如果你想知道医院里最好的外科医生是谁,就去问外科护理人员。如果你想知道谁在使用导管、气球和支架打开冠状动脉方面做得最好,请询问心导管实验室的护士和技术人员。
不幸的是,这些比较医生技能的方法只适用于医院人员。他们是唯一有资格比较许多不同医生的技术表现的人。这不是一般病人能轻易获得的信息。
一般的病人在选择医生时只能依靠一些无形的因素。模糊的数据,如病人的态度,自信,董事会认证,等待就诊的时间和程序,以及口碑。或者,更糟糕的是,病人会被保险公司告知该看哪位医生。这些选择医生的方法都不太可能与医生的技术水平有很高的相关性。肯定有更好的办法。
一起来了外科医生计分卡, ProPublica发布的一个web应用程序。
有了记分卡,就有可能看到美国任何为老年医疗保险患者做手术的外科医生的原始并发症发生率(我相信,心脏病学家和其他专业的医生很快也会得到同样的数据)。选择任何一家医院,个别的并发症百分比会显示在彩色光谱上(我的屏幕上显示的是绿色、黄色和粉色),表示低、中、高并发症发生率。如果一个或多个外科医生在粉色区域出现并发症,就会出现一个不祥的红色解释点。点击每个外科医生,他们的数据就会显示得更详细,包括手术次数和95%的置信限(这经常会重叠一个以上的并发症区域)。奇怪的是,一些无并发症的外科医生仍然在中等范围内调整并发症发生率。
这个数据库的发布在Twitter和媒体上引发了一场风暴,以至于我都不知道自己为什么要插嘴。比我更聪明的人抱怨过这种方法,或者哀叹过这一切对医学实践的影响。我们生活在大数据时代,数据只会越来越大,因为它会不断积累在最终的垃圾-垃圾-垃圾的容器中:电子健康记录(EHR)。
不幸的是,统计数据的细微之处在普通病人身上被忽略了,他们只关注外科医生在并发症发生率方面是处于绿色、黄色还是粉色的区域。考虑到该数据的负面公关潜力,很可能一些外科医生会拒绝为高风险患者进行手术,因为他们担心会污染他们的结果数据。因此,就像量子物理学一样,海森堡的不确定性原理也适用于医学领域,因为对结果的测量可能会导致结果的变化。当然,如果避开高危患者,这个数字看起来会更好。但是医疗保健真的会更好吗?正如电子病历系统所看到的那样,医学领域的方方面面仍然难以与计算机技术的方方面面相适应。
透明似乎是理所当然的好事,因此很难反驳它。没有办法把数据库精灵放回瓶子里。唯一的办法是确保收集到的数据是准确的,并包括被调查人群的医疗和人口统计信息。这将允许数据尽可能地规范化。所有的数据收集是一种痛苦和分心。但是病人想知道他们的医生有多好,而现在外科医生记分卡是唯一的游戏——除非你能逼问一个外科护士并得到他或她的诚实意见。
大卫·曼恩是一位退休的心脏电生理学家,他的博客在EP工作室.
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