Estratto dal saggio: Giuseppe Belleri, "Itinerari diagnostici nelle cure primarie. Pluralismo ed integrazione metodologica in MG: problem solving, euristiche, approccio ipotetico-selettivo e a soglia".
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L'approccio bayesiano a soglia di test e terapia aderisce alla valutazione probabilità epistemica di un singolo caso clinico, ovvero al grado di fiducia del medico circa l'allocazione di un paziente in una specifica categoria nosografica, esclusa a priori dall'approccio frequantistico oggettivo. Inoltre è alternativo all'approccio Euristiche&Bias, ovvero al modello delle decisioni intuitive e immediate che utilizzano alcune scorciatoie per semplificare la valutazione probabilistica (euristiche) a prezzo però di incorrere in distorsioni cognitive di vario genere (bias). Come afferma il neuroscienziato Seth[1] (2023, p.110)
II ragionamento bayesiano ha come caratteristica di essere un ragionamento con le probabilità. Più precisamente, ha come caratteristica di compiere inferenze ottimali [..] in condizioni di incertezza. [..] L'inferenza bayesiana è un esempio di ragionamento abduttivo, che è diverso sia da quello deduttivo sia da quello induttivo. Il ragionamento abduttivo - il tipo di ragionamento formalizzato dall'inferenza bayesiana - è caratterizzato dal trovare la migliore spiegazione per un insieme di osservazioni, quando queste osservazioni sono incomplete, incerte o altrimenti ambigue.
L’approccio a soglia fa affidamento sul Sistema 2, ovvero all'elaborazione analitica delle informazioni e al rigore metodologico nel soppesare il grado di fiducia verso una delle ipotesi in gioco. Secondo Prevaldi (2009)[2] due sono le fasi del processo diagnostico nel setting dell’Emergenza Sanitaria, che valgono anche per il I livello assistenziale
- in un primo tempo il medico ricorre a modalità intuitive, basate su prime impressioni e informazioni che, mediate da scorciatoie euristiche, favoriscono il riconoscimento a colpo d’occhio di quadri tipici;
- successivamente con una modalità alternativa analitica, razionale e sistematica, esamina nei dettagli il problema, minimizzando l’interferenza emozionale e il rischio di sottovalutazione o quasi errore da “prima impressione”.
Quest’ultima opzione può essere assimilata al ragionamento bayesiano soggettivo, di natura epistemica, che consiste nella stima probabilistica di malattia nel singolo caso, basata sulle informazioni iniziali raccolte con l’anamnesi - la probabilità a priori dell’ipotesi o pre-test - che viene via via aggiornata in funzione delle informazioni dell’esame obiettivo e dei test, con tempistiche variabili in relazione ai dati via via disponibili.
Probabilità frequentistica e soggettiva epistemica
L’integrazione tra processo indiziario ed inferenza bayesiana potrebbe essere mal interpretata se si fa riferimento alla probabilità frequentistica, detta anche aleatoria, che attiene alla dimensione collettiva, indifferente alle vicende cliniche individuali, che invece ispirano il modello ipotetico selettivo[4]. Alla dimensione oggettiva, relativa all’occorrenza di un fenomeno nel tempo in una popolazione, si contrappone la probabilità soggettiva o epistemica (Haking 1987[5]; Giani 2012)[6]
La probabilità ha due aspetti. Da un lato è connessa con il grado di credenza giustificato dall'evidenza, dall'altro riguarda la tendenza mostrata da alcuni meccanismi casuali a produrre frequenze relative stabili. […] Da un lato, infatti, essa è statistica e riguarda le leggi stocastiche dei processi casuali, dall'altro è epistemologica, volta a valutare gradi ragionevoli di credenza in proposizioni assolutamente prive di contenuto statistico. (Haking 1987, p. 11-57)
Il matematico e statistico Bruno De Finetti, principale esponente della corrente soggettivistica, così si esprime
Per applicare il teorema di Bayes occorre attribuire delle probabilità alle "ipotesi" prese in considerazione, e vedere poi come variano in seguito alle successive osservazioni e informazioni, e in base a ciò trarre le conclusioni. A ciò si oppone la preclusione dogmatica dei frequentisti contro l'attribuzione di una probabilità a un “caso singolo" (De Finetti 1978, p. 462)[7]. Basta limitarsi alla concezione soggettiva, considerare cioè la probabilità come il grado di fiducia sentito da un dato individuo nell’avverarsi di un dato evento (De Finetti 1995, p. 152).[8]
