleri için ekonometri; eğitim bilimleri ve psikoloji bilimi için ölçme ve değerlendirme ve psikometri gibi. Sağlık, istatistikleri kullanmada etki alanı en geniş olan branşlardan biridir. Gerek hasta iletişiminde gerekse bilimsel araştırmalarda kullanılan istatistikler doğrudan veya dolaylı şekilde sağlığımızı etkilemektedir.

Her hasta-hekim karşılaşması -genellikle farkına varmasak da- istatistiklerle doludur. Sağlıkla ilgili kararlar almak için ihtiyacımız olan kanıtların çoğu rakamlar biçimindedir. “Kemoterapi, kanser tedavisi için en iyi seçeneğim mi?” “Akciğer nakli tercih edersem, hayatta kalma şansım nedir?” “Doğum öncesi testlerim tekrar olumlu oldu – bebeğimin gerçekten genetik anormalliği var mı?” Her hekimin bu türden sorularla karşılaşması çok olasıdır. Örneğin acil servise göğüs ağrısı şikâyeti ile başvuran bir erkek hastayı düşünelim. Eğitimli bir doktorun beyni, hastanın hikâyesini ve klinik bulgularını çeşitli unsurlarla birleştirerek, bir veya birkaç tane yüksek olasılıklı, daha az olası ve pek olası olmayan tanıya ulaşır. Daha sonra beyni, bu tanıların listesini duyarlılık, seçicilik ve öngörü (predictive) değerleri gibi çeşitli tanı testi performans özellikleriyle eşleştirir. Ve sonra, başarılı olma olasılığı en yüksek olan tedaviyi seçer. Bu adımların her biri, olasılık teorisi ve Bayes teoremi gibi istatistiksel ilkelerin kullanımını içerir. Bütün bunlar akış halinde gerçekleşir. Bununla birlikte, bu sürecin altında yatan prensipleri anlayan bir doktorun – tıpkı bir makineyi sadece kullanmayan, aynı zamanda nasıl çalıştığını da bilen bir mühendis gibi – mesleğini daha iyi yapması beklenebilir.

Çoğumuz, doktorların sadece tanı ve tedaviler konusunda uzman değil, aynı zamanda sağlıkla ilgili her türlü sayıyı yorumlamada uzman olduklarını varsayıyoruz. Oysaki doktorlar da tıpkı hastalar, gazeteciler ve politikacılar gibi istatistikten ne yazık ki yeterince anlamamaktadır (2). İstatistikçiler olarak hekimler ve hemşireler tarafından sıkça karşılaştığımız “istatistikten anlamıyorum” sözü maalesef ki o kadar da masumane değildir. Bu “ben şarkı söylemeyi beceremem” demekle eşdeğer görülemez. Çünkü istatistik, farkında olunsun veya olunmasın, sağlık çalışanlarının mesleki pratiklerinin bir parçasıdır. Örneğin, hastalara mevcut riskleri açıklamak, potansiyel tedavileri karşılaştırmak, tanısal test sonuçlarını yorumlamak, ilaç temsilcileriyle ilacın etkisine dair kanıtlar hakkında etkileşimde bulunmak, yeni ilaçlar için farmasötik literatürü okumak ve belirli tedavilerin hastaların durumuna uyarlanabilirliğini tespit etmek bir hekimin meslek hayatında oldukça mühimdir.

Bununla beraber, bir sağlık profesyonelinin kanıta dayalı tıp (evidence based medicine) uygulamalarıyla çalışabilmesi için istatistiksel akıl yürütme (reasoning) becerisine sahip olması gerekir. Bu beceriye sahip olmayan sağlık çalışanları, maalesef ki okudukları bilimsel yayınların özet, tartışma veya sonuç kısımlarını tereddütsüz kabul etmeye mahkûm olurlar (bulgular ve istatistiksel metot bölümü “transit” geçilir). Yani sunulan veri ve bilgilerin doğruluğu ve güvenilirliği konusunda sorgulama yapmaktan kaçınırlar. İşin daha da kötüsü, o bilgileri sunanlar da yine istatistikten yeterince anlamayan meslektaşlarıdır. Literatürdeki istatistiklerin yeterince kullanılmaması ve/veya anlaşılmaması, sağlığımızı emanet ettiğimiz kişilerin, klinik uygulamalarını zayıf veya yetersiz deliller ışığında yönetmelerine bu nedenle yanlış tedaviler sunmasına zemin hazırlamaktadır (3).

