Representatividade

Decidir um diagnóstico de entre uma lista de diagnóstico diferencial, implica responder a uma pergunta:

- Qual a probabilidade de um dos diagnósticos da lista explicar/originar/ser gerado pelos sinais e sintomas do paciente?

A Heurística Representativa resolve esta questão, avaliando qual o grau de semelhança entre os sinais e sintomas e um determinado diagnóstico.75 _{A probabilidade de um}

determinado diagnóstico é consequência direta desse grau de semelhança. O mesmo é dizer que quanto mais representativos do diagnóstico, forem os sinais e sintomas, maior a probabilidade do diagnóstico ser considerado como o correto.

No entanto, a avaliação de probabilidades desta forma não está sujeita a fatores que afetam essas probabilidades. Esses fatores são a Insensibilidade à pré-probabilidade de resultados, Insensibilidade ao tamanho da amostra, Conceção errónea do acaso, Insensibilidade à previsibilidade, Ilusão de validade e Conceção errónea da regressão.75

Heurística Representatividade Insensibilidade à pré- probabilidade de resultados Insensibilidade ao tamanho da amostra

Conceção errónea do acaso Isensibilidade à previsibilidade

Iusão de validade Conceção errónea da regressão

Disponibilidade de Cenário Recuperabilidade de Ocorrências Eficácia da Procura Imaginabilidade Correlação Ilusória

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i. Insensibilidade à Pré-probabilidade de Resultados

A pré-probabilidade de resultados não influencia a representatividade heurística, mas influencia muito a probabilidade de um determinado resultado. Um consultório que atende maioritariamente idosos, possui uma pré-probabilidade de ocorrência de determinadas condições diferente de um consultório que serve uma população maioritariamente

pediátrica. Todavia essa pré-probabilidade não é levada em conta, quando se compara esta situação com todo o universo de diagnósticos possíveis. Normalmente, a probabilidade é atribuída pela frequência típica de ocorrência de um determinado diagnóstico, não ajustada à amostra em causa.

Por estranho que possa parecer, este efeito é mais pronunciado quanto mais informação inútil se fornece. Essas informações inúteis reforçam as semelhanças, logo a

representatividade de uma condição, ignorando a pré-probabilidade.

ii. Insensibilidade do Tamanho da Amostra

Todos os optometristas têm uma representação mental da distribuição por frequência dos erros refrativos ou de problema de visão binocular, por exemplo. Se lhes perguntássemos qual a probabilidade de observarem uma miopia de -2,00 D, na ausência de informação correta responderiam através da avaliação da semelhança entre esse valor de miopia e a média refrativa da população. A semelhança de um parâmetro estatístico de uma amostra a um parâmetro da população não depende do tamanho da amostra, do ponto de vista

heurístico.75 _{No entanto, a estatística e probabilidade dizem-nos o contrário. Na verdade,}

pequenas comunidades são conhecidas pela frequência elevada de determinadas

condições, de pouca ou nenhum significado estatístico, numa estatística a nível nacional.

iii. Conceção Errónea do Acaso

Num evento aleatório, em que qualquer resultado seja igualmente provável, é esperado que um elevado número de tentativas produza um número de resultados igual para cada caso. Contudo, essa distribuição uniforme de resultados pode não se verificar na observação de um amostra pequena de resultados apesar de, psicologicamente, esperarmos que assim o seja.

A conceção errónea do acaso é precisamente isso. Esperamos que qualquer sequência de resultados, num evento aleatório, traduza a distribuição dos eventos após um número de tentativas elevado.75

Este processo heurístico pode influenciar o Optometrista no momento de avaliar o

diagnóstico diferencial. O conhecimento dos diagnósticos anteriores ou a expetativa de que dois diagnósticos de baixa probabilidade ocorram sequencialmente, de forma consecutiva, pode pesar no momento de decidir o diagnóstico diferencial. Dessa forma, influencia o Optometrista a decidir de forma que reproduz, o que entende ser uma sequência

representativa da distribuição de frequência de diagnósticos, ignorando a possibilidade real do surgimento de dois casos raríssimos diferentes, ou até mesmo iguais, consecutivos. Uma doença é considerada rara, quando afeta um em cada dois mil doentes. Existem mais de seis mil doenças raras identificadas, afetando trinta milhões de cidadãos europeus.76,77

Será fácil obter a resposta por parte de um Optometrista, e não só, que uma vez

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doença, ignorando a possibilidade de dois casos surgirem consecutivamente.