In conclusione, disponiamo di due concetti di probabilità che non devono essere confusi. In statistica una probabilità è la frequenza vera o ideale che sta alla base di una frequenza osservata e questo tipo di probabilità è detta frequentista. Nel linguaggio ordinario una probabilità è una misura della nostra credenza soggettiva nell'occorrenza di un particolare evento (o, come vedremo, nella verità di un'ipotesi). Queste probabilità, che possono essere quantificate in modo che somiglino a probabilità frequentiste, sono chiamate probabilità Soggettive (AA VV 1995, p. 118)[9]
L'approccio a soglia di test e terapia
Come già osservato i medici del territorio raramente si cimentano con i complicati calcoli necessari all’applicazione della formula di Bayes in chiave frequentistica o utilizzando score clinici validati che permettono di valutare rischi e stimare probabilità in termini numerici. Tuttavia i clinici sono bayesiani naturali in un doppio significato: in primo luogo perché adottano informalmente un approccio soggettivo e non frequentistico alla valutazione della probabilità a priori, in cui i dati di prevalenza e di incidenza si integrano con tutte le altre informazioni raccolte con il colloquio e l’indagine clinica. In secondo luogo poichè di fronte all’incertezza epistemica cercano ulteriori informazioni per confrontare criticamente le ipotesi diagnostiche differenziali aggiornando mentalmente (belief revision) la stima iniziale, nel senso del rafforzamento o dell’indebolimento del grado di confidenza circa una delle ipotesi concorrenti (Gill e coll. 2005)[3]. Gill e colleghi[10] così sintetizzavano il procedimento del medico bayesiano naturale
- tutte le informazioni della storia clinica e le manovre dell'esame fisico costituiscono test diagnostici, sebbene le loro sensibilità e specificità siano raramente note con precisione e vengano rese in termini qualitativi;
- ogni parte della storia clinica e dell'esame può essere vista come un modificatore di opinione, aggiornando una probabilità a priori di malattia per generare una probabilità a posteriori, con un ruolo chiave anche nell’inquadrare e rivedere le ipotesi diagnostiche differenziali;
- ogni domanda e reperto fisico durante un incontro clinico ha una significatività e un proprio rapporto di verosimiglianza, al pari degli accertamenti; anche per queste informazioni vale la regola per cui le probabilità a posteriori dell’esito di un test diventano probabilità a priori per il test successivo (vedi anche Giani 2012)[11]:
- la definizione di probabilità pre-test di una malattia per un dato paziente è intrinsecamente soggettiva e l'alternativa alla soggettività è escludere il giudizio clinico (che è tutto in materia di contesto) dalla cura del paziente.
Una versione pragmatica ed informale dell’inferenza bayesiana, utilizzata dai medici pratici, è il cosiddetto “approccio a soglie” (threshold approach) che fa riferimento ad una concezione soggettiva del ragionamento bayesiano, alternativa a quella oggettiva, supportata cognitivamente dal sistema 2 riflessivo, consapevole, analitico e rigoroso nella deliberazione probabilistica, seppur “qualitativa”. Il clinico medico Cesare Scandellari così descrive l’approccio a soglia
Considera la probabilità che il soggetto sia affetto da una determinata malattia e se tale probabilità di malattia è inferiore ad un certo valore, si astiene dal proporre test di accertamento per quella malattia e non prende alcun provvedimento terapeutico specifico. Se invece la probabilità di malattia supera questo particolare valore, decide di procedere con opportuni accertamenti clinici. Questo valore in base al quale il clinico decide di eseguire o non eseguire accertamenti diagnostici viene indicato come soglia d'esame. In quest'ultimo caso, la terapia viene eseguita solo in base al risultato positivo del test. Qualora la soglia d'esame sia superata, il clinico deve considerare un secondo livello di probabilità di malattia, quello cioè oltre il quale egli decide di passare al trattamento anche indipendentemente dall'esecuzione e dal risultato di nuovi accertamenti (Scandellari 2005, p 150 [13]).