Literatür Sürekli Değişiyor

Çoğu tıp uzmanı akademik araştırma yapmıyor olsa da, tüm sağlık çalışanlarının araştırmaları okumaları ve yorumlamaları gerekir. Tıp sürekli değişiyor. Sadece yeni tanısal yöntemler ve tedaviler geliştirilmiyor, aynı zamanda, geçmişte karşılaşılmayan yeni hastalıklar da ortaya çıkıyor – örneğin- ciddi akut solunum sıkıntısı sendromu (SARS), Ebola virüsü enfeksiyonu, nonalkolik karaciğer yağlanması hastalığı gibi… Bu nedenle, bir tıp uzmanının pratiği, tıp fakültesinden ayrıldıktan birkaç yıl sonra, başlangıca göre oldukça farklı hale gelmektedir. Yeni gelişmeleri yakından takip etmek için, bunlar hakkındaki literatürü değerlendirmeli, yayınların güvenilirliği ve önerilerin hastalarına uygulanabilirliklerini değerlendirmelidir. Bu da yine istatistik okuryazarlığı gerektirir.

Gelelim araştırma yapanlara. Bu konuda hala anlam veremediğim bir konu var ki o da; hastaların kendilerine danışmadan verdiği sağlık kararlarından yakınan hekimler, nasıl oluyor da istatistikçiye danışmadan bilimsel çalışma üretebiliyor? Hem de kendi alanlarına özel olarak geliştirilmiş bir istatistiksel disiplin mevcut iken. Şunu da itiraf etmek gerekir ki; biyoistatistik dersleri okullarda çoğunlukla istatistik okuryazarlığının tüm bileşenlerini kapsayacak şekilde sunulmamaktadır. Bunun bir etkisi olarak birçok araştırmacı biyoistatistiği yalnızca dergi editörlerini, düzenleyici kurulları (ör. Etik kurul) veya fon veren kurumların isteklerini gerçekleştirmek için gerekli olan bir sıkıntı (baş belası) olarak görmektedir. Oysaki bilim, onu doğru şekilde üretme konusunda hassas olan insanların omuzlarında yükselmelidir. Doğru bilim üretmek için bazı şartların sağlanmış olması gerekir.

Bu şartlar:

  • İstatistik uzmanına danışmanın önemini kavramış bir doktor
  • İşinin ehli, deneyimli bir istatistikçi
  • Madde 1 ve 2’de belirtilen doktor ve istatistikçi arasında sağlanan iyi bir iletişim ve işbirliği.

Kötü haber: Pratikte bu şartların hepsinin bir araya gelme olasılığı oldukça düşüktür.
Doktor-hasta etkileşimi, istatistikçi-doktor etkileşimine oldukça benzerdir. Bireyler hasta olduğunda iyileşmek için veya sağlığını sürdürmek için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamak, tanı ve tedavileri için hekimlere ihtiyaç duyuyorsa, hekimler de bilimsel araştırmalarının başından sonuna kadar ihtiyaç duymalıdır. İstatistikçiye araştırmanın en başından, yani tasarım aşamasından itibaren başvurmak, önleyici tıbba benzer. Sonradan başvurmak sorunları iyice çetrefilli ve hatta çözülmez hale getirebilir. Hiç başvurmamak ise felaket yaratabilir. Bununla beraber, bilindiği gibi; hekimlerin sağlık okuryazarlığı yüksek bir hastaya bakım sunması, daha iyi bir işbirliği sağlama, tedaviye uyumu artırma ve hasta sonuçlarını iyileştirme potansiyeline sahiptir. Benzer şekilde, istatistikçiler de istatistik okuryazarlığı yüksek hekimlerle çalıştığında araştırmanın kalitesi yükselir. Tüm bu ortak noktalardan ötürü istatistikçiler, sağlık iletişimi ile ilgili okumalar yapmanın faydasını görebilirler.