Em 2014, o Eurostat indica que a população europeia (28 países) é constituída de um pouco mais de 507 milhões de habitantes. A probabilidade aproximada de um Optometrista

atender um paciente com uma doença rara é de cerca de 5,9%, se considerarmos que todos os europeus têm probabilidade igual de procurarem os serviços de um Optometrista. O que implica que em cada 16 casos, aproximadamente, 1 seja possuidor de uma doença rara. A melhor tradução em pérola clínica, deste facto, será a seguinte afirmação:

“É raro atender uma específica doença rara, mas não é raro atender uma doença rara.”.

iv. Insensibilidade à previsibilidade

Este processo afeta as pessoas, sobretudo, na previsão numérica sobre um determinado valor.

Quando se solicita a uma pessoa que preveja o valor de um determinado parâmetro, uma descrição favorável do evento influencia a previsão realizada, apesar dessa descrição nada acrescentar à maior previsibilidade do resultado.75

A previsão da evolução de determinadas condições como, por exemplo, diferentes

síndromes de visão binocular, pode ser influenciada pela apreciação que o Optometrista faz do paciente, da forma como este se apresenta ou de outro parâmetro que não influencie a síndrome de visão binocular, em causa.

Consideremos o exemplo de dois pacientes absolutamente idênticos, com síndrome de insuficiência de convergência e com os mesmos valores optométricos em todos os parâmetros. Qual a probabilidade de um deles recuperar mais rapidamente, as suas

reservas de base temporal com terapia visual? Naturalmente, a resposta de que demoram o mesmo tempo é a correta. Contudo, se acrescentarmos que um deles é fisicamente bem mais constituído do que o outro? A resposta seria a mesma? No entanto, não se conhece qualquer associação entre a condição física geral, dentro dos limites do saudável, e a capacidade de recuperação de reservas de fusão após treinos visuais.

Neste caso, o Optometrista deve ser rigoroso e objetivar os casos e os seus parâmetros. O estabelecimento de comparações entre casos semelhantes ajuda a colocar a previsibilidade intuída, em perspetiva.

v. Ilusão da Validade

Talvez uma das maiores armadilhas, na minha opinião, é a Ilusão da Validade. A Ilusão da Validade induz a pessoa a ter mais confiança nas suas previsões, quanto mais os dados se assemelham aos resultados previstos.75 _{Mesmo consciente de possibilidade da influência de}

outros fatores, a fé na sua previsão baseada na semelhança ou ligação que entende existir entre o possível resultado e os dados, é muito elevada.

A crença em resultados obtidos anteriormente, com correspondência por semelhança em dados anteriores, pode promover a ilusão de que uma determinada técnica que o

Optometrista utiliza, é eficaz em situações semelhantes. Os resultados positivos anteriores aumentam essa fé, mesmo perante resultados desfavoráveis ou literatura científica

contrária. A consistência do padrão dos dados redundantes apenas serve para reforçar ainda mais essa fé. Contudo, os dados redundantes autovalidam-se com a sua correlação intrínseca, porque são variáveis dependentes.

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Um bom exemplo é a crença de que a prescrição do valor que neutraliza a totalidade da miopia promove o seu desenvolvimento. Sabemos, hoje em dia, que não é assim. Contudo, há Optometrista que observam que a esmagadora maioria dos pacientes a quem

prescreveram aumentos na miopia, regressam posteriormente para aumentar mais. A semelhança entre o aumento e o “aumentar”, na representatividade elevada que estes casos possuem num consultório, atribui uma ilusão na validade da afirmação de que “o aumento causa aumento”.

vi. Conceção errónea da Regressão

Heuristicamente esperamos que, um paciente que tenha obtido um mau resultado num teste, desempenhe de forma igual noutro teste semelhante ou até no mesmo. O DEM será um bom exemplo disso mesmo. Sabemos que a distribuição de resultados do desempenho do DEM é uma distribuição normal. Logo, se selecionarmos alguns pacientes que obtiveram um bom resultado, num primeiro exame, esperamos que mantenham esse resultado, para que a distribuição normal se mantenha. Contudo, normalmente obtêm resultados inferiores, assim como se verifica a vice-versa, mantendo a distribuição normal.

Esta ideia baseia-se na crença de que a distribuição de resultados se mantém, porque cada resultado individual se vai manter.75 _{A verdade é que a um resultado bom costuma suceder}

um resultado mau, se depender do desempenho do paciente, tendendo estes resultados para uma média, sem que o seu desempenho seja necessariamente médio, em algum momento.

Independentemente da adaptação ou pré-conhecimento de um teste, esta regressão à média verifica-se e deve ser levada em conta. Sobretudo, quando estamos perante valores extremos, que mais tarde podem-se comprovar como não descrevendo o estado médio do paciente.

O mesmo se aplica ao Optometrista. Um diagnóstico extraordinário não é garantia de excelência para a eternidade, assim como um mau diagnóstico não é prova inequívoca de um mau Optometrista.

Assim, devemos considerar que os resultados obtidos oscilam, construindo uma média, sem que o nosso desempenho, em todos os casos particulares, represente a média.