che un medico giunga alla formulazione della diagnosi dopo essersi impegnato con calcoli probabilistici, come ognuno può sperimentare. (Scandellari 2005, p. 145)[15].
L’originale proposta di approccio a soglie si riferiva alla decisione di eseguire un test e/o di prescrivere la terapia in relazione ad una singola ipotesi.
Il trattamento dovrebbe essere sospeso se la probabilità di malattia è inferiore alla soglia del test e il trattamento dovrebbe essere somministrato senza ulteriori test se la probabilità di malattia è maggiore della soglia test-trattamento. Il test dovrebbe essere eseguito (con trattamento dipendente dall'esito del test) solo se la probabilità di malattia è compresa tra le due soglie (Pauker Kassirer 1980, traduzione personale)[16].
Il superamento della soglia d’esame dipende dalla probabilità a priori, che a sua volta è soggettiva in quanto operatore e contesto-dipendente: il superamento della soglia d’esame è l’esito dell’assemblaggio delle informazioni anamnestiche, dei rilievi semiologici e dei parametri epidemiologici di incidenza (eventi acuti) o prevalenza (rischi e patologie croniche) nel setting professionale, che concorrono alla definizione informale della probabilità a priori.
Quanto più numerose sono le ipotesi proliferate nella mente del diagnosta come in presenza di sintomi aspecifici isolati – ad esempio astenia, febbre, malessere generale, cardiopalmo o prurito sine materia - tanto più laboriosa sarà la selezionate di quelle meno adatte. Il punto di partenza è la probabilità a priori, ovvero la plausibilità delle ipotesi formulate dopo la raccolta delle informazion anamnestiche e dell’esame clinico. I medici in genere si affidano ad un mix di conoscenza epidemiologica e del contesto, esperienza clinica, buon senso ed intuito per valutare la plausibilità delle ipotesi in campo e decidere il corso d’azione appropriato nel singolo caso. La cinematica della stima, ovvero l’incremento dalla probabilità a priori fino a quella a posteriori, si applica anche alle tappe iniziali del processo, fin dalle prime battute della consultazione
Tipicamente vi è un giudizio a priori [..] della probabilità che il paziente sia affetto dalla malattia M, dato lo stato informativo iniziale. Tale stato può essere, ad esempio, quello che precede l'incontro medico-paziente oppure quello che si realizza dopo la raccolta dell'anamnesi o altro ancora (Giani 2000, p.175).