Kötü Bilim Kötü Tıbba Yol Açıyor
Yayımlanmış birçok tıbbi makale, istatistiksel yöntemleri bir şekilde kusurlu olduğu için kesin olmayan, yanıltıcı veya yanlış sonuçlar içermektedir (4). Çalışma tasarımı, kullanılan verinin hijyeni, varsayılan istatistiksel modeller, veri analizleri veya sonuçların yorumlanması ile ilgili sorunlar olabilir. Ancak bir istatistikçi için bile bu tür kusurları tespit etmek çok zor olabilir. Sayfa ve kelime sayısı sınırlı olduğundan, birçok tıbbi makale uygulanan istatistiksel yöntemlerin sadece kısa bir taslağını sunmaktadır. Genellikle verilerle ne yapıldığını, verilerin tam olarak nasıl elde edildiğini veya her değişkenin nasıl tanımlandığını anlamanız için yeterli ayrıntı sağlamazlar. Bahsi geçen istatistiksel modellere ve yöntemlere aşinasınızdır; ancak bunlar, açık olmayan nedenlerle, belirlenen veri seti için uygun olmayan bir şekilde kullanılabilirler. Bu nedenle, bir doktor tıbbi literatürü çok dikkatli bir şekilde okuyup kanıta dayalı tıbbı bir uygulama rehberi olarak kullansa bile, istatistiksel hatalardan habersiz bir şekilde yanlış yönlendirilebilir. Hatta çoğu zaman, yazarların kendileri de makalelerinde ortaya çıkan istatistiksel hataların farkında değildir5.

Kötü bilim kötü tıbba yol açar. Hatalı istatistiksel uygulamalar ve işlevsiz klinik araştırmalar her türlü yanlış sonuca yol açabilir. Ve maalesef bu çok olasıdır. Yanlış istatistiksel çıkarımlar, hekimleri hastaların hayatlarına mal olabilecek yanlış tedavi kararları almalarına neden olacak şekilde yanıltabilir. Kanıt yanlışsa veya yanıltıcı şekilde/yanlış yorumlanmışsa kanıta dayalı tıbbın işlevi oldukça azalır.

Özetle, istatistik okuryazarlığı hekimler için fizik muayenede hastanın vücudunu ve vücut fonksiyonlarını değerlendirme becerisi kadar önemli bir beceridir6. Bu nedenle sağlık çalışanlarına ve hastalara, istatistik okuryazarlık becerisini geliştirmek için gerekli özeni göstermesi önerilmektedir. Ek olarak; hastalara, hekimlerin bu konudaki becerilerini de dikkate alacak tercihler yapmasını önermek yerinde olacaktır.

Bu yazı ilk olarak Bilim Fili web sitesi için hazırlanmış ve orada yayınlanmıştır.

Dr. Deniz Özel Erkan Yazar

[1] Yotongyos, M., Traiwichitkhun, D., & Kaemkate, W. (2015). Undergraduate Students’ Statistical Literacy: A Survey Study. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 191, 2731-2734.

[2] Gigerenzer, G., Gaissmaier, W., Kurz-Milcke, E., Schwartz, L. M., & Woloshin, S. (2007). Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological science in the public interest, 8(2), 53-96.

[3] Baghi, H., & Kornides, M. L. (2013). Current and future health care professionals attitudes toward and knowledge of statistics: How confidence influences learning. Journal of nursing education and practice, 3(7), 24.

[4] Ocaña-Riola, R. (2016). The Use of Statistics in Health Sciences: Situation Analysis and Perspective. Statistics in Biosciences, 8(2), 204-219.

[5] Springer Series In Pharmaceutical Statistics. Peter F. Thall – Statistical Remedies For Medical Researchers-Springer (2019).

[6] Aggarwal, R. (2018). Statistical literacy for healthcare professionals: Why is it important? Annals of cardiac anaesthesia, 21(4).

Doğrudan cihazınızda gerçek zamanlı güncellemeleri alın, şimdi abone olun.

Yorum Yapın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.