Datortolkning bra sätt att avgöra dödsorsak utifrån muntlig obduktion
Sannolikhetsmodellering av data från muntliga obduktioner är den bästa tolkningsmetoden för att ta fram underlag för beslut i frågor som rör folkhälsan. Det skriver umeåforskaren Peter Byass tillsammans med sydafrikanska medarbetare i senaste numret av tidskriften PLoS Medicine.
Datorbaserad sannolikhetsmodellering som används för att tolka data från så kallade muntliga obduktioner – information från intervjuer med familj, vänner och vårdare om dödsfall som senare tolkas som dödsorsak(er) – är lika träffsäkra som läkares bedömning av samma data för att fastställa dödsorsaken. Det visar umeåprofessorn Peter Byass tillsammans med kollegor vid Witwatersrand University i Sydafrika, i en studie som publiceras i denna veckas utgåva av PLoS Medicine. Vidare är sannolikhetsmodellering billigare och snabbare än läkaranalys, och fullständigt konsekvent. Uppgifter om dödsorsak är en omistlig del för planering av insatser för folkhälsan, och sannolikhetsmodellering är i många fall det bästa tillgängliga sättet att infoga data om dödsorsak i insatserna.
Författarna drar dessa slutsatser genom att jämföra och ställa läkares bedömning mot sannolikhetsmodellering tillämpad på muntliga obduktioner efter 6 153 dödsfall mellan 1992 och 2005 i en sydafrikansk landbygdsbefolkning. De tio vanligaste dödsorsakerna stod för 83% respektive 88% av dödsfallen vid läkarbedömning respektive sannolikhetsmodellering, och åtta av de tio dödsorsakerna var samma vid bägge analysmetoderna. Därför säger författarna att det inte finns några skillnader mellan metoderna som kan leda till nämnvärt olika beslut om folkhälsopolitik på befolkningsnivå. Läkarbedömning är mer nyanserad än sannolikhetsmodellering, till exempel för att identifiera cancer i vissa delar av kroppen, medan modelleringen kunde fånga osäkerheten som finns i enskilda fall.
Vidare förklarar författarna att det huvudsakliga målet med studien inte är att utvärdera någon specifik metod för muntlig obduktion, utan att överväga alternativa sätt att hantera intervjudata om enskilda dödsfall, för att ge meningsfulla bilder av befolkningens hälsa. Deras slutsats i artikeln är:
”där [muntlig obduktion] används i rutinmässig hälso- och sjukvård bör sannolikhetsmodellering, med sin konsekvens oberoende av tid och plats, dess eliminering av variationer i bedömning, dess snabbare resultat och mycket lägre kostnad, vara förstahandsalternativet vid val av tolkningsmetod.”
Länk till artikeln i PLoS Medicine:
http://www.plosmedicine.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pmed.1000325
Kontaktinformation
För mer information, kontakta:
Peter Byass, professor vid Umeå Centre for Global Health Research, Inst. för folkhälsa och klinisk medicin, Umeå universitet på:
+46 (0)76 787 30 07
peter.byass@epiph.umu.se
Högupplöst porträttbild:
http://www.umu.se/digitalAssets/19/19670_peter_byass_8792_090206_mpn.jpg