Ogni informazione raccolta prima di superare la soglia d’esame ha sensibilità e specificità analoghe a quelle dei test diagnostici e la stima nel singolo dato attiva una catena di inferenze: la conferma di un’informazione anamnestica diviene la probabilità a posteriori dell’ipotesi a priori precedente che a sua volta diventa la nuova probabilità a priori per una successiva ipotesi più affidabile e così via. La cinematica probabilistica riguarda tutti gli step[22] della fase pre-test (Giani 2012):
- la probabilità a priori di un’ipotesi preliminare viene trasformata in stima a posteriori in funzione della presenza o meno del dato – ad esempio in un pazienta con dolore addominale la localizzazione elettiva in fossa iliaca destra evocata l’ipotesi di appendicite acuta -
- questo dato diviene la probabilità a priori per il successivo esame obiettivo – ad esempio la ricerca del segno di Blumberg alla palpazione addominale -
- infine in caso di positività semiologica l’ipotesi di appendicite si rafforza ulteriormente e supera a cascata la soglia d’esame per ulteriori conferme a posteriori, dalla consulenza chirurgica alla prescrizione di un emocromo per valutare l’incremento dei globuli bianchi e/o di un’ecografia addominale per visualizzare la flogosi appendicolare
Lo stesso procedimento indiziario sequenziale può riguardare un paziente che lamenta faringodinia, al quale può essere applicato sia lo score di McIsaac sia la valutazione clinica informale per arrivare a dirimere la diagnosi differenziale tra una faringite batterica piuttosto che virale, senza la prescrizione del tampone faringeo che potrà comunque essere eseguito in caso di esito interlocutorio dello score o di dubbio clinico sull’eziologa (si vedano i casi clinici del capitolo 4). Se la probabilità a priori viene identificata con la prevalenza della patologia nella popolazione generale si appiattisce, fino ad annullarlo, il ciclo continuo di inferenze bayesiane - a priori/a posteriori – finalizzate alla revisione della stima soggettiva dell’ipotesi in funzione dell’acquisizione di nuovi dati anamnestici e semiologici.
[1] Seth A. (2023) Come il cervello crea la nostra coscienza, Raffaello Cortina, Milano
[2] Prevaldi C. (2009) Strategie cognitive: un metodo per ridurre l’errore diagnostico in Pronto Soccorso, emergency care journal, febbraio 2009
[3] Gill CJ, Sabin L, Schmid CH (2005) Why clinicians are natural bayesians, BMJ. 2005 May 7; 330(7499): 1080–1083. doi: 10.1136/bmj.330.7499.1080
[4] Storicamente, secondo Haking, “la nozione probabilità che si stava formando all'epoca di Pascal era di natura essenzialmente duplice. Essa riguardava sia le frequenze stabili che i gradi di credenza, era cioè, come mostrerò, sia aleatoria che epistemologica. Questa caratteristica della probabilità è una delle chiavi per ricostruire la sua comparsa. Sarà quindi opportuno analizzare attentamente tale duplicità. […]. Questa dualità della nozione di probabilità sarà confermata dallo studio della sua storia tra il 1650 e il 1700 che faremo nel corso del libro. Lo stesso Pascal ne è un esempio tipico. La tesi che sosterrò [..] è che il concetto di evidenza interna delle cose è soprattutto un'eredità delle cosiddette scienze minori, cioè alchimia, geologia, astrologia e medicina in particolar modo. In mancanza d'altro, queste scienze potevano trattare solo l'opinio (Haking 1987).
[5] Hacking I. (1987) L’emergenza della probabilità, Il saggiatore, Milano
[7]De Finetti B. (1978) Decisione. Enciclopedia Einaudi, Vol. IV, Einaudi, Torino
[8] De Finetti B. (1995) Filosofia della probabilità, Il saggiatore, Milano
[9] AAVV (1995) Filosofia della medicina, Raffaello Cortina Editore Milano.
[10] Gill CJ, Sabin L, Schmid CH (2005) Why clinicians are natural bayesians, BMJ. 2005 May 7; 330(7499): 1080–1083. doi: 10.1136/bmj.330.7499.1080
[11] Giani U. (2012) Probabilità e incertezza nel ragionamento diagnostico, Il Mio Libro, Roma
[12] Seth A. (2023) Come il cervello crea la nostra coscienza, Raffaello Cortina, Milano
[14] Donner-Banzhoff N. (2018) Solving the Diagnostic Challenge: A Patient-Centered Approach. Ann Fam Med. 2018 Jul;16(4):353-358.
[15]Scandellari C. (2005) La diagnosi clinica, Masson, Milano
[16]Pauker S.G., Kassirer J.P. (1980) The threshold approach to clinical decision making. N Engl J Med. 1980; 302: 1109-1117
[17]Piattelli Palmarini M. (1995) L’'illusione di sapere, Mondadori, Milano,
[18] Crivellenti G, Zane V., Marchetti A.R. (2016), Quanto sono “bianchi” i codici bianchi? M.D. Medicinae Doctor - Anno XXIII numero 7 - ottobre 2016
[19]Pauker S.G., Kassirer J.P. (1980) The threshold approach to clinical decision making. N Engl J Med. 1980; 302: 1109-1117
[20] L’abbinamento tra ragionamento ipotetico selettivo e revisione bayesiana della stima probabilistica per la circumscription è il procedimento di dafault utilizzato dai concorrenti ai giochi televisivi di riconoscimento di parole, a partire dalla lettera iniziale del termine da scoprire, associato un termine noto. I concorrenti all’inizio propongono alcune ipotesi; se non sono corrette il conduttore aggiunge una seconda lettera che aiuta ad eliminare alcune ipotesi e spesso ad indovinare il termine corretto. Se invece ancora non arriva la risposta giusta viene aggiunta una terza lettera e poi eventualmente una quarta, che generano ipotesi sempre più selettive fino a circoscrivere per eliminazione l’insieme delle parole, “azzeccando” quella adatta. Le prime parole, recuperate dalla memoria, sono quelle che hanno la maggiore probabilità a priori di essere correlate con il termine proposto; l’aggiunta di una seconda o di terza lettera ristruttura e restringe la ricerca correggendo la “fiducia” nella stima iniziale e favorendo la generazione di altre ipotesi fino a trovare quella corretta. Si tratta quindi di un processo di cinematica probabilistica ipotetico-selettiva, innescato dall’aggiunta delle lettere come “indizi” che riducono via via l’incertezza iniziale, aumentando in proporzione inversa la fiducia verso un numero sempre più selezionato di termini fino a far scattare la correlazione logica con il termine noto. Non è difficile riconosce in filigrana la dinamica di belief revision della fiducia (soggettiva) che caratterizza la diagnosi per tentativi ed errori.
[21] Il modello a tre soglie mima la categorizzazione del triage in PS, in sintonia con la legge della varietà necessaria, formulata dal neurobiologo e cibernetico W.R. Ashby che recita: “per controllare un sistema di una certa varietà è necessario un sistema di controllo avente una necessaria varietà”. La legge di Ashby applicata ai sistemi organizzativi comporta che all’aumentare della complessità ambientale (espressa in termini di varietà esterna) deve crescere il livello di varietà (differenziazione) interna. La complessità organizzativa interna è la risposta adattativa più appropriata all’aumento della complessità esterna, come dimostra ad esempio il passaggio da quattro a cinque codici di triage che ha ridotto i casi di over-triage (Savioli G, et al Five level triage vs four level triage in a quaternary emergency department: national analysis on waiting time, validity, and crowding – The Creonte study Group, Medicina, 59 (4): 781-2023).
[22]Ogni paziente ha caratteristiche specifiche, compresa l'anamnesi, l'obiettività e i risultati di esami precedenti. Queste caratteristiche insieme alla prevalenza della malattia possono determinare la probabilità di malattia a un qualsiasi momento di tempo. Questa probabilità è condizionata dalle informazioni già disponibili e può essere considerata la probabilità a priori rispetto agli esami susseguenti. Per esempio, la probabilità a priori che un paziente abbia IM prima che sia stato determinato il livello di SGOT, può essere fondata sull'età, la pressione arteriosa, la temperatura corporea, la funzionalità respiratoria, e sul grado e la natura del dolore. In questo senso, la probabilità a priori è in effetti una probabilità a posteriori condizionata da tutti questi fattori [...] mentre rimane sempre una probabilità a priori in riferimento all'esame SGOT. (Weinstein MC, Fineberg HV, L’analisi della decisione in medicina clinica, Franco Angeli, Milano, 1984, p.126).
[23] Rossi R. (2023), Sintomi misteriosi, Il Mio Libro, Roma
[24] Cherubini (2005) Psicologia del pensiero, Raffello Cortina, Milano
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